Innovation of College English Literature Education Model under the Internet Background
Notice bibliographique
Résumé
In the mode of college English education, literature education has not been regarded as one of the priorities. Because literature education has high requirements for college students' English level, but the practical application effect is not obvious, so most colleges do not pay much attention to English literature education. However, literature education plays a pivotal role in English teaching. In university English teaching, consideration should be given to the development of students' ability to use the language, as well as to the improvement of their cultural literacy. With the increasing comprehensive national strength of the country and the rapid development of information technology, the application of information technology to college English literature education from the perspective of "Internet +" can fully reflect the teaching ideas of the new curriculum standards. It can effectively implement the dominant position of students and teachers, realize the sharing of educational and teaching resources, enrich the teaching content, and stimulate students' interest in English reading through a variety of teaching methods. This paper briefly discussed the new model of English literature teaching in the network environment. From the perspective of "Internet +", it explored a new learning method suitable for contemporary college students, so as to promote the rapid development of English literature teaching. Regarding the innovation of college English literature education model, more than 86% of teachers believe that innovation can be made in teaching content, teaching methods, teaching concepts, and teaching subjects, and students can obtain relevant teaching videos, audios, pictures and other materials through the Internet platform.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».