Influence of Metonymic Thinking on the Critical Thinking Ability of English Majors Based on Data Mining
Notice bibliographique
Résumé
English majors must enhance their critical thinking skills in order to keep up with the times. It is a constant and solid guarantee of national talent resources, although English majors' critical thinking capacity is still being explored. The purpose of this paper is to investigate the impact of metonymic thinking on English majors' critical thinking abilities. This research presents an improved analytic hierarchy technique based on data mining for evaluating the critical thinking skills of English majors for the purpose to provide students with a more accurate and clear understanding of themselves. It helps kids develop critical thinking abilities. The upgraded analytic hierarchy method has a greater accuracy rate of evaluation than the classic analytic hierarchy process. The experimental results of this paper show that in the test of metonymy ability before the experiment, only 30% of the students answered correctly. It shows that only 30% of the students have good metonymy ability, and the corresponding critical thinking ability is weak. But after the experiment, in the test of metonymy ability, 78% of the students in the experimental group answered the test questions correctly, while the correct rate in the control group was only 40%. It shows that the students' metonymy ability has been improved after the experiment, and their critical thinking ability has also become stronger. This shows that the relationship between the two is positively correlated.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».