Development of Digital English Education in the Context of Artificial Intelligence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Digital English education has entered a new era before the emergence of artificial intelligence (AI). The adoption of AI teaching into China's teaching reform has become inevitable. AI has effectively integrated and shared educational resources in China. This paper aimed to study how to analyze and research the development of digital English education based on AI. At the same time, Analytic Hierarchy Process (AHP) was used to evaluate AI's promotion of digital English education. After the questionnaire survey was distributed to 500 students, this paper analyzed 488 valid questionnaires. Among the tendencies in English education, 85.04% of students chose to use multimedia equipment to assist teaching. It can be seen that multimedia assisted instruction has become the first choice for most students. In addition, a questionnaire survey was conducted among teachers of English majors. Among 200 valid questionnaires, 59.00% of teachers chose to show their learning content for the purpose of using multimedia materials. It can be seen from this that most of the teachers in the school are still at the stage of displaying the content. To sum up, in order to enable students to better accept digital teaching, their initiative and enthusiasm to better use and manage digital resources and other related information technologies and carry out independent and effective learning in a digital environment has been enhanced, so that they can better use and manage digital resources and other related information technologies to understand their own learning in a digital environment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle