Prediction Analysis of Literacy Numeracy and Technology Adaptation Abilities of Students Who Participate in Teaching Campuses Using the KNN Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Literacy and numeracy skills, technological adaptation carried out by students during the Ministry of Education and Culture's campus teaching program are influenced by the limited competencies possessed by students which are not in accordance with the study program and learning can be influenced by location, network and distance to school, influencing independent campus program activities which are less effective. and efficient in teaching. So the learning and teaching process when students are on site inspection is primarily and foremost when students carry out observations at the target school. Literacy is the process of training students in the knowledge of reading techniques. Numeracy is the process of training students in knowledge of counting techniques and technological adaptation which plays a very important role in influencing digital literacy and numerization. Students and teachers still experience difficulties in the field of hardware technology and many still have low knowledge in carrying out and implementing technological adaptation in schools. with location, network and distance for schools in remote areas. Higher education greatly influences the teaching competence of students who take part in campus teaching programs. So students carry out literacy, numerization and technology adaptation programs according to their study program. Assist the campus in analyzing the campus teaching competency of the Ministry of Education, Culture and Research and Technology's campus teaching program using the K-Nearst Neighbor algorithm. By predicting the level of teaching competency, students in the campus teaching program can know the teaching competency abilities of students who take part in the campus teaching program . Based on testing using 35 test data, the value K = 3 predicts the level of teaching quality and competency so that the system accuracy is 75%, proven by testing the Python programming language system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».