Wireless Network Based Distance English Education and Teaching Mode in Smart Classroom Mode
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
At this stage, emerging technologies are developing continuously and are gradually applied to all walks of life. They are also reflected in English teaching, which leads to the emergence of the smart classroom model. Under the influence of network technology, the birth of distance English teaching mode has opened a convenient door for English teaching and learning. Digital education resources provide rich curriculum materials for education and teaching. It is very important for the construction of digital education resources to promote the integration and development of education and information technology. Under the smart classroom mode, this paper integrates wireless network technology (WNT) into remote English teaching mode, and combines K-means clustering algorithm to carry out relevant experiments on the evaluation of English teaching mode. This paper made an experimental analysis on the evaluation of the teaching model from the aspects of clustering accuracy and evaluation time. The results displayed that the average clustering accuracy was 91.53%, and the average evaluation time was 5s. It can be seen from the above data that K-means clustering algorithm can optimize the clustering accuracy and evaluation time of the teaching mode evaluation. This paper also investigated and analyzed the use of digital education resources in teachers’ work. The results show that the proportion of digital education resources used in classroom teaching was the largest, accounting for 45.6%. It can be seen that digital education resources play a huge role in teaching.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle