Design of College English Teaching Model under the Background of Artificial Intelligence + Big Data
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
As economic globalization develops and the people's cultural literacy level improves, English is more and more important in work and life. However, there are some common problems in today's college English teaching model (ETM), which are not conducive to students' improvement of English proficiency. Therefore, colleges urgently need to change the existing teaching methods and models. Artificial intelligence (AI) realized a high degree of intelligence of computer functions. Anthropomorphic thinking enabled computers to play a human role in teaching, intelligently guided students in oral language teaching, and promoted personalized teaching and automated management. BD realized the analysis of students' learning behavior, helped to find problems, timely improved learning behavior and teaching behavior, and improved course teaching. This paper will study the application of AI and BD technology in college ETM, and explore the effect of college English teaching after introducing AI and BD through a series of computing processes such as neural networks. The college ETM researched and designed in this paper was applied and tested in schools, and the results were obtained: the effect of college English teaching under the action of AI and BD has increased by 7.91%, students' learning efficiency and teaching satisfaction have been improved, and the attendance rate has also been improved. Attendance has also been guaranteed, and this technology has significantly promoted college English 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle