The Application of Digital Transformation in Accounting Education: A Case Study of Internet + Technology Improving Academic Performance
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to evaluate the impact of the application of Internet + technology in accounting education on academic performance, with a special focus on the academic performance changes of 2022 accounting students of Ningxia Vocational and Technical College of Finance and Economics. The study adopted a quantitative analysis method to evaluate the effects of these technologies by comparing and analyzing students' scores before and after receiving Internet + technology teaching. The data was collected from the school's student status management system, covering the performance records of 124 students. SPSS software was used for data processing and analysis, and the academic performance before and after the technology application was compared through Wilcoxon signed-rank tests. The results show that the average score of students increased significantly after the application of technology, from 48.27 points to 85.40 points, indicating that Internet + technology has played a significant role in improving academic performance in accounting. This performance improvement is attributed to the flexible learning resources, enhanced interactive learning environment, and practical learning materials provided by Internet+ technology. Research also explores the potential of these technologies to improve the quality of teaching and develop students' critical thinking and problem-solving skills. Based on these findings, the study recommends that educators integrate Internet+ technology in accounting course design and calls for future research to expand the sample scope and use qualitative methods to gain an in-depth understanding of students' feelings and feedback on digital learning tools. Overall, this study highlights the importance of integrating digital technology into accounting education and provides empirical support and reference direction for other educational institutions to implement teaching reforms in similar fields. As technology continues to develop, the education field should continue to explore and adapt to new technologies to prepare students for the needs of the future accounting industry.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».