Micro Course Design and Online Education Strategies of Information Fusion Technology in Smart Education Environment
Notice bibliographique
Résumé
Online classrooms require massive intelligent learning resources and big data support, and micro course resources in universities are also one of the digital resources. As one of the digital resources in universities, the educational resources in online classrooms have the characteristics of numerous subjects, single forms, large quantities, and uneven quality, making it difficult to fully support the needs of intelligent learning. Its characteristics include openness, sharing, intelligence, interactivity, collaboration, and ubiquitous availability, which require rapid and in-depth development and improvement to become intelligent resources. Based on the "Internet plus" model, this paper discusses the core elements of intelligent teaching under the "Internet plus" model, and studies and designs them. This realizes the overall framework of the online teaching "smart classroom" support platform, and divides the functions of each subsystem. This article provides specific solutions from the technical implementation level. This article has certain reference significance for the development and improvement of intelligent teaching. The data analysis results of the questionnaire survey indicate that the average scores of student performance, student participation, student satisfaction, knowledge mastery, learning enthusiasm, and teaching efficiency in the experimental group are 72.17, 73.4, 73.03, 79.23, 78.11, and 78.03, which are 11.99, 7.86, 10.06, 9.57, 17.25, and 8.73 higher than those in the control group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».