Research on the Hybrid Teaching Mode of Mechanical Fundamentals in the Context of Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to explore the innovation and application of mechanical foundation teaching mode in the context of artificial intelligence, and to improve students' learning efficiency and understanding ability through a hybrid teaching mode, which combines online and offline teaching methods. In the experiment, by comparing and analyzing the differences between traditional teaching mode and blended teaching mode in student learning effectiveness, the superiority of blended teaching mode in mechanical foundation courses was obtained. At the same time, this study also pointed out the problems and solutions in the implementation of blended learning mode, providing strong theoretical support and practical guidance for the optimization of future teaching modes. In the experimental stage, we explored the effectiveness of Long Short Term Memory (LSTM), Recurrent Neural Network (RNN) and Gated Recurrent Unit (GRU) in educational technology applications through four experiments. In the benchmark performance evaluation experiment, the accuracy based on the LSTM model was 75%, the recall was 80%, and the F1 score was 77%. In the second learning path recommendation effectiveness evaluation experiment, the LSTM model improved the average score of students by 15 points in recommending learning paths. In the evaluation experiment of improving learning motivation and participation, the learning motivation score based on the LSTM model was 90 points, and the participation score was 92 points. From the above experimental data conclusions, it can be seen that the LSTM model has great potential in educational technology applications, especially in designing personalized learning paths, improving learning motivation and engagement, and promoting long-term learning outcomes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».