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Enregistrement W4406203391 · doi:10.61091/jcmcc123-28

Research and Discussion on the Construction of Curriculum Resource System Based on the Background of Educational Informatization

2024· article· en· W4406203391 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaochen Cheng

Notice bibliographique

RevueJournal of Combinatorial Mathematics and Combinatorial Computing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Technology and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSouthwest Jiaotong University
Mots-clésCurriculumInformatizationPromotion (chess)Context (archaeology)Quality (philosophy)Engineering ethicsHumanismSociologyMathematics educationKnowledge managementPolitical sciencePublic relationsComputer sciencePedagogyEngineeringPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the modern era, the cultivation of foreign talents extends beyond the traditional enhancement of humanistic knowledge, with literature playing a pivotal role. Addressing the challenges posed by the “golden curriculum,” this study uses the “Selected British and American Stories” program as an example to explore a blended learning and sorting approach. Aligned with the Ministry of Education’s emphasis on “golden subjects,” the research formulates an implementation strategy for curriculum development. In the context of the Ministry’s promotion of the mixed funding program in 2019, the study highlights the necessity of guiding students to utilize the Internet for data-driven blended learning. By emphasizing active engagement, intrinsic motivation, and flexible learning approaches, the proposed strategy aims to enhance teaching quality and align with contemporary educational reform priorities. Furthermore, the paper underscores the significance of equitable teaching evaluation as a feedback mechanism, actively contributing to the overall improvement of teaching quality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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