An Exploration of Teaching and Learning in the Integration of Preschool Music Curriculum and Mathematical Statistical Analysis Oriented by OBE Concepts
Notice bibliographique
Résumé
The development of society and the change of the times have brought some degree of change to the development of preschool music classroom. This paper introduces the OBE concept into the education of preschool music course, designs the teaching objectives of the music course according to the guidance of the concept in order to realize systematic teaching, and analyzes the students’ cognition of various dimensions in the preschool music course by using the cognitive level diagnosis method. Based on this method and the Hadoop system, a big data platform for integrated teaching of preschool music course is constructed, and teachers are assisted to intervene in teaching through the platform’s teaching data query, statistics and analysis functions, so as to realize the integrated teaching mode of preschool music course and mathematical statistical analysis. The results of the teaching practice show that after the implementation of the integrated teaching mode, students’ learning attitude towards the preschool music course and their knowledge of music-related knowledge increased significantly (P<0.05), and the level of independent and inquiry learning was also improved. This study can make the teaching of preschool music course more meaningful, more adaptable to the needs of talent training in today's society, and create an integrated teaching curriculum that is more conducive to the cultivation of students' musical literacy and interest.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».