Research on Dynamic Adjustment Model of Cultivation System of New Engineering Top Innovative Talents in Colleges and Universities Based on Intelligent Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Local colleges and universities are an important part of China’s higher education reform and development, and the quality of cultivation of top-notch innovative talents has a direct impact on the development speed and level of local economy. In this study, the decision tree algorithm is used to establish a prediction and early warning model for students’ performance in the process of cultivating new engineering top-notch innovative talents in colleges and universities, and the K cross-validation method is used to optimize the model parameters and improve the prediction accuracy. Then, based on the intelligent prediction model and the cyclic structure intervention theory, we constructed a dynamic adjustment model for the cultivation system of new engineering top-notch innovative talents. The results of the empirical application of the model show that the hardware and facility conditions of talent cultivation in college D have significant improvement under the application of the dynamic adjustment model. In addition, both graduates (>4.00 points) and employers (>3.67 points) gave a high degree of achievement to the training quality of the university’s top innovative talents in new engineering disciplines. This study helps to meet the demand for high-quality engineering talents for regional economic and social development, enhance the adaptability of higher education and improve the quality of talent cultivation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».