Research on Optimization Strategies of Language Curriculum Design and Teaching Activities in Higher Vocational Colleges and Universities Based on Hierarchical Analysis Approach
Notice bibliographique
Résumé
Scientific and efficient curriculum design and teaching activity plan is the key to the quality of teaching in higher vocational colleges and universities.Based on the principle of SPOC segmented teaching, this paper proposes a "two-line hybrid" language teaching model.Combined with the implementation process of blended teaching, a blended teaching quality evaluation index system for higher vocational colleges is constructed, which includes the dimensions of rule of law and ethics, professionalism, learning ability, skills and technology.Using the standardization principle of hierarchical analysis, the judgment matrix was constructed by comparing two by two to achieve the empowerment of the indicator system.Introducing cloud model comprehensive evaluation, combining the weights of indicators from the forward cloud generator to get the cloud diagram, and derive the evaluation results.The initial matrix is constructed according to the scores of experts, and all the items passed the consistency test, which verifies that the index system has high reliability and validity.The obtained cloud diagram shows that the cloud model parameter Ex = 5.462, in which the A rule of law ethical dimension Ex is about 5.58, closest to the medium level.This paper makes a useful exploration for actively promoting the teaching reform of higher vocational discipline courses.
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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 | 0,002 | 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 ».