A Multimedia Technology-Driven Vocal Music Teaching System Architecture and Effectiveness Assessment Model Based on Fuzzy Comprehensive Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a vocal music teaching system architecture integrating multimedia technology, aiming to enhance the intuitiveness, interactivity and personalization of vocal music teaching through technical means.The system is equipped with virtual reality and voice interaction technologies to realize the digital presentation of the functional modules of the architecture.In addition, in order to evaluate the teaching effectiveness of the system, a number of evaluation indicators are designed.The fuzzy comprehensive evaluation algorithm is used as the main method, supplemented by hierarchical analysis method, to comprehensively evaluate the teaching effectiveness.Multimedia technology can improve students' vocal ability and mastery of theoretical knowledge, in which the vocal ability is improved by 5.98% to 10.48% compared with the control class, and at the same time, there is a promotion effect on students' positive interest in vocal learning.The students' recognition of the system in terms of technology application, learning interaction experience, learning content and process, and teaching effect ranged from 4.077 to 4.608, with a high degree of recognition.The experts' comprehensive evaluation of the classroom effectiveness of vocal music teaching under the system of this paper is 93.437, which is highly satisfactory.This study not only provides new technical support for vocal music teaching, but also provides a scientific assessment method for teaching evaluation, which is of great significance to improve the level of vocal music teaching.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».