Research on the Optimization Path of Classroom Management for Foreign Language Teachers in Colleges and Universities Based on AIGC and the Construction of Its Multilevel Decision-Making Model
Notice bibliographique
Résumé
AIGC-driven development and innovation of regional education has become an important issue, and in the context of the era when AIGC technology has triggered profound changes in education, the traditional education model is experiencing a paradigm shift from the transmission of knowledge to the cultivation of innovation ability.Based on this, we first construct a model of influencing factors in the application of AIGC in course management based on the rooting theory, and verify the proposed hypotheses to provide a theoretical basis for the construction of course management optimization and multi-level decision-making model.Then we optimize the course management of foreign language teachers in colleges and universities by relying on the all-round and multi-level innovation of AIGC in the field of education, and construct a multi-level decision-making model.In the teaching application practice, the scores of the experimental class on learning interest, learning attitude and learning motivation are all higher than 75 points after practice, and the average score is 8.87 points higher than that of the control class, and the P is less than 0.05.The learning achievement of the experimental class is increased from 73.95 to 80.95 (P < 0.05), and the optimized multilevel decision-making model of this paper has a significant effect on improving students' learning interest, learning attitude, learning motivation and learning achievement, learning attitude, learning motivation as well as learning achievement, which further validates the application effectiveness of the multilevel decision-making model and provides case references for researchers of AIGC-based instructional decision-making.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».