Data Mining of Teaching Evaluation of College Physical Education Courses Based on Artificial Intelligence and Multimedia Technology
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) and multimedia technology (MT) provide a new platform for college physical education (PE), which plays a positive role in promoting college PE.Combined with the actual situation, some discussions are made on the application of multimedia teaching technology in college PE teaching, in order to better serve the MT teaching of college PE teaching.The popularization and wide application of multimedia teaching technology in education and teaching have caused a series of changes in teaching concepts, teaching design, teaching methods, creative teaching, etc., preparing for the development of teaching.Starting from the teaching quality evaluation methods, the existing problems in the evaluation process were analyzed.These problems are reflected in the retrospective evaluation method, which is not scientific enough to summarize the evaluation results, and it is difficult to track and improve the teaching ideas.Teaching evaluation is a complex system that includes classroom teaching, sports facilities, sports activities, classroom teaching, physical health, supervision and management and many other aspects.Modern educational philosophy generally holds that the classroom teaching process should include formulating clear teaching objectives, selecting the most appropriate teaching methods and using scientific evaluation methods to collect information about correct answers.According to the construction of a comprehensive evaluation system of intelligent algorithm and AI technology, the quality of teaching evaluation has been improved by 21.4% after calculation.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».