Innovative Research on Undergraduate Education Models Driven by Industry-Education Integration under the Framework of New Quality Productivity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As the key driving force to promote the development of new quality productivity, the internal logic of the integration of production and education is to provide core support for the development of new quality productivity by training high-quality workers, providing high-quality labor elements and creating an efficient innovation platform.However, at present, the integration of middle and teaching in undergraduate education faces challenges such as "school hot and enterprise cold", school-enterprise cooperation obstacles, and imperfect mechanism.This paper analyzes the current situation of the integration of production and education in undergraduate education, constructs the corresponding mathematical model.And uses genetic algorithm to solve the optimization objectives of curriculum design and teaching resource allocation under the integration of production and education, include the incorporation of enterprise elements, such as the proportion of enterprise practice courses, enterprise mentors, joint research and development data.Based on the above, the feasibility of GA optimization algorithm is tested from three perspectives: comparison of the same kind, practical application and student satisfaction.In order to effectively enable the development of new quality productivity, it is necessary to optimize the education major setting in accordance with industrial changes, deepen the learning situation and customize practical courses, deepen the school-enterprise cooperation and development platform, strengthen collaborative innovation, and improve the incentive mechanism, so as to form an effective connection between the education chain, the talent chain, the industrial chain and the innovation chain, and jointly promote the high-quality development of undergraduate education.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle