A Methodological Study on the Quality Assessment of Online-Offline Blended Teaching in Physical Education Courses Using the Assignment Approach
Notice bibliographique
Résumé
In order to overcome the shortcomings of traditional physical education teaching quality assessment methods, this paper proposes a hybrid online-offline physical education teaching quality assessment method based on the assignment method.The method utilizes the hierarchical analysis method (AHP) to initially assess the quality of hybrid physical education teaching, and introduces the improvement of the pull apart step method (ISD) to improve the assessment accuracy of the hierarchical analysis method.The AHP and ISD methods are weighted to form a comprehensive integrated assignment method to construct a hybrid physical education teaching quality assessment model.Finally, the accuracy of the teaching quality assessment model was tested by the plain Bayesian classifier (NBC).The questionnaire data from teachers and students of an engineering university were collected and applied to the model of this paper, and the final results show that the model of this paper can effectively realize the grade assessment of hybrid physical education teaching quality according to the obtained data.The simple Bayesian classifier used in this paper has obvious performance advantages compared with multiple linear regression (MLR) models.The application of the method in this paper can effectively meet the needs of teachers and students in mixed physical education teaching and learning, and at the same time, it can significantly improve students' physical education performance, which is highly welcomed by teachers and students in schools.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».