Building a Co-construction and Sharing Model of Digital Ideological and Political Resources for Embedded Courses Based on Artificial Intelligence Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
At present, there are differences in the building of information in various career institutions.The degree of implementation of management, teaching and services is uneven, and educational resources are limited and unevenly distributed.The construction of educational resources includes the overall layout, structure and quantity of resources, information mode, service impact, etc, all of which require systematic planning.Under the above background, this paper conducted research on the topic of building a model of co-construction and sharing of digital ideological and political resources for embedded courses based on artificial intelligence algorithms, and considered the insufficiency of the existing digital ideological and political resources in the allocation efficiency and insufficient system sharing, as well as creatively used artificial intelligence algorithms to improve the previous system.In the algorithm, the texture mapping of the system was carried out, and the duty cycle of each columnar area was specified.In the experiment, the number of resources in the digital resource platform was investigated, and the input of different types of colleges and universities in digital ideological and political resources was collected.The explanation of experimental data: 83% of 985/211 colleges and universities used the database designed in this paper, and 17% of them actively built the database; 57% of the general undergraduate schools used the database designed in this paper, and 20% were under construction, as well as 13% were still preparing.This showed that in general undergraduate schools, a small proportion of the digital ideological and political resource sharing model was used, and the 985/211 colleges and universities had relatively good investment in the construction of digital ideological and political resources.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».