An integrated teaching method of college physical education based on multi-classification support vector machine
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to evaluate the teaching of university sports physical-educational integration based on multi-classification support vector machine (SVM).Firstly, it introduces the background of the development of university sports physical-educational integration teaching and the current situation of related research, and clarifies the purpose and significance of the study.Then the basic principle of SVM and the theory and application of multi-classification SVM are elaborated in detail, and the application prospect of multi-classification SVM in the field of educational evaluation is discussed.On this basis, the index system applicable to the evaluation of the teaching and learning of the integration of university sports and physical education is constructed, and the data collection and pre-processing methods are introduced.Subsequently, the process of constructing the teaching evaluation model for the integration of university physical education in sports based on multi-classification SVMs is described.Finally, descriptive statistics and analyses of the empirical data were carried out, and the empirical results of the multi-classification SVM were discussed and interpreted to explore the application of the evaluation model in university physical education integration teaching.Finally, the research results and conclusions are summarised, and the future directions and trends of the evaluation research on the integration of teaching and learning in university sports body-education are looked forward to.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».