A Study of Using Linear Regression Analysis Model to Enhance the Teaching of English Reading Comprehension Skills in Colleges and Universities
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the main influencing factors of college teachers' ability to teach English reading comprehension through quantitative analysis.In this paper, we designed the scale of "Questionnaire on Teaching Ability of College Teachers' English Reading Comprehension" and selected the group of M college teachers as the target of the survey.And on the basis of the collected data, using SPSS software, T-test, correlation analysis and multiple linear regression were carried out.The results showed that there was a significant difference (P<0.05) between the teaching effectiveness of teachers in English reading comprehension skills when their education level was below 30 years old or college and below, and that of teachers aged 31 to 40 years old or other highly educated teachers.There is a statistically level difference (P<0.05) between different categories of teachers in both logical reasoning and information processing skills.Teachers' teaching ability passed the significance level test (P < 0.05) with all four independent variables.Their effects on teaching ability are, in descending order: language comprehension ability, information processing ability, logical reasoning ability and cultural comprehension ability, with corresponding regression coefficients of 0.3076, 0.2867, 0.2484 and 0.1225, respectively.It is possible to enhance the college English reading comprehension teaching.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».