Information Literacy Development Path for Teachers of Finance and Economics in Higher Vocational Colleges and Universities in the Era of Big Data Based on Dynamic Planning
Notice bibliographique
Résumé
Teachers' information literacy is related to the quality and efficiency of education and teaching in higher vocational colleges and universities.In this paper, a dynamic planning-based scheduling method is constructed to improve teachers' time allocation efficiency and information literacy.First of all, according to the factors and constraints involved in the scheduling problem to determine the goal of solving the scheduling problem, mathematical model, and then the constraints involved in the scheduling of classes, converted into a dynamic planning of the mutually independent and related stages, with 1, 0 indicates whether to meet the constraints.By solving each stage and analyzing the solution of each stage, the optimal value function is summarized, and ACAA is used to traverse all the optimal solutions for each set of constraints.Examples are selected for scheduling test to verify the effectiveness of the algorithm, and the teacher information literacy assessment scale is designed.Applying the class scheduling algorithm to a higher vocational college, the mean value of the overall information literacy scores of the surveyed teachers is 0.15 points higher than the standard reference value, and the effectiveness of the class scheduling algorithm in this paper is verified.Practical experience (58.27%), teaching philosophy (50.19%), and subject requirements (33.36%) are the top three factors affecting teachers' information literacy.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».