Analysis of the Effectiveness of Industry-Teaching Integration and Collaborative Education and Training in the Evaluation of CIPP Model of Modern Industrial Colleges Based on Principal Component Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, China's research investment in colleges and universities has gradually increased, but not much research and exploration has been done on the construction of the evaluation index system for the integration of industry and education.The state, society, industry and so on have brought rare opportunities for the implementation of in-depth integration of industry and education, which also indicates the imperative of the development of integration of industry and education.Based on the practical significance of educational evaluation, this paper applies the CIPP model to the construction of the quality evaluation system for collaborative education and training in university modern industrial colleges in view of the high degree of fit between the CIPP model and the process of university-industry-industry fusion activities in university modern industrial colleges.The recursive hierarchical structure is established according to the established index system, and the weights of the index system are calculated through the consistency test.The factor loading matrix of the first three principal components is constructed, and the modern industrial colleges are evaluated according to the principal components, and the mean values of the principal components 1, 2, and 3 are 0.27, 0.096, and -0.0186, respectively.In the calculated quality evaluation results of the integration of industry and education in modern industrial colleges, the score of educational and teaching achievements of the modern industrial colleges in Zhejiang Province is relatively low at 85.8439, which indicates that there is a gap in educational and teaching achievements, and there is a need to further improve the education and teaching achievements of modern industrial colleges.In addition, there are differences in the evaluation of the quality of industry-education integration in different modern industrial colleges in
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».