Computing-based Innovation and Entrepreneurship Education Curriculum Design and Its Practical Research in Cultivating Innovative Abilities
Notice bibliographique
Résumé
In-depth investigation of the combination of innovation and entrepreneurship education and computing technology is of great theoretical and practical significance for the continuous promotion of innovation and entrepreneurship education in colleges and universities.In this paper, after clarifying the three elements of environment, subject and behavior in the design of innovation and entrepreneurship education courses, we design an innovative teaching model for innovation and entrepreneurship education courses based on computing technology and digital learning environment, and adopt similarity metrics and questionnaires to count the frequency of students' on-line learning behaviors and the level of cultivation of their innovative spirit and ability respectively.The results of teaching practice show that the practice of innovation and entrepreneurship education courses based on computing has a facilitating effect on the cultivation of students' innovative spirit and ability.The Spearman correlation coefficients of the learning behaviors in the online teaching platform of innovation and entrepreneurship education courses and the dimensions of innovation spirit and ability show medium-high correlation (r>0.3), and its regression model can effectively explain more than 60% of the variance of innovation spirit and ability.The research in this paper provides an effective reference for the innovative development and practice of innovation and entrepreneurship education programs, and lays the foundation for promoting more effective and innovative development of dual innovation education in colleges and universities.
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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 | 0,010 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».