Research on optimization of vocal music teaching mode and design of personalized learning path based on AI algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Vocal music is an art about the perception and expression of sound.Successful vocal music teaching is to cultivate students' unique singing personality, so this paper constructs a personalized vocal music teaching mode with the help of AI algorithm.Subsequently, it describes the problem of service object learners under personalized learning path recommendation, proposes a personalized learning path recommendation strategy based on ant colony optimization algorithm, and verifies the recommendation effect of personalized path through simulation experiments.Then the cognitive diagnosis model based on KM-VDINA is proposed to diagnose students' vocal music knowledge under personalized learning path.The article concludes through experiments that the personalized vocal music teaching model based on AI algorithms requires the integration of online and offline teaching, while focusing on the integration of teaching inside and outside the classroom.The vocal music learning path of most students can be expressed as (000000)( 100001)( 101001) (101100)(111100)(101110)(111111).Students have multiple trajectories to master the attributes of vocal music knowledge, so teachers can explain the attributes of knowledge that are easier to master according to the actual situation, and then explain the attributes of knowledge that are difficult for students to master.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».