Optimization and Selection of English Teaching Paths in Colleges and Universities Based on the Combination of Dynamic Planning Algorithm and Traditional Teaching Methods
Notice bibliographique
Résumé
In the era of artificial intelligence, online learning of English courses in colleges and universities has gradually become one of the mainstream learning modes.Based on the traditional teaching methods, this paper carries out the research on the optimization of English teaching path in colleges and universities.A micro-learning unit clustering model is constructed with four modules: data preprocessing, learning pattern mining, learning path diagram construction and micro-learning unit clustering.The model analyzes the learning state of learners through sequence pattern mining technology, and conducts orderly planning of learning resources based on learners' characteristics.On this basis, this paper defines the online learning path planning problem and online learning path planning according to the continuity characteristics of learning knowledge points, and constructs the online learning path planning model.At the same time, the dynamic planning algorithm is selected to carry out the optimization of path planning.Based on the learning status of different learners, the optimal online learning path is planned to realize the optimization of English teaching path.Compared with similar classical algorithms, the online learning path planning model has the highest matching degree of 0.8 between the planned paths and the learning states of users under different learning resources conditions, which verifies the superiority of this paper's model in the optimization of English teaching paths 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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».