Research on the Optimization Path of Multi-scene Teaching Strategies for English in Higher Vocational Railway Industry Based on Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
The international development of the railroad industry puts forward higher requirements for the English application ability of senior railroad students, and reinforcement learning provides new ideas for the optimization of their teaching strategies.Based on reinforcement learning, the article constructs an adaptive learning path recommendation model (RL4ALPR).The model achieves application learning of multi-scenario knowledge of English in the railroad industry through railroad English knowledge level modeling, candidate learning item screening, recommender modeling, and reward calculation.The recommended effective value of the model in this paper is 0.581 at a learning path length of 60, which is 7.79% to 13.70% higher than the control model.The model realizes accurate recommendation of English exercises for the railroad industry based on the answers to the exercises.The evaluation scores of the students in the experimental class under the intervention of the model in this paper are improved to 24.26, 17.50, and 19.64 for speaking, reading comprehension, and translation of English in the railroad, respectively.Under the model of this paper, English teaching in the higher vocational railroad industry is highly recognized by students in terms of "content setting", "teaching quality" and "teaching effect".And the experimental class is better than the control class in terms of the level of knowledge about English for the railroad industry, the application of English for the railroad industry in multiple scenarios, and the comprehensive ability evaluation scores of 4-5 points more than the control class.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».