An Innovative Sentiment Computing Analysis of the Pedagogical Value of Intelligent Content Distribution Platforms for Journalism and Communication Studies
Notice bibliographique
Résumé
The process of innovative education is not only a purely intellectual activity process, it needs innovative emotion as a driving force, such as strong interest, strong passion, the motivational function of evaluation, harmonious teacher-student relationship and other non-intellectual factors cultivation, in order to obtain a comprehensive effect.This study is oriented to the intelligent distribution platform of journalism and communication content to study its teaching value and innovation emotion.The Information Adoption Model (IAM) was adopted as the theoretical basis for the study of content intelligent distribution platforms, the characteristics of the platforms were summarized, and the impact of the platforms on teaching value was studied using regression analysis.The result table of the study found that the content intelligent distribution platform's exhaustiveness, readability, and objectivity had a significant positive correlation on the usefulness of educational value, and that the influence of interactivity on perception and participation did exist and had a certain impact on educational usefulness.Finally, this paper also takes S colleges and universities as an example to assess and calculate the innovative emotion and innovative ability of the platform's teaching value, further analyzes the teaching value of the intelligent distribution platform, and provides suggestions for the cultivation of the innovative emotion in combination with practical research.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».