A Study on the Construction of Knowledge Mapping of University Civic and Political Science Courses and the Relevance of Their Teaching Contents
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge mapping technology can effectively integrate and manage knowledge, and fully show the relationship between knowledge.Based on this, knowledge mapping is applied to the construction of the resource base of the ideology and politics course to explore its association with the teaching content.After sorting out the relevant concepts and construction methods of knowledge mapping, this paper proposes the design method of course ideology based on knowledge mapping.The web crawler tool is utilized to crawl the text data of the Civics material and preprocess the data.The seven-step method and Proteǵe, an important tool for ontology modeling, were used to complete the construction of the ontology model of the curriculum Civics and Politics domain.Finally, BERT, GGAT, CRF, and graph pooling techniques are combined to construct the general architecture of the Civics knowledge extraction model to realize the extraction of Civics knowledge.The method of Civics knowledge relation extraction in this paper performs well in the comparison experiment, and the AUC value of the method reaches 41.59%.More than 90% of the students express their liking and agreement with the teaching model based on knowledge graph, which verifies that the teaching model based on knowledge graph proposed in this paper has a positive and active effect on the learning aspect of students' Civics knowledge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».