Studying the Interactive Efficiency of Social Media in English Language Education Based on Time Series Prediction Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Social media as a new type of media has become an important channel for people to obtain information and communicate, which brings new opportunities and challenges for English education.In this study, the Markov chain model is improved by using the weighted ward system clustering method and the fuzzy set theory to improve the prediction performance of the model.Then the ARIMA model and the improved Markov chain model are combined to construct an improved time series prediction model to realize the prediction of the interaction efficiency of social media in English education.The performance of the improved prediction model is superior compared to other comparative models, providing reliability for the subsequent prediction results.The prediction results show that the interactive efficiency of social media interaction data in English education shows an upward trend over time, and the number of readings and playbacks of English courseware resources as well as video resources increases from 18477 and 18147 to 88629 and 84571 in six months.The predicted results of this study indicate that social media has good interactive efficiency in English education, which can be utilized in the future to expand the dimension of education, build an English education platform, expand the teaching space and extend educational thinking, and play a percolating role in English education.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».