A linear regression modeling study of university language education and students’ expressive skills
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the influence of university language education on students' expressive ability, and uses a questionnaire to collect the relevant factors affecting the relationship between students' expressive ability and university language education.The key principal factors were extracted from many variables by principal component analysis to simplify the data structure and retain the main information.Subsequently, a multiple linear regression model was constructed and the least squares method was applied to estimate the model parameters in order to quantitatively analyze the linear relationship between each principal component and students' expressive ability.In this paper, four principal factors, namely, "language organization ability, communication ability, language use ability and intonation ability", were identified under the principal component analysis technique, and their total variance explained reached 56.326%.It is found that the average score of students' expression ability is in the middle normal level, but the extreme difference of score between different students is as high as 27, which shows that there is a big gap between students' expression ability.The correlation coefficient between students' expressive ability and university language education is 0.8947, and the correlation coefficients of the four sub-dimensions of the two sig values are less than 0.01, indicating that the stronger the university language education, the higher the level of students' expressive ability.And the regression equation of students' expression ability and university language education is obtained as Y=0.893X-15.874.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle