Research on the Design of Digital Training System for Tourism Majors and Innovation of School-Enterprise Collaboration Mode
Notice bibliographique
Résumé
Teaching digitalization and integration of industry and education are developing deeply in the field of education, this study designs and constructs the digital practical training system, innovates the teaching mode of school-enterprise collaboration, and applies it to the teaching practice of tourism specialty.The performance of the digital training system for tourism majors is tested by concurrency test, business success rate test and target system thing test.Design teaching experiments to verify the teaching effect of the digital practical training system and the school-enterprise collaboration model by comparing the gaps and changes between the experimental group and the control group in the competitiveness of students' employment, the utilization rate of resources, the tourism market research, the tourism marketing, the results of the digital practical training, and the development of tourism projects.The maximum number of users in concurrent testing of the digital practical training system for tourism majors is 20, the average number is 10.182, and all the operations of users are processed, achieving good test results.Before the experiment, there is basically no difference between the two groups in the six aspects of employment competitiveness, resource utilization, tourism market research, tourism marketing, digital practical training results and tourism project development.After the experiment, the two groups showed large differences.The scores of the experimental group were higher than those of the control group in all 6 dimensions, and the difference in the scores of each dimension was more than 5 points.The teaching effectiveness of the experimental group rose more than 4.9 points in all 6 dimensions.And the score difference between the pre-and post-test of the control group is not more than 0.5 points.In this paper, digital practical training system and schoolenterprise collaboration model have better teaching effect.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».