Measuring the Effectiveness of Students’ Language Proficiency Enhancement Based on Principal Component Analysis in Task-Based Teaching of English in Information Technology-Assisted Colleges and Universities
Notice bibliographique
Résumé
The traditional English teaching mode in colleges and universities has many problems in cultivating students' language ability.This paper introduces information technology into task-based English teaching in colleges and universities and constructs a task-based English teaching mode based on SPOC technology.With the orientation of improving students' language ability, it implements the improvement of English teaching mode in colleges and universities.Using principal component analysis to comprehensively evaluate the relevant indicators of students' language proficiency in the process of task-based English teaching in colleges and universities, and quantify the effect of the combination of information technology and task-based English teaching on the improvement of students' language proficiency.Ten classes of students majoring in English in a university were selected and divided into experimental and control groups, and the data related to students' language proficiency were collected and analyzed at the end of the experiment.The data were downscaled using principal component analysis, and the principal components were extracted according to the eigenvalues and cumulative contribution rate.The comprehensive score of students' language proficiency is calculated by the comprehensive evaluation function of students' language proficiency constructed in this paper.The language proficiency of students in the experimental group and the control group is significantly different after the experiment, and the comprehensive scores of students in the experimental group are 53.96% and 61.96% higher than those before the experiment, respectively.It reveals that the introduction of information technology into task-based teaching of English in colleges and universities has a significant effect on the enhancement of students' language proficiency.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».