Research on Real-time Dynamic Adjustment Strategy of Industry-Teaching Integration Practical Training Process in Higher Vocational Education Based on Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
The era of big data in education has come, data-driven intelligent decision-making has become the development trend in the era of big data, and precise teaching has become the keyword in the era of big data.This paper establishes a real-time dynamic teaching strategy adjustment decision-making model based on the learning characteristics in the process of industry-teaching integration practical training in higher vocational education, and uses Markov decision-making and Q-learning algorithms to solve the optimal teaching strategy in each stage of practical training and learning, which assists the teachers in decision-making and precise intervention.The results of the practical training teaching experiment found that the students in the experimental group, after the dynamic adjustment and intervention strategy implementation of the industry-teaching integration practical teaching, the scores of the practical training theory and application knowledge test were significantly improved (P<0.05), and the students' self-efficacy control sense, sense of effort, and sense of competence were all improved to different degrees.In addition, the scores of depth of understanding (P=0.000) and strategic approach (P=0.000) in practical training learning competencies also increased significantly.The strategy proposed in this study is able to capture the dynamic characteristics of educational data and use the multi-stage dynamic decision-making method to study the development of teaching strategies, which can provide stronger support for accurate teaching decisions and industry-teaching integration of practical training learning.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».