Research on Real-time Dynamic Adjustment Strategy of Industry-Teaching Integration Practical Training Process in Higher Vocational Education Based on Reinforcement Learning
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
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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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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