Research on the development path of “stem +” education based on digital visualization and virtual reality
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
STEM education emphasizes the in-depth integration between the knowledge of different disciplines, which is based on real problem solving, aims to establish an organic link between education and life, and takes the cultivation of composite talents with a sense of innovation and hands-on ability as the fundamental purpose.Aiming at the current problems of STEM education, the development path of STEM+ education based on digital visual virtual reality is proposed.Then, combining the DEMATEL method and Interpretive Structural Modeling (ISM), the dynamic factors affecting the development of STEM+ education are explored.Finally, the fuzzy set qualitative comparative analysis (fs/QCA) method was used to analyze the group path of STEM+ education high-quality development.The results of the analysis of motivational factors show that the governmental promotion among the extrinsic motivational factors has a high centrality and is a deep factor that drives the development of STEM+ education.Synergistic motivational factors play the largest role among the three dimensions and are the key to ensure the development of STEM+ education.Endogenous motivational factors are the direct motivational factors for the development of STEM+ education and need to be focused on control.The analysis of the grouping paths in region C, for example, shows that there are two high-level grouping paths and three non-high-level grouping paths, multiple grouping paths with different paths, and high-level grouping and non-high-level grouping are in an asymmetric state.There are some differences in the grouping paths in the east, center and west, and the three regions' high-quality development of STEM+ education cannot be separated from the support of state factors and response factors.This paper provides a path reference for realizing high-level STEM+ education high-quality development.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle