Evaluation Model Construction of Civic and Political Teaching Quality of Physical Education Courses Oriented to Lifelong Learning–Based on Hierarchical Analysis Method and Fuzzy Comprehensive Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
This paper constructs a scientific and systematic model for evaluating the quality of Civic and Political teaching in physical education courses with the core concept of establishing morality and combining the intrinsic requirements of collaborative parenting between physical education courses and Civic and Political education.The evaluation indicators use the hierarchical analysis method to assign weights to the established indicators, and at the same time, the consistency test is carried out to ensure that the weights are assigned reliably.The evaluation model is applied to a sports college, scored by questionnaire survey, and combined with the fuzzy comprehensive evaluation method to realize the rating division of the teaching quality of the college.At the beginning of the study, the first-level indicator "Chinese sportsmanship" was rated by experts as low, with a mean value of 2.4, so it was revised to "professionalism".The importance of the indicator "ideal belief" compared with other level 1 indicators in the evaluation model ranges from 2.24 to 2.65, with the highest weight of 0.308.A university implemented the evaluation model in this paper, and the quality of the university's comprehensive sports ideology teaching was rated at 4.36 points, which is a good rating.Among them, most students rated the secondary index under "ideal belief" as excellent.The results of the study can be used as a theoretical basis and a practical tool to promote the design and evaluation of the Civics teaching in college sports courses.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».