Chinese-style Apprenticeship System and Digital Teaching Resources: The Inheritance Path of Traditional Crafts
Notice bibliographique
Résumé
Chinese traditional crafts represent an important cultural heritage. However, with the advancement of modernization, the inheritance of these crafts has encountered challenges such as a talent gap and the loss of craft carriers. Therefore, this study explores an innovative model integrating the Chinese-style apprenticeship system with digital teaching resources, with the aim of promoting the effective inheritance and innovative development of traditional crafts through vocational education. The study employed case analysis, in-depth interviews, and other research methods to thoroughly examine the implementation pathways and development directions of traditional craft inheritance. The research revealed that innovations within the Chinese-style apprenticeship system, such as the establishment of coherent educational systems, dual identity recognition, curriculum framework development, and teaching content enhancement, significantly improved students' comprehension of traditional craft theories and their mastery of vocational skills. Furthermore, with the support of digital teaching resources, students were immersed in interactive learning environments, which fostered deep and active learning experiences, enabling both the critical inheritance and derivative creation of traditional crafts. The conclusion drawn from this study suggests that the integration of the Chinese-style apprenticeship system with digital teaching resources possesses broad applicability and offers valuable insights for the teaching reform of modern vocational education. Future research may further explore the applicability of this model in other cultural heritage inheritance domains and investigate how generative AI technology can be utilized to facilitate the timely inheritance of traditional crafts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».