Metaverse Enhancing Vocational Skills of Digital Media Education in Chinese Higher Vocational Institutions
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the impact of metaverse on vocational skills training in higher vocational education in my country, focusing on practical experience, professional knowledge, innovation ability, and technical proficiency and assessing the level of students using metaverse to improve technical and vocational skills. The research subjects are students in the audio-visual language course of the digital media art design major at Fuzhou Software Vocational and Technical College. A quantitative research method was adopted, using teaching plans, pre-test and post-tests, questionnaires, and other tools, and a total of 54 valid questionnaires were collected. The results showed a high level: (1) The impact of metaverseon vocational skills training in higher vocational education, focusing on practical experience, professional knowledge, innovation ability, and technical proficiency. (2) Vocation skill after learning by metaversehigher than before learning by metaverse technology. (3) Students who learn metaverse had to qualify the student’s feedback level high. Metaversefosters an interactive learning approach, enhancing vocational skills, transforming educational models, and supporting teaching reform while laying the groundwork for its broader application in vocational education through curriculum innovation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».