Optimization of English Teaching Strategies Based on Computer Virtual Reality Technology and 5G Network
Notice bibliographique
Résumé
English teaching reform is the focus of the current society. Under the current educational background, teachers are no longer restricted to traditional teaching on the podium, but combine the way of teaching English with modern technology. This teaching mode has changed the previous teaching characteristics and broken the ecological balance in the traditional classroom, and brought advantages to English teaching. As a new technology in the new century, computer virtual reality technology (VR for short) and 5G network have been rapidly integrated into the education industry. This paper had a novel idea and rigorous framework, and constructed a teaching model based on hybrid teaching. The cooperative classroom teaching model based on mixed teaching was applied to the actual teaching, and the classroom teaching reform was carried out around English grammar, vocabulary and discourse, which effectively improved the students' comprehensive ability of using English. The cylinder projection algorithm proves the feasibility of applying VR technology and 5G network to English teaching. In the experimental part, based on the questionnaire of College A, this paper found out the changes of English teaching mode, students' attitude and psychology towards learning English in recent years. Finally, the views of students on the new teaching mode and the problems existing in this teaching mode were discussed. The data showed that under the new teaching mode, students' learning ability has been improved, 78.8% of the students have effectively improved their interest in learning English, and 57.8% of the students have improved the efficiency of learning English. Based on the existing problems, this paper gave a new teaching model at the end, which provided a reference for the change of English teaching model.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».