基于K-means算法的学生行为数据与学习成绩关联性分析

在当今信息技术飞速发展的背景下,教育领域正迎来数据驱动的革新,学生行为数据变得日益丰富,呈多元化趋势,如何有效利用这些数据来指导教学实践,提升学生学习成绩,成为教育领域研究的热点。数字化校园通过数据共享平台的建设,包含了多维度的数字化资源,其中学生行为数据作为教育大数据的关键组成部分,涵盖了学生在校期间的多方面学习和生活信息,对于深入了解学生的学习状态、优化教学方法以及提升教学效果至关重要。

基于机器学习的智能化教室学生行为异常增强识别算法

为降低光照和摄像头视角的影响,提高智能化教室内学生异常行为的识别效果,提出了基于机器学习的智能化教室学生行为异常增强识别算法.首先构建出人体姿态表达形式,提取学生行为的人体骨骼节点信息,根据人体骨骼节点信息时序相关性特征,结合线性变换方式,进行典型行为特征增强;然后定义人体姿态质心加速度,设定学生行为异常判定标准,结合CNN-10网络实现学生行为识别.实验结果表明,增强后的典型学生行为可以反映出行为特征差异,且误检占比较低.

异常行为敏感的学生行为时序建模及心理健康预测方法

为了对学生异常行为的早期感知及校园行为时序建模,提出一种异常行为敏感的学生行为时序建模及心理健康预测(student behavioral temporal modeling sensitive to abnormal behavior for mental health prediction, SBTM-SABMHP)方法,利用移动设备收集的加速器、声音传感器及移动热点(wireless fidelity, WI-FI)等多种行为感知数据,构建异质信息网络,对学生当前行为模式进行建模。同时,为实现对学生历史行为时序数据的建模,建立了基于注意力机制的异常行为敏感的门控模块,有效融合学生长短期行为,并对学生行为时序建模,实现心理健康预测。在公共数据集StudentLife上对所提出的模型进行了对比分析实验。实验结果表明,与多种学生心理健康预测基线方法相比,该方法在4个评价指标上都取得了最佳性能,证明了该模型在学生心理健康预测任务上的有效性。

基于计算机视觉的课堂学生行为图像分析系统的设计与实现

本文设计并实现了一种基于计算机视觉的课堂学生行为图像分析系统。该系统采用最新的物体检测算法YOLOv5s,通过智能摄像头采集课堂图像,实时检测学生行为并进行分析,以提高课堂教学效果和学生的学习质量。本文汇集了众多的学生行为图像资料,经过数据预处理和数据增强,建立了适合YOLOv5s的数据库。其后利用收集到的课堂学生行为数据集训练了一个基于YOLOv5s的课堂学生行为检测模型,可以快速准确地识别学生在课堂中的各种行为,如举手、听讲、看书等。

基于校园大数据的学生行为关联分析研究

高校信息化的全面普及,高校学生行为数据的巨量存储,为学生管理数字化科学化提供了更广阔的空间。学生学业是高校学生管理中重要组成部分,可分析学生行为进行学生学业提前辅助干预和个性化管理。通过聚类分析提取出学生行为特征,通过关联规则挖掘各类行为与学生学业的关联关系,进而通过机器学习实现对学生未来学业表现预测,从中发现学生生活规律性及夜晚时间利用对学生学业的正相关作用关系,还通过支持向量机、随机森林、神经网络对学业行为预警进行试验,最高达到了87.8%的准确率,有助于高校进行校园综合治理和学生学业的分类分层引育。

基于中职院校学生行为画像的个性化推荐系统设计与研究

本文在研究当下国内外学生画像及推荐系统的基础上,根据国内中职院校的办学性质、教学特点、学生行为习惯特征等,构建基学生行为画像的个性化推荐系统,通过计算学生间的相似度等指标进行课程、专业推荐等,为解决当下中职学生的培养与发展中存在的部分问题提供参考与决策建议,从而提高教育教学运营的准确性、差异性、全面性。

高校学生行为画像与精准思政教育策略研究

本文探讨大数据技术在高校学生行为画像构建及精准思政教育中的应用。通过分析学生行为数据,设计多维度画像,建立模型以全面刻画学生特征。基于画像,提出精准供给、精准定位和精准预测策略,提升思政教育个性化、针对性和前瞻性,增强学生获得感与学习主动性,有效引导学生思想行为发展。

班主任教育对小学生行为问题的干预策略与效果研究

当前,小学生行为问题成为影响儿童健康成长的重要因素,班主任的教育干预起着至关重要的作用。本研究采取问卷调查和观察法,对班主任教育对小学生行为问题的干预效果进行了深入研究。研究发现,班主任通过预防性、矫正性和综合性干预策略,可以有效地改善小学生行为问题,提高其社会适应能力。实验结果表明,在班主任的教育干预下,小学生的行为问题有明显的减少,如同伴关系的改善、课堂纪律性的提高及自我控制能力的增强等。这揭示了班主任工作在儿童健康成长中的重要位置,为我们提供了新的思考和启示:如何提升班主任的专业素质和教育干预能力,使其更好地服务于学生的健康成长,需要教育工作者进一步探究和努力。

基于AI预警系统的校园秩序维护与学生行为引导对策研究

本研究是探讨AI预警系统在维护校园秩序和引导学生行为起到的作用。通过对我校学生行为习惯养成教育的调查研究,利用AI预警系统的神经网络深度学习算法监测学生日常行为,对校园中学生的行为建模,识别出监控视频中学生的不良习惯,给出准确的预警信息,让学校有效地采取相应措施进行引导。在此基础上,我们提出了将预警系统与校规管理和家校教育相结合的联动机制,促进小学生行为习惯的养成,发展新的教育管理方法。

家校协同开展的小学生行为习惯养成教育策略研究

随着教育改革的深入,家校合作已成为提升教育质量、促进学生全面发展的重要途径。小学生正处于行为习惯养成的关键时期,家庭与学校作为两大主要教育环境,对于学生行为习惯的塑造至关重要。然而,在实践中,家校协同往往面临沟通不畅、责任不明、方法单一等问题。因此,深入研究家校协同开展小学生行为习惯养成教育的策略,对于优化教育生态、提升教育质量具有重要意义。

基于学生行为数据反馈的精准教学模式设计与实践

教育信息化的大力发展为精准教学带来了无限可能。依托自主研发的一体化在线实训平台和在线开放课程平台构成的精准教学环境,将课程教学的全过程数据反馈到精准教学目标、精准教学内容、精准教学活动和精准教学评价四个方面,形成基于学生行为数据反馈的精准教学模式。以Python程序设计基础课程为实践案例,探索具体的实现方式和路径,为数字化教育注入新的活力。

高职院校学生行为大数据分析及行为预测研究

首先介绍大数据理论架构和数据收集,以及数据分析和行为预测模型,并重点讨论高职院校学生行为分析和预测。然后,以某高职院校为例,进行实证研究,分别从学生行为特征和行为预测两个方面进行分析,描述学生行为的分布特征,并建立行为预测模型,以预测学生行为趋势。研究结果表明:大数据技术可以有效地分析高职院校学生行为,并准确预测学生行为趋势,可以为高职院校提供有效的支撑,从而提高学生的学习效果。

基于校园大数据的学生行为分析及预警机制研究

随着数据挖掘技术发展的日新月异,数字化、信息化是当下及未来教育领域的发展趋势。面对高校日益丰富的学生数据,如何发掘其潜在规律和价值、有效的分析应用,成为各高校面临的难题。因此,针对学生的学习、消费及身心健康等行为,在智慧校园及大数据技术的支持下,提出了学生行为分析及预警总体方案,并阐述了数据采集、行为分析、预警和可视化等相关算法及关键技术,从而为高校教学、管理提供参考。

基于YOLOv4的学生行为识别研究

以课堂上学生行为为研究对象,针对行为种类多、分布复杂等情况导致基于深度学习的目标检测方法效率低、精度差及鲁棒性不足等问题,对一阶段检测算法YOLOv4进行改进。利用轻量化的神经网络模型MobileNetV3替换原有的特征提取网络CSPDarknet53,并改进检测算法流程,同时使用深度可分离卷积削减模型参数量。仿真实验表明,改进后模型在检测精度损失微小的情况下,训练参数大幅度下降,可实现多目标识别,能降低样本不平衡及复杂样本对检测精度和速度的影响,具备学生行为监测的实时性。

“三全育人”视域下高职院校学生行为管理策略研究

新时代背景下,高职院校秉持着制造强国、人才为本的基本方针,肩负着培育新时代高素质技术人才的使命。其中,学生行为管理策略是学校重要的育人方式,直接影响学生的道德品质及未来发展。笔者通过调查发现,当前高职院校学生行为管理方面存在管理机制不健全、行为规范教育不充分、缺乏系统性的激励和处罚策略、缺乏与家长互动等诸多问题。文章由此提出了三个优化学生行为管理策略的思路,包括建立全面管理机制、强化行为规范教育及注重激励和奖惩。这些策略的实施,为弥补学校管理不足提供理论支持和研究方向,为基层技术人才培养贡献力量。

初中班主任对学生行为问题的管理与引导策略研究

初中阶段是学生身心发展的关键时期,其行为和心态受到多方面因素的影响,从而可能导致各种行为问题。这些行为问题不仅影响学生的学术成就,还可能对其未来的成长和社交能力产生深远的影响。作为初中班主任,如何有效地管理和引导这些行为问题,成为了教育工作中的一大挑战。针对性的管理与引导策略不仅可以帮助学生解决当前的问题,还可以为其提供一个健康、积极的成长环境。本文旨在深入探讨初中班主任如何对待学生的行为问题,并提供一些实用的管理与引导策略。

处理学生行为问题应遵循教育逻辑

在很多教师看来,学生出现行为问题就须纠正,纠正的“标准”是必须让学生害怕、恐惧,并为此付出代价,因为只有付出了代价,产生了恐惧,学生才会改正行为。在这里,教师遵循的是法律惩罚的逻辑:失范——受罚——害怕——就范。这是极为错误的。因此,处理学生行为问题应遵循教育逻辑,即问题是学生成长的契机,教师应通过学生行为看到其潜藏的真实需求,并顺需引导学生成长。学生隐藏在行为问题背后的需求是什么?是教师的支持,而非指责与批评。可以说,学生行为问题,是对教师支持的一种召唤。学生需要的是什么支持?

高校思想政治教育工作对学生行为管理的启示与引导

随着立德树人根本教育任务的全面推进,思政教育工作成为高校改革与发展的重要抓手。在全面提升人才培养质量与素质水平的过程中,高校不仅要推动三全育人理念落实,更要依托思政教育工作促进学生行为管理工作,由构建完善的学生行为管理机制,提高学生的主体地位。文章即在此背景下展开研究,通过总结现阶段高校学生行为管理工作面临的问题,提出思政教育工作启示下的学生行为管理策略。

基于YOLOv5和多尺度特征融合的学生行为研究

近年来,智慧教育发展迅速,与之相关的学生课堂行为识别随之得到重视。针对课堂环境复杂、学生目标密集、遮挡严重等问题,提出一种基于YOLOv5目标检测算法的学生课堂行为识别方法。首先,建立学生课堂行为数据集,为研究提供数据来源;其次,针对学生目标密集等问题提出一种多尺度特征融合的学生课堂行为识别方法。多次实验结果表明,所提方法有效地提高了学生课堂行为识别的精度。学生课堂行为的智能化识别为教师掌握学生学情、改进授课策略提供了重要依据。

德育教育视角下小学低中段学生行为习惯的培养研究

对于学生而言,良好行为习惯的养成影响其一生。学校不仅要传授学生知识,还要培养学生的德育素质。小学阶段的学生还处于启蒙阶段,认知能力和社会经验还比较欠缺,需要教育和引导,所以小学教育工作者,尤其是班主任,要发挥自身的教育功能,引导学生形成正确的世界观,人生观和价值观。文章主要论述了德育视角下小学低中段学生行为习惯的培养探究,提高学学生的道德素养。