智慧学习环境下的在线学习行为分析

本文基于智慧学习平台的在线教学受到的关注日益增多,分析在线学习现状及相关因素对提升教学质量具有重要意义。首先,通过对智慧学习平台的课程学习数据进行分析,确定学习行为指标的四个分类:学习者基本情况、操作行为、协作行为、问题解决行为;其次,利用主成分分析和聚类分析,确定学习行为与学习效果的正相关性,将学习样本分为积极型和消极型;再次,对比不同环境下的教学效果,发现在线学习在大部分情况下表现优于传统教学;最后,进行学习行为维度与学习成绩的相关性分析,得到影响学习成绩的主要因素为学习时间和学习次数。在此基础上,从学习者、教师等角度提出相应教学建议。

高校图书馆读者行为分析与个性化服务策略研究

高校图书馆作为高校附属的学术性机构,为高效的教学工作与科研工作提供广泛的资源。进入新时期后,高校图书馆加强了现代技术设备的运用,希望能够通过最佳的服务策略为广大读者提供更加全面、更加密集、更加高度浓缩的信息和知识。为了能够更好地发挥高校图书馆的作用与价值,需要对读者行为展开针对性的分析,以此来提供个性化的服务策略,为广大读者带来更加舒适和满意的阅读体验。

银行客户行为分析对信用风险评估的精准度提升研究

随着金融科技的快速发展,银行在信用风险评估中引入客户行为分析技术,通过挖掘消费习惯、账户交易记录等数据,显著提升了风险预测的精准度与全面性。本文基于客户行为数据的内涵与分类,分析其与信用风险的相关性,探讨数据挖掘、机器学习模型及实时监控系统在风险评估中的具体应用。研究表明,客户行为分析在完善评估维度、提高预测精准性及优化管理策略等方面具有显著效果。

大学生在线学习行为分析与学习效果预测方法探究

剖析当前在线教学系统存在的一些问题,包括学习行为监测分析的表面化,难以全面反映学生的真实学习情况和挖掘行为模式;学习效果预测准确性欠佳且模型缺乏普适性;个性化教学支持匮乏,资源匹配不当;交互性不足且反馈机制不及时、缺乏针对性。探讨了提升在线学习行为分析准确性与深入性的策略,涉及多元化和跨平台的数据收集、有效的数据处理与特征提取,以及采用多种数据分析方法和先进技术。同时阐述了提高在线学习效果预测的方法,如优化数据特征选择与融合、改进预测模型构建并进行动态更新和个性化调整。文章旨在为解决在线教育现存问题提供思路,促进在线教育向智能化、个性化方向发展。

基于自定义工作流与用户行为分析的学科竞赛管理平台研究

开发了一个基于自定义工作流的学科竞赛管理平台,对于提高竞赛组织效率、优化资源配置、提升用户体验感具有重要意义。通过自定义工作流技术,构建一个集信息化管理、自定义工作流程、系统性、高扩展性等多功能于一体的学科竞赛管理平台,解决校内师生参与、管理竞赛的需求,简化师生参赛、管理员管理竞赛的流程,提升工作效率。

基于用户行为分析的电子商务营销教学方法创新研究

本研究旨在探索基于用户行为分析的电子商务营销教学方法的创新路径,以解决电子商务营销教学中学生数据分析能力薄弱及营销策略创新不足等问题。采用问卷调查、课堂实验和深度访谈等方法,对200名电子商务专业学生的学习成果进行了全面评估。通过引入用户行为数据分析工具、开展模拟实战项目和鼓励小组讨论与案例分析,显著提升了学生的数据分析能力和实战技能。结果显示,研究组学生在项目成绩、数据分析报告合格率、满意度和标准考试成绩等方面均优于对照组,验证了该方法的有效性。此外,建立了统一的教学效果评估体系,为教学方法的持续改进提供了科学依据。

基于潜在危险行为分析的多层面整体干预对精神分裂症患者的影响

目的:探讨基于潜在危险行为分析的多层面整体干预对精神分裂症患者的影响。方法:选取2020年6月1日~2022年6月30日收治的92例精神分裂症患者作为研究对象,采用随机数字表法分为对照组和观察组各46例;对照组采用常规护理干预,观察组在对照组的基础上采用基于潜在危险行为分析的多层面整体干预。比较两组幻听症状[采用中文版精神症状评定量表(PSYRATS)中的幻听维度(PSYRATS-AH)和幻听认知量表(修订版)(BAVQ-R)中的幻听认知信念],自我接纳度[采用自我接纳问卷(SAQ)],睡眠质量[采用匹兹堡睡眠质量指数量表(PSQI)],社会功能[采用社会功能缺陷筛选量表(SDSS)]及危险行为发生情况。结果:干预后,两组PSYRATS-AH评分均降低(P<0.05),且观察组低于对照组(P<0.05),但两组幻听认知信念比较差异无统计学意义(P>0.05);干预后,两组SAQ评分均升高(P<0.05),且观察组高于对照组(P<0.05);干预后,两组PSQI、SDSS评分均降低,且观察组低于对照组(P<0.05);观察组危险行为发生率低于对照组(P<0.05)。结论:基于潜在危险行为分析的多层面整体干预可改善精神分裂症患者的幻听症状,提高患者自我接纳度与睡眠质量,减少危险行为发生情况,促进患者恢复。

基于计算机视觉的电力作业人员行为分析研究现状与展望

电力作业人员的有效监管是保障电力安全生产的基础。该文对电力视频中作业人员的行为识别研究进行了归类总结,涵盖静态行为分析(穿戴分析、动作分析和组合分析)和动态行为分析(复杂动作、时序行为和行为预测等);详细综述了电力作业行为分析中的核心算法模块,包括目标检测、姿态估计和视频跟踪等;论述了电力作业行为识别在算法高效性、鲁棒性、灵活性等方面所面临的应用难点和挑战,并展望了电力作业行为智能监控领域的未来发展方向,特别强调了在软硬件结合、通用大模型、生成式人工智能方面进行技术创新和改进所蕴含的潜在机会。

基于大数据的网络信息挖掘与用户行为分析

本文探讨了基于大数据的网络信息挖掘与用户行为分析的关键技术和实践应用。首先概述了大数据技术的发展现状与常用技术框架,如Hadoop、Spark和Storm。其次介绍了网络信息挖掘方法,包括文本挖掘技术、社交网络分析方法和网络结构挖掘与图数据库技术。在用户行为分析方面,讨论了用户画像构建、行为模式识别和用户行为预测模型等技术。文章还重点阐述了基于大数据的网络信息挖掘与用户行为分析实践,包括数据采集与预处理、用户行为分析模型的构建与验证,并通过新闻资讯平台的用户行为分析案例展示了实际应用效果。最后,对全文进行了总结,强调了大数据技术在网络信息挖掘与用户行为分析领域的重要性和应用前景。

基于计算机视觉的工业人员行为分析实验平台

该文面向本科生与研究生实践教学,利用计算机视觉技术开发了工业人员行为分析实验平台。依托工程实训中心,通过多通道数据采集装置收集人员工作环境、作业行为以及劳保用品等数据。基于PyQt5构建工业人员行为分析实验平台,该平台将计算机视觉技术与工业安全管控标准深度融合,以实现工业人员流程类与非流程类作业的行为分析。为验证实验平台的有效性,使用工业人员行为测试数据对所研发的实验平台进行了实验验证。实验结果表明,该实验平台能对工人多种作业进行有效评判。该实验平台有助于提升本科生和研究生在智能图像处理领域的实践能力。

应用行为分析疗法联合结构化教学在儿童孤独症康复治疗中的应用效果

目的:儿童孤独症康复治疗过程中采用行为分析疗法与结构化教学方法联合干预的效果。方法:选取2019年4月—2021年4月河南中医药大学人民医院治疗的儿童孤独症患儿,随机分成对照组与观察组,每组各48例。对照组患儿实施结构化教学模式干预,观察组患儿在对照组的基础上联合应用行为分析疗法,比较两组患儿干预后临床总有效率,患儿孤独症行为量表(ABC)评分与儿童孤独症评估量表(CARS)评分以及家属满意度情况。结果:观察组患儿临床总有效率为95.83%显著高于对照组的70.83%,差异有统计学意义(χ^(2)=10.800,P<0.05),干预后,观察组患儿ABC评分与CARS评分均低于对照组,差异有统计学意义(t=14.992、7.088,P<0.05),观察组患儿家属满意率为97.92%高于对照组的79.17%,差异有统计学意义(χ^(2)=8.317,P<0.05)。结论:应用行为分析疗法联合结构化教学在儿童孤独症康复治疗中,不仅可以提升患儿临床总有效率,改善患儿ABC评分与CARS评分,还可以提高家属满意度。

学习行为分析支持的差异化教学模式研究——以概率论与数理统计课程为例

差异化教学尊重学习者个体内在认知逻辑,通过挖掘并诊断学习者的个体潜质和优势,提供适合的学习环境和学习干预。然而,现有差异化教学存在时效性差、维度单一等问题,停留在浅层次干预阶段。数据驱动的学习行为分析为设计和实施高阶差异化干预策略提供了新的途径。本研究依据概率论与数理统计课程创新班30名注册大学生在超星学习通平台上的学习日志数据,应用相关分析、聚类分析和滞后序列分析对在线学习行为特征和个性化干预进行实证研究。根据观察结果发现,定义的10种学习行为所形成的62个行为序列中,7个行为序列与期末成绩显著相关。以62个行为序列的频数作为分类变量,应用k-means算法将30名大学生样本根据其学习行为模式划分为3种类别。应用滞后序列分析法发现和识别3个类别大学生的学习风格:混合/无序型,孤立/分解型,整体/规划型,提出差异化干预框架和具体的干预策略。本研究期望构建技术增强的差异化教学模式,为建设和优化以大学生为中心的个性化课堂提供新范式。

行为分析疗法干预联合家庭护理培训对孤独症谱系障碍患儿的影响

目的探讨行为分析疗法干预联合家庭的护理培训对孤独症谱系障碍患儿的影响。方法选取2022年1月—2023年12月苏州大学附属儿童医院收治的88例孤独症谱系障碍患儿作为观察对象,按组间基本资料可匹配的原则分为对照组和观察组,每组44例。对照组实施常规护理,观察组实施行为分析疗法干预联合家庭护理培训,比较两组患儿孤独症行为量表(ABC)评分、孤独症治疗评估量表(ATEC)评分、患儿家长满意度等临床相关数据。结果干预前,两组患儿孤独症行为量表(ABC)的社交、感知/认知、表达/语言沟通、行为及总分比较,差异无统计学意义(P>0.05);干预后,观察组ABC的社交、感知/认知、表达/语言沟通、行为及总分均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。干预前,两组患儿ATEC的社交、感知/认知、表达/语言沟通、行为及总分比较,差异无统计学意义(P>0.05);干预后,观察组ATEC的社交、感知/认知、表达/语言沟通、行为及总分低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。两组患儿家长满意度比较,观察组高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论行为分析疗法结合家庭护理培训对孤独症谱系障碍患儿的干预效果明显,不仅在患儿行为和功能方面取得积极成效,而且得到了家长们的高度认可。

基于画像技术的在线学习行为分析研究

由于在线学习的时空分离特性,如何监督和掌握学生的学习状态并提供及时的学习干预,成为在线教学首要解决的难题。文章从学生学习画像的角度出发,将画像技术和学习行为分析技术相结合,构建时效性较强的学生个体和群体画像,可视化地呈现了学生行为数据并进行干预,以提高学习质量。

高职院校奖助金推荐系统研究及资助对象行为分析

随着高校数字化建设的不断深入,如何从海量教育数据中挖掘出与奖助金评判相关的数据及评判方法值得深思。以学生在校成绩、消费情况、贫困程度、社团活动、奖惩及竞赛等数据为基础,设计奖助金推荐系统,以决策树算法为依托,对学生的奖助金评判进行分析研究,并对获评对象在校活动进行监督分析,结果表明奖助金推荐系统可以为高校决策提供管理依据。

融合图书属性和用户借阅行为分析的自适应图书推荐研究

研究针对协同过滤推荐存在的矩阵稀疏性和冷启动问题,提出一种融合图书属性和用户借阅行为的自适应图书推荐方法,旨在提高图书推荐系统的精度和效果。通过量化用户的借阅行为并结合图书的属性信息,设计了一种新的用户相似性度量和评分预测模型。首先,根据用户借阅类型、用户类型及借阅时长对用户行为进行量化,然后建立“用户-图书”借阅关系模型和“图书-图书属性”关系模型。采用协同过滤算法,基于用户的借阅记录和图书属性,对未借阅图书的用户兴趣进行预测和推荐。通过与传统的协同过滤推荐方法和时间上下文优化的协同过滤推荐方法进行比较,实验结果显示,融合图书属性和用户借阅行为分析的自适应图书推荐方法在精确率和召回率方面都有所提高,有效解决了传统推荐系统中的矩阵稀疏性和冷启动问题。

基于SPOC混合教学数据的学生学习行为分析与挖掘

SPOC模式的混合式教学通过提供个性化和灵活的学习体验,赋予了学生根据个人学习节奏和兴趣选择适宜学习内容的能力,极大地提升了学习的便捷性和效率。在这种模式下,教师能够精准跟踪和把握每位学生的学习进展和成绩,实现对学生进行个性化指导的目标。同时,教师能够依据学生的实时表现灵活调整教学策略,确保教学质量的持续提升。文章通过深入分析SPOC模式下产生的在线学习数据、线下考试结果和课程调查问卷,利用数据挖掘工具,揭示学生的学习行为和学业表现,为教学决策提供坚实的数据支撑,进而优化教学设计,改善学生的学习体验,激发学生的学习潜力,促进学生对知识的深入理解和应用能力的全面提升。基于此,高校也应加强对教学数据的收集和分析,建立完善的教学质量监控和评价体系,以促进教育质量的持续提升。

基于异常点检测的大学生异质行为分析

大学生异质行为指的是大学生具有个性特征、不同于他人的行为偏好。针对大学生异质个体的行为挖掘问题,提出一种基于异常点检测的异质行为分析方法。首先以某校大学生成绩数据和校园一卡通数据为基础,建立异质行为分析模型,采用主成分分析、K-Means++和DBSCAN聚类分析寻找异常点,研究关注异常点对应的异质行为人。然后,通过异常点检测辨别学习成绩中的异质个体,并进一步探究其作息规律与学习成绩异常之间是否存在强关联。接下来,运用多种算法相互印证异常点的准确性,借助对相关学生的调研来验证异常点数据的可信度。研究表明,所提方法能对大学生异质行为模式进行深度分析,为提升学校管理水平和管理效率提供了基础依据。

公共图书馆移动阅读行为分析--以国家图书馆移动阅读平台为例

文章通过国家图书馆移动阅读平台2023年的阅读数据,从用户、阅读偏好、访问页面、操作行为等多个维度分析用户阅读行为。用户目前的阅读目的还是以休闲娱乐为主,部分用户有阅读专业资源的需求和用户寻求资源的方式偏向于系统推荐,阅读需求目的性不是很明确,在阅读过程中比较喜欢利用收藏、书架功能记录喜欢阅读的图书。

学习行为分析框架设计与应用案例

多模态数据为学习行为分析和教育研究的发展带来了新范式,加快了多模态学习分析理论的研究和实践模型的构建。文章以智慧学习环境下学习行为分析研究进展为基础,明确划分了智慧学习环境下学生多模态学习行为数据采集类别,构建了多模态学习行为分析框架并将分析框架应用实践,实践研究表明:智慧学习环境下多模态学习行为分析框架立体地刻画了学生学习行为轨迹,科学地展示了学生学习状态。