基于校园大数据的学生行为特征分析与预测方法

如何有效挖掘学生行为数据是提升学生信息化管理水平的重要内容。针对目前学生信息化管理平台不完善、挖掘精度低的问题,结合决策树、神经网络以及朴素贝叶斯算法建立组合模型,建立基于Spark的学生行为分析与预测平台;同时,以学生消费规律、生活习惯以及学习情况等校园行为作为大数据来源,进行预测分析和实例验证。结果表明:该模型预测结果与实际情况相吻合,平均预测误差不超过5%,验证了所用方法的有效性,可根据学生行为特性分析其行为规律,指导学生行为向全面健康方向发展。

基于“互联网+”思维模式下的学生管理策略

在信息技术应用逐渐普及的过程中,“互联网+”思维逐步诞生,这一思维与新时代的发展需求更为契合,并可为行业发展改革产生有力驱动。在高校学生管理中融合“互联网+”思维,能提升学生管理工作内容的丰富性、促进学生管理工作形式的创新性,并可为学生管理工作的信息化发展提供支持,助力高校学生管理机制完善、提升学生管理能力。为此,本文从互联网时代高校学生管理特征分析入手,阐述“互联网+”思维模式下高校学生管理受到的影响,并基于“互联网+”思维模式,提出了高校学生管理的优化路径与实现策略,旨在通过“互联网+”思维的科学应用,优化高校学生管理成效,为社会培育更多优质人才。

关节镜下软骨下骨网状钻孔治疗膝关节骨关节炎软骨退变

目的 :探讨关节镜下软骨下骨网状钻孔对膝关节骨关节炎软骨退变的疗效。方法 :对 32例 ( 4 8膝 )膝关节骨关节炎软骨退变患者采用关节镜下软骨下骨网状钻孔 ,以使关节表面形成薄纤维软骨层修复关节软骨。结果 :术后患者症状缓解优良率达 81 2 5 % ,效果满意。结论 :该术式具有手术简便 ,创伤小 ,恢复快 ,并发症少和必要时可重复等优点 ,且可在行关节软骨修复的同时行关节清理术 。