基于K-Means聚类模糊算法的学生特征聚类研究

聚类分析是一种关于大量数据挖掘的重要技术。而对于学生存在的个性化差异,各自会表现出不同的特征。以不同学生所体现的特征来实现在教学过程中对学生因材施教,其特征类型的统计是一种大量数据处理的操作。所以,对于这种维度高、数据集大的海量数据,可以利用K-means算法结合数学模型给出聚类的学生特征,再引入模糊数学中的隶属度,来提取出更具解释性的聚类特征。首先,介绍了K-means算法的思想原理并分析其优缺点,并引入K-means++算法;其次,针对初始聚类中心点的选取和K值的确定;然后通过对大学生计算机专业的课程成绩为例,进行聚类分析,其实验结果表明,基于K-means聚类模糊算法的学生特征聚类相比基本的K-means或系统聚类,聚类结果上体现出更好的科学性和解释性;最后,对K-means算法技术关于学生学习成绩和效率进行展望。同时,本文利用蒙特卡罗和用频数来确定隶属度的想法,是团队首创,确保了创新性。

把握民族高校学生特征 加强思想政治教育工作

我国民族高校学生在地域经济、民族习俗、宗教信仰和人格品质上都具有明显的特征。为了加强民族高校学生的思想政治教育工作,应针对少数民族学生在经济、习俗、信仰和人格等上所体现的特征,并结合思想政治教育工作本身的规律和特点,对民族高校学生的思想政治教育工作进行创新思考。

论网络环境下的学生特征分析系统设计

目前我国的网络教育,大多只关注网络的信息传播功能,强调网络资源的共享和学生学习的时空灵活性,却忽略了网络教育的一个重要特点——个性化教育。这既有网络教育工作者主观上的原因,也有技术难以实现的客观原因。本文从探讨实现个性化学习的一个重要技术——如何收集、分析学习者在学习过程中的动态和静态信息,如学习者的认知风格、学习习惯、态度倾向等,提出了学生特征分析系统设计的理论模块。

网络学习支持系统中学生特征分析模型的构建及技术实现

学生特征分析是网络学习支持系统实现智能化的基础,对其进行有效分析不仅是一个理论探索的过程,而且是一个技术实现的过程。本文探索了网络学习支持系统中学生特征分析的内容,构建了学生特征分析的技术实现模型,并结合实践提出了学生特征分析实现的技术手段。

基于网络的学生特征分析系统的研究与设计

在进行e-learning教学设计的过程中,常会忽视学生特征分析这个阶段,觉得这个阶段可有可无,这必将影响到在网络教育中实现个性化教育的计划。所以在此对学生特征分析系统做了研究和设计,详细讨论了收集、提取和分析数据的主要方法和过程。最后利用BP神经网络实现了对学生知识架构的挖掘。

关于网络教学中学生特征知识分析的探讨

有效的网络学习不仅仅依赖于网络课程内容,更为重要的是依赖于网络学习环境对学习个体的适应程度,因此,有效的网络教学实施应该是以对学生特征知识进行准确分析作为前提的。本文重点探讨了在网络教学中学生特征分析的内容,并以此提出了学生特征知识分析的适应性策略,这是网络教学实现智能化、个性化发展的前提和基础。

基于高职学生特征的对分课堂设计与实施

对分课堂教学模式提高了学生思辨能力和可持续发展能力,成为我国课堂教学探索与改革的一条新路径。以有效学习观点为基础,结合高职院校学生特征,探讨和思考高职对分课堂的改革与实现问题,对对分课堂模型进行优化设计,并提出高职对分课堂的实施方法和策略方向。

基于XML/RDF的学生特征模型分析设计与实现

从当前网络环境下的教学设计出发，指出网络学习环境缺乏对学生特征模块的支持，尚没有一个标准化的学生特征模型供不同的教学调用，于是提出了一个基于XML／RDF的设计方案来解决这个问题，并探讨了其中的几种关键技术，最后提出了一个模型实例。

基于MS Analysis Services的学生特征分析模型及应用

本文利用数据挖掘的两个重要领域分类和聚类对学生有关数据进行了预处理,进一步创建了学生主题的数据集市和立方体,并在此基础上应用Analysis Services中的决策树和聚集算法建立了两个学生特征分析模型并进行分析。

贵州高校助学贷款学生特征及还款违约风险初步分析

通过对贵州5所高校生源地助学贷款现状调查,分析了贵州省大学生助学贷款特征及还贷风险,结果表明:贵州高校助学贷款学生中女生多于男生,以农村学生为主;贷款学生家庭经济主要来源以非稳定性收入占多数,学生获知贷款信息途径以非金融机构发布为主,多数学生缺乏契约意识;表明贵州高校大学生助学贷款还款存在较大的违约风险。

远程教育学生特征对专业课程设置的影响研究

远程教育模式突破了传统"面对面"的教学方式,并得到教育业界的普遍认可。通过对远程教育学生特征与专业课程设置结构确定,确定出远程教育学生特征与专业课程设置的评价体系,基于此提出研究假设。通过远程教育学生特征对专业课程设置的作用机理分析和调查发现,远程教育学生五维度特征对课程设置均有正向影响效用,但是对专业课程设置不同维度的影响存在差异。最后,提出专业课程设置建议。

遵循成教学生特征 提高成教教育效果

成人教育的教学效果目前并不如意,提高成教教学质量显得十分重要。通过对成人学员认知能力、经验性、动机性等特征的分析,提出提高成人教育教学效果的若干策略。

小学低段契合学生特征的数学数字原理教学

数字是数学的基础，亦是小学低段学科启蒙时期 的基础与重点学习内容。在传统的数字教学模式下，教师习惯 于按照自己的成人思维方式与学习经验在数字符号与所指意 义之间直接建立关联，而后便是引导运算，而忽略了对数字从 其形与意的产生、排列到运用的原理的呈现。这种原理是数字 最基础、最本身的特征，是低段小学生得以快速融入数学世界 的迫切需求与前提条件而将促其达成数学学习高效与高质的 双重指标。基于此，本文便就“小学低段契合学生特征的数学 数字原理教学”的话题做出分析：对数字来源的挖掘以使知数 字能指与所指、对计数规律的呈示以易化数字理解与记忆、对 生活数字的展现以使知数字运用灵活性此三大方面的阐述。

独立学院“90后”学生特征及管理对策

"90后"是目前高校的大学生主体,他们有着新时代发展的新特点,在思想、心理以及行为能力上与以前的大学生有较大不同,而独立学院的办学背景和相对较高的学费,使得普遍就读独立学院的学生具备比相对同龄人更为优越的成长背景和生活环境,因此这些大学生的"90后"特征更为显著。本文从"90后"学生的新特征出发,结合独立学院实际情况,分析目前独立学院"90后"大学生特征并提出相应的管理创新着力点,促进和提升独立学院大学生管理培养工作。

双创背景下大学生特征及其对关工委工作新要求刍议

在创新能力主导国家综合能力、创业工作培育创新产业成为主力、国家大力推进"双创"工作的时代背景下,多渠道做好高校青年工作,是关系祖国未来、民族希望的大事。论述了高校二级关工委作为关心下一代成长工作的一支独特队伍,如何借助老专家、老教授、老党员的经验作用夯实工作基础,将已经是"95后"的当代青年学生的时代特征与关工委工作结合,有的放矢地发挥"五老"自身的政治优势、经验优势、威望优势、时空优势、亲情优势,拓展实践渠道,物色课外优秀导师,构建适应时代发展和大学生需要的创新思政教育模式,以华中科技大学本科生群体为例,形成一些工作对策。

基于技工学校学生心理特征优化班级管理模式——以广西机电技师学院为例

为探索出一套有针对性的班级管理办法,更好服务于育人目标,课题组对技工学校1 360名学生开展问卷调查,并根据调查结果分析学生的心理状况,了解学生的心理需求,优化班级管理模式。分析结果认为:技工学校学生具有独特的心理特征;学生的家庭环境、亲子关系、班级文化、班主任工作对学生的情绪管理、人际交往、学习内驱力等方面影响较大;学生普遍存在受重视、受认可的情感需求;以人为本、民主集中的班级管理模式更适合技工学校学生。

掌握学生心理特征上好每一堂课

抓好课堂教学是提高教学质量的重要环节。教师应上好每一堂课,保证课堂教学质量。怎样才能上好每一堂课呢?教师需要做多方面的工作,依据学生心理特征进行教学是其中的一个重要方面。安排教学内容要依据学生的心理特征,组织课堂教学也要依据学生的心理特征。

民办高校学生满意度的个体差异研究

通过对全国11所民办高校7838名学生进行问卷调查,旨在探讨学生个体特征对其学校满意度的影响。研究发现,除家庭子女情况和父母受教育程度对满意度无影响外,性别、高考成绩、志愿填报情况、学籍、性别、家庭所在地以及年收入等因素均存在显著影响。本研究为民办高校提供理解和提升学生满意度的新视角,为提高教学质量和实施个性化教学管理带来实证支持与创新思路,推动民办高校教育服务品质的进一步提升。

高校突发事件中密集学生群恐慌特征及风险研究

随着我国高等教育政策的调整,各个高校招收学生的数量明显增加。由于学校的教学设施和生活设施的改善速度不能满足目前学生增长的速度,在各个高等学校的教学大楼、实验大楼、公寓大楼和其他学习生活密集区域内都构成了密集学生群。如遇突发事件(爆炸、火灾、恐怖)需要紧急疏散时,学生极易互相拥挤,互相践踏跌倒,发生重大伤亡事故。本文对密集学生群、当代大学生心理特征状态(紧张、焦虑、忧郁、沮丧、愤怒、敌意、有力、好动、疲劳、惰性、困惑、迷茫、不安、恐慌等)以及行为特征状态(吸引、参与、倾向、凑兴、印象、效应、压力、逆反、好奇、兴趣、刺激、恐慌等)进行了分析,并对某高等学校教学大楼中密集学生群、密集时间、密集区域及恐慌特征进行了实际统计研究。在分析密集学生群风险的基础上,建立密集学生群风险模型,对某高校教学大楼密集学生群的风险进行了实例计算,提出了合理可行的对策措施,同时为各个高校制定突发事件(爆炸、火灾、恐怖)应急救援预案提供了科学依据。