UML在研究生成绩管理系统建模中的应用

以研究生成绩管理系统的开发为背景,探讨了UML在该系统建模中的应用问题。在对系统进行需求分析的基础上,采用ROSE对系统进行需求模型、静态模型、动态模型及实现模型的建模。

Poisson回归模型及Lasso变量选择在研究生成绩影响因素分析中的应用

探究学生成绩的主要影响因素是研究学生成绩评价体系中一个重要方向.依据某大学三年研究生入学信息数据,利用方差分析研究其入学成绩的影响因素;利用Poisson回归模型结合Lasso变量选择方法,探究入学专业课成绩、培养类别等对研究生学业课程成绩是否有显著影响,其结果为研究生院的招生工作提供了数据支持,对大学教学方法改进、教学质量提高和新生录取工作具有十分重要的现实指导意义.

基于K-means算法的研究生入学成绩分析

研究生入学成绩是导师初步了解学生学习能力、学习风格、制定研究生培养方案的重要参考指标。随着学校招生规模的扩大,学生人数的增加,研究生入学成绩的日趋复杂,传统的分析方法已经不能满足当前对于研究生入学成绩分析的需要。通过应用K-means聚类算法对研究生入学成绩进行分析,将研究生入学成绩进行分类,发现学生成绩分布的特点,找出成绩之间的关系,了解学生各科的学习状况,找到适合学生发展的方向,以实现个性化的研究生教育和培养,所得结果为研究生培养方案的制定与研究生进行研究方向的选择提供了借鉴意义。首先,分析了几种主要聚类算法应用于研究生入学成绩的适用性;其次,介绍了K-means聚类算法;最后,对研究生入学成绩进行数据分析、预处理。通过实验证明了K-means聚类算法在研究生入学成绩分析中的实用性。

医学研究生复试成绩与个性特征的相关性探讨

目的:研究医学研究生复试成绩与个性特征的相关性。方法:采用艾森克个性问卷对参加研究生复试的68名医学生进行问卷调查。结果:报考不同科室的学生EPQ量表四个维度差异都没有统计学意义。报考不同科室学生的笔试和面试成绩加权的差值绝对值差异有统计学意义(P<0.05)。相关性分析表明:E维度分数和复试笔试成绩有相关性(r=0.028,p<0.05),L维度分数和笔试和面试成绩加权的差值绝对值具有相关性(r=-0.261,p<0.05)。男、女生N维度,P维度低于全国常模。结论:复试成绩、个性特征和心理健康水平有一定的相关性。不同个性特征会对医学生在高校研究生复试中的表现产生影响。

研究生课程成绩多元化评定问题的探索

文章以力学学科前沿导论课程为例,提出研究生课程成绩多元化评定方法,探讨多元化评定方法的具体内容,证明开展多元化评定有助于促进研究生学习积极性的提高和教师教育教学改革的有效开展。

研究生学习成绩影响因素的实证分析

我们选取我校2015级部分硕士研究生学习情况为样本,利用Eviews进行回归分析,从实证角度研究了影响研究生学习成绩的主要因素,最后,提出了提高研究生学习成绩的建议。