基于智慧课堂的高中数学分层教学“精准个性化”的创新实践研究

智慧课堂是在国家教育信息化2.0背景下,以教学方法+教学技术+教学空间为核心依托开展实施的新型教育模式,它也是教学信息化发展落实于课堂的发展趋势。本文通过实施分层教学和进行“精准个性化”的创新实践,使得教育教学过程变得更加精确而且充满个性。利用“云-台-端”网络结构,结合个性化的教学计划、自适应的学习资料和精确的评估机制,为学生指明了一个符合其能力和兴趣的学习路径。本研究致力于深入探讨智慧课堂与高级中学数学分级教学如何更高效地结合,目的是为教育从业者提供理论依据和实践建议。

精准个性化护理对老年血液透析患者的应用价值分析

探究老年血液透析患者应用精准个性化护理的效果。方法 选择新疆医科大学第七附属医院血透中心2020~2021年收治的老年血液透析患者100例进行研究。随机数字表法分组。对照组行常规护理,观察组行精准个性化护理。比较:(1)治疗依从性。(2)并发症率。(3)生活质量。(4)心理情绪。(5)机体营养状态。结果 (1)治疗依从性,观察组100.00%,更高(X2=7.5269;P<0.05)。(2)并发症中,观察组发生率5.00%,更低(X2=4.0000;P<0.05)。(3)生活质量中,观察组躯体伤害(75.28±6.64)分、生理健康(74.62±5.75)分、社会功能(79.52±6.14)分、自护能力(70.08±5.44)分,更高(T=7.7267;T=8.1191;T=7.6087;T=8.8956;P<0.05)。(4)心理情绪中,观察组护理后焦虑(44.86±4.38)分、抑郁(45.18±4.76)分,更低(T=6.2464;T=5.7673;P<0.05)。(5)机体营养水平中,观察组护理后血红蛋白(108.99±20.12)g/L、白蛋白(45.88±6.13),更高(T=2.8435;T=4.5927;P<0.05)。结论 老年患者血液透析护理中,精准个性化护理应用效果良好,利于其身心改善,还可减少并发症,提高依从性,值得推广。

老年血液透析患者应用精准个性化护理的临床效果观察

研究精准个性化护理干预老年血液透析患者的效果。方法 以2022年1月至2022年12月接诊60例老年血液透析患者开展研究,随机分成对照组(常规护理)和观察组(精准个性化护理),各30例,对比护理结局。结果 护理前,两组SAS评分和SDS评分无显著差异,P>0.05;护理后,观察组SAS评分、SDS评分及并发症发生率低于对照组,护理满意度好于对照组,P<0.05。结论 若老年患者需要血液透析,则建议对其实施精准个性化护理,由此可以较为有效地改善患者的状况,并且患者的心理负担有所下降,此外,患者出现并发症的风险得到降低,可以促使患者机体上的不适及痛苦得到改善,患者对于护理工作的满意度相对偏高,其配合度得到保障,临床可以将此种护理模式进行合理的普及应用。

基于教育数据的高中数学精准个性化辅导实践研究——以合肥市第七中学精准个性化辅导为例

学生是具有个体差异性的,大班教学的缺陷是无法顾及学生的个体差异性,个性化辅导便是弥补大班教学不足的有效手段,而有效的个性化辅导离不开优秀的学习资源和教师的精准辅导。文章基于教育数据和精准个性化辅导的概念,阐述了高中数学精准个性化辅导的必要性及流程,并进行实践,为高中数学精准个性化辅导提供新思路。

基于小数据决策支持的公共图书馆个性化精准服务研究

在当前泛在信息环境中,数据量呈爆炸式增长,信息迅速膨胀,使人们从知识匮乏时代进入了信息过载时代。顺应时代发展趋势,公共图书馆的服务模式从普适性服务向个性化精准服务转变,而小数据的应用给公共图书馆个性化精准服务带来了新的思路。文章厘清了小数据的来源和概念,梳理了图书馆小数据的定义与内容,探讨了小数据应用于公共图书馆个性化服务的价值优势。在此基础上,通过“三中心”的架构来构建基于小数据决策支持的公共图书馆个性化精准服务模式,最后提出在模式构建过程中应关注的问题,以期为公共图书馆精准化服务提供参考。

图书馆小数据时代下的个性化精准服务研究

大数据创新了思维方式,小数据同样具有重要价值。在对图书馆个性化服务模式的相关问题和小数据关系进行研究的基础上,文章提出了一种基于小数据的个性化服务需求分析和历史数据的统计,将个性化服务资源推送给读者,基于小数据的汇总、更新、分析与统计,使图书馆个性化服务的质量得以提高,并不断满足读者的服务需求,为图书馆的个性化服务提供有力支撑。

用户个性化档案信息在智慧图书馆中的应用研究--以个性化图书精准推荐系统为例

文章从智慧图书馆建设需求出发,分析图书馆加强用户个性化档案信息归集整理和利用的必要性,阐述图书馆用户个性化档案信息的主要内容、类别和功用,并以作者设计和实现的图书馆个性化图书精准推荐系统为例,详细展示用户个性化档案信息在智慧图书馆中的应用,指出在归集和使用图书馆用户个性化档案信息的过程中应该注意的问题,以期能够为智慧图书馆建设提供参考和借鉴。

基于大数据驱动的个性化精准教学模式研究

本文首先分析了大数据驱动的个性化精准教学模式的特点,包括科学化、精准化、智能化、个性化四方面。然后以强化教师意识、构建教学平台、创建示范项目、建设教学共同体、开设数据驱动专题五个层面为切入点,探究精准教学的具体策略,以供参考。

基于个性化精准推送服务的中文科技期刊影响力提升策略——以《清华大学学报(自然科学版)》为例

与英文科技期刊相比,中文科技期刊的影响力普遍较弱,亟待提高传播力和学术影响力,个性化精准推送服务对提高科技期刊论文的传播效率和提升期刊综合影响力具有重要作用。文章通过细分推送主体,针对高被引论文、弱影响力论文、获奖论文、专题/专刊论文等定制个性化推送服务,依托编辑自主推送辅以数据公司推送的方式,对论文精准推送提高期刊影响力进行探索。文章结合《清华大学学报(自然科学版)》精准推送的实践结果,发现个性化精准推送可显著增加单篇论文的引用次数、下载量和期刊的总被引频次,同时可明显提升期刊的传播力和影响力。

基于超图的EBSN个性化推荐及优化算法

基于事件的社交网(event-based social networks,EBSN)中的个性化推荐服务是一个十分重要且颇具应用价值的问题,现有研究工作主要基于普通图来对EBSN中的关系进行建模,但由于EBSN是一种异构型复杂社交网络,具有多种不同类型实体,因而用普通图建模EBSN会存在高维信息丢失问题,导致推荐质量降低.基于此,首先提出一种基于超图模型的EBSN个性化推荐(hypergraph-based personalized recommendation in EBSN,PRH)算法,其基本思想在于利用超图具有不丢失高维数据信息之特点来更准确地对EBSN中复杂社交关系数据进行高维建模,并利用流形排序正则化计算获取初步推荐结果.其次,又分别从查询向量设置方式改进和对不同类超边施以不同权重等角度,提出了优化的PRH(optimized PRH,oPRH)算法以进一步优化PRH算法所获推荐结果,从而实现精准推荐.扩展实验表明,基于超图的EBSN个性化推荐及其优化算法,推荐结果相比于以前基于普通图的推荐算法具有更高准确性.

信息系统领域网络精准广告研究综述

网络精准广告是信息系统领域的重要论题,在实践中也有着深远意义,但目前缺少针对网络精准广告研究成果的系统梳理和分析。作者在大量文献收集和阅读的基础上,通过严谨的筛选方法对其中73篇具有代表性的英文文献进行系统地梳理,利用编码处理方法从发表时间、文献类型、研究方法和研究层面4个方面对国际上网络精准广告研究进行全面统计分析;并进一步运用文本数据挖掘,结合逐篇精读提炼出现有研究的主要主题并做深入分析。文献研究结果表明:(1)网络精准广告的研究数量呈上升态势,文献类型以期刊论文为主,研究方法以定量为主并呈现多元化趋势,研究层面从技术层面向用户行为层面延伸;(2)网络精准广告的研究可以提炼出6个主题,包括广告计划调度、广告匹配和分配、商业模式和系统框架、网络用户行为和模式分析、精准广告点击与效果以及用户个人隐私。

基于用户画像的图书馆个性化学习方法探析

大数据时代,用户画像用它独有的标签属性,对于每一个用户群体或者个体都能精准判断出用户的真实需求,从而助推图书馆信息资源个性化推荐业务的开展。对于给用户画像,实际上是利用大数据分析工具,从用户的固定属性标签和不固定属性标签中进行聚类分析,从而获取用户个性化学习的真实需求。这样做也为用户深度画像做好服务的框架。用户画像能够从多角度契合用户的真实需求。虽然是不间断的推荐,但都契合用户的需求,所以不会显得烦琐而令人讨厌。反而这种多粒度的契合标准和角度,给用户在使用信息资源时带来了很多新鲜感。为我们精准服务做好了长期的铺垫。

三维组织药敏法在肿瘤个体化精准医疗中的应用

目前恶性肿瘤的化疗方案大多采用美国国立综合癌症网络(National comprehensive cancer network,NCCN)临床实践指南推荐的标准化疗方案,因忽略了肿瘤内在固有的异质性,导致有效率低、毒副作用大、费用高等问题。因此,实现肿瘤"个体化精准医疗"是大势所趋。肿瘤患者进行化疗药物敏感性筛查,以期达到个体化精准给药,是"个体化精准医疗"的主要内容之一。三维组织药敏法(Histoculture drug response assay,HDRA)是将手术切除或活检获取的活性肿瘤组织块经体外培养后,进行药物敏感性检测的方法,不仅实验周期短,而且还保持了肿瘤组织的结构、异型性和微环境,与临床一致性较好,是一种比较有前景的肿瘤药敏检测技术。因此,本文就HDRA的发展历程、临床应用以及未来的发展趋势做一综述。

运动促进健康:个性化精准解决方案

在当今全球老龄化人口模式和健康大环境快速转变的社会背景下,身体活动(physical activity,PA)不足已成为亟待解决的重大公共卫生问题。在从“被动健康”模式转变为“主动健康”模式的大背景下,运动促进健康已成为解决全球健康问题的重要策略。身体活动指南(physical activity guidelines,PAG)作为增加PA水平和提高健康效益的人群解决方案被广泛推广和应用,全球PA人口比例有所上升,但由于不同人群间存在个体差异、训练方案差异及训练适应性差异,PAG无法满足每一个体的个性化运动指导,在越来越多的人可以达到PAG推荐量的情况下,突出运动方案的个性化从而进一步提高PA水平尤为重要。因此,以运动促进健康个性化精准指导为核心,对国内外近年来的最新研究成果进行归纳和分析,总结现有的人群解决方案—PAG,探讨如何基于现有证据,应用新方法、新技术和新理念(如多组学技术),制订个性化精准指导方案,为构建运动促进健康的个性化精准指导体系提供理论依据和科学指导。

聚焦智慧课堂个性化和精准化学习——构建现代校园智能教育生态

智慧课堂教学是信息化时代下的教育发展趋势,学校找准自身的契入点,立足实际,充分发挥学校师生的教育信息化素养的优势,重点探索信息化建设环境下的智慧课堂模式,以"信息技术支持学习变革与创新"为指导思想,探索并完成数字化学习环境下以学习小组为基本单位,以合作交流为基本特征,以自主学习为方法的智慧课堂教学模式,实现"信息技术支持学习变革与创新"。构建信息时代的学校教育教学管理与评价体系。建设资源库和素材库,实现线上线下的学习管理,直接推动课堂实现高效。

高校图书馆馆藏利用现状及对策数据评估——以华东师范大学图书馆为例

高校图书馆面临着文献信息资源不断激增,但纸本馆藏利用率逐年走低的困境。为提高馆藏利用率,各馆采用了不同措施,但各种措施的效果评估缺乏全面的分析对比。文章以华东师范大学图书馆为例,调研馆藏利用现状,从群体借阅量和借阅倾向等维度讨论馆藏利用率下降,对该馆近年采取的个性化图书精准推荐、馆藏布局调整、修改借阅规则、阅读推广等各类方法进行数据评估,旨在为各馆提高馆藏利用率提供参考。

基于“青年空间”APP的阅读推广新模式

南京理工大学图书馆对大数据环境下如何做好高校阅读推广工作进行了研究,在读者调查的基础上,提出了基于"青年空间"APP的新型阅读推广模式。通过"青年空间"APP将多个高校图书馆的阅读推广资源有机结合起来,建立读书活动联盟平台,实现阅读资源的共享,服务全国的读者。并且针对不同读者的不同需求,推送切合大学生读者个性需求的阅读内容,使得阅读更加系统、高效,从而实现大数据下的个性化、精准化阅读服务。

论大数据在电子商务领域的应用

大数据从开始提出就受到了各国政府的重视，目前已经应用于包括移动设备、互联网应用等诸多领域。本文以大数据为切入点，描述了目前大数据在电子商务领域的应用现状，同时，也对大数据在电子商务领域的应用前景进行了分析。

新媒体环境下高校图书馆如何做好阅读推广工作的建议

高校图书馆服务的对象主要是大学生,该群体因其所处的特定的人生阶段和生活环境而有着鲜明的特征,因此高校图书馆在进行阅读推广活动时应充分考虑大学生的阅读需求。对此,提出了在阅读推广工作中引入大数据技术、重视新媒体阅读平台的建设、采用阅读推广微模式的建议。

移动情境感知环境下的用户行为模式挖掘算法研究

针对当前个性化精准营销推荐策略研究中用户情境多样性和动态性等问题的挑战,提出了一种移动情境感知环境下的用户行为模式挖掘算法.该方法采用一种嵌套键值模型,对多源异构的移动情境感知信息进行有效融合和存储,构建了基于规则的多维序列模式挖掘算法MSP及其改进算法UTDMSP,能够从用户移动情境感知信息和交互行为中发现全局频繁和局部频繁的用户行为模式,识别用户长期保持的行为习惯和兴趣偏好,以及近期习惯和偏好的变化新趋势.在真实数据集上验证了本文所提出模型和算法的有效性.