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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
根据黄河下游断流特征观测数据,应用数理统计方法,分析其时空分布规律,探讨断流特征要素间的相关关系;应用随机数学等方法,建立预测模型,分析黄河下游来水、用水、降水及断流历时发展趋势,并进行断流长度等预测。  相似文献   

2.
基于关联规则挖掘理论,在原有AApfiori算法的基础上引入了兴趣度的概念。针对高校历届学生专业修读课程及考试成绩的海量数据库中挖掘出来的相关课程数据、规律和模式进行了相应的兴趣度分析,进而获取了满足高校教学管理与改革需要的课程相关先修相关规则,以在一定程度上避免学生选课的盲目性。此规则对高校教育体制的改革、学分制的推广及学生个性化学业修读计划的制订与实施等具有积极指导作用。  相似文献   

3.
现阶段,大数据已经成为优化高校管理的重要手段之一.为此,本文概述了大数据的内涵与特征,探讨了高校教育管理中大数据的类型与重要作用,并提出了高校教育管理中大数据的有效应用策略,以供相关人员参考.  相似文献   

4.
随着互联网的普及与推广,各大高校的教学与管理都实现了信息化。学生行为数据能够全面、系统地反映出大学生的行为规律和特征。面对海量的校园数据,如何从中有效挖掘、筛选有价值的信息,已成为提升学生工作信息化管理水平的重要内容。基于校园行为数据分析的学生画像系统,以大学生各种行为数据为基础,对数据进行动态更新、实时处理、综合分析。通过"七观"与"六维"方法将思想与行为相关联,实现对学生思想特征"画像",对学生不良情况进行预警,提升学生工作管理水平,为高校教育教学、教育管理的决策和规划提供更加可靠的依据。  相似文献   

5.
通过电话访谈以及问卷调查等方法,对安徽省13所高校的大学生体质测试数据上报现状进行了研究,结果显示:安徽省高校大学生体质测试数据与上报数据存在着一定的差异性.造成数据差异的主要原因包括测试数据缺失、领导要求及格率、留级和转专业学生的信息变动不能够及时反馈等;建议高校应当设立专门的体质测试中心,安排专职数据整理、上报人员和计算机、统计等相关专业的数据整理、上报协助人员,增加先进体质测试设备和高端数据处理平台的购买经费投入,力求测试的准确度和数据的准确记录与上报.  相似文献   

6.
为顺应高校信息化的发展,运用数据挖掘技术将学生一卡通数据进行消费习惯特征行为分析。通过数据规范等预处理手段提取一个数据仓库,采用K-means聚类算法思想,根据类密集程度指标寻求一个最优聚类效果。所得结果将学生分为几类,并分析不同类别行为特征,从中挖掘学生异常消费程度等潜在有用的信息、.这将极大推动学生管理工作的高效运行,也为高校构建完整的智慧校园决策支持系统提供了有益的实践经验和实现方法..  相似文献   

7.
合适的数据分析技术能使我们借助网络学历教育学生在学习和管理系统中产生的数据和信息,发现相关规律,进而为网络学历教育教学和管理流程的优化提供有益的决策依据。本文采用数据挖掘中数据分类C5.0决策树方法,通过分析网络学历教育本科学生英语学习及相关信息,实现了对其英语统考成绩的预测。在分析英语统考前景预测的目标特性后,在SPSS的Clementine 12.0数据挖掘环境中,历经数据提取、数据预处理、决策树构建和决策树优化等步骤,本研究构建了网络教育本科英语统考成绩的预测模型,并提出了模型实现方法;同时对模型相关属性的重要性进行了分析,提出了提高网络教育本科学生英语学习水平和统考通过率的相应策略。  相似文献   

8.
大数据,尤其是网络大数据,庞大的数据规模、复杂的数据关联、演变的数据状态等显著特征,为我们带来问题与挑战的同时,也存在着巨大的机遇和发展前景。依据以上分析,本文从大数据的产生、大数据的特点、大数据时代的现实需求三个方面展开讨论,以相关领域的研究成果为基础,分析了大数据给高校毕业生就业带来的可能影响,并尝试探讨大数据时代的高校毕业生就业理路。  相似文献   

9.
随着我国高校信息化的快速发展,教育大数据成为研究热点,学生行为数据作为教育大数据的重要组成部分,能够全面、系统地反映出大学生的行为规律和特征,对高校教育管理、学生自身发展具有重要意义。本文从大数据的角度解析大学生行为,基于北京某高校大数据平台采集的学生数据,全面分析学生学习行为、就餐行为、休闲行为、体育锻炼行为,通过探究大学生的校园行为规律,能够准确掌握大学生的思想动态,有效帮助高校管理者了解在校大学生的行为现状与特点,为大学生的行为管理和成长培养提供可视化依据。研究结果表明学生校园行为呈现良好的稳定性,全年基本无差异,四类行为呈现出各自的特征与规律,宿舍休闲行为的时间和人数远远高于其他三种行为,值得进一步研究。  相似文献   

10.
关注学生的学习过程以及评价学生的发展,是当今探讨大学生学习与发展的热点。本文以"中国大学生学习与发展追踪研究(CCSS)"的问卷数据为基础,针对地方工科院校抽样学生的学习过程展开分析,并将其与地方高校常模、211高校常模和985高校常模进行得分对比,分析相互间在学习特征方面的异同,诊断学生在学习投入、学习策略等学习过程方面的不足之处,为高校改进教育教学和管理,提高人才培养质量提供实证数据支持。研究表明,高校应该加强对学生在学业方面的支持,增强学生对专业的兴趣度及学习动力,关注不同学科的学生特点,加强弱势学科建设。  相似文献   

11.
本研究深入剖析了灰色马尔科夫模型在高校招生中的应用,由于高校生源变动的随机性、波动性以及复杂性,给招生预测工作带来了很多瓶颈。为了更准确地预测招生人数,我们将试图把灰色动态预测与马尔科夫预测模型融为一体,对高校招生人数进行预测。选取河南师范大学部分新生历年录取入学情况为研究对象,采用数据收集法、实验分析法、灰色马尔科夫模型等技术发掘数据中隐藏的规律和模式,从而为高校招生工作提供科学的依据。  相似文献   

12.
本文以安徽省芜湖市为研究对象,在二孩政策下预测该地区未来10-20年各年龄层的人口结构问题.首先使用多元统计方法对相关数据进行处理,并结合生育率调整法等方法,构建了生育率预测模型、死亡率预测模型、各年龄结构人口预测模型等模型,得到了该地区各年龄层的比重及趋势变化情况.最后分析了不同的人口政策与中国的人口增长率以及经济的发展之间的关系.  相似文献   

13.
本研究以高等教育影响力与学生发展相关理论为分析框架,利用高校学生调查数据,分析普及化阶段北京高等教育的发展特征和学生学业成就的影响因素。研究结果显示:(1)随着规模的扩大,高校学生在家庭经济背景、学业资质、学习投入以及学习行为中出现了多元化和异质化趋势,而高等教育机构的教学课程、教学方法等方面却没有对此作出及时的对应,人才培养模式的转型出现了滞后;(2)高校学生的学业成就不仅取决于所在高等院校的组织性特征、高校教学质量、学生基本特征以及他们与教师、同学之间的互动,同时也受到学生本人学习参与投入程度的直接影响。  相似文献   

14.
《考试周刊》2016,(39):169-170
本文主要针对当代大学生的适应性及其人格特征及二者之间的关系进行研究,抽取某高校大一至大四的学生,从本一到本三进行问卷调查,用SPSS17.0对数据进行处理,得出结论:大学生的适应性在年级、性别方面都存在显著差异,人格特征的各个维度与适应性各个方面存在显著相关。  相似文献   

15.
教育数据在大数据时代成了宝贵资源,其价值已经在国内外引起了相关方面的高度重视。为挖掘教育数据中蕴含的有价值信息,笔者提出了教育数据分析的模型,并以高校常见的学生、成绩、消费和门禁等方面的数据为例进行分析研究,为高校教育数据分析与应用提供参考。实践中,教育数据内涵丰富,分析方法众多,有待做进一步的深入研究,以便更好地服务于教育教学和教育管理。  相似文献   

16.
伴随着近年来广泛开展的高校体育教学改革需要,以及人力资源管理的相关理念在高校教师招聘、培训、测评领域的应用与发展,高校体育教师的胜任特征研究已经表现出多元的价值与意义。通过定量研究方法,对基于学生认知的高校体育教师胜任特征要素构成及内部规律进行探索,将有助于量化评价高校体育教师的招聘、培训、测评等工作,继而实-现教师个人职业发展规划与高校体育教学改革之间的相互促进机制正常运转。  相似文献   

17.
高校职业生涯规划视域中的思想政治教育是学生职业生涯规划的核心与灵魂,具有时代人文性、独特性和发展性等主要特征。在具体实施上,它受到学生、师资力量、校园文化和社会文化舆论环境与思想道德环境等因素的影响。因此,应通过入学教育与职业生涯规划、思想政治教育的融合,改善高校相关师资力量和社会环境来推进高校职业生涯规划视域中的思想政治教育的发展。  相似文献   

18.
统计学是围绕数据展开的一门综合性学科,包括数据收集、整理、分析与描述等,涉及大量的数学与其他专业领域的知识。进入21世纪以后,信息技术的高速发展对统计学提出了更高的要求。在此背景下,高校统计学教学改革迫在眉睫,加强学生对数据分析相关软件的学习和运用,优化实践教学内容,成为高校统计学教学工作者需要重点思考的问题。  相似文献   

19.
学生出勤率是学风建设的主要方面,也是目前高校教育工作者所关注的热点话题。出勤率的高低可以从侧面反映高校教育工作中存在的问题。本文结合已有的相关数据,运用描述性统计的方法,对高校大学生出勤率进行了分析,发现在教育体制、教学模式、学生自身心态管理及考研就业冲击等方面存在的问题,并针对现状提出具有现实意义的相关建议。  相似文献   

20.
学生满意度是一个受学生和学校等多种特征影响的复杂概念,其决定因素纷繁复杂。学界对学生满意度模型的研究众多,然而从学生特征和学校特征等综合方面挖掘大学生满意度的学习分析研究较少。文章采用逐步回归和决策树分析等教育数据挖掘技术对大学生满意度数据进行分析,同时对两种方法在获得结论的有效性上进行比较,并从学习分析视角对其结果进行解释,在学生特征及学习经历的数据集中找出真正影响其满意度的维度,识别先前未知的模式,检测并分析一系列学生特征、经历和认知与满意度的关系,以期为提高高校人才培养质量提供参考。  相似文献   

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