某高校大学生早餐行为及影响因素分析

目的 了解某高校大学生早餐行为及影响因素.方法 对某高校在校大学生采取分层整群抽样方法,抽取1-4年级大学生330名,对其发放自主设计的大学生早餐调查问卷,并收回305份有效问卷.采用单因素分析、logistic多因素分析等统计学方法对其进行具体分析,并找出该校学生早餐就餐状况的影响因素.结果 有统计学意义的早餐就餐行为影响因素有:性别、年级、吸烟状况、早餐习惯、早餐认知和早餐态度.研究对象早餐质量普遍较差,仅有13.44%的学生早餐质量较好.不同性别与早餐质量之间的差异有统计学意义,而不同年级、专业及吸烟程度与早餐质量之间均无显著性差异.结论 该校学生早餐就餐率较高,但早餐质量较差,应加强营养知识普及,提高早餐质量,膳食结构建立要科学、合理,以实现预防疾病、促进健康的最终目标.     

北京师范大学体育与运动学院学生早餐就餐情况和认知态度调查分析

目的了解北京师范大学体育与运动学院学生早餐就餐情况和认知态度,为改善学生早餐营养状况提供依据。方法采用随机抽样法、文献资料法、问卷调查法,对北京师范大学体育与运动学院在校大学生进行随机抽样,共发放120份问卷,调查其早餐就餐情况和认知态度。结论北京师范大学学生早餐就餐率偏低,对早餐营养搭配和重要性认识不够,对早餐营养态度良好,开展营养健康教育是提高大学生早餐就餐率的有效措施。     

基于熵值模型的高校贫困生认定系统研究

为客观量化认定高校贫困生的贫困状态,本文利用校园卡消费数据和学生基本信息,构建了学生消费恩格尔系数、月均食堂消费水平、早餐月均消费额校均比、中餐月均消费额校均比、晚餐月均消费额校均比、食堂就餐率、助学贷款总额、勤工助学次数等8项贫困生评定指标,根据熵值法客观确定指标权重并计算出学生贫困指数.最后,结合高校贫困生认定的实...     

基于一卡通数据分析的学生早餐习惯与成绩关联规则挖掘

从一卡通用户消费记录中筛选出学生早饭就餐数据,使用数据规约、数据聚集、特征创建、离散化等预处理方式,抽取就餐次数、时间、时间标准差表征学生早餐特点。运用相关性分析和关联规则的方法对早餐习惯与成绩之间关系进行分析,发现以就餐次数和时间为主要特征的早餐习惯与成绩具有较强的相关性和可靠的关联规则。对教学管理部门而言,可以将分析结果应用到学习成绩预警过程性评价中,从而提高成绩预警的时效性。     

大数据时代的信息用户行为分析

大数据时代的数据分析影响着我们的生活和学习,也影响着图书馆的发展。阐述了大数据及用户行为研究现状,分析了大数据时代的用户行为,指出大数据时代的用户行为分析从取样到数据接受和数据分析都发生了根本的变化,同时指出了用户行为分析中存在的不足。     

基于大数据技术的学习分析系统架构

通过电子书包、移动学习终端、在线学习应用等,可捕获大量的学习行为数据.如何利用这些大数据是目前教育信息化领域亟需研究的问题.本文首先分析了教育信息化领域对学习分析的需求和研究对象.接着引入大数据技术,设计以Hadoop为核心的学习分析系统,构建基于学习分析的智能数字化教育服务,并列举此技术方案的具体应用案例.最后,提出需要解决Hadoop应用在学习分析领域的技术问题.     

大数据背景下提高工科大学生自主学习能力策略研究

大数据背景下，针对地方院校工科大学生自主学习能力相对不足、自我管控能力较弱等问题，从学校、教师、教学方法和考核监督机制4方面对提高其自主学习能力的策略进行了研究。结果表明：工科大学生自主学习能力的培养，一要学校制定有利的政策，创造良好的自主学习环境；二要基于大数据技术发挥教师的主观能动作用，正确引导大学生学习动机，帮助其确定学习目标，制定学习计划，增强其专业课程学习兴趣和责任心；三要采用多维教学方法提高工科大学生课堂学习效果、效率，激发学生积极性、主动性和创造性，增强大学生的成就感和自信心；四要制定科学的考核和监督机制，端正工科大学生的学习态度。最终提高工科大学生的教学质量，培育优质工程技术人才。     

基于自适应指数蝙蝠和SAE的并行大数据分类

为解决深度学习进行大数据分类时效率低的问题，本文提出一种基于自适应指数蝙蝠和堆叠自编码器(SAE)的并行大数据分类方法.在并行计算框架中，Map阶段使用自适应指数蝙蝠算法进行特征选择，自适应指数加权移动平均值蝙蝠算法(AEB)由指数加权移动平均值(EWMA)和自适应权重策略得到.将选择的特征作为Reduce输入进行大数据分类，Reduce阶段使用AEB算法训练的深度堆叠自动编码器(SAE)进行分类，进一步提高了分类精度.实验结果表明，针对不同的训练数据百分比，本文所提方法在准确度和真正例率(TPR)性能方面优于其他现有方法.     

面向公共安全的时空数据挖掘综述

随着各种手持无线设备及传感器的普及,大量的具有时间和空间属性的轨迹数据在不间断地产生.这些不同来源的轨迹数据记录了个体在时间和空间上的活动,从微观和宏观揭示出个人和团体的活动规律,对研究人群行为及城市管理,特别是城市公共安全管理方面,具有重要的意义.以公共安全管理为主要目标,分4个方面调研了相关的研究工作,并分别给出了笔者的研究进展.使用了2类比较有代表性的数据,第1类是智能手机的时间、空间轨迹数据;第2类是城市公共交通卡的换乘数据.第1类是从“点”上分析挖掘个体或者群体的活动规律,而第2类数据则是从“线”上发现人群的聚散规律.基于第1类数据,针对“个体的发现”介绍了相关工作;对于第2类数据,分别从短时和突发2个方面,发现具有潜在危害性的事件,从而向有关部门提供预测和预警,防范该区域可能出现的公共安全事件.比较了各类模型包括经典的时序数学模型ARIMA(autoregressive integrated moving average model)和SARIMA(seasonal autoregressive integrated moving average)、机器学习和神经网络模型SVR(support vector re-gression)、NN(neural networks)、和LSTM(long short-term memorg),发现笔者的模型在短时客流预测方面可以最多提高27.78％,突发客流预测精度可以最高提高到14.68倍.     

浙江省部分农村地区初三学生早餐情况调查和营养知识教育效果评价

目的了解浙江省农村地区初三学生早餐进食情况和营养知识教育的效果,促进其形成良好的饮食行为。方法对1155名初三学生(年龄14~16岁)进行营养知识教育,对教育前后的早餐情况进行两次问卷调查。结果被调查学生中只有50.1%~67.5%的人每天吃早餐,不吃早餐的原因主要有没有食欲、早上时间紧张以及对早餐重要性认识不够等;被调查学生中76.1%上午有饥饿感;通过对被调查学生及家长进行营养知识教育改善了学生早餐状况。结论中学生早餐问题不容乐观,应积极开展营养教育提高营养知识水平,促进良好饮食行为形成。     

面向MOOC课堂反馈的学习行为分析研究

课堂反馈作为最直接的教师－学生互动内容,对于MOOC课程中学生的课堂学习行为研究具有重要意义.大规模的课堂反馈记录有利于观察学生的参与度和活跃度变化规律;同时,课堂反馈内容又可以反映出学生的知识掌握程度,便于教师精准地捕捉学生反馈水平和优化教学结构.基于此,本文选取中国大学MOOC平台“课堂交流区”中的5万条教师－学生反馈记录作为研究对象,结合数学统计和自然语言处理等学习分析技术,从反馈记录的统计分析和反馈内容的话语分析两个方面入手,追踪学生在课程学习过程中的参与率和活跃度变化,并进一步探讨不同学科类型课程的学习行为差异及其课堂话语分布.结果表明：学生的反馈内容主要围绕主题内容展开,正面情感比例较高,但其参与率和活跃度较低,学习积极性有待提高.就不同学科类型课程的学习行为而言,艺术类课程的参与人数比例和反馈数量呈现出最优状态,反馈内容的广度均高于其他类型课程;文科类课程呈现出参与率高而活跃度低的不协调现象,反馈内容注重主题的深层次思考;而理科类课程力求简洁准确的回复主题,学生间的反馈重复度高,适当提高其课堂参与率和活跃度也将有助于学生间的学习交流,促进知识建构行为的优化发展.     

基于校园网的学习型虚拟社区的构建设想

对基于校园网的学习型虚拟社区的内容及构建进行了研究,提出了构建青岛大学虚拟社区的思路。认为学习型虚拟社区可以丰富大学生的校园生活,积极引导大学生合理、充分的利用网络资源,使校园网真正成为对师生员工学习、生活等各方面都有积极影响的平台。     

基于Web的自适应教学系统构建

提出的SATS教学系统通过使用数据挖掘技术获取学生整体信息,结合学生模型来判断单个学生的学习情况,并根据学习情况的好坏决定学生下一步学习的内容,从而保证学生学习的效果。     

大学生信用档案的建立与利用

信用是一切制度和规范得以确立和运作的基础，也是整个社会赖以生存和发展的基础。建立大学生信用档案源于国家助学贷款的实施。大学生信用档案的建立将有助于在校大学生诚信意识的培养，推动大学生市场化就业机制的进一步完善，并且带动整个社会信用理念的提升与诚信氛围的营造。在维护个人信用上，今天的大学生还肩负着改善整个国家信用状况的历史使命，大学生的信用意识和信用档案的建立将直接影响中国信用体系的实施和发展．大学生信用档案的建设应按照“统一规划、分级建设、分步实施、信息共享”的原则。     

大数据下的智慧校园建设研究——以“智慧甘农”为例

随着大数据、云计算等新型信息技术的广泛应用,数据迎来了井喷式的增长阶段,大数据的应用受到了更多的关注。本文介绍了在大数据背景下甘农智慧校园建设的现状,分析了智慧甘农在目前建设过程中所面临的问题,提出智慧校园建设思路及智慧校园建设的总体框架,并对其应用进行了研究分析。     

育人,应从心开始--注重学生健全人格的培养

文章通过健全人格在人成功过程中意义的引证，在对人格与健全人格及其影响因素分析的基础上，指出每一个学生都是一个遗传因素和环境因素的独特组合，每一个学生都有自己独特的学习风格和行为方式；学生每一精力最旺盛的时间大部分是在学习过程中度过的，学校的学习生活是他们生活的重要组成部分，学校一切教育活动是学生健全人格发展、健康心理品质形成的重要环境和条件，尤其是他（她）们正处于走向成熟的重要阶段，可塑性很大，因此，学校是影响学生人格发展变化的重要环境因素，教育者应非常重视把每一个学生作为完整的独特的个体对策。     

校园戏剧的特性及其在学生学习生活中的作用——论校园戏剧文化功能之一

校园戏剧是指以在校师生为主体创作、演出的,体现校园人的价值判断、审美情趣和思想观念的非专业戏剧活动.校园戏剧因其具有低门槛、低成本和非功利的游戏性,对学生具有天然的亲和力和吸引力,校园戏剧鼓励学生的创造性,唤醒学生的主体意识,强调情感体验和交流,重视对日常生活的参悟,激发内心激情,张扬学生的个性,对当前学生学习生活凸现规范性弱化生成性、重视理解性忽视体验性、强调社会性削弱个体性的偏失是一种矫正.     

大学生校园文化生活调查分析

通过问卷的形式对大学生校园文化生活进行了调查,分析了当代大学生在政治思想、情感需要、消费观念和网络生活等方面的现状和特点,提出在大学校园文化建设中应注重的问题,如推进学生个体的社会化进程,提高学生的自我修养等。     

校园文化建设与素质教育

校园文化是当代学生校园生活中不可或缺的系统工程，它作为学校全部精神因素和精神生活的整体存在于学校的方方面面，是当代学生校园生活的主旋律，成功的校园文化多角度多层次地体现着素质教育的精华和宗旨，而素质教育的渗透又使得教师和学生共同成长，并构建着浓厚的人文色彩的校园文化。     

档案管理在大数据背景下面临的挑战及对策分析

随着时代的进步,云计算,物联网已经给IT产业带来了巨大变化,大数据的到来更是会产生颠覆性的大变革,大到国家治理方式,小到企业管理模式、业务、组织流程,乃至个人的生活都将被大数据深深地影响着。这就意味着大数据已经来临,那么作为举足轻重的档案管理也将深受大数据的影响,发生着与时俱进的变化。就目前来说档案管理中还面临这一系列的挑战,本文主要针对档案管理在大数据背景下面临的挑战及其对策进行分析。