学业问题

摘要： 随着高等教育大众化进程的推进,大学生学业问题逐渐凸显。以S高校本科生为研究对象,构建二元Logit回归模型深入研究分析大学生学业问题的潜在影响因素,将事后管理转变为事前、事中管理,及时帮扶存在学业问题的学生,提出有针对性的应对方案。为学生成长发展及学校教学质量的提升提供了良好的支持与保障,最终保证高等教育人才培养目标的实现。

摘要： 学业预警作为高校学籍管理科学化的一种手段,反映了形成性评价在教育过程中的重要作用,对高校教学质量管理有十分重要的意义。本文以三峡大学科技学院为例,研究学校学业预警机制建设现状,提出改善学业预警制度的对策,有利于为学生成长发展及学校教学质量的提升提供了良好的支持与保障,最终实现高等教育人才培养目标。

摘要： 近年来高等院校招生人数持续上升,学生学业困难人数逐年增加,而工科作为一门实践性强、数理基础要求高、逻辑性强的学科,学生学业问题尤为突出。学业作为高等院校教育质量的重要衡量指标,影响着高等院校的招生与就业。改善大学生学业困难问题不仅是学生个人成长成才的需要,更是高等院校构建良性可持续人才培养体系的关键。基于此,从工科类学生学业问题的内部成因出发,通过总结分析以往学业问题的相关数据,找出学业问题的帮扶规律,探讨了辅导员对于学业困难生的帮扶对策。该项研究取得了以下成果:学生整体学业预警等级下降;学生毕业率有所提高;学生心理状态渐趋稳定。

摘要： 初一学生在学业动力、学习态度、学习方法、学习监控上正处于快速发展的关键时期.采用焦点解决方法,对一个初一学生的学业进行了持续的跟踪辅导.在辅导中,基于焦点解决的核心理念,通过可操作化的具体步骤和策略,从正向视角出发、激发学生内在动力、挖掘学生有效经验和资源、形成迁移效应,取得了良好、稳定的干预效果.

摘要： 近年来因亲子冲突激化导致青少年杀害父母或青少年自杀的新闻频见于报端,其中有多起是因学业问题引发的。青少年的学业亲子冲突亦是《小别离》《小欢喜》等热播剧的主题之一,在社交网络引发关于中式父母教养模式的讨论热潮。

摘要： 党和国家非常重视和关心新疆籍少数民族学生学业和教育发展问题.少数民族学生学业问题作为高校教育重要部分,在本科教育人才培养中极其重要.进一步完善和改进内地高校少数民族学生学习体系具有重要的社会意义.本篇文章结合少数民族学生实际情况,综合分析少数民族学生在学业上存在的问题及解决对策.

摘要： 为了研究改善大学学业问题的策略,采用《大学生学习适应量表》和《大学生心理健康量表》随机调查陕西某高校600名学生,了解大学生积极心理健康、学习适应与学业成就的关系,结果显示:25.60％的大学生的学习适应状态较差,并且其心理健康水平低于全校学生的平均心理健康水平.心理健康与学习适应、学业成就显著正相关(p<0.01),学习适应与学业成就显著正相关(p<0.01).心理健康对学习适应、学业成就有显著正向预测作用(p<0.05),学习适应对学业成就有显著正向预测作用(p<0.001),对学业成就最有效预测的是积极乐学和学习动机两个维度.高校可以从增强学生的幸福和积极情绪体验、发展和谐的人际关系、挖掘和培养学生积极的人格品质及塑造积极的心理健康教育环境四个方面改善大学生的学业问题.

摘要： 本发明提供了一种学生学业增值评价方法、装置和电子设备，其中，该方法包括：获取多个学生的前测成绩和后测成绩；利用多个学生中各学生的前测成绩和后测成绩，对各学生的学业增值量进行计算；其中，学业增值量，用于对学生的学业的进步情况进行评价；对各学生的学业增值量进行修正。通过本发明实施例提供的学生学业增值评价方法、装置和电子设备，采用简单直观的学生的前测成绩和后测成绩得到的学业增值量，确定学生的学业的进步情况，整个评价过程容易使用且实用性强。

摘要： 本发明公开了一种实时学业预警方法及系统，所述方法包括构建学业预警模型；根据学业预警模型，计算每名学生的预测成绩；根据所述每名学生的预测成绩，进行学业预警。本发明通过学业预警模型，提前计算每名学生的预测成绩，需要查询时，可以直接获得预测成绩，增强了学业预警的实时性，提高了学业预警的效率。

摘要： 本发明公开了一种基于复杂学业情绪识别方法的智能学伴机器人，包括以下步骤：步骤S1：定义复杂学业情绪模型；步骤S2：收集复杂学业情绪数据集；步骤S3：对收集的复杂学业情绪数据集进行数据预处理；步骤S4：构建基于学业情绪模型的面部复杂表情识别网络，训练得到复杂表情的识别分类结果;步骤S5：基于复杂学业情绪识别方法对智能学伴机器人进行设置；步骤S6：智能学伴机器人对用户进行情绪检测并进行反馈；步骤S7：智能学伴机器人进行学习记录与反馈，并提出建议；本发明相较于基本表情识别而言更加具有针对性；通过复杂学业情绪集进行面部识别提高了有效性；通过智能学伴机器人能够保证用户长期稳定的学习状态。

摘要： 本申请涉及一种多通道信息特征融合的学业预警方法、系统、装置和介质，其中，该方法包括：对学生的多类型行为信息进行预设编码，得到多类型行为信息的各个类型的向量化表示，并通过卷积神经网络提取的抽象特征，再获取抽象特征的注意力机制表示；将注意力机制表示进行融合，得到多类型行为信息的融合特征；设置预测周期，根据以预测周期为间隔的连续时序上的融合特征，通过长短期记忆网络作出序列化的学业预警。通过本申请，解决了现有学业预警方法的预测精准率低的问题。实现了多通道学生行为信息特征融合的学业预警，利用长短期记忆网络来强化时序特征信息获取能力，使用注意力机制来融合多类型特征，提升学生学业预警的准确度。

摘要： 本发明涉及学业生涯规划技术领域，具体涉及一种基于分布式在线设备的学业生涯规划方法与流程，包括以下步骤：(1)选定“项目负责人”，(2)确认规划时间和内容，(3)学生背景调查，(4)学生测评，(5)在线访谈，(6)完成学业生涯规划；本发明采用分布式在线设备，确定学业生涯规划方法与流程，根据学生生涯规划过程，确认规划时间和内容，并针对每个学生，展开对每个学生的背景调查，再获得学生的测评报告，最后通过分布式在线设备，完成学生生涯规划，从而使得学业生涯规划在时间上更加灵活。

摘要： 本发明公开了一种基于区块链的学业信息安全存储与分享方法，包括以下步骤：步骤1.学生首次登陆学业信息安全存储与分享系统，确认学业信息并生成未加密的学业文件：步骤2.生成学生本地保存加密的学业文件：步骤3.学生在学业信息安全存储与分享系统中确认学业信息后，确认学业信息的操作记录的存储：步骤4.生成学业分享文件，完成分享文件的分享与查验：步骤5异常处理。本发明方法解决了当前教务管理系统中各高校集中本地存储学籍、成绩、学历学位等重要、敏感、学生隐私信息带来的安全隐患，使用不便和流通性差的问题，构建安全、可信、高效的新型教务管理系统。

摘要： 本发明公开了一种基于大数据的学业预警方法、系统和介质，其中基于大数据的学业预警方法包括：获取学生的行为数据和成绩数据；将所述行为数据和所述成绩数据转换为格式化数据并添加对应的标签；对不同标签的所述格式化数据进行特征提取获得与学习相关的特征数据；将所述特征数据进行加权计算得到预警数据以判断所述学生的预警等级。本实施例提出的基于大数据的学业预警方法能够通过对数据的分析处理，从各个方面对学生进行预警，从而及时了解学生的状态，对学生可能存在的极端行为进行告诫和制止，从而有利于高职院校提升管理质量和管理效率，并有利于学校的长远规划与建设，促进智慧校园建设。

摘要： 本发明属于学业教育技术领域，提供了一种学生学业风险预警帮扶系统及其方法。所述系统包括样本测算模型和输出模块；样本测算模型包括学习投入时间、学习质量、学习动机消退、获取帮助意愿、入学新生前两个月的课程或学分5个测算模块；样本测算模型根据测算模块评估学业风险预警类型和相应的风险等级：输出模块输出当前各测算模块所有测试者的平均分，并输出当前测试者各测算模块得分、学业预警得分、预警类型和风险等级，对矛盾冲突型、适应障碍型、被动遵从型、专业游离型、退却疏离型、非常规型测试者进行风险警示，并采取对应的帮扶措施。本发明对学生学业风险预测精准度高，能抓住主要矛盾、提前预警、有针对性及时帮扶学业困难学生。

摘要： 本发明涉及一种基于高校学生的学业预警分析系统，包括服务器、学校终端、学院终端、辅导员终端和学生终端，所述服务器用于获取成绩预测数据；所述学校终端根据预测数据学校展示全校的各学院、专业、年级的学业预测指标表；所述学院终端根据预测数据展示对应学院的不同专业、年级的学业预测指标表；所述学生终端上，根据成绩预测数据展示本人学业预测数据和各学期的成绩；所述辅导员终端根据预测数据展示辅导员对应的不同学生的学业预测指标表，辅导员终端上筛选出预测数据低于标准数据的学生的名单；辅导员与预测数据低于标准数据的学生在线谈话，并且在线填写谈话内容。能够根据学生的学业数据，预测目标学期的课程成绩，达到事前预警的目的。

摘要： 本发明公开了一种基于大数据与量表的学业生涯规划系统，涉及学业生涯规划领域，解决了现有的学业生涯没有的合适的规划系统，不能智能化的对学习进行规划以及有效应对制约学习效率的因素的问题，现提出如下方案，其包括客户端、大数据、学业规划系统、心里规划系统、升学路径规划系统、职业规划系统与背景调查表，所述客户端连接有学业规划系统、心里规划系统、升学路径规划系统、职业规划系统与背景调查表，并与大数据互通，所述学业规划系统与心里规划系统均与升学路径规划系统连接，且升学路径规划系统与职业规划系统连接。本系统具有可以智能化的对学生的学习进行合理的管理，且不仅仅方便学生在学习中使用，还方便对个人进行职业规划的特点。