学生辍学

摘要： 近年来尽管农村职校教学条件有了较大的改善,但仍有部分学生选择辍学,这已经成为农村职校亟待解决的重点问题。基于此,本文主要以甘肃省康县为例,对"互联网+"背景下农村职校学生管理中预防学生辍学进行深入思考和分析,仅供参考。

摘要： 北京四中的前校长刘长铭曾说:“教育是一个缓慢而优雅的过程。”但现在的情况是,在线教育公司既不缓慢,也不优雅。11999年,张艺谋的电影《一个都不能少》大获成功,影片讲述的是代课老师魏敏芝为了不让学生辍学,去县城找学生的故事。

摘要： 数学学科十分考验学生逻辑思维能力,但如果缺乏课堂引导,对于部分后进生而言,易使他们丧失学习信心,从而发生辍学现象。基于后进生普遍出现数学课堂畏难情绪的大背景下进一步展开深入分析。提出控辍保学对策,力求改善传统的教学理念,通过丰富数学课堂内容来减轻学生学业压力,最终降低辍学率。

摘要： 当前抗击疫情、精准扶贫,创建文明城市是我们麒麟区最热门的话题.其中精准扶贫,精准脱贫,是我区各项工作中最艰巨的任务之一,在扶贫与脱贫方面,教育脱贫又成为农村脱贫的关键,但是我区的广大农村,初中生辍学问题突出,严重影响教育脱贫.为控辍保学,我们的区委,区政府,区教育体育局要求必须保证适龄儿童和少年接受九年义务教育,实现零辍学的目标.于是,我区的基层政府,教育主管部门、相关部门,学校教师几乎全员出动,进村入户,开展辍学劝返工作,但是收效甚微,那么,初中生为什么辍学?为什么辍学大部分在农村?农村初中生为什么辍学?这是值得思考的问题,笔者结合自己长期从事乡村教育和20多年一线政治课教学的实际,对我区和我镇初中生辍学的原因进行分析,发表个人看法,也为麒麟教育的发展,提供参考建议.

摘要： 厌学是导致学生辍学和失学的重要原因之一。师源性因素又是学生厌学的重要致因。近年来,威远县连界镇中心学校认真研究了农村中学生厌学现象的师源性致因、危害及特点,探索了师源性厌学的解决对策,努力助推师生共同成长,让师生和谐共生。

摘要： 教育是我国发展的核心,特别是少数民族的教育情况,已经成为全国人民都在关心的问题。由于各种因素的影响,导致 目前我国少数民族学生接受教育的情况很不稳定。本文针对少数民族地区出现的辍学原因以及解决措施,展开详细的分析,为我国少 数民族学生接受教育水平的提升做出贡献。

摘要： 近年来,国家和社会对于教育事业都越来越重视,不仅义务教育投入的力度加大,社会各界人士都愿意主动去资助贫困学生,自愿下乡支教等。在这样的时代背景下,已经基本解决了“学生因贫困无法读书”的问题,可是在很多农村,初中生辍学的现象仍旧普遍,令人百思不得其解,究竟是什么原因让学生辍学?本文从四个方面对农村初中学生辍学原因进行分析,希望找到这些原因能够改善农村初中学生辍学现象。

摘要： 本发明公开了一种预防在线教育中辍学行为的方法，首先对在线教育平台中获取的原始数据进行数据深度挖掘，得到用户的活动时间序列矩阵，上下文信息和“朋友”关系，然后将活动时间序列矩阵、上下文信息和选课特征相似关系分别输入至各自的构建并训练完成的特征提取模块，得到用户的深层序列特征、注意力特征和同学特征，最后将三种特征进行特征融合，将融合后的特征输入至行为预测模型，得到用户的辍学行为预测结果。本发明借助多种影响辍学行为的因素，使得网络的预测能力大大增强，且具有较强的泛化能力。

摘要： 本发明公开了一种基于MOOC数据中辍学行为的因果关系模型的建立方法，通过分析MOOC日志数据集和构建影响辍学行为的候选自变量，定性分析所述候选自变量与因变量之间的相关性；设计所述候选自变量与因变量之间依赖性的定量度量方法，来构建无向图，得到由自变量和因变量组成的节点集构成的无向图，使用基于互信息的局部因果网络结构发现算法，通过无向图中基于回归分析方程剔除错误变量和基于条件独立性测试生成局部网络，构建面向辍学行为的带方向的局部因果网络结构，对于任何一种目标学习效果变量，都可以通过无向图生成、错误节点剔除和局部网络结构构建来进行关于该学习效果的局部因果网络结构的构建工作，进行学习效果的因果关系挖掘。

摘要： 本发明公开了一种光学生物传感器，包括：生物感测单元，该生物感测单元被配置为接收输入光学信号并产生感测光学信号，该感测光学信号的波长根据检测生物材料的结果而变化；和光谱仪，该光谱仪包括多个环形谐振器，所述多个环形谐振器用于根据波长划分感测光学信号并分别产生多个输出光学信号。

摘要： 一种利用数据增强和特征加权实现的MOOC辍学预测方法，基于数据增强和特征加权的CNN_GRU辍学预测模型以视频为单位，通过从在线教育平台中抽取学习者的学习行为数据作为模型输入，经过数据增强、信息提取、特征加权三个步骤计算发生辍学行为的概率。模型能更加准确地预测学习者发生辍学的概率且鲁棒性良好，在指标AUC和F1上模型均取得了最佳表现，分别为86.82%和90.35%。同时通过对比实验的方式，验证了特征加权能够有效提升模型性能。

摘要： 本发明公开了一种基于关联关系和视频交互的在线教育辍学预测方法，首先得到用户学习课程视频的异构信息图和视频交互时序矩阵，然后一方面将异构信息图输入至基于节点三元组的深层关联关系特征提取模块得到用户和课程的关联特征表示，接着通过特征融合得到深层关联关系特征，另一方面将视频交互时序矩阵输入至交互特征提取模块，得到交互特征，最后结合深层关联关系特征和交互特征计算用户在其选修课程上的辍学概率。本发明将用户在线学习的情境建模为异构信息图，通过挖掘图中复杂、多样的节点关联关系，构造出表征能力更强的节点表示，并结合真实情境中信息量最大的视频交互信息，提取得到的交互特征，大大增强了模型的预测能力和泛化能力。

摘要： 本发明公开了一种预防在线教育中辍学行为的方法，首先对在线教育平台中获取的原始数据进行数据深度挖掘，得到用户的活动时间序列矩阵，上下文信息和“朋友”关系，然后将活动时间序列矩阵、上下文信息和选课特征相似关系分别输入至各自的构建并训练完成的特征提取模块，得到用户的深层序列特征、注意力特征和同学特征，最后将三种特征进行特征融合，将融合后的特征输入至行为预测模型，得到用户的辍学行为预测结果。本发明借助多种影响辍学行为的因素，使得网络的预测能力大大增强，且具有较强的泛化能力。

摘要： 本发明公开了一种基于MOOC数据中辍学行为的因果关系模型的建立方法，通过分析MOOC日志数据集和构建影响辍学行为的候选自变量，定性分析所述候选自变量与因变量之间的相关性；设计所述候选自变量与因变量之间依赖性的定量度量方法，来构建无向图，得到由自变量和因变量组成的节点集构成的无向图，使用基于互信息的局部因果网络结构发现算法，通过无向图中基于回归分析方程剔除错误变量和基于条件独立性测试生成局部网络，构建面向辍学行为的带方向的局部因果网络结构，对于任何一种目标学习效果变量，都可以通过无向图生成、错误节点剔除和局部网络结构构建来进行关于该学习效果的局部因果网络结构的构建工作，进行学习效果的因果关系挖掘。

摘要： 本发明提供一种网络课程辍学率预测方法及装置，涉及数据处理技术领域，方法包括获取多个样本数据，且每个样本数据包括用户的辍学率、多种行为属性信息以及每种行为属性信息对应的行为数据，基于所述多种行为属性信息构建行为矩阵，并基于所述行为矩阵进行计算得到该行为矩阵对应的权重向量，根据各所述样本数据的辍学率和用户的多种行为属性信息对应的行为数据以及所述权重向量得到一辍学率预测模型，并基于该辍学率预测模型对学习者的多种行为信息进行处理得到该学习者的网络课程辍学率预测结果。通过上述方法，以使辍学率预测模型具有更高的收敛度和准确度，进而有效避免进行网络课程辍学率预测时存在的准确度低的问题。

摘要： 本发明提供了CNN‑LSTM‑SVM网络模型的构建及MOOC辍学预测方法：对待预测学生的原始在线学习记录处理，采用训练好的辍学预测的CNN‑LSTM‑SVM网络，得到待预测学生的辍学状态；还公开了基于MOOC辍学预测的CNN‑LSTM‑SVM网络的构建方法：通过对已知学生的原始在线学习行为记录进行处理，得到多个时间片矩阵，根据时间片矩阵进行网络训练，得到训练好的CNN‑LSTM网络；最终得到训练好的辍学预测的网络；本发明能够自动提取有效行为区域内的局部特征和区间内的序列特征，实现待预测学生是否辍学的预测，预测能力增强。

摘要： 本发明公开了一种光学生物传感器，包括：生物感测单元，该生物感测单元被配置为接收输入光学信号并产生感测光学信号，该感测光学信号的波长根据检测生物材料的结果而变化；和光谱仪，该光谱仪包括多个环形谐振器，所述多个环形谐振器用于根据波长划分感测光学信号并分别产生多个输出光学信号。