教育期望

摘要： 基于“中国教育追踪调查(CEPS)”2013-2014年基线数据,对包括入学、就读及升学在内的流入地学校教育政策与农民工随迁子女的长期教育理想及短期升学愿望之间的关系分析发现:随迁子女一代比随迁子女二代具有更长远的教育理想,但两者在短期升学愿望上没有差异;异地入学条件激励了随迁子女的教育期望,但对学前阶段随迁子女具有不良影响;就读补贴对随迁子女的教育期望缺乏正向激励作用;宽松的升学政策(放开非重点高中或完全放开限制)对随迁子女的长期教育理想和短期升学意愿均具有正向作用。但仅仅放开职业技术类高中无法对随迁子女的教育期望产生激励效应。建议通过正确发挥入学门槛的激励效应,增强就读补贴的实效性以及打造义务教育后职业教育成才“立交桥”等方式,激励随迁子女的城市教育梦想,实现其教育和社会流动。

摘要： 家庭教养方式是影响子女人力资本积累的重要因素。本文利用中国家庭追踪调查(CFPS)2010—2016年四期调查数据分析了收入不平等对家庭教养方式的影响。研究发现,收入不平等显著提高了家庭教养方式的密集度。异质性分析发现,收入不平等对子女是男孩、母亲受教育程度高中以下、低收入及农村家庭的教养方式影响明显。机制分析表明,收入不平等的扩大通过提高家庭的教育期望来影响教养方式的密集度。另外,在控制代答人特征、更换教养方式指标及使用双向固定效应模型的情况下,结果依旧稳健。研究结论表明,收入不平等增加了家庭对子女未来经济状况的担忧,提高了教养方式的密集度;对该群体教养方式提供指导和帮助可在一定程度上缓解因家庭教育投入差异引致的教育不平等扩大。

摘要： 异地高考政策作为高考改革的一项重要内容,是否有助于随迁子女形成良好的教育期望?针对11个地区中8-11年级随迁子女的抽样研究表明:异地高考政策认同与其教育期望之间存在显著正相关。异地高考政策认同对随迁子女教育期望的影响及作用从微观层面来看,能够增强个体学业成绩对其教育期望各维度的正向影响;从中观层面来看,能够增强家庭社会资本对其教育期望部分维度的正向影响,能够削弱学校阶层隔离对其教育期望部分维度的负向影响;从宏观层面来看,能够削弱社会歧视知觉各维度的负向影响。因此,随迁子女异地高考政策认同对其教育期望存在着“正义补偿”“以考促学”及“城乡融合”等作用机制。如果这些随迁子女得到了社会公共政策的有效支持,有幸形成良好的教育期望,或许在阶层再生产逻辑之侧并行着社会流动的渠道。

摘要： 中国素来重视教育,这与传统社会所具有的阶层流动性有关——一个人即使出身寒微,只要勤学苦读,便有可能“朝为田舍郎,暮登天子堂”,提升自己和家庭的社会地位,实现阶层的跃迁。这是传统中国不同于其他文明的重要特征。西方文献里,工人阶层的父母对子女多缺乏高的教育期望,而在中国,教育渴望可以跨越阶层,跨越城乡。随着教育渴望的层层上移,远距离求学的中小学生人数增多,陪读成为母职的一部分,近年来已从零星到普遍,从悄无声息到蔚然成风。

摘要： 近年来,“陪读”成为一种普遍的社会现象。这股兴起于二十世纪八九十年代的教育风潮,在城市、农村日渐蔓延,且愈演愈烈。伴随着物质生活水平的提高,越来越多的家长在教育期望和焦虑的裹挟下,走上陪读之路。妈妈是陪读的一个主要群体。这其中,农村妈妈所占据的比例越来越大。据武汉大学中国乡村治理研究中心调查显示,在湖北、河南、安徽等中部地区,农村家长因为陪读进城的比例达到60%—70%。

摘要： 改革开放后,随着家庭财富不断累积,教育呈现出竞争化趋势,父母的教育观念也逐渐出现了转变。文章利用2018年中国家庭追踪调查(CFPS)数据,通过建立有序Probit模型探究家庭财富对父母教育期望的影响。研究发现在控制相关变量后,家庭财富的累积促使父母教育期望的提高,经济条件较弱的家庭具有较低的教育期望。此外,通过稳健性检验后仍然支持上述结论。此外,分样本的回归结果表明,家庭财富水平影响父母教育期望的正向效果主要来自于大龄子女,学习表现不优秀和母亲低学历等相对弱势家庭。研究结论表明家庭经济条件导致父母教育期望差异的产生,并为政府发挥引导作用提供建设性意见。

摘要： 利用CEPS基线调查数据探讨亲子互动对初中生自我教育期望的影响及其户籍和性别差异。结果显示:初中生自我教育期望存在户籍和性别差异,农业户口初中生和男生教育期望较低。亲子间的互动会正向影响初中生自我教育期望,讨论交流和日常管教对自我教育期望的影响力度大于学习督促。亲子互动对自我教育期望的影响存在户籍和性别差异。亲子互动对农业户口初中生和男生的教育期望存在更加显著的正向效应。基于以上发现,建议学校和家长提升认知,充分发挥亲子互动的积极影响,缩小教育期望在户籍和性别上的差异,助力城乡一体化、推进乡村人才振兴、推动教育公平发展和质量提升。

摘要： 教育期望是影响青少年教育成就的中介因素,受儒家文化影响,中国家庭普遍有着较高的教育期望,在一定程度上具有超越阶层限制的特征。以“学而至”为考察对象,儒家的教育期望指向的是人格修养,并推动其普遍化。其一,儒家“学而至”强调人格修养在教育成就中的优先性,使超越阶层限制的教育期望立足教育主体的平民化。其二,儒家将教育内容世俗化,教育成就的差异不构成人格修养的差异,以勉励底层民众形成教育期望。其三,儒家认为存在“不可学而至”的境况,教育期望可以超越阶层的限制,却不能违背个人禀赋的差异。在高等教育普及化的当下,学界应反思如何推动“学而至”成为普遍的教育期望。

摘要： 为探索家庭资本在教育期望影响下对初中生认知能力的作用机制,使用中国教育追踪调查(CEPS)追访数据,以家庭资本与认知能力的相关研究成果为依据,构建以教育期望为中介的结构方程模型。研究发现:初中生认知能力与教育期望受到家庭资本的正向影响,教育期望在家庭资本与认知能力间起到部分中介作用,并正向影响初中生认知能力;初中生家庭资本、教育期望与认知能力在城乡间差异显著,其中家庭资本受文化资本维度影响较大,父母教育期望与子女自我教育期望呈显著正相关。为保证教育公平,政府应加大农村文化建设与投入,家庭方面应设定合理的教育期望,关注非独生子女教育,以缩小城乡教育差距。

摘要： 教育期望是影响学生未来发展的重要内因,准确识别低教育期望学生的分布特征及其影响因素是推动义务教育优质均衡发展的重要需求。运用地理探测器和二元logistic回归等方法可以分析初一年级低教育期望学生的空间分布特征。研究发现,市域内低教育期望学生空间分异明显:从绝对数量上看,除中心城区和下辖县(市)城区外,其他区域均存在较多低教育期望学生;从相对数量上看,呈现从中心城区向外围地区逐渐增加的特点。低教育期望的形成受到多方面因素的共同作用:学校层面的学生平均社会经济地位、教学成绩、学校空间区位、学生阶层异质性是学生低教育期望的主要影响因素;个人层面的性别、认知成绩、阅读量和家庭层面的居住地类型、家长职业及受教育水平、家庭收入水平、家长陪读情况以及子女数量等也对教育期望有明显影响。应对低教育期望问题,要采取多方面的措施,包括在空间上要关注重点地区、积极为流动子女就近入学创造条件、改进学校条件和教学环境、促进学校学生异质性、推动家长与子女更多交流等。

摘要： 对湖北省武汉、汉川两市第一代独生子女及其父母作了抽样调查,以研究家长对孩子的教育期望和对子女成长的满意度。独生子女家长对子女的职业选择主要倾向于专业技术人员和公务员,轻视农民和职业军人;时子女成长的状况总的来说比较满意,但父亲与母亲的满意度有显著差异,独生子女对社会交往的满意度高于非独生子女,独生子女认为自己并不比非独生子女孤独。独生子女对依附性的较低要求能解释这个问题。

摘要： 研究基于“河南省中职教育质量提升研究项目”收集的大样本跟踪调查数据,在标准化测量学生的数学成绩和专业技能成绩的基础上,运用倾向值得分法进行样本匹配,科学评估了中职学生的自我教育期望对自身学业发展的影响效应.评估结果显示:教育期望对学生的数学成绩和专业技能成绩的提高都产生了显著性影响.因此,中职学校应采取积极措施提升中职学生的自我教育期望,将教育期望转化为有利学生学业发展的教育资源,并在毕业升学环节,进行相应的改革与创新.

摘要： 学术界对“流动儿童”的概念没有统一的界定，目前有流动儿童、流流动人口子女等许多概念。政府出台的文件中对流动儿童这一人群的的称谓还包括“农民工子女”、“进城务工就业农民子女”等。当前对于流动儿童的研究主要有三种方向—流动儿童的教育问题、心理健康问题和社会融入状况。目前，涉及流动儿童自身对于学习的态度研究尚少。本文研究的数据来源于2010年中国人民大学社会人口学院进行的“北京市儿童状况”调查数据。本文认为，学习态度寓于儿童的心理状况层面。心理状况较好的儿童倾向于积极的学习态度。本文对流动儿童学习态度的影响因素从个人因素、家庭社会经济状况、亲子互动、教育方法、社会融合和教育期望六个维度衡量。结合模型分析和调查结果，本文可以得到的基本结论是:流动儿童的学习态度主要取决于社会融合和自身的教育期望，即学习态度作为一种心理状况，属于社会与个人层面交互作用的结果。

摘要： 本发明要解决的问题是精密地预测受到峰值截止损耗影响的自然能发电设备的发电量，其特征在于，使计算机的处理器执行以下步骤：太阳辐射量分析步骤，基于太阳辐射量数据来确定每单位时间的太阳辐射量及太阳辐射量出现概率；发电量预测步骤，基于所述太阳辐射量来确定发电量，基于与所述太阳辐射量对应的每单位时间的所述发电量及太阳辐射量出现概率来确定发电量期望值；所述发电量预测步骤，基于发电特性数据以及输出特性数据来确定第一太阳辐射量、第二发电量，所述发电特性数表示为了获得最低输出功率所需的所述太阳辐射量及发电效率，所述输出特性数据表示超过量变为峰值截止损耗那样的电容与输出效率，所述第一太阳辐射量为为了获得为零的第一发电量及所述最低输出功率所需的所述太阳辐射量，所述第二发电量为所述电容；基于所述第二发电量及发电效率来确定第二太阳辐射量，所述第二太阳辐射量为满足所述电容时的所述太阳辐射量；当所述太阳辐射量低于所述第一太阳辐射量时，确定所述第一发电量为所述发电量，当所述太阳辐射量超过所述第二太阳辐射量时，确定所述第二发电量为所述发电量。

摘要： 本发明涉及一种期望与反期望深度学习方法和神经网络系统，通过输出数据的期望标签和反期望标签构造2个深度学习神经网络，分别对与期望标签对应的深度学习神经网络和与反期望标签对应的深度学习神经网络进行训练，避免了深度学习神经网络当存在属性相反的输出数据时结构动荡的问题，提高了深度学习神经网络训练的可靠性。

摘要： 涡轮机与交流电网根据期望差角的期望轨迹的同步。本发明涉及一种用于将涡轮机与具有电网频率(11)的交流电网同步的方法，所述方法具有如下步骤：A)将涡轮机加速直至额定转速，而不考虑涡轮机和交流电网之间的差角；B)检测涡轮机和交流电网之间的差角(3)；C)加速或减速涡轮机，使得差速遵循期望轨迹，其中期望轨迹是如下轨迹，所述轨迹与所检测的差角相关地规定期望转速，以便在涡轮机和交流电网之间实现适合于同步地馈入的目标角位置。

摘要： 本发明描述用于辨别有意的手势和无意的手势的技术。一种装置从耦合到柔性材料的一个或多个传感器接收第一输入以检测通过操控所述柔性材料提供的来自用户的输入。此外，所述装置从耦合到所述用户以检测与所述用户相关联的环境条件的一个或多个环境传感器接收第二输入。所述装置使所述第一输入和所述第二输入相关以确定所述第一输入是否为所述用户的有意输入。

摘要： 本发明要解决的问题是精密地预测受到峰值截止损耗影响的自然能发电设备的发电量，其特征在于，使计算机的处理器执行以下步骤：太阳辐射量分析步骤，基于太阳辐射量数据来确定每单位时间的太阳辐射量及太阳辐射量出现概率；发电量预测步骤，基于所述太阳辐射量来确定发电量，基于与所述太阳辐射量对应的每单位时间的所述发电量及太阳辐射量出现概率来确定发电量期望值；所述发电量预测步骤，基于发电特性数据以及输出特性数据来确定第一太阳辐射量、第二发电量，所述发电特性数表示为了获得最低输出功率所需的所述太阳辐射量及发电效率，所述输出特性数据表示超过量变为峰值截止损耗那样的电容与输出效率，所述第一太阳辐射量为为了获得为零的第一发电量及所述最低输出功率所需的所述太阳辐射量，所述第二发电量为所述电容；基于所述第二发电量及发电效率来确定第二太阳辐射量，所述第二太阳辐射量为满足所述电容时的所述太阳辐射量；当所述太阳辐射量低于所述第一太阳辐射量时，确定所述第一发电量为所述发电量，当所述太阳辐射量超过所述第二太阳辐射量时，确定所述第二发电量为所述发电量。

摘要： 本发明公开了一种基于期望与非期望的部门决策评价方法，包括：获取投入数据和产出数据，使用SBM‑DEA模型进行数据分析，获得各个部门的综合效率值，以及投入指标、期望产出指标、非期望产出指标的冗余量，使用DEA模型进行数据分析，获得各个部门的原始综合效率值，以及原始投入指标、原始期望产出指标、原始非期望产出指标的冗余量，获得投入指标、期望产出指标、非期望产出指标的冗余率，根据冗余率、综合效率值、原始综合效率值控制投入和产出，以使各个部门的综合效率值最佳。本发明通过合理的减少冗余量使得综合效率达到最佳，在提升经济效益的同时，减少了不必要的投入量，合理的控制了二氧化碳的排放。

摘要： 本发明公开了一种基于房主期望和租户期望的派单优化方法及系统，包括：获取房主决策因素集合r

摘要： 本发明涉及一种用于对车辆、尤其是机动车的处于其制造过程中的轻金属车轮的辐条的后侧的棱边上的不期望的毛刺和/或不期望的材料堆积部进行倒圆的方法，其中，所述毛刺或所述材料堆积部在轻金属车轮的制造过程期间在其的先前的机加工期间被构建，所述毛刺或所述材料堆积部在使用由激光器产生的激光束的情况下借助激光重熔法被倒圆。倒圆在该方法中通过如下方式实现，即，在激光加工期间将轻金属车轮定向成使得分别要经受激光的辐条的后侧的棱边向下指向，并且通过激光束的能量输入部分地并且直接地从上方，即在辐条的前侧的棱边上，和/或侧向地从上方熔化辐条上的轻金属，从而使得在此形成的熔体由于重力作用而向下流淌，在辐条后侧上以圆角形式固化并且以该方式将存在于那里的不期望的毛刺或存在于那里的不期望的材料堆积部倒圆。

摘要： 涡轮机与交流电网根据期望差角的期望轨迹的同步。本发明涉及一种用于将涡轮机与具有电网频率(11)的交流电网同步的方法，所述方法具有如下步骤：A)将涡轮机加速直至额定转速，而不考虑涡轮机和交流电网之间的差角；B)检测涡轮机和交流电网之间的差角(3)；C)加速或减速涡轮机，使得差速遵循期望轨迹，其中期望轨迹是如下轨迹，所述轨迹与所检测的差角相关地规定期望转速，以便在涡轮机和交流电网之间实现适合于同步地馈入的目标角位置。

摘要： 本发明涉及一种期望与反期望深度学习方法和神经网络系统，通过输出数据的期望标签和反期望标签构造2个深度学习神经网络，分别对与期望标签对应的深度学习神经网络和与反期望标签对应的深度学习神经网络进行训练，避免了深度学习神经网络当存在属性相反的输出数据时结构动荡的问题，提高了深度学习神经网络训练的可靠性。