41、大学小组组建对学业成绩的影响

大学小组组建对学业成绩的影响

1 研究背景与目的

在教育实践中,小组组建方式对学生学业成绩的影响一直是备受关注的话题。有研究指出,按学生学习能力组建异质小组,有助于改善学习过程和提升学习效果,低学业成绩的学生可通过向成绩好的同学学习而受益;但也有研究发现,异质小组对高能力学生可能产生负面影响,因此部分学者建议组建同质小组。

本次研究旨在分析乌兹别克斯坦两所采用不同学习方法的大学中,影响学生学业成绩的因素,主要目标是确定小组组建方式对学生成绩的影响。具体目标如下:
- 研究四年学习期间小组组建的变化情况;
- 识别毕业班学生社交网络中的关键人物,以及他们与所在大学小组的关系;
- 更好地理解毕业班学生社交网络在正式和非正式关系方面的构成;
- 找出毕业班学生在小组组建过程中可能面临的问题。

2 研究方法

2.1 研究方案

基于研究目标,将研究工作分为以下几个部分:
1. 收集小组组成数据 :收集确认参与研究的学生的小组组成信息,不仅包括最后一年,还涵盖入学以来的前三年。
2. 分析社交网络组成 :关注学生社交网络的组成,让学生提供目前或曾经在其大学小组中且仍保持联系的人员信息。
3. 分析社交网络组成 :同第二部分,进一步深入分析。
4. 分析关键事件 :分析可能与网络组成变化相关的关键事件。

2.2 问卷设计

数据收集的主要工具是一份用英语、俄语和乌兹别克语编写

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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