11、教育服务质量对职业决策自我效能感的影响研究

教育服务质量对职业决策自我效能感的影响研究

1. 引言

世界经济论坛预测,第四次工业革命技术将导致就业岗位减少,被替代的岗位数量将迅速增加。这种就业环境的变化给大学带来了新的角色和责任。大学教育中,由于社会需求的推动,形成了与以往不同的前瞻性教育方法和教育服务,大学之间的生存竞争进一步加剧,与国内外大学的竞争成为关键要素。大学教育政策发生转变,旨在通过向受教育者传授具体领域的知识,培养其实践应用能力,以及具备适应环境变化能力的应用型人才。因为传统以学科和课程为中心的课程设置在培养适应社会变化的人才方面存在局限性,所以“能力”概念作为替代方案受到重视。在第四次工业革命时代,融合教育的重要性日益凸显,对具备解决问题能力、全球竞争力和创新融合能力的人才需求不断增加。

近期,新冠疫情(新型冠状病毒)的影响极大地改变了大学的环境。迅速应对并适应这一变化的大学努力改变教育服务的提供方式,成为数字非接触式教学的试验场、自主学习的平台,并借助在线教育创造了新的学科融合领域。然而,大学中出现了一系列问题,如转专业、自愿退学、休学或延迟毕业的学生增多;学生不顾专业、天赋或兴趣,只追求体面工作或办公室工作,或在不了解工作职责或职业类型的情况下申请工作,导致工作不匹配、组织冲突、早期辞职和短期离职等社会问题。明确大学教育应满足哪些条件和情况,才能让学习者对课程产生沉浸感和满意度,以及提高职业决策自我效能感,将有助于提升教育服务质量。因此,有必要研究那些能够增强大学竞争力的教育服务因素,并探索相应的方法。

2. 理论背景
2.1 教育服务质量

服务的一般特征,如无形性、异质性、易逝性和同时性,同样适用于教育。教育服务无法触摸或直观看到(无形性),会因教育情境

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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