27、教学质量对低社会经济地位学生学习动机的影响

教学质量对低社会经济地位学生学习动机的影响

1. 教学质量与学生差距的缩小

研究发现,低社会经济地位(SES)的学生能从优质教学环境中获得更大的益处。更多高质量的教师有助于缩小低SES和高SES学生之间的差距,同时也能减少学校之间的差距,因为低SES学校的班级能从这些教师身上获得更多的帮助,这与以往的研究结果一致。

另外,其他相关研究也表明,教学质量(InQ)维度与学生成绩之间存在积极关联,但主要集中在学生成绩方面,而不是动机方面。例如,以成绩作为衡量结果,有研究发现教师在数学教学内容知识上的差异,主要通过认知激活水平和学习支持(支持性氛围)来调节,对低SES班级的影响最大。

2. 研究的局限性

当前的研究存在一些局限性,具体如下:
- 数据设计方面 :采用的是横截面设计的数据集,因此无法得出因果推论。
- 数据范围方面 :仅使用了挪威的TIMSS数据,不确定研究结果是否能在其他国家的数据集中重复。
- 学科范围方面 :对InQ结构、SES和内在动机之间关系的研究仅涉及数学这一学科,不清楚当前的研究结果是否能在其他学科领域得到复制。
- 年龄范围方面 :当前的分析主要集中在五年级和九年级的学生,需要进一步研究来确定相同的关系是否适用于其他年龄组。

局限性类别 具体表现
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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