辍学原因

摘要： 班主任要学会遇事不急躁,学会冷处理给自己调整心情的时间,更要能有效地化解问题。家校结合,有助于化解教学管理中的突出矛盾,教师要协助家长分析问题,找到学生辍学原因。树立榜样,让学生从励志中学会成长,并能有效地凝聚班风。班主任工作是一项繁锁而细致的工作,要做好这项工作,除了要有一份热情外,更需要有一份责任和担当。了解学生心里最真的东西,从而寻找到解决问题的钥匙,下面就此谈几点我对班主任工作的一点肤浅理解。

摘要： 少数民族农村教育一直是我国教育事业中的短板.当前,国家实施的一系列精准扶贫政策中,扶贫教育使很多少数民族的农村女童都受到了教育福利的关怀.但是在局部农村少数民族地区的还存在着较为突出的农村女童辍学现象.本文主要以宁夏回族自治区南部山区回族女童为主要研究对象来了解该地区女童辍学的原因所在以及提出相关对策和建议.

摘要： 初中生是祖国未来的建设者和接班人,只有他们接受到健康、全面的教育,才能够真正的成人成才.然而,目前农村初中生辍学的问题还是比较突出,对于他们辍学原因的了解以及对策的探究十分重要.文章首先对农村初中生辍学的原因进行了具体的分析,也在此基础上提出了解决学生辍学问题的策略.

摘要： 在农村地区,高中生辍学现象时有发生,究其原因不外乎社会、个人、家庭和学校几方面的影响.因此要真正控制辍学现象,就要从这几方面着手,寻求相关措施.

摘要： 在现实的农村教育中，学生的辍学情况依然相当严重，在本地区初中阶段尤为明显。农村初中学生辍学的原因是多方面的。下面，我将从家庭经济原因、课业负担原因、学习成绩原因、家长的教育观念原因、社会原因等方面出发，浅谈农村中学生的辍学原因。

摘要： “辍学”两字是十分让人揪心的字眼,辍学不仅影响学校的入学巩固率,还影响了学生的前途。近年来,各级政府虽然加大了控辍保学的力度,但是在农村中小学辍学率居高不下。造成学生辍学的原因很多,有家庭原因、学生自身原因,也有社会原因。怎样才能达到零辍学?是一个值得深思的话题。

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： 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： 本发明包括：输送机装置(2)，其具有在每个区域中控制各个区域的输送动作的本地控制器(ZC)；和上级控制器(3)，其通知不进行输送的原因有关的信息，上级控制器(3)包括：鼠标(36)等，其将多个区域中选择任一个区域的选择指示从用户接收；和通知处理部(302)，其从被所述选择指示选择的对象区域的本地控制器(ZC)，作为线索信息获取能够成为不进行输送物输送的原因的事件有关的信息，并当该线索信息满足预先设定的判断条件时，基于该线索信息通知原因有关的信息的原因信息。

摘要： 本发明提供一种能够以高概率推定损伤原因的构造物的损伤原因推定系统、损伤原因推定方法及损伤原因推定服务器。构造物的损伤原因推定系统(100)具备：数据库(110)，其具有构造物的拍摄图像及损伤原因的数据；图像获取部(115)，其获取点检对象的对象构造物的拍摄图像；损伤检测部(125)，其从拍摄图像中检测损伤；相似损伤提取部(130)，其使用数据库(110)提取与损伤相似的相似损伤；以及损伤原因提示部(135)，其提示相似损伤的损伤原因。另外，损伤原因推定方法及损伤原因推定服务器使用了构造物的损伤原因推定系统(100)。