辍学率

摘要： 谁来当技术工人?技术工人是我国经济结构转型升级中不可或缺的重要力量。当前,我们必须要从顶层设计上系统性思考技术工人的来源、培养和发展问题。一些制造业和职业教育发达的国家,比如新加坡,学生在小学、初中毕业时都要经历“分流”,这使职业教育作为中学后教育的地位得以巩固,职业教育的生源数量和质量得以保证。根据学生特点因材施教,最大限度减少辍学率和人力资源浪费,也有力支撑了所在国的经济转型。

摘要： 知识经济时代背景下,社会对教育的需求越来越高,随着经济的快速发展和农民收入水平提升,生产机械化逐渐普及,机械耕作代替了人力生产。在此背景下,人力劳动的需求应减少,辍学务农的青少年劳动力应随之减少,但农村辍学率却依旧不低,辍学的情况依旧发生。文章以吉林省县域农业经济与教育发展为基础,研究了农业生产机械化上升与农村初等教育的辍学率升高之间的关系,使用计量方法进行面板数据的实证因果关系分析,阐述了农业经济的发展与繁荣导致校园辍学率上升的原因,并提出相关建议。

摘要： 世界正经历百年未有之大变局,截止目前,中国仍为全球经济体中唯一一个实现正增长的主要经济体。根据世界银行最新统计,2020年预计有8800万人陷入极端贫困,在新贫困人群中,南亚占比最大,其次是撒哈拉以南非洲。大规模的失业加剧了社会不稳定因素,不断攀升的辍学率也为全球减贫工作带来长期挑战。

摘要： 近年来,国家对乡村振兴的重视达到了前所未有的高度.乡村教育振兴是乡村振兴的重要组成部分,但我国大部分农村地区义务教育阶段后学生辍学率仍"居高难下".分析义务教育阶段后乡村学生辍学的现状以及危害,探讨五年制高职教育对农村义务教育阶段后学生辍学率的作用、存在的问题以及解决对策,可以为乡村教育振兴提供一定参考.

摘要： 民族地区农村初中生辍学问题是一直困扰政府和学校的一大难题,对这一问题常规的处理方法是教师通过家访,设法劝辍学生返校就读,但这种方法效果不佳,劝返成功率比较低,最主要的是劝回来的学生留不住,甚至出现劝返生带走在读生的严重问题,这就无法从根本上降低辍学率。教师要在做好辍学生劝返工作的同时,对学习持久力不够的准辍学生进行科学筛选并锁定,对这些准辍学生进行针对性的“套餐式”科学干预,防止他们步入辍学生之列。只有从源头上遏制辍学现象的发生,才能从根本上降低民族地区农村初中生辍学率,彻底解决民族地区农村初中生辍学问题。

摘要： 通过参与中国大学MOOC《如何做创客教育》第五期和第六期的课程制作,试图分析MOOC高辍学率的原因,结合大量文献和课程出现的实际问题,发现主要集中在课程本身、人为及平台三方面,从而进行积极探索,从管、制、监、宣四方面给出相应改善措施.

摘要： 洛阳市教育局坚持以脱贫攻坚统揽教育发展大局,确保到2020年年底,“义务教育有保障”稳定实现,农村办学条件全面改善,贫困地区教育教学质量稳步提升。严格控辍保学,阻断贫困代际传递。降低辍学率,实现义务教育阶段贫困家庭辍学学生动态清零,确保没有一位义务教育阶段学生因贫辍学,阻断贫困代际传递。

摘要： 本刊讯:洛阳市教育局坚持以脱贫攻坚统揽教育发展大局,确保到2020年年底,“义务教育有保障”稳定实现,农村办学条件全面改善,贫困地区教育教学质量稳步提升。严格控辍保学,阻断贫困代际传递。降低辍学率,实现义务教育阶段贫困家庭辍学学生动态清零,确保没有一位义务教育阶段学生因贫辍学,阻断贫困代际传递。

摘要： 以往许多研究在评估教育干预项目对学生辍学率的影响时，通过直接比较项目实施前后的辍学率来说明干预措施的有效性，但实际上这一分析思路既无法证明“干预”与辍学率之间的因果性，也无法剥离其他因素对辍学率的影响。本文从讨论干预项目与辍学率的因果性出发，使用适用于非随机实验数据的倍差法和倾向性得分匹配法，对中英西南基础教育项目（SBEP）的调研数据加以分析，回答了“干预”与辍学率之间的因果性问题，以及干预项目对辍学率的影响程度问题。分析结果表明，SBEP项目对降低初中学生的辍学率有一定的积极意义，但效果并不明显；相对于降低男童的辍学率，SBEP的项目资助对女童的影响更大。文章最后对经验分析结果的规范性含义进行了阐述，并对研究本身进行了反思。

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： 本发明的氟化镁颗粒是含有至少一个氟化镁微粒的氟化镁颗粒，所述至少一个氟化镁微粒的每个都具有对被承载体进行承载的细孔。而且，所述至少一个氟化镁微粒是多个微粒，所述多个微粒中彼此相邻的微粒之间存在粒界空隙状细孔，粒界空隙状细孔是对所述被承载体进行承载的间隙。

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： 提供一种用于测量水分透过率和透光率的基于图像处理的系统以及使用所述系统测量水分透过率和透光率的方法，所述用于测量水分透过率和透光率的基于图像处理的系统的特征在于包括：涂布纸，其在与金属材料的涂覆条件相同的涂覆条件下进行涂覆；成像盒部分，其用于对所述涂布纸成像以获得第一图像；显微镜，其用于对所述涂布纸成像以获得第二图像；以及RGB值确定程序，其用于获得所获得的第一图像和第二图像中的每一个的RGB值，其中根据所述第一图像的RGB值评估透水性，并且根据所述第二图像的RGB值评估透光率。

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。