辍学生

摘要： 农村存在大量认为“读书有用”却选择辍学的孩子。他们的辍学导因于受教育过程中生成的学业失败者自我认同。辍学生的学业失败者自我认同1.自我认同的产生基础——日常焦虑(1)教育意义感的丧失。学校教育的意义感就在于学生与学校教育之间建立起稳定的意义联系。学生只有在意识到学校教育意义感的前提下才能真正地接受学校教育,否则难免陷入学校教育虚无主义的危机。

摘要： 近日,有媒体援引国新办新闻发布会的消息称,截至今年9月15日,全国辍学的学生已由去年的大约60万人降至目前的2419人。在原先60万的辍学生群体中,建档立卡的学生有20万,现在基本上都已返回学校。在仅仅一年多的时间里,成功劝返60万名学生,任务是艰巨的,成就是巨大的。不过,劝返不是目的,劝返后,让辍学的孩子受到有质量的教育,才是目的。所以说,劝返只是万里长征的第一步,后面的"保学"任重而道远。

摘要： "嘟,嘟,嘟,嘟……"息烽县乌江复旦学校小学部党支部书记兼校长胡家均同志办公桌上的电话铃声急促地响起。胡校长一手捂着隐隐作痛的胃部,一手拿起了电话听筒。电话那头是教师在汇报一名辍学生的具体情况:"许×辉,男,现年9岁,户籍地息烽县九庄镇清堰村,现在和外婆居住在云南省的一个小镇,处于辍学状态,父母在江苏务工,其奶奶又不愿带许×辉……"

摘要： 做最成功的辍学生有一句话我等了30年，现在终于可以说了：“老爸，我总是跟你说，我会回来拿到我的学位的!”我要感谢哈佛大学在这个时候给我这个荣誉，我终于可以在简历上写我有一个本科学位，这真是不错啊。我为今天在座的各位同学感到高兴，你们拿到学位可比我简单多了。哈佛的校报称我是“哈佛大学历史上最成功的辍学生”，我想这大概使我有资格代表我这一类学生发言……在所有的失败者里，我做得最好。——微软创始人比尔·盖茨（哈佛大学）

摘要： 教育机会均等、教育效益的优化是职业教育改革的价值取向之一.然而,居高不减的辍学率使得中等职业学校学生的受教育权不能落实,学校人才培养的效益也大打折扣.基于教育效益视角,以S市某职业中专为例,从学生的入学动机、学习动力、辍学的直接原因、家长的观念、家长对辍学的态度、学校课程设置、硬件条件等方面探寻职业中专学生辍学的原因.学校应构建和谐而稳定的"家—校—生"关系,降低辍学率,提高职业学校办学质量,优化教育效益.

摘要： “那边那个村”与一个高中辍学生的缘起“我不去!”听到叔叔所说的教书地点，1986年8月的某一天，当时19岁的农加贵不需要任何思考，仨字斩钉截铁脱口而出。

摘要： “能从青藏高原来到上海，看见外面世界的美丽和光彩，得益于国家的助学政策，它带给我的不仅是生活上的帮助，更重要的是，它承载了党和国家、社会对于我们西部学生的关怀和期望。”在今年8月召开的全国高中阶段学生资助育人典型经验推介会上，作为上海代表，

摘要： 采用艾森克人格问卷简式量表中国版(EPQ-RSC)对重庆市某县城125名辍学生进行问卷调查,研究农村辍学生与中国同龄人在三个人格特质维度上的差异性,以及不同性别、出生年、教育程度的辍学生在三个人格特质维度上的差异性.研究结果表明,不同性别辍学生在精神质(P)上相比有显著的差异,在外内倾(E)、神经质(N)上相比没有显著的差异.不同出生年、教育程度的辍学生在外内倾(E)、神经质(N)和精神质(P)上相比均没有显著的差异.

摘要： 想必很多人是带着看鸡汤励志片的心情来看《红鳉鱼》的确实，从影片一开始，故事似乎也正按着我们的预期的“奋斗型”故事往下发展：不惜与父母断绝关系也要学习落语的高中生辍学生，严酷得不近人情的冷酷师父，以及开始落语学习之后日复一日乏味的劳作，为了升上二等演员的不断努力和各种挫折。甚至直到影片结束，最终成为广受欢迎的落语家的主角似乎也是顺理成章地完成了励志主人公的使命。

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： 本发明公开了一种光学生物传感器，包括：生物感测单元，该生物感测单元被配置为接收输入光学信号并产生感测光学信号，该感测光学信号的波长根据检测生物材料的结果而变化；和光谱仪，该光谱仪包括多个环形谐振器，所述多个环形谐振器用于根据波长划分感测光学信号并分别产生多个输出光学信号。

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： 本发明公开了一种光学生物传感器，包括：生物感测单元，该生物感测单元被配置为接收输入光学信号并产生感测光学信号，该感测光学信号的波长根据检测生物材料的结果而变化；和光谱仪，该光谱仪包括多个环形谐振器，所述多个环形谐振器用于根据波长划分感测光学信号并分别产生多个输出光学信号。