一、正态分布在学生学习成绩评估中的应用（论文文献综述）
黎龙珍[1]（2021）在《基于在线学习行为分析的成绩预测模型研究》文中提出随着大数据和教育信息化的发展,在线学习平台使用规模日趋扩大,学习者与在线平台的交互过程中产生大量的行为数据,通过对这些行为数据进行挖掘分析,能够更加了解学生的在线学习情况、发现学生学习规律等,这将有助于对学生在学习过程中进行实时干预、针对性指导,从而达到个性化培养的目标。因此,本文利用学生在线学习平台产生的学习行为数据进行学生成绩预测研究,达到对学生学习成绩提前干预的目的,具有一定的现实意义和学术价值。本文的研究工作主要是以下三个方面:首先,本研究通过在线学习平台收集学生的在线学习行为数据,借助可视化分析手段,进一步探究在线学习行为特征与学习成绩的影响机理,分析得到不同成绩区间内的不同学习行为的特点。同时,本文基于随机森林的重要特征选择算法,用于选择更为影响学生成绩的在线学习行为特征,并将其与该研究领域的在线行为特征进行差异性分析,为后续构建成绩预测模型奠定了基础。其次,基于LightGBM算法在分类问题上具有高准确率、泛化能力强等特点,在噪声处理、分布式处理等方面具有的优势。本文对已选择的学习行为特征数据采用LightGBM算法构建成绩预测模型,接着采用网格搜索算法对模型参数进行模型优化,以提升模型整体性能。最后,本文提出基于SMOTE过采样和LightGBM的成绩预测模型。针对基于light GBM的成绩预测模型对少数类样本的识别不高,导致模型整体预测效果低的问题,采用SMOTE过采样方法对成绩预测模型进行了优化,使数据不平衡问题得到有效解决,进而提高成绩预测精度。本研究得出如下结论:1、章节学习次数对学生学习成绩影响程度最大,其次为视频观看时长、章节平均分、任务点完成率等。因此,学生在在线学习过程中,老师需要重点关注学生的这些学习行为,从而更有效地对学生进行学习指导。2、LightGBM算法在成绩预测模型评估中有较好的应用效果,说明采用该算法的成绩预测模型能够有效对高维学习行为特征进行识别。3、基于SMOTE过采样和LightGBM的成绩预测方法在一定程度上能够提升模型的精确度、召回率和F1-score值。
陈慧一[2]（2021）在《基于TBL的初中生物学概念教学研究》文中研究指明新课程改革的根本思想就是强调所有的教学活动都是为了学生自身的成长与发展,教学要把学生作为教学活动的主体,充分发挥每一个学生学习的自主性。任务型教学模式就是在此背景下发展起来的新型教学模式。任务型教学中,以威莉斯提出的TBL教学模式最具有代表性,也是设计的比较完整的任务型教学模式。TBL教学模式是以学生为主体,教师为主导,任务为主线的一种教学模式,符合新课改以学生为主体地位的要求。但其作为一种初创于语言教学领域的教学模式,在其他非语言类学科教学中的应用与研究并不多,在中学生物学学科教学中的实证研究较少。本研究主要采用文献研究法、问卷研究法、教育实验研究法和数据分析法等方法研究如下两个核心问题:TBL教学模式如何与概念教学相联系;基于TBL教学模式的概念教学应用效果如何,共分为五章来进行论述。本研究主要研究内容从以下三方面进行:第一、查阅相关文献资料,整理出“TBL”、“任务型教学”、“概念教学”的相关理论,分析其教学流程。第二、确定教学实践内容,对教学实践内容涉及到的重要概念、次位概念与支撑次位概念的事实性知识进行概念层级梳理,并在“TBL教学模式”的指导下进行概念教学设计。第三、进行教学实践并收集数据,采用对照实验的方式,选择两个学习水平和成绩均较为接近的班级作为本次教育实验对象进行教学实践研究。在教学实践研究结束后,收集纸笔测验成绩数据和问卷调查结果数据,将收集到的结果用Excel进行整理并用SPSS17.0进行分析,判断“TBL教学模式”的应用效果如何。通过教学实践研究和理论学习得出以下研究结论:（1）TBL教学模式能加深学生对生物学概念的学习和理解,提高学生的学习效果,一定程度的提高学生的学习成绩。（2）通过“TBL教学模式”的课堂教学实践,一定程度的提高了学生的课堂参与积极性,学生的学习兴趣增强。学生对“TBL教学模式”的适应性较强,满意度较高。（3）TBL教学模式可以适用于概念性知识、事实性知识较多的教学内容。
唐美华[3]（2021）在《基于神经网络的EFL教材文本复杂度分级模型的构建》文中认为文本复杂度是母语和外语阅读教学研究中的重要构念,也是应用语言学领域的重点和难点,其研究的主要目的是为学习者匹配与之语言水平相适应的阅读文本,以提高学习效果。现有研究存在如下不足:1)研究对象不清,将文本难度与文本复杂度混为一谈。文本难度指读者对文本的加工难度,受读者个体语言发展、语言能力、动机等主观因素的影响;而文本复杂度指文本自身的复杂度,是构成文本的各个语言子系统交互作用的结果,可以从客观量化的角度加以考察。2)所考察特征有待扩充。尽管研究者们不再囿于借助传统可读性公式来评判文本复杂度,开始将词汇、句法特征纳入考量范围,却很少关注语篇复杂度。3)以构建线性模型的方法为主,模型使用的特征有限,存在解释力不高、适用性不广的缺陷。本研究聚焦文本复杂度,除关注词汇、句法维度外,加入语篇复杂度特征,在特征优化的基础上,探究神经网络算法在文本复杂度分级模型构建中的应用,并对模型的性能和泛化能力加以考察。围绕以下3个研究问题展开:1)表征文本复杂度的语言特征如何确定?2)训练语料的文本复杂度分级是否合理?3)基于所选语言特征和训练语料构建的复杂度分级模型的性能和泛化能力如何?本研究借助Kyle团队研发的文本处理软件,以BNC baby为参照语料库,对词汇、句法和语篇复杂度等细颗粒度指标进行提取,采用主成分分析法对指标进行降维优化,共确定17个用以构建模型的主成分特征。经专家咨询和文献参考,选择《新概念英语》作为模型的训练语料,经聚类和方差分析后,该语料的分级合理性得以验证。在确定了模型输入特征和训练语料之后,本研究采用不同分类算法分别构建模型并对比其性能,发现基于神经网络的文本复杂度分级模型性能最优,10折交叉验证的精确率、召回率和F1均值分别达到92.10%、91.11%和90.77%。同时,与基于常见传统可读性公式和其它单维度特征构建的模型相比,基于本研究特征集构建的模型具有显着优势,在各性能评估指标上均高出20至30个百分点。最后,本研究特征集和建模方法对其它国内教材数据集具有较好的分级能力,且在多个不同数据集（如大学英语测试文本、二语写作文本以及国外教育报纸）的分级预测上也有不错的表现,具有较强的通用性和泛化能力。本研究将多元语言特征与神经网络相融合,构建文本复杂度分级模型,为文本复杂度研究提供了一条新的路径。研究成果不仅对文本复杂度研究具有一定的理论意义,在应用语言学领域也具有较高的应用价值,可以为学生阅读材料的选择、教材编写和改编以及阅读课程规划和测试设计提供参考。
成浩[4]（2021）在《基于改进LSTM算法的学业预警系统研究》文中指出立德树人是高等教育的根本任务,在科学技术高速发展的今天如何利用先进的技术手段实现精准化思政教育成为现阶段的一个研究热点。对于学困生队伍（学业困难学生）的精准化帮扶是精准化思政教育的一个研究方向,而高校现有帮扶策略多以人工统计不及格科目、下达书面预警通知为主,或以简单关联算法实现对成绩的预测。本文在现有预警系统的基础上,对采用LSTM神经网络改进学业预警系统展开研究,具体工作如下:（1）针对学生行为数据种类复杂、特征提取困难的问题,提出了一种基于多维正态分布的前馈分类特征提取方法。为了降低数据缺失对模型的干扰,采用径向基函数对整理好的数据矩阵进行高维映射,在高维空间中采用前反馈多维正态分布对高维数据矩阵进行特征提取,并将通过特征矩阵提取后数据输送到不同训练网络、分类运算。实验证明,分类训练更能凸显数据特征,训练结果更优异。（2）为了更好的处理学生的长时间依赖数据,提出了基于改进LSTM神经网络的训练方法。实验用自适应激励函数的平均函数代替LSTM神经网络中的激励函数以提高LSTM神经网络的学习能力与学习速率,采用MLP神经网络与LSTM神经网络级联的方式进行数据分类预测并将输出概率融合计算从而实现提高输出准确率的效果。实验证明,改进LSTM学业预警模型具有更快的训练速度和更高的预测准确率。（3）开发了实用系统并实际投入使用。系统在实现学业预警预测功能后围绕核心算法搭建了一套系统,并根据实际使用需求设计实现了毕业概率预测、学分绩查询、班级成绩分布、班级学业预测等功能。目前该系统已正式在G大学计算机学院投入使用,反响良好。在实际实验过程中,实验收集了G大学2017-2020届四届毕业生共两万余人的第一学年必修课成绩、消费信息、图书借阅频率等数据,并将其清洗、整理形成了一个标准的数据集。经实验验证,模型预测准确率稳定在94.21%,最高能够达到98.17%,平均准确率较现有预警模型提升两个百分点,尤其在负召回率方面提升明显,在数据依赖性和结果稳定性方面也有大幅度提升。
林宇杰[5]（2021）在《基于Hawgent皓骏动态数学软件的数学实验教学模式研究 ——以“一次函数图象与性质”为例》文中研究指明《教育信息化2.0行动计划》指出“当前信息技术与学科教学深度融合不够,需要推动教学观念更新,模式的改革,要持续推动信息技术与教育深度融合,促进两个方面水平提高”。《义务教育课程标准（2011年版）》也特别强调:“把现代信息技术作为学生学习数学和解决问题的有力工具,有效地改进教与学的方式,使学生乐意并有可能投入到现实的、探索性的教学活动中去”。信息技术如何深度融合数学课堂成为热议话题。数学除了严谨的演绎推理,还需要实验的归纳推理。中小学课堂应让学生尽量经历数学实验探究,使其在“做”与“思”的过程中积累数学活动经验。随着数学实验的发展,数学实验融入课堂成为关注热点。如何借助技术,构建数学实验教学模式成为现在中小学课堂亟待解决的痛点。本研究试图构建基于Hawgent皓骏动态数学软件的数学实验教学模式,并探讨其应用策略,提升数学实验教学效率。本研究主要从理论与实践两方面展开探究。从理论研究出发,首先,通过文献搜集整理,梳理数学实验、数学实验教学模式、Hawgent皓骏动态数学软件等相关研究,并提出观点与思路。接着,以杜威从“做”中学的思维五步法与数学多元表征学习理念为理论基础,探究基于皓骏的数学实验教学模式。在宏观层面,构建数学实验教学基本流程:实验目标→实验重难点→实验预备→实验设计思路→实验过程→实验测验。在微观层面,创设数学实验教学基本环节:创设数学情境,明确实验问题→提出假设猜想,动手操作验证→归纳实验结论,拓展变式训练→构建思维导图,注重实验反思。并且,提出应用策略:（1）明确数学实验内容;（2）多元表征实验积件;（3）创设数学实验问题;（4）实验探究动静结合;（5）实验报告问题导航;（6）开展实验小组交流;（7）建构实验思维导图。从实践研究出发,采用基于皓骏的数学实验教学模式开展教学活动,通过实验前后测、问卷调查、访谈调查等研究方法,探讨模式及应用策略对学生的数学学习结果变量及过程变量的影响。实验研究表明:采用基于皓骏的数学实验教学模式开展教学,能显着改善学生的数学学习成绩,对绝大多数学生的数学理解能力、解决过程、思维水平、学习方式及情感态度产生积极正向影响。
朱亚新[6]（2021）在《高中数学新旧教材概率部分的比较研究 ——以人教A版为例》文中进行了进一步梳理2003年,教育部印发了《普通高中数学课程标准（实验）》,为过去十余年的高中数学课程改革实践提供了指导.随着新时代发展,教育部重启了高中课程标准修订工作,并于2018年颁布了《普通高中数学课程标准（2017年版）》.新课标的修订对数学教材的编写提出了新的要求,因此比较基于新旧课标编写的新旧数学教材具有重要意义.概率内容与传统数学内容如函数、几何、代数等有所不同,概率的研究对象是随机现象,为人们从不确定性的角度认识客观世界提供了重要的思维模式和解决问题的方法,概率内容在高中课程中占据重要地位.因此本文对新旧两版高中数学教材中的概率内容进行比较,以促进教师对新教材概率内容的理解与把握,达到更好地指导教学的目的.本文选取《普通高中教科书·数学（人教A版）》和《普通高中实验教科书·数学（人教A版）》为研究对象,采取文献研究法、比较研究法、内容分析法等研究方法,从课程标准、教材结构、知识体系（包括知识结构和具体知识点、内容广度与深度）、辅助知识建构的方式（包括数学探究、信息技术、数学例题）、习题、教材难度等六个方面对两版教材概率内容进行比较,得出了以下研究结论:（1）新教材继承并发挥了旧教材的章节结构特色,增强了学习引导性;（2）新教材遵循课标“突出主线,精选内容”的理念对概率课程内容进行了调整,概率知识体系更加完善;（3）新旧教材均注重概率知识的建构过程,但新教材概率部分的数学活动资源更丰富;（4）新教材更注重体现概率问题解决的途径,提供了更多的方法指导;（5）新教材更新了概率内容的背景素材和教学工具的选取,体现时代发展;（6）新教材扩大了概率部分的内容广度、深度、习题综合难度,从而加大了概率教材的整体难度.基于比较内容和以上研究结论,提出了概率内容的相关教学建议:（1）结合新课标要求,把握概率重点与难点;（2）关注新旧教材概率内容变化,帮助学生建立概率知识体系;（3）注重新教材概率教学中思想方法的渗透,促进学生素养发展;（4）倡导体验式、探究式的概率学习模式,促进学生对概率内容的理解;（5）适当丰富概率情境的创设,加强概率与现实的联系;（6）重视信息技术与概率内容的融合,提高概率教学的实效性.
王纲[7]（2021）在《高校思想政治教育评价视域下第二课堂的学生行为研究》文中研究表明在我国新时代的高等教育发展背景下和世界政治经济格局的变化中,思想政治教育承担了前所未有的任务,是坚持社会主义教育方向的重要教育领域。大学生第二课堂自上个世纪八十年代末登上高校教育舞台,经过三十多年发展,成为集思想政治教育、校园文化传承、综合素质培养、学生管理载体等多种功能为一体的教育手段。随着思想政治教育理论和学科的发展,大学生第二课堂作为思想政治教育重要途径的作用和意义日益明确,其理论基础、顶层设计、制度建设、组织保障等方面也得到进一步的发展,第二课堂以实践性、灵活性、隐蔽性、多样性等特点在人才培养中承担着思想政治教育阵地的重要角色。人的发展是长期的过程,是复杂因素的结果,教育作为一种人类活动,对其结果的评价是历史性、世界性的难题,特别是思想政治教育领域中,如何对人的思想、品格、素质等隐性特质的评价使得思想政治教育评价成为研究的重点和难点。思想政治教育评价既是面向思想政治教育本体的外在测评判断体系,也是思想政治教育理论体系的有机组成部分。对思想政治教育评价的研究主要解决评价的理论基础、指标体系和应用价值等问题。在思想政治教育评价理论和方法的长期探索中,已经形成了比较成熟的认识论和方法论,然而在当今信息和数据的时代,社会和学生对评价有了更多的述求和期待,如同人类在认识世界的过程中,每位科学家以追求和证实因果关系为毕生志愿,思想政治教育评价也必须回答这一“百年树人”的难题。马克思主义理论指出,实践是认识世界的方法,也是人的本质特征。第二课堂是思想政治教育的实践活动,也是学生认识世界、认识社会、认识自我的实践活动,要认识实践这一过程导致的结果,必须从认识实践这一过程入手。思想政治教育是解决思想内化与外化的方法和途径的科学,行为是思想外化的最直接表现,探索思想政治教育如何影响学生的行为的规律和特征,能直接回答思想政治教育的结果。“知、情、意、行”是心理学研究的四个基本领域,认知、情绪、意志最终都会通过行为进行表现,也只有行为才能真正被外界和自我感知和认识。综合以上理论基础和指导,本文在思政教育评价的视角下,进行第二课堂学生行为的研究,掌握新时期背景下第二课堂学生行为的形态、规律、影响等特征,探索行为研究用于思政教育评价及学生评价的途径与方法。对思想政治教育的评价重点是对学生思想素质的评价,对学生思想素质的评价转化为对学生第二课堂行为的评价,对第二课堂行为的评价必须依靠具有说服力的参照体系,最具有说服力的参照体系是学生的成长发展,因此,在把握学生第二课堂行为规律和特征的基础上,理论和实践论证行为与学生成长发展的关系是本文的重点。学生第二课堂行为纷繁复杂,这是在以前的思想政治教育评价研究中,人们难以涉足的原因之一。而在信息技术高度发达的今天,不但为我们提供了研究行为这一复杂现象的基础和数据,也为我们提供了思路和分析方法,符合了当今社会对论证的科学化、数据化、显性化思维方式的要求和期待,进而将思想政治教育学研究引入到教育学、社会学研究的常用思路和方法领域。当然在当今数据为王的时代中,人们对教育研究的新制度主义、绩效主义的倾向,使哲学、社会学界对以数据研究和归纳研究为方法的因果关系推导和评价体系多有批判,吸取这些批判研究的精华,注重理论论证和实验的严谨,以行为物理研究方法为基础,建立符合逻辑理论的数学模型和关系,体现思想政治教育学研究本色,从而使第二课堂行为研究成为思想政治教育评价研究的有益补充和支撑。本文第一章主要介绍在思想政治教育评价视域下,学生第二课堂行为研究的目的和意义,以及本研究的思路和创新点。第二章介绍第二课堂学生行为研究的理论基础,从理论分析上解决为什么行为研究可以作为思想政治教育成效评价的有机组成部分。第三章是在理论框架下对第二课堂学生行为的现实分析,形成适合这一特定教育活动的行为研究理论。第四章介绍建立第二课堂学生行为研究的一般规律和原则框架,讨论行为研究的一般范式。第五章以实际案例和数据为基础介绍如何运用以上原理呈现第二课堂学生行为的基本情况,并分析行为对学生成长发展的影响。第六章阐述第二课堂学生行为的思政教育评价价值,在此基础上提出思政教育评价体系的构建思路和工作机制。
朱红月[8]（2021）在《分位数多水平项目反应理论及异常反应行为研究》文中研究表明在教育和心理测量背景下,许多问题都围绕着人的潜在特质进行分析。项目反应理论（Item Response Theory,IRT）在测量题目的属性和人的潜在特质方面具有很多优势,因此有着广泛的应用。在IRT中,潜在特质通常指的是人的能力。本文主要关注两个问题,第一个问题是探究学生的特征（students’characteristics）,例如性别、智力、家庭背景等因素与学生学习成绩（能力）之间的相关性。掌握这些因素对学生能力的影响效应,有助于为教育政策的制定和实施提供理论支持,以提高学生的学业成就。另一个问题是,要对能力进行客观、准确的评估,排除影响测评结果的不良因素。在这里,我们主要关心被试在测试过程中的异常反应行为,包括在考试刚开始由于紧张造成的热身行为,或者由于时间紧迫造成的加速行为等。异常反应行为下的作答结果会影响测评的有效性,进而影响对被试能力的分析和评估,因此,将异常反应行为准确地检测出来是具有重要意义的。本文基于IRT,对上述两个问题展开了研究,具体分为以下两个部分:第一部分,许多研究在IRT的基础上,提出了多水平项目反应理论（Multilevel IRT,MLIRT）模型,分析了感兴趣的因素（解释变量）对学生平均能力的影响。然而,在能力分布是非对称的情况下,对平均能力的分析并不具有代表性。近些年,许多研究也越来越关注能力的整体分布,但是目前尚未有文献在IRT框架下研究解释变量对能力整体分布的效应。本文首次在IRT下引入了分位数回归（QR）分析,对能力与解释变量之间建立了QR模型,称之为多水平项目反应理论（Quantile MLIRT,Q-MLIRT）。Q-MLIRT同时具有IRT模型和QR模型的优良性质,既考虑了对能力测量的误差,也能够对解释变量与能力之间的关系进行更加完整的分析,并且当能力是非对称分布时,对能力中心位置的度量也更加准确。此外,QR不依赖方差齐性的假设,具有更强的稳健性。本文在贝叶斯框架下,提出了Gibbs抽样算法,对Q-MLIRT模型中的参数进行估计,考虑了所有参数在估计过程中的不确定性。接着,通过模拟研究表明,在不同的条件下,Gibbs抽样算法可以将Q-MLIRT模型的参数准确地估计出来。最后,使用Q-MLIRT模型分析了2018年国际学生评估（Program for International Student Assessment,PISA）中学生的数学成绩与学生个人以及家庭背景因素之间的关系,验证了该模型的应用价值。第二部分,许多研究旨在检测异常反应行为,通常将具有异常反应行为的被试作答反应删除,进而提高对项目参数的校准以及被试能力估计的准确性。近年来,变点分析（Change-Point Analysis,CPA）检测方法得到了研究者的关注,CPA不仅可以检测出异常反应行为,也能提供变点（异常反应行为发生的位置）的信息,因此可以有针对性的对数据进行筛选。本文在此基础上,提出了一种贝叶斯变点分析检测方法。与目前的CPA方法不同,该方法使用了被试在每道题目上的反应时间（Response Times,RTs）信息,可以提高对异常反应的检测效率。同时,该方法将变点的数量和位置作为随机变量,结合先验信息和数据信息,通过后验分布对二者进行推断。进而,根据变点的位置,可以估计出被试在测试各个阶段的作答速度。该方法的优势如下:（1）允许每个被试存在多种异常反应行为或多个变点的情况;（2）对变点位置的依赖性较小,不依赖对参数的极大似然估计（MLE）;（3）结合变点位置与作答速度的信息,能够更加准确的对异常反应行为做出判断。仿真结果表明,该方法不仅可以有效地检测出异常反应行为,也可以准确地估计出变点的数量和位置,同时虚警率（将没有变点检测为有变点的被试比例）也可以控制在一个合理范围内。最后,本文利用贝叶斯CPA方法分析了一批计算机自适应测试（Computerized Adaptive Testing,CAT）的数据,对被试的异常反应行为进行了检测,验证了所提方法的实用性。
钟昌廷[9]（2020）在《基于智能优化算法的工程结构可靠度研究》文中研究说明在结构的设计和风险分析中,需要考虑与尺寸、荷载、材料性能等有关的各种不确定性的影响,可靠性分析是考虑这些不确定性的一种非常有效的技术,其主要任务是获得结构的失效概率。在可靠性分析的各种数值方法中,一阶可靠度法（FORM）是结构可靠性界非常流行的方法。然而,在求解具有高度非线性极限状态函数的高维问题时,一阶可靠度法通常会遇到不收敛或发散的情况。这一困难限制了一阶可靠度法在工程和复杂问题中的进一步应用。针对高非线性和高维可靠性分析问题,提出了四种基于不同群智能优化算法来改善一阶可靠度法的性能,并在复杂工程结构中进行了应用。本文主要工作如下:（1）提出了一种结合樽海鞘群算法（SSA）和一阶可靠度法的可靠性分析混合方法。SSA算法受深海樽海鞘群体食物搜索行为的启发,能够在优化问题中找到全局解。在所提出的SSA-FORM方法中,利用外部惩罚函数法来处理约束条件,以方便元启发式优化策略。然后,利用具有较强全局寻优能力的SSA算法寻找全局最优可靠指标。使用了8个算例对SSA-FORM方法进行了验证,并比较了多种基于梯度和基于启发式的改进一阶可靠度法。结果表明,所提出的SSA-FORM在非线性问题上有良好的性能。（2）提出了一种结合栗翅鹰优化（HHO）的改进一阶可靠度法用于高维问题的可靠度分析。HHO是一种模仿栗翅鹰捕食行为的元启发式算法,能有效地求解高维问题的全局最优解。为了实现所提出的HHO-FORM算法,首先根据形式理论将可靠性指标表示为约束优化问题的解。然后,利用外部罚函数法对约束条件进行处理。此外,最优可靠性指标由栗翅鹰优化算法确定,该优化通过基于种群的机制和莱维飞行策略加速收敛。HHO-FORM不需要极限状态函数的导数,从而减少了高维问题的计算负担。因此,HHO-FORM的简单性大大提高了求解高维可靠性问题的效率。将HHO-FORM应用于多个高维数值问题,并将其应用于一个高维框架结构可靠度分析。并将几种FORM算法与HHO-FORM进行了比较。实验结果表明,HHO-FORM算法在所测试的高维问题上有着良好的性能。（3）提出了一种基于教学优化的改进一阶可靠度法（TLBO-FORM）。TLBO的灵感源于课堂内教师学生的学习行为,以提高学习成绩作为优化目标。TLBO-FORM算法利用一阶可靠度理论将可靠性指标表示为一个约束优化问题的解。然后,采用外部罚函数法对优化问题进行约束处理。之后,采用TLBO的教师和学习两阶段策略,通过迭代过程寻找全局最优可靠指标。另外,还发展了多个版本的混沌TLBO-FORM方法。通过19个可靠度算例对所提算法进行测试,验证了所提方法的准确性和有效性,充分说明了TLBO-FORM能够在不同类型和各维度问题上的适用性。另外,通过参数讨论,说明了TLBO-FORM比HHO-FORM有着更好适应性的原因。（4）提出了采用平衡优化算法（EO）来改进一阶可靠度法进行结构可靠度分析。EO的灵感来源于用于评估动态和平衡状态的控制体积-质量平衡模型。为了实现EO-FORM算法,将可靠性指标表示为一个约束优化问题的解,而约束则由外部罚函数法处理,然后利用EO算法搜索全局可靠性指标。通过多个数值和工程算例对所提出的EO-FORM进行了验证,结果表明EO-FORM在各类问题中具有良好的精度和效率。最后给出了四种改进FORM方法求解不同类型可靠度问题的使用建议。（5）研究了大型复杂工程结构的可靠度分析,三个工程结构分别为布洛溪大桥、测地线空间网架穹顶结构、三维岩质边坡,并测试了第二章至第五章所提的SSA-FORM、HHO-FORM、TLBO-FORM、EO-FORM方法的性能,且分别设置了不同大小的算法参数进行性能对比。在布洛溪大桥结构可靠度分析中,TLBO-FORM在算法参数较小的时候性能最佳,EO-FORM则在算法参数较大时性能最佳。在测地线空间网架穹顶结构可靠度分析中,EO-FORM和SSA-FORM表现最好。在三维岩质边坡可靠度分析中,TLBO-FORM的性能最好,EO-FORM在算法参数较大时全局收敛性较好。结果表明,本论文所提方法可用于复杂工程结构可靠度分析中。（6）研究了新型带暗支撑组合核心筒结构的可靠度分析。首先基于编号为CW3X-1的核心筒低周往复实验结果,采用Open SEES软件对组合核心筒结构进行有限元分析。然后,考虑各种因素（荷载、混凝土与钢筋材料性能）的变异性和不确定性,计算新型核心筒结构的可靠指标,评估结构安全性能,并讨论了在不同轴压比、高宽比、连梁跨高比、墙肢钢板暗支撑含钢率、加载方式等因素对可靠指标和失效概率的影响。之后,采用本文所提智能优化FORM方法,评估了随机变量对可靠指标的参数敏感性。
刘一敏[10]（2020）在《中澳高中数学教材概率与统计内容的比较研究 ——以人教版A版与澳大利亚VCE课程为例》文中认为随着2019年新教材发布,新一轮的国际教材比较研究需要更新。“概率与统计”作为处理繁杂数据的有效工具,也作为数学课程的重要组成模块,对其进行研究必要和意义。本文选取中国人教版A版教材（2019年）和澳大利亚MM3&4（2016年）教材,对“概率与统计”进行比较研究。首先,利用解释结构模型与概念图结合的方法和文本比较法,分别讨论“概率”与“统计”两部分内容的选择与编排（整体结构、知识的编排顺序和内容选取）进行教材整体上的比较,以对两国教材“概率”和“统计”有大致了解。其次,利用“课程难度模型”研究两国教材分别在“概率”与“统计”两部分的课程综合难度（课程的广度、深度、习题的难度）差异,并着重对习题（知识点数量、性质水平、情境水平）进行较为细致的对比分析。为了对澳大利亚的教材文本特色做深入比较,选择最有代表的模块——信息技术的应用（工具类型、内容环节和呈现方式、水平等级）进行深入挖掘。最后,通过比较分析,得到对中澳两国高中数学“概率与统计”领域结论以及对我国教材编写的启示和建议。通过对中澳两国数学教材进行定量和定性的分析,得到以下几个结论:内容选择与编排方面,澳大利亚教材“概率与统计”内容更多、结构更简单,中国人教版教材是螺旋上升的编排模式。在内容编排方面看,中国人教版教材是按“统计→概率→统计”进行的,澳大利亚MM3&4教材是按“概率→统计”进行的。在内容选取上看,两国的内容选取差别主要在“统计”部分,而在“概率”部分的知识点重合较多,并且澳大利亚教材知识点选取较为丰富。课程综合难度方面,澳大利亚教材的广度大于中国教材且造成差异的原因来自“概率”部分;课程深度层面上看,在“概率”部分,澳大利亚高于人教版,在“统计”部分与此相反;澳大利亚的习题数量几乎是中国的两倍,中国教材习题难度大,原因在于中国注重习题的理解和掌握,澳大利亚则注重基础知识和对例题的模仿。从习题难度的角度可看出两国对学生赋予的期望,这也说明了中国对学生知识理解的高要求。信息技术应用方面,中国的信息技术工具类型较多于澳大利亚,主要是多在计算机数学软件方面,而澳大利亚只使用CAS计算器;中国的呈现方式较为均衡,而澳大利亚教材较为单调,大部分以“融合”为主;从内容环节上看,两国差异较大,中国人教版主要以探索新知为主,而澳大利亚教材以例题为主;两国都是以问题解决为中心进行展开。最后我们分析了两国教材在概率与统计领域的信息技术应用水平等级,总体来说中国人教版信息技术运用比较均衡,但是澳大利亚的优势在于将信息技术融入教材正文,把它视为中学生测试的必要手段和必备素养,中国教材在这方面比较欠缺。基于此,提出了“概率与统计”内容在这三方面的启示:（1）内容的结构、选取与编排方面的建议:适当地调整“概率与统计”内容编排顺序;适当增加正态分布的知识内容,尤其是二项分布与正态分布的关系。（2）课程内容难度方面的建议:适当增加概率部分的习题情景广度,注重多元文化背景结合。（3）信息技术的运用方面的建议:中国教材正文中适当加入易于学生实践的现代技术内容;中国教材重“融合”少“旁白”;中国教材重视信息技术在考试评价中应用。
二、正态分布在学生学习成绩评估中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、正态分布在学生学习成绩评估中的应用（论文提纲范文）
（1）基于在线学习行为分析的成绩预测模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 在线学习行为研究现状 |
| 1.2.2 学生成绩预测研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 相关理论与技术 |
| 2.1 在线学习行为 |
| 2.2 数据挖掘算法 |
| 2.2.1 随机森林 |
| 2.2.2 LightGBM |
| 2.3 分类性能评价指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 学生在线学习行为分析与特征选择 |
| 3.1 数据集介绍 |
| 3.2 学生学习行为特征分析 |
| 3.2.1 学生基础数据分析 |
| 3.2.2 学生在线学习行为数据分析 |
| 3.3 特征选择 |
| 3.3.1 基于随机森林的重要特征选择算法 |
| 3.3.2 特征重要性分析和选择结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于LightGBM的成绩预测研究 |
| 4.1 LightGBM原理 |
| 4.2 LightGBM成绩预测模型 |
| 4.2.1 数据预处理 |
| 4.2.2 模型构建 |
| 4.2.3 模型优化 |
| 4.3 模型结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于不平衡技术的成绩预测优化 |
| 5.1 不平衡技术 |
| 5.2 基于数据层处理方法的成绩预测模型 |
| 5.2.1 Tomek Link欠采样数据改进 |
| 5.2.2 SMOTE过采样数据改进 |
| 5.2.3 SMOTETomek综合采样数据改进 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文开展的研究工作总结 |
| 6.2 存在的问题和下一步研究工作 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 致谢 |
（2）基于TBL的初中生物学概念教学研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.5.1 文献研究法 |
| 1.5.2 问卷研究法 |
| 1.5.3 教育实验研究法 |
| 1.5.4 数据分析法 |
| 2 概念界定与理论基础 |
| 2.1 生物学概念与概念教学 |
| 2.1.1 生物学概念 |
| 2.1.2 生物学概念教学 |
| 2.2 TBL教学模式 |
| 2.2.1 TBL教学模式的定义 |
| 2.2.2 TBL教学模式的特征 |
| 2.2.3 TBL教学模式操作流程 |
| 2.3 TBL教学模式指导下的概念教学环节 |
| 3 “TBL教学模式”指导下的概念教学内容梳理 |
| 3.1 《生物体的结构层次》概念梳理 |
| 3.2 “TBL教学模式”的初中生物学教学设计 |
| 3.2.1 “细胞的结构与功能”的教学设计 |
| 3.2.2 “细胞的分裂与生长”的教学设计 |
| 3.2.3 “细胞分化形成组织”的教学设计 |
| 3.2.4 “多细胞生物体”的教学设计 |
| 4 TBL教学模式的概念教学实践研究 |
| 4.1 实验假设 |
| 4.2 实验设计 |
| 4.3 实验过程 |
| 4.3.1 实验前测 |
| 4.3.2 实验实施 |
| 4.3.3 实验后测 |
| 4.4 实验结果 |
| 5 结论 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 在校期间的科研成果 |
（3）基于神经网络的EFL教材文本复杂度分级模型的构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 致谢 |
| 缩略语 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究缘起 |
| 1.1.1 教材研究的重要性 |
| 1.1.2 阅读文本复杂度研究的重要性 |
| 1.1.3 文本复杂度自动分级研究的重要性 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 论文结构 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 核心概念梳理 |
| 2.1.1 教材 |
| 2.1.2 文本复杂度 |
| 2.2 文本复杂度实证研究 |
| 2.2.1 基于语料库的文本复杂度研究 |
| 2.2.2 文本复杂度自动分级研究 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 研究方法 |
| 3.1 研究问题 |
| 3.2 研究语料 |
| 3.3 研究步骤 |
| 3.4 研究工具和方法 |
| 3.4.1 文本复杂度特征提取 |
| 3.4.2 多元统计方法 |
| 3.4.3 机器学习及模型验证方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 文本复杂度各维度特征的确定 |
| 4.0 参照语料库的选取 |
| 4.1 词汇复杂度指标——TAALES主成分 |
| 4.1.1 词汇频率和分布 |
| 4.1.2 学术书面语特征 |
| 4.1.3 三元词互信息 |
| 4.1.4 两元词频率和分布 |
| 4.1.5 动词特定性 |
| 4.2 句法复杂度指标——TAASSC主成分 |
| 4.2.1 名词短语扩展 |
| 4.2.2 所有格 |
| 4.2.3 VAC频率和嵌入式小句 |
| 4.2.4 小句从属情况 |
| 4.2.5 VAC中构式对主动词的关联强度 |
| 4.2.6 VAC中主动词对构式的关联强度和构式频率 |
| 4.2.7 名词主语并列 |
| 4.2.8 限定词 |
| 4.3 语篇复杂度指标—TAACO主成分 |
| 4.3.1 相邻2句词汇重叠 |
| 4.3.2 相邻3句和段落间重叠 |
| 4.3.3 深度衔接 |
| 4.3.4 并列附加连接 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 训练语料分级合理性验证 |
| 5.1 训练语料的选取依据 |
| 5.1.1 使用时间长、业界口碑好 |
| 5.1.2 由浅入深、循序渐进 |
| 5.2 训练语料文本复杂度单元聚类 |
| 5.3 《新概念英语》文本复杂度册级对比 |
| 5.3.1 册级间词汇复杂度对比 |
| 5.3.2 册级间句法复杂度对比 |
| 5.3.3 册级间语篇复杂度对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 文本复杂度分级模型的构建和评估 |
| 6.1 模型构建及其评估方法 |
| 6.1.1 建模方法 |
| 6.1.2 模型评估方法和指标 |
| 6.2 不同方法建模性能比较 |
| 6.3 各类特征建模比较 |
| 6.3.1 传统可读性公式 |
| 6.3.2 本研究特征集 |
| 6.4 模型对不同数据集的泛化能力 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论 |
| 7.1 主要发现 |
| 7.2 主要贡献及启示 |
| 7.3 局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（4）基于改进LSTM算法的学业预警系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 课题研究的背景和意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.2.1 国外研究情况 |
| §1.2.2 国内研究情况 |
| §1.3 课题主要解决的问题 |
| §1.4 论文的主要内容和结构安排 |
| 第二章 理论基础 |
| §2.1 引言 |
| §2.2 SVM支持向量机算法 |
| §2.3 常用关联算法 |
| §2.3.1 Apriori算法 |
| §2.3.2 决策树 |
| §2.4 BP神经网络 |
| §2.5 LSTM神经网络 |
| §2.6 小结 |
| 第三章 基于多维正态分布的前馈特征提取分类方法 |
| §3.1 引言 |
| §3.2 数据采集与整理 |
| §3.2.1 学生成绩信息采集 |
| §3.2.2 学生行为信息采集 |
| §3.2.3 学生其他信息采集 |
| §3.2.4 源数据模型 |
| §3.3 基于RBF核映射的缺失数据处理 |
| §3.4 前馈多维正态分布特征提取分类 |
| §3.4.1 二维正态分布 |
| §3.4.2 多维正态分布 |
| §3.4.3 前反馈参数调整与归一化 |
| §3.5 小结 |
| 第四章 基于改进LSTM神经网络的训练方法 |
| §4.1 引言 |
| §4.2 算法选型与预警等级划分 |
| §4.2.1 算法选型 |
| §4.2.2 预警等级划分 |
| §4.3 LSTM预警模型构建 |
| 4.3.1 改进LSTM网络模型 |
| 4.3.2 带RProp的 MLP网络模型 |
| §4.4.3 网络参数配置 |
| §4.4 小结 |
| 第五章 软件设计和结果分析 |
| §5.1 引言 |
| §5.2 界面设计 |
| §5.3 结果分析 |
| §5.4 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| §6.1 总结 |
| §6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间主要研究成果 |
（5）基于Hawgent皓骏动态数学软件的数学实验教学模式研究 ——以“一次函数图象与性质”为例（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 一、研究背景与问题 |
| (一)研究背景 |
| (二)研究问题 |
| 二、研究目的与意义 |
| (一)研究目的 |
| (二)研究意义 |
| 三、研究思路与方法 |
| (一)研究思路 |
| (二)研究方法 |
| 第2章 相关研究概述 |
| 一、数学实验发展概述 |
| (一)国外数学实验的发展现状 |
| (二)国内数学实验的发展现状 |
| (三)研究概述简评 |
| 二、数学实验相关研究概述 |
| (一)数学实验文献计量分析 |
| (二)数学实验文献主题分析 |
| (三)研究概述简评 |
| 三、Hawgent皓骏动态数学软件的研究现状 |
| (一)Hawgent皓骏动态数学软件相关研究概述 |
| (二)Hawgent皓骏操作界面与特色功能 |
| (三)研究概述简评 |
| 第3章 基于皓骏(Hawgent)的数学实验教学模式的研究 |
| 一、数学实验教学模式建构的理论基础 |
| (一)杜威的“从做中学”教学理论 |
| (二)数学多元表征学习理念 |
| 二、基于皓骏(Hawgent)的数学实验教学模式 |
| (一)基于皓骏的数学实验教学模式的构建 |
| (二)数学实验教学模式的宏观流程 |
| (三)数学实验教学模式的基本环节 |
| 三、基于皓骏(Hawgent)的数学实验教学模式应用策略及案例 |
| (一)明确数学实验内容 |
| (二)多元表征实验积件 |
| (三)创设数学实验问题 |
| (四)实验探究动静结合 |
| (五)实验报告问题导航 |
| (六)开展实验小组交流 |
| (七)建构实验思维导图 |
| 第4章 基于皓骏(Hawgent)的数学实验教学模式的实证研究 |
| 一、实验方案设计 |
| (一)实验假设 |
| (二)实验对象 |
| (三)实验变量 |
| (四)实验方式 |
| (五)实验材料 |
| 二、实验结果与数据分析 |
| (一)前测成绩结果与分析 |
| (二)后测成绩结果与分析 |
| 三、问卷调查结果分析 |
| 四、个别访谈情况分析 |
| 五、结论 |
| 第5章 基于皓骏(Hawgent)的数学实验教学模式的课例研究 |
| 一、《正比例函数图象及性质》教学设计及实录对比评析 |
| (一)《正比例函数图象及性质》教学设计对比 |
| (二)教学实录对比及评析 |
| 二、《一次函数图象及性质》教学设计及实录对比评析 |
| (一)《一次函数图象及性质》教学设计对比 |
| (二)教学实录对比及评析 |
| 三、课后反思品评 |
| (一)自我反思 |
| (二)专家点评 |
| 第6章 研究结论、反思与展望 |
| 一、研究结论 |
| 二、研究反思 |
| 三、研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 《正比例函数图象及性质》学生实验报告单 |
| 附录2 《一次函数图象及性质》学生实验报告单 |
| 附录3 一次函数的图象（第1课时）（正比例函数图象及性质）后测卷 |
| 附录4 一次函数的图象（第2课时）（一次函数图象及性质）后测卷 |
| 附录5 基于皓骏的数学实验教学模式——以“一次函数图象与性质”为例调查问卷 |
| 附录6 访谈提纲 |
| 硕士学习期间发表的论文目录 |
| 致谢 |
（6）高中数学新旧教材概率部分的比较研究 ——以人教A版为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究问题 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究思路 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 研究综述 |
| 2.1.1 数学教材的比较研究 |
| 2.1.2 概率课程内容的比较研究 |
| 2.1.3 数学教材难度研究 |
| 2.1.4 研究综述小结 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 最近发展区理论 |
| 2.2.2 建构主义学习理论 |
| 3 研究设计 |
| 3.1 研究对象 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.3 研究框架 |
| 3.4 研究工具 |
| 4 新旧高中数学教材概率内容比较研究 |
| 4.1 课程标准的比较 |
| 4.1.1 课程理念的比较 |
| 4.1.2 课程目标的比较 |
| 4.1.3 概率课程内容的比较 |
| 4.2 概率教材结构的比较 |
| 4.2.1 章节编排及分布比较 |
| 4.2.2 章节结构特点的比较 |
| 4.3 概率知识体系的比较 |
| 4.3.1 知识结构比较 |
| 4.3.2 部分知识点比较 |
| 4.3.3 内容广度比较 |
| 4.3.4 内容深度比较 |
| 4.4 辅助概率知识建构方式的比较 |
| 4.4.1 数学探究比较 |
| 4.4.2 信息技术比较 |
| 4.4.3 数学例题比较 |
| 4.5 概率习题的比较 |
| 4.5.1 习题数量比较 |
| 4.5.2 习题的呈现方式比较 |
| 4.5.3 习题综合难度比较 |
| 4.6 概率教材难度的比较 |
| 4.6.1 概率教材难度比较研究的前期准备工作 |
| 4.6.2 概率教材难度比较结果及分析 |
| 5 研究结论与建议 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 教学建议 |
| 5.3 教学案例研究与设计 |
| 5.3.1 案例选取说明 |
| 5.3.2 案例研究依据和过程 |
| 5.3.3 案例设计 |
| 6 研究不足与展望 |
| 6.1 论文不足 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（7）高校思想政治教育评价视域下第二课堂的学生行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出及研究意义 |
| 1.1.1 问题缘起 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 研究现状综述 |
| 1.2.1 研究成果概览 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国外研究现状 |
| 1.2.4 国内外研究现状评价 |
| 1.2.5 国内外研究发展态势 |
| 1.3 概念的厘清 |
| 1.3.1 高校第二课堂 |
| 1.3.2 高校第二课堂学生行为 |
| 1.3.3 思想政治教育评价 |
| 1.4 论文的研究思路与研究框架 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 1.5 论文的研究方法与创新点 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 创新点 |
| 第二章 第二课堂学生行为研究的理论建构 |
| 2.1 第二课堂学生行为研究的理论基点 |
| 2.1.1 马克思主义认识论下的行为本质 |
| 2.1.2 马克思主义人学思想中的行为意义 |
| 2.1.3 思想政治教育学原理下行为与思想关系 |
| 2.1.4 新时代思想政治教育理论的行为理论 |
| 2.2 第二课堂学生行为研究的理论支点 |
| 2.2.1 心理学关于行为研究的理论支撑 |
| 2.2.2 教育学关于第二课堂的核心理论 |
| 2.3 第二课堂学生行为研究的理论切入点 |
| 2.3.1 思想政治教育的评价理论 |
| 2.3.2 新时代第二课堂建设的政策及其思想 |
| 2.3.3 网络与信息数字技术的相关理论 |
| 2.3.4 定性定量的教育研究相关理论 |
| 第三章 第二课堂学生行为的现实分析 |
| 3.1 第二课堂学生行为的产生与发展 |
| 3.1.1 行为产生发展机制 |
| 3.1.2 影响行为的因素 |
| 3.1.3 行为影响的因素 |
| 3.2 第二课堂学生行为的现实形态 |
| 3.2.1 第二课堂学生行为的发展 |
| 3.2.2 第二课堂学生行为现实形态的原因 |
| 3.3 第二课堂学生行为的评价 |
| 3.3.1 第二课堂学生行为评价的现状 |
| 3.3.2 第二课堂评价现状的原因 |
| 第四章 大学生第二课堂行为研究方法论 |
| 4.1 研究的理论框架 |
| 4.1.1 量化研究的优势与局限 |
| 4.1.2 行为的统计物理研究 |
| 4.1.3 因果关系的误区 |
| 4.2 第二课堂学生行为描述数据类型与属性概念 |
| 4.2.1 第二课堂学生行为过程描述数据 |
| 4.2.2 学生成长发展数据类型与属性概念 |
| 4.3 行为研究设计 |
| 4.3.1 第二课堂的课程设计 |
| 4.3.2 学生行为的数据记录采集 |
| 4.3.3 学生行为数据的求证与评价 |
| 4.4 团中央“第二课堂成绩单”制度的借鉴与对比 |
| 第五章 大学生第二课堂行为研究实践案例 |
| 5.1 案例数据概况 |
| 5.1.1 行为数据的基本情况 |
| 5.1.2 学业成绩基本情况 |
| 5.1.3 毕业去向 |
| 5.1.4 职业发展状态 |
| 5.1.5 学生综合素质测评数据 |
| 5.2 案例数据的数据挖掘分析 |
| 5.2.1 行为状况统计学分析 |
| 5.2.2 行为与学生发展的关系分析 |
| 5.2.3 基于机器学习技术的数据研究 |
| 第六章 第二课堂学生行为的思想政治教育评价应用 |
| 6.1 第二课堂学生行为的思想政治教育评价价值 |
| 6.1.1 第二课堂学生行为状况的观测价值 |
| 6.1.2 第二课堂学生行为状况的判断价值 |
| 6.1.3 第二课堂学生行为状况的预测价值 |
| 6.2 基于第二课堂行为的思想政治教育评价指导思想 |
| 6.2.1 树立“大思政”格局的理念 |
| 6.2.2 巩固增强获得感的内容创新理念 |
| 6.2.3 强化信息技术同步的形式创新理念 |
| 6.3 基于第二课堂行为的思想政治教育评价的原则 |
| 6.3.1 精准教育原则 |
| 6.3.2 数据研究原则 |
| 6.3.3 评价反馈原则 |
| 6.3.4 行为评价思想的反思 |
| 6.4 基于第二课堂学生行为的思想政治教育评价机制 |
| 6.4.1 第二课堂组织工作机制 |
| 6.4.2 第二课堂过程管理机制 |
| 6.4.3 第二课堂评价导向机制 |
| 6.4.4 第二课堂支持保障机制 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（8）分位数多水平项目反应理论及异常反应行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 第一部分 分位数多水平项目反应理论 |
| 第一章 引言 |
| 第二章 模型的建立与估计 |
| 2.1 分位数多水平项目反应理论模型 |
| 2.2 贝叶斯分析 |
| 2.3 模拟研究 |
| 第三章 实例分析和总结 |
| 3.1 实例分析 |
| 3.2 总结 |
| 第二部分 异常反应行为研究 |
| 第四章 引言 |
| 第五章 变点分析方法和反应时间模型 |
| 5.1 变点分析方法 |
| 5.2 反应时间模型 |
| 第六章 方法的提出 |
| 6.1 异常反应行为对MLIRT和 Q-MLIRT模型参数估计的影响 |
| 6.2 贝叶斯变点分析方法 |
| 6.3 模拟研究 |
| 第七章 实例分析和总结 |
| 7.1 实例分析 |
| 7.2 总结 |
| 总结与讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间公开发表及投稿论文情况 |
（9）基于智能优化算法的工程结构可靠度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 结构可靠度方法发展现状 |
| 1.2.1 近似可靠度计算方法 |
| 1.2.2 抽样方法 |
| 1.2.3 矩方法 |
| 1.2.4 代理模型方法 |
| 1.3 智能优化算法的研究现状 |
| 1.3.1 智能优化算法的简介 |
| 1.3.2 智能优化算法在结构工程中的研究进展 |
| 1.3.3 智能优化算法在结构可靠度分析中的研究进展 |
| 1.4 研究过程中存在的问题 |
| 1.5 本文研究的主要工作 |
| 第2章 基于樽海鞘群算法的结构可靠度分析 |
| 2.1 结构可靠度分析的基本概念 |
| 2.2 结构可靠度分析基本方法 |
| 2.2.1 蒙特卡洛模拟法 |
| 2.2.2 一次二阶矩方法 |
| 2.2.3 响应面法 |
| 2.3 基于梯度优化算法的验算点法 |
| 2.4 智能优化算法基本理论 |
| 2.4.1 粒子群算法 |
| 2.4.2 混沌粒子群算法 |
| 2.5 基于樽海鞘群智能优化算法的一阶可靠度方法 |
| 2.5.1 可靠指标法 |
| 2.5.2 惩罚函数法 |
| 2.5.3 樽海鞘群算法 |
| 2.5.4 执行步骤 |
| 2.6 算例 |
| 2.6.1 低维可靠度问题 |
| 2.6.2 高维可靠度问题 |
| 2.6.3 工程结构可靠度问题 |
| 2.7 小结 |
| 第3章 基于哈里斯鹰优化算法的高维结构可靠度分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 元启发式算法介绍 |
| 3.2.1 粒子群算法 |
| 3.2.2 灰狼优化算法 |
| 3.2.3 樽海鞘群算法 |
| 3.2.4 蜻蜓算法 |
| 3.3 基于哈里斯鹰优化的一阶可靠度分析方法 |
| 3.3.1 基本FORM理论 |
| 3.3.2 哈里斯鹰优化算法 |
| 3.3.3 约束处理技术 |
| 3.3.4 算法执行步骤 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 基于教学优化算法的结构可靠度分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于教学优化的FORM方法 |
| 4.2.1 可靠指标法 |
| 4.2.2 教学优化算法 |
| 4.2.3 约束处理技术 |
| 4.2.4 执行步骤 |
| 4.3 混沌TLBO-FORM方法 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 参数讨论 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 基于平衡优化算法的结构可靠度分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 平衡优化算法介绍 |
| 5.3 算法执行步骤 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 大跨结构和边坡结构可靠度案例分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 布洛溪大桥的结构可靠度分析 |
| 6.3 空间网架穹顶结构可靠度分析 |
| 6.4 三维岩质边坡可靠度分析 |
| 6.4.1 三维岩质边坡稳定性评价的确定性模型 |
| 6.4.2 边坡结构可靠度分析模型 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 带钢板暗支撑组合核心筒结构可靠度分析 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 试验概况 |
| 7.3 有限元分析模型 |
| 7.4 核心筒结构可靠度参数分析 |
| 7.4.1 轴压比 |
| 7.4.2 高宽比 |
| 7.4.3 连梁跨高比 |
| 7.4.4 暗支撑含钢率 |
| 7.4.5 加载方式 |
| 7.5 随机变量的敏感性分析 |
| 7.6 小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 核心筒随机变量敏感性分析计算结果 |
| 附录 B 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 致谢 |
（10）中澳高中数学教材概率与统计内容的比较研究 ——以人教版A版与澳大利亚VCE课程为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景 |
| 第二节 研究意义 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 教材比较研究 |
| 一、国际研究进展 |
| 二、国内研究现状 |
| 三、教材比较研究类型 |
| 四、概率与统计教材分析 |
| 第二节 研究工具的综述 |
| 一、教材知识结构研究工具 |
| 二、课程难度模型研究工具 |
| 三、教材研究文献综述小结 |
| 第三节 澳大利亚VCE课程 |
| 一、课程体系 |
| 二、课程组合 |
| 三、评价方式 |
| 四、考试方式 |
| 五、澳大利亚VCE课程的小结 |
| 第三章 研究设计 |
| 第一节 研究对象 |
| 第二节 研究问题 |
| 第三节 研究方法和研究框架 |
| 第四节 研究工具 |
| 一、基于ISM的概念图制作流程 |
| 二、基于郭玉峰改进的课程难度模型 |
| 三、信息技术运用比较的分析框架和指标体系 |
| 第四章 中澳教材概率与统计的知识结构与编排顺序比较 |
| 第一节 概率与统计内容的整体结构比较 |
| 第二节 概率与统计内容编排顺序比较 |
| 一、概率部分的比较 |
| 二、统计部分的比较 |
| 第三节 概率与统计内容知识选取的比较 |
| 一、概率部分的比较 |
| 二、统计部分的比较 |
| 第四节 小结 |
| 第五章 中澳教材概率与统计的内容难度比较 |
| 第一节 课程广度G的量化 |
| 第二节 课程深度S的量化 |
| 第三节 习题难度水平X的量化 |
| 一、习题难度操作性定义 |
| 二、概率与统计内容习题综合难度的比较 |
| 第四节 概率与统计课程难度量化结果 |
| 第六章 中澳教材概率与统计的信息技术运用比较 |
| 第一节 信息技术运用比较的分析框架和技术路线 |
| 一、中澳信息技术运用比较的分析思路 |
| 二、中澳信息技术运用比较的分析框架和指标体系 |
| 三、中澳信息技术运用水平的等级划分 |
| 第二节 研究结果与讨论 |
| 一、工具类型 |
| 二、呈现方式和内容环节 |
| 三、应用形式 |
| 四、水平等级 |
| 第七章 结论与建议 |
| 第一节 “概率与统计”内容的结论 |
| 一、内容的结构、选取与编排方面 |
| 二、课程内容综合难度方面 |
| 三、信息技术的运用方面 |
| 第二节 “概率与统计”内容的建议与启示 |
| 一、内容的结构、选取与编排方面的建议 |
| 二、课程内容难度方面的建议 |
| 三、信息技术的运用方面的建议 |
| 第三节 研究的不足和展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
四、正态分布在学生学习成绩评估中的应用（论文参考文献）
- [1]基于在线学习行为分析的成绩预测模型研究[D]. 黎龙珍. 贵州财经大学, 2021(12)
- [2]基于TBL的初中生物学概念教学研究[D]. 陈慧一. 四川师范大学, 2021(12)
- [3]基于神经网络的EFL教材文本复杂度分级模型的构建[D]. 唐美华. 北京外国语大学, 2021(09)
- [4]基于改进LSTM算法的学业预警系统研究[D]. 成浩. 桂林电子科技大学, 2021(02)
- [5]基于Hawgent皓骏动态数学软件的数学实验教学模式研究 ——以“一次函数图象与性质”为例[D]. 林宇杰. 广西师范大学, 2021(09)
- [6]高中数学新旧教材概率部分的比较研究 ——以人教A版为例[D]. 朱亚新. 河北师范大学, 2021(09)
- [7]高校思想政治教育评价视域下第二课堂的学生行为研究[D]. 王纲. 电子科技大学, 2021(01)
- [8]分位数多水平项目反应理论及异常反应行为研究[D]. 朱红月. 东北师范大学, 2021(09)
- [9]基于智能优化算法的工程结构可靠度研究[D]. 钟昌廷. 湖南大学, 2020(02)
- [10]中澳高中数学教材概率与统计内容的比较研究 ——以人教版A版与澳大利亚VCE课程为例[D]. 刘一敏. 中央民族大学, 2020(01)