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[期刊] 教育研究
[作者]
胡仲勋 沈红
区分和识别本科生的群体类型是改进高等学校学生评价,提升教与学质量和成效的重要手段和突破口。运用全国本科生能力测评数据,以批判性思维能力增值、学业成绩和学习满意度为内容建构学习成果概念框架,通过聚类分析得到六种本科生类型,依其学习成果特征分别命名为敏思弱学型、均衡发展型、乐学拙思型、发展不足型、苦学课业型和后进自足型。不同类型本科生的学习成果结构呈现多重异质特征,学习投入结构与学习成果结构存在对应互动关系,但不同群体存在差异;各类型本科生在男女、城乡、不同院校层次和不同学科之间的分布具有显著差异,呈现峰谷交叠态势;本科生学习差异与社会差异存在共振现象。可见,本科生学习成果群体分化客观存在,科学甄别本科生类型是改进学生评价、提升教育成效的前提。针对不同类型本科生的学习成果和学习投入差异,高等学校和教师应树立立体多维学生观,提供差异化的学习支持和教育干预;教师教学应遵循因材施教和有教无类,走向因类指导;学生要动态把握自身的学习类特征,学会自我赋权。
[期刊] 高等教育研究
[作者]
赵蕾 常桐善
调查研究结果显示,中美研究型大学工程专业学生在时间分配、反思性学习、团队合作性学习、课堂参与性学习等学习行为方面与科学专业、人文社科专业学生之间虽然存在统计学意义上的显著差异,但并没有实质性的区别。中美工程专业学生尚未形成体现学科属性、独特的学习行为特征。因此,继续探讨工程专业学生的学习行为特征非常必要。同时,高校应为工程专业学生创造更多的学习参与和实习机会;重视学生的个性化学习和团队合作能力培养;改进课程教学模式,培养学生挑战自我和权威的信心和习惯。
关键词：
工程教育 本科生学习参与 学习行为
[期刊] 中国高教研究
[作者]
李琳琳
使用2019年《中国本科教与学调查(CCTL)》课题的调查数据探究本科生课外学习时间的特征和影响因素。发现我国大学生课外学习时间相对较少,与课堂学习时间的比例较低。女生显著多于男生,高年级学生显著高于低年级。学业表现更好的大学生,课外学习时间更长。课外学习时间与自报告的能力提升(包括通识能力和专业能力)呈显著正相关。母亲受教育年限、从课外学习中获益、读硕意愿、批判的知识观对课外学习时间有显著的正影响。上课时间、学困生、专业平均排名、表层学习策略对课外学习时间有显著负影响。建议大学和教师加强对学生学习观念的引导、减少时间干预、增强环境支持。
关键词：
时间分配 学业成就 学习投入 自主学习
[期刊] 教育研究
[作者]
吕林海 张红霞
使用ＳＥＲＵ问卷对全球１２所研究型大学进行比较发现，中国大学生的学习参与呈现如下特点：在课堂讨论上较为保守，师生互动明显不足，在学业学习习惯的遵守上表现较好，课堂学习时间投入较多，课外学习时间投入较少，批判性思维和推理的参与明显较弱。聚类分析表明，中国、韩国和南非的大学生在学习参与方面的特征接近，欧洲和美洲的大学则构成另一群体，反映文化对于学习行为的深层次影响，且上述两类大学在观念性学习参与行为上具有较明显的差异。
[期刊] 海洋渔业
[作者]
刘达博 牛东红 姜志勇 李家乐
运用多变量形态度量学分析方法,对我国沿海庄河、汉沽、海阳、盐城、崇明、宁波、漳州7个地理群体缢蛏的12个形态性状进行了形态差异研究。聚类分析和主成分分析结果表明,汉沽群体和海阳群体首先与庄河群体聚类,之后依次与崇明群体和盐城群体聚类,最后与宁波和漳州群体聚为一支。主成分分析构建了3个主成分,其贡献率:主成分1为36.28%,主成分2为22.23%,主成分3为12.72%,累积贡献率为71.23%。判别分析结果表明,7群体间形态差异显著(P<0.01)。建立7群体缢蛏的判别函数,其判别准确率P1为66.67%~86.67%,P2为68.96%~100%。7群体的综合判别率为77.93%。
关键词：
缢蛏 地理群体 形态差异 判别分析
[期刊] 中国农业科学
[作者]
马奕颜 郭波莉 魏益民 赵海燕 魏帅
【目的】分析不同地域来源猕猴桃有机成分组成特征及含量差异,各有机成分指标对猕猴桃产地来源的判别效果,探讨有机成分指纹分析技术对猕猴桃产地鉴别的可行性。【方法】检测来自陕西周至和眉县、四川沐川、湖南永顺3个主产区93份猕猴桃样品的VC、VE、可溶性固形物、总酸及总糖含量,分别对数据进行方差分析(ANOVA)、多重比较分析和判别分析。【结果】不同产地猕猴桃的有机成分指纹信息有显著差异。陕西周至和眉县猕猴桃的VC含量最高,VE、可溶性固形物及总糖含量最低;四川沐川样品的VE、可溶性固形物及总糖含量最高,总酸含量最低;湖南永顺样品的总酸含量最高,VC含量最低。利用VC、VE、可溶性固形物、总酸及总糖含...
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
丁志国 张洋 丁钰洋
通过选取中国Ａ股市场上市公司２００３年１月至２０１５年６月的季度和半年度数据，基于个体固定效应面板数据模型，实证检验委托代理成本随着公司上市时间的变化是否存在一般性变化规律。实证结果表明，委托代理成本随着公司上市时间的变化呈现出显著的＂Ｍ＂形时变特征，且不同的数据样本频率以及是否加入相应的控制变量对上述结果并没有产生影响，因此中国上市公司委托代理成本存在具有内生性特征的时变规律。理论猜想认为：硬性上市条件约束、上市亢奋和针对窃取利益与维护职位的权衡会使企业的委托代理成本在上市后产生持续波动的内生性时变特征。
关键词：
上市公司 委托代理成本 时间效应 内生性
[期刊] 中国高教研究
[作者]
吴凡
近年来,"学习成果"的概念已在国际高等教育理论研究及高等教育质量评估领域中被广泛应用。研究采用问卷调查法,通过学生自我报告这种间接方式对我国"985工程"高校本科生学习成果进行评估。研究结果基本肯定了"985工程"高校在促进学生发展上的积极作用,但仍存在各个目标模块发展不均衡,大学本科教育对目标的强调程度与学生实际提升程度之间差距较大,对学生表达能力、批判性思维和科研学习能力的重视程度和培养力度严重不足等问题。
[期刊] 学位与研究生教育
[作者]
徐国兴
对美国研究生和本科生资助体系进行了比较，指出与本科生相比，美国研究生资助具有资助力度大、资助主体多元化、资助方式多样化等特征，认为研究生教育与本科生教育的内在性质不同是上述差异产生的客观基础。
关键词：
美国 研究生 本科生 资助体系 比较
[期刊] 科技管理研究
[作者]
陈佳琪 赵筱媛
基于高层次科技人才胜任力冰山模型,从论文、专利、重点实验室、著名企业、著名奖项和高影响力学术荣誉6个维度构建高层次科技人才群体判别指标,并以基因组学领域为研究实例,识别基因组学领域的全球高层次科技人才群体。通过对该群体进行国别、机构、代表性学者分析发现,全球约60%的高层次科技人才分布在美国,主要聚集在布洛德研究所、哈佛大学、麻省理工学院和加州大学等科研机构,并培养了Emmanuelle Charpentier、JenniferA. Doudna和Eileen Furlong等杰出学者。
关键词：
高层次科技人才 基因组学 胜任力理论
[期刊] 水产学报
[作者]
高银雪 常亚青 庞震国 白雪秋 姬南京
通过主成因判别分析法(discriminant analysis of principal component,DAPC)建立仿刺参个体水平地理亚群体来源的判别模型。实验运用了20个微卫星引物,对俄罗斯海参崴(RS)和中国大连两个亚群(CN1、CN2)3个仿刺参地理群体进行了产物扩增和标记分型,获得3个地理群体分子标记表型数据。开创性地运用主成因分析和判别分析法建立判别模型,以研究不同群体仿刺参个体水平上遗传背景及其群体来源。结果显示,运用20对微卫星引物在仿刺参不同地理群体中稳定扩增的136个等位基因位点数据建立的判别模型可以准确判别刺参个体的群体来源。用75%的原有数据集建立模型,剩余的2...
[期刊] 高等教育研究
[作者]
张青根 唐焕丽
基于2016-2019年"全国本科生能力追踪调查"数据,利用倾向得分匹配法探讨不同类型批判性思维课程学习对本科生批判性思维能力增值的影响,结果发现:批判性思维课程学习能显著提升本科生批判性思维能力增值;不同类型批判性思维课程学习对本科生批判性思维能力增值的提升作用存在差异,由大到小依次为综合式课程、融合式课程、独立式课程,但仅前两类课程学习的提升作用显著。
关键词：
批判性思维 能力增值 课程学习 本科生
[期刊] 高等教育研究
[作者]
陆根书 胡文静 闫妮
运用2012年对西安交通大学本科生学习经历的调查数据,对大学生学习经历的具体内容进行建构,结果发现:大学生的学术参与水平较高;智慧能力发展状态较好,对自身的教育经历比较满意;感知的课堂学习环境和校园氛围较好;大学生学习经历的三个构成维度之间存在显著的联系。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
曹子龙 黄杜若
近年来,人工智能方法快速发展,在许多工程问题中,逐渐引入具有良好预测能力和泛化能力的机器学习算法.该文考虑采用XGBoost人工智能方法,对工程场地实测和人工模拟地震波的时频规律特征进行深入探索,旨在解决地震波研究目前存在的资料缺乏与认识匮乏两大问题.采用的XGBoost算法优势在于人工智能方法的高性能计算能够完成传统计算方法难以实现的对大量数据的分析,从而发掘、重现地震波的时域和频域特征.在对实测和SIMQKE人工地震波的判别研究中,发现本算法对于二者的判别准确率能达到91%,进一步研究发现人工地震波与实测波差别主要体现在时频域特征的相关性上.该文有助于进一步认识地震波的时频特征,同时也对人工地震波模拟方法的发展具有重要意义.
[期刊] 管理世界
[作者]
赵晶 张洋 尹浩明
本文基于中国2005年1月至2014年9月的月度数据对国债市场利率期限结构的动态特征进行了拟合与预测,并以均方误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)指标作为依据对拟合与预测的效果进行了判别。实证结果表明,NS模型同时适用于中国国债利率期限结构动态特征的拟合与预测,而SV模型仅仅适用于利率期限结构动态特征的拟合。因此,NS模型能够更好地实证判别中国国债利率期限结构的动态特征。
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