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基于追踪研究的大学生成绩预测
摘要 为了提高学生成绩，许多大学使用机器学习来分析和评估他们的数据，从而提高大学的教育质量。为了从追踪研究数据集中获得新的见解，即大学成绩与学生在商业和行业工作能力之间的相关性，作者将使用人工神经网络 (ANN) 开发一个基于追踪研究数据集预测学生成绩的模型。为了获得与标签相对应的属性，将使用 Phi 系数相关来选择具有高相关性的属性作为特征选择。作者还使用合成少数过采样技术 (SMOTE) 执行过采样方法，因为这个数据集是不平衡的，并使用 K 折交叉验证评估模型。根据 K 折交叉验证，结果表明 K = 3 的评估分数标准差较低，是分割数据集的最佳 K 候选者。所有分数评估（准确度、精确度、召回率和 F-1 分数）的平均标准差为 0.038。将 SMOTE 应用于不平衡数据集（数据分为 65 个训练数据和 35 个测试数据）后，准确率值从 0.77 提高到 0.87，提高了 10%。关键词：人工神经网络、不平衡数据集、K 折交叉验证、学生表现、追踪研究。引言
泰国大学生健康素养差异
© 作者 2025。开放存取本文采用知识共享署名 4.0 国际许可，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否做了更改。本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可中，除非资料的致谢中另有说明。如果资料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
大学生采用增强现实技术
近年来，增强现实 (AR) 在教育领域越来越受到重视。由于其易于使用以及学生可以轻松获得技术设备，其重要性得到了提升。本研究的对象是塞维利亚大学教育学院教育学专业的学生。研究目的是了解学生在与生成的 AR 对象交互过程中的技术接受程度、学生的表现以及性别是否影响他们获取知识的方式。为此，我们使用了三种数据收集工具：用于分析学生在交互后的表现的多项选择测试、Davis (1989) 创建的技术接受模型 (TAM) 诊断工具，以及让学生可以评估通过创建的 AR 对象丰富课堂笔记的“临时”工具。这项研究使我们拓宽了戴维斯的 TAM 的科学知识，了解到 AR 对象可以用于大学教学，并且知道学生的性别不会影响学习。
大学生中药物滥用的流行率...
巴基斯坦教育机构的吸毒现象日益严重。学校、学院和大学的学生越来越沉迷于阿片类药物，不仅危及他们自己的未来，也危及他们周围人的生命，包括家人和朋友。尽管吸毒和滥用药物对儿童的身心健康造成相当大的危害，但政府和教育机构都没有采取有意义的行动。确定巴基斯坦大学内吸毒的流行率。该研究还将尝试向政府和相关部门提供可行的想法和可操作的建议，以帮助减少大学生的吸毒。进行了一项定量描述性研究，以确定伊斯兰堡联邦特许大学学生吸毒的流行率。共要求 546 名就读于选定机构的学生完成一份专门开发的问卷。记录并使用李克特量表检查受访者的感知。使用 SPSS 21 版输入、制表、汇总和分析数据。共收到目标大学学生的 490 份问卷。调查结果显示，教育机构内吸毒的流行率很高，学生正以惊人的速度沉迷于这一祸害。从研究结果中得出结论，机构内吸毒的流行率很高，男孩和女孩同样参与这一祸害，大学管理部门和有关政府当局应采取具体措施从根源上消除这一祸害。
大学生奖励相关的大脑激活
简介：了解年轻人如何处理奖励可以为我们的行为、教育追求、职业选择和社会关系提供有价值的见解。然而，不同的大脑区域处理不同类型的奖励。这项研究旨在使用功能性磁共振成像（fMRI）评估大脑对不同奖励线索的激活情况。材料和方法：招募了马来西亚理科大学健康科学学院的 20 名健康右利手参与者（10 名男性），平均年龄为 24±1 岁。参与者在使用 3 特斯拉 fMRI 扫描仪进行扫描的同时执行四个线索类别（现金、孝顺、证书和中性）的 2-back 任务。统计分析基于固定效应分析（FFX），阈值为体素级 p FWE <0.05。结果：在现金提示条件下，双侧纹状体、左侧下、中、上额回（SFG）和左侧下顶小叶（IPL）的激活程度最高；而“子孙”线索只激活了内侧 SFG。对于现金 > 子孙，顶上小叶双侧激活，而“子孙” > 现金激活了右侧中央后回。对于现金 > 证书和现金 > 中性线索，激活主要在右侧壳核中。结论：本研究结果强调了执行和决策大脑区域以及奖励相关区域在处理奖励相关刺激中的作用。马来西亚医学与健康科学杂志 (2024) 20(SUPP8): 18-29。doi:10.47836/mjmhs20.s8.3
大学生对于宫颈癌和HPV疫苗了解多少？
摘要。– 目的：宫颈癌是女性最常见的癌症之一。感染高危人乳头瘤病毒 (HPV) 基因型是导致大多数宫颈癌病例的原因。本研究旨在评估本科医学和非医学学生对宫颈癌和 HPV 疫苗的了解程度。材料和方法：对沙特国王大学医学院和商业与艺术学院本科课程最后两年的 172 名学生进行了横断面问卷调查。结果：非医学和医学队列中分别有 31 名和 83 名学生（分别为 36% 和 96.5%）回答宫颈癌是可以预防的（p < 0.001）。此外，两组对宫颈癌病因的反应存在显著差异（p<0.001）。45名医学生正确回答男孩和女孩都应该接种疫苗（52.3%），而只有19名（22.1%）非医学生给出了这样的答案。此外，52名医学生（60.5%）表示愿意接种疫苗，而只有23名（26.7%）非医学生愿意接种疫苗。医学生最常见的主要知识来源是医学课程（96.5%），而非医学生则是社交媒体（66.28%）。疫苗的可用性是阻碍医学生接种疫苗的最常见障碍，而非医学生的首要障碍是信息不足。结论：医学生对宫颈癌和疫苗接种的了解比非医学生更准确。我们预计公众的知识水平会更低。我们建议在学校、大学和社区教育计划中加入有关疫苗的必要信息。
大学生体能测试人工智能系统
目前的健康管理产品大多应用于医疗机构，普遍对学生人群关注不够。基于此，本文设计了一款面向学生、功能齐全的自主健康管理系统。本文根据慢性病人群的主要社会特征以及慢性病个人健康管理的实际需求，提出了一种基于多维数据模型的个人健康管理系统。深度分析和挖掘各类健康数据对于健康管理的价值，并依据国家相关健康数据标准构建多维模型数据仓库，打造智能健康预警与疾病风险评估的标准数据平台。本文研究设计了一种基于计划-执行-检查-行动（PDCA）循环管理模式的闭环个人健康管理方法，从健康数据采集与记录、健康评估、健康规划、跟踪与执行四个方面进行了详细的功能设计。本文对健康数据采集、处理及存储技术进行了研究，采用了HDFS数据存储技术、html、css、Java Script、java等软件开发技术，结合j Query、UEditor、Date Range Picker等插件以及短信邮件生成接口、无线蓝牙传输接口等。设计并开发了本系统网页及移动应用平台。采用关系型数据库作为系统数据库，设计了雪花型多维数据模型。最后对本系统的功能和性能进行了测试，完成了基础版本的开发和试运行。
大学生强制免疫接种要求
• 过去 10 年内接种过 Td（破伤风和白喉）疫苗加强剂 • 如果出生于 1956 年 12 月 31 日以后，则接种两剂 MMR 疫苗（麻疹、腮腺炎、风疹） • 对于出生于 1956 年 12 月 31 日或之前的学生，接种一剂 MMR • 三剂乙肝疫苗 • 水痘疫苗（13 岁之前接种 1 剂，13 岁之后接种 2 剂）或显示免疫的血液测试。附上实验室结果。 • 如果无法获得疫苗接种记录，也可以提供通过血液测试验证的对麻疹、腮腺炎和风疹免疫的证明。必须附上实验室结果。所有信息均为必填项。未能提供任何信息将会延迟您注册课程的能力。记录应提交至 CCRI Health Services, 400 East Ave, Warwick, RI 02886 或传真至 401-825-1077。初级保健提供者必须填写并签署表格。学生姓名 CCRI ID 姓氏 名字 MI（或 SSN）*必填* 出生日期 全日制 兼职 校园 MM/DD/YY 学习计划 日期 电子邮件 电话号码
测量大学生对COVID-19疫苗接种
Take Vaccine Withdraw Race (Control=White) Asian American or Pacific Islander 0.067 0.033 -0.062 (0.038) (0.034) (0.034) Black or African American -0.157*** -0.005 -0.097* (0.038) (0.034) (0.034) Latinx or Hispanic -0.068 0.061 -0.053（0.047）（0.042）（0.042）性别（对照=男人）女性-0.150 *** -0.078* 0.056*（0.028）（0.024）（0.024）（0.025）（0.025）非二进制/未披露/未披露0.220 0.220 0.163 -0.281*（0.119）（0.119）（0.119）（0.119）（0.119）（0.119）（0.10 3） -0.054*0.091 ***（0.029）（0.026）（0.026）第一代0.197 *** 0.139 *** 0.029 *** 0.029（0.026）（0.026）（0.026）（0.026（0.026）残疾学生-0.0.0.055 -0.055 -0.048 0.323 *** 0.031） 0.070* -0.000 (0.030) (0.027) (0.027) Instruction Mode (Control=Online) Hybrid -0.011 -0.025 0.031 (0.028) (0.025) (0.025) In-person 0.081 -0.058 -0.057 (0.056) (0.049) (0.050) Student level (Control=four-year) Two-year students -0.007 -0.061* 0.023（0.034）（0.030）（0.030）研究生-0.020 0.059* -0.018
为什么大学生应该获得COVID-19疫苗
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