XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System学习成绩
营养对学习成绩的影响
摘要。本文对现有证据进行了全面的审查，以了解营养对学生学习表现的影响。已经对营养和认知功能之间的关系进行了广泛的研究，发现饮食质量显着影响了学术成就的各个方面，包括认知能力，集中度，记忆和整体学习成绩。此外，营养缺陷与认知发展和学术成果受损有关。本文研究了最佳大脑功能所必需的关键营养素，并探讨饮食模式如何影响学习成绩。此外，它讨论了基于学校的营养计划以及干预措施在改善学生的营养状况和教育成果方面的作用。了解营养与学习成绩之间的复杂联系对于教育工作者，决策者和医疗保健专业人员至关重要，以制定有效的策略来促进学生的福祉和学业成绩。
咖啡因的消费和学习成绩：十字架
咖啡因的消费量由于对中枢神经系统（CNS）的刺激作用而增加，尽管过量食用时可能会产生副作用和风险。在年轻人，尤其是大学生中，咖啡因的摄入量通常与提高学习成绩的努力有关。这项研究旨在确定咖啡因消费对马来西亚大学生的学术表现的影响。采用了横截面设计，涉及通过便利抽样选择的220名受访者。结果表明，平均累积点平均累计级（CGPA）的学生首选咖啡作为主要咖啡因饮料，每周不到五次。它还发现性别与学年与学术表现之间的重要关系。但是，咖啡因摄入量与学习成绩之间没有显着关联。此外，这项研究表明，影响学术成就的唯一变量是性别和部分/学期。这些发现突出了提高学生对过度咖啡因消费潜在风险的认识的重要性。
学校辅导干预与学生学习成绩之间的关系...
药物滥用仍然是一个重大的全球公共卫生问题，它具有认知和生理现象造成的社会经济后果，以及一系列行为、身体、严重的社会和情感问题。在世界范围内，青少年和年轻人最容易受到药物滥用的影响。青少年和年轻人吸毒的诱因包括性别、年龄、家庭结构和关系、贫困以及药物的可获得性和可负担性。这个问题在发达国家和发展中国家都很常见，包括尼日利亚。这项研究旨在评估学校干预计划与 10-24 岁非裔美国年轻人吸毒之间的关联。该研究的理论框架基于健康信念模型。该研究利用 2014 年全国药物使用和健康调查的二次数据集进行分析。因变量是药物滥用，而自变量是指导干预。卡方分析显示，参与学校干预计划与 10-24 岁非裔美国年轻人吸毒之间存在显著关联。
探索教师反馈对学习成绩的影响：定量分析，重点是及时
摘要：研究的背景是在此部分中设置的。随之而来的是目标和研究问题。假设，以提高以下部分的研究标准。为了提高学生的学习成绩，必须了解及时的评分或反馈生成系统的重要性。每个学生都在学术界的个人步伐，并通过积极或乐观的反馈来鼓励他们，可以提高他们的信心水平。建立老师的清晰可实现的期望可以帮助学生在考试或项目后获得更好的反馈。手稿通过本研究的主要定量方法重点关注数据收集。在此过程中，已经设定了10个基于主题的问题和3个人群问题，以收集55名参与者的信息。通过SPSS软件在本节中分析了通过调查收集的信息。使用SPSS工具的使用有助于分析统计信息，从而提高了发现的清晰度。这项研究的发现有助于有效地解决研究问题。回归分析有助于证明假设并提高有关研究主题的知识。这项研究的目的是了解教师反馈对学生学习成绩的影响。因此，已经做出了一种准确的有条理选择，有助于收集相关信息。关键字：教师反馈，学习模式，学术改善，学术压力。
评估模型中的算法偏见，以预测菲律宾学生的学习成绩
摘要算法偏见是教育环境中机器学习模型中的主要问题。但是，它尚未在亚洲学习环境中进行彻底研究，并且只有有限的工作才考虑了基于区域（亚国家）背景的算法偏见。作为解决这一差距的一步，本文研究了菲律宾一所大型大学的5,986名学生的人口，并根据学生的区域背景调查了算法偏见。大学在广泛领域的在线课程中使用了画布学习管理系统（LMS）。在三个学期的典范上，我们收集了4870万个学生在画布中活动的日志记录。我们使用这些日志来训练从LMS活动中预测学生成绩的二进制分类模型。表现最佳的模型达到0.75，加权F1得分为0.79。随后，我们根据学生区域检查了偏见的数据。使用三个指标进行评估：AUC，加权F1得分和MADD在所有人口组中均显示出一致的结果。因此，在年级预测中对特定学生群体没有观察到不公平。
评估模型中的算法偏见，以预测菲律宾学生的学习成绩
摘要算法偏见是教育环境中机器学习模型中的主要问题。但是，它尚未在亚洲学习环境中进行彻底研究，并且只有有限的工作才考虑了基于区域（亚国家）背景的算法偏见。作为解决这一差距的一步，本文研究了菲律宾一所大型大学的5,986名学生的人口，并根据学生的区域背景调查了算法偏见。大学在广泛领域的在线课程中使用了画布学习管理系统（LMS）。在三个学期的典范上，我们收集了4870万个学生在画布中活动的日志记录。我们使用这些日志来训练从LMS活动中预测学生成绩的二进制分类模型。表现最佳的模型达到0.75，加权F1得分为0.79。随后，我们根据学生区域检查了偏见的数据。使用三个指标进行评估：AUC，加权F1得分和MADD在所有人口组中均显示出一致的结果。因此，在年级预测中对特定学生群体没有观察到不公平。
评估模型中的算法偏见，以预测菲律宾学生的学习成绩
摘要算法偏见是教育环境中机器学习模型中的主要问题。但是，它尚未在亚洲学习环境中进行彻底研究，并且只有有限的工作才考虑了基于区域（亚国家）背景的算法偏见。作为解决这一差距的一步，本文研究了菲律宾一所大型大学的5,986名学生的人口，并根据学生的区域背景调查了算法偏见。大学在广泛领域的在线课程中使用了画布学习管理系统（LMS）。在三个学期的典范上，我们收集了4870万个学生在画布中活动的日志记录。我们使用这些日志来训练从LMS活动中预测学生成绩的二进制分类模型。表现最佳的模型达到0.75，加权F1得分为0.79。随后，我们根据学生区域检查了偏见的数据。使用三个指标进行评估：AUC，加权F1得分和MADD在所有人口组中均显示出一致的结果。因此，在年级预测中对特定学生群体没有观察到不公平。
应用PjBL结合基于大脑的STEAM方法提高学生的学习成绩
摘要：本研究旨在确定学生学习成果（包括学习成果和科学过程技能）的差异。本研究在一所女子特殊学校进行，并设置了两个实验班，即实验班 1 和实验班 2。实验班 1 是采用基于大脑的 STEAM 方法的 PjBL 班级，而实验班 2 是采用不基于大脑的 STEAM 方法的 PjBL 班级。本研究是一项准实验研究，采用非等效前测-后测对照组设计。使用的数据分析技术是 T 检验。本研究中采用的基于大脑的学习活动包括听音乐、喝水、做大脑健身操、做填字游戏以及根据学生大脑的优势进行分组。结果表明，实验班 1 学生学习成果的 N-Gain 分数平均值为 80,72。实验班 2 学生的学习成果为 73,12。在科学过程技能方面，实验一班学生的平均N-Gain得分为72.50，而实验二班学生的平均N-Gain得分为60.88。结论是实验一班学生的学习成绩高于实验二班学生。关键词：基于脑的学习，学习成果，PjBL，科学过程技能，STEAM
社会负责的学习成绩预测如何？从感知到的AI公平概念中的见解。
建议的引用：凯勒（Keller），伯特（Birte）； Lünich，Marco； Marcinkowski，Frank（2022）：社会负责的学习成绩预测如何？从一个感知的AI公平概念中洞悉。在费尔南多·阿尔玛拉兹·马纳德斯（Fernando Almaraz-Menéndez），亚历山大·马兹·马卡多（Alexander Maz-Machado），卡门·洛佩兹（CarmenLópez-Esteban），克里斯蒂娜·阿尔玛拉兹·洛佩斯（Cristina almaraz-lópez）（eds。）：高等教育机构中AI的战略，政策，实践和治理：IGI全球（高等教育和专业发展的进步），pp。126-155。doi：10.4018/978-1-7998-9247-2.CH006。
建设更具韧性的美国经济
疫情造成的混乱还导致学生学习成绩大幅下降。来自 40 多个州的 160 万名小学生的评估数据显示，与疫情前相比，2021 年春季，学生的数学成绩平均落后 5 个月，阅读成绩平均落后 4 个月。黑人占多数的学校和家庭平均收入较低的学校的学生学习成绩下降幅度更大（Dorn 等人，2021 年）。该研究估计，如果任其发展，这种学习成绩下降可能导致每名学生的终生收入减少 49,000 至 61,000 美元。弥补这些学习成绩下降，防止其成为永久性损失是当务之急，但这并不容易。