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基于大脑的学习方法和学生成绩
推荐引用 推荐引用 Stang, K. (2022)。基于大脑的学习方法和学生成就 [硕士论文，伯特利大学]。Spark 存储库。https://spark.bethel.edu/etd/898
如何计算您的平均成绩（GPA）
如果您已经完成了不同的大学或课程之间的合并学位或转学，或者获得了先前学习的学分（包括在国外或交流学期），则必须在相关的三年全职等效期内记录所有此类入学率。从最近完成的研究（或今年将要完成的学位）开始，您将需要确定其他大学或课程获得了多少学分 - 请参阅Gemsass平均计算文档，以获取更多详细信息。在您的主要学位和任何先前获得的学分完成的研究中，GPA将使用最新的3 fte研究。这需要按时间顺序分为最终，最终1和最终2 GPA年。
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
远程教育对 K-12 学生成绩的影响
摘要 过去十年，K-12 教育界的远程学习项目呈现爆炸式增长，远程学习项目是指学生和教师在空间和/或时间上分开的学习体验。虽然自 20 世纪 30 年代以来，中小学生就一直使用电子远程学习系统进行学习，但在线远程学习学校的发展还是一个相对较新的现象。在线虚拟学校可能非常适合满足利益相关者对学校选择、高中改革和 21 世纪技能劳动力准备的需求。在线学习学生数量的增长以及在线学习作为解决教育挑战的重要意义，增加了更深入地研究影响虚拟学校环境中学生学习的因素的必要性。这项荟萃分析是对 1999 年至 2004 年间研究的 14 个通过网络提供的 K-12 远程教育课程的 116 个效应大小的统计回顾。分析表明，与传统教学相比，远程教育对学生学业成绩的衡量标准具有相同的影响。所有结果的研究加权平均效应大小为 -0.028，95% 置信区间为 0.060 至 -0.116，表明参加在线课程的学生和在面对面课堂上授课的学生在成绩上没有显著差异。没有发现与显著正面或负面影响相关的因素。测试的因素包括学术内容领域、学生的年级、远程学习计划的作用、教师的作用、计划的长度、学校类型、远程学习体验的频率、教学节奏、教学时间、教师的准备和远程教育经验以及学生的环境。
利用人工智能提高运动成绩
本专题旨在为研究人员和从业人员提供一个机会，展示机器学习和人工智能在体育领域的最新进展。体育技术相对较新的扩展使得收集的数据量以及测量和记录的属性范围和种类激增。这场数据海啸既带来了负担，也带来了机会来回答教练和运动员面临的一些至关重要的问题。我如何才能更有效地训练，如何才能更有竞争力，如何才能避免受伤？在许多情况下，传统统计技术的适用性已经耗尽，机器学习方法已被应用、调整和开发，以分析体育数据。1995 年，Lapham 和 Bartlett 认为人工智能 (AI) 具有支持和改善体育决策、加快分析过程以腾出专家时间和资源的潜力。从那时起，人们就提倡使用机器学习 (ML) 来构建此类决策支持系统 (Robertson, 2020)。ML 可以应用于体育运动，带来许多好处，包括：自动或半自动收集数据、将数据（预）处理为有意义的信息、了解哪些信息对健康和表现很重要，最后，帮助教练和运动员做出复杂的决定。精英教练和运动员经常利用他们的经验、知识和直觉来做出成功的决定。然而，一些关键的决策非常困难，因为要考虑的因素数量及其相互作用太复杂。如果有合适的数据，机器学习方法可用于创建支持复杂决策的模型。本研究主题中的许多文章代表了现有 ML 方法的适应性和新 ML 方法的开发，这些方法解决了体育运动中实际且重要的问题并带来了许多上述好处。在改进数据收集和处理方面，Hosp 等人。创建了一个深度学习工具来自动对足球守门员的感知表现专业水平进行分类，而 van Dijk 等人。描述了他们在惯性测量单元数据处理方面的进步如何产生有关轮椅运动中身体位置的更准确信息。此外，Schmid 等人。Anzer 和 Bauer创建了一个工具来自动识别美式足球中基于战术模式的球员轨迹，并使用这些自动注释来创建防守方案和表现的模拟。制定评估个人和团队表现的新措施是本研究主题中大多数研究的重点。
远程教育对 K-12 学生成绩的影响
摘要 过去十年，K-12 教育界见证了远程学习项目的爆炸式增长。远程学习项目是指学生和教师在空间和/或时间上分开的学习体验。虽然自 20 世纪 30 年代以来，中小学生就一直使用电子远程学习系统进行学习，但在线远程学习学校的发展却是一个相对较新的现象。在线虚拟学校可能非常适合满足利益相关者对学校选择、高中改革和 21 世纪技能劳动力准备的需求。在线学习学生数量的增长以及在线学习作为解决教育挑战的重要意义，增加了更深入研究影响虚拟学校环境中学生学习的因素的必要性。这项荟萃分析是对 1999 年至 2004 年间研究的 14 个网络 K-12 远程教育项目的 116 个效应量的统计回顾。分析表明，与传统教学相比，远程教育对学生学业成绩的衡量标准具有相同的影响。所有结果的研究加权平均效应量为 -0.028，95% 置信区间为 0.060 至 -0.116，表明参加在线课程的学生和在面对面课堂上授课的学生在成绩上没有显著差异。未发现任何与显著正面或负面影响相关的因素。测试的因素包括学术内容领域、学生的年级、远程学习课程的作用、教师的作用、课程长度、学校类型、远程学习体验的频率、教学节奏、教学时间、教师的准备和远程教育经验以及学生的环境。
远程教育对 K-12 学生成绩的影响
摘要 过去十年，K-12 教育界见证了远程学习项目的爆炸式增长。远程学习项目是指学生和教师在空间和/或时间上分开的学习体验。虽然自 20 世纪 30 年代以来，中小学生就一直使用电子远程学习系统进行学习，但在线远程学习学校的发展却是一个相对较新的现象。在线虚拟学校可能非常适合满足利益相关者对学校选择、高中改革和 21 世纪技能劳动力准备的需求。在线学习学生数量的增长以及在线学习作为解决教育挑战的重要意义，增加了更深入研究影响虚拟学校环境中学生学习的因素的必要性。这项荟萃分析是对 1999 年至 2004 年间研究的 14 个网络 K-12 远程教育项目的 116 个效应量的统计回顾。分析表明，与传统教学相比，远程教育对学生学业成绩的衡量标准具有相同的影响。所有结果的研究加权平均效应量为 -0.028，95% 置信区间为 0.060 至 -0.116，表明参加在线课程的学生和在面对面课堂上授课的学生在成绩上没有显著差异。未发现任何与显著正面或负面影响相关的因素。测试的因素包括学术内容领域、学生的年级、远程学习课程的作用、教师的作用、课程长度、学校类型、远程学习体验的频率、教学节奏、教学时间、教师的准备和远程教育经验以及学生的环境。
利用人工智能提高运动成绩
本专题的目的是为研究人员和从业人员提供一个机会，展示机器学习和人工智能在体育领域的最新进展。体育技术在最近几年的扩展使得收集的数据量以及测量和记录的属性范围和种类激增。这种海量的数据既带来了负担，也带来了机会来回答教练和运动员面临的一些至关重要的问题。我如何才能更有效地训练，如何才能更有竞争力，如何才能避免受伤？在许多情况下，传统统计技术的适用性已被耗尽，机器学习方法已被应用、调整和开发来分析体育数据。1995 年，Lapham 和 Bartlett 描述了人工智能 (AI) 具有支持和改善体育决策的潜力，并加快了分析过程，为专家腾出了时间和资源。从那时起，人们就提倡使用机器学习 (ML) 来构建这样的决策支持系统 (Robertson, 2020)。机器学习可以应用于体育运动，带来诸多好处，包括：自动或半自动收集数据、将数据（预）处理为有意义的信息、了解哪些信息对健康和表现很重要，以及最终帮助教练和运动员做出复杂的决策。精英教练和运动员经常利用他们的经验、知识和直觉做出成功的决定。然而，一些关键的决定非常困难，因为要考虑的因素数量及其相互作用太复杂。如果有合适的数据，机器学习方法可用于创建支持复杂决策的模型。本研究主题中的许多文章代表了对现有机器学习方法的调整和新机器学习方法的开发，这些方法解决了体育运动中实际且重要的问题并带来了许多上述好处。在改进数据收集和处理方面，Hosp 等人创建了一个深度学习工具来自动对足球守门员的感知表现专业水平进行分类，而 van Dijk 等人则创建了一个深度学习工具来自动对足球守门员的感知表现专业水平进行分类。描述了他们在惯性测量单元数据处理方面的进步如何产生有关轮椅运动中身体位置的更准确信息。此外，Schmid 等人创建了一个工具来自动识别美式足球中基于战术模式的球员轨迹，并使用这些自动注释来创建防守方案和表现的模拟。开发新的措施来评估个人和团队表现是本研究主题中大多数研究的重点。Anzer 和 Bauer
利用人工智能预测马拉松成绩
尽管研究使用机器学习算法来预测体育活动中的表现，但据我们所知，没有一项研究在马拉松跑步项目中使用和验证两种人工智能技术：人工神经网络 (ANN) 和 k 最近邻 (KNN)，并比较预测表现的准确度或精确度。通过 820 名运动员（年龄 21 岁，同年跑过 10 公里和一场跑得较慢的马拉松等）的数据集，对 2019 年法国 10 公里公路和马拉松赛事的官方排名进行了审查。对于 KNN 和 ANN，使用相同的输入（10 公里比赛时间、身体质量指数、年龄和性别）来解决线性回归问题以估计马拉松比赛时间。两种方法的实际马拉松表现和预测表现之间没有差异（p > 0,05）。所有预测成绩与实际成绩均具有显著相关性，相关系数非常高（r > 0.90；p < 0.001）。KNN 优于 ANN，平均绝对误差为 2.4 vs 5.6%。该研究证实了两种算法的有效性，KNN 在预测马拉松成绩方面的准确性更高。因此，这些人工智能方法的预测可用于训练计划和比赛。
老学员成绩提升指南。......
很难激励自己开始一项任务（有时完成一项任务需要巨大的精神毅力，而我们的大脑只会说“不”。我们甚至可能会发现自己说“我需要给我的医生发信息，告诉我我的药物。所以我需要打开我的笔记本电脑。（发呆 5 分钟）...叹息...我真的应该给我的医生发信息...（发呆 30 分钟）...哦，是的，我需要给我的医生发信息...（再滚动 3 个小时）...好吧，让我这样做...（登录电脑，饿了）...我需要吃东西....（离开电脑，做点零食）...四个月后.........我真的需要给我的医生发信息，告诉我我的药物....呃....我为什么不这样做呢！！！！！！）