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高中论述类文本促进学生思维能力提升的教学策略研究

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高中论述类文本促进学生思维能力提升的教学策略研究

作者：孙怡帆天水师范学院

学位级别：硕士

随着社会的进步,语文教学愈发重视学生的思维能力提升问题。在教育部颁发的《普通高中语文课程标准(2017年版)》中所指出的四大语文核心素养中,“思维发展与提升”占据一席之地。由此可见当今社会愈发看重有关学生们思维发展与提升的相... 详细信息

随着社会的进步,语文教学愈发重视学生的思维能力提升问题。在教育部颁发的《普通高中语文课程标准(2017年版)》中所指出的四大语文核心素养中,“思维发展与提升”占据一席之地。由此可见当今社会愈发看重有关学生们思维发展与提升的相关内容。从促进学生思维的发展与提升的角度来看,论述类文本的学习无疑是很重要的一个环节,作为在高中语文课本中占据较大比例的论述类文本,因其具有议论性和思辨性的内涵,可以作为培养高中学生思维发展与提升的宝贵资源。但是,从目前的论述类文本教学现状来看,高中学生的思维培养尚未得到重视,这使得学生思维能力的发展与提升不够明显,因此采取行之有效的实施建议对于现阶段的高中论述类文本的研究来说有一定的必要性。通过问卷调查法和访谈法发现,目前论述类文本促进学生思维能力提升的问题主要集中在学生基础能力不足,理解难度高,训练时间少,教学方法不恰当这四个方面。针对这四个问题,从逻辑性思维,批判性思维,创新性思维的培养出发提出以下教学策略:通过文本解读培养学生的概括学习能力,建立系统的思维能力训练方法,通过文本创新培养学生对论述类文本的学习兴趣,积极引导学生提升课堂参与度。

关键词：论述类文本教学策略思维发展与提升

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基本公共服务绩效评价指标体系的构建

统计与决策 2016年第5期32卷 43-45页

作者：孙怡帆杜子芳邢景丽中国人民大学统计学院北京100872

文章建立以"投入、均衡、便捷、满意度"为四个一级指标的评价指标框架,并结合基本公共教育的特点,设计出基本公共教育服务的绩效评价指标。对我国30个省级行政区域2006—2014年的基本公共教育服务状况进行综合评价,并对其与经济发展水... 详细信息

文章建立以"投入、均衡、便捷、满意度"为四个一级指标的评价指标框架,并结合基本公共教育的特点,设计出基本公共教育服务的绩效评价指标。对我国30个省级行政区域2006—2014年的基本公共教育服务状况进行综合评价,并对其与经济发展水平之间的关系进行了探讨。应用系统聚类方法对30个省份进行组别的划分。

关键词：基本公共服务绩效评价基本公共教育组合评价模型

Phase Transitions in q-States Signal Reconstruction

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Communications in Theoretical Physics 2012年第6期57卷 1095-1100页

作者：孙怡帆 LMIB and School of Mathematics and Systems Science Beihang University

Compressed sensing is a new signM acquisition method that acquires signal in a compressed form and then recovers the signal by the use of computational tools and techniques. This means fewer measurements of signal are needed and thus it will save huge amount of time and storage space. We, in this paper, consider the compressed sensing of sparse integer-valued signal （referred as ＂q-states signal＂ throughout the paper）. In order to accelerate the speed of reconstruction, we adopt the sparse rather than dense measurement matrices. Using methods and tools developed in statistical physics, we locate the reconstruction limit for Lo-reconstruction method and propose a belief propagation- based algorithm that can deal with instance with large size and its typical reconstruction performance are also analyzed.

关键词： compressed sensing q-states signal reconstruction limit cavity method

中文顶级教育类期刊的论文偏好模式与期刊影响力——来自2015年18家教育类中文核心期刊论文的证据

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中国高教研究 2016年第4期 30-38页

作者：潘昆峰孙怡帆何章立中国人民大学教育学院讲师北京100872 中国人民大学统计学院讲师北京100872

影响因子是评价学术期刊影响力的重要指标。期刊影响因子大小与其刊载文章的质量密切相关。对2015年18家教育类中文期刊不同类型期刊的研究发现:综合类期刊与纯高教类期刊在论文研究范式和研究领域的偏好上存在明显差异。对刊文合作网... 详细信息

影响因子是评价学术期刊影响力的重要指标。期刊影响因子大小与其刊载文章的质量密切相关。对2015年18家教育类中文期刊不同类型期刊的研究发现:综合类期刊与纯高教类期刊在论文研究范式和研究领域的偏好上存在明显差异。对刊文合作网络的研究发现:学科合作结构模式主要分为"星型模式""团簇模式"和"多分支模式"三种,影响因子最高的6种期刊大多倾向于教育学科为核心的"星型模式";地域合作模式呈现出单中心模式、多中心模式、无中心模式三种模式。对期刊影响因子关联因素的研究发现:论文的显性特征,如作者的院校层级、作者职称和论文所受的基金资助状况与期刊影响因子呈显著正向关联。实证研究范式的发文比例与期刊影响因子显著正相关。论文的合作性特征对期刊影响因子的影响作用不明显。本研究的结论对理解我国高等教育研究领域内期刊影响力差异的来源,改善论文与期刊的双边匹配质量有着积极意义。

关键词：高等教育偏好模式影响因子合作网络

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北京教育基本公共服务水平测评

调研世界 2016年第1期 54-58页

作者：杜子芳雷小乔孙怡帆中国人民大学统计学院国务院反垄断委员会专家组

本文基于北京2009-2013年各区县标杆小学的师资数据,分析北京各区县标杆小学各项师资指标及总体的达标情况,并评价了北京各区县间和区县内部各学校间的师资水平差异。研究发现由于北京各标杆学校教职工超编问题比较严重,使各项师资指标... 详细信息

本文基于北京2009-2013年各区县标杆小学的师资数据,分析北京各区县标杆小学各项师资指标及总体的达标情况,并评价了北京各区县间和区县内部各学校间的师资水平差异。研究发现由于北京各标杆学校教职工超编问题比较严重,使各项师资指标及总体达标率较低;北京各区县之间小学教育师资水平确实存在显著差异,且此差异在过去几年中并未缩小,说明北京各区县小学间师资水平不均衡现象在过去几年中并未明显改善。

关键词：公共教育师资水平因子分析非参数检验

基于变系数模型的高维数据异同性识别方法研究

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统计研究 2021年第5期38卷 136-146页

作者：孙怡帆王彩晶罗梓烨中国人民大学统计学院

随着信息技术的发展,高维数据日益丰富。现实中,很多高维数据由多个主体各异的数据集融合而成。如何准确识别出高维数据集间的异同性成为大数据分析的目标之一。本文提出了变系数模型下的高维数据整合分析方法。该方法可以同时对多个数... 详细信息

随着信息技术的发展,高维数据日益丰富。现实中,很多高维数据由多个主体各异的数据集融合而成。如何准确识别出高维数据集间的异同性成为大数据分析的目标之一。本文提出了变系数模型下的高维数据整合分析方法。该方法可以同时对多个数据集进行变量选择和系数估计,并且能够自动识别出变量系数在数据集间的异同性。模拟结果表明本文方法在异同性识别、变量选择、系数估计和预测等方面明显优于对比方法。在肺癌致病基因识别的应用研究中,本文方法能够识别出具有生物解释的致病基因并发现了两种亚型之间的异同性。

关键词：高维数据异同性变系数模型整合分析

基于混合成对惩罚的多个数据集效应异质性分析

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统计研究 2024年第9期41卷 150-160页

作者：孙怡帆姚一枝于雪中国人民大学应用统计科学研究中心、统计学院、未来区块链与隐私计算高精尖创新中心中国人民大学应用统计科学研究中心、统计学院

大数据通常是由主体或来源各异的多个数据集融合而成,因此同一个自变量对因变量的影响在不同数据集间可能存在差异,即效应异质性。从数据中挖掘出潜在的效应异质性已成为大数据分析的重要目标之一。基于融合惩罚和成对惩罚的整合分析方... 详细信息

大数据通常是由主体或来源各异的多个数据集融合而成,因此同一个自变量对因变量的影响在不同数据集间可能存在差异,即效应异质性。从数据中挖掘出潜在的效应异质性已成为大数据分析的重要目标之一。基于融合惩罚和成对惩罚的整合分析方法是目前较为主流的两类效应异质性分析方法,但前者高度依赖模型系数的排序,而后者则计算量较大。为此,本文提出基于混合成对惩罚的新型整合分析方法。相比基于融合惩罚的整合分析方法,新方法对模型系数排序的敏感度大大降低。相比基于成对惩罚的整合分析方法,新方法减少了大量的冗余惩罚项,在降低计算量的同时提高了结果准确性。大量的模拟实验和黑色素瘤的致病基因识别应用研究均展示了新方法在识别效应异质性方面的优势。

关键词：大数据效应异质性混合成对惩罚整合分析

高维大数据基因网络中的社区发现——以NC方法为例

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统计研究 2019年第3期36卷 124-128页

作者：孙怡帆吴梦云史兴杰中国人民大学统计学院上海财经大学统计与管理学院南京财经大学经济学院统计系

从大量基因中识别出致病基因是大数据下十分重要的高维统计问题。基因间网络结构的存在使得对于致病基因的识别从单个基因识别扩展到基因模块识别。从基因网络中挖掘出基因模块就是所谓的社区发现(或节点聚类)问题。绝大多数社区发现方... 详细信息

从大量基因中识别出致病基因是大数据下十分重要的高维统计问题。基因间网络结构的存在使得对于致病基因的识别从单个基因识别扩展到基因模块识别。从基因网络中挖掘出基因模块就是所谓的社区发现(或节点聚类)问题。绝大多数社区发现方法仅利用网络结构信息,而忽略节点本身的信息。Newman和Clauset于2016年提出了一个将二者有机结合的基于统计推断的社区发现方法(简称为NC方法)。本文以NC方法为案例,介绍统计方法在实际基因网络中的应用和取得的成果,并从统计学角度提出了改进措施。通过对NC方法的分析可以看出,对于以基因网络为代表的非结构化数据,统计思想和原理在数据分析中仍然处于核心地位,但相应的统计方法则需要针对数据的特点及关心的问题进行相应的调整和优化。

关键词：基因网络社区发现元数据

大学生毕业去向预测的思路与方法——基于机器学习算法的尝试

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教育学术月刊 2019年第1期 25-35页

作者：孙怡帆潘昆峰孙正阳何章立中国人民大学统计学院应用统计科学研究中心中国人民大学教育学院中国人民大学统计学院北京大学教育学院

出国、就业和读研是我国高校本科毕业生的三种主要去向。文章探讨了高校如何根据学生管理信息大数据,准确预测本科生毕业去向,从而提前做好本科生就业服务。研究根据我国某高水平大学2010-2015届本科生行政数据,使用机器学习领域的Lasso... 详细信息

出国、就业和读研是我国高校本科毕业生的三种主要去向。文章探讨了高校如何根据学生管理信息大数据,准确预测本科生毕业去向,从而提前做好本科生就业服务。研究根据我国某高水平大学2010-2015届本科生行政数据,使用机器学习领域的Lasso-Logisitic算法,构建了精准度高达70%以上毕业生去向的预测模型。研究发现,性别、院系、来源地、高中文理科、高考成绩、大学期间学习成绩等因素对本科生毕业去向的预测有重要作用。研究所构建的预测模型和研究结论,其意义不仅为高校提供了通过行政大数据整合以实现学生个性化诊断预测的系统化思路,更可成为政府部门、高校精准就业服务和精准干预的决策依据。

关键词：机器学习大学生毕业去向 Logistic回归模型 LASSO