提高武术套路比赛观众上座率的对策研究     

周万征  仇志刚  孙修娟 《故事作文(高年级版)》2007,(3)

武术套路比赛具有很强的观赏性,武术在我国也有着广泛的群众基础,但是武术套路比赛却经常缺少观众,为了探究其原因,改变其现状,文章运用文献资料研究方法,对如何提高武术套路比赛的观众上座率进行了分析研究,并提出了一些相应的具体对策。  相似文献   

我国现阶段中等职业教育生源短缺的影响因素   总被引：3，自引：0，他引：3  

周守军 《职业技术教育》2001,22(22):28-30

现阶段我国的中等职业教育处于调整时期，生源逐年短缺。经济结构转型时期就业市场的变化、社会对中等职业教育采取了与普通教育不平等的政策以及中等职业教育的单一发展模式是影响生源短缺的主要因素。中等职业教育要走出生源低迷状态，政府应用发展的眼光来支持中等职业教育，中等职业教育自身应立足于创新，在发展中解决生源短缺的问题。  相似文献   

基于因子分析法的中国电子商务发展水平实证分析     

《信阳师范学院学报(哲学社会科学版)》2019,(3):34-38

电子商务快速发展,对于推动实体经济发展、加快转变产业发展方式、提升区域经济实力具有重大意义。文章借鉴电子商务发展水平评价指标的研究成果,尝试构建电子商务发展水平评价模型,模型包含4个一级指标:地区经济发展水平、区域信息化水平、电子商务发展潜力、商贸物流发展水平,综合运用SPSS统计分析方法深入分析我国各地区电子商务发展水平。结果显示:广东省电子商务发展水平最高,浙江、江苏、北京、上海次之,而甘肃、青海、西藏、宁夏电子商务发展水平最弱,其他省、市、自治区居中。根据分析结果,各地区应该结合自身情况,有针对性地发展电子商务,并且要重视物流基础设施建设,创新电子商务发展模式,以促进我国电子商务产业健康快速发展。  相似文献   

浅析影响双语掌握的心理因素   总被引：1，自引：0，他引：1  

阿不力孜·艾吾拉 《新疆教育学院学报》2006,22(3):54-56

加强少数民族汉语教学,实现“民汉兼通”是我区少数民族教育事业发展的一项重要战略举措。本文从双语学习者的年龄、智力发展水平、认知风格、对第二语言的态度、学习动机以及第二语言的学习方法等方面阐述和分析了影响双语掌握的心理因素。  相似文献   

技能竞赛对高职学生创业能力影响的因素研究     

许波 《宁波职业技术学院学报》2021,(2):27-32

技能竞赛是培养高职学生创业能力的重要途径,技能竞赛可以分为创业竞赛和职业能力竞赛。通过对河源职业技术学院的183份有效样本数据进行因子分析,筛选出三个主因子,分别从专业能力、管理能力和成长潜力维度对高职学生创业能力产生影响,然后以创业竞赛和职业技能竞赛为自变量对三个主因子进行回归分析。研究发现创业竞赛对专业能力和管理能力有显著影响,职业技能竞赛对成长潜力有显著影响。培养高职学生创业能力需要进行多角度创业实践,积极参与创业竞赛,完善创业教育体系。  相似文献   

妊娠期糖尿病相关炎性因子的研究进展     

何可人  单莉莉  刘芳  王珊 《深圳职业技术学院学报》2021,(1)

目前妊娠期糖尿病的发病机制尚不完全清楚,随着研究的进展,免疫炎症假说日益受到学者的重视.妊娠期糖尿病的发病与病人体内的促炎/抗炎细胞因子平衡失常有关,该平衡倾向于促炎细胞因子的分泌,而抗炎细胞因子在疾病的发生、发展中可能发挥保护作用,文章综述了促炎细胞因子(TNF-6、IL-6、IFN-γ、IL-2、IL-17、IL-1β)和抗炎细胞因子(IL-10、IL-37、IL-4)在妊娠期糖尿病发生、发展中的作用,以及它们在临床筛查和诊断中的应用,以期为妊娠期糖尿病的预测和防治提供参考.  相似文献   

省属高校公费师范生教师职业认同的现状分析及培养对策     

朱洪雨  车丽娜 《当代教育与文化》2021,13(1):51-55,79

通过对省属高校公费师范生调查发现:省属高校公费师范生的教师职业认同处于中等偏上水平,职业情感认同水平最高,职业意志认同水平最低;教师职业认同在一年级与二、三、四年级之间存在显著差异,在性别上没有显著差异;职业意志认同存在显著的生源地差异;公费师范生的教师职业认同受到学校氛围、课程设置、政策满意度等多种因素的影响。为了提高公费师范生的培养质量,加强乡村教师队伍建设,应深化教育改革,加大乡村发展的扶持力度,进一步完善公费师范生的选拔机制与培养体系,优化地方高校公费师范生的课程与教学设计,提高公费师范生的教师职业认同水平。  相似文献   

基于因子偏离度的GBDT多因子选股模型     

邓晶 《教育技术导刊》2021,20(1):109-112

为了避免股票市场中因子之间复杂非线性关系引起的多因子选股模型过拟合现象,基于因子偏离度对股票因子数据进行分析,筛选影响股票收益率的有效因子,通过梯度提升树对股票影响因子的权值进行不断调整和分析,建立一个DEV-GBDT量化选股模型,再根据基于因子偏离度的GBDT多因子选股模型的预测结果进行模拟交易,以沪深300指数成分股2010年1月1日—2019年7月31日数据为例进行实证分析。实验结果表明,DEV-GBDT选股模型的年化收益率达26.14%,比传统GBDT选股模型提高8.61%。基于因子偏离度的GBDT多因子选股模型能有效识别股市影响因子,提高股票预测准确度,帮助投资者获得超额收益。  相似文献   

Testing Measurement Invariance Across Unobserved Groups: The Role of Covariates in Factor Mixture Modeling     

Yan Wang  Eunsook Kim  John M. Ferron  Robert F. Dedrick  Tony X. Tan  Stephen Stark 《Educational and psychological measurement》2021,81(1):61

Factor mixture modeling (FMM) has been increasingly used to investigate unobserved population heterogeneity. This study examined the issue of covariate effects with FMM in the context of measurement invariance testing. Specifically, the impact of excluding and misspecifying covariate effects on measurement invariance testing and class enumeration was investigated via Monte Carlo simulations. Data were generated based on FMM models with (1) a zero covariate effect, (2) a covariate effect on the latent class variable, and (3) covariate effects on both the latent class variable and the factor. For each population model, different analysis models that excluded or misspecified covariate effects were fitted. Results highlighted the importance of including proper covariates in measurement invariance testing and evidenced the utility of a model comparison approach in searching for the correct specification of covariate effects and the level of measurement invariance. This approach was demonstrated using an empirical data set. Implications for methodological and applied research are discussed.  相似文献   

Incorporating Uncertainty Into Parallel Analysis for Choosing the Number of Factors via Bayesian Methods     

Roy Levy  Yan Xia  Samuel B. Green 《Educational and psychological measurement》2021,81(3):466

A number of psychometricians have suggested that parallel analysis (PA) tends to yield more accurate results in determining the number of factors in comparison with other statistical methods. Nevertheless, all too often PA can suggest an incorrect number of factors, particularly in statistically unfavorable conditions (e.g., small sample sizes and low factor loadings). Because of this, researchers have recommended using multiple methods to make judgments about the number of factors to extract. Implicit in this recommendation is that, when the number of factors is chosen based on PA, uncertainty nevertheless exists. We propose a Bayesian parallel analysis (B-PA) method to incorporate the uncertainty with decisions about the number of factors. B-PA yields a probability distribution for the various possible numbers of factors. We implement and compare B-PA with a frequentist approach, revised parallel analysis (R-PA), in the contexts of real and simulated data. Results show that B-PA provides relevant information regarding the uncertainty in determining the number of factors, particularly under conditions with small sample sizes, low factor loadings, and less distinguishable factors. Even if the indicated number of factors with the highest probability is incorrect, B-PA can show a sizable probability of retaining the correct number of factors. Interestingly, when the mode of the distribution of the probabilities associated with different numbers of factors was treated as the number of factors to retain, B-PA was somewhat more accurate than R-PA in a majority of the conditions.  相似文献