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相对贫困视域下“双一流”建设高校贫困生识别策略研究
被引量：
6
1
作者
杨钋
金红昊
刘海骅
《中国高教研究》
CSSCI
北大核心
2022年第3期45-51,共7页
一流拔尖创新人才培养需要高校提供支持性的制度环境,学生资助体系是其中关键一环。在"后扶贫时代","双一流"建设高校学生资助工作的高质量发展依托于对学生贫困状态的准确判断,但是学界缺乏对相对贫困学生群体的...
一流拔尖创新人才培养需要高校提供支持性的制度环境,学生资助体系是其中关键一环。在"后扶贫时代","双一流"建设高校学生资助工作的高质量发展依托于对学生贫困状态的准确判断,但是学界缺乏对相对贫困学生群体的科学识别。基于相对贫困理论与可负担性原则,对研究型大学贫困生常用认定方法进行梳理总结,并采用"全国高校学生教育支出调查"数据比较上述识别方法的效果。研究发现收入法、支出法、收入-支出双指标差值法和比值法在高校贫困生认定方面都存在一定局限。模拟分析表明,通过调整相对贫困线标准,有望提升双指标比值法的识别精度,从而更为科学地认定"双一流"建设高校中的相对贫困学生群体。
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关键词
相对
贫困
贫困生
识别
“双一流”建设高校
原文传递
基于概率软逻辑推理模型的高校贫困生识别
2
作者
张嘉
王娇
王志星
《电脑知识与技术》
2024年第7期1-3,7,共4页
贫困大学生作为一个特殊群体在高校大学生中占有较高比例,国家对于高校资助工作的开展一直高度重视。如何精准识别大学生的贫困程度并为其提供资助是众多高校一直着力解决的长期性问题。该研究提出了一种基于概率软逻辑推理模型来预测...
贫困大学生作为一个特殊群体在高校大学生中占有较高比例,国家对于高校资助工作的开展一直高度重视。如何精准识别大学生的贫困程度并为其提供资助是众多高校一直着力解决的长期性问题。该研究提出了一种基于概率软逻辑推理模型来预测大学生贫困等级的方法,该方法通过软约束构建规则和逻辑谓词方式将人为可理解的贫困生判别标准和常识引入概率软逻辑推理模型进行推理预测。在高校学生真实数据上的大量实验表明,该方法的识别正确率可达到90%以上。此外,与支持向量机、逻辑回归、决策树等机器学习算法相比,该方法具有更高的推理识别精度,因此,对于大学生的贫困程度识别该方法具有巨大的潜力。
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关键词
概率软逻辑
贫困生
识别
推理
预测
精准资助
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职称材料
大数据时代精准识别高校贫困生研究
被引量：
5
3
作者
孙梦
高峰
《北京劳动保障职业学院学报》
2017年第2期47-52,共6页
近年来,高校贫困生资助成为社会关注的焦点。利用现代信息技术实现高校贫困生识别管理的规范化、信息化和高效化是必要的,也是可行的。统计分析学生以往日常消费数据获得学生在校消费习惯与规律,在统计分析的基础上制定贫困学生的标准,...
近年来,高校贫困生资助成为社会关注的焦点。利用现代信息技术实现高校贫困生识别管理的规范化、信息化和高效化是必要的,也是可行的。统计分析学生以往日常消费数据获得学生在校消费习惯与规律,在统计分析的基础上制定贫困学生的标准,采用支持向量机(SVM)的理论建立数学模型,对当前学生的消费数据分析、分类,鉴别潜在的可能的贫困学生,使高校贫困生资助工作公平、公正、有效。
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关键词
贫困生
识别
支持向量机理论
SVM
MATLAB
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职称材料
博弈视角下高校贫困生认定方法改进
被引量：
1
4
作者
董爽
《内蒙古科技与经济》
2018年第10期29-30,共2页
目前各大高校的贫困生评定方法尚存在较大缺陷,无法将助学金和其他一系列助学资源有针对性的发放。本文从对贫困生认定工作中存在的问题现状出发,建立现行评定方法中"真贫困生"与"非贫困生"博弈模型和"非贫困...
目前各大高校的贫困生评定方法尚存在较大缺陷,无法将助学金和其他一系列助学资源有针对性的发放。本文从对贫困生认定工作中存在的问题现状出发,建立现行评定方法中"真贫困生"与"非贫困生"博弈模型和"非贫困生"与"学校"博弈模型。分析指出问题症结所在,提出改进措施,并建立改进后评定方法的博弈模型,说明改进的合理性。
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关键词
博弈论
贫困生
识别
博弈模型
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职称材料
题名
相对贫困视域下“双一流”建设高校贫困生识别策略研究
被引量：
6
1
作者
杨钋
金红昊
刘海骅
机构
北京大学教育学院教育经济研究所
北京大学教育学院
北京大学学生资助中心
出处
《中国高教研究》
CSSCI
北大核心
2022年第3期45-51,共7页
基金
北京大学学生资助中心资助课题“北京大学家庭经济困难学生认定标准研究”(PKUSFAO20210901016)的研究成果。
文摘
一流拔尖创新人才培养需要高校提供支持性的制度环境,学生资助体系是其中关键一环。在"后扶贫时代","双一流"建设高校学生资助工作的高质量发展依托于对学生贫困状态的准确判断,但是学界缺乏对相对贫困学生群体的科学识别。基于相对贫困理论与可负担性原则,对研究型大学贫困生常用认定方法进行梳理总结,并采用"全国高校学生教育支出调查"数据比较上述识别方法的效果。研究发现收入法、支出法、收入-支出双指标差值法和比值法在高校贫困生认定方面都存在一定局限。模拟分析表明,通过调整相对贫困线标准,有望提升双指标比值法的识别精度,从而更为科学地认定"双一流"建设高校中的相对贫困学生群体。
关键词
相对
贫困
贫困生
识别
“双一流”建设高校
Keywords
relative poverty
identification of poverty students
“Double First-Class”construction universities
分类号
G649.2 [文化科学—高等教育学]
原文传递
题名
基于概率软逻辑推理模型的高校贫困生识别
2
作者
张嘉
王娇
王志星
机构
西南科技大学计算机科学与技术学院
西南科技大学土木工程与建筑学院
出处
《电脑知识与技术》
2024年第7期1-3,7,共4页
基金
中国(绵阳)科技城网络应急管理研究中心项目(WLYJGL2023YB03[西南科大校内编号:23sd4117],WLYJGL2023YB01[西南科大校内编号:23sd4115])
西南科技大学学生教育管理及改革专项科研项目(23XGB016,23XGB019)
西南科技大学素质类教改(青年发展研究)专项资助项目(23szjg11)。
文摘
贫困大学生作为一个特殊群体在高校大学生中占有较高比例,国家对于高校资助工作的开展一直高度重视。如何精准识别大学生的贫困程度并为其提供资助是众多高校一直着力解决的长期性问题。该研究提出了一种基于概率软逻辑推理模型来预测大学生贫困等级的方法,该方法通过软约束构建规则和逻辑谓词方式将人为可理解的贫困生判别标准和常识引入概率软逻辑推理模型进行推理预测。在高校学生真实数据上的大量实验表明,该方法的识别正确率可达到90%以上。此外,与支持向量机、逻辑回归、决策树等机器学习算法相比,该方法具有更高的推理识别精度,因此,对于大学生的贫困程度识别该方法具有巨大的潜力。
关键词
概率软逻辑
贫困生
识别
推理
预测
精准资助
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
大数据时代精准识别高校贫困生研究
被引量：
5
3
作者
孙梦
高峰
机构
北京工商大学
出处
《北京劳动保障职业学院学报》
2017年第2期47-52,共6页
文摘
近年来,高校贫困生资助成为社会关注的焦点。利用现代信息技术实现高校贫困生识别管理的规范化、信息化和高效化是必要的,也是可行的。统计分析学生以往日常消费数据获得学生在校消费习惯与规律,在统计分析的基础上制定贫困学生的标准,采用支持向量机(SVM)的理论建立数学模型,对当前学生的消费数据分析、分类,鉴别潜在的可能的贫困学生,使高校贫困生资助工作公平、公正、有效。
关键词
贫困生
识别
支持向量机理论
SVM
MATLAB
Keywords
identification of impoverished students
SVM
MATLAB
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
博弈视角下高校贫困生认定方法改进
被引量：
1
4
作者
董爽
机构
内蒙古工业大学管理学院
出处
《内蒙古科技与经济》
2018年第10期29-30,共2页
文摘
目前各大高校的贫困生评定方法尚存在较大缺陷,无法将助学金和其他一系列助学资源有针对性的发放。本文从对贫困生认定工作中存在的问题现状出发,建立现行评定方法中"真贫困生"与"非贫困生"博弈模型和"非贫困生"与"学校"博弈模型。分析指出问题症结所在,提出改进措施,并建立改进后评定方法的博弈模型,说明改进的合理性。
关键词
博弈论
贫困生
识别
博弈模型
分类号
G647 [文化科学—高等教育学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
相对贫困视域下“双一流”建设高校贫困生识别策略研究
杨钋
金红昊
刘海骅
《中国高教研究》
CSSCI
北大核心
2022
6
原文传递
2
基于概率软逻辑推理模型的高校贫困生识别
张嘉
王娇
王志星
《电脑知识与技术》
2024
0
下载PDF
职称材料
3
大数据时代精准识别高校贫困生研究
孙梦
高峰
《北京劳动保障职业学院学报》
2017
5
下载PDF
职称材料
4
博弈视角下高校贫困生认定方法改进
董爽
《内蒙古科技与经济》
2018
1
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职称材料
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