Характеристика на среднего ученика 8 класса: Характеристика на ученика 8 класса: на мальчика и девочку

(С тех пор я получил формальное образование.)

Если вы последуете моему совету, вы получите более высокие оценки и будете вести более сбалансированную жизнь.

Но сначала приведу некоторую справочную информацию обо мне, чтобы уверить вас, что я заслуживаю доверия при написании этой статьи.

(Я говорю это не для того, чтобы похвастаться, правда!)

• Я получил 9 баллов A1 за экзамен GCE O-Levels.
• Я получил 4 пятёрки на экзаменах GCE A-Levels, а также 2 «Особых» отличия и 1 заслугу.
• Я получил полную академическую стипендию для обучения в Университете Дьюка, который неизменно считается одним из лучших университетов мира. Я закончил Duke в 2011 году.
• Я получил двойную специальность в Университете Дьюка и закончил с отличием (с отличием первой степени). Мой средний балл был 3,98/4.0.
• За всю свою академическую карьеру я ни разу не получил оценку ниже A- на основных экзаменах.

Теперь, чтобы внести ясность…

Считаю ли я себя супер впечатляющим человеком из-за этих достижений? №

Считаю ли я, что ученики должны быть одержимы оценками? №

Считаю ли я, что хорошие оценки и высокий средний балл являются ключом к долгосрочному успеху? №

Но думаю ли я, что оценки имеют какое-то значение? Да .

Хорошая успеваемость может открыть вам двери в будущем. Что еще более важно, в процессе становления отличником вы узнаете о таких ценностях, как трудолюбие, дисциплина и целеустремленность.

Эти значения сослужат вам хорошую службу еще долго после того, как вы сдадите свой последний экзамен.

Так что продолжайте добиваться высоких результатов в учебе. Только не позволяйте этому стать нездоровой навязчивой идеей.

Теперь, когда мы это поняли, мы готовы узнать, как стать отличником. Читайте дальше, чтобы узнать много советов по учебе и многое другое!

Получение пятерки каждый раз требует от вас хорошей организации и планирования, чтобы вы всегда были готовы сделать все возможное.

(a) В течение семестра отслеживайте ключевые даты: тесты и экзамены, крайние сроки подачи проектов, перерывы между семестрами и т. д.

Внесите эти даты в физический или цифровой календарь.

Если вы решите использовать физический календарь, я рекомендую вам завести дневник управления. Это позволит вам сразу увидеть события недели. Внутри дневник должен выглядеть так:

Если вы решите использовать цифровой календарь, я рекомендую Календарь Google.

(b) Каждую неделю отводите фиксированное время для обзора предстоящих мероприятий в течение следующих двух месяцев. Отметьте, когда вы начнете готовиться к экзамену по математике, работать над проектом по истории или писать сочинение по английскому языку.

(c) Затем отметьте свои обязательства на следующую неделю, например. внеклассные мероприятия, семейные посиделки, дополнительные занятия. В своем календаре выделите блоки времени, которые у вас будут для школьных занятий.

Этот процесс планирования может показаться трудоемким, но обычно он занимает всего 15 минут каждую неделю.

Это мудрый способ организовать свое время в качестве студента, потому что оставшаяся часть недели станет гораздо более продуктивной.

Вы будете учиться умно, а не просто усердно! Подобные эффективные привычки могут помочь вам стать отличником.

У вас когда-нибудь были проблемы с поиском ваших заметок или заданий, когда они вам нужны? Вероятно, вы потратили драгоценное время на их поиски, прежде чем наконец попросили одолжить их у своего друга.

Многие студенты рассказывают мне, что хранят все свои конспекты и задания в одной большой куче и разбирают их только перед экзаменами!

Быть организованным — это легче сказать, чем сделать, я знаю.

Итак, вот только две ключевые области, на которых следует сосредоточиться:

(a) Получите папку-гармошку, которая выглядит следующим образом:

Каждый день приносите эту папку в школу.

(b) Назначьте один раздел в папке каждому из ваших предметов. Кроме того, зарезервируйте раздел в начале папки для невыполненных домашних заданий по всем предметам. Пометьте каждый раздел, например. Математика, физика, английский язык, невыполненная домашняя работа (по всем предметам).

(c) Каждый день помещайте «входящие» заметки и задания в правильный раздел по мере их получения. Нет необходимости создавать подкатегории для каждой темы.

(d) Держите одну большую папку для каждого предмета. Папка будет выглядеть примерно так:

Оставьте эти папки дома.

Это простая система, на внедрение которой уходит 15 минут в неделю, но в долгосрочной перспективе она сэкономит вам много часов.

(Спасибо за это Кэлу Ньюпорту. Я начал использовать систему, описанную ниже, много лет назад; она примерно основана на его системе.)

(a) Ведите список домашних заданий. Всякий раз, когда ваш учитель назначает новый набор домашних заданий, добавляйте его в свой список. Вы можете использовать для этой цели блокнот или приложение на телефоне. (Я рекомендую приложение Google Keep, но подойдет любое приложение для создания заметок. ) ​​

Рядом с каждым пунктом в списке домашних заданий укажите дату выполнения в скобках.

(b) Каждый день, когда вы приходите домой из школы, сверяйтесь со своим списком домашних заданий. В то же время откройте свой календарь. Найдите в своем календаре периоды времени, когда вы сможете выполнить каждый пункт из списка домашних заданий. Расставьте приоритеты по пунктам, у которых самый срочный срок.

(c) В конце каждого дня просматривайте свой календарь, чтобы увидеть, есть ли какие-либо задания (которые уже были преобразованы в встречи), которые вы планировали выполнить, но не смогли. Добавьте эти встречи на другой день, который задолго до установленного срока.

Так работает система.

Я знаю, это кажется сложным, но на самом деле это не так. Попробуй пару недель и у тебя все получится.

При необходимости внесите изменения в эту систему. Каждый человек уникален, поэтому то, как именно стать отличником, также зависит от ваших конкретных сильных и слабых сторон.

Большинство студентов, с которыми я работаю, жалуются на то, что они постоянно устают и не высыпаются.

Они не могут сосредоточиться на уроке. Они мечтают. Им не хватает энергии и энтузиазма. Они часто болеют.

Возможно ли быть отличником в таком физическом состоянии?

Да… но вряд ли.

Физическое здоровье является основой академической успеваемости. Чтобы быть отличником, вам не нужно иметь телосложение спортсмена олимпийского уровня. Но вы должны тщательно заботиться о своем теле.

Работайте над этими тремя областями, и вы станете лучше учиться:

Восемь часов сна в сутки — это идеально; некоторым людям нужно девять.

Если вы спите четыре, пять или шесть часов в сутки, вы не сможете внезапно увеличить это время до восьми или более. Прыжок слишком большой, и вы, вероятно, чувствуете, что у вас и так слишком много дел в течение дня.

Поэтому я рекомендую вам постепенно переносить время отхода ко сну. На 10 минут раньше на этой неделе, на 20 минут раньше на следующей неделе, на 30 минут раньше на следующей неделе и так далее, пока не доберетесь до целевого времени сна.

Чтобы напомнить себе о необходимости вовремя ложиться спать, поставьте будильник. Когда будильник сработает, начните свой ритуал отхода ко сну.

Но дело не только в том, сколько вы спите. То, как хорошо вы спите, тоже имеет значение.

Чтобы улучшить качество сна, используйте фильтр синего света для телефона и компьютера.

Затем сделайте вашу спальню максимально темной ночью. Повесьте плотные шторы и уберите все источники света.

Перед сном выключите все электронные устройства в спальне. Если по какой-то причине вам нужно оставить телефон включенным, переведите его в авиарежим. Таким образом, вы сведете к минимуму воздействие излучения мобильного телефона и будете лучше спать.

2. Еда

Это обычный совет:

• Ешьте регулярно.
• Пейте от 8 до 10 стаканов воды в день.
• Не переедайте чаще одного раза в неделю.
• Ограничьте потребление обработанных пищевых продуктов.
• Ешьте много фруктов и овощей.
• Не пейте сладкие напитки.

Делайте это, и вы будете чувствовать себя бодрее в течение дня. Трудно стать отличником, если ты всегда чувствуешь себя вялым!

Вы уже слышали это раньше: Занимайтесь физическими упражнениями по крайней мере три раза в неделю, по крайней мере, по 30-45 минут каждый раз.

Упражнения улучшают память и мышление, что доказано исследованиями. Так что сделайте упражнения приоритетом, и вы получите более высокие оценки.

Люди обычно удивляются, когда слышат, что я никогда раньше не работал всю ночь. Как показывают исследования, зубрежка — плохая идея.

Более эффективный подход?

Периодический обзор.

Если вы периодически просматриваете новую информацию, которую вы узнали, вы переместите эту информацию из кратковременной памяти в долговременную. Таким образом, вы не забудете важные факты или уравнения во время экзамена.

Конечный результат: меньше экзаменационного стресса и беспокойства, а также большая вероятность получения пятерки.

После долгих экспериментов я обнаружил, что оптимальные интервалы повторения для большинства студентов следующие:

• 1 день после получения новой информации
• Через 3 дня после первого отзыва
• 7 дней после второй проверки
• 21 день после третьего пересмотра
• 30 дней после четвертой проверки
• 45 дней после пятой проверки
• 60 дней после шестого пересмотра

К концу этого цикла информация почти навсегда сохраняется в вашей долговременной памяти.

Обратите внимание, что каждый обзор представляет собой просто обзор ключевых фактов и уравнений, а не полный обзор темы. Таким образом, каждый обзор занимает всего 10-15 минут.

Эта система сэкономит вам десятки часов, повысив эффективность обучения.

Вот почему я рекомендую это.

Вы столкнетесь с трудностями при выполнении домашнего задания, поэтому хорошо иметь друзей, к которым можно обратиться за помощью. Даже если они не могут решить проблему, вы можете поделиться с ними идеями. Этот процесс может быть мотивирующим и веселым.

Но если вы делаете домашнюю работу в одиночку, вы быстрее разочаровываетесь, когда не можете решить проблему.

Ваша группа по домашней работе должна состоять из трех-четырех человек, включая вас. Больше людей, и это будет отвлекать.

Однако когда дело доходит до учебы, лучше, а может и нет, делать это в группе.

Некоторым учащимся нравится заниматься с друзьями, потому что есть здоровое давление, чтобы оставаться сосредоточенным. Но другие студенты лучше концентрируются, когда учатся в одиночестве.

Так что проведите свой собственный эксперимент и решите, что лучше для вас.

Вот несколько практических советов, которые помогут сделать вашу учебную сессию максимально продуктивной:

• Установите и активируйте приложение Freedom на своем компьютере.
• Выключите телефон и держите его на расстоянии не менее 10 футов от места учебы.
• Держите учебную зону свободной от беспорядка.
• Решите, когда вам лучше всего учиться. (Нажмите на эту ссылку, чтобы прочитать мои советы, чтобы найти график занятий, который подходит именно вам.)
• Работайте блоками по 30–45 минут. Рассчитывайте время своих учебных занятий, чтобы помочь вам оставаться сосредоточенным.
• Дайте себе небольшую награду каждый раз, когда вы завершаете учебную сессию, например. съешьте фрукт, посмотрите видео на YouTube, сходите на короткую прогулку.

Кстати, не используйте многозадачность одновременно. Вы можете подумать, что можете смотреть телевизор, писать эссе, проверять ленту в Твиттере и решать математические задачи — одновременно.

Но исследования показывают, что многозадачность непродуктивна и даже может повредить мозг. Так что сосредоточьтесь на чем-то одном, и вы станете намного ближе к тому, чтобы стать отличником.

Многие студенты ждут за неделю до экзамена, чтобы прояснить свои сомнения. Это приводит к панике и беспокойству, сочетание которых не приводит к оптимальной успеваемости на экзамене.

Альтернатива проста: Задавайте вопросы. Много их.

Для получения пятерки требуется полное понимание материала.

Если вы не понимаете концепцию, попросите учителя объяснить ее еще раз. Если вы стесняетесь поднять руку во время урока, обратитесь к учителю после урока.

Да, если вы будете делать это постоянно, ваши одноклассники могут назвать вас «учительским питомцем» или «коричневым носом». За стремление к совершенству всегда приходится платить. Примите этот факт и двигайтесь дальше.

Кстати, ходите на занятия каждый божий день .

Да, ваши учителя могут быть скучными. Да, они могут рассказывать глупые шутки. Да, они могут говорить монотонно.

Но, тем не менее, они подчеркнут важные области, на которых следует сосредоточиться, что сэкономит вам время и усилия в будущем. Кроме того, вам, вероятно, будет легче понять объяснение ваших учителей, чем разбираться во всем самостоятельно.

Вот почему заимствование записей вашего одноклассника не заменяет посещения занятий.

Я горжусь тем, что за 17 лет формального образования я пропустил только один урок. 🙂 (Это занятие было повторением темы, которую я уже изучал несколько раз. )

Прямо сейчас вы можете чувствовать себя подавленным.

Я почти могу читать ваши мысли: «Все эти правила звучат хорошо, Даниэль. Но есть так много привычек, которые мне нужно изменить как студенту. Я не думаю, что смогу это сделать».

Будьте уверены, я не прошу вас применить все сразу на практике. Я прошу вас начать всего с одного крошечного изменения.

Если вы хотите начать регулярно заниматься спортом, не ставьте перед собой какую-то грандиозную амбициозную цель. Вместо этого начните с 10-минутной прогулки раз в неделю. Через месяц увеличьте его до 15 минут. В следующем месяце увеличьте его до 20 минут и так далее. В конце концов, вы будете тренироваться три раза в неделю по 30 минут каждый раз.

Один и тот же принцип применяется ко всем семи правилам. Сосредоточьтесь на одном правиле за раз и придерживайтесь его, пока оно не станет привычкой.

На изучение правил у меня ушло более 10 лет, так что не торопитесь.

Еще одна вещь…

Я упоминал об этом ранее, но думаю, стоит повторить: Прямые пятерки сами по себе мало что значат. процесс становления отличником – это то, что имеет значение.

Изучение того, как стать отличником, также научит вас ценным навыкам на будущее.

Соблюдая эти семь правил, вы станете более дисциплинированными, организованными, ответственными и целеустремленными. Эти черты жизненно важны для долгосрочного успеха.

Итак, начинайте закладывать основы школьного успеха и многого другого — день за днем, одна привычка за раз и одно правило за раз.

Понравилась статья? Пожалуйста, поделитесь им с друзьями.

Роль демографических и академических характеристик в прогнозировании успеваемости учащихся

Аннотация

Интеллектуальный анализ данных широко используется для прогнозирования успеваемости учащихся. Это сложная задача, потому что множество особенностей, связанных с демографией, личностными чертами, социально-экономическими и экологическими факторами, могут повлиять на успеваемость учащихся. Такие различные характеристики могут зависеть от уровня обучения, предлагаемой программы, характера предмета и географического положения. В этом исследовании была предпринята попытка предсказать результаты последнего семестра студентов, изучающих доктора ветеринарной медицины (DVM), на основе их академических достижений до поступления, демографических данных и успеваемости в первом семестре. Несбалансированные данные привели к неуниверсальным моделям прогнозирования, поэтому эту проблему устранили с помощью метода передискретизации синтетического меньшинства. Среди пяти моделей прогнозирования машина опорных векторов лидирует с 9 результатами.точность 2%. Модель дерева решений выявила ключевые особенности, влияющие на успеваемость учащихся. Анализ привел к выводу, что оценки, полученные по биологии, исламиату и урду на уровне Matric и английскому языку на среднем уровне, повлияли на успеваемость студентов в последнем семестре. Полученные результаты предоставляют полезную информацию для прогнозирования успеваемости учащихся и рекомендации для руководства академических институтов в отношении улучшения успеваемости учащихся. Предполагается, что внедрение цифровой трансформации может помочь уменьшить трудности, возникающие при сборе и анализе данных.

Введение

Высшее учебное заведение стремится предоставить студентам качественное образование для достижения выдающихся результатов с их стороны. Успеваемость учащихся является наиболее важным показателем качества, который зависит от нескольких факторов, таких как демографические, личностные, социально-экономические и другие факторы окружающей среды. Знание этих факторов и их влияния на успеваемость учащихся может помочь в управлении их воздействием. Образовательные учреждения генерируют большой объем данных, касающихся студентов, обучающихся по программам на получение степени. Данные, полученные на уровне института, могут быть дополнительно преобразованы и проанализированы, что приведет к получению значимой информации, которая может помочь преподавателям, администрации и политикам принимать решения, касающиеся институциональных вопросов и, в частности, студентов и их благополучия. Прогнозирование академической успеваемости студентов долгое время было важной областью исследований в образовательных учреждениях и стало сложной задачей из-за большого количества факторов, влияющих на успеваемость ¹ .

Методы интеллектуального анализа данных используются для получения значимой информации и скрытых закономерностей из данных, а применение методов интеллектуального анализа данных к образовательным данным называется интеллектуальным анализом образовательных данных (EDM) ^2,3,4 . Интеллектуальный анализ данных — один из самых известных методов оценки академической успеваемости ⁵ . Искусственный интеллект (ИИ), интеллектуальный анализ данных и наука о данных — это пересекающиеся области, в которых алгоритмы машинного обучения используются для изучения данных без явного программирования. Прогнозирование успеваемости учащихся с помощью моделей машинного обучения под наблюдением является важным приложением в EDM. Согласно литературным данным (см. следующий раздел), прогнозирование успеваемости учащихся проводилось на разных уровнях: предметы ^6,7,8,9 , семестр ^10,11,12,13 и уровень ^14,15,16 . В данной работе исследуется прогноз успеваемости (высокая и низкая успеваемость) студента в последнем семестре (10-й семестр) на раннем этапе, а именно после первого семестра программы получения степени DVM.

В исследовании рассматриваются следующие исследовательские вопросы:

RQ1:

Можем ли мы с высокой точностью предсказать успеваемость в последнем семестре студента доктора ветеринарной медицины (DVM) на основе характеристик перед поступлением и успеваемости в первом семестре?

RQ2:

Какие особенности влияют на успеваемость студента DVM в последнем семестре?

Результаты показывают, что мы можем прогнозировать производительность с высокой точностью и впоследствии находить ключевые функции, влияющие на производительность. Это исследование может помочь преподавателям продвигать лучших студентов и оказывать дополнительную педагогическую поддержку слабоуспевающим, принимая во внимание наиболее важные особенности, влияющие на академическую успеваемость студентов. Администрация может использовать эти эффективные функции для консультирования студентов, чтобы скорректировать критерии приема и усовершенствовать процесс принятия решений о приеме на основе этих эффективных функций.

Обзор литературы

Прогнозирование успеваемости учащихся проводилось на разных уровнях: уровень одного предмета с точки зрения оценок, уровень семестра с точки зрения SGPA и уровень степени с точки зрения общей оценки, среднего процента оценок или CGPA.

На предметном уровне авторы предсказали оценки модуля «Введение в информатику» дистанционного обучения в Греческом открытом университете, Греция, используя демографические характеристики/переменные (возраст, пол, род занятий и т. д.), оценки за задания и лицо встречаться на встречах ⁶ . В исследовании ⁷ использовались когнитивные характеристики (CGPA, оценки за подготовительные курсы и промежуточные оценки) для прогнозирования успеваемости студентов по курсу инженерной динамики в Университете штата Юта, Логан, США. В других исследованиях ^8,9 авторы предсказывали успеваемость (неудовлетворительно/неудовлетворительно) на основных курсах, используя когнитивные характеристики (прогрессивная успеваемость, прошлые результаты, CGPA) и используя наблюдения, основанные на деятельности в кампусе и за его пределами.

На уровне семестра (также в центре внимания данного исследования) авторы в ¹⁰ предсказал, сдаст или не сдаст учащийся в конце семестра, используя академическую информацию учащегося, активность учащегося и видео-взаимодействия учащегося. В другом исследовании ¹¹ проводились эксперименты по прогнозированию среднего балла за семестр (SGPA) с использованием викторин, обсуждений, заданий, посещаемости и лабораторных работ. ¹² предуниверситетские характеристики и предыдущая академическая успеваемость использовались для прогнозирования SGPA ¹³ общей успеваемости с использованием оценок за предыдущие четыре семестра.

В рамках исследования ¹⁷ были проведены эксперименты на выборке из 250 студентов с 25 атрибутами для прогнозирования успеваемости в 3-м семестре (отлично, выше среднего, среднего или ниже среднего) с использованием дерева решений с точностью 94,40%. В другом исследовании ¹⁸ изучалась выборка из 300 студентов, чтобы спрогнозировать успеваемость за последний семестр и найти особенности, влияющие на успеваемость за семестр, с использованием различных контролируемых алгоритмов машинного обучения. Результаты показали, что Random Forest превзошел другие классификаторы с точки зрения точности. Исследование, проведенное ¹² исследовали взаимосвязь между социальными факторами и академической успеваемостью, чтобы предсказать успеваемость студентов в третьем семестре. Образование родителей и успеваемость во втором семестре были хорошими предикторами. В исследовании ¹⁰ результаты 772 зарегистрированных студентов по модулям «Электронная коммерция» и «Технологии электронной коммерции» были предсказаны в конце семестра с помощью аналитики видеообучения, где Random Forest достигла точности 88,30%. Современные алгоритмы в ¹⁹ сравнивались для прогнозирования итоговых результатов экзамена с использованием демографических данных, вовлеченности студентов и прошлых результатов. Алгоритм искусственных нейронных сетей (ANN) достиг высокой точности, используя вовлеченность учащихся и прошлые результаты, в то время как демографические характеристики были отмечены как незначительные. Алгоритм неконтролируемой кластеризации Для прогнозирования академической успеваемости студентов в конце семестра с использованием переменных посещаемости, обсуждений и заданий использовались алгоритмы классификации K-mean и наивный байесовский алгоритм ¹¹ . Наивный алгоритм Байеса использовался для прогнозирования успеваемости студентов с точки зрения оценок на семестровом экзамене с помощью семи признаков. Исследование показало, что учителя могут предпринять необходимые шаги для улучшения успеваемости учащихся, чья успеваемость была неудовлетворительной ²⁰ . В другом исследовании ²¹ были проведены эксперименты на выборке из 491 студента Maktab Rendah Sains MARA (MRSM) Куала-Беранг с использованием наивного байесовского метода для прогнозирования успеваемости студентов на раннем этапе (2-й семестр) с точностью 74%. В ²² , Алгоритм искусственной нейронной сети (ANN) был обучен для прогнозирования результатов 8-го семестра студентов-электротехников Университета технологий MARA (UiTM), Малайзия. В качестве показателей эффективности использовались коэффициент корреляции и среднеквадратическая ошибка. Результаты показали, что у испытуемых 1-го и 3-го семестров была прочная связь с итоговой CGPA. Основываясь на существующих методах электронного обучения, модель эффективности электронного обучения на основе классификации поведения (BCEP) и модель классификации поведения процессов (PBC) были предложены ²³ . Эксперименты проводились с набором данных Open University Learning Analytics Dataset (OULAD) для прогнозирования эффективности электронного обучения, и результаты показали, что предложенные модели работают лучше, чем традиционные методы. Цель исследования ²⁴ состояла в том, чтобы предсказать плохую успеваемость студентов в конце семестра и выявить факторы, которые могут привести к плохой успеваемости студентов.

В рамках исследований ^14,15,16 были проведены эксперименты по прогнозированию успеваемости студентов на уровне ученой степени: электроника, информатика и гражданское строительство соответственно.

Обзор литературы показывает, что характеристики, влияющие на успеваемость, в разных курсах, семестрах и программах на получение степени могут различаться, и существует необходимость исследовать особенности, влияющие на успеваемость на местных уровнях.

Подход к прогнозированию успеваемости учащихся

Предлагаемый подход состоит из четырех основных этапов (см. рис. 1). Входные данные предлагаемого нами подхода содержат демографические характеристики студентов и предварительные оценки по учебным предметам. Набор данных был несбалансированным, что может привести к необобщенной модели машинного обучения (также известной как переоснащенная модель). Мы применили метод передискретизации синтетического меньшинства (SMOTE), чтобы решить эту проблему. Затем мы разработали различные прогностические модели, принимая во внимание k-кратную перекрестную проверку и оптимально выбранные функции. Наконец, правила, извлеченные из модели дерева решений, использовались для изучения функций, которые могут повлиять на успеваемость учащихся. Подробная информация о каждой фазе приведена в следующих подразделах.

Предлагаемый подход к прогнозированию успеваемости учащихся и извлечению признаков.

Изображение в натуральную величину

Сбор и хранение данных

В связи с отсутствием оцифровки института большая часть данных была разбросана по разным подразделениям и неструктурирована в виде распечаток бланков приема студентов, ксерокопий академических справок ( матричный, промежуточный), национальные удостоверения личности и т. д. Данные о процентах первого семестра SGPA и целевой переменной (последний семестр SGPA) были доступны в экзаменационной секции в виде листов Excel. Формальное разрешение на сбор данных и проведение экспериментов было получено от экзаменационного отдела, приемной комиссии, заведующего отделением и декана факультета. Данные о 166 студентах были собраны на трех сессиях: 2010–15, 2012–17 и 2013–18 годов пятилетней программы доктора ветеринарной медицины (DVM) факультета ветеринарии и зоотехники Университета Исламия в Бахавалпуре, Пенджаб, Пакистан. Нам не удалось найти данные по когорте поступивших в 2011–2016 гг. Хотя образование родителей является важной характеристикой ¹² , но большинство студентов не предоставили эту информацию, поэтому в экспериментах эта функция не учитывалась. Набор данных состоит из демографических характеристик учащихся, оценок предметов аттестата средней школы (HSC), оценок предметов аттестата средней школы (HSSC) и SGPA первого семестра программы DVM. Набор данных был сохранен в файле Excel, а описание каждой функции приведено в таблице 1.

Полноразмерный стол

Предварительная обработка данных

Для предварительной обработки использовались библиотеки Python SciKit Learn и Pandas. Некоторые алгоритмы машинного обучения не работают с категориальными функциями, поэтому категориальные функции были преобразованы в числовую форму с использованием горячего кодирования, где для каждой категории были введены фиктивные переменные с бинарным значением. Кроме того, из-за разницы в значениях диапазона различных числовых/количественных признаков некоторые признаки могут больше влиять на обучение модели машинного обучения. Чтобы избежать систематической ошибки такого типа признаков, количественные признаки были преобразованы в ту же шкалу, где каждый признак имел нулевое среднее значение и единичную вариацию. Разметка данных производилась после ²⁵ , где учащемуся, набравшему не менее 3,0 SGPA в последнем семестре, был присвоен высокий балл 1, а остальным учащимся был присвоен низкий балл 0. Набор данных был несбалансированным: 150 студентов относились к — категория производительности 1 (класс большинства), и только 16 принадлежали к категории низкой производительности 0 (класс меньшинства), что может привести к необобщенной модели машинного обучения (также известной как переподогнанная модель), которая хорошо работает на наблюдаемых/обучаемых данных. но работают плохо с невидимыми данными. Метод передискретизации синтетического меньшинства (SMOTE) использовался для преодоления несбалансированного характера набора данных. На основе алгоритма случайной выборки он генерировал новые экземпляры для классов меньшинств, используя метод синтетической выборки для создания более сбалансированного распределения. Для класса меньшинств метод SMOTE выбирает примеры, которые находятся рядом в пространстве признаков, проводя линию между примерами и рисуя новый образец в точке вдоль этой линии ²⁶ . После SMOTE количество экземпляров данных увеличилось со 166 до 300, где каждый класс имел 150 образцов.

Прогнозное моделирование и оценка эффективности

Алгоритм контролируемого машинного обучения изучает связь между записями/строками, описанными с помощью независимых переменных, таких как характеристики (демографические характеристики, оценки предметов HSC, оценки предметов HSSC) и целевой переменной (последний семестр SGPA, высокий или low) значения в виде меток (см. табл. 1). Из-за категориального характера целевой переменной проблема была связана с классификацией бинарных классов.

Пять (05) алгоритмов контролируемой классификации, популярных в литературе, использовались для построения моделей прогнозирования. Дерево решений — это контролируемый алгоритм классификации машинного обучения, основанный на концепции «разделяй и властвуй». Это похоже на структурированную блок-схему, где данные/функции разделены на корневой узел и дочерние узлы в соответствии с критериями выбора функций. Процесс начинается с корневого узла как очень полезной функции для прогнозирования целевой переменной, затем для каждого подмножества создается дочерний узел. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет найден листовой узел ²⁷ . Но он склонен к переоснащению, которое можно свести к минимуму, используя раннюю остановку на этапе обучения или последующую обрезку после обучения модели. Переобученная модель очень хорошо запоминает обучающие выборки, но плохо обобщает невидимые данные. Чтобы уменьшить переоснащение, алгоритм случайного леса объединяет результаты различных деревьев решений путем голосования большинством голосов. В случайном лесу каждое дерево решений генерируется путем рассмотрения случайной выборки атрибутов. Каждое дерево решений создает классификацию для каждого объекта, называемую «голосованием» для этого класса. Случайный лес присваивает каждому объекту класс, имеющий большее количество голосов ²⁸ . Алгоритм машины опорных векторов (SVM) основан на принципе минимизации структурного риска. Это статистический подход, используемый для разделения набора данных на два класса в соответствии с гиперплоскостью, которая имеет максимальное расстояние до ближайшего опорного вектора (точки данных) любого класса ²⁹ . Он эффективен благодаря своей производительности ³⁰ . Алгоритм классификации K-ближайших соседей (KNN) популярен благодаря своей простоте и эффективности. В KNN данные классифицируются в соответствии с k-соседними точками данных. Классификация основана на большинстве голосов среди соседних точек данных. Best K играет важную роль в классификации ³¹ . Логистическая регрессия (LR) — это статистическая модель, основанная на логистической функции для моделирования бинарных зависимых переменных. Он предсказывает вероятности зависимой переменной для комбинации независимых переменных и используется для определения комбинации лучших независимых прогнозируемых переменных ³² .

Чтобы повысить обобщаемость модели (или избежать переобучения), был применен трехэтапный подход. Во-первых, мы внедрили SMOTE (обсуждалось ранее), чтобы преодолеть проблемы с несбалансированными наборами данных. Во-вторых, для выбора оптимальных признаков использовался метод рекурсивного исключения признаков (RFE). RFE является наиболее часто используемым подходом к обертке ³³ , который выбирает функции на основе производительности модели машинного обучения. В-третьих, настройка гиперпараметров выполнялась с помощью поиска по сетке. Библиотека обучения SciKit предоставляет функцию GridsearchCV для настройки параметров для определения оптимальных значений для данной модели прогнозирования. Функция оценивает модель для каждой комбинации параметров, указанных в сетке. В этом исследовании использовались четыре параметра GridsearchCV: оценщик (также известный как классификатор), сетка параметров — список значений параметров оценщика, перекрестная проверка и оценка для измерения производительности.

Для оценки моделей прогнозирования классификации с учителем использовались три (03) хорошо известных оценочных показателя: точность, полнота и точность.

Генерация правил и извлечение признаков

Правила принятия решений были сгенерированы на основе дерева решений для получения характеристик, влияющих на производительность. Изучив модель прогнозирования дерева решений, мы извлекли правила и определили ключевые функции, пройдя части путей дерева решений ³⁴ , которые ведут к узлам, помеченным как учащиеся с высокой или низкой успеваемостью. Извлеченные правила и ключевые особенности могут быть интерпретированы преподавателями и администрацией в интересах студентов и разработки политики.

Результаты и обсуждение

Эксперимент, связанный с машинным обучением, проводился с использованием обучающей библиотеки Python SciKit. Набор данных был разделен на 15-кратную перекрестную проверку: 85% обучающих и 15% тестовых наборов данных, k-количество раз. Этот метод выборки полезен для преодоления переобучения, особенно когда набор данных имеет небольшой размер. Результаты демонстрируются и обсуждаются в соответствии с вопросами исследования.

RQ1:

Можем ли мы предсказать успеваемость в последнем семестре студента-докторанта ветеринарной медицины (DVM) с высокой точностью, основываясь на характеристиках перед поступлением и успеваемости в первом семестре?

Были использованы пять контролируемых алгоритмов машинного обучения, и их производительность оценивалась с использованием трех показателей: точность, полнота и точность (см. таблицу 2). Модель, основанная на SVM, показала лучшую производительность по всем трем показателям, за ней следуют случайный лес и дерево решений. Обратите внимание, что для трех лучших моделей прогнозирования успеваемости Precision и Recall были высокими и имели почти одинаковые результаты, что показывает, что модели предсказывали успеваемость обоих типов учащихся (низко или высокоэффективных) с одинаковой достоверностью. То есть прогностические модели вполне способны прогнозировать успеваемость слабоуспевающих и успевающих учащихся.

Полноразмерный стол

RQ2:

Какие особенности влияют на успеваемость студента DVM в последнем семестре?

Пять алгоритмов классификации использовались для прогнозирования успеваемости учащихся. Эти классификаторы, за исключением дерева решений, не могут быть легко интерпретированы людьми. В этом исследовании производительность (80%) дерева решений низкая по сравнению со случайным лесом и машиной опорных векторов, но эта иерархическая модель (рис. 2) интерпретируема, где каждый узел является функцией. Корневой узел — это функция высшего качества. Правила принятия решений (см. Таблицу 3) были сгенерированы путем прохождения путей дерева решений на рис. 2 сверху вниз. Используя дерево решений и связанные с ним правила, следуя исследованию 9.0777 34 , мы также извлекли функции, влияющие на производительность ³⁴ для учащихся с высокими и низкими показателями:

1. 1

   При зачислении учащиеся с отметками выше 69% по биологии или учащиеся с отметками выше 91% по исламиату, скорее всего, попадут в число лучших в последнем семестре.

2. 2

   На промежуточном уровне учащиеся с оценками ниже или равными 58% по английскому языку, скорее всего, имели низкую успеваемость в последнем семестре.

Иерархическая модель дерева решений, где метка high показывает, что в итоговых результатах семестра учащийся получил не менее 3,00 SGPA.

Полноразмерное изображение

Полноразмерная таблица

Четыре предмета (биология, английский язык, исламиат и урду) были определены как особенности, влияющие на успеваемость учащихся. Три предмета (биология, исламиат и урду) относятся к математике, а один (английский) относится к FSc. Мы можем ожидать, что учащийся, интересующийся биологией, будет лучше успевать на уровне DVM из-за того же характера предметов. Более того, хорошая успеваемость по английскому языку также оправдана для хорошей успеваемости в DVM, поскольку языком обучения в DVM был английский, который отличается от родного языка урду. Влияние предметов исламиат и урду на успеваемость в последнем семестре трудно интерпретировать. Причина может заключаться в том, что студент, изучающий естественные науки, обычно не проявляет интереса к предметам, связанным с искусством, а те, кто проявлял интерес к этим предметам, также могут быть более преданными или трудолюбивыми учениками. Студенты с низкой успеваемостью имели оценки ниже 69.% по биологии и менее 58% по английскому языку. Также видно, что демографические характеристики не играли эффективной роли в прогнозировании успеваемости учащихся. Это наблюдение согласуется с наблюдениями некоторых других исследований ^18,19 , где демографические данные также не учитывались при прогнозировании эффективности, но в некоторых других исследованиях ^35,36,37,38 демографические характеристики продемонстрировали значительное влияние на онлайн-обучение. результаты и успеваемость учащихся. Причина этого различия может быть связана с изменением предмета, отдела, географического местоположения и родного языка или с различным характером функций, используемых в разных исследованиях. Далее обратите внимание, что мы использовали дерево решений для их интерпретируемости, но его эффективность в этом исследовании составила 80%, тогда как две другие прогностические модели сообщили 9точность 2%. Кроме того, правила, основанные на дереве решений, не показывают влияние результатов первого семестра, но эксперименты (не представленные здесь) без этой функции достигли точности только 76%.

Наши результаты согласуются с предыдущими исследованиями ^14,15,39 в том смысле, что академические курсы являются надежным показателем успеваемости учащихся. В нескольких исследованиях также было высказано предположение о влиянии академических характеристик на раннее прогнозирование успеваемости ^3,7,14,25,40 . В этом исследовании успеваемость, влияющая на академические характеристики, отличается от других, и это может быть связано с разным характером учебной дисциплины.

Заключение и будущая работа

В этом исследовании методы интеллектуального анализа данных использовались для прогнозирования академической успеваемости студентов в последнем семестре программы бакалавриата DVM с использованием функций до поступления и SGPA первого семестра DVM. Результаты этого исследования могут быть использованы для реализации некоторых политик. Например, преподаватели могут учитывать особенности, влияющие на успеваемость, чтобы продвигать лучших учеников и предоставлять дополнительную поддержку в обучении слабоуспевающим учащимся на начальном этапе. С помощью расширенных экспериментов администрация может скорректировать критерии приема на основе характеристик, влияющих на результаты первого года (наш план на будущее). Особо обратите внимание, что три предмета математики (биология, урду и исламиат) влияли на последний семестр SGPA, что является новым пониманием в том смысле, что критерии приема в этой части мира на уровне бакалавриата учитывают только промежуточные результаты за заслуги (не ниже этого ) при поступлении. На основе обзора литературы и экспериментов предполагается, что функции, влияющие на производительность, могут различаться в зависимости от конкретного предмета, программы, географического положения, характера обучения (онлайн или физически), родного языка. Так что есть необходимость расширить эксперименты, чтобы определить ключевые особенности для каждого предмета, программы обучения в разных частях мира. Учитывая сложность сбора данных и, следовательно, их анализа, рекомендуется цифровая трансформация научных кругов.

Доступность данных

Данные, использованные в этом исследовании, доступны в анонимной форме по запросу.

Ссылки

1. Ясейн, Н. А., Хелали, Р. Г. М. и Мохомад, С. Б. Прогнозирование успеваемости учащихся в Саудовской Аравии с использованием методов интеллектуального анализа данных. Дж. Инф. Технол. ПО англ. 7 (5), 1–5 (2017).

   Google ученый

2. Бейкер, Р. С. Дж. Д. и Ясеф, К. Состояние интеллектуального анализа данных в образовании в 2009 г.: Обзор и планы на будущее. Дж. Образование. Данные Мин. 1 , 3–16 (2009).

   Google ученый

3. Менгаш, Х. А. Использование методов интеллектуального анализа данных для прогнозирования успеваемости учащихся для поддержки принятия решений в системах приема в университеты. IEEE Access 8 , 55462–55470 (2020 г.).

   Артикул Google ученый

4. Сантоса, Р. Г. и Лукито, Ю. Классификация и прогнозирование среднего балла учащихся с использованием алгоритма кластеризации kmeans для помощи в процессе приема учащихся. Дж. Инф. Сист. англ. Автобус. Интел. 7 , 1–10 (2021).

   Артикул Google ученый

5. Шахири А. М., Хусейн В. и Рашид Н. А. Обзор прогнозирования успеваемости учащихся с использованием методов интеллектуального анализа данных. Процесседия Вычисл. науч. 72 , 414–422 (2015).

   Артикул Google ученый

6. Коциантис С. Б. Использование методов машинного обучения для образовательных предложений: система поддержки принятия решений для прогнозирования оценок учащихся. Артиф. Интел. Ред. https://doi.org/10.1007/s10462-011-9234-x (2012 г.).

   Артикул Google ученый

7. Хуанг, С. и Фанг, Н. Компьютеры и образование Прогнозирование успеваемости учащихся по курсу инженерной динамики: сравнение четырех типов прогностических математических моделей. Вычисл. Образовательный 61 , 133–145 (2013).

   Артикул Google ученый

8. Сюй, Дж., Мун, К. Х., член, С. и Ван Дер, С. М. Подход к машинному обучению для отслеживания и прогнозирования успеваемости студентов в программах на получение степени. IEEE J. Сел. Верхний. Сигнальный процесс. 11 , 742–753 (2017).

   ОБЪЯВЛЕНИЕ Статья Google ученый

9. Хасан Р., Паланиаппан С., Рафиез А., Махмуд С. и Саркер К. Прогноз успеваемости учащихся с использованием алгоритма дерева решений. В 2018 4-й междунар. конф. вычисл. Инф. науч. 1–5 (2018).

10. Хасан Р. и др. Прогнозирование успеваемости студентов в высших учебных заведениях с использованием аналитики видеообучения и методов интеллектуального анализа данных. Заяв. науч. 10 (11), 3894 (2020).

    КАС Статья Google ученый

11. Разак, Ф. и др. Использование наивного байесовского алгоритма для анализа успеваемости студентов бакалавриата. В: 4-й международный IEEE. конф. англ. Технол. заявл. науч. ICETAS 2017 1–5 (2018).

12. «>

    Сингх, В. и Каур, П. Сравнительный анализ методов классификации для прогнозирования успеваемости студентов компьютерной инженерии. Междунар. Дж. Адв. Рез. вычисл. науч. 7 (6), 31–36 (2016).

    Google ученый

13. Мишра, А. и Чаудхари, Н. Оценка успеваемости учащихся с использованием различных методов классификации интеллектуального анализа данных. тюрк. Дж. Вычисл. Мат. Образовательный 12 , 4063–4069 (2021).

    Google ученый

14. Асиф Р., Мерсерон А., Али С. А. и Хайдер Н. Г. Анализ успеваемости студентов бакалавриата с использованием интеллектуального анализа образовательных данных. Вычисл. Образовательный https://doi.org/10.1016/j.compedu.2017.05.007 (2017).

    Артикул Google ученый

15. Асиф Р., Хина С. и Хак С. И. Прогнозирование успеваемости учащихся с использованием методов интеллектуального анализа данных. Междунар. Дж. Вычисл. науч. сеть Безопасность 17 (5), 187–191 (2017).

    Google ученый

16. Асиф Р., Хайдер Н. и Али А. Прогнозирование успеваемости студента бакалавриата с использованием методов интеллектуального анализа данных. Междунар. Дж. Вычисл. науч. Инф. Безопасность 14 , 374–380 (2016).

    Google ученый

17. Мишра Т. Анализ данных учащихся для прогнозирования успеваемости. В 2014 Четвертая международная конференция по передовым вычислительным и коммуникационным технологиям 255–262 https://doi.org/10.1109/ACCT.2014.105 (2014).

18. Хуссейн С., Дахан Н. А., Ба-Алвиб Ф. М. и Рибата Н. Сбор образовательных данных и анализ успеваемости учащихся с использованием WEKA. Индонезийцы. Дж. Электр. англ. вычисл. науч. 9 , 447–459 (2018).

    КАС Статья Google ученый

19. Томашевич Н., Гвозденович Н. и Вранес С. Компьютеры и образование Обзор и сравнение контролируемых методов интеллектуального анализа данных для прогнозирования успеваемости учащихся на экзаменах. Вычисл. Образовательный 143 , 103676 (2020).

    Артикул Google ученый

20. Шазия Х., Захир Р. и Кавита Г. Прогноз успеваемости студентов на семестровых экзаменах с использованием наивного байесовского классификатора. Междунар. Дж. Иннов. Рез. науч. англ. Технол. 4 , 9823–9829 (2015).

    Google ученый

21. Махтар, М., Наванг, Х., Нор, С. и Шамсуддин, В. А. Н. Анализ успеваемости учащихся с использованием наивного байесовского классификатора. Дж. Теор. заявл. Инф. Технол. 95 , 3993–4000 (2017).

    Google ученый

22. Арсад, П. М., Буниямин, Н. и Манан, Дж. А. Модель прогнозирования успеваемости учащихся на основе нейронной сети (NNSPPM). В Проц. Международной конференции IEEE по интеллектуальным приборам, измерениям и приложениям (ICSIMA) 26–27 (2013 г.).

23. Цю, Ф. и др. Прогнозирование успеваемости учащихся в электронном обучении с использованием данных о процессе обучения и поведении. наук. Отчет https://doi.org/10.1038/s41598-021-03867-8 (2022 г.).

    Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый

24. Полизу, А. и Карипис, Г. Извлечение признаков для прогнозирования плохой успеваемости учащихся на следующий год. IEEE Trans. Учиться. Технол. 12 , 237–248 (2019).

    Артикул Google ученый

25. Муратов Э., Льюис М., Фурш Д., Тропша А. и Кокс В. К. Компьютеризированная поддержка принятия решений о зачислении студентов на основе прогнозируемой успеваемости. утра. Дж. Фарм. Образовательный 81 (3), 46. https://doi.org/10.5688/ajpe81346 (2017).

    Артикул Google ученый

26. Чавла, Н.В., Бойер, К.В., Холл, Л.О. и Кегельмейер, В.П. СМОТ: метод избыточной выборки синтетического меньшинства. Дж. Артиф. Интел. Рез. 16 , 321–357. https://doi.org/10.1613/jair.953 (2002 г.).

    Артикул МАТЕМАТИКА Google ученый

27. Куинлан, Дж. Р. Индукция деревьев решений. 81–106 (2007).

28. Брейман Л. Случайные леса. Маха. Учиться. 45 , 5–32 (2001).

    Артикул Google ученый

29. Zhang, Y. Алгоритм классификации машины опорных векторов и его применение. Междунар. конф. Инф. вычисл. заявл. https://doi.org/10.1007/978-3-642-34041-3_27 (2012 г.).

    Артикул Google ученый

30. Инь, С., Гао, X., Карими, Х. Р. и Чжу, X. Исследование обнаружения ошибок на основе метода опорных векторов в процессе Истмана в Теннесси. Абст. заявл. Анальный. век. https://doi.org/10.1155/2014/836895 (2014 г.).

    Артикул Google ученый

31. Го, Г., Ван, Х., Белл, Д., Би, Ю. и Грир, К. Подход, основанный на модели KNN, в классификации. ОТМ конф. Междунар. конф. «На пути к осмысленной интернет-системе. 986–996, https://doi.org/10.1007/978-3-540-39964-3_62 (2003 г.).

32. «>

    Пайк, С. В. и Шеридан, П. М. Логистический регрессионный анализ удержания аспирантов Кан. J. Высшее образование. 23 (2), 44–64 (1993).

    Артикул Google ученый

33. Павья, К. и Шринивасан, Б. Методы выбора признаков в интеллектуальном анализе данных: исследование. Междунар. жур. науч. Девел. Рез. (IJSDR) 2 (6), 594–598 (2017).

    Google ученый

34. Асиф, Р. и Мерсерон, А. Прогноз успеваемости студентов на уровне степени: тематическое исследование. Междунар. Дж. Интелл. Сист. Технол. заявл. https://doi.org/10.5815/ijisa.2015.01.05 (2015 г.).

    Артикул Google ученый

35. Ризви С., Риентис Б. и Ходжа С. А. Роль демографии в онлайн-обучении; подход, основанный на дереве решений. Вычисл. Образовательный 137 , 32–47 (2019).

    Артикул Google ученый

36. Гил, П. Д., да Круз Мартинс, С., Моро, С. и Коста, Дж. М. Подход на основе данных для прогнозирования успеваемости первокурсников в высших учебных заведениях. Учеб. Инф. Технол. 26 (2), 2165–2190 (2021).

    Артикул Google ученый

37. Аггарвал Д., Миттал С. и Бали В. Значение неакадемических параметров для прогнозирования успеваемости учащихся с использованием методов ансамблевого обучения. Междунар. Дж. Сист. Дин. заявл. 10 , 38–49 (2021).

    Google ученый

38. Султана С., Хан С. и Аббас М. А. Прогнозирование успеваемости студентов-электротехников с использованием когнитивных и некогнитивных функций для выявления потенциальных отсева. Междунар. Дж. Электр. англ. Образовательный 54 , 105–118 (2017).

    Артикул Google ученый

39. Асиф, Р. Прогнозирование успеваемости студента бакалавриата с использованием методов интеллектуального анализа данных. Междунар. Дж. Комп. науч. Инф. Безопасность (IJCSIS) 14 , 374–380 (2016).

    Google ученый

40. Маркес-Вера, К. и др. Предсказание раннего отсева с помощью интеллектуального анализа данных: тематическое исследование со старшеклассниками. Эксперт Сист. 33 , 107–124 (2016).

    Артикул Google ученый

Скачать ссылки

Благодарности

Эта работа была частично поддержана Программой фундаментальных научных исследований через Национальный исследовательский фонд Кореи (NRF), финансируемый Министерством образования (NRF-2019R1A2C1006159) и (NRF-2021R1A6A1A03039493), и частично за счет исследовательского гранта Юннамского университета 2021 года.

Информация об авторе

Авторы и организации

1. Факультет компьютерных наук и информационных технологий Исламского университета Бахавалпура, Бахавалпур, Пакистан

   Мухаммад Билал

2. Факультет вычислительной техники Исламского университета Факультет вычислительной техники Бахавалпур, Бахавалпур, Пакистан

   Мухаммад Омар

3. Факультет компьютерных наук, Факультет вычислительной техники, Университет Исламия в Бахавалпуре, Бахавалпур, Пакистан

   Вахид Анвар

4. Факультет компьютерных наук, Университет Южной Азии, Лахор, Пакистан

   Рахат Х. Бохари

5. Факультет информационных и коммуникационных технологий, Университет Йонгнам, 280 Тэхак-Ро, Кёнсан- 38541, Южная Корея

   Мухаммад Омар и Гью Санг Чой

Авторы

1. Мухаммад Билал

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Академия

2. Мухаммад Омар

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

3. Waheed Anwar

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

4. Рахат Х. Бохари

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

5. Gyu Sang Choi

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

Contributions

Первый автор собрал данные, провел эксперименты, написал черновик. Второй автор предложил идею, проанализировал результаты и отредактировал черновик. Третий участвовал в улучшении постановки задачи, экспериментального дизайна и проверке достоверности экспериментов. Четвертый и Пятый авторы помогают улучшить написание и верстку статьи. Пятый автор также организовал финансирование.

Авторы переписки

Переписка с Мухаммад Омар или Гью Санг Чой.

Заявление об этике

Конкурирующие интересы

Авторы не заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.

Дополнительная информация

Примечание издателя

Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и ​​институциональной принадлежности.

Права и разрешения

Открытый доступ Эта статья находится под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International License, которая разрешает использование, совместное использование, адаптацию, распространение и воспроизведение на любом носителе или в любом формате при условии, что вы укажете первоначальных авторов и источник, предоставите ссылку на лицензию Creative Commons и указать, были ли внесены изменения. Изображения или другие сторонние материалы в этой статье включены в лицензию Creative Commons на статью, если иное не указано в кредитной строке материала. Если материал не включен в лицензию Creative Commons статьи, а ваше предполагаемое использование не разрешено законом или выходит за рамки разрешенного использования, вам необходимо получить разрешение непосредственно от правообладателя. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Перепечатка и разрешения

Об этой статье

Комментарии

Отправляя комментарий, вы соглашаетесь соблюдать наши Условия и правила сообщества. Если вы обнаружите что-то оскорбительное или не соответствующее нашим условиям или правилам, отметьте это как неприемлемое.

По данным опроса, школьники тратят на домашнюю работу в три раза больше времени, чем в среднем — Three Penny Press

Соня Кулкарни и Паллави Горантла|9 января 2022 г.

Графика Сони Кулкарни

Национальная ассоциация образования и Национальная ассоциация родителей и учителей предложили, чтобы здоровое количество часов, которые учащиеся должны проводить, можно было бы определить по «правилу 10 минут». Это означает, что для каждого уровня обучения максимальное время выполнения домашних заданий должно увеличиваться на 10 минут в зависимости от их уровня обучения (например, у девятиклассников будет 90 минут домашнего задания, у десятиклассников — 100 минут и т. д.).

По мере приближения «выпускной недели» учащиеся не только прилагают усилия для получения желаемых результатов на экзаменах, но и делают последнюю попытку сохранить или изменить оценку, полученную за первый семестр, выполняя домашние задания.

Старшеклассники сообщили, что в среднем 2,7 часа выполняют домашнюю работу в неделю, согласно исследованию Washington Post с 2018 по 2020 год, в котором приняли участие более 50 000 человек. Опрос примерно 200 учащихся средней школы Bellaire показал, что некоторые учащиеся тратят в три раза больше этой суммы.

Демографические данные этого опроса включали в среднем 34 первокурсника, 43 второкурсника, 54 юниора и 54 старшеклассника.

На вопрос, сколько часов учащиеся в среднем тратят на домашнее задание в день, ответы варьировались от нуля до более чем девяти, в среднем около четырех часов. Напротив, опрошенные студенты сказали, что около одного часа домашней работы составляет здоровое количество часов.

Младшая Клэр Чжан сказала, что чувствует академическое давление в своем расписании AP, но не обязательно из-за занятий.

«Обстановка в классе на занятиях AP может ощущаться как давление, потому что все всегда усердно работают, и иногда бывает трудно не отставать». — сказал Чжан.

В общей сложности 93 ученика сообщили, что минимальной приемлемой оценкой, которую они могут получить в классе, будет A. За ним следует 81 ученик, который ответил, что минимальной приемлемой оценкой будет B. 19Студенты ответили на тройку, а четверо ответили на D.

«Я доволен занятиями, которые я посещаю, но иногда бывает очень сложно не отставать», — сказала первокурсница Эллисон Нгуен. «Я чувствую академическое давление, чтобы держать пятерку в моих классах».

До 152 учащихся заявили, что оценки чрезвычайно важны для них, а 32 заявили, что в целом более равнодушны к своей успеваемости.

В прошлом году Bellaire окончили девять выпускников. Каждый из них получил средний балл 5,0. HISD никогда не видел такого количества отличников ни в одной школе, и на данный момент их 14.

«Я чувствую, что это унижает звание отличника, потому что, если ученик знает, как соответствующим образом планировать свое расписание и получать хорошие оценки на уроках, любой может стать отличником», — сказал Чжан.

Bellaire предлагает занятия физкультурой и здоровьем летом. Эти летние занятия позволяют учащимся пропустить урок 4.0 и не указывать его в стенограмме. Некоторые факультативы также имеют средний балл 5,0, например, дебаты.

Около 200 студентов были опрошены на предмет того, что Беллэр неоднократно выступала с прощальной речью. В первую очередь они ответили, что выступают за то, чтобы у Беллера было несколько прощальных выступлений, что недавно получило широкое признание.

Старшая Кэтрин Чен — одна из 14 выпускников, окончивших школу в этом году, и сказала, что считает выпуск 2022 чрезвычайно трудолюбивым.

«Я думаю, это было ожидаемо с первого курса, так как большинство из нас знали о других и просто были сосредоточены на том, чтобы сделать все возможное, — сказал Чен.

Чен сказал, что каждый прощальный отличник добился этой чести самостоятельно и заслуживает ее.

«Честно говоря, я очень рад за других отличников и рад, что Bellaire — такая хорошая школа», — сказал Чен. «Я не чувствую себя менее особенным с 13 другими отличниками».

Нгуен сказал, что наличие нескольких отличников показывает, насколько конкурентоспособна школа.

«Впечатляет, но страшно подумать о соревновании с одноклассниками, — сказал Нгуен.

Школа Bellaire, предлагающая 30 классов AP и имеющая значительное количество ученых, основанных на заслугах, может считаться конкурентоспособной школой.

«Я чувствую трудности в учебе, но не давление», — сказал Чен. «Каждое занятие, которое я посещаю, помогает мне выйти за пределы моей зоны комфорта, но с этим не так уж сложно справиться».

Студенты имеют возможность брать перерывы, если они выполнили все свои кредиты и могут поддерживать высокий уровень академической успеваемости. Но для первокурсников, таких как Нгуен, перерывы считаются привилегией. Нгуен сказала, что обычно у нее есть от часа до пяти часов работы каждый день.

«В зависимости от дня может быть много работы, особенно внеклассных занятий», — сказал Нгуен. «Хотя я первокурсник, поэтому мне кажется, что это не так плохо по сравнению с более высокими оценками».

Согласно опросу студентов Bellaire, когда их попросили оценить их согласие с утверждением «учащиеся, которые получают более высокие оценки, как правило, в целом умнее, чем учащиеся, которые получают более низкие оценки», респонденты в основном не согласились.

Чжан сказал, что студентам, которые находятся на пороге поступления в колледж, иногда бывает трудно игнорировать психологическое давление, требующее хороших оценок.

«В юниорском возрасте очень легко сильно переживать из-за своего среднего балла», — сказал Чжан. «Это также очень распространенная, но токсичная практика — определять свою самооценку по оценкам, но я думаю, что нам просто нужно помнить, что наше психическое здоровье также должно стоять на первом месте. Иногда это просто не подходящий день для всех, и один тест не определяет нашу сообразительность».

180 Комментарии в табеле успеваемости для всех классов

Комментарии в табеле успеваемости являются жизненно важным компонентом образования ребенка. Небольшой, но содержательный комментарий может иметь ОГРОМНОЕ значение в обучении в классе. Тем не менее, создание пользовательских комментариев для каждого учащегося может занять целую вечность, но при этом оказывать влияние.

Хорошие новости: мы создали для вас 180 комментариев в табелях успеваемости для всех классов, включая дошкольные и детсадовские. Вы обязательно найдете идеальный комментарий для каждого ученика ниже.

180 комментариев, которые вы видите в этой статье, можно использовать для создания динамической обратной связи на основе успеваемости учащихся.

Комментарии в табеле успеваемости важны по двум причинам. Во-первых, они обеспечивают обратную связь для студентов и дают им представление о том, как совершенствоваться. Другая причина заключается в том, что он предоставляет информацию родителям, чтобы они могли понять, как их ребенок учится в классе, без необходимости идти на родительское собрание.

Хотите сэкономить часы повторяющегося набора текста?

Попробуйте Text Blaze, это бесплатно!

Присоединяйтесь к десяткам тысяч учителей, которые работают эффективнее

Начните прямо сейчас! Расскажите подробнее

Чем может помочь Text Blaze?

Написание полных комментариев может занять много времени. Использование аббревиатур типа «ГК» для хорошего поведения может помочь, но это все равно требует времени. Использование Text Blaze может помочь ускорить этот процесс, так как вы можете использовать текстовые фрагменты с сокращениями, чтобы автоматически вставлять свои комментарии в свои табели успеваемости и персонализировать каждый комментарий для своих студентов.

С Text Blaze написание комментариев в табеле успеваемости стало проще и эффективнее, чем когда-либо.

Вот короткое видео, показывающее, как можно использовать сочетания клавиш Text Blaze для ускорения работы.

Посетите нашу страницу для учителей, где вы найдете больше шаблонов, которые вы можете использовать уже сегодня!

Демонстрация положительных и отрицательных комментариев в табеле успеваемости

{formtoggle: name=энтузиаст; по умолчанию=да}{formtext: имя=имя; cols=8} с энтузиазмом учится в школе. {endformtoggle}{formtoggle: name=positive; default=no}{formtext: name=имя; cols=8} демонстрирует позитивный настрой в классе.{endformtoggle}{formtoggle: name=всегда готов; default=no}{formtext: name=имя; cols=8} выглядит обновленным и готовым к ежедневным действиям.{endformtoggle}{formtoggle: name=enthusiasm 2; default=no}{formtext: name=имя; cols=8} демонстрирует неподдельный энтузиазм по поводу нашей повседневной деятельности в классе.{endformtoggle}{formtoggle: name=initiatives; default=no}{formtext: name=имя; cols=8} проявляет впечатляющую инициативу и всегда ищет новые способы участия.{endformtoggle}{formtoggle: name=independently; default=no}{formtext: name=имя; cols=8} использует сильные инстинкты, чтобы решать вопросы самостоятельно.{endformtoggle}{formtoggle: name=potential; default=no}{formtext: name=имя; cols=8} стремится полностью раскрыть свой потенциал.{endformtoggle}{formtoggle: name=committed; default=no}{formtext: name=имя; cols=8} старается изо всех сил.{endformtoggle}{formtoggle: name=ищет новые вызовы; default=no}{formtext: name=имя; cols=8} ищет новые вызовы. {endformtoggle}{formtoggle: name=responsible; default=no}{formtext: name=имя; cols=8} берет на себя ответственность за свое обучение.{endformtoggle}

Однако {formtoggle: name=отсутствует фокус; по умолчанию=да}{formtext: имя=имя; cols=8} с трудом соблюдает правила в классе и нуждается в помощи, чтобы сосредоточиться.{endformtoggle} {formtoggle: name=учиться больше; по умолчанию=нет}{formtext: имя=тема; cols=8} тесты сложны для {formtext: name=first name; cols=8} и выиграют от дополнительного учебного времени.{endformtoggle}{formtoggle: name=плохие организаторские способности; default=no}Меня беспокоит {formtext: name=first name; cols=8} организаторские способности и способность сдавать работу вовремя.{endformtoggle}{formtoggle: name=основная математика; default=no}{formtext: name=имя; cols=8} необходимо освоить базовые математические навыки, чтобы продвигаться дальше.{endformtoggle}

_

Попробуйте

• Чтобы настроить эти шаблоны электронной почты в соответствии с вашими потребностями, а затем вставить их куда угодно с помощью сочетания клавиш, нажмите кнопку «Копировать в Text Blaze».

Вот 100 общих комментариев к табелю успеваемости, которые вы можете применить к своему классу:

100 Общие комментарии к табелю успеваемости 

1. {formtext: name=first name; cols=8}ухудшились оценки из-за пропущенных заданий.
2. {текст формы: имя=имя; cols=8} добивается успеха во всех своих академических начинаниях.
3. {текст формы: имя=имя; cols=8} любит учиться и проявляет энтузиазм к занятиям в классе.
4. {текст формы: имя=имя; cols=8} нравится ходить в школу, и их жизнерадостное поведение украшает класс.
5. {текст формы: имя=имя; cols=8} любит свои академические занятия и показывает отличные результаты.
6. {текст формы: имя=имя; cols=8} затрудняет чтение, и ему было бы полезно выполнять ночную рутину.
7. Базовые уроки сложения и умножения были бы чрезвычайно полезны для {formtext: name=first name; столбцы=8}.
8. {текст формы: имя=имя; cols=8} делится информацией, которая в значительной степени способствует обсуждениям в классе.
9. {текст формы: имя=имя; cols=8} успешно использует данные из графиков и диаграмм.
10. {текст формы: имя=имя; cols=8} каждый день приходит в школу с позитивным настроем.
11. {текст формы: имя=имя; cols=8} выполняет сложные задания, используя навыки критического мышления.
12. {текст формы: имя=имя; cols=8} постоянно производит содержательную работу.
13. {текст формы: имя=имя; cols=8} создает хорошо организованные эссе.
14. {текст формы: имя=имя; cols=8} демонстрирует обширные знания в области {formtext: name=topic; столбцы=8}.
15. {текст формы: имя=имя; cols=8} должны научиться уделять пристальное внимание и следовать указаниям в классе.
16. {текст формы: имя=имя; cols=8} каждый день использует продвинутые навыки понимания прочитанного.
17. Поощрять {formtext: name=first name; cols=8} учиться каждый день, чтобы улучшить свои оценки по {formtext: name=subject; столбцы=6}.
18. {текст формы: имя=имя; cols=8} любит участвовать в занятиях и вносит свой вклад в наши обсуждения.
19. {текст формы: имя=имя; cols=8} ставит перед собой высокие цели и достигает их.
20. {текст формы: имя=имя; cols=8} с трудом находит школьные принадлежности, и ему нужна более чистая парта.
21. {текст формы: имя=тема; cols=8} тесты сложны для {formtext: name=first name; cols=8} и {formmenu: name=gender; он; default=она} выиграет от дополнительного времени на изучение.
22. {текст формы: имя=имя; cols=8} хорошо ладит с другими одноклассниками.
23. {текст формы: имя=имя; cols=8} обладает внушительным словарным запасом, который улучшает их синтез письма.
24. {текст формы: имя=имя; cols=8} удивительно оптимистичен и всегда готов помочь.
25. {текст формы: имя=имя; cols=8} обладает сильным смыслом повествования и развития, что улучшает написание.
26. {текст формы: имя=имя; cols=8} имеет приятный характер и чувство юмора.
27. {текст формы: имя=имя; cols=8} имеет улучшенные возможности в {formtext: name=first name; столбцы=8}.
28. {текст формы: имя=имя; cols=8} работает исключительно в областях {formtext: name=subject; столбцы=6}.
29. {текст формы: имя=имя; cols=8} приложил усилия для улучшения оценок по {formtext: name=subject; cols=6}, и я ценю это.
30. {текст формы: имя=имя; cols=8} с трудом соблюдает правила в классе и нуждается в помощи, чтобы сосредоточиться.
31. Я восхищаюсь {formtext: name=first name; cols=8}мотивация к успеху, и мне понравилось их учить.
32. Я восхищаюсь {formtext: name=first name; cols=8} работа, которая была сделана с осторожностью.
33. Меня беспокоит {formtext: name=first name; cols=8} организаторские способности и умение сдавать работу вовремя.
34. Я очень горжусь {formtext: name=first name; cols=8} и пожелать им удачи в следующем году.
35. Я отлично провел время, обучая {formtext: name=first name; cols=8} и пропустит их в следующем году.
36. {текст формы: имя=имя; cols=8} следует сосредоточиться на {formtext: name=topic; cols=6} в этом году, чтобы {formmenu: улучшить оценки; по умолчанию = выпускник; имя=причина}.
37. {текст формы: имя=имя; cols=8} следует сосредоточиться на {formtext: name=topic; cols=6} в этом году.
38. {текст формы: имя=имя; cols=8} следует уделять больше внимания {formtext: name=topic; cols=6}, потому что это будет значительная часть этого года.
39. {текст формы: имя=имя; cols=8} неумение слушать повлияло на их оценки по {formtext: name=subject; столбцы=6}.
40. {текст формы: имя=имя; cols=8} добился больших успехов во всех областях науки.
41. {текст формы: имя=имя; cols=8} делает хорошие успехи в классе.
42. {текст формы: имя=имя; cols=8} борется с организаторскими способностями навести порядок на своем столе.
43. {текст формы: имя=имя; cols=8} должен замедляться при работе.
44. {текст формы: имя=имя; cols=8} должны освоить базовые математические навыки, чтобы продвигаться дальше.
45. {текст формы: имя=имя; cols=8} демонстрирует хорошее отношение к другим.
46. Мне понравилось {formtext: name=first name; cols=8} с чувством юмора в этом году.
47. {текст формы: имя=имя; cols=8} значительно продвинулся в {formtext: name=subject; столбцы=6}.
48. {текст формы: имя=имя; cols=8} превзошел ожидания в {formtext: name=subject; столбцы=6}.
49. {текст формы: имя=имя; cols=8} — добрый ученик и всегда готов помочь.
50. {текст формы: имя=имя; cols=8} — творческий писатель, преуспевающий во всех областях.
51. {текст формы: имя=имя; cols=8} всегда приятно находиться рядом.
52. {текст формы: имя=имя; cols=8} — фантастический ученик, который улучшает обсуждения в классе.
53. {текст формы: имя=имя; cols=8} — целеустремленный ученик, хорошо успевающий по всем предметам.
54. {текст формы: имя=имя; cols=8} — одаренный художник, и я восхищаюсь страстью, с которой они создают свои работы.
55. {текст формы: имя=имя; cols=8} является хорошим образцом для подражания и последовательно следует правилам в классе.
56. {текст формы: имя=имя; cols=8} — отличный помощник в классе и лидер.
57. {текст формы: имя=имя; cols=8} — это усердный работник, который никогда не оставляет задание наполовину выполненным.
58. {текст формы: имя=имя; cols=8} приятно учить из-за их позитивного настроя.
59. {текст формы: имя=имя; cols=8} — единственный в своем роде ученик, которого я никогда не забуду и всегда буду скучать.
60. {текст формы: имя=имя; cols=8} — средство решения проблем с сильным чувством настойчивости.
61. {текст формы: имя=имя; cols=8} быстро учится и хорошо приспосабливается к новым ситуациям.
62. {текст формы: имя=имя; cols=8} — ответственный ученик, выполняющий задания вовремя.
63. {текст формы: имя=имя; cols=8} остается на задаче при независимой работе.
64. {текст формы: имя=имя; cols=8} всегда удивительно эффективны со своим временем.
65. {текст формы: имя=имя; cols=8} — потрясающий читатель с отличными навыками понимания.
66. {текст формы: имя=имя; cols=8} — отличник, учить которого одно удовольствие.
67. {текст формы: имя=имя; cols=8} трудолюбив и должен гордиться своими достижениями.
68. {текст формы: имя=имя; cols=8} может получить более высокую оценку по {formtext: name=subject; cols=6}, но для продвижения нужно больше практиковаться.
69. {текст формы: имя=имя; cols=8} вежлив по отношению к одноклассникам и школьному персоналу.
70. {текст формы: имя=имя; cols=8} движет желанием угодить другим.
71. {текст формы: имя=имя; cols=8} стремится учиться и задает правильные вопросы, когда это необходимо.
72. {текст формы: имя=имя; cols=8} всегда находится в фокусе, когда вы находитесь в классе.
73. {текст формы: имя=имя; cols=8} набирает обороты в {formtext: name=subject; cols=8}, но не помешала бы дополнительная практика.
74. {текст формы: имя=имя; cols=8} умны, но качество их работы ниже ожидаемого.
75. {текст формы: имя=имя; cols=8} — прирожденный лидер и хорошо работает с коллегами.
76. {текст формы: имя=имя; cols=8} очень болтлив в классе, что отвлекает других.
77. {текст формы: имя=имя; cols=8} любят и уважают одноклассники.
78. {текст формы: имя=имя; cols=8} хорошо организована и может быстро найти нужные ей материалы.
79. Приятно видеть {formtext: name=first name; cols=8} постоянно прилагали все усилия в {formtext: name=subject; столбцы=6}.
80. Мне понравилось знакомиться с {formtext: name=first name; cols=8} в этом году.
81. Мне понравилось видеть {formtext: name=first name; cols=8} художественные проекты и творчество.
82. У меня был фантастический год знакомства с {formtext: name=first name; cols=8} и пожелать им всего наилучшего.
83. Мне нравилось иметь {formtext: name=first name; cols=8} в нашем классе в этом году, и я буду ужасно по ним скучать.
84. {текст формы: имя=имя; cols=8} любит поэзию, чтение, музыку, науку и искусство, и у него это очень хорошо получается.
85. {текст формы: имя=имя; cols=8} любит тесты и выиграет от дополнительных имитационных тестов.
86. {текст формы: имя=имя; cols=8} эффективно использует время занятий.
87. {текст формы: имя=имя; cols=8} тщательно завершает свою работу.
88. {текст формы: имя=имя; cols=8} активно участвует как в небольших группах, так и в обсуждениях всего класса.
89. {текст формы: имя=имя; cols=8} уделяет пристальное внимание деталям в заданиях.
90. {текст формы: имя=имя; cols=8} внимательно следит за инструкциями.
91. Навыки чтения являются проблемой для {formtext: name=first name; cols=8} иногда и {formmenu: name=gender; он; default=она} выиграет, если ответит на дополнительные вопросы из главы 3.
92. {текст формы: имя=имя; cols=8} читается вслух с хорошим чувством выражения.
93. {текст формы: имя=имя; cols=8} вдохновляет всех в классе.
94. {текст формы: имя=имя; cols=8} в целом делает выдающийся результат.
95. {текст формы: имя=имя; cols=8} значительно продвинулся в {formtext: name=subject; столбцы=6}.
96. {текст формы: имя=имя; cols=8} очень усердно работал в этом году, и это видно.
97. {текст формы: имя=имя; cols=8} могли бы улучшить свои базовые математические навыки, особенно в {formtext: name=first name; столбцы=8}.
98. {текст формы: имя=имя; cols=8} требуется дополнительное время для запоминания.
99. {текст формы: имя=имя; cols=8} хорошо работает независимо и самостоятельно выполняет действия по обогащению.
100. {текст формы: имя=имя; cols=8} изо всех сил пытается работать тихо, и было бы неплохо узнать границы.

_

Ниже приведены 10 положительных комментариев в табеле успеваемости, основанных на отношении учащегося:

Положительные комментарии в табеле успеваемости — отношение учащегося

1. {текст формы: имя=имя; cols=8} — увлеченный ученик, которому нравится учеба.
2. {текст формы: имя=имя; cols=8} демонстрирует позитивный настрой в классе.
3. {текст формы: имя=имя; cols=8} отображается обновленным и готовым к ежедневным действиям.
4. {текст формы: имя=имя; cols=8} демонстрирует неподдельный энтузиазм в отношении наших ежедневных занятий в классе.
5. {текст формы: имя=имя; cols=8} проявляет впечатляющую инициативу и всегда ищет новые способы участия.
6. {текст формы: имя=имя; cols=8} использует сильные инстинкты для самостоятельного решения вопросов.
7. {текст формы: имя=имя; cols=8} стремится полностью раскрыть свой потенциал.
8. {текст формы: имя=имя; cols=8} стремится сделать все возможное.
9. {текст формы: имя=имя; cols=8} ищет новые вызовы.
10. {текст формы: имя=имя; cols=8} берет на себя ответственность за их обучение.

_

Вот 10 положительных комментариев в табеле успеваемости, основанных на поведении учащегося:

Положительные комментарии в табеле успеваемости – поведение учащегося

1. {formtext: name=first name; cols=8} ведет себя зрело.
2. {текст формы: имя=имя; cols=8} последовательно сотрудничает с другими учащимися.
3. {текст формы: имя=имя; cols=8} следует правилам класса.
4. {текст формы: имя=имя; cols=8} вежлив и имеет хорошие манеры.
5. {текст формы: имя=имя; cols=8} полезен и добр ко всем в классе.
6. {текст формы: имя=имя; cols=8} позволяет сосредоточиться на поставленной задаче.
7. {текст формы: имя=имя; cols=8} устанавливает высокие стандарты поведения и сотрудничества.
8. {текст формы: имя=имя; cols=8} легко избегает отвлекающих факторов.
9. {текст формы: имя=имя; cols=8} правильно реагирует на инструкцию.
10. {текст формы: имя=имя; cols=8} легко переключается между занятиями в классе.

_

Это 10 положительных комментариев в табеле успеваемости, основанных на характере учащегося:

Комментарии в табеле успеваемости — характер ученика

1. {formtext: name=first name; cols=8} демонстрирует хорошие навыки взаимоотношений.
2. Вы можете рассчитывать на {formtext: name=first name; cols=8}, чтобы следовать инструкциям.
3. {текст формы: имя=имя; cols=8} демонстрирует ответственность, заботясь о школьных принадлежностях.
4. {текст формы: имя=имя; cols=8} демонстрирует высокий уровень уважения к учителям и сверстникам.
5. {текст формы: имя=имя; cols=8} надежен и готов помочь в случае необходимости.
6. {текст формы: имя=имя; cols=8} добросовестно выполняет классные задания.
7. {текст формы: имя=имя; cols=8} обладает невероятной самодисциплиной и всегда выполняет работу быстро.
8. {текст формы: имя=имя; cols=8} — заботливый молодой человек, проявляющий заботу о своих сверстниках.
9. {текст формы: имя=имя; cols=8} — образцовый гражданин в нашем классе.
10. {текст формы: имя=имя; cols=8} чувствителен к чувствам других.

_

Вот 10 положительных комментариев в табеле успеваемости, основанных на коммуникативных навыках учащегося:

Комментарии в табеле успеваемости — коммуникативные навыки

1. {formtext: name=first name; cols=8} имеет хорошо развитый словарный запас.
2. {текст формы: имя=имя; cols=8} тщательно и впечатляюще подбирает слова.
3. {текст формы: имя=имя; cols=8} ясно выражает мысли.
4. {текст формы: имя=имя; cols=8} обладает ярким воображением и отлично пишет.
5. {текст формы: имя=имя; cols=8} открыли свой голос через поэзию.
6. {текст формы: имя=имя; cols=8} использует яркий язык в письме.
7. {текст формы: имя=имя; cols=8} пишет четко и целенаправленно.
8. {текст формы: имя=имя; cols=8} целенаправленно завершает письменные задания.
9. {текст формы: имя=имя; cols=8} может привести убедительный и логичный аргумент.
10. {текст формы: имя=имя; cols=8} прислушивается к комментариям и идеям других.

_

Это 10 положительных комментариев в табеле успеваемости, основанных на групповой работе студента:

10 положительных комментариев в табеле успеваемости — групповая работа

1. {formtext: name=first name; cols=8} обеспечивает конструктивную обратную связь с коллегами.
2. {текст формы: имя=имя; cols=8} принимает рекомендации коллег и действует в соответствии с ними, когда это необходимо.
3. {текст формы: имя=имя; cols=8} восприимчив к идеям и мнениям других людей в группе.
4. {текст формы: имя=имя; cols=8} играет различные активные роли в среде рабочей группы.
5. {текст формы: имя=имя; cols=8} любит брать на себя роль лидера в группах.
6. {текст формы: имя=имя; cols=8} демонстрирует справедливость при делегировании групповых задач.
7. {текст формы: имя=имя; cols=8} тщательно планирует и выполняет групповые действия.
8. {текст формы: имя=имя; cols=8} демократично сотрудничает с коллегами.
9. {текст формы: имя=имя; cols=8} побуждает других участников группы работать лучше.
10. {текст формы: имя=имя; cols=8} держит рабочую группу в тонусе и сфокусированности.

_

Ниже приведены 10 положительных комментариев в табеле успеваемости, основанных на интересе и таланте учащегося:

Положительные комментарии в табеле успеваемости — интерес и талант

1. {formtext: name=first name; cols=8} обсуждает идеи, которые они регулярно читают.
2. {текст формы: имя=имя; cols=8} любит хвастаться своими музыкальными способностями перед остальной частью класса.
3. {текст формы: имя=имя; cols=8} читает каждый день для удовольствия.
4. {текст формы: имя=имя; cols=8} четко понимает их интересы.
5. {текст формы: имя=имя; cols=8} имеет интересное хобби, которым они поделились с остальным классом.
6. {текст формы: имя=имя; cols=8} имеет широкий круг интересов.
7. {текст формы: имя=имя; cols=8} самостоятельно ищет дополнительную информацию по темам в классе.
8. {текст формы: имя=имя; cols=8} — фантастический исполнитель.
9. {текст формы: имя=имя; cols=8} — одаренный музыкант.
10. {текст формы: имя=имя; cols=8} обладает остроумным чувством юмора.

_

Ниже приведены 10 положительных комментариев в табеле успеваемости, основанных на социальных навыках учащегося:

10 положительных комментариев в табеле успеваемости — социальные навыки

1. {formtext: name=first name; cols=8} быстро заводит друзей.
2. {текст формы: имя=имя; cols=8} нравится их сверстникам.
3. {текст формы: имя=имя; cols=8} подходит к разрешению разногласий между коллегами зрелым образом.
4. {текст формы: имя=имя; cols=8} относится к другим учащимся уважительно и справедливо.
5. {текст формы: имя=имя; cols=8} — любимый ученик в классе.
6. {текст формы: имя=имя; cols=8} проявляет сочувствие к сверстникам и другим.
7. {текст формы: имя=имя; cols=8} чувствует себя непринужденно, сталкиваясь с трудностями.
8. {текст формы: имя=имя; cols=8} любит общаться с друзьями.
9. {текст формы: имя=имя; cols=8} проводит свободное время с друзьями.
10. {текст формы: имя=имя; cols=8} заставляет их друзей смеяться и улыбаться.

_

Ниже приведены 10 положительных комментариев в табеле успеваемости, основанных на рабочих привычках учащегося:

10 положительных комментариев в табеле успеваемости — рабочие привычки

1. {formtext: name=first name; cols=8} внимание к деталям помогает избежать ошибок по невнимательности.
2. {текст формы: имя=имя; cols=8} всегда проверяет работу перед отправкой.
3. {текст формы: имя=имя; cols=8} регулярно выполняет домашние задания.
4. {текст формы: имя=имя; cols=8} создает впечатляющие домашние проекты.
5. {текст формы: имя=имя; cols=8} демонстрирует самодисциплину.
6. {текст формы: имя=имя; cols=8} превосходит ожидания с точки зрения качества работы.
7. {текст формы: имя=имя; cols=8} — ответственный и трудолюбивый ученик.
8. {текст формы: имя=имя; cols=8} — ученик, обладающий навыками самомотивации.
9. {текст формы: имя=имя; cols=8} является самодостаточным и независимым.
10. {текст формы: имя=имя; cols=8} эффективно использует незапланированное время занятий.

_

Написание комментариев в табеле успеваемости очень важно для улучшения обучения учащихся, но это может занять много времени. Если у вас в классе более 20 учеников, и вы хотите оставить 2-3 комментария в каждом табеле успеваемости, потребуется некоторое время, чтобы написать 40-60 комментариев. Использование Text Blaze может помочь вам сделать процесс более эффективным, позволяя использовать текстовые фрагменты для создания аббревиатур и комментариев.

Обучение может быть трудным, и последнее, о чем вам как учителю нужно беспокоиться, это тривиальные письменные задания. Просто на вашей тарелке много других важных дел. Мы это понимаем и именно поэтому создали Text Blaze: инструмент, который поможет вам вернуться к тому, что действительно важно!

Привет! Вы дошли до конца этой статьи. Потратьте несколько секунд, чтобы поделиться им.

Facebook

Twitter

Хотите ускорить свою работу с помощью шаблонов и фрагментов? Text Blaze — самый быстрый способ сделать это.

Добавить в Chrome — это бесплатно! Перейти к панели инструментов

Процесс выбора | Отдел приема студентов Мичиганского университета

Какой студент добьется успеха в Мичиганском университете?

Мы рассматриваем каждого учащегося как единое целое, сочетание талантов, интересов, увлечений и навыков. Таким образом, мы можем не ограничиваться оценками и результатами тестов, чтобы набрать максимально динамичную группу учащихся. Типичный абитуриент состоит из самых разных слоев общества, интеллектуальных увлечений и интересов. Их объединяет стремление к достижению академических успехов в сложной и полезной академической среде.

Мы знаем, что существуют большие различия между личными обстоятельствами наших абитуриентов, домашними сообществами и средними школами, включая предлагаемые этими школами курсы и методы выставления оценок. В результате наш процесс приема учитывает все аспекты вашего послужного списка и опыта — мы не принимаем кандидатов исключительно на основе какого-либо одного критерия. Мы ценим весь послужной список — отличные оценки на строгих курсах, высшие баллы ACT/SAT, если они есть, участие во внеклассных мероприятиях, профессиональное обучение искусству и свидетельства лидерства, награды и заслуги. Поскольку разнообразие жизненного опыта и проблем способствует разнообразию в кампусе, что обогащает среду обучения для всех студентов, в процессе приема также учитываются абитуриенты с особыми показателями, такими как выходцы из школы с низким социально-экономическим статусом или домохозяйства, с учетом того, является ли абитуриент из географической области, социально-экономического профиля, района или средней школы, которые в настоящее время недостаточно представлены в нашем студенческом сообществе.

Сейчас самое время подумать о том, кто вы и как вы будете определять себя на каждом этапе этого процесса. Каковы основы?

Академическая подготовка

Академическая сила, безусловно, как показатель того, насколько тщательно вы были подготовлены для достижения успеха в динамичной междисциплинарной среде, имеет ключевое значение. С этой целью количество интеллектуальных задач, которые вы приняли на основе того, что предлагается в вашей образовательной среде, будет очень важным. Будет важно пройти строгую учебную программу, в которой вы преуспеете и сможете продемонстрировать свои интеллектуальные навыки.

Ключевые критерии, которые мы принимаем во внимание, включают:

• Ваш совокупный средний балл
• Качество вашей учебной программы (хорошая подготовка к колледжу, сила курсов, какие курсы вы выбрали на основе того, что доступно в вашей средней школе, например, AP, IB или с отличием и т. д.)
• Ранг вашего класса, если он доступен
• Ваши особые академические интересы
• Ваши результаты стандартных тестов, если вы можете их предоставить

Внеклассная подготовка

Ваша внеклассная подготовка говорит о том, что вы сделали за пределами классной комнаты. Как вы стали лидером в своей школе и в своем сообществе? Каких высот вы достигли в обучении музыке, искусству или танцам? Какова ваша жизнь после учебы и как вы их связываете?

Покажите нам, как сочетание курсовой работы и сопутствующих занятий вдохновило вас на оригинальное мышление. То, что вы сделали помимо простого прохождения курсов AP, является очень важным фактором при поступлении. Это говорит о том, какой вы человек и насколько хорошо вы можете работать в динамичном, многогранном сообществе кампуса.

Мы также ищем студентов, которые привнесут образовательное и культурное разнообразие в университетский городок и которым интересны новые идеи, люди и опыт. Если успех означает больше, чем материальные достижения, если вы из тех, кто раздвигает границы и не довольствуется стандартными ответами, тогда У-М может стать вашим следующим домом.

Как мы оцениваем ваше заявление

Процесс приема предназначен для рассмотрения всех аспектов послужного списка и опыта кандидата и не предназначен для приема кандидатов исключительно на основе средних баллов, результатов тестов или любого другого отдельного критерия.

Мы понимаем , что существуют большие различия между личными обстоятельствами абитуриентов, домашними сообществами и средними школами, включая предлагаемые этими школами курсы и методы выставления оценок. Таким образом, у рецензентов есть возможность и ответственность учитывать широкий спектр факторов при оценке заявок и допускать кандидатов, которые имеют академическую квалификацию и продемонстрировали свой потенциал вносить свой вклад и быть успешными студентами Мичиганского университета.

Чтобы обеспечить точный, всеобъемлющий и беспристрастный процесс рассмотрения, каждое заявление оценивается несколькими экспертами в приемной комиссии бакалавриата до вынесения окончательного решения о зачислении.

Рейтинг приложений

Рецензенты приложений UM оценивают каждого заявителя по следующим критериям:

• Академическая успеваемость в средней школе
• Образовательная среда
• Рекомендация консультанта и учителя
• Эссе
• Награды/почетные звания, участие, лидерство и услуги

Затем рецензенты уравновешивают различные оценки и решают, какая из них лучше всего соответствует достижениям и потенциалу кандидата. Затем они выставляют общий рейтинг приложения по следующей шкале:

• Превосходно
  Все материалы заявителя демонстрируют превосходные и/или исключительные характеристики, которые вносят свой вклад в определенные категории оценки.

• Отлично
  Материалы заявителя иллюстрируют чрезвычайно сильные, но не исключительные характеристики. У рецензента может быть оговорка, но есть достаточно компенсирующих функций, чтобы компенсировать или перевесить оговорку.

• Хорошо
  Материалы заявителя демонстрируют конкурентоспособные средние характеристики по большинству критериев, но могут быть особенно сильными в одной или нескольких областях. У рецензента могут быть сомнения относительно академической конкурентоспособности заявителя.

• Среднее/удовлетворительное
  Несмотря на то, что материалы заявителя конкурентоспособны по каждому из критериев, рецензент серьезно обеспокоен общей силой заявки и может иметь оговорки относительно академической конкурентоспособности заявителя.