icon-cookie
The website uses cookies to optimize your user experience. Using this website grants us the permission to collect certain information essential to the provision of our services to you, but you may change the cookie settings within your browser any time you wish. Learn more
I agree
Belinda Sun
85 articles
My Web Markups - Belinda Sun
  • 只有校三好、院学生会研究生会部长、团支书、党支部宣传委员这种
  • ,团体奖应该不能用。
  • 先选择城市,在报考同一座城市内部排名+学校内部排名
  • 我们学校报考人数少的话也是一大优势呗,我国科大的我看我们学校每年录取的人不多
  • 这种情况下报考苏北城市是不是亏了许多
  • 能出学校线的基本可以满足苏南和南京的分数线,
  • 名优在面试阶段翻盘的人非常多,毕竟分值占比60%,笔试的分差也很小,所以还是积极准备吧。
  • 学术研究和实习属于锦上添花
  • 但是这一项也是比较看重的,尤其是如果获得过什么优秀志愿者之类的,是很有优势的。
  • 主要是指一些志愿者
  • 校级是报名的基础,至少有一个才能报名,不包括奖学金。
  • 三好学生和优秀干部是可以加分的,等级越高越好。
  • 其他
  • 他的各种委员、部长也算,是报名的硬条件,不过注意要一年以上。
  • 团支书、党支书这种和组织相关的也很不错
  • 在选调高校就读期间最好担任一些职位,学生会、研会的主席当然是含金量最高的
  • 是不是本科的经历就不算数了? 我也是这个情况 另外 优秀学生干部这些得过好几次计分的时候叠加吗
  • 大概是根据笔试成绩,以1:1.5的比例确定考察对象
  • 省内高校要求更高,具体看报考要求。
  • 报考比例南京大概是10:1,苏州8:1,无锡记不清了,苏北地区报录比相对就要高一些了。
  • 奖学金基本上就可以忽略了
  • 主要包括党、团的奖励
  • 校院研究生会部长以上职务(注意是不含社团的)。
  • ,党(团)支部书记、副书记、组织宣传委员
  • 班长、副班长、各种委员
  • 任职在考察中占的比重是很高的。
  • 任职
  • 究生期间没有相应职务或荣誉,但是本科在20所高校范围内,本科的奖励、任职是可以算的。
  • 如果研究生期间没有相应职务或荣誉,但是本科在20所高校范围内,本科
  • 可能不低于甚至要优于学院学生会主席的加分。
  • 担任班级党支部书记加分很高
  • 题主所说的学生干部对最后得分影响挺大
  • 江苏名校优生采用了一种面谈考察的形式,而没有采用常见的结构化面试形式
  • ,笔试分差通常很小
  • 重要得分项,分值占比很高
  • 综合考察确实很“综合
  • 照各职位选调计划1∶1.5的比例,从高分到低分确定考察人选
  • 调面试采取的是综合考察
  • 整张考卷中申论的分值占比较大,并且容易得分,建议同学把行测的作答时间控制在1个小时之内,避免影响后面申论的作答。
  • 们可以刷练国考真题和江苏省考真题来备考。
  • 同国考和江苏省考的考试模块大同小异
  • 注重考察考生的逻辑思维能力以及时事政治
  • 总分数150分,其中行测部分60分,申论部分90分。
  • 定向选调的笔试(素质测试)时间为3小时
  • ,符合各地的人才引进政策的同学,还可以每月领取一定的补贴,以苏州和南京为例:
  • 区直工资更高,一般都在25万左右,
  • 苏州的待遇是整个江苏省最好的, 市直年收入在20万以上
  • 江苏定向选调生的工资待遇
  • 只要你能成功报名,竞争压力不大
  • 每年招录的人数不多,待遇很好
  • 。江苏省定向选调又叫“名校优生选调”
51 annotations
  • 多层线性模型分析
  • 统计分析方法失当
  • 。但上述研究除了没有考虑家庭层面的家庭社会经济地位、家庭支持等变量外,也没有考虑“以学为生”的大学生学习方面的变量(如学习动机、学习方式等个体层面变量),更没有将学校整体层面的学校声望、整体支持性环境等纳入分析,难以展现大学生学校认同影响因素的完整图像。
  • 素也不够全面。
  • (3)影响因
  • (2)抽样偏狭,样本代表性差。
  • (1)研究结果不一致,甚至矛盾
  • 考察在控制个体层面因素的情况下,学校因素对大学生学校认同的影响
  • 模型4与模型5均属于非随机变动截距模型
  • 在各院校间保持恒定,均属于随机效应协方差模型
  • 再纳入学校整体的支持性环境、多元互动频率、交往质量等情境变量作为预测变量(模型5)
  • 在第二层方程中纳入学校整体排名(模型4)作为预测变量
  • 考察个体(含家庭)因素对大学生学校认同的影响
  • 再纳入生师互动、同伴合作学习、反思整合学习、高水平学习、学习动机等过程变量作为预测变量
  • 性别、生源地、父母教育水平、家庭收入、文理科、家庭支持等背景变量作为预测变量
  • 第一层方程
  • 第一层方程包括学生个体(含家庭)层次预测变量,第二层方程包括学校整体层次预测变量。
  • 累计发放问卷6447份
  • 中“211工程”大学5所、大学15所、学院15所
  • 35所本科院校的大三学生
  • 这意味着学校支持性环境在学校整体排名对大学生学校认同的影响中起中介作用,
  • ,结果发现,两者之间的积差相关系数r=0.536 (p<0.01)
  • 算学校整体排名与学校支持性环境的相关系数
  • 学校整体排名变得不再显著,而学校支持性环境对学校认同具有正向的预测作用。
  • 在第二层回归方程中只纳入包含信息量更多的学校整体排名这一背景变量作为预测变量
  • 考虑到将两者同时作为预测变量纳入回归方程会造成较高的多元共线性
  • 学校整体排名之间存在高相关
  • 学校类型
  • 在性别、文理科、家庭收入、家庭支持对学校认同的影响基础上,生师互动、同伴合作学习、高水平学习、反思整合学习、深度学习动机能正向预测大学生的学校认同。
  • 在模型2的基础上,纳入生师互动、同伴合作学习、反思整合学习、高水平学习、深度学习动机等过程变量作为预测变量,形成模型3
  • 1大学生学校认同影响因素HLM分析表  
  • (三)非随机变动斜率模型的结果及讨论
  • (二)随机效应协方差模型的结果及讨论
  • ],属于中度关联强度
  • 表明大学生学校认同的总变异中有6.7%来源于院校之间的差异。
  • 首先考察两层均不纳入任何预测变量的零模型
  • (一)零模型的结果及讨论
  • REML (restricted maximum likelihood)方法估计模型中的回归系数参数与方差,以White提出的稳健标准误(robust standard error)作为检验的基础
  • HLM6.08统计软件
  • 影响的偏回归系数。
  • 截距项β0j
  • 3. 非随机变动斜率模型
  • 2. 随机效应协方差模型
  • 考察Y的总变异中有多大比率是由于第二层单位学校之间的差异造成的,并考察运用HLM的合理性。
  • 1. 零模型(模型1)
  • 尝试运用大学生个体、学校两层次HLM方法
  • 从而将多个层次的数据连接起来,适合处理分层嵌套数据
  • 将低层次回归方程的截距和斜率设定为高层次变量的函数
  • 通过分层建立回归模型
  • 而多层线性模型
  • 传统的多元回归分析方法难以同时分析两个或多个层次的变量对因变量的影响
  • 个体层面的变量嵌套于群体层次的变量之中
  • 上述研究多采用差异检验或相关分析分别考察单个变量与学校认同的关系
54 annotations
  • 2. 大学生学习投入度对专业知识收获的影响
  • 学生学习投入度的各个因子对学生的学业收获的影响大小各不相同。
  • 与院校环境和学生家庭背景等因素相比, 学生学习投入度对学生学习收获的影响更大;
  • , 还有学者发现环境要素并不能对学生的成长收获产生直接地强有力的影响, 环境通过学生学习投入来产生间接作用
  • 该数据库共有59032名大学生, 来自48所本科院 校 。
  • 表 2 大学生学习投入度 对专业知识收获的影响分析    下载原表
  • 的情况下
  • , 在控制了学生个体特征和学校特征的
  • 这也说明与控制变量相比, 五因子对专业知识收获的有非常大的解释率
  • 。 根据验证 性因子分 析结
  • 同伴互动因子的回归系数为0.4991
  • , 在控制了学生个体特征和学校特征的情况下, 大
  • 大学生学习投入度五因子对通用技能收获都有显著的正向影响
  • 大学生学习投入度五因子对大学生通用技能收获的解释率为46%, 这说明与控制变量相比, 五因子对通用技能收获的解释率较大
  • 控制变量
  • 1. 大学生学习投入度对通用技能收获的影响
  • 大学生
  • 学习投入度对学习收获各因子的 “净” 影响
  • , 将大学生学习投入度的五因子放入层一模型中
  • 包含控制变量的基础上
  • 模型Ⅱ
  • 作为自变量放入层二模型中
  • 学校特征的变量
  • ) 作为自变量代入层一模型中
  • 模型Ⅰ中只包含控制变量, 即把学生个体特征的变量
  • 在第一层和第二层中都没有自变量
  • 零模型只包含因变量
  • 在具体的分析过程中, 本研究将对每个因变量建构三个模型, 分别是零模型、 模型Ⅰ和模型Ⅱ
  • 第一层为学生层面, 第二层为学校层面
  • 本研究构建的是二层模型
  • 多层线性模型可以构建二层模型、 三层模型或者多层模型
  • 比如学生嵌套于学校, 而学校又嵌套于其所在的社区。 传统的回归方法无法对这种嵌套数据进行精确估计, 但多层分析技术可以减少这种统计误差
  • 学校支持力度
  • 学校所在区域
  • 学校特征包括学校类型
  • 学校特征包
  • 学生个体特征和学校特征这两个层面的变量。
  • 控制变量
  • 括大学生学习投入度的五个因子
  • 自变量
  • 因变量
  • 大学生通用技能收获、 专业知识收获
  • 专业知识收获
  • 学生学习收获
  • 具体由通用技能收获
  • 它使研究者可以估计各个层面上的变化, 并明确区分个人层面效应和学校层面效应
  • 传统的线性模型统计技术并不适合用来分析具有嵌套结构的数据, 而多层线性模型有助于解决这些问题
  • “个体—学校” 两个层面的嵌套结构
  • , 大学生学习收获具有情境性, 也就是说大学生的学习收获与大学生所处的学校学习环境息息相关。
  • 但大部分的研究并没有考虑调查数据的分层结构特征的影响
  • 同伴互动因子对学习收获的影响最大。
  • 学习收获各因子的影响不同
  • ,大学生学习投入度的五因子
  • 多层线性模型的分析结果
54 annotations
  • 段金菊则指出还应注重社会化学习绩效的多个影响因素, 持续累积在线学习的经验, 积极参加不同的社区子群等, 从而提升在线学习的社会资本, 见表3。
  • 马秀峰明确提出教师在参与在线学习时, 应多关注学习者学习风格的差异, 以改变交互策略及交互方式, 从而改进在线学习的学习绩效;基于分析在线学习中交互式问题的作用, 张永忠阐明交互式问题的媒体表征同样对学习绩效具有重要影响, 即在设计在线学习资源的交互式问题时, 需遵循根据需要提供相关信息、尽量采用分布式、不回避主观题和慎用开放性问题等教学设计原则, 充分发挥其导学作用, 提升在线学习绩
  • 杨素娟认为应从在线学习社区组织气氛中的环境着手, 使学习者乐于通过多种途径与教师和同学进行交互, 积极参与到教学过程中, 感觉到自己在学习社区这一集体中的存在, 不断完善自我, 如此社区成员相互促进、相互影响, 以达到增强学习者内部动机、提高在线学习绩效的共同目标
  • 教师不可控的一些因素, 如社会文化环境等
  • 环境因素
  • 学习者认同感、学习风格、学习投入、态度、情绪、交互程度等
  • 学习者因素
  • 课程的类型、评价方式、学习活动以及可控的环境, 如学习社区、网络平台等
  • 教学因素
  • :教学因素、学习者因素、环境因素。
  • 这些因素对在线学习绩效产生的影响程度不同, 但可以将其归为三方面:
  • 段金菊的观点与Casquero及Dawson等人的研究结论吻合, 即有较多的好友数量、学习过较多学习单元的学生, 其社会化交互程度较高, 学习绩效较高
  • 学者从不同维度提出了学习绩效的影响因素
13 annotations