基于.NET技术的学生自我管理系统的研究与实现
这是一篇关于自我管理,大学生,建构主义,.NET技术,个性化的论文, 主要内容为我国的高等教育已经进入了大众化发展阶段,随着校园规模不断扩大,在校生剧增,学生的需求也呈现出多样化、复杂化和个性化的特征。而绝大多数高等院校的学生管理软件一直是以教务管理为主,其他功能非常少。根据这一现状,华东师范大学学工部发起了一项课题“大学生园区学生自我管理模式研究”。 为了更好的完成此项课题的研究,本文设计并且实现了一个专用的学生自我管理系统,具有在线实时记录表现情况的功能。管理员可以添加、修改记录指标,查看学生记录结果。学生可以注册、修改个人信息,生成个性化记录表,提交记录选项等。本系统具有操作简单、便于维护等特点,可广泛应用于大学园区内学生的自我管理。同时,本系统还提供对所记录数据进行统计分析的功能,能够快速且客观地反映学生记录的结果。 本文首先参考建构主义和评价理论对学生管理的影响,根据学生自我管理的特点构建了大学生自我管理体系模型。经过需求分析,采用B/S模式的系统架构,对所开发系统的各个功能模块进行了设计,并且借助于Visual Studio 2005开发环境的.NET平台,利用C#语言、ASP.NET技术以及ADO. NET数据库技术,实现了系统的主要功能。学生自我管理系统的研究、设计以及开发,充分地利用信息技术,搭建了学生展示个性与才华的平台,使学生能够充分发挥个性优势,促进了学生的个性化发展。
基于关联规则的大学生个性化就业技能推荐系统研究
这是一篇关于大学生,就业技能,关联规则,个性化推荐的论文, 主要内容为随着互联网和网络招聘的快速发展,持续增长的职位信息为大学生就业选择带来了困扰。目前高校培养的大学生与招聘企业缺少一种沟通枢纽,招聘企业通过定性的任职要求来招聘人才,要求大学生求职者拥有一组就业技能组合。而大学生根据高校开展的课程进行学习,导致不具备匹配的知识技能组合,无法满足招聘企业的任职要求。因此,为了提高大学生的求职效率和成功率,帮助大学生全面了解人才市场需求变化,本文根据网络招聘信息研究并实现一个基于关联规则的大学生个性化就业技能推荐系统。首先,研究与对比传统关联规则推荐算法,选取FP-growth算法作为理论基础。针对传统的和基于Spark的FP-growth算法存在运行效率低下和推荐参数选取不科学性等问题,本文从分组策略、项头表结构与FP-tree结构、推荐参数选取三方面进行算法的改进。将改进的算法运行在Spark集群上,并通过多组实验验证改进算法在运行效率上的提升。实验结果表明,基于Spark的改进FP-growth算法在数据规模、集群节点个数、推荐参数选取方面均有良好的表现。其次,基于SSM框架、Vue框架设计并实现了一个大学生个性化就业技能推荐系统,其前后端交互利用Java Script语言和Ajax实现。系统包含了数据采集与预处理、数据关键词提取、个性化推荐和用户信息管理等功能。其中数据采集使用Python爬虫技术从招聘网站采集职位招聘信息,数据关键字提取使用信息抽取技术获取招聘信息关键词,个性化推荐功能是系统的核心功能,它包括以下两个子功能:(1)大学生就业技能推荐。利用基于Spark的改进FP-growth算法从互联网海量职位招聘信息挖掘职位对应的通用就业技能组进行推荐。(2)大学生个性化就业技能推荐。本文研究了一种结合大学生用户兴趣值、大学生掌握技能组和职位通用就业技能组的个性化推荐策略,根据个性化推荐策略为大学生用户提供服务。大学生个性化就业技能推荐系统的应用可以帮助大学生求职者更清楚地认识到感兴趣职位所需的通用就业技能以及技能间的关联关系,可以更具有针对性地学习相关理论基础,为大学生初入职场时对自身的认知和就业意向提供一个可靠的参考。
大学生创新创业项目管理系统的设计与实现
这是一篇关于大学生,创新创业,项目管理的论文, 主要内容为随着国家对大学生创新能力的发展提高越来越关注,大学生创新创业训练计划在高校如火如茶的开展,但是管理信息化的系统还有待建设与完善,历届学生的项目不能很好的公开,学生的组队还存在大量水分。每年有大量项目会产生雷同和重复,浪费了学校提供的资源,同时无法参考历届项目也增加了学生申报项目的难度,而学生往往根据生活中的关系进行组队,不能针对项目的开发技术需求和兴趣进行更好更科学的组队。该项目旨在通过对数据库设计技术、网站架设技术、网络信息处理的相关算法的研究来构建一个高效完备的平台,从而实现具有网上申报项目,网上创新团队组队,跟踪项目完成情况等功能,解决目前大学生创新创业管理面对的一些问题。本文在对大学生创新创业管理系统进行了详细的需求分析后,研究总结出了管理系统中应该包含的主要功能有:系统管理、消息通知、网上申报、查询与统计以及项目组队管理等功能。大学生创新创业管理系统以组件化架构的方式架构,使系统在开发维护上更加简易方便,并大幅提升系统开发维护的效能。大学生创新创业管理系统基于云平台进行部署,应用服务逻辑基于SSH框架进行实现,对外提供Restful接口以方便其他系统调用这些服务。通过针对高校创新项目管理的实际情况,构建了一套创新项目管理平台。通过该系统的实施可以实现在线审批项目,在线组成团队,并可以对项目的进行考核,为高校项目管理的决策提供科学依据,其时效性、实用性的优势非常明显。
大学生农村创业的发展对策研究——以大连工业大学为例
这是一篇关于农村创业,大学生,阻碍因素,发展对策的论文, 主要内容为面对愈发严峻的就业形势与压力,大学生将传统的就业观抛弃,充分利用高等教育优势与国家政策,参与社会创业,为社会增添更多的就业机会,对于个人或社会,都会产生十分重大的影响。2004年,中共中央颁布《关于促进农民增加收入若干政策的意见》,其中明确“发展农村二、三产业,拓宽农民增收渠道”必要性,同时将“深化农村改革”作为农民增收的重要方式来抓,深入农村创业逐渐大学生就业的一种流行趋势。在享受种种政策利好的同时,大学生农村同样面临着众多阻碍因素。作为辽宁省属高校,大连工业大学创新创业教育发展水平较高,毕业生就业创业意识浓厚,作者利用多年在本校开展创新创业教育及管理的实际经验及工作便利,对大学生农村创业进行系统研究,分析归纳影响大学生农村创业的发展的阻碍因素,并开展细致研究,提出解决对策。全文共由五部分构成。采取逐层递进方式开展论述研究。根据对当今大学生农村创业发展调查情况,首先阐明选题背景、讨论问题及研究意义,通过文献研究、典型案例分析与广泛的问卷调查深入思考高校大学生农村创业面临的问题,逐层深入分析,找出解决方法。通过文献研究,以《中国大学生就业报告》(就业蓝皮书)及《大连工业大学毕业生就业质量年报》公布就业与创业数据为例,研究归纳出大学生农村创业现状,即发展滞后但上升空间大、意愿浓厚但创业难度大,明确指出政府、学校为当今孕育农村创业主体的摇篮与主阵地。依据上述现状,本文以大连工业大学毕业生为素材,结合国家现行政策及大众普遍社会认可的农村创业领域,收集农村创业成功个案:留村任职大学生村官带领创业的信萍服装制造厂,引导多农户集中土地资源开展合作创业的鹏昊专业种植合作,多种创业形式交叉综合型创业代表电商平台“老农店”,并开展细致分析,归纳总结出村职创业、农资集约型创业、个体经营创业三种大学生典型农村创业方式,逐一分析。通过对大连工大学生广泛问卷调查,逐项展开数据研究,结合自身管理经验及问卷结果总结得出大学生农村创业培训欠缺、专业知识技能薄弱、创业政策扶持不足、创业环境差等大学生农村创业发展阻碍因素,并归纳出大学生选择农村创业具有“意愿选择影响因素多”、“农村创业模式偏重于灵活”、“创业主体内部要素积累和外部扶持缺一不可”等趋势特点。为缓解引导大学毕业生有效开展农村返乡创业,本文针对调研总结得出的大学生农村创业阻碍因素及产生原因,从加大创业培训、提升产业认知、扩大扶持政策、优化创业环境四方面强化外部条件保障,从经验积累、基金筹集、技术掌握、素质提升、意志保持五个角度强化创业主体内部要素,为大学生农村创业发展提供对策与建议。笔者从细节入手,通过文献解读分析、人物访谈、发放问卷等方式,结合自身工作经验,明晰了现阶段高校大学生农村创业的发展的阻碍因素并提出解决方案,对大学生确立创业目标、规避农村创业陷阱及创业方式方法选择具有指导作用,对高校农村创业教育及政府农村创业政策的制定与实施起到一定借鉴作用。
基于关联规则的大学生个性化就业技能推荐系统研究
这是一篇关于大学生,就业技能,关联规则,个性化推荐的论文, 主要内容为随着互联网和网络招聘的快速发展,持续增长的职位信息为大学生就业选择带来了困扰。目前高校培养的大学生与招聘企业缺少一种沟通枢纽,招聘企业通过定性的任职要求来招聘人才,要求大学生求职者拥有一组就业技能组合。而大学生根据高校开展的课程进行学习,导致不具备匹配的知识技能组合,无法满足招聘企业的任职要求。因此,为了提高大学生的求职效率和成功率,帮助大学生全面了解人才市场需求变化,本文根据网络招聘信息研究并实现一个基于关联规则的大学生个性化就业技能推荐系统。首先,研究与对比传统关联规则推荐算法,选取FP-growth算法作为理论基础。针对传统的和基于Spark的FP-growth算法存在运行效率低下和推荐参数选取不科学性等问题,本文从分组策略、项头表结构与FP-tree结构、推荐参数选取三方面进行算法的改进。将改进的算法运行在Spark集群上,并通过多组实验验证改进算法在运行效率上的提升。实验结果表明,基于Spark的改进FP-growth算法在数据规模、集群节点个数、推荐参数选取方面均有良好的表现。其次,基于SSM框架、Vue框架设计并实现了一个大学生个性化就业技能推荐系统,其前后端交互利用Java Script语言和Ajax实现。系统包含了数据采集与预处理、数据关键词提取、个性化推荐和用户信息管理等功能。其中数据采集使用Python爬虫技术从招聘网站采集职位招聘信息,数据关键字提取使用信息抽取技术获取招聘信息关键词,个性化推荐功能是系统的核心功能,它包括以下两个子功能:(1)大学生就业技能推荐。利用基于Spark的改进FP-growth算法从互联网海量职位招聘信息挖掘职位对应的通用就业技能组进行推荐。(2)大学生个性化就业技能推荐。本文研究了一种结合大学生用户兴趣值、大学生掌握技能组和职位通用就业技能组的个性化推荐策略,根据个性化推荐策略为大学生用户提供服务。大学生个性化就业技能推荐系统的应用可以帮助大学生求职者更清楚地认识到感兴趣职位所需的通用就业技能以及技能间的关联关系,可以更具有针对性地学习相关理论基础,为大学生初入职场时对自身的认知和就业意向提供一个可靠的参考。
基于关联规则的大学生个性化就业技能推荐系统研究
这是一篇关于大学生,就业技能,关联规则,个性化推荐的论文, 主要内容为随着互联网和网络招聘的快速发展,持续增长的职位信息为大学生就业选择带来了困扰。目前高校培养的大学生与招聘企业缺少一种沟通枢纽,招聘企业通过定性的任职要求来招聘人才,要求大学生求职者拥有一组就业技能组合。而大学生根据高校开展的课程进行学习,导致不具备匹配的知识技能组合,无法满足招聘企业的任职要求。因此,为了提高大学生的求职效率和成功率,帮助大学生全面了解人才市场需求变化,本文根据网络招聘信息研究并实现一个基于关联规则的大学生个性化就业技能推荐系统。首先,研究与对比传统关联规则推荐算法,选取FP-growth算法作为理论基础。针对传统的和基于Spark的FP-growth算法存在运行效率低下和推荐参数选取不科学性等问题,本文从分组策略、项头表结构与FP-tree结构、推荐参数选取三方面进行算法的改进。将改进的算法运行在Spark集群上,并通过多组实验验证改进算法在运行效率上的提升。实验结果表明,基于Spark的改进FP-growth算法在数据规模、集群节点个数、推荐参数选取方面均有良好的表现。其次,基于SSM框架、Vue框架设计并实现了一个大学生个性化就业技能推荐系统,其前后端交互利用Java Script语言和Ajax实现。系统包含了数据采集与预处理、数据关键词提取、个性化推荐和用户信息管理等功能。其中数据采集使用Python爬虫技术从招聘网站采集职位招聘信息,数据关键字提取使用信息抽取技术获取招聘信息关键词,个性化推荐功能是系统的核心功能,它包括以下两个子功能:(1)大学生就业技能推荐。利用基于Spark的改进FP-growth算法从互联网海量职位招聘信息挖掘职位对应的通用就业技能组进行推荐。(2)大学生个性化就业技能推荐。本文研究了一种结合大学生用户兴趣值、大学生掌握技能组和职位通用就业技能组的个性化推荐策略,根据个性化推荐策略为大学生用户提供服务。大学生个性化就业技能推荐系统的应用可以帮助大学生求职者更清楚地认识到感兴趣职位所需的通用就业技能以及技能间的关联关系,可以更具有针对性地学习相关理论基础,为大学生初入职场时对自身的认知和就业意向提供一个可靠的参考。
大学生创新创业项目管理系统的设计与实现
这是一篇关于大学生,创新创业,项目管理的论文, 主要内容为随着国家对大学生创新能力的发展提高越来越关注,大学生创新创业训练计划在高校如火如茶的开展,但是管理信息化的系统还有待建设与完善,历届学生的项目不能很好的公开,学生的组队还存在大量水分。每年有大量项目会产生雷同和重复,浪费了学校提供的资源,同时无法参考历届项目也增加了学生申报项目的难度,而学生往往根据生活中的关系进行组队,不能针对项目的开发技术需求和兴趣进行更好更科学的组队。该项目旨在通过对数据库设计技术、网站架设技术、网络信息处理的相关算法的研究来构建一个高效完备的平台,从而实现具有网上申报项目,网上创新团队组队,跟踪项目完成情况等功能,解决目前大学生创新创业管理面对的一些问题。本文在对大学生创新创业管理系统进行了详细的需求分析后,研究总结出了管理系统中应该包含的主要功能有:系统管理、消息通知、网上申报、查询与统计以及项目组队管理等功能。大学生创新创业管理系统以组件化架构的方式架构,使系统在开发维护上更加简易方便,并大幅提升系统开发维护的效能。大学生创新创业管理系统基于云平台进行部署,应用服务逻辑基于SSH框架进行实现,对外提供Restful接口以方便其他系统调用这些服务。通过针对高校创新项目管理的实际情况,构建了一套创新项目管理平台。通过该系统的实施可以实现在线审批项目,在线组成团队,并可以对项目的进行考核,为高校项目管理的决策提供科学依据,其时效性、实用性的优势非常明显。
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