《集美大学诚毅学院大学生创新创业训练计划项目申报书.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《集美大学诚毅学院大学生创新创业训练计划项目申报书.docx（17页珍藏版）》请在第壹文秘上搜索。
1、集美大学诚毅学院大学生创新创业训练计划项目申报书所在系：项目名称：信息工程系农村教育扶贫发展数据分析创新训练项目项目类型：创业训练项目创业实践项目负责人：林湮指导教师：张保灿集美大学诚毅学院填写须知一、项目分类说明：1 .创新训练项目是本科生个人或团队，在校内导师指导下，自主完成创新性实验方法的设计、设备和材料的准备、实验的实施、数据处理与分析、总结报告撰写等工作。2 .创业训练项目是本科生团队，在校内导师指导下，团队中每个学生在项目实施过程中承担一个或多个具体的角色，通过编制商业计划书、开展可行性研究、模拟企业运行、进行一定程度的验证试验，撰写创业报告等工作。3 .创业实践项目是学生团队，在
2、学校导师和企业导师共同指导下，采用前期创新训练项目（或创新性实验）的成果，提出一项具有市场前景的创新性产品或者服务，以此为基础开展创业实践活动。申报该类项目需额外提交企业导师合作指导协议书作为附件。二、申报书请按顺序逐项填写，填写内容必须实事求是，表达明确严谨。空缺项要填“无三、申请参加大学生创新创业训练计划项目团队的人数含负责人在内不得超过5人。四、表格中的字体小四号仿宋体，1.5倍行距；需签字部分由相关人员以黑色钢笔或水笔签名。均用A4纸双面打印，于左侧装订成册。五、推荐上报的计划项目由学院分管领导在申报书上签署意见、签字并加盖公章后，一式五份（均为原件），报送学校。项目名称互联网+农村教
3、育扶贫APP项目起止时间2020年月至年月负责人姓名专业班级所在系学号联系电话E-maiI林灌数据科学与大数据技术1993信息工程系项目组成员吴炉杰数据科学与大数据技术1993信息工程系郑佳佳数据科学与大数据技术1993信息工程系无无无无无无无无无无无无指导教师姓名张保灿职务/职称教师/讲师所在单位集美大学诚毅学院联系电话E-maiI校外导师姓名无职务/职称无所在单位无联系电话无E-maiI无一、项目简介（50字左右）随着2020脱贫攻坚战的到来，解决脱贫重中之重的是教育脱贫，实施教育扶贫是从根本上解决贫困地区贫困问题，实现小康社会的重要措施。为了更高效地打赢教育扶贫攻坚战，就需要实时监控某贫
4、困地区不同教育程度的学校总数，每个学校的教师数量、质量和教学设施，贫困户的数量及其家庭背景并获悉没有及时受到义务教育的原因，追踪慈善物资的来源、去路等等。所以本项目主要利用“互联网+”“订单式”的扶贫方式，针对福建省各贫困地区教育扶贫的现状，进行高效的数据监控，通过收集到的数据揭示扶贫教育的发展规律。二、申请理由（包括自身/团队具备的知识、条件、特长、兴趣、前期准备等）2020年是脱贫攻坚战的收官之年，据了解，目前，全国农村留守儿童数量为902万人，超过90%分布在中西部省份。数据显示，留守儿童人数还有所减少，但这个900多万还是一个相当大的数据。这些人的教育问题将极大地影响着中国的未来。扶贫
5、不能只扶“口袋”，更要扶“脑袋”，教育是斩断穷根的根本。那些贫困人员之所以贫困，是因为他们缺乏最起码的读写算能力，更别提现代化科技技术。在知识经济社会，信息化社会，不具备读写算能力，无法利用现代化科学技术，势必制约人们的收入，甚至连生活都举步维艰。而教育就是要使受教育者掌握读写算的能力，就是要使受教育者能利用现代技术转换成生产力。当下国家大力推行教育脱贫政策，对地方贫困农村进行“输血”式、“造血式”、“协同式”的教育资源支持。但却出现地方教育资源分配不合理，地方教育投入过大，成本高，效益低，教师数量足，技术含量低，教育资源质量不能保证，管理难等现象，必然会拉低教育扶贫的效率。而现如今市场上并没
6、有一款了解偏僻贫困学生数量，受教育知识水平和教师技术水平的管理分配系统。为提高教育扶贫的效率，提出本项目的申请。本项目通过监控对福建省不同贫困县的各方面的实时数据，得到该贫困县整体的教育扶贫成果趋势。获取突出问题所在，进行调用针对性的政策，并开展相应的帮助。该团队学生由数据科学与大数据技术组成，具备相对全面的各方面理论知识。在这段时间也充分了解福建省的贫困县名单和近几年的教育扶贫现状。我们愿意组成团队,齐心协力，共同完成此课题。根据数学建模与分析，建立依据贫困教育因素的帮扶方式与分类1、数据的整理与分析首先获取所需要的数据，并对数据进行可视化处理，利用多种软件，多种可视手段。筛选近几年的实时数
7、据：校园宽带IOoM以上占当地学校总教的百分比，全省每年补充到某贫困地区的教师占总教师数百分比，通过省级“义务教育学校管理标准化”的数量,适龄儿童疑似缀学数量。汇出雷达图，对比某地区近几年的教育扶贫情况。1 .确定贫困教育的主要问题并对问题进行分类2 .根据所建立贫困县教育识别模型，对现有我国教育贫困县对象进行预测3根据数学建模与分析，建立依据贫困教育因素的帮扶方式与分类寻找主要致贫因素采用相关性分析方法，可以得到每个因素与贫困发生率之间的相关系数矩阵。本题中各因素与贫困发生率之间的关系不一定是线性关系,可以用变化趋势来反映他们之间存在某种关系，因此要采用SPeanman秩相关系数。SPear
8、man秩相关系数的非参数形式，是根据数据的秩而不是根据实际值计算的。也就是说，先对原始变量的数据排秩，根据各秩使用peartnan相关系数公式进行计算计算步骤：(1)编序将两变量X、丫成对的观察值分别从小到大顺序编秩，用Pi表示Zi的秩次；用qi表示yi的秩次。若观察值相同取平均秩次。(2)秩次代入公式计算(Rl-R)(-S)T(R1-j(S1-S)Spearman秩相关系数的符号表示X和Y之间联系的方向：如果Y随着X的增加而增加，那么SPearman秩相关系数是正的，反之，若果随着X的增加而减小，SPearman秩相关系数就是负的。SPearman秩相关系数为O表示随着X的增加，Y没有增大或
9、减小的趋势。随着X和Y越来越接近严格单调的函数关系,Spearman秩相关系数在数值上越来越大。当X、Y有严格单增的关系是，它们之间的SPearman秩相关系数为1,反之，在X、Y有严格单减的关系时，SPearman秩相关系数为-1。1 .使用SPSS软件算变量进行分析2 .进行相关系数假设检验由于通常是通过抽样的方法，利用样本研究总体的特性。由于抽样误差的存在，样本中两个变量间相关系数不为零，不能说明总体中这两个变量间的相关系数不为零，因此必须经过检验。假设总体相关系数为零，由样本计算的相关系数r也可能不为零，这就要对r进行假设检验,判断L不等于零是由抽样误差引起，还是两个变量确实有相关性。
10、P=GH1:p(0.05统计量r-2G)其中，r是各因素的相关系数，n是数据总量，n-2是自由度，查t值表得2.365,对因素进行假设检验，3 .分析结果4 .总结通过查阅文献，了解到-“种普遍的贫困人口分级标准：指标指标说明变量类型相关类型最低域*域指标取值家庭类型是否属f空巢或孤寡老人，是或不是二值正相关O1是对应】，不是对应O住房结构安全程度是否为砖混或钢筋混凝土结构二伍正相关O1是财应0,不是对应】身体健康程度一里是否有残疾,“或没行二假正相关O1“对应1.投有对应0局所类型冲水式、早剜、无恻所Mik正相关O1分别对应：0、05、1生活送料情况电气、天然气、液化气、煤炭、柴草离散正相美
11、O1分别对应：0、025.05、075、1饮用水情况自来水、水井、南水、河湖池塘水Mk正相XiO1分别对应：0、033、067,1收入来源类型家庭经昔性收入、工资性收入、财产性收入、转移性收入高散正相关O1分别对应：0、033、067.1生活质休闲娱乐时间：很多、一般、较少、完全没有离散正相关O1分别对应：0、033、067、1人口知识素质劳动力G高受教仃程度：大专及以上、高中、初中、小学、文肓肉般正相关O1分别对应，0、025.05、075、人口负担(64周岁以上人口+14周岁一下)/14-64岁人口连续正相大O1IH接收相关系数自然灾害损失占家庭也收入比他，自然灾雷年报知家庭年总收入连续正
12、相关O1在接收相关系数年人均收入家庭纯总收入/家庭息人H连续反相关8002800H接取相应额度常用交通工具交通工R等题值连续反相关1002000直接取相应额度常用通讯工具通讯工具总值连续反相关3002000直接取相应额度家用电叁现用彩电、洗衣机、电冰箝等家用电器总额值连续反相关2002000直接取相应额度人均耕地面积总耕地面517家庭总入口(Pf)连续反相关012在接取相应系数a)因素集是U=u,u2J3.Ug=家庭类型,住房结构安全程度,身体健康程度,厕所3.建立精确贫困县教育识别模型类型,生活燃料类型,饮用水情况,收入来源类型,生活质量,人口知识素质,人口负担,自然灾害损失，年人均收入,常
13、用交通工具,常用通讯工具,家用电器,人均耕地面积b评判集是V=(v,V2,v=(轻度贫困，中度贫困,重度贫困C确定模糊判断矩阵R=KIl/首先构造出不同致贫因素的隶属度函数如下:Vl级：u(jj)V2f：0X1=0；V3级U()IV0；0=1；V4级:u()=(xj-l)V5级:U()=U(XfT)+V6级:u()=u(l)夕(小(寸T)I-P(M)小中一(靖)I-P(W)0(中(寸)V7级:U(A)=U时T)+V8f：U()=U(xJT)+V9级:U(A)=II(ST)+I-P(W)小小-(WT)(W)P(H)一(HT)I-P(W)夕(3)一夕(b)I-ZKX)vioat：U(Xj=V13f
14、:IIeQJ】OV14级：U(Xm)=V5级：U(x,)jV6级：U(5)=JJfnwc.jn,j然后分别各项致贫因素的值带入隶属函数计算出该致贫因素对不同贫困程度的隶属度，即对该种致贫因素的模糊评判为：f(UX)=(ll.rl2.rl3.rl4.rl5.rl6.rl7.rl8.rl9.r2.r2l.r22.r23.r24.r25.r26),再构成模糊判断矩阵。d)模糊综合评判计算指标权重记X为第i个指标的数值，P:该指标在贫困程度分级中的算数平均值，计算得出p,七,第i个指标的权重为从而得出U上的模糊子集。模糊矩阵乘法运算表示权重的模糊子集W与表示隶属度的模糊矩阵R作乘法，而获得模糊综合评判e)最大可能评判根据最大隶属度原则确定该点
