where n is the number of constructs

where n is the number of constructs considered at the time when such a study takes place, f ( ) is a mapping function for a given objective latent variable, and is the weight defined by a given school district and can be adjusted as time goes. The defined weight can be determined using analytic hierarchy process, analytic network process, or other decision-making methodologies (Ahmad and Qiu, 2009).

In this analytical study, by relying on PCA and SEM mediator and moderator effect analyses, we can analyze how certain factors (i.e., more visual geometry mod-els, hands-on programming, or more interactions) highly correlated, and understand how an action will quantitatively impact the high school students’ inclination toward STEM as time goes. As a result, rules of thumb for students and tutors can be devel-oped, which can be then applied to guide teaching and learning practices to improve students’ inclination toward math, in particular, and STEM, in general.

7.3.3 A Goal-Driven Learning System: Optimization and Improvement

“The only constant is change.” Student inclination toward STEM could vary with changes (Figures 7.15 and 7.24): new IT technologies, changed user profiles because of improved individual’s learning and cognitive ability, etc. To tackle changes and assure the desirable trend of STEM education in the focused group, stochastic pro-cesses and algorithms, to ensure tractable approximations, should be incorporated into the study. Once again, we fully understand that we should avoid one-size-fits-all thinking as different paradigms might be more appropriate for certain circumstances. Therefore, one way to gain a quantitative understanding of off-campus math learning by relying on the TESS is what we mean in the following discussion.

A goal-driven approach to optimize and improve the TESS essentially focuses on answering the following question, “What kind of approach and guidance should be used to effectively enhance and enrich such a learning experience for improved impact on STEM education?” We discuss one possible way to meet the defined needs. In this subsection, we will focus on (i) defining a vector-continued fractions interpolation method for trajectory approximations (Qiu et al., 2011); (ii) developing a robust optimization approach to address changes as time goes; and (iii) further enhancing the developed TESS by fully incorporating the research findings. Ultimately, the developed mechanisms support retuning of the learning guidance in a proactive and real-time manner, so that students would have tractable and desirable performances (see Figures 7.23 and 7.25). The developed Service-Science-based framework essentially could lay out a solid foundation for a future scale-up study regionally or nationally.

7.3.3.1 Cause–Effect Analysis and Prediction For a given n-dimension-based performance trajectory (Figure 7.25), vector-continued fractions can be used to

Kết quả (Việt) 1:

trong đó n là số cấu trúc được coi là thời điểm khi một nghiên cứu như vậy diễn ra, f () là một chức năng lập bản đồ cho một thay đổi tiềm ẩn mục tiêu nhất định, và trọng lượng được xác định bởi một khu học chánh nhất định và có thể được điều chỉnh như thời gian đi. Trọng lượng được xác định có thể được xác định bằng cách sử dụng hệ thống phân cấp phân tích quá trình, quá trình phân tích mạng hoặc các phương pháp đưa ra quyết định (Ahmad và Qiu, 2009).Trong nghiên cứu phân tích này, bằng cách dựa vào PCA và SEM trung gian hòa giải và người điều hành có hiệu lực phân tích, chúng tôi có thể phân tích như thế nào một số yếu tố (tức là, thêm trực quan hình học mod-els, tay-về lập trình, hoặc thêm tương tác) cao tương quan, và hiểu như thế nào một hành động sẽ định tác động đến học sinh độ nghiêng về hướng thân cây như thời gian đi. Kết quả là, quy tắc của ngón tay cái cho sinh viên và giáo viên dạy kèm có thể được devel-oped, mà có thể được áp dụng sau đó để hướng dẫn giảng dạy và học tập thực hành để cải thiện sinh viên nghiêng về toán học, đặc biệt, và xuất phát, nói chung.7.3.3 một hệ thống định hướng mục tiêu học tập: Tối ưu hóa và cải tiến "Chỉ liên tục là thay đổi." Sinh viên nghiêng về hướng thân cây có thể khác nhau với thay đổi (con số 7.15 và 7,24): CNTT công nghệ mới, Hồ sơ người dùng thay đổi vì học tập cải tiến của cá nhân và khả năng nhận thức, vv. Để giải quyết những thay đổi và đảm bảo với xu hướng mong muốn của STEM giáo dục trong nhóm tập trung, pro-cesses ngẫu nhiên và thuật toán, để đảm bảo nhiều xấp xỉ, nên được tích hợp vào nghiên cứu. Một lần nữa, chúng tôi hoàn toàn hiểu rằng chúng ta nên tránh cỡ suy nghĩ như paradigms khác nhau có thể thích hợp hơn cho một số trường hợp. Do đó, một cách để đạt được một sự hiểu biết định lượng của off-trang web toán học bằng cách dựa vào TESS là những gì chúng tôi có nghĩa là trong các cuộc thảo luận sau.Một cách tiếp cận mục tiêu điều khiển để tối ưu hóa và cải thiện TESS chủ yếu tập trung vào trả lời câu hỏi sau đây, "loại phương pháp tiếp cận và hướng dẫn nên được sử dụng để có hiệu quả tăng cường và làm phong phú thêm một kinh nghiệm học tập cho các tác động cải tiến trên STEM giáo dục?" Chúng tôi thảo luận về một trong những cách có thể để đáp ứng nhu cầu được xác định. Trong tiểu mục này, chúng tôi sẽ tập trung vào (i) xác định phương pháp nội suy vector tiếp tục phân số xấp xỉ quỹ đạo (Qiu et al., năm 2011); (ii) phát triển một phương pháp tối ưu hóa mạnh mẽ để địa chỉ thay đổi như thời gian đi; và (iii) tiếp tục tăng cường phát triển TESS bởi hoàn toàn kết hợp các kết quả nghiên cứu. Cuối cùng, các cơ chế phát triển hỗ trợ retuning của hướng dẫn học tập một cách chủ động và thời gian thực, do đó sinh viên sẽ có nhiều và mong muốn của các buổi biểu diễn (xem nhân vật 7,23 và 7,25). Dịch vụ-khoa học dựa trên khung phát triển về cơ bản có thể lay ra một nền tảng vững chắc cho một nghiên cứu quy mô-up trong tương lai vùng hoặc quốc gia.7.3.3.1 gây ra-có hiệu lực phân tích và dự báo cho một quỹ đạo cho n-kích thước dựa trên hiệu suất (hình 7,25), véc tơ tiếp tục phân số có thể được sử dụng để

Kết quả (Việt) 2:

trong đó n là số của cấu trúc được xem xét tại thời điểm khi một nghiên cứu như vậy xảy ra, f () là một chức năng lập bản đồ cho một biến ẩn mục tiêu nhất định, và là trọng lượng được xác định bởi một huyện học nhất định và có thể được điều chỉnh trong thời gian tới. Trọng lượng được xác định có thể được xác định bằng cách sử dụng quá trình phân tích hệ thống phân cấp, quy trình mạng phân tích, hoặc các phương pháp ra quyết định khác (Ahmad và Qiu, 2009). Trong nghiên cứu phân tích này, bằng cách dựa trên PCA và SEM hòa giải và hiệu lực điều hành phân tích, chúng ta có thể phân tích như thế nào các yếu tố nhất định (ví dụ, hình học trực quan hơn mod-els, thực hành lập trình, hoặc nhiều tương tác) có tương quan cao, và hiểu làm thế nào một hành động định lượng sẽ tác động đến xu hướng các học sinh trung học 'về phía STEM như thời gian đi. Kết quả là, các quy tắc của ngón tay cái cho sinh viên và giảng viên có thể devel-oped, mà sau đó có thể được áp dụng để hướng dẫn thực tiễn giảng dạy và học tập để nâng cao độ nghiêng của học sinh đối với môn toán, đặc biệt, và STEM, nói chung. 7.3.3 Một Goal -Driven Learning System: Tối ưu hóa và cải thiện "Các hằng số duy nhất là sự thay đổi." nghiêng về phía sinh viên STEM có thể thay đổi với những thay đổi (Hình 7.15 và 7.24): công nghệ IT mới, thay đổi hồ sơ người dùng vì học tập cải tiến của cá nhân và khả năng nhận thức, vv Để giải quyết các thay đổi và đảm bảo xu hướng mong muốn của giáo dục STEM trong nhóm tập trung, ngẫu nhiên ủng hộ các quá trình và các thuật toán, để đảm bảo các phép xấp xỉ dễ xử lý, cần được đưa vào nghiên cứu. Một lần nữa, chúng tôi hoàn toàn hiểu rằng chúng ta nên tránh một-size-fits-tất cả các suy nghĩ như mô khác nhau có thể là thích hợp hơn cho những hoàn cảnh nhất định. Vì vậy, một trong những cách để đạt được một sự hiểu biết định lượng bên ngoài trường học tập toán học bằng cách dựa vào các Tess là những gì chúng tôi có nghĩa là trong các cuộc thảo luận sau đây. Một cách tiếp cận mục tiêu định hướng để tối ưu và cải thiện Tess yếu tập trung vào việc trả lời các câu hỏi sau: "Điều gì loại phương pháp và hướng dẫn nên được sử dụng để tăng cường và phong phú như một kinh nghiệm học tập để nâng cao tác động về giáo dục STEM có hiệu quả? "Chúng tôi thảo luận một cách có thể để đáp ứng nhu cầu được xác định. Trong tiểu mục này, chúng tôi sẽ tập trung vào (i) xác định một phương pháp phân suy vector tiếp tục cho xấp xỉ quỹ đạo (Qiu et al, 2011.); (ii) phát triển một phương pháp tối ưu hóa mạnh mẽ để giải quyết những thay đổi theo thời gian; và (iii) tăng cường hơn nữa sự phát triển Tess bằng cách kết hợp đầy đủ các kết quả nghiên cứu. Cuối cùng, các cơ chế hỗ trợ phát triển retuning của hướng dẫn học tập một cách chủ động và thời gian thực, do đó sinh viên sẽ có buổi biểu diễn dể làm và mong muốn (xem hình 7.23 và 7.25). Khung Dịch vụ-khoa học dựa trên phát triển về cơ bản có thể đặt ra một nền tảng vững chắc cho một nghiên cứu qui mô-up tương lai khu vực hoặc toàn quốc. 7.3.3.1 Nguyên nhân-Effect Phân tích và Dự đoán Đối với một hiệu suất n-chiều dựa trên quỹ đạo nhất định (hình 7.25), phân số vector tiếp tục có thể được sử dụng để