小课题的开题报告【精选3篇】
小课题的开题报告 篇一
标题：影响大学生学习动机的因素及对策研究
一、选题背景
随着社会的发展和教育的普及，大学生群体不断扩大，他们是国家未来的栋梁。然而，在大学生群体中，存在着学习动机不高的问题，这严重影响了他们的学业成绩和个人发展。因此，研究影响大学生学习动机的因素及对策，对于提高大学生的学习动力和学习成绩具有重要意义。
二、研究目的
本研究的目的是探究影响大学生学习动机的因素，并提出相应的对策。通过深入了解大学生学习动机的形成和发展过程，为大学教育提供科学的指导和建议，促进大学生的学习动力和学习成绩的提高。
三、研究内容
1. 影响大学生学习动机的因素
通过文献综述和实地调查，分析影响大学生学习动机的因素，包括但不限于家庭环境、学校环境、个人特质等。重点关注影响大学生学习动机的关键因素，如家庭教育背景、同伴关系、学业压力等。
2. 影响因素的对策研究
基于对影响大学生学习动机的因素的分析，提出相应的对策。例如，针对家庭环境中存在的问题，可以推动家庭教育的改革，加强家庭教育的科学性和有效性；对于学校环境中的问题，可以改善学校的教育资源配置，提供更好的学习环境和学习条件；对于个人特质方面的问题，可以通过教育心理学的方法，提高学生的自我调节和自我激励能力。
四、研究方法
本研究将采用文献综述和实地调查相结合的方法，通过查阅相关文献和问卷调查的方式，获取相关数据和信息。通过对数据的分析和总结，得出结论并提出相应的对策。
五、研究意义
本研究的结果将为大学生的学习动机提升提供科学依据和指导，为大学教育的改革和发展提供参考。同时，也为家庭和学校提供了关于培养学生学习动机的对策，有助于促进学生的全面发展和个人成长。
六、预期成果
通过本研究，预计可以深入了解影响大学生学习动机的因素，并提出相应的对策。同时，也为相关领域的研究提供了参考和借鉴，为今后的研究提供了基础和思路。
小课题的开题报告 篇二
标题：大学生心理压力对学习动力的影响及应对策略研究
一、选题背景
随着社会竞争的加剧和教育体制的改革，大学生面临着越来越大的心理压力。心理压力对大学生的学习动力产生了不可忽视的影响。因此，研究大学生心理压力对学习动力的影响及应对策略，具有重要的现实意义。
二、研究目的
本研究的目的是探究大学生心理压力对学习动力的影响，并提出相应的应对策略。通过了解大学生心理压力的来源及其对学习动力的影响机制，为大学生提供有效的心理健康教育和干预措施，提升他们的学习动力和学业成绩。
三、研究内容
1. 大学生心理压力的来源
通过文献综述和实地调查，分析大学生心理压力的来源，包括但不限于学业压力、人际关系压力、就业压力等。重点关注不同来源的心理压力对学习动力的影响。
2. 心理压力对学习动力的影响机制
通过对大学生心理压力与学习动力的相关研究，分析心理压力对学习动力的影响机制。重点探讨心理压力对学习动力的直接影响和间接影响，以及心理应对对学习动力的调节作用。
四、研究方法
本研究将采用文献综述和问卷调查的方法，通过查阅相关文献和设计问卷调查，获取相关数据和信息。通过对数据的分析和统计，研究心理压力对学习动力的影响及其机制。
五、研究意义
本研究的结果将为大学生的心理健康教育和干预提供科学依据和指导，为大学教育的改革和发展提供参考。同时，也为心理学领域的研究提供了新的视角和思路，为今后的研究提供了基础和借鉴。
六、预期成果
通过本研究，预计可以深入了解大学生心理压力对学习动力的影响及其机制，并提出相应的应对策略。同时，也为相关领域的研究提供了参考和借鉴，为今后的研究提供了基础和思路。
小课题的开题报告 篇三
小课题的开题报告
以下是小编为大家整理好的小课题开题报告，希望对大家有所帮助
一、论文名称、课题来源、选题依据
论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究
课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题
选题依据：
技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握, 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据, 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下, 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中, 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运, 为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势
现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息, 分析技术发展趋势和规律, 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下, 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家Raymond Pearl提出的Pearl曲线(数学模型为: Y=L∕[1+A?exp(-B·t)] )及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为: Y=L·exp(-B·t))皆属于生长曲线, 其预测值Y为技术性能指标, t为时间自变量, L、A、B皆为常数。Ridenou
(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息, 建立预测对象与影响因素的因果关系模型, 预测技术的发展变化。相关分析法认为, 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的, 这样, 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源, 通过系统的调查、征询专家的意见, 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有: 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等, 其中, 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处, 避免了其缺点, 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据, 在进行产品技术创新预测时, 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势, 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中, 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推, 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测, 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式, 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素, 略去了许多未考虑的因素, 所以, 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确, 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验, 往往带有主观性, 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献, 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论, 但在新的经济和市场环境下, 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展, 以克服自身的不足, 更进一步适应时代发展的需要, 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前,在我国企业技术创新评估中, 一般只考虑如下四个方面的因素: (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性, 在对此四方面内容逐个分析后, 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有: Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等, 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统, 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性, 同时, 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法, 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究, 在我国的历史还不长, 无论是指标体系还是评估方法, 均处于研究之中, 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是: (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
这种情况下, 神经网络技术就有其特有的优势, 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能, 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题, 它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础, BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成, 各层的神经元数目不同, 由正向传播和反向传播组成, 在进行产品技术创新预测和评估时, 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息, 经隐含层处理后传入输出层, 其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置, 考虑了概括性和动态性, 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素, 尽管是黑匣子式的预测和评估, 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合, 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅, 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等, 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究, 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下, 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型, 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
三、论文预期成果的理论意义和应用价值
本项目研究的理论意义表现在: (1) 探索新的技术创新预测和评估技术, 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 将神经网络技术引入技术创新的预测和评估, 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。
