一年级数学学科总结(推荐4篇)

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一年级数学学科总结范文第1篇

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2024年3月，学院从规模、结构、质量、家庭情况及考研就业意向等方面对2024级本科生数据进行统计分析，现将2024级本科生的各类数据报告如下：

?一、2024级本科学生规模分析

我院2024级本科学生拟录取181人，实际报到175人，报到率为96.69%，较2024级本科生报到率提高了10.33%。目前2024级实际在校学生为175人（2人已转入其他院系，2人为2024级转入学生）。

生命科学技术学院2024级本科学生报到情况一览表

专业

录取总数

报到总数

未报到数

报到率

生物医学工程

41

39

2

95.12%

生物工程

37

37

100%

生物技术

36

36

100%

生物工程（合作办学）

67

63

4

94.03%

总计

181

175

6

96.68%

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生命科学技术学院2024级本科生班级情况一览表

专业

班级

总数

男生数

女生数

少数民族数

生物医学工程

2008111

38

22

16

14

生物工程

2008211

38

23

15

生物技术

2008221

36

22

14

2

生物工程（合作办学）

2008211w

33

18

15

3

2008212w

30

15

15

2

总数

——

175

100

75

21

二、2024级本科学生结构分析

1.性别结构

???我院2024级在籍在校175名学生中,男生总数100人,女生总数75人。男女比例1.33:1。其中,生物医学工程专业男生总数22人,女生总数16人,男女比例1.375:1；生物工程专业男生总数23人,女生总数15人,男女比例1.53:1；生物技术专业男生总数22人,女生总数14人,男女比例1.57:1；生物工程（合作办学）男生总数33人，女生总数30，男女比例1.1:1。

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从性别结构来看,男生相比女生总数稍多一些,总体来说男女比例比较平。

2.民族结构

我院2024级在籍在校175名学生中,少数民族学生共21人,占总数的11.86%。其中,满族学生7人，壮族2人,回族2人 ,维吾尔族5人，土家族1人，哈萨克族1人，白族1人，达斡尔族1人，佤族1人。

3.年龄结构

我院2024级在籍在校175名学生中,出生年份分布在1999年——2004年之间,年龄最大的学生出生于1999年12月5日,年龄最小的学生出生于2004年1月26日。学生年龄以2001年和2002年出生的为主体,共计150人；1999年出生的学生共计1人,占学生总数的0.57%；2000年出生的学生共计18人,占学生总数的10.28%;2001年出生的学生共计62人,占学生总数的35.42%；2002年出生的学生共计88人，占学生总数的50.28%.

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从年龄结构来看,2024级学生绝大多数为“00后”学生，学生教学管理与服务工作将面临新的变化，管理方法上也需有新的尝试和创新。

?4.生源结构

我院2024级在籍在校175名学生中，河北省22人，占学生总数的12.5%；河南省17人，占学生总数的9.7%；山东省16人，占学生总数的9.1%；黑龙江省12人，占学生总数的6.8%；辽宁省、新疆维吾尔自治区各11人，占学生总数的6.2%；吉林省10人，占学生总数的5.7%；浙江省，湖南省各8人，各占学生总数的4.5%；重庆市，福建省各7人，各占学生总数的4%；安徽省，广东省各6人，各占学生总数的3.4%；陕西省，甘肃省各5人，各占学生总数的2.8%，四川省，天津市，广西壮族自治区各4人，各占学生总数的2.3%。云南省3人，占学生总数的1.7%。江苏省，贵州省，山西省各2人，各占学生总数的1.1%。内蒙古自治区，湖北省，海南省各1人，各占学生总数的0.5%。

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????从生源结构上看,2024级学生分布面较广,其中占比最高的为河北省，最低的为海南省，湖北省和内蒙古自治区。来自全国各地的学生均有，对不同地区的学生的生活方式和学习基础都应了解，且根据不同地区的学生在日常交往沟通时应采取不同的方式方法进行。

5.?宿舍分布情况

2024级在籍在校的175名学生中,男生寝室全部分布在1舍1楼、2楼和8楼,共计28个寝室；女生寝室全部分布在1舍10楼,共计20个寝室；从寝室分布结构上看,学生寝室分布较为集中,不仅方便管理,也可以以寝室为背景开展各项活动，在增强学生的凝聚力的同时，提升寝室的文化和学习氛围。

6.学生家庭情况

我院2024级在籍在校175名学生中,城市应届92人,占学生总数的52.5%:农村应届83人,占学生总数的47.4%。

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7.2024级本科学生思想政治情况分析

我院2024级在籍在校175名学生中，共有共青团员156人，群众19人。其中，有入党意愿并上交入党申请书的学生150人，?递交入党申请书比率为96.15%。

8.2024级本科学生学习情况统计分析

学院2024级本科生第一学期期末考试中，有154人通过考试，21人存在挂科，通过率为88%。

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整体来看，2024级本科生学习情况有较为良好的趋势，在这种局面下，仍然要加强每个班级的学风建设工作，对挂科率较高的专业进行重点关注，对重点难点学科应加强帮助和指导。

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三、学风建设的发展规划

针对2024级学生成绩特点，明确学习目的，提高学习动力，改进学习方法，以顺利完成学期学习任务；同时进一步加强年级整体学风建设，形成“勤学、善学、乐学”的良好学风，增强学生们的专业认同感，结合本年级实际，针对学生们在学习过程中可能会出现的问题，特此制定本学年的学风建设计划。

1.开展“双优党员增品促学领航工程”行动

“双优党员增品促学领航工程”行动启动以来，在学院每一位双优党员的积极带动和热情帮助下顺利开展，期间帮助大一新生解答学习和生活当中的困难上百次，开展线上“一问一答”小组会100余次，线下答疑会60余场，经验分享交流会20余场，该行动效果显著，学生反响良好，在本学期将继续开展此项行动，以此带动大一学生更好地融入大学生活，更快的进入学习状态，同时向学院优秀党员看齐，积极向党组织靠拢。

2.执行助学计划

由高年级成绩好的学生为需要学业帮助的学生进行辅导，学生自愿报名，通过一对一帮扶的模式，提高整体学生期末成绩。

3.坚持执行“课间5分钟辅导员”进课堂制度

辅导员进课堂，不仅可以促进学生们出勤，为学生们的学习状态起到警示作用；还可以通过与任课教师的沟通，掌握学生们的最新动态。通过向任课教师了解本科目的教学计划，有针对性的加强班级学风建设，以提高学生们的学习兴趣和学习主动性。同时，通过辅导员进课堂也可以真实了解到“无手机课堂”等学院相关规定的执行情况，便于学院各项活动的开展。

4.“一对一”生涯规划座谈

学期初辅导员对学生进行一对一的职业生涯规划座谈，了解每一位学生的个人现状，未来规划，现期目标，家庭情况，求职意向等内容，帮助学生确定适合自己的未来发展目标，并给出适合同学的计划和方法，引导学生树立正确理想，并一路相伴，做到监督和提醒，最终帮助学生完成生涯目标。

5.对上课出勤率和晚自习质量进行监督

一年级数学学科总结范文第2篇

我市高中阶段学校招生制度如何改革？

考试分值如何安排？

考试结果总分由哪些组成？

这些都有了答案。

13门科目均纳入初中学业水平考试范围

《方案》规定，我市继续实施语文、数学、英语等9门初中学业水平考试科目省级统一组织考试制度。从2024年秋季入学的初一新生开始，实行新的学业水平考试和学生综合素质评价制度。2024年起，全面实施新的高中阶段学校考试招生方案，形成基于初中学业水平考试成绩、结合综合素质评价的高中阶段学校考试招生录取模式，促进学生全面发展健康成长，维护教育公平。

我市继续实行初中毕业、高中招生考试“两考合一”的初中学业水平考试制度。教育部《义务教育课程设置实验方案》所设定的语文、数学、英语、体育与健康、道德与法治、历史、地理、物理、化学、生物、音乐、美术、信息技术等13门科目均纳入初中学业水平考试范围。物理、化学、生物另设实验操作考试，综合实践活动纳入初中学生综合素质评价。其中，语文、数学、英语、道德与法治、历史、地理、物理、化学、生物9门科目学业水平考试实行书面闭卷笔试。体育与健康和物理、化学、生物3门科目实验操作，实行现场操作考试。音乐、美术、信息技术3门科目由县（市、区）教育局组织学校具体实施；学校结合学生平时学习表现进行综合评价，确定成绩。

在考试分值方面，省级统考科目卷面满分分值，语文、数学、英语各150分，道德与法治、历史、地理、物理、化学、生物各100分。体育与健康40分。其他非省统考科目成绩只定合格、不合格。

此外，因休学原因转入2024级、2024级的初中学生实行新的学业水平考试制度，除已获得的初中学业考试成绩的科目，须通过其他科目学业水平考试。

2024年中招录取文考总分800分

高中阶段招生的录取总分由“考试结果总分”和“照顾分”组成。在考试结果总分方面，语文、数学、英语、体育与健康、道德与法治、历史、地理、物理、化学和生物等10门科目的考试成绩，按原始分数、折算分数相结合方式计入中招录取总分。2024年中招录取文考总分为800分，其中，语文、数学、英语3门科目，按卷面原始分数计入中招录取文考总分，3门科目满分各150分。体育与健康科目按《福建省初中毕业升学体育考试指导意见（试行）》组织实施的考试成绩计入中招录取文考总分，满分40分；物理科目按卷面成绩的90%、化学科目按卷面成绩的60%、道德与法治和历史2门科目均按卷面成绩的50%、地理和生物2门科目均按卷面成绩的30%计入中招录取文考总分。

在照顾政策加分方面，根据国家统一部署，大幅减少、严格控制中招录取加分项目，逐步将加分的激励导向功能转移至学生综合素质评价。我市将根据省教育厅部署要求，结合我市实际情况适时修订原有照顾政策。

此外，《方案》规定，中招录取计分科目及未计入中招录取总分的市级统考科目，设定等级底线要求；对未计入中招录取总分的市级统考科目，探索实行等级奖励分政策，防止群体性偏科，确保国家课程实施质量。市教育局根据文理兼顾、全面发展原则，结合实际科学制定各科等级在中招录取中的使用方案。

学生综合素质评价结果作为中招录取重要参考

《方案》规定，为全面反映初中毕业生的发展状况，根据省教育厅要求，我市将以思想品德、学业水平、身心健康、艺术素养和社会实践5个方面为学生综合素质的评定内容，由学校对初中毕业生的综合素质进行评定。评定等级分为A、B、C、D四等，A为优秀、B为良好、C为合格、D为不合格。

2024年起，普通高中自主招生须使用学生综合素质评价结果。2024年秋季入学的初一新生到2024年毕业升学开始，学生综合素质评价结果作为中招录取的重要参考。

我市将继续实行优质普通高中招生总计划按不低于50%的比例定向分配至各初中学校的做法，定向招生名额向农村初中和无选择生源的城区初中倾斜，促进初中学校均衡提升。

一年级数学学科总结范文第3篇

关键词：大学生 健康状况 调查 建议

中图分类号：G807 文献标识码：A 文章编号：1004―5643（2014）01―0033―04

1 前言

国民体质健康是国民综合素质的一个重要方面。大学生是建设祖国未来的中坚力量，有着良好的身体素质，才能有更好的状态将自身所学服务国家和人民。大学阶段是人生一个新的里程碑，是一个黄金转折点。青年好比早晨八九点钟的太阳，是一个朝气蓬勃、具有向上趋势的时期，也是人在一生中心智体质发展的奠定时期。在社会活动中、入学、入职等方面，都有身体健康这一项要求。关注当代大学生的身体健康问题，深入探究适合现代学生的体育教育，配合当代人的意识结构，推行新的锻炼方式是现在大学体育课改的一个重要方面。

根据教育部、国家体育总局颁发的《国家学生体质健康标准》的要求，分析黄河科技学院大学生身体形态、身体机能、身体素质等方面的测试数据，试图从中找出影响黄河科技学院学生体质健康主要的因素，并结合黄河科技学院实际情况提出相应的建议，为黄河科技学院更好地开展体育教学提供可参考的建议。

2 研究对象和研究方法

2.1 研究对象

黄河科技学院非体育专业学生体质健康状况。

2.2 研究方法

2.2.1 文献资料法

通过阅读《国家学生体质健康标准》、统计学及2024体质健康调研的论文和期刊，为本统计分析研究提供理论依据。

2.2.2 统计分析法

将2006～2009年级非体育专业学生的体质指标测试结果，依照2002年颁布的《国家学生体质健康标准》进行统计分析，使用国家数据库上报软件与Excel分析大学生体质健康状况。

2.3 测试项目

根据《国家学生体质健康标准》的测试要求和学校实际情况选择了身高标准体重、1000男/800女跑、肺活量体重指数、立定跳远、体前屈5项指标。依据《学生体质健康标准》的基本要求与内容，结合实际情况，对黄河科技学院非体育专业大学生2006～2009年级的在校非体育专业学生在2010年上半年的数据进行了抽样调查，本次调查抽查了7744人。（见表1）

3 研究结果与分析

3.1 身体形态的指标测试统计结果与分析

身高标准体重总评价（见表2～4）统计结果如下：从表2中可以看出，男生和女生等级评价比较好，都在正常范围之内。然而，应该指出，从表3中可以看到男生的“肥胖”等级的百分数比例过大，4个年级男生在正常体重范围的百分比相对偏少，而且随着年级的增长肥胖的百分比逐年增高，其趋势是令人担忧的。

女生从表4中可以得出，身高标准体重总的等级水平分布要比男生合理，但是“较低体重”等级的百分数比例过大，营养不良和肥胖的人数也较多，二者之和的百分比超过了12%。

从男、女学生肺活量体重指数情况可以看出，心血管系统功能和肺功能总体的数据统计结果不太好，是及格水平的下限，且女生的总体状况略微优于男生。结果还表明女生的肺活量体重指数水平高于男生，说明女生的心血管系统的功能、肺通气总量对运动定量负荷承受能力和男生相比要好一些，但总体来看，肺活量体重指数水平普遍偏低。

3.3 身体素质的指标测试结果统计与分析

立定跳远总评价（见表9～10）的分析结果如下：2006～2009年级男生立定跳远从总体平均等级水平上看，虽然在“及格”的范围内，但是都在“及格”的下限上，4个年级不及格的比率比较高。同样女生从总体平均水平上看，也是在“及格”的范围内，4个年级不及格的比率也比较高，其中2009级的女生不及格的比率达到了22%。

体前屈总评价，（见表11～12）分析结果如下：2006～2009年级男生指数总体平均水平上看，在“及格”的范围内，4个年级总的平均等级水平分布优秀比例偏低，而不及格的比例偏高，其中2009级不及格率比较高为21.22%。2006～2009年级女生总体平均水平是比较高的，等级水平为优秀。

3.4 黄河科技学院非体育专业大学生体质健康测试结果总评分析

黄河科技学院非体育专业大学生体质健康测试结果总评评价结果分析如下2006～2009年级男生总评评价，从总体平均水平上看，在及格的等级上，平均分值为不高，可以说结果不是很理想。2006～2009年级女生总体平均水平，是在及格的上限上。从统计结果可以看到是比男生要好，且从总的等级评价的数据分布曲线上看，其合理性不够，达到优秀水平人数的百分比太小。

从总的测试合格率来看，女生总体水平正常，合格率为89.06%；而男生总体的水平比较差，合格率仅为53.86%，其主要原因是耐力测试项目（1000男/800女）的合格率比较低（71.27%）。综上所述，学生身高标准体重主要表现在男生匀称程度较差，超重、肥胖学生人数比率较大，女生的匀称程度虽略好于男生，但营养不良、肥胖和较轻体重学生人数比率较大；在身体机能的指标中，学生在耐力的测试项目上（1000男/800女）总体水平偏低，肺活量体重指数的测试水平同样也比较低，在柔韧力量类项目上。女生的坐位体前屈的总体水平是比较好的，达到了优秀水平。只是2008、2009级学生不及格率略为偏高。

在身体素质的指标测试结果中，从学校等级评价的分布来看，优秀率偏低，不及格率不高。虽然总体水平在及格的水平上，但等级分布的状况不理想，平均分值男生基本都在及格水平附近。

4 结论

4.1 身高标准体重总评价

从身高标准体重总评价统计分析结果可以看出，黄河科技大学非体育专业学生其总体平均值虽然都在正常范围之内。但是，男生的“肥胖”等级的比例过大，而且是随着年级的增长而增多，女生身高标准体重总的等级水平分布要比男生合理；但是较“低体重”等级的百分数比例过大，营养不良和肥胖的人数较多，男女生身高标准体重评价在正常值范围内的比例偏少。

4.2 身体机能的指标

从身体机能的指标统计结果可以看出，黄河科技大学非体育专业学生总体平均水平虽然都在“及格”的范围内，但耐力项目测试总体平均水平偏低，其中男生不合格比率较高。女生的肺活量以及体重的平均指数等级的总体水平比男生要好，是处在“及格”的水平上。测试统计结果还表明，学生的心血管系统功能和肺功能总体情况是低年级略好于高年级，从总体趋势上看，逐年呈下滑的趋势。

4.3 身体素质的指标

从身体素质的指标统计结果可以看出，非体育专业学生总体平均水平上是在“及格”的范围内，其优秀率比较低，不及格的比率偏高。女生略高于男生。

4.4 体质健康结果总评评价

从学生体质健康结果总评评价结果总体上看，非体育专业学生所测试样本数据的合格率是比较低的，从各测试项目的平均等级水平与分数的均值来看，存在的问题是比较严峻的，如果不加以注意的话，有可能在下一年度的合格率会大幅度下降。特别要指出的是，学生的耐力项目与肺活量、体重指数相对其他测试项目来看是比较差的，需要加以关注。

参考文献：

[1]龚正伟.学校体育改革与发展论[M].北京：北京体育大学出版社，2002.

[2]傅华.预防医学[M].第4版，北京：人民卫生出版社，2004：74.

[3]王秉彝.对影响我国中学体育改革发展的根本原因与对策研究[J].兰州大学学报，2001-2：118.

[4]周俊平.“健康第一”与学校体育[J].体育学刊，2002（2）.

一年级数学学科总结范文第4篇

数据挖掘技术是近些年发展起来的一门新兴学科，它涉及到数据库和人工智能等多个领域。随着计算机技术的普及数据库产生大量数据，能够从这些大量数据中抽取出有价值信息的技术称之为数据挖掘技术。数据挖掘方法有统计学方法、关联规则挖掘、决策树方法、聚类方法等八种方法，关联规则是其中最常用的研究方法。关联规则算法是1993年由R.Atal,Inipusqi,Sqtm三人提出的Apriori算法，是指从海量数据中挖掘出有价值的能够揭示实体和数据项间某些隐藏的联系的2024知识，其中描述关联规则的两个重要概念分别是Suppor（t支持度）和Confi-dence（可信度）。只有当Support和Confidence两者都较高的关联规则才是有效的、需要进一步进行分析和应用的规则。

二、使用Weka进行关联挖掘

Weka的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnviron-mentforKnowledgeAnalysis），是一款免费的、非商业化的、基于JAVA环境下开源的机器学习以及数据挖掘软件[2]。它包含了许多数据挖掘的算法，是目前最完备的数据挖掘软件之一。Weka软件提供了Explorer、Experimenter、Knowledge-Flow、SimpleCLI四种模块[2]。其中Explorer是用来探索数据环境的，Experimenter是对各种实验计划进行数据测试，KnowledgeFlow和Explorer类似，但该模块通过其特殊的接口可以让使用者通过拖动的形式去创建实验方案，Simple-CLI为简单的命令行界面。以下数据挖掘任务主要用Ex-plorer模块来进行。

（一）数据预处理

数据挖掘所需要的所有数据可以由系统排序模块生成并进行下载。这里我们下载近两年的教师科研信息。为了使论文总分、学术著作总分、科研获奖总分、科研立项总分、科研总得分更有利于数据挖掘计算，在这里我们将以上得分分别确定分类属性值。

（二）数据载入

点击Explorer进入后有四种载入数据的方式，这里采用第一种Openfile形式。由于Weka所支持的标准数据格式为ARFF，我们将处理好的xls格式另存为csv，在weka中找到这个文件并重新保存为arff文件格式来实现数据的载入。由于所载入的数据噪声比较多，这里应根据数据挖掘任务对数据表中与本次数据任务不相关的属性进行移除，只将学历、职称、论文等级、学术著作等级、科研获奖等级、科研立项等级、科研总分等级留下。

（三）关联挖掘与结果分析

WeakExplorer界面中提供了数据挖掘多种算法，在这里我们选择“Associate”标签下的Apriori算法。之后将“lowerBoundMinSupprot”（最小支持度）参数值设为0.1，将“upperBoundMinSupprot”（最大支持度）参数值设为1，在“metiricType”的参数值选项中选择lift选项，将“minMetric”参数值设为1.1，将“numRules”（数据集数）参数值设为10，其它选项保存默认值，这样就可以挖掘出支持度在10%到100%之间并且lift值超过1.1且排名前10名的关联规则。其挖掘参数信息和关联挖掘的部分结果。

三、挖掘结果与应用

以上是针对教师基本情况和科研各项总分进行的反复的数据挖掘工作，从挖掘结果中找到最佳模式进行2024