基于Huff模型的小学教育资源区域划分及决策优化研究
中小学教师数据素养期末考试(一整套40题)
中小学教师数据素养期末考试（完整一套40题）一．单选题1．“一图胜千言”是指数据图表能够将大量的数据以_ 的形式呈现出所要表达的信息，方便用户对数据进行进一步的分析与应用。
A.直观B.交互C.艺术D.关联2．在中小学教师数据素养金字塔模型中，_ 是对教师发展教师数据素养的高阶要求，意在培养教师数据驱动教学的意识，形成基于数据发现问题、解决问题的教育理念，对教师提升数据素养水平意义重大。
A.基础知识层B.核心技能层C.思维方法层D.意识态度层3．_ 是教师提升数据素养的先决条件。
A.基础知识B.意识态度C.核心技能D.思维方法4．下列哪一选项不属于大数据可能带来的伦理问题？A.信息安全B.数据鸿沟C.隐私泄露D.优化决策5．试卷的效度是衡量_ 的指标。
‘A.考试是否考了要考的内容，是否达到其预定目的。
B.试卷难易程度。
C.考试卷目对考生心理特征的区分能力D.使用同一试卷对考生重复测验时，或两个平行试卷对考生测验时，所得测验分数的一致性和稳定性程度。
6．教育大数据之“大”主要是强调_ 之大。
A.价值B.结构C.种类D.数量7．教育数据意识本质上是一种动态的、综合性的意识形态，包含数据价值意识、数据获取意识、_ 、数据开放意识以及数据安全意识。
A.数据应用意识B.数据感知意识C.数据伦理意识D.数据处理意识8．教育大数据的来源可以概括为_ 两大类。
A.学校和社会B.人和物C.教师和学生D.作业和考试9．教育数据意识的核心是_ 。
A.教育数据采集意识B.教育数据分析素养C.教育数据隐私意识D.教育数据观10．适应性学习模型的“一引擎+四模型”中，“一引擎”指的是_ 。
A.可视化引擎B.呈现引擎C.自适应引擎D.行为分析引擎二．多选题11．利用大数据，教师在课前可以_ 。
A.精准定位教学目标和重难点B.采集学生预习数据C.进行学情分析D.进行教学反思12．在中小学教师数据素养金字塔模型中，思维方法层主要包含_ 。
基于目标规划模型的新建学校选址问题
DOI：10.16660/ki.1674-098X.1909-1005-3550基于目标规划模型的新建学校选址问题①耿淑莉 赵红(中国海洋大学数学科学学院 山东青岛 266100)摘 要：基础教育设施中新建学校选址是很重要的问题，本文基于某市某区2017年公立小学学区划分情况，由出行成本确定备选点，利用目标规划方法，在Lingo和MATLAB软件支持下进行新建学校选址。
以降低总体出行成本和提高总体服务效用为目标，依据学校、居民单元及道路交通数据，构建学区划分优化的多目标线性规划模型。
采用线性加权方法将多目标问题转化为单目标问题进行求解，在此基础上建立新建学校选址的非线性目标规划模型，进一步缩小备选点的范围。
最后利用学区划分优化模型逐个测试余下备选点，得到新建学校的最优选址。
关键词：目标规划 学区划分优化 新建学校选址 Huff模型中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2020)08(a)-0239-04The Location Problem of Newly-built Schools Based on GoalProgramming ModelGENG Shuli ZHAO Hong(School of Mathematical Sciences, Ocean University of China, Qingdao, Shandong Province, 266100 China)Abstract: The location of new schools in basic education facilities is a very important issue. Based on the division of public primary school districts in a certain district of a city in 2017, the candidate points are determined by the travel cost, and the goal programming method is used to solve this problem with the support of Lingo and MATLAB software. With the goal of reducing overall travel costs and improving overall service utility, based on school, residential unit and road traffic data, a multi-objective linear programming model for the optimization of school district division is constructed. The linear weighting method is used to convert the multi-objective problem into a single-objective problem for solution. And on this basis, a nonlinear goal programming model for the location of new schools is established to further narrow the range of candidate points. Finally, the school district division optimization model is used to test the remaining candidate points one by one to obtain the most optimal location for the new school.Key Words: Goal programming; Optimization of school district division; Location selection of new school; Huffmodel①作者简介：耿淑莉（1998—），女，汉族，河南驻马店人，本科，研究方向为数学与应用数学。
基于云计算的规划方案优化和决策模型
基于云计算的规划方案优化和决策模型引言：云计算作为一种新兴的信息技术，正在改变着人们的生活和工作方式。
在各个领域，云计算都发挥着重要的作用，尤其在规划方案优化和决策模型方面，其应用前景更是广阔。
本文将探讨基于云计算的规划方案优化和决策模型，旨在提供一种新的思路和方法，以提高规划和决策的效率和准确性。
一、云计算的基本原理和特点云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将计算资源、存储资源和应用软件等进行集中管理和分配，以提供高效、灵活和可扩展的服务。
其基本原理包括虚拟化技术、分布式计算和弹性伸缩等。
云计算的特点主要体现在以下几个方面：1. 弹性伸缩：云计算能够根据实际需求自动调整计算资源的数量，从而实现按需分配和使用。
2. 高可用性：云计算采用分布式架构，具有多个节点和冗余备份，能够提供高可靠性和可用性。
3. 灵活性：云计算提供了丰富的服务和应用，用户可以根据自己的需求选择合适的服务，并随时进行调整和扩展。
4. 成本效益：云计算采用按需付费的模式，用户只需支付实际使用的资源，避免了传统IT基础设施的高昂成本。
二、基于云计算的规划方案优化规划方案优化是指在给定的约束条件下，通过数学模型和优化算法，寻找最优的方案。
基于云计算的规划方案优化主要体现在以下几个方面：1. 数据处理和分析：云计算提供了强大的计算和存储能力，可以对大规模的数据进行处理和分析。
在规划方案优化中，可以利用云计算平台进行数据的预处理、特征提取和模型训练等，从而提高优化算法的效率和准确性。
2. 并行计算和分布式优化：云计算平台具有分布式计算的能力，可以将规划方案优化问题划分为多个子问题，并通过并行计算的方式进行求解。
这样可以大大缩短求解时间，并提高优化算法的效率。
3. 优化算法的选择和调优：云计算平台提供了丰富的优化算法和工具，可以根据具体的问题选择合适的算法，并通过参数调优和模型优化等手段，提高优化算法的性能和效果。
三、基于云计算的决策模型决策模型是指通过建立数学模型和决策规则，对给定的决策问题进行分析和求解。
动态决策问题的优化模型研究
动态决策问题的优化模型研究动态决策问题是指在决策过程中随着时间的推移，问题的状态、环境等可能随时发生变化，因此需要在不确定性的情况下进行决策，通常需要考虑多个因素，例如成本、效益、风险等。
在实际应用中，动态决策问题广泛存在于各个领域，例如金融、运输、生产等。
因此，如何构建有效的优化模型，来解决这些动态决策问题，成为了研究的热点问题之一。
一、基于马尔科夫决策过程的动态决策模型马尔科夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）是一种用于描述决策问题的方法，它基于状态转移概率来描述问题的状态变化，在此基础上建立决策模型。
MDP的决策问题一般有两种：最优控制问题和最优评估问题。
其中最优控制问题是指在一定的状态空间、决策空间和随机因素下，以最优的方式选择决策，使得预期收益最大化。
最优评估问题是指在已知马尔可夫决策过程的状态转移概率、决策空间和收益函数的情况下，计算某一决策策略的期望价值。
在实际应用中，MDP可以用于建立各种动态决策模型。
例如，在供应链管理中，通过建立基于MDP的动态决策模型，可以优化供应链中各个节点之间的物流、库存等决策，最终提高供应链的效率和利润。
另外，基于MDP的动态决策模型在交通流控制、金融投资等领域也有广泛的应用。
二、强化学习在动态决策问题中的应用强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种基于试错的机器学习方法，也被广泛用于解决动态决策问题。
与其他机器学习方法不同的是，强化学习采用的是周而复始的迭代过程，通过不断与环境进行交互，来学习最优的决策。
在强化学习中，决策智能体（Agent）基于当前状态、环境信息和先前的决策，来进行下一步决策，同时通过观察环境反馈信息，来调整决策策略。
强化学习在动态决策问题中的优点是可以自适应地根据环境和状态调整决策，因此具有较强的鲁棒性和适应性。
例如，在人工智能博弈领域，强化学习已经成为了解决复杂博弈问题的首选方法之一。
资源分配优化模型与方法研究
资源分配优化模型与方法研究随着社会的发展，资源分配问题日益突出。
如何合理分配有限的资源，使其得到最大化利用，一直是各个领域研究的重要课题。
本文将探讨资源分配优化模型与方法的研究。
一、资源分配的挑战与意义资源分配是指将有限的资源分配给不同的需求方，以满足其各自的需求和利益。
资源可以是货币、时间、能源等各个方面的资源。
然而，由于资源的有限性和需求方的多样性，资源分配问题变得异常复杂。
因此，优化资源分配模型和方法对于提高资源利用效率、实现社会公平和经济效益具有重要意义。
二、常见的资源分配优化模型与方法1. 线性规划模型线性规划是一种常见的资源分配优化模型。
它假设资源之间的关系是线性的，并且要求目标函数和约束条件都是线性的。
通过构建数学模型，线性规划可以找到最优的资源分配方案。
然而，线性规划模型在处理非线性问题时存在局限性。
2. 整数规划模型整数规划是线性规划的一种扩展，它要求资源分配的决策变量必须取整数值。
通过引入整数变量，整数规划模型可以更好地处理离散资源分配问题。
例如，在货物配送领域，整数规划可以帮助决策者确定哪些仓库应该配送哪些订单，以最小化总配送成本。
3. 动态规划模型动态规划是一种常用的优化方法，尤其适用于资源分配问题中的决策序列。
它通过将问题分解成一系列子问题，并利用递归的方式求解，从而得到最优的资源分配策略。
动态规划可以解决一些复杂的资源分配问题，如项目调度和机器排程等。
4. 综合评价模型综合评价模型是一种将多个因素综合考虑的资源分配方法。
它通过设定各个资源因素的权重，将不同因素综合起来，得到最优的资源分配方案。
例如，在城市规划中，可以利用综合评价模型来确定市政项目的优先级，以实现城市可持续发展。
三、资源分配优化模型与方法的应用领域资源分配优化模型与方法广泛应用于各个领域。
其中，供应链管理是一个典型的应用领域。
通过优化资源的分配和调度，可以提高供应链的运作效率，并降低成本。
另外，医疗卫生领域也是一个重要的应用领域。
如何运用大数据分析优化教育资源配置
如何运用大数据分析优化教育资源配置在当今数字化时代，大数据分析已成为各个领域优化决策和提升效率的有力工具，教育领域也不例外。
教育资源的合理配置对于提高教育质量、促进教育公平至关重要。
通过运用大数据分析，我们能够更精准地了解教育需求、评估资源利用情况，并制定更加科学有效的资源配置策略。
首先，我们需要明确什么是大数据分析以及它在教育领域中的应用可能性。
大数据分析是指对海量、多样、高速生成的数据进行收集、整理、分析和挖掘，以提取有价值的信息和知识。
在教育中，这些数据来源广泛，包括学生的学习成绩、学习行为、课堂参与度、教师的教学表现、学校的设施设备使用情况等等。
要运用大数据分析优化教育资源配置，第一步是数据的收集。
这需要建立一个全面、系统的数据采集机制。
学校可以通过在线学习平台、教学管理系统、智能设备等收集学生的学习过程数据，如作业完成时间、错题分布、在线学习时长等。
同时，也可以收集教师的教学计划、教案、课堂反馈等数据。
此外，还应该考虑收集学校周边社区的教育资源信息，比如图书馆、博物馆、科技馆等的开放时间和服务内容。
有了数据之后，接下来就是数据的整理和分析。
这是一个复杂但关键的步骤。
通过运用数据分析工具和技术，可以对收集到的数据进行清洗、分类和建模。
例如，通过建立学生学习成绩与学习行为之间的关联模型，我们可以发现哪些学习行为对成绩提升有积极影响，从而为教育资源的配置提供依据。
如果数据显示学生在某个学科上普遍存在困难，那么可以考虑增加该学科的教学时间、配备更优秀的教师或者提供更多的学习资料。
在资源配置方面，大数据分析可以帮助我们更合理地分配师资力量。
通过分析教师的教学效果数据，我们可以了解到哪些教师在特定学科或教学方法上表现出色。
基于这些信息，可以将优秀的教师调配到教育资源相对薄弱的地区或学校，以提高整体教学水平。
同时，也可以根据学生的需求和特点，为教师提供个性化的培训和发展机会，提升教师的专业素养和教学能力。
教育资源优化配置概述
教育资源优化配置的挑战与问题
▪ 教师队伍建设不足
1.教师数量不足，尤其是农村和边远地区师资匮乏。 2.教师素质有待提高，部分教师教育教学能力不适应现代教育需求。 3.教师队伍建设不足制约教育质量和公平，影响学生发展和未来竞争力。
▪ 教育信息化程度低
1.教育信息化投入不足，信息化设施和设备落后。 2.教师信息化素养不高，信息化教育教学能力有待提高。 3.教育信息化程度低制约现代教育发展和教育资源优化配置。
教育资源优化配置的政策与法规
▪ 教育资源配置的政策导向
1.政策引导教育资源向贫困地区和弱势群体倾斜，推动教育公 平。通过制定优惠政策和加大投入，提高贫困地区学校的师资 水平和硬件设施，为弱势群体提供更多受教育机会。 2.鼓励社会力量参与教育资源配置，形成政府主导、社会参与 的多元化格局。通过税收优惠、资金扶持等方式，引导企业、 社会组织和个人捐资助学，扩大教育资源供给。
▪ 教育资源优化配置的政策支持
1.政府应制定相关政策，为教育资源优化配置提供法律保障和政策支持。 2.完善教育经费拨款机制，确保教育资源向需要的地方倾斜。 3.建立教育资源监测与评估机制，及时调整优化资源配置策略。
教育资源优化配置的实践与探索
▪ 教育资源优化配置的地区差异处理
1.针对地区间教育资源差异，制定差异化的配置策略，确保各 地的教育需求得到满足。 2.通过教育扶贫、支教等方式，提高贫困地区的教育资源水平 。 3.鼓励发达地区与贫困地区共享教育资源，推动全国范围内的 教育均衡发展。
教育资源优化配置
Index
教育资源的种类与分布现状
教育资源的种类与分布现状
▪ 教育资源种类
1.教育资源的多样性：教育资源包括人力资源、财力资源、物力资源、信息资源等 多种类型，每种资源都在教育中发挥着不可替代的作用。 2.教育资源的质量差异：不同类型的教育资源在质量上存在显著差异，如高水平教 师、先进实验设备等优质资源往往集中在少数学校或地区。
基于非线性优化算法的多目标决策研究
基于非线性优化算法的多目标决策研究在现代社会中，决策是普遍存在的。
而在实际的决策中，往往存在着多个目标，如何在这些目标之间做出权衡，使得决策达到最优，成为了一个相当重要的问题。
而传统的决策方法，往往会产生问题，比如不够灵活、难以处理多个目标等等。
因此，基于非线性优化算法的多目标决策研究日益被人们关注。
一、多目标决策的背景和重要性在实际的决策中，往往存在着多个目标，这些目标之间又往往存在着矛盾和制约。
因此，在做出决策时，需要考虑多个目标之间的权衡和协调，以达到最优决策的目的。
同时，由于决策的影响范围和目标的多样性，多目标决策在实际应用中十分普遍，如投资决策、环境保护、资源配置等等。
然而，传统的决策方法往往过于简单单一，无法处理多目标情况下的权衡和协调，造成了很多问题和损失。
因此，基于非线性优化算法的多目标决策研究显得尤为重要。
通过将优化和多目标分析技术结合起来，可以更好地处理复杂的多目标决策问题，为实际决策提供更好的支持和辅助。
二、非线性优化算法在多目标决策中的应用1. 多目标优化模型在多目标决策的研究中，多目标优化模型是一种基本的工具。
该模型可以将多个目标同时考虑进入，以求得满足多个目标的最优解。
其中，确定目标的权重和目标函数的线性/非线性特性是模型的主要难点。
在非线性优化算法中，基于多种方法的多目标优化模型已经得到了广泛的应用。
其中，常用的算法包括遗传算法、粒子群算法、人工免疫算法等等。
这些算法在多目标决策中具有较好的适用性，可以处理非线性目标函数，同时还可以给出较为全面的解集，方便决策者做出权衡决策。
2. 模糊优化模型在实际决策中，常常会涉及到模糊的目标和约束条件。
针对这种情况，非线性优化算法中的模糊优化模型应运而生。
模糊优化模型通过引入模糊度概念，将真实世界中存在的模糊目标和约束进行合理地处理，以便更好地完成多目标决策。
在模糊多目标优化模型中，常用的算法包括模糊遗传算法、模糊粒子群算法、模糊聚类和模糊神经网络等等。
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连接线的总成本。 accum_cost表示从像元1移动到像元3的累积成本
时间成本距离分析
图 5 成本距离栅格原理组图 Fig.5 the raster principle of cost distance
Huff模型
公式原理
设Pij为适龄学生i选择学校j的概率，Sj为学校j的规模，dij 为适龄学生i距离学校j的距离，β>0为摩擦系数(即阻力大小， 本文主要受社区适龄儿童数和道路状况的影响)。
问卷调查统计结果
择校时优先考虑要素
可接受的家-校时间
120
112
104
100
80
60
40
20
14
0 离家远近 学校教学实力 交通状况
6 其他
120
114
100
80
60
54
40
20
12
0
0 小于10min 10～20min 20～30min 30min以上
图3问卷调查分析结果 Fig.3 The result of analyzing questionnaire
Huff模型分析结果
图 7划片结果，a图为热点小学划片结果，b图为基于热点小学划片基础上的普通小学画片结果 Fig.7The result of district-dividing, Fig.7 (a) is the results of Hot primary school division, Fig.7(b) is the results of ordinary primary school division based on the results of Hot primary school division
库的方式，利用GIS对学校布局进行了调整。 • Hanley以爱荷华州为例对该州学校交通成本与学区划分
之间关系进行分析，得出学区合并对交通成本减少有 巨大的影响。 • Taylor等利用GIS对北卡州约翰斯顿县的学校和社区进行 整体规划，成功减少了交通对学校选择的影响，同时 降低了学生上学的成本。
国内外研究现状
平分线组成的连续多边形组成。
本，结果全面、客观的反映了路况
缺点：仅考虑了直线距离因素
情。
缺点：仅考虑不同路况下学区分
配。
时间成本距离分析
公式原理
a1
a2
a1
a2
cost1表示像元1的成本，cost2表示像元2的成本，cost3表示像元3的
成本。a1 表示从像元1到像元2连接线的总成本, a2 表示从像元2到像元3
心仪学校Top10
c
文化路小 学
奇山小学
惠安小学
毓璜顶小 学
养正小学
潇翔小学 南山路小 学
南通路小 学
工人子女 葡萄山小小学 学
注：10与11票数相同
研究流程
PART 数据源 03
各社区适龄儿童数 学区划分规则
小学学生容纳量
社区位置 数据
各等级道路及 小学位置数据
小学容纳量
芝罘区43所小学班级数信息 来自各小学官网查找所得
国内篇： • 陆天琪等人利用Voronoi图和几何网络进行学区划片分
析，对朝阳市中心城区小学教育资源布局及优化进行 研究。 • 张智涵等则利用泰森多边形求得学校服务区范围，对 学校空间布局均衡的进行了研究。 • 张雪峰等人利用包括huff模型、距离模型、重力模型等 在内的多个模型对巩义市农村中小学空间布局的进行 了分析。
教育资源分配不均衡 划片信息更新不及时 人工划片消耗资源巨大 未考虑路况信息
图 2图a为研究区学校密度分布，图b芝罘区房价分布图 Fig 2(a) is School density distribution; Fig 2(b) is the housing price
distribution map of Zhifu district
基于Huff模型的小学教育资源区域划分及 决策优化研究
目录
01 02 03 04 05
问
思
数
题
路
据
与
流
来
目
程
源
标
研
结
究
果
方
与
法
讨
论
PART 01
问题与目标
研究背景
中央及地方关于划片问题文件剪影
1992
。。。
2016
教育部，首次提出 了“就近入学”的 概念
自此每年都有关 于小学划片的文 件发布
根据实际情况积极稳 妥地实施多校划片操 作。
PART 04
研究方法
1.时间成本距离分析 2.Huff模型
常见分配模型比较
1.网络分析
根据路网的预设速度来推算服务 区。 缺点：在非路网区域存在很大的 模拟假设成分，且结果不可控。
3.重力模型
采用频率域的方法， 缺点：在多种方案之间计 算时，终点数目的不同则 不具备可比性
2.距离模型
需求者到达最近设施的距离，常见距 离模型有Voronoi 图、欧式距离、 时间成本距离…… 缺点：考虑要素单纯
各等级道路及小学位置数据
通过天地图ArcGIS server数据库 （http://124.128.48.217:6080/arcgis/rest/services）获得
路况数据
通过高德地图（/）实时路况功 能获得烟台市芝罘区上学早晚高峰的路况信息
图4研究区早晚高峰路况分布 Fig.4 The layout of road condition of morning peak
实现100%的小学、 95%的初中划片就 近入学。
积极稳妥探索单 校划片和多校划 片相结合的入学 方式
2017
2017北京教委
划分学区本意是好 的，但重点小学和 一般小学之间教育 资源的巨大差距是 客观存在的。
全国政协俞敏洪委员
国内外研究现状
国外篇： • Slalom以堪萨斯州 BVSD 学区为例，通过建立空间数据
4.Huff引力模型
考虑到达学校的距离，学校的学生容 纳量、同时考虑了社区适龄儿童数、 以及网络分析基础上的路况信息。 缺点：在目标点过于集中时，会存在 部分学校未有相应学区的情况。
常见分配模型比较
1.泰森多边形（ Voronoi diagram）
2.时间成本路径
由一组由连接两邻点直线的垂直
充分考虑经过每个像元的时间成
PART 02
思路流程
研究区概况
芝罘区是烟台最具代表性的县区，作为烟台老城区经济 发达，人口达68.98万人。其中初中在校生约2.9万，小学在 校生约3.2万，教育十分发达，是山东省义务教育阶段最具 代表性的地区之一。
图1研究区位置图 Fig.1 The Survey Region
发达基础教育背后的问题
基于路况的可达性
10min
15min
时间成本最低
20min
PART 05
结果评价
时间成本距离分析结果
模型评价
• 以路况和距离为参考，展现了每个 社区所对应的最近小学
• 适用于教育资源分布相对均衡区域
图 6为成本距离基础上的学区划分 Fig.6 The minimum load of each primary school in ZhiFu District