Digital Module 16: Longitudinal Data Analysis

In this digital ITEMS module, Dr. Jeffrey Harring and Ms. Tessa Johnson introduce the linear mixed effects (LME) model as a flexible general framework for simultaneously modeling continuous repeated measures data with a scientifically defensible function that adequately summarizes both individual change as well as the average response. The module begins with a nontechnical overview of longitudinal data analyses drawing distinctions with cross-sectional analyses in terms of research questions to be addressed. Nuances of longitudinal designs, timing of measurements, and the real possibility of missing data are then discussed. The three interconnected components of the LME model—(1) a model for individual and mean response profiles, (2) a model to characterize the covariation among the time-specific residuals, and (3) a set of models that summarize the extent that individual coefficients vary—are discussed in the context of the set of activities comprising an analysis. Finally, they demonstrate how to estimate the linear mixed effects model within an open-source environment (R). The digital module contains sample R code, diagnostic quiz questions, hands-on activities in R, curated resources, and a glossary.     

Digital Module 05: Diagnostic Measurement—The G‐DINA Framework https://ncme.elevate.commpartners.com

In this ITEMS module, we introduce the generalized deterministic inputs, noisy “and” gate (G‐DINA) model, which is a general framework for specifying, estimating, and evaluating a wide variety of cognitive diagnosis models. The module contains a nontechnical introduction to diagnostic measurement, an introductory overview of the G‐DINA model, as well as common special cases, and a review of model‐data fit evaluation practices within this framework. We use the flexible GDINA R package, which is available for free within the R environment and provides a user‐friendly graphical interface in addition to the code‐driven layer. The digital module also contains videos of worked examples, solutions to data activity questions, curated resources, a glossary, and quizzes with diagnostic feedback.     

物理模型与股票投资

股票投资的方法很多，建立物理模型进行投资是一种简明有效的方法，使用金字塔模型和平衡理论对股票进行操作，能把握最佳投资机会。     

<体育与健康课程标准>实施进程研究

经过反复的调查和对文献资料的分析，初步提出：体育与健康课程模式的多元化，是新“课标”由目标理念向操作化进程的有效途径。课程模式多元化，要以单元为基础，构建模块组合；以新“课标”为母体，构建子项模式；以新“课标”为依据，完善结构体系；以模式为中介，超越课程模式。     

田径运动技术模式的研究

田径运动技术是指田径运动中符合人体运动科学原理、能充分发挥人体潜在能力,能有效地完成动作的合理方法、技能和手段,田径运动技术系统包括外在技术、身体技术、心理技术、社会技术和场地技术等几个部分,每个部分又包含不同的构成元素,各元素之间不同形式的联系形成了不同的田径运动技术模式.     

游泳运动中静态阻力的数值模拟

针对前人对游泳运动中静态阻力的研究都是根据试验测量来进行的,引入一种新的分析方法--计算流体力学法,通过该方法,先建立人体简化几何模型,然后计算不同来流速度条件下处于水平俯卧状态下人体模型所受到的阻力,即静态阻力,同时计算静态阻力系数,并与前人的实验结果做对比分析.     

论体育教学模式研究的现状与未来发展

通过文献资料法、理论分析法对近10年来的体育教学模式研究总体情况进行了研究,肯定了体育教学模式研究中的成绩,指出了存在的问题,并分析了今后体育教学模式研究的发展趋势.     

运动项目推广中的形象代言人分析

在查阅相关文献资料的基础上,对运动项目推广中的形象代言人进行研究,认为在选择形象代言人时,要充分考虑普通大众的想法和意见,运用科学的方法选择运动员形象代言人,充分展现运动项目的精神理念;选择明星运动员、有潜力的运动员和普通人作为形象代言人;选定形象代言人后,就要对其进行全方位的包装宣传和约束管理;我国各运动项目管理部门需要对运动项目的资源进行充分调查,有意识地选择合适的运动员形象代言人,促进各种运动项目在我国的发展。     

我国西北地区师范学院体育改革与发展状况浅析

借鉴英国师范学院体育专业教育改革与发展之经验,我国西北地区师范学院的体育改革与发展应做好4个方面的工作。