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社会比较下自恋对主观幸福感、学业预测的影响

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社会比较下自恋对主观幸福感、学业预测的影响

作者：陈楠陕西师范大学

学位级别：硕士

在西方无论是自恋还是社会比较都是比较热门的主题,而在国内这两个主题的研究都不算成熟,自恋和社会比较相关的研究并不多见。自恋理论源于西方心理学,最初在心理学界,人们将自恋当成一种人格障碍来看待。随着对自恋研究的增多,自恋逐... 详细信息

在西方无论是自恋还是社会比较都是比较热门的主题,而在国内这两个主题的研究都不算成熟,自恋和社会比较相关的研究并不多见。自恋理论源于西方心理学,最初在心理学界,人们将自恋当成一种人格障碍来看待。随着对自恋研究的增多,自恋逐渐被视为一种正常的人格特征,而非病理性的临床障碍。自恋存在两种类型：显性自恋和隐性自恋。显性自恋和隐性自恋都具有自我夸大和寻求他人认同的特征,但同时二者也有着显著的区别,显性自恋有着极为夸张的表现欲,而隐性自恋却表现出敏感和脆弱。社会比较是人类社会一个普遍的现象,人们在现实生活中定义自己的社会特征（如能力、智力等）时,往往是通过与周围他人的比较获得其各方面特征的意义的,并非来自纯粹客观的标准。1954年Festinger把这种现象称之为社会比较。有研究认为自恋者往往通过下行比较来维持夸大的自我观,但目前国内并没有自恋的两种类型与社会比较之间的相关研究。本研究以大学生为对象,采用问卷法和实验法来探索不同社会比较下显性自恋和隐性自恋对主观幸福感和成绩预测的作用。本研究分为两个部分：研究一探讨两种自恋类型在三种社会比较方式下对主观幸福感的影响;研究二探讨两种自恋类型在三种社会比较方式下对学业预测的影响。主要的研究结论为：（1）在不同社会比较方式下,显性自恋和隐性自恋对主观幸福感和学业预测的作用相一致。（2）在不同社会比较方式下,隐性自恋对主观幸福感和学业预测的影响存在显著差异。（3）在不同社会比较方式下,显性自恋对主观幸福感和学业预测的影响不存在显著差异。

关键词：显性自恋隐性自恋社会比较主观幸福感学业预测

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运用多任务排序学习算法预测学业成绩

扬州大学学报（自然科学版） 2020年第5期23卷 63-67页

作者：张华刘颖江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214000 扬州大学信息化建设与管理中心江苏扬州225000

通过分析学生在学习、生活过程中产生的校园行为数据,如一卡通、图书借阅、学业成绩等,在RankNet算法基础上提出一种基于专业与学期的多任务排序学习算法(a multi-task learning RankNet based on major and semester,MSRN).此算法在构... 详细信息

通过分析学生在学习、生活过程中产生的校园行为数据,如一卡通、图书借阅、学业成绩等,在RankNet算法基础上提出一种基于专业与学期的多任务排序学习算法(a multi-task learning RankNet based on major and semester,MSRN).此算法在构建大数据分析模型的基础上,探究学生学习勤奋度、生活规律性与学业表现之间的相关性.仿真结果表明,本文算法较之其他算法可更好地用于预测学生在校期间的学业表现.

关键词：大数据学业预测排序学习 RankNet

一种LSTM优化算法在高校学生学业预警中的应用

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现代电子技术 2022年第10期45卷 142-147页

作者：成浩欧阳宁林乐平桂林电子科技大学广西桂林541004

高校现有学业预警系统对学生行为数据要求齐整、预测准确率低、可推广性差。针对上述问题,文中提出一种基于LSTM优化神经网络的预警模型。该模型主要由数据处理、特征提取、优化训练三部分组成,其中数据处理是通过RBF核函数对学生信息... 详细信息

高校现有学业预警系统对学生行为数据要求齐整、预测准确率低、可推广性差。针对上述问题,文中提出一种基于LSTM优化神经网络的预警模型。该模型主要由数据处理、特征提取、优化训练三部分组成,其中数据处理是通过RBF核函数对学生信息数据进行从低维到高维的空间映射,从而保留完整的学生数据信息,降低数据缺失对预警系统的干扰;特征提取是指通过多维正态分布的前馈特征提取对学生信息数据进行分类,然后进行归一化处理,根据不同类别进行学习运算,提高预测正确率;优化训练则是将数据输入至自适应激励函数优化后的LSTM神经网络训练,通过概率拟合得到毕业概率及弱项特征,从而输出学业预测报告。将收集的G大学2017—2019年三届毕业生共15211人的第一学年必修课成绩、消费信息、图书借阅频率等数据作为数据训练集,将2020届5301名毕业生数据作为测试数据进行试验。结果表明,文中模型预测准确率稳定在94.21%,最高可达到98.17%,平均准确率较现有预警模型提升2个百分点,尤其是负召回率有明显提升,数据依赖性和结果稳定性也有显著改善。

关键词：学业预警 LSTM优化算法预警建模特征提取数据分类优化训练学业预测

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基于教育大数据的学生学习行为分析与预测

电子技术与软件工程 2022年第3期 247-250页

作者：孙金晓山东省青岛市青岛滨海学院山东省青岛市266555

本文在“互联网+大数据”的背景下,以Edx开放数据为研究基础,从中选取用户基本信息、学习者行为信息、学习态度信息三个维度,构建特征指标,通过遗传k-means聚类算法建立学习者行为模型,构建学习者画像,从而判断其行为模式、学习动机,进... 详细信息

本文在“互联网+大数据”的背景下,以Edx开放数据为研究基础,从中选取用户基本信息、学习者行为信息、学习态度信息三个维度,构建特征指标,通过遗传k-means聚类算法建立学习者行为模型,构建学习者画像,从而判断其行为模式、学习动机,进一步通过朴素贝叶斯算法预测其学业通过率,为教育工作者提供教育决策依据。

关键词：遗传k-means Edx开放数据朴素贝叶斯学业预测

地方本科院校计算机类专业学业状况的分析研究--以黔南民族师范学院为例

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高教学刊 2021年第19期7卷 52-56页

作者：钟志宏黔南民族师范学院计算机与信息学院贵州都匀558000

通过收集、整理和预处理,获得较为完整的计算机类毕业生信息数据;分析专业、性别、社会实践与政治理想、获取精准扶贫助学金、违规违纪处分、毕业情况等各种因素对学业的影响,进而得到地方本科高校计算机学科教学管理的若干有意义的指... 详细信息

通过收集、整理和预处理,获得较为完整的计算机类毕业生信息数据;分析专业、性别、社会实践与政治理想、获取精准扶贫助学金、违规违纪处分、毕业情况等各种因素对学业的影响,进而得到地方本科高校计算机学科教学管理的若干有意义的指导与建议,为学生在校期间的学业做出预测性的评估与预警。

关键词：数据分析学业预测计算机教育地方本科高校 SPSS