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半监督分类场景中的一致性方法研究

半监督分类场景中的一致性方法研究

作者：王聪吉林大学

学位级别：硕士

半监督学习因其可以同时利用少量有标记数据与大量的未标记数据帮助有监督模型提升性能而备受关注,被广泛用于图像分类及相关任务。传统的半监督学习采用自训练方法,即利用模型为未标记数据赋予伪标签,并将其纳入有标记数据集,以有效利... 详细信息

半监督学习因其可以同时利用少量有标记数据与大量的未标记数据帮助有监督模型提升性能而备受关注,被广泛用于图像分类及相关任务。传统的半监督学习采用自训练方法,即利用模型为未标记数据赋予伪标签,并将其纳入有标记数据集,以有效利用未标记数据。然而,自训练方法高度依赖于伪标签的准确性,错误的伪标签会引入确定性偏差,极大地影响模型性能。为解决伪标签质量问题,一致性正则化方法被提出,并成为半监督学习研究的主流。该方法利用正则化约束使模型或数据受到不同扰动时输出相似的结果。一致性方法可分为模型一致性、数据一致性与混合方法。本文聚焦于数据一致性方法,其强调对数据采取强弱增强方法,将具有高置信度的弱增强数据的预测结果,作为其强增强版本的伪标签。然而,数据一致性方法高度依赖于弱增强数据的伪标签质量,具有高置信度的错误伪标签会对模型产生负面影响。同时,模型在训练过程中,对类别具有倾向性,不同类别的数据具有不同的置信度。这些问题导致数据一致性方法面临以下关键挑战:1)由于错误的伪标签会对正确的伪标签置信度造成干扰,导致伪标签的置信度不稳定,模型在训练过程中学习目标的不断改变,降低了模型对数据的鲁棒性。2)模型对不同类别的置信度存在差异,低置信度的类别在训练过程中被纳入训练的概率降低,导致了严重的类别不平衡现象,当原始数据分布处于类别不平衡场景下时,这一问题会进一步恶化。基于上述问题,本文对半监督学习中的一致性问题进行探索,分别提出两种新型的半监督学习方法:1)针对模型不鲁棒问题,本文采用了一种类别预测联合调用特征嵌入的双层级交互的方法,对增强的数据进行了双层的一致性正则化,提升了模型对具有伪标签的未标记数据的鲁棒性。2)针对类别不平衡问题,本文通过探究性实验,发现其在训练过程中存在着对少数类别的背景信息过拟合问题,这导致了模型对于少数类别难以挖掘正确信息,产生了恶化现象。本文提出一种基于背景语义融合一致性的半监督不平衡算法,通过将数据的背景信息随机融合,以将多数类别的信息赋予给少数类别,减缓过拟合背景现象,以提升模型性能。最后,本文将提出的两种新方法分别与经典的一致性半监督学习方法进行对比。通过验证实验,验证了算法对模型提升的有效性。此外,本文进行了一些扩展实验方法以验证本文提出方法的研究动机。

关键词：半监督学习数据一致性正则化类别不平衡半监督学习自监督学习数据增强

基于A*搜索算法的限树宽贝叶斯网络学习方法研究

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基于A*搜索算法的限树宽贝叶斯网络学习方法研究

作者：苏荣昊吉林大学

学位级别：硕士

贝叶斯网络是一种基于概率论和图论的不确定性处理模型,能够清晰地表示变量间的因果关系,具有解释性,目前已经成功应用于人工智能的多个领域。贝叶斯网络学习包括结构学习和参数学习。现有的结构学习方法可以学习出评分最高的贝叶斯网络... 详细信息

贝叶斯网络是一种基于概率论和图论的不确定性处理模型,能够清晰地表示变量间的因果关系,具有解释性,目前已经成功应用于人工智能的多个领域。贝叶斯网络学习包括结构学习和参数学习。现有的结构学习方法可以学习出评分最高的贝叶斯网络,但是并不保证贝叶斯网络的推理复杂度也是最佳的。贝叶斯网络的推理复杂度和贝叶斯网络的树宽有着密切的联系,因此本文研究如何在贝叶斯网络的学习方法中限制贝叶斯网络的树宽,从而使得贝叶斯网络具有不错评分的同时,还具有较高的推理效率。本文提出了两种限制树宽的贝叶斯网络学习方法,它们都基于A*搜索算法:(1)提出了一种结合A*搜索和k-greedy算法的限树宽贝叶斯网络学习方法A-greedy。传统的基于A*搜索算法学习贝叶斯网络能够学习出全局最优的贝叶斯网络,但是推理复杂度可能不是最优的,因为没有对树宽进行限制。k-greedy算法根据k-树的递归定义构造k-树,并从k-树中学习贝叶斯网络,保证了贝叶斯网络的道德图是k-树的子图,从而起到了限制树宽的作用。A-greedy方法结合了A*搜索和k-greedy算法的优点,保证学习到的贝叶斯网络是限制树宽的,从而降低推理复杂度;同时,提高了贝叶斯网络的评分。在多个数据集上的实验结果表明,A-greedy方法学习到的贝叶斯网络BIC评分总体上要优于k-greedy和k-max算法。(2)提出了一种结合A*搜索和k-max算法的限树宽贝叶斯网络学习方法A-max。k-max和k-greedy算法都能学习出限制树宽的贝叶斯网络,并且总体思想基本相同,但是k-max在k-greedy算法的基础上进行了一些改进。k-max算法在选择要添加的节点时会依据评分函数,而不是随机抽样节点序,这提高了节点序的质量。除此之外,k-max算法依据启发式函数为每个节点选择父集,而不是简单地基于贪心思想选择评分最高的父集。对于候选父集,k-max算法会对次优的父集进行剪枝,从而提高候选父集的质量。A-max方法结合了A*搜索和k-max算法的优点,能够学习出评分更高的限树宽贝叶斯网络。在多个数据集上的实验结果表明,A-max方法学习到的贝叶斯网络BIC评分总体上要优于A-greedy、k-greedy和k-max算法。

关键词：贝叶斯网络结构学习树宽 A*搜索算法

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高中生元认知体验对英语写作能力影响的探究

高中生元认知体验对英语写作能力影响的探究

作者：高月吉林大学

学位级别：硕士

随着中国高考英语试卷结构的改革,作文部分所占比例显著增加。使得英语写作成为评估学生语言能力的关键部分,并逐渐受到更多的关注。然而,英语写作对于高中生来说是一个复杂而高级的创作过程,对他们来说是一个极具挑战性的任务。为了提... 详细信息

随着中国高考英语试卷结构的改革,作文部分所占比例显著增加。使得英语写作成为评估学生语言能力的关键部分,并逐渐受到更多的关注。然而,英语写作对于高中生来说是一个复杂而高级的创作过程,对他们来说是一个极具挑战性的任务。为了提高学生二语写作能力,国内外学者已经进行了相当多的研究。一些研究者从元认知的角度出发,试图寻找解决这一难题的方案。元认知包括三个主要构成因素:元认知知识、元认知体验和元认知策略。元认知知识是关于认知的知识,即人们对于什么因素影响人的认知活动的过程与结果,这些因素是如何起作用的,他们之间又是怎样相互作用的等问题的认识。元认知体验是指随着认知活动而产生的认知体验或情感体验,它可以发生在认知活动之前,之中,或之后。元认知策略指人们对自己的认知过程及结果的有效监视及控制的策略。元认知知识,元认知体验,元认知策略三者之间相互影响,互为补充。关于元认知知识和元认知策略在英语写作中的影响和应用已经有很多研究成果,但是元认知体验对英语写作能力影响方面的研究却非常有限。国内外仅有的几篇相关文献,研究对象也仅限于本科生和研究生。缺少对其他年级段,尤其是高中学生的探究。研究样本也倾向于关注议论文这一题材。此外,对英语写作水平的评估维度或是词汇复杂度,或是句法复杂度,评估的维度不够全面。为了弥补已有研究中的不足,本研究采用定量研究方法对东北某省会公立高中124名学生进行英语写作测试,并通过问卷调查收集他们在写作过程中所体验到的情感和心理状态。从词汇复杂度、句法复杂度、准确性、流利度以及篇章连贯性等多维度评估学生的英语写作能力,并运用SEM(结构方程模型)进行建模分析,探讨元认知体验如何影响上述各个因素。从而提出有效的英语写作教学建议。SEM结构方程模型是一种有效的多元统计分析方法。可用于研究复杂变量之间的关系,挖掘出数据之间的相互作用和因果关系。本研究主要包括以下两个具体问题(1)元认知体验对高中生英语写作的复杂度,准确度和流利度有何影响?(2)元认知体验对高中生英语写作的衔接和连贯性有何影响?经过数据分析研究结果表明:(1)元认知体验与学生流利度、句法复杂度以及篇章连贯性之间存在相关联系;(2)元认知体验在线特定写作任务策略与流利度、准确度、句法复杂度以及篇章连贯性呈正向相关关系(3)元认知体验在线特定写作任务知识对篇章连贯性起积极促进效果。基于以上结论,本研究得出以下启示:教师在进行英语写作教学时应该将元认知体验融入其中。例如,可以让学生选择自己感兴趣或喜欢的话题来丰富其思维感悟,并进一步调动在线特定写作任务策略,修订在线特定任务写作知识。同时,在给予反馈评估时,需要注意学生情感上是否接受并尽量使用积极正向评论方式等。本研究的价值和意义分为理论和实践两个方面。在理论层面上,本研究为教育心理学中的元认知体验对高中生英语写作能力产生影响提供了实证,丰富了关于元认知体验对英语写作者方面的研究。同时在实践层面上一方面可以为英语写作教学提供积极建议,另一方面可以使广大高中英语教师更加关注元认知体验在写作教学中的应用,积极的将元认知体验有效的融入到教学实践当中。

关键词：元认知元认知体验高中生英语写作能力影响

基于深度强化学习的城市道路交通自适应信号控制方法

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基于深度强化学习的城市道路交通自适应信号控制方法

作者：季毓婷吉林大学

学位级别：硕士

有效的交通信号控制(traffic signal control,TSC),对于充分发挥道路系统的交通效益、缓解环境污染、助力交通系统的可持续发展具有重要意义。伴随交通出行需求的飞速增长,城市交通运行场景日益复杂,仅依靠传统的交通控制方式已经很难... 详细信息

有效的交通信号控制(traffic signal control,TSC),对于充分发挥道路系统的交通效益、缓解环境污染、助力交通系统的可持续发展具有重要意义。伴随交通出行需求的飞速增长,城市交通运行场景日益复杂,仅依靠传统的交通控制方式已经很难满足实际需求。人工智能技术的迅速发展为精准化、智能化的城市交通控制提供了重要方式。借助于深度学习方法强大的环境感知能力以及强化学习算法实时决策的优势,基于深度强化学习方法(deep reinforcement learning,DRL)的交通信号控制系统不再依赖于启发式的假设和方程,而是通过与交通环境的实时交互,在不断尝试和错误中学习优化最优的信号灯控制策略。因此与传统的交通控制方法相比,基于DRL信号控制方法通常能取得更好的控制效果,DRL信号控制方法逐渐成为TSC的前沿。本文立足城市交通智能化控制的实际需求,基于DRL技术,在城市道路交通信号控制优化方面做了如下工作:对于单点信号控制,考虑交通流的时序特征挖掘,提出了一种基于长短时记忆与对偶决斗网络的深度强化学习模型。区别于DRL信号控制模型中常见的“整体式”Q值网络,该模型在将表征交叉口状态的信息输入拟合网络之前,预先使用长短时记忆网络对状态空间的序列特征进行学习,并利用对偶网络将状态与动作进行一定程度的分离。这样的处理方式使交通状态的值函数计算不再完全依赖于动作价值,提高了模型的灵活性与计算效率。对于多交叉口的协同控制,考虑城市路网相邻交叉口在几何结构、交通流量、信号周期长度等方面存在较大差异的实际情况,本文建立了一种值分解式的时空图注意多智能体深度强化学习框架。在该框架中,各交叉口由单独的智能体控制,基于时空图注意力网络挖掘路网时空特性,并通过联合动作值函数分解的方式从路网整体角度出发对各交叉口的信号控制策略做出调整,在减少状态-动作空间的同时实现多智能体的合作共赢。此外,利用路网结构参数,本文设计了一种表征交叉口拓扑结构的差异的指标,并以此为基础构建了一种全新的奖励函数,为智能体在异质路网环境下的动作选择提供了一种更准确的衡量方法。最后以实际交叉口/路网采集获得的数据集为基础,利用模拟仿真软件搭建仿真环境,对所提出的两种信号控制方法的有效性进行了验证分析。结果表明:(1)基于长短时记忆网络的深度强化学习算法能够明显降低独立交叉口的车均排队长度、提高路网的通行效率,但是随着交通需求的逐渐增大,交叉口的信号控制方案的优化空间会逐渐减小。(2)值分解式的时空图注意多智能体深度强化学习模型能够显著降低异质路网环境与均质路网环境下的车均延误、提高路网的通行效率,这种优势在异质环境下更为显著。

关键词：交通自适应信号控制交通拥堵深度强化学习多智能体强化学习时空特征提取

基于跨度筛选和原型信息整合的嵌套命名实体识别研究

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基于跨度筛选和原型信息整合的嵌套命名实体识别研究

作者：穆霁冲吉林大学

学位级别：硕士

命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是自然语言处理中一项基础任务,旨在定位文本中的实体(如人名、地点、组织机构等),并将其划分为预定义的实体类别。若文本中一个实体包含在另一个实体里,例如实体“长江大桥”中包含实体“... 详细信息

命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是自然语言处理中一项基础任务,旨在定位文本中的实体(如人名、地点、组织机构等),并将其划分为预定义的实体类别。若文本中一个实体包含在另一个实体里,例如实体“长江大桥”中包含实体“长江”,这种情况称为嵌套实体。识别文本中的嵌套实体相较于普通的命名实体识别能够捕捉复杂的实体结构,使得实体的识别结果更加丰富,更具有挑战性,因此受到了广泛关注。近年来,解决嵌套命名实体识别的主流方法是基于跨度的方法,这类方法将嵌套命名实体识别问题转化为了跨度分类问题,因此其能够检测到不同子序列中的嵌套实体,可以有效地处理文本中的嵌套结构。虽然基于跨度的方法近几年来已经取得了较好的表现,但其仍然存在一些问题,主要可以分为以下两个方面:一方面是基于跨度的方法需要枚举所有可能文本跨度作为分类样本,这样会产生大量的非实体跨度,影响分类效果;另一方面是当输入的文本跨度之间重合度较高时,会混淆模型的判断,导致分类错误。针对以上问题,本文设计了基于跨度筛选和原型信息整合的嵌套命名实体识别模型SFPIF(Nested Named Entity Recognition Based on Span Filtering and Prototype Information Fusing)。本文的主要工作如下:(1)为了缓解基于跨度的方法中大量负样本(上述非实体样本)干扰模型分类效果的问题,SFPIF主要开展了两个工作:第一,通过对跨度先执行一次分类操作,进行跨度的初步筛选,剔除低质量跨度(实体可能性较低的跨度),保留高质量跨度(实体可能性较高的跨度),筛选后可以减少模型对无关跨度的关注。第二,SFPIF加入了Focal Loss,通过调节正、负样本在整体损失函数中的所占权重来提高模型对少数类别样本的识别能力。这可以有效地缓解正、负样本不平衡现象,从而提高模型的整体分类性能。(2)为了缓解跨度之间重合度较高时可能影响模型分类性能的问题,SFPIF主要使用了原型学习和对比学习来解决。首先,SFPIF为每个实体类别初始化一个原型,这个原型代表了当前类别的平均特征。之后,SFPIF将待分类的跨度和初始化好的原型作为节点,并将节点输入到图注意力网络中,使得跨度表示能够自动从不同实体类别的原型中学习,将原型信息整合到跨度表示中。另外,在节点更新过程中,SFPIF还引入对比学习,这使得相同类别的实体表示距离更相近,不同类别实体之间表示距离更远,增强不同类别之间的区分度,进而提高模型分类的性能。(3)本文所提出的模型SFPIF在嵌套命名实体识别任务常用的三个数据集GENIA、ACE 2005、ACE 2004上进行了对比和分析,结果表明,SFPIF优于对比模型。此外,本文还进行了敏感性分析,如图注意力网络层数、多头注意力头数、Focal Loss参数、对比学习温度系数等影响因素。同时本文还设计了消融实验来验证了SFPIF模型每个模块的有效性。

关键词：嵌套命名实体识别深度学习图注意力网络对比学习

创业失败学习、创业韧性与企业双元创新的关系研究

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创业失败学习、创业韧性与企业双元创新的关系研究

作者：李姗姗吉林大学

学位级别：硕士

党的二十大报告指出,要加快实施创新驱动发展战略,加快建成世界重要创新高地,到2035年进入创新型国家前列。近年来,随着我国双创政策落实推动,我国企业主体正以极大的热情投入到创新创业实践中。但是,由于外部环境的动荡性,尤其是进入B... 详细信息

党的二十大报告指出,要加快实施创新驱动发展战略,加快建成世界重要创新高地,到2035年进入创新型国家前列。近年来,随着我国双创政策落实推动,我国企业主体正以极大的热情投入到创新创业实践中。但是,由于外部环境的动荡性,尤其是进入BANI时代,以脆弱性(brittleness)、焦虑感(anxiety)、非线性(non-linearity)、不可理解(incomprehensibility)为特征的创业环境已经成为新常态,创业活动通常面临着高失败率。不过,失败经历中蕴藏着大量的知识资源,如何从失败经验中学习以期改善后续创业活动就引起了学术界的广泛关注。其中,双元创新活动对于企业提高短期绩效、构建长期竞争力都具有重要价值。因此,探究创业失败情境下的学习行为对企业双元创新的影响具有重要意义。大多数新创企业都面临资源不足,能力短缺的困境。根据动态能力理论,组织学习是提升企业能力重要途径,而企业能力提升有助于改善后续创业活动。创业韧性作为组织在逆境等不利条件下触发的动态能力,在创业失败学习与双元创新关系中是否以及具有何种影响?企业外部关系网络中嵌入着丰富资源,为缓解新企业“小且新”的短板,创业企业往往会通过网络获取本身不具备或难以形成的资源。实施不同的网络战略直接影响企业网络位置和关系质量,也就意味着组织开展各类活动、培育动态能力的资源基础的异质性。网络战略是否以及如何影响上述各项关系等研究问题应运而生。基于上述考虑因素,本研究在回顾、梳理相关研究成果的基础上,以动态能力理论为核心构建了创业失败学习、创业韧性与双元创新的理论模型,并将网络战略分为网络拓宽、网络深化两个维度作为调节变量引入上述关系中。在此基础上共提出了9条研究假设。本研究采用问卷调查法收集了6个省(市)的企业创业活动数据,利用SPSS对回收的数据进行实证分析、假设检验,共得到以下研究结论:(1)创业失败学习对企业双元创新具有异质性影响。其中,对利用式创新具有显著正向影响,对探索式创新具有负向影响。(2)在创业失败学习与探索式创新关系间发挥遮掩效应,创业韧性在创业失败学习与利用式创新关系间发挥中介作用。(3)网络战略在创业失败学习与双元创新关系间发挥调节效应。其中,网络拓宽正向调节创业失败学习与探索式创新之间的关系,网络深化负向调节创业失败学习与利用式创新之间的关系。基于动态能力理论本文探究了组织层面创业失败学习行为对组织韧性能力提高以及企业双元创新的影响机制,本研究的创新点主要集中在三个方面:(1)将创新活动分类,揭示创业失败学习对探索式创新和利用式创新的异质性影响,先前研究大多都聚焦在失败学习对企业创新的积极作用,消极作用鲜少被研究,本文将进一步丰富失败学习、双元创新领域研究。(2)在创业情景下从企业韧性能力视角阐释失败学习对企业创新的作用机制。以往的研究主要从知识管理、资源拼凑、机会识别等视角对二者关系进行阐释。随着环境动荡性不断增强,企业韧性能力越来越受到理论界的重视。本文探讨了创业韧性在新企业创业失败学习和双元创新关系中的中介、遮掩效用,新颖的作用机制丰富了相关领域研究。(3)从网络战略视角揭示了创业韧性在创业失败学习对双元创新影响边界条件并采用实证研究方法丰富定量研究。将网络战略划分为网络拓宽和网络深化分别研究他们对“创业失败学习——探索式创新”、“创业失败学习——利用式创新”关系的异质性调节作用,为丰富网络战略领域的研究贡献力量。

关键词：创业失败学习创业韧性双元创新网络战略遮掩效应

初高中英语教材（人教版）中建议类言语行为的对比研究

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初高中英语教材（人教版）中建议类言语行为的对比研究

作者：宋玉锡吉林大学

学位级别：硕士

言语行为是语用能力中不可或缺的内容,而建议是我们日常交际中经常采用的最重要言语行为之一。如果缺乏足够的语用知识和语用能力,学生在交际中常常会遭遇语用失败,尤其是在给人提建议的时候,说法比较直接,显得不够礼貌。在我国中学英... 详细信息

言语行为是语用能力中不可或缺的内容,而建议是我们日常交际中经常采用的最重要言语行为之一。如果缺乏足够的语用知识和语用能力,学生在交际中常常会遭遇语用失败,尤其是在给人提建议的时候,说法比较直接,显得不够礼貌。在我国中学英语教育中,教材是主要的教学材料,它为语言学习者提供了大部分的语言输入,了解英语教材是否提供了足够的语用输入和必要的语用知识来发展学习者的语用能力是很重要的。因此,本研究以人教社的初中(2013版)5本英语教材和高中(2019版)7本英语教材为研究对象,对其中建议类言语行为进行对比研究,尝试回答以下三个问题:1.初高中英语教材(人教版)中建议类言语行为有何异同?2.造成初高中教材(人教版)中建议类言语行为异同的原因是什么?3.初高中教材(人教版)中建议类言语行为使用的连贯性如何?为研究以上问题,首先将人教版初中(2013版)和高中(2019版)的英语教材中的阅读部分文本建成两个语料库,然后使用Lancbox6.0、计量分析软件SPSS以及R语言对两种教材中的建议类言语行为的模式、频次、分布进行分析,并将得出的数据进行可视化处理,以便更加直观地观察与分析。本研究以Austin和Searle的建议类言语行为理论作为基础,Martinez-Flor的建议类言语行为分类标准作为本研究的主要分类依据。对人教版初高中英语教材中建议言语行为进行分析。结果表明,两个学段的建议类言语行为使用模式趋近一致,频次也有一定的相似性。礼貌,幽默,禁忌语等语用学核心话题都在初高中教材中得到体现。在语料的分布上,两学段有所不同,高中比初中形式更为多样,文本知识更加宽泛。高中教材更倾向于呈现间接、委婉的建议类言语行为;随着学生年龄增长、心智成熟,教材的知识面和难度也逐步提升。数据分析结果表明人教版初高中教材中的建议类言语行为有一定的连贯性、一致性。基于以上分析,本研究将对英语教学以及初高中教材编撰提供一些建议,以期为初高中英语教学中建议类言语行为部分内容提供建设性指导和帮助。

关键词：英语教材建议类言语行为对比研究连贯性

青少年问题性手机使用的影响因素与作用路径研究

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青少年问题性手机使用的影响因素与作用路径研究

作者：赵曦曦吉林大学

学位级别：硕士

目的:本研究的目的在于了解目前青少年问题性手机使用的现状和影响因素,分析问题性手机使用类别,并探索认知灵活性、消极应对和学业倦怠与青少年问题性手机使用之间的路径关系,从而为制定降低青少年问题性手机使用水平的干预措施提供依... 详细信息

目的:本研究的目的在于了解目前青少年问题性手机使用的现状和影响因素,分析问题性手机使用类别,并探索认知灵活性、消极应对和学业倦怠与青少年问题性手机使用之间的路径关系,从而为制定降低青少年问题性手机使用水平的干预措施提供依据,为青少年、家庭和学校改善青少年不良的手机使用模式提供针对性建议。方法:本研究采用方便抽样的方法,于2023年4月在三个省(自治区)的五所中学中共计抽取1047名青少年,最终收回有效问卷1027份,问卷的有效回收率为98.10%。问卷调查内容包括一般人口学特征,认知灵活性量表,消极应对量表,学业倦怠量表和问题性手机使用量表,使用IBM SPSS 24.0和Mplus8.3进行数据处理与分析,P<0.05被认为具有统计学意义。结果:1.调查对象问题性手机使用的得分为33.77±9.67,问题性手机使用水平分为四个类别,单因素分析结果显示男生、独生子女和汉族青少年具有更高的问题性手机使用水平(P<0.05)。2.调查对象认知灵活性得分为16.92±3.33,单因素分析结果显示男生和主观社会经济地位较高的青少年具有更好的认知灵活性水平(P<0.05)。3.调查对象消极应对得分为7.98±4.44,单因素分析结果显示社会人口学变量在消极应对上的差异不存在统计学意义。4.调查对象学业倦怠得分为44.23±9.60,单因素分析结果显示主观社会经济地位较高的青少年具有更低的学业倦怠水平(P<0.001)。5.认知灵活性与问题性手机使用之间存在显著负相关关系(P<0.001),认知灵活性与消极应对之间存在显著负相关关系(P<0.001),消极应对与问题性手机使用之间存在显著正相关关系(P<0.001)。学业倦怠与问题性手机使用,消极应对之间均呈现显著正相关关系(P<0.001),与认知灵活性呈现显著负相关关系(P<0.001)。6.本研究构建了以认知灵活性为自变量,消极应对和学业倦怠为中介变量,问题性手机使用为因变量,性别、独生子女和民族为控制变量的链式中介模型,研究结果证实了本研究的假设,即消极应对和学业倦怠在认知灵活性和问题性手机使用之间起链式中介作用。结论:1.本研究调查对象的问题性手机使用水平较高。2.问题性手机使用可分为低影响-低欲望,低影响-高欲望,高影响-低欲望和高影响-高欲望四个类别。3.认知灵活性与问题性手机使用间存在负向相关关系,消极应对和学业倦怠与问题性手机使用存在正向相关关系。4.认知灵活性既能直接影响问题性手机使用,也能通过消极应对或学业倦怠间接影响问题性手机使用,并可以通过消极应对和学业倦怠的链式中介作用影响问题性手机使用。

关键词：青少年问题性手机使用认知灵活性消极应对学业倦怠