数据分析在心理健康教育与创新创业教育中的应用研究

### 数据分析在心理健康教育与创新创业教育中的应用研究 #### 一、决策树在新生心理健康预测中的应用 1. **训练样本集与ID3算法** - 训练样本集包含了一些新生的相关属性信息，如内向性、家庭和谐情况、遗传疾病、经济困难和精神疾病等，具体样本数据如下表所示： |编辑编号|内向性|家庭和谐|遗传疾病|经济困难|精神疾病|类别| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |1|否|是|无|是|无|/| |2|否|否|无|否|无|/| |3|是|是|无|否|无|/| |4|是|否|有|否|有|/| |5|否|是|无|是|无|/| - ID3算法以信息增益作为分类属性的选择标准。对于该样本集，需要计算每个属性的信息增益，信息增益越大，分类的重要性就越高。 - 具体操作步骤如下： - 步骤1：计算每个属性的信息增益。 - 步骤2：选择信息增益最大的属性CI作为树（或子树）的根节点。 - 步骤3：将在CI上取值相同的样本归为同一子集，该值作为树的一个分支。若Ci有多个值，则有多个子集，每个值都作为树的一个分支。 - 步骤4：对同时包含正例和反例的样本子集递归调用树构建过程。 - 步骤5：若子集只包含正例或反例，在相应分支上标记P或N并返回调用函数。由于训练样本集包含噪声数据，生成的决策树会比较复杂。 2. **新生心理健康预测** - 利用决策树分类模型来预测新生的心理健康状况，筛选出未来患心理健康疾病概率较高的学生。 - 及时将预测结果分发给班主任和学生辅导员。 - 将筛选出的学生作为心理健康教育的重点对象，开展及时有效的心理健康咨询，这是构建预防性大学生心理健康教育模式的重要组成部分。 3. **应用集成** - 应用集成是将ID3算法（以及其他常用的数据挖掘算法）集成到新开发的大学管理信息系统中。 - 例如，将其嵌入基于B/S结构、用C#或VC++编程的大学学生管理系统，使其成为系统的一个功能模块。 - 形成学生心理健康数据收集、数据处理、挖掘模型构建、输出挖掘报告、新数据集预测等功能完善的管理信息系统（MIS），高校无需再购买昂贵的数据挖掘软件和聘请专业的数据挖掘工程师进行数据挖掘工作，从而提高学校学生管理的信息化水平。 #### 二、应用统计学专业教学问题与改革 1. **应用统计学与统计学专业的区别** - 统计学是一门方法论学科，主要从理论上研究统计信息的开发和利用，培养学生的定量分析专业知识和计算机操作技术。 - 应用统计学是一个跨学科、综合性和应用型的专业，课程内容涉及数学、统计学、经济学等多个领域，在社会、人口、资源、商业、金融、经济、制药、流行病学和工程等领域有广泛应用。 2. **地方应用型高校应用统计学教学存在的问题** - **教学资源受限**：一些知名高校如上海财经大学、中国人民大学和浙江工业大学等教学资源丰富，师资力量雄厚，采用强化数学基础、注重统计方法、兼顾经济学基本原理的课程体系，面向政府统计、企业统计、精算学、金融行业数据分析、宏观经济和疫情规律探索等应用领域。而地方高校由于教学资源匮乏，专业实践教学模式相对简单，仅以实验课程和课程设计的形式开展。学生通过课堂实践只能在标准示例或已知数据的前提下掌握如何使用特定统计方法解决某些问题，但现实中的统计调查和分析更为复杂，学生在面对综合统计调查问题时难以找到合适的解决方案，这种教学方法无法形成系统的教学模式，不利于培养学生的创新应用能力。 - **实验材料受限**：相当一部分地方应用型高校应用统计学专业的实验课程效果不理想，主要原因是未能结合实际问题背景、时间推移材料或虚拟数据来分析实际问题。例如，对股票的统计分析不是基于当前经济环境和市场趋势等股票的真实情况进行，而是仅依据历史数据对股票走势进行简单分析。由于教材陈旧，无法满足社会对应用统计学实验课程的要求，直接影响学生运用统计知识解决实际问题的能力，进而影响应用统计学专业的人才培养质量。 3. **“项目渐进式”教学建设** - **教学过程设计**：“项目式教学法”的教学过程设计与传统教学方法有本质区别。整个教学过程不再是教师通过课堂教学将教材的理论知识传授给学生，而是教师根据专业人才培养目标和课程目标，将课程的理论知识与实际问题相结合，依据实际数据设计教学过程。规划一些可行的项目，或结合学科竞赛，将这些项目分解为多步教学任务，将任务式教学法与项目式教学法相结合，让学生完成教学任务，进而实现整个项目的操作，在这个过程中掌握理论知识的实际应用。 - **教师角色转变**：在整个教学过程中，教师的角色不再是主导的讲授者，而是学生学习过程的引导者和监督者。具体如下： - 教学活动前期：教师需要选择教学材料并将其分解为多步教学项目。 - 教学活动期间：教师要根据项目进度引导学生完成项目。 - 教学活动后期：教师需要对项目进行评估、总结和评价。 - **项目选择原则**： - 原则1：整个教学项目的难度要适中。项目设计太难或太容易都会直接影响学生解决问题的积极性，应确保项目能在学生学习能力范围内独立完成，同时控制项目中与统计知识关联不大或学生现有统计知识无法解决的任务比例。 - 原则2：整个教学项目的内容要全面。 #### 三、基于K-means聚类算法的高校青年教师创业教育能力实证研究 1. **研究背景与意义** - 随着互联网技术的进步和计算机的普及，尤其是近年来移动网络的快速发展，人类从各种途径获取的数据呈指数级增长，且这些数据往往是无序的。从大数据中快速检索有效信息是计算机技术研发的重要内容。 - 人工智能的研究为人类解决问题提供了新途径，机器学习作为人工智能的核心之一，通过收集人类活动数据进行进一步学习，然后用计算机尽可能模拟人类行为，大大减少了在一些重复性无意义劳动上花费的时间和精力。 - 研究创新创业教育教师的能力具有重要的理论和实践意义，因为创新创业教育是激发学生创新思维、帮助他们成功实施创业行为的重要组成部分，而创新创业教师是教学实施的主体。 2. **基于K-means的改进GLOCAL算法** - **全局和局部相关性** - 标签相关性是多标签学习框架的关键，为了规范模型，引入了标签关联。全局和局部标签的相关性可能同时存在，为此引入了标签流形正则化项。 - 全局流形正则化的基本思想源于示例级流形正则化优化。具体来说，两个标签的正相关性越高，相应分类器的输出就越接近，反之亦然。标签流形正则化可以定义为：\(\sum_{i,j}[S0]_{i,j}\left\lVert f_{i,:}-f_{j,:}\right\rVert_2^2\) ，其中S0是l×l的全局标签相关矩阵。 - **标签相关性** - 标签流形正则化的成功依赖于良好的标签相关矩阵。通常通过余弦距离计算标签之间的相关系数，但一些训练集中正例较少，会导致估计出现噪声。当标签缺失时，观察到的标签分布与真实标签分布差异很大，会产生误差。 - 在该算法中，直接学习拉普拉斯矩阵，而不指定相关度量或标记相关矩阵。使用标准正则化公式：\(R(U, V, W) = \left\lVert U\right\rVert_F^2 + \left\lVert V\right\rVert_F^2 + \left\lVert W\right\rVert_F^2\) 。 - 在原始标签聚类中，确定聚类数K，该算法通过比较迭代过程中的实验结果来获得K值。 3. **创新创业教育教师能力问题与原因分析** - **师资队伍年轻化，新手教师居多**：创新创业教育教师队伍作为高校教师群体的一部分，也遵循一般规律。调查结果显示，创新创业教育教学团队主要由40岁及以下的年轻教师组成，大多数教师任教时间不到五年，新手教师是主力军。年轻教师和新手教师刚进入新岗位，角色的突然转变让他们有成为新教师的喜悦，能全身心投入工作，但他们需要经历从适应到稳定、发展和成熟的转变过程。在这个过程中，教师的职业理想、高校和社会的外部因素会对教师的能力产生促进或阻碍作用。 - **职业认同感不高，缺乏主观能动性**：职业认同是指教师从内心接受自己的职业，对教师职业的各个方面做出积极的感知和评价，从而愿意长期从事教师职业。它影响教师的工作热情和积极性，是提高教师能力的基础。问卷调查结果显示，近90%的教师认为创新创业教育对高校发展和学生成长非常重要，大多数教师在刚进入创新创业教育岗位时热情高涨、决心为大众创业和创新创业教育事业努力。然而，教师的职业认同得分普遍较低，一些教师甚至出现职业倦怠，有换工作的想法。研究表明，职业认同与职业倦怠呈负相关，教师职业认同水平越低，职业倦怠的可能性就越大。 4. **模拟分析** - 使用第三部分获得的数据进行模拟分析。结果表明，使用k-means算法经过设定的迭代后，系统逐渐恢复到正常水平，充分显示出年轻教师的教学和创新水平逐年提高，且在年轻阶段这种趋势更为明显。 综上所述，无论是在大学生心理健康教育还是创新创业教育方面，都存在一些问题和挑战，但也有相应的解决方法和改进措施。通过不断优化教学方法、提高教师能力等，可以更好地促进学生的全面发展和高校教育质量的提升。 ### 数据分析在心理健康教育与创新创业教育中的应用研究 #### 四、关键方法与流程总结 1. **ID3算法构建决策树流程** - 为了更清晰地展示ID3算法在新生心理健康预测中构建决策树的过程，以下是详细的流程总结： 1. 计算训练样本集中每个属性的信息增益。信息增益反映了该属性对分类的重要性，信息增益越大，该属性在分类中越关键。 2. 选择信息增益最大的属性作为树（或子树）的根节点。这个属性将作为决策树的第一个分类依据。 3. 根据根节点属性的不同取值，将样本划分为不同的子集。每个子集对应根节点的一个分支。 4. 对每个子集递归地重复步骤1 - 3，直到子集中的样本都属于同一类别，或者达到其他停止条件（如子集样本数量过少等）。 5. 若子集中的样本都属于正例，则在相应分支标记为P；若都属于反例，则标记为N。 以下是该流程的mermaid格式流程图： ```mermaid graph TD; A[计算各属性信息增益] --> B[选择信息增益最大属性为根节点]; B --> C[按根节点属性取值划分子集]; C --> D{子集样本是否同一类别}; D -- 是 --> E[标记P或N]; D -- 否 --> A; ``` 2. “项目渐进式”教学流程 - “项目渐进式”教学是地方应用型高校应用统计学专业教学改革的重要方法，其流程如下： 1. 教师根据专业人才培养目标和课程目标，结合实际问题和数据，规划可行的项目。 2. 将项目分解为多个教学任务，每个任务包含相应的理论知识和实践操作。 3. 在教学活动前期，教师选择合适的教学材料，并将其融入到教学项目中。 4. 教学活动期间，教师引导学生按照项目进度完成各个教学任务，学生在实践中掌握理论知识的应用。 5. 教学活动后期，教师对学生完成的项目进行评估、总结和评价，帮助学生巩固所学知识，提高解决实际问题的能力。 以下是该流程的表格展示： |教学阶段|教师任务|学生任务| | ---- | ---- | ---- | |前期|选择教学材料，规划项目，分解任务|了解项目和任务| |中期|引导学生按进度完成任务|完成教学任务，掌握知识应用| |后期|评估、总结和评价项目|总结经验，提高能力| #### 五、实际应用案例分析 1. **新生心理健康预测案例** - 假设某高校收集了一批新生的相关数据，构建了训练样本集。通过ID3算法构建决策树模型后，对新入学的一批新生进行心理健康预测。具体步骤如下： 1. 收集新生的内向性、家庭和谐情况、遗传疾病、经济困难和精神疾病等属性信息。 2. 将这些信息输入到已构建的决策树模型中，根据决策树的分支进行分类判断。 3. 筛选出预测患有心理健康疾病概率较高的学生名单。 4. 将名单及时分发给班主任和学生辅导员，由他们对这些学生进行重点关注和心理健康咨询。 2. **应用统计学专业“项目渐进式”教学案例** - 某地方应用型高校的应用统计学专业教师，结合实际的市场调研项目，开展“项目渐进式”教学。具体操作如下： - 项目规划：教师选择一个关于某产品市场需求的调研项目，将其分解为数据收集、数据整理、数据分析和报告撰写等多个教学任务。 - 教学实施：在教学过程中，教师引导学生完成每个任务。例如，在数据收集阶段，学生学会设计调查问卷、选择合适的样本进行调查；在数据分析阶段，学生运用所学的统计方法对数据进行分析。 - 项目评估：教学活动结束后，教师对学生的项目成果进行评估，发现学生在解决实际问题的能力和团队协作能力方面有了明显提高。 #### 六、总结与展望 1. **总结** - 在大学生心理健康教育方面，通过决策树模型可以有效地预测新生的心理健康状况，为高校心理健康教育提供决策支持。同时，将ID3算法等数据挖掘技术集成到大学管理信息系统中，提高了学校学生管理的信息化水平。 - 在应用统计学专业教学方面，“项目渐进式”教学方法能够解决地方应用型高校教学资源和实验材料受限的问题，培养学生的创新应用能力和解决实际问题的能力。 - 在创新创业教育方面，基于K-means聚类算法的研究可以分析创新创业教育教师的能力问题，为提高教师能力提供参考，从而促进创新创业教育的发展。 2. **展望** - 未来可以进一步挖掘与学生心理健康相关的更多属性，结合其他数据挖掘算法，如神经网络和遗传算法，提高心理健康预测的准确性。 - 在应用统计学专业教学中，可以不断优化“项目渐进式”教学方法，结合更多的实际项目和学科竞赛，提高学生的实践能力和综合素质。 - 对于创新创业教育，应加强教师培训，提高教师的职业认同感和专业能力，为学生提供更优质的创新创业教育服务。 通过以上的研究和实践，我们相信在数据分析的支持下，心理健康教育和创新创业教育将不断发展和完善，为高校学生的成长和发展提供更好的保障。