基于神经网络模型在学生心理健康指标对考试成绩影响中的应用.pdf

基于神经网络模型在学生心理健康指标对考试成绩影响中的应用 于翔 基于神经网络模型在学生心理健康指标对考试成绩影响中的应用 于翔 陕西广播电视大学学工部陕西西安 7 1 叭1 9 摘要 针对高三学生心理健康指标对考试成绩影响复杂的问题进行了深入研究 分析了学生心理健康指标与考试成绩的 相互关系 采用人工神经网络建立高三学生心理健康指标因素对考试成绩影响的仿真模型 通过对宝鸡某校5 2 3 名学生的调 查资料进行分析研究表明 该模型能够很好地反映出高三学生心理健康指标与成绩之间的高维非线性关系 为教学研究和学生 管理提供了科学的依据 有一定的应用和推广价值 关键词 心理健康指标 考试成绩 人工神经网络 中图分类号 T P l8 3文献标识码 BD O I 编码 1 0 1 4 0 1 6 j c n k i 1 0 0 1 9 2 2 7 2 0 1 6 0 9 1 2 4 A b s t r a c t T h isp a p e ra im st os t u d vt h eim p a c to fs e n io ry e a rs t u d e n t sm e n t a lh e a lt ho nt h e irt e s tr e s u lt s a n a ly z e dt h er e la t io n s h ip b e t w e e nm e n t a lh e a lt ha n de x a m in a t io np e r f b H n a n c e A r if ic ia ln e u r a ln e t w o r kw a su s e dt oe s t a b lis ht h er e la t iv es im u la t io nm o d e l T h r o u g h t h ed a t ao f5 2 3s t u d e n t sf r o mB a o ii t h em o d e lc a nw e llr e n e c tt h eh ig hd im e n s io n a ln o n lin e a rr e la t io n s h ipb e t w e e nt h em e n t a lh e a lt ha n d t h ee x a m in a t io np e I f o 珊a n c e w h ic hp r o v id e sas c ie n t if icb a s isf b rt e a c h in gr e s e a I ha n ds t u d e n tm a n a g e m e n t K e yw o r d s e x a m in a t io np e I f o 肿a n c e a r t if ic ia ln e u r a ln e t w o r k m e n t a lh e a lt h 1 问题的提出 2 研究资料的获取及关系分析 高三学生作为正处于由心理不成熟向心理成熟的过渡的 一个特殊社会群体 学校和家庭在重视学习成绩的同时 往往 忽视学生成长发育的规律 加重了高中生的心理矛盾和心理 冲突 使学生心理行为问题增多 严重影响了学生的身心健康 发展 已有研究表明 1 0 一3 0 的青少年存在各种各样的 不同程度的心理健康问题 叶明志等通过研究发现高三学生 心理状态与高考成绩密切相关 1 1 田澜等发现学习成绩差的 学生的心理健康指标对学习成绩有显著的预测作用 2 l 由此 可见 学生的心理状态和其考试成绩确实存在某种相关性 随着教育改革不断深化 学生个体尤其是高三学生面对日趋 激烈的升学 就业 人才选拔等竞争时 心理压力 心理落差及 考试焦虑等心理问题使高三学生的学习问题愈加复杂 心 理状态改变会影响到学生的学习潜能 高考成绩及和未来 人生 因此 及早发现高三学生的心理状态并预测出这些因 素对其学习成绩的影响 是对学生进行因材施教的重要措 施之一 建立高三学生心理健康指标因素对考试成绩影 响关系的仿真模型是一个辅助教师提高学生成绩的重要 2 1 研究对象 选取宝鸡某学校高三年级5 5 0 名学生为研究对象进行问 卷调查 共发问卷5 5 0 份 收回5 5 0 份 剔除无效问卷2 7 份 共获有效问卷5 2 3 份 2 2 研究工具 2 2 2 中学生心理健康量表 中学生心理健康量表由我国著名心理学家王极盛教授编 制 包括1 0 个分量表 共有6 0 个项目 由被测试者就自己近 来心理状态的真实情况进行自评 采用5 级评分制 每个项 目为一个陈述句 一次评定约需2 0 分钟 量表作者王极盛教授曾对该量表进行大样本的施测 2 万个被试对象 结果表明量表6 0 个项目和量表总分的相关 在o 4 0 7 6 之间 表明各项目区分度良好 1 0 个分量表重测 信度在0 7 1 6 o 9 0 5 之间 同质信度在0 6 0 1 0 8 5 7 7 之间 分半信度在0 6 3 4 1 O 8 7 2 6 之间 分量表与总量表的相关在 0 7 6 5 2 0 8 7 2 6 之间 内容效度比较理想 2 2 3 学业成绩 成绩来源于上学期期末考试的主课成绩 包括英语 语 手段之一 文 数学 表1 部分统计资料 追求回避心理健强迫 偏执敌对人际 抑郁 焦虑学习适应 情绪 心理不 编号 姓名 成功失败康均分分分分敏感分分分压力分不良分不稳分平衡分 3 4 1 刘阳 2 5 82 4 62 0 7 1 5 02 3 32 0 01 6 72 0 01 8 32 3 326 72 3 32 0 0 1 6 0王玉玲3 1 22 88 3 3 03 0 02 8 33 6 73 5 03 6 74 3 33 5 02 8 33 3 32 3 3 5 1 3 薛冰清 3 2 42 12 0 3 2 5 02 O O1 5 02 O O1 6 72 1 72 1 72 1 721 72 O O 4 5 1 周子琳 2 7 63 2 42 6 3 2 3 32 1 73 8 32 3 33 O O3 3 32 1 72 0 03 6 71 5 0 3 5 8 朱锐 2 5 82 3 42 2 02 0 0 1 8 32 3 31 6 72 8 33 8 31 6 72 O O2 8 31 0 0 2 3 B P 神经网络及其优化算法 现代神经生理学和神经解剖学的研究结果表明 人脑由 收稿日期 2 叭6 0 3 2 3 作者简介 于翔 1 9 8 0 一 女 浙江宁波人 讲师 硕士研究生 主要研究方 向为心理教育 1 2 4 大约1 0 1 0 个神经元交织在一起 构成一个网状结构 它能完 成诸如智能 思维 情绪等高级神经活动 被认为是最复杂 最 完美 最有效的一种信息处理系统 人工神经网络 A r t if ic ia I N e u r a l N e t w o r k s 缩写A N N 是对人脑若干基本特性通过数学 方法进行抽象和模拟 是一种模仿人脑结构及其功能的非线 性信息处理 A N N 建立于系统工程网络理论的基础之上 自动化与仪器仪表 2 0 1 6 年第9 期 总第2 0 3 期 是一门高度综合的交错学科 是模仿生物结构和功能的一种 信息处理系统 是一门涉及数学 物理学 脑科学 心理学 认 知科学 信息科学 计算机科学 人工智能等多种学科的新兴 交叉学科 6 l 它具有对信息进行并行处理 分布式存贮以及 自学习和推理的能力 表现出容错性 非线性 非区域性 非凸 性等特点 适合于对模糊信息或复杂的非线性关系进行识别 和映射 是目前国际上的前沿性研究领域之一 3 基于A N N 的学生心理健康指标与成绩 关系模型的建立与应用 基于学生心理健康指标对成绩影响的特点 对样本数据 处理方法 模型层次结构 激励函数选择及训练方法进行重点 分析 3 1 数据预处理 从资料可以看出 心理素质的指标多达1 3 个 因此输入 样本较多 为加速收敛速度 并避免指标量级的差异带来权重 方面的误差 对心理健康指标和成绩均进行归一化处理 另外 考虑到采集的数据不一定能够涵盖数据极限值 因此最终采 用的具体函数表达如下 八咒 二二 二 坐L 0 8 0 1 i 1 2 凡 1 X 一Z m m 式中 戈 为输入数据中的最小值 戈 为输入数据中的最 大值 n 表示训练样本的总个数 3 2 模型结构和激励函数的确定 理论上 3 层网络只要隐型层中使用s 型激励函数 有足 够的神经单元 并且在输出层中使用线性激励函数 就可以任 意精度逼近几乎任何复杂程度的非线性函数 7 但是由于学 生心理健康指标较多 如果网络层数过少会影响精度和预测 准确性 因此在试算若干次后决定采用4 层网络结构 另外 由于输出为学生答题成绩 在数据处理后数据范围限制在 o 1 内 因此输出函数采用了对数s 型的激励函数 在试算 后4 层网络的激励函数分别确定为 lo g s ig t a n s ig t a n s ig 和 lo g s ig 各层的激励函数个数分别为9 2 2 1 0 l 模型结构说 明见图1 隆胖 好 465 图l4 层l 神经网络结构 3 3 实现方法 首先对学生成绩与各种心理健康指标的一维关系进行分 析 这样结果比较直观和容易理解 图2 给出了随着横坐标成 绩的增大 各种心理健康指标变化的趋势 由于数据量大 直 接分析发现数据点全部成云雾状 无法进行规律分析 因此对 原始数据作了基本处理 根据原始数据的成绩上下限 从3 0 9 0 分每5 分取心理健康指标的平均值作为分析数据 横坐 标为成绩 纵坐标为各项心理健康指标平均值 例如图2 最 左边的1 0 个点 分别为3 0 3 5 分的学生1 0 项心理健康指标 平均值 从图2 的分布图来看心理健康指标值的分布像个倒 u 型 并且中间部分较平直 说明这部分心理健康指标在较高 值时能够得到稳定的成绩 而较低时则成绩忽高忽低极不稳 定 图3 的3 种指标则没有较统一的分布规律 学习压力分 值的分布非常平稳 说明学习压力对成绩的影响不大 回避失 败的分布规律较为单调 有递增的趋势 表现为避开失败的愿 望越强越能获得较高的成绩 追求成功的数值分布规律则像 一个u 型 表现出追求成绩的愿望较高时 不仅可能得到高分 也同样有可能成绩很差 这可能是求胜欲望过强反倒影响了 水平的发挥所致 蜷 靶 地苎 u 懈 型一 j 一 j 二 图33 种心理因素指标对成绩的影响 由上述分析可以看出 尽管学生的心理状态和其考试成 绩确实存在某种相关性 但是这种关系并不是简单的线性关 系 而是复杂的高维非线性关系 所以本文拟采用人工神经 网络模型建立高三学生心理健康指标对成绩影响关系的仿真 模型 采用m a t la b 中的B P 神经网络工具箱进行网络分析和 设计 并采用L e v e n b e r g M a r g u a r d t 优化方法缩短训练时间 该方法虽然在计算过程中赫森矩阵需要较大的存储空间 但 在网络参数相对较少的情况下具有极快的收敛速度 同时此 方法结合了梯度下降法和牛顿法的优点 稳定性等方面的性 能更优良一些 o 4 实例应用 根据前述问卷调查获得的资料进行模型训练 以3 4 6 个 样本作为训练样本 另有随机抽取的5 个样本作为检验样本 模型训练以1 0 0 0 次为最大限度 网络性能误差要求为0 0 1 采用上述模型结构和激励函数 得到的模型训练和预测的部 分结果及精度分析见表2 表2 部分训练和预测结果表 模型计算绝对相对 模型姓名 实测平均分 平均分误差 分误差 训练刘阳 5 6 2 55 4 3 61 8 93 3 6 0 训练王玉玲 8 1 3 37 6 6 94 6 45 7 0 5 训练薛冰清 6 3 5 86 0 9 4 2 6 4 4 1 5 2 训练周子琳 6 8 4 26 8 7 7O 3 50 5 1 2 训练朱锐 6 1 0 85 5 2 05 8 89 6 2 7 预测詹晓佳 6 1 8 86 0 0 81 82 9 0 9 预测赵凯 8 3 0 38 3 0 0O 0 3O 0 3 6 预测问薇佳 6 0 9 86 5 7 64 7 87 8 3 9 预测皇甫玫琳 6 6 7 67 3 3 96 6 3 9 9 3 预测秦璇 6 8 1 16 2 6 75 4 47 9 8 7 从表2 中可以看出 训练后的模型拟和 预测精度均达到 下转第1 2 7 页 1 2 5 自动化与仪器仪表 2 0 1 6 年第9 期 总第2 0 3 期 壁的温度 表1手持式测温仪和温度传感器检测数据对比 检测方式检测数据 手持式红外测 1 2 0 81 2 5 71 3 0 91 3 4 91 3 6 91 3 8 2 温仪温度 直测温度传感器 1 1 9 71 2 5 8 5 1 3 0 2 3 1 3 3 0 31 3 5 5 9 1 3 6 9 7 检测温度 q C 3 2 直测温度和压力转换温度对比分析 图3 为某一生产过程中 采用压力转换得到的温度和直 接测量得到的温度的值 可以看出 直接测量得到的温度比 压力转换得到的温度偏高 这与论文中分析的结果是一致 的 4o 分析上述数据 可得筒壁蒸汽压力转换温度平均值和 直测温度平均值偏差3 9 8 将压力转换得到的温度进行偏 移3 9 8 得到的图形如图4 所示 1 3 5 1 一直测温赛 i一压力转换温度 2 1 3 01 董 巧P 吣 V 八M M 饥 1 2 01 赠 1 5 0 1 T T r 一 13 16 19 11 2 1 时问f 分钟 T i眦 图3筒壁蒸汽压力转换温度和直测温度数据运行图 直测温鹱 偏移 力转欹温度 k 坩批铲舳 怖V 嚣 搿 刖问 竹钟 T iJ 耻 图4 偏移的压力转换温度和直测温度数据对应关系图 分析图4 可以看出 偏移的压力转换温度与直测温度几 乎重合 这说明采用直接测量的方法可以很好地反应生产过 程中筒壁温度的变化情况 而且 从图4 中可以看出 直接测 量温度的波动范围更小 这说明直接测量温度 并通过P L c 进行控制可以很好地保证筒壁温度的稳定性 4 总结 烘丝机筒壁温度的准确性和稳定性直接影响着最终烟丝 的口感 针对传统的通过压力转换得到温度的不足 本文中提 出采用温度传感器直接测量筒壁的温度 并通过无线的方式 传送数据 实现温度的实时测量和温度的闭环控制 该方法 可以直接测量筒壁的温度 减少转换过程中得到的误差 获得 准确的温度值 而且能够减少筒壁温度的波动 参考文献 陈河祥 李斌 李华杰等 滚筒烘丝机控制方法的改进与验证 A 中国烟草学会学术研究论文集 c 2 0 1 0 年 2 8 8 2 9 1 郭立强 金立杰利用温度修正稳定薄板烘丝机生产能力 J 赤子 中旬 2 0 1 3 0 7 2 4 7 邱望标 李超 李雪梅基于P I D 控制的烟草烘丝机温度控制系统 研究 J 安徽农业科学 2 0 0 93 7 2 6 1 2 7 0 8 1 2 7 0 9 洪凯强 烘丝机控制系统的改进与实现 D 华南理工大学 2 0 1 2 孙继平 矿井宽带无线传输技术研究 J 工矿自动化 2 0 1 3 0 2 1 5 李忻 黄绣江 聂在平 M I M O 无线传输技术综述 J 无线电工程 2 0 0 6 0 8 4 2 4 7 赵渊 基于网络编码的无线传输关键技术研究 D 北京邮电大 学 2 0 1 2 袁勇 无线传感器网络节能传输技术研究 D 华中科技大 学 2 0 0 5 张清 无线传输技术在油气生产物联网中的应用 D 兰州理工大 学 2 0 1 1 上接第1 2 5 页 了正负1 0 分的范围 这说明神经网络模型很好的映射出了众 多心理因素指标与学生的成绩存在的多维非线性关系 5结论 从本文的分析可以看出 心理健康指标与成绩关系主要 呈现出了u 型关系 这说明心理健康指标对成绩的影响是一 个复杂的多维关