Optimization of Identification and Intervention Path of Psychological Problems of Secondary School Students in Cultural Education Based on Dijkstra’s Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
The recent frequent occurrence of students' psychological crisis events has drawn widespread attention to mental health education in colleges and universities.Based on students' behavioral data, we use big data and data mining technology to model and analyze students' daily behaviors, complete the construction of students' social intimacy features based on Dijkstra's algorithm, use the C4.5 decision tree improvement algorithm based on variable-precision rough set to realize the identification of students' psychological problems, and analyze the intervention paths of students' psychological problems and the evaluation of the results of the intervention.The proposed method can recognize students' psychological problems more accurately, and the recognition accuracy of different levels of psychological problems reaches more than 72%, which is significantly higher than other classification methods.Learning anxiety, loneliness tendency and terror tendency of students in the intervention group were significantly reduced after the psychological intervention (P < 0.05), and the overall factor scores decreased by 9.85%, and the level of mental health was answered to be improved, which reflected the effectiveness of the proposed mental health intervention.The experiment proves that the model in this paper can effectively identify students with psychological abnormalities, and the proposed intervention path for students' psychological problems has a positive impact on the development of students' mental health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».