Using Bayesian network modeling to analyze the link between students’ psychological changes and athletic performance in physical education
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between students' psychological changes and athletic performance in physical education has an important impact on teaching quality.Traditional research methods are difficult to accurately portray this complex nonlinear relationship.In this study, a Bayesian network model was constructed based on the improved MMHC algorithm to analyze the association between students' psychological changes and sports performance in physical education.A stratified whole group sampling method was used to collect data from 2,480 students from 32 high schools in 16 cities in Shandong Province, using the Canadian Assessment of Physical Literacy Questionnaire (CAPL-2) and the Symptom Self-Rating Scale (ACL-90).The traditional Bayesian network was optimized by the event extraction algorithm with the improved MMHC algorithm to establish a network topology containing 17 measures.The results showed that the model prediction accuracy reached 90.37%, and the number of days of participation in moderate-and high-intensity activities in a week had the greatest impact on the mental health level, with a decrease of 9%.Sensitivity analysis showed that four factors, including the definition of health, safe behavior in performing physical activity, the correct way to improve motor function, and the time required to perform physical activity daily, were the sensitivity factors.The study reveals the causal chain of motivation and confidence → knowledge and understanding → daily behavior → mental health level, which provides theoretical support for the reform of physical education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».