77、大学生挫折承受力与高校教师职业倦怠研究

大学生挫折承受力与高校教师职业倦怠研究

大学生挫折应对指导

大学生在遭遇挫折时,通常会产生紧张情绪,他们会采取行动来消除或缓解这种紧张状态,这就是挫折适应。挫折适应能力因人而异,一般来说,强者比弱者、经历多次失败或打击的人、外向者比内向者的挫折承受力更高,同时还受个人思想水平、智力水平等因素的影响。挫折适应大致可分为积极适应和消极适应两类。积极适应的大学生能直面现实,采取有效行动缓解紧张;消极适应则可能无效,甚至会给个人或社会带来更大危害。因此,思想政治工作者应正确引导受挫学生,鼓励积极适应,消除消极适应,可采用以下方法:
- 正确认识自我 :大学生应树立正确的世界观、人生观和价值观,发现自身优势,肯定自己的能力和价值,同时全面、正确地评价自己的不足和缺陷。在此基础上,增强生活的勇气和信心,以正确、积极的态度看待社会和生活。以平常心接受失败,将挫折视为个人发展的机会,这样的态度能减轻挫折带来的压力。
- 合理精神宣泄 :合理的精神宣泄能化解不良情绪,减轻心理痛苦。受挫后,大学生可以向知心朋友或可敬的老师倾诉委屈和感受。学会倾诉既能抚慰心灵,治愈情感创伤,又有助于找到解决问题的办法。因为合理的倾诉能将内心的忧郁、痛苦和不公尽情倾吐,获得他人的理解和帮助,清除心灵的阴霾,恢复心理平衡和生活的支点。此外,还可以通过旅行改变环境、参加各种活动转移注意力,淡化挫折的负面影响。
- 增强挫折承受力 :挫折承受力是指个人抵抗攻击或失败的能力,是心理素质的重要组成部分。个人的挫折抵抗能力并非恒定不变,它与自身生理素质、认知因素、人格因素、挫折和社会支持影响频率以及挫折经历直接相关。社会变化要求

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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