11、教育招聘与疫情监测中的智能方法应用

教育招聘与疫情监测中的智能方法应用

一、教师招聘系统的创新方法

1.1 招聘流程与个性挖掘

在教师招聘过程中，候选人需使用 Twitter 凭证登录系统。这样做的目的是让系统能够整合 Twitter 内容，并借助个性挖掘技术计算个性得分。

1.2 个性模型与特征提取

• 大五人格模型 ：学术心理学中常用的大五人格模型（NEO PI - R），从神经质、外向性、开放性、宜人性和尽责性五个维度衡量人格特质。研究表明，受学生喜爱的教师通常具有外向性、尽责性、宜人性、情绪稳定性和开放性等特质；而不受欢迎的教师则可能表现出内向性、猜疑、敌对、情绪不稳定等特质。
• 外向性特质评估 ：由于外向性在识别“受欢迎教师”方面的重要性，且它能在书面语言中得到体现，可通过文本分析识别。具体来说，候选人的情绪积极性和社交取向可作为外向性特质的预测指标。这些指标直接从 LIWC 频率中提取，外向性得分通过将情绪积极性得分和社交取向得分相加得到。计算公式如下：
  [E = S + P - N]
  其中，(E) 是外向性得分，(S) 是 LIWC 返回的社交词汇（如朋友、伙伴、同事等）的频率，(P) 是积极情绪词汇的频率，(N) 是消极情绪词汇的频率。

1.3 最终排名与机器学习

为了解决候选教师排名问题，采用机器学习技术。排名问题可建模为回归问题，通过监督学习技术学习评分函数 (h(x))，该函数根据候选人的特征向量 (x_i) 得出教师的相关性程度 (y_i)。特征向量 (x_i) 由一组 (m) 个