15、线上学习下学生心理健康与学习安排调查

线上学习下学生心理健康与学习安排调查

1. 线上学习现状与问题

近年来,“心理健康”在许多国家备受关注。心理健康涵盖了我们的情绪、心理、社会福祉和生活质量,影响着我们应对事物的方式,从儿童到成年人都会受到影响。在马来西亚,根据近期的青少年心理健康调查,每10个16岁及以上的成年人中就有3人存在某种形式的心理健康问题。而COVID - 19疫情的爆发,更是给人们的生活带来了巨大的改变,包括教育领域。

疫情期间,马来西亚政府实施“居家令”,人们开始在家中进行线上工作和学习,高等教育也全面转向线上教学。然而,这种突然的转变给学生带来了诸多挑战。此前的研究表明,大学生在疫情前就已经面临心理健康危机,相比普通人群,他们更容易出现抑郁和焦虑情绪。疫情的到来进一步加剧了学生的压力,他们需要长时间待在家中,无法与朋友见面,部分学生还独自居住在远离家乡的校园附近。此外,线上课程缺乏面对面的互动,这些因素都对学生的心理健康产生了负面影响,进而影响了他们的学业表现。

学生在在线学习中面临着诸多困难,其中网络连接不佳和线上活动消耗精力是主要问题。网络问题导致上课出现卡顿、延迟甚至断网的情况,影响学习效果。同时,线上学习的工作量过大,超出了学生的可接受范围,使得学生在完成作业和应对考试时感到压力巨大。

2. 文献回顾

COVID - 19疫情的不稳定给许多行业带来了不确定性,教育行业虽然持续进行,但线上学习模式却给学生的心理健康带来了诸多问题。

有研究指出,大学生抱怨在线学习和完成作业的压力达到了顶峰。他们长时间盯着屏幕,感到疲惫不堪,缺乏同伴辅导和图书馆资源,与教授的虚拟沟通也不如面对面交流有效。此外,在线学习限制了学生的社交联系和认知参与

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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