51、疫情下学生心理健康与表现分析及图像情感和性别分类研究

疫情下学生心理健康与表现分析及图像情感和性别分类研究

疫情对学生教育的影响及研究背景

新冠疫情给全球教育体系带来了巨大冲击，传统学习模式被打破，学校、大学和学院纷纷转向虚拟学习。这种突然的转变使本科生和研究生面临各种挑战，也促使人们审视他们对在线教育的态度和效果。

疫情期间，学生面临着多方面的压力。一方面，在线学习虽然有其便利性，但也存在技术限制、反馈不及时等问题，导致部分学生觉得比传统学习更复杂。另一方面，疫情导致的学校关闭、经济影响以及对学业损失的担忧，都增加了学生的压力和焦虑，影响了他们的心理健康。

研究通过结构化在线调查收集学生的人口统计数据，运用李克特量表，并以学生回答的常见频率进行百分比分析。同时，采用STATA/回归分析解释、因子分析等方法，研究新冠疫情对教育的影响，以及机构教育结构向虚拟教育转变的有效性。

研究方法

• 数据收集与流程 ：在2020年11月10日至12月25日期间，通过谷歌表单链接进行了结构化在线调查，共有224名学生提供了完整真实的数据。使用描述性统计和简单百分比分布评估学生的学习成绩、学习方法、对在线教育的态度、心理健康问题以及与学习相关的其他困难，所有分析均使用R语言进行。
• 研究模型与假设 ：该研究旨在分析学生的出勤、心理健康、行为和学业表现。研究模型包含30个属性，如学生的注意力水平、在线课程模式、经济状况等，用于分析学生的整体表现。具体参数如下：
  • 出勤 ：出勤是学生学业中的重要模型，有助于了解学生定期上课的情况。经常上