9、新冠时期在线学习对照试验的经验教训

新冠时期在线学习对照试验的经验教训

研究背景与目的

在新冠疫情背景下,研究旨在探讨信息通信技术(ICT)对老年人幸福感的影响。此前研究表明,ICT使用与老年人心理健康、社会心理协变量以及生活质量等存在积极关联。鉴于64岁以上成年人在疫情期间面临更高的社会隔离和孤独风险,本研究聚焦于为老年人引入创意和教育性ICT活动的益处。研究目标包括:一是确定在线社交能否减少65岁以上健康参与者的孤独感,改善社会联系、自我效能感和情绪;二是识别采用在线社交活动的促进因素和障碍。

研究设计约束
  • 疫情安全因素 :研究于2021年10月疫苗护照推出后开始招募,但魁北克遭遇新一波抗疫苗的奥密克戎感染浪潮,因此研究所有环节需在线进行,尽量减少身体接触。
  • 研究资助要求 :研究需包含定性和定量成分,并受益于多学科合作。研究团队希望通过研究老年人使用不同类型ICT的体验获取更多知识,特别关注老年人在家独立使用ICT的能力。为此,研究设计了涉及ICT三种不同功能的干预措施:
    • 进行涉及多模态数据收集的在线随机对照试验(RCT)。
    • 开展为期四周的在线数字摄影学习干预(通过Coursera平台)。
    • 安排参与者在Zoom上进行互动和照片分享。

基于上述理由,研究采用随机平行设计,设置社交和单人两种条件,共同干预为在线数字摄影课程,并控制主要结果(前后心理测量评估),随后对参与者进行定性访谈以评估整体体验。

与CONSORT框架的符合程度
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与函数逼近,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与滑动窗口分割,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,还通过预测值与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、训练与验证流程;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与异常处理机制。 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层与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与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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