【摘 要】
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[摘 要] 快速准确地评估大学生心理健康状况是高校心理健康教育的重要任务，也是高校心理工作实现精准干预和提供个性化教育服务的基础。传统评估方法存在评估实时性不高、单一模态数据评估效果差、社会称许性反应偏误等问题。研究基于生态瞬时评估理论，以深度学习算法为手段，提出了一种基于多模态数据融合计算的大学生心理健康自动评估方法。该方法在自构建的多模态心理评估数据集（JA-IPAD）上测试表明：该模型能够精
【机 构】
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湖南师范大学基础教育大数据研究与应用重点实验室,湖南师范大学工程与设计学院
【基金项目】
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2020年湖南省研究生教育改革项目“大数据下基于深度学习的研究生心理健康评估模型建构研究”(项目编号:2020JGYB079),2019年大学生创新创业训练项目“基于语言和图像信息多模态融合计算的大学生心理健康自动评估方法研究”(项目编号:S201910542075)。
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快速准确地评估大学生心理健康状况是高校心理健康教育的重要任务,也是高校心理工作实现精准干预和提供个性化教育服务的基础。传统评估方法存在评估实时性不高、单一模态数据评估效果差、社会称许性反应偏误等问题。研究基于生态瞬时评估理论,以深度学习算法为手段,提出了一种基于多模态数据融合计算的大学生心理健康自动评估方法。该方法在自构建的多模态心理评估数据集(JA-IPAD)上测试表明:该模型能够精准评估大学生的心理健康状态,在智慧学习环境中具有良好的应用前景,能为完善学生心理档案、精准干预学生心理、优化心理健康服务提
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