基于深度学习和行为数据的自控力评价研究

摘要：

自我控制能力(自控力)是个体适应社会、 达成人生目标的一项重要能力.但目前心理学常用的任务实验和量表等方法需要消耗大量的时间成本和人力资源,同时研究对象的主观意识会影响评价结果的置信度.文章提出了一种基于深度学习LSTM(Long Short-Term Memory)模型的自控力量化评价方法,该方法以大学生在校园内的一卡通行为数据为数据源,利用LSTM模型提取行为数据时序特征,在测试数据集上自控力评价结果与心理学量表法测量结果的相关系数为0.66,且能够消除研究对象的主观影响,适合学校进行大规模的学生自控力测评,具有重要的应用前景.

关键词：自我控制、行为数据、深度学习、LSTM

所属期刊栏目：10

分类号：B849(心理学)

资助基金：湖北省高等学校省级教研项目;华中师范大学信息化应用自主科研项目

在线出版日期：2022-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：492-501