近年来,随着学业压力和日常生活压力的逐渐加大,学生厌学问题日益显现,许多学生在日复一日的学习中逐渐丧失了原本的兴趣,导致学习效率下降、情绪低落,甚至可能进一步发展为心理健康问题。面对这一普遍而棘手的问题,林妍老师及其团队率先提出利用大数据和人工智能技术,为学校和教育机构提供科学的厌学行为识别和干预方案。2021年,林妍在学术期刊上发表了题为《大数据分析在学生厌学行为早期识别中的应用研究》的论文,标志着在学生厌学行为识别中使用大数据技术的重大突破。

在接受采访时,林妍老师指出,传统的厌学识别方法主要依赖教师和家长的主观观察,往往缺乏科学的数据支撑,难以准确评估厌学问题的严重性及其潜在影响。基于此,林妍团队通过分析大量学生的学习数据,包括课堂参与度、学习成绩波动、作业完成情况、课外活动参与等多个维度,建立了一套全面的厌学行为早期识别模型。该模型基于机器学习和数据挖掘技术,能够从复杂的行为数据中发现潜在的厌学倾向,为学校提供科学的学生行为评估工具。

该识别模型在多所学校进行了试点应用,测试效果显著。林妍老师介绍道:“该模型的核心在于提前发现厌学行为,在学生的心理问题尚未严重到影响学习和生活的阶段就进行干预,最大限度地帮助他们回归学习的正轨。”她进一步强调,厌学问题的早期识别有助于校方和家长在第一时间了解学生的情绪变化和学习状态,从而更有效地帮助学生克服学习困难、提高学习兴趣。

这项技术的应用价值不仅仅在于帮助学生克服厌学问题,更在于为教育管理提供了一种科学的行为管理工具。目前,这项技术已经被多家教育机构和心理健康中心引入,并成为他们监测学生心理健康的常规方法之一。林妍老师的研究为教育管理部门和学校提供了重要的参考工具,不仅填补了传统识别方法中的漏洞,也为学校的教育资源配置提供了科学的决策依据。

总的来说,林妍老师的研究在学术界和教育界引起了广泛关注,她的技术成果为心理健康教育领域注入了全新的活力,展示了大数据和人工智能在教育创新中的巨大潜力。未来,林妍老师计划进一步优化该模型,提高其识别准确率,并探索将其推广至更广泛的教育场景中,让更多学生受益。