学生物理学习中的心理障碍特征及处理对策

本文分析学生物理学习中心理障碍产生的原因包括意志因素、情感因素、性别偏见因素、教师和家长期望因素,论述学生在物理学习中的心理障碍特征,提出排除学生物理学习心理障碍,尊重和信任学生是前提,创设和谐的学习氛围、调整学生积极心态是关键,家庭教育是学生心理进行适时疏导的主要场所。

基于学习迁移的心理障碍特征多导测试仪设计

传统测试仪,由于设计的线圈不能保证输出功率恒定,导致测试仪感知心理障碍时,丢失部分检测信号,因此,设计一个基于学习迁移的心理障碍特征多导测试仪。此次研究在传统方法的基础上,重新设计线圈的外部半径和内部半径,调整线圈尺寸,并将线圈设计成一个分段式的双层螺旋结构;根据学习迁移理论,调整测试仪对心理障碍特征的识别。应用测试结果:与传统的测试仪相比,此次设计的仪器线圈为7 cm,比两组传统方法的线圈长度,分别小了4 cm和6 cm,面对轻度心理障碍患者时,获得的检测信号几乎一致;面对重度心理障碍患者时,所设计的测试仪感知到的患者心理状态,与患者实际心理状态更贴近。

基于支持向量机的心理障碍特征自动测试系统研究

在心理障碍特征自动测试中,需要建立心理障碍特征自动测试系统,提高心理障碍特征自动测试的信息管理和数据分析能力,提出一种基于支持向量机的心理障碍特征自动测试系统。在心理障碍特征自动测试中,建立心理障碍特征自动测试的大数据信息采样和分析模型,提高心理障碍特征自动测试的信息管理和数据分析能力,构建基于大数据分析技术的心理障碍特征自动测试系统开发技术。系统开发分为心理障碍特征自动测试信息特征提取和特征分类算法设计模块,结合心理障碍特征自动测试系统的软件开发设计,进行系统优化设计。采用大数据融合和特征聚类方法进行心理障碍特征自动测试中的智能信息特征提取算法设计,构建心理障碍特征自动测试的大数据特征信息流,采用支持向量机学习算法进行心理障碍特征分类识别,根据特征分类结果实现心理障碍特征自动测试系统优化设计。测试结果表明,采用该系统进行心理障碍特征分析和测试的准确性较好,系统稳定性较高。