許惠惠

（山西藥科職業(yè)學(xué)院器械工程系，太原 030031）

0 引言

隨著信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策在教育領(lǐng)域中受到極大的關(guān)注。學(xué)生學(xué)習(xí)畫像可以提供有關(guān)學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣、人際關(guān)系、家庭背景等方面的信息，有助于教育工作者深入了解學(xué)生的需求，從而提供更為個(gè)性化的教育方案［1-3］。本研究旨在探討多維數(shù)據(jù)在學(xué)生學(xué)習(xí)畫像中的應(yīng)用，利用多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，綜合分析影響學(xué)生學(xué)習(xí)能力的因素，并嘗試通過(guò)學(xué)生的多種學(xué)習(xí)屬性構(gòu)建學(xué)生的全方位學(xué)生學(xué)習(xí)畫像。

數(shù)據(jù)挖掘是一種從大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中提取有用信息、知識(shí)和規(guī)律的過(guò)程。這種技術(shù)結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等多種方法，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、歸納和挖掘，為決策者提供有價(jià)值的參考依據(jù)［4］。利用這種技術(shù)，教育工作者可以更精確地評(píng)估學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，建立相應(yīng)的學(xué)生畫像，從而為他們提供個(gè)性化的教育支持。

學(xué)生學(xué)習(xí)畫像的構(gòu)建具有重要的實(shí)際意義，它可以幫助教師發(fā)現(xiàn)學(xué)生的潛在問(wèn)題，及時(shí)調(diào)整教學(xué)策略，提高教學(xué)質(zhì)量。同時(shí)，學(xué)生學(xué)習(xí)畫像還可以為學(xué)生提供有針對(duì)性的學(xué)習(xí)資源和建議，促進(jìn)他們的自主學(xué)習(xí)［5］。然而，構(gòu)建一個(gè)有效的學(xué)生學(xué)習(xí)畫像并非易事，需要考慮諸多因素，如個(gè)性特征、家庭背景、社會(huì)經(jīng)歷等［6-7］。因此，本研究通過(guò)收集大量學(xué)生數(shù)據(jù)，分析這些因素與學(xué)生習(xí)慣的關(guān)系，為構(gòu)建學(xué)生學(xué)習(xí)畫像提供參考。

本研究共收集了273 名學(xué)生的調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)，包括五個(gè)方面的屬性信息：人際關(guān)系、個(gè)性特征、家庭背景、社會(huì)經(jīng)歷和健康狀況，以及五個(gè)維度的學(xué)習(xí)習(xí)慣主題問(wèn)題。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，我們將提取與學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣相關(guān)的背景特征，并嘗試?yán)脭?shù)據(jù)挖掘方法探索學(xué)生各維度信息對(duì)學(xué)習(xí)習(xí)慣的影響，從而構(gòu)建學(xué)生學(xué)習(xí)畫像。

1 方法

本研究旨在基于多維特征提取構(gòu)建學(xué)生學(xué)習(xí)畫像并預(yù)測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣類型，最終構(gòu)建不同類型的學(xué)習(xí)習(xí)慣類型學(xué)生畫像。在此部分中，將詳細(xì)闡述研究方法，包括數(shù)據(jù)收集、問(wèn)題定義以及模型構(gòu)建。

1.1 數(shù)據(jù)收集

首先，為了獲取學(xué)生的多維背景信息數(shù)據(jù)，本研究設(shè)計(jì)了一份涉及學(xué)生五個(gè)背景領(lǐng)域的調(diào)查問(wèn)卷，共計(jì)收集了273 名學(xué)生的相關(guān)信息。調(diào)查問(wèn)卷包含人際關(guān)系、個(gè)性特征、家庭背景、社會(huì)經(jīng)歷和健康狀況五個(gè)方面的屬性特征，這五個(gè)屬性特征與學(xué)習(xí)習(xí)慣和學(xué)生學(xué)習(xí)畫像之間的關(guān)系如圖1所示。

圖1 學(xué)生學(xué)習(xí)畫像屬性圖

其中每個(gè)屬性含有三個(gè)具體的衡量指標(biāo)，見(jiàn)表1。我們選擇這五個(gè)屬性是因?yàn)樗鼈兺ǔ１徽J(rèn)為是影響學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣的重要因素。例如，學(xué)生的人際關(guān)系和社會(huì)經(jīng)歷可能會(huì)影響他們的團(tuán)隊(duì)合作能力和社會(huì)適應(yīng)性；個(gè)性特征可能會(huì)影響他們的學(xué)習(xí)方式和動(dòng)機(jī)；家庭背景可能會(huì)影響他們的學(xué)習(xí)環(huán)境和資源；而健康狀況則可能影響他們的學(xué)習(xí)效率和持久力。因此，這五個(gè)方面的信息為我們提供了學(xué)生學(xué)習(xí)畫像的全面視角。

表1 調(diào)查問(wèn)卷樣例格式

同時(shí)為了對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣做一個(gè)綜合全面的描述和評(píng)分，我們還設(shè)計(jì)了一份用于統(tǒng)計(jì)學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣的調(diào)查問(wèn)卷，見(jiàn)表2，該調(diào)查問(wèn)卷主要從五個(gè)方面對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣進(jìn)行刻畫，以多個(gè)維度來(lái)評(píng)估學(xué)生的學(xué)習(xí)情況。

表2 學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣調(diào)查問(wèn)卷

1.2 問(wèn)題定義

本研究中，我們將學(xué)生畫像中的學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣類型作為衡量學(xué)生學(xué)習(xí)畫像的一項(xiàng)主要指標(biāo)，將上述統(tǒng)計(jì)中學(xué)生五個(gè)方面的背景信息（人際關(guān)系、個(gè)性特征、家庭背景、社會(huì)經(jīng)歷和健康狀況）作為影響學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣的因素。將學(xué)習(xí)習(xí)慣類型預(yù)測(cè)作為一項(xiàng)分類任務(wù)，目的是確定學(xué)生的哪些因素指標(biāo)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)能力的影響較高。在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中，每個(gè)學(xué)生會(huì)有以上五維的表征向量，每個(gè)向量中包含三個(gè)衡量指標(biāo)分?jǐn)?shù)，標(biāo)簽即為學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣類型，學(xué)習(xí)習(xí)慣類型預(yù)測(cè)任務(wù)定義如下：

問(wèn)題定義：給定學(xué)生S的五維表征向量，見(jiàn)公式（1）:

其中：si表示五個(gè)主要因素的指標(biāo)得分，xi代表每個(gè)因素下的具體指標(biāo)，如人際關(guān)系中的朋友圈子數(shù)量、社交活動(dòng)頻率和團(tuán)隊(duì)合作能力評(píng)分等。

學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣類型為y∈{1,2,3,4,5} ，分別對(duì)應(yīng){A,B,C,D,E}不同的學(xué)生學(xué)習(xí)類型，這五種類型由表2 中的學(xué)習(xí)習(xí)慣調(diào)查問(wèn)卷得出，主題包括學(xué)習(xí)時(shí)間管理、學(xué)習(xí)方法、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)壓力和應(yīng)對(duì)策略等。

學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣類型預(yù)測(cè)任務(wù)可以被描述為學(xué)習(xí)一個(gè)映射函數(shù):

其中：A是映射矩陣，y是學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣類型。預(yù)測(cè)問(wèn)題為一項(xiàng)分類任務(wù)，目標(biāo)是預(yù)測(cè)特定學(xué)生畫像下的學(xué)習(xí)習(xí)慣類型。

本文目標(biāo)是從各項(xiàng)背景指標(biāo)中挖掘出與學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣具有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)的指標(biāo)，這些指標(biāo)將作為后續(xù)針對(duì)學(xué)生課程設(shè)計(jì)和學(xué)習(xí)習(xí)慣加強(qiáng)的關(guān)鍵依據(jù)。

1.3 模型構(gòu)建

為了從多維數(shù)據(jù)中提取與學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣相關(guān)的特征，本研究采用了支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）和K 近鄰（K-nearest neighbors，KNN）算法并行地提取處理調(diào)查問(wèn)卷中的五個(gè)主要因素：人際關(guān)系、個(gè)性特征、家庭背景、社會(huì)經(jīng)歷、健康狀況，將相關(guān)指標(biāo)作為輸入，提取出與學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣類型高度相關(guān)的特征表征。

例如，對(duì)于人際關(guān)系因素，本方法將朋友圈子數(shù)量、社交活動(dòng)頻率和團(tuán)隊(duì)合作能力評(píng)分這三個(gè)屬性輸入到SVM 和KNN 模型中，生成特征表征。同樣的方法也被應(yīng)用到其它四個(gè)因素的處理上。

這些特征表征被融合起來(lái)，作為學(xué)生的綜合特征表示，這個(gè)向量代表了學(xué)生在各因素上的表現(xiàn)和屬性的組合。隨后將其輸入到多層感知機(jī)（multilayer perceptron，MLP）模型中，MLP模型會(huì)根據(jù)這個(gè)綜合特征向量預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣類型。

這一研究設(shè)計(jì)旨在通過(guò)SVM 和KNN 對(duì)各因素的詳細(xì)處理，以及MLP 對(duì)各因素關(guān)系的深度理解，實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和理解。以期通過(guò)這種方法提供一個(gè)準(zhǔn)確和有深度的理解學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣類型的方式。本研究的模型如圖2所示。

圖2 模型結(jié)構(gòu)

1.3.1 基于支持向量機(jī)的特征提取

支持向量機(jī)（SVM）是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，主要用于分類和回歸任務(wù)［8］。SVM 算法的基本思想是找到一個(gè)最優(yōu)超平面，將不同類別的樣本盡可能地分開(kāi)［9］。在本研究中，由于學(xué)生不同特征屬性之間關(guān)系很難直觀被發(fā)現(xiàn)，所以在我們的應(yīng)用中，SVM 主要用于處理調(diào)查問(wèn)卷中關(guān)于學(xué)生個(gè)性特征和家庭背景的問(wèn)題，比如學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)評(píng)分、時(shí)間管理能力評(píng)分、家庭經(jīng)濟(jì)狀況、父母教育水平等，這些特征在高維空間中的分布可能會(huì)影響學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣類型。我們使用SVM 對(duì)學(xué)生的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征豐富，進(jìn)一步提升學(xué)生的特征維度，有益于后續(xù)模型從中學(xué)習(xí)到關(guān)于不同表征之間的關(guān)系。SVM 通過(guò)構(gòu)建最大間隔超平面，提取出對(duì)預(yù)測(cè)任務(wù)具有較高貢獻(xiàn)的特征［10］。

SVM 模型的輸出特征向量是從特征提取后的數(shù)據(jù)中得出的，使用多項(xiàng)式核函數(shù)的計(jì)算如公式（3）所示：

其中：xi為訓(xùn)練樣本的特征向量，yi為樣本的標(biāo)簽，αi為對(duì)應(yīng)樣本的拉格朗日乘子，b為偏置項(xiàng)，c和d是多項(xiàng)式核函數(shù)的參數(shù)，最終得到樣本同學(xué)的基于支持向量機(jī)的特征表征向量。

1.3.2 基于KNN的特征提取

K 近鄰（KNN）算法是一種基于實(shí)例的學(xué)習(xí)方法，同樣可用于分類和回歸任務(wù)［11］。KNN 算法的核心思想是根據(jù)一個(gè)樣本在特征空間中距離最近的K個(gè)鄰居的類別來(lái)確定該樣本的類別［12］。KNN 能夠處理調(diào)查問(wèn)卷中關(guān)于學(xué)生人際關(guān)系的問(wèn)題，比如朋友圈子數(shù)量、社交活動(dòng)頻率等，還可以處理調(diào)查問(wèn)卷中關(guān)于學(xué)生社會(huì)經(jīng)歷的問(wèn)題，比如志愿者活動(dòng)次數(shù)、兼職經(jīng)歷次數(shù)等。這些特征在局部空間的相似性可能會(huì)影響學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣類型。KNN通過(guò)計(jì)算樣本間的距離并分析鄰近樣本的類別，找出具有較強(qiáng)預(yù)測(cè)能力的特征［13］。本研究中，我們使用歐幾里得距離度量方法，對(duì)應(yīng)的計(jì)算如公式（4）所示：

其中：xi為學(xué)生i輸入的樣本特征，yi為學(xué)生i對(duì)應(yīng)的習(xí)慣類型。

1.3.3 多層感知機(jī)

多層感知機(jī)（MLP）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們使用四層（輸入層、兩個(gè)隱藏層和輸出層）網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。MLP 可以用于解決復(fù)雜的非線性問(wèn)題，并廣泛應(yīng)用于分類和回歸任務(wù)［14-16］。在預(yù)測(cè)階段，我們將SVM 和KNN 提取的特征拼接，并輸入到MLP模型中。MLP通過(guò)激活函數(shù)、權(quán)重更新和反向傳播算法，在訓(xùn)練過(guò)程中學(xué)習(xí)到最優(yōu)的權(quán)重參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣類型的預(yù)測(cè)。

我們首先初始化參數(shù)，包括隱藏層和輸出層的權(quán)重和偏差，然后對(duì)于每個(gè)學(xué)生，將其輸入向量饋送到網(wǎng)絡(luò)中，計(jì)算輸出，隨后計(jì)算輸出和真實(shí)標(biāo)簽之間的誤差，使用誤差來(lái)調(diào)整模型參數(shù)。其中每個(gè)隱藏層和輸出層，計(jì)算加權(quán)和激活函數(shù)如公式（5）所示：

其中：W為權(quán)重矩陣，B表示偏置，f是ReLU激活函數(shù)。

進(jìn)而計(jì)算輸出層的誤差，使用交叉熵?fù)p失函數(shù)，如公式（6）所示：

其中：N是樣本數(shù)；y是真實(shí)標(biāo)簽；y′i是預(yù)測(cè)值。

本研究通過(guò)對(duì)多維特征進(jìn)行分析，構(gòu)建了一個(gè)有效的學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣類型預(yù)測(cè)模型。該模型能夠較好地預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣類型，并為教育工作者提供有益的信息，以便更好地理解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況和需求。

2 實(shí)驗(yàn)

2.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)和環(huán)境設(shè)置

在實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置方面，我們?yōu)橹С窒蛄繖C(jī)（SVM）選擇了多項(xiàng)式核函數(shù)，參數(shù)C 設(shè)為1，參數(shù)γ設(shè)為0.1。對(duì)于K 近鄰（KNN）算法，我們?cè)O(shè)定鄰居數(shù)量（K）為5，并采用歐氏距離作為距離度量。對(duì)于多層感知機(jī)（MLP），我們將輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置為與拼接后的特征數(shù)量相等，隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為128，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)與學(xué)習(xí)習(xí)慣類型類別數(shù)量相等。

本文使用Python 3.7.9作為主要的編程語(yǔ)言，并在Ubuntu 20.04 LTS 系統(tǒng)上運(yùn)行實(shí)驗(yàn)。使用的主要Python 庫(kù)包括NumPy 1.18.5、Pandas 1.0.5、Matplotlib 3.2.2、 scikit-learn 0.23.1 和PyTorch 1.13.0。實(shí)驗(yàn)運(yùn)行在一臺(tái)Intel（R）Core（TM）i7-9700K CPU的計(jì)算機(jī)上，配備了16 GB的內(nèi)存和四塊NVIDIA GeForce RTX 2070顯卡。

2.2 性能評(píng)估指標(biāo)

為了評(píng)估提出的方法在預(yù)測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣類型方面的性能，我們使用準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1 分?jǐn)?shù)等指標(biāo)對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，指標(biāo)的數(shù)學(xué)描述如下。

準(zhǔn)確度如公式（7）所示：

精確度如公式（8）所示：

召回率如公式（9）所示：

F1分?jǐn)?shù)如公式（10）所示：

其中：TP表示真正例（true positive），TN表示真負(fù)例（true negative），F(xiàn)P表示假正例（false positive），F(xiàn)N表示假負(fù)例（false negative）。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

3.1 模型結(jié)果分析

根據(jù)本研究的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，我們得到了模型的準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1 分?jǐn)?shù)。此外，本文還引入了三種經(jīng)典的對(duì)比方法，分別為決策樹(shù)（decision tree，DT）、隨機(jī)森林（random forest，RF）和邏輯回歸（logistic regression，LR）。表3是各模型的結(jié)果對(duì)比。

表3 模型結(jié)果對(duì)比/%

從表3 可以看出，本研究所提出的模型在準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1 分?jǐn)?shù)等指標(biāo)上均優(yōu)于其他三種對(duì)比方法。這說(shuō)明我們的模型在預(yù)測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)畫像中的學(xué)習(xí)習(xí)慣類型方面具有較高的性能，表現(xiàn)出較好的穩(wěn)定性和泛化能力。同時(shí)，這也證實(shí)了將SVM、KNN 和MLP 結(jié)合使用的方法在學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣預(yù)測(cè)任務(wù)上具有一定的優(yōu)勢(shì)。

為了深入了解五個(gè)指標(biāo)（人際關(guān)系、個(gè)性特征、家庭背景、社會(huì)經(jīng)歷、健康狀況）對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣的影響，我們對(duì)每個(gè)不同學(xué)習(xí)習(xí)慣進(jìn)行了分析，其混淆矩陣如圖3 所示，可以發(fā)現(xiàn)本文模型對(duì)學(xué)習(xí)習(xí)慣最佳（標(biāo)簽為1）的學(xué)生群體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率最高，對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣中等（標(biāo)簽為2）的學(xué)生預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率最低。

圖3 結(jié)果混淆矩陣

圖4 時(shí)間管理型學(xué)生畫像

圖5 探索式學(xué)習(xí)型學(xué)生畫像

圖6 熱情驅(qū)動(dòng)型學(xué)生畫像

圖7 環(huán)境適應(yīng)型學(xué)生畫像

圖8 壓力應(yīng)對(duì)型學(xué)生畫像

我們進(jìn)一步對(duì)模型中的權(quán)重進(jìn)行了分析。權(quán)重分析能夠幫助我們量化各個(gè)背景屬性對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣的影響程度。通過(guò)對(duì)本研究中學(xué)習(xí)習(xí)慣和背景屬性的綜合分析，我們發(fā)現(xiàn)以下規(guī)律：

（1）個(gè)性特征：在五個(gè)指標(biāo)中，個(gè)性特征對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣的影響最大。這可能是因?yàn)閷W(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、時(shí)間管理能力等因素直接影響學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和學(xué)習(xí)習(xí)慣。具有較高學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)和良好時(shí)間管理能力的學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中更有目標(biāo)性，從而形成更好的學(xué)習(xí)習(xí)慣。

（2）家庭背景：家庭背景在五個(gè)指標(biāo)中對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣的影響排在第二位。家庭經(jīng)濟(jì)狀況、父母的教育水平，以及家庭對(duì)學(xué)習(xí)的支持程度等因素可能間接影響學(xué)生的學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)環(huán)境和心理壓力。在一個(gè)有利于學(xué)習(xí)的家庭環(huán)境中成長(zhǎng)的學(xué)生往往能更好地專注于學(xué)業(yè)，從而形成較好的學(xué)習(xí)習(xí)慣。

3.2 學(xué)生畫像分類

除了研究學(xué)生的背景信息對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣的影響外，我們進(jìn)一步根據(jù)不同的學(xué)生學(xué)習(xí)主題進(jìn)行了學(xué)生畫像的分類，以下是五種不同類型的學(xué)生畫像及其所對(duì)應(yīng)的不同的學(xué)習(xí)習(xí)慣類型和特點(diǎn)。

（1）時(shí)間管理型學(xué)生畫像：這類學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)間管理能力強(qiáng)，他們能有效地規(guī)劃和利用自己的時(shí)間，對(duì)于完成學(xué)習(xí)任務(wù)和準(zhǔn)備考試有著出色的策略。他們通常對(duì)自己的時(shí)間表有嚴(yán)格的掌控，且往往在時(shí)間管理上展現(xiàn)出顯著的自律性。

（2）探索式學(xué)習(xí)型學(xué)生畫像：這類學(xué)生的學(xué)習(xí)方法傾向于探索和實(shí)驗(yàn)，他們善于尋找和試驗(yàn)新的學(xué)習(xí)方法，以提高學(xué)習(xí)效率和理解能力。他們樂(lè)于接受新的觀念和思維方式，以及積極探索未知的領(lǐng)域。

（3）熱情驅(qū)動(dòng)型學(xué)生畫像：這類學(xué)生具有強(qiáng)烈的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，他們對(duì)學(xué)習(xí)充滿熱情和興趣，能夠主動(dòng)并積極地進(jìn)行學(xué)習(xí)。他們對(duì)學(xué)習(xí)的熱情驅(qū)使他們?cè)诿鎸?duì)困難時(shí)堅(jiān)持下去，激發(fā)他們不斷進(jìn)步的動(dòng)力。

（4）環(huán)境適應(yīng)型學(xué)生畫像：這類學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)環(huán)境有較高的適應(yīng)能力，無(wú)論是在安靜的圖書館還是在嘈雜的咖啡廳，他們都能保持良好的學(xué)習(xí)狀態(tài)。他們能夠利用各種環(huán)境資源，靈活調(diào)整自己的學(xué)習(xí)方式和習(xí)慣。

（5）壓力應(yīng)對(duì)型學(xué)生畫像：這類學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)壓力有出色的應(yīng)對(duì)策略，他們能有效地管理和減輕學(xué)習(xí)壓力，保持良好的學(xué)習(xí)心態(tài)。他們明白壓力是學(xué)習(xí)過(guò)程的一部分，并已學(xué)會(huì)如何將其轉(zhuǎn)化為推動(dòng)自己前進(jìn)的動(dòng)力。

4 結(jié)語(yǔ)

本研究致力于揭示學(xué)生的五個(gè)核心維度——人際關(guān)系、個(gè)性特征、家庭背景、社會(huì)經(jīng)歷以及健康狀況對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣的影響，并通過(guò)多維度特征分析來(lái)預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣類型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，本文模型在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率、精確率、召回率以及F1 分?jǐn)?shù)等關(guān)鍵指標(biāo)上，相較于決策樹(shù)、隨機(jī)森林和邏輯回歸等常見(jiàn)方法，展現(xiàn)出更高的預(yù)測(cè)性能。此外，根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣類型，我們成功繪制了五種不同的學(xué)生學(xué)習(xí)畫像：時(shí)間管理型、探索式學(xué)習(xí)型、熱情驅(qū)動(dòng)型、環(huán)境適應(yīng)型和壓力應(yīng)對(duì)型。

未來(lái)的研究應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注如何更有效地利用這些畫像來(lái)實(shí)施個(gè)性化教育，特別是如何通過(guò)改變環(huán)境和教學(xué)方式來(lái)改善學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣。此外，我們還需進(jìn)一步探討不同學(xué)生畫像之間的動(dòng)態(tài)變化，以及學(xué)生畫像與其學(xué)術(shù)成績(jī)的關(guān)聯(lián)。

總體而言，本研究不僅提供了一種有效的方法來(lái)預(yù)測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣，還為理解和改善學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程提供了有益的理論支撐，開(kāi)啟了學(xué)生畫像研究的新篇章。然而，我們?nèi)孕枰诟笠?guī)模和更多元化的樣本上進(jìn)一步驗(yàn)證和改進(jìn)模型的有效性和穩(wěn)定性，以便更深入地理解學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣，并更好地指導(dǎo)教育實(shí)踐。