辅导法考试,学生心理信息采集(5): 档案分析法

剑桥大学博士后,剑桥大学博士后含金量,剑桥大学博士后王京刚,剑桥大学博士后申请

另外,根据心理辅导活动和研究的需要,学生心理档案资料还可分为:6.学生心理信息采集记录班主任应该为这些学生单独建立档案,并尽可能地将其信息采集完整,并邀请科任老师、心理教师共同分析解读,理解学生现状,讨论教育对策。

建立学生心理档案,不仅可以掌握每个学生的心理健康状况,还可以动态的监测学生心理变化情况,对有心理危机的学生还能早发现,早干预,防止极端情况发生,有效的做到预防、预警和干预;学生家长也能通过网络随时随地查看到孩子的心理档案,有利于学校、社会、家庭相互配合形成合力。因此,在班级心理健康教育中,通过建立心理档案、分析心理档案来采集学生心理信息是最重要的策略。

一、学生心理档案的分类

学生心理档案包括两大类:团体资料和个人资料。团体资料反映的是学生心理、行为和社会背景等方面的群体特征的资料,一般以学校、年级或班级为单位,其价值在于对学生总体状况的把握和加深对学生个体状况的认识。个人资料则是指反映学生个体各方面特征的资料。

另外,根据心理辅导活动和研究的需要,学生心理档案资料还可分为:

1.专项资料和综合资料

专项资料指反映学生或心理辅导工作的某一个或某一类属性的资料,如学生身体健康的资料、自然情况的资料、某方面心理特征的资料、某项专题心理辅导活动的资料、某种心理辅导方法的资料等。综合资料指反映学生或心理辅导工作的较全面的属性或特征的资料,学生资料可包括他们的身心发展、社会家庭、行为表现等方面的综合分析资料,心理辅导工作资料可包括工作方案、计划及实施、总结等多方面的资料。

2.数量化资料和非数量化资料

数量化资料主要包括学生身体素质的资料、学业成绩、标准化心理测验记录以及较为规范的问卷调查和量化结果等。非数量化资料主要包括学生行为观察记录、学生轶事、学生自述或心理作业、日记等。其中,数量化资料有其局限性,主要表现在,将学生各方面特质加以量化时,可能损失许多有价值的信息,还可能带来错误的信息。定性研究和定量研究相结合是当前教育科学研究发展的一个重要特点。非数量化资料在定性研究中有极重要的价值,为更全面、正确地了解学生提供有价值的信息,因而必须重视这类资料的搜集。也就是说,在学生心理档案中应并重客观的量化资料和主观的非量化资料。

确定了学生心理档案的内容后,就要搜集反映这些内容的资料和信息,这是建立心理档案的关键。学生资料的搜集遵循客观性、系统性、及时性、多样化和经济的原则,具体的方法主要有观察、自述、晤谈、问卷和心理测验等,并且在采用各种搜集方法时,应注意结构式搜集和非结构式搜集相结合。其中,结构式搜集是指搜集资料前对资料涉及的问题、内容的项目及搜集步骤等有明确的界定,资料搜集者根据预先规定的项目和程序搜集资料。非结构式搜集是指在搜集资料前,对资料涉及的问题、内容和项目及搜集步骤等没有明确的限定。

总的来讲,学生心理档案的价值在于:一是学校和教师了解学生情况,进而为行政管理、德育工作、教育教学、教育科研等提供参考;二是引导学生自我认识;三是为个别辅导与团体辅导提供信息。

二、学生心理档案的内容

学生心理档案一般包括两大方面:一是影响学生心理发展的基本资料,亦即学生基本情况,主要包括个人基本情况、家庭生活情况、学校学习生活情况及对个人生活有影响的重大社会生活事件等。二是反映学生心理状况和心理特点的资料,主要包括智力水平、个性特征、心理健康状况、学习心理特征、职业能力倾向类型、各种心理测验结果、个别辅导记录等等。具体说来,学生心理档案内容如下:

1.学生基本情况

(1)个人简介。主要包括姓名、性别、出生年月、籍贯、民族、政治面貌、就读学校、年级、家庭住址、爱好特长等。

(2)身体状况。主要包括血型、一般健康状况、身体发育状况、生理缺陷、个人病史等。

(3)家庭生活环境。主要包括家庭成员的工作性质及职务、文化程度、家庭的组织结构、家庭的居住环境、家庭的经济状况、家庭气氛、教师的教育方式与态度、亲子关系、是否独生子女、家中排行等。

(4)学校学习生活情况。主要包括学生的学习成绩、学习态度、学习习惯、思想品德、行为习惯、体育运动、交际水平(含师生关系、同伴关系)、担任班干部情况、获奖情况等。

(5)对学生个人生活有影响的重大社会生活事件。如家庭成员的死亡、父母离异、与教师同学关系紧张、生活条件改变、影响生活的重大挫折等。

2.能力状况及教育建议

主要是指学生的智力水平如何、智力特点怎样,如何进行有针对性的智力训练;学生的言语智能和数学智能水平如何,言语概括、言语推理、数学概括、数学推理、解决问题的能力分别处于哪个等级;能力倾向鉴定及创造力测量等。

3.人格特征分析及培养建议

主要是指学生的性格类型及特征、气质类型及特征,个性心理有哪些特征,个性心理中有哪些良好或不良的品质,怎样进行教育,学生的兴趣、态度、人际关系及品德的特点等。

4.心理健康状况及辅导策略

主要是指学生的心理健康水平鉴定,有无心理问题或心理障碍,程度如何,怎样进行教育或矫治。

5.学习心理分析及教育对策

主要是指学生的学习态度、学习方法、学习动机、学习意志力、考试心理、学习困难的诊断,学习认知因素分析、学习动力状况分析、学习社会因素分析辅导法考试辅导法考试,学生心理信息采集(5): 档案分析法,怎样优化学生的学习心理等。

6.学生心理信息采集记录

主要包括学生参与的相关问卷调查结果、对学生的观察记录、学生的自我陈述资料、各种心理测验结果,个别辅导或团体辅导记录等。

三、心理档案分析的重点

建档容易分析难。不少学校都会给新生建立心理档案,但常常只是让学生填写相关表格后束之高阁,并没有给予细致分析,非常可惜。如何从繁杂的学生心理档案中快速检索到重要信息,迅速锁定高危人群或亟待关注的学生,这需要教师对学生的心理信息保持一定的敏感度。

一般来说,在阅读学生心理档案时,我们要重点关注这几类学生:

1.家庭环境比较特殊的学生,如 “离异子女”、“留守学生”、“单亲家庭”等群体;

2.家庭中遭遇亲人伤亡、投资失败等重大负性生活事件的学生;

3.在学校严重违纪或受到校内处分等危机事件的学生;

4.性格孤僻、沉默退缩或在校内外遭遇到同伴欺凌的学生;

5.师生反映成绩突然下降、表现变化明显的学生;

6.视觉障碍、听觉障碍、言语障碍、智力障碍、 肢体障碍、精神障碍(含孤独症)以及学习障碍、情绪行为障碍、 发育迟缓等有特殊教育需要的学生;

7.在专业测试中显示较大心理波动、产生困扰或障碍需要支持和帮助的学生等。

班主任应该为这些学生单独建立档案,并尽可能地将其信息采集完整,并邀请科任老师、心理教师共同分析解读,理解学生现状,讨论教育对策。

法考辅导机构,司法考试辅导机构的那些往事

来源 |花晨若云的法律博客

笔者已经通过司法考试近十年,执业也是如此。但是每年还是会买些司法考试的书来看,一来是因为司法考试辅导书相对于法学专著、教材而言更具有针对性,二是有些新法必须要学习,三就是关于情怀。而司法考试到底要不要报个辅导班,或是选择哪一个学校,哪个教材,也许是很多考生都头疼的事情。笔者近看几年江湖,将其中的流转做些梳理。

笔者参加考试的年代,后来被称之为放水的年代。即08年前后。但是后来看,07-09年网上流传的通过率确实高。那个年代的司法考试辅导机构或是教材大概有:万国司考,那是当时名副其实的老大。还有葵花司考,现在已经销声匿迹,他的教材又大又厚,一年是红色的,后来封面又换成黑色,教材比较详细。很想买来一套收藏,但后来不知何故,估计是主编身体不好或其他原因,这些教材不再更新。另外还有三校名师等等。

万国是当时司法考试辅导界绝对的带头大哥。去高校周围的书摊上看看盗版书的种类就知道万国的厉害了。当时的老师包括李建伟、袁登明等。后来,不知何故,这些老师大都集体出走,于2009年前后成立了现在的众合。万国另推名师,如刑法的韩友谊等。这也是万国和众合之间的大致故事。

现在流行很火的提出免费司考讲座的厚大,据说由以前的三校名师里的老师创办的。至于三校和厚大之间的恩恩怨怨,网络流传很多,笔者没有考证过,所以不敢乱讲。厚大以免费视频为噱头,在司考界掀起一种浪潮。但实际上,厚大是以此为借口卖书。但是,厚大的盗版书满天飞,以此来看,厚大还是厉害的。估计盈利也算不错。然而在16年3月份,厚大的所谓名师又出走了一部分,成立了瑞达司考,模式和厚大司考几近一致。其中原因皆未可知。

另外,还有独角兽司法考试。我在参加司考的时候,有一套司法考试名师辅导讲义的黄色套装。不知现在是不是这个学校在出。网上查看法考辅导机构,书的名称一样,但没有看到书。那套名师辅导讲义很薄,脉络清晰,很好的入门。

司法考试辅导学校中,还有海天教育、三校名师、指南针。这都是些老牌子。特别是三校的书写的很好。此外还有华旭、法大、政法英杰律智等。司法考试辅导班正如英语培训、考研辅导一样,经常是城头变幻大王旗,但总有一两家在引领潮流。有的辅导班只存在过一两年,或因老师的出走而倒闭,或因其他原因合并,或换个名字再来。时过境迁,有些名字我也想不起来了。

前述的司考辅导班,有的是专职从事司法考试的研究与辅导,有的则是全方位的考试辅导机构,除了司法考试,还包括法硕与法律有关的考试,也包括诸如考研、公务员等于法律无关的考试辅导。在专业和综合之间,在我看来,并无优劣之分。另外的是,现在已经没有一所学校能够全部包揽所谓的名师,在学科之间,强劣搭配比较明显。但是,葵花是个例外。其全部的书籍和讲义均由两位老师完成。但该网站教材目前已不在更新或更新很少。

在司考辅导班中,有一类所谓的辅导班势头强大,收费极低。我们称之为综合辅导班。这类辅导班实质上是各个辅导班的综合体,他们只卖视频、音频、电子书,综合了大部分全部辅导班的内容,供考生购买下载或在线听。然而对于考生而言,只需缴纳少部分的费用便可将所有的辅导班一网打尽,倒也是十分划算的事情。但是不好的地方就是因为教师、班次较多而使得考生较为迷茫,不知道选择哪一个,往往左听一个,又听一个,最后都没有听完。这类辅导班通常有三种运营方式,一种是有独立的网站,进行售卖;一种是在淘宝上售卖,利用各种网盘存取。但笔者认为,有时候是实体辅导班默许的。正如对司法考试盗版书的态度一样。业界甚至认为,谁的盗版书多,谁的辅导班就厉害。这也不失为一种评价方式,往往有些道理。

在网络上流传的所谓排行榜,需要每个考生自行辨别。至于如何选择,则是仁者见仁智者见智的事情。笔者当时只是听了万国的课件,也没报辅导班,当时还是穷学生法考辅导机构,司法考试辅导机构的那些往事,动辄上万的费用是承担不起的。其中,韩友谊和张翔令人记忆深刻。考生在报名的时候,三点要注意,一是问清楚是面试还是放视频,是否是一个老师全程讲授;二是考试还是要靠自己,自己不努力多好的老师和学校都不行;三是据说司法考试命题人和辅导机构在相互博弈,据说今年就是如此。两个据说,笔者并未考证。

( 第一时间获取司考资讯,司考复习指导,计划订制,资料分享,考前绝密信息,帮你司考不走弯路!)

法考试 集训,训练集、验证集、测试集以及交验验证的理解

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

在人工智能机器学习中,很容易将“验证集”与“测试集”,“交叉验证”混淆。

一、三者的区别

在神经网络中,我们用验证数据集去寻找最优的网络深度( of )法考试 集训法考试 集训,训练集、验证集、测试集以及交验验证的理解,或者决定反向传播算法的停止点或者在神经网络中选择隐藏层神经元的数量;

在普通的机器学习中常用的交叉验证(Cross ) 就是把训练数据集本身再细分成不同的验证数据集去训练模型。

类别

验证集

测试集

是否被训练到

作用

1)调超参数;2)监控模型是否发生过拟合(以决定是否停止训练)

为了评估最终模型泛化能力

使用次数

多次使用,以不断调参

仅仅一次使用

缺陷

模型在一次次重新手动调参并继续训练后所逼近的验证集,可能只代表一部分非训练集,导致最终训练好的模型泛化性能不够

一个形象的比喻:

训练集———–学生的课本;学生 根据课本里的内容来掌握知识。

验证集————作业,通过作业可以知道 不同学生学习情况、进步的速度快慢。

测试集———–考试,考的题是平常都没有见过,考察学生举一反三的能力。

传统上,一般三者切分的比例是:6:2:2,验证集并不是必须的。

二、为什么要测试集

a)训练集直接参与了模型调参的过程,显然不能用来反映模型真实的能力(防止课本死记硬背的学生拥有最好的成绩,即防止过拟合)。

b)验证集参与了人工调参(超参数)的过程,也不能用来最终评判一个模型(刷题库的学生不能算是学习好的学生)。

c) 所以要通过最终的考试(测试集)来考察一个学(模)生(型)真正的能力(期末考试)。

但是仅凭一次考试就对模型的好坏进行评判显然是不合理的,所以接下来就要介绍交叉验证法

三、交叉验证法(模型选择)

a) 目的

交叉验证法的作用就是尝试利用不同的训练集/验证集划分来对模型做多组不同的训练/验证,来应对单独测试结果过于片面以及训练数据不足的问题。(就像通过多次考试,才通知哪些学生是比较比较牛B的)

交叉验证的做法就是将数据集粗略地分为比较均等不相交的k份,即

训练集、验证集、测试集以及交验验证的理解

然后取其中的一份进行测试,另外的k-1份进行训练,然后求得error的平均值作为最终的评价,具体算法流程如下:

训练集、验证集、测试集以及交验验证的理解

举个例子:假设建立一个BP神经网络,对于隐含层的节点数目,我们并没有很好的方法去确定。此时,一般将节点数设定为某一具体的值,通过训练集训练出相应的参数后,再由交叉验证集去检测该模型的误差;

然后再改变节点数,重复上述过程,直到交叉验证误差最小。

b) 交叉验证算法的具体步骤如下:

1.随机将训练数据等分成k份,S1, S2, …, Sk。

2.对于每一个模型Mi,算法执行k次,每次选择一个Sj作为验证集,而其它作为训练集来训练模型Mi,把训练得到的模型在Sj上进行测试,这样一来,每次都会得到一个误差E,最后对k次得到的误差求平均,就可以得到模型Mi的泛化误差。

3.算法选择具有最小泛化误差的模型作为最终模型,并且在整个训练集上再次训练该模型,从而得到最终的模型。

K折交叉验证,其主要 的目的是为了选择不同的模型类型(比如一次线性模型、非线性模型、),而不是为了选择具体模型的具体参数。比如在BP神经网络中,其目的主要为了选择模型的层数、神经元的激活函数、每层模型的神经元个数(即所谓的超参数)。每一层网络神经元连接的最终权重是在模型选择(即K折交叉验证)之后,由全部的训练数据重新训练。

目的在模型选择,而非模型训练调整参数。

c) K值的选择

K值的选取是一个偏差与方差的权衡:

K=1时,所有数据用于训练,容易过拟合;

K=N时,相当于留一法LOOCV (Leave-one-out cross- ).;

通常建议K=10.,2017年的一项研究给出了另一种经验式的选择方法[3],作者建议

训练集、验证集、测试集以及交验验证的理解

且保证

训练集、验证集、测试集以及交验验证的理解

本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,请添加站长微信举报,一经查实,本站将立刻删除。
如若转载,请注明出处:http://techan.xtucq.com/zaizhikaoyan/fakao/196392.html

(0)
上一篇 2024年6月6日 上午10:02
下一篇 2024年6月6日 上午10:03

相关推荐

发表回复

登录后才能评论
联系我们

联系我们

18126353713

在线咨询: 资深顾问

邮件:xtucq520@163.com

工作时间:周一至周五,9:00-18:00,节假日休息

关注微信

乡土传情微信

返回顶部
在线客服