健全的人格

摘要： 新高考背景下,语文学习越来越多地定位在“全面提高学生的语文素养”“形成良好的个性和健全的人格”上。语文学习不仅仅是狭义上的学习知识,也要熏陶人的性格、人格,培养人的同情心和正义感,重视情感、态度、价值观的正确导向。语文阅读教学中如何通过诗歌鉴赏使学生获得美的享受,达到高度的审美愉悦,使诗歌鉴赏发挥美化精神、净化心灵、陶冶情操的育人作用,是语文教师必须思考的问题。

摘要： 在学校里,班主任是与学生接触最紧密最频繁的人,他们的一言一行也更容易影响到学生个体的成长和发展。班主任若能自觉在班级管理中渗透心理健康教育,可以更好地帮助学生合理疏导心理压力,培养健全的人格,为学生今后的健康发展提供源源不断的动力。

摘要： 高校是高素质人才的聚集地,肩负着为我国培养社会主义接班人的重要责任。学生在此阶段如何形成健全的人格、掌握专业的知识技能同高校的管理密切相关。而当前,我国高校在管理理念、管理模式等方面存在着一定不足,影响着高校教育的长远发展以及社会人才的培养。因此,加快对高校教育管理的改革发展已迫在眉睫。以中华传统文化融入高校教育管理为研究内容,深入研究当前高校教育管理现状以及其发展中的不足,并从提升高校教育管理意识、强化高校管理指导作用、全面提升管理队伍素质、营造良好的育人管理环境等方面提出相应的解决措施。

摘要： 新课程改革要求教师明确学科教学目标,坚持以学生为中心,灵活运用多种教学策略,保证德育工作的全面深入。对于高中历史来说,德育胜渗透非常有必要,教师需要探索出一条全新的教学路径,充分实现学科教学活动与德育教育工作之间的完美整合,确保学生在学习历史知识的过程中树立正确的人生三观,拥有一个健全的人格。只有这样才能够体现素质教育的初衷,促进教育活动的顺利开展。

摘要： 在初中阶段,有些学生不具备健全的人格思想,普遍存在一定的逆反心理,这给初中历史教学带来了较大困难。在传统历史教学中,有些教师一味重视理论知识传授,忽略学生核心素养的培养,使学生不仅缺乏学习兴趣,也无法把握历史故事背后的人文哲理。在此基础上,将历史故事与初中历史教学相融合,既可通过体现历史故事的趣味性和互动性来唤醒学生的历史学习欲望,又可在一定意义上发挥课堂导入与课堂延伸的作用,最终促进课堂教学质量及效率的全面提升。

摘要： 国学经典蕴含着深厚的人文思想,具有修身立德和陶冶性情的功能,能在潜移默化中提升师生的人文素养,塑造学生健全的人格。教师要从现有的语文课程资源着手,深入挖掘那些经典的国学篇目,以及蕴含着中华传统美德的经典诗文,为育人所用,再结合实践开展丰富的国学教育活动,使传统文化得以弘扬,美德得以传承,师生素养得以提升。

摘要： 食育教育是以食物为载体,结合幼儿年龄特点、幼儿园五大领域课程和幼儿一日生活进行的全方面教育。它使幼儿了解食物的来源、生长规律和营养价值,帮助幼儿养成良好的饮食习惯及健全的人格。如何发掘食育主题?怎样根据幼儿兴趣开展食育主题活动并支持幼儿深入探究?北京市海淀区上庄科技园区幼儿园各班级开展了食育主题活动。看见幼儿,发现故事在观察中发现和了解幼儿。提及食育,很多教师会想“幼儿园里都有什么食物”“哪些食物可以引发较多的探究内容”。

摘要： “关中花馍”历史悠久、民风淳朴浓郁,具有鲜明的地域特色和文化底蕴。把它作为校本课程开发是新时代学校美育工作的需要,也是弘扬和继承中华优秀传统文化的需要,有利于学生形成健全的人格、高尚的情操和爱国主义情感,对学生了解家乡风土人情、厚植家国情怀有着积极的促进作用。结合自身实践,现就教学中存在的问题、值得借鉴的经验加以回顾与总结,以起到反躬自省的作用。

摘要： 家国情怀是在中国传统文化发展过程中逐渐形成的价值观,内涵丰富,包含了爱国主义精神、社会责任感、积极的人生态度和健全的人格等。那么如何有效地结合高中历史教材进行家国情怀教育呢?笔者认为应该从以下几个方面对学生进行家国情怀教育和引导。一、培养民族自豪感和自信心,激发爱国主义情感1.引导学生认识到中华文明源远流长,博大精深。

摘要： 人才的道德品质是国家软实力的象征,立德树人教育环境之下,对于基础教育德育工作提出更高要求。语文教师在阅读课堂应该紧随时代发展,树立育人理念,让阅读教学和德育工作高度融合,丰富学生知识的同时,使之形成良好的习惯,健全的人格,积极的思想,优秀的品质,为其终身发展奠定基础。

摘要： 本发明提出一种社交网络用户的人格识别系统和方法，属于机器学习和主体认知领域。本发明系统包括：社交网络爬虫模块，社交网络用户人格分析模块，社交网络用户数据库模块，分析结果响应模块。首先，爬取用户授权的网络行为数据，生成带人格标签的离线网络行为数据集；对带人格标签的离线网络行为数据提取用户行为特征；将前述数据分为训练集和测试集，采用不同的机器学习算法，最终选取最优模型；最后，继续模型优化，直到获得达标的人格分析模型，进而得到该用户的人格标签。本发明通过分析社交网络用户的线上行为，挖掘强相关特征，根据群智能优化算法选出最优特征组合，分析得到社交网络用户的人格，为个性化推荐和用户心理预警提供基础。

摘要： 一种基于社交文本的人格识别方法属于自然语言处理领域。本发明将获取的社交文本数据利用词嵌入模型表示为词向量，以此作为卷积神经网络(conv olutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(long short‑term memory,LSTM)的输入，同时将原始词向量特征、CNN和LSTM的输出特征融合，并利用注意力机制(attention mechanism)对融合特征筛选出更关键的特征，最终实现基于大五人格模型的社交网络用户人格分类。

摘要： 本发明公开了一种基于情绪脑电信号和多任务学习的人格评估方法。属于脑电信号处理领域，具体操作步骤如下：情绪刺激实验范式设计和脑电的数据采集；对采集到的脑电数据进行预处理，得到情绪脑电信号数据；对经过预处理后的情绪脑电信号数据计算其脑电特征；将得到的脑电特征输入至多任务学习方法中，并利用不同人格维度之间的相关性信息，得到人格评估结果。本发明提出的基于情绪脑电信号和多任务学习的人格评估方法；既利用了脑电信号在人格评估中的客观性，又通过多任务学习技术利用人格维度之间的相关性信息，而且只需要建立一个评估模型就可以得到五个人格维度的评估结果，因此可以快速、准确、客观的得到人格评估结果。

摘要： 本发明提供一种基于头部姿态的人格分析方法、系统和存储介质，涉及人格分析技术领域。该方法包括：获取多段待分析用户视频；从每段待分析用户视频中获取头部姿态数据，并将该头部姿态数据作为第一头部姿态数据；计算第一头部姿态数据的统计特征，对第一头部姿态数据进行降维，得到第二头部姿态数据；将每段情感刺激视频对应的第二头部姿态数据和统计特征输入情感预测模型中，得到待分析用户在观看该情感刺激视频过程中的情感数据；将待分析用户在观看各段情感刺激视频过程中的情感数据均输入人格预测模型中，得到待分析用户的人格数据。本发明避免穿戴接触式设备给用户带来的心理干扰，提高人格分析的准确性。

摘要： 本发明实施例提供一种基于神经响应的人格测量方法及系统，其中，所提供的方法包括：向受测者播放预设的素材库中的人格测试素材，并接收所述受测者的脑电信号；提取脑电信号中的响应特征构建响应特征向量；将响应特征向量输入到预设的人格特质回归模型中，通过人格特质回归模型计算所述受测者的人格特质指标；其中，所述响应特征为所述受测者在观测到预设的人格测试素材后在预设的时间范围内所述受测者的与人格相关脑电成分的平均值。本发明实施例提供的方法，利用特定素材诱发受测者的人格特质相关认知状态，并记录这一过程的脑电信号，进而根据脑电信号判断受测者的人格特质，基于客观的脑电数据，可以对人格特质进行更加准确、真实的评估。

摘要： 本发明公开了一种基于购物评论的人格特质分析方法及系统，方法包括：获取评论数据构建评论样本数据集，并进行分词及标注，得到实验数据集；将实验数据集向量化后输入LSTM网络模型，得到情感倾向；通过SC‑LIWC词典提取的关键词计算与每个人格维度的皮尔逊相关系数；将实验数据集的特征结合皮尔逊相关系数和情感倾向，输入以KNN、NB和SVM共同构建的人格特质分析融合模型进行训练；针对所需分析的评论数据进行文本特征及情感特征提取，通过LSTM网络模型得到情感倾向量化值，并输入人格特质分析融合模型，输出多标签的人格特质属性。通过本发明的技术方案，实现了对评论数据的情感倾向量化及人格特质分类，为个性推荐提供支持。

摘要： 本发明提供一种基于音视频多模态特征融合的人格画像生成方法、系统、存储介质和电子设备，涉及人格预测技术领域。本发明包括预处理受试者的音视频数据，获取面部运动单元、头部姿态、眼睛注视角度组成的组合序列特征，去除掉背景的面部图像特征和帧间运动差分特征；以及预处理音频数据，获取音频模态特征；将组合序列特征、面部图像特征、帧间运动差分特征和音频模态特征，分别输入对应预先构建好的学习网络中，获取第一、第二、第三和第四模态人格预测信息并融合，利用融合信息预测大五人格分值，生成受试者的人格画像。利用无接触的音视频特征多模态融合评估实现了用户人格画像的去量表化测量，可以准确地描绘出受试者的人格画像。

摘要： 本发明提出一种基于语言风格的人格预测方法及装置，其中，方法包括：获取用户社交文本，对所述社交文本进行数据预处理，得到预处理数据；对所述预处理数据的词类特征进行特征抽取，基于LIWC词类得到词频关系；根据所述词频关系将所述预处理数据与词类实体节点构建关联，形成用户‑词类‑风格的层级关系；根据语言风格文献构建所述LIWC词类与语言风格的关联图得到用户‑词类‑风格关联图；其中，所述词类实体节点是抽取所述LIWC词类得到的；根据所述用户‑词类‑风格关联图构建模型，并基于所述模型输出五人格评分。本方法充分利用了语言风格知识，实现自动化人格预测，有效地提升大五人格预测效果。

摘要： 本发明公开了一种基于情绪脑电信号和多任务学习的人格评估方法。属于脑电信号处理领域，具体操作步骤如下：情绪刺激实验范式设计和脑电的数据采集；对采集到的脑电数据进行预处理，得到情绪脑电信号数据；对经过预处理后的情绪脑电信号数据计算其脑电特征；将得到的脑电特征输入至多任务学习方法中，并利用不同人格维度之间的相关性信息，得到人格评估结果。本发明提出的基于情绪脑电信号和多任务学习的人格评估方法；既利用了脑电信号在人格评估中的客观性，又通过多任务学习技术利用人格维度之间的相关性信息，而且只需要建立一个评估模型就可以得到五个人格维度的评估结果，因此可以快速、准确、客观的得到人格评估结果。

摘要： 本发明提供一种基于注意力机制的人格预测方法及系统，涉及深度学习技术和人格预测技术领域。本发明首先获取用户人格数据和包括用户社交数据的用户行为数据；然后基于用户行为数据获取模型训练数据，并基于模型训练数据获取特征向量；再基于特征向量和注意力机制网络生成用户不同人格维度的用户特征向量；最后基于用户人格数据和用户不同人格维度的所述用户特征向量训练基于注意力机制的人格预测模型获取多任务人格预测模型，并基于多任务人格预测模型进行人格预测。本发明不仅提升了人格预测的精度和有效性，同时还提升了用户人格预测的整体效果。