教育科學規(guī)劃2025年度重點課題申報書、課題設計論證求知探理明教育，創(chuàng)新鑄魂興未來?；跈C器學習的青少年自殺風險預警模型構建及干預研究課題設計論證1.研究現(xiàn)狀國外研究中，澳大利亞青少年自殺和自殘現(xiàn)象普遍，新南威爾士大學利用機器學習模型分析潛在風險因素，發(fā)現(xiàn)情緒問題、學校家庭環(huán)境等為重要預測因素，模型比標準方法更準確預測自殺自殘風險。英國的研究基于英國生物樣本庫數(shù)據(jù)，開發(fā)了基于行為學、代謝組學和蛋白組學的機器學習判別模型用以區(qū)分個體是否有自殺行為。此外，還有研究團隊基于UKBiobank數(shù)據(jù)，估算參與者自殺行為的多基因風險評分，進行全表型關聯(lián)分析，識別出與自殺行為及其遺傳易感性顯著關聯(lián)的行為學和生物學風險因素，并開發(fā)了基于行為學特征的機器學習判別模型，在區(qū)分有無自殺行為上表現(xiàn)出高判別準確性。國內(nèi)研究方面，有研究構建青少年自殺或自傷風險評估預警模型，如通過問卷調(diào)查收集風險預測因子信息，建立概率模型和風險評分函數(shù)等；還有研究構建青少年抑郁癥患者自殘自殺風險預警模型，采用單因素及多因素Logistic回歸分析危險因素等。此外，也有對青少年自殺預警系統(tǒng)的研究進展分析，涉及自殺風險因素篩查、工具、過程和效力等方面。同時，國內(nèi)還有王瓊副教授的課題《青少年自殺風險多模態(tài)智能識別模型構建及干預研究》榮獲2024年國家社會科學基金年度“國家一般”項目立項。2.選題意義青少年自殺已成為全球性公共衛(wèi)生問題，構建基于機器學習的自殺風險預警模型有助于早期識別和干預青少年自殺風險，為心理危機的預防和干預提供強有力支持。綜合考慮社會、心理、環(huán)境因素和生物學因素及其相互作用，為青少年自殺行為的早期識別和防治提供基礎理論資料。通過對青少年自殺風險的多方面研究，可以更好地了解自殺行為的成因，為制定有效的預防和干預措施提供依據(jù)。3.研究價值機器學習模型可輔助臨床評估青少年自殺自傷風險，為臨床醫(yī)生提供更準確的評估工具，提高自殺風險預測的準確性。例如，新南威爾士大學的研究人員根據(jù)確定的最重要的風險因素創(chuàng)建了機器學習模型，以預測研究參與者的自殺和自殘行為，這些模型能夠比標準方法更準確地預測嘗試。通過大數(shù)據(jù)和人工智能更準確預測青少年自殺自傷風險，以便及早干預，同時考慮社會和環(huán)境因素，為精準干預策略提供科學依據(jù)。利用機器學習模型可以分析大量的潛在風險因素，不僅包括個體心理狀況，還能考慮學校家庭環(huán)境等社會和環(huán)境因素，為制定精準的干預策略提供科學依據(jù)。二、研究目標、研究內(nèi)容、重要觀點1.研究目標構建基于機器學習的青少年自殺風險預警模型，提高自殺風險預測的準確性。通過收集多維度數(shù)據(jù)，利用機器學習算法進行分析，建立能夠準確識別青少年自殺風險的預警模型，為早期干預提供有力支持。制定有效的干預措施，降低青少年自殺風險。根據(jù)預警模型的結(jié)果，制定針對性的干預措施，包括心理輔導、家庭支持、學校教育等方面，幫助青少年應對自殺風險，提高心理健康水平。2.研究內(nèi)容收集青少年自殺風險相關數(shù)據(jù)，包括行為學、生物學等多維度數(shù)據(jù)。通過問卷調(diào)查、心理測評、生理指標檢測等方式，收集青少年的行為習慣、心理狀態(tài)、家庭環(huán)境、學校環(huán)境、生理指標等多維度數(shù)據(jù)，為建立預警模型提供全面的數(shù)據(jù)支持。利用機器學習算法分析數(shù)據(jù)，建立自殺風險預警模型。運用機器學習算法，對收集到的數(shù)據(jù)進行分析，識別出與自殺風險相關的關鍵因素，建立自殺風險預警模型?？梢越梃b國內(nèi)外的研究經(jīng)驗，如澳大利亞新南威爾士大學的研究，利用超過4000個潛在風險因素數(shù)據(jù)，分析哪些因素最能預測未來的自殺自傷行為；以及復旦大學馮建峰/程煒團隊基于英國生物銀行數(shù)據(jù)，通過多組學關聯(lián)分析，識別出與自殺行為及其遺傳易感性顯著關聯(lián)的行為學和生物學風險因素，并開發(fā)基于行為學特征的機器學習判別模型。驗證預警模型的性能，不斷優(yōu)化模型。通過在實際數(shù)據(jù)上進行驗證，評估預警模型的準確性、可靠性和泛化能力。采用交叉驗證等方法，不斷調(diào)整模型參數(shù)，提高模型的性能。同時，結(jié)合新的數(shù)據(jù)和反饋，持續(xù)優(yōu)化模型，使其更加準確地預測青少年自殺風險。根據(jù)預警模型結(jié)果，制定針對性的干預措施。根據(jù)預警模型識別出的高風險青少年，制定個性化的干預措施。例如，對于存在情緒問題的青少年，提供心理輔導和支持；對于家庭環(huán)境不良的青少年，加強家校合作，提供家庭干預；對于學校環(huán)境不利的青少年，改善學校教育環(huán)境，提供更多的心理健康教育資源。3.重要觀點多維度數(shù)據(jù)的綜合分析能夠更準確地預測青少年自殺風險。青少年自殺風險受到多種因素的影響，包括行為學、生物學、社會環(huán)境等多個方面。通過收集多維度數(shù)據(jù)，能夠更全面地了解青少年的情況，提高自殺風險預測的準確性。例如，研究發(fā)現(xiàn)抑郁、焦慮、行為問題、自我認知及環(huán)境壓力是最重要的風險預測因素，學校和家庭環(huán)境對青少年心理健康的影響可能大于先前的認知。基于機器學習的預警模型結(jié)合有效的干預措施可以降低青少年自殺風險。機器學習預警模型能夠準確識別高風險青少年，為早期干預提供依據(jù)。結(jié)合針對性的干預措施，能夠幫助青少年應對自殺風險，提高心理健康水平，降低自殺風險。例如，新南威爾士大學的研究人員創(chuàng)建的機器學習模型可以輔助臨床評估青少年的自殺自傷風險，為臨床醫(yī)生提供更準確的評估工具，同時結(jié)合干預措施，可以更好地預防青少年自殺和自傷行為。三、研究思路、研究方法、創(chuàng)新之處1.研究思路首先，進行廣泛的數(shù)據(jù)收集和整理工作。通過問卷調(diào)查法，深入到學校、社區(qū)等場所，收集青少年自殺風險相關數(shù)據(jù)，涵蓋行為學、生物學等多維度信息，如青少年的行為習慣、心理狀態(tài)、家庭環(huán)境、學校環(huán)境、生理指標等。同時，結(jié)合文獻研究法，查閱國內(nèi)外相關文獻，了解當前在青少年自殺風險預警方面的研究現(xiàn)狀和先進方法，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和模型構建提供理論支持。接著，運用機器學習算法構建預警模型。綜合考慮收集到的數(shù)據(jù)特點，選用支持向量機、隨機森林等機器學習算法，以行為學、代謝組學和蛋白組學等多維度數(shù)據(jù)為基礎，分析數(shù)據(jù)中的關鍵特征和潛在規(guī)律，識別出與自殺風險相關的重要因素，逐步構建起能夠準確預測青少年自殺風險的預警模型。然后，對模型進行驗證和優(yōu)化。采用實證研究法，在實際數(shù)據(jù)上進行驗證，通過交叉驗證等方法評估預警模型的準確性、可靠性和泛化能力。根據(jù)驗證結(jié)果，不斷調(diào)整模型參數(shù)，結(jié)合新的數(shù)據(jù)和反饋，持續(xù)優(yōu)化模型，提高其預測性能，確保模型能夠更加準確地識別青少年自殺風險。最后，根據(jù)模型結(jié)果制定干預措施并實施。依據(jù)預警模型識別出的高風險青少年群體，制定個性化的干預措施。對于存在情緒問題的青少年，提供專業(yè)的心理輔導和支持，幫助他們緩解心理壓力，學會有效的情緒管理方法；對于家庭環(huán)境不良的青少年，加強家校合作，為家庭提供干預指導，改善家庭氛圍，增強家庭對青少年的支持力度；對于學校環(huán)境不利的青少年，積極改善學校教育環(huán)境，增加心理健康教育資源，開展心理健康主題活動，提高青少年的心理素質(zhì)和應對能力。2.研究方法文獻研究法：廣泛查閱國內(nèi)外相關文獻，深入了解青少年自殺風險預警的研究現(xiàn)狀。通過對已有研究的分析，掌握不同地區(qū)、不同文化背景下青少年自殺的特點和風險因素，為本次研究提供理論依據(jù)和方法借鑒。同時，關注國內(nèi)外在機器學習算法應用于自殺風險預警方面的最新進展，為構建高效的預警模型奠定基礎。問卷調(diào)查法：精心設計調(diào)查問卷，收集青少年自殺風險相關數(shù)據(jù)。問卷內(nèi)容涵蓋青少年的行為習慣、心理狀態(tài)、家庭環(huán)境、學校環(huán)境等多個方面，確保數(shù)據(jù)的全面性和準確性。通過大規(guī)模的問卷調(diào)查，獲取大量的一手數(shù)據(jù)，為后續(xù)的模型構建和分析提供豐富的數(shù)據(jù)支持。機器學習算法：運用如支持向量機、隨機森林等先進的機器學習算法構建預警模型。以多維度的數(shù)據(jù)為輸入，通過算法的學習和訓練，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和規(guī)律，識別出與自殺風險相關的關鍵因素。例如，可以借鑒復旦大學馮建峰/程煒團隊基于英國生物銀行數(shù)據(jù)的研究方法，利用多組學關聯(lián)分析，開發(fā)基于行為學特征的機器學習判別模型。實證研究法：通過在實際數(shù)據(jù)上進行驗證，評估預警模型的性能和干預措施的有效性。采用科學的實驗設計和數(shù)據(jù)分析方法，對比不同模型和干預措施的效果，不斷調(diào)整和優(yōu)化模型及干預方案，以提高其實際應用價值。3.創(chuàng)新之處綜合運用行為學、代謝組學和蛋白組學等多維度數(shù)據(jù)構建預警模型。傳統(tǒng)的青少年自殺風險預警模型往往只關注單一維度的數(shù)據(jù)，如行為學數(shù)據(jù)或心理狀態(tài)數(shù)據(jù)。本研究創(chuàng)新性地將行為學、代謝組學和蛋白組學等多維度數(shù)據(jù)相結(jié)合，從多個角度全面分析青少年的身體和心理狀況，更準確地識別自殺風險因素。例如，通過分析血液和代謝生物標志物、蛋白標志物以及神經(jīng)影像學表型等數(shù)據(jù)，可以深入了解青少年的生理狀態(tài)與自殺風險之間的關系，為預警模型提供更豐富的信息。開發(fā)個性化預警策略，提高預警模型的準確性和實用性。針對不同青少年的個體差異，制定個性化的預警策略。根據(jù)每個青少年的具體情況，綜合考慮其行為習慣、心理狀態(tài)、家庭環(huán)境、學校環(huán)境等因素，為其提供專屬的自殺風險評估和預警。例如，對于有特定心理問題或家庭環(huán)境不良的青少年，可以給予更加密切的關注和針對性的干預措施，提高預警的準確性和實用性。四、研究基礎、條件保障、研究步驟1.研究基礎已有相關研究為課題提供了理論和方法借鑒。目前國內(nèi)外已有眾多關于利用機器學習進行青少年自殺風險預警的研究，這些研究在數(shù)據(jù)收集方法、機器學習算法應用、風險因素分析等方面為我們的課題提供了豐富的經(jīng)驗和啟示。例如，新南威爾士大學和復旦大學馮建峰/程煒團隊的研究，展示了機器學習模型在預測自殺和自殘行為方面的潛力，以及多維度數(shù)據(jù)對于準確識別風險因素的重要性。研究團隊具備相關專業(yè)知識和研究經(jīng)驗。我們的研究團隊由心理學、計算機科學、醫(yī)學等多領域的專業(yè)人員組成，具備扎實的理論基礎和豐富的實踐經(jīng)驗。團隊成員曾參與過類似的研究項目，對青少年心理健康問題和機器學習技術有深入的了解，能夠為課題的順利開展提供有力的支持。2.條件保障擁有充足的文獻資源和數(shù)據(jù)來源。我們可以通過圖書館、學術數(shù)據(jù)庫等渠道獲取大量的國內(nèi)外相關文獻，了解最新的研究進展和方法。同時，我們還可以與學校、醫(yī)院、社區(qū)等合作，收集青少年自殺風險相關的多維度數(shù)據(jù)，包括行為學、生物學、社會環(huán)境等方面的數(shù)據(jù)，為模型的構建和驗證提供充足的數(shù)據(jù)支持。具備先進的數(shù)據(jù)分析軟件和硬件設備。我們擁有先進的數(shù)據(jù)分析軟件和硬件設備，能夠高效地處理和分析大量的數(shù)據(jù)。例如，我們可以使用支持向量機、隨機森林等機器學習算法軟件，以及高性能的計算機服務器，確保數(shù)據(jù)處理的速度和準確性。3.研究步驟第一階段：文獻研究和數(shù)據(jù)收集。在這個階段，我們將廣泛查閱國內(nèi)外相關文獻，了解青少年自殺風險預警的研究現(xiàn)狀和先進方法。同時，我們將設計調(diào)查問卷，深入到學校、社區(qū)等場所，收集青少年自殺風險相關的多維度數(shù)據(jù)，包括行為學、生物學、社會環(huán)境等方面的數(shù)據(jù)。第二階段：構建預警模型。根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)特點，我們將選用合適的機器學習算法，如支持向量機、隨機森林等，以行為學、代謝組學和蛋白組學等多維度數(shù)據(jù)為基礎，分析數(shù)據(jù)中的關鍵特征和潛在規(guī)律，識別出與自殺風險相關的重要因素，逐步構建起能夠準確預測青少年自殺風險的預警模型。第三階段：模型驗證和優(yōu)化。通過在實際數(shù)據(jù)上進行驗證，我們將評估預警模型的準確性、可靠性和泛化能力。采用交叉驗證等方法，不斷調(diào)整模型參數(shù)，提高模型的性能。同時，結(jié)合新的數(shù)據(jù)和反饋，持續(xù)優(yōu)化模型，使其更加準確地預測青少年自殺風險。第四階段：制定干預措施并實施。根據(jù)預警模型識別出的高風險青少年，我們將制定個性化的干預措施。例如，對于存在情緒問題的青少年，提供心理輔導和支持；對于家庭環(huán)境不良的青少年，加強家校合作，提供家庭干預；對于學校環(huán)境不利的青少年，改善學校教育環(huán)境，提供更多的心理健康教育資源。第五階段：總結(jié)研究成果，撰寫研究報告。在這個階段，我們將對整個研究過程進行總結(jié)，分析研究結(jié)果的有效性和局限性。同時，我們將撰寫研究報告，闡述研究的方法、結(jié)果和結(jié)論，為青少年自殺風險預警和干預提供科學依據(jù)和實踐建議。（全文共4955字）課題評審意見：本課題針對教育領域的重要問題進行了深入探索，展現(xiàn)出了較高的研究價值和實際意義。研究目標明確且具體，研究方法科學嚴謹，數(shù)據(jù)采集和分析過程規(guī)范，確保了研究成果的可靠性和有效性。通過本課題的研究，不僅豐富了相關領域的理論知識，還為教育實踐提供了有益的參考和指導。課題組成員在研究中展現(xiàn)出了扎實的專業(yè)素養(yǎng)和嚴謹?shù)难芯繎B(tài)度，對問題的剖析深入透徹，提出的解決方案和創(chuàng)新點具有較強的可操作性和實用性。此外，本課題在研究方法、數(shù)據(jù)分析等方面也具有一定的創(chuàng)新性，為相關領域的研究提供了新的思路和視角?？傊@是一項具有較高水平和質(zhì)量的教科研課題，對于推動教育事業(yè)的發(fā)展和進步具有重要意義。課題評審標準：1、研究價值與創(chuàng)新性評審關注課題是否針對教育領域的重要或前沿問題進行研究，是否具有理論或?qū)嵺`上的創(chuàng)新點，能否為相關領域帶來新的見解或解決方案。2、研究設