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教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证
求知探理明教育,创新铸魂兴未来。
基于多模态感知与深度学习的大学生网络群体极化动态干预策略研究
课题设计论证
一、研究现状、选题意义、研究价值
(一)研究现状
随着互联网的普及和发展,大学生网络群体极化现象日益严重。网络群体极化是指在网络空间中,人们因为共同的兴趣爱好、价值观或政治立场而形成的小圈子,并在其中进行相互强化、自我认同和排斥异己的过程。这种现象不仅影响大学生的心理健康和社会交往,还可能引发社会不稳定因素。
(二)选题意义
提升大学生网络素养:通过研究网络群体极化现象,有助于提高大学生对网络信息的辨识能力,增强其网络素养,避免陷入网络群体极化的漩涡。
促进社会和谐:网络群体极化可能导致社会分裂,研究网络群体极化现象有助于发现其成因和规律,为制定有效的干预策略提供理论依据,促进社会和谐。
推动教育科研发展:本研究将多模态感知与深度学习技术应用于网络群体极化动态干预策略研究,有助于拓展教育科研领域,为相关研究提供新的视角和方法。
(三)研究价值
理论价值:本研究将多模态感知与深度学习技术应用于网络群体极化动态干预策略研究,有助于丰富和完善网络群体极化理论,为相关领域提供新的研究视角和方法。
实践价值:本研究将为大学生网络群体极化现象提供有效的干预策略,有助于提高大学生网络素养,促进社会和谐。
方法创新:本研究将多模态感知与深度学习技术应用于网络群体极化动态干预策略研究,有助于推动相关领域的技术创新和方法创新。
二、研究目标、研究对象、研究内容
(一)研究目标
分析大学生网络群体极化现象的成因和规律;
提出基于多模态感知与深度学习的大学生网络群体极化动态干预策略;
验证所提干预策略的有效性,为实际应用提供理论依据。
(二)研究对象
本研究以大学生网络群体极化现象为研究对象,重点关注大学生在网络空间中的行为、态度和互动模式。
(三)研究内容
大学生网络群体极化现象的成因和规律分析;
基于多模态感知与深度学习的大学生网络群体极化动态干预策略设计;
所提干预策略的有效性验证。
三、研究思路、研究方法、创新之处
(一)研究思路
本研究将采用以下研究思路:
文献综述:通过查阅相关文献,了解大学生网络群体极化现象的研究现状和理论成果。
数据收集:通过问卷调查、访谈等方式收集大学生网络群体极化现象的相关数据。
数据分析:运用多模态感知与深度学习技术对收集到的数据进行处理和分析,揭示大学生网络群体极化现象的成因和规律。
干预策略设计:基于数据分析结果,提出大学生网络群体极化动态干预策略。
干预策略验证:通过实验或案例分析验证所提干预策略的有效性。
(二)研究方法
本研究将采用以下研究方法:
文献研究法:通过查阅相关文献,了解大学生网络群体极化现象的研究现状和理论成果。
问卷调查法:通过设计问卷,收集大学生网络群体极化现象的相关数据。
访谈法:通过访谈大学生,了解其网络行为、态度和互动模式。
多模态感知与深度学习技术:运用多模态感知与深度学习技术对收集到的数据进行处理和分析,揭示大学生网络群体极化现象的成因和规律。
(三)创新之处
研究视角创新:本研究将多模态感知与深度学习技术应用于大学生网络群体极化现象研究,为相关领域提供新的研究视角。
方法创新:本研究将多模态感知与深度学习技术应用于网络群体极化动态干预策略研究,有助于推动相关领域的技术创新和方法创新。
应用创新:本研究将为大学生网络群体极化现象提供有效的干预策略,有助于提高大学生网络素养,促进社会和谐。
四、研究基础、保障条件、研究步骤
(一)研究基础
本研究团队具有丰富的教育科研经验,对大学生网络群体极化现象有深入的了解。同时,团队成员具备多模态感知与深度学习技术的研究能力,能够为本研究提供技术支持。
(二)保障条件
研究经费:本研究将申请相关科研经费,确保研究工作的顺利进行。
研究设备:本研究将利用学校实验室的多模态感知与深度学习设备,为研究工作提供技术保障。
研究团队:本研究团队由教育科研专家、计算机科学专家和心理学专家组成,具备跨学科研究能力。
(三)研究步骤
文献综述阶段(1个月):查阅相关文献,了解大学生网络群体极化现象的研究现状和理论成果。
数据收集阶段(2个月):通过问卷调查、访谈等方式收集大学生网络群体极化现象的相关数据。
数据分析阶段(3个月):运用多模态感知与深度学习技术对收集到的数据进行处理和分析,揭示大学生网络群体极化现象的成因和规律。
干预策略设计阶段(2个月):基于数据分析结果,提出大学生网络群体极化动态干预策略。
干预策略验证阶段(2个月):通过实验或案例分析验证所提干预策略的有效性。
研究成果总结阶段(1个月):总结研究成果,撰写研究报告,为实际应用提供理论依据。
(课题设计论证共1961字)
课题
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