Stress and Well-being Data of College Students|心理健康数据集|教育研究数据集

该数据集名为“Stress and Well-being Data of College Students”，由印度理工学院那格浦尔分校创建，旨在研究大学生的心理压力水平。数据集包含843名18至21岁学生的问卷调查结果，问卷由28个问题组成，涵盖情感健康、身体健康、学术表现、人际关系等多个维度。数据集通过Google Form收集，并以CSV格式组织，适用于统计分析和机器学习算法。该数据集的应用领域主要集中在心理压力的预测与缓解，旨在提升大学生的整体生活质量和学术表现。

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数据集介绍

构建方式

该数据集通过在印度IIIT Naya Raipur举办的工作坊中，向843名年龄在18至21岁之间的学生发放经过专家验证的问卷调查表来构建。问卷包含28个问题，涵盖了学生情感健康、身体健康、学术表现、人际关系和休闲活动等多个维度，旨在全面评估学生的压力水平。数据通过Google Form收集，并以CSV格式存储，为后续的统计分析和机器学习模型训练提供了基础。

使用方法

该数据集适用于多种机器学习算法的训练和测试，包括决策树、随机森林、支持向量机、AdaBoost、朴素贝叶斯、逻辑回归和K近邻算法。用户可以通过数据集进行压力水平的分类和预测，评估不同算法在压力检测中的性能。此外，数据集还可用于研究压力与学生生活各方面的关联，为制定针对性的干预措施提供依据。

背景与挑战

背景概述

近年来，大学生的心理健康问题日益受到关注，尤其是在学术压力、社交孤立和经济负担等多重因素的影响下，大学生群体的心理压力问题愈发突出。为了深入研究这一现象，Ashutosh Singh等研究人员于IIIT Naya Raipur开展了针对大学生心理压力的调查研究。该研究通过问卷调查收集了843名18至21岁大学生的数据，问卷内容涵盖情感健康、身体健康、学术表现、人际关系及休闲活动等多个维度，旨在全面评估大学生的心理压力状况。该数据集的构建得到了印度全印医学科学研究所（AIIMS）专家的指导，并通过多种机器学习算法（如决策树、随机森林、支持向量机等）对数据进行分析，最终发现支持向量机在压力检测中的准确率达到了95%。这一研究不仅为大学生心理压力的早期检测提供了有效的工具，还为制定针对性的干预措施提供了科学依据。

当前挑战

该数据集在构建和应用过程中面临多项挑战。首先，心理压力的复杂性使得数据收集和分类变得困难，尤其是情感和心理状态的波动性较大，难以通过单一的生理指标进行准确捕捉。其次，问卷调查的实施过程中，如何确保数据的代表性和真实性也是一个重要挑战，尤其是在涉及隐私和敏感问题时，受访者的回答可能存在偏差。此外，尽管支持向量机在压力检测中表现出色，但其他算法的性能差异较大，如何选择最优算法仍需进一步研究。最后，数据集的规模相对较小，未来需要扩大样本量以提高模型的泛化能力和预测精度。

常用场景

经典使用场景

该数据集的经典使用场景主要集中在利用机器学习算法对大学生的心理压力进行预测和分类。通过收集843名大学生的问卷数据，涵盖情感健康、身体健康、学术表现、人际关系等多个维度，研究人员应用了决策树、随机森林、支持向量机等多种算法，旨在通过这些算法对学生的压力水平进行精准分类。特别是支持向量机算法在该数据集上表现出色，准确率达到了95%，为后续的压力检测和干预提供了有力的技术支持。

解决学术问题

该数据集解决了学术界在心理压力检测中的多个关键问题。首先，它通过问卷调查的方式，避免了传统生理数据采集的高成本和复杂性，提供了一种更为便捷和经济的心理压力检测方法。其次，通过多种机器学习算法的应用，数据集揭示了不同算法在压力检测中的性能差异，尤其是支持向量机的高准确率，为未来的研究提供了重要的参考。此外，该数据集还为理解大学生压力的多维度影响因素提供了丰富的数据支持，有助于制定更为精准的压力干预策略。

实际应用

在实际应用中，该数据集为高校心理健康服务提供了重要的工具和参考。通过分析学生的问卷数据，学校可以及时识别出处于高压力状态的学生，并提供相应的心理辅导和支持。此外，该数据集还可以用于开发智能压力检测系统，通过自动化分析学生的压力水平，帮助教育机构更好地管理学生的心理健康。在更广泛的层面上，该数据集的应用还可以推广到其他教育阶段和职业领域，为不同群体的压力管理提供科学依据。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，大学生心理压力与幸福感数据集的研究聚焦于利用机器学习算法进行心理压力的检测与预测。该领域的研究不仅关注传统的压力检测方法，还引入了多模态数据融合和深度学习技术，以提高压力检测的准确性和个性化水平。特别是在COVID-19疫情背景下，学生心理压力问题愈发突出，相关研究通过问卷调查和机器学习模型，探索了压力的多维度影响因素，如情感健康、学业表现和社交关系等。研究表明，支持向量机（SVM）等算法在压力分类中表现出最高95%的准确率，为早期压力检测和干预提供了有力支持。未来研究方向将进一步扩展数据集规模，结合可穿戴设备的多模态数据，探索更精细的压力分类和个性化管理策略。

相关研究论文

• Machine Learning Algorithms for Detecting Mental Stress in College Students

  印度理工学院那格浦尔分校 · 2024年