MTDRA-Net：用于动态评估大学生责任感的图时序神经网络

《Scientific Reports》：MTDRA-Net: graph-temporal neural network for dynamic evaluation of college students’ responsibility

　　

摘要

责任意识是高等教育中的核心心理特质，但传统的量表评估存在稳定性差且结构可解释性有限的问题。本研究提出了多任务动态责任意识网络（MTDRA-Net），该模型结合了图注意力机制与时间卷积网络。通过244名大学生的纵向数据，该模型能够捕捉认知、情绪、意志和行为等方面的非对称跨维度交互以及不同的时间动态特征。研究结果显示，MTDRA-Net的类内相关系数达到0.90，比传统量表高出12.5%。验证性因子分析也证明了其更强的结构效度（CFI=0.955，RMSEA=0.05）。该模型的设计旨在提供一种更为稳定且结构一致的评价工具，用于评估大学生的责任意识，同时仍可使用相同的测量手段。此外，它还为教师和管理人员在制定学生发展计划时提供技术支持。