文摘
普拉提练习已经被证明对身体有益的影响,人类的生理和心理特征。在这篇文章中,Z基于数量的模糊方法适用于建模普拉提练习动机的影响,注意,焦虑,和教育成就。心理参数的测量,使用国际公认的工具执行:学习动机量表(AMS),测试的关注(D2测试),Spielberger焦虑测试完成的学生。学生的GPA是用作衡量教育成果。的应用Z信息建模允许我们增加数据处理结果的精度和可靠性的不确定性的输入数据创建完成调查问卷。的基本步骤Z提出了基于数字建模与数值解。
1。设置的问题
体育活动对动机的影响的调查,关注,焦虑,和教育学生的表现是心理学的重要研究领域之一。Hannaford (1注意到”思考和学习不都在我们的头上。我们的运动不仅表达知识和促进更大的认知功能,他们实际上大脑生长增加复杂性。我们整个大脑结构是紧密联系的,在我们的身体的运动机制。“最近一些研究工作,展示学术的成就通过体育活动表演,已经发表在不同的来源。在[2]给出评论显示有氧的有效性,抵抗,和多通道运动干预对一系列结果的措施,包括认知、一般身体功能、灵活性、力量、平衡、灵活性、生活质量。它展示了3)最高的学生健康水平的表现要好于标准化考试和学生健康水平最低的在课堂上执行较低的成绩。在[4- - - - - -6)发现身体活动改善认知功能,学习和学术成就。鲑鱼(7)提出了横向和纵向研究分析体育锻炼对焦虑的影响,抑郁,和对压力的敏感性。增加身体活动因此减少过早死亡率(8)和锻炼的习惯的建立和维护已成为临床心理学家的目标9]。
上述研究考虑的影响心理活动表演的学生使用不同的心理参数。考虑和建模的影响身体活动在人类的基本心理参数获得重视。在本文中,我们建议采用parameters-motivation的模型,关注,和焦虑转化为账户通过普拉提练习和提高教育成就的学生。
我们设计的结构建模普拉提练习动机的影响,注意,焦虑,和教育成就呈现在图1。
在文献中有广泛的共识,体育锻炼,尤其是普拉提练习相关的动机,注意,焦虑,和教育成就10- - - - - -15]。今天的经典统计方法寻找普拉提和上述心理参数之间的关系。统计技术的应用使得估计之间的关系输入(普拉提的影响)和输出(成就)从概率的角度。这种方法只包含统计的不确定性,但不是模糊不确定性中固有的心理现象。动机的应用许多理论解决提出的问题如下。(1)在人类大脑感知的概念,识别,分类自然现象是模糊的和不精确的。这些参数的边界(如低,温和,或高水平的焦虑,动机,和注意力)并不完全定义。因此,声称这走出他们也变得模糊。(2) 数理论让我们估计输入和输出之间的关系通过使用模糊信息和部分可靠性的概念。(3) 基于数量的方法使我们能够使用的不确定性量化措施相关的模糊预测的心理变量。
我们将先简短的介绍基本的术语:普拉提,动机,关注,和焦虑。
2。介绍
2.1。普拉提的好处
在发展中他的方法,普拉提普拉提运动的创始人()结合了东方和西方的概念(10),包括精神专注和特定的与西方体育锻炼瑜伽的呼吸系统。
普拉提的身心的方法是一个基本原则:定心,浓度,控制精度、流和呼吸(10,11]。
普拉提有以下生理、心理和社会影响(11- - - - - -15]。(1)普拉提锻炼提高肌肉力量,平衡,姿势,灵活性和骨密度,减少背部疼痛。肌肉骨骼健康和长期的发展阻力训练与增强心血管功能和肌肉骨骼的新陈代谢有关。(2)普拉提增加认知function-Pilates比许多其他形式的锻炼都是不同的,因为它需要注意你正在做的事情。研究表明,当需要考虑你如何移动,你的大脑细胞生长速度和你的神经系统创造了更好的连接在你的身体。(3)普拉提增加大脑神经递质,脑源性神经营养因子,支持大脑神经元分化和生存发展中。神经营养因子保证神经元的生存负责领域的学习,记忆,和更高的思考,作为一个整体结果,提高整体生活质量。(4)普拉提增加血流量和氧流向大脑,增加5 -羟色胺和endorphins-all有助于减少压力,焦虑、疲劳和改善情绪、动机、成就。(5)除了学术成就,许多研究人员连接普拉提旷工,退出率和社会交流的学生。
2.2。动机
动机的定义是启动的过程中,导游,并维护目标导向的行为。它涉及到生物、情感、社会和认知激活行为的力量。动机可以积极影响学习策略和学习成绩。自决理论描述了人类动机amotivation连续分类,本能,和外在动机16]。
Amotivation是缺乏行动的意图,是否造成不评估活动,感觉不能执行任务,或不会产生想要的结果。
外在动机是那些来自外部的个人和通常涉及奖励奖杯等钱,社会认可,或赞美。
内在动机是那些来自于个人,活动本身固有的满意度。
普拉提有影响的本能动机通过以下机制:提高总心情,身体能量,自尊,心理健康,和活力,减少压力和焦虑,释放某些神经递质,缓解身心痛苦,和令人满意的基本心理需求能力、自主性和亲缘。
2.3。焦虑
焦虑的一个主要心理变量被认为是人格发展的一个重要组成部分。焦虑是一种心理和生理状态,其特征是躯体,情感,认知和行为组件17]。焦虑通常有助于改善个体的性能。然而,当焦虑变得无法抗拒,它可能属于焦虑障碍的分类。这意味着焦虑不应交叉阈值;否则它将达到异常水平。
美国和欧洲的研究发现焦虑与学业成绩之间的负相关。
普拉提对焦虑的影响通过以下机制:增加身体能量,睡眠质量,关注,和浓度,释放负面思考,提高血液和氧气流通到大脑,放松肌肉。
2.4。注意
注意最初定义为同时处理一个看起来的几个可能的对象或火车的思想。这意味着退出一些事情为了有效应对他人(18]。
关注可以被认为是一个过滤器,在许多的信息进入大脑,但只有其中一个处理的信息。
普拉提影响关注通过以下机制:浓度和精度是普拉提的两个主要原则;由大脑控制身体的运动;提高睡眠质量;放松的身体;释放消极的想法;减少压力和焦虑。
3所示。应用模糊逻辑数理论在心理学研究
模糊逻辑的应用心理学研究已经开始自1980年中期以来(19]。Averkin和Tarasov [20.)进行模糊建模关系在心理学中的应用。赫斯基等人认为(21)模糊图形评定量表的应用心理学。在[22)基于模糊逻辑模型的情感。模糊逻辑在心理研究的作用是检查(23]。研究人员研究了动机和焦虑之间的关系使用模糊逻辑,得出结论:模糊逻辑方法有更多的优势控制不确定性数据的统计分析。
在本文中,我们将为心理过程的建模新方法估价的概念。这些信息的方法包括价值感兴趣的变量及其可靠性和有一个很大的优点等建模类型的概念。这种方法使我们能够使用的不确定性量化措施相关的模糊预测的心理参数。
3.1。预赛
一个离散数量(24)是一个有序,在那里离散模糊数在出演一个角色的模糊约束值随机变量可能需要: 和是一个离散模糊数隶属函数,扮演一个角色的模糊概率测度的约束: 一个离散的概念数量是一个离散的概念密切相关数量。给定一个离散数量数量是一对组成的模糊数,和一个随机数: 在哪里扮演相同的角色是离散的数量和概率分布的作用,这样。
4所示。解决问题
流程图图基于数字建模图给出2。
创建输入原始数据的调查问卷(动力测试,关注,和焦虑)由学生完成。
这个数据是不精确的,涉及到的不确定性与过程完成(灌装)的问卷调查。测量的结果与不同处理为模糊变量的模糊子集。
教育成就之间的关系,提出了上述心理变量如果…然后规则(表1)通过下列语言变量:H-high;L-low;M-medium;好;E-excellence;U-usually;P-plausible;R-rare。
规则基础概念在经济学中扮演关键角色,决策、预测和其他人类中心系统功能信息环境。的规则基本完成当所有可能的观测存在至少一个规则的当前前期前期部分重叠估值,至少部分。否则,规则基础是不完整的。如果有不完整的(稀疏)基于成分的统治基础,经典的推理方法规则推理(德(25],Mamdani [26),r·a·阿利耶夫和r·r·阿利耶夫27高木涉和Sugeno[])或28)推理方法不是很有效的适应产生一个输出观察覆盖了所有的规则。因此,我们将使用推理技术在缺乏匹配规则可以执行一个近似推理,即内插方法。
鉴于以下规则: 事实上, 找到价值的。
背后的想法建议插值方法的结论之间的距离的比值和随之而来的部分相同的观察和先行词之间的部分。为规则插值我们有 dist之间的距离是在哪里数字。距离的方法是建议在29日可以使用)。
让我们考虑考虑问题的特殊情况规则插值。
考虑到规则 事实上,是,找到的价值。
对于这种情况,公式(6)是减少到
例如,使用最小上界指标模糊数的
考虑到是一个标量乘法的方法和应用数量由一个标量描述(30.我们将会有
让26的知识库规则有以下形式:
的考虑规则描述语言标签,因为在表1。
在给定的考虑一个问题的推理规则基础上通过使用插值方法。让当前的输入信息被下面的描述数字:
基于插值的方法推理包含两个主要阶段。
(1)对于每个规则计算距离之间的电流输入这些信息和祖先的规则基础如下: 在哪里上确界度量: 与
考虑计算1日和15日的规则。祖先的第一规则数字:
因此,我们需要计算根据(13),计算的基础上(14)。我们得到的结果:
因此,1日规则的距离
15日的输入规则是
类似地,我们计算的距离为15规则
距离的计算规则
(2)计算汇总输出为通过使用线性规则基础插值如下:
因此,我们需要计算输出的凸组合规则的基础。的输出规则基本如下:
因此,聚合的输出被定义为
我们得到以下结果:
按照码书我们有以下。成就是“媒介”的可靠性“通常”。
分析表明,之间没有显著差异意味着传统的统计方法和结果的基于数字建模。输出的标准偏差估计的统计方法基于数字建模结果的显著差异。方差的越少基于数字建模方法与能力相关的方法来控制数据的不确定性。
5。结论
在本文中,我们提出一种新方法的建模效果的普拉提练习对学生动机、注意力、焦虑和教育成就。的不确定性与认知有关的数据测量的心理参数及其部分可靠性的首次推广应用”如果…然后规则”的建模考虑关系。
我们使用了一个推理技术近似推理的基础上插值方法提出了陈守煜接受不完整的和缺乏匹配规则。
计算机仿真证明了模型的正确性。
利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。