Почему учиться так тяжело? Анализ факторов академического стресса
Введение
Студенты в современных учебных условиях испытывают больший стресс из-за совмещения внеклассных занятий, чрезмерной учебной нагрузки и недосыпа. Их общее благополучие, академические достижения и психическое здоровье могут быть затронуты этими обстоятельствами.
Тема академического стресса значима для меня, поскольку в настоящее время я учусь в вузе. Мне захотелось подробнее разобраться в том, как учебная нагрузка и образ жизни отражаются на уровне стресса у учащихся.
Для анализа данных я выбрала датасет с Kaggle «Academic Stress Factors Among Students». В нем описываются факторы влияющие на психическое здоровье учеников.
Типы диаграмм
В рамках проекта я использовала следующие типы диаграмм:
Распределение факторов — гистограммы по каждому вопросу Корреляционная матрица — тепловая карта взаимосвязей Диаграммы рассеяния — связь каждого фактора с уровнем стресса Средний стресс по группам — сравнение разных категорий Боксплоты — анализ распределения и выбросов Парные графики — все возможные комбинации факторов
Исследование поможет лучше понять, как различные академические и жизненные аспекты влияют на уровень стресса у молодежи.
Цель проекта: Проанализировать взаимосвязь между различными аспектами учебной деятельности студентов и их уровнем стресса, выявить ключевые стресс-факторы и разработать практические рекомендации по улучшению психологического состояния учащихся.
Загрузка данных
На первом этапе работы я импортировала библиотеки для анализа данных: pandas для работы с таблицами, numpe для математических операций, а также matplotlib. pyplot и seaborn для визуализации. Затем я загрузила файл с выбранным ранее датасетом и перевела переменные данных на русский язык.
Оформление
Для проекта я подобрала преимущественно спокойную цветовую палитру, оттенки символизирующие безопасность, спокойствие и психологическую устойчивость.
Цветовая палитра
График / 1
Первичный анализ был проведён с использованием гистограмм и столбчатых диаграмм, объединённых в общую сетку графиков. Гистограммы позволили оценить форму распределения непрерывных показателей. Столбчатые диаграммы позволили точно определить, какая часть учащихся оценила своё качество сна, частоты головных мигреней, уровень успеваемости, учебную нагрузку, внеучебную деятельность и уровень стресса как высокое или низкое. Этот этап дал понимание общей картины: какие значения факторов преобладают у студентов и как в целом распределяется ключевой показатель — уровень стресса.
График / 2
Для выявления системных взаимосвязей между всеми исследуемыми переменными была построена тепловая карта на основе матрицы корреляций. Визуальная сила этого метода заключается в цветовом кодировании: оттенки интуитивно показывают как направление, так и интенсивность статистической связи между парами факторов. Тепловая карта мгновенно выделила наиболее значимые зависимости, став отправной точкой для формулирования гипотез о причинах стресса.
График / 3
Чтобы углубиться в природу выявленных корреляций, для каждого фактора была построена отдельная диаграмма рассеяния с наложенной линией линейного тренда. Эти графики вышли за рамки демонстрации силы связи, визуализировав её конкретный характер и разброс индивидуальных данных вокруг общего тренда. Добавление лёгкого случайного смещения точек сделало график более читаемым, устранив наложение одинаковых ответов. В результате стало возможным чётко увидеть, как именно и насколько предсказуемо меняется уровень стресса при изменении учебной нагрузки, качества сна или других параметров.
График / 4
Следующий этап был посвящён сравнению среднего уровня стресса между различными подгруппами респондентов. Для этого использовались столбчатые диаграммы, дополненные отрезками погрешностей, которые отражают стандартное отклонение.
График /5
Для компактного и информативного отображения основных статистических характеристик всех факторов одновременно были применены боксплоты. Особую ценность представляло автоматическое выделение усредненных показателей и точек, существенно отклоняющихся от общей массы.
График /6
Завершающим этапом визуального исследования стало построение матрицы парных графиков. Выборка позволяет составить целостное понимание датасета и наглядно подтвердить комплексность взаимосвязей, лежащих в основе академического стресса.
Заключение
Исследование подтвердило значительное влияние учебной деятельности на эмоциональное состояние студентов. Учебная нагрузка и качество сна являются ключевыми факторами, влияющими на уровень стресса.
ФАКТОРЫ, СИЛЬНЕЕ ВСЕГО ВЛИЯЮЩИЕ НА УРОВЕНЬ СТРЕССА:
1. Факторы, УВЕЛИЧИВАЮЩИЕ уровень стресса: • Учебная нагрузка: корреляция = 0.379 • Качество сна: корреляция = 0.141 • Внеклассные занятия: корреляция = 0.057
2. Факторы, СНИЖАЮЩИЕ уровень стресса: • Головные боли: корреляция = −0.067
ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ДЛЯ СНИЖЕНИЯ СТРЕССА:
1. Оптимизируйте учебную нагрузку: распределите задания равномерно в течение семестра 2. Обратите внимание на качество сна студентов 4. Разработайте стратегии поддержки академической успеваемости 5. Поощряйте умеренное участие во внеклассных занятиях 6. Внедрите программы управления стрессом и психологической поддержки 7. Регулярно собирайте обратную связь от студентов об их состоянии
Реализация предложенных рекомендаций может способствовать не только снижению стресса, но и улучшению академических результатов и общего благополучия молодежи.
Использованные инструменты и модели ИИ для корректировки кода, графиков и работы с датасетом:
1/ ChatGPT
