定义:情感经济是社会科学领域中出现的一个概念,专注于情绪,情感和经济过程之间的相互作用。它探讨了情感和情感体验如何塑造经济实践,消费方式以及商品和服务的生产。在情感经济框架中,情绪不仅被视为个人,而且被深深地嵌入社会和政治环境中,被社会结构和权力动态所塑造和塑造。情感经济强调情绪如何流通和促进社会秩序的建设和维护,从而影响经济行动。它承认情绪的深远影响并影响经济行为。因此,这个概念阐明了情绪与经济过程之间的复杂关系,证明了情感体验如何影响消费,生产,劳动,财务决策以及市场经济的整体动态。它强调需要在经济环境中对人类行为有更细微的理解,认识到情绪和情感反应的重要性是经济活动的组成部分。这个概念与住宅,托托比利亚和情感氛围的概念有关,从而提供了对各种文化背景下经济交易复杂性的见解。
近年来,人们对社会和情感学习的关注越来越多,受到学术,社会和情感学习协作(CASEL)的开创性工作的启发和支持。但是,这项研究在学校中的大部分吸收仅限于常规内容领域教学以外的特殊编程。这种隔离的结果之一是,社会和情感学习与认知和学校的认知工作不同,这意味着社会和情感学习是分开的。在有关SEL和扫盲系列的系列中,我们旨在证明学习始终是多维和动态的。此介绍性摘要将在PREK-5年级,然后在6 - 12年级中进行有关SEL和SEL学习和教学的报告。但是,本介绍将集中于基础科学,沿着多个维度沿线的思维,感觉和看法如何相互作用,以影响我们作为学习者所做的事情。
儿童的社交和情感健康会影响他们的整体发展和学习。研究表明,精神健康的孩子往往会更快乐,表现出更大的学习动力,对学校具有更积极的态度,并表现出比精神健康的同伴更高的学业表现。因此,儿童的社交和情感健康与他们的身体健康一样重要,并影响了他们发展和过上充实生活的能力。在一个人的家庭,社区和文化背景下,社会和情感健康是孩子的发展能力:
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摘要 - 经济,政治和社会因素使股票价格预测具有挑战性且无法预测。本文着重于为股票价格预测开发人工智能(AI)模型。该模型利用了三个领域的LSTM和XGBoost技术:Apple,Google和Tesla。它旨在检测将情绪分析与历史数据相结合的影响,以了解人们的意见可以改变股票市场。提出的模型使用自然语言处理(NLP)技术计算情感分数,并根据日期将它们与历史数据结合在一起。RMSE,R²和MAE指标用于评估所提出模型的性能。与单独的历史数据相比,情感数据的整合已显示出显着的改善,并获得了更高的准确率。这提高了模型的准确性,并为投资者和金融部门提供了有价值的信息和见解。Xgboost和LSTM证明了它们在股票价格预测中的有效性; XGBoost优于LSTM技术。
人工智能 (AI) 和社会情感学习 (SEL) 是两个看似截然不同的领域,但近年来,它们开始以有趣且具有变革性的方式融合,尤其是在教育领域。人工智能在教授社会情感技能方面可以发挥关键作用,帮助学生培养同理心、自我管理、社会意识和有效的人际关系等技能。人工智能平台可以创建模拟或交互式场景,让学生练习处理复杂的社交场合。人工智能的优势之一是它能够根据个人需求和进度定制学习。在 SEL 的背景下,这意味着人工智能可以分析学生的数据(例如他们对情绪意识练习的反应或模拟社交互动的结果)并提供定制的学习路径来培养特定技能,例如情绪调节或压力管理。