مجله دانشکده پزشکی اصفهان

مجله دانشکده پزشکی اصفهان

پیش‌بینی اضطراب و پرخاشگری کودکان پیش‌دبستانی براساس هوش اخلاقی، دلبستگی و کیفیت مراقبت مادرانه بااستفاده از شبکۀ عصبی پرسپترون چند لایه

نوع مقاله : مقاله های پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری تخصصی روانشناسی، گروه روانشناسی، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
2 دانشجوی دکتری تخصصی روان‌شناسی بالینی، گروه روان‌شناسی بالینی، دانشکده علوم رفتاری و سلامت روان (انستیتو روان‌زشکی تهران)، دانشگاه
3 کارشناسی ارشد روان‌شناسی بالینی کودک و نوجوان، گروه روان‌شناسی، دانشکده روان‌شناسی و علوم تربیتی، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
4 استادیار، گروه روانشناسی، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
10.48305/jims.2025.43067.2114
چکیده
مقدمه: در سال 1402، مطالعه‌ای با هدف بررسی عوامل موثر بر اضطراب و پرخاشگری کودکان پیش‌دبستانی (3-6 سال) انجام شد. این تحقیق به پیش‌بینی این اختلالات بر اساس عوامل محیط عاطفی خانواده (کیفیت مراقبت مادرانه) و وضعیت روانی کودک (هوش اخلاقی و کیفیت دلبستگی) پرداخته است.
روش‌ها: این مطالعه با مشارکت 141 مادر، در یک دوره 4 ماهه انجام شد. داده‌ها از طریق پرسشنامه‌های مرتبط با اضطراب، پرخاشگری، دلبستگی، هوش اخلاقی و مراقبت مادرانه جمع‌آوری و با استفاده از مدل شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) و نرم‌افزار SPSS نسخه 27 تجزیه و تحلیل شد.
یافته‌ها: یافته‌ها نشان دادند که خویشتنداری، توانایی انطباق مثبت و در دسترس بودن مراقب بیشترین تاثیر را در پیش‌بینی اضطراب و پرخاشگری داشتند. عدالت، صبوری و بردباری نیز از عوامل موثر در کاهش پرخاشگری بودند. در مقابل، رفتارهای منفی و احترام تاثیر کمتری بر اضطراب داشتند. مدل ارائه شده کارآیی خوبی در پیش‌بینی این اختلالات نشان داد.
fpe: نتایج بر اهمیت مداخلات هدفمند برای کاهش چالش‌های هیجانی-اجتماعی کودکان تأکید می‌کنند و نقش عوامل خانواده و محیط عاطفی را در پیشگیری از این اختلالات برجسته می‌سازند. همچنین، این تحقیق کارایی مدل MLP را در تحقیقات سلامت روانی نشان داده و مسیرهایی برای بهبود پیش‌بینی اختلالات روانی ارائه می‌دهد.

تازه های تحقیق

ثمین بهارشانجانی: Google Scholar

حجت‌الله فراهانی: Google Scholar, PubMed

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Multilayer perceptron modeling for anxiety and aggression prediction based on moral intelligence, attachment and maternal caregiving quality in pre-school children

نویسندگان English

Samin Baharshanjani 1
Zeinab Razmzan 2
Tahereh Mohammadi 3
Hojjatollah Farahani 4
1 Ph.D. Student of Psychology, Department of Psychology, Faculty of Humanities, Tarbiat Modares University, Tehran. Iran.
2 2. Ph.D. Student of Clinical Psychology, Department of Clinical Psychology, School of Behavioral Sciences and Mental Health (Tehran Institute of Psychiatry), Iran University of Medical Sciences, Tehran, Iran.
3 MSc. of child and young clinical psychology, Department of Clinical Psychology, Faculty of Education and Psychology, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran.
4 assistant professor, Department of Psychology, Faculty of Humanities, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
چکیده English

Background: In 2023, a study aimed to examine the factors influencing anxiety and aggression in preschool children (ages 3-6). The research focused on predicting these disorders based on family emotional environment factors (maternal care quality) and the child’s psychological status (moral intelligence and attachment quality).
Methods: The study involved 141 mothers over a four-month period. Data were collected through questionnaires on anxiety, aggression, attachment, moral intelligence, and maternal care quality. The data were analyzed using a Multilayer Perceptron (MLP) neural network model and SPSS version 27 software.
Findings: The results showed that self-control, positive adaptability, and caregiver availability had the highest impact on predicting anxiety and aggression. Justice, patience, and tolerance were also significant factors in reducing aggression. In contrast, negative behaviors and respect had less influence on anxiety. The model demonstrated good efficiency in predicting these disorders.
Conclusion: The findings emphasize the importance of targeted interventions to reduce emotional-social challenges in children and highlight the role of family and emotional environment factors in preventing these disorders. Additionally, the study demonstrated the effectiveness of the MLP model in mental health research, offering insights for improving the prediction of psychological disorders.

کلیدواژه‌ها English

Multilayer Perceptron
Artificial Neural Networks
Moral Intelligence
Attachment
Maternal Caregiving Quality

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 02 خرداد 1405

  • تاریخ دریافت 02 مهر 1403
  • تاریخ پذیرش 28 بهمن 1403