重构高等教育可持续发展：情商与心理健康的作用数据集

数据集获取

源站：https://osf.io/brgd7

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

本项目包含一项混合方法研究的研究材料，该研究考察三所乌克兰大学本科生（N = 364）的情绪智力（EI）、心理健康与领导潜力之间的相互关系，研究于2024–2025学年在持续武装冲突背景下开展。定量部分采用WLEIS、PSS-10、五项情绪耗竭量表以及PMALP-12（一项专门构建的测量工具，用于评估职业动机、适应能力和领导潜力）。定性部分包括对22名大学管理者和教育政策制定者的半结构化访谈。主要发现包括：存在阈值效应，即仅当心理健康足够稳定时，EI才能预测领导力；在资源不足的院校环境中存在补偿机制；以及识别出四种学生画像，其中包括一个具有文化特殊性的“坚韧奋斗者”群体。研究结果推动了四阶段EI整合成熟度模型的开发。该资料库包括编码手册、双语访谈协议、代表性访谈转录稿以及选定的匿名化转录稿。

匿名数据集和分析文件将在接收后添加。已提交至《开放教育研究》（De Gruyter开放获取）。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。