科研成果丨無錫太湖學院師生學術成果推介（第五十七期）

編者按：為進一步營造濃厚的學術研究和科研創新氛圍，反映我校科研工作動態，特設立“無錫太湖學院師生學術成果推介”欄目，持續推介我校師生近期在主要學術刊物上發表的部分學術成果，以期促進學界同仁積極健康的學術交流、對話與批評。

李琰 周軼麗

OBE理念下應用型高校數學課程成績評價體系的實證研究——基于因子分析法

科學咨詢.2025年22期

摘要：基于成果導向教育（OBE）理念，針對應用型高校數學課程成績評價體系存在的問題（如主觀性強、應用場景有限、數據規律難尋），提出一種結合因子分析法的定量化評價模型。通過整理現有評價指標并借助因子分析法，構建了包含知識評價、應用評價、情感評價和行為評價的四維度綜合評價體系。采用數學課程成績數據，通過KMO檢驗和方差解釋率驗證了模型的適用性，提取出四個核心因子，并調整指標歸屬。實證結果表明，該體系能夠量化分析學生的數學綜合能力，為分層教學、競賽選拔及課程教學體系改進提供科學依據，符合應用型人才培養需求。

關鍵詞：OBE理念；應用型高校；數學課程；成績評價體系；因子分析法；

丁佐琴 孫夢丹 汪小龍

基于LightGBM的上市公司財務舞弊預測模型研究

西部經濟管理論壇.2025年36卷06期

摘要：在我國現代化進程中，上市公司的高質量發展發揮著關鍵作用。文章聚焦上市公司財務舞弊問題，基于財務分析和內部控制理論，借助大數據工具與技術，結合2015—2024年度中國A股5421家上市公司的財務報表數據和非財務數據，運用OLS回歸與LightGBM機器學習相結合的方法，搭建上市公司財務舞弊預測分析框架并進行檢驗。研究結果表明：（1）財務指標體系經過正逆向化、標準化以及熵權處理后，能夠預測上市公司是否財務舞弊，且具有顯著性；（2）回歸結果表明，構建的指標體系能夠預測上市公司是否財務舞弊，且具有顯著性；（3）與OLS回歸模型相比，LightGBM通過優化直方圖算法、梯度單邊采樣（GOSS）以及互斥特征捆綁（EFB）等核心技術，顯著提升了預測的顯著性；（4）與XGBoost集成算法相比，LightGBM模型在財務舞弊預測的準確率、召回率、AUC指標、KS值以及PSI穩定性等方面表現更優，更適合用于我國上市公司的財務舞弊模型預測。為促進我國金融市場健康發展，文章提出構建財務舞弊預測模型、完善風險預警工具、建立公眾咨詢通道、進行分級評價分類監管以及兼顧共享與合規性等政策建議。

關鍵詞：LightGBM；機器學習；財務舞弊；財務分析預測；

路俊豪 蘇宇 朱寧 賀笑 吳雨婷 徐穎

芳香療愈型空間設計視域下傳統文化元素的當代表達探析

鞋類工藝與設計.2025年5卷22期

摘要：隨著人們生活節奏的加快與心理健康關注度的提升，芳香療愈型空間逐漸成為當代設計研究的重要方向。本研究立足芳香療愈空間的多感官體驗特征，探討如何在設計中融入傳統文化元素以提升空間的文化溫度與情緒療愈力。通過文獻綜述、視覺元素提取與設計案例分析的方法，本文總結了芳香療愈空間的基本特征與傳統視覺語言的轉化路徑，提出基于文化與情緒融合的設計策略。研究表明，將傳統元素與芳香植物感官特質相結合，有助于建立具有人文關懷的空間表達體系，為未來療愈型設計的發展提供參考。

關鍵詞：芳香療愈；傳統文化；空間設計；轉譯；

WUXI TAIHU UNIVERSITY

來源：中國知網

匯編：薛雅馨 陳家俊

排版：王孜月

校對：霍嘉馨

責編：孫安

審核：許松

▲ 星河澹澹，太湖入夢▲ 春風十里，太湖等你▲ 如果全世界都壓力你，那我帶你做減法

▲ 把春天，寄給清明