科研成果丨无锡太湖学院师生学术成果推介（第五十七期）

编者按：为进一步营造浓厚的学术研究和科研创新氛围，反映我校科研工作动态，特设立“无锡太湖学院师生学术成果推介”栏目，持续推介我校师生近期在主要学术刊物上发表的部分学术成果，以期促进学界同仁积极健康的学术交流、对话与批评。

李琰 周轶丽

OBE理念下应用型高校数学课程成绩评价体系的实证研究——基于因子分析法

科学咨询.2025年22期

摘要：基于成果导向教育（OBE）理念，针对应用型高校数学课程成绩评价体系存在的问题（如主观性强、应用场景有限、数据规律难寻），提出一种结合因子分析法的定量化评价模型。通过整理现有评价指标并借助因子分析法，构建了包含知识评价、应用评价、情感评价和行为评价的四维度综合评价体系。采用数学课程成绩数据，通过KMO检验和方差解释率验证了模型的适用性，提取出四个核心因子，并调整指标归属。实证结果表明，该体系能够量化分析学生的数学综合能力，为分层教学、竞赛选拔及课程教学体系改进提供科学依据，符合应用型人才培养需求。

关键词：OBE理念；应用型高校；数学课程；成绩评价体系；因子分析法；

丁佐琴 孙梦丹 汪小龙

基于LightGBM的上市公司财务舞弊预测模型研究

西部经济管理论坛.2025年36卷06期

摘要：在我国现代化进程中，上市公司的高质量发展发挥着关键作用。文章聚焦上市公司财务舞弊问题，基于财务分析和内部控制理论，借助大数据工具与技术，结合2015—2024年度中国A股5421家上市公司的财务报表数据和非财务数据，运用OLS回归与LightGBM机器学习相结合的方法，搭建上市公司财务舞弊预测分析框架并进行检验。研究结果表明：（1）财务指标体系经过正逆向化、标准化以及熵权处理后，能够预测上市公司是否财务舞弊，且具有显著性；（2）回归结果表明，构建的指标体系能够预测上市公司是否财务舞弊，且具有显著性；（3）与OLS回归模型相比，LightGBM通过优化直方图算法、梯度单边采样（GOSS）以及互斥特征捆绑（EFB）等核心技术，显著提升了预测的显著性；（4）与XGBoost集成算法相比，LightGBM模型在财务舞弊预测的准确率、召回率、AUC指标、KS值以及PSI稳定性等方面表现更优，更适合用于我国上市公司的财务舞弊模型预测。为促进我国金融市场健康发展，文章提出构建财务舞弊预测模型、完善风险预警工具、建立公众咨询通道、进行分级评价分类监管以及兼顾共享与合规性等政策建议。

关键词：LightGBM；机器学习；财务舞弊；财务分析预测；

路俊豪 苏宇 朱宁 贺笑 吴雨婷 徐颖

芳香疗愈型空间设计视域下传统文化元素的当代表达探析

鞋类工艺与设计.2025年5卷22期

摘要：随着人们生活节奏的加快与心理健康关注度的提升，芳香疗愈型空间逐渐成为当代设计研究的重要方向。本研究立足芳香疗愈空间的多感官体验特征，探讨如何在设计中融入传统文化元素以提升空间的文化温度与情绪疗愈力。通过文献综述、视觉元素提取与设计案例分析的方法，本文总结了芳香疗愈空间的基本特征与传统视觉语言的转化路径，提出基于文化与情绪融合的设计策略。研究表明，将传统元素与芳香植物感官特质相结合，有助于建立具有人文关怀的空间表达体系，为未来疗愈型设计的发展提供参考。

关键词：芳香疗愈；传统文化；空间设计；转译；

WUXI TAIHU UNIVERSITY

来源：中国知网

汇编：薛雅馨 陈家俊

排版：王孜月

校对：霍嘉馨

责编：孙安

审核：许松

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