在现代快节奏的社会环境下，长时间工作的模式日益普遍，职业紧张已成为众多职场人士面临的一大难题。湖州师范学院理学院的一支跨专业团队，经过深入研究，成功推出了职业人群长工时暴露作业风险评估与职业紧张预警系统的研究成果，为职场健康管理领域提供了全新的解决方案。
多专业协作，深入实地调研
这支团队汇聚了来自不同专业的优秀人才，他们充分发挥各自的专业优势，共同开展深入研究。为全面了解制造业员工的工作状态与心理健康状况，团队成员在湖州地区展开了一系列详实的实地调研。调研覆盖了制造业一线员工、基层管理者等不同岗位的从业者，通过面对面交流以及线上问卷发放等方式，实施了专业的职业健康问卷调查，力求获取最精准的数据，为后续的深入分析奠定坚实基础。
借助人工智能技术，构建精准模型
在构建模型的关键阶段，团队借助人工智能的强大技术力量，运用多种机器学习算法构建职业紧张数据分类模型。经过严格的性能评估与验证，极限梯度提升算法表现出色，其效果远超传统统计学方法以及其他常见的机器学习模型，为精准识别职业紧张、预测职业健康状态提供了有力工具。通过可解释性分析，团队进一步揭示出周均工作时间和疲劳蓄积程度对职业紧张的影响最为显著，这一发现为制定有效的干预策略提供了科学依据。
打造实用系统，助力职场健康
基于研究成果，团队精心设计了实用的在线职业紧张预测系统。通过对大量职业人群数据的深度分析，运用人工智能的特征融合方法，团队将最初的 73 个问卷问题精简至 11 个，在确保预测准确率的同时，极大地提高了信息获取效率。该系统以 web 页面形式呈现，员工只需回答 11 个简单问题，就能迅速获得职业紧张症状的预测类别、概率，以及针对性的职业健康建议。此外，系统还提供可视化图表，帮助员工直观了解各影响因素之间的关系，以便及时调整工作状态。
湖州师范学院的这支团队凭借其深厚的专业素养和卓越的创新精神，在职场健康领域取得了突破性进展。他们的研究成果不仅为改善职场健康状况提供了强大动力，也为未来的职业健康管理指明了方向。展望未来，团队将持续优化研究成果，不断拓展应用领域，致力于减轻职场人的健康负担，加强职业健康风险防范，为构建更加健康、和谐的职场环境贡献力量。
