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赛题题目:B 题 人工智能对大学生学习影响的评价
1
人工智能对大学生学习影响的评价
摘 要
本文在诸多对影响类非量表问卷的调查结果分析研究的基础上,首先通过描述性分
析、Pearson 卡方检验对问卷结果之间的关系进行挖掘,得到分类依据并对该问卷调查
对象即大学生进行分类;再通过对问卷中各题相关性的分析,建立各类别的评价指标体
系;然后通过熵权法针对不同类的评价指标确定其权重以及优先级;随后通过Topsis 模
型给出每一个学生在人工智能影响下学习效果方面的综合评价并以综合得分表现这一
特征;最后通过绘制综合得分分布图来评价人工智能对大学生这一群体学习效果的影响,
并最终得出了人工智能对大多数大学生的学习积极性和学习效果上有正面积极影响的
结论。
问题1 的求解,首先对问卷按照各问题的性质进行客观的分类,分成大学生的基本
信息、上网信息、使用AI 的影响因素、学习软件使用情况、对AI 使用的看法五大类,
便于进行后续分析。其次再对各个问题的选项进行编码,编码分为两类:一类是客观性
的不可量化的问题;另一类是主观性的可量化的问题。对于前者,按照在统计结果中选
项出现的先后顺序依次编码1、2、3…;对于后者,在不同研究对象分类的情况下,客观
地按照研究对象类别和选项的主观倾向性对其选项编码。除此之外,对多选题的处理是
将多选题拆分成单选题来进行编码。然后对该问卷的结果进行描述性分析,利用Spsspro
对问卷结果进行频数分析、Pearson 卡方检验。在Pearson 卡方检验结果中发现:不同
的基本信息与大学生对人工智能的态度之间都存在显著性差异。通过频数分析和题目之
间的联系,可以将本次的调查对象即大学生按照对学习的态度分为:积极利用新的学习
方式和工具的学生、被动接受新的学习模式的学生、固定传统,不接受新的学习方式的
学生、完全依赖人工智能工具的学生四类。
问题2 的求解,在第1 问的基础上,首先通过评判,选择与在人工智能对大学生学
习影响直接相关的可量化的问题作为评价指标,然后根据上述大学生的四种类别分别给
题目选项赋分,由此对不同类别的大学生分别构建评价体系,并通过熵权法确定权重以
及优先级。
问题3 的求解,在问题1、问题2 的基础上,首先利用Topsis 模型按照不同种类学
生的评价体系中各项评价指标的权重对该类别中每位大学生分别给出人工智能对学习
效果影响方面综合评价,然后分类绘制每类学生的得分分布散点图,发现在积极利用新
的学习方式和工具的学生这一类中有 89%的学生综合评分在 0.45 以上,该部分学生占
总学生数量的86.406%,得出人工智能的应用可正向促进大学生的学习积极性和效果。
问题4 的求解,在问题1 至问题3 的各项数据结果分析的基础上,综合给出了对该
问卷结果的客观评价即人工智能对于大多数大学生的学习效果有积极的正面影响,但结
合现实来说,人工智能在高等教育中的推广应用有利有弊,需要理性对待。
本模型分析方法和评价指标都是根据调查问卷的结果建立的,具有很强的专一性。
但在该非量表问卷中,设计者并未设计直接关联学习效果变化的问题,因此无法准确评
判结果的有效性,故在当前调查问卷的问题设置下,该综合评价模型不能十分准确地给
出综合评价。
关键词:描述性分析;聚类分析; Pearson 卡方检验;非量表量化;熵权法;Topsis 模
型
2
1.问题的重述
近年来,人工智能不断发展,在很多领域取得了一定突破,为抢抓人工智能发展的
重大战略机遇,国务院及教育部同意强调协同部署构筑人工智能,强调发展智能教育。
为了解人工智能在不同侧面对大学生学习的影响,对此我们设计了调查问卷,对反馈得
来的数据进行相应的数学建模,分析人工智能对大学生的影响。
对于问题 1,采用一定的数据处理方法,对附录2 中的数据进行恰当合理的分析,
并对其进行数值化处理,最后详细说明所采用的数据处理方法。
对于问题2,通过第一问对数据的处理分析,我们进一步进行思考,为相应分析结
果选取评价指标,并对于所选取的指标,从优先级,科学性,可操作性等方面判断其合
理性,之后汇总数据,构建出一个评价指标体系。
对于问题3,借
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