2023电工杯数学建模B题思路模型代码

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B题思路分析

B题就是一个评价类的题目，整体难度就远低于A题了，这个题目主要是评估人工智能对大学生学习的影响。我们需要先对提供的数据进行预处理，然后建立评价指标，再建立模型，并最后根据模型结果和对人工智能的理解写一份报告。我将会为每个问题提供一些可能的方案和使用的模型。

问题一：对附件2中所给数据进行分析和数值化处理，并给出处理方法；

我们需要对数据进行清洗和预处理。一些问题可以转换为二元变量，例如性别、是否使用过学习软件工具等。对于类别多的问题，我们可以进行one-hot编码，如专业、年级、性格等。对于上网时长，我们可以将其转换为数值型变量，便于后续的计算和分析。

分析的过程中我们要利用描述性统计方法，以获取数据的基本特征，如平均数、中位数、众数、方差、频数等。我们还可能使用可视化工具（如箱线图、直方图、散点图等）来探索数据的分布和关系。

问题二：根据你们对数据的分析结果选取评价指标，从优先级、科学性、可操作性等方面论述其合理性，并构建评价指标体系；

我们可以基于问题关于AI工具使用态度和预期的数据，制定出对应的评价指标，如对AI工具的接受度、对AI工具的依赖程度、对AI工具的满意度等。评价指标的选择需要基于科学的理由，比如指标的可测量性、可比性，以及在预测和解释中的重要性。同时，我们需要考虑指标的操作性，比如数据是否易于获取，是否能够反映真实情况等。指标体系的构建需要兼顾不同的侧面，尽可能全面地评估AI对学习的影响。

建立评价指标体系，一种可能的方法是使用层次分析法(AHP)。AHP可以用来确定各个指标的权重，以此反映其相对的重要性。

问题三：建立数学模型，评价人工智能对大学生学习的影响，给出明确、有说服力的结论

我们可以考虑使用多元线性回归模型来评估人工智能对学习的影响。在这个模型中，响应变量可以是学生的学习成绩，而预测变量则是人工智能的使用情况以及其他可能影响学习成绩的因素（如学习时间，学习方法等）。或者使用决策树、神经网络等模型来进行预测和解释。

问题四：根据调查问卷的数据，结合你们对人工智能的了解、认知和判断，以及对未来人工智能发展的展望，写一份人工智能对大学生学习影响的分析报告，可以包括但不限于积极或消极的影响。

分析报告应该首先介绍人工智能的定义、发展历程和在教育领域的应用。然后，我们应该描述我们的数据和分析方法，包括我们是如何处理数据、选择评价指标和建立模型的。尽量多做一些可视化，并对结果进行解释。在此过程中，我们需要重点关注我们的模型如何揭示了人工智能对大学生学习的影响，并且明确指出这些影响是好的还是坏的。

在报告的结尾部分，我们要提供对未来人工智能发展的展望，讨论人工智能可能会如何继续影响大学生的学习，以及我们如何可以利用人工智能来提高学习效果。