1. 문제 배경 및 설명
이 문제는 전체적으로 비교적 간단하고 초보자에게 더 적합합니다. 많은 사람들을 선택할수록 더 많은 상을 받게 되므로 주제 선택에 대해 걱정하지 말고 자신이 할 수 있을 것 같은 것을 선택하십시오. .
2. 문제 분석
2.1 문제 1의 분석
별첨 2의 자료를 분석하여 수치가공하고 처리방법을 제시하며, 우선 문제에서 주어진 자료를 이용하여 전처리 분석을 수행한다. 구체적으로 설문조사 데이터의 신뢰도 분석을 포함하여 설문지의 유용성과 합리성을 확보한다. 설문 데이터, 즉 수치 처리를 추가로 핫 인코딩합니다.
우선 설문지 데이터를 정량화하는 단계가 매우 중요한데, 뽐내고 싶다면 데이터 정량화와 전처리를 심각하게 고려할 수 있다.
다음은 ChatGPT에서 제공하는 데이터 정량화 아이디어로 참고할 수 있으며,
데이터 정량화 완료 후 추가 데이터 분석을 수행할 수 있으며, 수행할 수 있는 구체적인 분석으로는 상관분석, 분산분석, T 검정, 기술분석 등이 있습니다. 통계 분석.
질문 1은 spss로 수행할 수 있습니다. 프로세스는 더 간단할 것입니다. 물론 파이썬을 사용하는 것이 가장 좋습니다. 블로거는 나중에 파이썬 문제 해결 코드를 업데이트할 것입니다.
2.2 질문 2의 분석
본 제안은 평가지표체계를 구축하기 위해 분석결과를 바탕으로 적절한 평가지표를 선정할 것을 요구한다.
ChatGPT가 제공한 아이디어는 쓸모없다고 말할 수 없습니다. 제가 말한 것을 전혀 이해하지 못한다고 말할 수 있을 뿐입니다. (여기서 만병통치약이 아니며 나름의 한계가 있음을 알 수 있습니다)
이 질문은 실제로 매우 다양합니다. 열쇠는 자신의 아이디어를 갖는 것입니다. 여기서는 한 가지 사고 방식만 제공합니다.우선 평가 목표를 명확히 해야 합니다. 본 문항은 인공지능이 대학생의 학습에 미치는 영향, 즉 인공지능의 사용빈도, 사용기간, 사용방법 및 기타 지표를 활용하여 대학생의 학업성취도를 평가하는 문제이다. . 평가지표 체계의 수립이 필요하며, 간단히 말해서 정량적 모델을 이용하여 대학생의 학습효율과 학업성취도에 영향을 미치는 주요 영향지표를 찾아내는 것이다(이 지표들은 첫 번째 문항의 정량적 지표의 일부이다). . 일반적으로 평가지표체계의 수립은 지표변수를 선별하는 과정이다. 구체적인 선별 방법에는 회귀 분석, 공선성 진단 등이 있습니다.
2.3 질문 3의 분석
본 논문은 인공지능이 대학생의 학습에 미치는 영향을 평가하고 명확하고 설득력 있는 결론을 내리기 위한 수학적 모델의 확립이 필요하다. 인공지능의 활용이 효과적일 수 있음 대학생의 학습효율 향상 등
한 가지 방법은 특정 지표의 영향을 논의하기 위해 회귀 모델을 구축하는 것이지만 그렇게 하는 것은 질문 2와 유사하게 느껴집니다. 따라서 여기서 확장하여 어떤 평가 지표가 대학생의 학습 향상에 큰 영향을 미치는지 알아낼 수도 있습니다. 지표의 영향 수준을 정량화할 수 있습니다. 즉, 지표 점수를 계산할 수 있습니다. 이와 같이 영향도가 큰 지표를 부여하고 추가 분석을 수행한다. 엔트로피 가중치 방법 또는 회색 관계 모델을 설정하여 점수를 계산하고 분석할 수 있습니다. (지수 가중치 점수를 계산하는 방법에는 여러 가지가 있으며 관련 문헌을 참조할 수 있습니다.)
2.4 질문 4의 분석
이것은 상대적으로 간단하고 chatgpt가 가장 잘 작동하지만 여기서는 여전히 직접 작성하는 것이 좋습니다. 처음 세 가지 질문에 대한 모델링 및 분석 결과를 요약하고 서면 보고서를 제공해야 합니다.
3. 완전한 코드 공유
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