1. 問題の背景と説明
この質問は全体的に比較的簡単で、初心者向けです。選ぶ人が多ければ多いほど、より多くの賞を獲得できるので、テーマの選択に悩まず、自分ができそうなものを選んでください。 。
2. 問題分析
2.1 質問 1 の分析
付録 2 に示されたデータを分析および数値処理し、処理方法を与えます。まず、問題に示されたデータを使用して前処理分析を実行します。具体的には、アンケート調査データの信頼性分析を行い、アンケートの有用性や合理性を確保します。アンケートデータをさらにホットエンコード、つまり数値処理します。
まず、アンケートデータを定量化するステップは非常に重要であり、注目を集めたい場合は、データの定量化と前処理を真剣に検討する必要があります。
以下はChatGPTによるデータ定量化の考え方ですので参考にしてください.
データ定量化が完了したらさらにデータ分析を行うことができます. 具体的な分析としては, 相関分析, 分散分析, T検定, 記述分析などが挙げられます統計分析。
質問 1 は spss で行うことができます。プロセスはより簡単になります。もちろん、Python を使用するのが最適です。ブロガーは後で Python の問題解決コードを更新します。
2.2 質問 2 の分析
この提案では、分析結果に基づいて適切な評価指標を選択し、評価指標体系を確立することが求められています。
ChatGPT が提示したアイデアは役に立たないとは言えませんが、私が言ったことをまったく理解していないとしか言えません。(ここで、それが万能薬ではなく、独自の制限があることがわかります)
この質問は実際には非常に多様であり、重要なのは自分自身のアイデアを持つことです。ここで紹介した考え方は1つだけですが、まずは評価の目標を明確にする必要があります。この質問は、人工知能が大学生の学習に及ぼす影響を評価するものです。つまり、人工知能の使用頻度、使用期間、使用方法などの指標を使用して大学生の学業成績を評価します。 。評価指標体系の確立とは、簡単に言うと、大学生の学習効率や学業成績に影響を与える主な影響指標を定量モデルを用いて明らかにすることです（これらの指標は、最初の質問の定量指標の一部です）。 。一般に、評価指標体系の構築は指標変数をスクリーニングするプロセスである。具体的なスクリーニング方法としては、回帰分析や共線性診断などが挙げられます。
2.3 質問 3 の分析
この論文では、大学生の学習に対する人工知能の影響を評価し、明確で説得力のある結論を与えるための数理モデルの確立が必要です;ここでは、確立された評価指標システムを使用して、人工知能が普及しているかどうかを分析するための包括的な評価モデルを確立します。人工知能の活用が効果的 大学生の学習効率向上など
1 つの方法は、特定の指標の影響を議論するための回帰モデルを構築することですが、そうすることは質問 2 と似ているように感じます。したがって、ここから展開して、どの評価指標が大学生の学習の向上に大きな影響を与えるかを調べることもできます。指標の影響レベルを定量化でき、指標スコアを計算できます。このようにして影響度の大きい指標を与え、さらに分析を進めていきます。エントロピー重み付け法またはグレー関係モデルを確立して、スコアを計算および分析できます。(指数重みスコアを計算するには多くの方法があります。関連文献を参照してください)
2.4 質問 4 の分析
これは比較的単純で、機能的には chatgpt が最適ですが、ここではやはり自分で作成することをお勧めします。最初の 3 つの質問のモデリングと分析の結果を要約し、書面によるレポートを提出する必要があります。
3. 完全なコード共有
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