更新：电工杯B题全保姆论文成品教程，手把手教你完成高质量成品
这次b题是这一道问卷分析题目，是我最擅长的题目之一了，问卷分析看起来简单，实际上没那么那简单，考验的是我们能不能把数据描述清楚，一昧对模型意义不大，追求的是有理有据，逻辑清晰。 大家可以看我的目录就知道我这道题的一个求解思路非常清晰，在今年二月份我也做过一道这个题，就是预定文档里面的华数杯b题，二等奖的获奖率高达80%，大家可以看一下以往我的作品，也不是市面上那些五花八门的水论文，连目录都不逻辑清晰。
此次电工杯B题完整原创论文正文一共49页，标黄的是图表制作说明或其他说明。
人工智能的发展对社会各个层面均有不同程度的影响，也影响着大学生的学习。为了解人工智能在不同侧面对大学生学习的影响情况，本文建立相应的数学模型。 针对问题1，首先需要对附件二的数据进行预处理，有些市面上的论文直接不做信度分析，这实际上是非常不合理的，他们信度之所以差的原因主要是没有对多选题进行处理，或者直接把。受访者的背景信息放进信度分析，实际上信度分析主要用于分析受访者对问题的看法是否呈现正态分布，也就是说是否有主要的结论。我这里，首先对附件2中的数据进行了处理,再剔除受访者背景信息后，在剔除受访者背景信息后，计算得到的标准化克隆巴赫系数值为0.8X，说明这份问卷内部一次性方面表现较为优秀，为了更好的对问卷整体收集到的内容进行分析，这里划分了受访者背景信息，网络使用习惯，学习困扰与学习软件使用情况以及人工智能在教育应用的看法与期待这四个模块进行框架分析，对分析结论进行了阐述。正规问卷分析都是要这么做的，不能一味的对那些相关性啊，差异性分析模型啊这一些模型堆出来分析的结果又有何意义？问卷分析核心主要就是要把问卷里面受访者的核心意见反馈出来。
针对问题二本文基于科学性，可靠性，可操作性，综合性和可持续性原则，通过文献研究建立了初始AI对大学生学习影响的评价指标体系，在经过8位从事多年高校教育的专业人员的两轮征询下，筛选确定了最终指标形成了四类一级指标，16个二级指标的人工智能对大学生学习影响评估指标体系，然后再结合熵权法(匹配得到问卷数据)与层次分析法(无法匹配得到问卷数据)计算得到了指标的权重，进而得到全局指标的重要性。我原先翻阅了很多指标体系建模类的论文，正规都是要这么去做的，如果指标没有筛选的话，那其分析意义不大，有些人可能担心在这里采用专家调查法会导致的问题，这里大家大可以放心，因为在之前好几个比赛我也用这种方式，很多。我的客户都有拿到正面的反馈，说明这种方式是走得通的。在学术上就更不用说了，基本都是这种形式。
我这里用的是模糊综合评价，大家也可以用其他综合评价算法，例如topsis法，rsr秩和比法，通过模糊综合评价，我得到了整体的综合得分是3点多，属于一般偏积极 最后，对上面的分析内容进行了总结，撰写了人工智能对大学生学习影响分析报告，同时对本文的优势劣势进行了总结。
针对问题一，我们可以对附件二中的数据展开统计，描述分析，在进行分析前，我们需要对问卷里面的数据进行处理，这里的数据主要需要进行处理的还是多选题中的问题合并，我们需要把多选题以独热编码形式分拆成多个选项。在处理数据完后，我们可以绘制数据的直方图柱状图，饼图等可视化图表，以便更好的理解数据的分布与特征，为了更好更全面的分析问卷数据，我们可以。将问卷内容划分为几个模块来进行体系分析，一组问卷前四题可以划分为受访者背景信息分析等等。
针对第二问我们需要构建人工智能对大学生学习的影响指标体系，首先需要考虑指标的科学性，可操作性等因素，以确保指标能够全面且准确评估影响程度，构建指标体系可能需要做一些筛选操作，可以通过专家调查法进行确定，在指标构建完成之后，需要对指标体系的权重进行分析如果能够对应起问卷数据，可以采用熵权法法达到客观权重制定，如果对应不起问卷数据，可以采用主观评价方法进行赋权，例如层次分析法，通过计算一，二级指标体系的权重，达到计算全局权重的效果。
针对第三问，我们可以在第三问的全局权重以及指标体系基础上建立评价模型，用于评估人工智能对大学生学习的影响，这里可以采用模糊综合评价法、topsis法等方式，需要注意的是，题目所给出的数据并不足够评估。人工智能对大学生学习的影响情况下，可以纳入一些主观数据来进行确定。
最后，最后我们总结前面三个问题给出一份影响力分析报告报告对影响力，积极或消极方面内容进行分析，同时对未来人工智能对大学生学习的发展进行展望。
如果大家想看更详细的成品讲解，可以查看详细讲解视频
成品获取：https://docs.qq.com/doc/DYVJYdVVTS1dTTHRG
