基于层次分析法研究疫情对高校学生的影响

(整期优先)网络出版时间:2020-12-29
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基于层次分析法研究疫情对高校学生的影响

毛晓凯 [1] 韩兆云 [2] 马文文 [3] 

华北理工大学 063210

摘要:新冠肺炎疫情影响了高校大学生正常的学习、生活,各地纷纷要求学校展开线上教学模式。众多问题的出现,对高校学生产生了影响,这些影响因素究竟是什么?又是如何影响?该怎么解决?这三个巨大的问号摆在我们面前,也是我们迫切需要解决的。

关键词:层次分析法、高校学生、线上教学

  1. 问题分析

影响因素:

通过设置问卷《疫情对高校学生的影响》,将可能的因素分为一级、二级两大类,其中一级因素包括:学习、生活、心理,二级包括:网上授课方式影响、消费方式影响、疫情期间紧张敏感情绪影响等。对各个二级因素设置判断标准和标度,以影响严重作为第9级,无影响作为1级,从9至1分为9个影响程度依次递减的选项。

模型一:将问卷收集的数据进行整理,接着运用层次分析法,对因素进行权重设置并进行矩阵一致性判断,确认权重值准确有效,将权重高的因素设置为主要因素。

  1. 模型的建立与求解

2.1 层次分析法模型

2.1.1 构造判断矩阵计算权重

采用层次分析法[1]确定各层要素的权重值,首先需要对同一层各准则进行两两比较判断,采用九分判断尺度表。

将各行元素归一化,把矩阵表中每一元素除以所在列总和,个元素计算所得商组成了标准两两比较矩阵。

计算标准矩阵每一行的特征向量,即为权重值,通过计算表4中每一行的平均值,得出每一行要素对应的权重计算结果如表1所示:

一级指标

权重(特征向量)

生活上影响

0.30

学习上影响

0.54

心理上影响

0.16

表1重计算结果

2.1.2 判断矩阵一致性

两两比较矩阵中的元素是通过比较两个元素所得到的,两两比较矩阵的特征向量,相乘获得赋权和向量:

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每个赋权和向量分别除以对应特征向量如下:

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取所得结果的平均值即为最大特征根λmax=3.0095

计算一致性指标C、I:

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计算一致性指标C.R.,查表得到R.I.=0.58

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CR<0.1,一致性检验通过,该层次排序结果具有满意的一致性,无需调整判断矩阵。基于论文假设的指标的计算得出的权重,相比于问卷调查也是比较合理的。若是需要对准则层第二层次的素进行权重分配的话,同理参照以上方式计算。相应的权重如下表5:

一级指标权重

二级指标权重

生活上影响 0.30

外出方式影响 0.38

消费方式影响 0.36

与亲人相处模式影响 0.26

学习上影响 0.54

授课方式影响 0.37

考核方式影响 0.33

上课时间改变的影响 0.30

心理上影响 0.16

因疫情而焦虑 0.32

疫情期间紧张敏感 0.37

恐惧与他人相处 0.31

表2第二层次权重分配

  1. 结论

通过以上层次分析计算得出的每一个因素的权重,从中可以看出,一级指标中,疫情期间对学习上的影响较大,心理上的影响较小,二级指标中,各个因素的权重相差不大,以对“外出方式的影响”、“紧张敏感”及“消费方式”为只要影响因素。同时,由于CR<0.1,一致性检验通过,该层次结果具有满意的一致性,无需调整判断矩阵。对数据进行拟合,得出分析数据与实际数据的拟合曲线,发现两者具有高度重合、一致性,确保了分析数据的正确性。

参考文献

[1]王岩松. 基于层次分析法的城市隧道合理埋置深度研究[C]. 中冶建筑研究总院有限公司.2020年工业建筑学术交流会论文集(上册).中冶建筑研究总院有限公司:工业建筑杂志社,2020:228-232.