1.问题背景与描述
这道题整体还是相对简单的，比较适合新手，选的人多对应获奖数量也会多，所以不要纠结于选题，就选你看上去能做的就好
2.问题分析
2.1 问题一的分析
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；首先利用问题所给数据进行预处理分析。具体包括对问卷调查数据进行信度分析，确保问卷的可用性与合理性。进一步对问卷数据进行热编码，也就是数值化处理。
首先问卷数据量化这一步至关重要，想做出彩，数据量化和预处理这块可以认真考虑。
下面是ChatGPT给出的数据量化思路，可以参考
数据量化完成之后还可以进行进一步数据分析，具体可以进行的分析包括相关性分析，方差分析，T检验，描述性统计分析。
问题一可以利用spss来做，过程会简单一些，当然最好用python，博主后续会更新python解题代码。
2.2 问题二的分析
本提要求根据分析结果选取合适的评价指标来建立评价指标体系。
ChatGPT给出的思路，不能说毫无作用，只能说完全不理解我说的。（这里就你看出它不是万能的，有自己局限性）
本题其实发散性很强，关键是要有自己的想法。我这里只提供一种思路，首先你要明确你的评价目标。本题是要评价人工智能对大学生学习的影响，也就是利用人工智能使用频次，使用时长，使用方法等指标来评价大学生学习成绩。要求建立评价指标体系，简单的说就是用量化模型来找出影响大学生学习效率和学习成绩的主要影响指标（这些指标就是问题一量化指标的一部分）。总的来说评价指标体系的建立就是一个指标变量筛选过程。具体的筛选方法包括回归分析，共线性诊断等等。
2.3 问题三的分析
本提要求建立数学模型，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；这里就是利用建立的评价指标体系来建立综合评价模型，来分析人工智能的广泛使用是否能有效提升大学生学习效率等。
一种方法还是建立回归模型来讨论具体指标的影响，但是这么做的话感觉和问题二相似了。因此这里也可以拓展一下，求解哪些评价指标对大学生学习提升影响大。可以量化指标影响水平，也就是计算指标得分。从而给出影响水平较大的指标，并进行进一步分析。可以建立熵权法或者灰色关联模型来计算得分并分析。（指标权重得分计算方法有很多，大家可以参考相关文献）
2.4 问题四的分析
这个就比较简单了，chatgpt最擅长的工作，不过这里还是建议大家自己写一下。需要将前三问的建模分析结果进行汇总，并且给出一份文案报告。
3.完整代码分享
代码正在写，晚点会分享出来，先关注我吧
