基于贝叶斯网络大学生考研动机的评价研究

来源: 发布时间:2019-10-09 09:06:25

  【内容摘要】 本文基于贝叶斯网络对大学生考研动机进行评价研究,根据大学生考研动机的四个影响因素建立贝叶斯网络模型。采用调查问卷法和专家访谈法确定贝叶斯网络中各个节点的先验概率和条件概率,解析影响因素对大学生考研动机的动态变化规律,客观地反映出考研动机各个影响因素之间相互作用的机制,为大学生的考研动机进行合理调节提供依据。

  【关键词】 贝叶斯网络,考研动机,评价研究

  【基金项目】 本文为上海工程技术大学大学生创新训练计划项目“基于贝叶斯网络大学生考研动机及其影响因素的研究”(编号:cx1821004)的成果。

  随着高校招生规模不断增大和就业形势日趋严峻,每年考研人数持续攀升,考研问题已经成为社会关注的热点之一。本文基于贝叶斯网络模型分析了大学生考研的影响因素,解析影响因素对大学生考研动机的动态变化规律,客观地反映出考研动机各个影响因素之间相互作用的机制,合理地引导大学的考研动机。

  一、大学生考研动机的贝叶斯网络模型

  贝叶斯网络起源于人工智能领域的研究,是一种将概率统计应用于复杂系统、进行不确定性推理和数据分析的工具,是概率论和图论相结合的产物。大学生考研动机以个人意愿、就读学校、家庭条件和社会环境4个方面构建评价指标体系,根据各个影响因素的内在联系建立大学生考研动机的贝叶斯网络模型,如图1所示。

  图1 大学生考研动机的贝叶斯网络

  二、 大学生考研动机贝叶斯网络的推理

  在图1中,大学生考研动机的贝叶斯网络被分解成若干个简单的子贝叶斯网络。选取以“家庭条件”为中心节点,以“父母职业”、“父母期望”、“父母学历”、“经济收入”为父节点,以“考研动机”为子节点构建的子贝叶斯网络进行推理计算。

  采用调查问卷法和专家访谈法对贝叶斯网络中的先验概率和条件概率进行理性的主观设定,以部分准备考研的学生为调查对象,得到父节点的先验概率如表1所示。

  表1 父节点先验概率值(%)

  先验

  概率

  77.722.382.417.684.315.788.511.5

  其中, , 分别表示父母学历的高、低, , 分别表示父母期望的高、低; 、 分别表示父母职业的稳定、不稳定; 、 分别表示经济收入的好、差。 、 分别表示家庭条件的好、差, 、 分别表示考研动机的强、弱。家庭条件与其父节点的联合条件概率如表2所示。

  表2 家庭条件与其父节点的联合条件概率值(%)

  联合条件概率

  423171512645962

  9677838588364138

  联合条件概率

  3744368786857695

  63566431415245

  家庭条件与考研动机之间的联合条件概率如表3所示。

  表3 考研动机与家庭条件之间的联合条件概率值(%)

  联合条件概率

  3886

  6214

  由贝叶斯网络性质可以推理出“家庭条件好”的概率为:

  计算得到: , ,进而推理出“考研动机强”的概率为: 可以看出,好的家庭条件对大学生的考研动机有积极的推动作用。同理,还可以计算出其他父节点对考研动机的影响程度。

  参考文献

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  [2] 耿德英,陈禄秀.应届大学毕业生考研动机调查研究[J].西昌学院学报,2013(4):74-77.

  [3] 吕洁.高校学生考研动机及影响因素分析[J].江苏科技大学学报,2007(14):80-82.

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