基于多主體建模的學(xué)生選課影響因素仿真研究

0 引言

高校學(xué)分制的基礎(chǔ)是選課制，它向?qū)W生提供了豐富的課程選擇，使學(xué)生獲得了學(xué)習(xí)自主性[1]。隨著學(xué)分制的不斷推進(jìn)和完善，學(xué)生在學(xué)習(xí)內(nèi)容的選擇上獲得了更大的自由，但也帶來了一些問題：許多學(xué)生往往忽略在這個(gè)選擇過程中對于自身發(fā)展的主導(dǎo)性，部分學(xué)生在選課過程中表現(xiàn)出功利性和盲目性等[2]。

學(xué)生選課是一個(gè)復(fù)雜的過程，受到多種因素的影響，如課程內(nèi)容、授課教師、課程時(shí)間安排、學(xué)生個(gè)人興趣、同伴影響和未來就業(yè)前景等。使用仿真模型研究這些影響因素，可以幫助教師和學(xué)校管理者更好地理解學(xué)生選課行為，從而優(yōu)化課程設(shè)置和教學(xué)管理。王英等[3]以兩門科技類通選課為例，從學(xué)生選課的客觀制約因素、主觀因素和性別因素等三方面深入分析學(xué)生選課行為的特點(diǎn)。結(jié)果表明：學(xué)生主修專業(yè)是影響選課行為的主觀因素，不同性別并不直接影響選課意愿。韓建華[4在對學(xué)生選課動機(jī)的調(diào)查中發(fā)現(xiàn)， 81.20% 的學(xué)生會依據(jù)自己的興趣愛好選擇選修課， 61.65% 的學(xué)生選課時(shí)會重點(diǎn)關(guān)注課程的學(xué)習(xí)內(nèi)容， 58.65% 的學(xué)生會考慮課程的難易程度， 56.63% 的學(xué)生會把“教師是否經(jīng)常點(diǎn)名，是否有很多作業(yè)”作為一個(gè)重要的選課因素。上述四個(gè)因素對學(xué)生選課動機(jī)的影響最為突出，占比都超過 50% 。鄭佳然等[5」以交叉互動理論為分析框架，深入探討影響大學(xué)生線上選課動機(jī)的主要因素及其在線學(xué)習(xí)行為模式，旨在分析大學(xué)生在線學(xué)習(xí)行為的微觀機(jī)制，引導(dǎo)大學(xué)生形成積極與理性的選課策略，避免盲目選課，為推動高等教育教學(xué)創(chuàng)新提供有針對性的參考對策。

上述研究以分析調(diào)查問卷數(shù)據(jù)得出結(jié)論為主。問卷調(diào)查可以直接獲取被調(diào)查者的主觀看法、感受和意見，卻無法獲取詳細(xì)的過程信息。傳統(tǒng)建模方法往往將系統(tǒng)看作一個(gè)整體，然而，復(fù)雜系統(tǒng)中個(gè)體之間的相互作用無法忽略；多主體建模將不同類型主體的屬性、行為和交互作用作為建模元素，能較好地克服單一整體建模的局限性，模擬微觀個(gè)體之間的相互作用，進(jìn)而涌現(xiàn)出宏觀層面的復(fù)雜行為。多主體建模在社會學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科中得到了廣泛應(yīng)用，并且日益成為熱門的教學(xué)研究工具。

NetLogo[軟件是當(dāng)前模擬自然和社會現(xiàn)象的主流仿真軟件，尤其適用于對隨時(shí)間演變的復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行建模，通過觀察數(shù)百甚至數(shù)千個(gè)同時(shí)獨(dú)立運(yùn)行的代理的行為及交互，探索它們在各種條件下的最終演化結(jié)果。康宏等[基于Netlogo 仿真平臺構(gòu)建學(xué)生評教仿真模型，對隨著時(shí)間推移學(xué)生間關(guān)系對學(xué)生評教結(jié)果的影響進(jìn)行仿真，通過參數(shù)變化，研究對學(xué)生評教產(chǎn)生影響的因素。

相比國內(nèi)，國外研究中關(guān)于仿真建模在教學(xué)方面的應(yīng)用比較多，例如，GARCIA-MAGARINOI等[8]開發(fā)了一種基于代理的教學(xué)策略模擬工具，可評估策略對學(xué)生群體社會測量指標(biāo)（如凝聚力、互惠關(guān)系等）的影響。實(shí)驗(yàn)在多個(gè)學(xué)科的239名學(xué)生和6名教師中展開，結(jié)果表明該框架能適應(yīng)不同學(xué)科并產(chǎn)出接近真實(shí)的結(jié)果。驗(yàn)證了該工具對新手和有經(jīng)驗(yàn)教師均具有實(shí)用價(jià)值。KOSTERA等[9]探討了教育領(lǐng)域應(yīng)用基于代理的建模與仿真（ABMS）的挑戰(zhàn)與優(yōu)勢，并提出一個(gè)概念驗(yàn)證模型。該模型利用課堂收集的數(shù)據(jù)，模擬學(xué)生基于參與度等屬性與教學(xué)內(nèi)容的交互過程。GUX等[10]系統(tǒng)綜述了基于代理的建模與仿真（ABMS）在高等教育中的應(yīng)用，為理解該領(lǐng)域的復(fù)雜動態(tài)提供了方法論支持。

國內(nèi)有文獻(xiàn)采用定性方法對教學(xué)的影響因素進(jìn)行分析[1]，而采用仿真平臺研究學(xué)生選課是個(gè)比較有意義的研究方向，當(dāng)前尚未見有文獻(xiàn)采用仿真方法研究學(xué)生選課各因素對選課結(jié)果的影響。本文以Netlogo仿真平臺為工具，利用多主體建模初步實(shí)現(xiàn)了學(xué)生選課過程中各因素演化對選課結(jié)果影響的模擬。

1模型構(gòu)建

1.1 建模設(shè)定

構(gòu)建學(xué)生選課仿真模型是一個(gè)復(fù)雜的過程，需要考慮多種因素和對應(yīng)參數(shù)的取值，以準(zhǔn)確模擬學(xué)生在選課過程中的行為和決策。以下是建模設(shè)定，包括模型目標(biāo)、變量設(shè)定的詳細(xì)論述。

1. 1. 1 模型目標(biāo)

1）評估關(guān)鍵影響因素的作用。模型的主要目標(biāo)為識別和評估影響學(xué)生選課決策的關(guān)鍵因素對選課結(jié)果的影響，如課程內(nèi)容質(zhì)量、課程難度、課程平均分?jǐn)?shù)等。

2）模擬制度變化的影響。模型還應(yīng)能夠模擬不同教學(xué)管理制度變化（如課程最大最小選課學(xué)生人數(shù)、每學(xué)期最多選修課數(shù)量限制等）對學(xué)生選課結(jié)果的影響。

1.1.2 變量設(shè)定

1）學(xué)生個(gè)體變量。興趣偏好：學(xué)生對不同課程的偏好類型。已選課程數(shù)量：學(xué)生當(dāng)前已經(jīng)選的課程數(shù)量。

2）課程個(gè)體變量。課程內(nèi)容：課程難度、課程實(shí)用性、課程平均分。課程容量：課程的最大容納人數(shù)，當(dāng)前選課人數(shù)。

1.2選課仿真模型

基于上述分析設(shè)定，本文所開發(fā)的選課仿真模型包含兩種類型的海龜：學(xué)生類型和課程類型，分別代表選課學(xué)生和課程。其中學(xué)生類型海龜?shù)淖兞堪堰x課程列表、個(gè)人偏好類型和選課數(shù)目。課程類型海龜包含課程的難易程度、課程的平均分、課程的實(shí)用性和當(dāng)前選課學(xué)生數(shù)目。每個(gè)學(xué)生類型海龜代表一個(gè)學(xué)生個(gè)體，每個(gè)課程類型海龜代表一個(gè)課程個(gè)體。模型仿真環(huán)境設(shè)置的參數(shù)如表1所示。

模型初始化時(shí)產(chǎn)生界面滑動條指定數(shù)目的課程類型海龜，不同類型的學(xué)生海龜亦然，其中學(xué)生個(gè)體分布在左邊，課程個(gè)體在右邊，每個(gè)個(gè)體的具體位置隨機(jī)。初始時(shí)學(xué)生個(gè)體的已選課程列表為空，個(gè)人偏好取值為集合{a，b，c，d}中的一個(gè)；后面會根據(jù)這個(gè)偏好值選擇不同的課程替代策略，其中a代表無任何偏好，b代表偏好難度低的課程，c代表偏好實(shí)用性高的課程，d代表偏好成績平均分高的課程。學(xué)生個(gè)體包含一個(gè)個(gè)人選課數(shù)目變量，它為全局變量max_course_num（當(dāng)前取值為3）和min_course_num（當(dāng)前取值為1）之間的隨機(jī)數(shù)，上述個(gè)體變量均在創(chuàng)建個(gè)體時(shí)設(shè)定對應(yīng)的值。課程個(gè)體的學(xué)習(xí)難度、實(shí)用性和平均分在初始時(shí)都設(shè)置為60到90之間的隨機(jī)數(shù)，已選學(xué)生數(shù)設(shè)置為0。圖1為仿真模型初始化界面。

流程按照實(shí)際選課分為兩階段：任選和補(bǔ)選。任選階段初始時(shí)所有學(xué)生個(gè)體的選課列表為空，接著從課程列表里面隨機(jī)而不重復(fù)地選擇課程加入學(xué)生個(gè)體的選課列表，并在課程和學(xué)生之間創(chuàng)建連接，直至個(gè)人課程列表長度等于個(gè)人選課數(shù)目；接著進(jìn)入迭代循環(huán)：每個(gè)計(jì)時(shí)（滴答）期間，在滿足課程選課人數(shù)小于最大容量和學(xué)生選課列表未滿的條件下，有0.5的概率對每個(gè)學(xué)生個(gè)體執(zhí)行流程。若學(xué)生的偏好類型為a，則隨機(jī)從課程列表里面選擇一門課程加入已選課程，并創(chuàng)建學(xué)生到課程的連接，課程的選課人數(shù)加一；若學(xué)生的偏好類型為b，則有0.8的概率將當(dāng)前已選課程中的某個(gè)課程用課程列表中某個(gè)未選的且難度比其低的課程替代；若學(xué)生的偏好類型為c，則有0.8的概率將當(dāng)前已選課程中的某個(gè)課程用課程列表中某個(gè)未選的且實(shí)用性比其高的課程替代；若學(xué)生的偏好類型為d，則有0.8的概率將當(dāng)前已選課程中的某個(gè)課程用課程列表中某個(gè)未選的且平均分比其高的課程替代。上述操作中被取代的指標(biāo)不占優(yōu)的課程的當(dāng)前選課人數(shù)需要執(zhí)行減一操作，且將被取代課程與學(xué)生的連線取消；反之指標(biāo)占優(yōu)的課程的當(dāng)前選課人數(shù)需要執(zhí)行加一操作，并新增學(xué)生與其的連接。

若滴答次數(shù)超過50，則模仿現(xiàn)實(shí)中學(xué)生選課的策略：學(xué)生會觀察到當(dāng)前教務(wù)系統(tǒng)中某個(gè)課程的選課人數(shù)，若某課程當(dāng)前選課人數(shù)小于15，后續(xù)很可能因?yàn)檫x課人數(shù)不夠而無法開出，為此有一定的概率提前改選其他課程，以避免在第二階段補(bǔ)選課程過程中因?yàn)槟承┱n程選課人數(shù)已滿而難以選到喜歡的課程。反映到模型里面，則是不管哪種類型的學(xué)生，都會有0.8的概率將當(dāng)前選課列表中選課人數(shù)不足15的課程改用選課人數(shù)大于15的課程替代。課程替代的處理策略和上述過程一致。

模型運(yùn)行300個(gè)滴答時(shí)間后進(jìn)入補(bǔ)選階段，該階段首先遍歷課程個(gè)體，將選課人數(shù)小于30的課程從課程列表刪除，并遍歷學(xué)生個(gè)體，將該課程從學(xué)生的課程列表里面刪除；循環(huán)遍歷課程結(jié)束后，開始新一輪的選課，選課處理流程和任選階段一致。

2 仿真結(jié)果分析

仿真模型運(yùn)行結(jié)果如圖2所示。其中白色連線一端為學(xué)生個(gè)體，另一端為課程個(gè)體，代表學(xué)生和課程存在選課關(guān)系（個(gè)體之間的部分連線從右邊延伸到左邊，這是因?yàn)镹etlogo默認(rèn)畫布的邊界為環(huán)形）。若學(xué)生取消選擇某門課程，則彼此間的連線被刪除。課程個(gè)體隨著選課人數(shù)的增加而變大，其中選課人數(shù)小于50的課程個(gè)體大小為1，選課人數(shù)在50到99之間的課程個(gè)體大小為2，選課人數(shù)在100到150之間的課程個(gè)體大小為3。

為了衡量選課完畢后各個(gè)課程的特點(diǎn)，仿真模型輸出了偏好者視角下的課程平均難度、課程平均實(shí)用性和課程平均分，整體視角下的課程平均難度、課程平均實(shí)用性和課程平均分六個(gè)指標(biāo)。其中，偏好者視角下的課程平均難度的計(jì)算方法為偏好難度低的課程的學(xué)生所選課程的難度之和除以所選課程總數(shù)，偏好者視角下的課程平均實(shí)用性和課程平均分計(jì)算方法類似；整體視角下的課程平均難度的計(jì)算方法為全部當(dāng)前被選課程的難度之和除以所選課程總數(shù)，整體視角下的課程平均實(shí)用性和課程平均分計(jì)算方法類似。

從圖2右側(cè)輸出的三個(gè)偏好者視角下的指標(biāo)對應(yīng)的曲線可以看出，演化過程中課程的三個(gè)指標(biāo)總體比較平穩(wěn)，其中后期的課程平均難度較開始時(shí)有輕微降低，而課程平均分和課程實(shí)用性比開始時(shí)有輕微上升；從圖2下方輸出的三個(gè)整體視角下的指標(biāo)對應(yīng)的曲線可以看出，演化過程中課程的三個(gè)指標(biāo)總體比較平穩(wěn)，變化量很小；總體而言學(xué)生在選課過程中雖然會考慮各自關(guān)注點(diǎn)，但選課結(jié)果是多種影響因素的綜合作用，部分學(xué)生的偏好并不會令選課結(jié)果產(chǎn)生較大的改變。

3 結(jié)束語

本文基于多主體建模思想，采用模擬仿真的方法研究學(xué)生個(gè)體行為對選課結(jié)果的影響及其變化規(guī)律，對學(xué)生選課過程進(jìn)行動態(tài)模擬并得到了有意義的結(jié)論，但仿真模型構(gòu)建過程不可避免地存在如下問題。

1）選課模型的復(fù)雜關(guān)系難以完全實(shí)現(xiàn)。學(xué)生選課行為受多種可能存在非線性和相互依賴關(guān)系的復(fù)雜因素影響，此外選課行為不僅受到客觀因素影響，還容易受到情緒、沖動等主觀因素的影響，而它們難以通過接近真實(shí)變量值反映在模型中；當(dāng)前所編寫的簡化模型可能無法捕捉到所有關(guān)鍵因素。

2）選課模型的通用性有待提高。不同層次或不同類型的高校學(xué)生群體的選課行為可能存在一定差異，因此在一個(gè)群體集合上驗(yàn)證有效的仿真模型未必適用于其他群體。

模型將繼續(xù)改進(jìn)：當(dāng)前學(xué)生初始化階段課程為隨機(jī)分配，未來將根據(jù)學(xué)生的興趣給其分配課程；相應(yīng)地，課程個(gè)體也要設(shè)定課程的學(xué)科類型；學(xué)生個(gè)體初始時(shí)設(shè)置了不同偏好類型，但現(xiàn)實(shí)中某個(gè)學(xué)生可能具有多種偏好，且學(xué)生小群體間選課會對彼此有一定的影響，對應(yīng)的處理方法值得深入思考并予以實(shí)現(xiàn)。未來可以通過引入更多更精確的變量和更復(fù)雜的算法（如大模型和AIAgent）來提升模型的準(zhǔn)確性。

4參考文獻(xiàn)

[1］苑津山，幸泰杞.扎根本土：論中國特色學(xué)分制的構(gòu)建、現(xiàn)狀與創(chuàng)思［J]．西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會科學(xué)版），2022，43（7）：218-223.

[2]金秋，何蕾．遮蔽下的自主：家庭背景對大學(xué)生選課行為的影響：基于N大學(xué)通識課程選課的研究［J].揚(yáng)州大學(xué)學(xué)報(bào)（高教研究版），2022，26（4）：87-95.

[3]王英，彭麗，朱美春．師范大學(xué)科技類通選課學(xué)生選課行為研究［J].大學(xué)教育，2023（15）：126-129.

[4]韓建華.學(xué)分制背景下行政管理專業(yè)選修課程建設(shè)：基于廣東海洋大學(xué)學(xué)生選課的調(diào)查［J].西部素質(zhì)教育，2023，9（14）：21-24.

[5]鄭佳然，張煜．大學(xué)生選課動機(jī)及在線學(xué)習(xí)行為機(jī)制研 究［J].中國青年社會科學(xué)，2022，41（5）：96-105.

[6]TISUE S，WILENSKY U.Netlogo：A simple environment formodeling complexit[C]//International Conference on Complex Systems，2004.

[7]康宏，張建剛，周長紅．基于Netlogo平臺的學(xué)生評教 影響因素仿真研究[J].高教學(xué)刊，2017（13）：49-50，53.

[8]GARCIA-MAGARINO I，PLAZA I，IGUALR，et al.An Agent-Based Simulator Applied to TeachingLearning Process to Predict Sociometric Indices in Higher Education[J].Learning Technologies， IEEE Trans.on（T-LT），2020，13（2）：246-258.

[9]KOSTER A，KOCHF，ASSUMPCAo N，et al．The Role of Agent-Based Simulation in Education[C].Communications in Computer and Information Science，2016（677）：156-167.

[10]GU X，BLACKMOREKL.A systematic reviewof agent-based modelling and simulation applicat ions in the higher education domain[J].Higher Education Research amp; Development，2015，34（5）： 883-898.

[11］杜學(xué)艷．影響農(nóng)牧區(qū)小學(xué)數(shù)學(xué)教育的因素分析及對策 研究［J]．甘肅教育研究，2024（1）：57-59.