17、新冠疫情下在线与离线教育系统对学生影响的研究

新冠疫情下在线与离线教育系统对学生影响的研究

1. 研究背景与目标

新冠疫情在全球范围内爆发，给各个领域带来了巨大的变化，教育领域也不例外。疫情期间，学校和大学纷纷关闭，在线教育系统迅速兴起。然而，这种突然的转变给学生带来了诸多挑战，包括健康问题、学习困难等。本研究旨在检测新冠疫情后对学校和大学生教育系统的影响，具体目标如下：
- 研究新冠疫情对学生在在线教育系统中注意力的影响。
- 实施机器学习算法来预测新冠疫情对在线教育的影响，并确定最适合的模型。

2. 研究方法

2.1 整体流程

整个分析在Python环境（Jupyter Notebook）中进行，具体步骤如下：

graph LR
    A[数据收集] --> B[数据预处理]
    B --> C[选择适用数据]
    C --> D[应用机器学习算法]
    D --> E[评估算法准确率]

2.2 数据收集

通过Google表单设计问卷，调查不同学校和机构的学生，以收集与他们教育系统相关的信息。问卷包含个人信息（如全名、年龄、性别等）以及各种属性问题，如在线课程中面临的挑战、线下课程后的健康问题、用于娱乐的平台、自学网站、在线教育中师生之间的沟通差距等。部分问题的回答采用0 - 5的等级进行排名，以反映学生的观点。数据集包含650行和55列，采用CSV格式，其中记录了学生输入信息的精确时间戳。

2.3 数据预处理

收集到的数据可能存在部分字段为空的情况