考研大学生信息获取行为调查

考研大学生信息获取行为调查论文目录•1绪论•摘要•关键字• 1.1研究背景与研究意义• 1.1.1研究背景• 1.2 研究意义• 1.2.1 理论意义• 1.2.2 现实意义•2问题提出•3研究思路与方法• 3.1研究思路• 3.2研究方法• 3.2.1 熵权法• 3.2.2 基于模糊数学的层次分析法•4关键技术与实践难点• 4.1关键技术• 4.2实践难点•5研究目标与成果• 6 相关建议•7论文总结•附录•参考文献摘要伴随着我国市场经济的飞速发展,社会的不断进步,我国对高层次的人才的需求越来越大。

现阶段,中国高等教育与研究生教育迅猛发展,规模也在急剧地膨胀。

无论大学生选择就业还是考研,从一定意义上来讲可以说是一个教育的问题,教育对于大到国家民族小到具体的个人来说都具有重大的意义。

本文以考研为例，深入发掘考研大学生的信息需求并进行设计研究，以改善考研大学生的学习方式，提高其学习效率。

本研究建立熵权法模型，从性别、年龄层次、报考的原因、考研的类型、考研备考的资讯渠道、考研辅导班的班型、每天考研备考的时间、PC端考研学习的时长和备考的地点这8个指标进行研究与探讨。

有助于为即将考研的同学提供借鉴,帮助其理性择校,提高考研的成功率,促进其未来的发展。

关键字：考研、移动信息获取、普通高校研究生1.1 研究背景与研究意义1.1.1 研究背景中国已迎来移动互联网的全新时代，以iPhone等4G手机为载体的移动互联网彻底改变着我们的生活。

目前其应用集中于手机游戏、位置服务等生活范畴。

大学生作为新鲜事物的积极接受者和踊跃体验者，其信息需求的满足与开拓是移动互联网的重要内容之一。

因此,我们要有针对性的对大学生考研这种行为加以正确的引导,从国家、社会到家庭、个人,都积极采取相应的措施,更好的指导大学生的毕业选择,以此促进国家经济更好发展,保障社会更加稳定,构建社会主义和谐社会。

1.2 研究意义1.2.1 理论意义我国目前考研有一重要部分是考研政治思想政治理论考试。

而目前我们进行毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论课程社会调查，考研政治思想政治理论考试是为高等院校和科研院所招收硕士研究生而设置的具有选拔性质的全国统一入学考试，其目的是科学、公平、有效地测试考生掌握大学本科阶段思想政治理论课的基本知识、基本理论，以及运用马克思主义的立场、观点和方法分析和解决问题的能力，评价的标准是高等学校本科毕业生能达到的及格或及格以上水平，以保证被录取者具有基本的思想政治理论素质，并有利于各高等院校和科研院所在专业上择优选拔。

我们小组就考研和政治思想进行研究。

哲学对能够对你的世界观和人生观有很好的启迪；政治经济学对我们的价值观很有帮助；毛概和邓论及当代对时事有很好的理解和把握。

1.2.2 现实意义研究生教育目前在我国还是一种精英教育,主要目的就是培养高层次的人才,大量学生涌入考研队伍无疑为人才的选拔提供了一个比较广阔的空间。

但是,随着大学生考研队伍的越来越壮大,一些新的问题逐步暴露出来。

因此,我们要有针对性的对大学生考研这种行为加以正确的引导,从国家、社会到家庭、个人,都积极采取相应的措施,更好的指导大学生的毕业选择,以此促进国家经济更好发展,保障社会更加稳定,构建社会主义和谐社会。

2 问题提出本文以考研为例，深入发掘考研大学生的信息获取需求并进行设计研究，以改善考研大学生的学习方式，提高其学习效率。

本研究建立熵权法模型和基于模糊数学的层次分析法,对数据进行求解分析，从性别、年龄层次、报考的原因、考研的类型、考研备考的资讯渠道、考研辅导班的班型、每天考研备考的时间、PC端考研学习的时长和备考的地点这8个指标进行研究与探讨。

有助于为即将考研的同学提供借鉴,帮助其理性择校,提高考研的成功率,促进其未来的发展。

3 研究思路与方法3.1研究思路我们可以得到影响移动端考研产品发展的因素:性别、年龄层次、报考的原因、考研的类型、考研备考的资讯渠道、考研辅导班的班型、每天考研备考的时间、PC端考研学习的时长和备考的地点这8个指标.然后,为了便于我们计算与分析数据间的关系,我们利用SPSS将这些指标数据进行量化分析.最后,为了找出影响移动端考研产品发展的主要因素,我们需要对这几个指标的作用进行排序,于是这就需要在解决问题前进行必要的指标权重系数的确定,故我们分别建立了熵权法和基于模糊数学的层次分析法,对数据进行求解分析.3.2.1 熵权法在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。

信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。

根据熵的特性，我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。

由于影响移动端考研产品发展的因素不适合用统一的标准进行度量,具备无序的特性.因此,我们采用熵权法对指标的权值进行确定.而熵权法的原理就是把评价中各个待评价单元的信息进行量化与综合后的方法.3.2.2 基于模糊数学的层次分析法为了验证我们结论的正确性,我们使用层次分析法以此来验证前四个主要因素的重要性程度.我们将影响移动端考研产品发展因素的重要性程度作为目标层,将考研辅导班的类型、PC端考研学习的时长、每天考研备考的时间、年龄层次作为指标层。

以佐证我们的问题提出和熵权法结果。

4关键技术与实践难点4.1关键技术熵权法模型的求解步骤：STEP1:选取研究的对象与指标在此题中我们选取约1000个调查者,选取性别、年龄层次、考研的次数、报考的原因、考研的类型、考研备考的资讯渠道、考研辅导班的班型、每天考研备考的时间、PC 端考研学习的时长和备考的地点这10个指标,则 为第i 个被调查者的第j 个指标的数值.(i=1,2,3,......,10000;j=1,2,3, (11)STEP2:指标的标准化处理(1)由于各项指标的计量单位并不统一,于是我们记指标的计算量A,B,C,D ，因此在用它们计算综合指标前,我们先要对它们进行标准化处理,即把指标数值化,并且将其绝对值转化为相对值,并令 ，从而解决各项不同质指标值的同质化问题。

(2)同时,由于正向指标和负向指标数值代表的含义不同:正向指标数值越高越好,负向指标数值越低越好.因此,对于高低指标我们可以使用不同的算法对数据进行标准化处理。

STEP3:计算第j 项指标下第i 个被调查者占该指标的权重1,(1,2...,,1,2...,)ijij niji X p i n j m X====∑STEP4:计算第j 项指标的熵权值1ln()nj ij ij i e k p p ==-∑，0k >，1/ln()k n =，0j e ≥STEP5:计算第j 项度量标准的差异系数.1j j ee g m E -=- 1me jj E e==∑当01i g ≤≤,11mjj g==∑STEP6:求出各个指标的权值1(1)jj mjj g w j m g==≤≤∑由于11mjj g==∑,故差异系数=权值模型的分析与验证：STEP1:建立递阶层次结构我们将影响移动端考研产品发展因素的重要性程度作为目标层,将考研辅导班的类型、PC端考研学习的时长、每天考研备考的时间、年龄层次作为指标层,则如下图5-2所示图5-2 递阶层次模型STEP2:构造两两比较判断矩阵根据递阶层次结构判别矩阵,确定判别矩阵的方法为:反复咨询专家,根据判别矩阵的准则,对元素两两比较,对重要性程度按1--9赋值(重要性标度值如表5-2)表5-2 重要性标度含义表设判别矩阵nn ij a A ⨯=)(, 则令考生备考所在的城市为1a ,年龄层次为2a ,PC 端考研学习的时长为3a ,考研辅导班的类型为4a ,影响移动端考研产品发展因素的重要性程度为目标Z则判别矩阵 ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=1757371571535137351317531ASTEP3:计算权向量与判别矩阵的一致性检验首先,权向量是指每一个判别矩阵各因素针对其准则的相对权重(权向量).计算权向量的方法有特征根法、和法、根法.在这里,我们使用根法进行求解处理 所以,⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=1757371571535137351317531A⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=176151761517615176151762117621176211762117635176351763517635176105176105176105176105A⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=1766017684176140176420A ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=085.0119.0199.0597.0A 其次,用atlab M 的eig 函数算出判断矩阵A 的特征值为n max ==4λ,CR=0.05 其中,我们定义一致性比例CR ]5[并进行判断:RICI CR =(5-8)当CR=0时,认为判别矩阵具有完全一致性;当CR<0.1时,认为判别矩阵的一致性是可以接受的;当CR>0.1时,认为判别矩阵不符合一致性要求,需要对其判别矩阵进行重新构造,加以修正. 故CR=0.05<0.1,所以一致性检验通过.4.2实践难点找出影响移动端考研产品发展的主要因素.我们可以把问题简化为从多因子中提取若干主要因子进行分析,然后通过分析数据我们发现数据包含抽象和具体两种,所以首先将数据进行量化,即将抽象指标具体化.而对于多因子提取采用的模型种类主要有因子分析、层次分析、回归分析等,对于回归分析而言,常用的有Linear Regression 线性回归、Logistic Regression 逻辑回归.在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。

信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。

根据熵的特性，我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。

61.4772.6132.133.910020030040050060070080090018—20岁20—23岁23—25岁25岁以上比列值年龄阶段考研年龄数据表260.8632.985.520.8100200300400500600700跨校跨专业跨校本专业本校本专业本校跨专业比列值类型考研类型数据表5） 每天复习时间结果分析：849.6150.4100200300400500600700800900线上渠道线下渠道比列值渠道考研渠道数据表407.3246.727868间、年龄层次。

100200300400500188.1434.5345.531.9比列值时间段考研每天复习时间数据表487.8327.513635.113.601002003004005006000-1小时1-2小时2—3小时3—4小时4小时以上比列值时间段考研PC 学习时间数据表6 相关建议本文创新点有：首先，对考研大学生的环境、动机、态度、信息行为、信息获取情景等进行用户研究，挖掘出基于移动端信息交互获取关系需求模式，提出一种全新的移动信息获取交互原型。