可持续环境教育：在可持续环境态度分类中运用的一些机器学习算法

《Evaluation and Program Planning》：Sustainable environmental education: Some machine learning algorithms in the classification of sustainable environmental attitudes

可持续环境教育中基于机器学习的态度评估模型研究，通过SVM-SMO算法对比传统统计方法，在有限训练数据下展现更优的分类性能。研究采用5点利克特量表对363名学生进行态度测评，发现机器学习能有效捕捉复杂关系并进行个体化评估。

　　在工业革命以来，人类活动对自然环境的影响日益显著，空气、水和土壤的污染以及自然资源的快速消耗已经成为全球性问题。这一趋势引发了对可持续发展的广泛关注，同时也促使各国政府将可持续环境教育纳入政策议程。可持续环境教育的核心目标在于培养具备环保意识、价值观、理解能力和实践技能的个体，使他们能够在日常生活中做出有利于环境保护的选择。这种教育模式不仅关注知识的传授，更强调情感和态度的培养，以形成对环境问题的深刻认知和积极应对。在这一背景下，如何科学地评估学生的环境态度，以及如何利用现代技术手段对这些态度进行分类和预测，成为教育研究领域的重要课题。

环境问题不仅仅是某一国家或地区的局部现象，而是影响全球生态系统和社会发展的关键因素。随着人口的快速增长，资源消耗和环境污染的规模不断扩大，形成了一个复杂的全球性挑战。各国政府和国际组织纷纷采取措施，推动环境保护和可持续发展。例如，联合国人类环境会议（UNCHE）于1972年在斯德哥尔摩召开，标志着全球对环境问题的重视。此后，联合国气候变化框架公约（UNFCCC）等国际协议的签署，进一步推动了全球范围内的环境治理行动。特别是2015年巴黎气候峰会达成的《巴黎协定》，为全球应对气候变化提供了框架和方向。这些国际事件表明，环境问题已经成为全球共同关注的焦点，而环境教育则是实现可持续发展目标的重要手段。

可持续环境教育的重要性在于，它不仅帮助学生理解环境问题的复杂性，还培养他们形成正确的态度和价值观。这一教育过程需要综合考虑认知和情感两个维度。在认知层面，学生需要掌握关于环境和生态系统的科学知识，了解气候变化、资源管理、污染控制等基本概念。而在情感层面，教育应激发学生对自然的尊重和保护意识，培养他们对环境问题的责任感和行动力。这种教育模式强调通过互动和体验式学习，使学生能够在实践中形成环保行为习惯。尤其是在基础教育阶段，学生正处于价值观形成的关键时期，因此，将可持续环境教育纳入课程体系，对于塑造未来社会的环保意识具有重要意义。

在基础教育领域，可持续环境教育的实施情况正在逐步改善。以土耳其为例，自2018–2019学年起，小学和中学的课程设置已经与联合国可持续发展目标（SDGs）相衔接。这意味着，教育系统开始将环境问题和可持续发展理念作为核心内容进行教学。在这一过程中，课程内容不仅包括环境科学的基本知识，还涵盖了生态系统的保护、资源的合理利用以及个人在环境问题中的责任。通过这种方式，学生能够在学习中形成对环境问题的全面认识，并将这些认识转化为实际行动。然而，尽管课程设置不断完善，如何科学地评估学生在环境教育中的学习效果，仍然是一个亟待解决的问题。

传统的环境教育评估方法主要依赖于统计分析，如问卷调查和量表评估。这些方法虽然能够提供一定的数据支持，但在处理复杂数据集和个体差异方面存在局限。例如，基于李克特量表（Likert-type scale）的评估方法，通常通过简单的评分系统来衡量学生的态度和价值观，但难以全面反映个体在环境问题上的认知深度和情感倾向。此外，统计分析方法往往关注群体层面的趋势，而忽略了个体之间的差异。因此，对于教育者而言，仅依靠传统方法可能无法准确识别学生的环境态度，并据此制定个性化的教学策略。

近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，机器学习在教育领域的应用逐渐增多。机器学习不仅能够处理大规模数据，还能发现数据中的潜在模式和复杂关系。例如，在教育评估中，机器学习可以用于预测学生的学习表现、识别学习障碍以及提供个性化的学习建议。这一技术的优势在于，它能够根据学生的具体情况进行分类和分析，从而实现更加精准的教育干预。特别是在环境教育领域，机器学习的应用可以为评估学生的环境态度提供新的视角，帮助教育者更好地理解学生在环保问题上的认知和情感变化。

本研究的核心目标是利用机器学习技术对学生的环境态度进行分类和评估，以弥补传统统计方法在处理复杂数据和个体差异方面的不足。研究采用了基于5点李克特量表的加权评分系统，对参与研究的363名学生（包括196名女性和167名男性）进行了问卷调查。问卷内容涵盖学生对环境问题的认知、态度、价值观以及实际行为等方面，共计23个问题。通过这些数据，研究者构建了一个机器学习模型，用于识别不同学生的环境态度特征，并进行分类。在实验过程中，研究者比较了多种机器学习算法，包括支持向量机（SVM）-SMO、多层感知机神经网络（MLPNN）和径向基函数网络（RBF Network），以及逻辑回归（Logistic Regression）。结果显示，SVM-SMO算法在有限训练数据的情况下表现出更优的分类性能，这表明该算法在处理环境教育数据时具有较高的准确性和适应性。

机器学习在教育评估中的应用，不仅提高了数据处理的效率，还增强了对个体差异的理解。传统的统计方法通常以平均值或总体趋势为基础，而机器学习则能够识别个体之间的细微差别，从而为教育者提供更加精准的反馈。例如，在环境教育中，某些学生可能对气候变化问题有较高的认知，但缺乏实际行动的意愿；而另一些学生可能对环保行为有较强的兴趣，但对相关知识的掌握并不充分。通过机器学习模型，教育者可以更清晰地了解这些差异，并据此调整教学策略，以满足不同学生的需求。此外，机器学习还可以帮助教育者预测学生在未来的环境行为倾向，从而提前采取干预措施，提高环境教育的效果。

在本研究中，SVM-SMO算法的优势主要体现在其对有限数据的适应能力和分类精度上。相比于其他算法，SVM-SMO在处理非线性关系和高维数据时表现出更强的鲁棒性。这使得它在环境态度评估中能够更准确地捕捉学生的复杂态度和价值观。此外，SVM-SMO算法在处理类别不平衡问题时也具有一定的优势，即在数据集中某些类别样本较少的情况下，仍能保持较高的分类准确率。这在环境教育研究中尤为重要，因为学生的环境态度可能存在较大的差异，某些态度类别可能在样本中占比较小，而传统的统计方法可能难以有效识别这些类别。

值得注意的是，机器学习的应用并不意味着完全取代传统统计方法，而是为环境教育研究提供了一种新的工具和视角。传统方法在数据收集和分析方面具有一定的优势，尤其是在基础教育阶段，由于数据来源较为有限，统计分析仍然是一个重要的手段。然而，随着数据量的增加和数据复杂性的提升，机器学习方法能够更有效地挖掘数据中的深层信息，为教育者提供更加全面的评估结果。因此，将机器学习与传统统计方法相结合，可能成为未来环境教育研究的重要方向。

在实际应用中，机器学习模型的构建需要依赖于高质量的数据集。本研究的数据集涵盖了不同年级的学生，包括四年级、五年级、六年级、七年级和八年级，共计363名学生。这些学生来自安卡拉市中心的不同学校，数据样本具有一定的代表性。通过分析这些学生的问卷回答，研究者能够获得关于他们环境态度的详细信息，并利用这些信息构建分类模型。此外，研究还考虑了学生的年龄和性别因素，这些变量可能会影响环境态度的形成和发展。因此，在模型构建过程中，研究者对这些变量进行了加权处理，以提高分类的准确性和可靠性。

环境教育的研究不仅限于课程设置和教学方法的改进，还包括对学习效果的评估和反馈。机器学习的应用为这一领域提供了新的可能性，使教育者能够更精准地评估学生的环境态度，并据此调整教学内容和策略。例如，通过机器学习模型，教育者可以识别哪些学生在环境知识方面存在较大差距，哪些学生在环保行为上表现出较高的积极性，从而制定更有针对性的教学计划。此外，机器学习还可以帮助教育者分析不同教学方法对学生环境态度的影响，为优化环境教育提供科学依据。

在教育实践中，个性化学习已经成为一个重要的发展趋势。机器学习的引入使得这一趋势更加具体化和可操作化。通过分析学生的个体特征和学习行为，机器学习可以为每个学生提供定制化的学习建议和资源。这不仅有助于提高学习效率，还能增强学生的学习体验和参与度。在环境教育中，个性化学习可以表现为针对不同学生的环境态度，提供相应的教学内容和活动。例如，对于对环保行为缺乏兴趣的学生，教育者可以设计更具吸引力的活动，以激发他们的学习动力；而对于已经具备较高环境意识的学生，则可以进一步深化他们的知识和技能，使他们成为环境问题的积极解决者。

此外，机器学习的应用还可以促进教育研究的创新和发展。传统的环境教育研究主要依赖于问卷调查和统计分析，而机器学习则能够处理更加复杂的数据类型，如文本分析、行为数据和多媒体内容。例如，通过自然语言处理技术，教育者可以分析学生在课堂讨论中的语言表达，从而了解他们的认知水平和态度倾向。这种多维度的数据分析方法，能够为环境教育研究提供更加丰富的视角，帮助研究者更全面地理解学生的学习过程和环境态度的形成机制。

综上所述，本研究通过引入机器学习技术，为环境教育的评估和分类提供了新的方法。SVM-SMO算法在有限数据条件下的优越表现，表明其在环境态度分析中的适用性。同时，研究还强调了机器学习在个性化学习和教育研究创新方面的潜力。未来，随着数据收集技术的进步和机器学习算法的不断完善，环境教育的评估和教学方法将更加科学和精准。这不仅有助于提高学生的环境意识和行动力，还能为全球范围内的可持续发展目标的实现提供支持。