一种用于评估政治教育课堂心理状态的智能勾股模糊 MSD–CRITIC–RAWEC 框架

《Scientific Reports》：An intelligent Pythagorean fuzzy MSD–CRITIC–RAWEC framework for assessing psychological states in political education classrooms

　　

摘要

政治教育课堂中的心理状态评估涉及与学生情感、行为和认知状况相关的不确定、模糊和犹豫的评估信息。传统评估方法通常不足以在智能教育环境中有效处理此类不确定性。为了解决这一局限性，本研究提出了一种智能毕达哥拉斯模糊均方偏差 - 通过准则间相关性确定准则重要性 - 准则下加权评估替代方案排序（PF-MSD–CRITIC–RAWEC）框架，用于评估政治教育课堂中的心理状态。该框架将毕达哥拉斯模糊理论与 MSD、CRITIC 和 RAWEC 方法相结合，以管理不确定的心理评估信息，客观确定准则重要性，并为课堂心理监测替代方案生成可靠的排序结果。进行了一项涉及三十个替代方案和十个心理评估准则的案例研究，以证明所提框架的适用性和计算有效性。进行了比较和敏感性分析，以验证所提方法在不确定决策条件下的可靠性、鲁棒性和排序稳定性。获得的结果表明，所提框架为不确定课堂环境下的心理评估和自适应教育管理提供了一个有效的智能决策支持模型。