新学期的第一期志远沙龙来啦！10月21日下午，我们邀请到了华东师范大学数学科学学院信息与计算科学专业校友、现就读于复旦大学数学科学学院金融数学专业的马湫浩学长，为我们带来《模糊数学与机器学习理论对学生学习行为的量化研究》的分享，光华书院院长温玉亮老师、副院长谢雨杉老师、书院双创中心指导老师姚燕珊一同参与了此次沙龙交流。
你听说过模糊数学吗？
没有哎，它和我们的学习有什么关系吗？
模糊数学可以帮助我们在考前就“精准”预测绩点哦！快来跟着今天的志远沙龙一起来了解一下这是如何做到的吧！
在本场志远沙龙中，马湫浩学长介绍了他关于该课题的研究背景与预期目的，他希望通过模糊数学理论与机器学习理论来评价一个人的学习行为，并且从多个维度来判断学习者学习行为有待提高的方面，从而对学习者提供改善学习情况的建议。
马湫浩学长采用K-均值聚类算法对数据进行分类，并简要介绍了他如何选择超参数K。接着他把评价标准从7个特征扩展到53个特征，并用增加样本数的方式来提高模拟准确性，利用问卷调查学习者的学习行为，从学习主动性、自我认知、学习心态、学习习惯、学习接受度、努力程度六个角度，通过对问卷中35个问题赋分的方法评价一个人的学习行为。为提高模拟的准确性，他又使用了自动特征工程，对同学的绩点进行预测，使分析结果和实际情况的匹配率达到72%。
随后，马湫浩学长与温玉亮老师与在场同学们进行了深入交流，他们就同学们提出的数据采集方面有主观性的问题作了细致回应。温老师解释道，该课题关于自我认知解释行为，通过对个人情况判断，对个人学习情况进行建议，基于个人对自己情况的预判，温老师也为大家普及了模糊数学的基本知识及其应用。
通过这次沙龙活动，我们了解了模糊数学的相关知识，以及模糊数学与机器学习理论在实际上的应用，对模糊数学感兴趣的同学可以自行了解相关内容。
希望同学们能够从学长的分享和老师的讲解中吸取知识与灵感，找到自己的兴趣点，尝试把所学知识进行深入探索和应用，相信大家也能有自己大放光彩的课题。
TIPS About 模糊数学 /
图片来源于网络
模糊数学的主要研究对象是模糊集合。模糊集合与普通集合最大的不同就在于模糊集合中的元素都带有一个隶属度，隶属度为区间[0,1]上的一个实数，隶属度越大则元素属于这个集合的结论越清晰。
在人文学科的研究中常常会出现主观性很强的样本数据，这时模糊数学就比精确的数学定义更具有科学性，通过各种分析手段可以降低数据的主观性、提高准确性。
⽂案⼁廖欣怡
图⽚⼁丁诺 朱佳盈
