手机对大学生的影响数学建模报告.doc

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1、2015年数学建模竞赛承 诺 书我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）： B 所属学院和专业、年级（请填写完整的全名）： 参赛队员：1. 2. 3. 日期： 2010年 6 月

2、7 日2015年数学建模竞赛编 号 专 用 页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全校统一编号（由赛区组委会送交全校前编号）：全校评阅编号（由全校组委会评阅前进行编号）：手机对大学生学习和生活的影响的定性定量评估及建议摘 要随着信息技术的发展，手机对大学生的人际交往、学习娱乐、获取信息、情感认知已经起着很大的作用。本文主要从手机对大学生学习和生活的影响进行建模分析研究。首先，本文选取了手机对于大学生的生活用途优良性、手机对于大学生的诱惑力的影响、手机对于大学生心理的影响、手机对于大学生身体健康的影响、手机对于大学生生活费的影响、手机对于

3、大学生人际交往的影响这六个生活指标。此外，选取了手机对于大学生学习用途优良性、手机对大学生的诱惑力的影响、手机对大学生的心理影响这三个学习指标。通过隶属度处理，得到模糊评价矩阵，并根据熵权赋值法得到权重系数，通过MATLAB求解得到了最终综合评价，得到了手机对大学生在生活和学习上的大体影响。 手机网络作为一种新型的交流平台，正以非常迅猛的速度被在校大学生所接受。手机网络的普及和应用也影响了大学生的学习方式。网络学习已经成为大学生学习的一部分。我们通过问卷收集大学生基于微博，微信，空间，手机聊天，收发邮件学习的相关数据，利用spss软件进行相关性分析，比较其相关系数，我们发现基于微信和收发邮件学

4、习的效果比较好。然后我们就手机对传统教学方式即老师课堂授课，学生课下自习的影响进行定性分析。发现学生在课无聊的情况下使用手机的可能性比较大，手机的课堂辅助作用是拍照记录，课下手机会分散学生注意力，有的学生晚上玩手机时间过长容易造成晚睡，影响第二天的课堂效率。手机在给大学生的学习和生活带来便利的同时，也存在着不少的弊端，本文选择最典型的一种弊端手机依赖，计算其平均值和算术平均值的标准偏差，并进行假设检验，计算其统计学意义p,根据分析的结果我们发现手机依赖对于不同年级，不同性别的学生有着不同的影响，大一的学生自控性比较差，容易对手机产生依赖，男生更容易沉溺于手机游戏，女生更容易在产生孤独等情绪时寄

5、托于手机社交网络来消除不良情绪。由于本题没有直接给出解决问题的数据，因此论文需要搜集大量数据。且收集的数据要具有代表性和一般性。我们小组通过发放调查问卷方式来获取数据，调查问卷分为网上问卷和自习室问卷填写，我们共收集有效问卷366份，在某种程度上避免了数据的偶然性。收集的数据通过Excel软件进行数据处理，spss软件进行相关性分析，根据分析处理的结果给出相对应的建议。本文采用先整体后局部方法分析了手机对大学生的学习和生活的影响。既分析了手机给大学生带来的便利，又分析了手机的弊端，并就发挥手机的积极作用，减少手机的弊端给出合理的建议。本模型的优点有，可以很容易的客观的选择出具有代表性的一类文本

6、样本，并且可以从得到文本中提取大量的有用信息。且在文本信息的处理方面清晰明确，可以清晰度量，消除一些外因的影响，进而能准确求的总目标的影响指标。关键词： 影响 模糊综合评价模型 手机网络学习 相关系数 手机依赖 统计分析 一、问题重述请尝试用数学手段评估手机对在校大学生学习和生活的影响。可以进行一定的统计调查；可以利用网络上的相关数据；也可以将当代与过去的大学生活进行对比研究。基本要求： (1) 不能泛泛而谈，要应用数学方法从定性和定量相结合的方式进行 较为客观的分析。 (2) 以分析结果为依据，就手机使用问题对在校大学生提出建议。 二、模型假设1假设参与调查问卷的大学生的选择是手机对大学生影

7、响的真实写照，在数据处理过程中，不正常的数据已剔除；2.假设评价级的划分界限合理，对结果的误差可忽略；3.排除其他不可控因素的影响；4.关于手机依赖性的检验，假设得分符合正态分布。三、符号说明x(系数：1,2,3,4,5,6):生活指标y（系数：1,2,3）:学习指标V：评价级v（系数：1,2,3,4,5）：评价标准S：隶属函数W：权重系数B：最终综合评价：模糊矩阵Pij:特征比重：熵值：差异系数四、分析和建立模型4.手机对大学生的生活和学习的影响模糊综合评价模型4.1.1模型分析 用数学的方法对手机对大学生学习和生活影响进行评估这个问题，由于手机对不同的人的影响存在个体性的差异，且对大学生的

8、影响因素太多。所以我们根据调查问卷的结果，对问卷问题进行分类整理，选取其中较为重要，也比较有共性的几个方面建立指标，从而建立手机对大学生学习和生活影响的总体分析模型，而这些指标算不上明确的评定标准，故采用模糊综合评价模型。本模型主要考虑的生活指标（）：（）手机对于大学生的生活方式影响优良性；（）手机对于大学生的诱惑力的影响；（）手机对于大学生心理的影响；（）手机对于大学生身体健康的影响；（）手机对于大学生生活费的影响；（）手机对于大学生人际交往的影响。本模型主要考虑的学习指标（）：（） 手机对于大学生学习方式影响优良性；（） 手机对大学生的诱惑力的影响；（） 手机对大学生的心理影响。本模型确立

9、的评价集：（：有很好的影响；：有较好的影响；：一般影响（即处于没有太大影响的情况）；：有较差的影响；：有极差的影响）4.1.建立模型1）各指标的收集值我们将回收的调查问卷的数据进行整理，根据366名大学生的选择，我们将不同的选项转化成相应的得分，将相同的影响因素采用相加求和的统计方法，得到下表：表1（人）xxxxX5X6V40739108512122V56853205160236V372914012210214v328109142157239V1271687120313（人）yyyV3743910V2555320V32109140V420810914V511316872）确定各因素的隶属度函数

10、由模糊统计法可得隶属函数：（）对于手机对于大学生的生活方式影响优良性的隶属函数及其他的隶属函 数：S（，）（）（）对于手机对于大学生的生活学习方式影响优良性的隶属函数及其他y的隶属函数：S（，）（）3） 对于各项指标权重的确定 我们考虑使用熵值赋权法，熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。一般来说，若某个指标的信息熵ej越小，表明指标值得变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。相反，某个指标的信息熵ej越大，表明指标值得变异程度越小，提供的信息量也越少，在综合评价中所起到的作用也越小，其权重也就越小。具体步骤为：1 归一化处理：对于模糊

11、矩阵,计算第个评价因素第个指标的特征比重： 第项指标的熵值的计算 (其中为样本含量)根据信息熵的计算公式，计算出各个指标的信息熵为e1，e2,ek,通过 信息熵来计算各指标的权重： (1) 指标的差异系数的计算： （2） 将（2）式带入（1）式确定指标的权重系数得：4.2手机对大学生的学习的影响的相关性分析及对大学生的建议我们利用spss软件对问卷数据进行相关性分析， 并计算Spearman 等级（非正态相关）相关系数，分析；1）浏览手机软件对学习是否有益，哪种软件益处最大。（表2）表2浏览手机微博 基于浏览微博的学习行为相关系数1.000 0 .486浏览微信基于浏览微信的学习行为相关系数

12、1.000 0.712浏览空间基于浏览空的学习行为相关系数1.0000.451结果分析 由以上三部分的相关性分析结果可以看出，大学生基于手机的信息浏览行为与基于此的学习行为之间相关性最强的是基于手机微信的信息浏览。比较这些公众平台发布的信息，微博中公共主页发布的信息较为杂乱，经常在其中掺杂一些广告或与主页主题无关的内容，而微信平台中订阅号发布的信息则比较系统、整洁，没有无关信息的干扰。这也就导致大学生们在浏览微博时，容易被一些广告和无关信息干扰，而无法有效获取相关信息。另外，在 QQ 空间中的日志大都来自好友的分享和转载，不易选择自己感兴趣且具有针对性的学习内容，因此其辅助学习的程度也相对较低

13、。说明分析结果是与实际情况是相同的。建议 大学生在浏览手机软件获取信息时，应该选取发布信息排布较为系统、整洁、干扰项少的软件，尽量少使用信息混杂，广告比较多的软件。查找学习信息时，可以查找其对应的微信公众号。2）手机交流与学习的相关系数。（表3）表3手机聊天 基于聊天的学习行为相关系数1.000 0 .503收发电子邮件基于收发电子邮件的学习行为相关系数 1.000 0.750分析 由上表可知，手机交流与学习存在着一定的相关关系，收发邮件的方式比单纯的聊天方式相关系数要大，这与实际情况也是相符合的，因为手机聊天避免不了一些寒暄，占用了一定的学习交流的时间。建议 建议大学生如果要找朋友讨论交流问

14、题时，尽量少使用手机聊天方式，多采用收发邮件的方式，这样可以省去朋友间的寒暄时间。3）大学生基于手机的问题解答学习行为 大学生除了浏览学习、聊天学习外。遇到问题，相比较以前翻阅图书去搜索资料，手机搜素有着信息量大、查询时间短等优势。大学生更喜欢用手机去寻找问题的答案。我们对问卷进行整理，得到下表：表4基于手机问题解答的学习行为 总是（%） 经常（%） 偶尔（%） 很少（%） 从不（%）查找专业资料 7.3 27.0 37.0 21.2 7.5查找实用技能 4.3 31.1 34.8 20.3 9.6查找英语资料 10.6 37.2 31.7 15.7 4.8搜索日常小问题 20.0 46.1

15、20.5 8.5 4.9分析 由上表可知，大学生利用手机搜索功能解决日常生活中小问题的行为频率最高。在被调查者中，经常和总是在遇到小问题时用手机搜索答案的约占 66%，很少或从不用手机查找功能的被调查者仅约占 10%，可见大学生们已经将手机搜索功能当作解决日常问题的主要途径之一。另外，由于在大二、大三阶段学生开始准备大学英语四六级考试，调查结果显示利用手机查找英语学习资料的学习行为也较为频繁，近一半的调查对象表示经常或总是利用手机查找英语学习资料。相对而言，大学生们不是很热衷于利用手机查找专业学习资料和实用技能，表示经常利用手机查找专业学习资料和实用技能分别占 34.3%和 35.4%。总体而

16、言，大学生基于手机的问题解答学习行为表现较为显著，主要表现在解决日常生活问题方面和英语学习方面。建议 大学生应该合理的利用手机软件，少使用游戏软件，多使用对学习有帮助的软件。如课程格子，百度地图，有道词典。这样在玩手机的同时，也提高了学习。4）手机对大学生传统学习行为的影响大学生传统学习行为是指除以上基于手机媒体的学习行为外，老师的课堂授课和学生的课下自习行为。手机的普及，基于手机网络的学习已经成为了一种新趋势，手机对传统的学习方式也存在着一定的影响。分析 由图可知，很多学生因为对课程内容不感兴趣而在课堂上玩手机，不仅影响了自己的听课效果，还影响班级的学习氛围。手机对大学生传统学习行为的辅助作

17、用，主要表现在手机摄影功能对大学生传统课堂学习中笔记整理的辅助作用。大学生们经常利用手机拍摄在课堂上无法及时记录的课件内容，但还没有很好地形成过后及时查看整理的学习习惯。学生晚上玩手机还容易造成晚睡，影响第二天的学习效率。建议 大学老师可以适当改进一下教学方式，用有趣的方式来讲解深奥的课程，来吸引学生的注意力，同时对学生长时间玩手机的课堂行为应该制止。大学生应该提高自己的自控性，认真把握课堂时间，对于手机拍照的内容应该及时的整理，巩固。同时养成一个合理的作息时间，晚上不要玩手机时间过长。4.3手机依赖对大学生的影响的统计量的计算分析 手机给大学生的学习和生活带来便利的时候同时也有不少弊端，很多

18、学生沉溺于手机，对手机产生依赖，我们选取手机依赖这个最典型的弊端，计算其统计量，并计算其统计学意义，分析手机依赖对不同大学生的影响是否有统计学意义。 手机依赖是个体因为使用手机行为失控，导致生理、心理和社会功能明显受损的痴迷状态。长时间使用手机会对个体的身心产生不良影响，如手指酸软不灵活、头晕头痛和失眠。我们通过问卷分析的方式，共发放有效问卷366份，其中大一年级130份，大二年级117份，大三年级73份，大四年级46份，我们共设置了17题关于手机依赖性的问题，每题有五个评定级别，得分越高则手机依赖程度越高，然后我们对施测结果进行初步分析，对表达相同的项目优化，同时对影响不是很大的项目（整体得

19、分很低）进行剔除。最后我们给出四个判定因子：失控性（手机使用超预期程度）、戒断性（戒除手机游戏上瘾困难程度）、逃避性（使用手机逃避孤独和失落程度）和低效性（一边做其他事情，一边玩手机时的效率），我们对调查问卷的得分情况进行求平均，计算其算术平均值的标准差进行分析。计算平均值设每个大学生的各项因子的评分为X1,X2,X3.Xn，则算术平均值为 （n ：学生人数）计算残差用算术平均值代替真值得到的误差叫做残差，记做，则=-当统计的人数n足够多时，残差的代数和趋近于零，即计算数据的分散程度平均值仅能反应数据的集中程度，我们还需要知道数据的分散程度，分散程度可用标准偏差来描述，按照贝塞尔公式求得的估计

20、值，即往往我们需要的是算术平均值的标准偏差，它表示数据的密集程度然后我们就手机依赖对不同的学生是否有影响进行检验。我们假设大学生对手机的依赖程度近似成正态分布，从而得出p的计算公式:假设H1为p大于p0,p0=0.05,若统计学意义p的值小于0.05，则表示该因子对大学生的影响有统计意义。表1 不同性别及年级大学生手机依赖量表得分比较( x s)性别与年级人数统计值失控性戒断性逃避性低效性总分性别男253 17 10 5 96 10 43 4 098 72 2 966 37 2 67 42 63 12 02女11317 50 5 4110 27 3 82 9 33 2 85 6 33 2 68

21、43 43 10 67P 值 0 05 0 05 0.05 0 05 0 05年级大一13018 63 6 33 10 55 4 53 9 33 3 086 04 2 8444 56 13 49大二11717 84 5 2410 73 3 79 9 20 2 85 6 46 2 49 44 23 10 70大三7316 70 5 71 10 15 3 93 8 59 2 90 6 48 2 71 41 92 11 22大四4616 37 5 72 10 37 3 77 9 48 2 91 6 09 2 65 42 30 10 99P 值 0 05 0 05 0 05 0 05 0 05分析 由

22、上表可知，学生手机依赖总分在性别、年级间差异无统计学意义，在具体因子上，女生逃避性得分显著高于男生。表明女生更愿意通过使用手机回避现实问题。但若长期使用手机去逃避就容易导致手机依赖,男生更容易沉溺于手机游戏 。结果还表明，在失控性上年级间差异有统计学意义，大一得分最高，并随年级增加而降低。大一学生时常面临学习、人际等各种适应问题，会经常通过手机向家人朋友寻求帮助，同时大一课程较少，空闲时间多，使用手机能帮助他们打发时间，但他们尚处大学适应期，较缺乏时间管理经验，自我控制性低，容易沉迷其中。随着对大学生活的适应，自我控制力的逐步提高，依赖程度会有所降低。建议 首先，作为大学生，要学会合理利用网络

23、资源，要坚持适度的原则，取其精华，弃其糟粕，在网络中开阔自己的眼界，增长自己的知识，结交志同道合的朋友。同时用适当的方式解决人际关系，学会面对面沟通交流，及时解决矛盾，并懂得适当用手机网络来表达自己的想法，进行充分的沟通。在做重要的事情的时候，尽量不要把手机放在旁边，减少手机对自己的干扰。大学生要加强自我约束，把工作重心从手机上转移出来，逐渐减少对手机的依赖。 其次，作为高校要加强对大学生手机网络知识的教育，针对不同年级，不同性别的学生分别采取措施，男生容易玩游戏上瘾，女生则容易依赖社交网络，可鼓励男生多参加社团活动和体育活动，可引导女生多阅读，多接触新事物，同时对于大一的学生多多组织一些比赛

24、，联谊活动，让他们的大学生活更充实，高校要引导学生很好的利用手机网络，最大程度的发挥其积极作用，减少手机带来的弊端。五、模型求解通过MATLAB编写程序,根据附录中各具体指标值，通过隶属度处理，得到模糊评价矩阵。 并根据熵权赋值法，求解出六个生活指标和三个学习指标的权重系数：W（x）=（ 0.0717，0.1006，0.1548，0.0856，0.4269，0.1604）W(y) =( 0.1784,0.3236,0.4980)求解的最终综合评价为:B(x) =( 0.3145,0.7864,0.5196,0.4567,0.2216)B(y) =(0.3780,0.4727,0.7735,0.

25、4835,0.4647)我们所调查的数据进行分析反映出手机对于大学生生活方面的影响在以上六个指标下偏向于有有利的影响，在学习方面对大学生的影响在以上三个指标上是利弊基本平衡。此处将各因素指标相比较，得出了以上综合评价值，此值反映的手机对大学生影响好坏的绝对值，而是相对而言，用于相互之间比较来体现手机对大学生影响的好坏。六、模型检验针对统计分析模型的检验：我们假设大学生对手机的依赖程度近似成正态分布，从而得出p的计算公式:假设H1为p大于p0,p0=0.05,统计学意义p,p值为一个结果可信度程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中的变量关联是总体各变量关联的可靠指标。通过上式得到表1

26、.七、模型评价及推广1）模糊综合评价法优缺点：2(1)模糊综合评判法的优点：隶属函数和模糊统计方法为定性指标定量化提供了有效的方法,实现了定性和定量方法的有效集合。在客观事物中,一些问题往往不是绝对的肯定或绝对的否定涉及到模糊因素,而模糊综合评判方法则很好地解决了判断的模糊性和不确定性问题。所得结果为一向量,即评语集在其论域上的子集,克服了传统数学方法结果单一性的缺陷,结果包含的信息量丰富。(2)模糊综合评判法的缺点：不能解决评价指标间相关造成的评价信息重复问题。各因素权重的确定带有一定的主观性。在某些情况下,隶属函数的确定有一定困难。尤其是多目标评价模型,要对每一目标、每个因确定隶属度函数,

27、过于繁琐,实用性不强。（3） 对于残差分析：是一种有效衡量数据的离散程度的方法，残差值越大，数据的离散程度越大。2） 相关系数分析法优缺点：(1) 相关系数分析法的优点：可以从数值比较两个变量之间是否存在相关关系，相关系数越大，说明两变量之间存在着很大程度的正相关；可以从数值上比较不同变量对同一变量的影响，相关系数越大，说明其对应的相关关系越强。（2） 缺点：需要收集比较多的数据，统计工作量比较大3） 统计分析优缺点：(1)统计分析的优点1 平均值反应数据的集中程度，反应了数据的整体水平。2 算术平均值的标准标准主要反应数据的离散程度，如果数值比较大，则反应了数据间的差异很大。3 统计学意义p

28、，若，则表明数据有统计意义，值得研究。(2) 缺点需要收集的数据比较多，计算量比较大，往往一个统计量反应不了数据的整体水平，需要多个统计量一起分析，如果没有对统计中错误数据进行剔除，会造成统计量不准确。2）模型的改进：3模型的主观性较强，且一开始就计算权重和规定隶属函数较为困难，所以我们采用熵值赋权法，可以避免这个问题。八、模型的应用：1）由于模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法，该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。4它具有结果清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确

29、定性问题的解决。故从其特性可知，其可以用来解决如下问题：对一个需要评价的无绝对的事物，即无“绝对性”的事物，其评价等级较为明确，但是评价的界限很模糊，无法给出明确的标准，只能相对而言，具有“相对性”，如：有“很好”、“较好”两个评价等级，有两个同学分别考了“93分”、“89分”，若只单独对两个同学的成绩进行评价，则没办法进行评价，所以此时就可相对而言，“93分”与“89分”相比则较好，此时就划分出来了等级； 同种道理，此模型就可运用到生活中各个需要评价，而评判标准比较模糊的地方，如：在人事考核中的应用、评价葡萄酒的等级、企业绩效考核等。 2）相关性分析能够有效地揭示两组变量之间的相互线性依赖关

30、系，它借助主成分分析降维的思想，如在生态环境方面，用典型的相关理论对预报场与因子场进行分析，实现短期的气象预测；在社会生活领域，应用相关分析了物价指标和影响物价的因素的相关关系。 3）统计分析是一种最常用的数据处理的方式，统计量可以大致反应数据的集中程度和离散程度。假设检验则可以通过样本分布，检验某个参数属于某个区间的概率，参数估计则可以用样本的数据去估计总体的均值方差，应用特别广泛。九、参考文献1李正毅Slog的博客： 23 模糊综合评价方法的改进_谢未临 4通俗模糊数学与程序设计（吴士力编著，中国水利水电出版社）：2,3页5互换性原理与测量技术基础（周兆元编著，机械工业出版社）：19,20

31、页63G时代大学生手机网络行为与社交关系分析（陈雅琦王兰兰 潘红胡剑芬）7韩永佳 大学生手机依赖量表的初步编制及信效度检验J 赤峰学院学报: 自然科学版8刘红，王洪礼 大学生的手机依赖倾向与孤独感J 中国心理卫生杂志 十、附录程序一、手机对生活的影响x=407 39 10 85 12 122 568 53 20 51 60 236 372 91 40 122 10 214 328 109 14 215 7 239 127 168 7 120 3 13;%隶属函数的确定r(:,1)=x(:,1)/max(x(:,1);r(:,2)=x(:,2)/max(x(:,2);r(:,3)=x(:,3)/

32、max(x(:,3);r(:,4)=x(:,4)/max(x(:,4);r(:,5)=x(:,5)/max(x(:,5);r(:,6)=x(:,6)/max(x(:,6);for j=1:6 for i=1:5 p(i,j)=r(i,j)/sum(r(:,j);%熵权法赋值 endendfor j=1:6 e(j)=-1/log(5)*sum(p(:,j).*log(p(:,j);endfor j=1:6 g(j)=1-e(j);endfor j=1:6 w(j)=g(j)/sum(g);endB=w*r程序二、模糊矩阵手机对学习的影响x=3743910 2555320 2109140 208

33、10914 1131687;%隶属函数的确定r(:,1)=x(:,1)/max(x(:,1);r(:,2)=x(:,2)/max(x(:,2);r(:,3)=x(:,3)/max(x(:,3);for j=1:3 for i=1:5 p(i,j)=r(i,j)/sum(r(:,j);%熵权法赋值 endendfor j=1:3 e(j)=-1/log(5)*sum(p(:,j).*log(p(:,j);endfor j=1:3 g(j)=1-e(j);endfor j=1:3 w(j)=g(j)/sum(g);endB=w*r附录三；spss原始表格相关系数微博基于微博的学习行为Spearma

34、n 的 rho微博相关系数1.000.486*Sig.（双侧）.000N366366基于微博的学习行为相关系数.4861.000Sig.（双侧）.000.N366366相关系数微信基于微信的学习行为Spearman 的 rho微信相关系数1.000.712Sig.（双侧）.000N366366基于微信的学习行为相关系数.7121.000Sig.（双侧）.000.N366366相关系数空间基于空间的学习行为Spearman 的 rho空间相关系数1.000.451*Sig.（双侧）.000N366366基于空间的学习行为相关系数.4511.000Sig.（双侧）.000.N366366相关系数手

35、机聊天基于手机聊天的学习行为Spearman 的 rho手机聊天相关系数1.000.503*Sig.（双侧）.000N366366基于手机聊天的学习行为相关系数.5031.000Sig.（双侧）.000.N366366相关系数收发邮件基于收发邮件的学习行为Spearman 的 rho收发邮件相关系数1.000.750*Sig.（双侧）.000N366366基于收发邮件的学习行为相关系数.7501.000Sig.（双侧）.000.N366366附录四：问卷结果（部分）Q1:你是大学几年级的学生答案选项回复情况大一130大二117大三73大四46受访人数:366Q4:晚上十一点后你还会玩多长时间答案选项回复情况半小时之内851小时1541小时到两小时782小时以上49受访人数:366Q5:您使用手机一般用来Q7:上课时你会在什么情况下使用手机答案选项回复情况课程比较无聊169用来查资料23手机拍照老师讲的内容118其他56受访人数:366Q17:你觉得手机能有效解决情绪问题吗答案选项回复情况能，都可以有效解决38可以，基本上都能解决69有时可以71容易造成孤独感147不可以41受访人数:36624 / 24文档可自由编辑打印