數(shù)學(xué)建模競賽調(diào)查報告一、引言

數(shù)學(xué)建模競賽作為一種提升學(xué)生實踐能力和創(chuàng)新思維的重要途徑，近年來受到廣泛關(guān)注。本報告旨在通過對數(shù)學(xué)建模競賽的參與情況、效果及存在問題進行系統(tǒng)性調(diào)查與分析，為相關(guān)組織者和參賽者提供參考，并提出優(yōu)化建議。調(diào)查采用問卷調(diào)查、訪談及數(shù)據(jù)分析等方法，覆蓋不同層次和地區(qū)的參賽者及指導(dǎo)教師。

二、調(diào)查結(jié)果與分析

（一）參賽者基本情況

1.參與動機

(1)提升專業(yè)技能：78%的參賽者認為參與競賽有助于強化數(shù)學(xué)應(yīng)用能力。

(2)職業(yè)發(fā)展需求：45%的參賽者希望通過競賽積累項目經(jīng)驗，增強就業(yè)競爭力。

(3)興趣驅(qū)動：32%的參賽者因?qū)１旧砀信d趣而參與。

2.參賽群體分布

(1)學(xué)歷層次：本科參與者占62%，碩士占28%，博士占10%。

(2)專業(yè)背景：工科（35%）、理科（30%）、經(jīng)濟管理類（25%）、其他（10%）。

（二）競賽過程及效果

1.常見建模步驟

(1)問題理解與假設(shè)：明確目標(biāo)，建立簡化模型。

(2)數(shù)據(jù)收集與分析：利用統(tǒng)計方法處理原始數(shù)據(jù)（如回歸分析、聚類分析）。

(3)模型構(gòu)建與求解：選擇合適算法（如線性規(guī)劃、差分方程）。

(4)結(jié)果驗證與報告撰寫：通過實際案例檢驗?zāi)Ｐ陀行浴?/p>

2.主要挑戰(zhàn)

(1)數(shù)據(jù)處理能力不足：54%的參賽者反映缺乏高效的數(shù)據(jù)分析方法。

(2)模型創(chuàng)新性欠缺：39%的參賽者認為模型同質(zhì)化嚴重。

(3)時間管理問題：68%的參賽者因任務(wù)分配不均導(dǎo)致后期崩潰。

（三）競賽對個人及機構(gòu)的影響

1.個人能力提升

(1)編程技能：85%的參賽者掌握至少一種建模軟件（如MATLAB、Python）。

(2)團隊協(xié)作：93%的參賽者表示溝通能力顯著提高。

2.機構(gòu)支持情況

(1)高校支持度：70%的院校提供賽前培訓(xùn)，但資源分配不均。

(2)企業(yè)合作：僅15%的競賽與實際項目結(jié)合，多數(shù)停留在理論層面。

三、存在問題及優(yōu)化建議

（一）主要問題

1.參賽者基礎(chǔ)不均衡：部分學(xué)生缺乏數(shù)學(xué)工具軟件操作經(jīng)驗。

2.指導(dǎo)模式單一：過度依賴教師經(jīng)驗，忽視學(xué)生自主探索。

3.評價體系局限：僅重視最終結(jié)果，忽視過程創(chuàng)新。

（二）改進建議

1.完善賽前培訓(xùn)體系

(1)開設(shè)分層次工作坊（基礎(chǔ)操作→復(fù)雜算法）。

(2)引入企業(yè)導(dǎo)師案例教學(xué)（如金融風(fēng)控模型）。

2.優(yōu)化競賽機制

(1)設(shè)置開放性題目，鼓勵跨學(xué)科融合（如“智慧城市”主題）。

(2)增加中期評審環(huán)節(jié)，強化過程監(jiān)督。

3.加強產(chǎn)學(xué)研結(jié)合

(1)設(shè)立企業(yè)贊助專項賽道，提供真實數(shù)據(jù)案例。

(2)建立賽后成果轉(zhuǎn)化平臺，促進模型應(yīng)用落地。

四、結(jié)論

數(shù)學(xué)建模競賽在提升參賽者綜合能力方面成效顯著，但需進一步優(yōu)化培訓(xùn)、評價及產(chǎn)學(xué)研聯(lián)動機制。未來可考慮將競賽與職業(yè)認證結(jié)合，增強社會認可度，同時推動競賽向多元化、應(yīng)用化方向發(fā)展。

三、存在問題及優(yōu)化建議

（一）主要問題

1.參賽者基礎(chǔ)不均衡：

具體表現(xiàn)：調(diào)查發(fā)現(xiàn)，不同背景的參賽者之間在數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、計算機編程能力、以及熟悉常用建模工具（如MATLAB、Python、R、Lingo等）方面存在顯著差異。部分來自非數(shù)學(xué)、非計算機相關(guān)專業(yè)的學(xué)生，甚至在競賽開始前缺乏系統(tǒng)性的數(shù)據(jù)處理和算法實現(xiàn)訓(xùn)練。這導(dǎo)致在競賽過程中，學(xué)生需要花費大量時間學(xué)習(xí)基礎(chǔ)工具和概念，而非專注于問題的解決和創(chuàng)新。

影響：基礎(chǔ)薄弱的學(xué)生容易在模型構(gòu)建、算法選擇和結(jié)果實現(xiàn)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)遇到瓶頸，影響團隊整體表現(xiàn)和競賽體驗，甚至可能因無法完成模型而導(dǎo)致挫敗感。

2.指導(dǎo)模式單一：

具體表現(xiàn)：當(dāng)前多數(shù)競賽的指導(dǎo)模式以經(jīng)驗豐富的教師“手把手”傳授為主，側(cè)重于介紹成熟模型的框架和求解步驟。指導(dǎo)過程往往缺乏對學(xué)生自主探索和批判性思維的引導(dǎo)。教師傾向于給出“標(biāo)準(zhǔn)答案”或“最優(yōu)路徑”，學(xué)生則被動接受和模仿，難以培養(yǎng)獨立發(fā)現(xiàn)問題和創(chuàng)造性解決問題的能力。

影響：這種模式限制了學(xué)生創(chuàng)新思維的發(fā)展，使得競賽成果同質(zhì)化現(xiàn)象嚴重。學(xué)生可能學(xué)會了解決特定類型的問題，但面對新穎或復(fù)雜問題時，卻顯得束手無策。長期來看，不利于培養(yǎng)真正具備建模創(chuàng)新能力的人才。

3.評價體系局限：

具體表現(xiàn)：競賽的評價標(biāo)準(zhǔn)往往過于強調(diào)模型的最終結(jié)果（如準(zhǔn)確性、效率）和結(jié)論的“實用性”，而對建模過程中的創(chuàng)新性、方法的合理性、假設(shè)的合理性以及模型的可解釋性和推廣性等方面關(guān)注不足。評分細則有時過于量化，難以全面衡量團隊的努力和思考深度。

影響：這種評價導(dǎo)向可能導(dǎo)致參賽團隊為了追求高分而“應(yīng)試”建模，采用成熟且“安全”的模型和方法，避免冒險嘗試新的思路。同時，忽視過程評價也使得學(xué)生在模型修正、討論和反思等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的訓(xùn)練不足，不利于長遠能力的提升。

（二）改進建議

1.完善賽前培訓(xùn)體系

(1)開設(shè)分層次、模塊化的工作坊：

內(nèi)容設(shè)計：

基礎(chǔ)層（必修）：涵蓋常用數(shù)學(xué)工具（微積分、線性代數(shù)、概率統(tǒng)計）的復(fù)習(xí)；數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)（Excel高級應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)）；至少一種通用編程語言（如Python）的基礎(chǔ)語法與科學(xué)計算庫（NumPy,SciPy,Pandas）入門；MATLAB基礎(chǔ)操作。目標(biāo)：確保所有參賽者具備基本的數(shù)據(jù)處理和編程能力。

進階層（選修）：專題講座，如最優(yōu)化方法（線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃）、圖論與網(wǎng)絡(luò)模型、時間序列分析、機器學(xué)習(xí)入門、數(shù)值模擬方法等。目標(biāo)：擴展學(xué)生知識面，掌握核心建模技術(shù)。

實踐層（模擬）：提供往年競賽真題或簡化案例，組織模擬競賽，由助教或青年教師進行輔導(dǎo)，重點在于練習(xí)模型選擇、算法實現(xiàn)和報告撰寫。目標(biāo)：提升實戰(zhàn)經(jīng)驗和團隊協(xié)作能力。

實施方式：利用線上平臺提供錄播課程和練習(xí)題，線下組織集中授課、編程練習(xí)和答疑。培訓(xùn)時間可安排在賽前數(shù)月，并根據(jù)學(xué)生反饋動態(tài)調(diào)整內(nèi)容。

(2)引入企業(yè)導(dǎo)師案例教學(xué)：

具體操作：

聯(lián)系相關(guān)行業(yè)的公司（如咨詢、金融、數(shù)據(jù)科學(xué)、工程研發(fā)等），邀請其工程師或數(shù)據(jù)科學(xué)家擔(dān)任企業(yè)導(dǎo)師。

設(shè)計與行業(yè)實際需求相關(guān)的案例，讓學(xué)生分組解決。

企業(yè)導(dǎo)師提供真實數(shù)據(jù)集、業(yè)務(wù)背景說明，并參與案例的評審。

組織企業(yè)導(dǎo)師分享會，介紹實際項目中遇到的挑戰(zhàn)、建模思路及工具應(yīng)用。

預(yù)期效果：幫助學(xué)生理解建模知識在現(xiàn)實場景中的應(yīng)用價值，激發(fā)學(xué)習(xí)興趣，了解行業(yè)對建模人才的能力要求。

2.優(yōu)化競賽機制

(1)設(shè)置更具開放性和挑戰(zhàn)性的題目：

題目設(shè)計原則：

跨學(xué)科融合：鼓勵不同專業(yè)背景的學(xué)生組合，題目可涉及多領(lǐng)域知識交叉（如“智慧物流優(yōu)化”、“環(huán)境資源可持續(xù)性評估”等）。

數(shù)據(jù)多樣性：提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如圖像、文本）、甚至缺失或噪聲數(shù)據(jù)，考察學(xué)生的數(shù)據(jù)清洗、處理和特征提取能力。

問題模糊性：保留一定的開放性，允許學(xué)生根據(jù)自己的理解和優(yōu)勢選擇切入點，鼓勵提出創(chuàng)新性問題定義和解決方案。

現(xiàn)實關(guān)聯(lián)度：題目應(yīng)源于現(xiàn)實問題，具有一定的復(fù)雜度和不確定性，避免過于簡化或有唯一“標(biāo)準(zhǔn)答案”。

實施方式：定期組織專家研討會，共同開發(fā)新題目庫，并建立題目難度和類型評估體系。

(2)增加過程評審環(huán)節(jié)：

具體操作：

在競賽中期（如提交初稿時）設(shè)置檢查點，由評審委員會對團隊的研究進展、數(shù)據(jù)處理方法、初步模型框架等進行點評和指導(dǎo)。

可以通過線上匯報、代碼審查、文檔檢查等形式進行。

評審結(jié)果可不計入最終成績，但作為改進建議反饋給團隊。

預(yù)期效果：及時發(fā)現(xiàn)問題，避免團隊在錯誤的方向上浪費過多時間；強化過程管理意識，引導(dǎo)學(xué)生注重建模的完整性和規(guī)范性；提供反饋機會，促進教師了解學(xué)生困難，調(diào)整指導(dǎo)策略。

3.加強產(chǎn)學(xué)研結(jié)合

(1)設(shè)立企業(yè)贊助專項賽道或合作項目：

具體操作：

與企業(yè)合作，由企業(yè)提供實際業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)或問題，作為競賽題目或特定賽道。

企業(yè)提供部分資源（如數(shù)據(jù)訪問權(quán)限、技術(shù)指導(dǎo)、平臺支持）。

對參與該賽道并取得優(yōu)秀成果的團隊，企業(yè)可提供實習(xí)機會、項目合作或小額獎金。

預(yù)期效果：讓學(xué)生接觸到更真實的、具有商業(yè)價值的問題，提升模型的實用性和落地潛力；為學(xué)生提供就業(yè)或深造的潛在機會；增強高校與企業(yè)的聯(lián)系，促進科技成果轉(zhuǎn)化。

(2)建立賽后成果轉(zhuǎn)化平臺或交流機制：