基于模糊逻辑模型的体育教育师范生学业成绩预测研究及其教学优化意义

本研究针对体育教育师范生学业成绩预测的复杂性，创新性地应用模糊逻辑(Fuzzy Logic)模型，整合学术自我效能感(Academic Self-Efficacy)、学习策略(Deep/Surface Approach)和同伴支持(Academic Support)等多维因素，成功构建了TQT-PE(教师资格考试-体育)成绩预测系统。研究证实深度学习方法与高GPA显著相关，为个性化教育干预提供了量化依据，对优化教师培养体系具有重要实践价值。

　　

在教育评估领域，如何准确预测师范生的专业能力始终是个棘手难题。传统评估方法往往陷入"非黑即白"的二元判断困境，难以捕捉学习过程中那些微妙的灰色地带。特别是在体育教育这个特殊领域，学生的表现不仅取决于书本知识，更涉及运动技能、教学实践等复杂能力的综合体现。现有的线性统计模型在处理这类多维度的评估时常常力不从心，就像用直尺测量蜿蜒的河流——虽然能得到大致长度，却永远无法呈现水流的真实形态。

穆拉 Sitki Kocman 大学的研究团队另辟蹊径，将源自人工智能领域的模糊逻辑(Fuzzy Logic)引入教育评估。这项发表在《Scientific Reports》的研究，首次针对40名体育教育师范生构建了TQT-PE成绩预测模型。研究人员巧妙地将看似主观的学习特征——如学生是采用深度学习策略(Deep Approach)追求概念理解，还是依赖表面学习策略(Surface Approach)进行机械记忆——转化为可量化的模糊变量，通过MATLAB平台建立的81条"如果-那么"规则，成功破解了学业表现背后的非线性关系密码。

研究采用多方法融合的技术路线：首先使用经过土耳其语验证的学术自我效能量表(7点Likert量表)、学习策略问卷(18项)和同伴支持量表(15项)采集心理行为数据；其次收集客观学术指标包括GPA和标准化TQT-PE考试成绩；最终通过模糊推理系统(FIS)将定性变量转化为隶属度函数，采用质心法(Centroid Method)进行去模糊化处理。这种混合方法既保留了教育测量的严谨性，又充分考虑了人类认知的模糊特性。

研究结果呈现多维度发现：

1. 预测模型构建：多元回归分析显示模型整体显著(F=2.50,p=0.04)，解释31.3%的变异。表面学习策略呈现边际显著负向预测力(β=-3.87,p=0.079)，暗示应试倾向可能损害专业能力发展。

2. 深度学习优势：三维模糊模型可视化显示，采用深度学习策略且GPA>60的学生，其TQT-PE成绩集中在60-75的高分段。这类学生表现出概念联结和知识迁移的特征性学习模式。

3. 表面学习局限：表面学习策略与低GPA(<45)的组合在模型中形成明显"洼地"，这类学生TQT-PE成绩普遍低于45分，验证了机械记忆在专业能力培养中的局限性。

4. 支持系统作用：虽然学术支持的直接预测效应未达显著水平(β=-0.97,p=0.343)，但在模糊规则中与高自我效能形成协同效应，印证了"支持-信心"循环的重要性。

讨论部分深刻揭示了研究的双重价值：方法论层面，首次证明模糊逻辑能有效处理教育评估中的不确定性，其81条规则构成的推理系统比传统回归更能捕捉变量间的复杂互动；实践层面，为识别风险学生提供了早期预警指标——特别是表面学习策略与低GPA的组合可作为重点干预信号。研究建议师范培养方案应：①开设元认知训练课程促进深度学习策略；②建立基于模糊评分的形成性评价系统；③设计同伴支持与自我效能提升的联动干预方案。

这项研究的创新性在于将工程领域的模糊数学工具创造性地应用于教师教育，其建立的预测框架不仅适用于体育教育，也为其他专业领域的师范生培养提供了可迁移的方法论范式。正如研究者强调的，教育的魅力恰恰存在于那些模糊地带——那些不能用简单分数衡量的成长轨迹，而模糊逻辑为捕捉这种复杂性提供了前所未有的分析透镜。