本论文主要研究用数学方法建立中学生课业负担预测预报模型,对学生课业负担的轻重进行分级、并有效监测。主要分为两部分,一是问卷调查,二是分别运用综合贡献度方法、最优化方法和模糊评价方法建立中学生课业负担监测预报模型。1.问卷调查。首先设计调查问卷,针对中学生课业负担问题,对辽宁省部分教育专家、教师和学生进行访谈和问卷调查,了解课业负担的主要影响因子,据此设计调查问卷。问卷主要分为两方面问题:一是学生的日常学习生活情况;二是学生的心理健康测量情况,这部分主要借鉴心理学关于课业负担测量量表[1]。然后对问卷进行信度分析,确保调查问卷的有效性和合理性。最后对辽宁省部分中学进行随机匿名问卷调查,用统计学方法对调查问卷数据进行整理和筛选。2.利用综合贡献度方法建立中学生课业负担模型。首先对调查数据进行统计分析,确定课业负担的主要影响因子;之后用模糊数学方法分别找到各影响因子的内在变化规律,根据显示课业负担的比率建立单因子识别模型;再利用最优化方法确定组合模型权重,建立多因子综合指标模型;最后利用概率分级法根据贡献度的分布进行分级,建立课业负担监测预报模型。3.利用最优化方法建立中学生课业负担回归模型。首先用最优化方法寻找影响课业负担的线性因子,进而建立课业负担的多元线性回归模型;然后再用最优化方法寻找课业负担的非线性影响因子,建立课业负担的多元非线性回归模型;最后对这两种模型进行比较,结果显示多元非线性回归模型优于多元线性回归模型。4.利用模糊综合评价方法建立中学生课业负担模型。首先利用模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,确定评价集和指标集的权重,然后计算综合评价矢量,最后建立课业负担监测预报模型。此模型主要适用于监测和预报以班级或者学校为单位的课业负担情况。建立中小学生课业负担监测预报模型,目的为教育行政部门科学制定减负政策、有效监测学生课业负担提供可资借鉴的方法和操作依据,有效地减轻学生过重的学业及心理负担,真正全面推进素质教育,促进学生生动、活泼、自主、创造性地发展。