2025年中青杯赛题浅析-快速选题
本文将为大家带来2025年中青杯的选题建议，旨在十分钟内帮助大家快速了解每个题目具体难点、涉及模型等。
初步预估赛题难度 A:B:C=4:5:3
初步预测选题人数 A:B:C=2:1:0.6
A 题：康养城市建设
A1. 康养资源分布的现状分析与优化需求
问题简介：
在城市不同区域内，医疗、养老、公园、文化设施等康养资源的空间分布往往不均，与居民健康水平之间可能存在不匹配，需要评估当前布局的合理性并提出优化需求
求解思路：
收集各类设施地理与数量数据、居民健康指标与人口分布；结合可达性指标和健康满意度，量化公平性差异；定位待优化重点区并初步提出增补或交通配置思路。
可能涉及模型：
空间自相关（Moran’s I）、可达性模型（距离衰减／2SFCA）、Gini 系数或熵值法衡量公平性、聚类分析（K-means）识别热点区
改进点：
应用深度学习进行空间分布预测，指导“增量式”设施投放。
A2. 康养城市综合评价模型的构建与应用
问题简介：
构建涵盖资源、健康、环境、经济等多维度的评价体系，对城市康养发展水平进行综合打分，为政策制定提供量化依据。
求解思路：
确定评价维度与具体指标，并做标准化预处理；通过AHP、熵值法等确定各指标权重；
采用加权和或TOPSIS 等方法计算综合得分；分析各区得分差异，提出针对性改进方向。
A3. 康养资源优化配置模型的建立与实施策略
问题简介：
在预算和用地等约束下，合理选址、调整数量与服务范围，以最大化覆盖率和利用效率、最小化成本。
求解思路：
定义决策变量（新增设施位置与数量、服务指派）；构建多目标函数（覆盖率、效率、成本）；加入预算、可达性、容量等线性／整数约束；用线性规划或多目标进化算法求解，得到Pareto 前沿解。
可能涉及模型：
0–1 整数线性规划；多目标优化（加权和、ε-约束法、NSGA-II）；网络流或设施选址模型（p-中位、p-中心）；随机规划或鲁棒优化处理不确定性
改进点：
将不确定需求（老年人口增长、流动性）纳入随机/鲁棒优化；考虑移动式、模块化康养设施的灵活布局；
B 题：教育数字化视域下高校教师数字胜任力增值评价研究
B1. 指标体系构建
问题简介：
在《教师数字素养》总体标准基础上，细化适合高校教师的二级指标，并通过专家打分确定权重，保证评价体系科学可靠。
求解思路：
梳理一级、二级指标结构；采用Delphi 法多轮征询专家意见，形成指标集；用 AHP 建立判断矩阵，计算权重并做一致性检验；整合结果，形成最终加权指标体系。
可能涉及模型：
德尔菲（Delphi）专家迭代法
层次分析法（AHP）
一致性检验（CI、CR）
熵值法或项级回归法做客观验证
改进点：
结合大数据，利用聚类+文本挖掘自动生成二级指标；引入模糊 AHP 或灰色集成方法，降低专家判断不确定性
B2. 教师数字胜任力增值评价模型
问题简介：
基于高校类别和区域特征，构建类似教育增值（Value-Added）模型，衡量教师数字能力相对于预期的“真增值”。
求解思路：
收集教师得分与院校/区域属性；用多元线性回归或混合效应模型拟合预期得分；计算实际得分与预测得分之差作为增值量；统计分析不同类型高校与区域的增值分布。
可能涉及模型：
多元回归分析
线性混合效应模型
随机森林回归（做非线性拟合对照）
方差分析（ANOVA）检验差异
改进点：
使用贝叶斯增值模型，量化不确定性与置信区间；引入时间序列成分，做教师能力的纵向增值跟踪；
B3. 教师属性因素作用分析
问题简介：
考察性别、职称、年龄、教龄、专业、学历等个人属性对数字胜任力增值的影响。
求解思路：
在增值模型基础上，加入各属性变量；用回归系数或树模型重要性度量影响方向和强度；做多重共线性与交互效应检验；用分组比较（t 检验/方差分析）验证显著性。
可能涉及模型：
多元回归（含交互项）
随机森林、XGBoost 等树模型
SHAP、LIME 等解释性分析
聚类或决策树分段探索
B4. 实施方案与培育路径
问题简介
对接《新时代教育评价改革方案》，设计提升教师数字胜任力的落地策略与路径。
求解思路
梳理政策要求与体系指标匹配；设计培训—实践—评估—激励的闭环机制；制定不同层次（学校/学科/个人）的实施步骤；建立监测与反馈平台。
可能使用的模型
业务流程建模（BPMN）、绩效评价模型（Balanced Scorecard）、A/B 测试设计培训方案效果、仪表盘和时序预警模型
C 题：忧郁症的双重防线
C1. 情绪识别模型构建
问题简介：
基于语音、表情、生理信号等多模态数据，实现对情绪状态的自动识别
求解思路：
收集与预处理多模态数据；提取MFCC、动作单元、心率变异性等特征；构建单模态分类器并做融合；评估并迭代优化识别效果。
可能涉及模型：
SVM、随机森林、XGBoost（单模态）
CNN（表情图像）、LSTM（序列信号）
多模态融合网络（Attention、Transformer）
C2. 抑郁症预测模型构建
问题简介：
综合情绪状态与生活方式等数据，构建及优化早期抑郁症预测模型。
求解思路：
数据清洗、特征工程（行为、文本、情绪得分）；训练多种模型并调参；用交叉验证评估AUC、F1 等；与临床量表结果对比验证。
C3. 模型优化与应用场景
问题简介：
在智慧医疗或教育场景中，进一步提升模型性能并制定落地方案
求解思路：
采用迁移学习或集成方法提升识别/预测指标；设计端到端部署架构：可穿戴+边缘+云平台；制定数据隐私与伦理保护流程；规划干预流程或预警响应机制。
