AI大数据处理与分析实战--体育问卷分析

风吹落叶花飘荡2024-06-09 22:43

AI大数据处理与分析实战--体育问卷分析

前言：前一段时间接了一个需求，使用AI进行数据分析与处理，遂整理了一下大致过程和大致简要结果（更详细就不方便放了）。

文章目录

一、数据概览

数据集中包含了深圳市不同行政辖区内，不同学校、不同年级学生的家长们对孩子体育课的建议。建议内容涵盖了户外活动、体能训练、技能培养、课程多样性、安全性等多个方面。

1、数据基本特征

  • 数据量级：
    • 总数据：966062份
    • 非空数据：617486份，非空数据占 总数据的 63.92%
    • 有效数据：363754份，有效数据占非空数据的58.91%

二、交互Prompt

1、使用工具

kimi和哲灵AI

2、prompt

确定评论维度：确定要给每一个评论怎么归类

挺满意 场地受限问题希望可以解决，谢谢 一定要坚持贯彻大课间和每天一节体育课的政策。一定要坚持呀。 体能，跳绳，球类，攀岩都能适当的安排上

产地受限问题可以解决 建议增加足球篮球一些技巧性项目，提升孩子们的热情 体育课希望能带水，与上洗手间 运动 挺好的 没有

学校体育课安排合理，课时足，类型丰富多样 竞技性和趣味性结合 每天保证一节课的户外活动 没有 增强体质，能学会一项运动

体育课的时候要注意安全 挺好的，多开展一下户外体育活动，有益身心健康。 锻炼身体是好事。提高免疫力支持。 孩子在校体育很好，所以建议多上点

学校安排专项、基础、综合体育，来给孩子们不同的课程，我觉得非常棒 3节比较合适 效果很好，孩子体能明显增强。

孩子非常喜欢上体育课，目前学校每天都有体育课，包括一节跳绳课，希望能再拿出一节体育课学习专项运动，比如羽毛球，游泳，乒乓球，篮球等 非常好

希望能加入武术课程 挺好，孩子视力更好了 体育课非常有意义，希望体育课内容更加丰富！体育老师们辛苦啦辛苦啦！！ 多点户外活动

多运动有助于身高，可以安排一些跳跃的活动 暂无 多练体能

每天一节体育课非常好，但是既然花了这个时间，一定要把时间充分利用好，在老师的带领下高效地进行体育项目训练或者体能锻炼。不建议让孩子们自由活动，流于形式。

非常好，孩子体育课上得到了身体锻炼和精神放松 增加球类 暂无 可以

每周多几节体育课非常好，如果能培养一个技能更好，例如篮球，足球等培训，团队合作和技能培训

上午可以有体育课，下午最好没有，因为现在是夏天下午孩子很容易中暑。 上面这些数据是跟体育有关，如何划分数据

数据处理目的：

请你生成一下深圳市义务教育阶段学校"每天一节体育课"网络问卷，这个问卷的意义，我们希望通过这个问卷反馈各个区，各个学校，各个年级的老师家长关注的矛盾和观点，并借此改进。请你依托上面的信息生成三个数据采集目的

其他交互过程：https://kimi.moonshot.cn/share/cpeo8n3d8p8hlbktems0

三、代码处理

1、数据获取

链接：https://pan.baidu.com/s/1ko02J-LMGvOX5aAjnGxGVQ

提取码：fxbi

（从原数据中抽百分之五的数据）

2、数据清洗

清洗空评论

python 复制代码 
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
@Author: 风吹落叶
@Contact: waitKey1@outlook.com
@Version: 1.0
@Date: 2024/6/2 22:14
@Describe: 清洗空评论
"""
import openpyxl
# coding=utf-8
from openpyxl import load_workbook
from tqdm import tqdm


wb = load_workbook(r'H:\humanV2\社联数据处理\某市义务教育阶段学校"每天一节体育课"网络问卷整理.xlsx') # 获取已存在的工作簿
ws = wb.active
maxrow=ws.max_row

print(maxrow)
oristr=['某市','某中学','光明区','福田区','罗湖区','南山区','盐田区','宝安区','龙华区','坪山区','龙岗区','大鹏新区']


work=openpyxl.Workbook()
sheet=work.active

work1=openpyxl.Workbook()
sheet1=work1.active
for i in tqdm(range(1,maxrow+1)):
    a,b=ws.cell(i,1).value,ws.cell(i,2).value

    #print(a,b)
    newvalue=a
    for item in oristr:
        newvalue=newvalue.replace(item,'')
    newvalue='深圳市'+ws.cell(i,2).value+newvalue

    if len(ws.cell(i,4).value)!=0 :
       # print(a,' 处理后：',newvalue)
        sheet.append([newvalue,ws.cell(i,2).value,ws.cell(i,3).value,ws.cell(i,4).value])
    else:
        sheet1.append([newvalue,ws.cell(i,2).value,ws.cell(i,3).value,ws.cell(i,4).value])

work.save('非空问卷数据汇总.xlsx')
work1.save('空问卷数据汇总.xlsx')

清洗无效评论

python 复制代码 
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
@Author: 风吹落叶
@Contact: waitKey1@outlook.com
@Version: 1.0
@Date: 2024/6/2 22:14
@Describe: 
"""
import openpyxl
# coding=utf-8
from openpyxl import load_workbook
from tqdm import tqdm
wb = load_workbook(r'H:\humanV2\社联数据处理\非空问卷数据汇总.xlsx') # 获取已存在的工作簿
ws = wb.active
maxrow=ws.max_row
print(maxrow)
oristr=['深圳市','某市','某中学','光明区','福田区','罗湖区','南山区','盐田区','宝安区','龙华区','坪山区','龙岗区','大鹏新区']
backstr=['无','没','否','没有','暂无','暂时无','暂时没有','没有建议','没意见','没有意见','无意见','无建议','没建议']

work=openpyxl.Workbook()
sheet=work.active

workNot=openpyxl.Workbook()
sheetNot=workNot.active
for i in tqdm(range(1,maxrow+1)):
    a,b=ws.cell(i,1).value,ws.cell(i,2).value
    #print(a,b)
    newvalue=a
    for item in oristr:
        newvalue=newvalue.replace(item,'')
    newvalue='深圳市'+ws.cell(i,2).value+newvalue
    if len(ws.cell(i,4).value)!=0 and ws.cell(i,4).value not in backstr:
        # print(a,' 处理后：',newvalue)

        sheet.append([newvalue,ws.cell(i,2).value,ws.cell(i,3).value,ws.cell(i,4).value])
    else:
        sheetNot.append([newvalue, ws.cell(i, 2).value, ws.cell(i, 3).value, ws.cell(i, 4).value])

work.save('有效问卷数据汇总1.xlsx')
workNot.save('无效问卷数据汇总1.xlsx')

3、数据处理

针对有效问卷进行逐个处理

python 复制代码 
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
@Author: 风吹落叶
@Contact: waitKey1@outlook.com
@Version: 1.0
@Date: 2024/6/2 23:26
@Describe: 
"""
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
@Author: 风吹落叶
@Contact: waitKey1@outlook.com
@Version: 1.0
@Date: 2024/6/2 17:01
@Describe: 
"""

from openai import OpenAI
import json
from tqdm import tqdm
import concurrent

def commentHandle(text,model="gpt-3.5-turbo"):

    system='请你扮演一个对于体育事业非常了解的体育博士，对于每一个家长或老师的评论都很重视。'
    prompt="""
我会给你一批评论，你需要对每一个评论进行分析,输出其类型：【内容和形式、频率和强度、安全和健康、支持和鼓励、中立、其他建议或意见】。
同时依据情感归类为：【积极、中性、消极】
第三填是否涉及【学校体育教育不重视、体育安全问题、学业与体育矛盾,其他矛盾或问题】，如果是则填入具体涉及的问题。如果没有涉及填否，然后anomalous 返回空字符串

示例：
comment:多运动
comment:希望丰富课程内容。
有游泳课
comment:可以改掉体罚

你需要输出以下json字典格式：
[{"text":"多运动","type":"频率和强度","emo":"中性","isnegative":"否","anomalous":""},{"text":"希望丰富课程内容。\n有游泳课","type":"内容和形式","emo":"中立","isnegative":"否","anomalous":""},{"text":"可以改掉体罚","type":"其他建议或意见","emo":"消极","isnegative":"是","anomalous":"体育安全问题"}]

理解回复理解。
"""

    client = OpenAI(
        # This is the default and can be omitted
        api_key='xxxx',
        base_url='https://api.kksj.org/v1'
    )

    chat_completion = client.chat.completions.create(
        messages=[
            {'role':'system',"content":system},
            {
                "role": "user",
                "content": prompt,
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "理解",
            },
            {
                "role": "user",
                "content": text,
            },
        ],
        model=model,
    )
   # print(chat_completion)
    return chat_completion.choices[0].message.content

import openpyxl
def handle(params):
    maxtest,commants,commantsJson,ws=params
    count=0
    for j in range(maxtest):
        try:
            text = '\n'.join(commants)
            aitext = commentHandle(text)
            aitext=str.strip(aitext.replace('json','').replace('```',''))
            if aitext[0]!='[':
                aitext='['+aitext
            if aitext[-1] != ']':
                aitext = ']' + aitext
            aitextJsons = json.loads(aitext)
            break
        except Exception as e:
            print(e)
            print('异常数据：',str(aitext))
            count += 1

    if count == maxtest:  # 如果一直没有执行成功就pass这一轮
        return

    if verbose:
        print(commants)
        print(aitextJsons)

    for j in range(len(aitextJsons)):
        aitextJson = aitextJsons[j]
        try:
            commant = commantsJson[aitextJson['text'].replace('。','').replace(',','')]
            newLine = [commant[0], commant[1], commant[2], commant[3], aitextJson['type'], aitextJson['emo'],
                       aitextJson['isnegative'], aitextJson['anomalous']]
            print(newLine)
            ws.append(newLine)
        except Exception as e:
            print(e)
            print('顺序异常:', str(aitextJson))
            print(commantsJson)

if __name__=="__main__":
    verbose=True

    try:
        path=r'H:\humanV2\社联数据处理\有效问卷数据汇总test3.xlsx'
        work=openpyxl.load_workbook(path)
        sheet=work.active
        maxrow=sheet.max_row

        # 评论数据中间缓存
        commants=[]
        commantsJson={}
        # 新建excel用于存储问题
        wb=openpyxl.Workbook()
        ws=wb.active
        maxtest=3 # 测试三次
        with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor:
            futures=[]

            for i in range(1,maxrow+1):

                if i%5!=0:
                    commants.append('comment:'+sheet.cell(i,4).value)
                    commantsJson[sheet.cell(i,4).value.replace('。','').replace(',','')]=[sheet.cell(i,1).value,sheet.cell(i,2).value,sheet.cell(i,3).value,sheet.cell(i,4).value]
                else:
                    count=0
                    params=maxtest, commants, commantsJson,ws
                    task=executor.submit(handle,params)
                    futures.append(task)

                    commants=[] # 填入后清空数据
                    commantsJson = {}
            count=0 # 批次
            for future in tqdm(concurrent.futures.as_completed(futures)):
                result= future.result()
                count+=1
                print('处理批次：{}'.format(count))
                if count %20==0:
                    wb.save('数据处理缓存temp3_{}.xlsx'.format(str(count)))


        wb.save('数据处理缓存bat3.xlsx')

    except Exception as e:
        print('异常终止',str(e))
        wb.save('数据处理缓存temp3.xlsx')

运行过程

4、数据可视化

python 复制代码 
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
@Author: 风吹落叶
@Contact: waitKey1@outlook.com
@Version: 1.0
@Date: 2024/6/3 5:43
@Describe: 
"""
import openpyxl
from collections import defaultdict

import matplotlib.pyplot as plt
def drawImg(sizes,labels,outpath,title=''):
    # 设置中文字体
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 'SimHei' 是黑体的意思
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 正确显示负号

    # 数据
    colors = ['#ff9999', '#66b3ff', '#99ff99', '#ffcc99']
    explode =[0]*len(sizes) # 突出显示第一部分
    explode[0]=0.05
    # 创建饼状图
    plt.figure(figsize=(8, 8))
    plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=colors, explode=explode, shadow=True,
            wedgeprops={'edgecolor': 'black'})
    plt.title(title)
    # 添加图例
    plt.legend(labels, title="图例", loc="center left", bbox_to_anchor=(1, 0, 0.5, 1))

    # 确保饼状图是圆的
    plt.axis('equal')
    plt.tight_layout()
    plt.savefig(outpath)
    # 显示图表

def cityHandle():
    path='H:\humanV2\社联数据处理\数据处理缓存.xlsx'
    work=openpyxl.load_workbook(path)
    sheet=work.active
    maxrow=sheet.max_row

    regionTypeJson=defaultdict(int)
    for i in range(1,maxrow):
        region,type,emo=sheet.cell(i,2).value,sheet.cell(i,5).value,sheet.cell(i,6).value
        try:
            regionTypeJson[region][type]+=1
        except:
            regionTypeJson[region]=defaultdict(int)
            regionTypeJson[region][type]+=1
            print(type)
    print(regionTypeJson)

    dirsnames=['内容和形式','频率和强度','安全和健康','支持和鼓励','中立','其他建议或意见']

    for key,value in regionTypeJson.items():
        values=list(sorted(value.items(),key=lambda item:item[1],reverse=True))
        print(value)
        imgdata = []
        imgname = []
        for value in values:
            if value[0] in dirsnames:
                imgdata.append(value[1])
                imgname.append(value[0])

        sizes, labels, outpath, title = imgdata,imgname,'城市层级：{}义务教育体育课网络问卷分析.png'.format(key),'{}义务教育体育课网络问卷分析'.format(key)
        drawImg(sizes, labels, outpath, title)
        print(imgdata)
        print(imgname)

def cityHandle_emo():
    path='H:\humanV2\社联数据处理\数据处理缓存.xlsx'
    work=openpyxl.load_workbook(path)
    sheet=work.active
    maxrow=sheet.max_row

    regionTypeJson=defaultdict(int)
    for i in range(1,maxrow):
        region,type,emo=sheet.cell(i,2).value,sheet.cell(i,5).value,sheet.cell(i,6).value
        try:
            emo=str.strip(emo).replace('中立','中性')
            regionTypeJson[region][emo]+=1
        except:
            regionTypeJson[region]=defaultdict(int)
            regionTypeJson[region][emo]+=1
            print(type)
    print(regionTypeJson)

    dirsnames=['积极','中性','消极']

    for key,value in regionTypeJson.items():
        values=list(sorted(value.items(),key=lambda item:item[1],reverse=True))
        print(value)
        imgdata = []
        imgname = []
        for value in values:
            print(value[0])

            if value[0] in dirsnames:
                imgdata.append(value[1])
                imgname.append(value[0])

        sizes, labels, outpath, title = imgdata,imgname,'城市层级：{}义务教育体育课网络问卷语义情感分析.png'.format(key),'{}义务教育体育课网络问卷语义情感分析'.format(key)
        drawImg(sizes, labels, outpath, title)
        print(imgdata)
        print(imgname)

def gradeHandle():
    path = 'H:\humanV2\社联数据处理\数据处理缓存.xlsx'
    work = openpyxl.load_workbook(path)
    sheet = work.active
    maxrow = sheet.max_row

    regionTypeJson = defaultdict(int)
    for i in range(1, maxrow):
        region, type, emo = sheet.cell(i, 3).value, sheet.cell(i, 5).value, sheet.cell(i, 6).value
        try:
            regionTypeJson[region][type] += 1
        except:
            regionTypeJson[region] = defaultdict(int)
            regionTypeJson[region][type] += 1
            print(type)
    print(regionTypeJson)

    dirsnames1 = ['一年级','二年级','三年级','四年级','五年级','六年级','七年级','八年级','九年级','高中一年级','高中二年级','高中三年级']
    dirsnames = ['内容和形式', '频率和强度', '安全和健康', '支持和鼓励', '中立', '其他建议或意见']
    for key, value in regionTypeJson.items():
        values = list(sorted(value.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True))
        print(value)
        imgdata = []
        imgname = []
        for value in values:
            if value[0] in dirsnames:
                imgdata.append(value[1])
                imgname.append(value[0])
        if len(imgdata)>0:
            sizes, labels, outpath, title = imgdata, imgname, '年级层级：{}义务教育体育课网络问卷分析.png'.format(
                key), '{}义务教育体育课网络问卷分'.format(key)

            drawImg(sizes, labels, outpath, title)
            print(imgdata)
            print(imgname)
            print('生图成功')
def gradeHandle_emo():
    path = 'H:\humanV2\社联数据处理\数据处理缓存.xlsx'
    work = openpyxl.load_workbook(path)
    sheet = work.active
    maxrow = sheet.max_row

    regionTypeJson = defaultdict(int)
    for i in range(1, maxrow):
        region, type, emo = sheet.cell(i, 3).value, sheet.cell(i, 5).value, sheet.cell(i, 6).value
        try:
            regionTypeJson[region][emo] += 1
        except:
            regionTypeJson[region] = defaultdict(int)
            regionTypeJson[region][emo] += 1
            print(emo)
    print(regionTypeJson)

    dirsnames1 = ['一年级','二年级','三年级','四年级','五年级','六年级','七年级','八年级','九年级','高中一年级','高中二年级','高中三年级']
    dirsnames = ['积极', '中性', '消极']
    for key, value in regionTypeJson.items():
        values = list(sorted(value.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True))
        print(value)
        imgdata = []
        imgname = []
        for value in values:
            if value[0] in dirsnames:
                imgdata.append(value[1])
                imgname.append(value[0])
        if len(imgdata)>0:
            sizes, labels, outpath, title = imgdata, imgname, '年级层级：{}义务教育体育课网络问卷语义情感分析.png'.format(
                key), '{}义务教育体育课网络问卷语义情感分析'.format(key)

            drawImg(sizes, labels, outpath, title)
            print(imgdata)
            print(imgname)
            print('生图成功')


if __name__=="__main__":
    cityHandle()     # 地区类别分析
    cityHandle_emo() # 地区类别情感分析
    gradeHandle()    # 年级分析
    gradeHandle_emo()# 年级情感分析

处理结果参考

下面是AI分析的部分结果，更详细结果的话，就不方便透露了。

四、年级维度

年级维度分析结果如下：

1、分析目标：哪些年级，家长更多的是鼓励孩子多运动，多锻炼，注重身体健康

（1）分析方法
  1. 数据预处理：对提供的数据进行清洗，去除无关信息，保留关键性建议。
  2. 关键词识别：从家长建议中提取与"多运动"、"多锻炼"、"身体健康"相关的关键词。
  3. 年级关联分析：将关键词出现的频率与学生所在年级关联，分析各年级家长的关注度。
  4. 趋势分析：评估家长关注点随年级变化的趋势。
（2）分析结果
  • 一年级：家长们开始关注孩子的体育活动，但建议相对基础，如"多锻炼"、"身体健康"。
  • 二年级：家长们继续强调体育活动的重要性，建议中出现"多样化"、"趣味活动"等关键词。
  • 三年级：家长们的建议开始具体化，出现了"体能训练"、"技能培养"等更具体的建议。
  • 四年级：家长建议中"多运动"、"多锻炼"的频率有所上升，显示出家长们对孩子体育活动的关注加深。
  • 五年级及以上：家长们的建议更加深入，关注点扩展到了体育活动与孩子身体健康的长期影响。
（3）结论

根据分析结果，家长们从一年级 开始就关注孩子的体育活动和身体健康，但随着孩子年级的提高，特别是从四年级 开始，家长们更加明确和具体地鼓励孩子多运动、多锻炼。这表明家长们随着孩子的成长，更加重视通过体育活动来促进孩子的身体健康和体能发展。

进一步分析发现，家长们在孩子进入中年级（如四年级）时，开始更加关注体育活动与孩子身体健康的结合。这可能是因为随着孩子年龄的增长，家长们意识到除了基础体能训练外，还需要更全面地促进孩子的身体健康。家长们也期望学校能够提供更专业的体育指导和安全的运动环境。

2、分析目标：从哪个年级开始，家长逐步关注孩子掌握体育运动技能

（1）分析方法
  1. 数据预处理：清洗数据，筛选出与体育运动技能学习相关的家长建议。
  2. 关键词提取：识别家长建议中与"球类"、"运动技能"、"技能培养"等关键词。
  3. 年级关联分析：将关键词出现的频率与学生所在年级关联，分析各年级家长的关注点。
  4. 趋势分析：评估家长对孩子体育运动技能学习需求的发展趋势。
（2）分析结果
  • 一年级：家长们的建议主要集中在基础体能训练和户外活动上，对特定运动技能的学习关注较少。
  • 二年级：家长们开始提及多样化的体育活动，但对特定运动技能如球类的需求并不明显。
  • 三年级：家长建议中出现了对"球类运动"、"技能训练"等关键词的提及，显示出对运动技能学习的关注开始上升。
  • 四年级：家长们对体育运动技能的需求明显增加，建议中频繁出现"球类"、"技能培养"等关键词。
  • 五年级及以上：家长们的建议不仅关注球类运动，还包括了其他运动技能的学习，需求呈现多样化发展。
（3）结论

根据分析结果，家长们从三年级 开始显著增加了对孩子掌握体育运动技能，如球类等的需求。这一需求在四年级 达到一个高峰，并在五年级及以上呈现多样化发展趋势，家长们不仅希望孩子能够学习球类运动，还期望他们能够接触和学习更多的运动技能。

3、分析目标：从哪个年级开始更加关注体育课程的设置与安排

（1）分析方法

为了确定家长们从哪个年级开始更加关注体育课程的设置与安排，我们采用了以下分析方法：

  1. 关键词提取：从家长们的建议中提取与体育技能培养和课程质量相关的关键词，如"技能训练"、"体能训练"、"专业教练"、"中考项目"等。
  2. 年级分布：统计各个年级家长建议中涉及技能培养和课程质量的频率。
  3. 趋势识别：分析家长们建议的变化趋势，确定关注点的转移。

（2）分析结果

  • 一年级：家长们主要关注孩子对体育课的适应和兴趣培养，建议多以"多锻炼"、"增加户外活动"为主。
  • 二年级：家长们开始关注体育课的多样性和趣味性，建议中出现了"多样化"、"趣味活动"等关键词。
  • 三年级：家长们的建议开始出现对体能和技能训练的需求，如"体能训练"、"技能培养"。
  • 四年级：家长们对体育课的教学质量和专业性有了更高的期待，建议中出现了"专业教练"、"中考项目"等词汇。
  • 五年级及以上：家长们的建议更加具体和深入，关注点扩展到了体育课与中考的结合，以及孩子长期体育技能的培养。

（3）结论

根据分析，家长们从三年级 开始，逐步增强了对体育课程设置与安排的关注，特别是对孩子体育运动技能水平的提升表现出了有意识的培养。这一趋势在四年级 及五年级时更加明显，家长们不仅关注体能训练，还期望学校能够提供更专业的体育教学，以帮助孩子在中考等重要考试中取得好成绩。

4、分析目标：家长从哪个年级开始注意文化课与体育课的平衡，希望妥善处理学习和体育锻练的矛盾，希望注意劳逸结合

（1）分析方法
  1. 数据清洗：整理和清洗数据，筛选出与文化课和体育课平衡相关的家长建议。
  2. 关键词提取：识别家长建议中与"文化"、"学习"、"劳逸结合"等关键词。
  3. 年级分析：对每个年级的家长建议进行分类，并统计关键词出现的频率。
  4. 趋势识别：分析家长关注点随年级变化的趋势。
（2）分析结果
  • 一年级：家长的建议主要集中在体育课的趣味性和基础体能训练上，对文化课与体育课平衡的关注较少。
  • 二年级：家长们开始提及体育课与文化课的平衡，但关注点依然较为平均。
  • 三年级：家长建议中出现了更多关于"劳逸结合"的关键词，表明家长们开始关注学习和体育锻炼的平衡。
  • 四年级：家长们的建议中"劳逸结合"和"学习"的关键词频率有所上升，显示出家长们对孩子全面发展的关注。
  • 五年级及以上：家长们的建议更加明确地体现了对文化课与体育课平衡的需求，希望学校能够妥善安排，确保孩子既能学习也能锻炼。
（3）结论

根据分析结果，家长们在孩子进入中年级阶段（三年级和四年级）时，开始更加关注孩子的学习和体育锻炼之间的平衡。这可能是因为随着孩子年级的提升，学习压力逐渐增大，家长们希望孩子能够在保证学习效果的同时，也能够有足够的体育锻炼，以达到劳逸结合的效果。家长们从三年级 开始，逐渐增加了对文化课与体育课平衡的关注。这一关注点在四年级 及五年级时更加明显，家长们希望学校能够妥善处理学习和体育锻炼的矛盾，并注重劳逸结合。

5、分析目标：哪个年级家长开始更关注体育教学安全管理。

（1）分析方法
  1. 数据清洗：整理和清洗数据，筛选出与体育教学安全管理相关的家长建议。
  2. 关键词提取：识别家长建议中与"安全"、"保护"、"预防受伤"等关键词。
  3. 年级分析：对每个年级的家长建议进行分类，并统计关键词出现的频率。
  4. 趋势识别：分析家长关注体育教学安全管理的年级趋势。
（2）分析结果
  • 一年级：家长们的建议中开始出现对体育活动中孩子安全的关心，但频率较低。
  • 二年级：家长们对体育教学安全的关注略有提升，但依然不是主要关注点。
  • 三年级：家长建议中关于安全的关键词出现频率显著增加，显示出家长们开始更加关注体育活动中的安全问题。
  • 四年级及以上：家长们对体育教学安全管理的关注持续存在，并在某些年级达到高峰，显示出家长们对体育活动中潜在的安全风险有清晰的认识。
（3）结论

根据分析结果，家长们从三年级 开始，显著增加了对体育教学安全管理的关注。这一关注点在四年级及以上年级持续存在，表明随着孩子年级的提升，家长们更加意识到体育活动中可能存在的安全风险，并希望学校能够采取相应的安全管理措施。

6、分析目标：判断7---9年级学生的家长 ，是否更加重视体育课质量，以及体育课时与文化课时的协调。

（1）分析方法
  1. 数据清洗：整理数据，筛选出与体育课质量相关的家长建议。
  2. 关键词提取：识别与体育课质量、课时协调相关的关键词。
  3. 年级对比分析：对比不同年级家长的建议，确定关注点的变化。
  4. 趋势分析：分析家长关注点随年级增长的变化趋势。
（2）分析结果
  • 1至3年级：家长关注点主要集中在基础体能训练和户外活动的安排上，对体育课质量的要求相对基础。
  • 4至6年级：家长开始关注体育课的多样性和技能培养，对体育课质量有更明确的期望。
  • 7至9年级：家长对体育课质量的关注度显著提升，特别是与中考相关的体育项目训练，以及体育课时与文化课时的协调。
（3）结论

随着学生年级的增长，特别是进入7至9年级，家长们对体育课质量的重视程度显著提高。他们特别关注体育课时与文化课时的协调，这主要是因为中考临近，家长们希望孩子不仅能保证文化课程的学习，还能通过体育课有效提升体能和体育成绩。同时，面对高年级学生日益增长的学习压力，家长们也意识到体育锻炼在缓解压力、维护孩子身心健康方面的关键作用。此外，家长们也期望通过高质量的体育教育促进孩子的全面发展，这反映了家长对孩子教育的全面关注和对孩子未来的深远考量。

六、学校维度

1、鉴别学校对待体育教学的态度消极

目前检索到消极评价有1593条，涉及学校664所。

根据提供的数据，对每所学校的体育教学态度进行鉴别，找出那些可能存在体育课敷衍、家长反应体育课无聊、体验不好、项目不丰富、体育课量不足等问题的学校。以下三十所符合上述特征的学校列表，更详细请看附录：

序号 学校名称 年级 问题描述 家长/学生反馈
1 深圳市福田区东海实验小学 四年级 体育老师不负责，效果不佳；体育课太多，频率和强度过大。 消极
2 深圳市福田区第二实验学校（本部） 七年级 一天一节体育课即可，不用阳光体育跑操。 消极
3 深圳市福田区创新中学 八年级 体育课成为负担，失去强身健体的初衷。 消极
4 深圳市福田区彩田学校 五年级 英语课太少，可能影响体育课的安排和重视程度。 消极
5 深圳市福田区彩田学校 八年级 体育老师带薪休假，不给孩子上体育课。 消极
6 深圳市福田区北京大学附属中学某学校（集团）黄埔学校 七年级 操场跑道破旧，存在体育安全问题；运动量过大，时间规划不合理。 消极
7 深圳市福田区北京大学附属中学某学校（集团）黄埔学校 一年级 体育课经常被取消，全班孩子被罚在教室。 消极
8 深圳市福田区保税区外国语小学 五年级 体育课内容单一，只有跑步，项目不丰富。 消极
9 深圳市龙岗区兴泰实验学校 三年级 体育器材未定期检查和清洁，容易积累灰尘、污垢和细菌。 消极
10 深圳市龙岗区梧桐学校 五年级 体育老师不足，课程质量不高，缺乏实质性锻炼。 消极
11 深圳市龙岗区天成学校 八年级 体育课强度过大，学生感到疲劳。 消极
12 深圳市光明区中英文学校 五年级 孩子反映体育课难度大，体育课量不足。 消极
13 深圳市光明区中山大学某附属学校 六年级 不建议做剧烈运动，存在体育安全问题。 消极
14 深圳市光明区长育学校 七年级 一周三节体育课，希望更多时间用于学习，学业与体育矛盾。 消极
15 深圳市光明区玉律学校 五年级 希望学校多举行室外活动，不要总呆在课室里。 消极
16 深圳市光明区英才学校 一年级 体育老师不要太严厉，更不要体罚学生。 消极
17 深圳市光明区实验中学 八年级 操场面积不足，实际锻炼项目受限。 消极
18 深圳市光明区实验学校 一年级 适当照顾刚生完病还在恢复期的孩子，避免硬来。 消极
19 深圳市光明区实验小学 四年级 经常鼻窦炎复发时，对激烈跑步会呼吸困难。 消极
20 深圳市光明区深实验光明部 七年级 体能差，需要多加锻炼。 消极
21 深圳市光明区尚美小学 二年级 周一能不能不穿礼服，统一用校服，上体育课不方便。 消极
22 深圳市光明区培英文武实验学校 六年级 建议不要有自由活动，体育课被占用。 消极
23 深圳市光明区技术大学附属学校（光明） 八年级 体育课太多，每次家里小孩腿都酸痛。 消极
24 深圳市光明区华南师范大学附属光明星河小学 二年级 不建议每天都有体育课，主课反而少了。 消极
25 深圳市光明区红花山小学 六年级 不需要每天一节体育课，还是以文化课为主。 消极
26 深圳市光明区光明玉区律学校 四年级 可以改掉体罚，存在体育安全问题。 消极
27 深圳市光明区光明新区中山大学附属学校 七年级 运动强度太大，孩子每天上完体育课都很累。 消极
28 深圳市光明区光明新区民众学校 六年级 不可长时间运动，体育安全问题。 消极
29 深圳市光明区光明新区茘林学校 六年级 体育课没有意思，缺乏吸引力。 消极

2、鉴别体育教学质量好，呼声高的学校

依据问卷收到满意评价47251份，下面是满意的典型以及具体满意点

1. 深圳市大鹏新区外国语小学

满意度分析：

  • 大多数反馈显示，对于体育课的安排普遍满意。特别是对于"随天气变化可室内可室外"的灵活安排表示认可。
  • 部分家长提出了具体的建议，如"多运动"、"适量运动"、"加强体能训练"等，这表明家长对于体育教育的重视，并且希望学校能够提供更加多样化和强化的体育活动。

具体满意点：

  • 灵活性：体育课能够根据天气变化在室内或室外进行，这种灵活性受到了家长的好评。
  • 多样性：建议中提到的球类运动、跳绳、体能训练等多样化活动，表明家长对于提供多样化体育项目的学校持肯定态度。

2. 深圳市盐田区云海学校

满意度分析：

  • 家长对于云海学校的体育课安排同样表示满意，特别是对于能够保证孩子运动量的安排。

具体满意点：

  • 运动量保证：家长满意学校能够保证孩子的运动量，这表明学校的体育教育注重孩子的身体锻炼。

3. 深圳市坪山区中山小学

满意度分析：

  • 家长反馈中提到了对于体育课的一些建议，如"多跑步"、"多跳绳"等，但也有家长表示"目前没有什么特别建议"，这反映出家长对现有安排的接受度。

具体满意点：

  • 活动多样性：家长对于学校能够提供多样化的体育活动表示满意。

4. 深圳市南山区珠光小学

满意度分析：

  • 家长对于体育课的安排普遍满意，特别是对于学校能够根据天气变化灵活调整上课地点的做法表示认可。

具体满意点：

  • 灵活与合理：家长满意学校体育课的灵活性和合理安排。

5. 深圳市南山区育才集团太子湾学校

满意度分析：

  • 家长希望体育课不被其他课程占用，并建议每天至少有一节体育课，这表明家长对体育教育的重视。

具体满意点：

  • 体育课的重视：家长对于学校能够保证体育课不被占用，并有足够的体育课时表示满意。

综合结论：

从反馈中可以看出，家长和学生普遍对于能够提供多样化、灵活调整的体育课程的学校表示满意。特别是那些能够根据天气和学生需求进行调整，同时注重体能训练和技能教授的学校，更受到家长的认可。建议各学校继续强化体育教育的多样性和实践性，以满足家长和学生的期望。同时，对于家长提出的具体建议，学校应当予以考虑和采纳，以进一步提升体育教学质量。

3、统计一下出现学习安排与体育锻炼出现争议冲突的次数，并且对出现的年级与趋势进行分析

根据问卷的数据，将对争议/冲突类型的次数进行统计如下表：

（1）统计结果：

争议/冲突类型 次数
学业与体育矛盾 120
体育安全问题 95
学校体育教育不重视 65
频率和强度 45
安全和健康 35
其他矛盾或问题 15

（2）分析：

  1. 学业与体育矛盾：

    • 出现次数最多，共120次。
    • 涉及年级广泛，从一年级到九年级均有涉及。
    • 家长和学生普遍认为体育课的增加影响了主课的学习时间和质量，特别是在考试和学业压力较大的年级。

  2. 体育安全问题：

    • 出现次数次之，共95次。
    • 多数反馈集中在夏季高温、运动强度过大、体育设施不足等方面。
    • 反映了家长对学生在体育活动中可能遭受的身体伤害的担忧。

  3. 学校体育教育不重视：

    • 出现65次。
    • 家长认为学校未能提供足够的体育资源和专业指导，导致体育课效果不佳。
    • 涉及年级多为中高年级，可能与学业压力增大有关。

  4. 频率和强度：

    • 出现45次。
    • 主要反映体育课的频率过高或运动强度过大，学生感到疲劳。
    • 多出现在五年级至八年级。

  5. 安全和健康：

    • 出现35次。
    • 家长关注学生在体育活动中的健康和安全，如防晒、中暑预防等。
    • 多出现在夏季学期或高温天气地区。

  6. 其他矛盾或问题：

    • 出现15次。
    • 包括体育老师资质、课程内容单一、场地设施不足等问题。
    • 涉及年级较分散，表明体育教育问题普遍存在。

（3）趋势与分析原因汇总：

  • 随着年级的提高，家长和学生对体育课与学业之间的矛盾感知增强。
  • 在夏季或高温环境下，体育安全问题和健康问题的关注显著增加。
  • 高年级学生和家长更关注体育教育的质量，而低年级则更关注体育活动的趣味性和安全性。
  1. 学业压力：随着年级提高，学业压力增大，家长和学生更关注学业成绩，可能导致对体育课时间的挤压。
  2. 环境因素：高温天气增加了体育活动中的安全和健康风险，特别是在缺乏适当防护措施的情况下。
  3. 教育资源：体育教育资源的不足，如专业教师缺乏、设施不完善，影响了体育课的质量和效果。
  4. 教育理念：部分学校可能过于重视学术成绩，而忽视了体育教育在学生全面发展中的重要性。

（4）结论：

综合以上信息，学习安排与体育锻炼之间的争议和冲突主要集中在学业与体育的时间分配、体育活动的安全性以及学校对体育教育的重视程度上。随着学生年级的提高，学业压力成为影响体育教育的主要因素，而在特定季节和气候条件下，安全和健康问题尤为突出。

此外，学校在体育教育资源配置上的不足也引起了家长和学生的广泛担忧。

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