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{{ appLang === 'en' ? 'Search real academic literature across 4 major sources (OpenAlex · Crossref · PubMed · Springer, 270M+ works). Filter by publisher: Wiley, Frontiers, Elsevier and more. Browse freely; sign in as admin to save to library.' : '联网搜索真实学术文献（OpenAlex · Crossref · PubMed · Springer 四大源，2.7亿+ 篇，支持按出版社筛选 Wiley / Frontiers / Elsevier 等）。浏览免登录；储存至文献库需管理者权限。' }}

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{{ showEvalPanel ? (appLang === 'en' ? 'Collapse ▲' : '收起 ▲') : (appLang === 'en' ? 'Expand ▼' : '展开详情 ▼') }}

{{ appLang === 'en' ? 'Integrates self-evaluation, 360° peer review, AI diagnosis, and learning path behavior, supporting multiple objective weighting methods' : '综合自我评价、360°互评、AI诊断、学习路径行为四个来源，支持多种客观赋权方法' }}

{{ appLang === 'en' ? 'Source Weights' : '评价来源权重' }}
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💡 {{ appLang === 'en' ? 'Entropy: greater variance across methods = lower entropy = higher discrimination = higher weight' : 'Entropy原理：各来源评分在17种方法间差异越大（信息熵越低），区分度越高，权重越大' }}
💡 {{ appLang === 'en' ? 'CRITIC: considers both contrast intensity (std dev) and inter-criteria conflict (correlation); redundant dimensions get lower weights' : 'CRITIC原理：同时考虑指标对比强度（标准差）和指标间冲突性（相关系数），冗余维度权重自动降低' }}
💡 {{ appLang === 'en' ? 'Coefficient of Variation: greater CV = greater data volatility = higher weight' : '变异系数法：各维度变异系数越大，说明数据波动越大，分配更高权重' }}
💡 {{ appLang === 'en' ? 'Standard Deviation: uses the ratio of each dimension\'s std dev directly — simple and intuitive' : '标准差法：直接用各维度标准差占比作为权重，简单直观' }}
💡 {{ appLang === 'en' ? 'PCA: normalizes the loading vector of the first principal component as weights, capturing max variance' : 'PCA主成分分析：取第一主成分的载荷向量归一化作为权重，捕捉最大方差方向' }}
💡 {{ appLang === 'en' ? 'Max Deviation: maximizes total deviation of all alternatives across each dimension to determine weights' : '最大离差法：使所有方案在各维度上的总离差最大化来确定权重' }}
💡 {{ appLang === 'en' ? 'Cross-Entropy: adds divergence from an ideal distribution on top of entropy to measure discrimination' : '交叉熵赋权：在信息熵基础上引入与理想分布的散度，综合衡量区分度' }}
🪞 {{ appLang === 'en' ? 'Self-Evaluation Scale' : '自我评价量表' }} {{ appLang === 'en' ? 'Rate your confidence for each method (1-5)' : '对每种方法的掌握信心进行自评（1-5分）' }}
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👥 360° {{ appLang === 'en' ? 'Peer Review' : '互评' }} {{ appLang === 'en' ? 'Simulated data · update after class system' : '模拟数据 · 班级系统接入后更新' }}
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📐 {{ appLang === 'en' ? 'Comprehensive Mastery (weighted)' : '综合掌握度（四源加权）' }}
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📚 {{ appLang === 'en' ? 'Textbook Ch.2 · The Four-Step Framework' : '对应教材第 2 章 · MCDM 四步框架' }}

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{{ appLang === 'en' ? '① Treating questionnaire items as criteria without reporting reliability/validity; ② Forcing subjective constructs onto objective proxy indicators.' : '① 量表题项直接当准则用，不报信度效度；② 主观构念硬拿客观指标代理。' }}
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{{ appLang === 'en' ? 'The Delphi method screens indicator items and reviews scale items; see the Delphi method card.' : '德尔菲法既筛指标条目、也评议量表题项，见德尔菲法方法卡。' }}
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{{ appLang === 'en' ? 'Search real academic papers via 4 major sources: OpenAlex · Crossref · PubMed · Springer (270M+ works). Filter by publisher: Wiley, Frontiers, Elsevier and more. Browse freely; saving to library requires admin sign-in.' : '通过 OpenAlex · Crossref · PubMed · Springer 四大学术源检索真实文献（2.7亿+ 篇），支持按出版社筛选 Wiley / Frontiers / Elsevier 等。浏览免登入；储存至文献库需管理者权限。' }}

{{ appLang === 'en' ? 'Sign in as admin to save papers to the library.' : '管理者登入后可将论文存入文献库。' }} {{ appLang === 'en' ? 'Last updated:' : '最后更新：' }} {{ aiLastUpdate }}
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orcid.org

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Nursing 护理 Management 管理 Health 健康 Tourism 旅游 MCDM 多准则决策 ML 机器学习 Big Data 大数据 Decision Analysis 决策分析 Data Mining 数据挖掘 Medical Informatics 医学信息学与AI Mental Health 心理健康 Rehabilitation 康复 Bioinformatics 生物信息学 Medical Education 医学教育 Research Integrity 科研诚信与元科学
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本章内容准备中
📝 本章备课备注
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📊
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📝 本章备课备注
{{ tc_currentChapter.name }} · 章节级保存
未保存
1 导引阶段
2 核心内容
3 复盘总结
💡 {{ tc_mcdmStepHint }}
📝 讲稿
🖼 课件
🎯 课堂活动
❓ 题库
💻 R 代码

导入设计

🎯 学习目标
  • 理解判断矩阵的构造原理与标度含义
  • 掌握 1-9 标度法的使用场景
  • 能独立构造简单的判断矩阵
📖 导入案例
案例：某高校要从3名候选人中选拔系主任，评价维度包括：学术能力、管理能力、团队协作、发展潜力。如何量化这些定性维度的相对重要性？
❓ 引导问题
  • 为什么不能直接给每个维度打分？
  • 两两比较的优势是什么？
  • 1-9 标度是否合理？有没有其他选择？

核心知识讲解

📖 本章正文内容库 {{ tc_mcdmChapterKey || '—' }}
本章内容准备中

复盘与练习

📝 课堂小结
✅ 判断矩阵是 AHP 的核心数据结构
✅ 1-9 标度法量化定性比较
✅ 互反性保证逻辑自洽
⚠️ 下节讲一致性检验：判断矩阵不一定完全一致
🎯 课后练习
  1. 自选一个决策问题，列出 4-5 个评价准则
  2. 用 1-9 标度法构造判断矩阵
  3. 思考：你的判断矩阵有多"一致"？
📚 参考资料
  • Saaty T.L. (1980). The Analytic Hierarchy Process.
  • 教材第3章 3.2 节
R 章末代码练习 · {{ tc_currentMcdmChapter?.name || '—' }}
R 运行环境初始化中…首次加载约需 10-20 秒
AI 正在分析并修改代码…
运行结果
{{ tc_rResult }}
R plot
🏛️
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1 导引阶段
2 核心内容
3 复盘总结
💡 {{ tc_mgmtStepHint }}
📝 讲稿
💼 案例
🎯 课堂活动
❓ 题库

导入设计

🎯 学习目标
  • 掌握决策的定义与类型
  • 理解决策理论的演进脉络
  • 能运用基本决策方法分析管理问题
📖 导入案例
案例：比亚迪从电池制造商转型新能源汽车，王传福在多个关键节点做出了怎样的决策？这些决策背后的逻辑是什么？
❓ 引导问题
  • 管理就是决策吗？
  • 为什么说决策是管理的核心职能？
  • 直觉和理性，哪个更重要？

核心知识讲解

📖 本章正文内容库 {{ tc_mgmtChapterKey || '—' }}
本章内容准备中

复盘与练习

📝 课堂小结
✅ 决策是管理的核心职能
✅ 从完全理性到有限理性是决策理论的主线
✅ 定性定量方法各有适用场景
⚠️ 实践中往往是直觉与理性的结合
🎯 课后练习
  1. 结合身边一个管理决策案例，分析其决策类型
  2. 用决策树法分析一个多阶段决策问题
  3. 讨论：为什么说"管理就是决策"？
📚 参考资料
  • 马工程《管理学》第3章
  • 西蒙《管理行为》
🔥 全部 {{ tc_rPackages.length }}
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R 工具库 · {{ tc_rLibCat==='all' ? '全部' : tc_rPackageCats.find(function(c){return c.key===tc_rLibCat;})?.label }}

点击任意包查看详情，可在线运行示例代码

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✓ 可运行
该分类暂无包
← 返回列表

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主要函数

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R 示例代码
R 运行环境初始化中…首次加载约需 10-20 秒
AI 正在分析并修改代码…
运行结果
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R plot
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第 {{ tc_presenterSlide }} / {{ tc_presenterSlideCount }} 页
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← {{ appLang==='en' ? 'Back to Toolbox' : '返回工具箱' }}

R 工具库 · {{ tc_rLibCat==='all' ? '全部' : tc_rPackageCats.find(function(c){return c.key===tc_rLibCat;})?.label }}

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{{ appLang === 'en' ? 'Demo' : '原型演示中' }}

研究项目看板

待办 3
文献综述：MCDM与ML融合
截止 08-25 · 优先级 高
实验设计：AHP-TOPSIS对比
截止 09-01 · 优先级 中
数据清洗与标准化
截止 09-10 · 优先级 低
进行中 2
智学 v3.5 前端开发
进度 65%
论文撰写：第三章方法论
进度 40%
已完成 4
需求分析与原型设计
完成 08-05
MCDM方法库 v1.0
完成 07-20
总计 9 项任务 · 完成率 44% 协作成员：2人

MCDM在线计算器

① 选择方法
{{ item.meta.name }} 制作中
{{ item.meta.cat }}
{{ feat }}
ELECTRE III 伪准则参数
阈值按各准则取值范围的比例设定：无差异 q ≤ 偏好 p ≤ 否决 v。方案差值 ≤ q 视为无差异，≥ p 视为严格偏好，≥ v 触发否决（一票否决）。
无差异阈值 q {{ mcdm.electreQ.toFixed(2) }}
偏好阈值 p {{ mcdm.electreP.toFixed(2) }}
否决阈值 v {{ mcdm.electreV.toFixed(2) }}
该方法制作中，暂不可计算
请先在上方上传数据或载入示例
④ 计算历程
等待开始计算...
{{ log.time }} {{ log.msg }}
⑤ 计算结果
设置数据和方法后点击计算
{{ mcdm.methodNote }}

决策方法对比表

AHP
层次分析法 · 1980
成对比较矩阵 → 特征向量 → 一致性检验
主观权重层次结构
TOPSIS
逼近理想解 · 1981
标准化 → 加权 → 距理想/负理想解 → 贴近度排序
客观排序几何距离
DEMATEL
决策试验 · 1971
直接影响矩阵 → 总影响矩阵 → 因果图分析
因果分析关系网络
ANP
网络分析法 · 1996
超矩阵 → 加权超矩阵 → 极限超矩阵 → 全局权重
网络依赖反馈回路
PROMETHEE
偏好排序 · 1982
偏好函数 → 流出/流入 → 净流值 → 完全/部分排序
偏好函数排序灵活
VIKOR
妥协解 · 1998
理想/负理想 → S值R值Q值 → 妥协排序
妥协方案群体效用
21种方法完整对比详见「MCDM方法库」Tab

教学框架设计：道术用观查源

🎯
道
原理与哲学
为什么这样决策
🔧
术
方法与工具
用什么方法决策
📋
用
应用与实践
在什么场景使用
👁️
观
观察与反思
效果如何评估
🔍
查
查阅与溯源
知识从哪里来
🌱
源
创新与演进
方法如何发展
教学逻辑：道（原理）→术（方法）→用（实践）→观查源（深化）

学习方法论：To Learn How to Learn

个人学习系统架构
📖
输入
读书/论文/课程
🧠
加工
笔记/思考/关联
验证
实践/实验/应用
📤
输出
写作/教学/作品
核心原则
• 输出驱动输入：以作品/教学为目标倒推学习
• 关联优于孤立：新知识必须连接已有认知
• 实践验证理论：每个方法都要有应用案例
• 系统优于碎片：构建个人知识体系
智学平台支撑
• MCDM方法库：21 种决策方法、学派谱系与四步框架
• 在线计算器：AHP / DEMATEL / ANP 等方法即学即算
• 精选论文 & 期刊合集：方法溯源与期刊投稿参考
• AI助手：边学边问，即时答疑

供应商选择案例：AHP-TOPSIS 实证研究

问题定义
某制造企业需从4家候选供应商中选择最优合作伙伴，评估维度包括成本、质量、交期、服务、技术能力5个准则。
AHP 权重计算
通过专家打分构建判断矩阵，计算各准则权重并检验一致性（CR=0.032 < 0.1 ✅）。结果：质量(0.32) > 成本(0.28) > 交期(0.18) > 技术(0.13) > 服务(0.09)
TOPSIS 排序
供应商成本质量交期技术服务贴近度排名
A0.720.850.680.780.650.712
B0.880.700.750.620.700.625
C0.650.780.820.550.720.548🥉
D0.800.620.700.850.580.4614
结论与建议
推荐选择供应商A作为主要合作伙伴。虽然成本不是最低，但质量和技术能力综合表现最优。建议与供应商B建立备选关系以分散风险。

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{{ appLang === 'en' ? 'This method is a node in the knowledge graph. Full method card and online calculator are not available in the demo version.' : '该方法为知识图谱收录节点，演示版本暂未提供完整方法卡片与在线计算器，后续版本补全。' }}
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