如何看待大连理工大学九月份开学只针对学生的封闭式管理？
首先，咱们得弄明白为啥要这么做。
最直接、也最关键的原因，肯定是为了疫情防控。大家都知道，最近几年疫情反复，特别是新学期刚开始，学生从全国各地甚至是国外回来，人员流动性特别大。学校作为人员高度集中的场所，一旦出现病例，那传播起来可就控制不住了。所以，从学校的角度来看，实行封闭式管理，把校内的人员范围固定下来，能够最大程度地降低外部风险带入校园的几率，也能在万一发生情况时，更有效地追踪和隔离。简单来说，就是“防患于未然”，保护好这批即将开始新学期的学生，也保护好教职工和其他可能在校园里的人。
其次，这封闭式管理具体是咋回事？
虽然各学校的具体政策会有些微调，但大连理工大学这次的封闭式管理，大概率是指：
限制校外人员进入： 这是最核心的一点。非本校师生、家属，或者没有预约、没有正当理由的人员，基本上是进不了校园的。可能还会对进校的本校师生进行严格的身份核验。
减少校内外人员的接触： 学生在校期间，除非必要情况（比如请假外出，但即便外出也可能有严格的报备和核酸要求），否则尽量待在校内。外卖、快递等可能采取无接触配送的方式，送到指定地点，由学生自行领取。
加强校园内部的防控措施： 比如在教学楼、食堂、宿舍等公共区域会更频繁地进行消毒，提醒学生戴口罩、保持社交距离，甚至可能会限制聚集性活动。
核酸检测和健康监测： 很有可能在新学期开始前、刚入学时，会要求学生进行多次核酸检测，并且要求学生在入校期间持续进行健康监测，如有不适及时上报。
部分校外活动受限： 学生想要去校外的商店、餐馆、娱乐场所等，可能会受到限制，或者需要经过学校的批准和登记。
那咱们作为学生或者关心这事的旁观者，怎么看待这件事呢？
这事儿，好事坏事交织，有利有弊，大家看法肯定不一。
从积极的、有利的方面来看：
安全第一，最直接的保障： 如前所述，这是为了大家的安全。对于很多担心疫情的家长和学生来说，这种严格的管理能让他们安心不少。毕竟，大学是学习的地方，一个安全的学习环境是前提。
校园秩序的维护： 相对来说，封闭式管理能让校园内的秩序更加稳定可控。学校更容易组织教学、生活等各项活动，减少突发情况对整体运营的影响。
避免不必要的麻烦： 有了明确的规则，大家也知道该怎么做，避免了因为人员混杂而产生的各种不确定因素。
从消极的、有弊端的方面来看：
自由度的限制，学生体验受影响： 这是很多人最直接的感受。学生是成年人，有自己的社交需求，也想出去看看外面的世界，体验大学城的生活。这种封闭管理无疑剥夺了他们一部分的自由选择权和生活体验。尤其是对于刚进入大学的新生来说，还没来得及好好感受大学的丰富多彩，就被圈在了校园里，可能会感到有些压抑和失望。
学习和生活节奏的单调： 如果管理过于死板，学生整天只能在教学楼、宿舍、食堂这几个地方活动，生活会变得有些单调，可能影响学习的积极性和生活的热情。长时间的封闭也可能对心理健康产生一定影响，比如社交隔离感、焦虑等。
实际效果的质疑： 有些人可能会觉得，即使进行了封闭式管理，如果执行不到位，或者学生有办法绕过规则，效果也未必理想。而且，完全隔绝疫情风险几乎是不可能的，这种管理在多大程度上真正降低了风险，也值得考量。
对学校周边经济的影响： 学校的封闭管理，也意味着周边商圈、餐饮店等可能会失去一部分学生客源，对当地经济也会有一定的影响。
再深入一点，这事儿也折射出一些更普遍的问题：
大学的定位和管理模式： 大学到底是青少年成长的“半熟区”，还是一个完全可控的“试验田”？这种管理方式，在一定程度上是在强化学校作为“管理机构”的角色，而不是完全信任和赋能学生作为独立的个体。
疫情常态化下的新平衡： 疫情可能还会持续一段时间，我们如何在保障安全的前提下，尽量恢复正常的生活和学习秩序，找到一个更加可持续的平衡点，是所有学校都需要思考的问题。一刀切的封闭，虽然见效快，但长期来看并非最优解。
家校沟通与学生意见的采纳： 学校在制定这类影响重大的政策时，是否充分听取了学生的意见和建议？家长的担忧固然重要，但学生的感受同样不应该被忽视。一个好的管理，应该是建立在理解和沟通的基础上的。
总结一下，看待大连理工大学九月份开学只针对学生的封闭式管理，得辩证地看。
它出发点是好的，是为了保护学生安全，是应对当前复杂疫情环境的无奈之举。但同时，我们也不能忽视它对学生自由度、生活体验以及心理健康可能带来的负面影响。这件事情，反映出在特殊时期，学校在安全与自由之间的艰难取舍，也迫使我们思考如何在“后疫情时代”，重新定义大学的管理模式，找到更人性化、更可持续的解决方案。
最终怎么样，还得看学校具体如何执行，以及学生和学校之间如何去沟通、适应和调整。希望学校能在保障安全的前提下，尽可能地为学生创造一个既安全又相对自由、充满活力的学习生活环境吧。
网友意见
其实看到这个问题我想到了另外一个新闻——加油站全面禁止扫码支付，但是刷抖音打吃鸡玩王者荣耀无所谓，我就纳闷了，同样是基于4G信号的网络请求，莫非扫码支付的网址有魔力？
见多了你就明白，消防部门想整活而已。
大学选择性的禁足学生，也是相同的道理。
很多大学都是这样，并非窝工一家，刚和我妹妹约饭，她在兰州上学，大爷的甘肃全省都一百多天没有本地病例了，回去还是要封校，更何况大连呢。
已经有数模大神建模论证了单方面禁足学生有害无益，为什么各个学校都坚持这么做呢？他们不是海量专精确算比你懂比我懂么？
因为这样做能免责。
禁足了学生，学校没有发生疫情，这是学校防疫工作做得好。
禁足了学生，学校仍然发生了疫情，学校至少做了点什么，没啥大毛病。
没禁足学生，学校没有发生疫情，除了学生生活质量高很多以外好像没什么算得上政绩的。
没禁足学生，学校发生了疫情——防疫工作不力！
算来算去，当然还是单方面禁足学生最安全——对于校方而言。
不求有功但求无过，折腾学生不算啥错，skr~
现在大量学校都这么搞，并非窝工一家，除非上峰宣布疫情结束，或者有什么不得不解禁的理由，否则没有人会在不受任何压力的情况下宣布解禁的。
老有人说内卷内卷，其实官僚主义才是卷中卷。
2021.2.23
文章已在Journal of Physics: Conference Series上发表，地址：https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1707/1/012027
（开源，可免费下载）
2020.9
客观上，只针对学生的封闭式管理能起到防护作用吗？换句话说，禁止学生出校门，学生在校内形成大规模聚集，客观上一定有利于阻止传染病的传播吗？
对此，我建立了一个数学模型。模型的结果出人意料：禁止学生出校门，不仅未必阻止传染病的传播，有时还会加剧传染病的传播。
高校封闭管理的人员流动特征：小部分人群与外界流通，大部分人群在内部聚集，与国外的“养老院”和“监狱”非常相似，容易成为疫情高发地。
在模型假设中，首先对学生和教职工这两类人群做统一处理，都记为校内人员，总人数为 。其中，有 比例的人员允许出校，其余 比例的人员禁止出校。如果只允许教职工进出校园，那么 就是一个很小的数字。
对校内人员进一步划分，将校内人员分为两类：易感者和潜伏者。其中，易感者没有感染，其人数记为 。潜伏者已经感染，但未被发现，其人数记为 。满足 。一旦有潜伏者发现，学校就会采取紧急措施，本模型就不再适用。因此我们仅研究未发现确诊病例前的人群演化。
对于校外，记走出校门后可接触的社会人员数量为 ，其中，存在 数量的潜伏病例。 是一个极小的常数。由于政府应对，不考虑社会人员之间的大规模传播。
假定人群是混合均匀的，即：在可能的流动范围内，人群会充分的流动并接触。
由于学校允许 比例的校内人员出校，而不同人群对于学校来说是不可区分的，因此单位时间内，平均有 的易感者和 的潜伏者被允许出校，允许与社会人员接触。剩余 的易感者和 的潜伏者禁止出校，只能与校内人员接触。下面分类讨论不同人群的接触情况。
对于允许出校的易感者，其人数为 。由于人群混合均匀，因此有 的机会出现在校外，与校外人员接触，有 的机会出现在校内，与其他校内人员接触。如果出现在校外，那么：可能接触到社会潜伏病例，数量为 ；可能接触到以 的机会出现在校外的允许出校的潜伏者，数量为 。如果出现在校内，那么：可能接触到以 的机会出现在校内的允许出校的潜伏者，数量为 ；可能接触到禁止出校的潜伏者，数量为 。
对于禁止出校的易感者，其人数为 。他们可能接触到以 的机会出现在校内的允许出校的潜伏者，数量为 ；可能接触到禁止出校的潜伏者，数量为 。
假定病毒以 的恒定速率在人群间通过潜伏者与易感者的接触传播。
最后，假定人群中存在 比例的幸运儿，能够自愈并回归易感状态（例如无症状）。单位时间内有 的潜伏者自愈，变为易感者。
除了 和 ，所有参数都是常数。
综上所述，我们有描述人群演化的微分方程组：
病毒传播的直观示意图见图1。
下面，对人群比例的演化进行数值模拟。
根据直观含义，假定参数取以下值： ， ， ， ， ， 。由于社会人员和校内人员主要起比例作用，其数值大小不影响结果，因此这里简单取10和1。初始条件显然为 ， 。
采用欧拉差分法，步长为0.01，演化1000个单位时间，得到图2。
改变参数，取： ， ， ， ， ， 。其中允许出校的人员比例 增加了。模拟得到图3。
在图2和图3中，当 时，易感者比例为1，潜伏者比例为0。随着时间的推移，潜伏者的比例逐渐增高。易感者转变为潜伏者，比例逐渐降低。最后，二者比例会达到一个稳定状态，在学校发现确诊病例并采取紧急措施前，不再随时间变化。而这一状态下不同人群比例的值与参数有关。
综合图2和图3，我们发现，当学校允许更多的人员出校（图3）后，潜伏者的稳定比例相比允许更少人员出校（图2）时，有所减小。
将稳定条件
和约束条件
代入前面的微分方程组，可以得到关于潜伏者稳定数量 的一元二次方程，并求得解析解。
若仅考虑约束条件，还可将潜伏者数量随时间的变化看做一个系数为常数的黎卡提（Riccati）方程，直接用分离变量法求解，得到潜伏者数量随时间变化的解析解。
请详细介绍下黎卡提方程在控制理论中的重要性和作用？ - 知乎
经本人尝试，上述解析解都是十分复杂的，不方便进行理论分析。因此，以下仍然采用数值模拟来代替理论分析。
为了研究允许出校的人员比例 对校内潜伏者数量的具体影响方式，我们令 从0到1以0.01的步长变化，以 为横坐标，对于每个 ，根据相应参数模拟1000个单位时间，取潜伏者比例的稳定值作为纵坐标。
假定参数为： ， ， ， ， 。这里，允许出校的人员出现在校外和校内的概率是相等的。模拟得到结果如图4所示。
通过图4，我们看到，当 时，潜伏者比例为0。这符合直觉，完全没有人员进出，当然不会有任何病毒传播。然而，当 时，事实与我们的直觉相反。当允许人员进出学校后，校内会产生一定数量稳定的潜伏者。而允许越多的人员出校，校内感染的潜伏者比例反而会越小。当完全允许所有人自由出入后，潜伏者比例会降至0，与完全禁止所有人出入的效果相同。
这类似于，电影院这种小规模流动的封闭场所容易发生大规模聚集性感染，而一个不禁止流动的大型社会，由于政府应对且人员充分流动，反而不容易发生大规模聚集性感染。
为检验结果的鲁棒性，改变参数，取： ， ， ， ， 。这里，允许出校的人员出现在校外概率增加了10倍。模拟得到结果如图5所示。
通过图5，可以看到，结果发生了变化。当允许出校的人员比例不大时，仍然是允许越多的人员出校，校内潜伏者的比例越低。当允许更多人员出校后，潜伏者比例会反弹。
因此， 时，存在最佳控制点。允许一个 特定比例的人员出校，能够使校内潜伏者数量达到最低。这个比例可以在图5的横坐标上找到。这个结果或许能为学校的政策制定提供指导性建议。
再改变参数，取： ， ， ， ， 。这里，允许出校的人员出现在校外概率增加了1000倍。模拟得到结果如图6所示。
图6的结果相较图5没有发生太大变化。允许出校的人员出现在校外的概率为10倍和1000倍的结果，差别已经不大，因此相关结果具有鲁棒性。
但无论如何，只允许教职工出入校园，即图中 接近0但不为0的情况，事态将是最糟糕的。这同样可以解释为何国外的“养老院”和“监狱”会成为疫情高发地。从人员流动特征上来说，就是小部分人群与外界流通，大部分人群在内部流动，形成聚集性感染。高校封闭管理的人员流动特征与“养老院”和“监狱”非常相似，容易成为疫情高发地。
其他讨论：在上述模拟结果中，潜伏者比例通常不为零，这并不是一件好事。但我们的模型所模拟的是平均意义下的结果，即：万一发生感染，校内人员被感染的比例。这是一个隐藏式的结果，但对现实仍有指导意义。
对于感染比例随允许出校比例减小的结果，我们的解释为：完全自由流动，相当于并入一个大型社会，人群间平均接触更少，更不易传染。或者可以这么说，假如学校里有一个潜伏者，如果学校禁止学生出入，那么他只能去食堂吃饭，而所有学生都聚集在食堂里，这个潜伏者会把食堂中聚集的学生都感染上。如果学校不禁止他流动，他可能会出校吃饭。虽然出校也会传染给别人，但校外餐厅的人数肯定不如全校学生聚集在食堂那么多，因此感染的人数会更少。
对于存在最佳出校人员比例控制点的结果，可以按文中提示的方法求得解析解，通过对参数 的偏导，得到数学上的解释。
最后，我们对本文做一个总结。通过上述模拟，我们得到了以下结论：
- 为了防控疫情，学校允许单位时间内一定比例的人员出入学校，出校的人员可能与社会中的潜伏者接触，以极小的概率将病毒带入校园。在校内发现确诊病例前，校内感染者与未感染者的比例会形成稳定点，而感染比例与允许出入校园的人员比例有关。
- 当完全禁止任何人员出入校园时，校内不会发生病毒传播。而允许一定比例人员出入后，校内可能形成一定规模病毒传播。当允许出校人员的出校意愿不高时，感染比例会随着允许出校的比例逐渐降低。完全禁止出入与完全允许出入的效果是一样的，而只允许一小部分人员出入的结果是最糟的。
- 当允许出校人员的出校意愿较高时，存在感染比例的最佳控制点。当允许一个特定比例的人员出入时（我们的参数下，这个比例为一半左右），校内的潜在感染比例会被控制在最小。这或许能为学校的政策制定提供相关指导性参考。
综上所述，我反对目前的只针对学生的封闭式管理。
*原创模型，欢迎转载
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