克萊姆森大學為COVID課程加權兩種輪替模式，並選擇較公平的一種

2020年秋季，克萊姆森大學需要混合式課程安排：學生部分線上、部分實體上課，明確目標是限制教室內的COVID暴露。問題在於如何讓學生輪替進入建築物，使實體上課時間得以維持，又不至於讓每間教室變成病毒混合室。

克萊姆森團隊建立並比較了兩種輪替出席模式。三組模式將學生分成輪替組別，每週學生互動降至約57次，每週實體上課1.6天。每週一次模式讓每位學生每週到校一次，互動維持在約83次，實體上課1.9天。無作為基準平均為84次互動及2.6天實體上課。

單就暴露指標而言，三組模式看似較佳。但其數字是以排除為代價換來的：約21,000名想修實體課程的學生中，約1,600人將被迫完全線上上課，而每週上課兩次的課程必須在三週輪替內上課兩次——這對學生和排課都是結構性負擔。

權衡互動數據與這些實施成本後，克萊姆森大學為2020年秋季和2021年春季採用每週一次模式：幾乎所有人享有相同的實體上課機會，暴露成本適度增加，且輪替簡單到真正可執行。

較公平的模式勝過數字上較佳的模式

三組模式的亮眼勝利——每週57次對83次互動——部分是靠排除人員達成：約1,600名想上實體課程的學生將完全沒有實體課。

三組方案下每週兩次的課程每三週輪替上課兩次，這種節奏在整個課程目錄中倍增排課衝突。

每週一次模式以小幅暴露差異維持普遍實體上課機會，這對校方的重要性不亞於指標本身。

實施負擔被建模為首要標準，而非事後補救——大學第一天就能執行的方案才是實際採用的方案。

優化輸出是決策的輸入，而非決策本身：暴露數字最佳的模型敗給了學生真正能接受的模型。

克萊姆森大學在2020年秋季和2021年春季實施每週一次出席方案。兩種輪替模式的比較——包括基準數據、每種設計所需的排除及校方的理由——由克萊姆森團隊發表於《INFORMS Journal on Applied Analytics》COVID-19分析補救措施特刊（2022年11月），使權衡分析本身成為紀錄的一部分，而不只是獲勝的設計。