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基于SPSS的教育技术专业学生成绩分析(2)

人气指数: 发布时间:2015-01-13 10:52  来源:http://www.zgqkk.com  作者: 蒋红星
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  本次分析采用了Pearon相关系数和类间平均链锁法。表1显示了所有课程进行R型聚类分析后的归类情况。

  (1)当课程分成两类时。体育课都属于类别2,表明体育课以身体运动和技巧为主,跟其他课程不归属一个类别,符合常理。同时,模拟电子线路实验也属于类别2,可能的原因在于,模拟电子线路实验课程对学生的动作技能有一定的要求。

  (2)当课程分成3类时。体育课IV归类出现变化,单独归入类3,说明体育课IV与其他学期的体育课的成绩考核可能存在差别。

  (3)当课程分成4类、5类时。数字电路实验从其他课程中脱离出来,单独成为一个类别3,表明数字电路实验在课程评价或课程特性上,与其他课程存在一定的差别。

  (4)当课程分成6类时。概率论与数理统计单独成为类别2,原因未知。

  (5)当课程分成7类时。成为类别3的课程有马克思主义经济学原理(文科)、马克思主义哲学原理、毛泽东思想概论、思想道德修养和就业指导。这些课程基本上属于思政课程范畴,具有较强的亲密性。

  (6)当课程分成8类时。彩色摄影技术、法律基础和军事理论含军训归为类别1。法律基础和军事理论含军训属于公共基础课,彩色摄影技术与之归为一类,原因未知。

  其他大部分课程归为类别2,其中,传播学、英语等属于文科类课程,微机原理、高等数学、模拟电子线路属于理科类课程。从课程性质上看,类别2的课程很多课程之间似乎不存在非常紧密的联系。究其原因,可能在于学生因素或课程因素等,当然,也存在这样解释的可能性:学习成绩好的学生,不管是理科课程还是文科课程,其成绩都倾向于比较好;反之亦然。

  四、结论

  1.R型聚类分析归类异常的课程的分析。通过对课程的R型聚类分析,结果显示,大部分课程聚类方式符合常理,但是,彩色摄影技术、概率论与数理统计等少部分课程的归类显得异常。其异常的原因,可能是由课程内容或课程性质的特殊性造成的,可能是由于教师课程评价的不规范造成的,当然也可能是由其他因素导致的。针对这些归类异常的课程,建议在教学管理和课程评价等方面予以重点的关注。

  同样,体育IV的成绩数据也存在异常。一个方面,它的异常表现在R型聚类分析中,体育IV单独归为一类,与其他三个学期的体育相关性小。另一个方面,在因子分析中,因子4对其他课程的因子载荷很小,但对体育IV的载荷达到0.912,同时,因子1、因子2、因子3对体育IV的载荷很小,因此,体育IV仅由因子4解释,体育IV与其他三个学期的体育课程不存在共同特征,体育IV可能在课程内容或评价方法等方面存在特殊性。

  2.学生各学期的英语成绩显著正相关,英语分层教学是有必要的,具体的分班方法可以采用Q型聚类实现。

  3.关于部分课程因子分析的讨论。通过对13门课程的因子分析,结果显示,这些课程最终归结为4个公共因子,这四个因子能够解释总变量的66.217%。其中,邓小平理论概论、马克思主义经济学原理(文科)、马克思主义哲学原理、毛泽东思想概论和思想道德修养归属于因子1,高等数学A、概率论与数理统计、离散数学、和线性代数B归属于因子2,体育(I)、体育(II)和体育(III)归属于因子3。利用因子分析,可以将该专业的课程设置划分为若干个目标指向相同的课程群。每个课程群对应了独立的公共因子,内涵了知识、技能和能力方面的共性因素。在教学过程中,应该注重对学生在各个课程群的共性素质和能力的培养。

  [ 参 考 文 献 ]

  [1] 杨晓明.SPSS在教育统计中的应用[M].北京:高等教育出版社,2004:247.

  [2] 余建英,何旭宏.数据统计分析与SPSS应用[M].北京:人民邮电出版社,2003:252-253.

  [3] 刘访华,余瑞君.基于因子分析的学生成绩评价对提高本科教学质量的启示[J].中国人民大学教育学刊,2013(4):14-24.

  [4] 王亮红,宋代清,徐娜.聚类分析在学生成绩分析中的应用[J].东北电力大学学报,2009(8):35-36.

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