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摘 要:文章运用回归分析方法,对四川旅游学院高等数学成绩影响因素进行分析,影响因素有录取方式、高考成绩、上课座位位置、课余花费时间、作业是否独立完成以及课堂互动情况,对以后教学工作指明了方向。
关键词:高等数学;成绩;影响因素;回归分析
一、背景
高等数学是高等院校开设的一门非常重要的基础课程,它不仅是学生学习后续课程的基础,同时对于提高学生的数学素养、培。养学生的应用意识、创造意识以及理性思维等起着重要作用。因此,如何教好这门课,如何让学生学好这门课,显得至关重要。而旅游类大学更具有自己鲜明的特点,无论是从专业设计,课堂教学方法,还是就业实习等,相较于一般大学,更强调顺应市场,加强和企业合作,相对的学生也更重实践、轻理论,尤其是基础学科的学习。
本文旨在了解和掌握旅游类大学学生高等数学学习的现状,洞悉学生的学习动态,找出影响高等数学成绩的因素,并且有针对性的提出教学建议与改进措施,从而达到更好的教学效果。
二、指标及数据来源
本次调查的目的是希望借助大数据分析,找出影响旅游类大学学生高等数学成绩的客观和主观因素,从而有针对性的在日常教学中有所调整,提高教学效率。文章相关指标在借鉴相关文章的基础上,分析学生实际特点及日常教学工作中的疑问设计本次调查问卷,问卷共包含15项,具体内容如表1。
本次调查问卷发放对象是四川旅游学院大一学生,以电子问卷形式开展,共回收问卷355份,其中填写不全及不符合要求问卷45份,有效问卷310份。
在做回归分析之前,先对调查问卷进行因子分析,分析变量之间相互依赖的关系,希望达到削减变量,用新的、更少的变量达到分析的目的。首先利用SPSS19对变量进行KMO检验和Bartlett球形度检验,具体检验结果参看表2。根据检验结果,概率为0.000,说明拒绝原假设,Bartlett球形度检验是显著的,KMO=0.739>0.7,说明变量较适宜做因子分析。
在因子方差解释中,只有6个因子的初始特征值大于1,总的方差解释是72.203%,说明不需要调查问卷中的13个变量,从中选择6个因子就可以代表之前13个变量的72.203%的变差。这一点从图1碎石图中可以看出来,纵坐标为特征值,特征值越小则对原有变量的贡献就越小,从第一个开始,逐渐趋于平缓,之后的可以忽略,所以本次提取6个因子也算是合适的。
三、实证分析
为了更好的检验影响高等数学成绩的最重要的因素,同时验证因子分析的结果,我们采用逐步回归分析法对调查数据进行分析,从中选择拟合度更高的模型。首先构建模型(1),对数据进行对数变换,目的是为了消除不同数据量纲的影响。利用SPSS工具对问卷结果进行分析,得出结果。
LnY=α1LnX1+α2LnX2+α3LnX3+……+α13LnX13+t(1)
观察各个模型调整后的R方,其中模型6的调整系数最大,为0.755,说明该模型对因变量有75.5%的解释程度,拟合度较高。并且该模型的显著性检验概率为0,在1%的显著水平性成立,则可以认为模型中系数不同时为1时,因变量和自变量之间的线性关系是存在的,可建立相应的线性模型。回归分析的6个解释变量也与我们因子分析的结果一致。
重新构建回归模型(2)
LnY=α2LnX2+α4LnX4+α6LnX6+α7LnX7+α8LnX8+α10LnX10+t(2)
具体回归结果如表5,其中变量X4、X7、X10在1%的置信水平下显著,X2、X6、X8在5%置信水平下显著。
四、教学工作中启发及建议
通过以上数据分析,发现在高等数学学习过程中,有很多工作是可以改进的。第一统招生的成绩要优于职教生,同时考生入学时的高考数学成绩较高的学生高等数学成绩相对较好,说明学生在高中阶段习得的数学思维,数学学习方法会延续至大学阶段,这也提醒我们不应做应试化教育,而是应该注重培养学生的数学思维,数学方法,创新能力等综合素质。
第二学生在上课教室所做的位置对高数成绩也有一定的影响,一般坐在前排的学生成绩较好,后排的学生成绩较差。一般坐在前排的学生自觉性较强,经常与老师进行互动,后排学生则经常选择隐蔽位置睡觉或者玩手机。建议教师在上课时要求学生坐在前排,方便管理,也能够及时提醒睡觉或者玩手机的学生。
第三课前以及课后对高数课程所花费的时间对高数成绩有一定的影响。本学期高等数学课程为一周一次课,每次课之间相隔一个星期,如果在课前不进行预习,课后不及时复习,一定对之前所学内容遗忘较多。建议教师在课前能够带领学生回顾上节课内容,引入新内容,同时可在所带班级成立学习小组,学习小组可定期进行复习与讨论,由学习自觉性较高的学生带动其他学生。
第四学生能否独立完成作业对高等数学成绩有一定的影响。能够独立完成作业的学生,成绩相对较高,不能独立完成作业的学生,成绩较低。作业能否独立完成不仅是教师检验学生对所学知识掌握情况的一个标准,更是希望学生通过做作业进行查漏补缺,发现自己没有掌握好的知识点,及时进行再学习,向同学或者老师请教。在教学过程中,教师要着重强调独立完成作业的重要性,避免学生养成抄作业的习惯,同时在课堂时间充足的情况下,建议抽点学生在黑板上进行演练,及时发现问题。
第五学生与老师的课堂互动情况,对高数成绩的影响也比较明显,经常与老师互动的学生成绩较好,这也提醒我们在上课过程中探索改变教学思路,简化教学难度,提高教学趣味性,增加幽默感,调动学生的积极性。同时教师还要注重课堂教学形式的多样化。高等数学教材所涉及到的概念较为抽象,如果采用纯粹的定义、定理加推导的方式,学生容易失去兴趣,也很难深刻理解相关概念,常常会觉得这门课程内容枯燥、抽象,从而失去主动学习的兴趣和热情,而多媒体课件可给学生的观察、想象带来了极大的帮助,使高等数学知识形象化、立体化、动态化。其次多媒體教学又可以使教师从黑板的演算、推导、证明中释放出来,使老师尽可能多地和学生交流,真正地让课堂“活”起来,让学生在宽松愉快的学习环境中,真正做到愿意学、乐意学。
参考文献:
[1]Christa Lee Quint.A study of the efficacy of the flipped classroom model in a university mathematics class[D].New York:Teachers College,Columbia University,20 May,2015.
[2]方晓伟.影响学生大学数学成绩因素的统计分析[J].高等函授学报(自然科学版),2010,23(5):49-51.
[3]苏国荣,戴中寅.属于属性依赖度的考研高等数学成绩影响因素分析[J].苏州大学学报(自然科学版),2012,28(3):89-94.
[4]袁洁婷,高志强.理工科大学生书序成绩影响因素的统计分析[J].西南民族大学学报(自然科学版),2013(1):21-25.
[5]梁斌,卓梅霞.基于SPSS统计软件的因子分析法及实证分析[J].河西学院学报,2011,27(5):45-49.
关键词:高等数学;成绩;影响因素;回归分析
一、背景
高等数学是高等院校开设的一门非常重要的基础课程,它不仅是学生学习后续课程的基础,同时对于提高学生的数学素养、培。养学生的应用意识、创造意识以及理性思维等起着重要作用。因此,如何教好这门课,如何让学生学好这门课,显得至关重要。而旅游类大学更具有自己鲜明的特点,无论是从专业设计,课堂教学方法,还是就业实习等,相较于一般大学,更强调顺应市场,加强和企业合作,相对的学生也更重实践、轻理论,尤其是基础学科的学习。
本文旨在了解和掌握旅游类大学学生高等数学学习的现状,洞悉学生的学习动态,找出影响高等数学成绩的因素,并且有针对性的提出教学建议与改进措施,从而达到更好的教学效果。
二、指标及数据来源
本次调查的目的是希望借助大数据分析,找出影响旅游类大学学生高等数学成绩的客观和主观因素,从而有针对性的在日常教学中有所调整,提高教学效率。文章相关指标在借鉴相关文章的基础上,分析学生实际特点及日常教学工作中的疑问设计本次调查问卷,问卷共包含15项,具体内容如表1。
本次调查问卷发放对象是四川旅游学院大一学生,以电子问卷形式开展,共回收问卷355份,其中填写不全及不符合要求问卷45份,有效问卷310份。
在做回归分析之前,先对调查问卷进行因子分析,分析变量之间相互依赖的关系,希望达到削减变量,用新的、更少的变量达到分析的目的。首先利用SPSS19对变量进行KMO检验和Bartlett球形度检验,具体检验结果参看表2。根据检验结果,概率为0.000,说明拒绝原假设,Bartlett球形度检验是显著的,KMO=0.739>0.7,说明变量较适宜做因子分析。
在因子方差解释中,只有6个因子的初始特征值大于1,总的方差解释是72.203%,说明不需要调查问卷中的13个变量,从中选择6个因子就可以代表之前13个变量的72.203%的变差。这一点从图1碎石图中可以看出来,纵坐标为特征值,特征值越小则对原有变量的贡献就越小,从第一个开始,逐渐趋于平缓,之后的可以忽略,所以本次提取6个因子也算是合适的。
三、实证分析
为了更好的检验影响高等数学成绩的最重要的因素,同时验证因子分析的结果,我们采用逐步回归分析法对调查数据进行分析,从中选择拟合度更高的模型。首先构建模型(1),对数据进行对数变换,目的是为了消除不同数据量纲的影响。利用SPSS工具对问卷结果进行分析,得出结果。
LnY=α1LnX1+α2LnX2+α3LnX3+……+α13LnX13+t(1)
观察各个模型调整后的R方,其中模型6的调整系数最大,为0.755,说明该模型对因变量有75.5%的解释程度,拟合度较高。并且该模型的显著性检验概率为0,在1%的显著水平性成立,则可以认为模型中系数不同时为1时,因变量和自变量之间的线性关系是存在的,可建立相应的线性模型。回归分析的6个解释变量也与我们因子分析的结果一致。
重新构建回归模型(2)
LnY=α2LnX2+α4LnX4+α6LnX6+α7LnX7+α8LnX8+α10LnX10+t(2)
具体回归结果如表5,其中变量X4、X7、X10在1%的置信水平下显著,X2、X6、X8在5%置信水平下显著。
四、教学工作中启发及建议
通过以上数据分析,发现在高等数学学习过程中,有很多工作是可以改进的。第一统招生的成绩要优于职教生,同时考生入学时的高考数学成绩较高的学生高等数学成绩相对较好,说明学生在高中阶段习得的数学思维,数学学习方法会延续至大学阶段,这也提醒我们不应做应试化教育,而是应该注重培养学生的数学思维,数学方法,创新能力等综合素质。
第二学生在上课教室所做的位置对高数成绩也有一定的影响,一般坐在前排的学生成绩较好,后排的学生成绩较差。一般坐在前排的学生自觉性较强,经常与老师进行互动,后排学生则经常选择隐蔽位置睡觉或者玩手机。建议教师在上课时要求学生坐在前排,方便管理,也能够及时提醒睡觉或者玩手机的学生。
第三课前以及课后对高数课程所花费的时间对高数成绩有一定的影响。本学期高等数学课程为一周一次课,每次课之间相隔一个星期,如果在课前不进行预习,课后不及时复习,一定对之前所学内容遗忘较多。建议教师在课前能够带领学生回顾上节课内容,引入新内容,同时可在所带班级成立学习小组,学习小组可定期进行复习与讨论,由学习自觉性较高的学生带动其他学生。
第四学生能否独立完成作业对高等数学成绩有一定的影响。能够独立完成作业的学生,成绩相对较高,不能独立完成作业的学生,成绩较低。作业能否独立完成不仅是教师检验学生对所学知识掌握情况的一个标准,更是希望学生通过做作业进行查漏补缺,发现自己没有掌握好的知识点,及时进行再学习,向同学或者老师请教。在教学过程中,教师要着重强调独立完成作业的重要性,避免学生养成抄作业的习惯,同时在课堂时间充足的情况下,建议抽点学生在黑板上进行演练,及时发现问题。
第五学生与老师的课堂互动情况,对高数成绩的影响也比较明显,经常与老师互动的学生成绩较好,这也提醒我们在上课过程中探索改变教学思路,简化教学难度,提高教学趣味性,增加幽默感,调动学生的积极性。同时教师还要注重课堂教学形式的多样化。高等数学教材所涉及到的概念较为抽象,如果采用纯粹的定义、定理加推导的方式,学生容易失去兴趣,也很难深刻理解相关概念,常常会觉得这门课程内容枯燥、抽象,从而失去主动学习的兴趣和热情,而多媒体课件可给学生的观察、想象带来了极大的帮助,使高等数学知识形象化、立体化、动态化。其次多媒體教学又可以使教师从黑板的演算、推导、证明中释放出来,使老师尽可能多地和学生交流,真正地让课堂“活”起来,让学生在宽松愉快的学习环境中,真正做到愿意学、乐意学。
参考文献:
[1]Christa Lee Quint.A study of the efficacy of the flipped classroom model in a university mathematics class[D].New York:Teachers College,Columbia University,20 May,2015.
[2]方晓伟.影响学生大学数学成绩因素的统计分析[J].高等函授学报(自然科学版),2010,23(5):49-51.
[3]苏国荣,戴中寅.属于属性依赖度的考研高等数学成绩影响因素分析[J].苏州大学学报(自然科学版),2012,28(3):89-94.
[4]袁洁婷,高志强.理工科大学生书序成绩影响因素的统计分析[J].西南民族大学学报(自然科学版),2013(1):21-25.
[5]梁斌,卓梅霞.基于SPSS统计软件的因子分析法及实证分析[J].河西学院学报,2011,27(5):45-49.