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【摘要】心理学家霍华德·加德纳的多元智能理论在全世界的教育改革中影响深远。在中国，2007年颁布的《大学计算机课程教学要求》为大学计算机教学改革提出新理念，而当前计算机教学实践与新要求还相距甚远，如何将先进理念付诸实践成为实施这一要求的关键问题。以多元智能理论为依据，将其融入大学计算机教学，旨在通过实证研究，来证实多元智能型大学计算机教学模式满足《大学计算机课程教学要求》，产生积极影响，从而提高受试学生的学习成绩。
【关键词】多元智能理论多元智能型教学模式大學计算机教学计算机成绩1引言
多元智能理论（the theory of multiple intelligences）首次由Gardner在1983年提出，后分别于1997年和1999年得到补充与完善。目前可以科学界定的智能类型有8种，即言语语言、逻辑数理、视觉空间、身体运动、音乐节奏、人际交往、自我内省、和自然环境智能。该理论具有以下四个重要特征：整体性、异性、实践性、研发性。本文的研究旨在探索基于TMI大学计算机教学的新特点和实证研究以及促进大学计算机教学以拓宽个人基础计算机能力的研究。
2研究方法
2.1研究样本
本研究所涉及的对象，111名计算机专业大一新生刚刚通过了大学入学考试（高考）的两个班。一方面，一类作为实验班（EC）参与教学实验。55名学生均来自计算机专业，并以MI模型为主要教学方法。另一方面，在其他班，作为控制类（CC）的56名学生是在传统的教师为导向的情况下进行教学。研究者分别选取实验班和对照班的学生进行实证研究前后的计算机水平比较，以获得更具说服力和客观的数据。
2.2研究工具
定量和定性相结合的方法在研究中各有优缺点。前测和后测结果，问卷调查和访谈是研究所使用的工具的三个组成部分。SPSS 21.0（社会科学统计软件包21.0）适用于定量分析，包括频数分布和独立样本t检验。首先，前测和后测的目的是为了证明实验班取得的学术进步。通过问卷调查，有利于学生澄清MI分布和对MI教学模式的态度。最后，将收集的数据非常关注和分析的百分比大小的计数。
2.3研究过程
多元智能实验，包括准备、TMI应用后测试和数据采集，完成历时32个学术周。首先，研究实验开始时收集的生态环境综合评价得分。将两组学生的成绩作为前测数据收集。然后，以同一教材为研究对象，以电子商务和传统教学模式为基础，采用基于MI的教学模式进行教学活动。此外，计算机科目的分数将被收集作为测试后的数据。最后用SPSS 21.0分析组数据。
3数据处理
问卷计算是组间的一致性检查。从表1看，Cronbachα系数为.801，问卷二的数据是.89和问卷三是.737，反映出调查结果（>.70）是可靠的在内部一致性的表现和对学生智能分布的结果的可信度都很高。
将问卷分发到EC和CC，同时，因为没有人错过了任何问题，也没有给出无效的选择，最终复制和分析111份问卷。下面是问卷的结果：在学期的第一周实验，研究人员向实验班和控制班填写问卷份，针对计算机专业学生，主要是测试多元智力的能力。
在进行教学实验前，研究者必须了解受试者的计算机水平和目标的平均计算机水平是否接近。由于生态环境综合评价是国家水平考试中最能反映考生的真实水平，把生态环境综合评价成绩作为前测数据。实验中分析的分数是150分。收集数据后，运用SPSS 18.0来分析生态环境综合评价得分，找出是否有EC和CC之间的显著差异。在前两个学期的学习中，所有的计算机课程都由同一个老师指导。1班被认为是实验组，有55名学生；而班级2名，对照组有56名学生。表2所示的描述性统计包括：科目总数、平均分数、标准差和独立样本检验，以了解两个班的学生是否有类似的计算机水平。
显然，表2显示了EC和CC前测的平均值。从表中可以看出，EC学生获得更高一点的平均得分（109.444）相比CC（105.609），但是，是否有两组评分差异有统计学意义，独立样本检验还需要操作验证结论。
因此，有必要在EC和CC中更详细地说明改进，以揭示MI教学模式在计算机教学中的不同作用。在实证研究结束时，EC和CC两个学生都参加了大学计算机等级考试，大学计算机等级考试的成绩采用了后测试的结果，以实现高可靠性。然而，无论是基于MI的教学模式还是传统教学，更多的分析需要做出来。在后面的表格中，本文呈现了后测成绩的对比。
一方面，两组结果的平均值表示显著差异。是否存在显著的变化EC（436.927）和CC（414.286）将验证如下。结论可以从上面的表中得出，在教学实验前，对两个班的学生的计算机有了大致相同的水平，这两个群体之间的差距并不显著，同时承接新模式后，学生的差异变得明显，逐步使他们在他们的学术成果进步。
4分析讨论
基于TMI理论一学年的培训后，以电子商务为基础的教学模式的MI，研究的问题和本研究提出的假说，已通过前测和后测和问卷调查两类获得的分数统计证明。一般而言，大专院校计算机专业学生在智力倾向上存在较大差异。在实证研究中，首先通过比较八种非智力因素对大专院校计算机专业学生的综合分布倾向。令研究人员惊讶的是，语言智能是意外但至少两个平均得分23，部分是因为他们在计算机学习中获得相对较低的水平，根据其生态环境综合评价结果。
5结论
为期一学年的实证研究，旨在验证基于MI教学模式能提高学生学习成绩的假设。同时，还有一个假设，即基于MI的理论比传统的方法更有效地工作，这有其适用于大学计算机课堂的可行性。在参与者的帮助与配合下，成功地进行了实证研究，验证了这两个假设的合理性和全面性。
参考文献：
[1]Armstrong，T. Multiple Intelligences in the Classroom[M].Alexandria，Va.：Association for Supervision and Curriculum Development，2000.
[2]Davies
【关键词】多元智能理论多元智能型教学模式大學计算机教学计算机成绩1引言
多元智能理论（the theory of multiple intelligences）首次由Gardner在1983年提出，后分别于1997年和1999年得到补充与完善。目前可以科学界定的智能类型有8种，即言语语言、逻辑数理、视觉空间、身体运动、音乐节奏、人际交往、自我内省、和自然环境智能。该理论具有以下四个重要特征：整体性、异性、实践性、研发性。本文的研究旨在探索基于TMI大学计算机教学的新特点和实证研究以及促进大学计算机教学以拓宽个人基础计算机能力的研究。
2研究方法
2.1研究样本
本研究所涉及的对象，111名计算机专业大一新生刚刚通过了大学入学考试（高考）的两个班。一方面，一类作为实验班（EC）参与教学实验。55名学生均来自计算机专业，并以MI模型为主要教学方法。另一方面，在其他班，作为控制类（CC）的56名学生是在传统的教师为导向的情况下进行教学。研究者分别选取实验班和对照班的学生进行实证研究前后的计算机水平比较，以获得更具说服力和客观的数据。
2.2研究工具
定量和定性相结合的方法在研究中各有优缺点。前测和后测结果，问卷调查和访谈是研究所使用的工具的三个组成部分。SPSS 21.0（社会科学统计软件包21.0）适用于定量分析，包括频数分布和独立样本t检验。首先，前测和后测的目的是为了证明实验班取得的学术进步。通过问卷调查，有利于学生澄清MI分布和对MI教学模式的态度。最后，将收集的数据非常关注和分析的百分比大小的计数。
2.3研究过程
多元智能实验，包括准备、TMI应用后测试和数据采集，完成历时32个学术周。首先，研究实验开始时收集的生态环境综合评价得分。将两组学生的成绩作为前测数据收集。然后，以同一教材为研究对象，以电子商务和传统教学模式为基础，采用基于MI的教学模式进行教学活动。此外，计算机科目的分数将被收集作为测试后的数据。最后用SPSS 21.0分析组数据。
3数据处理
问卷计算是组间的一致性检查。从表1看，Cronbachα系数为.801，问卷二的数据是.89和问卷三是.737，反映出调查结果（>.70）是可靠的在内部一致性的表现和对学生智能分布的结果的可信度都很高。
将问卷分发到EC和CC，同时，因为没有人错过了任何问题，也没有给出无效的选择，最终复制和分析111份问卷。下面是问卷的结果：在学期的第一周实验，研究人员向实验班和控制班填写问卷份，针对计算机专业学生，主要是测试多元智力的能力。
在进行教学实验前，研究者必须了解受试者的计算机水平和目标的平均计算机水平是否接近。由于生态环境综合评价是国家水平考试中最能反映考生的真实水平，把生态环境综合评价成绩作为前测数据。实验中分析的分数是150分。收集数据后，运用SPSS 18.0来分析生态环境综合评价得分，找出是否有EC和CC之间的显著差异。在前两个学期的学习中，所有的计算机课程都由同一个老师指导。1班被认为是实验组，有55名学生；而班级2名，对照组有56名学生。表2所示的描述性统计包括：科目总数、平均分数、标准差和独立样本检验，以了解两个班的学生是否有类似的计算机水平。
显然，表2显示了EC和CC前测的平均值。从表中可以看出，EC学生获得更高一点的平均得分（109.444）相比CC（105.609），但是，是否有两组评分差异有统计学意义，独立样本检验还需要操作验证结论。
因此，有必要在EC和CC中更详细地说明改进，以揭示MI教学模式在计算机教学中的不同作用。在实证研究结束时，EC和CC两个学生都参加了大学计算机等级考试，大学计算机等级考试的成绩采用了后测试的结果，以实现高可靠性。然而，无论是基于MI的教学模式还是传统教学，更多的分析需要做出来。在后面的表格中，本文呈现了后测成绩的对比。
一方面，两组结果的平均值表示显著差异。是否存在显著的变化EC（436.927）和CC（414.286）将验证如下。结论可以从上面的表中得出，在教学实验前，对两个班的学生的计算机有了大致相同的水平，这两个群体之间的差距并不显著，同时承接新模式后，学生的差异变得明显，逐步使他们在他们的学术成果进步。
4分析讨论
基于TMI理论一学年的培训后，以电子商务为基础的教学模式的MI，研究的问题和本研究提出的假说，已通过前测和后测和问卷调查两类获得的分数统计证明。一般而言，大专院校计算机专业学生在智力倾向上存在较大差异。在实证研究中，首先通过比较八种非智力因素对大专院校计算机专业学生的综合分布倾向。令研究人员惊讶的是，语言智能是意外但至少两个平均得分23，部分是因为他们在计算机学习中获得相对较低的水平，根据其生态环境综合评价结果。
5结论
为期一学年的实证研究，旨在验证基于MI教学模式能提高学生学习成绩的假设。同时，还有一个假设，即基于MI的理论比传统的方法更有效地工作，这有其适用于大学计算机课堂的可行性。在参与者的帮助与配合下，成功地进行了实证研究，验证了这两个假设的合理性和全面性。
参考文献：
[1]Armstrong，T. Multiple Intelligences in the Classroom[M].Alexandria，Va.：Association for Supervision and Curriculum Development，2000.
[2]Davies