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[導讀]摘 要:主要探討了因子分析法在學生成績評價方面的應用。首先通過建立數(shù)學模型,并借助SPSS軟件對學生各科成績 進行分析;其次,根據(jù)分析結果尋找學生成績背后的隱藏變量,以便客觀地分析學生各方面能力的差異,從而促進教師有針 對性地開展教學活動,尋找最佳的教學方式。

引言

現(xiàn)代高等教育的發(fā)展以及國家對于綜合型、專業(yè)型人才 的需求,使得高等學校日益注重對學生綜合素質的培養(yǎng),由 此促使教育模式日益呈現(xiàn)多元化的特點。因此,每類專業(yè)各門 課程的設置、培養(yǎng)目標和規(guī)格的多樣性、差異性對于高校教 育學生培養(yǎng)體系的構建十分重要。在這樣一個復雜多元的教 學過程中,學生的成績則是反映學生掌握專業(yè)知識以及具備實 踐動手能力的程度的一個重要考量。

長期以來,對學生成績的綜合評價方法很多,但主要的方 法仍然是采用原始分數(shù)求和法、平均學分績法、平均學分積法等。 這些方法對于學生的成績評價過于籠統(tǒng),看不出學生在各學科 間的優(yōu)劣勢。本文采用因子分析方法,借助統(tǒng)計軟件SPSS,對 數(shù)控專業(yè)的學生成績進行了分析和評價,較為清楚地解釋了影 響學生成績的主要因素,反映出學生學習各課程的能力,對于 教師更好地教學、促進學生不斷提高具有重要的意義。

1因子分析的原理與步驟

因子分析是從研究變量內部相關的依賴關系出發(fā),把一 些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數(shù)幾個綜合因子的一種 多變量統(tǒng)計分析方法。它的基本思想是將觀測變量進行分類, 將相關性較高,即聯(lián)系比較緊密的分在同一類中,而不同類變 量之間的相關性則較低,那么每一類變量實際上就代表了一個 基本結構,即公共因子。因子分析其目的是用有限個不可觀測 的隱變量來解釋原始變量之間的相關關系。

1.1因子分析模型

設原有p個變量毛…,電且每個變墨或經(jīng)標準化處理后) 的均值為0,標準差為1?,F(xiàn)將每個原有變量用k(k<p)個因 子f1f…f的線性組合來表示,即有以下模型:

Xi = Qiif + ai2f+ … ++ £1

X2 = 0.21f + 如2 + …+ 處點 + £2

、Xp= Opif + Op2f+ …+ Qpkf+ £p

也可以用矩陣的形式表示為X^AF+e.其中,X是可實測的隨 機向量;為公共因子;為因子載荷矩陣,aj(i=1,2,??p;J=1,2,… k)為因子載荷;為特殊因子,表示原有變量不能被因子解釋 的部分,其均值為0。

1.2因子分析步驟

因子分析步驟可以歸納為以下步驟:

(1)通過檢驗確認待分析的原變量是否適合作因子分析:

(2)求標準化數(shù)據(jù)的相關矩陣;

(3)求相關矩陣的特征值和特征向量;

(4)計算方差貢獻率與累積方差貢獻率;

(5)確定因子 :設 F1,F2,…,Fp 為 p 個因子,其中前 m 個因子包含的數(shù)據(jù)信息總量(即其累積貢獻率)不低于 80% 時,可取前 m 個因子來反映原評價指標 ;

(6)因子旋轉 :若所得的 m 個因子無法確定或其實際意義不是很明顯,這時需將因子進行旋轉以獲得較為明顯的實際含義 ;

(7)求各因子得分 ;

(8)綜合得分 :通常以各因子的方差貢獻率為權,由各因子的線性組合得到綜合評價指標函數(shù)。上述步驟只需調用軟件 SPSS 中的 Factor 即可。

上述步驟只需調用軟件 SPSS 中的 Factor 即可。

2運用SPSS軟件分析學生成績的方法

2.1樣本的選取

本文選取無錫職業(yè)技術學院2010級數(shù)控技術專業(yè)02班 30名學生作為樣本,同時選擇其前3個學期中的15門課程 作為指標,包括計算機應用基礎、基礎英語、應用數(shù)學基礎、 科學技術基礎、機械基礎、機械零部件造型與測繪、大學體 育、毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系、思想道德修養(yǎng)、 數(shù)字電子技術、工程材料及熱成型工藝基礎、機床的運行與 維護、機床氣液系統(tǒng)的運行與檢查、使用數(shù)控機床的零件加工、 機械加工工藝文件識讀與編制,并分別用X1,X2,X3,?“,X15來表示。

2.2數(shù)據(jù)檢驗

將樣本數(shù)據(jù)輸入SPSS軟件,采用KOM和Bartlett球形 度檢驗法,對變量之間的相關性進行檢驗。檢驗結果見表1 所列。KMO值為0.627(大于0.5),說明該數(shù)據(jù)適合作因子 分析。Bartlett球形度檢驗過程中,Sig值為0.000 (小于1%), 說明數(shù)據(jù)具有相關性,適宜作因子分析。

表1 KMO和Bartlett檢驗

檢驗方法
檢驗結果
取樣足夠度的Kaise-Mayer-Olkin度量
0.627
Bartlett的球形度檢驗(近似卡方)
264.192
df
105
Sig
0.000

2.3 方差解釋

通過 SPSS 軟件計算出相關系數(shù)矩陣的特征值、方差貢獻率、累計方差貢獻率,表 2 所列是其方差解釋的計算結果。

表 2 中的第一組數(shù)據(jù)(第二至第四列)描述了初始因子的情況,可以看出,第一個因子的特征值為 5.731,解釋了原有15 個變量總方差的 38.205%。前五個因子的累計方差貢獻率為 78.26%,并且只有它們的取值大于 1,因此,分析時選取前5 個因子為主因子即可。

基于因子分析法的高職學生成績評價

2.4旋轉因子載荷矩陣

由于初始因子的綜合性太強,難以找出因子的實際意義, 因此需要進行因子旋轉。本文采用最大方差法得到因子載荷矩 陣,結果如表3所列。

表3旋轉后的因子載荷矩陣

課程
1
2
成份
3
4
5
機械加工工藝文件 識讀與編制
0.897
0.204
-0.114
0.096
0.083
機械基礎
0.852
0.215
0.223
0.095
0.067
工程材料及熱成型 工藝基礎
0.823
0.299
-0.033
0.171
0.178
機械零部件造型 與測繪
0.814
0.024
0.008
-0.050
0.057
使用數(shù)控機床的零件
加工
0.807
0.042
-0.436
-0.152
-0.052
應用數(shù)學基礎
0.741
0.018
0.416
-0.001
0.048
機床的運行與維護
0.727
-0.034
0.014
0.060
-0.577
科學技術基礎
0.558
0.058
0.263
-0.503
0.138
毛澤東思想和中國特 色社會主義理論體系
-0.005
0.803
0.363
-0.012
0.003
大學體育
0.353
0.753
-0.185
-0.003
0.019
計算機應用基礎
-0.088
0.042
0.770
-0.004
-0.132
基礎英語
0.364
0.130
0.616
-0.217
0.353
機床氣液系統(tǒng)的 運行與檢查
0.381
0.308
-0.013
0.787
-0.064
思想道德修養(yǎng)
-0.099
-0.455
-0.009
0.745
0.316
電工基礎
0.173
-0.017
-0.026
0.088
0.905

從表3可以看出,主因子F1在機械加工、機械基礎、工 程材料、機械零部件加工、使用數(shù)控機床的零件加工這5門 課程上的因子載荷值最大,都超過80%,該因子反映學生在 專業(yè)核心類課程方面的信息。主因子F2在毛澤東思想和中國 特色社會主義理論、大學體育這2門課程上的因子載荷值最大, 都超過70%,該因子反映學生在公共類課程方面的信息。主因子F3在計算機應用基礎這門課程上的因子載荷值最大,超 過70%,該因子反映學生在計算機操作能力的信息。主因子 F4在機床氣液系統(tǒng)的運行與檢查這門課程上的因子載荷值最 大,超過70%,該因子反映學生在專業(yè)實訓方面的信息。主因 子F5在電工基礎這門課程上的因子載荷值最大,超過90%, 該因子反映學生在專業(yè)基礎類課程方面的信息。

2.5計算因子得分矩陣

表4所列是采用回歸法計算的因子得分矩陣,根據(jù)表4 可以得出下面的因子得分模型:

F]=— 0.028xi + 0.048*2 +…+ 0.164芍5

F=— 0.037*1 — 0.017*2 +…+ 0.027*15

^3=0.507x1 + 0.337*2 + …一0.099*15

F4=0.081*i — 0.112*2 + …+ 0.039*15

F5= — 0.148*1 + 0.207*2 + …+ 0.039*15

表4因子得分矩陣

課程
1
2
成份
3
4
5
計算機應用基礎
-0.028
-0.037
0.507
0.081
-0.148
基礎英語
0.048
-0.017
0.337
-0.112
0.207
應用數(shù)學基礎
0.155
-0.135
0.259
0.024
-0.022
科學技術基礎
0.116
-0.076
0.102
-0.326
0.095
機械基礎
0.150
0.008
0.121
0.072
0.003
思想道德修養(yǎng)
0.023
-0.271
0.084
0.460
0.158
毛澤東思想和中國 特色社會主義理論
-0.122
0.526
0.156
0.049
0.003
體系 大學體育
-0.032
0.493
-0.198
-0.005
0.043
電工基礎
0.010
-0.001
-0.079
-0.009
0.624
機械零部件造型
0.175
-0.103
-0.014
-0.049
0.018
與測繪
              
工程材料及熱成型
0.129
0.102
-0.056
0.093
0.099
工藝基礎
              
機床的運行與維護
0.182
-0.150
0.057
0.068
-0.434
機床氣液系統(tǒng)的 運行與檢查
0.028
0.180
0.037
0.527
-0.099
使用數(shù)控機床的 零件加工 機械加工工藝文件
0.179
-0.053
-0.304
-0.150
-0.017
   0.164
0.027
-0.099
0.039
0.039
識讀與編制
              

軟件SPSS根據(jù)上述模型可自動計算出30個樣本的5個 因子得分,再以各因子的方差貢獻率作為權重進行加權平均, 得到如表5所列的每個學生的綜合因子得分:

F=0.357 3F1+ 0.114 5F2+ 0.109 1F3+ 0.103 9F4+ 0.097 9F5

表5綜合因子得分

學平均分平寳
F1
F2
F3
F4
F5
綜合 得分
綜合 得分 排名
1
69
15
0.017
1.054
0.349
-0.491
-1.081
0.008
15
2
78
4
0.904
1.717
-0.696
0.385
0.905
0.572
3
3
68
19
-0.158
1.254
0.075
-0.714
-1.181
-0.095
18
4
75
6
0.829
0.937
-0.288
-0.859
0.561
0.338
6
5
71
11
0.691
-1.575
0.499
0.195
-0.391
0.103
11
6
70
12
0.080
1.598
1.107
-0.649
-1.777
0.091
13
7
70
13
0.164
-0.652
-0.120
-1.781
1.151
-0.102
19
8
66
22
0.096
-0.356
0.067
-0.475
-2.933
-0.335
22
9
74
8
0.385
1.204
0.737
-0696
0.465
0.329
7
10
55
30
-2.218
0.013
-0.005
0.286
1.525
-0.612
29
11
63
25
-1.016
-0.283
0.796
-2.785
0.516
-0.548
27
12
77
5
0.677
0.964
-0.097
-0.717
1.435
0.408
5
13
68
17
0.021
-0.477
-1.560
1.756
0.181
-0.017
16
14
67
20
0.042
-1.184
-0.717
-0.037
-0.734
-0.274
21
15
68
18
-0.544
0.370
0.646
1.246
-0.049
0.043
14
16
69
16
-0.296
0.142
0.671
1.209
-0.180
0.092
12
17
59
27
-0.658
-1.256
-2.468
-0.994
0.465
-0.706
30
18
63
24
-0.335
-0.974
-0.832
0.360
-1.475
-0.429
26
19
56
29
-2.274
1.297
-0.223
0.478
0.359
-0.603
28
20
72
10
0.116
0.006
1.670
0.415
0.388
0.305
8
21
69
14
0.263
-1.770
0.968
-0.075
-0.202
-0.031
17
22
59
28
-1.502
-1.661
1.732
1.012
0.207
-0.413
25
23
75
7
1.201
-0.052
-1.734
0.092
0.298
0.273
9
24
82
2
1.738
-0.164
0.754
0.714
0.083
0.767
2
25
61
26
-1.472
0.169
0.145
0.450
0.749
-0.371
24
26
67
21
-0.097
0.387
-1.633
0.684
-0.082
-0.105
20
27
83
1
1.613
-0.248
1.028
0.968
1.322
0.890
1
28
79
3
1.605
-1.065
0.377
-0.476
0.767
0.516
4
29
73
9
0.314
1.001
-0.552
1.580
-0.606
0.272
10
30
65
23
-0.187
-0.398
-0.697
-1.079
-0.684
-0.368
23

3結語

從上面結果可以看出,綜合排名情況與平均排名情況差 異不大,但是,從每位學生的綜合得分排名和在各個因子方面 的得分情況可以客觀地了解學生在各門課程上的優(yōu)勢和劣勢, 充分地了解學生在各方面的特點差異,從而促進教師有針對性 地開展教學工作,提高教學質量。

從以上的分析可以發(fā)現(xiàn),影響數(shù)控專業(yè)學生成績的因素 主要是專業(yè)核心類課程和專業(yè)基礎類課程,因此,教師在平 時的授課過程中,需要注意專業(yè)核心類課程以及相關技能的 培養(yǎng),為培養(yǎng)高技能型人才做準備。

同時,因子分析作為一種多指標綜合評價方法,對高職 學生成績作綜合評價可以將各方面情況進行量化,還能反映 各課程之間的關系,從而使教師采用更有效的教學方式,促 進學生全面發(fā)展,實現(xiàn)培養(yǎng)高技能型人才的目標。

20211019_616ee0a940c82__基于因子分析法的高職學生成績評價

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