大学生各学科成绩相关性分析

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1、大学生各学科成绩相关性分析张黎1王玥2(重庆文理学院重庆永川402160)【摘要】以重庆某高校经济与管理2009届毕业学生为例,研究其大学各学科成绩间相关关系,反应高校课程设置情况、关联程度等。通过研究得出:大多数学科成绩之间呈正相关,这表明老师需加强系统性教学,突出学科间关联性,学生要把联系的观点融入到学习中去,端正学习态度;有些学科之间相关度低,这可能是有些课程独立性真的很强,受其它学科影响较小,也有可能是课程设置、考试制度、考试方法或教学方式不当等多种原因,学校和老师在课程改革中需深入研究这个问题。【关键词】大学生学习成绩相关分析课程改革5随着

2、高校扩招,就业与就业渠道等问题越来越严重。学生找不到工作与企业招不到人才同时并存,其原因是教育链条脱节。教育随社会发展而发展,受政治、经济、文化和科技等因素的影响。近年来,关于教育政策、措施、大学课程改革实施情况、课程教学成果评价体系等方面的研究成为教育研究的重点。现代大学教育的目标是培养具有创新精神和实践能力的高素质创新人才,大学课程考试是大学教学过程中十分重要的环节,是评价人才培养质量的重要手段,对人才培养具有评定、检测、导向、反馈和激励等功能。目前研究大学各学科学习成绩关系的文献一般都是专业课技能之间的关系,基本上没有涉及全部学习科目的。课程改

3、革方面的文献也都着力于基础教育方面,很少涉及大学本科教育,即便有也只是单学科学习方法的研究、分析与改进。本选题主要研究大学生各学科学习成绩之间的关系,分析大学生各学科学习能力之间的关系、学习能力的差异,查找各学科学习中存在问题及主要原因。通过研究后,为适应社会需求的课程改革提出建议,提出提高学习能力、工作能力的对策,使教育教学更加贴近实际,真正做到学以致用。本文采用文献调查法、相关系数法、定量分析法、系统分析法对重庆某高校经济与管理学院2009届毕业学生各学科成绩及其之间的关系进行分析,有助于学生、老师找到合适的学习方法和教学方法,使得学习、教学更具

4、有连贯性,学生在以后工作中对知识的运用也更得心应手。1、学习成绩的数据获取与处理本文以重庆某高校经济与管理学院2009届毕业学生的成绩为研究对象,随机抽取63个样本单位(63个学生的37科成绩)作为研究样本。5从学校学生成绩数据库中调取样本的学生大学各学科成绩——大学语文、数学、大学英语、经济学、会计学、管理学原理、市场营销等共40多科。将同学科成绩进行合并整理成37科。例:线性代数和高等数学合为数学,宏观经济学和微观经济学合为经济学。将得出的数据()在Excel中制成基础数据表。(=1,2…63;=1,2…37。其中为学生序号数,为学科序号数。下同

5、)。将基础数据表中的数据标准化:设某位学生某一学科的标准化后成绩为,应用下列公式进行标准化。将标准化后的数据()在Excel中制成标准化数据表。2、大学各科成绩相关性与分析2.1各学科成绩之间的相关系数将标准化后的37组变量(即37科课程,每科包含63个学生的成绩),按照下列公式进行相关系数的计算。得到相关系数矩阵A,此矩阵为右斜对角线上为1的对称矩阵,从相关矩阵中可以看出任意两科课程的相关系数,每科课程从前往后可以看出对后继课程的相关程度。2.2相关系数的显著性检验与分析在相关系数矩阵中,政治、大学英语、经济学等课程的学习成绩与另一些课程的学习成绩

6、显著相关,这些课程的学习成绩在很大程度上受相关课程的影响。政治、大学英语、经济学等课程成绩在各显著性水平下与其它学科相关的学科数如表1。表1相关性显著学科表单位:科5学科伴随概率相关系数<0.010.01~0.05>0.05>0.5<0.1政治2755140大学英语3142151计算机2629100经济学2467131会计学2539133人力资源管理2539120管理信息系统2539113产业经济学25210125市场营销2241172从表1看出,知识不是孤立的,而是相互作用、相互影响的。基础课成绩的好坏,在很大程度上对后继专业基础课和专业课的学习起

7、作用。根据相关系数矩阵我们可以看出,像政治这些平时我们认为累赘的基础学科,实际上与27门学科学习显著性相关,其中相关系数在0.5以上的有14科。我们必须要意识到学习是一种潜移默化的东西,不能简单凭自我感觉某学科有用或没用。我们应该端正学习态度,找到应变和自我调节方法,秉着多学有益的理念,认真完成所有学科的学习,在此基础上再深钻自己感兴趣的科目。在相关系数矩阵中,企业诊断、经济博弈论专题、大学语文等课程相对比较独立,与其它科目的学习关联性较小(如表2),单从考试成绩上来讲,这些学科相对独立,受其它学科影响很小。表2相关性不显著学科表单位:科学科伴随概率

8、相关系数<0.010.01~0.05>0.05>0.5<0.1企业诊断1036010经济博弈论专题23320

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