大学新生数学学习适应性的调查研究

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1、大学新生数学学习适应性的调查研究季燕萍（扬州大学，江苏扬州225009）摘要：文章通过对大学新生数学学习情况的调查，利用统计软件SPSS17.0进行数据分析，了解学生数学学习适应状况，分析任课教师、学生学习适应性及考试成绩的相互关系，并对大学数学教师和管理者提出相关建议，做到“以教适应学生的学”。关键词：大学新生；数学；学习适应性；教学建议中图分类号：G642.0文献标识码：A：1002-4107（2015）08-0016-03收稿日期：2014-11-26简介：季燕萍（1975—），女，江苏泰兴人，扬州大学化学化工学院助理研究员，教育学硕士，主要从事高等教育

2、管理研究。基金项目：2013年度扬州大学教学改革课题“基于SPSS高校教学管理的实践与研究”（YZUJX2013-10B）大学数学作为高等院校各专业的一门必修的重要基础课程，它培养学生的数学应用能力，特别是针对各专业的实际问题，建立数学模型，运用数学软件进行计算，综合运用所学知识分析解决实际问题的能力，是学生学习后续专业课程的基础[1]。但是由于数学知识的深刻性、抽象性、广泛性，近年来，据高校任课教师反映，大学新生对数学的学习普遍感到困难，学习兴趣弱，成绩下降明显。为了引导和帮助新生尽快适应数学的学习，作为大学数学的教学及管理者，我们除了在教学方法、教学内容、

3、教材使用等方面进行改革之外，还要了解新生的学习特点，分析学生在学习适应性方面存在的问题，加强和改革数学教学管理，提高教学质量，为学习后续课程打下坚实的基础。一、研究内容及方法一般认为，学习适应性是指学生在学习过程中根据学习条件（学习态度、学习方法、学习环境等）的变化，主动做出身心调整，以求达到内外学习环境平衡的有利发展状况的能力[2]。本文从大学新生对数学学习的态度（包括学习动机与兴趣、学习计划、作业态度、听课态度等）、学习过程中的方法（主要从听课、笔记、作业、复习、总结归纳等方面反映）、对任课教师教学方法的适应性（主要从提问、总结等具体教学环节及整体上考察）

4、三个维度进行调查，了解学生学习的适应状况，并利用统计软件SPSS17.0进行数据分析，研究学习适应性与考试成绩的相关性，分析教师对学习适应性及成绩的影响。通过探索彼此之间的关系，发现数学教学中存在的问题，提出相应的建议，从而不断地提高数学教学质量。本文参考华师大心理系周步成教授等人修订的学习适应性量表（AAT量表），并借鉴扬州大学研究生袁洲的硕士毕业论文《高中、大学数学学习衔接问题的研究》，编制了大学新生数学学习适应性调查问卷。问卷共设置30个问题，总计150分，分别从学生的学习态度（13题，共65分）、学习方法（10题，共50分）、对教师教学方法的适应性（7

5、题，共35分）三个方面设计。要求被调查者从“完全符合、基本符合、说不清楚、基本不符合、完全不符合”五个选项中选出最符合自己实际情况的一项。并赋予“5、4、3、2、1”的分值，得分愈高，表示适应性愈强。笔者以扬州大学数学学院、信息工程学院、物理学院、化学学院、农学院、环工学院6个学院的13个专业、19个不同班级的2013级新生作为问卷调查的对象。共发放问卷592份，收回578份，其中有效问卷560份。为了更为真实、客观地反映新生对数学课程的掌握程度，文章从学校教务系统内导出所有被调查对象的2013—2014第一学期数学期末成绩作为成绩数据，进行分析。同时，我们查

6、找到该学期的教学任务，找出对应的任课教师编号，本文以教师编号替代教师真实姓名。二、研究的结论与分析（一）大学新生数学学习适应性的状况用频数（Frequencies）分析的方法对调查问卷进行分析，得到每题选项的百分比。汇总学习态度得分、学习方法得分、对教师教学方法的适应性得分、学习总适应得分（态度分、方法分和教法适应分之和），得到各汇总分的均值、标准差及偏度系数等相关数据，见表1。从选项百分比及表1我们可以看出：1.学生学习总体适应分的均值为100.17，适应性水平不高；标准差为13.593，极差为87，分化程度较大；偏度系数为0.313，大于零，正偏，表明总体

7、得分偏低。2.学习态度分均值为43.49，极差为44分，标准差7.69，为三项因素中最大值，说明学生在对数学学习态度上差别很大。通过分析，尽管有87.2%的学生认识到“大学数学的学习的确非常重要”，但是学生对数学的学习兴趣却处于中等水平，63.9%的学生认为现在学习数学的勤奋程度同高中相比明显下降。3.对于数学学习方法，尽管有58.8%的学生认为“原来高中的学习方法不适用于大学数学的学习”，但仅有18.9％的学生找到了合适的学习方法。只有四成的学生在学习新概念时，会把学过的相关知识联系起来对照、比较和分析。4.对教师教学方法的适应性分均值比率为64.3%，为三

8、项因素均值比率最低，学生对教师的教学方