鄭學謙
摘要:文章以山西大學商務學院管理、信息和經(jīng)濟三個專業(yè)的學生為研究對象,對大一新生數(shù)學學習態(tài)度、方法、教師教法三個因素與大學數(shù)學成績之間的關系進行回歸分析,得出了大學數(shù)學成績的影響最為顯著的因素,并對大一新生的高考數(shù)學成績與大學數(shù)學成績進行了相關性檢驗。
關鍵詞:數(shù)學成績 回歸分析 相關性檢驗
中圖分類號:G642.0文獻標識碼:A
文章編號:1004-4914(2012)11-096-01
近年來,我院大一新生入學后,對微積分、高等數(shù)學的學習普遍感到困難,大學教師的教學方法使他們感到不太適應。大一新生入學高考數(shù)學成績差距不是很大,但是一年后,數(shù)學基礎課程的成績呈現(xiàn)顯著差異,分化程度比高中較嚴重。本文對山西大學商務學院管理、信息和經(jīng)濟三個專業(yè)的學生進行問卷調(diào)查。分析了大一新生的數(shù)學的學習態(tài)度、方法、教師教法以及入學高考數(shù)學成績與大學數(shù)學成績的關系。
一、利用SPSS軟件對問卷調(diào)查結(jié)果進行分析
(一)大一新生數(shù)學學習態(tài)度、方法、教師教法三個因素與大學數(shù)學成績的回歸分析
采用SPSS軟件對調(diào)查的數(shù)據(jù)進行處理,分析大一新生數(shù)學學習態(tài)度、方法、教師教法與大學數(shù)學成績之間的相關關系,得出相關系數(shù)矩陣。通過比較得出對大學數(shù)學成績的影響最為顯著的因素。袁洲在他的碩士論文中指出,大一新生數(shù)學學習適應性與大學所學專業(yè)間的關系不密切。因此,在研究中,對不同專業(yè)沒有分別討論。
從表1中我們可以得到,大一新生數(shù)學學習態(tài)度、方法以及教師教法三項因素之間存在顯著的相關關系;大學數(shù)學成績與數(shù)學學習態(tài)度和教師教法存在顯著的相關關系,其中數(shù)學學習態(tài)度最為顯著。
利用逐步剔除法(Stepwise),先將與因變量Y(大學數(shù)學成績)關系最密切的自變量X1(大學數(shù)學學習態(tài)度)引入模型,建立Y與x1之間的一元線性回歸模型l:Y=33.753+0.735*X1,而后又引入X3(對大學數(shù)學教師教法的適應性),從而建立了Y與Xl、X3之間的二元線性回歸模型2,得到回歸方程:Y=
40.193+0.810*X1-0.401*X3回歸結(jié)果表明,大學數(shù)學學習態(tài)度及對教師教法的適應性這兩個因素對大學數(shù)學成績的影響達到顯著性水平,且前者影響程度高于后者。而大學數(shù)學學習方法雖然與大學數(shù)學成績之間存在相關性,但在逐步回歸建立的模型中卻未被加入,說明它對大學數(shù)學成績的影響未達到顯著性水平。
(二)大一新生的高考數(shù)學成績與大學數(shù)學成績相關性檢驗
對大一新生高考數(shù)學成績的調(diào)查中,本文只搜集到我院會計專業(yè)100名學生的高考數(shù)學成績,因此,只能以這100名學生的成績?yōu)榇?,由于高考?shù)學成績滿分150分,故統(tǒng)一折合成100分計算,然后進行相關性分析。
從表2中可以看出:
1.該專業(yè)學生數(shù)學成績的標準差由7.750分擴大到12.785分(經(jīng)過一年的大學學習),說明大學數(shù)學成績兩極分化現(xiàn)象較高考數(shù)學成績嚴重。
2.高考數(shù)學成績與大學數(shù)學成績的相關系數(shù)為0.186<0.2,相關程度不高,還沒有達到顯著性水平.
二、結(jié)論
1.數(shù)學學習態(tài)度、方法和教師教法之間存在顯著相關性,三項因素均與數(shù)學成績具有一定的相關性,對大學數(shù)學成績的影響達到了顯著性水平因素為數(shù)學學習態(tài)度和教師教法,最為顯著的是數(shù)學學習態(tài)度。最后,得到能預測大學數(shù)學成績回歸方程:Y=40.193+0.810*X1-0.401*X3。
2.大一新生學生高考數(shù)學成績的差距不明顯,在大學經(jīng)過一年學習后,數(shù)學學習成績的兩極分化現(xiàn)象很嚴重。高考數(shù)學成績與大學數(shù)學成績的相關系數(shù)很小,相關程度小于0.2,還沒有達到顯著性水平。學生剛?cè)雽W時,高考成績可能不太理想,但并不見得到了大學以后,數(shù)學成績就差。
[本文為山西大學商務學院科研基金項目:JG2011028資助]
參考文獻:
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(作者單位:山西大學商務學院 山西太原 030000)
(責編:賈偉)