楊淑輝, 孔朝莉
(1.沈陽師范大學(xué)計算機與數(shù)學(xué)基礎(chǔ)教學(xué)部,沈陽110034; 2. 三亞學(xué)院理工學(xué)院,海南三亞572022)
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高等數(shù)學(xué)成績影響因素分析
——以沈陽師范大學(xué)為例
楊淑輝1, 孔朝莉2
(1.沈陽師范大學(xué)計算機與數(shù)學(xué)基礎(chǔ)教學(xué)部,沈陽110034; 2. 三亞學(xué)院理工學(xué)院,海南三亞572022)
在本科一年級理工類學(xué)生中進行問卷調(diào)查,獲取高等數(shù)學(xué)成績影響因素的樣本數(shù)據(jù).利用因子分析測量問卷的結(jié)構(gòu)效度,并實現(xiàn)對影響成績各因素的正交化變換,為進一步的最優(yōu)尺度回歸提供篩選變量的依據(jù).采用最優(yōu)尺度回歸分析來探索高等數(shù)學(xué)成績的影響因素,結(jié)合教學(xué)實際,對各因素進行有針對性地分析,提出改進教學(xué)效果的建議和措施.
最優(yōu)尺度回歸; 因子分析; 高等數(shù)學(xué)成績; 調(diào)查問卷
本文所提及的“高等數(shù)學(xué)”,并非與初等數(shù)學(xué)對應(yīng)的廣義高等數(shù)學(xué),而是專指理工類學(xué)生學(xué)習(xí)的一門課程,其主體內(nèi)容為“微積分”.
近幾年來,高等數(shù)學(xué)教學(xué)模式多樣,教學(xué)方法不斷改進,學(xué)界對于教學(xué)模式的應(yīng)用研究探討較多,但是對其有效性的研究相對較少[1].本文從沈陽師范大學(xué)2015級理工類學(xué)生中,抽取翻轉(zhuǎn)課堂、傳統(tǒng)模式等不同教學(xué)模式的教學(xué)班進行問卷調(diào)查,結(jié)合問卷調(diào)查獲得的數(shù)據(jù),利用因子分析測量問卷的結(jié)構(gòu)效度.采用最優(yōu)尺度回歸分析教學(xué)模式對學(xué)生高等數(shù)學(xué)成績的影響,對影響學(xué)生高等數(shù)學(xué)成績的各種因素的重要程度進行排序,對教學(xué)改革實踐經(jīng)驗進行總結(jié),從而明確高等數(shù)學(xué)課程教學(xué)改革的主要方向.
問卷設(shè)計的問題主要圍繞影響學(xué)生學(xué)習(xí)成績的各種因素,影響因素的選擇參考了學(xué)界已有的研究成果[2-4].
此次調(diào)查共計發(fā)放問卷254份,實際回收有效問卷222份,其中翻轉(zhuǎn)課堂模式有效問卷63份,常規(guī)教學(xué)模式有效問卷159份.
表1列出的17個影響因素,水平類型不盡相同,故不做問卷的內(nèi)在信度檢驗.利用SPSS20.0,對相關(guān)系數(shù)矩陣進行因子分析,檢驗問卷的效度.采用KMO檢驗和巴特利特球體檢驗,KMO檢驗系數(shù)為0.598>0.5,巴特利特球體檢驗的顯著性遠遠小于0.05,表明問卷有結(jié)構(gòu)效度,可以進行因子分析.利用主成分法提取公因子,采用最大方差法進行因子旋轉(zhuǎn),提取11個公因子,累積貢獻率達到82.024%.以因子載荷大于0.4為標準,第1公因子在生源地、高考數(shù)學(xué)成績和教學(xué)模式上載荷較大;第2公因子在學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的態(tài)度、高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)上花費功夫和學(xué)習(xí)能力上載荷較大;第3公因子在對教師的認可上載荷較大(基礎(chǔ));第4公因子在學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的動力來源、學(xué)習(xí)目的來源上載荷較大;第5公因子在外界對自身數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)影響和對自身數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)影響最大的因素上載荷較大;第6公因子在提高成績的有利方案上載荷較大;第7公因子在民族上載荷較大;第8公因子在對大學(xué)生活的定位上載荷較大;第9公因子在性別上載荷較大;第10公因子在年齡上載荷較大;第11公因子在對所學(xué)專業(yè)了解程度上載荷較大.具體載荷見表2.成分得分系數(shù)矩陣近似單位陣,完成了各因素的正交化處理.為進一步的最優(yōu)尺度回歸提供篩選變量的依據(jù).
表1 影響因素及水平表
表2 旋轉(zhuǎn)成份矩陣
續(xù)表2
為了探索各因素對學(xué)生學(xué)習(xí)成績的影響程度,找出問題的主要根源,采用最優(yōu)尺度回歸分析來進一步對分類變量進行分析.最優(yōu)尺度回歸是標準回歸方法的擴展,它按照比例換算名義變量、有序變量及數(shù)值型變量,使用定量化的方法反映各種變量的屬性,并利用非線性轉(zhuǎn)換求解最佳的回歸方程.
將大學(xué)數(shù)學(xué)平均成績作為因變量Y,問卷涉及到的17個因素作為自變量,利用SPSS20.0進行最優(yōu)尺度回歸,發(fā)現(xiàn)有的參數(shù)檢驗無法通過.結(jié)合因子分析的結(jié)果,將同一類公因子中的最不顯著變量剔除,最終剩余9個顯著的自變量.對各自變量作為無序變量進行分析,再根據(jù)量化轉(zhuǎn)換圖進行修正,有序變量為:教學(xué)模式、性別和學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的態(tài)度;因變量Y為數(shù)值型,進行離散化處理,采用正態(tài)分組處理;其它變量為無序變量;自變量采用排秩法進行離散化處理.最終得到回歸結(jié)果見表3-表4.擬合優(yōu)度R2=0.601,模型在10%顯著性水平下具有統(tǒng)計學(xué)意義.標準化最優(yōu)尺度回歸模型:
+0.113x16-3.313x17.
容差都不是很小,自變量之間不存在明顯的線性關(guān)系,每個自變量不能被其它變量解釋變異均在0.83以上.重要性是根據(jù)標準化系數(shù)和相關(guān)系數(shù)計算出的自變量在模型中的重要程度百分比,所有自變量的重要性加起來等于100%,數(shù)值越大表明該變量對因變量的預(yù)測越重要.從表4可以看出各自變量對因變量的重要性從大到小依次是:教學(xué)模式、學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的態(tài)度、學(xué)習(xí)能力、學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的動力來源、性別、對大學(xué)生活的定位、提高成績的有利方案、學(xué)習(xí)目的來源、對自身數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)影響最大的因素.
從量化轉(zhuǎn)換圖(圖1)及回歸系數(shù)分析各變量水平的量化評分情況:
教學(xué)模式量化轉(zhuǎn)換評分情況:普通課堂評分為0.63,翻轉(zhuǎn)課堂評分為-1.59,結(jié)合回歸系數(shù),表明翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式對學(xué)生成績影響是正向的;
學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的態(tài)度中四個水平評分呈遞增趨勢:恐懼(負)、一般(負)、比較感興趣、非常感興趣;
學(xué)習(xí)能力評分由高到低分別是:較好地完成學(xué)習(xí)任務(wù)、很好地完成任務(wù)同時自學(xué)其它、不會學(xué)習(xí)(負)、能完成基本任務(wù)(負);
學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)動力評分由高到低分別是: 家庭、專業(yè)所需、自身愛好、無動力;
性別變量被重新評分,男生轉(zhuǎn)換后被量化評分為-0.66,女生被量化評分為1.51,表明男生成績比女生要差,女生為正,男生為負,間距不再是1;
大學(xué)生活中最重要要素評分由高到低分別是: 學(xué)習(xí)、社團及學(xué)生會工作、社會實踐 、其它(負);
提高成績的有利方案評分由高到低分別是:教材內(nèi)容的調(diào)整、教師教學(xué)水平的提高、考核方式的調(diào)整、自身的努力(負);
學(xué)習(xí)目的來源評分由高到低分別是:無目的、個人興趣愛好、完成家長要求、其它、為將來工作打基礎(chǔ)(負);
數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)影響最大因素評分由高到低分別是: 其它、自身基礎(chǔ)、個人興趣、學(xué)習(xí)氛圍、教師(負).
表3 回歸系數(shù)
表4 相關(guān)性和容差
圖1 自變量的量化轉(zhuǎn)換圖
通過對問卷結(jié)果的最優(yōu)尺度回歸分析,剔除了17個影響因素中8個不顯著影響因素,保留9個顯著影響因子.數(shù)據(jù)顯示,對此次調(diào)查對象的高等數(shù)學(xué)成績影響程度從大到小依次為:學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的態(tài)度、教學(xué)模式、學(xué)習(xí)能力、學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的動力來源、性別、對大學(xué)生活的定位、提高成績的有利方案、學(xué)習(xí)目的來源、對自身數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)影響最大的因素.
4.1 教學(xué)模式與學(xué)習(xí)態(tài)度
9個顯著性影響因子中,教學(xué)模式的重要性為0.339,學(xué)習(xí)態(tài)度的重要性為0.270,教學(xué)模式重要性更大,這兩個公因子的重要性占比60.9%.
在有效問卷中,對于學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的態(tài)度,選擇比較感興趣的占47.1%,選擇興趣一般的占35.6%,選擇非常感興趣的占13.6%,選擇恐懼的占3.7%.
不同教學(xué)模式的學(xué)生群體對高等數(shù)學(xué)的感興趣程度不一樣.表5表明,實施翻轉(zhuǎn)課堂的學(xué)生學(xué)習(xí)興趣更高,成績也更理想.教學(xué)模式和學(xué)習(xí)態(tài)度相輔相成,成為影響高等數(shù)學(xué)成績的重要因素.參與翻轉(zhuǎn)課堂學(xué)生的高等數(shù)學(xué)試卷成績平均分為82.5分,普通班學(xué)生的高等數(shù)學(xué)試卷成績平均分為66.9分(兩種教學(xué)模式采用同一張試卷,試卷成績有對比性,總評成績構(gòu)成方式不同).翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式班是遼寧省“大學(xué)生在線學(xué)習(xí)跨校修讀學(xué)分”試點教學(xué)班,課程教學(xué)由跨校網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)和本校面授課堂教學(xué)兩部分構(gòu)成.課程結(jié)業(yè)成績由平時成績、網(wǎng)絡(luò)課程成績、期末試卷成績?nèi)糠謽?gòu)成.課程學(xué)習(xí)包括“課下和課上”學(xué)習(xí).課下學(xué)習(xí)包括:教材學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)課程學(xué)習(xí)、資料學(xué)習(xí)、討論釋疑.課上學(xué)習(xí)包括:知識回顧、知識拓展、自主學(xué)習(xí)問題反饋討論、鞏固新知、綜合練習(xí)、課后任務(wù)布置、討論總結(jié).學(xué)生5人劃分為一個學(xué)習(xí)小組,每次課前教師會在群中公布導(dǎo)學(xué)教案和學(xué)習(xí)任務(wù),指定一組學(xué)生在課上對學(xué)習(xí)任務(wù)進行講解,教師實時點評,學(xué)生討論.在這種教學(xué)模式下,學(xué)生必須花更多的時間完成網(wǎng)絡(luò)課程和面授課程的教學(xué)任務(wù).常規(guī)模式教學(xué)班,采用教師一言堂,學(xué)生被動學(xué)習(xí)模式.
表5 學(xué)習(xí)態(tài)度對比
兩種教學(xué)模式下學(xué)生成績差異明顯,導(dǎo)致這種差異的因素,除了教學(xué)模式因素,也不排除其它導(dǎo)致學(xué)生成績差異較大的因素.如:生源選擇、師資配備、教學(xué)班人數(shù)、學(xué)生管理等.翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式班在資源占有上有所傾斜,生源質(zhì)量較高,教學(xué)班的人數(shù)少于傳統(tǒng)教學(xué)班,且在教學(xué)管理上更為嚴格.
圖2 高等數(shù)學(xué)成績和高考數(shù)學(xué)成績散點圖
一些研究結(jié)論[5-6]認為高等數(shù)學(xué)成績和高考數(shù)學(xué)成績正相關(guān),但此次調(diào)查二者的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.266,從圖2也可以看出,兩類數(shù)學(xué)成績分布無明顯的規(guī)律性,不存在明顯的線性關(guān)系,表明翻轉(zhuǎn)課堂班與普通班學(xué)生的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在統(tǒng)計學(xué)上無顯著差異.可以認為教學(xué)模式的差異是導(dǎo)致學(xué)生成績差異的主要原因.
據(jù)此次調(diào)查結(jié)果,在教學(xué)資源和管理對翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式教學(xué)班有優(yōu)待的條件下,翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式和積極的學(xué)習(xí)態(tài)度對學(xué)生成績的影響是正向的.但在同等教學(xué)條件下,教學(xué)模式和學(xué)習(xí)態(tài)度對學(xué)習(xí)成績的影響是否為正向還有待于進一步驗證.
4.2 學(xué)習(xí)能力與學(xué)習(xí)動力
調(diào)查結(jié)果表明,學(xué)習(xí)能力對高等數(shù)學(xué)成績的重要性為0.138,學(xué)習(xí)動力的重要性為0.076.在對自身學(xué)習(xí)能力的評價上,51.8%的學(xué)生認為能完成基本任務(wù),40.8%認為能較好地完成任務(wù),5.8%的學(xué)生認為自己不會學(xué)習(xí),1.6%的學(xué)生不能很好地完成任務(wù).對于學(xué)習(xí)動力,選擇專業(yè)所需的學(xué)生占71.2%,選擇動力來自自身愛好的學(xué)生占21.4%,選擇動力來自家庭和無動力的各占3.7%.
根據(jù)調(diào)查結(jié)果,給出的對策建議,將學(xué)習(xí)能力培養(yǎng)應(yīng)放在與傳授知識同等重要的地位.學(xué)生的學(xué)習(xí)動力一般來源于生活實踐中對高等數(shù)學(xué)內(nèi)容的需求及專業(yè)課程對高等數(shù)學(xué)知識的需要.優(yōu)化課程結(jié)構(gòu),加強高等數(shù)學(xué)課程與專業(yè)課程的銜接,指導(dǎo)學(xué)生參與數(shù)學(xué)建模等學(xué)科競賽,在實踐中即能提升能力,也能為學(xué)生提供學(xué)習(xí)的動力.
4.3 性別與對大學(xué)生活的定位
性別對高等數(shù)學(xué)成績的重要性為0.071,對大學(xué)生活的定位的重要性為0.069.
從實際數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果來看,女生高等數(shù)學(xué)平均成績73.9,男生平均成績65.2,女生平均分比男生高8.7分.調(diào)查中女生占69.6%,男生占30.4%.
關(guān)于大學(xué)生活,調(diào)查對象中選擇學(xué)習(xí)的占38.7% ,選擇社會實踐的占39.8%,選擇人際關(guān)系的占13.1%,選擇其它的占8.4%,社團及學(xué)生會工作無人選.
從教學(xué)實際來看,女生學(xué)習(xí)比男生更認真,到課情況和作業(yè)完成情況更強于男生,教師應(yīng)加強對男生的管理,多進行有效溝通.管理部門應(yīng)建立有效的實時監(jiān)控機制,制定行之有效的管理措施,督促學(xué)生學(xué)習(xí).調(diào)查問卷結(jié)果顯示,大學(xué)生認為大學(xué)生活中最重要的應(yīng)該是學(xué)習(xí)和社會實踐,實際上這兩者并不沖突.應(yīng)用型人才培養(yǎng)計劃就是學(xué)以致用,實踐出真知.高等數(shù)學(xué)是從生活中抽象出來的學(xué)問,應(yīng)用高等數(shù)學(xué)知識解決實際問題,增強實踐能力.
4.4 影響高等數(shù)學(xué)成績的其它因素
提高成績的有利方案對高等數(shù)學(xué)成績的重要性為0.022,學(xué)習(xí)目的重要性為0.009.
對于怎樣才能提高高等數(shù)學(xué)成績,選擇自身努力的占85.3%,選擇考核方式調(diào)整的占5.8%,選擇教師教學(xué)水平提高的占5.2%,選擇教材內(nèi)容調(diào)整的占3.7%.
對于學(xué)習(xí)高等數(shù)學(xué)的目的,選擇無目的占1.6%,選擇完成家長要求的占1%,選擇為將來工作打基礎(chǔ)的占75.4% ,選擇個人興趣愛好的占8.9% ,選擇其它的占13.1%.
自身數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)影響最大的因素的重要性為0.008.選擇個人興趣的占57.6%,選擇學(xué)習(xí)氛圍的占19.9%,選擇自身基礎(chǔ)的占8.4%,選擇教師的占7.9% ,選擇其他的占6.3%.
從影響高等數(shù)學(xué)成績的后三種因素分析,學(xué)生學(xué)習(xí)高等數(shù)學(xué)的主要目地是為將來工作打基礎(chǔ),而將來工作的專業(yè)知識主要來源于專業(yè)課程,因此高等數(shù)學(xué)課程應(yīng)定位于服務(wù)專業(yè)課程.這就要求教師在知識背景介紹、例題選擇、案例設(shè)計、教材編寫等環(huán)節(jié)與專業(yè)課程有效對接[7].
4.5 對策建議
根據(jù)實際課堂教學(xué)改革實踐和此次的調(diào)查結(jié)果,提出未來高等數(shù)學(xué)課程教學(xué)改革的具體建議:
第一,明確高等數(shù)學(xué)的課程觀和課程目標是:通過課程學(xué)習(xí),輔助學(xué)生的專業(yè)課程學(xué)習(xí);鍛煉用數(shù)學(xué)思維去解決實際問題的能力,增進對數(shù)學(xué)的理解和興趣;培養(yǎng)學(xué)生應(yīng)用數(shù)學(xué)工具分析問題、解決問題的能力,使學(xué)生能適應(yīng)社會經(jīng)濟生活的需要.對高等數(shù)學(xué)課程合理定位,以適應(yīng)大多數(shù)學(xué)生對大學(xué)生活的定位,調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性.
第二,根據(jù)專業(yè)需求優(yōu)化課程結(jié)構(gòu),分模塊、分層次教學(xué)[8].為不同需求的學(xué)生提供不同的學(xué)習(xí)內(nèi)容,才能給學(xué)習(xí)動力不同的學(xué)生提供相應(yīng)的學(xué)習(xí)動力.
第三,根據(jù)高等數(shù)學(xué)課程的學(xué)科特點和不同教學(xué)內(nèi)容的需求,采用翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式、師生互動對話教學(xué)模式、信息技術(shù)支撐教學(xué)模式等多種教學(xué)模式混合教學(xué).交叉使用課堂講授教學(xué)、網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)、微課、慕課、線上線下結(jié)合等多種教學(xué)組織形式,由傳統(tǒng)的講授教學(xué)拓展到“自主式、討論式、研究式”的教學(xué)模式[9].
此次進行跨校修學(xué)分翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)班與常規(guī)班比較,反映出來的積極方面有:整學(xué)期出勤滿勤率達到99%;教師布置作業(yè)完成效果好;課上氣氛活躍,參與度高;學(xué)生的表達能力和自主學(xué)習(xí)能力都有所提升;隨堂測試結(jié)果顯示,知識掌握牢固.
但是高等數(shù)學(xué)課程在進行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),翻轉(zhuǎn)課教學(xué)模式時常會遇到下列困難:教學(xué)環(huán)境問題,網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)平臺還不夠穩(wěn)定,經(jīng)常出現(xiàn)頁面崩潰,登錄失敗等現(xiàn)象,在登錄高峰期視頻播放頁面卡頓,不流暢,浪費在非學(xué)習(xí)上的時間太多.有些學(xué)生沒有方便的學(xué)習(xí)設(shè)備及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,不能有效利用閑散時間,隨時隨地的進行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí);課程內(nèi)容較多,網(wǎng)絡(luò)課程資源建設(shè)內(nèi)容還不夠細致;網(wǎng)絡(luò)作業(yè)和網(wǎng)絡(luò)測試難以實現(xiàn),數(shù)學(xué)的學(xué)科特點是公式、符號、圖形較多,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)還不能靈活支持上述輸入要求,學(xué)生無法在網(wǎng)絡(luò)上靈活處理作業(yè),網(wǎng)絡(luò)測試也不能有效實現(xiàn);《高等數(shù)學(xué)》課程難度較大,學(xué)生自主學(xué)習(xí)很難深入,課堂討論抓不住重點,不夠活躍,需要老師明確的問題導(dǎo)引;師資力量薄弱,沒能及時對學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)課程學(xué)習(xí)進行及時反饋.鑒于此,提出第四點建議.
第四,為學(xué)生創(chuàng)設(shè)方便的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備;開發(fā)具有數(shù)學(xué)學(xué)科特點網(wǎng)絡(luò)題庫,供學(xué)生經(jīng)常性的自我檢測,同時也減輕教師的負擔;建設(shè)與專業(yè)教學(xué)相銜接的教學(xué)方案,加強導(dǎo)學(xué)案建設(shè),對學(xué)生的自主學(xué)習(xí)過程進行有效導(dǎo)引,提高自主學(xué)習(xí)的有效性;建設(shè)與專業(yè)對接的教學(xué)案例,將高等數(shù)學(xué)的教學(xué)與專業(yè)緊密聯(lián)系.提高學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的積極性,也提升教師和學(xué)生的建模能力;加強網(wǎng)絡(luò)課程反饋,提高學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性;積極鼓勵學(xué)生參加數(shù)學(xué)競賽、數(shù)學(xué)建模大賽、大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目等,在實踐環(huán)節(jié)應(yīng)用所學(xué);盡可能在每一節(jié)課對學(xué)生的自主學(xué)習(xí)成果進行考核和評價,督促學(xué)生進行自主學(xué)習(xí);教師加強學(xué)習(xí),深入了解學(xué)生的專業(yè)課程,使高等數(shù)學(xué)課程與專業(yè)課程更好的銜接.通過課上、課下及互聯(lián)網(wǎng)的多種溝通方式加強與學(xué)生的溝通和交流.
在國內(nèi),關(guān)于大學(xué)數(shù)學(xué)成績影響因素的研究[10],一般僅找出了主要的影響因素,未體現(xiàn)出各因素的影響程度,本文通過對來自學(xué)生的真實數(shù)據(jù)的分析,利用最優(yōu)尺度回歸模型,對調(diào)查群體影響學(xué)生數(shù)學(xué)成績各要素的重要性進行了排序,對學(xué)生學(xué)習(xí)的現(xiàn)狀有了進一步認識.尤其是對翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式的實踐經(jīng)驗進行了總結(jié),對教學(xué)模式有效性的定量分析做出了有益嘗試.下一步希望能對教學(xué)模式與學(xué)習(xí)積極性之間的關(guān)系,同等條件下翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式與常規(guī)教學(xué)模式的有效性進行實踐研究.
[1] Christa Lee Quint. A study of the efficacy of the flipped classroom model in a university mathematics class [D]. New York:Teachers College, Columbia University,20 May 2015.
[2] Milne, L. Bridging mathematics students: Attitudes, autonomous leaming behaviours, and problem solving.In B Southwell, B Perry & K Owens.(eds),Proceedings of the Fifteenth Annual Conference Mathematics Education Research Group of Australasia(MERGA)UNWS Conference Centre[C]. Richmond:The Mathematics Education Group of Australasia, 1992:382-389.
[3] Dungan,J F, Thurlow, G R. Students.attitudes to mathematics: A review of the literature[J]. The Australian Mathematics Teacher,1989,45(3):8-11.
[4] 楊云蘇,王禮勝,羅潤生.影響大學(xué)生數(shù)學(xué)成績的三因素研究[J].數(shù)學(xué)教育學(xué)報,2008,17(6):56-59.
[5] 曾艷,段春生,向麗.影響民航大學(xué)生數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)成績的因素[J].內(nèi)江師范學(xué)院學(xué)報,2011,26(4):79-81.
[6] 方曉偉. 影響學(xué)生大學(xué)數(shù)學(xué)成績因素的統(tǒng)計分析[J]. 高等函授學(xué)報(自然科學(xué)版),2010,23(5):49-51.
[7] 楊淑輝,李營,孔朝莉.HPM視角下的微積分緒論課[J].沈陽師范大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2009,27(2):161-163
[8] 張香云,王家軍,賀志民. 高等數(shù)學(xué)課程分層次教學(xué)理念的思考和舉措[J].大學(xué)數(shù)學(xué),2014,30(1): 56-59.
[9] 張文彤.分析教學(xué)法初探[J]. 大學(xué)數(shù)學(xué),2014,30(1): 121-123.
[10] 梁好翠,黃岳俊.教學(xué)自我監(jiān)控及學(xué)習(xí)動機對數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)成績影響機理的研究[J].數(shù)學(xué)教育學(xué)報,2011,20(1):58-60.
Analysis of Factors Influence Student’s Achievement in Higher Mathematics——Taking Shenyang Normal University as an Example
YANGShu-hui1,KONGZhao-li2
(1.Department of Computer and Mathematics Teaching, Shenyang Normal University,Shenyang 110034,China;2.Science and Technology Department,Sanya College,Sanya Hainan 572022,China)
The article took samples by survey on the freshman. Firstly, it tested the construct validity by factor analysis and realized orthogonalization conversion of factors that influence student’s achievement in mathematical courses to provide reference while choosing variables for the optimal scaling analysis. By optimal scaling analysis, the article endeavored to find out those main factors that affected student’s achievement in mathematical courses. Hanging together the teaching status the article analyzed where those main factors come from and put forward some corresponding suggestions to improve classroom teaching and students management.
optimal scaling; factor analysis; higher mathematics achievement;survey
2016-5-18; [修改日期] 2016-06-24
遼寧省本科教改立項一般項目(2016464);遼寧省本科教改立項優(yōu)質(zhì)教育資源共建共享項目(2016110);海南省自然科學(xué)基金資助項目(20151007)
楊淑輝(1978-),女,碩士,副教授,從事數(shù)學(xué)史與數(shù)學(xué)教育研究.Email:ysh9167@163.com
G645; O213.9; F2
B
1672-1454(2016)05-0037-08