自動化類專業(yè)的課程關(guān)聯(lián)性分析與應(yīng)用研究

雷萌+從林+趙敏+趙璇琦+楊宇哲

摘 要：鑒于自動化類專業(yè)課程間的關(guān)聯(lián)性對于優(yōu)化課程體系的重要意義，文章以中國礦業(yè)大學2015屆自動化類專業(yè)160名本科學生的課程成績?yōu)闃颖荆ㄟ^計算各課程成績的相關(guān)系數(shù)、建立多元線性回歸模型對自動化類專業(yè)課程進行關(guān)聯(lián)性分析。結(jié)果表明，自動化類專業(yè)基礎(chǔ)課程與專業(yè)課程成績、考試成績與平時成績和實驗成績之間均呈現(xiàn)高度顯著的正相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)均在0.7以上。以大一、大二學年的課程成績作為輸入變量、“自動控制原理”（大三開設(shè)）的考試成績作為輸出的多元線性回歸模型，較為準確地描述了課程間的線性關(guān)系，成績的平均預(yù)測誤差為1.88分，模型預(yù)測的平均準確度為97.12%。文章利用數(shù)據(jù)挖掘?qū)ψ詣踊悓I(yè)課程進行關(guān)聯(lián)分析，為教師選取高效的教學模式、精準的學生引導(dǎo)管理，以保證教學質(zhì)量提供了可靠的指導(dǎo)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：學科成績；數(shù)據(jù)挖掘；相關(guān)性分析；多元線性回歸；教育評估

中圖分類號：G642

文獻標識碼：A

一、引言

自動化類專業(yè)是一門實用性較強、涉及面較廣的專業(yè)，其特點主要表現(xiàn)為理論與實踐相結(jié)合，應(yīng)用面較為寬泛、知識更新速度較快等。在現(xiàn)今高校，學習成績是衡量一名學生學習素質(zhì)的關(guān)鍵因素，因此，對學生的學習成績進行科學有效的分析，研究各學科之間的相互關(guān)系，對優(yōu)化專業(yè)的課程體系，提高學校教學質(zhì)量具有重要意義。

本文以中國礦業(yè)大學2015屆自動化類專業(yè)的160名本科生為研究對象，利用相關(guān)系數(shù)法，分析“高等數(shù)學”“大學物理”“線性代數(shù)”等核心基礎(chǔ)課程與“模擬電子技術(shù)”“數(shù)字電子技術(shù)”“自動控制原理”等核心專業(yè)課程成績間的相關(guān)性；以大一、大二年級的課程成績?yōu)闃颖?，建立基于多元線性回歸的預(yù)測模型，綜合其大三學年“自動控制原理”課程的成績，為任課教師對學生的分類教育管理、教學模式安排等提供參考依據(jù)。

二、研究背景

選擇中國礦業(yè)大學信息與控制工程學院2015屆自動化類專業(yè)160名本科學生的課程成績作為樣本，其中包含基礎(chǔ)課程成績、專業(yè)課程成績、畢業(yè)設(shè)計測評成績、專業(yè)綜合實踐測評成績等。通過分析各類課程之間的相關(guān)系數(shù)以及建立多元線性回歸模型對自動化類專業(yè)課程的關(guān)聯(lián)性進行研究。

1.相關(guān)系數(shù)法

相關(guān)系數(shù)用于描述各變量之間的關(guān)聯(lián)程度。鑒于利用相關(guān)性的直接分析方法對于衡量變量間的相關(guān)程度具有較高的準確性，因此利用相關(guān)性來分析課程間的關(guān)系是可行的。

選取隨機變量X、Y，相關(guān)系數(shù)的計算公式如下：

一般情況下，變量間的相關(guān)程度與|y|成正比，當0.7≤|y|<1時，稱兩個變量為高度顯著相關(guān)。

2.多元線性回歸模型

多元線性回歸法是通過擬合某組因變量（輸出變量，待觀測值）與多組自變量（輸入變量）間的線性關(guān)聯(lián)性，獲得二者之間的數(shù)學模型，完成待觀測值的分析預(yù)測。模型描述如下：

三、研究結(jié)果

1.課程相關(guān)性分析

（1）基礎(chǔ)課程與專業(yè)課程的相關(guān)性。

自動化類專業(yè)的核心基礎(chǔ)課程主要有“高等數(shù)學”“大學物理”“線性代數(shù)”等，核心專業(yè)課主要包括“模擬電子技術(shù)”“數(shù)字電子技術(shù)”“自動控制原理”“微機原理與應(yīng)用”等。根據(jù)相關(guān)系數(shù)的求解公式，計算和分析基礎(chǔ)課程與專業(yè)課程成績之間的相關(guān)系數(shù)，其結(jié)果如表1所示。

由表1可知，自動化類專業(yè)基礎(chǔ)課程與專業(yè)課程之間的相關(guān)系數(shù)均在0.7以上，根據(jù)相關(guān)性的定義以及相關(guān)系數(shù)的判斷方法可知，自動化類專業(yè)基礎(chǔ)課程成績與專業(yè)課程成績均呈現(xiàn)高度顯著的正相關(guān)性。

（2）課程實驗、平時與考試成績的相關(guān)性。

利用相關(guān)系數(shù)法，計算分析各門課程考試成績與平時成績、實驗成績之間的相關(guān)性，其結(jié)果如表2所示。由表2可知，各門課程考試成績與平時成績以及實驗成績之間的相關(guān)系數(shù)值均在0.7以上。根據(jù)相關(guān)性的定義及相關(guān)系數(shù)的判斷依據(jù)可知，考試成績與平時成績呈現(xiàn)高度顯著的正相關(guān)；考試成績與實驗成績呈現(xiàn)高度顯著的正相關(guān)。

（3）畢業(yè)設(shè)計與專業(yè)課程的相關(guān)性。

本文選取2015年畢業(yè)設(shè)計所開設(shè)的題目類型進行統(tǒng)計，對每一類型中不同等級的人數(shù)進行分析研究，分析結(jié)果如圖1所示。

由圖1可知，2015年畢業(yè)設(shè)計共開設(shè)四種類型，在四個畢業(yè)設(shè)計類型中，工程設(shè)計類型的選題人數(shù)最多，在測評成績上，計算機模型類型的選題占優(yōu)比最高。根據(jù)不同畢業(yè)設(shè)計類型的測評成績，通過將等級評價按照一般規(guī)律轉(zhuǎn)換為分數(shù)（優(yōu)：90，良：80，中：70，及格：60），對自動化類專業(yè)畢業(yè)設(shè)計與專業(yè)課程成績之間相關(guān)系數(shù)進行計算分析，如表3所示。

由表3可知，畢業(yè)設(shè)計成績與自動化類專業(yè)課程成績之間的相關(guān)性系數(shù)均大于0.7，根據(jù)相關(guān)系數(shù)的判別方法可以得知，畢業(yè)設(shè)計與專業(yè)課程成績之間呈現(xiàn)出高度顯著的正相關(guān)性。

2.多元線性回歸模型結(jié)果分析

“自動控制原理”是電氣、自動化、能源與動力、建筑環(huán)境設(shè)計等工程類專業(yè)的核心基礎(chǔ)課程，教學任務(wù)一般安排在大三上學期。本文以“自動控制原理”課程成績作為因變量，選取與“自動控制原理”課程成績相關(guān)系數(shù)大于0.7的部分課程作為初步自變量，利用stepwise方法進行回歸自變量的選擇（所有顯著性水平均取0.05），選取“高等數(shù)學”“大學物理”等5門大一、大二學年核心課程的考試成績作為回歸自變量，分析結(jié)果如表4所示。

由于試卷采取百分制，因此我們認為當模型的計算誤差在[-5，5]之間時，檢驗效果是較好的，為驗證所得模型的可靠性和具體效果，本文隨機抽取了20組樣本進行檢驗，得到了多元線性回歸模型的計算理論值與樣本實際值的比較圖，如圖2所示。

由圖2可知，在不同的分數(shù)段上，通過多元線性回歸模型計算所得的預(yù)測成績與實際成績的平均誤差為1.88，最大誤差為4.48，誤差均在[-5，5]之間，平均準確度高達97.12%，效果滿足預(yù)期要求，具有較高的預(yù)測精度。

根據(jù)學生大一、大二學年“高等數(shù)學”等5門核心基礎(chǔ)課程的成績，通過基于建立多元線性回歸的預(yù)測模型，可較為準確地預(yù)測該生“自動控制原理”課程的考試成績及趨勢，為任課教師的教學模式規(guī)劃及分類教學管理，提供了可靠的指導(dǎo)依據(jù)。同時，該方法也可用于“電機與拖動基礎(chǔ)”“電力電子技術(shù)”等核心專業(yè)課程，為教師合理安排教學計劃，學生自我警示管理，增強“教”與“學”的主動性，提高教學質(zhì)量，提供了一種新的思路。

四、結(jié)果與討論

基礎(chǔ)課程成績體現(xiàn)了學生在基礎(chǔ)理論方面的深入程度，專業(yè)課程成績反映了學生將所學習的基礎(chǔ)理論知識與專業(yè)實踐技能應(yīng)用于該工程領(lǐng)域，解決實際問題的能力。

本文對160名本科學生的基礎(chǔ)課程成績和專業(yè)課程成績進行了相關(guān)性的分析研究，研究表明，基礎(chǔ)課程成績與專業(yè)課程成績呈現(xiàn)高度顯著的正相關(guān)性；平時成績與考試成績呈現(xiàn)高度顯著的正相關(guān)性；實驗成績與考試成績呈現(xiàn)高度顯著的正相關(guān)性。這說明基礎(chǔ)學科的知識理論在后續(xù)專業(yè)學科的學習中具有關(guān)鍵性的啟示作用，它可以幫助學生理解和運用各學科所需的基礎(chǔ)原理，并在專業(yè)學科的學習過程中為學生提供普遍適用的分析思路和方法。

從分析結(jié)果中還可以看出，平時成績和實驗成績對學生的最終考試成績影響尤為顯著，而平時成績主要是由課堂考勤和課后作業(yè)組成，平時學習認真的學生考試成績一般較好；實驗成績一般由操作成績和報告分析組成，扎實的理論知識是實驗操作順利完成的基礎(chǔ)，報告分析也從側(cè)面反映了學生對于知識點的掌握情況，因而實驗成績得分較高的學生考試成績一般較好。

此外，本文通過建立多元線性回歸的數(shù)學模型對相關(guān)課程之間的關(guān)聯(lián)性進行分析研究，研究表明，相關(guān)課程成績之間具有一定的可預(yù)測性。因此，我們認為學生在學習過程中應(yīng)注重每一門課程的學習以及課程之間的整合運用。

五、結(jié)論

（1）在自動化類專業(yè)本科階段，基礎(chǔ)課程所涉及的知識是整個專業(yè)的理論基礎(chǔ)和基本概念。鑒于基礎(chǔ)課程成績與專業(yè)課程成績之間均具有高度顯著的正相關(guān)性，因此專業(yè)課程必須以基礎(chǔ)課程為先導(dǎo)和支撐，在實際教學過程中要注重基礎(chǔ)課程與專業(yè)課程的過渡與結(jié)合。

（2）考試成績與平時成績和實驗成績均呈高度正相關(guān)趨勢。學習是一個持續(xù)連貫的過程，認真的學習態(tài)度和科學的學習方法能夠有效提高學生的學習效率。相應(yīng)的，科學合理地分配期末總評成績的組成與比例，注重平時成績與實驗成績在教學過程中的反饋作用，同樣也是優(yōu)化課程體系和保證學校教學質(zhì)量的重要途徑。

（3）通過對典型核心課程進行多元線性回歸分析，得出簡單的線性預(yù)測模型，表明典型核心課程對于其他專業(yè)課程的影響尤為顯著，通過該模型我們可以簡單預(yù)測出自動化類專業(yè)典型核心課程的考試成績。由于典型核心課程對于理工類學生的學習影響較為明顯，因此學校更應(yīng)充分重視典型核心課程的教學過程及學生的學習效果，積極組織力量提高教學水平。

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