(華中科技大學文華學院數學教研室,湖北 武漢430074)
目前,大部分高校采用平均績點分的方法對學生成績進行評價。這種方法簡單易行,對于基本評價能夠做到廣泛可信,但是,當需要反映學生各方面能力特點及綜合指標時,這些數據就顯得有些單薄。近年來,有不少研究成果將因子分析和聚類分析用于綜合評價。文獻 [1]將因子分析和聚類分析用于我國國家高新區的綜合發展水平的研究;文獻 [2]研究了大學生對畢業論文指導滿意度的問題;文獻 [3]研究了教師教學質量的評價問題;文獻 [4]運用因子分析,建立了江西省農村中學生心理健康的綜合評價模型;文獻 [5-6]采用模糊綜合評判法對大學生綜合素質進行評判。但以上各方法僅得到了各項指標的一個權重,并沒有把這些評價結果和原有方法作比較。下面,筆者嘗試用聚類分析和因子分析對大學生的學習成績作出綜合評價,并將綜合評價模型與平均績點分的方法進行比較。
以華中科技大學文華學院2011~2012上學期2010級電氣專業1班34名學生的考試成績為原始數據,選擇其中的11門課程:馬克思主義基本原理(X1),復變函數與積分變換(X2),大學物理(X3),大學體育(X4),模擬電子技術(X5),大學英語(X6),電路理論(X7),計算機網絡及應用(X8),電子線路測試與實驗(X9),電路測試與實驗(X10),物理實驗(X11)的實際考試成績為原始數據,應用聚類分析和因子分析,對學生成績進行分析,給出學生成績的綜合評價模型。
通過對學生成績進行聚類分析,運用SPSS 17進行快速聚類,得到學生的分類表,如表1所示。從表1可以看出,若把學生分成4類,則4,9,11~13,16,17,21~23,28,30,32,34號為第1類,1,5,10,25,26,29,33號為第2類,2,3,7,8,18,19,20,24,31號為第3類,6,14,15,27號為第4類。
應用SPSS 17將原始數據標準化并計算出相關系數矩陣如表2所示,再進行KMO和Bartlett's檢驗[1],KMO和Bartlett's的檢驗結果顯示,KMO值0.776>0.6,說明樣本充足,適合做因子分析;Bartlett's值0.000<0.01,說明變量間具有相關性,適合做因子分析。由相關系數矩陣求得其特征值與方差累積貢獻率如表3所示。從表3可以看出,前3個主成分的特征值大于1,但它們的累積貢獻率僅為68.042% ,故提取前4個因子作為主成分(累積貢獻率為76.159%)。

表2 相關系數矩陣

表3 解釋的總方差
因子載荷表達了公共因子對原始變量的解釋程度。由于初始因子載荷矩陣中,各因子表達的含義不夠明確,為此采用四分旋轉變換,使各因子的意義凸顯出來,經過5次迭代收斂,得到旋轉后因子載荷矩陣如表4所示。第1公因子主要包含復變函數與積分變換、大學物理、模擬電子技術、大學英語、電路理論、計算機網絡及應用,反映了這個專業學生專業課的基礎,稱為基礎因子,占11門課程成績信息的38.325%;第2公因子主要包括電子線路測試與實驗、電路測試與實驗、物理實驗,反映了學生的實踐動手能力,稱為運用能力,占11門課程成績信息的17.860%;第3公因子包含馬克思主義基本原理,反映了學生的政治思想,稱為政治能力,占11門成績信息的10.187%;第4公因子包含大學體育,反映學生的身體素質,稱為體育能力,占11門成績信息的9.786%。

表4 旋轉后因子載荷矩陣
4個因子的得分函數分別為:

根據因子得分函數可以計算出每個學生的各因子得分,數值的正負則表示對應學生的成績與全班平均成績的關系。以旋轉后特征值的累積貢獻率作為權重,建立學生成績的綜合評價模型(總分記為F):

將該班級34位學生按平均績點分排名、綜合評測得分排名和聚類分析的結果進行比較,如表5所示。從表5可以看出,聚類分析可以根據學生的成績將學生大致分類,得到學生的整體情況,所得的結果與因子分析的結果基本吻合,方法簡單快速易操作,但平均績點分和綜合評測得分則略有不同,例如21號學生,按平均績點分排名11,按綜合評測得分排名15,分析該名學生的各因子得分會發現,導致這種結果的原因,是該同學的知識運用能力和政治能力稍弱,而這一點是平均績點分所不能反映出來的。其他類似情況也可以用此方法分析,做補充說明。由此可見,最后建立的綜合評價模型,由于綜合考慮了各因子的權重,對學生的評價比平均績點分更加全面、客觀。

表5 學生綜合成績的不同評價方法及聚類分析結果
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