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基于大樣本數(shù)據(jù)對(duì)比分析數(shù)學(xué)分層教學(xué)效果

2019-02-03 09:37:42李春林
關(guān)鍵詞:模型教學(xué)學(xué)生

李春林

[摘? ? ? ? ? ?要]? 高等數(shù)學(xué)作為高職院校課程中極為關(guān)鍵的一門(mén)基礎(chǔ)課程,已成為高職生學(xué)習(xí)的難點(diǎn)課程,而且現(xiàn)在高職生在數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)和學(xué)習(xí)習(xí)慣上也存在著很大的差異性,很多高職院校實(shí)施了分層教學(xué)。以江蘇常州工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院近兩年實(shí)施數(shù)學(xué)分層教學(xué)后收集到的學(xué)生測(cè)試成績(jī)?yōu)榇髽颖緮?shù)據(jù)基礎(chǔ),建立多水平線(xiàn)性模型,用SPSS19.0軟件統(tǒng)計(jì)分析比對(duì)數(shù)學(xué)分層后的測(cè)試成績(jī)做顯著性檢驗(yàn),從而闡述學(xué)生數(shù)學(xué)分層實(shí)現(xiàn)了因材施教的目的。

[關(guān)? ? 鍵? ?詞]? 分層教學(xué);大樣本數(shù)據(jù);多水平線(xiàn)性模型;顯著性檢驗(yàn)

[中圖分類(lèi)號(hào)]? G712? ? ? ? ? ? ? ? ? ?[文獻(xiàn)標(biāo)志碼]? A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [文章編號(hào)]? 2096-0603(2019)36-0052-02

一、背景

隨著教育體制的不斷改革和擴(kuò)張,以及社會(huì)對(duì)人才的需求層次發(fā)生了變化,近幾年國(guó)家大力發(fā)展職業(yè)教育,與此同時(shí)對(duì)課改也提出了新的挑戰(zhàn)。探索一種適應(yīng)職業(yè)院校學(xué)生特點(diǎn)的教學(xué)方法成為各職業(yè)院校教育工作者的當(dāng)務(wù)之急,而分層教學(xué)由于其特殊性,在很多職業(yè)院校已經(jīng)開(kāi)展,分層教學(xué)對(duì)不同層次的學(xué)生的影響是存在的。隨著信息技術(shù)的發(fā)展,大樣本數(shù)據(jù)已經(jīng)成為熱門(mén)的研究對(duì)象。現(xiàn)代高等職業(yè)教育分層教學(xué)中所產(chǎn)生的大樣本數(shù)據(jù)涉及學(xué)生、教師、學(xué)校、企業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域。本文采集了我院兩千多名學(xué)生的入學(xué)時(shí)分層測(cè)試成績(jī)與分層后的兩次期末測(cè)試成績(jī)?yōu)闃颖緮?shù)據(jù),建立多層次線(xiàn)性模型,從固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)分析分層教學(xué)的優(yōu)勢(shì)。

二、模型原理與方法

多層線(xiàn)性模型是一種處理嵌套數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法。通過(guò)定義不同層的模型,將隨機(jī)變異分解為兩個(gè)部分,一個(gè)是第一水平個(gè)體間差異帶來(lái)的誤差,另一個(gè)是第二水平的差異帶來(lái)的誤差。可以假設(shè)第一水平個(gè)體間的測(cè)量誤差相互獨(dú)立,第二水平帶來(lái)的誤差在不同水平之間相互獨(dú)立。多水平分析法同時(shí)考慮到不同水平的變異,下面結(jié)合本文要闡述的問(wèn)題,建立兩水平數(shù)學(xué)模型。

水平1的模型,描述學(xué)生個(gè)體入學(xué)測(cè)試成績(jī)對(duì)后續(xù)測(cè)試成績(jī)影響的線(xiàn)性模型;

Yij0j1jxijij

Yij表示第i個(gè)學(xué)生的第j個(gè)層次(專(zhuān)業(yè)或班級(jí))的兩次期末測(cè)試成績(jī)與入學(xué)測(cè)試成績(jī)的差異值的平均值(簡(jiǎn)稱(chēng)pcstg)。這里的截距β0j和斜率β1j用來(lái)描述不同的學(xué)生有不同的截距和斜率,xij表示觀(guān)察值i在單位j中的入學(xué)測(cè)試成績(jī)。

水平2模型,描述個(gè)體間的差異對(duì)學(xué)生個(gè)體間發(fā)展的差異進(jìn)行解釋?zhuān)完P(guān)心的學(xué)生嵌套的受教層次、專(zhuān)業(yè)、行政班級(jí)等因素對(duì)成績(jī)的影響進(jìn)行分析和解釋。

β0j0001wj+u0j

β1j1011wj+u1j

合并模型:

Yij0001wj+u0j10xij11wjxij+u1jxijij

其中:wj表示第二水平(如層次、專(zhuān)業(yè)、班級(jí))的預(yù)測(cè)變量,γ00和γ10分別表示截距和斜率的整體均值,用來(lái)描述總體的變化趨勢(shì)。隨機(jī)部分u0i和u1i表示截距和斜率的殘差。

三、模型分析

(一)樣本數(shù)據(jù)與研究問(wèn)題說(shuō)明

從本校抽取數(shù)據(jù)完整的學(xué)生2278名學(xué)生,其中A層次1030名,B層次1248名,記錄了入學(xué)測(cè)試成績(jī)與兩學(xué)期的期末測(cè)試成績(jī)。這些學(xué)生數(shù)據(jù)嵌套在學(xué)校的2個(gè)層次,7個(gè)專(zhuān)業(yè),72個(gè)行政班級(jí),20個(gè)教學(xué)班級(jí)中。

研究的問(wèn)題:通過(guò)這三次測(cè)試成績(jī),追蹤分析每個(gè)學(xué)生在入學(xué)分層后,個(gè)人成績(jī)的發(fā)展趨勢(shì)特點(diǎn),即增長(zhǎng)(或下降),不同的學(xué)生在這一時(shí)期的數(shù)學(xué)成績(jī)發(fā)展是否存在個(gè)體之間的差異,如果存在差異,能否用一些變量來(lái)解釋或預(yù)測(cè)這些差異。

(二)入學(xué)后學(xué)生個(gè)體成績(jī)提高情況分析

本數(shù)據(jù)集采集了2278名學(xué)生的數(shù)據(jù)資料,各個(gè)層次、專(zhuān)業(yè)、行政班級(jí)、教學(xué)班級(jí)的入學(xué)平均成績(jī)和提高的平均成績(jī)各不相同,為了統(tǒng)一和全面分析學(xué)生入學(xué)后數(shù)學(xué)成績(jī)的變化情況,將以?xún)蓚€(gè)學(xué)期的測(cè)試成績(jī)相對(duì)于入學(xué)成績(jī)的差值的平均值(簡(jiǎn)稱(chēng)pcstg)作為本模型的因變量,打開(kāi)SPSS的分析—描述統(tǒng)計(jì)—探索,以pcstg作為因變量列表,得直方圖:

由圖中數(shù)據(jù)看出,整體測(cè)試成績(jī)平均提高了24.37,標(biāo)準(zhǔn)偏差為23.739,且正態(tài)分布,從而說(shuō)明整個(gè)教學(xué)過(guò)程中,大部分學(xué)生的成績(jī)都是提高的,接下來(lái)對(duì)比分析哪些因素與這個(gè)成績(jī)的提高有關(guān)系。

(三)無(wú)條件模型——入學(xué)成績(jī)對(duì)成績(jī)提高的影響

首先檢驗(yàn)入學(xué)測(cè)試成績(jī)對(duì)個(gè)體成績(jī)提高的影響,即第一水平模型的檢驗(yàn),打開(kāi)SPSS 19.0,選擇分析—混合模型—線(xiàn)性,將入學(xué)測(cè)試成績(jī)cs1加入主題框,打開(kāi)線(xiàn)性混合模型主對(duì)話(huà)框,將pcstg添加到因變量,不添加其他任何因子和協(xié)變量,打開(kāi)隨機(jī)效果對(duì)話(huà)框,勾選包括截距,協(xié)方差類(lèi)型選方差成分,將主題cs1加入組合框,回到混合模型主對(duì)話(huà)框,確定得協(xié)方差參數(shù)估計(jì)表(見(jiàn)表1):

根據(jù)表1數(shù)據(jù)分析,殘差和截距[個(gè)體=cs1]方差的P<0.05,說(shuō)明入學(xué)成績(jī)cs1對(duì)pcstg的影響是顯著的,那么在這個(gè)過(guò)程中,忽視了學(xué)生個(gè)體間的差異有對(duì)學(xué)生個(gè)體間發(fā)展的影響,所以接下來(lái)就關(guān)心的學(xué)生嵌套的受教層次、專(zhuān)業(yè)、行政班級(jí)等因素對(duì)pcstg的影響進(jìn)行分析和解釋。

(四)學(xué)生個(gè)體嵌套在各個(gè)層次、專(zhuān)業(yè)、班級(jí)對(duì)成績(jī)提高影響的差異性比較

首先在上述模型中加入專(zhuān)業(yè)zy因子進(jìn)行分析,打開(kāi)SPSS 19.0線(xiàn)性混合模型對(duì)話(huà)框,依然選擇cs1(入學(xué)測(cè)試成績(jī))為主體,保持pcstg為因變量,將專(zhuān)業(yè)zy添加到因子框中,打開(kāi)固定效應(yīng)對(duì)話(huà)框,將zy因子加入模型,打開(kāi)隨機(jī)效應(yīng)對(duì)話(huà)框,將zy因子添加到隨機(jī)模型,并勾選包括截距。回到線(xiàn)性混合模型對(duì)話(huà)框,確定運(yùn)行,得協(xié)方差參數(shù)估計(jì)表(表2)如下:

觀(guān)測(cè)和之前不加人任何因子相比有何變化,從這個(gè)檢驗(yàn)得到的協(xié)方差參數(shù)估計(jì)表中,發(fā)現(xiàn)加入zy因子這個(gè)新變量是有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的,殘差和方差的估計(jì)值明顯有所減少,且截距[個(gè)體=cs1]方差的P<0.05,說(shuō)明學(xué)生所在的不同專(zhuān)業(yè)對(duì)成績(jī)的提高的影響是顯著的。

第二步參照上述SPSS的設(shè)置過(guò)程,將模型中專(zhuān)業(yè)zy因子用班級(jí)jxbj因子替換進(jìn)行分析,得到協(xié)方差參數(shù)估計(jì)表(表3)如下:

觀(guān)測(cè)和之前的不加入任何因子與加人的專(zhuān)業(yè)zy因子相比有何變化,將表3與表1比較,發(fā)現(xiàn)加入jxbj因子這個(gè)新變量也是有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的,殘差和方差的估計(jì)值同樣明顯有所減少,將表3與表2比較,發(fā)現(xiàn)在這個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,教學(xué)班級(jí)jxbj因子相對(duì)于專(zhuān)業(yè)zy因子對(duì)因變量的影響有點(diǎn)區(qū)別,殘差與截距[個(gè)體=cs1]方差的估計(jì)值也在減少,但減少不多,而且jxbj[個(gè)體=cs1]與zy[個(gè)體=cs1]的方差估計(jì)值變化不大,截距[個(gè)體=cs1]方差都是P<0.05,從而說(shuō)明這兩個(gè)因子對(duì)學(xué)生成績(jī)提高的影響都是顯著的。

最后,同樣參照上述步驟將模型中的因子用分層fc因子替換進(jìn)行分析,得到協(xié)方差參數(shù)估計(jì)表(表4)如下:

觀(guān)測(cè)表4和上述的表2,表3的變化,從表4中,發(fā)現(xiàn)加入分層fc因子這個(gè)新變量后,不僅讓fc[個(gè)體=cs1]的協(xié)方差參數(shù)冗余,無(wú)法計(jì)算其檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和置信區(qū)間,而且截距[個(gè)體=cs1]方差的標(biāo)準(zhǔn)誤差大于估計(jì)值,顯著性P=0.505>0.05,說(shuō)明學(xué)生所在的層次對(duì)成績(jī)的提高的影響是不顯著的,從分層的角度來(lái)統(tǒng)計(jì)分析學(xué)生成績(jī)的提高是沒(méi)有意義的。

四、結(jié)論

綜上所述,對(duì)于每個(gè)學(xué)生,入學(xué)成績(jī)對(duì)成績(jī)的提高有影響,應(yīng)用多層模型分析發(fā)現(xiàn),將學(xué)生嵌套到專(zhuān)業(yè)、班級(jí)后,專(zhuān)業(yè)和班級(jí)對(duì)學(xué)生成績(jī)的提高的影響是顯著的,但嵌套到層次中,從分層的角度對(duì)學(xué)生的成績(jī)提高的影響反而不顯著,這也正好說(shuō)明,學(xué)生在不同的層次里,成績(jī)的提高不會(huì)因?yàn)閷哟蔚牟灰粯佣艿接绊懀瑥亩贸觯瑢W(xué)生入學(xué)時(shí)根據(jù)入學(xué)測(cè)試成績(jī)的高低分層后,在不同層次上學(xué),數(shù)學(xué)成績(jī)的提高是一樣的,因?yàn)榻虒W(xué)方法和教學(xué)目標(biāo)的修訂,彌補(bǔ)了學(xué)生入學(xué)前的差異。

近年來(lái)我校在開(kāi)展數(shù)學(xué)分層教學(xué)后,每次參加的江蘇省普通高等學(xué)校高等數(shù)學(xué)競(jìng)賽和全國(guó)高職數(shù)學(xué)建模大賽,都取得了相對(duì)往年更好的成績(jī),從而也說(shuō)明,開(kāi)展數(shù)學(xué)分層教學(xué),因材施教,根據(jù)不同基礎(chǔ)的學(xué)生實(shí)施不同的教學(xué)方法,制定不同的教學(xué)目標(biāo),甄選不同的教學(xué)內(nèi)容,不僅有效提高了全體學(xué)生的整體水平,也讓基礎(chǔ)好的學(xué)生發(fā)揮了自己的潛能,同時(shí)也照顧到了基礎(chǔ)不好的學(xué)生。

參考文獻(xiàn):

[1]吳學(xué)品,劉殿國(guó).多層統(tǒng)計(jì)模型的應(yīng)用進(jìn)展綜述[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2011(23).

[2]李振,周東岱,董曉曉,等.我國(guó)教育大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀、問(wèn)題與對(duì)策:基于CNKI學(xué)術(shù)期刊的內(nèi)容分析[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)距離教育,2019(1):46-55.

[3]吳希,張若東.基于SPSS的《高等數(shù)學(xué)》課程分層教學(xué)的探討[J].數(shù)理醫(yī)藥學(xué)雜志,2010,23(1):111-113.

[4]Aleksandra Klasnja Milicevic,Mirjana Ivanovi ,Zoran Budi-mac. Data science in education: Big data and learning analytics[J].Computer Applications in Engineering Education,2017,25(6).

◎編輯 張 慧

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