中學生數學成績對理科學習的影響研究

孫碧濤 韓旸

摘要：數學成績是檢驗中學生學業水平的一項重要指標。該文以某初中的九年級學生成績為研究對象，運用SPSS對該年級學生的數學成績進行描述性統計分析，并將數學成績與物理成績、化學成績、總分進行相關分析，得到數學成績與總分的相關性最為明顯。通過相關分析，能夠為提高教育教學質量提供參考和方向。

關鍵詞：描述性統計;信度分析;理科成績;眾數;相關分析

中圖分類號：G64 ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）25-0144-03

Abstract： Mathematics achievement is an important index to test the academic level of middle school students. ?This paper takes the grade 9 students of a junior high school as the research object， uses SPSS to carry out descriptive statistical analysis on the grade 9 students' mathematics scores， and carries out correlation analysis on the mathematics scores and physical scores， chemical scores， and total scores， and obtains that the correlation between mathematics scores and total scores is the most obvious. ?Through correlation analysis， it can provide reference and direction for improving the quality of education and teaching.

Key words： descriptive statistics; reliability analysis; science

scores; mode; correlation analysis;

1 引言

數學作為一門基礎性學科，在義務教育階段中占據主要地位，對于中學生來說，數學學習能力水平的高低，會直接影響到物理、化學等學科的學習成績。通過合理的教學不僅可以提高數學成績，也能夠為物理、化學等科目的學習提供支持和幫助。本文就數學成績對理科學習成績的影響進行研究，具體分析數學成績與理科其他科目學習成績間的相關性。并根據所得結論提出相應的對策，為中學數學教學工作提供一定啟發和參考。

2 數據來源及分析

2.1 ?數據來源

本文研究對象為某初中的九年級學生的數學、物理、化學成績及總分，該學校九年級共有學生208人，其中有3人個別科目缺考，為了便于研究，去除缺考的3人，實際上的研究對象人數為205人。利用SPSS分別從數學成績的描述性統計分析、數學成績與其他科目成績的相關分析兩個方面進行研究數學成績能夠影響到物理、化學的成績以及總分。

2.2 數據可靠性分析

在進行相關的研究之前，先對數據的可靠性進行分析，即信度分析。選擇使用Alpha系數分析法，得到Cronbach's Alpha系數為0.712。根據表2，當0.7≤α<0.8時，層面較佳可信度高，所以所選數據具有研究意義。

3 數學成績的基本統計分析

統計分析是以研究總體的數量特征為目的。通常情況下研究者得到的數據僅僅是在總體中隨機抽取的一部分，這部分數據構成了樣本。通過對樣本的研究，來判斷總體的實際情況。對研究對象的各科成績及總分進行頻數分析，輸出統計量表以及帶有正態曲線的直方圖。從統計量表中可知各科成績的均值、中值、眾數、最大值、最小值等一些常用數據。

步驟：將數據導入到SPSS中，“分析”菜單“描述統計”“頻率”，將數學成績、物理成績、化學成績與總分填入“變量”框中，點擊確定;在圖表選項中，選擇帶有正態曲線的直方圖;輸出，得到統計量表及頻率直方圖。

表3中列出了205名九年級學生的數理化考試成績的基本情況，其中數學成績的方差較大，數據波動較明顯。與物理和化學相比，數學總分最高而均值卻最低，并且只有數學成績的中值小于均值，說明數學成績普遍偏低，提升空間較大。在頻率直方圖中右側標明了均值、標準偏差和樣本量，通過觀察上圖，可以判斷數學成績的正態曲線符合正態分布。

為了能夠更細致的研究數學成績的分布狀況，對數學成績進行分組統計，以每10分為一組。

從表4中可以看出數學試卷的總分為120分，其中40-50分的人數最多為26人，占比12.7%，其次是90-100與60-70，分別為24人，占比11.7%。試卷及格分數為72分，而72分以上的學生占總人數的百分比小于39%，可見該校九年級學生的數學成績總體較差，多數學生的成績都處于及格分數以下，在這種情況下，教師應該找到導致數學成績偏低的原因，通過改進教學方法等來提高學生的數學成績。

4 數學成績與其他科目成績的相關分析

相關分析是研究變量之間的密切程度及變化規律的一種統計方法。其在教育學中主要用于研究不同學科之間的聯系與差異，也能反應更大范圍內學生成績的趨勢。相關分析中常用的幾個相關系數為Pearson積差相關系數、Spearman和Kendall's tau-b等級相關系數。本文采用Pearson積差相關分析，以判斷變量之間的相互關系。Pearson相關系數的評價標準如下：|r|≥0.8為高度相關;0.5≤|r|<0.8為中度相關;0.3≤|r|<0.5為低度相關;|r|<0.3為弱相關。

步驟：“分析”菜單“雙變量”，將數學、物理、化學、總分放入相應的“變量”框中，選取“Pearson相關系數”，顯著性檢驗選擇“雙側檢驗”，得到各個變量之間的相關性。

通過觀察表5，相關系數是以矩陣的形式給出的，其中任意兩科成績的相關系數都大于0.8，且相伴概率都為0.000<0.01，根據Pearson相關系數的評價標準，說明數學成績、物理成績、化學成績與總分中任意兩科成績的相關性都為高度相關。即數學成績能夠影響物理成績、化學成績以及總分。其中數學成績與總分的相關系數最接近于1，說明數學成績與總分之間的高度相關關系最為明顯。即數學成績較差的同學，總分也不會太高;同樣，總分較高的同學，數學成績一般也較高。

通過散點圖也能夠看出數學成績與其他科目成績的關系，得到相同結論。

步驟：“圖形”菜單“舊對話框”“散點/點狀”“簡單分布”以數學成績和總分為例，將總分填入Y軸，數學成績填入X軸，點擊確定輸出。

通過這三張散點圖，總體來說數學與物理成績、數學與化學成績、數學成績與總分基本呈線性分布，具有相關性。也就是數學成績確實能夠影響物理成績、化學成績及總分。在這三張圖中，數學成績與總分的分布情況大致趨于一條直線，而其他兩張圖中點的分布不均勻，離散性較明顯，也能夠說明數學成績與總分的相關關系最明顯。由此可見，數學成績具有代表性。

5 結論

運用SPSS可以將成績這一雜亂無章的數據通過分析和作圖的方式轉化為直觀且清晰的圖或表，從直方圖中可以看出數學成績服從正態分布;從數學、物理、化學成績與總分的相關系數表中，可以看出數學成績與總分具有高度相關關系，且相關系數最高，在一定程度上可以說數學成績代表學生總體學習效果。所以在教育過程中，要注重數學知識的學習與數學能力的培養，同時也要把數學知識運用到其他科目中，發散學生思維、降低學習的難度，并且提高總成績。

在教學中教師應該注重學生成績的分析，不僅要從多種方面、多種角度分析分數較低的原因，而且要把具有相關關系的不同學科一起分析。從而改進教學方法，采用學生易于接受的方式提高教學的質量。除此之外，教師還應注意對學生的評價方式，多用鼓勵性的評語評價學生，使其保持對學習的興趣，以積極的態度面對學習中的各種困難。

各個學科之間都具有相關性，每個學科都不是獨立存在的，都是知識系統的分支，尤其是在理科的各個科目之間，因此教師的教學應該符合現代教學的要求，不僅僅局限于本科目的教學，還要在教學中聯系其他科目的知識，這樣有利于學生掌握系統的知識，達到全面發展。

參考文獻：

[1] 喻平.如何做實證：相關性研究[J].數學通報，2017，56（11）：19-23.

[2] 陳捷.SPSS在教育教學研究中的應用[J].北京教育學院學報（自然科學版），2008，3（6）：17-20.

[3] 周兆丁，呂錕，沈瑾，鄒文生，蘇子欽，邱巧勇，李明華.統計軟件SPSS相關分析及應用[J].電腦知識與技術，2019，15（20）：301-302.

[4] 張少喜.SPSS對考試數據相關性分析的應用[J].課程教育研究，2017（18）：234.

[5] 張敏.運用SPSS軟件對教學測試結果進行統計分析[J].中小學信息技術教育，2007（2）：68-70.

[6] 何金華，姚冉.SPSS在生物學試卷統計分析中的應用研究[J].中學生物教學，2013（Z1）：35-37.

[7] 裘曉嵐，陳蘭清.學生數學成績相關性分析[J].福建師范大學學報（自然科學版），2010，26（4）：115-119.

[8] 潘麗娟.SPSS相關分析在學生成績分析中的應用[J].中國管理信息化，2013，16（15）：109-111.

[9] 林中材.基礎學科成績之間關聯的研究及其應用[J].集美大學學報（教育科學版），2010，11（2）：107-109.

[10] 林靜.學生的文理傾向與其數學成績的相關性的調查分析[J].數學通報，2017，56（5）：52-53.

[11] 王太東，趙興鳳.數學與其他學科的聯系[J].數學通報，2005（5）：47-49.

[12] 蘇婷婷，王較過.初中生數學學習成績對物理學習成績的影響[J].中小學教學研究，2016（9）：25-29.

【通聯編輯：王力】