基于學業成績分析促進高校輔導員學業指導精準化的實踐探析*

侯鑫 仝東峰 岑道權

（陜西理工大學馬克思主義學院）

一、引言

大學生學業成績是反映學生學習情況的重要觀測點，是高校教育教學水平的衡量尺度，是人才培養質量的重要監控手段，不僅影響到學校的辦學聲譽，更直接影響學生的后期發展。《高等學校輔導員職業能力標準（暫行）》[1]指出了輔導員在開展學業指導方面應承擔的工作和應具備的能力，文件肯定了輔導員開展學業指導的必要性和重要性，也凸顯了大學生個性化發展背景下輔導員開展學業指導工作的意義。以大學生學業成績分析為基準，通過對學生學業考試成績的分析與比較，研判學風建設的績效和學生的學業發展狀態，將學業成績分析結果應用到學風建設、學業指導及班級建設顯得尤為重要。

二、學業指導工作現狀

（一）學業指導不夠精準，缺乏個性化分析

傳統學業指導方式多以行為主義理論為依據，自上而下地對學生進行學業指導，指導模式趨于表面化，多以現象談問題，一種策略、一個方法包治百病，對學生的主體性和差異性關注不夠，忽視了學生個體發展的特殊性，不利于學生個體成長成才的環境培養。現有學業指導在形式上多以“管教型”為主，給出建議后，一般未制訂相應的目標規劃，對指導效果的評估管理存在缺位，難以形成雙向互動式的“發展型”學業指導范式和精準化學業指導育人體系，影響學生自身綜合素質的提高和創新能力的發展。

（二）學業指導權責不精準，信息資源孤島化

學業指導工作涉及教務、學工等多部門。根據管理職能和任務，教務部門管理著學生的考試成績、學科競賽等信息；團委管理第二課堂的資源平臺；學生處管理學生綜合素質測評和獎學金評定相關信息；部門的信息管理由于使用平臺不同，系統之間無法實現信息共享，資源信息互為孤島，難以形成全方位、立體化、系統化的閉環育人格局。

（三）學業指導體系不健全，缺乏數據化統計

縱覽我國國內高等教育與學業指導相關的研究情況，可以較為清晰地看出，國內的高等教育在學業指導方面具備了一定的研究成果，例如清華大學成立學生學習與發展指導中心、 浙江大學設立研究生學業咨詢中心等學業指導專門機構推進學業指導工作的開展，同時以開設專業課程，提供專業指導和學業咨詢服務等圍繞學生成長和個性發展為中心進行學業指導。也有部分學者嘗試通過選取高校內的一定學生群體為樣本，通過相關性分析、回歸分析、參數檢驗等統計學方法來進行研究。如傅四保等通過對某專業學生的學業成績進行分組來考察學生學業成績長期變動情況[2]；史秋衡等通過選取廈門大學部分學生群體樣本考察學生在校學習階段的學習情況，得出學習過程規律，為教學管理提供參考[3]；甄新武等通過對學習成績相關性分析提出，要加強教育教學過程管理，以不同的角度來剖析和分析學生學業情況，從而形成一定的結論來綜合分析本科階段的學生學業情況[4]。陳莉等通過將精準思維引入大學生學業幫扶形成體系[5]。但針對學生學業成績分析，還未有一個綜合性、整體性的可復制的推廣分析辦法。

三、基于學業成績分析的學業指導精準化方法

（一）數據來源

本文主要選取某省屬應用型普通本科高等院校學生在校期間的課程成績進行分析，考慮到各方面因素影響后，對選取的部分數據（例如平均成績）進行了加權后進行應用分析，在時間維度上，主要選取前六學期的主要成績進行分析。

（二）學業成績處理方法

1.分析假定

從學理角度來看，為使得本文研究方法具有明確的針對性，考慮到其他因素可能對分析所產生的影響，盡量減少或降低對數據分析帶來的波動，提出基本分析假定：

（1）數據樣本中的生均學業成績是高校對學生學業水平培養的真實體現。

（2）樣本高校學業成績評價標準及體系是科學的，不受學業評價過程的影響。

（3）選取樣本高校內部學生和教師的投入程度，不存在個性差異。

2.加權平均成績

加權平均成績的概念為每門成績與其所占權重比例值的乘積得出的數值（即為學生的平均成績），加權平均成績的計算方法為學生任意一門成績分數值與其所占權重比例值的乘積。在實際教學及培養方案的制訂中，不同科目所占的學分比值不盡相同，一般按照專業培養計劃要求不同而有所差異。在本研究方法中，通過選取六個學期的公共課、專業基礎課、專業課等課程學生學業成績為研究變量。公式為：X=A課程學業成績*A學分+B課程學業成績*B學分…/所有課程學分之和。

3.平均差

平均差是總體單位與總體單位的算術平均數之間的離差絕對值的算術平均數。如果平均差異比較大，則說明選取的標志值與算術平均數的差異程度大，說明該班級成績兩級分化較為嚴重。反之，則表明該班級學生的學業成績內部分化程度較小，該班級內的學生整體學業水平差距不大。公式為：X=∑學生加權平均成績-全班加權平均成績的絕對值/班級人數。

4.離散系數

離散系數用于比較不同樣本數據的離散程度。在本研究方法中，通過計算不同學生學業成績的離散系數來進行比較分析。從學理上講，離散系數小，則說明選取平均指標的代表性越好；反之則說明代表性越差。因此我們能夠了解學生成績均值的代表性情況，真實反映學生學習成績的好壞。公式為：C=班級成績標準差/班級成績平均差。

5.得分率

得分率指一定單位內所有學生學業成績得分總和與滿分之比，區間為[0—100%]。X=∑學生學業成績/∑考試科目總分。

（三）分析結果

1.顯性結果

（1）學業成績基本情況統計。在某地方應用型大學各專業中隨機抽取A專業某學期全部學業成績，通過加權平均成績、平均差、離散系數的計算及基本統計，能直觀看出學生學業成績的基本情況，根據計算，能夠得出隨機選擇的A專業學業成績整體情況不錯，加權平均成績均高于80分，處于良好水平。其中，A專業得分率為80.3%，及格率84.2%，學業成績平均差35.2，離散系數1.6。

（2）學業成績分布。繼續抽取A專業某學期加權平均成績，按照優秀（100-90）、良好（90-80）、中等（80-70）、及格（70-60）、不及格（60以下）分為6個分段，得到A專業學生學業成績分布狀態。可以看出A專業學生該學期學業成績分布基本屬于何種分布狀態，在90-80分數段具有相對峰值，橫跨5個分段，根據數據計算可知專業加權平均成績平均差為35.2，專業內學生學業成績分布合理，差異未有明顯突出。

2.橫向對比結果

（1）整體情況對比。以加權平均成績計算為基礎得到一定單位內學生學業成績情況，例如班級間對比、專業間對比、院系間對比。以某地方應用型大學17級某工科學院C專業、G專業、J專業、K專業為例。通過計算得到：四個專業的加權平均成績分別為 74.85，76.98，78.27，76.3；從離散系數來看，分別為5、6、5、5；從得分率來看，分別為 75.63%，78.83%，80.26%，79.21%；從及格率來看，分別為74.3%，72.1%，76.3%，74.2%；從平均差來看，分別為35.71，40.12；31.43，27.92。

由此我們得出：①該學院四個專業整體學習水平較高，三個專業的平均成績均高于75分，其中G專業加權平均成績最高，而K專業成績最低，且與其他專業成績有較大差距；②J專業平均差、離散系數較其他三個專業明顯突出，且及格率較低，雖然J專業總體加權平均成績不低，但可以得出該專業內部學生學業成績出現兩極分化；③C專業平均差和離散系數較其他專業低，得分率、及格率較其他專業略高，說明該專業整體學生學業成績較為平均，未出現兩極分化，但也有拔尖成績不足等情況；④K專業整體學業成績不突出，且及格率較低，平均差較高，說明該專業出現了一定的成績較低的學生。

同類方法可以將分析樣本擴大或縮小，變為班級間對比或院系間對比，可掌握一定單位數量內學生整體學業成績的狀況。

（2）各專業公共課程對比。通過使用平方差法計算班級成績的整體分布情況，能夠得出該班級學生學習水平集中還是分散，平方差越小，說明學生學習水平越集中，分數差距相對來說較小，反之則較分散，成績差距較大。以某地方應用型高校文科學院三個專業的《大學英語》課程為例，通過數據分析得出，各專業班級平均最高分、平均分、平均最低分都屬于正態分布，但其內部差異依然存在。J專業學生學習水平相比更加集中，學生整體學習情況更穩定，F專業學生個體學習水平相差較大，已略微出現兩極分化現象，應當注意學生學習狀態。

3.縱向對比結果

（1）同一專業不同年級之間對比。以加權平均成績計算為基礎得到一定單位內學生某學期學業成績情況，將同一專業不同年級在同學期之間對比。以某地方應用型大學某工科學院C專業、G專業、J專業、K專業第2學期為例，經過計算得出：G專業 2016、2017、2018、2019四個年級的加權平均成績為77.5，78.27，77.47，81.32；J專 業分別為 76.42，76.98，77.41，79.82；K專業分別為 75.46，74.85，76.97，78.73；C 分別為74.16，76.30，77.94，80.78。

由此我們得出：①該學院四個專業不同年級間整體學業成績呈逐年上升趨勢，即整體上該學院每一屆新生與第2學期時學業成績相比，都有明顯進步；②當然，G專業2018級學生、K專業2017級學生在第2學期時成績略有波動，出現整體下滑的情況；③C專業近4級學生同在第2學期時成績增幅趨勢最為明顯，J專業增幅相對緩慢。

（2）同一專業不同學期間對比。同一專業在第一至第六學期間學業成績情況綜合對比，以某地方應用型高校文科學院某2017級專業的第一至第六學期學業成績的加權平均成績為例，經過計算可以得出F專業1-6學期的成績為80.45，81.02，79.43，81.74，82.24，81.19；M 專 業 為 78.31，78.89，79.25，79.97，81.13，81.17；J專業分別為 81.22，82.43，81.15，82.31，79.24，81.03。

由此得出：①2017級M專業和F專業學生第一至第六學期學業成績整體呈上升趨勢，略有波動；②2017級J專業學生第一至第六學期學業成績整體呈波動中下滑趨勢，且波動明顯，在第三學期與第五學期有明顯下降情況；③該學院2017級學生在第三學期出現整體學業成績下滑或停滯現象。

（3）同一專業同一課程不同年級之間對比。以某地方應用型高校文科學院三個專業的第2學期同期《大學英語》課程為例，通過數據分析，得出該專業近三級學生在第二學期的《大學英語》成績整體不錯，加權平均成績均在74分以上，屬于中等水平，整體趨勢為逐年逐級提升，略有波動，2017級學生在此學期成績略低于其他年級。

四、結語

學業成績分析本身是一項高難度的技術性工作，涉及到許多專業知識和計算機應用技能。目前，高校輔導員具有兩頭大、中間小的發展趨勢，即新入職和年齡偏大的輔導員比例在上升，具有豐富工作實踐和職業技能的中堅力量往往被學校其他職能處室挖走，工作經常出現青黃不接的局面；且新入職輔導員的專業背景各異，他們對大學生學業成績分析和學業指導工作重要性的認識還不夠深刻，面對高難度的學業成績分析工作，難免存在畏難情緒，致使項目推廣的難度加大。下一步，要繼續研討并完善基于SPSS或其他方式的高校學生學業成績實證分析方法，通過優化學業成績分析方案，幫助學生查找到學業發展不足的問題根源，充分揭示不同學院、不同專業、不同學段下的不同學習效果，為精準化實施學業指導提供數據支撐。