高职院校学生高考成绩与在校成绩相关性分析

回俊青, 谢兆岗

（1. 深圳信息职业技术学院党委办公室，广东 深圳 518172；2.深圳职业技术学院计算机工程学院，广东 深圳 518055）

学生学习成绩是衡量大学教育教学质量的重要标准之一。学生以学为本，学校以教为本，良好的学习成绩不仅可以增强学生学习的自信心，而且对于学生加强自我认知、悦纳周围事物有良好的促进作用。随着国家招生制度的改革，许多高校都在招生的时候针对优质生源（高考成绩好的学生）展开了各类争夺战。那么高考成绩是否与学生入校以后的学习成绩具有相关性呢？即高考成绩好的同学，在大学期间学习成绩也会好呢？针对此种疑问，许多学者对学生高考成绩和大学在校期间学习成绩之间关系进行了研究。如何杭佳以玉林师范学院数学与计算机科学系100名学生为研究样本，研究发现“高中教育与大学教育是相关联的”[1]，汪朝杰以合肥工业大学机械与汽车工程学院07级毕业生高考成绩与本科期间在校成绩进行统计分析，发现“高考成绩与在校的学习成绩有较大的相关性”[2]。从目前对于此类问题的研究来看主要存在两点问题，一是多数学者在分析的时候，仅以个别学科或几门专业课或基础课学习成绩作为大学期间学习成绩代表，而这些主观选取的科目并不能完全代表学生的在校学习成绩；二是成绩选择的周期连续性较弱，在对大学期间成绩分析的时候仅以某个学期或某学年的成绩为例，而整个大学期间的学习成绩是由多个不间断学年的成绩组成的。另外，目前对于高考成绩与在校学习成绩之间相关性的研究多以本科院校为样本，在中国知网以“高考成绩”加“高职”进行篇名检索，仅检索到南京信息职业技术学院胡晓燕相关论文“高职信息类专业高考成绩与学业成绩的相关分析”[3]一篇文章。那么在高职院校学生高考成绩与在校学习成绩之间究竟相关性如何呢？本文以广东某高职院校为研究样本针对此类问题进行进一步探索。

1 样本情况及研究方法

1.1 样本情况

本次研究以广东省某高职院校计算机学院2011级所有专科生为研究总体，如表1所示，学院下设信息管理、应用技术、软件技术三个专业，各有学生133名、128名和137名，占到总人数的33.4%、32.2%和34.4%；男生341名，女生57名，女生占到学生总数的14.3%；招生类别中，城镇往届学生25人、城镇应届学生270人、农村往届学生26人、农村应届学生77人，各占到总人数的6.3%、67.8%、6.5%和19.3%。

表1 样本总体情况

1.2 研究方法

课程涵盖。本次学生成绩统计涵盖了学生大学期间除任选课以外所有课程的学习成绩（直接从教务系统导出）。将任选课成绩刨除在外的原因是由于大学期间每个同学选上的任选课科目各不相同，任课老师评分标准也各不一样，因此所获分数不具有可比性。

成绩计算。此次分析中学习成绩以学年进行划分，并且该学生学年成绩以加权平均分代表，即假设某一同学某学年共需修读课程有A1、A2…An，对应每门课期末所得的分数为X1、 …Xn，各课程所对应的学分分别为f1、f2…fn，则该同学该学年的学习成绩为。

利用spss18.0统计软件对数据进行统计分析。

2 成绩相关性研究

2.1 数据检验及方法选择

表2 学习成绩正态性检验

利用非参数K-S法对高考成绩及各学年学习成绩进行正态性检验（见表2），经检验P值分别为0.020、0.028、0.003和0.025，都小于0.05，说明都不服从正态分布。通过直方图进一步检验（以高考成绩为例），如图1所示，成绩分布不满足正态分布的原因主要是由于有成绩比较低的区域存在，存在着极端值干扰，故在进行相关性分析中易采用Spearman等级相关系数进行检验。

图1 高考成绩直方图

2.2 成绩相关性分析

利用Spearman等级相关系数对高考成绩及各学年学习成绩进行相关性检验，如表3所示，高考成绩和学生大一学年、大二学年和大三学年的学习成绩相关系数分别为0.505、0.388和0.264，在0.01的显著性水平上呈现出显著相关关系。说明大学生三年的学习成绩和高考成绩是具有显著相关性的。

表3 成绩相关性检验

2.3 分析检验

以招生类型（城镇往届、城镇应届、农村往届、农村应届）为分类变量对高考成绩与各学年学习成绩相关性进行进一步研究。研究发现，如表4所示，对于农村往届学生而言，高考成绩和各学年成绩之间有显著的相关关系，p值为0.003、0.021和0.036，都小于0.05，相关系数为0.556、0.451和0.413，即在0.05的水平下呈现出显著的正相关关系；对于农村应届学生而言，P值为0.000、0.002和0.010，都远小于0.05，相关系数分别为0.388、0.345和0.294，即在0.05的水平下也呈现出显著的正相关关系；同理对于城镇往届和城镇应届学生而言，在大一、大二时候高考成绩和各学年学习成绩都呈现出显著的相关性，但是在大三的时候这种相关性却不显著了，P值分别为0.256和0.098，都大于0.05。是什么原因导致了此类现象的发生呢？对于城镇学生而言在大三学年成绩到底发生了怎样的变化呢？

表4 不同招生类别成绩相关性检验

分别对城镇往届和城镇应届学生做高考时和大三学年全年级学习成绩排名时发现，对于城镇往届学生而言，高考时人均排名为232位，而大三时人均排名降为239位，每位同学平均下降了7个排名；而对于城镇应届学生而言，高考时人均排名为230位，大三时人均排名为217位，平均上升了13个排名。由此引起了高考成绩和大三年级成绩相关性不显著现象的发生。

表5 不同招生类别成绩排名

3 思考和建议

通过研究可以发现学生高考成绩和各学年成绩之间存在着两点现象，一是从大的层面来讲，学生高考成绩和各学年的成绩是显著相关的，即高考成绩好的同学，大学期间也会取得良好的学习成绩，这也就很好的解释了为什么众多高校要抢夺优质生源的问题；另外一点是，以招生类别对学生按照城镇往届、城镇应届、农村往届和农村应届进行分类，发现对于农村生源而言，不论是往届生还是应届生，高考成绩和各学年成绩都具有显著的相关性，而对于城镇生源，这种相关性在大三的时候发生了变化，城镇应届生排名有了显著的上升，而城镇往届生排名有了较大的下降。

通过以上分析，建议学校在招生的时候，可以更多的招录农村生源成绩良好的学生，因为农村生源学生成绩具有良好的稳定性，农村生源成绩良好的学生大学期间成绩也会保持良好的状态，以及城镇生源应届学生，因为此类学生在大学期间学习成绩会有一定程度的提升。另外建议相关学生管理部门要加强对于城镇生源往届生的关心和爱护，要适当正向干预其学习行为，以提高学生的整体学习质量和在校生活的满意度。当然由于此次研究所选取样本数量（仅选取所研究高校的一个学院）、样本连续性（仅选取一个年级的三年学习成绩）及研究分析单位（众多高职院校的一个）的限制，研究结论是否能够推广也需要更多的分析研究进行佐证研究，也是后来者进一步研究丰实的方向。

[1]何杭佳. 大学成绩与高考成绩的相关分析[J]. 玉林师范学院学报, 2002(3)：133-135.

[2]汪朝杰, 谭常春. 大学生在校成绩与高考成绩的统计分析[J]. 大学数学, 2013(8)：78-85.

[3]胡晓燕. 高职信息类专业高考成绩与学业成绩的相关分析[J]. 职教与成教,2010(3),223.