大学生数学成绩影响因素分析

伊皮提哈尔·塔依尔 祖玉华

摘 要：为提高大学生数学成绩，采用问卷调查形式针对新疆财经大学新生获取样本数据。预处理数据做因子分析，从而检验问卷数据结构效度，实现因素正交化变换；对预处理数据做相关分析，得到各因素对大学生数学成绩的影响程度，提出改进建议，为大学生数学课程教学及教学管理提出相应参考。

关键词：大学生数学成绩 相关分析 问卷调查 SPSS 因子分析

中图分类号：O1-4 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）10（b）-0162-02

检验学生学习成果可通过考试直观有效地反映出来，考试也是学生与教师用来反思的良好途径[1]。因此，分析学生成绩可对教学内容设计及方法起到良好辅助作用。研究学生成绩和各因素间关系是国内外高校教学改革的前提，也是本文研究的重点内容。

1 问卷设计

本文参考现有研究[1-5]，结合笔者学校实际情况设计调查问卷，针对该校2017级新生随机抽取金融数学等7个不同专业x1、不同性别x2、族别x3、年龄x4的学生对高考数学成绩x5、学习兴趣x6、学习动力x7、方案x8、学习时间x9、学习氛围x10、大学数学成绩Y因素展开调查，发放问卷200份，实际收回有效问卷169份。

2 因子分析

因各因素水平类型不同，无法对问卷数据内容进行内在信度检验。因此利用KMO检验和Bartlett检验，SPSS分析结果可知，KMO检验值为0.535>0.5，偏相关性较强。巴特利特球度检验显著性小于0.05，说明变量间存在相关性，因此数据具有结构效度，适合做因子分析。

据变量相关系数矩阵，采用主成分分析法提取因子选取大于1的特征值，提取公因子，采用最大方差法进行因子旋转，提取4个公因子。累计贡献率达到64.684%，通过方差极大法对因子载荷矩阵实行正交转换。以因子载荷大于0.4为标准，第一因子在x3上载荷较大，第二因子在x7、x6、x9上载荷较大，第三因子在x2上载荷较大，第四因子在x8、x10上载荷较大。

3 相关分析

（1）散点图。

由散点图看出，影响大学数学成绩的各因素中，x6与Y的正相关性最大，其次是x5，再次是x7，接着是x9，均呈正相关性，以x6和x5为例结果见图1。

（2）相关系数。

为精确看出自变量与因变量间相关程度，应计算相关系数。简单相关系数如式（1）。

Pearson相关系数如式（2）。

结果如表1，相关系数>0.1下显著，因此，x6与Y相关性最为显著，其余依次是高考数学成绩、学习时间、性别。

（3）偏相關分析。

为更准确研究相关性强弱，可剔除其他因素来计算自变量和因变量间相关性程度。

偏相关分析主要有两大步骤：

①样本偏相关系数，如式3。

②推断两总体样本净相关是否显著，如式4。

剔除相关性弱的5项，只对相关性较强变量做偏相关分析。结果知，当控制变量x9时，x6和Y的偏相关系数为0.396，当控制变量x7，x5和Y偏相关系数为0.275，当控制变量x5，x7和Y偏相关系数为0.187，当控制变量x7，x9和Y偏相关系数为0.149，当控制变量x9，x2和Y偏相关系数为0.134，偏相关系数均呈正相关，低于简单相关系数。

4 结论与建议

结果表明，自变量中影响Y重要程度从大到小依次是：学习兴趣、高考数学成绩、学习动力、学习时间。

（1）学习兴趣是影响大学生数学成绩的首要因素。

分析结果可知，不感兴趣、一般感兴趣、比较感兴趣、非常感兴趣的学生占比分别是8.88%、47.93%、33.73%、9.47%，其大学数学成绩平均分分别为56.97、70.90、78.48、83.89，由此看出学生的兴趣对学生数学成绩影响十分显著。提高学生兴趣的措施可有：根据学生性格特征进行个性化教学；老师应加大与学生的互动，提高学生参与课堂内容的积极性，与各同学平等地交流课程内容等。

（2）高考数学成绩是影响大学生数学成绩的第二重要因素。

研究结果发现学生学习基础对往后学习有一定持续性影响。研究总体学生高考数学成绩平均分为71.82分，及格类学生平均分为102.66分，不及格类学生平均分为63.76分。高考数学成绩及格类学生的大学数学成绩平均分为79.64分，高考数学成绩不及格类学生的大学数学成绩平均分为71.84分，高考数学成绩不及格率高达79.88%。由此看出，本此调查的169名学生数学基础普遍较低，对数学基础较低的学生可建立数学学习型社团，在全校范围内招录成员并定期进行数学基础知识的加强训练与巩固练习，同时老师应及时与基础较为薄弱的学生进行沟通交流，因地制宜的设计教学方法。

（3）学习动力是影响大学生数学成绩的第三重要因素。

分析结果表明，无动力、家庭、专业所需、自身爱好的学生占比分别是11.38%、3.55%、54.44%、30.18%。可看出，本校学生数学学习动力主要来源于专业。因此教师应针对课程特点，对教学内容进行适当的修改与调整等。

（4）学习时间是影响本校大学生数学成绩的第四重要因素。

分析可知，学习时间低于10%、10%～20%、20%～30%、30%～40%、40%以上的学生占比分别是7.69%、23.07%、23.07%、17.78%、28.40%，其大学数学成绩平均分分别为63.12、70.24、74.68、77.3、77.45。因此，可通过提高学生兴趣方式和监督学习方式让学生投入学习时间。但“40%以上”的学生成绩低于“30%～40%”的学生成绩，高于“20%～30%”的学生成绩。故在学习过程中应避免“死磕”性学习，不应过分注重学习时间，而应注重单位时间内的学习质量。

5 结语

本文针对新疆财经大学新生，通过问卷调查收集数据，用SPSS对数据进行分析，因子分析和相关分析得到4个公因子，由此得大学生数学成绩相关度最高的四因素分别是学习兴趣，高考成绩，学习动力和学习时间。对本校大一学生学习现状有了进一步的认识，结合分析结果给出相应建议，研究结果对提高本校学生数学成绩起到积极作用。

参考文献

[1] 段耀武.男女生数学成绩波动差异的归因分析[J].数学教学通讯，2006（12）：7-9.

[2] 薛微. 统计分析与SPSS的应用[D].北京：中国人民大学出版社.

[3] 孔朝莉.大学生数学成绩影响因素分析——以三亚学院为例[J].教育与教学研究，2016，30（9）：106-112.