影響學習質量各因素的多元線性回歸分析

一、引言

    學習質量受到主觀因素和諸多客觀因素的綜合作用與影響,研究影響學生學習質量的主要因素，以及這些因素彼此間的相互作用，對于探索學生學習過程的教育規(guī)律，指導他們學習行為，完善教學管理和優(yōu)化教學環(huán)境具有重要參考價值。

二、調查對象與方法

1、調查對象：南京信息職業(yè)技術學院13、14級大專生。

2、調查方式：為獲取真實信息，采取匿名問卷調查方式對全校學生進行隨機抽樣調查，共發(fā)問卷150份，收回145份，其中有效卷138份，比例為92.7%。

3、調查內容：遵循問卷覆蓋全面性和問題選擇獨立性原則，在多次討論與廣泛征求意見基礎上經多次修改后，將內容確定為以下幾方面：y成績等級, 課余學習時間，努力程度，學習興趣，學習壓力，聽課情況，作業(yè)完成情況，電腦游戲，學習氣氛， 教師教學質量，是否談戀愛。其中是自身因素，是環(huán)境、他人等外在因素。

4、數(shù)據處理方法：將收集數(shù)據量化，即對成績等級項目的調查，問題答案設計為：優(yōu)“1”，良 “3”，中“5”，差“7”；對每天除了上課，用于學習的時間項目的調查，問題答案設計為：超過4個小時“1”，3-4個小時“3”，1-2個小時“5”，基本不花時間“7”；對是否談戀愛的項目的調查，問題答案設計為：否“2”， 是“4”。

5、成績等級反應學習質量：我們采用調查問卷中，學生對自己學習成績的評價來考察學習行為對學習結果的影響，也就是學習質量。因為問卷是匿名的，調查數(shù)據具有較好的真實性，所以借此數(shù)據分析的結果也具有一定的參考價值。

三、多元線性回歸模型的建立與逐步回歸分析

    多元線性回歸分析是研究一個因變量與多個自變量的線性關系。本研究中的因變量y為成績等級即學習質量，自變量為學生的課余學習時間、努力程度等10項指標，多元線性回歸模型為：

利用逐步回歸法求解的計算步驟如下：

①根據預先規(guī)定的顯著性水平=0.05，由表1知“作業(yè)完成”的顯著性(significance)檢驗對應的概率P值為0.O00<，首先選入回歸方程的自變量是作業(yè)完成。

②重新計算未進入回歸方程的變量的統(tǒng)計量，從偏相關(Partial correlation)系數(shù)找出最大值．因為課余學習時間的偏相關系數(shù)為0.433，t檢驗對應的概率P值為0.O00<，所以自變量課余學習時間第2步進入回歸方程。

③重復第② 步，概率統(tǒng)計的偏相關系數(shù)最大，其值為0.357，t檢驗對應的概率P值為0.O0O<．所以，學習氣氛在第3步進入回歸方程。

④以此方法，可以使聽課情況、努力程度進入回歸方程。整個計算過程見表1，可以很清楚地看到利用逐步回歸法共經過五步完成回歸方程的建立，根據模型5可得出回歸表達式： 

四、問題及對策

    調查研究發(fā)現(xiàn)，影響學生學習的因素很多，也因人而異。本文從統(tǒng)計角度，運用統(tǒng)計方法得出影響學習的主要因素。看到認真完成作業(yè)、課余多花時間對學習至關重要，本班的學習氣氛、聽課認真等又是學習好的重要保證，老師教學質量又能激發(fā)學生對課程感興趣。相對而言，談戀愛、班級干部等些活動對學習的影響并不突出。

    高職院校的招生可分成三類：單獨招生、對口單招、普通高招。這些學生學習缺乏主動性，對學習興趣不高；而且自我約束力相對較差，上課缺課、玩手機比較嚴重。但這些學生個性突出，積極參加各類活動，樂于表現(xiàn)自己，渴望得到表揚和肯定。為了提高學生的學習質量，教師應該注意以下一些問題：

1、使學生端正學習態(tài)度：“態(tài)度決定一切”，首先要端正學習態(tài)度，也是干任何事情的態(tài)度，其實就兩個字：“認真”。不要小看這兩個字，人人都會講，可真正附注于行動就困難了，不要什么事情都抱者無所謂的態(tài)度。 

2、使學生產生危機感：多數(shù)學生的學習是有壓力的，主要的是來自社會的就業(yè)壓力，但具體在學習的時候，壓力就拋到腦后了。我們要適時的給與學生提醒，讓他們好好學習，珍惜三年大學時光，熟練地掌握技能。

3、組織學習競賽：大學生一般都有較強的好勝心，他們總希望自己比別人強，。我們可以利用這一心理，通過妥善組織競賽來激發(fā)學習動機，增加學習興趣。

4、提高自身素質：我們要不斷學習新的教學方法，比如翻轉課堂、微課；我們要跟蹤學科的發(fā)展前沿；我們要關心學生的成長，不僅給與他們知識，還要讓他們得到關愛。

參考文獻：

1、余仙菊.大學生學習質量影響因素及對策研究[J].中國高等醫(yī)學教育. 2007,7(47-49)

2、董躍嫻等.影響高校教師教學質量的多元線性回歸分析與思考[J].高等農業(yè)教育.2009.2