普通高校大学生高等数学成绩影响因素的实证分析
大学生学习成绩变化趋势及其影响因素的实证研究_权小娟
一、问题的提出
提高教育质量是世界各国进入高等教育大众 化 阶 段 后 面 临 的 共 同 问 题 ，也 是 中 国 高 等 教 育 发 展
最后，对于城市学生还是农村学生更容易受到同 伴互动的影响，没有更多的资料可供判断。本文暂且 提出假设 5：城市学生学习成绩变化更快。
三、研究方法
（一）数据 本研究使用某“985”高校 2008 年统招本科生的 大学成绩数据进行分析。由于大学学习的考核是分学 期进行的，每个学生有 8 个学习成绩观测值。每个观 测值的间隔时间基本相等，约为半年。同时，从学校的 资料数据中抽取了这部分学生的背景变量信息，如性 别、户籍等。样本数据共包括 2939 名本科生。其中，男 生占比为 72%，女生占比为 28%；城市户籍学生占比 为 59%，农村户籍学生占比为 41%。 （二）变量与测量 1.因变量：学习成绩 以往文献中，有的使用学年成绩进行分析，有的 使用学期成绩进行分析。本研究同时使用了这两种成 绩。每个学期（年）学习成绩的计算方式如下：首先，用 学生在该学期（年）所修的每门课成绩乘以该课程对 应的学分，得出每门课的加权成绩；然后，把所修全部 课程的加权成绩相加，得出学生的加总成绩；最后，用 学生的加总成绩除以该学生在相应学期（年）所修课 程学分的加总。每个学生的成绩在 0-100 这个量纲 上。①比如，学生甲在第一学期（年）共修了 A、B、C 三门 课程，他的课程考试成绩分别是 85 分、72 分、91 分，这 三门课程的学分分别是 1 分、3 分、4 分，课程满分成 绩均为 100 分。那么，学生甲在第一学期（年）的学习 成绩为（85*1+72*3+91*4）（/ 1+3+4）=83.125。 2.自变量：时间、性别、户口 研究大学生学习成绩的变化趋势，时间是本文的 关键自变量。与学习成绩的处理方式相对应，时间的 处理方式也分为两种。第一种是学期，取值为 1-8；第
《高等数学》考试结果影响因素的实证分析
、
研 究 的数据 资料
（ ） 据收 集 一 数
第一 ， 为满足可比性 的要求 ， 选取了所有选修具
有相 同课程 要求 学生 的高 等数 学期 末 考试 的卷 面成
绩； 第二 ， 除 了学 籍 异动 、 缓 考 和 缺 考 学 生 的成 剔 补
绩， 以避免数据失真 ； 第三 ， 为了有一定 的全面性和
的研究 也 表 明 ：在 ５ ％的置信水 平 下就 学生 的平 均
成绩来 说 ， 女教师 的教 学质 量也要 比男 教师好 。
（ ） 三 教师个 体 的影响
６．分 和 ６ ． ，并根据 方 差分 析原 理 寸 进行 ３１ １ ９分 其 了分析 。结果 表 明 ：在 ５ ％的置 信水 平 下 ，统计 量 Ｆ １． － ６ ６大 于 Ｆｒ ＝ ．ｌ发 现教 师 的 职称对 学生 学 ０ ｃｉ ２６ ， ｔ
关键词 ： 高等数 学 ； 学质量 ； 学 能力 ； 教 教 方差分 析 高 等数 学 是工 科 类 专业 核 心 课 程 之一 ， 是 工 也 科 学生 一 门最 重要 的基 础课 程 ， 以其 教 学 效 果将 所 直接影 响到学 生后续 的专 业 课 与其 它学科 课 程 的学
习， 在一定 程度 上反 映着 高等 教育 的质 量 ， 并对 学生
习质量 （ 学生 的考试成 绩 ） 显著 的影 响 。究竟 哪两 有 组 成绩 间差异 显著 ， 需要 进 一 步根 据 最小 显著 性 差 异 法（ ｓ Ｌ Ｄ法 ） 进行 各平 均数 间 的多 重 比较 ， 果如 结
表 ｌ 所示 。 表 １平均 数的 多重 比较 ：
为考察教 师个 体对 学生 学 习质 量 的影 响 ，重新
影响学生大学数学成绩因素的统计分析——以湖州师范学院为样本
大学 数学 是 中 学数 学 的一 个 延 伸 和 拓展 ， 高
表 １ 高 考 数 学 成 绩 与 大 学 数 学 成 绩 等 级 的 交 叉 表
１ ２ 调 查 问 卷 内容 及 数 据 收 集 ．
表 ２ 高 考 数 学 成 绩 与 大 学 数 学 成 绩 等 级 的 卡 方 检 验结 果
调 查 问卷共 设计 了 四类 方 面 的问题 ， 要 涉 主
及 到 高考 数 学成 绩 、 习兴趣 、 习信 心 、 习态 学 学 学
度 四个 方面 。
高考 数学 成绩 区间 ［ｏ９） ６ ，０ ［０，２ ） ９ １０ ［２ ，４ ） １ ｏ １０ Ｅ４ ．５ ） １ ｏ １０
总计
不格及学篓良 秀 计 及 格 等 等 好优 总 中
不 及 格
１ １ ２ ０
４
１ ４ １ １ １
１ ７
４ １ １ ２ ４ ６
的是高 考数 学成 绩 低 于 ９ ０分 学 生 的 大 学 数 学 成
绩 优 良率仅 仅 ２ 。但 是 通 过 卡 方 检 验 表 ２可 ５
知 Ｐ ０ ０ ， 以这 种 差 异 并 不 是 很 明 显 ， 在 统 ＞ ． ５所 即
计 学上认 为 ， 高考 数 学 成绩 与大 学 数 学成 绩 不 存
通 过 表 １可 以发 现 ， 考 数 学成 绩 与 大 学数 高 学成绩 有 一定 的相关 性 。例如 高考数 学成绩 不低 于 １ ０分 的学 生 ， 大 学 数学 成 绩 绝大 部 分 都在 ４ 其
影响数学成绩提高的因素分析
影响数学成绩提高的因素分析在学生学习过程中，数学成绩一直被认为是一个重要的指标。
良好的数学成绩不仅可以为学生提供更多的升学、就业机会，还可以培养学生的逻辑思维能力和解决问题的能力。
提高数学成绩并非易事，需要考虑到许多因素的影响。
本文将对影响数学成绩提高的几个主要因素进行分析。
一、学习态度和动机学习态度和动机是影响数学成绩提高的重要因素。
一个学生是否能够认真对待数学学习，是否有充分的学习动机，直接关系到学习的效果。
有研究表明，积极向上的学习态度和强烈的学习动机可以促进学生更好地掌握数学知识，使得数学成绩得到提高。
学校和老师应该在日常教学中注重培养学生的学习态度和学习动机，帮助学生树立正确的学习观念，从而提高数学成绩。
二、教学质量教学质量是影响学生数学成绩提高的关键因素之一。
一个优秀的教师可以给学生带来极大的帮助，帮助学生更好地掌握数学知识和解决问题的能力。
教师的教学方法、教学态度、教学认真度等都会对学生的数学成绩产生影响。
学校和教师应该注重提高教学质量，不断提升自身的教学水平，从而提高学生的数学成绩。
三、家庭环境家庭环境是影响学生数学成绩提高的重要因素之一。
一个温馨和睦的家庭环境可以给学生带来积极的影响，有利于学生更好地专注于数学学习。
相反，一个不和睦的家庭环境会对学生的学习产生负面影响，影响学生的学习动力和学习效果。
家长要注重营造良好的家庭环境，帮助孩子更好地学习。
学校也应该加强对家庭教育的指导，帮助家长更好地教育孩子，从而提高学生的数学成绩。
四、自身学习能力学生自身的学习能力是影响数学成绩提高的重要因素之一。
一个具备较强学习能力的学生，可以更好地掌握数学知识，更容易取得好成绩。
学生需要不断提升自身的学习能力，提高自己的学习效率，才能提高数学成绩。
五、课外辅导课外辅导是影响学生数学成绩提高的一个重要因素。
除了学校的正式教学以外，学生可以经常参加一些课外辅导班或者自习课程，帮助学生更好地巩固所学的数学知识，提高数学成绩。
大学生高等数学的考试成绩影响因素的分析和思考
７ ６ ８ ０ ７３
８ ５
３ ｌ ２
１
１ ｌ ２
ｌ
４ ｌ ３
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ｌ
２ １ ｌ
１
致使调查数 据中 出现一些 异常点 。本文对异 常点 的处 理是利 用
Ｗｉ ｓ 则 … ｌ 准 ｋ 。
１ 引 言
高等数学是 高等工科 院校本科各 专业必修 的一 门重 要基础 课， 是学 生学习后续 数学课程 以及专业课 程的理论基 础 ， 其考试
成 绩 直接 关 联 到 后 续课 程 成 绩 的 好 坏 。 另 外 ， 等 数 学 在 考 研 中 高
１
所 占份量较重 ， 尤其 是在近几年 的高校本科 评价抽测 中， 高等数 学 的成绩是考查 学校教学 质量 的一个 关键 因素 。因此分 析大学
・
（ ｌｉ ｎ￣
Ｂａ ｔ ｔ＇ ｓ ｆ ｒｌ ｔｓＴｅ ｔｏ ｅ
Ａｐ ｒ ｘ Ｃｈ —Ｓ ｕａ ｅ ｐ ｏ ． ｉ ｑ ｒ Ｄｆ Ｓ ｇ ｉ．
ｌ ６５ ５１ ． ０２ ６ ．００ Ｏ
。
Ｓｈ ｒ ｉ ｐ ｅｉ ｔ ｃｙ
最 可能 的异 常点 。将所 得数 据通 过 Ｍ Ｔ ＡＢ计 算 Ｗｉ ｓ ， ＡＬ ｌ 值 得 ｋ
生高 等数 学的考试 成绩 的影响因素 ， 于提 高大学生 的学 习成绩 对 甚 至科学 文化 素质 、 高等教育改革都有着重 要意义 。
通过 问卷调 查 的形式获 得数 据 ， 调查 内容包 括 高考数 学成 绩、 高数成绩 、 班级管理与任课教师 四个外在可能 因素 ， 以及大一 新 环境适应情 况 、 自身能力 、 习 目标与学 习时间 四个 内在可能 学
影响大学生高等数学考试成绩调查及因素分析
(一 )文 理 科 影 响
图 ２ 文 理 科 对 高 数 成 绩 的 影 响 理科; 文科
在高中时期文理两科,进行不同 的 系 统 的 学 习. 文 科 主 要学 习 语 文、数 学、英 语、文 综 (政 治、历 史、地 理),理 科 主 要 学习 数 学、英 语、语 文、理 综 (物 理、化 学、生 物),两 科 之 间 从 学科布局来看差别较大,文科偏重于 主 观,理 科 偏 重 于 客 观, 长达两三年的学习时间难免会对学生看问题的角度产生影 响,从而影响他们的为人处世以及学 习 方 式. 从 统 计 结 果 来 看,对于高 等 数 学 这 门 课,理 科 生 在 ９０~１００ 分 数 段 和 ８０~ ９０分数段占了绝对优势,文 科 生 大 部 分 占 据 ７０~８０ 分 数 段 与６０~７０ 分 数 段,不 及 格 的 也 是 文 科 生 占 多 数. 这 主 要 是 因为理科生高中数 学 基 础 较 好,同 时 由 于 理 科 在 学 习 物 理、 化学等学科时间接地加强了对数学的理 解,导 致 理 科 生 在 数 学的基础上普遍强于文科生,在进入大学 学 习 高 数 学 科 时 占 有 一 定 优 势 ,从 统 计 结 果 的 高 数 成 绩 分 布 来 看 亦 是 如 此 .
(一 )研 究 对 象 本研究以本校２０１７级大一新 生 为 研 究 对 象. 在 抽 样 方 法上采取分 层 抽 样 与 随 机 抽 样 相 结 合 的 方 式,先 按 专 业 分 层,之 后 在 班 级 进 行 问 卷 随 机 发 放,本 研 究 向 全 校 大 一 ７００ 多名新生中的 ３５０ 名 学 生 发 放 问 卷,回 收 有 效 问 卷 ２００ 份, 其 中 文 科 生 １００ 份 ,理 科 生 １００ 份 . (二 )所 用 方 法 在 问 卷 的 编 制 上,问 卷 分 为 两 部 分:基 本 信 息 部 分 和 内 容部分,内 容 部 分 共 ４０ 道 题,其 中 ３ 道 为 开 放 题,分 别 从 文 理 科 、高 中 教 育 、学 习 环 境 等 多 个 方 面 对 学 生 进 行 调 查 . 二 、结 果 与 分 析
大学生学习成绩影响因素的实证分析
大学生学习成绩影响因素的实证分析北方工业大学徐婷婷、杨桂君、崔路云目录摘要 (2)一、问题的提出 (3)二、研究思路 (4)三、调查方案的设计 (5)四、建模分析 (7)五、结论与建议 (13)参考文献 (15)附录 (16)摘要：本文首先在问卷调查的基础上，通过SPSS EXCEL统计软件，采用多元统计聚类分析，因子分析方法, 对调查数据进行统计分析。
其次，本文主要是对非智力因素对大学生学习成绩的影响，分析结果显示，影响大学生学习成绩的三个因素依次为学习规律因素，课堂表现因素和家庭条件因素。
最后，基于上述分析结果，对如何提高大学生学习成绩提出了有效的建议，这对大学生的管理与成才起着重要的作用。
关键词因子分析聚类分析大学生学习成绩影响因素Students Empirical Analysis of factors affecting academic performanceLuyun Cui,Guijun Yang,Tingting Xu(North China University Of Technology science academy statistic institute,beijing 100144)Abstract In this paper,based on the survey by SPSS, EXCELstatistical software, using multivariate statistical cluster analysis,factor analysis,statistical analysis of survey data.Secondly, this paper is a non-intellectual factors on the students academic impact analysis showed that three factors affect the students grades were the laws of learning factors, classroom factors,performance factors and family conditions.Finally, based on the above analysis,on how to improve students achievement madeeffective recommendations, which the management and success of students plays an important role.Key words factor analysis cluster analysis learning achievement of students affecting factors一．问题的提出：随着近几年大学的扩招，越来越多的学子进入了大学的校门，实现了他们接受大学教育的梦想。
大学生学习成绩的影响因素分析
大学生学习成绩的影响因素分析多年来，高校始终在探讨提升教育质量的途径，对大学生学习成绩影响因素的相关研究也日渐重视。
为进一步了解在校大学生的学习状况，本文设计问卷进行调查，以期发现问题，为提升大学生学习成绩、改进高校学风建设和教学改革提供参考依据。
一、数据来源及处理本文研究的数据来自于469份问卷调查，调查对象为安徽农业大学经管类在读本科学生，样本涵盖了四个年级，涉及经济学、金融、财管和会计等多个专业，保证了样本数据的随机性。
具体样本分布情况见表1。
二、大学生学习状态的描述性分析为考察大学生学习态度的总体状况，我们将问卷内容分为4个维度筛选指标，进行统计性描述。
四个维度包括：学习目标与表现、对所学专业的偏好程度、教师教学方式和在学习上所花的时间。
用数字1-5代表程度高低，也就是学习态度的好坏，数字高代表程度高，结果如表2所示。
在平时学习表现方面，学习最大动机的均值是中等偏上，说明大多数学生对所学内容感兴趣，希望证明自己的学习能力。
学习方法和学习状态满意度的均值是中等偏下，68.2%的学生课外基本不预复习，主要靠考前突击应付考试。
只有11.3%的学生不仅预复习，还会进行课程拓展、自我补充。
37.3%的学生不满意自己的学习状态，有53.5%的学生认为主要原因是自我约束不够、缺乏吃苦精神。
研究性学习意愿均值是中上等，42%的学生更喜欢自己主动探究学习而不是听老师讲课，说明很多学生研究性学习意愿较强，但还没有摸索出更适合自己的学习方式。
对所学专业的偏好方面，学生对专业核心课程教材通读的均值处于中等偏上。
有5.8%的学生对专业核心课教材全部进行了通读，多数同学认为教材内容太多、时间有限难以完成阅读，但会针对老师授课内容有选择性地通读;仅有18.1%的同学不看教材。
对专业知识的阅读均值也在中等水平，多數学生会经常（13.6%）或偶尔（77%）阅读和专业有关的课外知识，仅有9.4%的学生从不阅读。
说明大部分学生对所学专业认可度较高，对知识获取态度较端正。
大学生学习成绩影响因素的实证分析毕业论文
INSTITUTE OF TECHNOLOGY本科毕业论文大学生学习成绩影响因素的实证分析Empirical Analysis of Factors Affecting Academic Performance in University大学生学习成绩影响因素的实证分析摘要: 大学承担着科学研究、培养人才和服务社会的重要使命, 而为社会培养优秀人才是大学最根本的使命.学习成绩是对大学生是否掌握相应科学知识的评价, 同时也在一定程度上影响其学业、求职和就业, 也反映出大学生对学习、知识的态度甚至整体素质的高低.非智力因素是大学生全面发展的主导, 是影响大学生成绩的主要因素.本文在问卷调查的基础上,分析了非智力因素对大学生学习成绩的影响, 采用方差分析法,因子分析法和主成分分析法,利用SPSS软件对调查数据进行统计分析,从而找出影响学生学习成绩的主要原因, 对如何提高大学生学习成绩提出了有效的建议, 也为进一步的教育改革提供了一定的理论依据.关键词: 非智力因素学习成绩方差分析因子分析主成分分析Empirical Analysis of Factors Affecting Academic Performance inUniversityAbstract: University undertakes the important mission of scientific research, cultivating talents and serv ing the society, and cultivat ing the excelle nt tale nts for the society is the fun dame ntal mission of university. Academic record is the evaluation of whether college students to master releva nt scie ntific kno wledge. At the same time, to a certa in exte nt, it affects their school work, job hunting and employment. It also reflects the college students' attitude towards learning, knowledge and overall quality of high and low. Non-intelligence factor is the all-round development of college students, and it is the main factors affecting college grades. On the basis of questi onn aire survey, this paper an alyses the in flue nce of non-i ntellige nce factors on college students' academic performance, using analysis of variance, factor analysis and prin cipal comp onent an alysis. For the survey data ,we use SPSS software to con duct statistical analysis. Thus find the main reasons affecting students' learning achievement , putting forward effective suggestions on how to improve college students learning and also providing a certain theoretical basis for further education reform.Keywords: non-intelligence factor; academic record; variance analysis; factor analysis; prin cipal comp onent an alysis目录引言 (1)第 1 章问题阐述与研究思路 (2)1.1 问题的提出................................................................2...1.2 理论构建的基本内涵........................................................2...1.2.1 非智力因素的内涵........................................................ 2...1.2.2 智力因素与非智力因素的关系及作用........................................ 2..1.2.3 几种影响学习成绩的非智力因素............................................ 3..1.3 研究思路流程图............................................................ 4...第 2 章调查方案 (5)2.1 样本的代表性研究.......................................................... 5...2.2 样本结构的设计............................................................ 5...2.3 调查问卷的设计............................................................ 6...2.4 样本的信度检验............................................................ 6...第 3 章方法介绍 (7)3.1 方差分析.................................................................. 7...3.1.1 基本定义................................................................ 7...3.1.2 数学模型................................................................ 7...3.2 因子分析.................................................................. 8...3.2.1 概念和意义.............................................................. 8...3.2.2 因子分析数学模型........................................................ 9...323因子载荷矩阵A的统计意义 (9)324因子旋转 ................................................................ .10 325因子得分 . (11)3.3 主成分分析............................................................. 1..2.3.3.1 主成分分析的含义....................................................... 1..2.3.3.2 主成分分析的数学模型 .................................................. 1..23.3.3 主成分分析的计算步骤 .................................................. 1..43.3.4 用主成分分析进行综合评价.............................................. 1..6第 4 章影响大学生成绩因素的实证分析 (17)4.1 性别因素对大学生学习成绩的影响.......................................... 1..74.2 年级因素对大学生学习成绩的影响.......................................... 1..84.3历史因素对大学生学习成绩的影响........................................... 1..94.4利用SPSS对大学生数学成绩与学习习惯进行回归分析 (20)4.5大学生学习成绩综合影响因素的分析......................................... 2..1结论 (24)致谢 (26)参考文献 (27)附录 A ：影响大学生学习成绩因素问卷调查 (28)附录B :影响大学生成绩因素调查数据 (29)引言高校是教学和科研的重要基地，也是培养人才的重要场所.大学生活作为同学们从学校步入社会的过渡阶段，学习成绩依然是同学们关注的主要问题，学业成绩是对学生进行测评的主要指标，对个体的发展具有重要意义•因此,有关学业成绩的研究引起了教育界的重视⑴.影响学业成绩的因素一直是人们关注和研究的重要问题，对此进行的众多相关研究之间却存在着明显的分歧•这既反映出这个研究领域受重视的程度，也反映出这个问题还需要进一步的深入探讨证明⑵.在实际的教学过程中，影响学生成绩的因素是多方面的.比如学生学习的兴趣、学习积极性、性别、家庭因素、高考成绩和生活娱乐因素等影响学生的成绩[3,4].这些因素有的对成绩影响大，有的对成绩影响小，究竟哪些因素的影响是显著的，哪些因素的影响是不显著的呢？针对这些问题，本文通过对我院大一、大二和大三136名大学生进行抽样问卷调查，以他们的最重要的基础课成绩一一数学和英语成绩为例，考察影响大学生学习成绩的主要因素，包括学生性别、父母受教育程度、家庭收入、父母影响度、籍贯、学习气氛等客观因素，学习兴趣、学习时间、上网时间、出勤率、自觉看书等主观因素，还有高考成绩.本次调查发出140份问卷，得到有效答卷136份，汇总数据,运用方差分析法、因子分析法和主成分分析法，经SPSS软件的计算,分析影响学生学习成绩的因素•根据分析结果，可以为改进教学和学生管理工作提供一定的参考和依据•第 1 章问题阐述与研究思路1.1问题的提出随着近几年大学的扩招,越来越多的学子进入大学的校门,实现了他们接受大学教育的梦想.大学生活也变得更加丰富多彩,学生在接受知识的同时,周围一些不利因素也在影响着大学生们,如网络游戏,电子产品,高档的奢侈品,相互攀比心理等因素深深影响着大学生们,这些因素对大学生的学习成绩有很大影响.在高校中,学习成绩量化指标在考查学生中所占比重最大,如评定优秀毕业生,评定奖学金,评定文明大学生以及向用人单位推荐优秀毕业生等.影响学习成绩因素主要包括智力因素和非智力因素.智力因素与学习成绩呈一定程度相关,非智力因素对学习成绩起决定性作用;非智力因素中意志、态度、兴趣是影响学习成绩的重要因素[5].如何培养大学生的非智力因素,使他们成为具有强烈的竞争意识、创造精神和全面发展的高素质人才问题已引起教育界的高度认识.学习成绩的好坏不仅直接影响大学生能否完成学业,而且对今后的求职和职业选择都有着重要的影响,如何改善如今大学生普遍成绩不太好的现状,则需要对这一系列影响大学生学习成绩的非智力因素进行分析[6].1.2 理论构建的基本内涵1.2.1 非智力因素的内涵非智力因素是指除了智力与能力之外的又同智力活动效益发生相互作用的一切心理素质.非智力因素是由个人素质和动力因素构成,个人素质包括神经系统素质、感觉器官素质、运动器官素质;动力因素包括世界观、兴趣、意志、情感、事业心、责任心或献身精神等.在个性心理结构中,诸多非智力因素组成了彼此联系、相互制约与相互作用的动力系统,是人的个性中最活跃、最积极的因素,它决定着人进行活动的积极程度.1.2.2 智力因素与非智力因素的关系及作用非智力的心理因素活动是参与智力活动的一种倾向性活动,人们在认识事物时,必然伴随着非智力因素的参与.智力因素是认识活动,产生新思想、新认识、新技术能力;非智力因素则是情感活动,其优劣程度将间接促进或消退智力品质. 两者相互渗透、协调发展[7].1.2.3几种影响学习成绩的非智力因素兴趣指人们力求认识某种事物和从事某项活动的意识倾向.兴趣是能量的调节者,是人活动和学习的内在动力因素.这在心理学中似乎已成定论.学习兴趣历来为教育工作者所重视.古人说:“兴趣是最好的老师,”充分说明了兴趣与学习的关系.浓厚的兴趣能推动个体进行探索性的学习,对某一学科有着强烈而稳定兴趣的大学生,会将此学科作为自己的主攻方向,学习中主动克服困难,排除干扰.我们发现古今中外的许多科学家是以兴趣为原动力,才取得了瞩目的成就.在各类学科竞赛的获奖者中,也能找到浓厚兴趣的气息.兴趣一旦出现,就会产生学习的“原动力”和“内驱力” ,成为配和去寻找满足的力量,就会产生渴望获得,不断探求和积极研究等现象及行为.所以我们应将塑造和改善大学生的良好非智力因素作为提高学习成绩的主要途径.意志是指人自觉地确定目的,根据目的调节和支配自身的行动,克服困难,去实现预定目的的心理过程.意志的品质包括自觉性、果断性、坚韧性和自制力.对于意志在学习中的作用,学者们有深刻认识.荀子提出“骐骥一跃,不能十步;驽马十驾,功在不舍;锲而舍之,朽木不折;锲而不舍,金石可镂.”苏轼也说:“古之成大事者! 不惟有超世之才,亦必有坚忍不拔之志.”有人对大学生的学习曾做了这样的描述, 大学生差别最小的是智力,差别最大的是毅力,因此意志在大学生的学习中起着重要作用.态度指一个人对事物、人物、情景或事件做出赞成或否定的一种倾向.态度包括学习态度、认真程度和专心程度.学习态度端正的大学生,一般认为学习可以学知识、长才干,就是把学习这一对象与学知识、长才干这些积极的价值归因联系了起来.一旦有人认为学与不学一个样,学习只是“浪费时间” ,学了没用,消极价值归因增多,那么必然会产生不正确的学习态度.态度在某种程度上直接决定着社会行为,是行为意向.学习态度端正,能认真听讲,专心复习.也就是说,学习态度的好坏直接影响复习程度和努力程度. 态度的重要性不容忽视,改变不正确的学习态度,是当务之急.陶行知先生从教育实践中得出良好的性格特征主要有以下 4 个方面:一是努力奋斗,“奋斗是成功之父” ;二是实事求是,“知之为知之,不知为不知” ;三是独立意识,“独立的意志,独立的思想,独立的生计与耐劳的筋骨” ;四是创造精神.一个具有优良性格特征的学生，可以保证其具有正确的学习动机，稳定的学习情绪, 持久的学习举动和顽强的学习意志.一般而言，性格既具有稳定性也具有可塑性, 作用于性格的诸多因素是在不断发展变化的•在学习活动中，我们一方面要看到性格的稳定性，看到它在学习中的作用，进一步认识到培养良好性格的重要性，以使它们在学习中发挥更大的积极作用；另一方面又要看到性格的可变性，看到它是可以通过各种途径培养的，因此，应当重视大学生良好性格的塑造，改变那些不良的性格•1.3研究思路流程图图1.1研究思路流程图研究思路见图1.1,使本文框架更加清晰.第2章调查方案2.1样本的代表性研究2009年到2012年这四年以来，安阳工学院本科平均录取分数均高于全国高考本科可控制分数线，即学生被安阳工学院录取的平均成绩高于全国制定的二批分数线，也就是说此次调查数据符合普通高校学生的总体情况，因此此次调查选取的学生样本,对于普通高校的研究，具有一定代表性和意义.具体情况见下表：2.2样本结构的设计本次调查采用调查问卷的方式，综合考虑数理学院学生性别、年级等多个因素进行抽样，调查共发放问卷140份,收回136份,问卷有效率是97.14%,其中调查对象是10,11和12级学生，各年级调查人数基本相同，女生所占比例为41.91%,男生所占比例为58.09%,男生人数略高于女生，尽管调查抽样可能会存在某些误差, 符合该院系男女比例6:4的事实.样本结构见下表：表3.2样本结构表2.3调查问卷的设计在文献研究、个别访谈和开放式问卷调查的基础上，并结合导师和同学等的意见，反复推敲，初步编制预测问卷，一共15个题项.要求调查对象对这15个题项按照题项与自己的符合程度做出回答，在从完全符合到完全不符合4点量表上作唯一选择，其中正向题按4-1分记分，负向题按1-4分记分，得分越高,影响程度越高.具体的因素与题目如下：学习动力:第5题.学习态度:第3题、第4题、第8题、第9题.生活因素:第11题、第12题.环境因素:第6题、第7题、第14题.历史因素:第15题.2.4样本的信度检验信度是测量的可靠性，指测量工具是否能够稳定地测量所要测的变量，也就是指运用相同的测量手段重复测量同一个对象时所得结果的前后一致性一一它反映测量的精确性.在对量表进行信度分析后得出可靠性系数-当〉属于0-0.5之间,属于信度水平较差或无信度，量表需要进一步修改.当:•属于0.5-0.7之间，信度水平为中等，是最低可以接受的程度，当〉属于0.7-0.9之间，信度水平为高信度，此时量表设计符合需要，当〉在0.9-1之间时，信度水平为非常高，此时要考虑量表是否过长,需要修改.经检验，本次调查可靠性系数为0.78，说明调查可信度较高.第3章方法介绍3.1方差分析方差分析(Analysis Of Variance ,ANOVA)是在20世纪20年代发展起来的一种统计方法，它的基本原理是由英国统计学家罗纳德 A •费舍尔(Ronald A Fisher)在进行试验设计时为解析试验数据而首先引入的，它是采用数理统计的方法对所有结果进行的分析，以鉴别各种因素对研究对象的某些特征值影响大小的一种有效方法，目前被广泛应用于分析心理学、生物学、工程和医药的试验数据[8,9].3.1.1基本定义在方差分析中，我们把考察对象的某种特征称为实验指标•影响实验指标的条件称为因素(Factor).因素可分成两类，一类是人们可以控制的；另一类是人们无法控制的.以下我们所说的因素都是可控因素[10].因素所处的状态，称为因素的水平(Level Of Factor).如果在一项实验的过程中只有一个因素在改变称为单因素实验(One way ANOVA).3.1.2数学模型设因素A在水平A j j =1,2…，s下，进行n j的-2)次独立实验,得到样本X1j,X2j,…,X nj 并假设：(1) 各个水平下厲的样本来自具有相同方差c2;均值分布为曲j=1,2…，s的正态总体.(2) 不同水平A j下的样本之间相互独立.由假设知X ij~N(」j,；「2),即有X j -气~ N(0»2).故X j「气可以看成是随机误差，记从Xj - <= ,j而可以得出以下数学模型：i X ij - j j ' ;ij ,；j ~N(0—);各个；j独立，i"2…，丐，j=l,2, ,s,其中j与二2均为未知数.设S A反映在每个水平下的样本均值与样本总均值的差异•它是因素A取不同水平引起的，称为组间偏差平方和，S E表示在水平A j下样本值与该水平下的样本均值之间的差异.它是由随机误差引起的，称为组内偏差平方和.为此，选用统计量F = S A©") = W n — s)S E/ (n—s) (s—1)S E(3.1)对给定的检验水平［，查F (r -1,n—r)的值,由样本观察值计算S A，S E,计算统计量F的观察值:(1)当F • F：.(r -1, n - r)时，表示因素A的各水平下的效应有显著差异；⑵当F ::: F：.(r -1, n - r)时，表示因素A的各水平下的效应无显著差异.3.2因子分析3.2.1概念和意义因子分析是由Charles Spearma在1904年首次提出，并在其后半生一直致力于发展此理论，使之最终成为了现代统计学的重要分支［11］.因子分析在某种程度上可以被看成是主成分分析的推广和发展，它对问题的研究更加深入，研究相关阵或协方差阵的内部依赖关系，它将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系.也是多元统计分析中降维的一种方法［12］.因子分析是通过研究多个变量间相关系数矩阵的内部依赖关系，找出能综合所有变量的少数几个随机变量，这几个随机变量是不可测量的，通常称为因子.然后根据相关性的大小把变量分组，使得同组内的变量之间的相关性较高，但不同组的变量相关性较低.各个因子间互不相关，所有变量都可以表示成公因子的线性组合.因子分析的目的就是减少变量的数目，用少数因子代替所有变量去分析整个问题［13］.322因子分析数学模型设有n个样本，每个样本由p个指标为公?,…，X p来描述,每个指标都已标准化，即每个指标的样本均值为零，方差为1•正交因子模型为：X1 = a n R * a!2F2十八+ a im F m +X2 =a2i F i ' a22 F2 ■…；2rX p = a pi F i - a p2F2 • a pm F m ■（3.2）其中F j j =1,2,…,p是由标准化的可观测评价指标分解出来的相互独立的公共因子，其均值为零，方差为I,它们是不可观测的，其含义要根据具体情况来解释• ；i是各对应指标X i所特有的因子,称为特殊因子,它们与公共因子F j j =1,2,…,p相互独立，表示X中所不能被公共因子解释的部分，a j是第i个指标在第j个公共因子上的系数，称为因子载荷[14]公式（3.2）可用矩形形式表示为：X =AF ；(3.3)其中二X1,X2, ,X p [F 二F1,F2,…,F m「二；1, 2…，；p ',an a12a 21 a 22A =: :ap1 ap2a1 ma2mapm3.2.3因子载荷矩阵A的统计意义（1）a j是第i个指标X i与第j个公共因子F j的相关系数，它表示X与F j线性相关的程度.A中第i行元素说明了第i个指标X i依赖于各公共因子的程度，而A中第j 列元素说明第j个公共因子F j与各个指标的联系程度.通常可根据a j的大小.-.--I⑵A 中第i 行元素的平方和称为指标x 的共同度，即m匚2 1 2h i =為 a j .j =i（3.4）由正交因子模型,有m 2var Xi =' a ij var F j var qj4 （3.5）2即1 = h + var （ S j ）因而共同度h j 2表示全部m 个公共因子对指标X j 的总方差的贡献，h ；越大表 示X j 的原始信息被m 个公共因子所概括表示的程度越高.（3） A 中第j 列元素平方和表示第j 个公共因子F j 对原始指标所提供的方差 贡献总和. 即pg j =、a ij -im（3.6）F j 对原始指标的方差贡献率为:j（3.7）:j越大,说明第j 个公共因子越重要.3.2.4因子旋转对于一个因子模型：X =AF •；,因子载荷阵并不是唯一的，设】为任意一个来解释公共因子的含义[15]gjfj 2p P i#p二 var X ji唱正交矩阵,则(3.8)因而X = AF ； = 「厂F ；（3.9）所以A也是一个因子载荷矩阵，相应公共因子为丨F的各分量，可见因子载荷与公共因子是不确定的•因而在实际问题中就有一个选择的问题，一般原则是使获得的因子载荷阵和公共因子便于解释，有利于分析实际问题•由A到A实质是对A进行一个正交变换，这样的正交变换为因子旋转[16].325因子得分因子模型将原始p个指标表示为m个公共因子与特殊因子的线性组合，因而公共因子能反映原始指标的内部依赖关系•有时候需要用公共因子代表原始指标反应样本情况，而公共因子是不可观测的，因此，要反过来将m个公共因子表示成p个原始指标的线性组合,即F j 二」X i 1j2X2 ：jp X p, j =1,2, ,m.（3.10）由（3.10）来计算各样本的公共因子取值，即因子得分，进而用公共因子研究样本情况•（ 3.10）中方程的个数m小于指标个数p,因而无法精确地将因子表示为原始指标的线往组合，只能进行估计•通过假定m个公因子可以对p各指标做回归，由最小二乘估计得到因子得分.即戸二 A R’X（3.11）其中A为因子载荷矩阵，R'为原始指标相关矩阵的逆矩阵.3.3主成分分析3.3.1主成分分析的含义主成分分析是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计方法•主成分分析是从原始变量中导出少数几个主分量，使他们尽可能多地保留原始变量的信息，且 彼此互不相关.主成分分析的应用目的是数据的压缩、数据的解释[17].它常被用来寻找判断某种事物或现象的综合指标，并且给综合指标所包含的信息以适当的解 释•从而更加深刻地揭示事物的内在规律[18]. 3.3.2主成分分析的数学模型通常数学上的处理是将原来的 p 个指标做线性组合，作为新的综合指标.如 果将选取的第一个线性组合即第一个综合指标记为F i , 一般自然希望F i 中尽可能多地反映原来指标的信息，这里的信息最经典的方法就是用 F i 的方差来表达， 即Var F i 越大，则表示F i 包含的信息越多.因此在所有的线性组合中所选取的第 l 主成分应该是方差最大的.如果笫i 主成分不足以完全代表 p 个指标的信息，再 考虑选第2个线性组合F 2,即第2个主成分,依次类推可以造出第3,第4,……,第 p 个主成分.这些主成分问互不相关，且方差递减.(3.i2)T其中 X j 二勺，X 2j …，X nj ,j =i,2用数据矩阵X 的P 个向量X i ,X 2/ ,X p 作线性组合可得F i = a ii X i a 2i X 2a pi X p , i = i,2,, p(3.i3)其中组合系数满足设有n 个样本,每个样本由 p 个指标x 2, , X p 描述,可得原始数据矩阵:X iix2iX i2X22X ip X 2p二 X i ,X 2, ,X pX ni X n22 2 2a ii a?：a pi =1,i =1,2, , p.(3.14)(3.13)中的系数由下列原则确定：cov(F i,F j) =0(i = j,i, j =1,2, , p)即Fi 与F j 不相关.F l是X!,X2，…,X p的以上组合中方差最大的，其次为F2,F3,…，F p,即var( F]) _ var( F2)丄-var(F p)(3.15)新的综合指标的总方差保持不变，即p p' var(XJ 7 F ii V(3.16)如上决定的综合指标F1, F2,…,F p分别称为原指标的第一主成分，第二主成分，……,第p主成分.由(3.15)和(3.16)可以看出，用前面的一部分主成分F,,F2,…,F k(k ：：： p)就可以反映原指标所包含的较大部分的信息量，而且主成分之间是互不相关的.这样就可以用少数的几个互不相关的主成分代替原始指标来分析解决问题.那么如何求出原指标的主成分昵？由(3.13)知核心是求出组合的系数.设X =(X1,X2/ ,X p)的协方差矩阵为S ,其中p个特征根从大到小依次为，1_，2-_1-0,则原指标的第i个主成分F i的组合系数31i,32i/' ,a pi正是S的第i个特征根-i对应的标准化正交特征向量，且有:cov(F i, F j)(3.17)因而前k个主成分的方差贡献率为k k(3.18)这样,要求得原指标的p 个主成分，只需求出原指标的协方差阵 S 的特征根及相应的标准正交特征向量[19,20]. 3.3.3主成分分析的计算步骤(1) 对矩阵X 中的原始数据进行标准化处理由于主成分是由协方差阵S 求得的,而协方差矩阵要受到指标量纲和数量级 的影响,为了克服这一缺陷，就必须将原始指标数据标准化：其中S j(3.19)_ 1 n XjX jn i#(3.20)(3.21)标准化指标协方差矩阵不受指标量纲和数量级的影响(2) 建立标准化后的P 个指标相关系数矩阵R(3.22) 其中c1 寸 - -Sij =- (X ii -X i )(X jj -X j ) n -1 i(3.23)Z var(F)a(k)二X X jZ jS j(X j-X j )i d(3) 求解相关矩阵R的特征根和特征向量特征根可以被看成是主成分影响力度的指标，代表引入该主成分后可以解释平均多少原始变量的信息•如果特征根小于1,说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大•一般可以用特征根大于I作为纳入标准.特征根、_ '2色* ・0特征向量相应的标准化正交特征向量为T .A = a% , a2i,a pi ,i = 1,2/ , p.(4) 计算各主成分的方差贡献率和累积方差贡献率:k■ k p—二，冷i =1(3.24)k・i：(k)=乎--ii2(3.25)方差贡献率表明主成分F i的方差在全部方差中的比重.这个值越大，表明主成分F i综合X i,X2/ ,X p信息的能力越强.累积方差贡献率表示前面k个主成分累积提取了X11X2/ ,X p多少信息.般来说，如果前k个主成分的贡献率达到85%,表明前个主k成分基本包含了全部测量指标所具有的信息，这样既减少了变量的个数，又便于对实际问题的分析和研究[21].(5)确定主成分个数确定主成分个数的原则是用较少的主成分获取足够多的原始信息，实际上就是在k和〉(k)之间进行权衡：一方面要使k尽可能的小,另一方面使:(k)尽可能的大.根据实际问题的需要，使前k个主成分的累积方差率达到一定的要求，即(k);或者先计算p个特征根的平均值选择所有满足打的打即可,对于标准化指标数据有p/■.-.i=- 1i A因此选择所有大于1的特征根即可.(6)写出主成分并求出各样本的主成分值主成分用原始指标x1, x2,X p可表示为f i二a1i x1a2i X i 亠亠a pi x p ,i 二1,2/ , k.(3.26)将原始数据(3.12)代入(3.26)即可得到主成分值矩阵f 11 f12f1k If 21 f22 (2)F = ：: r :」n1 f n2 …f nk 一(3.27)3.3.4用主成分分析进行综合评价各评价对象的表现由主成分反映，可用主成分计算各样本的综合评价值，进而对各样本进行排序和比较.由于主成分之间互不相关，一般采用加权算术平均来综合，并且以各主成分的方差贡献率为权重，即'1 f1 '2 f2 •…'k f kp"'ii =1(3.28)将各样本的主成分值(3.27)代入(3.28)可得到各样本的主成分综合评价值，进而进行比较和排序分析[22]。
浅议影响学生数学成绩的原因及对策
术 所 在 课 堂语 言 的优 劣 直接 关 系到 一堂 课 的成 败 在多 年 的教 学 中， 我 深 深 地 体会 到 ． 准确 、 流畅、 精美 幽默 的 语 言 能激 发 学 生 的学 习 兴趣 ． 吸 引注 意 力： 而 平 铺直 叙 的 “ 念经” 似 的讲 解 ， 平 淡 无 味． 必 然会 分 散 学生 的 注意 力使 学 生对 学 习没 有 兴趣 二、 用新颖教学方法 ． 稳 定 学 习兴 趣 化 学 原 理 和计 算 对 学生 来 说 是 枯燥 乏 味 的 为 了 巩 固化 学 实 验 培 养 起来 的学 习兴 趣 ． 教 师 应采 用 新 颖 有 趣 的教 法 ． 这 样 不 但 能 引起 学 生 的兴 奋感 和 愉快 感 ． 而且 能 在 这种 气氛 下 使 学 生牢 固掌 握 知识 在 教学 中 ． 教师 根 据教 学 内容 的特 点 ． 可 以采 取 诸如 自学 辅 导 法 、 质 疑答 疑法 、 对 比论 证 法 、 边 讲 边 实验 法 、 对抗 等 多 种 启 发式 教 学方 法 ． 这 些方 法都 能 收 到较 好 的教 学效 果 例如 ． 教 师可 通 过幻 灯 片 、 多媒 体把 学过 的知识 编 成题 目． 组 与组 之 间 进 行对 抗 ． 看 谁 答 得 又 快 又 准确 ． 在 黑 板 上 记 下各 组 的 得 分 学生 的 那股 兴奋 劲 是无 法 用语 言 来形 容 的 ． 这 样 的 教 学效 果 是 反 复做 题 、 讲题 所 无法 达 到 的 总之 ． 这 种 方 法 能考 查 学 生 思 维 的灵 活 性 和 敏捷 性 ． 使 课 堂 气 氛 异 常 活跃 ， 学 生 的应变 能 力也 能 得 到提 高 ， 学 习兴 趣浓 厚 ． 知 识掌握得牢固 三、 加强实验教学 。 培 养 学 习兴 趣 化 学 是 一 门 以实 验 为 基 础 的 自然 科 学 ． 实验在化学教学 中 的 作用 是不 容忽 视 的 演 示 实 验 生 动 、 鲜 明． 可 以 激 发 学生 的学 习 兴趣 为 了保 证 课 堂 演 示 实 验 的成 功 ． 教 师 每 次 实 验 前 都 要 做好 充 分 准 备 ， 努力做到操作规范 ， 速度适 中 ． 便 于观 察 。为 避 免 学 生 只是 看 实 验 ， 觉得好奇 、 好玩而忽视学 习 ． 教 师 需 要 求 学 生 每 次 观 察 实 验 都 要 有 明确 具 体 的 观 察 提 纲 和 真 实 详 细 的实 验现象记录 ． 逐 步 培 养 学 生 观 察 能力 如在讲铁 时 ． 为 了揭 示 铁 生 锈 的 原 因 ． 教 师 可 以 启 发 学 生 结 合生 活实 践 思 考 铁 生 锈 的各 种 情 况 。 如在 通 常情 况 下 ， 铁 制 品放在空气 中就会生锈 ． 可 涂 了油 漆 则 不 会 生 锈 ． 干 燥 的 铁 制 品 不会 生锈 等 。然 后 学 生 讨 论 ， 提 出 以下 几 种 假 设 ： １ ．铁 制 品生 锈 是 因 为 在 与 空 气 接 触 时 铁 与 空 气 中 的 氧气
影响数学成绩提高的因素分析
影响数学成绩提高的因素分析影响数学成绩提高的因素之一是学习态度。
学习态度是指学生对学习的态度和动力。
一个积极的学习态度可以促使学生更加专注地学习数学知识，认真完成作业和课堂练习。
而一个消极的学习态度则会影响学生对数学学习的兴趣和主动性。
培养良好的学习态度对于提高数学成绩至关重要。
影响数学成绩提高的因素之二是学习方法。
合理的学习方法对于学习数学有着至关重要的影响。
学生应当根据自己的实际情况选择适合自己的学习方法，比如通过对数学知识的整理和归纳，总结归纳数学规律，提高解题的能力等。
老师和家长也应当关注学生的学习方法，鼓励学生寻找适合自己的学习方法，从而提高数学成绩。
而学习环境也是影响数学成绩提高的重要因素之一。
一个良好的学习环境可以激励学生对数学的学习兴趣。
学习环境也包括家庭环境、学校环境等。
家长应当为孩子创造一个安静的学习环境，保护孩子远离电子产品，培养孩子对数学学习的热爱。
而学校也应当提供良好的学习环境，比如鼓励学生多参加数学活动，提供良好的数学学习资源等。
对数学知识的掌握也是影响数学成绩提高的重要因素。
好的数学基础是学习数学的重要保障。
学生应当加强对数学基础知识的学习，比如加减乘除、整数、分数、代数等知识的掌握。
只有通过对数学知识的熟练掌握，才能更好地应对难题，提高数学成绩。
影响数学成绩提高的因素之一是学习习惯。
良好的学习习惯可以帮助学生更好地进行数学学习。
比如定时复习、合理安排作业时间、坚持做数学题，这些都可以帮助学生提高数学成绩。
影响数学成绩提高的因素有很多，学习态度、学习方法、学习环境、对数学知识的掌握以及学习习惯都对提高数学成绩具有重要的影响。
对于学生来说，应当养成良好的学习态度和学习习惯，积极寻找合适自己的学习方法，努力提高数学知识的掌握。
而对于家长和老师来说，应当关注学生的学习情况，为学生提供良好的学习环境和学习资源，激励孩子对数学学习的热爱，帮助孩子建立良好的学习习惯。
只有通过综合地提高这些因素，学生才能更好地提高数学成绩，为自己的未来发展打下坚实的基础。
大学生成绩影响因素的实证分析
（ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｙ ａ ｎ ｄ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ， Ｉ ｎ ｎ ｅ ｒ Ｍｏ ｎ ｇ ｏ ｌ ｉ ａ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏｒ ｆ Ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ ， Ｔ ｏ ｎ ｇ ｌ ｉ ａ ｏ ０ ２ ８ ０ ４ ３ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
第３ ３ 卷第 ３ 期 ２ ０ １ ５年 ９ 月
湖北 民族学院学报 （ 自然 科 学 版 ） Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｈ ｕ ｂ ｅ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｆ ｏ ｒ Ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ （ Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ｌ ａ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
ｔ ｏ ｒ ｓ ． Ｉ ｔ ｔ ｕ ｒ ｎ ｅ ｄ ｏ ｕ ｔ ｔ ｈａ ｔ ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｅ ｎ ｔ ｇ ｅ ｎ ｄｅ ｒ ｉ ｓ ｃ ｌ ｏ ｓ ｅ ｌ ｙ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｔ ｏ ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｅ ｎ ｔ ｓ ｇ ｒ ａ ｄ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｂ ｏ ｙ ｓ ａ ｎ ｄ ｇ ｉ ｒ ｌ ｓ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｉ ｓ ｏ ｂ ｖ ｉ ｏ ｕ ｓ； ｗｈ ｅ ｔ ｈｅ ｒ ｏ ｒ ｎ ｏ ｔ ｔ ｏ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｉ ｐａ ｔ ｅ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕｂ ｓ ａ ｎ ｄ ａ ｒ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｌ ｓ ｏ ｈ ａ ｓ ｉ ｍ－ ｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｏ ｎ ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｓ ｔ ｕｄ ｅ ｎ ｔ ｓ ｇ ｒ ａ ｄ ｅ ｓ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ： ａ ｃ ａ ｄ ｅ ｍｉ ｃ ｒ ｅ ｃ ｏ ｒ ｄ；ｉ ｎ ｌｕ ｆ ｅ ｎｃ ｉ ｎ ｇ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ； ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
影响数学成绩提高的因素分析
影响数学成绩提高的因素分析一、个体因素1. 学习态度和学习动机学习态度和学习动机是影响学生数学成绩的关键因素之一。
积极的学习态度和强烈的学习动机可以激发学生学习数学的热情，促使他们认真对待数学学习，从而提高数学成绩。
相反，消极的学习态度和低下的学习动机则会对数学成绩产生负面影响。
2. 学习习惯和方法学习习惯和方法也是影响数学成绩的重要因素。
良好的学习习惯和科学的学习方法可以帮助学生有效地掌握数学知识，提高解题和计算的效率，从而提高数学成绩。
3. 数学自信心数学自信心是影响数学成绩提高的关键因素之一。
缺乏数学自信心的学生容易出现对数学学习的抵触情绪，从而影响数学成绩的提高。
培养学生的数学自信心是提高数学成绩的重要途径之一。
二、环境因素1. 家庭环境家庭环境是对学生数学成绩有重要影响的因素之一。
家庭对数学学习的重视程度、家庭成员的学习氛围以及家庭对孩子学习的支持与鼓励，都会对学生的数学成绩产生积极的或消极的影响。
2. 学校教学环境三、教学因素1. 教学内容和难易程度教学内容和难易程度是直接影响学生数学成绩的因素之一。
合理安排教学内容和难度，根据学生的实际情况进行因材施教，可以帮助学生更好地掌握数学知识，从而更好地提高数学成绩。
教学方法和手段是影响学生数学成绩的关键因素之一。
灵活多样的教学方法和利用现代化的教学手段都能激发学生学习的积极性，提高他们的学习效果，从而促进数学成绩的提高。
3. 教师素质和教学态度教师素质和教学态度对学生数学成绩的提高也起着至关重要的作用。
高素质的教师能够以身作则，激发学生学习兴趣，提高他们的学习效果；善于教学的态度和耐心也能够给学生以积极影响，促进他们克服困难，提高数学成绩。
影响数学成绩提高的因素是多方面的，既包括个体因素、环境因素，也包括教学因素。
只有全面综合地分析和把握这些因素，才能更好地制定提高数学成绩的有效措施，帮助学生提高数学成绩，更好地发展。
希望通过本文的分析，能够对读者有所启发，为提高数学成绩提供一些有益的思路和方法。
普通高校大学生高等数学成绩影响因素的实证分析
口
（ 贵 州民族 大学
陈
丽
５ ５ ０ ０ ２ ５ ）
贵州 ・ 贵阳
摘
要： 随着近 几年 大学的扩招 ， 大学新生高等数 学学 习困难的现象在各 高校普遍存在。 用Ｅ ＸＣ Ｅ Ｌ统计软件对
贵州 民族大学部分学生的高等数学成绩及其相关因素进行统计分析， 考察学生的高考数学成绩、 性别、 民族等 因 素对其 大学数学成绩 的影响。最后 ， 基 于上述分析结果 ， 对如何提高大学生学 习成绩提 出有效建议。 关键词 ： 大学生高等数学成绩 影响因素 统计分析 显著性检验 中图分 类号 ： Ｇ ６ ４ ２ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ７ － ３ ９ ７ ３ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ０ ８ － １ ７ １ － ０ ３
置信度（ ９ ５ ． ０ ／ ｏ ｏ ）
２ ． ６ ０ ３ ５ ０ ６ ９ ０ ６
也差， 进入大学后学生的可塑性很大。因此， 在教学 中， 高校 发学生的学习兴趣 。 教师应 多注意培养学生的学习积 极性和研 究探索精神 ，改变 ２学生性别对高等数学成绩影响 的显著性检验 以往应试 教育下过多追求运算 技巧，而忽视传授数学思想的 将 高等数学成绩分为男、女生 高等数学成绩这两个独立 做 法。采用 启发式教学和探索式教 学， 使用多种教学手段 ， 激 样本 ， 其中男生 ３ ２ ３人 ， 女生 ６ ６人 。
男生
列 ｌ
女生
平均 标准误差
６ ５ ８ ４ ２ １ ０ ５ ２ ６ ０ ． ７ １ ９ ５ ｌ ７ ８ ７ ５
平均 标准误差
６ ６ ， ７ ５ ６ ０ ６ ０ ６ １ Ｉ ． ３ ０ ３ ６ １ ９ ０ ０ ６
大学生数学成绩影响因素分析
科 技 教 育DOI：10.16661/ki.1672-3791.2018.29.162大学生数学成绩影响因素分析——以新疆财经大学为例伊皮提哈尔·塔依尔 祖玉华(新疆财经大学应用数学学院 新疆乌鲁木齐 830012)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。
大学课程考试成绩影响因素的实证分析——一个本科阶段《计量经济学》的教学案例
、
课 程成 绩差 异 的影 响 因素 分析
大 学本科 阶段课 程考 试成 绩 的高低 主要 取决 于试 卷本 身 的难 度 ， 以及学 生 自身 的知识 背景 、 努 力程 度 、 班级 学 习 风 气 等个 人 因 素 。对 接 受 同一
显示 ， 课程考试成绩的主要影响因素是学习态度、 努力 程度和班 级学 风 ， 家庭背景对 学生考试成 绩的影响有 一定 的影响 ， 而学生 的高考数学成绩对考试成绩则没有影响。 关键词 ：大学课程 ；考试成绩 ；影 响因素 ；计量 经济学 ；教学案例
中 图分 类 号 ：Ｇ ４ ．７ ６ ２４ ４ 文 献标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１０ ４ ３ （ ０ ０ １ ０ ７ ０ ３－ ７ ０ ２ １ ）２— ０ ５—０ ４
一
经典 计量 经济 学 理论 与方 法 ， 够 在 复 杂 的经 济 能 环 境 中 灵 活 运 用 这 种 工 具 分 析 和 解 决 实 际 问 题 Ｊ 。然 而 ， 者 在 教 学 的过 程 中发 现 ， 于 学 笔 由 生数 学基 础参 差 不 齐 ， 于 较深 的数
Ｖｏ． ９ ＮＯ． ２ １２ １
大 学课 程 考 试 成 绩 影 响 因素 的实 证 分 析
— — 一
个本科 阶段《 计量 经济学》 的教 学案例
彭 长 生
（ 安庆师范学 院 经济与管理学 院， 安徽 安庆 ２６ ３ ） ４ １３
摘
要 ：通过调查问卷获得一手数据 ， 对本科 阶段计 量经济学 课程考试 成绩 的决定 因素进行 实证 研究 。研究 结果
大学数学考分不理想的原因分析
大学数学考分不理想的原因分析大学数学成绩不理想的原因可以从多个角度深入探讨。
首先，大学数学课程通常涉及复杂的理论和大量的概念，这些内容对很多学生来说都充满了挑战。
许多学生在进入大学后发现，高中数学的基础知识和解决问题的方法在大学中并不完全适用，这使得他们在面对新的数学问题时感到迷茫和无从下手。
学习策略的缺乏是另一个重要因素。
大学数学不仅需要扎实的基础知识，还需要有效的学习方法和时间管理技巧。
许多学生在应对大学数学课程时，仍然沿用高中时的学习习惯，这些习惯可能不适用于更高层次的数学问题。
这导致他们在学习过程中效率低下，最终影响了考试成绩。
此外，心理因素也不可忽视。
大学生活的压力、学习负担的加重以及对数学课程的焦虑感，都会对学生的学习效果产生负面影响。
很多学生在考试前的复习中，可能由于过度紧张而无法正常发挥，这直接导致了考分的不理想。
另一个不可忽视的因素是教学方式的适应性。
不同的老师可能采用不同的教学方法和风格，这些方法和风格未必适合所有学生。
有些学生可能在特定的教学方式下表现更好，而在其他方式下则难以跟上课程进度。
因此，学生可能需要更多的时间来适应和调整教学风格，以提高他们的学习效果。
最后，学科内的知识体系复杂而相互关联。
大学数学课程通常涉及大量的概念和定理，这些概念和定理之间的关系往往非常复杂。
学生如果未能很好地理解这些基本概念和它们之间的关系，就容易在解决更复杂的问题时遇到困难。
缺乏对这些核心概念的深刻理解，常常会导致在考试中出现较大的错误，影响最终的成绩。
综上所述，大学数学考分不理想的原因包括理论知识的复杂性、学习策略的不足、心理压力的影响、教学方式的适应性以及知识体系的复杂性。
为了提高数学成绩，学生需要针对这些问题制定有效的学习计划，改善学习方法，积极应对心理压力，并与教师进行有效的沟通，以找到最适合自己的学习方式。
大学数学成绩分析及整改措施
大学数学成绩分析及整改措施1. 分析现状大学数学成绩是评估学生数学能力的重要指标，也是学生毕业和就业的重要参考依据。
分析大学数学成绩的现状可以帮助我们了解学生的研究情况和问题所在。
根据我们的数据分析，我们发现以下几个问题存在于大学数学成绩中：1. 高挂科率较高：一部分学生在数学课程中难以达到及格标准，导致高挂科率较高。
高挂科率较高：一部分学生在数学课程中难以达到及格标准，导致高挂科率较高。
2. 成绩分布不均衡：大部分学生的成绩集中在中等偏上，而高分和低分的学生较少。
成绩分布不均衡：大部分学生的成绩集中在中等偏上，而高分和低分的学生较少。
3. 研究动力低下：部分学生对数学研究缺乏积极性和主动性，导致研究效果不佳。
学习动力低下：部分学生对数学学习缺乏积极性和主动性，导致学习效果不佳。
2. 分析原因为了找出以上问题的原因，我们进行了进一步的调查和讨论。
经过分析，我们发现以下原因可能导致了大学数学成绩的问题：1. 教学方法不合理：一些教师在课堂上教学方法单一，缺乏足够的互动和实际应用，无法激发学生的研究兴趣。
教学方法不合理：一些教师在课堂上教学方法单一，缺乏足够的互动和实际应用，无法激发学生的学习兴趣。
2. 个别学生基础薄弱：一些学生在高中阶段的数学知识积累不足，导致大学数学研究困难。
个别学生基础薄弱：一些学生在高中阶段的数学知识积累不足，导致大学数学学习困难。
3. 研究环境不良：一些学生缺乏良好的研究环境和研究方法，无法进行高效的自主研究。
学习环境不良：一些学生缺乏良好的学习环境和学习方法，无法进行高效的自主学习。
3. 整改措施针对以上问题和原因，我们提出以下整改措施来改进大学数学成绩：1. 改善教学方法：教师应采用多种教学方法，如案例分析、小组讨论和实践操作，激发学生的研究兴趣和动力。
改善教学方法：教师应采用多种教学方法，如案例分析、小组讨论和实践操作，激发学生的学习兴趣和动力。
2. 加强基础知识培养：学校应开设数学基础课程，并提供个别辅导，帮助学生补充和巩固数学基础知识。
高等数学教学效果影响因素之实证研究
高等数学教学效果影响因素之实证研究王小利 张国洪西南大学 数学统计学院，重庆 400715摘要：通过设计教学试验采集数据，采用计算与比较样本方差、样本均值等方法研究了寝室风气、课后作业和课堂练习等因素对高等数学成绩的影响，并提出了相应的改进措施以提高教学效果。
关键词：实证研究；样本方差；样本均值高等数学作为高等院校一门重要的基础课程,对学生后继课程的学习和思维素质的培养起着重要的作用。
因而找到影响高等数学教学效果的关键因素，进而改进我们的教学管理方法就显得至关重要。
实际上，大量的相关研究已经从课后作业、课堂练习等不同的角度对该问题做了精彩的]51[－分析。
然而，上述研究大都是依据直观经验从理论上加以分析论证，许多观点和结论往往缺乏有力的数据作支撑。
本文将通过设计教学试验，采集期末考试成绩数据，运用计算样本方差、样本均值等方法对采集的样本作统计分析。
我们希望能够找到影响高等数学教学效果的关键因素，进而为改进教学的方法，提高教学效果提供有力的实证支持。
１ 1 寝室差异分析1．1 样本选取为了研究寝室差异对学生高等数学成绩的影响，我们在我校某学院三个不同班级分别抽取六个学生寝室的高等数学期末考试成绩做分析。
为了排除教师因素的影响，我们要求所选三个不同班级授课教师相同。
１收稿日期：2010－11－26作者简介：王小利（1977－）， 女， 四川绵阳人， 讲师， 主要从事应用数学和高等数学教学与研究。
1．2 数据处理我们按照下面的方法分析上述数据：（1）计算各个寝室高数平均成绩i x ；（2）计算各班级相应寝室的总平均成绩∑==6161i i x x （3）由公式：2612)(161x x s i i --=∑=分别计算各班级对应寝室成绩的样本方差；（4）为检验班级环境影响力的性别差异，我们将男女生寝室的成绩分别按相同的方法进行统计和计算。
通过四舍五入处理（以下同），最终得下表：表1 3个班级寝室平均成绩方差分析班级寝室寝室平均成绩样本方差 男生寝室平均成绩样本方差 女生寝室平均成绩样本方差 班级一寝室班级二寝室班级三寝室28．5 23．4 24．5 43．5 32．6 34．8 12．3 18．2 16．41．3 结果分析由于样本方差是总体方差的无偏估计，因而方差值越大，表明寝室之间成绩差异也越大。
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普通高校大学生高等数学成绩影响因素的实证分析
摘要：随着近几年大学的扩招，大学新生高等数学学习困难的现象在各高校普遍存在。
用excel统计软件对贵州民族大学部分学生的高等数学成绩及其相关因素进行统计分析，考察学生的高考数学成绩、性别、民族等因素对其大学数学成绩的影响。
最后，基于上述分析结果，对如何提高大学生学习成绩提出有效建议。
关键词：大学生高等数学成绩影响因素统计分析显著性检验中图分类号：g642 文献标识码：a 文章编号：1007-3973（2013）008-171-03
高等数学课程是高等院校理、工科各专业必修的基础课，它是各门学科的基础和工具，对学生今后的发展及思维的培养都起着至关重要的作用。
然而，近几年大学的教育也因扩招从精英教育变成大众教育，大学新生高等数学学习困难的现象更为突出。
因此，通过实证研究探讨影响大学新生高等数学学习成绩的因素，寻求解决对策，对提高教学质量和培养高素质人才具有现实意义。
通过对贵州民族大学理学院、建筑工程学院、信息工程学院和化学与环境科学学院等学院的学生进行了问卷调查。
借助于excel统计软件，研究了大学新生的高考数学成绩、性别、民族等因素对其大学高等数学成绩的影响。
1 学生的高等数学成绩和高考数学成绩的分析
首先想到的是高考数学成绩是否是影响学生大学高等数学成绩
的一个原因，将学生的高考数学成绩和大学高等数学成绩视为两个
变量，作出了散点图（如图1），发现两者间没任何规律，不存在线性或非线性关系。
再对两个变量建立一元线性回归模型（如表1），其判定系数为0.0201，几乎接近于0，说明两个变量间不存在线性关系。
从图1、表1可看出，高考数学成绩对大学高等数学成绩没有影响。
说明高考数学成绩差，大学高等数学成绩不一定也差，进入大学后学生的可塑性很大。
因此，在教学中，高校教师应多注意培养学生的学习积极性和研究探索精神，改变以往应试教育下过多追求运算技巧，而忽视传授数学思想的做法。
采用启发式教学和探索式教学，使用多种教学手段，激发学生的学习兴趣。
2 学生性别对高等数学成绩影响的显著性检验
将高等数学成绩分为男、女生高等数学成绩这两个独立样本，其中男生323人，女生66人。
表2和表3分别是男、女生的高等数学成绩的频数分布表，不及格和80分以上的男生人数分别占男生总数的17.03%和12.69%，而女生不及格和80分以上的人数分别占女生总数的9.09%和7.58%。
由表4可以看出，男、女生的高等数学成绩的平均值相差不大，而方差则存在比较明显的差异。
因此，在这里采用t检验和f检验方法来检验两样本的均值和方差是否存在显著差异，其中显著性水平为0.05。
由表5可知，f统计量值为1.49，其单尾概率为0.026，双尾概率则为0.052，接近0.05，可以拒绝原假设，即两样本方差存在显著差异。
由此结果所以需采用双样本异方差t检验来检验两
者平均值是否存在显著差异。
由表5可知，t统计量值为-0.61，其单尾概率为0.27，双尾概率则为0.54，远远大于0.05，所以不拒绝原假设，即两样本均值不存在显著差异。
分析可得出两样本的平均值无显著差异，而方差存在显著差异。
即性别对成绩的影响不大，但是对成绩波动有一定影响。
但是很多人总是认为女生的记忆力比男生好，男生的逻辑思维比女生强，于是就想当然地认为男生的数学成绩应该在总体上比女生好。
但是通过表2和表3，我们可以看到男生和女生的高等数学成绩差不多，但是男生的高等数学成绩两极分化比女生要明显，因为女生在心智上普遍比男生早熟，更懂得用勤奋来弥补生理上的不足，而男生在这方面上则显得悟性不够，容易被外界事物影响，所以说明了数学成绩与性别无关。
同时，也说明了后天的努力、掌握适当的学习方法和培养自学的能力才是提高高等数学成绩的关键。
3 学生民族成份对高等数学成绩影响的显著性检验
考察少数民族学生和汉族学生的高等数学成绩这两个独立样本。
其中少数民族学生170人，汉族学生219人。
表6显示了少数民族学生和汉族学生高等数学成绩的平均分布为64.69和67.01，方差为135.64和173.12；即少数民族学生和汉族学生高等数学成绩的平均值相差不大，方差差异比较明显。
由表7可知，f统计量值为0.78，单尾概率为0.048，则双尾概率为0.096。
虽然双尾概率0.096大于0.05，但并没有大多少，而且还小于常用的显著性水平0.1，因此我们还是可以拒绝原假设，即两样本的方
差存在显著性差异。
在双样本异方差的t检验中，t统计量值为
-1.84，单尾概率为0.03，双尾概率则为0.06，同样接近显著性水平0.05，因此，同样可以拒绝原假设，即两样本的均值也存在显著性差异。
统计分析得到这两类学生的高等数学成绩差异显著，即少数民族学生的高等数学成绩普遍低于汉族学生的高等数学成绩。
主要是因为多数少数民族学生都是来自于政治、经济发展缓慢的地区，其教学水平偏低的边远地区，导致学生的文化基础知识普遍偏弱，数学逻辑思维能力发展存在一定的距离。
综上所述，影响大学生高等数学成绩的主要因素是学生的民族成份，而学生的高考数学成绩和学生性别两个因素对学生高等数学的影响较小。
因此在教学上，建议高等数学课程适当调整教材及试题的难易度，全方位的了解各民族学生所受的前期教育，根据实际情况制定相应的教学大纲，因材施教；高等数学课程的老师根据少数民族学生的特点，制定出适合少数民族学生学习高等数学的方法，帮助他们解决学习中的困难。
参考文献：
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