班级成绩的对应分析

孙顺利

河南理工大学 能源科学与工程学院，河南 焦作 454000

调查研究

班级成绩的对应分析

孙顺利

河南理工大学 能源科学与工程学院，河南 焦作 454000

针对班级成绩，本文应用MINITAB质量统计软件，对2个属性变量课程和班级进行了对应分析，其中课程变量水平取8门课程，班级变量水平取4个班级。结果表明:4个班级之间差异性很明显，没有体现出一致性；8门课程中6门专业课程关联性不大，但有2门课程联系非常紧密，表明这2门课程在专业内容上紧密相关。因此，为提高学生培养质量，应高度关注不同班级之间学习行为的一致性，强化专业的工程导向以及调整课程开设学期。

班级成绩；对应分析；工业工程

列联表分析能解决属性变量间是否有联系的判断问题，但对于它们是怎样联系的却不能给出具体结论［1-3］。对应分析要研究属性变量的取值之间是怎样联系的，它把属性变量取的各个值投影成一幅“地图”上的点集，距离较近的点显示关系较密切。

对应分析是R型因子分析与Q型因子分析的结合，它也是利用降维的思想以达到简化数据结构的目的［4-5］。对应分析方法广泛用于对由属性变量构成的列联表数据的研究，利用对应分析可以在一张二维图上同时画出属性变量不同取值的情况，列联表的每一行及每一列均以二维图上的一个点来表示，以直观、简洁的形式描述属性变量各种状态之间的相互关系及不同属性变量之间的相互关系［6-8］。

最近几年，工业界和其他工程学科同仁都反复质疑“工业工程”课程的内容，认为其内容既缺乏技术上的严密性，也与当代产业缺乏联系［9］。对大学课程设置的讨论也有学者进行研究［10］。与此同时，在高校扩张背景下，大学班级管理问题也引起一线教师、辅导员和学者的高度关注［11-13］。人们之所以质疑和关注，是因为这关系到学生自身的发展和完善，关系到高等教育培养质量。对大学生而言，成绩是判断其对学科知识掌握程度的标准，也是体现专业培养质量的一个重要标尺。因此，从成绩出发探讨班级和专业课程之间的关系有实际意义。

一、对应分析的原理

对应分析的原理是以二维列联表为基础的。对应分析将列联表作数据变换化为矩阵Z，然后将矩阵Z作奇异值分解，同步找出各个因子的主成分（通常是2个），再向主成分投影，并将投影画在同一平面上，从而实现简单对应分析。

二、学生成绩的对应分析

本文以此理论来分析学院工业工程专业大三学生第一学期期末考试成绩（数据见表1）。本学期共有基础工业工程、应用统计学、运筹学、系统建模与仿真、工业设计、机械设计基础等8门课程。本届学生共有4个班，每班30人。通过对应分析研究成绩按课程分布有何规律？成绩按班级分布有何规律？并且进一步清楚二者有何联系。

表1 4个班级8门课程期末平均成绩

应用MINITAB质量统计分析软件进行计算。MINITAB计算“对应分析”后输出的结果中，最重要的结果有3副图:班级对称图（图1）、课程对称图（图2）、班级和课程对称图（图3）。

图1 班级对称图

图2 课程对称图

图3 班级和课程对称图

班级对称图表现的是行变量（班级）之间的得分值结果，从中可以看出各个班级之间的差异（图1）。从班级对称图可见，1班和2班可以大致归为一类，3班、4班各为一类。 1班、2班虽归为一类，但二者在分量1的分布（左右）较宽；3班、4班在分量2的分布（上下）较宽，同时二者在分量1的分布（左右）也很宽，说明3班和4班的差异更加明显。同时，1班和3班之间、1班和4班之间、2班和3班之间、2班和4班之间差异也都非常明显。从总体来看，4个班级间联系不大，差异性非常明显。

笔者是本年级的任课教师之一，在和本专业的年级辅导员和班主任交流后，大家一致认为理论分析反映的情况和4个班的实际现象相吻合。1班和2班整体纪律和精神状态要好于3班和4班，4个班之间确实存在差异。

课程对称图表现的是课程之间的得分值结果，从中可以看出各门课程之间的差异（图2）。从课程对称图可见，课程2、课程6、课程7归为一类，但课程2和课程6联系更为紧密；课程5和课程1归为一类；课程4和课程8归为一类；课程3归为一类。

对应分析中最重要的成果是显示了班级和课程对称图，它将班级和课程放在同一张图上，反映了两类变量之间的关系（图3）。从对称图上很直观反映了课程和班级两个变量之间的联系。1班对课程2、课程6和课程7接受度更高；2班对课程1和课程5接受程度高；3班对课程3接受度高。

在国内，目前工业工程专业有的在机械学院开设，有的在管理学院开设，也有的在其他学院开设。核心课程设置不尽相同（当然有共性之处，也有体现各校特色之处），有些课程的设置在知识体系上有非常紧密的衔接关系。比如“机械制造基础”和“机械设计基础”、“应用统计学”和“质量管理与可靠性”、“管理学”和“生产运作与管理”等课程。目前，本专业大三第一学期共有8门课程，其中有2门机械方面的课程，虽然每2年学校及学院就要对专业教学大纲重新审订，但学生还是抱怨课程任务重，甚至难以消化，这就提示我们需要考虑学生对8门课程的接受程度或先后排课的合理性问题，对于知识体系联系紧密的课程要分开学期，这样更便于学生接受。

三、结束语

通过成绩对应分析揭示出本院工业工程专业4个班级之间差异性很大，8门课程设置较均匀合理，但也有课程联系相当紧密，同时不同班级对不同课程的接受程度也有差异。为提高学生学习兴趣，提高学校培养质量，有几点值得关注。

首先，为提高培养质量，应高度重视、培育同一专业不同班级整体、良好的学习风气和学习行为一致性（当然是在承认学生个性差异的同时）。质量管理的核心就是高度关注关键质量特性的波动，质量管理目标就是尽量减小波动，波动越小就越有效。而上面结果显示，4个班级成绩之间差异性很大，差异性很大的背后是学生对学习目标、学习动力、学习行为的波动很大。因此无论是一线教师、辅导员还是学校各级管理部门都必须思考一个问题:按相同分数线录取的学生，为什么经过2年大学学习后班级差异变得这么大？笔者认为原因在于教育向大众化转变的大背景下，学生心理因素的转变以及时空条件的便利，都促成当代大学生思想、观念以及价值观上发生了很多变化。因此应强化班集体凝聚力建设，强化比、学、赶、超的学习氛围，激发青年学生的上进心，关注班级中非正式群体的不良影响，增强学生对班集体的认同感。进而引导、促进和增强学生在求知欲上的一致性。

其次，为吸引和增强学生的求知欲望，必须持续修订工业工程培养计划，关注和进行相应课程改革。美国国家工程院院士、美国田纳西大学郭位教授指出了工业工程传统课程的五大局限之一，认为传统IE课程强调工具而不是工程问题，认为传统IE课程不能完全满足工业的需要［9］。因此我们应大力强化IE课程的工程应用性而不是更多的理论阐述，尽管理论阐述是必要的，因为现代IE专业的源头正是工程实践。因此必须持续修订培养计划和进行课程改革，强化IE专业的工程性，这是应对产业发展和提高培养质量的必然措施，也是提高学生学习IE课程兴趣的唯一途径。

最后，为提高学生学习兴趣、积极引导学生努力学习，还应该合理安排每学期课程。从上述对应分析可见本学期8门专业课程中有的课程内容联系特别密切，如课程2和课程6，为减轻学习负担，提高学习效果，应该将这2门课程分在不同学期。笔者在课下和学生交流中，学生们都认为应该均衡、合理开课，这样才能学好这两门课，提高学习质量。

［1］ 鲁庆云，刘红霞.关于列联表卡方检验在数学教育研究中的使用方法分析［J］.统计与决策，2008，（2）:156-158.

［2］ 王宗水，刘宇，孙静.制造业集群成员知识存量及关联强度评价［J］.科技进步与对策，2013，30（9）:128-133.

［3］ 黄意球，唐跃，陈暮紫，等.不良贷款处置方式的影响因素分析和判别模型［J］.数理统计与管理，2013，32（6）:963-973.

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［5］ 罗盛，刘德平，陈景武.对应分析与卡方检验在青州市小学生眼病患病资料中的联合应用［J］.中国卫生统计，2012，29（5）: 743-746.

［6］ 杨悦，何鑫，张红，等.影视剧植入式广告的产品类型与受众特征的对应分析［J］.管理现代化，2013，（3）:72-74.

［7］ 李苍舒.我国金融业效率的测度及对应分析［J］.统计研究，2014，31（1）:91-97.

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［9］ 郭位，Bryan Deuermeyer.工业工程课程的最新沿革［J］.工业工程与管理，2005，（2）:1-5.

［10］ 陈壁辉，李庆.工科大学课程设置适用性分析［J］.高等工程教育研究，2001，（3）:12-16.

［11］ 旷浩源，雷东阳.基于组织行为学理论的高校班级集体主义培养和学风建设［J］.黑龙江高教研究，2012，30（4）:115-117.

［12］ 徐丹.班级组织文化正功能在高校教学中的应用［J］.江苏高教，2012，（4）:70-71.

［13］ 孙迎晖，李红梅，王晓川.高校班级凝聚力现状及建设意见的调查分析［J］.中国青年政治学院学报，2010，29（2）:43-47.

students' score； correspondence analysis； industrial engineering

G640

A

1006-9372（2015）02-0096-03

2014-12-15；

2015-01-08。

河南理工大学校级教改项目（2013JG058，2014JG065）。

孙顺利，男，副教授，主要从事质量管理统计的研究工作。

投稿网址： www.chinageoeducation.net.cn 联系邮箱:bjb3162@cugb.edu.cn

引用格式:孙顺利.班级成绩的对应分析［J］.中国地质教育，2015，24（2）:96-98.

Title: Correspondence Analysis of Students' Scores

Author（s）: SUN Shun-li