基于Logistic回归的大学生MATLAB课程成绩的影响因素分析

袁涛 张文瑞 阿依先木·阿洪 郑彦玲

【摘 要】本文采用问卷调查形式获取可能影响学生MATLAB课程成绩的指标数据，研究大学生MATLAB课程成绩的影响因素，从而提出建议，为大学生MATLAB课程的学习及教学管理作出相应参考。

【关键字】MATLAB;Logistic回归;影响因素

中图分类号： TQ03 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2019）23-0107-001

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.23.048

0 引言

MATLAB课程是一門集数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图、控制系统的设计与仿真、数字图像处理、数字信号处理、通讯系统设计与仿真、财务与金融工程等的软件课程。作为理、工科中许多专业的课程，它是解决许多问题的有力工具。然而由于数学逻辑基础及计算机编程基础的各不相同，很多学生在课程学习中困难重重。因此探究影响MATLAB成绩的因素，寻求提高成绩与学习质量的方法，可以对学生的学习现状有进一步的认识，结合分析结果对提高学生的MATLAB成绩起到积极参考作用[1-2]。

1 资料与方法

1.1 数据来源与指标

采用问卷调查形式，对新疆医科大学医学工程技术学院开设MATLAB课程的班级结合实际情况设计调查问卷，以班级为单位进行自填式匿名调查，设计的自变量与因变量相关指标为：性别（X1），性格（X2），高考成绩（X3），作业完成情况（X4），复习习惯（X5），上课听讲专心度（X6），是否喜欢编程（X7），编程基础（X8），Matlab考试是否通过（Y）展开调查。图1为自变量与因变量相关指标，表1为设计变量及其赋值情况。发放问卷100份，实际收回有效问卷93份，为克服极端问卷对调查的影响，通过筛选最终得到88份有效调查问卷。

1.2 统计分析

采用SPSS软件对数据进行统计分析，用卡方检验进行单因素分析，在单因素的基础上对因变量有显著影响的因素进行Logistic回归分析，计算OR值，分析大学生MATLAB成绩的影响因素，以P<0.05为有统计学意义。

2 结果

2.1 单因素分析

采用SPSS软件做单因素分析的卡方检验，结果如表2。

由表2的P值可知，高考成绩、作业（下转第34页）（上接第107页）完成情况、复习、上课听讲专心度、是否喜欢编程、有编程基础与MATLAB考试是否通过有关。

2.2 Logistic回归分析

以单因素分析结果显著的因素为自变量，以Y为因变量进行logistic回归分析，结果见表3。

由表3可看出，是否复习X5、上课听讲专心X6及是否有编程基础对matlab考试成绩有显著影响。其中有复习习惯的同学matlab课程通过率高，其与不复习的同学优势比OR值为18.833;上课专心听讲的同学matlab课程通过率较高，其与不认真听讲的同学优势比OR值为14.601;有编程基础的同学matlab课程通过率较高，其与无编程基础的同学优势比OR值为4.727。

3 结语

MATLAB是集数学计算、结果可视化和编程于一身，能够方便地进行科学计算和大量工程运算的应用软件。在一些发达国家的理工类大学里，MATLAB软件是大学生必须掌握的一种基本工具，在研究设计单位和工业部门，它更是研究和解决工程计算问题的标准软件，是工程技术人员必备的软件。通过本课程的学习，使MATLAB成为学生学习专业理论课的重要的科研和实验辅助工具。通过本文的分析发现课后是否复习以及上课专心程度是影响大学生MATLAB成绩的很大影响因素，而这两个因素都是学生自身可控因素，老师在该门课程的上课过程中可以加强对学生教育，使他们端正学习态度，调整学习心态，上课要专心听讲并做好课后复习工作。

【参考文献】

[1]刘云芬.基于多元回归模型的大学生期末数学成绩影响因素分析[J].湖北师范大学学报（自然科学版），2018，38（04）：103-106.

[2]王羽.大学生学习成绩影响因素及对策研究[J].当代教育实践与教学研究，2018（10）：67-68.