1、影响文科大学生学习成绩的若干因素分析 以华南农业大学社会统计学课程为例社会统计学文献分析CONTENTSPart one研究背景Part two思路和方法Part three数据分析Part four结论建议Part five总结1.研究背景 什么因素影响学生课程成绩？ 学术界： Albert Bandura:学生自我效能分析（认知、动机、效用和选择） 中国学者：学习效能感越高、成绩越高；学生以往学习的成败体验、周围人的正负面评价及自我规劝、外部客观环境因素、学习成败的归因和学习情绪影响 ;不同性质课程与授课形式对学生影响。老师知识水平和授课形式、学生对老师教学的知觉、课程的性质。存在问题 1
2、.当 自我效能感大致相同 时，为何行动者对事件处理存在不同态度以及事件结果不同？自我效能的研究，没有关注外在于行动者的其他关系主体的行为，以及与行动者密切相关联的事件本身。 2.究竟教师、学生和课程谁的作用更大？2.思路和方法 通过对调查数据分析，发掘各因素之间的关系模式，旨在明确教师在教学过程中的具体注意事项和角色界定。 在主张行动者自身、与其互动的行动者和互动关系介入载体这三者共同影响了行动者参与事件过程中的态度和事件最终的结果的前提下，综合已有分析，从 学生的自我效能感、对教师的教学知觉、学生的学习投入度、对课程知识评价 几方面展开对大学生学习成绩的影响分析。技术路线 设计 ：在学生知情
3、且同意情况下，设计 文科大学生的社会统计学教学方法调查问卷 总体 ：华南农业大学某文科专业大二的共 4个班 120名社会统计学课学生 抽样、问卷：整体抽样的自填式问卷 因变量： “ 学习成绩 ” 以期末考试试卷成绩为准 操作化 ：学生对自己数学能力的评价、学习的投入度、对社会统计学课程评价、对教师的教学知觉等 4个维度，共 55个具体指标。剔除不显著指标，最后剩 19个。 有效样本 ： 120名（女生 73人，占 61.2%）三、数据分析 测量指标的可靠性分析 用因子分析和可靠性分析两种方法检验 因子分析 KMO样本测度法： KMO值为 0.785，大于 0.7artlett球体检验：样本 x
4、值在自由度为 171时的显著概 率为 0.000，小于 0.001. 说明可以对测量指标做因子分析根据因子载荷矩阵表， 4个因子对原始变量的解释能力达到 62.545%，得到 4个公因子 ，且因子载荷系数呈现集中倾向。对 4个因子进行归纳，分别用 “ 数学效能感 ” 、 “ 教学进度体系 ” 、 “ 课程难度效应评价 ” 、 “ 学习投入度 ” 代替原有 19个指标。 可靠性分析检验了因子分析提取个公因子一致性程度，发现数学效能感 （ 7）的 值为 0.916、教学进度体系评价 （ 5） 值为 0.802、课程难度效应评价 （ 4） 值为 0.745，三因素的 值都大于 0.7，说明具有高信度
5、测量。学生 学习投入度 （ 3） 值为 0.625，说明具有中等信度三、数据分析 样本基本情况 1.女生成绩比男生成绩稳定：期末成绩不及格占 13.3%，男生中不及格为21.3%，比女生高 13.1%； 80分以上男生有 12.8%，女生占 38.3%；女生平均成绩为 74.97，比男生的 69.53要高；男生成绩差异比女生成绩差异大，标准差分别为 11.415,9.510 2.学生数学效能感较高，男生显著高于女生：均值和中位值男生都高于女生，得分低于 19分的都是女生，占 19.1%；得分 30份以上女生只 15.1%，男生为 33.9%。单因素方差分析中，不同性别学生在数学效能感上存在显著差异， F值为 13.054， P值为 0.000 3.学生学习投入度中等，对课程难度效应评价偏低，普遍对老师教学进度体系度评价偏低。但单因素方差分析现实性别差异并不显著（表二）
