高校期末考试实证研究

2016-02-27 06:42马亓倩子王勇
安徽文学·下半月 2016年2期
关键词:考试成绩期末考试变量

马亓倩子 王勇

摘 要:考试是较为公平和合理的比较方式,高校考试虽然不如初中高中那样频繁严格,但仍是选择和筛选优秀学生的重要指标。本文介绍了高校考试成绩的常用指标,以及如何使用spss软件来分析解读这些指标,并提出相应对策。

关键词:spss软件  考试成绩

高校考试一方面可以检测学生的学习成果,另一方面可以向教师提供反馈,提高教学质量。为了全面客观地反映学生的学习情况,大部分高校均实行形成性评价与终结性评价相结合的方式,即平时成绩和期末成绩按一定的权重分配,计算求出学生总评成绩。[1]本文将研究如何使用spss软件对高校考试成绩进行定量分析,并提出相应对策。

一、样本综述

本文数据来源为2014年上海理工大学13级经济管理学院经济学专业的65名学生的成绩表,包含5个变量,分别是:code(学号),class (班级),gender(性别),middle(期中成绩),end(期末成绩)。

本次研究样本选择了性别比例较为均衡的经济管理学院,65名同学的男女比例分别为39%,26%。百分比分别为60%和40%。

二、描述性统计

通过简单的频数统计分析了样本在性别上的总体分布后,还需对数据中的其他变量做更为精确的认识,下面对各个变量进行描述统计分析,得到均值、标准差、偏度峰度等数据,进一步把握数据的集中趋势和离散趋势。

本次采用的样本容量为65,从分析可以得出,期中考试的极差为100-62=38,期末考试的极差100-55=45,两种考试的极差都很大,在一定程度上说明两种考试成绩离散程度较大,期末成绩的标准差大于期中成绩,也证实了期末成绩离散度大于期中。偏度方面,期中成绩和期末成绩都呈负偏态,均值分别为94.0和92.4,说明试卷较为容易,学生分数普遍偏高。另外,期中成绩峰度低于期末,偏度高于期末,说明期中考试难度小于期末考试,分布更为集中,难以拉开学生之间的差距。

三、相关分析

相关分析用于描述两个变量间联系的密切程度,一般用r表示。它反映的是两个变量的共变性,即一个变量变化之后,另一个变量在多大程度上会随之变化。

(一) 研究假设

H1a:期中考试成绩对期末考试成绩存在正向影响

H1a0:期中考试成绩对期末考试成绩不存在正向影响

(二)散点图

表五为期中考试成绩与期末考试成绩对应的散点图,从图中看出,没有明显的异常值,数据大多数集中在左下到右上的对角线左右,期中成绩低的学生普遍期末成绩低,期中成绩高的学生普遍期末成绩同样高。

(三)Pearson系数

对统计数据采用SPSS19.0进行相关分析,结果表一所示:

表一   相关性

在pearson系数中,0.6<∣r∣<0.79表示两个系数较强相关,本研究中r=0.788,说明期中考试成绩与期末考试成绩呈正相关,且相关程度较强。另外,p<0.05说明如果期中成绩与期末成绩不相关,在65人的样本中获得如此大的的相关系数(r=0.788)的可能性非常低(概率低于0.05),因此有较大把握判断期中成绩与期末成绩存在相关关系。最后,95%CI=(0.673,0.866),说明有95%的把握总体的皮尔森系数落在区间(0.673,0.866)内,且置信区间较小,上下限值与r值较接近,相关系数代表总体的相关系数程度高。

四、回归分析

由一个(或一组)非随机变量来估计或预测某一个随机变量的观测值时,所建立的数学模型和所进行的统计分析,称为回归分析。如果这个模型是线性的,就称为线性回归分析。研究两个变量间的相关关系的回归分析,称为一元回归分析。

运用SPSS统计软件做期中考试成绩与期末考试成绩的回归分析结果如下:

表二   模型汇总

a. 预测变量:(常量), 期中考试成绩。

表三   Anovaa

a. 因变量: 期末考试成绩

b. 预测变量: (常量), 期中考试成绩。

表四   系数a

a. 因变量:期末考试成绩

由表二可知,R平方为0.621,说明期中成绩可以解释期末成绩中62.1%的变化,有37.9%的变化无法解释,可能存在其他影响因素,如考试难度、用功程度等。另外,F=103.082,查F分布概率表,得到概率值为3.8415<103.082,因此可以判断p<0.05,与Sig.列中的数值相符,这里可以进一步精确到0.001,说明与平均模型相比,该简单回归模型预测期末成绩的能力有显著提高。最后,样本的T值为10.153的概率小于0.001,零假设的可能性不大,从另一方面说明了期中考试成绩对期末有显著影响。

五、结论

(一)上述分析得出,期中考试成绩与期末考试成绩存在正向的相关关系,即期中成绩的高低相应影响期末成绩的高低。在散点图中出现了三个以下极个别的例子,可能与考试发挥、后期的发奋学习有关。

(二)期中成绩与期末成绩的相关系数为0.788,表明两者较强相关,在预测期末考试成绩、测量学生学习态度时,期中成绩可以作为一项可靠指标。

(三)期中期末成绩普遍较高,说明试卷难度总体较低,不具有应有的区分度,不利于激发学生的积极性和教学水平的提高。因此,高校在出卷时,不应为了降低挂科率而使人人得高分,应提高成绩这一指标的信度和效度,使学生更加积极主动。

(四)大学最终成绩的评定采用期中期末一定权重分配,具有一定的合理性,可以培养学生持续学习的习惯,而不是在考试的最后两个星期开启所谓的“学霸”模式,考过即忘。

六、存在的问题及解决方法

(一)本研究采用了一个细分专业的65名同学作为样本数据,样本容量较小,无法准确将结论推广到总体,外部效度较低。因此,可以将研究样本扩大到整个学校,根据整群抽样的原则抽取5个专业,再根据分层抽样的原则,抽取已选取的5个专业中的400名学生作为研究样本,这样的研究结果将更具有代表性。

(二)在回归分析中,得出期中成绩可以解释期末成绩中62.1%的变化,说明可能存在其他影响因素,如考勤记录、课堂表现、平时作业、老师印象等,可以制定相关标准,将以上考核结果数据化,纳入到期末成绩的评定中,提供更加完善的成绩考核体系。

参考文献

[1] 文娟,刘向勇.浅析职校教学中平时成绩与期末成绩的相关性[J].职业时空,2012(8).

[2] 李竹宁.试卷质量的统计分析与评价[J].教学与管理,2006(30).

[3] 王菲,刘莹.spss在计算机教学评价中的应用[J].技术应用,2009(18).

[4]皇甫伟.SPSS相关分析与线性回归分析在芙语考试成绩分析中的应用[J].中国电力教育,2007(10).

[5] 孟丽. spss在考试成绩分析中的应用[J].电脑知识与技术,2013(6).

[6] 段靖芳,李梅,高天虹.大学生学习倾向与教学效果的关系研究[J].教育探索,2009(3):23.

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