中学生数学成绩对理科学习的影响研究

孙碧涛 韩旸

摘要：数学成绩是检验中学生学业水平的一项重要指标。该文以某初中的九年级学生成绩为研究对象，运用SPSS对该年级学生的数学成绩进行描述性统计分析，并将数学成绩与物理成绩、化学成绩、总分进行相关分析，得到数学成绩与总分的相关性最为明显。通过相关分析，能够为提高教育教学质量提供参考和方向。

关键词：描述性统计;信度分析;理科成绩;众数;相关分析

中图分类号：G64       文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）25-0144-03

Abstract： Mathematics achievement is an important index to test the academic level of middle school students.  This paper takes the grade 9 students of a junior high school as the research object， uses SPSS to carry out descriptive statistical analysis on the grade 9 students' mathematics scores， and carries out correlation analysis on the mathematics scores and physical scores， chemical scores， and total scores， and obtains that the correlation between mathematics scores and total scores is the most obvious.  Through correlation analysis， it can provide reference and direction for improving the quality of education and teaching.

Key words： descriptive statistics; reliability analysis; science

scores; mode; correlation analysis;

1 引言

数学作为一门基础性学科，在义务教育阶段中占据主要地位，对于中学生来说，数学学习能力水平的高低，会直接影响到物理、化学等学科的学习成绩。通过合理的教学不仅可以提高数学成绩，也能够为物理、化学等科目的学习提供支持和帮助。本文就数学成绩对理科学习成绩的影响进行研究，具体分析数学成绩与理科其他科目学习成绩间的相关性。并根据所得结论提出相应的对策，为中学数学教学工作提供一定启发和参考。

2 数据来源及分析

2.1  数据来源

本文研究对象为某初中的九年级学生的数学、物理、化学成绩及总分，该学校九年级共有学生208人，其中有3人个别科目缺考，为了便于研究，去除缺考的3人，实际上的研究对象人数为205人。利用SPSS分别从数学成绩的描述性统计分析、数学成绩与其他科目成绩的相关分析两个方面进行研究数学成绩能够影响到物理、化学的成绩以及总分。

2.2 数据可靠性分析

在进行相关的研究之前，先对数据的可靠性进行分析，即信度分析。选择使用Alpha系数分析法，得到Cronbach's Alpha系数为0.712。根据表2，当0.7≤α<0.8时，层面较佳可信度高，所以所选数据具有研究意义。

3 数学成绩的基本统计分析

统计分析是以研究总体的数量特征为目的。通常情况下研究者得到的数据仅仅是在总体中随机抽取的一部分，这部分数据构成了样本。通过对样本的研究，来判断总体的实际情况。对研究对象的各科成绩及总分进行频数分析，输出统计量表以及带有正态曲线的直方图。从统计量表中可知各科成绩的均值、中值、众数、最大值、最小值等一些常用数据。

步骤：将数据导入到SPSS中，“分析”菜单“描述统计”“频率”，将数学成绩、物理成绩、化学成绩与总分填入“变量”框中，点击确定;在图表选项中，选择带有正态曲线的直方图;输出，得到统计量表及频率直方图。

表3中列出了205名九年级学生的数理化考试成绩的基本情况，其中数学成绩的方差较大，数据波动较明显。与物理和化学相比，数学总分最高而均值却最低，并且只有数学成绩的中值小于均值，说明数学成绩普遍偏低，提升空间较大。在频率直方图中右侧标明了均值、标准偏差和样本量，通过观察上图，可以判断数学成绩的正态曲线符合正态分布。

为了能够更细致的研究数学成绩的分布状况，对数学成绩进行分组统计，以每10分为一组。

从表4中可以看出数学试卷的总分为120分，其中40-50分的人数最多为26人，占比12.7%，其次是90-100与60-70，分别为24人，占比11.7%。试卷及格分数为72分，而72分以上的学生占总人数的百分比小于39%，可见该校九年级学生的数学成绩总体较差，多数学生的成绩都处于及格分数以下，在这种情况下，教师应该找到导致数学成绩偏低的原因，通过改进教学方法等来提高学生的数学成绩。

4 数学成绩与其他科目成绩的相关分析

相关分析是研究变量之间的密切程度及变化规律的一种统计方法。其在教育学中主要用于研究不同学科之間的联系与差异，也能反应更大范围内学生成绩的趋势。相关分析中常用的几个相关系数为Pearson积差相关系数、Spearman和Kendall's tau-b等级相关系数。本文采用Pearson积差相关分析，以判断变量之间的相互关系。Pearson相关系数的评价标准如下：|r|≥0.8为高度相关;0.5≤|r|<0.8为中度相关;0.3≤|r|<0.5为低度相关;|r|<0.3为弱相关。

步骤：“分析”菜单“双变量”，将数学、物理、化学、总分放入相应的“变量”框中，选取“Pearson相关系数”，显著性检验选择“双侧检验”，得到各个变量之间的相关性。

通过观察表5，相关系数是以矩阵的形式给出的，其中任意两科成绩的相关系数都大于0.8，且相伴概率都为0.000<0.01，根据Pearson相关系数的评价标准，说明数学成绩、物理成绩、化学成绩与总分中任意两科成绩的相关性都为高度相关。即数学成绩能够影响物理成绩、化学成绩以及总分。其中数学成绩与总分的相关系数最接近于1，说明数学成绩与总分之间的高度相关关系最为明显。即数学成绩较差的同学，总分也不会太高;同样，总分较高的同学，数学成绩一般也较高。

通过散点图也能够看出数学成绩与其他科目成绩的关系，得到相同结论。

步骤：“图形”菜单“旧对话框”“散点/点状”“简单分布”以数学成绩和总分为例，将总分填入Y轴，数学成绩填入X轴，点击确定输出。

通过这三张散点图，总体来说数学与物理成绩、数学与化学成绩、数学成绩与总分基本呈线性分布，具有相关性。也就是数学成绩确实能够影响物理成绩、化学成绩及总分。在这三张图中，数学成绩与总分的分布情况大致趋于一条直线，而其他两张图中点的分布不均匀，离散性较明显，也能够说明数学成绩与总分的相关关系最明显。由此可见，数学成绩具有代表性。

5 结论

运用SPSS可以将成绩这一杂乱无章的数据通过分析和作图的方式转化为直观且清晰的图或表，从直方图中可以看出数学成绩服从正态分布;从数学、物理、化学成绩与总分的相关系数表中，可以看出数学成绩与总分具有高度相关关系，且相关系数最高，在一定程度上可以说数学成绩代表学生总体学习效果。所以在教育过程中，要注重数学知识的学习与数学能力的培养，同时也要把数学知识运用到其他科目中，发散学生思维、降低学习的难度，并且提高总成绩。

在教学中教师应该注重学生成绩的分析，不仅要从多种方面、多种角度分析分数较低的原因，而且要把具有相关关系的不同学科一起分析。从而改进教学方法，采用学生易于接受的方式提高教学的质量。除此之外，教师还应注意对学生的评价方式，多用鼓励性的评语评价学生，使其保持对学习的兴趣，以积极的态度面对学习中的各种困难。

各个学科之间都具有相关性，每个学科都不是独立存在的，都是知识系统的分支，尤其是在理科的各个科目之间，因此教师的教学应该符合现代教学的要求，不仅仅局限于本科目的教学，还要在教学中联系其他科目的知识，这样有利于學生掌握系统的知识，达到全面发展。

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