学生行为对学生成绩的影响探究

摘 要：随着校园一卡通的广泛使用，在生活中产生大量的数据。近几年来，这些数据越来越受到大家的关注。通过处理分析一卡通记录数据以及相关非一卡通记录，结合学生成绩，探究出影响学生成绩的学生行为表现，为推进各高校的教育教学改革提供分析与决策的参考。

关键词：学生行为；学生成绩

中图分类号：G4

文献标识码：A

doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.23.109

1 引言

一方面，现如今一卡通在校园中使用广泛，它囊括了饭卡、借书证、银行卡等多数证件的功能。可以说只要在学校，我们就可以实现“一卡在手，走遍校园”的生活方式。一卡通的广泛使用会产生庞大的使用记录，这些记录数据映射着学生的日常生活，由此对这些数据进行挖掘、分析就具有了重要的意义。但需要注意的是并不是所有的一卡通数据都具有研究价值。

另一方面，现代教育注重学生的素质教育，学习文化知识则尤为重要，成绩作为重要的评判标准，因此探究一卡通数据记录与学生成绩的关系就显得尤为重要。此外诸如兴趣、环境等因素也会对学生成绩产生影响，故在具体探究一卡通数据与学生成绩的过程中，我们依据现有的一卡通因素添加了相应的解释变量，帮助更全面地探究学生行为与学生成绩之间的关系。

2 数据处理与分析

2.1 数据采集

2.1.1 问卷的发放

我们采用调查问卷的方式进行数据采集。我们选取山西大学经济与管理学院2013级同学为调查对象。调查问卷共发放了500份，回收了480份，其中有效问卷为432份，有效率达90%。基于研究目的考虑，我们将填写不规范的问卷或者填写内容逻辑不合理的问卷筛选出来作为无效问卷。

2.1.2 问卷有效率的计算与初步分析

问卷的有效率是采用有效率=有效问卷数/回收问卷数的公式计算的，初步分析问卷有效率较高的原因是：同学们的参与度较高。

2.1.3 数据的录入

考虑到数据的导入导出，我们将数据录入到软件SPSS中。SPSS进行数据分析时，要求数据的类型为数值型数据，故我们对问卷选项进行处理。诸如“A完全符合B大部分符合C一般D大部分不符合E非常不符合”的选项我们设置为有序变量，具体设置为“完全符合”―“5”、“大部分符合”―“4”、“一般”―“3”、“大部分不符合”―“2”、“非常不符合”―“1”；对“是”“否”的选项采用布尔矩阵分别设置为“1”“0”。由此完成了我们的数据录入工作。

2.2 数据预处理―缺省值的处理

人工录入数据的过程避免不了缺省值的出现，因此对缺省值的处理成为后续数据处理不可或缺的准备工作。为保证数据的准确性与完整性，我们主要采取查找原问卷的方式完成对缺省值的处理。因为问卷录入工作是分组进行，且每份问卷都有相应的编号，每组有对应的编号范围，编号范围对应SPSS上所显示的数据题号范围。这样，有效地保证了所录入数据出现缺省值时可以找到对应的问卷。

2.3 数据处理

2.3.1 卡方检验

卡方检验的基本思想是：首先应假设H0成立，并基于此前提计算X2值，X2表示观察值与理论值之间的偏离程度。然后根据X2的分布及自由度确定出，在H0假设成立的情兄下获得当前统计量及更极端情况下统计量的概率值P。若P值很小，说明观察值与理论值之间的偏离程度太大，则应当拒绝无效假设，表示比较者之间有显著差异；否则不能拒绝无效假设，不能认为样本所代表的实际情况和理论之间是有差别的。

在该研究中，卡方分析通过计算双变量之间的相关性，即学生行为表现（体现为问卷中1-23题）逐一与学生成绩（表现为问卷中24题）进行卡方分析，从而确定出与学生成绩间差异性较小的学生行为，并排除掉与学生成绩差异性较大的学生行为。

2.3.2 Logistic线性回归分析

Logistic线性回归分析的原理为：当因变量为二元变量，即只取0、1两个值时，因变量取1的概率值p（y=1）就是要研究的对象。如果有很多因素影响y的取值，那么这些因素就是自变量，记为X1，X2，…，Xk，这些Xi中既有定性变量，也有定量变量。最重要的一个条件是：

lnp1-p=b0+b1X1+…+bkXk

即lnE（y）1-E（y）是X1，X2，…，Xk的线性函数。

在该研究中，在卡方检验所得结果基础上进一步确定出差异性较小的因素及其之间的相互比例关系，从而确定出相应学生行为因素对学生成绩的影响系数。

2.4 数据处理结果及分析

2.4.1 卡方检验处理结果及分析

将问卷中23个问题逐一与问题24进行两变量间的卡方检验分析，并以平均每周打水次数与学生成绩间的卡方检验结果为例，说明两变量间的差异性。

当表2中卡方检验的P值小于0.05时，我们就认为两者之间是显著相关的。

由结果我们分析得出，与学生成绩之间有显著性相关关系的一卡通因素有：平均每周的打水次数、平均每周图书馆借阅图书的次数、平均每学期借阅图书的量、借阅图书的种类是否为课程辅导书籍、借阅图书的种类是否专业技能类书籍、平均借阅图书的时间、平均月度消费的主要用途；非一卡通因素有：平均每周自习室或图书馆的自习次数、借阅的图书是否读完、借阅图书的目的是否为学习备考、借阅图书的目的是否为博览群书提高自身修养、借阅图书后是否有达到目的、平时上课出勤率、平时上课是否准时、是否有相应的学习计划、空闲时间是否会打游戏、空闲时间是否会上网吧、空闲时间是否会网聊、空闲时间是否会看视频、空闲时间是否会打工、空闲时间是否会逛街、空闲时间是否会参加社团活动、空闲时间是否会发展朋友圈、班级的学习氛围是否浓厚、宿舍的学习氛围是否浓厚、是否对所学专业感兴趣。

2.4.2 Logistic线性回归分析处理结果

采用Logistic线性回归分析对上述结果进一步筛选处理，结果如表3。

由表3我们可以看出与学生成绩之间有显著性相关关系的一卡通因素分别为平均每周的打水次数、平均每学期借阅图书的量、平均月度消费的主要用途，且三者决定性大小差异不大；非一卡通因素中空闲时间做的事情起很大的决定性作用。由此我们不难看出，非一卡通数据对学生成绩的影响要大于一卡通数据的影响。

3 研究意义

3.1 现实意义

通过对包括一卡通数据的学生日常记录数据的处理分析，将学生自己的日常生活数据化、可视化，并形成一定的参考模板供学生改善自己的学习生活方式，更好地帮助学生提高素质能力。

3.2 学术意义

打破单一的学生成绩评定模式，为多元化的学生成绩评测提供了新思路，也为个性化教育的建立实施提供了必要的理论基础。

参考文献

[1]余雪丽等.“一卡在手，走遍校园”――邯郸职业技术学院校园一卡通建设方案[J].河北建筑科技学院学报，2006，（6）：11.

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[3]张文彤等.SPSS统计分析基础教程第2版[M].北京：高等教育出版社，2011，（11）：310.

[4]何晓群.多元统计分析（第四版）[M].北京：中国人民大学出版社，2015，（4）：227.