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    主成分分析在高職公共基礎(chǔ)課影響度中的應(yīng)用研究

    2017-01-06 19:24吳兆明林榕
    職教論壇 2016年26期
    關(guān)鍵詞:權(quán)重主成分分析

    吳兆明+林榕

    摘 要:科學(xué)合理地設(shè)置高職院校公共基礎(chǔ)課程,對(duì)提高學(xué)生的綜合職業(yè)能力有著重要的影響。文章采用主成分分析法,對(duì)定量樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析,以獲取不同類型公共基礎(chǔ)課程對(duì)學(xué)生的影響度權(quán)重系數(shù),便于各院校教學(xué)部門參考。

    關(guān)鍵詞:主成分分析;高職公共基礎(chǔ)課;影響度;權(quán)重

    作者簡(jiǎn)介:吳兆明(1976-),男,江蘇鹽城人,南京交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院副教授,研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用、教育教學(xué)管理;林榕(1978-),女,福建福清人,南京交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院副教授,研究方向?yàn)榻逃虒W(xué)管理、物流管理、經(jīng)濟(jì)貿(mào)易。

    基金項(xiàng)目:江蘇省現(xiàn)代教育技術(shù)研究重點(diǎn)課題“高職公共基礎(chǔ)課對(duì)學(xué)生職業(yè)能力影響度研究”(編號(hào):2013-R-25821),主持人:吳兆明;江蘇省現(xiàn)代教育技術(shù)研究重點(diǎn)課題“基于‘術(shù)科模式的高職院校報(bào)關(guān)與國(guó)際貨運(yùn)專業(yè)課程體系研究”(編號(hào):2015-R-44010),主持人:林楁。

    中圖分類號(hào):G712 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1001-7518(2016)26-0062-05

    我國(guó)高等職業(yè)教育(簡(jiǎn)稱高職)一直都是高等教育的重要組成部分,但隨著社會(huì)主義現(xiàn)代化水平的不斷提高,市場(chǎng)對(duì)高職院校學(xué)生的職業(yè)能力提出了新的要求。這就要求學(xué)生不僅需要全面的專業(yè)理論背景,而且需要具備較強(qiáng)的動(dòng)手能力和綜合職業(yè)技能,以滿足各行各業(yè)對(duì)人才素質(zhì)的需求。

    為了真正提高高職院校學(xué)生的綜合職業(yè)技能,增強(qiáng)學(xué)生的社會(huì)競(jìng)爭(zhēng)力,高職院校需要在不影響專業(yè)課程設(shè)置的基礎(chǔ)上,科學(xué)合理地配置公共基礎(chǔ)課程。公共基礎(chǔ)課程涉及的領(lǐng)域較廣,一般可簡(jiǎn)單分為德育體育教育、文化藝術(shù)素質(zhì)教育和專業(yè)(職業(yè))基礎(chǔ)能力教育三大類,主要包括了政治、體育,公共藝術(shù)、心理學(xué)、就業(yè)指導(dǎo)、計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)等多門課程。

    如何在眾多的公共基礎(chǔ)課中選擇適合本校學(xué)生綜合素質(zhì)發(fā)展的課程,這就要求對(duì)公共基礎(chǔ)課的影響度有一定的了解。本文將采用主成分分析法,對(duì)南京交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院(以下簡(jiǎn)稱我院)所開(kāi)設(shè)的部分公共基礎(chǔ)課進(jìn)行定量分析,并得出每門課程的影響度權(quán)重,以便其他院校教學(xué)部門參考。

    一、高職公共基礎(chǔ)課現(xiàn)狀

    (一)公共基礎(chǔ)課程特點(diǎn)

    公共基礎(chǔ)課是我國(guó)高職院校普遍開(kāi)設(shè)的一系列課程,其意在培養(yǎng)適應(yīng)生產(chǎn)、建設(shè)、管理、服務(wù)第一線需要的,德、智、體、美全面發(fā)展的高等技術(shù)應(yīng)用型專業(yè)人才[1],它一般具有以下幾個(gè)顯著特點(diǎn):

    1.基礎(chǔ)突出。高職公共基礎(chǔ)課程面向的對(duì)象一般為大一、大二的學(xué)生,教學(xué)內(nèi)容基礎(chǔ)性強(qiáng),一般包括毛澤東思想與中國(guó)特色社會(huì)主義理論體系、思想道德修養(yǎng)、法律基礎(chǔ)、體育、實(shí)用英語(yǔ)、高等數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)、大學(xué)心理健康等多門課程,涉及知識(shí)面廣,偏向基礎(chǔ)知識(shí)教學(xué),對(duì)提高學(xué)生綜合能力,培養(yǎng)復(fù)合型、服務(wù)型人才有著十分重要的促進(jìn)作用。

    2.人才培養(yǎng)方案中占據(jù)比例較大。以我院2015級(jí)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人才培養(yǎng)方案為例,可以發(fā)現(xiàn),學(xué)生必修的公共基礎(chǔ)課程共十門,累計(jì)學(xué)分達(dá)到30以上,占課程總學(xué)分的25%左右。由此可見(jiàn),基礎(chǔ)課程所占的比重非常大,這對(duì)高職人才培養(yǎng)質(zhì)量將有直接而深遠(yuǎn)的影響。

    (二)存在問(wèn)題

    受多方面因素的影響,高職公共基礎(chǔ)課的教學(xué)質(zhì)量參差不齊,主要存在的問(wèn)題體現(xiàn)在:

    1.教學(xué)體系無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。目前,大多數(shù)高職院校開(kāi)設(shè)的公共基礎(chǔ)課程都大同小異,沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),除了開(kāi)設(shè)國(guó)家規(guī)定的思想政治課程外,是否開(kāi)設(shè)其他課程,學(xué)校有很大的自主性[2]。這樣會(huì)直接導(dǎo)致部分學(xué)校隨意削減或壓縮課時(shí)等,造成人才培養(yǎng)方案的不合理。

    2.教學(xué)目標(biāo)定位爭(zhēng)議。公共基礎(chǔ)課的課程目標(biāo)定位一直是教學(xué)改革中較為爭(zhēng)議的話題,素來(lái)就有“為專業(yè)服務(wù)說(shuō)”和“提升素質(zhì)說(shuō)”兩者相互沖突的說(shuō)法[3],高職院校內(nèi)部教學(xué)部門關(guān)于這個(gè)問(wèn)題的意見(jiàn)一般是折中處理,缺乏科學(xué)的指導(dǎo)原則。

    3.教學(xué)內(nèi)容“一刀切”。眾所周知,因材施教在教學(xué)過(guò)程中是非常重要的手段,然而公共基礎(chǔ)課程多偏向于基本概念及原理的傳授,而忽略了不同專業(yè)背景以及學(xué)生興趣的差異,容易造成“一刀切”的現(xiàn)象,使學(xué)生缺乏感性認(rèn)知,影響了學(xué)習(xí)興趣。

    4.教學(xué)方法手段單一。隨著信息社會(huì)的發(fā)展,現(xiàn)代科學(xué)知識(shí)已經(jīng)不再局限于傳統(tǒng)的探索方式,這對(duì)教師的教學(xué)提出了新的要求。教師可根據(jù)課程特點(diǎn),靈活應(yīng)用多種信息化教學(xué)手段,充分激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,比如項(xiàng)目化教學(xué)、分層教學(xué)、翻轉(zhuǎn)課堂、微課視頻、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)等,盡可能弱化難以理解的理論知識(shí),增加學(xué)生的感性認(rèn)知,有利于培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力和綜合素質(zhì)。

    針對(duì)以上特點(diǎn)及存在的問(wèn)題,本文通過(guò)主成分分析法,定量分析高職院校公共基礎(chǔ)課程的影響因子,試圖從中找出規(guī)律,為提升課程教學(xué)質(zhì)量提供依據(jù)。

    二、主成分分析法

    (一)主成分分析原理

    主成分分析法是一種有效的降維手段,它是將原始的一組相關(guān)變量通過(guò)線性變換,轉(zhuǎn)成另一組可以代替原來(lái)指標(biāo)的不相關(guān)的變量,并選擇包含原始信息較多的變量作為分析數(shù)據(jù)的主要成分的過(guò)程。其實(shí)際意義就是想通過(guò)某種變換,找到一個(gè)最小的特征集,來(lái)替代原先的數(shù)據(jù)集,以此簡(jiǎn)化信息的理解難度,降低后續(xù)算法的運(yùn)算復(fù)雜度。其最大的優(yōu)勢(shì)在不影響結(jié)果分析及最少信息量丟失的前提下,最大程度地降低屬性集的維數(shù),方便我們處理和分析數(shù)據(jù)。

    (二)實(shí)現(xiàn)步驟

    主成分分析法的實(shí)現(xiàn)步驟如下:

    1.標(biāo)準(zhǔn)化原始數(shù)據(jù)。首先分析原始數(shù)據(jù)集,將它表示成一個(gè)矩陣X,并對(duì)其中的所有元素進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,降低屬性的量綱對(duì)于結(jié)果分析的影響。

    2.計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣。相關(guān)系數(shù)是用來(lái)表示屬性之間的關(guān)聯(lián)程度的。關(guān)聯(lián)性強(qiáng),則系數(shù)值大,反之,則系數(shù)值小。通過(guò)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化后各列屬性之間的相關(guān)系數(shù),即可構(gòu)成相關(guān)系數(shù)矩陣。其中第i列和第j列屬性的相關(guān)系數(shù)計(jì)算方法:

    三、主成分分析法在高職公共基礎(chǔ)課程中的應(yīng)用實(shí)例

    (一)數(shù)據(jù)來(lái)源

    本文選取的數(shù)據(jù)是我院近兩年內(nèi)的應(yīng)屆畢業(yè)生對(duì)公共基礎(chǔ)課影響度測(cè)評(píng)的數(shù)據(jù),樣本量共計(jì)312個(gè),并針對(duì)我院開(kāi)設(shè)的10門公共基礎(chǔ)課程設(shè)置了10個(gè)主要指標(biāo):

    X——思想道德修養(yǎng)與法律基礎(chǔ)

    X——毛澤東思想和中國(guó)特色社會(huì)主義理論體系概述

    X——軍事理論

    X——大學(xué)生心理健康

    X——體育

    X——就業(yè)與創(chuàng)業(yè)指導(dǎo)

    X——實(shí)用英語(yǔ)

    X——高等數(shù)學(xué)

    X——應(yīng)用文寫作

    X——計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)

    該調(diào)查數(shù)據(jù)采用5分制,由學(xué)生對(duì)以上10個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分,評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)如表1:

    (二)主成分分析法實(shí)現(xiàn)案例分析

    運(yùn)用MATLAB仿真軟件編程實(shí)現(xiàn)主成分分析,其步驟如下。

    1.將312個(gè)樣本值轉(zhuǎn)換為312*10的矩陣,標(biāo)準(zhǔn)化后可得到10*10的相關(guān)系數(shù)矩陣。

    由上式可知,指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)大都小于0.2,也就意味著課程之間的關(guān)聯(lián)性小,重復(fù)的信息少,覆蓋面廣。

    2.通過(guò)解特征方程,可得10個(gè)特征值和相應(yīng)的特征向量。計(jì)算其貢獻(xiàn)率和累積貢獻(xiàn)率,如表2所示。

    一般選擇累計(jì)貢獻(xiàn)率超過(guò)85%的特征值所對(duì)應(yīng)的m個(gè)主成分,這里選擇m=8。由于公共基礎(chǔ)課程涵蓋范圍廣,關(guān)聯(lián)性低,所以這里需要多個(gè)主成分來(lái)對(duì)應(yīng)原來(lái)的課程信息。

    3.根據(jù)選擇的8個(gè)主成分所對(duì)應(yīng)的特征值與特征向量,計(jì)算初始因子載荷,可得矩陣,表3顯示了前三個(gè)主成分的載荷值。

    由表3可知,第一個(gè)主成分F1中X1與X6的載荷值都為正,且都超過(guò)0.5,說(shuō)明第一主成分基本反映了X1與X6的指標(biāo)信息,以此類推,F(xiàn)3主要反映了X8和X9的指標(biāo)信息等,最終可通過(guò)這8個(gè)主成分代替原來(lái)的10個(gè)指標(biāo)。

    4.根據(jù)初始因子載荷矩陣,計(jì)算主成分的系數(shù)矩陣Lij,得到主成分的一般模型。

    指標(biāo)前的系數(shù)即為各自的權(quán)重。

    四、對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果的分析

    (一)一維影響度權(quán)重分析

    我院高職公共基礎(chǔ)課的影響度可根據(jù)所得權(quán)重來(lái)衡量。按照權(quán)重系數(shù)的大小,可將課程影響度進(jìn)行排名,結(jié)果如表4。

    由表4可知,學(xué)生對(duì)于高職公共基礎(chǔ)課程重要性的排名依次為:

    X4>X1>X2>X6>X9>X7>X10>X8>X5>X3,分別對(duì)應(yīng)課程:《大學(xué)生心理健康》-《思想道德修養(yǎng)與法律基礎(chǔ)》-《毛澤東思想和中國(guó)特色社會(huì)主義理論體系概述》-《就業(yè)與創(chuàng)業(yè)指導(dǎo)》-《應(yīng)用文寫作》-《實(shí)用英語(yǔ)》-《計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)》-《高等數(shù)學(xué)》-《體育》-《軍事理論》。其中,《思想道德修養(yǎng)與法律基礎(chǔ)》、《毛澤東思想和中國(guó)特色社會(huì)主義理論體系概述》及《軍事理論》屬于德育教育類,《應(yīng)用文寫作》屬于文化藝術(shù)類,其余多數(shù)課程多屬于專業(yè)基礎(chǔ)能力教育類。由此可看出,我院學(xué)生對(duì)于德育教育課程的重視度較高,文化藝術(shù)能力的培養(yǎng)次之,而專業(yè)基礎(chǔ)能力教育的影響度是最低的。因此,各教學(xué)部門可針對(duì)這一特性,合理安排設(shè)置相關(guān)公共基礎(chǔ)課程。

    (二)二維影響度象限圖分析

    通過(guò)樣本數(shù)據(jù)可計(jì)算出每個(gè)指標(biāo)影響度的平均值,此處以該平均值為橫坐標(biāo),以權(quán)重系數(shù)為縱坐標(biāo)繪制象限圖(見(jiàn)圖1),來(lái)分析二維情況下公共基礎(chǔ)課影響度有何意義。

    分析圖1期望-影響度的二維象限圖,可得結(jié)論:

    1.以平均值為橫坐標(biāo),權(quán)重為縱坐標(biāo),可將平面劃分為四個(gè)象限。其中,第一象限內(nèi)的課程屬于重要性強(qiáng),且學(xué)生期望上的類型;第二象限中的課程屬于重要性強(qiáng),但學(xué)生不太想上的類型;第三象限內(nèi)的課程屬于重要性和期望值都較低的類型;第四象限中的課程屬于重要性微弱,但學(xué)生期望上的類型。由此可知,第一象限的課程才屬于最優(yōu)化結(jié)構(gòu),第二、四象限屬于可改善區(qū),第三象限則效果最差。

    2.第一象限內(nèi)只有《毛澤東思想和中國(guó)特色社會(huì)主義理論體系概述》這門課程,反映了兩個(gè)問(wèn)題:即學(xué)生愛(ài)上的重要課程太少,需要進(jìn)一步調(diào)整;學(xué)生將德育教育課程放在首位,較為重視。

    3.第二象限內(nèi)的課程多偏向于專業(yè)基礎(chǔ)能力的提升。目前在校學(xué)生大多面臨社交能力培養(yǎng)及就業(yè)問(wèn)題,因此《大學(xué)生心理健康》及《就業(yè)指導(dǎo)》就顯得尤為迫切。第四象限內(nèi)的課程多偏向于學(xué)生期望上的課程。

    4.第三象限內(nèi)的《實(shí)用英語(yǔ)》、《計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)》以及《體育》課程都屬于基礎(chǔ)課,學(xué)生大多從初中就開(kāi)始不間斷學(xué)習(xí),因此導(dǎo)致學(xué)生對(duì)此的期望度不高,重視程度不夠。

    5.學(xué)生對(duì)于課程的理解,不僅局限于課程的重要性,而且對(duì)于學(xué)生的興趣和教師授課的能力都密切相關(guān),也就是說(shuō)可以通過(guò)增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、提高教師的教學(xué)質(zhì)量等手段,改變學(xué)生的期望值,從而使得其他象限內(nèi)的課程點(diǎn)逐步向第一象限改進(jìn),進(jìn)而科學(xué)合理地配置高職公共基礎(chǔ)課。

    本文采用主成分分析法對(duì)南京交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院的測(cè)試數(shù)據(jù)集進(jìn)行高職公共基礎(chǔ)課影響度的分析。若從一維角度深入,得到了每門公共基礎(chǔ)課的影響度權(quán)重系數(shù),并從中了解到學(xué)生對(duì)于課程重要性的理解,即德育教育最重要,文化藝術(shù)類次之,專業(yè)基礎(chǔ)技能最低。若從二維角度分析,結(jié)合了重要性和期望度兩個(gè)因素,對(duì)每門課程的影響度又有了新的認(rèn)知,對(duì)及時(shí)調(diào)整公共基礎(chǔ)課程設(shè)置提供了參考依據(jù)。

    參考文獻(xiàn):

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    [8]胡偉.高職院校學(xué)生職業(yè)能力培養(yǎng)定位及其意義[J].中國(guó)教育學(xué)刊,2015(11):218-219.

    責(zé)任編輯 王國(guó)光

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