郁 燁
(江蘇警官學(xué)院治安管理系,江蘇 南京 210031)
交通管理工程學(xué)科屬于公安技術(shù)一級學(xué)科下的二級學(xué)科。交通管理工程專業(yè)學(xué)生需要系統(tǒng)掌握交通管理工程專業(yè)的基本理論、基本知識、基本技能,并具備道路交通組織與控制、道路交通秩序管理、車輛與駕駛?cè)斯芾?、道路交通安全違法行為查處、道路交通事故預(yù)防與處理等專業(yè)能力。在專業(yè)能力培養(yǎng)方面,江蘇警官學(xué)院交通管理工程專業(yè)的相關(guān)課程包括道路交通管理概論、道路交通工程總論、道路交通規(guī)劃與組織、交通管理與控制、道路交通秩序管理、車輛與駕駛?cè)斯芾?、道路交通安全學(xué)、道路交通事故預(yù)防與處理、交通事故現(xiàn)場勘查與檢驗(yàn)鑒定技術(shù)、交通執(zhí)法基本技能實(shí)訓(xùn)、交通心理學(xué)、智能交通管理系統(tǒng)共12門課程(以下簡稱為“核心課程”)。上述各門課程在核定課程成績時,期末考核成績占總成績的75%,平時作業(yè)成績占總成績的15%,平時表現(xiàn)成績占總成績的10%,即課程成績=平時表現(xiàn)×10%+平時作業(yè)×15%+考核成績×75%??梢姡n程成績較為全面地反映出學(xué)生在該門課程中的學(xué)業(yè)表現(xiàn)。
專業(yè)課程是專業(yè)素養(yǎng)培育的重要依托。對于每名學(xué)生而言,其多門核心課程的成績能夠綜合反映其專業(yè)素養(yǎng)。近年來,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛應(yīng)用于成績數(shù)據(jù)的分析與挖掘[1-9]。對核心課程的成績數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘不僅有助于探究不同課程之間的相關(guān)性,為優(yōu)化專業(yè)培養(yǎng)方案提供參考,而且有助于揭示專業(yè)素養(yǎng)的主要維度,了解每名學(xué)生在各個專業(yè)素養(yǎng)維度上所體現(xiàn)出的差異。以下運(yùn)用相關(guān)分析和主成分分析技術(shù)對江蘇警官學(xué)院2015級、2016級交通管理工程專業(yè)學(xué)生的核心課程成績數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。
相關(guān)分析能夠直觀地反映出兩個連續(xù)變量之間的相關(guān)程度。對于任意兩個連續(xù)型變量,可以通過計(jì)算這兩個變量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)來衡量其相關(guān)程度的強(qiáng)弱。Pearson相關(guān)系數(shù)的取值范圍為[-1,1]。對于兩個連續(xù)變量X和Y,其相關(guān)系數(shù)計(jì)算方法如下:
式中,為變量X的平均值,為變量Y的平均值。
相關(guān)系數(shù)為正值表示兩個變量為正相關(guān),即一個變量的取值越大,另一個變量的取值通常也會越大;相關(guān)系數(shù)為負(fù)值表示兩個變量為負(fù)相關(guān),即一個變量的取值越大,另一個變量的取值則越小。需要注意的是,上述關(guān)系是一種統(tǒng)計(jì)規(guī)律,并非對所有個體都嚴(yán)格成立。在相關(guān)程度方面,相關(guān)系數(shù)的絕對值越大(越接近于1),表明兩個變量之間的相關(guān)程度越高;其絕對值越小(越接近于0),則表明兩個變量之間的相關(guān)程度越弱。在基于相關(guān)系數(shù)的絕對值界定相關(guān)程度時,通常需要根據(jù)研究問題的不同采用不同的閾值進(jìn)行判斷[10]。
相同專業(yè)的多門專業(yè)課程之間必然存在著一定的關(guān)聯(lián),基于多名學(xué)生專業(yè)課程成績的相關(guān)分析將能夠揭示出這種潛在關(guān)聯(lián)。表1給出了交通管理工程專業(yè)12門核心課程成績的基本統(tǒng)計(jì)量,包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、中位數(shù)和最大值。為便于說明,表1還對12門核心課程進(jìn)行了編號。表2給出了12門核心課程成績的相關(guān)系數(shù)。
表1 交通管理工程專業(yè)12門核心課程成績的基本統(tǒng)計(jì)量
從表2可以看出,表中絕大多數(shù)課程成績之間的相關(guān)系數(shù)均為正數(shù)且絕對值不超過0.4,以下重點(diǎn)對相關(guān)系數(shù)絕對值較高(不低于0.4)以及相關(guān)系數(shù)為負(fù)值的情況進(jìn)行分析:
表2 交通管理工程專業(yè)12門核心課程成績的相關(guān)系數(shù)
(1)車輛與駕駛?cè)斯芾?、道路交通秩序管理、道路交通事故預(yù)防與處理以及交通心理學(xué)等課程成績分別與至少6門課程的相關(guān)系數(shù)都超過了0.4。其中,車輛與駕駛?cè)斯芾淼恼n程成績與道路交通安全學(xué)、道路交通工程總論、道路交通管理概論、道路交通事故預(yù)防與處理、道路交通秩序管理、交通管理與控制、交通心理學(xué)、智能交通管理系統(tǒng)8門課程的課程成績相關(guān)系數(shù)均超過了0.4,且與道路交通管理概論、道路交通事故預(yù)防與處理、交通管理與控制3門課程的課程成績相關(guān)系數(shù)超過了0.5。道路交通秩序管理的課程成績與7門課程的課程成績相關(guān)系數(shù)超過0.4,分別是車輛與駕駛?cè)斯芾?、道路交通安全學(xué)、道路交通工程總論、道路交通管理概論、道路交通事故預(yù)防與處理、交通心理學(xué)和智能交通管理系統(tǒng)。道路交通事故預(yù)防與處理的課程成績與車輛與駕駛?cè)斯芾?、道路交通工程總論、道路交通管理概論、道路交通秩序管理、交通管理與控制、交通心理學(xué)6門課程的課程成績相關(guān)系數(shù)超過0.4。由此可見,車輛與駕駛?cè)斯芾?、道路交通秩序管理、道路交通事故預(yù)防與處理這3門公安交通管理業(yè)務(wù)課程的課程成績與其他多門課程的課程成績之間均存在較強(qiáng)的相關(guān)性,表明這3門課程與交通管理工程專業(yè)的絕大部分專業(yè)課程的融合度較高。此外,交通心理學(xué)的課程成績與車輛與駕駛?cè)斯芾?、道路交通安全學(xué)、道路交通工程總論、道路交通管理概論、道路交通事故預(yù)防與處理、道路交通秩序管理6門課程的課程成績之間存在著較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系,這可能是因?yàn)榻煌ㄐ睦韺W(xué)相關(guān)原理與方法較為充分地融入了相關(guān)課程中。
(2)道路交通規(guī)劃與組織、交通事故現(xiàn)場勘查與檢驗(yàn)鑒定技術(shù)、交通執(zhí)法基本技能實(shí)訓(xùn)3門課程與其他任意課程的相關(guān)系數(shù)絕對值都未超過0.4,表明上述3門課程相對獨(dú)立,與其他課程的關(guān)聯(lián)度相對較低。值得注意的是,交通執(zhí)法基本技能實(shí)訓(xùn)作為一門綜合實(shí)訓(xùn)課程,涉及車輛牌證識別、交通違法行為查處、交通事故現(xiàn)場勘查、交通事故責(zé)任認(rèn)定等內(nèi)容,然而該課程的課程成績卻與前置課程(如交通秩序管理、車輛與駕駛?cè)斯芾?、道路交通事故預(yù)防與處理、交通事故現(xiàn)場勘查與鑒定技術(shù)等)的課程成績相關(guān)性不高,表明該課程與前置課程的銜接可能存在一定程度的脫節(jié)。另外,道路交通規(guī)劃與組織的課程成績與道路交通安全學(xué)、道路交通管理概論這兩門課程成績的相關(guān)系數(shù)分別為-0.135、-0.214,交通執(zhí)法基本技能實(shí)訓(xùn)的課程成績與道路交通安全學(xué)、道路交通管理概論這兩門課程成績的相關(guān)系數(shù)分別為-0.104、-0.131,均出現(xiàn)了負(fù)值。這說明道路交通規(guī)劃與組織、交通執(zhí)法基本技能實(shí)訓(xùn)這兩門課程可能與道路交通安全學(xué)、道路交通管理概論兩門課程存在著微弱的負(fù)相關(guān)關(guān)系。
主成分分析是一種處理高維數(shù)據(jù)的降維方法。它通過正交變換將一組存在相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)換為一組新的線性不相關(guān)的綜合指標(biāo),從而實(shí)現(xiàn)降維。降維后得到的變量稱為成分,其中起到主要作用的成分則稱為主成分。實(shí)際應(yīng)用中,通常抽取特征根大于1的成分作為主成分[11]。其步驟可歸納如下:
(1)基于原始數(shù)據(jù)相關(guān)矩陣的特征值判斷各成分的重要性,確定出主成分;
(2)通過原始數(shù)據(jù)相關(guān)矩陣的特征向量分析所選成分和原始變量之間的關(guān)系;
(3)將原始數(shù)據(jù)投影到各主成分上,計(jì)算出所有個體在各主成分上的得分。
運(yùn)用主成分分析方法對上述12門核心課程的成績數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,將有助于了解交通管理工程專業(yè)素養(yǎng)的主要維度,并對比不同學(xué)生在專業(yè)素養(yǎng)主要維度上所存在的差異。通過主成分分析發(fā)現(xiàn),僅有兩個主成分的特征值大于1,且這兩個主成分解釋了超過50%的方差,表明這兩個主成分包含了原始數(shù)據(jù)中超過一半的信息。圖1展示了12門核心課程的成績與這兩個主成分之間關(guān)聯(lián),圖中的每個箭頭代表1門課程,箭頭處的坐標(biāo)反映了該課程的成績與這兩個主成分的相關(guān)性。從圖1可以看出,主成分1與道路交通事故預(yù)防與處理、車輛與駕駛?cè)斯芾?、道路交通秩序管理等大多?shù)課程具有較強(qiáng)的正相關(guān)性,該主成分實(shí)際上反映了學(xué)生在公安交通管理主要業(yè)務(wù)方面的專業(yè)素養(yǎng)。值得注意的是,12門核心課程中的5門學(xué)位課程(即道路交通工程總論、車輛與駕駛?cè)斯芾怼⒌缆方煌ㄖ刃蚬芾?、道路交通事故預(yù)防與處理、交通管理與控制)的課程成績均與主成分1較為相關(guān)。主成分2主要與道路交通規(guī)劃與組織、交通執(zhí)法基本技能實(shí)訓(xùn)等課程較為相關(guān),反映了學(xué)生在交通組織、交通執(zhí)法等其他方面的專業(yè)素養(yǎng)。
圖1 核心課程成績與主成分1、主成分2的相關(guān)性
圖2進(jìn)一步對比了每名學(xué)生的主成分1和主成分2得分與其畢業(yè)設(shè)計(jì)五分制成績(即優(yōu)秀、良好、中等、及格、不及格)的關(guān)聯(lián)。由于畢業(yè)設(shè)計(jì)成績?yōu)榧案?、不及格的樣本量極少,以下主要基于畢業(yè)設(shè)計(jì)成績獲得優(yōu)秀、良好、中等的三類學(xué)生進(jìn)行探討。從圖2可以得出如下兩個結(jié)論:
(1)平均而言,畢業(yè)設(shè)計(jì)成績?yōu)閮?yōu)秀的學(xué)生分布于圖2的偏右上側(cè),即其主成分1、主成分2得分相對較高,而畢業(yè)設(shè)計(jì)成績?yōu)橹械鹊膶W(xué)生分布于圖2的偏左下側(cè),即其專業(yè)課程成績的主成分1(Dim1)、主成分2(Dim2)的得分相對較低??梢?,基于主成分的專業(yè)素養(yǎng)評估與基于畢業(yè)設(shè)計(jì)成績的專業(yè)素養(yǎng)評估結(jié)果總體一致。
圖2 主成分1、主成分2得分與畢業(yè)設(shè)計(jì)成績的關(guān)聯(lián)
(2)三類學(xué)生的主成分1和主成分2得分分布范圍比較廣,且存在大量重疊??梢?,即使某個學(xué)生的核心課程成績不太理想,仍有可能在畢業(yè)設(shè)計(jì)中通過努力獲得更好成績。這可能是因?yàn)楫厴I(yè)設(shè)計(jì)的選題往往關(guān)注某一個具體的切入點(diǎn),如果學(xué)生能夠在畢業(yè)設(shè)計(jì)開展過程中及時查漏補(bǔ)缺,認(rèn)真開展相關(guān)研究工作,仍有可能在畢業(yè)設(shè)計(jì)成績上實(shí)現(xiàn)“逆襲”。
本文對江蘇警官學(xué)院2015級和2016級交通管理工程專業(yè)學(xué)生所學(xué)的12門專業(yè)核心課程成績數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析挖掘。相關(guān)分析結(jié)果表明:車輛與駕駛?cè)斯芾怼⒌缆方煌ㄖ刃蚬芾?、道路交通事故預(yù)防與處理3門公安交通管理業(yè)務(wù)課程的課程成績與其他多門課程的課程成績之間均存在較強(qiáng)的相關(guān)性,表明上述3門課程與交通管理工程專業(yè)的其他課程融合度較高,而道路交通規(guī)劃與組織、交通事故現(xiàn)場勘查與檢驗(yàn)鑒定技術(shù)、交通執(zhí)法基本技能實(shí)訓(xùn)3門課程則與其他課程的相關(guān)程度較低,建議在培養(yǎng)方案修訂中優(yōu)化這3門課程與相關(guān)課程的銜接。主成分分析的結(jié)果表明:基于12門核心課程成績數(shù)據(jù)所提取出的兩個主成分能夠較好地反映出學(xué)生的專業(yè)素養(yǎng),且學(xué)生的主成分1和主成分2得分與其畢業(yè)設(shè)計(jì)成績總體一致??梢姡ㄟ^對專業(yè)課程成績數(shù)據(jù)的分析挖掘可以為優(yōu)化課程設(shè)置和評估學(xué)生專業(yè)素養(yǎng)提供支撐。本文所采用的分析思路也可供分析挖掘其它專業(yè)的課程成績數(shù)據(jù)時參考。