基于SPSS新高考高中選科組合學(xué)習(xí)特征分析

李莎莎 張浩 楊丹蓮 陳仁梅

摘? 要：全國陸續(xù)實(shí)行新高考綜合改革，新的選科組合方式的優(yōu)勢明顯，為了進(jìn)一步了解選科組合特征，本研究選擇具有代表性的S高中選科組合為物理、化學(xué)、地理的高一班級(jí)的54名學(xué)生為研究對(duì)象，使用SPSS進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)、因子分析，差異分析，Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)，通過具體數(shù)據(jù)，定量地分析考試成績，根據(jù)結(jié)果提出相應(yīng)教學(xué)策略，助力教師和教育管理者的教育工作。

關(guān)鍵詞：SPSS；成績分析；選科組合

中圖分類號(hào)：TP391? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：2096-4706（2023）01-0191-05

Analysis of Characteristics of New College Entrance Examination High School Course Selection Combination Based on the SPSS

LI Shasha1， ZHANG Hao1， YANG Danlian2， CHEN Renmei1

（1.Institute of Education， Guizhou Normal University， Guiyang? 550025， China; 2.Shiqian County Third High School， Tongren? 554300， China）

Abstract： The comprehensive reform of the new college entrance examination has been carried out in succession in the whole nation， and the advantages of the new course selection combination are obvious. In order to further understand the course selection combination characteristic， this research chooses 54 students from the first grade class of typical S high school in course selection combination for physics， chemistry， geography as the research objects， uses SPSS for descriptive statistics， factor analysis， variance analysis， Pearson correlation test. Through the specific data， quantitative analysis of the examination results， it puts forward the corresponding teaching strategies according to the results to help teachers and educational administrators in their educational work.

Keywords： SPSS; performance analysis; course selection combination

0? 引? 言

為實(shí)現(xiàn)公平而有質(zhì)量的教育目標(biāo)，2014年《國務(wù)院關(guān)于深化考試招生制度改革的實(shí)施意見》提出分類考試、綜合評(píng)價(jià)和多元錄取的招生模式[1]，2021年發(fā)布的《貴州省高考綜合改革實(shí)施方案》明確從2021年秋季入學(xué)的高一年級(jí)學(xué)生開始實(shí)施高考綜合改革[2]。一系列改革新政的頒布以及相應(yīng)改革實(shí)踐的實(shí)行在發(fā)揮正向功能的同時(shí)，也不可避免地帶來了一些新的問題與挑戰(zhàn)[3]，這些改革舉措的實(shí)施產(chǎn)生的相應(yīng)的問題，包括學(xué)生自主選科后如何實(shí)施與之配套的教學(xué)組織形式改革[4]，新高考改革后，學(xué)生個(gè)性化、多樣化的選科組合形成學(xué)生多元的知識(shí)結(jié)構(gòu)以及復(fù)雜的學(xué)科背景[5]，更多的研究關(guān)注了對(duì)改革方案實(shí)施環(huán)節(jié)中所面臨的現(xiàn)實(shí)困境和潛在問題，綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)制度，部分學(xué)科的案例分析。

SPSS最近幾年應(yīng)用在教育領(lǐng)域越來越多，樸錦[6]等人應(yīng)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件在高級(jí)生物統(tǒng)計(jì)學(xué)課程教學(xué)過程中分析以激發(fā)學(xué)生對(duì)該課程的學(xué)習(xí)興趣；李盛梅[7]等人通過SPSS分析大學(xué)生高等數(shù)學(xué)、力學(xué)和理論力學(xué)之間的相關(guān)性，進(jìn)一步預(yù)測理論力學(xué)的成績；李浩田[8]等人以高中生物為例運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件分析考試成績幫助教學(xué)。研究者應(yīng)用SPSS幫助教學(xué)分析多應(yīng)用于單學(xué)科，或者研究對(duì)象多為大學(xué)生，未見對(duì)新高考開始后高中生選科組合的成績分析的相關(guān)研究。為此，本研究基于SPSS軟件，對(duì)Q縣S高中選科組合為地理物理化學(xué)的高一班級(jí)期末成績進(jìn)行成績分析，選科組合后的學(xué)科包括語文、數(shù)學(xué)、英語、物理、化學(xué)、地理，具體根據(jù)數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)果分析選科班級(jí)的學(xué)習(xí)特征。

1? 研究對(duì)象

分析對(duì)象為Q縣S高中選科組合為物理、化學(xué)、地理的高一班級(jí)的54名同學(xué)，該班級(jí)在這一年級(jí)成績具有普遍代表性?？颇堪ㄕZ文、數(shù)學(xué)、英語、物理、化學(xué)、地理，數(shù)據(jù)來源于高中教務(wù)處。所有試卷的命題由縣城三所高中的教師聯(lián)合命題，保證了試卷的信效度，試卷題目的難易程度始終，成績具有可分析性，語文、數(shù)學(xué)、英語總分分別為150分，物理、化學(xué)、地理總分分別為100分?？荚嚱Y(jié)束后，由任課教師進(jìn)行流水閱卷，保證了數(shù)據(jù)樣本的代表性與一致性，匯總后得到學(xué)生的期末卷面成績，最終得到學(xué)生所有的成績數(shù)據(jù)。

2? 學(xué)生成績分析

2.1? 因子分析

2.1.1? 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于不同指標(biāo)量綱不同，不存在可比性，故需要將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，以消除量綱的影響。標(biāo)準(zhǔn)化公式為：

（1）

式中Xi為原始數(shù)據(jù)，Zi為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)。經(jīng)式（1）將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，以下分析均使用其標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行。

2.1.2? 適應(yīng)性分析

進(jìn)行因子分析前，對(duì)變量進(jìn)行Bartlett球形度檢驗(yàn)，判斷Sig值和KMO值，結(jié)果如表1所示。

由表1可知，KMO值為0.642，大于臨界值0.6，適合進(jìn)行因子分析：Bartlett球形度檢驗(yàn)結(jié)果顯示，P值為0，小于0.05，說明選取的指標(biāo)適合進(jìn)行因子分析。

2.1.3? 公因子提取

運(yùn)用SPSS，得出各因子的特征值和方差貢獻(xiàn)率，結(jié)果如表2所示。

根據(jù)表2，前兩個(gè)公因子解釋了全部方差的58.808%，說明提取的2個(gè)公因子能夠代表原來6個(gè)學(xué)生學(xué)習(xí)能力指標(biāo)的58.808%，表明數(shù)據(jù)損失較少，可以較好地解釋初始數(shù)據(jù)，故提取兩個(gè)公因子為Y1，Y2。

2.1.4? 因子載荷

使用最大方差發(fā)進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，結(jié)果如表3所示。

根據(jù)表3，公因子1在數(shù)學(xué)、地理、物理、化學(xué)上具有較大的載荷，可歸為一類，定義為理科學(xué)習(xí)力；公因子2在語文和英語的成績上具有較大載荷，可歸為一類，定義為文科學(xué)習(xí)力。

2.1.5? 因子得分

計(jì)算成分得分系數(shù)矩陣，結(jié)果如表4所示。

將標(biāo)準(zhǔn)化的原始數(shù)據(jù)帶入公因子的表達(dá)式中，求出Y1，Y2，

Y1=-0.036X1+0.369X2-0.011X3+0.283X4+0.380X5+0.324X6

Y2=0.596X1-0.033X2+0.568X3-0.140X4+1.620X5-0.022X6

為準(zhǔn)確分析54為同學(xué)的學(xué)習(xí)能力，進(jìn)行加權(quán)運(yùn)算，從而得到綜合得分模型，即：

（2）

根據(jù)因子得分模型，得到2022年高一三班54名同學(xué)學(xué)習(xí)能力的綜合得分情況可以看出，54名同學(xué)可以分為四類情況，第一類是公因子Y1和公因子Y2都處于正值，理科學(xué)習(xí)力和文科學(xué)習(xí)力都較好的；第二類是公因子Y1為正值，公因子Y2為負(fù)值的，是理科學(xué)習(xí)力好而文科學(xué)習(xí)力弱的；第三類是公因子Y1為負(fù)值，公因子Y2為正值的，是理科學(xué)習(xí)力弱而文科學(xué)習(xí)力好的；第四類是公因子Y1和公因子Y2都處于負(fù)值，理科學(xué)習(xí)力和文科學(xué)習(xí)力都較弱的?？傮w來看一半以上因子得分的處于負(fù)值，表明班級(jí)的整體學(xué)習(xí)能力偏弱。

部分同學(xué)的文科學(xué)習(xí)力較好，部分同學(xué)的理科學(xué)習(xí)力較好。在本研究中的文科包括語文和英語，理科包括數(shù)學(xué)、物理、地理、化學(xué)。地理被稱為文科中的理科，理科學(xué)習(xí)有“少背誦，多理解”的特點(diǎn)，并且學(xué)科間的關(guān)聯(lián)度高，對(duì)于部分文科學(xué)習(xí)較好，理科學(xué)習(xí)較弱的同學(xué)而言，他們應(yīng)該更加注重理科科目的學(xué)習(xí)，因?yàn)槲锢砘瘜W(xué)地理的組合就是偏邏輯思維的學(xué)習(xí)組合，學(xué)好理科是重中之重，應(yīng)該更加重視這些科目的學(xué)習(xí)；而對(duì)于部分理科學(xué)習(xí)較好，文科學(xué)習(xí)較弱的同學(xué)，在偏向理科組合的物理化學(xué)地理上，有一定的優(yōu)勢，但是語文和英語學(xué)習(xí)是主要科目，也至關(guān)重要，這部分同學(xué)要注意調(diào)整自己的學(xué)習(xí)，將語文和英語的學(xué)習(xí)重視起來。

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)學(xué)生成績之間的特征和相關(guān)性，下面進(jìn)行了描述統(tǒng)計(jì)和差異分析。

2.2? 描述統(tǒng)計(jì)

為了檢驗(yàn)所選取的學(xué)生期末成績分布的合理性，運(yùn)用SPSS軟件對(duì)各學(xué)科學(xué)生期末成績的基本量進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)的基本數(shù)據(jù)如表5所示。

從表5可知，此次統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)沒有缺失，語文、數(shù)學(xué)、英語、地理、物理、化學(xué)的平均分分別為92.8、78.3、70.9、75.1、48.9、60.9，語文、數(shù)學(xué)、英語總分為150分，及格分為90分，數(shù)學(xué)和英語的均分都在及格分以下，英語只有70分的均分，成績偏低，物理、化學(xué)、地理的總分為100分，及格分為中等，地理成績中等，化學(xué)剛好及格，物理是48.9的均分，成績偏低。且可以看出：物理共1項(xiàng)的最大值超過平均值3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，說明數(shù)據(jù)波動(dòng)較大，相對(duì)平均值，使用中位數(shù)描述整體水平更適合。

各科的分?jǐn)?shù)平均值對(duì)比分析，總體看來物理是所有學(xué)科中均分最低的，使用中位數(shù)來進(jìn)行評(píng)價(jià)只有47.5的水平值，化學(xué)的均分在及格邊緣，數(shù)學(xué)的均分并沒有及格，所以在偏理科組合中，班級(jí)的學(xué)習(xí)情況并不樂觀，班級(jí)理科能力明顯偏弱。

班級(jí)的整體學(xué)習(xí)能力偏弱。存在以下原因：一是學(xué)生的基礎(chǔ)薄弱，由于學(xué)校入口的生源較差，這一部分學(xué)生在初中的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)就未筑牢，導(dǎo)致高中課程增多，學(xué)習(xí)任務(wù)加重的時(shí)候，學(xué)習(xí)就更加吃力；二是學(xué)習(xí)方法不當(dāng)，部分學(xué)生在學(xué)習(xí)的時(shí)候沒有找到正確的方法，上課盲目聽課，課前不做預(yù)習(xí)，課后不做復(fù)習(xí)，沒有計(jì)劃性的學(xué)習(xí)，未將知識(shí)點(diǎn)之間聯(lián)系起來，導(dǎo)致遺忘過快；三是缺乏學(xué)習(xí)興趣，缺乏興趣的原因可能有自身原因，學(xué)習(xí)枯燥痛苦，同時(shí)存在外界的原因，老師授課方式單一沒有吸引力。

2.3? 差異檢驗(yàn)

使用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)分析不同性別樣本對(duì)于不同學(xué)科的差異性，結(jié)果如表6所示。

從表6可以看出：不同性別樣本對(duì)于語文，英語，地理，物理，化學(xué)共5項(xiàng)不會(huì)表現(xiàn)出顯著性（P＞0.05），意味著不同性別樣本對(duì)于語文，英語，地理，物理，化學(xué)全部均表現(xiàn)出一致性，并沒有差異性。另外性別樣本對(duì)于數(shù)學(xué)共1項(xiàng)呈現(xiàn)出顯著性（P＜0.05），意味著不同性別樣本對(duì)于數(shù)學(xué)有著差異性。

數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí)在性別上存在著差異性，男生的數(shù)學(xué)較女生的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)能力更好一些，分析原因是因?yàn)槟信膶W(xué)習(xí)方法不同。男生習(xí)慣探究式學(xué)習(xí)，女生習(xí)慣于灌輸式教學(xué)，女生在學(xué)習(xí)過程中更加勤奮認(rèn)真，對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)的掌握也更扎實(shí)；男生的思維更具創(chuàng)造性，習(xí)慣于挑戰(zhàn)有難度的題目，對(duì)于需要重復(fù)記憶的學(xué)習(xí)明顯缺乏學(xué)習(xí)熱情。

2.4? 相關(guān)性分析

如圖1至圖7所示，六個(gè)學(xué)科的正態(tài)分布Q-Q圖可知，語文，數(shù)學(xué)，英語，地理，物理，化學(xué)均具備正態(tài)性特質(zhì)。

進(jìn)一步用Pearson相關(guān)性對(duì)各科成績檢驗(yàn)，結(jié)果如表7所示。

利用相關(guān)分析去研究數(shù)學(xué)，語文，地理分別和物理，化學(xué)，英語共3項(xiàng)之間的相關(guān)關(guān)系，使用Pearson相關(guān)系數(shù)去表示相關(guān)關(guān)系的強(qiáng)弱情況。根據(jù)表7結(jié)果具體分析可知：

數(shù)學(xué)與物理，化學(xué)共2項(xiàng)之間呈現(xiàn)出顯著性，相關(guān)系數(shù)值分別是0.576，0.395，均大于0意味著數(shù)學(xué)與物理，化學(xué)共2項(xiàng)之間有著正相關(guān)關(guān)系。

數(shù)學(xué)與英語共1項(xiàng)之間并不會(huì)呈現(xiàn)出顯著性，相關(guān)系數(shù)值接近于0，說明數(shù)學(xué)與英語沒有相關(guān)關(guān)系。

語文與英語共1項(xiàng)之間全部均呈現(xiàn)出顯著性，相關(guān)系數(shù)值分別是0.320，大于0意味著語文與英語共1項(xiàng)之間有著正相關(guān)關(guān)系。

語文與物理，化學(xué)共2項(xiàng)之間并不會(huì)呈現(xiàn)出顯著性，相關(guān)系數(shù)值接近于0，說明語文與物理，化學(xué)共2項(xiàng)之間并沒有相關(guān)關(guān)系。

地理與物理共1項(xiàng)之間全部均呈現(xiàn)出顯著性，相關(guān)系數(shù)值分別是0.369，大于0意味著地理與物理共1項(xiàng)之間有著正相關(guān)關(guān)系。

地理與化學(xué)，英語共2項(xiàng)之間并不會(huì)呈現(xiàn)出顯著性，相關(guān)系數(shù)值接近于0，說明地理與化學(xué)，英語共2項(xiàng)之間并沒有相關(guān)關(guān)系。

總結(jié)Pearson相關(guān)性分析結(jié)果得到語文和英語，數(shù)學(xué)和物理，數(shù)學(xué)和化學(xué)，地理和物理之間存在正相關(guān)關(guān)系。利用學(xué)科之間的相關(guān)關(guān)系，在學(xué)教學(xué)的時(shí)候，相關(guān)聯(lián)的學(xué)科注意融會(huì)貫通實(shí)施教學(xué)，引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)學(xué)科之間的聯(lián)系，幫助知識(shí)理解消化。

3? 結(jié)? 論

全國各地相繼實(shí)施高考綜合改革，學(xué)生在多元的知識(shí)結(jié)構(gòu)以及復(fù)雜的學(xué)科背景下，有了更多選擇組合的機(jī)會(huì)，由此有了更大發(fā)展的空間，但相繼而來也有新的挑戰(zhàn)。尤其在像本研究中師資隊(duì)伍較弱，生源入口基礎(chǔ)薄弱的農(nóng)村一類學(xué)校中，想要抓好教育更是道阻且艱，這就需要根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)的情況，樹立正確的教育觀，精準(zhǔn)扶學(xué)，實(shí)現(xiàn)育人育才的目標(biāo)。根據(jù)研究結(jié)果提出以下幾點(diǎn)教學(xué)建議：

（1）系統(tǒng)教學(xué)。學(xué)科間的知識(shí)相互獨(dú)立，也是相互統(tǒng)一的，學(xué)習(xí)的過程中注重量的積累，量變引起質(zhì)變，在量的學(xué)習(xí)時(shí)，不僅要注重單學(xué)科的系統(tǒng)學(xué)習(xí)，也要聯(lián)系相關(guān)性的學(xué)科之間的關(guān)系，將分散，零散的知識(shí)點(diǎn)通過整理出邏輯框架進(jìn)行系統(tǒng)化，凌亂的東西容易遺忘，因?yàn)橛洃浧饋頉]有相關(guān)性，將知識(shí)點(diǎn)整理系統(tǒng)化之后助于學(xué)習(xí)、記憶和提取。教材的內(nèi)容是分章節(jié)的，但是內(nèi)容之間是相互銜接有邏輯性的，教師在教學(xué)的過程中主要幫助學(xué)生搭建整體的框架，幫助學(xué)生進(jìn)行系統(tǒng)學(xué)習(xí)。系統(tǒng)的學(xué)習(xí)也要發(fā)現(xiàn)學(xué)科之間的聯(lián)系，學(xué)科融合學(xué)習(xí)記憶更深理解更加透徹。

（2）化繁為簡。學(xué)習(xí)是枯燥的，尤其高中壓力大，任務(wù)重，學(xué)科部分的內(nèi)容難度大，教師在教學(xué)過程中就要注意聯(lián)系生活，結(jié)合實(shí)際，將不易理解，晦澀難懂的內(nèi)容簡單化，課堂上的講解至關(guān)重要，讓學(xué)生真正聽懂，這堂課才是有意義的，學(xué)生一知半解，課堂的有效性就沒有得到體現(xiàn)?，F(xiàn)在教學(xué)工具、教學(xué)手段愈加智能，老師在教學(xué)過程中容易本末倒置，利用工具輔助教學(xué)的時(shí)候偏離教學(xué)重點(diǎn)，應(yīng)當(dāng)最利化的利用教學(xué)工具，使教學(xué)流程簡單化，圍繞教學(xué)任務(wù)，學(xué)習(xí)重點(diǎn)，讓學(xué)生在簡單的教學(xué)流程中主動(dòng)獲得知識(shí)，而促進(jìn)技能的提升。

（3）因材施教。全面深入地了解學(xué)生，對(duì)其個(gè)別差異與可變因素作科學(xué)分析，尊重每個(gè)學(xué)生的這種差異性、獨(dú)立性和創(chuàng)造性，這就是因材施教。每一個(gè)學(xué)生都是獨(dú)一無二的，在班級(jí)制教學(xué)中，要考慮到多數(shù)同學(xué)的情況，也要照顧到個(gè)別需求。無論什么樣的學(xué)生，都有自己特殊的一面，尤其學(xué)習(xí)上上的需求也都不盡相同，要有針對(duì)性地“對(duì)癥下藥”，把因材施教真正地落實(shí)到每個(gè)學(xué)生身上。而本研究通過數(shù)據(jù)分析得到的結(jié)果，性別對(duì)于學(xué)生在數(shù)學(xué)上的學(xué)習(xí)有一定影響，男生的數(shù)學(xué)較女生的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)能力更好一些，并且部分同學(xué)的文科學(xué)習(xí)能力比較好，部分同學(xué)的理科學(xué)習(xí)力比較好，教師在教育過程中，幫助學(xué)生尋長板，補(bǔ)短板，提高綜合學(xué)習(xí)能力。

（4）習(xí)慣培優(yōu)。形成系統(tǒng)學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)習(xí)慣，做好課前課中課后應(yīng)該要做的功課，及時(shí)總結(jié)，構(gòu)建知識(shí)的網(wǎng)絡(luò)體系。形成自主自學(xué)的學(xué)習(xí)習(xí)慣，高中課程的理論性、抽象性強(qiáng)，就需要在對(duì)知識(shí)的理解上下功夫，要多思考、多研究，以探究的觀念對(duì)待每一個(gè)問題。

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作者簡介：李莎莎（1997.10—），女，侗族，貴州石阡人，碩士研究生在讀，研究方向：教育信息化；張浩（1986.11—），男，漢族，江西新干人，副教授，博士研究生，研究方向：人工智能，大數(shù)據(jù)+教育；楊丹蓮（1993.11—），女，土家族，貴州思南人，中學(xué)二級(jí)教師，本科，研究方向：英語信息化教學(xué)；陳仁梅（1996.02—），女，漢族，貴州遵義人，碩士研究生在讀，研究方向：人工智能教育。

收稿日期：2022-08-29