成教学生英语成绩的影响因素及改善措施——多元线性回归模型的实证研究.pdf
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1、019求知导刊 2017 年 02 月Feb.2017Journal of Seeking Knowledge Guide理论与探索LiLunYuTanSuo成教学生英语成绩的影响因素及改善措施白 蓝,甘 蔚一、问题的提出中华人民共和国教育部在 国家中长期教育改革和发展规划纲要(20102020 年)中指出:成人教育是终身学习体系的重要组成部分,要不断地加大投入力度,更新继续教育观念,以加强人力资源能力建设为核心,稳步发展学历继续教育。十多年来,英语教学作为成人教育的重要有机组成部分,在不断摸索、改进的过程中取得了较大进展,但学生的成绩总体上还是不理想。成教学生成绩不理想的原因是多方面的,包括
2、学生英语基础薄弱、缺乏学习的动力,教学环境单一、教学时间不可支配、采用死记硬背的学习方法等。从某种意义上讲,理论界对成教英语现状的分析很客观,指出的问题也具有针对性,有助于成教英语教学方法的改进和教学质量的提高。但是,理论界的研究多重于定性的分析,定量方面的分析不多。文章以某民族地区的 50 名某校英语专业学生为研究对象,以英语成绩(指期考平均成绩)为因变量,以性别、兴趣等17个因素为自变量,回归分析影响成教学生英语成绩的主要因素,并在此基础上提出建议。二、研究对象、方法及多元回归模型文章以民族地区某校英语专业的50 名学生为对象,以调查问卷的形式获取相关数据。收回50份答卷,输入SPSS22
3、.0 后,剔除 2 份无效试卷,问卷有效率为 98%。本次调查问卷总共设计18道选项题,并对每个选项的答案进行虚拟赋值(见表 1)。由于描述影响成教学生英语成绩的因素是多元的,因此,可采用多元回归方法分析解释变量对被解释变量的影响。运用R2统计量进行回归方程的拟合度检验,采用系数法检验是否存在多重共线性。在建立回归模型时,一般考虑为:Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+ bnXn+。其中, b1、 b2、 b3、 bn 是模型的参数,又称偏回归系数, 为误差项,Y 为因变量,X1、 X2、 X3 Xn为 n 个自变量。 b0为回归平面在 Y 轴是的截距,是一个常数。摘 要: 考试成绩是显示
4、学生能力的重要数字化指标。文章以某民族地区某校 50 名英语专业的学生为研究对象,以英语成绩为因变量,性别、兴趣等 17 个因素为自变量进行交互分析和回归分析。分析结果表明:影响成教学生英语成绩的有“英语基础( X12)、听英语电台的习惯( X15)、性别( X1)、学生的勤奋程度( X3)、掌握的词汇量( X6)”等五个最主要的因素。文章提出可采取两方面的措施以提高成教学生的英语成绩:一是成教学生应勤奋学习,练好内功;二是成教学生应拓展学习领域,将课堂学习与课外学习有机结合起来。关键词:成教学生;英语成绩;回归分析;交互分析作者简介:白 蓝(1987),女,山西太原人,湖南女子学院副教授,博
5、士,主要从事句法学、英语教学研究;甘 蔚(1981),湖南长沙人,湖南女子学院讲师,研究方向:英语教学。(湖南女子学院,湖南 长沙 410004)文章编号:2095-624X(2017)04-0019-03基金项目: 2014 年湖南省普通高等学校教学改革研究项目“成人教育中英语教师激发学生学习动机策略的有效性研究” (湘教通2014 247号-639);2014年湖南省社科基金外语科研联合项目“汉语特指问句焦点干涉效应的句法研究”(14WLH23)。中图分类号:H319 文献标识码:A 收稿日期:2016-11-28多元线性回归模型的实证研究变量 赋值成绩( Y)1=90 分及以上,2=80
6、90 分,3=70-80 分,4=60-70 分,5=60 分以下性别( X1) 1= 女;2= 男你是否有学习兴趣( X2) 1= 有兴趣,2= 一般,3= 无是否勤奋( X3) 1= 是,2= 一般,3= 不勤奋你的学习动机如何( X4) 1= 强烈,2= 一般,3= 不强你听课效率如何( X5) 1= 高,2= 一般,3= 不高你掌握的词汇量( X6) 1=500010000,2=1000020000,3=20000 以上语法知识掌握情况( X7) 1= 熟悉,2= 一般,3= 熟悉你对学习氛围的看法( X8) 1= 好,2= 一般,3= 不好是否采用多种学习方法( X9) 1= 是,2
7、= 不是否满意教师的教学方法( X10) 1= 是,2= 不是,3= 说不清是否满意老师的教学态度( X11) 1= 是,2= 不是,3= 无所谓你的英语基础怎么样( X12) 1= 好,2= 一般,3= 差周平均学习英语的时间( X13) 1=2 小时,2=24 小时,3-4 小时以上你经常进行课前预习吗( X14) 1= 经常,2= 偶尔,3= 不预习有听英语电台的习惯吗( X15) 1= 有,2= 偶尔,3= 没有你有固定的工作吗( X16) 1= 有,2= 没有你按时完成作业吗( X17) 1= 是,2= 不是万方数据0202017 年 02 月理论与探索三、描述性统计及交叉分析1.
8、描述性统计运用 SPSS22 统计软件中的描述性以及频次分析的结果如表 2 所示。2. 因变量与自变量的交互分析从描述性角度进行研究进一步明晰影响成绩的因素,分别对性格、兴趣、听课效率等 17 个自变量与因变量成绩进行交互分析,结果输出17组两维列联表,其中列为因变量成绩,行为各自变量。根据 SPSS22.0 输出的结果,在卡方检验中,17 组的 Pearson Chi-Sqare 值都比较大,最大的为列 Y*X12,Pearson Chi-Sqare等于 34.676,最小的为列 Y*X17,Pearson Chi-Sqare等于11.429,所有组列的P0.05,似然比(LIkeliood
9、 Ratio 结果与卡方估计值相近似(如表3、表4),由此表明,因变量成绩的高低与17个自变量之间有显著差异。另外,根据 Phi 值和 CramerrV来看, Y*X12列最大,为 0.850,0.61,Y*X17列最小,为 0.488,0.488,其介于二者之间。由表 4 可知,成绩等级与成教学生的英语基础相关度最高,在统计的 2 名英语成绩优90分以上的学生中,英语基础都很好,占比达到了 100%。成绩在6070分之间学生总共21名学生,基础一般较差的总共占了 21 人,占比达到了 100%。根据 Pearson Chi-Sqare 值、Phi 值和 CramerrV 比较,对成教学生英语
10、成绩影响由大到小的排序为: X12、X10、 X3、 X15、 X3、 X5、 X13、 X9、 X14、X7、 X2、 X1、 X11、 X6、 X8、 X16、 X17。四、多元回归分析利用 SPSS22.0 进行回归模型分析,表5输出了当前模型的拟合度指标,NagelkerkeR2 反映了方程对被解释变量方差解释的程度,越接近 1,说明方程的拟合优度越高。McFadden 一般大于 0.3 为理想状况。当前模型中,NagelkerkeR=0.994,McFadden=0.976,由此可见,本模型的拟合度理想。表 7 输出多重回归方程中的常数、偏回归系数、回归系数的 T 检验。结合偏回归系
11、数、 T 值以及相伴概率,筛选出能检验出显著性的最重要最准确的预测变量为 X15( T=3.571,Beta=0.513)、 X12( T=2.423,Beta=0.653)、 X3( T=3.441,Beta=0.521)、 X5( T=2.243,Beta=0.491)、 X1( T=2.423,Beta=0.653)、 X6( T=1.325,Beta=0.113)。由此,可写出多元回归方程: Y=-0.200X1+0.521X3+0.491X5+0.113X6+0.653X12+0.513X15。五、结论SPSS22。统计软件进行的交互分析表明,调查问卷设计的17个自变量对成教学生的英
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