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高中生学习表现与活动、考勤的相关性分析

发表时间：2020/9/16 来源：《中小学教育》2020年9月1期作者：阿卜杜克尤木•艾则孜穆耶斯尔•艾

[导读] 借助统计软件SPSS 19对某班52名学生的学习成绩与他们参与的活动、班级考勤等进行追踪式相关性分析，本文试直观地表述学生活动和考勤情况对学习成绩的影响，并结合学生当时的学习表现，给出相应的结论和建议。

阿卜杜克尤木•艾则孜穆耶斯尔•艾力喀什第六中学
【摘要】借助统计软件SPSS 19对某班52名学生的学习成绩与他们参与的活动、班级考勤等进行追踪式相关性分析，本文试直观地表述学生活动和考勤情况对学习成绩的影响，并结合学生当时的学习表现，给出相应的结论和建议。
【关键词】SPSS相关性；高中生；学习表现；学生活动；考勤
中图分类号：G688.2 文献标识码：A 文章编号：ISSN1001-2982 （2020）09-094-02

        引言
        众所周知，“教师的教”和“学生的学”是组成学校教育活动的两个核心部分。正如“教师的教”关系到教师个人的职业素养、教学方法和经验等因素一样，学生的学习表现也跟学生个体的心理素质、学习方法、学习态度、学习能力和学习习惯等诸多因素密切相关。
        正因如此，不管是教育工作者还是家长（或者学生），都会需要从不同因素的角度想方设法去改善学生的学习表现。
        那么，在学校围绕学生这一主体而进行的制作模型、运动会、演讲比赛等实践活动（以下统称为“学生活动”）和学生的出勤等学习行为跟他们的学习表现到底何等相关呢？本文就此主题展开定量分析。
        一、学生背景介绍
        本文追踪调查的对象是某高中2014级高一年级某双语班52名学生，该班级在高一年级时有52名学生，在高二年级时还是有52名学生，不过中间转出的学生有3名，转入的学生也恰有3名。所以，为了保证追踪调查的科学性和客观性，本次统计分析取高一年级样本量为49，取高二年级样本量为52。
        二、分析方法和过程
        为了便于分析学生的学习表现，我们从高一年级第二学期开始对本班学生的各类考试成绩、参与活动情况、班级考勤情况等进行了比较系统的如实记录，并在每学期末进行统计，将他们的学习表现跟这些因素进行对比，从而给学生和家长提供一些合理的反馈。
        需要说明的是：
        1.这里所说的各类考试成绩是指模块总分（其中包括考勤、作业、平时测验、课堂表现、实验操作和卷面成绩等，这能较好地体现和反映学生在某阶段的学习表现），然后根据科目数量计算出平均成绩和班级总排名。
        2.这里所说的活动包括班委工作（1职算1次活动）、班级假期作业（如制作模型、摄影、十字绣、画画、微电影、读书心得阐述等）、校级比赛（如运动会、制作手抄报、写征文、演讲比赛等）、班内活动（如出黑板报等）、校外活动（如 “学雷锋”活动等）等等。其中，有些活动，比如运动会或出黑板报，可以根据活动的难度、量度以及学生完成的程度，可以记录为1次算2次或3次合算1次。最后，由此算出学生在一个学期内参加的活动总数和活动次数总排名。
        3.这里所说的班级考勤包括每天的早操考勤、早自习考勤、晚自习考勤、事假、病假、旷课和未到等，由此算出学生在一个学期内缺勤总数和除请假外的缺勤总数。因为，请假（包括事假和病假）是学生由于某种特殊原因而做出的行为，应该说是不属于有效反映学生的学习态度的行为，而迟到、旷课等则属于直接反映学生的学习态度的行为。
        三、数据和分析
        在以上三类统计数据的基础性，本次分析利用SPSS针对三个学期和一个学年分别进行四种相关性分析。
        本文对这些数据的解释将以Pearson 相关系数为主要参考数据、以Kendall、Spearman相关性为辅助参考数据而进行。

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        （一）平均成绩与活动次数的相关性分析
        表-1
        如上表-1所示，学生在各学段的最终平均成绩与所参加活动次数之间的Pearson相关系数分别是0.348、0.363、0.242、0.407，均大于0，属于正相关；双侧显著性（Sig.）取值分别是0.014、0.008、0.084、0.003，其中两个取值小于0.01，相关性属于“非常显著”，一个大于0.01而小于0.05，相关性属于 “显著”，而0.084大于0.05，在这一项相关性属于“不太相关”。
        虽然在高二第2学期的相关系数过小，双侧显著性取值过大，但是在高二一个学年中的总体相关性属于“非常显著”，同时Kendall、Spearman相关性都属于“显著”。
        从整体数据可以判断，高中学生的学习成绩与他们参与活动的次数之间存在着显著或非常显著的相关性。
        （二）成绩名次与活动名次的相关性分析
        对最终平均成绩名次与所参与活动次数的名次之间的相关系数如下表-2所示。
        表-2
        由上表-2可知，该项Pearson相关系数均大于0，都属于正相关，也就是说，学生参加活动的次数越多，他们的学习成绩很可能越高；双侧显著性取值均小于0.05，属于“显著”相关。在高二一个学年中的总体相关性属于“非常显著”。
        从整体数据可以判断，高中学生的最终平均成绩名次与所参与活动次数的名次之间也存在着显著或非常显著的相关性。
        （三）平均成绩与缺勤总次数的相关性分析
        学习态度会对学生的学习表现产生直接影响，而学生的学习行为表现，可以说，是学生学习态度的一种客观表现。下表-3呈现的是学生在高二两个学期和一个学年的请假、迟到、旷课等缺勤总次数和平均成绩之间的相关性分析结果。
        表- 3
        可知，该项Pearson相关系数均小于0，都属于负相关，即学生的缺勤次数越少，他们的学习成绩很可能越高；双侧显著性取值均小于0.01。
        从整体数据可以判断，高中学生的最终平均成绩与缺勤总次数之间存在着非常显著的相关性。
        （四）平均成绩与除请假外缺勤次数的相关性分析
        如上文所述，除请假外，迟到、旷课等属于直接反映学生学习态度的行为。为了找出这两种缺勤数据与学习成绩的相关性、差别，本文将结合上文第（三）部分内容对比分析平均成绩与除请假外缺勤次数之间的相关性。
        表- 4
        经对比可以发现，学生平均成绩与除请假外缺勤次数之间的相关系数均大于学生平均成绩与（含请假）缺勤总次数之间的相关系数（即该项目Pearson相关系数平均绝对值比〈即第3个内容〉缺勤总次数时的大约0.01。），而且前者的双侧显著性低于后者。
        可见，高中学生的最终平均成绩与除请假外缺勤次数之间存在着更加显著的相关性。至于请假次数与学习成绩的相关性，本文可以认为合理的请假次数的多少也会影响学生的学习成绩，但影响不大。
        四、结论和建议
        首先，需要声明的是，本次分析不得出“学习成绩好的学生参加的活动次数偏多或缺勤次数偏少”或“学习成绩不是那么好的学生参加的活动次数偏少或缺勤次数偏多”等结论，得出这样的结论反而不符合统计学规律。本次分析能反映学生多组学习行为之间相关程度，呈现的是多数学生的学习行为之间相关性所符合的规律。
        (一)虽然本次分析的对象是高中学生，但是依据教育心理学规律，以上相关性关系可以推广到任何阶段的学习者。
        (二)本文建议学习者应该多多参与跟学习相关的学习外活动。这不仅仅能有效提升学习者的组织协调和独立思考的能力，而且能扩充学习者的思维方式和创新意识，以致于赢得更好的学习效果。
        (三)学习者的缺勤情况，尤其是非正常缺勤情况反映的是学习者的一种学习态度和学习习惯，所以本文认为学习者越端正的学习态度和习惯越能成就良好的学习效果。
参考文献
[1]林崇德.教育的智慧[M].北京:北京师范大学出版社，2007.
[2]冷英，贾德梅.从成就目标看学生学习目标的确立[J].广州:华南师范大学学报，2002(02)-0014-05.