基于主成分回歸分析的經管類專業(yè)實踐課程教學效果評價
——以A 課程為例

付靜

（廣州軟件學院，廣州 510900）

0 引言

實踐教學作為高等教育的重要構成部分，是培養(yǎng)應用型人才的關鍵環(huán)節(jié)，實踐教學效果直接決定實踐教學質量，實踐課程是實踐教學的重要載體，因此，進行實踐課程教學效果評價非常有必要。實踐課程教學效果評價體系的建立和完善不僅有利于提升課堂教學質量，為高校實踐教學提供數據支持，也有利于實現校師生三方全面同步發(fā)展。

1 文獻評述

目前，國內大部分學者主要是對理論教學或具體專業(yè)教學進行教學效果評價，而對某一門實踐課程進行教學評價的文獻相對較少，如許宇翔、譚淇婧以四川電大遠程教育的“幾何基礎”課程為例，利用主成分分析法對數據進行降維處理，構建評價模型，通過模型計算的結果找出教師在教學過程中存在的問題，豐富教學工作［1］；陳麗娜以華中師范大學的混合式教學模式為切入點進行實證研究，發(fā)現混合式教學模式改善了學生學習的積極性和主動性，培養(yǎng)了學生獨立思考的能力［2］；劉茂平以廣東技術師范學院為例，采用主成分分析法對其財務管理雙語教學效果的影響因素進行分析，證明學生上課態(tài)度和課件形式與教學效果成正相關［3］；汪學榮、周玲等利用學生評價方式對10 門課程進行教學質量評價，并建立評價模型進行實證結果驗證，研究表明課程C3 效果最好，同時評價模型也驗證了該結果的準確性［4］；王成強采用最小二乘線性回歸和主成分分析法對數學分析習題課教學效果進行評價，發(fā)現數學分析習題課對學生實踐動手能力、綜合素質能力的提升至關重要［5］?；谏鲜鰧W者的研究，文章以某校A 課程為例，結合其經管類專業(yè)特點和課程特點，構建實踐課程教學評價模型，采用問卷調查法和主成分分析法，驗證實踐課程教學效果的影響因素，為課程改革、專業(yè)建設及人才培養(yǎng)提供相應的數據支撐和實踐依據。

2 經管類專業(yè)實踐教學問題

基于理論研究現狀和實踐教學的重要性，文章通過調查多所應用型本科高校發(fā)現目前同類應用型本科高校經管類專業(yè)實踐教學存在如下問題：①同一門課程中的理論課時與實踐課時設計不合理，大部分高校在經管類專業(yè)核心課程上，偏重理論課時設置，忽略實踐課時安排，導致學生沒有意識到該課程實踐教學的重要性，缺乏實踐能力。②理論課與實踐課脫節(jié)嚴重。許多高校在安排經管類專業(yè)人才培養(yǎng)課程時，對理論課與實踐課時間安排不合理，如在大一開設專業(yè)理論課程，但該理論課程配套的實踐課程被安排在大四，這樣無法讓學生把理論和實踐結合起來，只是理論課學習理論，實踐課進行實踐。③實踐教學軟硬件落后于時代和社會發(fā)展，使得學生畢業(yè)后無法跟上社會的發(fā)展節(jié)奏，人才培養(yǎng)脫離社會實際，只局限于校內。④高校專任教師的結構層次不符合實踐教學要求，且任課教師實踐能力相對較弱。調查發(fā)現，應用型高校在設置經管類專業(yè)任課教師結構層次時只追求職稱結構，忽略實踐技能結構，這種現象不利于應用型本科人才培養(yǎng)。⑤忽視培養(yǎng)學生對實踐課程的積極性和趣味性。絕大部分應用型本科高校在教學模式探索上缺乏創(chuàng)新，陳舊的教學模式不利于激發(fā)學生潛力，也不利于調動學生對實踐課程的積極性和趣味性［6］。

3 調查研究與實證設計

3.1 問卷設計

為了對某高校A 實踐課程進行課程教學評價，文章設計了包含A 課程是否提升了學生的實踐能力、是否滿意任課教師對學生的教學態(tài)度、是否滿意課程教學效果等14 個問題在內的調查問卷，共發(fā)放200 份，調查對象主要是某高校2018 級、2019 級、2020 級的在校學生，最終回收180 份有效問卷，回收率90%，最終確定樣本180 個。

3.2 可靠性檢驗

文章采用問卷調查法搜集樣本和數據，因此有必要對問卷的設計和可靠性進行信度分析，根據可靠性檢驗結果，問卷設計的α 系數為0.902，α 系數越接近1，說明問卷設計可靠性越高。因此，文章的問卷設計可靠合理，提取數據合理，可以為接下來的檢驗提供依據。

3.3 評價體系的建立

基于上述問卷調查的結果，結合課程特點，文章從14 個問題中提取出13 個自變量和1 個因變量，對應的評價體系如表1 所示。

表1 評價體系

4 實證分析

4.1 主成分分析

4.1.1 KMO 和Bartlett 檢驗

理論上，KMO 大于0.5 才能夠作因子分析，文章通過KMO 和Bartlett 檢驗結果，發(fā)現KMO 值為0.893，Bartlett 統計量為1 039.118，且顯著性P值為0.000，顯著性較強，說明各指標之間存在顯著差異，通過檢驗。結果如表2 所示。

表2 KMO 和Bartlett 檢驗

4.1.2 公因子提取和命名

提取公因子的原則是因子特征值大于1，文章采用主成分分析法提取公因子，并計算相關系數矩陣、方差貢獻率和旋轉后累計方差貢獻率；通過主成分分析提取了3 個公因子，其特征值分別是3.251、3.199 和1.824，旋轉后方差貢獻率分別是25.005%、24.607%和14.034%，累計方差貢獻率為63.646%，超過60%，表明前3 個公因子可以解釋大部分因子對實踐課程教學效果的影響［7］，結果如表3 所示。

表3 公因子方差貢獻

接下來對3 個公因子進行最大方差正交旋轉，得到旋轉后的公因子載荷矩陣如表4 所示，并進行公因子命名，其中公因子1在X6、X8、X9、X10上的載荷系數最大，載荷值分別為0.784、0.785、0.741 和0.707，這些因素考察的是教學過程中教師本身的能力及其對學生的關注度，因此可取名為教師因子（F1）；公因子2在X2、X4、X5、X7、X11、X12、X13上的載荷系數最大，載荷值分別為0.727、0.631、0.507、0.474、0.576、0.7 22 和0.740，這些因素主要圍繞學生的專業(yè)基礎能力和教學過程安排，因此可取名為基礎因子和教學因子（F2）；公因子3在X1、X3上的載荷系數最大，載荷值分別為0.709、0.850，這些因素代表教學后續(xù)的成果和未來預期，因此可取名為未來因子（F3）。

表4 公因子載荷矩陣

4.1.3 因子得分

利用因子分析的結果得到得分系數矩陣，結果如表5 所示，可計算出公因子評價函數：

表5 因子得分系數矩陣

4.2 回歸分析

文章建立評價指標（X）和因變量實踐課程教學效果（Y）的線性回歸方程：

式（1）中，βi（i=1，2，3，…，n）為各變量的回歸系數，μi為誤差項，C為常數項。

利用上述函數對自變量（X）和因變量（Y）進行多元線性回歸，結果如表6 所示。

表6 多元線性回歸結果

對于多元線性回歸結果，可建立如下模型：

回歸結果顯示，R2和調整R2分別為0.606、0.575；方差分析中，F值為19.522，P值為0.000，擬合優(yōu)度相對較好，且顯著性檢驗通過；D-W 值為1.713，說明回歸方程不存在自相關。綜合上述結果，可知回歸結果較理想，解釋力較強。

表6 的回歸結果顯示，方差膨脹因子（VIF）最大值為2.487，小于10，一般VIF 小于10 可以說明回歸模型不存在多重共線性。綜合上述結果，可以認為線性回歸是有效的，并且從回歸結果可以發(fā)現，X3、X7、X8，X5、X10，X9分別在1%、5%和10%的顯著性水平下通過檢驗，其余幾個變量的顯著性則不明顯。

5 建議

文章通過問卷調查法和主成分分析法，為實踐課程教學效果建立評價指標，提取公因子并進行多元線性回歸。結果表明，A 實踐課程教學效果的主要影響因素是教師因子、基礎因子和教學因子、未來因子，其中，期望實踐成果（X3）、教學安排（X5）、教學過程考核（X7）、教師基礎能力（X9）、教師實踐能力（X8）和關注度（X10）都對A 實踐課程教學效果產生顯著的正相關?；谏鲜鰧嵶C，文章提出以下幾點建議：首先，在教師方面，推動任課教師專業(yè)基礎能力和實踐能力的提升［8］，通過專業(yè)理論的培訓講座、校企合作、建立實踐教學基地，促使教師獲得豐富的專業(yè)理論知識，幫助教師將理論應用于專業(yè)實踐，提升專業(yè)實踐能力；其次，在教學方面，可以推廣沉浸式教學模式，靈活設計教學過程，建立教學團隊，發(fā)揮團隊的主觀能動性，利用案例思考、練習題庫、頭腦風暴、小組討論、模擬實操、教研活動探索等方式，讓學生體會到專業(yè)學習的樂趣，激發(fā)學生的學習積極性和熱情；最后，在綜合素質培養(yǎng)方面，要注重學生多元化的培養(yǎng)模式，使學生不是為了“學”而“學”，教師、高校更應該注重學生綜合應用能力的提升，讓學生參與校企合作和實訓基地的項目，特別是輪崗實習，充分發(fā)揮學生的潛力，實現理論教學與實踐教學的有機結合，提高學生的綜合素質。