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    主成分分析和聚類分析在高職學(xué)生成績(jī)綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

    2023-12-18 10:42:15任東海
    計(jì)算機(jī)時(shí)代 2023年11期
    關(guān)鍵詞:學(xué)生成績(jī)綜合評(píng)價(jià)聚類分析

    任東海

    關(guān)鍵詞:主成分分析;聚類分析;學(xué)生成績(jī);綜合評(píng)價(jià)

    中圖分類號(hào):G717 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1006-8228(2023)11-64-05

    0 引言

    職業(yè)院校經(jīng)常需要對(duì)學(xué)生成績(jī)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),以檢測(cè)學(xué)校管理、教育教學(xué)和人才培養(yǎng)的成效,進(jìn)而做出相應(yīng)的調(diào)整及改進(jìn)。

    目前,學(xué)生成績(jī)綜合評(píng)價(jià)應(yīng)用較多的方法是加權(quán)綜合評(píng)分法或?qū)⒏鞣N成績(jī)簡(jiǎn)單的相加,由于加權(quán)評(píng)分法中的權(quán)重設(shè)置容易受人為因素的影響,而各項(xiàng)成績(jī)簡(jiǎn)單的相加又不能體現(xiàn)學(xué)生綜合的學(xué)習(xí)能力,這些方法都存在各自的缺點(diǎn)[1],這里基于主成分分析給出一個(gè)簡(jiǎn)單實(shí)用的綜合評(píng)價(jià)方法,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步對(duì)學(xué)生成績(jī)進(jìn)行聚類分析,相對(duì)有效的解決了上述評(píng)價(jià)方法存在的問(wèn)題,有利于因材施教,提升人才培養(yǎng)質(zhì)量。

    1 數(shù)學(xué)模型

    1.1 主成分分析基本思想

    主成分分析是一種數(shù)據(jù)“降維”分析方法。其基本思想是將原來(lái)眾多的具有一定相關(guān)性的指標(biāo),重新組合成一組新的互不相關(guān)的綜合指標(biāo)來(lái)代替原來(lái)指標(biāo)。通常數(shù)學(xué)上的處理就是將原來(lái)多個(gè)指標(biāo)作線性組合,作為新的綜合指標(biāo)[2]。問(wèn)題是如何選取相應(yīng)的線性組合。

    代入數(shù)據(jù)計(jì)算學(xué)生各主成分得分如下表3 所示,由每位學(xué)生的主成分得分代入綜合評(píng)價(jià)函數(shù),可以得到綜合得分,按照綜合得分大小排序,就得到每位學(xué)生的名次,由于排名是通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析計(jì)算得到,其排名結(jié)果將減少主觀因素,反映某些實(shí)際情況。

    結(jié)果分析:第一主成分中x1,x4,x5,x6,x7五個(gè)變量的系數(shù)比較大且都為正數(shù),說(shuō)明第一主成分主要由這五個(gè)變量決定,且與這五個(gè)變量的取值成正相關(guān),從這五個(gè)變量分別所代表的課程(英語(yǔ)、高等數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)、Linux 基礎(chǔ)、Python 語(yǔ)言程序設(shè)計(jì))來(lái)看,他們相對(duì)于其他兩門(mén)課程(道德與法治、體育),是專業(yè)核心課,傳統(tǒng)學(xué)分占比也較大,是反映高職學(xué)生技能水平和決定一位學(xué)生成績(jī)的主要方面,得分較高,名次就較高,這與目前實(shí)際情況也是相符的。

    之后,將每個(gè)學(xué)生的前三個(gè)主成分得分作為指標(biāo),數(shù)據(jù)輸入SPSS 系統(tǒng)進(jìn)行聚類分析后結(jié)果為如圖1所示。

    依據(jù)圖1 結(jié)果可將全部學(xué)生分為四類,具體如表4所示。

    從系統(tǒng)聚類結(jié)果可以看出,第一類學(xué)生的第一主成分得分都較高,說(shuō)明他們專業(yè)核心課程學(xué)習(xí)成績(jī)不錯(cuò),但道德與法治、體育等課程成績(jī)一般,有偏科現(xiàn)象,說(shuō)明這類學(xué)生自身重視專業(yè)技能學(xué)習(xí),不重視公共課程的學(xué)習(xí);第二類學(xué)生大部分課程成績(jī)中等,偶有課程成績(jī)偏高或偏低,而且這類學(xué)生數(shù)量占比最大,屬于學(xué)習(xí)積極性不高的一類。第三類學(xué)生各科成績(jī)均較差,以后應(yīng)注意培養(yǎng)學(xué)習(xí)興趣,注重基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)習(xí)。第四類學(xué)生屬于尖子生,各科成績(jī)均較好,學(xué)習(xí)主動(dòng)性高。

    3 結(jié)果啟示

    主成分分析法是一種多指標(biāo)降維分析方法,當(dāng)評(píng)價(jià)指標(biāo)較多時(shí),可以在保留絕大部分信息的情況下用少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)代替原指標(biāo)進(jìn)行分析;在綜合評(píng)價(jià)函數(shù)中,各主成分的權(quán)數(shù)是其貢獻(xiàn)率,它反映了該主成分包含原始數(shù)據(jù)的信息量占總信息量的比重,這樣確定權(quán)數(shù)是相對(duì)客觀、合理的。通過(guò)對(duì)主成分得分進(jìn)行聚類分析,能反映學(xué)生總體學(xué)習(xí)情況,各類型之間同學(xué)的發(fā)展特點(diǎn)及優(yōu)劣勢(shì)所在,為學(xué)生發(fā)展、教師教學(xué)、學(xué)校管理都提供了一些有價(jià)值的參考與啟示[6]。

    學(xué)生方面,學(xué)生應(yīng)根據(jù)自身所屬類別,提升自我認(rèn)知,明確未來(lái)方向,如尖子生和核心課程成績(jī)優(yōu)異的學(xué)生下一步可考慮就業(yè)或繼續(xù)升本深造;成績(jī)一般的學(xué)生應(yīng)找準(zhǔn)方向,結(jié)合自身興趣,重點(diǎn)學(xué)習(xí)提升一兩門(mén)專業(yè)技能水平,為將來(lái)保底就業(yè)打下基礎(chǔ)。

    教師方面,需重視生源多樣化的情況,應(yīng)結(jié)合學(xué)生成績(jī)?cè)u(píng)價(jià)結(jié)果去了解學(xué)生背景,尊重學(xué)生個(gè)體差異,分類分層指導(dǎo),因材施教,激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣,幫助學(xué)生找到未來(lái)發(fā)展方向。

    學(xué)校方面,應(yīng)跟蹤學(xué)生差異化的特點(diǎn),可以實(shí)施分類培養(yǎng),如就業(yè)方向、升學(xué)方向、創(chuàng)業(yè)方向等。對(duì)于就業(yè)方向,強(qiáng)化核心技能訓(xùn)練,創(chuàng)新實(shí)踐教學(xué)體系,緊貼崗位實(shí)際需要;對(duì)于升學(xué)方向,加強(qiáng)專業(yè)課與公共通識(shí)課的整合銜接,全面提升學(xué)生科學(xué)素養(yǎng);對(duì)于創(chuàng)業(yè)方向,加強(qiáng)創(chuàng)業(yè)指導(dǎo),鼓勵(lì)學(xué)生參加創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽,挖掘?qū)W生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)潛質(zhì),全面提升人才培養(yǎng)質(zhì)量。

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