影响学习质量各因素的多元线性回归分析

一、引言

    学习质量受到主观因素和诸多客观因素的综合作用与影响,研究影响学生学习质量的主要因素，以及这些因素彼此间的相互作用，对于探索学生学习过程的教育规律，指导他们学习行为，完善教学管理和优化教学环境具有重要参考价值。

二、调查对象与方法

1、调查对象：南京信息职业技术学院13、14级大专生。

2、调查方式：为获取真实信息，采取匿名问卷调查方式对全校学生进行随机抽样调查，共发问卷150份，收回145份，其中有效卷138份，比例为92.7%。

3、调查内容：遵循问卷覆盖全面性和问题选择独立性原则，在多次讨论与广泛征求意见基础上经多次修改后，将内容确定为以下几方面：y成绩等级, 课余学习时间，努力程度，学习兴趣，学习压力，听课情况，作业完成情况，电脑游戏，学习气氛， 教师教学质量，是否谈恋爱。其中是自身因素，是环境、他人等外在因素。

4、数据处理方法：将收集数据量化，即对成绩等级项目的调查，问题答案设计为：优“1”，良 “3”，中“5”，差“7”；对每天除了上课，用于学习的时间项目的调查，问题答案设计为：超过4个小时“1”，3-4个小时“3”，1-2个小时“5”，基本不花时间“7”；对是否谈恋爱的项目的调查，问题答案设计为：否“2”， 是“4”。

5、成绩等级反应学习质量：我们采用调查问卷中，学生对自己学习成绩的评价来考察学习行为对学习结果的影响，也就是学习质量。因为问卷是匿名的，调查数据具有较好的真实性，所以借此数据分析的结果也具有一定的参考价值。

三、多元线性回归模型的建立与逐步回归分析

    多元线性回归分析是研究一个因变量与多个自变量的线性关系。本研究中的因变量y为成绩等级即学习质量，自变量为学生的课余学习时间、努力程度等10项指标，多元线性回归模型为：

利用逐步回归法求解的计算步骤如下：

①根据预先规定的显著性水平=0.05，由表1知“作业完成”的显著性(significance)检验对应的概率P值为0.O00<，首先选入回归方程的自变量是作业完成。

②重新计算未进入回归方程的变量的统计量，从偏相关(Partial correlation)系数找出最大值．因为课余学习时间的偏相关系数为0.433，t检验对应的概率P值为0.O00<，所以自变量课余学习时间第2步进入回归方程。

③重复第② 步，概率统计的偏相关系数最大，其值为0.357，t检验对应的概率P值为0.O0O<．所以，学习气氛在第3步进入回归方程。

④以此方法，可以使听课情况、努力程度进入回归方程。整个计算过程见表1，可以很清楚地看到利用逐步回归法共经过五步完成回归方程的建立，根据模型5可得出回归表达式： 

四、问题及对策

    调查研究发现，影响学生学习的因素很多，也因人而异。本文从统计角度，运用统计方法得出影响学习的主要因素。看到认真完成作业、课余多花时间对学习至关重要，本班的学习气氛、听课认真等又是学习好的重要保证，老师教学质量又能激发学生对课程感兴趣。相对而言，谈恋爱、班级干部等些活动对学习的影响并不突出。

    高职院校的招生可分成三类：单独招生、对口单招、普通高招。这些学生学习缺乏主动性，对学习兴趣不高；而且自我约束力相对较差，上课缺课、玩手机比较严重。但这些学生个性突出，积极参加各类活动，乐于表现自己，渴望得到表扬和肯定。为了提高学生的学习质量，教师应该注意以下一些问题：

1、使学生端正学习态度：“态度决定一切”，首先要端正学习态度，也是干任何事情的态度，其实就两个字：“认真”。不要小看这两个字，人人都会讲，可真正附注于行动就困难了，不要什么事情都抱者无所谓的态度。 

2、使学生产生危机感：多数学生的学习是有压力的，主要的是来自社会的就业压力，但具体在学习的时候，压力就抛到脑后了。我们要适时的给与学生提醒，让他们好好学习，珍惜三年大学时光，熟练地掌握技能。

3、组织学习竞赛：大学生一般都有较强的好胜心，他们总希望自己比别人强，。我们可以利用这一心理，通过妥善组织竞赛来激发学习动机，增加学习兴趣。

4、提高自身素质：我们要不断学习新的教学方法，比如翻转课堂、微课；我们要跟踪学科的发展前沿；我们要关心学生的成长，不仅给与他们知识，还要让他们得到关爱。

参考文献：

1、余仙菊.大学生学习质量影响因素及对策研究[J].中国高等医学教育. 2007,7(47-49)

2、董跃娴等.影响高校教师教学质量的多元线性回归分析与思考[J].高等农业教育.2009.2