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B 0.822 259.907 C 0.891 411.896 D 0.659 113.336 作者根据SPSS 软件计算结果整理。 125 KMO 值大于0.8 小于0.9 表示适合进行因子分析，KMO 值大于0.6 小于0.7 表示勉强 适合进行因子分析。从表2 中我们可以看出，分量表A、B、C 的KMO 值都大于0.8，表明 学习态度、学习成绩、学习策略分量表都适合做因子分析，而D 的KMO 值为0.659，表示 学习时间分量表勉强可以做因子分析。此外，四个分量表的Bartlett χ 2 值分别是：313.077、 259.907、411.896 和113.336，都达到了显著，代表母群体的相关矩阵间有共同因素存在， 130 适合进行因子分析。表3 中列示了本文对各分量表的主成分分析的结果。 表3 各分量表的主成分分析的结果 分量表 主成分分析结果 方差贡献率 第1 主成分 第2 主成分 49.87% 13.74% 显著变量 A1、A2、A3、A4、A5、A6、 A A7、A8 A1 成分意义 学习态度端正、专心致志、聚精 会神 非常清楚学习在人生中的重要性 第1 主成分 第2 主成分 方差贡献率 56.29% 17.21% 显著变量 B2、B3、B4、B5、B6 B1 B 成分意义 除了课程考试成绩以外的学习 成绩表现，如对专业知识的灵活 运用能力等 课程考试成绩加权平均分专业排 名 第1 主成分 第2 主成分 方差贡献率 59.13% 显著变量 C1、C2、C3、C4、C5、C6、 C C7、C8 成分意义 拥有适合自己的良好学习策略 和学习计划，能够举一反三、温 故知新 无 第1 主成分 第2 主成分 方差贡献率 55.34% D 显著变量 D2、D3、D5 成分意义 能够合理的安排学习时间，学习 时间有规律且学习效率很高 无 作者根据SPSS 软件计算结果整理。 从表3 中，我们可以看出分量表A 的主成分有两个：学习态度端正、专心致志、聚精 135 会神；非常清楚学习在人生中的重要性。分量表B 的主成分有两个：除了课程考试成绩以 外的学习成绩表现，如对专业知识的灵活运用能力等；课程考试成绩加权平均分专业排名。 分量表C 的主成分有一个：拥有适合自己的良好学习策略和学习计划，能够举一反三、温 故知新。分量表D 的主成分有一个：能够合理的安排学习时间，学习时间有规律且学习效 率很高。其中，主成分“学习态度端正、专心致志、聚精会神”和“非常清楚学习在人生中 140 的重要性”对A1 的萃取能力最强，为78.8%和68.8%；主成分“拥有适合自己的良好学习 策略和学习计划”对C6 的萃取能力最强，为72.3%。 2.3 问卷的信度分析 在因子分析之后，为进一步了解问卷的可靠性与有效性，要做信度检验。在李克特度量 表法中常用的信度检验方法为“Cronbach α”系数及“折半信度”（Split-half reliability）。 145 如果一个量表的信度愈高，表示量表愈稳定（stability）。α系数是估计信度的最低限度， 是所有可能的折半系数的平均数，估计内部一致性系数，用α系数优于折半法，因为任何长 度的测验有许多种的折半方法。由于在社会科学研究领域中，每份量表包含分层面，因而研 究者除提供总量表的信度系数外，也应提供各层面的信度系数。一份信度系数好的量表或问 卷，其总量表的信度系数最好在0.8 以上，，而分量表的信度系数最好在0.7 以上。 150 表4 总量表及各分量表信度系数α值 信度系数α值 总量表 0.933 分量表A 0.852 分量表B 0.759 分量表C 0.899 分量表D 0.534 作者根据SPSS 软件计算结果整理。 从表4 中我们可以看出，本文构建的问卷内部一致性是非常好的。问卷总的内部一致性 155 系数α达到了0.933，分量表A 和C 的信度系数都在0.8 以上，分量表B 的信度系数为0.759， 只有分量表D 的信度系数低于0.6，但是没有影响问卷的总体信度。所以，本文设计的问卷 内部一致性是可靠的、有效的。 2.4 系统聚类分析 系统聚类的步骤一般是首先根据一批数据或指标找出能度量这些数据或指标之间相似 160 程度的统计量；然后以统计量作为划分类型的依据，把一些相似程度大的指标（项目）首先 聚合为一类，而把另一些相似程度较小的指标（项目）聚合为另一类，直到所有的指标（项 目）都聚合完毕，最后根据各类之间的亲疏关系，逐步画成一张完整的分类系统图，又称谱 系图。进行类别合并的准则是使得类间差异最大，而类内差异最小为了将一些指标（项目） 进行分类，就需要研究指标（项目）之间关系。是将一个指标看作P 维空间的一个点，并在 165 空间定义距离，距离越近的点归为一类，距离较远的点归为不同的类。本文以题项A1、题 项B1 和题项C6 的分数为聚类依据，对正式调查的有效的99 个调查对象进行了分类。分量 表A 的主成分中对题项A1 的萃取最多，分量表C 的主成分中对C6 的萃取最多，题项A1、 B1 和C6 的内容分别是：“我认为现在的学习对自己将来很重要”、“我上学年成绩的专 业排名”和“我很好地利用自己课后的学习时间”。分类结果如表5 所示。 170 表5 对99 名调查对象进行的系统聚类结果 类别 含义 所含对象 1 此类学生的学习成绩好，认为学习非常重要，并有很好 的学习策略。 72、85、20、49、79、80、78、71、74、 48、55 2 此类学生的学习成绩一般，认为学习的重要性一般，没 有好的学习策略。 42、69、45、47、43、46、96、66、67、 44、57、29、73、6、68、53、84、26、 5、18、70 3 此类学生的学习成绩较差，同时没有好的学习策略，但 认为学习非常重要。 35、91、21、38、32、89、7、8、51、 90、3、58、87、25 4 此类学生认为学习比较重要，同时拥有良好的学习策略， 但是学习成绩较差。 31、99、4、83、95、1、54、65、86、 16、61、64、34、24、19、28、9、11、 15、50、30、88、56、82、98、13、14、 77、75、17、81、2、12、76、27、93、 94、36、63、33、39、40、62、10、60、 52、59、41、97、23、92、22、37 作者根据SPSS 软件计算结果整理。 从表5 中我们可以看出，99 名调查对象可以分为四类。认为学习重要，有很好的学习 175 策略，并且学习成绩很好的学生有11 人；认为学习重要，但没有好的学习策略，且学习成 绩较差的学生有14 人；认为学习重要性一般，没有良好的学习策略，且学习成绩一般的学 生有21 人；认为学习比较重要，拥有良好的学习策略，但是学习成绩较差的学生有53 人， 占了调查对象总数的53.5%。从中我们可以看出大多数同学目前面临的首要问题是进一步提 高自己的学习成绩。 180 3 结论 学生的学习能力包括很多方面，本文将学生的学习能力概括为学习态度、学习时间、学 习策略和学习成绩四个方面。本文设计了一份包含这四方面的调查问卷，并以矿大管理学院 本科生为调查对象收集了有效数据。本文首先进行了预调研，并根据预调研结果的项目分析 对问卷进行了修改。然后运用主成分分析法分别确定了上述四方面的主成分，最后根据三个 185 重要指标对调查对象进行了系统聚类。 结论显示，在受调查的99 名学生当中，有53.5%的人认为学习比较重要，拥有良好的 学习策略，但是学习成绩较差。这表明矿大管理学院大三学生目前亟待解决的问题是提高自 己的课程学习成绩。 190 [参考文献] (References) [1] 殷雷.学习态度与学习成绩的相关研究[J].心理科学.2008，31(6)：1471-1473. [2] 耿兰芳，张志红.学习态度对英语学习成绩影响的实证分析[J].安徽工业大学学报.2009（4）：102-104. [3] 孙式灵. 高职学生成就目标、学习态度与学习成绩的关系[D].山东师范大学硕士学位论文.2008 年5 月. [4] 赵德雷.大学生学习态度调查--内源性学习动力不足及其对策[J].成都大学学报.2008(5)：24-27． 195 [5] 李光海，崔群法.大学生学习成绩与学习时间的相关性研究[J].安阳师范学院学报.2004：135-137. [6] 林莉兰.网络自主学习环境下学习策略与学习效果研究[D].安徽大学硕士学位论文.2006 年4 月. 学术论文网Tag：代写论文 论文发表 代写管理论文 职称论文发表 |
