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关于农业大学本科论文怎么写 和新疆高等学校本科生学业预警机制以新疆农业大学经贸学院为例有关论文范文素材

主题:农业大学论文写作 时间:2020-06-03

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摘 要本文以新疆农业大学经济与贸易学院的应届毕业生作为研究对象,详细剖析了新疆农业大学本科生学业预警机制.通过对未能及时毕业学生的各项成绩指标进行定量分析,探析新疆农业大学本科生学业预警的组合模式,为进一步完善我校本科生学籍管理制度提供参考.

关键词学业预警相关性线性回归模型

1 引言

2011 年以来,新疆农业大学教务管理部门不断修订和完善学生的学籍管理规定,并于2017 年出台本科生学业预警管理制度,目前该管理制度正在趋于完善.基于学校教务管理系统的数据平台,提取新疆农业大学经济与贸易学院2017 届毕业生成绩数据,笔者对其中未能及时毕业学生的各项成绩参数进行对比分析,甄选学生学业预警的相关参数及条件,构成学业预警[1]最具代表性的指标组合.同时通过绘制未毕业学生的成绩分布曲线,分析得出学业预警制度的重要节点,并进行定量评估,旨在进一步完善本科生学业预警机制,强化本科生的学业监控与管理,进而有效提高学生的一次毕业率.

2 学籍预警机制成分分析

目前各高校对学生成绩的监控聚焦为如下几个指标:学生的平均学分绩点,成绩排名,不及格课程,不及格累计学分,不及格课程门数,已取得总学分,未取得学分等.其中具备警示作用且便于监控管理的成绩参数主要有:不及格学分,不及格课程门数,平均学分绩点,所在年级和修得学分.为了定量分析各指标与学业预警的相关性,文中首先进行各数据的相关性分析[2].

相关系数的标准定义如下:(1)

其中E{}为期望值,|r|等于1 表明两者相关,|r|等于0 表明两者不相关.

在教务管理系统中,笔者提取经济与贸易学院2017 届未毕业的20 名学生的成绩数据,包括学程中每年修得的学分与不及格学分、平均学分绩点、不及格课程门数等,构成学籍预警的各类因素,并根据公式(1)进行各因素的相关性分析,进而有效划定学业预警机制的各相关成分.

如表1 所示,以未毕业学生修得的学分为主成分[3,4],学生的不及格学分因子与之相关性最强,且为负相关;学生修得学分与其所处的年级因子相关性最弱,近似不相关.这与目前本校的学分管理制度和学业预警制度的修订依据基本吻合.即以修得学分作为数据基础,以不及格学分作为学生留级、退学等学业警告的主要依据[5,6],二者构成学业预警的主成分数据.

3 学籍预警参考因素的数据分析

3.1 未毕业学生四年内不及格学分的数据分析根据表1 所示的因子相关性数据,首先确立不及格学分与学生修得学分相关性最强.笔者将20名未毕业学生四年内不及格学分绘制数据曲线,如图1 所示:

由图1 可知,20 名学生中二年级学生不及格的学分峰值为17,而三年级学生的不及格学分峰值达到30,四年级总体趋势有所下降,但此时学生已经面临毕业,只要存在未修满的学分就无法及时毕业.因此根据不及格学分曲线,二年级学生学业预警的不及格学分阈值至多应定为17,三年级学生学业预警的不及格学分阈值不应超过30,此数据构成学业预警的两个重要参考节点.

3.2 未毕业学生四年内平均学分绩点的数据分析

平均学分绩点作为衡量高校学生成绩的重要指标,在学生的评奖、评优中具有举足轻重的作用,如表1中显示,学生修得学分与平均学分绩点也呈现较强的相关性,且为正相关.因此将未毕业学生的平均学分绩点按照学年划分,绘图曲线如图2所示.

如图2 所示,20 名未毕业学生中,一年级学生的平均学分绩点最低值为0.86,二年级学生平均学分绩点最低值为0.92,三年级学生的学分绩点最低值跌到0.47,四年级甚至跌破0.4.依据上述情况,如以平均学分绩点与修得学分的正相关性作为学业预警视角,一、二、三、四年级学生的平均学分绩点的预警下限应分别定为:0.86;0.92;0.47;0.39,然而根据目前新疆农业大学本科生授予学位的相关规定,上述四个值都远低于学生取得学位的平均学分绩点值.

3.3 未毕业学生四年内不及格课程门数的分析

不及格门数作为衡量学生成绩的重要指标,是对学生成绩监控的基本参数.不及格门数不但是审核学生取得毕业和学位的重要条件,也是用人单位判断学生成绩好坏的重要标准,因此该指标备受校方、用人单位及学生的重视.笔者将20名还未毕业学生的不及格课程门数绘制曲线如图3 所示.

如图3 所示,20 名学生课程中不及格门数累计如下:一年级峰值为6,二、四年级峰值为7,三年级峰值为9,即作为负相关的学业预警参数,学生的不及格课程累计门数一年级不能超过6 门,二年级不能超过7 门,三年级不能超过9门,这三个节点应为不及格门数最大预警点.

4 各评价因素与获取总学分间的线性拟合

作为学业预警的重要参考因子,不及格学分、学分平均绩点、不及格课程门数都与学生修得学分及最终能否顺利毕业密切相关,为进一步衡量上述指标与修得学分的定量关系,笔者为四者建立了多元线性回归模型.其中将修得学分作为应变量,其他数据作为自变量,代入20 名学生四年内修得学分、不及格学分、平均学分绩点、不及格课程门数值,进行regress拟合分析.

4.1 多元线性回归模型[7]

y等于b0+b1x1+…+bpxp+e (2)

首先,在各指标中适当选取自变量及应变量x1,x2,…,xp,y,根据现有的n 组样本值xi1,xi2,…,xip,y(i等于1,2,…,n)建立回归模型.

如公式(3)所示,以四年的不及格学分为自变量x1、x2、x3、x4,以修得总学分为因变量,建立回归模型.其中r2等于0.7266;F等于9.97;P等于3.840×10-4,由P 可知,回归模型成立.

4.2.2 四年平均学分绩点拟合修得总学分的模型

同样地,以四年的平均学分绩点为自变量x1、x2、x3、x4,以修得学分为因变量,建立回归模型.

z等于108.59-15.5226*x1+6.1249*x2+11.9372*x3+19.99*x4 (4)

其中r2等于0.548;F等于4.55;P等于1.32×10-2.由P 可知,回归模型成立.

4.2.3 四年不及格课程门数拟合修得总学分的模型再次,以四年的不及格门数为自变量x1、x2、x3、x4,以修得学分为因变量,建立回归模型.

z等于162.71+2.253*x1-1.484*x2-2.75*x3-6.022*x4(5)

其中r2等于0.574;F等于5.046;P等于8.86×10-3.由P 可知,回归模型成立.

4.3 误差分析及评估

根据上述回归模型和修得总学分的原始数据,笔者绘制上述三条拟合曲线,并与原始数据进行比对,结果如图4 所示,其中:实线描述修得学分的原始数据;长虚线代表不及格学分拟合的学分曲线,“* 点”虚线代表平均学分绩点拟合的学分曲线,“o 点”虚线代表不及格课程门数拟合的学分曲线.直观可知,不及格学分数据拟合修得学分的效果较好.为定量比较上述曲线的差异,笔者引入误差计算,即:e等于移i

0|y-y1| (6)

其中y 代表原始数据,y1 代表拟合数据,i等于1,2,…,n.根据公式(6),计算上述三种拟合数据与原始数据的误差总和分别为:177.37、197.81、211.24.

5 结论

根据多元线性回归模型的拟合结果,修得学分与学生不及格学分拟合的曲线总误差最小,这也回应了前文甄选不及格学分构建预警管理制度的理论依据.若以学分为基础预警指标,平均学分绩点与不及格课程门数为相关干预因子,建立其组合模式即能够有效地判断出学生目前的学业完成情况及学业预警状态,为学生顺利完成本科学业提供更为全面的预警参考.

参考文献

[1] 舒春玲.大学生学业预警机制的探索与实践[J].淮阴师范学院学报:自然科学版,2016,15(4):333-335.

[2] 胡良平.简单线性相关与回归分析错误辨析与释疑[J].基础医学与临床,2007(10):1188-1192.

[3] 杨士同,马香丽.高校学业预警机制运作中对象监测方式研究———以西北农林科技大学X 学院为例[J].中国农业教育,2014(3):47-49.

[4] 蓝维鼎.学籍管理视阈下高校学业预警机制的实施———以韶关学院为例[J].韶关学院学报,2014,35(1):163-166.

[5] 张洁,高俊杰,冯涛,贾文龙.大学生学业预警机制初探[J].山西农业大学学报:社会科学版,2012,11(10):992-995.

[6] 陈钦华.构建学分制下高校学生学业预警机制的探索[J].广西师范学院学报:哲学社会科学版,2007(S2):60-65.

[7] 李佳霖.基于多元线性回归分析及主成分分析的我国居民消费水平建模[J].产业与科技论坛,2017,16(12):79-81.

编辑张效瑞

上文总结,本文论述了关于对写作新疆农业大学和预警机制和经贸论文范文与课题研究的大学硕士、农业大学本科毕业论文农业大学论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料有帮助.

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