瞿华礼，刘永志

(宣城职业技术学院 电大工作处; 信息工程系，安徽 宣城 242000)

基于回归分析的开放教育考试满意度研究
——以宣城广播电视大学为例

瞿华礼，刘永志

(宣城职业技术学院 电大工作处; 信息工程系，安徽 宣城 242000)

设立开放教育考试满意度测度模型，对收集到的学生考试满意度数据整理后再进行多元回归分析，观测自变量对因变量达到显著性水平后，在Amos Graphics绘制模型并路径分析，估算出各路径统计量，得出各自变量对因变量考试满意度的影响系数。

开放教育；回归分析；考试满意度

一、引 言

中央广播电视大学从1999年开始实施开放教育试点，并在2012年正式更名为国家开放大学之后，继续在教学、学生学习、学生、管理等方面实施开放，但在考试方面却没有实行完全的开放[1]。

考试环节是开放教育教学管理中一个极为重要的组成部分，在保证开放教育质量的同时，也是检验学生学习效果的一个重要指标。以宣城广播电视大学为例，2016年春季仅宣城分校本部，报考11979人次(每人可能有多门课程),全宣城地区，还有6所县区级工作站，考试人群庞大，这些考试形式包含笔试、形百、机试、论文、大作业等，采用半开卷、开卷、闭卷等考试方式，在三天的考试日程里集中完成11979人次中大多数的考试任务。参加考试的人员涉及社会各行业人员，参与范围广，社会关注度高，是开放教育管理工作中压力很大同时非常重要的一个组成部分。国家开放大学提供全方位的支持服务体系，宣城广播电视大学一直以来坚持服务学生理念，因为，笔者在满意度理论基础上，提出开放教育考试满意度概念，以开放教育学员在考试过程为视角，设计并发放考试满意度调查问卷，根据笔者十余年在开放教育中的工作经验构建SEM满意度测度模型，并以宣城广播电视大学校本部收集到的数据为例进行回归分析并检验路径分析模型是否成立，如果成立，分析出路径系数，在此基础上计算出开放教育学员考试满意度中各因素贡献。

目前，根据中国知网所能查询的相关文献，从管理者角度，开放教育考试模式与管理的研究较多，大多以主观评价为主，而从学生视角的相关研究是空白的。本课题从客观性满意度评价研究着手，构建考试满意度测度模型进行回归分析和路径分析，弥补了国内开放教育领域内考试相关理论及研究的空缺。

二、回归分析与结构方程模型概述

(一)回归分析介绍

在科研中经常会遇到一个变量随着另外一个或多个变量的变化而变化, 可以用方程式来表示出它们间的联系, 这样通过某一个或多个自变量的变化估算出另一个变量, 在统计学中称回归分析。只存在一个自变量的方程称为一元回归方程, 当自变量是X1、X2 … ….Xn共同对因变量Y产生作用时,这种回归称作多元线性的[2]。

使用回归分析要注意：回归分析仅适合于正态或近似正态分布数据,且自变量和因变量具有密切的线性相关关系, 不能将不相关联的变量进行回归；对建立的回归方程必须进行显著性检验, 当检验的结果具有显著意义才能使用回归分析[3]，剔除不显著的因子。

(二)结构方程模型与PLS建模技术

结构方程模型(Structural Equation Modeling;简称SEM),它在早期也被称为线性结构关系模型、验证性因素分析等，通常情况下，它被归类于高等统计学范畴内，由于它包含了因素分析和路径分析，因此可以获得自变量对因变量影响的直接和间接效果，也可以获得中间变量对因变量的总效果。

本文中考试满意度测试模型的建立，首先根据工作实际构造比较简单的指标体系，征求了开放教育领域内工作一线教职员工意见，反复修改，逐渐形成完善的指标体系。分析模型建立后，笔者使用了数据处理软件IBM SPSS Statistics 22中回归分析功能，查看各自变量的标准化系数是否均达到显著，如达到显著，则模型建立科学，并在AMOS Graphcis中绘制路径分析假设模型，进行路径分析。

三、数据收集和清理

(一) 问卷设计与观测变量归类

目前的开放教育考核方式有多种，不仅含有传统的笔试，还有无纸化考试，基于网络课程考核方式等，其中的基于网络课程考核方式就可以分为以下四种：网上形考+ 网上终考、网上形考+ 纸质终考，纸质形考+ 网上终考、100%网上形考。由此可见，开放教育考核方式多、形式多，学生对各种各样的考试感受如何，是不是满意？笔者在设计的调查问卷中根据分类将满意度模型分成三个感受部分：考试时间段与考核方式满意度、作业和网上作业满意度、传统笔试与机试满意度，这三项交叉覆盖绝大多数考核方式。

根据工作经验，考试时间、方式设置，一定程度上会影响考生的缺考率和及格率。众所周知，开放教育学生存在工学矛盾，这项满意度的设置十分必要；作业在开放教育中占着非常重要位置，作业设置的量与质是否合理，例如，计算机科学与技术专业的学位课程《离散数学》，试卷号1009，是网上作业+纸质终考形式，网上作业是否有利于数学符号的书写？演算结果如通过单选题逐一猜测，这样对学习过程有利与否，这在开放教育相关研究中是没有的，作业在考核方式中占了较大比重，因此将此项纳入观测合理；而狭义上的考试则可分为传统笔试和机试，毫无疑问纳入观测。

本问卷还设置了性别、缺考次数与缺考原因等，由于本文篇幅有限，性别与缺考的相关性、考试时间方式与缺考次数原因的相关性等可另行尝试研究。

(二)数据来源与整理

本问卷的填写者必须是在开放教育中有考试经历的学生，问卷填写的时机选择在宣城广播电视大学2016秋季老生开学报名时，各年级各专业学生均有，且至少参加过一个学期的考试。因为专业及专业层次(专科或本科)不同，考核方式往往不尽相同，问卷对象随机抽取了180名学生，回收到169份样本。其中，去除未填写完整及指标相悖的24份样本，有效观测样本总数为145份。

本研究问卷中，将考核方式、日期和时间段、纸质作业、网上作业、传统笔试、机考作为观测值，问卷在数据化过程中，满意、一般、不满意分别取值3、2、1，对观测值归为3大类时，观测值进行相加。

本研究中设计的观测体系如下表所示：

表1 开放教育考试满意度测评指标体系

本研究的数据采用统计软件IBM SPSS Statistics 22进行回归分析，使用IBM SPSS AMOS进行路径分析。

模辊式成型机分为环模成型机和平模成型机，主要工作部件是压模与压辊，在成型室中，压模与压辊通过将原料挤压进模孔而成型[16]。

四、回归分析和路径分析在本研究中的应用

(一)回归分析

开放教育考试满意度回归分析模型如下(已填入路径系数及相关统计量)：

在回归分析模型中自变量为考试设置、作业、笔试与机试，因变量为考试满意。菜单执行SPSS中的“分析”菜单-“回归”-“线性”，方法“输入”；分析结果如下：

表2 模型摘要

表3 回归分析系数值

表3中的标准化回归系数值中，考试设置、作业、笔试与机试三个外因变量对考试满意变量的影响系数分别为0.541(t=6.805、p=0.000)，0.134(t=1.682、p=0.045)0.157(t=2.309、p=0.022)，均达到0.05显著水平[4]，其中考试设置对考试满意度影响最大。

在Amos Graphics绘制考试满意度模型，如图1所示，三个自变量彼此间相关，要以描绘共变的双箭头绘制变量间关系，进行Calculate estimates功能计算后，路径系数及统计图如图1所标注。考试设置与作业间相关为0.8，考试设置与笔试机试相关为0.63，作业与笔试机试相关为0.83。单箭头方向路径为标准化回归系数，是对因变量的直接效果值，模型中路径的回归系数值均为正数，表示自变量对因变量的影响均为正向[5]。

表4 正态性评估 Assessment of normality

上表中偏度系数skew取值均小于3，峰度值kurtosis均小于8，表示数据符合多变量正态性假设。

五、结论与建议

本文根据宣城广播电视大学学生考试满意度调查数据，进行建造模型、显著性检验、参数估计和分析，计算出三个自变量对考试满意度的贡献为53.6%，这是学生对考试工作真实感受的体验。本文的研究成果揭示了开放教育考试中需要改进的方向，在影响满意度的因素中，考试设置影响最大，且指数远大于作业与笔试机试，而考试设置这个指标又包含了日期时间的设置和考核形式的设置，从这两方面着手，改进开放教育服务，进一步提升成人教育市场的核心竞争力,为远程开放教育持续、健康发展提供有力保障。

[1] 许玉娟.开放教育考试现状分析及发展趋势[J].内蒙古电大学刊，2015(4).

[2] 厉浩,何建敏.高校招生考试满意度测试模型研究[J].南京航空航天大学学报,2014(2).

[3] 施龙青,徐东晶.基于多元回归分析法预测断层防隔水煤柱宽度[J].煤炭科学技术,2013(6).

[4] 谢龙汉,尚涛.SPSS统计分析与数据挖掘[M].北京：电子工业出版社,2014.

[5] 吴明隆.结构方程模型-AMOS的操作与应用[M].重庆：重庆大学出版社,2016.

(责任编辑：赵 峰)

A Regression Analysis of Open Education Examination Satisfaction

QU Hua-li, LIU Yong-zhi

(Radio and TV University; Department of Information Engineering,XuanCheng Vocational & Technical college, Xuancheng 242000，China)

Open education examination satisfaction measurement model set up, the data of students’ examination satisfaction was analyzed by multiple linear regression, if independent variable could affect dependent variable in significance level , draw model in Amos Graphics, estimate the statistic of every path, it can show out the affection of independent variable to dependent variable.

open education; regression;examination satisfaction

2016-11-01 作者简介：瞿华礼，女，汉族，安徽霍邱人。工学硕士。宣城职业技术学院电大工作处讲师。主要研究方向：数据挖掘；刘永志，男，汉族，河南杞县人。宣城职业技术学院信息工程系教授。主要研究方向：数据挖掘。 基金项目：2015年安徽广播电视大学青年教师科研基金(编号：qn15-18)成果之一。

G728.8

A

1009-9743(2017)01-0130-04

10.13803/j.cnki.issn1009-9743.2017.01.025