刘苏瑶 马晨曦

摘要：当今国内外对大学生学生成绩构成与培养的研究较为丰富，但从大数据角度下，定量研究较少。本研究立足于大数据条件，从学生的角度出发，通过实证分析，试图探讨对学生成绩有影响的因素，并提出相应的建议。对影响学生学习成绩的因素进行多水平分析，结果发现，对学生学习成绩影响较大的因素，主要有教师素质和课程设置方式。

关键词：大数据；学生成绩；影响因素

1、引言

随着中国我校扩招，学生人数急剧增加，就业形势严峻。因此，学生学习成绩的高低引起社会广泛关注。但由于学生专业水平与用人单位要求差距巨大，学生成绩地下已成为阻碍大学生成功就业的重要因素之一。因此，探讨学生成绩影响因素显得十分迫切。汤林春（2007）通过大样本抽样调查发现学生的课业负担与学业成绩关系不大，甚至有轻微的负相关，因此建议对学生的合理学习时间进行研究；改变单凭考试成绩升学的做法，设计多元标准，构建学生全面发展的导向机制，形成减轻学生过重课业负担的动力机制。吴飒（2008）根据问卷调查和定量分析的结果，探讨了中学生参加英语补习的现状及其对英语学习的影响，发现中学生英语补习风气颇盛，且人数众多；中学生参加补习的最直接原因是受他人的影响；在影响学生是否参加补习的因素中，性别和父母文化程度等无显著影响，而家庭经济状况则作用明显；但我们不能因此否定探究式教学和教师反馈的价值。陈昭稳，左荣欣（2016）指出计算机技术越来越普及，信息化的发展严重冲击了传统的教学模式，传统教学模式不能满足时代的发展和社会的进步，我校要抓住这次机遇和挑战，在大数据的背景下建立网络教学平台，提高我校的教学质量。本文阐述了大数据下我校网络教学平台构建的重要性，探索了如何构建我校网络教学平台和如何进行网络教学平台的运行管理。目前，对国内外学生学业成绩探讨采用了不同的方法，但是从大数据角度相关探讨较少。很少有论文关注学学生成绩影响的定量分析以及学生培养对策。本文试图通过实证分析探讨大数据下学生成绩诱因，并在此基础上提出一些建议。

2、调查设计和数据收集

为了分析学生成绩的影响因素，我们在前面的研究结合访谈的基础上设计了问卷。问卷包括学生基本信息，成绩影响因素分析两个方面，分5个层次进行测量。本次正式测试选取我校师生作为样本，共发放问卷300份，收回有效问卷232份，回收率為88.7%。

3、数据分析

为分析学生成绩的影响因素，采用SPSS 19.0进行数据因素分析。经过第一因素分析发现，教师背景、课程设置自己学习习惯对学生成绩影响显著。学生学业成绩受到许多不同因素的影响。

以上研究可以看到，教师素质，课程设置、成就动机、学习能力、学习时间、上课听课状态以及起床时间等因素对学生学习影响较大。在研究中，我们发现教学因素对学生学习成绩具有显著而多样的影响。教师主导式教学越多，课堂纪律氛围越好，学生的科学素养成缋越高；但探究式教学以及教师反馈越多，学生的科学成绩反而下降。从理论上而言，探究式教学有利于培养学生的自主性、 探究性和批判性思维，但是其操作的过程中往往容易受到教师经验、学生能力、教学环境、教学评价等多种复杂因素的影响（杨梅：2011）。因而，学校有必要加强相关培训，使得教师清楚认识到各种教学方式的优劣与适用条件，提升教师对教学方式的把控和判断能力，能在实践中合理协调各种教学方式，促进教学效果最大化。其次，学校管理者与教师应该进一步引导学生养成健康的学习方式，提升自己的学习能力和改善自己的学习习惯，养成积极的学习方式，进而提高学习成绩。

4、结论

从以上分析可以看出，教师的师资力量对学生成绩存在一定影响。教师的主动性，成就动机，学习能力，创新能力和自我认知的培养方式较为庞大，但从因素分析可以看出，这些能力的培养效果低下是导致学生成绩差异化的原因之一。其次，课程安排对学生成绩存在影响。大学教育一方面要培养学生的专业技能，另一方面要合理安排课程，提高学生的专业技能。再次，要鼓励学生提升自己的自身素质，养成积极的学习方式，科学而合理的提升自己的学业成绩。综上，要提高教师的素质，培养教师在引导学生积极学习的影响作用。总之，本文从教师素质、课程设置、学生学习能力、学生学习习惯等角度角度分析了学生成绩影响因素，在分析的基础上，提出了提高学生学业成绩的建议。

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