许小琴，陈礼彬

(1.福建医科大学教务处，福建 福州 350122； 2.福建医科大学省立临床医学院/福建省立医院儿科，福建 福州 350100)

预防医学本科教育为我国培养着大批高素质的公共卫生人才。目前，我国高等医学院校预防医学专业本科教育体系基本沿用传统的教学模式，课程分为必修课程和选修课程。其中，必修课程一般由公共基础课程、基础医学课程、临床医学课程、预防医学专业课程组成[1]。随着公共卫生事业的发展以及新发传染病的出现，预防医学人才培养模式不断改革创新[2]。人才培养质量和教学效果是衡量人才发展的重要方面，目前已成为教育工作者重点关注的问题。

福建医科大学是一所以医学为主，相关多学科协调发展的省属高等医学本科院校。该校预防医学专业紧紧围绕我国公共卫生问题，根据《普通高等学校本科专业目录和专业介绍(2012年)》进行培养方案修订和课程设置调整。笔者利用因子分析和聚类分析对该校预防医学本科专业学生的课程成绩进行研究，综合评价学生素质能力，旨在反映出教与学各方面隐藏的特征和规律，为学生的就业发展、优化学科建设及人才培养提供参考依据。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象和变量的选取

本研究选取福建医科大学2015级五年制预防医学专业175名学生作为研究对象，收集其大学五年期间47门必修课课程的学习成绩作为研究对象，课程成绩均为百分制。其中，大学英语和体育分别取4个学期的平均成绩。课程成绩以第一次考试的初试成绩为主，对于缺考、缓考等原因则以学生补考成绩记录。

1.2 数据处理方法

运用Excel 2010核对、整理数据并建立数据库，再将数据导入SPSS 26.0统计软件进行因子分析和聚类分析。P<0.05为差异有统计学意义。

2 分析和结果

2.1 适用性检验

采用KMO检验和Bartlett球形检验对变量之间的相关性进行分析，结果显示，KMO统计值为0.945>0.7，提示本研究数据适宜进行因子分析；Bartlett球形检验卡方值为5 630，且P值<0.001,说明成绩变量之间的偏相关性较强，变量选取合理(表1)。

表1 KMO和Bartlett球形检验

2.2 提取公因子

应用主成分分析法提取公因子，方差分析结果见表2(限于篇幅，该表仅列出前9个特征值及其对应的方差)，本研究选取前9个公因子进行后续分析(其特征值均大于1，累积贡献率为71.538%)，表明所提取的9个公因子可解释原始成绩变量71.538%的信息。

表2 因子解释的总方差

2.3 公因子的命名、解释和归纳

为了突出因子载荷，使用最大方差法得到旋转后的因子载荷矩阵，以因子载荷大于0.50为标准，可以找出影响各因子的主要变量(见表3)。结果显示：第一公因子(F1)在卫生法学、卫生毒理学、社会医学、流行病学、环境卫生学等课程有较大的载荷，而这些课程是预防医学专业的主干课程，主要培养学生掌握公共卫生和疾病预防知识的核心能力，将第一公因子命名为“公共卫生能力因子”。医学物理学、基础化学、医用高等数学、细胞生物学、系统解剖学、组织学与胚胎学等课程在第二公因子(F2)的载荷系数较大。这些课程反映学生的数理能力、逻辑思维能力和记忆能力，是学好专业基础课程和专业课程的重要基础，可将该因子解释为“公共基础能力因子”。第三公因子(F3)在医学免疫学、病理学、病理与生理学、药理学以及机能学实验等专业基础课程中有较大的载荷，反映学生掌握正常人体结构和功能以及病理改变机制等知识程度，因此将该因子命名为“基础医学能力因子”。第四公因子(F4)在内科学、外科学、妇产科、儿科学、临床诊断学及传染病学有较大载荷，反映学生掌握临床医学基本理论知识和临床思维能力，因此将该因子命名为“临床医学综合能力”。第五公因子(F5)在计算机应用基础课程有较大载荷，反映学生的计算机应用能力，将该因子命名为“计算机应用能力因子”。第六公因子(F6)在卫生管理学、卫生监督学等课程有较大载荷，反映学生的卫生管理能力，将该因子命名为卫生管理能力因子。第七公因子(F7)在毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、中国近现代史、医学伦理学等课程有较大载荷，反映学生掌握人文社会科学知识能力，将该因子命名为“通识教育素养能力因子”。第八公因子(F8)在英语等课程有较大载荷，反映学生的英语语言能力，将该因子命名为“英语语言能力因子”。第九公因子(F9)在体育课程有较大载荷，反映学生的身体素质能力，将该因子命名为“身体素质能力因子”。

表3 公因子及其对应的课程表

2.4 计算每个学生的综合得分并进行评价

根据9个公因子得分，以公因子的方差贡献率占累计贡献率的比重作为权重计算得出每个学生的综合得分F，即综合得分的表达式为：

F=0.282F1+0.206F2+0.157F3+0.121F4+0.060F5+0.050F6+0.046F7+0.038F8+0.038F9

由此可以算出每位学生的综合得分及其排名，可看出每个学生在不同学科能力上的差异。学号为24，87，174，34，18，36，44，175，29，39等10位学生由因子分析法得到的综合得分最好，而学号为145，126，77，127，46，96，129，106，157，114等10位学生因子综合得分最低。将因子分析综合得分排名与传统成绩排名对比，我们发现二者并不完全相同，但大多数学生的两种排序方式得到的结果差距较小，说明因子分析法对175名学生的成绩综合评价可信度较高。

2.5 聚类分析

在得到综合成绩的基础上，采用系统聚类法对175名学生进行聚类分析。学生总体分为3类，不同类别学生存在不同的能力差异。第一类学生：有92名，占总人数的52.57%，这类学生公共基础学习能力和计算机应用能力较强，而医学基础知识和公共卫生能力一般，身体素质较差。第二类学生：有77名，占总人数的44.00%，这类学生公共卫生能力最强，掌握医学基础知识和公共卫生理论知识扎实，医学基础知识和临床综合能力较强，但卫生管理能力和计算机应用能力相对不足。第三类学生：仅有6名，占总人数的3.43%，这类学生基础医学能力和临床综合能力较强，卫生管理能力较突出，但公共卫生能力和通识教育素养能力相对较差。

3 结论

3.1 统计结果讨论

考试成绩是直接反映学生掌握知识程度和教学效果的重要指标，同时也是学生升学、奖学金评定、推荐就业等工作的参考依据[2]。传统的学习成绩评价单纯的以绩点或加权平均分给学生进行综合排名，这种方法忽略了学科的内在联系以及学生的个体差异，不利于学科建设、人才培养及教学质量的提高。随着计算机科学技术的发展，多元统计分析方法越来越多地应用教育领域[3-5]。因子分析是多元统计学中的一种重要方法，由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。其主要特征是利用少数公共因子去反映原始变量的绝大部分信息，探索出不易观察的潜在因素[6]。而聚类分析是研究分类的基本方法，通过对个体数据显示的特征将个体进行分类，将最相似的个体分到一起，从而形成有特征的类别。

本研究利用因子分析法对175名预防医学专业学生的课程成绩进行降维处理，挖掘出影响学生知识和能力的九个潜在因子：公共卫生能力因子、公共基础课能力因子、基础医学能力因子、临床医学综合能力因子、计算机应用能力因子、卫生管理能力因子、通识教育素养能力因子、英语语言能力因子以及身体素质能力因子，在此基础上构建变量的综合得分函数计算学生的综合成绩，然后应用聚类分析将学生分为3类，并对各类学生成绩进行深入分析。相对于传统评分标准，因子分析和聚类分析结果可以看出不同学生在不同学科能力上的差异，客观了解学生的特点及发展潜力，有助于针对性地引导学生挖掘潜能及其就业发展。这种评价以学生为出发点，了解学生在不同方面的能力差异并对其进行综合评价，有助于教师因材施教及其他教学工作的开展[5-6]。

3.2 建议及对策

根据人才培养方案，我校预防医学专业旨在培养公共卫生领域应用型人才。本研究应用多元统计方法对预防医学专业学生成绩进行了系统分析与评价。这种评价方法不仅反映学生的特点和能力，而且对学科建设、课程设置、学生就业等有启示意义。

3.2.1 优化课程设置

课程设置是专业人才培养的核心，科学、合理的课程体系设置是培养合格人才的关键[7]。本研究对175名预防医学专业学生的课程成绩进行因子分析，挖掘出影响学生知识和能力的九个潜在因子，反映了课程学科之间的内在联系，体现课程设置对学生能力培养的要求。我校预防医学专业课程体系设置沿用传统“四位一体”课程结构，即为公共基础课、专业基础课、医学基础课、预防医学专业课。从以上分析结果来看，提取的公因子能够较为全面地反映人才培养方案中课程设置对学生能力的培养要求，这与传统预防医学专业课程结构体系基本相一致[8]。然而，本研究中仅对必修课课程成绩进行分析，而在培养学生个性发展的选修课以及培养学生实践能力环节方面没有纳入研究，无法体现人才培养方案中选修课课程和实践环节对学生创新意识、实践能力和科研能力的培养要求。今后在专业人才培养方案修订中应充分调研、了解社会对人才培养的能力要求。课程设置和教学内容应根据社会需求做出相应调整和优化，优化课程设置，合理安排课程,以满足公共卫生事业和疾病预防对公共卫生人才发展的需求[9-10]。

3.2.2 开展专业思想教育

预防医学专业主要是培养公共卫生人才，但本研究中仅有44%的学生公共卫生能力突出，大部分学生存在偏科现象，各方面能力不是很均衡，侧面反映人才培养目标与实际培养效果存在一定差异，提示学校应深入分析调研，找出原因；优化学科建设，加强学生专业思想教育，积极与学生沟通交流，重视基础学科的学习，促进学生均衡发展，提高人才培养质量。

3.2.3 引导学生就业方向

目前高校主要采用绩点或加权平均分来评价学生成绩，具有一定的局限性。利用多元统计学方法对学生进行综合评价，有助于学生了解自己的优势和劣势，引导学生进行就业或继续深造学习。从聚类分析结果来看，第一类学生公共基础课程成绩较理想，计算机应用能力较强，其在职业选择上范围较广泛，适合考取公务员等单位或进入企业工作；第二类学生各学科较均衡发展，公共卫生能力较强，适合考取研究生进行深造学习或进入公共卫生领域就业；第三类学生临床医学综合能力和卫生管理能力比较突出，学生可应聘一些管理类岗位，适合医院等行政部门工作。学生在就业选择上应充分考虑自己的能力和优势，选择适合自己的就业方向。学校应有针对性引导学生就业，扩大学生就业面，让学生选择适合自己的就业方面[11]。

总之，因子分析法和聚类分析作为一种重要的多指标综合评价方法能够客观地了解学生的特点和能力差异，分析学生成绩与课程设置的关系，验证专业培养方案对人才培养的要求，从而更好地指导教学工作。