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基于多元综合分析法研究教学创新对大学生学习效果的影响

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张春福张成山白婧

摘??要：全面推进素质教育、实施创新教育的今天，教育工作者们已经做出了很多有意义的教育教学创新工作，高等院校作为教学创新的示范基地，创新教学探讨和研究的重点部门，教学创新是否已经对大学生的学业提升和综合素质提高产生了显著效果，一直以来都是教育界关注的热门问题。文章将在社会科学化研究的基础上高效灵活运用统计学分析方法，避开单一研究方式的局限性，通过对研究内容数据化，准确、直观地给出教学创新对大学生学习成绩的影响，并针对性地给出建议，为教育的决策者提供参考。

关键词：双因子变异数分析;创新学习;因素分析;SPSS

目前对教学创新的研究分为宏观、中观和微观3个层面，其中宏观层面包括教育改革和制度创新;中观层面包括学习环境变革、教学模式创新和师生主体关系转变;微观层面包括教学资源、教学媒体和优化视角[1]。国内外现有教学创新分析大多集中于创新教学模式、教学方法和教学结构的探讨，对于学校层面教学创新机制和策略的研究较少，其研究方法大多采用理论推演或单案例分析的方法，关于教学创新机制主题的多案例综合分析还比较少见[2]。文章采用李克特式五点式量表设计调查问卷，将从学习者属性、促学者属性、学习内容、学习资源和教学组织5个维度进行多元综合分析，使社会科学领域的研究内容融入统计学方法，利用统计产品与服务解决方案（StatisticalProductandServiceSolutions，SPSS）软件，对文字性描述结果进行数据化，从而得出科学严谨的研究结果[3]。

多元统计分析也可以推广到高等教育的其他方面，诸如高等教育评价体系、大学生学习障碍分析等。灵活运用多元统计分析技术，可以为教学创新的发展提供明确的数据指标，可以通过学生学习成绩反向地推断教学创新各维度的缺失和平衡关系，更加有助于教育教学中的合理运用，为教育的决策者提供数据参考，具有非常好的应用价值[4]。

文章以某本科大学生为调查对象，随机发放并收回问卷，共发放问卷300份，回收296份，有效问卷270份，问卷包含大同学基本信息，教学创新量表，其中效率量表分为促学者属性、学习内容、學习资源和教学组织。

1??在多元回归前的度量说明及信度分析

（1）教学创新的因素分量.教学创新的因素分量如表1所示。

（2）总量表信度分析。在态度量表法常用检查信度的方法是Cronbachα信度系数，总量表的信度系数在0.8以上是最好的，表示信度是很好的;0.7～0.8是相当好的，表示信度是可以接受的;分量表的信度系数在0.6～0.7是最小可接受范围。

该数据的CronbachsAlpha的值为0.925，容易看出此量表的信度值非常好，同时也对4个二级构想分量表进行了重测信度，信度系数值分别为0.836，0.869，0.901，0.867，说明调查并采用的数据可靠性非常好。

2??教学创新的多元统计分析

2.1?研究问题与统计方法分析

首先统计调查要了解影响大学学生创新学习的4个层面的现状如何，因为量表中各层面所包含的题目数量不一致，文章采用各层面平均得分除以层面题数，求得各层面平均得分，然后来进行比较。其次影响学生创新学习的各层面间是否有显著的相关存在，利用皮尔逊“积差相关”法研究单一变量间两两的相关性。最后学生性别与就读年级变量在创新学习的影响因素上是否有显著的交互作用，利用“二因子变异数分析”（two-wayANOVA）来检验变量之间的交互情况。

2.2?描述统计量

在4个构想层面中，以“学习内容（con）”层面的得分（M=3.3407）最高，而以“学习资源（res）”层面的得分（M=3.2561）最低，如表2所示。

2.3?积差相关分析

从积差相关系数值中可以得出，促学者属性（mid）与学习内容（con）、学习资源（res）、教学组织（org）呈显著正相关，其相关系数分别为0.647，0.524，0.559;学习内容（con）与促学者属性（mid）、学习资源（res）、教学组织（org）呈显著正相关，其相关系数分别为0.658，0.765，0.678;学习资源（res）与促学者属性（mid）、学习内容（con）、学习资源（res）呈显著正相关，其相关系数分别为0.534，0.761，0.760;教学组织（org）与促学者属性（mid）、学习内容（con）、学习资源（res）呈显著正相关，其相关系数分别为0.549，0.688，0.760。影响学生创新学习的促学者属性、学习内容、学习资源、教学组织间有显著的相关存在。

3??结语

对于学校层面，因为班级制的客观事实决定了其学生具有一定的统一性，但这严重阻碍了学生的个性发展，课堂教学受到时间和空间的局限，不利于学生素质