基层电大会计学专业教学环节与成绩相关性分析

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  [摘 要] 本文结合基层电大的实际对会计学专业学员的学习成绩与各教学环节成绩进行了相关分析、回归分析,并进行了分组检验,分析得出终结性考核成绩、形成性考核成绩和教学各环节的相关性结论,进而提出了一些完善措施。
  [关键词] 开放教育 会计学 教学环节 相关分析 回归分析
  一、引言
  开放教育考试通常采用形成性考核和终结性考核相结合的方式进行,且更注重面授课到课次数、作业成绩、网上学习时间、网上发贴等学习过程的形成性、阶段性、学习者学习能力及实际学习效果的度量和评价,并将考试考核作为促进学习者主动学习、提高学习效果的重要手段。笔者对两者相关性,各教学环节成绩与终结性成绩相关性,影响各教学环节的因素进行了分析。
  二、研究设计
  (一)研究假设
  假设1:终结性考核成绩(卷面成绩)随形成性考核成绩(形考成绩)的上升而上升。
  课程的形考性考核主要从形成性考核册成绩(作业成绩)、面授课到课次数、上网学习时间和网上发帖数等方面进行,所以提出以下假设。
  假设2:终结性考核成绩和形成性考核册成绩(作业成绩)正相关。
  假设3:终结性考核成绩和面授课到课次数正相关。
  假设4:终结性考核成绩和上网学习时间(上网时间)正相关。
  假设5:终结性考核成绩和网上交流发帖(网上发帖)数正相关。
  (二)数据来源
  本文收集了海盐学院2015年1月,13秋会计学本科《西方经济学》、14秋会计本科《高级财务会计》《企业集团财务管理》,2014年7月,13春会计本科《高级财务会计》《企业集团财务管理》的形成性考核成绩和浙江电大教务系统中终结性考核成绩,删除了缺考学生的数据和个别极值数据。
  三、实证结果分析
  本文用SPSS统计软件,进行了线性相关分析、多元线性回归模型和均值T检验分析,具体结果如下。
  (一)描述性统计
  从(表1)卷面成绩和形考成绩的描述性统计特征来看,各统计量的均值较高,标准差较小,偏度都小于0是左偏,说明总体而言各项得分较高,各教学环节做的较好,形考成绩和期末考试卷面成绩较理想。但个体上存在较大差异,个别学员某些环节并不理想,有2位同学面授课为0,8位同学网上学习时间为0,20位同学网上发贴数为0。
  (二)相关分析
  表2报告了终结性考核成绩与形成性考核成绩、作业成绩、面授课到课次数、网上学习时和网上发帖数相关关系分析结果。
  假设1成立,由表2可知,终结性考核成绩与形成性考核成绩间的简单相关系数为0.435,它们的相关系数检验的概率P值近似为0。因此,当显著性水平α为0.01时,应拒绝相关系数检验的零假设,认为两变量存在显著线性正相关性。终结性考核成绩与成性考核成绩正相关,相关系数为0.435。对学员学习过程的评价,促进了学习者主动学习,提高了学习者学习能力及实际学习效果。
  假设2不成立,由表2可知,终结性考核成绩与作业成绩间的简单相关系数为0.104,相关系数检验的概率P值0.133,因此不能拒绝相关系数据检验的零假设,两变量不存在显著的线性相关性。作业成绩平均成绩93.92分、标准差5.37(表1)标准系数0.057说明作业成绩很高,而且差异很小,主要原因在于作业答案可以从网上下载。作业不是自己独立完成的,当然与终结性考核成绩相关性就低了而且无法通过显著性检验。现在部分课程进行了“基于网络改革”,形成性作业在中央电大形考平台上完成,这是发展的趋势,但作业答案还能在网上找到,这样学员抄袭作业就更简单了,只要复制粘帖。所以必需对题库改革,题库应该以客观题为主,而且题库量要足够大,全国电大系统教师资源丰富完全有这个条件,这样有条件让学员克服“惰性”独立完成作业,使过程评价更客观些。
  假设3成立,由表2可知,终结性考核成绩与面授课到课次数间的简单相关系数为0.414,相关系数检验的概率P值近似为0,因此应拒绝相关系数据检验的零假设,两变量存在显著的线性相正关性。面授课主要讲解课程的重点难点、分析作业和历年试卷,对应试帮助很大。学校规定每门到4次满分占形考总成绩的30%,学员平均到课2.62次、标准差 1.14(表1)标准系数量0.44,同时学校加强了“双点名制度”,由任课教师和班主任同时点名,提高了到课率、保证了签到的真实性。
  假设4不成立,由表2可知,终结性考核成绩与上网学习时间的简单相关系数为0.097,相关系数检验的概率P值0.162,因此不能拒绝相关系数据检验的零假设,两变量不存在显著的线性相关性。按上级电大网上学习时间要求的精神,学校规定每学期每门课的网上学习时间25小时满分占形考总成绩15%,资料中学员平均网上学习时间23.35小时,标准差5.66(表1)标准系数0.24,网上学习时间较理想。学校网站主要以文字资料为主,视频教学资料较少,文字资料下载后学习较方便,为了达到网上学习要求,学员就打开网上资料去帮别的,这样一来,“学习时间”失真质量不高与终结性考核成绩的相关性就差。
  假设5成立,由表2可知,终结性考核成绩与网上发帖数间的简单相关系数为0.276,相关系数检验的概率P值近似为0,因此应拒绝相关系数据检验的零假设,两变量存在显著的线性相正关性。学校规定每学期每门课网上交流发帖5个为满分占形总成绩10%,学员平均发帖3.88个,标准差2.02(表1)標准系数0.52,均值不高差异较大。无效和抄袭的帖子指导老师可以删除,所以要完成必需对课程内容有一定的了解,同时在形考成绩中所占比重较低,部分学员不大重视,有42位同学发帖数为0。因此,态度较认真,对课程内容有解的同学才可能完成网上交流的任务,这样与终结性考核成绩正相关。
  (三)回归模型   由于形考成绩由作业成绩、面授课到课次数、上网学习时间和网上发帖数来决定,形考成绩与之有较强的相关性(表2),为了避免变量共线性,建立了以下两个模型,同时以住地、专科学习专业和工作岗位为控制变量。
  模型1,终结性考核成绩=α0+α1形成性考核成绩+ε
  模型2,终结性考核成绩=α0+α1作业成绩+α2面授课到课次数+α3上网学习时间+α4网上发帖数+ε。
  表3和表4报告了模型1和模型2回归分析的结果。从表3可知,模型1中变量形成性考核成绩在0.01的水平上显著,从表4可知,模型2中变量面授课到课次数在0.01的水平上显著,变量网上发帖数在0.05的水平上显著。所以结果与相关分析一致,从控制变量来看,不住在武原镇的学员终结性考核成绩较好、专科非会计学专业的学员终结性考核成绩较好、从事会计工作的学员终结性考核成绩较好,但都不显著。
  模型1和模型2的标准化残差的非参数检验结果表明标准化残差与标准正态分布不存在显著差异,可以认为残差满足了线性模型的前提条件。模型1和模型2中标准化残差与标准化预测值的Spearman相关系数分别为-0.012和-0.021且检验并不显著,因此认为异方差现象并不明显。在表4多元回归结果的共线性诊断中容差较近1,方差膨胀因子(VIF)较小(表4),变量间不存在共线性问题,所以可以采用线性模型。
  (四)独立样本T检验
  通过相关分析和回归分析,我们掌握了形考成绩与终结性考核成绩的相关程度,哪些环节取得了较好的效果,哪些环节效果不理想。下文将通过独立样本T检验方法,分析工作岗位、专科学习专业和居住地的差异对各学习环节带来影响。
  从表5可知,从事会计工作的学员在卷面成绩、形考成绩、作业成绩、面授课、上网时间和网上发帖六项上均值都优于不从事会计工作的学员,而且在卷面成绩、形考成绩、面授课和网上发帖四项的概率P值都小于0.05,如果显著性水平α为0.05,说明这四项存大显著差异。所以,工作岗位的不同对卷面成绩、形考成绩、面授课和网上发帖带来了显著的影响。从事会计工作的学员有较强的求知欲,在教学各环节都较认真,得分较不从事会计工作的学员明显要高。面授课的概率P值为0.032网上发帖的概率P值为0.001,说明工作岗位的不同给网上发帖数带来的影响更显著,现行教材是以上市公司、集团企业为研究对象,而基层电大学员都在中小企业工作,教材内容与实际需求存在一定程度的脱节,而网上交流可以帮助学员解决工作实际中的问题,所以学员参与更加积极。
  从表6可知,专科专业是“会计学”的学生在形考成绩、面授课和网上发帖四方的均值大于“非会学”学员,其中在面授课的概率P值0.036小于显著性水平0.05。而在卷面成绩作业成绩和网上发帖上“非会计学”专业的学员的均值要大,但相应的概率P值都大于显著性水平0.05,说明存在的差异并不明显。所以,专科学习专业的不同,在面授课上给学员带来显著的影响。会计学本科的专业课都要求有一定的专业基础知识,面授课时讲解的是课程的重点难点,缺乏相关基础知識的学员很难听懂,最终导致专科非会计专业的学员到课率不高。现在专科非会计专业的学员中学员总数2/3左右,如何补相关的基础专业课相当重要,现行的补修方式不够理想,个人认为可以调整现行的教学计划,将基础会计、中级财务会计、成本会计和管理会计作为会计学本科的必修课,专科是会计学专业的学员可以申请免修。
  从表7可知,住在武原镇的学员,在形考成绩、作业成绩、面授课和上网时间四项上的均值高于非武原镇的学员,其中面授课的概率P值为0.037小于显著性水平0.05。在卷面成绩和网上发帖上非武原镇学员的均值要高,但相应概率都大于显著性水平0.05,说明居住地不同带来的影响是不明显的。所以,居住地的不同给面课授带来的影响是显著的。其原因在于会计学本科大部分课程的面授课安排在晚上,不住在武原镇的同学往返学校不方便,到课次数要少。
  四、结论
  本文对开放教育终结性考核成绩和形成性考核成绩的相关性进行了检验,得出如下结论:终结性考核成绩与形成性考核成绩的高低正相关,终结性考核成绩与面授课到课次数、网上发帖数正相关,与作业成绩和网上学习时间相关度不强。
  在分组检验中,工作岗位不同对面授课和网上发帖数有较显著的影响,专科学习专业不同对面授课有显著影响,居住地不同对面授课有显著影响。上文分析了面授课和网上发帖对学员终结性考核有显著影响,所以我们的教学及组织工作应考虑到学员的个体差异。
  针对上述分析结果提出以下措施:(1)对于作业可以采取“基于网络”的形式,同时题库要足够大,促使用学员独立完成。(2)对于网上学习,我们可以完善网上资源增加视频课件,同时完善统计功能,将学员在浙江电大在线和中央电大在线占击视频课件的时间也统计在内。(3)对于工作岗位和专科学习专业不同带来的影响,认为可以结合学员的工作和原有知识结构的差异来进行小组分层教育。(4)调整本科教学计划,增加会计学专业的基础课程。(5)在教学中要注重学员自主学习能力的培养。
  参考文献:
  [1]薛薇. SPSS统计分析方法及应用[M]. 北京:电子工业出版社,2010.11
  [2]葛道凯.开放教育学习指南[M].北京: 中央广播电视大学出版社,2009.7
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