王曉莉 石剛 楊晴雯 張銘閱

摘? ?要：文章采用Pearson系數法，對學科課程相關性進行分析。實驗結果表明，采用的方法能夠有效地揭示課程體系中各課程間存在的內在聯系，為專業(yè)課程設置起到積極的指導作用。

關鍵詞：Pearson系數;課程相關性;課程體系;課程設置

1? ? 課程體系

課程體系的設置對學生知識結構和專業(yè)素質培養(yǎng)具有非常重要的影響。本文對新疆大學信息科學與工程學院計算機科學與技術專業(yè)課程體系和近八年學生多門課程成績進行分析，運用Pearson系數挖掘出所開設課程間的相關關系，揭示了課程體系中各課程間存在的內在聯系，為調整課程設置順序提供理論支持[1]。

2? ? Pearson系數相關性分析法

Pearson相關系數，是統計學考察兩個事物之間相關程度的常用方法，由英國統計學家皮爾遜于20世紀提出，主要用于探究兩個獨立的連續(xù)性數字型變量間的線性相關性。本實驗使用Pearson系數[2]探究學生所修科目間的關系。

通過公式（1）計算兩兩課程之間的Pearson相關系數，從而確定課程間的相關程度：

（1）

其中，為Xi樣本平均值，n為樣本的數量，r為計算所得出的變量X和Y的相關系數，取值在-1.0～1.0。Pearson相關系數越接近0，表明相關性越弱，接近1或者-1說明具有強相關性。

在學科培養(yǎng)體系中，采用Pearson相關系數研究課程間的相關性，能夠發(fā)現前后課程間的聯系性，揭示當前課程設置和學生課程成績中存在的潛在問題，并為課程體系優(yōu)化當前的課程設置提供理論依據。

3? ? 數據預處理

本文的樣本數據為新疆大學信息科學與工程學院計算機系2012—2019級本科畢業(yè)生4年來的各科目考試成績，包括745名本科畢業(yè)生所修的50余門課程成績，部分數據如表1所示。

Pearson相關系數要求樣本數據具有正態(tài)分布，并且數據間差距不能過大，否則會影響分析結果。樣本數據格式基本有兩種：百分制和等級制，基于數據格式一致性原則，對數據進行預處理。為了不影響數據的準確性，咨詢過相關專業(yè)老師后采取的處理方法為：“優(yōu)秀”等級對應為90分，“良好”等級對應為80分，“中等”等級對應為70分，“及格”等級對應為60分，“不及格”等級對應為50分。數據預處理后的結果如表2所示。

經過調查，近八年來有些課程名稱有所變化，但課程內容變化較少，專業(yè)教師認為，可以看作是同一門課程，用一致規(guī)范的課程名統一替代，確保課程名稱的唯一性。

4? ? 實驗結果分析

使用預處理后的成績數據，計算得出58門課程的Pearson相關系數，并保留兩位小數。為了便于分析，構建課程相關系數矩陣，表3中列出了部分專業(yè)核心課程矩陣數據。

通過對課程的Pearson相關系數結果進行分析，可總結出以下幾點：

（1）計算機專業(yè)權威機構一致認為數學和自然科學類課程對專業(yè)知識的培養(yǎng)具有支撐作用，是必不可少的通識類基礎課程。由表3可看出，高等數學和大學物理兩門課與其他專業(yè)基礎課及專業(yè)核心課的Pearson系數大部分在0.45左右，說明存在明顯的線性相關性。

（2）程序設計C課程在計算機技術與應用專業(yè)中普遍被認為是培養(yǎng)計算機思維能力和專業(yè)素養(yǎng)的基礎課程。由表3可看出，其與面向對象程序設計相關系數達到0.64，證明這兩門課具有高關聯度。但其與算法分析與設計課程關聯度為負值，從專業(yè)課程體系角度考慮，這兩門課應該是具有高關聯度的，不正常的原因有待分析。

（3）專業(yè)基礎和專業(yè)核心課程之間的關聯度基本符合專業(yè)課程體系要求，說明課程設置基本合理。

（4）“Java語言設計”和“算法分析與設計”課程與專業(yè)課程設置不符，需要進一步進行深層次分析，或者使用其他統計算法挖掘。

5? ? 結語

通過對課程成績數據計算得出的課程間Pearson相關系數的實驗結果分析表明：（1）前導課程在課程體系設置上有比較重要的作用，前導課的出現不僅可以幫助學生盡快地適應課程內容，也對教師選擇適當的教學方法和內容起到了很好的輔助作用，高校應當提高對前導課的重視程度。（2）使用課程間Pearson相關系數可以檢測前后課程順序是否合理，對專業(yè)課程體系建設有一定的輔助作用。（3）該方法能夠及時發(fā)現課程設置中出現的問題，如果某些課程在理論分析中應該是關聯度較高的，計算得出的Pearson相關系數較低，可以及時查找原因做出調整。由此可見，Pearson相關系數是衡量課程設置是否合理的有效方法，對高校的專業(yè)課程設置起到積極的指導作用，根據分析結果合理優(yōu)化課程結構，可以更好地達到培養(yǎng)目標要求。

[參考文獻]

[1]徐清泉，王莉紅.數據挖掘在高校學生成績分析中的應用[J].數字技術與應用，2015（2）：77.

[2]張良均. Python數據分析與挖掘實戰(zhàn)[M].北京：機械工業(yè)出版社，2016.

Correlation study of computer science and technology

curriculum system based on Pearson coefficient

Wang Xiaoli， Shi Gang， Yang Qingwen， Zhang Mingyue

（College of Information Science and Engineering， Xinjiang University，Urumqi 830046， China）

Abstract：The Pearson coefficient method was used to analyze the relevance of the subject curriculum in this paper. The experimental results show that the adopted method can effectively reveal the intrinsic relationship between the courses in the curriculum system， and can play a positive guiding role in guiding the professional curriculum.

Key words：Pearson coefficient; course relevance; curriculum system; curriculum offered