郁 燁

（江蘇警官學院治安管理系，江蘇 南京 210031）

1 引言

交通管理工程學科屬于公安技術(shù)一級學科下的二級學科。交通管理工程專業(yè)學生需要系統(tǒng)掌握交通管理工程專業(yè)的基本理論、基本知識、基本技能，并具備道路交通組織與控制、道路交通秩序管理、車輛與駕駛?cè)斯芾?、道路交通安全違法行為查處、道路交通事故預防與處理等專業(yè)能力。在專業(yè)能力培養(yǎng)方面，江蘇警官學院交通管理工程專業(yè)的相關(guān)課程包括道路交通管理概論、道路交通工程總論、道路交通規(guī)劃與組織、交通管理與控制、道路交通秩序管理、車輛與駕駛?cè)斯芾?、道路交通安全學、道路交通事故預防與處理、交通事故現(xiàn)場勘查與檢驗鑒定技術(shù)、交通執(zhí)法基本技能實訓、交通心理學、智能交通管理系統(tǒng)共12門課程（以下簡稱為“核心課程”）。上述各門課程在核定課程成績時，期末考核成績占總成績的75%，平時作業(yè)成績占總成績的15%，平時表現(xiàn)成績占總成績的10%，即課程成績＝平時表現(xiàn)×10%＋平時作業(yè)×15%＋考核成績×75%?？梢姡n程成績較為全面地反映出學生在該門課程中的學業(yè)表現(xiàn)。

專業(yè)課程是專業(yè)素養(yǎng)培育的重要依托。對于每名學生而言，其多門核心課程的成績能夠綜合反映其專業(yè)素養(yǎng)。近年來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛應(yīng)用于成績數(shù)據(jù)的分析與挖掘[1-9]。對核心課程的成績數(shù)據(jù)進行分析挖掘不僅有助于探究不同課程之間的相關(guān)性，為優(yōu)化專業(yè)培養(yǎng)方案提供參考，而且有助于揭示專業(yè)素養(yǎng)的主要維度，了解每名學生在各個專業(yè)素養(yǎng)維度上所體現(xiàn)出的差異。以下運用相關(guān)分析和主成分分析技術(shù)對江蘇警官學院2015級、2016級交通管理工程專業(yè)學生的核心課程成績數(shù)據(jù)進行分析和挖掘。

2 課程成績相關(guān)分析

2.1 相關(guān)分析

相關(guān)分析能夠直觀地反映出兩個連續(xù)變量之間的相關(guān)程度。對于任意兩個連續(xù)型變量，可以通過計算這兩個變量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)來衡量其相關(guān)程度的強弱。Pearson相關(guān)系數(shù)的取值范圍為[-1,1]。對于兩個連續(xù)變量X和Y，其相關(guān)系數(shù)計算方法如下：

式中，為變量X的平均值，為變量Y的平均值。

相關(guān)系數(shù)為正值表示兩個變量為正相關(guān)，即一個變量的取值越大，另一個變量的取值通常也會越大；相關(guān)系數(shù)為負值表示兩個變量為負相關(guān)，即一個變量的取值越大，另一個變量的取值則越小。需要注意的是，上述關(guān)系是一種統(tǒng)計規(guī)律，并非對所有個體都嚴格成立。在相關(guān)程度方面，相關(guān)系數(shù)的絕對值越大（越接近于1），表明兩個變量之間的相關(guān)程度越高；其絕對值越?。ㄔ浇咏?），則表明兩個變量之間的相關(guān)程度越弱。在基于相關(guān)系數(shù)的絕對值界定相關(guān)程度時，通常需要根據(jù)研究問題的不同采用不同的閾值進行判斷[10]。

2.2 分析結(jié)果

相同專業(yè)的多門專業(yè)課程之間必然存在著一定的關(guān)聯(lián)，基于多名學生專業(yè)課程成績的相關(guān)分析將能夠揭示出這種潛在關(guān)聯(lián)。表1給出了交通管理工程專業(yè)12門核心課程成績的基本統(tǒng)計量，包括均值、標準差、最小值、中位數(shù)和最大值。為便于說明，表1還對12門核心課程進行了編號。表2給出了12門核心課程成績的相關(guān)系數(shù)。

表1 交通管理工程專業(yè)12門核心課程成績的基本統(tǒng)計量

從表2可以看出，表中絕大多數(shù)課程成績之間的相關(guān)系數(shù)均為正數(shù)且絕對值不超過0.4，以下重點對相關(guān)系數(shù)絕對值較高（不低于0.4）以及相關(guān)系數(shù)為負值的情況進行分析：

表2 交通管理工程專業(yè)12門核心課程成績的相關(guān)系數(shù)

（1）車輛與駕駛?cè)斯芾?、道路交通秩序管理、道路交通事故預防與處理以及交通心理學等課程成績分別與至少6門課程的相關(guān)系數(shù)都超過了0.4。其中，車輛與駕駛?cè)斯芾淼恼n程成績與道路交通安全學、道路交通工程總論、道路交通管理概論、道路交通事故預防與處理、道路交通秩序管理、交通管理與控制、交通心理學、智能交通管理系統(tǒng)8門課程的課程成績相關(guān)系數(shù)均超過了0.4，且與道路交通管理概論、道路交通事故預防與處理、交通管理與控制3門課程的課程成績相關(guān)系數(shù)超過了0.5。道路交通秩序管理的課程成績與7門課程的課程成績相關(guān)系數(shù)超過0.4，分別是車輛與駕駛?cè)斯芾怼⒌缆方煌ò踩珜W、道路交通工程總論、道路交通管理概論、道路交通事故預防與處理、交通心理學和智能交通管理系統(tǒng)。道路交通事故預防與處理的課程成績與車輛與駕駛?cè)斯芾?、道路交通工程總論、道路交通管理概論、道路交通秩序管理、交通管理與控制、交通心理學6門課程的課程成績相關(guān)系數(shù)超過0.4。由此可見，車輛與駕駛?cè)斯芾怼⒌缆方煌ㄖ刃蚬芾?、道路交通事故預防與處理這3門公安交通管理業(yè)務(wù)課程的課程成績與其他多門課程的課程成績之間均存在較強的相關(guān)性，表明這3門課程與交通管理工程專業(yè)的絕大部分專業(yè)課程的融合度較高。此外，交通心理學的課程成績與車輛與駕駛?cè)斯芾?、道路交通安全學、道路交通工程總論、道路交通管理概論、道路交通事故預防與處理、道路交通秩序管理6門課程的課程成績之間存在著較強的正相關(guān)關(guān)系，這可能是因為交通心理學相關(guān)原理與方法較為充分地融入了相關(guān)課程中。

（2）道路交通規(guī)劃與組織、交通事故現(xiàn)場勘查與檢驗鑒定技術(shù)、交通執(zhí)法基本技能實訓3門課程與其他任意課程的相關(guān)系數(shù)絕對值都未超過0.4，表明上述3門課程相對獨立，與其他課程的關(guān)聯(lián)度相對較低。值得注意的是，交通執(zhí)法基本技能實訓作為一門綜合實訓課程，涉及車輛牌證識別、交通違法行為查處、交通事故現(xiàn)場勘查、交通事故責任認定等內(nèi)容，然而該課程的課程成績卻與前置課程（如交通秩序管理、車輛與駕駛?cè)斯芾?、道路交通事故預防與處理、交通事故現(xiàn)場勘查與鑒定技術(shù)等）的課程成績相關(guān)性不高，表明該課程與前置課程的銜接可能存在一定程度的脫節(jié)。另外，道路交通規(guī)劃與組織的課程成績與道路交通安全學、道路交通管理概論這兩門課程成績的相關(guān)系數(shù)分別為-0.135、-0.214，交通執(zhí)法基本技能實訓的課程成績與道路交通安全學、道路交通管理概論這兩門課程成績的相關(guān)系數(shù)分別為-0.104、-0.131，均出現(xiàn)了負值。這說明道路交通規(guī)劃與組織、交通執(zhí)法基本技能實訓這兩門課程可能與道路交通安全學、道路交通管理概論兩門課程存在著微弱的負相關(guān)關(guān)系。

3 課程成績主成分分析

3.1 主成分分析

主成分分析是一種處理高維數(shù)據(jù)的降維方法。它通過正交變換將一組存在相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)換為一組新的線性不相關(guān)的綜合指標，從而實現(xiàn)降維。降維后得到的變量稱為成分，其中起到主要作用的成分則稱為主成分。實際應(yīng)用中，通常抽取特征根大于1的成分作為主成分[11]。其步驟可歸納如下：

（1）基于原始數(shù)據(jù)相關(guān)矩陣的特征值判斷各成分的重要性，確定出主成分；

（2）通過原始數(shù)據(jù)相關(guān)矩陣的特征向量分析所選成分和原始變量之間的關(guān)系；

（3）將原始數(shù)據(jù)投影到各主成分上，計算出所有個體在各主成分上的得分。

3.2 分析結(jié)果

運用主成分分析方法對上述12門核心課程的成績數(shù)據(jù)進行降維，將有助于了解交通管理工程專業(yè)素養(yǎng)的主要維度，并對比不同學生在專業(yè)素養(yǎng)主要維度上所存在的差異。通過主成分分析發(fā)現(xiàn)，僅有兩個主成分的特征值大于1，且這兩個主成分解釋了超過50%的方差，表明這兩個主成分包含了原始數(shù)據(jù)中超過一半的信息。圖1展示了12門核心課程的成績與這兩個主成分之間關(guān)聯(lián)，圖中的每個箭頭代表1門課程，箭頭處的坐標反映了該課程的成績與這兩個主成分的相關(guān)性。從圖1可以看出，主成分1與道路交通事故預防與處理、車輛與駕駛?cè)斯芾?、道路交通秩序管理等大多?shù)課程具有較強的正相關(guān)性，該主成分實際上反映了學生在公安交通管理主要業(yè)務(wù)方面的專業(yè)素養(yǎng)。值得注意的是，12門核心課程中的5門學位課程（即道路交通工程總論、車輛與駕駛?cè)斯芾?、道路交通秩序管理、道路交通事故預防與處理、交通管理與控制）的課程成績均與主成分1較為相關(guān)。主成分2主要與道路交通規(guī)劃與組織、交通執(zhí)法基本技能實訓等課程較為相關(guān)，反映了學生在交通組織、交通執(zhí)法等其他方面的專業(yè)素養(yǎng)。

圖1 核心課程成績與主成分1、主成分2的相關(guān)性

圖2進一步對比了每名學生的主成分1和主成分2得分與其畢業(yè)設(shè)計五分制成績（即優(yōu)秀、良好、中等、及格、不及格）的關(guān)聯(lián)。由于畢業(yè)設(shè)計成績?yōu)榧案?、不及格的樣本量極少，以下主要基于畢業(yè)設(shè)計成績獲得優(yōu)秀、良好、中等的三類學生進行探討。從圖2可以得出如下兩個結(jié)論：

（1）平均而言，畢業(yè)設(shè)計成績?yōu)閮?yōu)秀的學生分布于圖2的偏右上側(cè)，即其主成分1、主成分2得分相對較高，而畢業(yè)設(shè)計成績?yōu)橹械鹊膶W生分布于圖2的偏左下側(cè)，即其專業(yè)課程成績的主成分1（Dim1）、主成分2（Dim2）的得分相對較低?？梢姡谥鞒煞值膶I(yè)素養(yǎng)評估與基于畢業(yè)設(shè)計成績的專業(yè)素養(yǎng)評估結(jié)果總體一致。

圖2 主成分1、主成分2得分與畢業(yè)設(shè)計成績的關(guān)聯(lián)

（2）三類學生的主成分1和主成分2得分分布范圍比較廣，且存在大量重疊?？梢姡词鼓硞€學生的核心課程成績不太理想，仍有可能在畢業(yè)設(shè)計中通過努力獲得更好成績。這可能是因為畢業(yè)設(shè)計的選題往往關(guān)注某一個具體的切入點，如果學生能夠在畢業(yè)設(shè)計開展過程中及時查漏補缺，認真開展相關(guān)研究工作，仍有可能在畢業(yè)設(shè)計成績上實現(xiàn)“逆襲”。

4 結(jié)語

本文對江蘇警官學院2015級和2016級交通管理工程專業(yè)學生所學的12門專業(yè)核心課程成績數(shù)據(jù)進行了分析挖掘。相關(guān)分析結(jié)果表明：車輛與駕駛?cè)斯芾怼⒌缆方煌ㄖ刃蚬芾?、道路交通事故預防與處理3門公安交通管理業(yè)務(wù)課程的課程成績與其他多門課程的課程成績之間均存在較強的相關(guān)性，表明上述3門課程與交通管理工程專業(yè)的其他課程融合度較高，而道路交通規(guī)劃與組織、交通事故現(xiàn)場勘查與檢驗鑒定技術(shù)、交通執(zhí)法基本技能實訓3門課程則與其他課程的相關(guān)程度較低，建議在培養(yǎng)方案修訂中優(yōu)化這3門課程與相關(guān)課程的銜接。主成分分析的結(jié)果表明：基于12門核心課程成績數(shù)據(jù)所提取出的兩個主成分能夠較好地反映出學生的專業(yè)素養(yǎng)，且學生的主成分1和主成分2得分與其畢業(yè)設(shè)計成績總體一致。可見，通過對專業(yè)課程成績數(shù)據(jù)的分析挖掘可以為優(yōu)化課程設(shè)置和評估學生專業(yè)素養(yǎng)提供支撐。本文所采用的分析思路也可供分析挖掘其它專業(yè)的課程成績數(shù)據(jù)時參考。