潘興俠, 郭琦茹, 林 楠
(南昌航空大學(xué) 數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院,南昌330063)
《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要(2010-2020年)》中提出要“全面提高高等教育質(zhì)量”“提高人才培養(yǎng)質(zhì)量”,在高等教育規(guī)模擴張的情況下,提升人才質(zhì)量成為了重中之重[1].高等數(shù)學(xué)作為本科生必修的一門重要的公共基礎(chǔ)課,是高校課程體系中的重要學(xué)科,也是進行后繼課程學(xué)習(xí)的工具和基礎(chǔ),高等數(shù)學(xué)教學(xué)是提升高等學(xué)校人才培養(yǎng)質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié),因此研究高等數(shù)學(xué)成績影響因素、尋求提升本科生高數(shù)成績策略對于提高高等數(shù)學(xué)教學(xué)質(zhì)量、提升高等學(xué)校人才培養(yǎng)質(zhì)量有著非常重要的意義.
現(xiàn)階段對于高等數(shù)學(xué)教學(xué)的研究大多是從“教”的角度來展開討論,側(cè)重于教學(xué)方法與教學(xué)管理的研究[2-4],然而很少數(shù)學(xué)者從“學(xué)”的角度,研究高等數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí)動力機制.吳國榮等從學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、聽課狀態(tài)、學(xué)習(xí)計劃、學(xué)習(xí)習(xí)慣、宿舍學(xué)習(xí)氛圍等方面來探究學(xué)生高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)現(xiàn)狀,剖析影響高等數(shù)學(xué)成績的原因并提出相應(yīng)建議[5];吳艷萍等運用灰色關(guān)聯(lián)度模型探討了高考數(shù)學(xué)成績影響因素的相關(guān)性[6];田智鯤、張萌從學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)效果等方面研究了高等數(shù)學(xué)及格率的積極影響因素[7].事實上,課程教學(xué)的質(zhì)量是教、學(xué)、管三方共同作用的結(jié)果[8],需要從教、學(xué)、管三個方面統(tǒng)籌考慮如何提升該課程的教學(xué)質(zhì)量,筆者還未見到涵蓋“教”“學(xué)”“管”(管理)三個角度研究高等數(shù)學(xué)教學(xué)的文獻(xiàn).
從研究方法來看,現(xiàn)有研究大都是定性分析和數(shù)理統(tǒng)計分析,而數(shù)理統(tǒng)計分析大多采用相關(guān)分析、主成分分析、回歸分析等[9-11],這些統(tǒng)計分析方法要求變量是連續(xù)變量,無法解決變量為分類變量的情況.要定量描述“教”“學(xué)”“管”三方面因素對高等數(shù)學(xué)成績的影響,需要通過問卷調(diào)查分析,然而很多調(diào)查數(shù)據(jù)都是定性數(shù)據(jù)或是離散數(shù)據(jù),如“完成作業(yè)方式:抄襲他人或標(biāo)準(zhǔn)答案為主=1,其他=2,詢問或查閱資料后完成=3,獨立完成=4”,“學(xué)生的高等數(shù)學(xué)成績:優(yōu)=4,良=3,中=2,差=1”等,無法滿足上述常見的數(shù)理統(tǒng)計方法對數(shù)據(jù)的要求,而Logistic回歸模型是處理分類變量很好的工具[12].
本文采用問卷調(diào)查法,嘗試構(gòu)建Logistic回歸模型研究教、學(xué)、管三方面因素對本科生高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)成績的影響機制,以期為改進學(xué)生學(xué)習(xí)方法、提升教師教學(xué)質(zhì)量、改進教學(xué)管理方法提出建議,為提升高校高等數(shù)學(xué)教學(xué)質(zhì)量提供一定的參考與建議.
2.1.1 問卷問題設(shè)計
問卷設(shè)計的問題圍繞影響本科生高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)成績的各種因素展開,參考了學(xué)界已有的文獻(xiàn)成果[13-15],本文從教、學(xué)、管理三個角度設(shè)計調(diào)查問題尋求影響本科生高等數(shù)學(xué)成績的因素,將這些問題歸為三個方面10個維度:
① 個人因素:包括學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)動機、學(xué)習(xí)興趣四個維度.學(xué)習(xí)基礎(chǔ)用高考數(shù)學(xué)成績來表示;學(xué)習(xí)方式又分為學(xué)習(xí)高數(shù)的方式、作業(yè)完成的方式;學(xué)習(xí)動機則從為專業(yè)課打好基礎(chǔ)、僅僅為了考試、因為喜愛數(shù)學(xué)等三方面進行衡量;學(xué)習(xí)興趣指是否對高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)感興趣;
② 管理因素:包括學(xué)風(fēng)建設(shè)、心理建設(shè)、設(shè)施保障三個維度.學(xué)習(xí)風(fēng)氣分別從寢室上學(xué)期高數(shù)不及格人數(shù)、寢室內(nèi)作業(yè)抄襲情況以及學(xué)生對于寢室和班級的學(xué)習(xí)氛圍的整體評價來衡量;學(xué)生的心理建設(shè)考慮到與同學(xué)間相處融洽、與老師相處融洽兩方面;設(shè)施保障則分別對課堂教學(xué)設(shè)施、學(xué)習(xí)資源、課后學(xué)習(xí)設(shè)施進行詢問;
③ 教學(xué)因素:包括教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)互動、教師素養(yǎng)三個維度.教學(xué)內(nèi)容考慮到教材和作業(yè)的難易程度;教學(xué)溝通注重的是答疑和習(xí)題課講解、課堂互動、課后答疑頻率,旨在反映教師對于作業(yè)的反饋情況和師生雙方的溝通情況;教師素養(yǎng)方面考察授課方式的新穎性、課堂管理有效性、有無思政教育、教師個人修養(yǎng)和教學(xué)效果.
2.1.2 調(diào)查問卷構(gòu)成
調(diào)查問卷圍繞這三個方面10個維度的26個問題展開調(diào)查研究.本次問卷由三部分構(gòu)成.第一部分調(diào)查了學(xué)生的基本信息,包括所在班級、生源地、高考成績等;第二部分包括詢問大一上學(xué)期期末高數(shù)成績和上述影響本科生高等數(shù)學(xué)成績的26個問題因素;第三部分采取提問的方式,了解學(xué)生認(rèn)為影響高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)最大的三個因素、高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的阻礙以及對這門課的建議.
2.1.3 調(diào)查問卷的選項設(shè)置與計分方式
在選項的設(shè)置上,學(xué)習(xí)高數(shù)的方式分為自學(xué)為主、聽講為主、自學(xué)與聽講結(jié)合;作業(yè)完成的方式分為獨立完成為主、詢問或查閱資料后完成為主、抄襲他人或標(biāo)準(zhǔn)答案為主、其他;寢室里上學(xué)期高等數(shù)學(xué)不及格人數(shù)為0人、1人、2人、3人、4人;課后答疑互動頻率分為沒有主動尋求解答,或每學(xué)期課后答疑少于一次、每兩個月至少答疑一次、每一個月至少答疑一次、每半個月至少答疑一次.其余選項分為不符合、比較不符合、比較符合、符合四類.在選項的賦值上,參考李克特量表[16],為選項從1到4進行賦值,表明對該問題闡述的認(rèn)同程度.否定性題目反向計分,特殊選項計分不同.模型變量說明及賦值情況具體見表1.
表1 模型變量說明及賦值情況
本次調(diào)查面向南昌航空大學(xué)的11個學(xué)院的大一學(xué)生發(fā)放問卷,調(diào)查對象涉及所有設(shè)有高等數(shù)學(xué)課程的學(xué)院,覆蓋理工商.本次發(fā)放問卷共800份,回收問卷686份,其中,去掉內(nèi)容不完整的問卷,再根據(jù)作業(yè)抄襲情況與學(xué)習(xí)氛圍這對相互對照的問題,剔除內(nèi)容矛盾的無效問卷,最后確認(rèn)有效問卷為668份,有效問卷率達(dá)到84%.
2.3.1 信度檢驗
信度分析,即可靠性分析,用來反映各題得分情況的一致性,或衡量量表的信度,屬于內(nèi)在一致性系數(shù).本次問卷采用克隆巴赫Alpha信度系數(shù)進行信度分析[16].一般來說,信度系數(shù)大于0.8表示非常可信;在0.7到0.8之間表示可信度非常高;在0.6到0.7之間表示很可信,該結(jié)果為最常見結(jié)果;在0.5到0.6之間表示可信;小于0.5表示不可信.本次調(diào)查問卷各部分做信度檢驗結(jié)果見表2.
表2 問卷調(diào)查信度檢驗結(jié)果
由表2可知:本次調(diào)查個人因素、環(huán)境因素、教學(xué)管理各部分的克隆巴赫Alpha信度系數(shù)分別為0.677、0.710、0.839,問卷總體信度為0.852,表示本次調(diào)查數(shù)據(jù)可信度高,數(shù)據(jù)可靠.
2.3.2 效度檢驗
效度反映的是測量手段的有效性,即相對于真實值,測量數(shù)據(jù)的有效程度[16].結(jié)構(gòu)效度是指測量結(jié)果體現(xiàn)出來的某種結(jié)構(gòu)與測值之間的對應(yīng)程度.本次問卷采用因子分析中的KMO和巴特利特球形度檢驗來分析問卷的結(jié)構(gòu)效度,如果KMO的值>0.5,則說明有一定效度,下面對調(diào)查問卷各部分做效度檢驗.
由表3可見: 本次調(diào)查各部分的KMO值均大于0.7,總體效度檢驗的KMO值超過0.8,效度良好;各部分及總體的巴特利特球形度檢驗顯著性水平均小于0.01,表明本次問卷的信效度檢驗良好,可以進行下一步分析.
表3 個人因素的效度分析
個人因素方面各影響因素的相關(guān)數(shù)據(jù)如表4所示.在學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上,均值為2.43,眾數(shù)與中位數(shù)均為2,分值多分布在60到74分(百分制)之間;在學(xué)習(xí)方式上,作業(yè)完成的方式均值為3.38、中位數(shù)為4、眾數(shù)為4,學(xué)生更傾向于獨立完成作業(yè)和詢問或查閱資料后完成,而學(xué)習(xí)高數(shù)的方式均值為2.48,中位數(shù)與眾數(shù)均為3,學(xué)生更傾向于自學(xué)與聽課結(jié)合,可見本科生有一定自主學(xué)習(xí)的意識;在學(xué)習(xí)動機上,學(xué)生普遍認(rèn)為學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)可以為之后的專業(yè)課學(xué)習(xí)打下良好的基礎(chǔ),而因為興趣而學(xué)習(xí)高數(shù)的均值也達(dá)到了2.49,但是僅僅為了通過考試而學(xué)習(xí)的也有2.78的均值,中位數(shù)與眾數(shù)都為3,可見大部分同學(xué)對于學(xué)習(xí)和考試的關(guān)系沒有正確的認(rèn)識;最后,對高數(shù)感興趣的均值比為了興趣而學(xué)習(xí)高數(shù)的均值還要高,而且標(biāo)準(zhǔn)差更小,可見學(xué)生對于數(shù)學(xué)并不反感,且學(xué)習(xí)的動機不僅限于興趣.
表4 個人因素的描述統(tǒng)計及頻率分布
管理因素調(diào)查數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計結(jié)果如表5.在學(xué)風(fēng)建設(shè)上,寢室內(nèi)高等數(shù)學(xué)成績不及格情況較少,作業(yè)抄襲情況較少,但學(xué)生對于寢室內(nèi)學(xué)習(xí)氛圍的評價卻不高,均值只有2.62,雖然中位數(shù)與眾數(shù)都為3,但方差較大,可見不同寢室學(xué)習(xí)氛圍差距較大,寢室里學(xué)習(xí)風(fēng)氣有待加強,班級學(xué)習(xí)氛圍均值為2.78,比寢室略高;在人際關(guān)系上,與同學(xué)相處十分融洽,均值達(dá)3.32,與老師相處的均值為3.11,略低于同學(xué);在設(shè)施保障上,學(xué)生對課后自習(xí)環(huán)境、課后學(xué)習(xí)資源都比課堂教學(xué)設(shè)施的滿意度高,可見學(xué)校圖書館及自習(xí)室近來對于自習(xí)座位數(shù)量的增加及座位的設(shè)置確實改善了學(xué)生課后學(xué)習(xí)環(huán)境,但課堂教學(xué)設(shè)施即教室設(shè)備的滿意度均值僅有2.83,說明學(xué)校在設(shè)施保障這一塊做得還不到位.
表5 環(huán)境因素的描述統(tǒng)計及頻率分布
教學(xué)因素方面各因素的描述統(tǒng)計結(jié)果如表6.在教學(xué)內(nèi)容上,教材和作業(yè)難度的中位數(shù)與眾數(shù)均為3,均值分別為3.03、3.04,學(xué)生基本滿意,但還有改進空間;在教學(xué)溝通上,學(xué)生對于有答疑和習(xí)題課講解表示肯定,對于課堂互動的評價略低,不過均值也在3.17,但課后答疑互動頻率的標(biāo)準(zhǔn)差極高,均值僅為2.04,中位數(shù)為2,眾數(shù)為1,表明大部分學(xué)生可能一學(xué)期答疑一次或者根本不去答疑,這個頻率無疑是非常低的,而且學(xué)生之間對于答疑的積極性也相差較大,可能存在部分同學(xué)每周都去答疑,而有的同學(xué)基本不去答疑的情況,對于這一點教師在教學(xué)方面需要加以重視和引導(dǎo).
表6 教學(xué)管理的描述統(tǒng)計及頻率分布
要定量研究各影響因素對高數(shù)成績的彈性系數(shù)和顯著性水平,常用的方法是建立回歸模型.但回歸模型要求變量是連續(xù)的,本文的高數(shù)成績(優(yōu)、良、中、差)是分類變量,不滿足傳統(tǒng)回歸模型對數(shù)據(jù)的要求,Logistic回歸模型可以滿足對分類數(shù)據(jù)的建模需求.Logistic回歸屬于概率型非線性回歸,它通過logit變換將概率和自變量關(guān)系的S形曲線直線化[12],從而解決了傳統(tǒng)回歸模型在數(shù)據(jù)類型要求上的問題.
對于被解釋變量為有序多分類的離散變量,可以通過擬合被解釋變量類別數(shù)量-1個二分類Logistic 回歸模型,稱為累計Logit模型,這一分析又稱有序多分類Logistic回歸[12].
本文的被解釋變量分為四類,其中優(yōu)(85分及以上)取值為4、良(75至85分)取值為3、中(60至75分)取值為2、差(60分以下)取值為1,相應(yīng)取值水平的概率分別為P1,P2,P3,P4.在有序多分類Logistic回歸中,用被解釋變量有序取值水平的累積概率表示Logit變換的概率,即P1,P1+P2,P1+P2+P3[12].對四個被解釋變量擬合三個模型如下:
其中βi為回歸系數(shù),Xi為解釋變量,i=1,2,…,m,m是解釋變量的個數(shù),本文m=21[12].
有序Logistic回歸分析有如下4個假設(shè)前提.
假設(shè)1:因變量是有序多分類變量,且是唯一的.
假設(shè)2:存在一個或多個自變量,自變量可以是有序的也可以是無序的.
假設(shè)3:自變量之間不存在多重共線性.
假設(shè)4:模型滿足“比例優(yōu)勢”假設(shè),意思是無論因變量的分割點在什么位置,模型中各個自變量的系數(shù)都保持不變.
假設(shè)1、2是針對研究設(shè)計內(nèi)容的假設(shè),無需檢驗,而針對假設(shè)3、4,需分別進行自變量共線性檢驗和平行線檢驗.若檢驗結(jié)果表明模型通過以上檢驗,則進行有序多分類logistic回歸,并觀察回歸結(jié)果是否通過似然比檢驗.
4.2.1 模型適用性檢驗——自變量共線性檢驗
在有序多分類 Logistic 回歸中,自變量之間應(yīng)無多重共線性,所以應(yīng)進行自變量共線性檢驗.檢驗結(jié)果表明,容差均遠(yuǎn)大于 0.1,方差膨脹因子(VIF)均小于 10,所以不存在多重共線性,可以進行有序多分類 Logistic 回歸.
4.2.2 模型適用性檢驗——平行線檢驗
平行線檢驗結(jié)果如表7所示,這里輸出的是檢驗各自變量對于反應(yīng)變量的影響在兩個回歸方程中是否相同的結(jié)果,如果該檢驗結(jié)果P>0.05,說明各回歸方程互相平行,有序多分類Logistic 回歸模型是適當(dāng)?shù)倪x擇.
表7 模型的平行線檢驗
4.2.3 模型擬合優(yōu)度檢驗——似然比檢驗
擬合優(yōu)度反映了模型對原始信息的解釋力度,擬合優(yōu)度檢驗常用的方法是似然比檢驗,其原假設(shè)是所有自變量偏回歸系數(shù)全為0.表8的檢驗結(jié)果表明檢驗的P值小于0.001,原假設(shè)不成立,說明擬合自變量的模型其擬合優(yōu)度好于僅包含常數(shù)項的模型.
表8 模型的擬合信息
如表9,在個人因素上,可以看到學(xué)習(xí)基礎(chǔ)會影響高等數(shù)學(xué)成績,但只有學(xué)習(xí)基礎(chǔ)低于60分,即高考數(shù)學(xué)成績低于90分的情況下,其偏回歸系數(shù)為-1.030,可見較弱的基礎(chǔ)會負(fù)面影響成績,中等及偏上的基礎(chǔ)對于高等數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí)沒有顯著影響;而學(xué)習(xí)方式也顯著影響著學(xué)習(xí)成績,學(xué)習(xí)高數(shù)如果僅僅依靠自學(xué)或者聽講,而不是自學(xué)與聽講的結(jié)合,對于學(xué)習(xí)成績的提高都是負(fù)面效應(yīng),其中以聽課為主的偏回歸系數(shù)為-0.497,以自學(xué)為主的偏回歸系數(shù)為-0.719;雖然學(xué)習(xí)的方式多樣化途徑占優(yōu),但是作業(yè)完成的方式,有且僅有獨立完成是適合高數(shù)學(xué)習(xí)的,其中抄襲他人或標(biāo)準(zhǔn)答案為主的偏回歸系數(shù)為-1.573,詢問或查閱資料后完成的偏回歸系數(shù)為-1.592,其他的偏回歸系數(shù)為-2.112;在學(xué)習(xí)動機上,因為喜愛數(shù)學(xué)而學(xué)習(xí)是重要的條件,對此有抵觸的情況不利于高數(shù)學(xué)習(xí),對于因為喜愛數(shù)學(xué)而學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)極不贊同的偏回歸系數(shù)為-1.101,較不贊同的為-1.077,比較贊同的為-0.856;而是否對高數(shù)感興趣這一問也再次驗證了這一點,對于高數(shù)完全不感興趣的會對成績有較大的負(fù)面作用,其偏回歸系數(shù)為-1.384;綜上,在個人因素中,學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)動機、學(xué)習(xí)興趣都對高等數(shù)學(xué)成績有一定的影響.
表9 模型的回歸結(jié)果
在管理因素上,學(xué)習(xí)風(fēng)氣中,寢室的學(xué)習(xí)氛圍對高等數(shù)學(xué)成績有一定的影響,如果寢室里有未通過考試的同學(xué),不論是1人、2人還是3人,都將負(fù)面影響學(xué)習(xí)成績,其中有1人未通過考試的偏回歸系數(shù)為-0.755,有2人或3人未通過的偏回歸系數(shù)為-1.322,而認(rèn)為寢室學(xué)習(xí)氛圍很不好的情況,數(shù)據(jù)顯示其偏回歸系數(shù)為1.598,原因可能是學(xué)生認(rèn)識到寢室里糟糕的學(xué)習(xí)氛圍后,主動、自發(fā)地尋找適合學(xué)習(xí)的環(huán)境,這種主動學(xué)習(xí)的意識可能彌補了不良環(huán)境的影響;在教學(xué)設(shè)施上,對教室設(shè)備感到較為不滿的偏回歸系數(shù)為-0.768,可見教室設(shè)施為了營造良好合適的學(xué)習(xí)環(huán)境,還有一定的進步空間;綜上,在環(huán)境因素中,學(xué)習(xí)風(fēng)氣、教學(xué)設(shè)施都對成績有一定影響,但是人際交往這一方面沒有顯著性影響.
最后,在教學(xué)因素上,教材難度不合適對高數(shù)成績有負(fù)面影響,其中較為不合適的偏回歸系數(shù)為-1.045,而作業(yè)難度不合適的偏回歸系數(shù)為1.598,有正面影響,可能當(dāng)學(xué)生覺得作業(yè)過于簡單時,已經(jīng)掌握了相關(guān)的知識,而學(xué)生覺得作業(yè)過于困難時,會主動尋找學(xué)習(xí)資料,這一點反映了學(xué)生學(xué)習(xí)情況不一,可能需要階梯性難度的作業(yè);在任課老師方面,講課不夠吸引同學(xué)會對成績起到負(fù)面效應(yīng),對“講課吸引人”表示比較不符合的偏回歸系數(shù)為-0.844,比較符合為-0.968,可見學(xué)生對于“聽課吸引人”這一點有著極高的要求,僅僅是“比較符合”還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠;教師對課堂秩序進行管理會對成績有正面影響,其偏回歸系數(shù)為1.066;綜上,教學(xué)管理方面,教學(xué)內(nèi)容、任課老師的課堂秩序管理、教學(xué)效果對學(xué)生的高等數(shù)學(xué)成績都有一定影響,教學(xué)溝通、任課教師的授課方式、思政教育、基本素養(yǎng)等因素的影響不顯著.
本文從“教”“學(xué)”“管”三個角度設(shè)計調(diào)查問卷,全方位考察影響本科生高等數(shù)學(xué)成績的因素;選取南昌航空大學(xué)11個學(xué)院800名大一學(xué)生為對象進行問卷調(diào)查,通過對問卷結(jié)果的Logistic回歸分析發(fā)現(xiàn):
(i) 在個人因素、管理因素、教學(xué)因素中個人因素對高等教學(xué)成績的影響最大;因此教師和教育管理部門應(yīng)該把工作重點放在學(xué)生個人素養(yǎng)的提升上,激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)熱情,注重學(xué)生學(xué)習(xí)價值導(dǎo)向,引導(dǎo)學(xué)生對高等數(shù)學(xué)擁有正確的學(xué)習(xí)動機和采取良好的學(xué)習(xí)方式;
(ii) 個人因素中的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)動機和學(xué)習(xí)興趣等因素對其高等數(shù)學(xué)成績都有顯著影響;
(iii) 管理因素中的學(xué)風(fēng)建設(shè)和設(shè)施保障兩因素對高等數(shù)學(xué)成績影響顯著,但人際關(guān)系對高等數(shù)學(xué)成績的影響并不顯著;
(iv) 教學(xué)因素中,教學(xué)難易程度、教師個人素養(yǎng)對高等數(shù)學(xué)成績影響顯著,而師生互動因素對其影響不顯著.在問卷最后一部分問答環(huán)節(jié),同學(xué)也在“高數(shù)學(xué)習(xí)影響最大的三個因素”中反映了學(xué)習(xí)習(xí)慣、學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)信心、學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)思維、學(xué)習(xí)主動性等情況對高數(shù)學(xué)習(xí)影響很大,可見學(xué)生對于個人因素在學(xué)習(xí)中的地位有一定的認(rèn)識.但在“目前高數(shù)學(xué)習(xí)的阻礙”一問中學(xué)生主要提到的是學(xué)習(xí)方法不科學(xué)、課程太難、老師批改作業(yè)不積極、學(xué)習(xí)氛圍不好、上課容易走神、作業(yè)本身質(zhì)量差、學(xué)習(xí)時間不夠,只有少數(shù)同學(xué)覺得自己懶惰、練習(xí)不到位、理解能力差、基礎(chǔ)不好是學(xué)習(xí)阻礙的因素.可見,學(xué)生雖然認(rèn)識到學(xué)習(xí)是自己的事情,要想學(xué)好高等數(shù)學(xué)個人因素是非常重要的,但卻總是將學(xué)習(xí)不好的原因歸于他人、歸于外在環(huán)境,學(xué)生對于自己的認(rèn)識還不夠到位,難以客觀評價自己、直視自己的不足.
一是注重“以人為本”的教學(xué)管理理念.本文的研究表明對高等數(shù)學(xué)成績起決定作用的是學(xué)生的個人因素,學(xué)生的學(xué)習(xí)動機、學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)興趣是提升教學(xué)質(zhì)量、保證教學(xué)效果的內(nèi)因,教學(xué)方式方法、現(xiàn)代化教學(xué)手段的引入只是輔助作用,因此學(xué)校教學(xué)管理部門、教師課堂管理都要“以學(xué)生為本”,把中心放在如何激發(fā)學(xué)習(xí)興趣、調(diào)動學(xué)生積極性、提升學(xué)生的學(xué)習(xí)素養(yǎng)上來.
二是提高學(xué)生高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)自我管理能力.本文研究表明學(xué)生的學(xué)習(xí)動機、學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)方式是影響高等數(shù)學(xué)成績的重要因素,而這些學(xué)習(xí)動因的習(xí)得關(guān)鍵在于提升學(xué)生的自我管理能力[14].教師應(yīng)引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)自我監(jiān)控理論,實施目標(biāo)教學(xué),引導(dǎo)學(xué)生開展合作學(xué)習(xí),進行自我監(jiān)控訓(xùn)練.在合作學(xué)習(xí)中獲得更強的約束力和激勵因子,促進自我監(jiān)控的保持和遷移.自我監(jiān)控理論和行為實施有助于學(xué)生擁有更好的學(xué)習(xí)動機,激發(fā)學(xué)習(xí)高等數(shù)學(xué)的興趣和熱情.
三是根據(jù)高等數(shù)學(xué)課程特點實施分層次教學(xué)和教學(xué)方式的改革.分層次教學(xué)為不同需求的學(xué)生提供不同的教學(xué)內(nèi)容,給不同學(xué)習(xí)動機的學(xué)生提供不同的學(xué)習(xí)動力;采用翻轉(zhuǎn)課堂模式、師生互動對話教學(xué)模式、小組合作模式;交叉使用多媒體、網(wǎng)絡(luò)課程、慕課、微課等多種教學(xué)手段,如對“旋轉(zhuǎn)面、二次曲面投影”等內(nèi)容借助FLASH動畫演示幫助學(xué)生理解;加強高等數(shù)學(xué)課程思政教學(xué),例如在課堂上穿插數(shù)學(xué)家的小故事、定理的由來、學(xué)科的發(fā)展等等,讓學(xué)生對數(shù)學(xué)有更加全面的認(rèn)識,不僅僅停留在“為了考試”“為了其他專業(yè)學(xué)習(xí)打基礎(chǔ)”的功利性的認(rèn)知層面上.
四是完善教學(xué)設(shè)施,提升教師水平,保障教學(xué)服務(wù)質(zhì)量.本文研究表明設(shè)施保障對高等數(shù)學(xué)成績有顯著影響.設(shè)施保障要與時俱進,為學(xué)生創(chuàng)設(shè)便捷的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,方便學(xué)生隨時隨地手機查閱課程管理信息;開發(fā)高等數(shù)學(xué)網(wǎng)絡(luò)課程資源,如具有數(shù)學(xué)學(xué)科特點的網(wǎng)絡(luò)題庫,便于學(xué)生課堂線下學(xué)習(xí)和課后網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)有機融合,互為補充;加強教師培訓(xùn),特別是對現(xiàn)代化教學(xué)方式手段的培訓(xùn);建設(shè)與學(xué)生自身專業(yè)對接的高等數(shù)學(xué)教學(xué)案例,將高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)與專業(yè)學(xué)習(xí)緊密連接,提高學(xué)生學(xué)習(xí)高等數(shù)學(xué)的積極性.
致謝作者非常感謝相關(guān)文獻(xiàn)對本文的啟發(fā)以及審稿專家提出的寶貴意見.