摘" 要：文章聚焦于物流職業(yè)本科學(xué)生成績(jī)的影響因素，通過(guò)多維關(guān)聯(lián)分析的方法，探討了家庭背景、學(xué)習(xí)環(huán)境、課程設(shè)置等多方面因素對(duì)學(xué)生成績(jī)的影響。研究結(jié)果表明，家庭背景、學(xué)習(xí)環(huán)境、課程設(shè)置等都是影響學(xué)生成績(jī)的重要因素，且各因素之間存在內(nèi)在聯(lián)系。同時(shí)，該研究還發(fā)現(xiàn)，物流專業(yè)具有特殊性，需要從多個(gè)維度進(jìn)行綜合考慮。該研究為提升物流本科教育質(zhì)量提供了有益的參考，建議學(xué)校關(guān)注學(xué)生的學(xué)習(xí)需求和背景，加強(qiáng)教學(xué)管理和教學(xué)方法的改革，完善課程設(shè)置，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和綜合素質(zhì)。

" 關(guān)鍵詞：物流；職業(yè)本科；多維關(guān)聯(lián)分析；成績(jī)

" 中圖分類號(hào)：G712" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.05.044

Abstract： This article focuses on the influencing factors of undergraduate logistics students' academic performance， and explores the impact of various factors such as family background， learning environment， and curriculum settings on student academic performance through multidimensional correlation analysis. The research results indicate that family background， learning environment， and curriculum design are important factors that affect student performance， and there is an inherent connection between these factors. Meanwhile， the study also found that the logistics profession has its particularity and requires comprehensive consideration from multiple dimensions. This study provides useful reference for improving the quality of undergraduate logistics education. It is recommended that schools pay attention to the learning needs and backgrounds of students， strengthen the reform of teaching management and methods， improve curriculum design， and enhance students' learning enthusiasm and comprehensive quality.

Key words： logistics; vocational undergraduate degree; multidimensional correlation analysis; achievement

0" 引" 言

" 隨著物流行業(yè)的快速發(fā)展，對(duì)物流本科教育的要求也日益提高。而學(xué)生成績(jī)是衡量教育質(zhì)量的重要指標(biāo)之一。因此，了解和分析影響物流本科學(xué)生成績(jī)的因素，對(duì)于提升教育質(zhì)量、改進(jìn)教學(xué)方法具有重要意義。本文旨在通過(guò)多維關(guān)聯(lián)分析的方法，探討物流本科學(xué)生成績(jī)的影響因素，以期為相關(guān)教育實(shí)踐提供參考。

1" 文獻(xiàn)綜述

" 以往的研究多從單一角度探討學(xué)生成績(jī)的影響因素，如家庭背景、學(xué)習(xí)環(huán)境等。然而，物流專業(yè)具有其特殊性，涉及多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)和技能。因此，有必要從多維角度對(duì)其進(jìn)行分析。多維關(guān)聯(lián)分析是一種能夠從多個(gè)維度同時(shí)分析數(shù)據(jù)之間關(guān)系的方法，適用于本研究。通過(guò)多維關(guān)聯(lián)分析，可以揭示各因素之間的內(nèi)在聯(lián)系，更全面地理解學(xué)生成績(jī)的影響因素。

1.1" 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

" 近年來(lái)，我國(guó)對(duì)于學(xué)生成績(jī)影響因素的研究逐漸增多。不少學(xué)者嘗試從家庭、學(xué)校、社會(huì)和個(gè)人等多個(gè)層面進(jìn)行探討。例如，有研究指出家庭背景對(duì)學(xué)生成績(jī)存在顯著影響，家庭經(jīng)濟(jì)條件好的學(xué)生更容易獲得優(yōu)質(zhì)教育資源，進(jìn)而取得較好的成績(jī)。另一類研究則關(guān)注學(xué)校環(huán)境和教學(xué)方法對(duì)學(xué)生成績(jī)的影響，發(fā)現(xiàn)良好的學(xué)習(xí)環(huán)境和互動(dòng)式教學(xué)方法有助于學(xué)生成績(jī)提升。然而，針對(duì)物流專業(yè)本科學(xué)生成績(jī)影響因素的研究相對(duì)較少。物流專業(yè)涉及的知識(shí)領(lǐng)域廣泛，技能要求高，因此有必要從多維角度對(duì)其進(jìn)行分析。目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者開始嘗試運(yùn)用多維關(guān)聯(lián)分析等統(tǒng)計(jì)方法，深入研究各因素之間的內(nèi)在聯(lián)系，以期更全面地理解學(xué)生成績(jī)的影響因素。

1.2" 國(guó)外研究現(xiàn)狀

" 在國(guó)外，對(duì)于學(xué)生成績(jī)影響因素的研究起步較早，理論體系相對(duì)完善。早期的研究主要集中在家庭背景、社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位等因素對(duì)學(xué)生成績(jī)的影響。例如，有研究表明家庭社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位與學(xué)生成績(jī)呈正相關(guān)，家庭背景較好的學(xué)生在學(xué)業(yè)上表現(xiàn)更優(yōu)異。隨著研究的深入，國(guó)外學(xué)者開始關(guān)注更多元化的影響因素。學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)校教育質(zhì)量、學(xué)生心理等因素逐漸被納入研究范疇。多維關(guān)聯(lián)分析等統(tǒng)計(jì)方法在國(guó)外研究中得到廣泛應(yīng)用，用于揭示各因素之間的復(fù)雜關(guān)系。這些研究不僅豐富了理論成果，也為教育實(shí)踐提供了有力支持。

2" 研究方法

2.1" 數(shù)據(jù)收集

2.1.1" 選擇研究對(duì)象和樣本。為了確保研究的代表性和可行性，選擇了學(xué)院物流專業(yè)職業(yè)本科學(xué)生作為研究對(duì)象。學(xué)校物流專業(yè)在海南省內(nèi)享有一定的聲譽(yù)，且學(xué)生人數(shù)眾多，為樣本的抽取提供了充足的基數(shù)。在此基礎(chǔ)上，采用隨機(jī)抽樣的方法，從本科生中抽取了一定數(shù)量的學(xué)生樣本，以確保樣本的多樣性和廣泛性。

2.1.2" 成績(jī)數(shù)據(jù)收集。針對(duì)所抽取的學(xué)生樣本，全面收集了他們的成績(jī)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括平時(shí)成績(jī)、期末成績(jī)、總成績(jī)等多個(gè)方面，以期全面反映學(xué)生在學(xué)業(yè)上的表現(xiàn)。平時(shí)成績(jī)主要來(lái)源于課堂表現(xiàn)、作業(yè)完成情況等日常學(xué)習(xí)活動(dòng)的評(píng)價(jià)；期末成績(jī)則是通過(guò)期末考試來(lái)評(píng)定學(xué)生的學(xué)習(xí)成果。通過(guò)對(duì)這些成績(jī)數(shù)據(jù)的收集，可以對(duì)學(xué)生的學(xué)業(yè)水平有一個(gè)相對(duì)客觀的了解。

2.1.3" 相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)收集。除了成績(jī)數(shù)據(jù)外，還收集了一系列可能影響學(xué)生成績(jī)的相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)。這些因素包括家庭背景（如家庭經(jīng)濟(jì)條件、父母受教育程度等）、學(xué)習(xí)環(huán)境（如學(xué)校資源、班級(jí)氛圍等）和學(xué)習(xí)態(tài)度（如學(xué)習(xí)動(dòng)力、自律性等）。為了獲取這些數(shù)據(jù)，采用了問(wèn)卷調(diào)查和訪談相結(jié)合的方法。通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查，收集了大量量化數(shù)據(jù)；而通過(guò)訪談，則能夠深入了解學(xué)生的真實(shí)想法和感受，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供更為豐富的信息。

2.2" 數(shù)據(jù)預(yù)處理

" 在數(shù)據(jù)收集完成后，進(jìn)行了一系列的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性。

2.2.1" 缺失值處理。針對(duì)數(shù)據(jù)中可能存在的缺失值問(wèn)題，采用了插值法進(jìn)行填補(bǔ)。具體而言，對(duì)于連續(xù)型變量，使用了均值插值法，即用同一變量其他觀測(cè)值的平均值來(lái)填補(bǔ)缺失值；對(duì)于離散型變量，則采用了眾數(shù)插值法，即用同一變量其他觀測(cè)值中出現(xiàn)次數(shù)最多的值來(lái)填補(bǔ)缺失值。通過(guò)這種方法，能夠有效地減少數(shù)據(jù)缺失對(duì)后續(xù)分析的影響。

2.2.2" 數(shù)據(jù)清洗。在數(shù)據(jù)清洗階段，主要去除了異常值和重復(fù)值。對(duì)于異常值的處理，采用了Tukey's Fences方法（也稱為Tukey's Boxplot Rule），該方法通過(guò)計(jì)算四分位數(shù)（Q1和Q3）和四分位距（IQR）來(lái)確定異常值的范圍，并將超出此范圍的值視為異常值進(jìn)行剔除。對(duì)于重復(fù)值的處理，使用Python中的pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)去重操作，確保數(shù)據(jù)集中不存在重復(fù)的記錄。

2.2.3" 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。為了滿足多維關(guān)聯(lián)分析的要求，還對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了一系列的轉(zhuǎn)換工作。首先，將部分定性變量轉(zhuǎn)化為定量變量，以便于后續(xù)的數(shù)值計(jì)算和分析。例如，將學(xué)習(xí)態(tài)度等級(jí)從文字描述（如“積極”、“一般”、“消極”）轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的數(shù)值評(píng)分（如5分、3分、1分）。其次，對(duì)于某些非線性關(guān)系的變量，進(jìn)行了適當(dāng)?shù)淖儞Q以改善其線性關(guān)系，如對(duì)數(shù)變換、平方根變換等。這些轉(zhuǎn)換操作有助于提升數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和有效性。

2.3" 多維關(guān)聯(lián)分析方法

" 本文采用了多維關(guān)聯(lián)分析方法來(lái)探索各因素與學(xué)生成績(jī)之間的內(nèi)在聯(lián)系。具體而言，選用了Apriori算法進(jìn)行多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。Apriori算法是一種經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，適用于處理大型數(shù)據(jù)集并從中發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)模式。通過(guò)設(shè)定合適的支持度和置信度閾值，可以從數(shù)據(jù)中挖掘出具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則。這些規(guī)則揭示了不同因素之間的相互作用及其對(duì)學(xué)生成績(jī)的影響程度。

" 在運(yùn)用Apriori算法時(shí)，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了離散化處理以適應(yīng)算法的要求。接著，通過(guò)調(diào)整支持度和置信度的閾值來(lái)篩選出有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則。此外，還計(jì)算了提升度（Lift）指標(biāo)以評(píng)估規(guī)則的有趣性。提升度大于1的規(guī)則表示兩個(gè)事件之間存在正關(guān)聯(lián)；提升度小于1的規(guī)則表示存在負(fù)關(guān)聯(lián)；而提升度等于1的規(guī)則則表示兩個(gè)事件相互獨(dú)立。通過(guò)這些指標(biāo)的綜合考量，能夠更加全面地了解各因素與學(xué)生成績(jī)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

2.4" 統(tǒng)計(jì)分析和模型構(gòu)建

" 在完成多維關(guān)聯(lián)分析后，進(jìn)一步進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析和模型構(gòu)建工作。

2.4.1" 描述性統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)分析以了解其基本特征。這包括計(jì)算各變量的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值等統(tǒng)計(jì)量。通過(guò)這些描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以初步了解數(shù)據(jù)的分布情況、異常值的識(shí)別以及變量之間的關(guān)系等信息為后續(xù)深入分析提供基礎(chǔ)。

通過(guò)對(duì)期末成績(jī)、平時(shí)成績(jī)和綜合成績(jī)的平行對(duì)比，可以更全面地了解學(xué)生在不同評(píng)價(jià)維度下的表現(xiàn)，并據(jù)此提出針對(duì)性的教學(xué)建議：（1）成績(jī)水平對(duì)比，期末成績(jī)平均分67.57分，表明學(xué)生的期末考試成績(jī)整體處于中等水平。這可能與考試的難度、復(fù)習(xí)時(shí)間不足或?qū)W生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的掌握程度有關(guān)。平時(shí)成績(jī)平均分78.07分，明顯高于期末成績(jī)。這表明學(xué)生在日常學(xué)習(xí)中的表現(xiàn)較好，能夠按時(shí)完成作業(yè)和參與課堂討論。平時(shí)成績(jī)的優(yōu)異可能與學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)習(xí)慣以及教師的平時(shí)教學(xué)要求有關(guān)。綜合成績(jī)平均分73.87分，介于期末成績(jī)和平時(shí)成績(jī)之間。綜合成績(jī)通常是期末成績(jī)和平時(shí)成績(jī)的加權(quán)平均，它反映了學(xué)生在整個(gè)學(xué)期內(nèi)的總體表現(xiàn)。綜合成績(jī)的相對(duì)提升表明，平時(shí)成績(jī)的優(yōu)異在一定程度上彌補(bǔ)了期末成績(jī)的不足。（2）分?jǐn)?shù)分布對(duì)比，期末成績(jī)中位數(shù)68分，眾數(shù)72分，分?jǐn)?shù)分布相對(duì)集中，且高分段學(xué)生較少。這可能與期末考試的難度和區(qū)分度有關(guān)。平時(shí)成績(jī)中位數(shù)85.6分，眾數(shù)88分，分?jǐn)?shù)分布偏向高分段。這表明大多數(shù)學(xué)生在平時(shí)學(xué)習(xí)中能夠取得較好的成績(jī)，且高分學(xué)生較多。綜合成績(jī)中位數(shù)78.8分（根據(jù)四舍五入處理），由于眾數(shù)數(shù)據(jù)可能存在異常，故此處暫不討論。從中位數(shù)來(lái)看，綜合成績(jī)的分布相對(duì)均衡，既反映了學(xué)生的平時(shí)表現(xiàn)，也體現(xiàn)了期末考試的影響。（3）離散程度對(duì)比，期末成績(jī)標(biāo)準(zhǔn)差10.49分，方差110.00分，離散程度相對(duì)較低。這表明學(xué)生的期末考試成績(jī)相對(duì)集中，差異不大。平時(shí)成績(jī)標(biāo)準(zhǔn)差16.07分，方差258.39分，離散程度較高。這意味著學(xué)生的平時(shí)成績(jī)存在較大差異，可能與學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、努力程度和教師的教學(xué)方法有關(guān)。綜合成績(jī)標(biāo)準(zhǔn)差12.22分，方差149.29分，離散程度適中。綜合成績(jī)的離散程度介于期末成績(jī)和平時(shí)成績(jī)之間，既體現(xiàn)了學(xué)生的個(gè)體差異，也反映了不同評(píng)價(jià)維度的綜合影響。（4）形態(tài)與對(duì)稱性對(duì)比，期末成績(jī)峰度1.34，偏度0.30，呈輕微尖峰狀且略微右偏。這表明高分段學(xué)生相對(duì)較多，但整體分布仍相對(duì)均衡。平時(shí)成績(jī)峰度1.88，偏度-1.40，呈明顯尖峰狀且左偏。這表明低分段學(xué)生較少，高分段學(xué)生較多，分布不均衡。綜合成績(jī)峰度1.35，偏度-0.998，呈輕微尖峰狀且略微左偏。綜合成績(jī)的分布形態(tài)介于期末成績(jī)和平時(shí)成績(jī)之間，既體現(xiàn)了學(xué)生的個(gè)體差異，也反映了不同評(píng)價(jià)維度的綜合影響。

" 通過(guò)平行對(duì)比期末成績(jī)、平時(shí)成績(jī)和綜合成績(jī)的分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：學(xué)生在平時(shí)學(xué)習(xí)中的表現(xiàn)較好于期末考試表現(xiàn)。平時(shí)成績(jī)的優(yōu)異在一定程度上彌補(bǔ)了期末成績(jī)的不足提升了綜合成績(jī)。學(xué)生的平時(shí)成績(jī)存在較大的差異需要關(guān)注個(gè)體差異并提供針對(duì)性的教學(xué)支持。綜合成績(jī)的分布相對(duì)均衡既反映了學(xué)生的平時(shí)表現(xiàn)也體現(xiàn)了期末考試的影響。教師可以根據(jù)學(xué)生的不同表現(xiàn)和需求制定個(gè)性化的教學(xué)計(jì)劃和輔導(dǎo)策略以提高學(xué)生的整體學(xué)業(yè)水平并縮小成績(jī)差異。

2.4.2" 多維關(guān)聯(lián)分析結(jié)果解讀與討論?；贏priori算法挖掘出的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則，對(duì)各因素與學(xué)生成績(jī)之間的關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行了深入解讀和討論。通過(guò)分析不同規(guī)則的支持度、置信度和提升度等指標(biāo)可以明確哪些因素對(duì)學(xué)生成績(jī)具有顯著影響，以及它們之間的相互作用方式如何。這些結(jié)果為理解學(xué)生成績(jī)的形成機(jī)制提供了重要依據(jù)并為教育實(shí)踐提供了有針對(duì)性的改進(jìn)建議。

" 在多維關(guān)聯(lián)分析結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)一步構(gòu)建了學(xué)生成績(jī)影響因素模型。該模型綜合考慮了家庭背景、學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)態(tài)度等多方面因素對(duì)學(xué)生成績(jī)的影響并通過(guò)量化的方式揭示了它們之間的內(nèi)在聯(lián)系。通過(guò)該模型可以更加直觀地了解各因素對(duì)學(xué)生成績(jī)的貢獻(xiàn)程度從而為教育決策提供更加科學(xué)的依據(jù)。同時(shí)該模型還具有一定的預(yù)測(cè)功能，能夠?yàn)榻逃ぷ髡咛峁┯嗅槍?duì)性的干預(yù)措施以提高學(xué)生的學(xué)業(yè)成績(jī)。

通過(guò)多維關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)家庭背景、學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)態(tài)度等因素與學(xué)生成績(jī)存在顯著關(guān)聯(lián)。具體表現(xiàn)為：使用助學(xué)貸款的學(xué)生，成績(jī)普遍較高；學(xué)習(xí)環(huán)境良好的學(xué)生，成績(jī)也相對(duì)較好；學(xué)習(xí)態(tài)度積極的學(xué)生，成績(jī)表現(xiàn)較為優(yōu)異。年齡相對(duì)較大的學(xué)生，平時(shí)成績(jī)的分?jǐn)?shù)越高，但相反年齡越小的學(xué)生，期末成績(jī)表現(xiàn)更加優(yōu)異。學(xué)生籍貫對(duì)成績(jī)有一定影響，因職業(yè)本科學(xué)生均為海南省戶籍，因此按地域分布劃分東西南北中五個(gè)部分，其中來(lái)自海南西部（如儋州、東方）的學(xué)生綜合成績(jī)更高，來(lái)自海南南部（三亞）、北部（海口）的成績(jī)相對(duì)普遍較低。政治面貌、性別對(duì)學(xué)生成績(jī)的差異影響不大。

" 此外，還發(fā)現(xiàn)不同因素之間存在相互影響，共同作用于學(xué)生成績(jī)。根據(jù)關(guān)聯(lián)程度對(duì)相關(guān)因素進(jìn)行重要性排序，結(jié)果顯示：學(xué)習(xí)態(tài)度gt;學(xué)習(xí)環(huán)境gt;家庭背景。這說(shuō)明在影響物流本科學(xué)生成績(jī)的諸多因素中，學(xué)習(xí)態(tài)度的作用最為顯著。因此，教育者和學(xué)生應(yīng)更加重視學(xué)習(xí)態(tài)度的培養(yǎng)。將本文研究結(jié)果與已有理論進(jìn)行對(duì)比和討論，發(fā)現(xiàn)多維關(guān)聯(lián)分析方法能夠更全面地揭示學(xué)生成績(jī)的影響因素及其相互關(guān)系。同時(shí)，本文研究結(jié)果也為物流本科教育實(shí)踐提供了有針對(duì)性的改進(jìn)建議。

3" 結(jié)論與展望

本文通過(guò)多維關(guān)聯(lián)分析方法，對(duì)物流本科學(xué)生成績(jī)的影響因素進(jìn)行了深入研究。結(jié)果表明：學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)環(huán)境和家庭背景是影響學(xué)生成績(jī)的主要因素，且各因素之間存在相互作用。這一發(fā)現(xiàn)對(duì)于提升物流本科教育質(zhì)量具有指導(dǎo)意義。本文研究結(jié)果的實(shí)際應(yīng)用意義在于：教育者可針對(duì)影響因素制定相應(yīng)的干預(yù)措施，如加強(qiáng)學(xué)生學(xué)習(xí)態(tài)度培養(yǎng)、改善學(xué)習(xí)環(huán)境等；學(xué)?？舍槍?duì)不同群體的學(xué)生提供個(gè)性化輔導(dǎo)和支持服務(wù)；學(xué)生和家長(zhǎng)可了解成績(jī)差異的原因并有針對(duì)性地進(jìn)行改進(jìn)和調(diào)整。盡管本文取得了一定的成果但仍存在一些局限性如樣本量較小、數(shù)據(jù)來(lái)源單一等。未來(lái)研究可進(jìn)一步擴(kuò)大樣本量、拓展數(shù)據(jù)來(lái)源以提高研究的普適性和可靠性；同時(shí)可進(jìn)一步探討其他潛在影響因素如教學(xué)方法、課程設(shè)置等對(duì)物流本科學(xué)生成績(jī)的影響以期為教育實(shí)踐提供更全面的參考。

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