成绩差异范文

成绩差异范文（精选10篇）

成绩差异 第1篇

方法

笔者将我校软件专业和广告设计专业共三个自然班的150名学生作为调查对象, 按A、B两类学生回收样本, 将各班期中考试各科总分排在前16名的分为一类, 称为A类, 其余学生为B类。回收有效样本A类45份, B类75份, 共120份。表1~表5的自由度为2, 表6的自由度为9。对数据的分析均通过计算机完成, 利用电子表格Excel 2003和统计分析软件SPSS 13.0对数据进行录入、整理和统计分析。

结果与分析

(一) 中职生对专业的认可度和喜欢程度

从表1可以得出X2.05=11.846>5.99, P=0.003<0.05, 说明A、B两类学生对本专业认可度存在差异。同样, 从表2可以得出X2.05=12.615>5.99, P=0.002<0.05, 说明A、B两类学生对本专业的喜欢程度也存在差异, 显然A类学生对专业的认可度和喜欢程度要高于B类学生。对专业的认可和喜欢是学习兴趣的源泉, 而学习兴趣又是提高学业成绩的巨大动力。反之, 没有学习兴趣的学生不可能有理想的学业成绩。为什么会有这么多学生对自己的专业达不到认可和喜欢的程度呢?

中职生家长在对待子女选择专业问题上一般表现出的是听之任之、漠不关心的态度。还有些家长是由于文化水平有限, 心有余而力不足。这样, 年龄只有十五六岁的初中毕业生, 缺少成人的指导, 选择专业极具盲目性, 与同学相邀是他们最普遍的方式之一。还有一些家长, 为了弥补子女没有考上普通高中的遗憾, 想在就业方面做些补偿, 不根据子女的自身条件一味追求将来工作环境好、待遇高的专业。如我校的软件专业, 生源趋之若鹜, 然而该专业对学生的数理逻辑能力有一定的要求, 数理逻辑能力较差的学生难以完成学业。一些学生入学后发现自己并不喜欢或不适合这个专业, 学了一两个学期, 也说不清自己毕业后可以干什么或会干什么。这部分学生由于学习没有目的性, 学习目标不明确, 会由一开始的苦恼、失望和沮丧发展到自暴自弃, 甘心落后。

(二) 中职生人际交往情况

从表3的统计结果看, X2.05=7.36>5.99, P=0.025<0.05, 说明A、B两类学生在人际交往方面存在显著差异, A类学生的人际交往情况比B类学生要好。人际交往本身就是一种重要的学习技能和职业技能, 学生交往的目的是获得他人 (如家长、教师、同学等) 的赞许、认可和亲近。每个人都有获得他人肯定、接受的心理需要, 而学生满足这种需要的主要途径便是努力学习, 争取好成绩, 因而这种需要越强的学生一般人际交往情况就越好, 对其学业也有较强的推动作用。反之, 人际交往出现障碍的学生, 往往容易出现自卑、敌意、冷漠、不合群等问题, 而这些都将严重影响学生的身心健康和学业成绩。因此, 帮助人际交往出现障碍的学生走出困境, 对缩小中职生的学业成绩差异将起到不可忽视的作用。

(三) 中职生上网目的和上网时间

网络是把双刃剑, 一方面, 它给人们的工作和生活带来便捷, 另一方面, 它又带来让人痴迷甚至难于自拔的危险。从表4的统计结果X2.05=1.360<5.99, P=0.507>0.05, 表5的统计结果X2.05=3.578<5.99, P=0.167>0.05, 可以看出, 两类学生在上网目的和上网时间上均无差异。说明中职生的自我管理和自我约束能力普遍较弱, 难以抵御网络的诱惑。在网络的虚拟世界, 人可以隐姓埋名, 虚构年龄甚至性别, 冲破道德的规范, 敞开心菲, 不负责任, 从而达到满足内心空虚的目的。我们有理由相信, 如果解决或改善中职生痴迷于网络的问题, 对普遍提高学生的学业成绩将起到积极的作用。

(四) 影响中职生学习情绪的因素

影响学习情绪的10种因素分别为:教师的教学水平, 教师的教学方法, 教师的评价方式, 考试过于频繁, 考试成绩不理想, 个人对学习的期望值高, 没有找到适合自己的学习方法, 个人认为学习很困难, 家长对学习成绩过分关注, 师生间的关系。填写调查问卷时, 每一名学生对以上10种因素可进行多项选择, 统计结果为T=-1.094, P=0.302>0.05, 说明两类学生在影响学习情绪的因素方面无差异。对A、B两类学生而言, 对学习情绪影响最大的前两个因素是“教师的教学方法”和“没有找到适合自己的学习方法”。不难看出, 这是一个必然的结果, 因为教学活动是教与学的双边互动活动, 教师的“教”直接影响到学生的“学”, 在教学过程中, 教师的主导作用, 不仅表现在“教”, 更表现在指导学生“学”。

讨论

专业的选择是中职生入学前的“一道难关”。职业学校无法对初中毕业生的家长做任何要求, 但可以对入校后的新生做好入学教育工作。比如, 开学第一周内对新生进行专业介绍等专业认识教育, 可以请本校的优秀毕业生到校给新生介绍自己的工作经历和体会, 以及专业的发展前景、社会对专业的需求、专业要求掌握的技能等。同时, 应尽早安排学生到相关企业参观, 了解未来的工作情况和工作环境, 给学生一个充分了解自己专业的机会。应允许新生在开学后的第一个月内调整专业。学校实行的是以人为本的教育, 就应充分考虑学生的需求, 给他们调整的机会, 尽最大可能帮助学生了解、认可和喜欢自己的专业。只有在认可和喜欢自己专业的前提下, 学生才有提高学业成绩的可能。

人际交往出现障碍的中职生不在少数。这部分学生往往表现出自卑、敌意、冷漠、不合群等。中职学校应建有设施齐全的心育室、配备足够数量的心理学专业教师, 长期开展心理咨询工作, 定期开展心理健康知识讲座, 鼓励并组织学生积极参与社会公益活动, 如志愿服务于政府举办的大型活动、到敬老院送温暖、为残疾人提供帮助、为社区活动献计献策等。通过这些活动可使学生感受到受人尊敬的自豪、体验助人为乐的快乐、领悟天生我才必有用的哲理。中职教师应成为学生的倾听者, 不仅要接纳学生的长处, 也要接纳学生的短处;不仅要欣赏学生的成就, 也要宽容学生的过失, 要让学生感到自己是一个有价值、有潜能的自由个体。

人际交往能力是人的必备能力, 为促进学生间的人际交往, 一方面, 可以组织形式多样的班级活动, 如拔河比赛、知识抢答赛、辩论赛、才艺展示赛、做游戏等, 让学生分工协作, 共同努力。经常在一起学习、研究、讨论、互相帮助, 学生的合作能力、交流能力可以得到锻炼, 彼此间的感情也会得到加强。另一方面, 可多开展以兴趣为主线的社团活动。通过社团活动, 学生可以建立跨班级的人际关系网, 社团成员有共同的兴趣, 志同道合, 更容易建立感情, 从而丰富学生的业余生活, 达到促进学生人际交往的目的。

教师的教学方式将直接影响学生的学习方式和学业成绩, 这是个不争的事实。教学有法而教无定法, 要真正收到教育的实效, 就应该实施以学生为中心的教学法。以计算机专业课程为例, 可以将教学内容设计成若干个小项目、小任务或小案例, 将学生分成若干个学习小组, 以小组为单位开展研究性学习。如果学生小组之间总体水平有较大差异, 教师就要实施分层教学, 以适应不同学习小组的需求。可根据学生学习能力、兴趣以及将来就业方向的不同设计多个不同的项目供学生选择。如要求对开网店感兴趣的学生小组开发一个购物网站, 对游戏感兴趣的学生小组开发一个游戏软件, 学习能力较弱的学生小组制作一个相对简单的企业形象宣传网站等。以小组为单位进行教学活动, 有利于学生间互帮互学, 群策群力, 既能促进学生间的感情和学习经验交流, 又能培养学生的自主学习能力。在学期末进行项目展示和评比时, 可引入小组间的竞争机制, 以提高学生的表达能力;应让学生直接参与成绩评定, 以培养学生的责任感。

以小组为单位进行研究性学习应注意三个问题:一是教师设计的项目要科学合理, 要与中职生的实际生活联系密切, 难易适中。二是在项目的分配上, 教师的工作要到位, 一定要确保每一名学生都参与, 避免少数学生请人代劳的情况出现。三是项目的评价应是为学习而进行的, 即应是形成性评价, 可采用“表扬建议表扬”的方式, 要及时给学生以最大的鼓励, 帮助他们树立信心。

参考文献

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浅谈考试成绩的差异显著性分析 第2篇

【摘 要】本文尝试运用数理统计学中的显著性检验的基本思想和常用的excel软件简单介绍了考试成绩中班级之间、校际之间的平均分、优秀率、及格率的差异显著性检验，即U检验的计算方法与主要步骤；以及教改结题报告的成绩分析涉及各种检验方法――T检验、Z检验的区别及计算方法、主要步骤。简单而言，本文是用统计学中的检验方法科学地分析什么情况下两个平均分、优秀率、及格率“差别不大”，“差别明显”，“差很多”，希望能更加科学客观地分析两个均值间的差异，对有需要的老师有所帮助。

【关键词】成绩差异；U检验；T检验；excel软件

一、引言

在每次考试成绩统计中，平均分、及格率、优秀率依然是一个班级教学的主要考核指标，但由于这样或那样的原因，可能会有些学生缺考。特别是近年我市实行了中职技校春季招生政策，某些学校分流人数也许过半。如何才能科学地公平地进行统计分析，也是许多从事成绩分析与管理的老师面临的难题。

另外，在教改结题报告或阶段性小结中，总要会对教改效果进行分析，也就难免对对比班与实验班的考试成绩中平均分、及格率、优秀率等数据作显著性检验，来比较教改的效果是否明显或不明显。看了不少结题报告，其中涉及到的检验方法如U检验，Z检验，T检验等等，不一而足，让人摸不着头脑。即便是数学教师，由于在大学就读时的教学内容侧重点有所不同，或许对数理统计方面知识掌握不强，也很难明白这些检验方法孰是孰非，孰优孰劣，更别说非专业其它科目的教师。在作成绩对比分析时，通常无从下手，或是委托统计能力强的老师帮忙，或是随意给些似是而非的数据，抑或罗列考试成绩，直接对比，不作任何检验，也就缺乏科学严谨性。

二、班、级考试成绩差异显著性分析

有些学校以班和年级考试人数与注册人数比值作为相对系数对实考的分数进行了调整，其大致算法是：年级在册人数为N，缺考R人，某班在册人数为n，缺考r人，则相对系数为[（n-r）/n]/[（N-R）/N]，用此系数乘以该班实际考试成绩，即为相对成绩，然后再以各班的相对成绩进行对比。这或许是一种方法，但这种调整，会对实考的成绩进行了放大或缩小，个人认为没有多少益处。事实上，一个班级本身或许也有人缺考，只不过没别班那么多，但平均分调整后可能偏离很多。

例1：一所学校九年级4个班，每个班注册人数均为50，在一次考试中，某班平均分60，缺考20人，全级缺考100人，按上述方法折算该班平均分。解： =60*[（50-20）/50]/[（200-100）/200]=72，这是不科学的，也没有什么意义。

1、样本均值与总体均值差异显著性检验（U检验）

要检查班级之间成绩是否相差太大，目的并不是要排出名次，可以采用U检验（有些文章也称Z检验，在ecxel软件中，相应的变量也是Z。为避免与下文混淆，只有总体方差未知，本文方用Z检验，且二者计算不同，故此不用此名称）。U检验的条件是：已知（或可以求出）样本均值、样本容量与总体均值、总体的标准差，可能采用U检验进行两均值异显著性检验。

统计学认为，不论x变量（考试分数）是连续型还是离散型，也无论x服从何种分布，一般只要样本容量（考试人数）n>20，就可认为平均值 的分布是正态的， ，则 ，服从标准正态分布，这就是进行U检验的理论依据。U检验主要步骤如下：

第一步，建立虚无假设，即先认为两者没有差异，用 表示

第二步，计算u统计量

U检验的统计量为 ，其中，

（a） = （ 为该班每一个学生的分数）是要检验班的平均分，excel软件的公式为：=AVERAGE（该班的成绩区域）；

（b） = （ 为年级每一个学生的分数）是年级平均分，excel软件的公式为：=AVERAGE（年级的成绩区域）；

（c） 为标准误， 年级标准差，计算公式是 = excel软件的公式为：=STDEV（年级的成绩区域）；

（d）n为该班人数，excel软件的公式为：=COUNT（该班的成绩区域）。以上的数据均由学生考试成绩表统计得到。

从u统计量式子中我们看到，在两个平均分的差值进行标准化过程中，u值要受到年级标准差σ该班人数n影响。一般而言，就一次考试中n相对稳定，经开方后值更小，影响不大；而u值与σ成反比，换句话说，年级中各人成绩离散程度越大，两个平均分差值的差异就越不显著。

第三步，设定显著水平唬查表或计算接受域

检验前必须设定显著水平唬这是一个小概率数值，经常会选择=0.05，此时置信度1-=0.95，也即检验的结果有95%可靠性，有5%的不可靠，这个误差可能是由于偶然性造成的。在许多研究领域，0.05通常被认为是可接受错误的边界水平。如果有必要，也可选择=0.01，0.02等，使检验结果准确。由于标准正态分布图像是关于纵轴两边对称的，0.95对应的置信区间占据中间部分，而两侧共占0.05，一侧则占0.025，所以在计算或查表时，应以1-/2作为参数进行。如显著性水平=0.05，则查表或计算的是1-0.05/2=0.975对应的置信区间，excel软件的计算公式为：=NORMSINV（0.975），回车后得1.959963985，一般取近似数1.96。由于图像对称性，确定的置信区间为（-1.96，1.96），以这个区间为接受域。若令=0.01，则接受域（-2.578，2.578）。

第四步，观察统计量u值是否落在接受区域 ，由此对样本均值与总体均值作出显著性差异判断。如果u统计量在置信区间 （-1.96，1.96）内，接受H0，差异不显著，否则拒绝H0，差异显著；如果u统计量不在置信区间 （-2.578，2.578）内，则差异非常显著。

例2.甲班某次参加考试36人，平均分66，年级平均分60，标准差为20分，检验甲班平均分与年级平均分是否有显著性差异。 解：把相关数据代入 ，所以无显著性差异。有些人认为相差5分就差很多，看来也是不科学的。

2、标准分的计算

由于标准分是综合个体与总体分数排位等因素计算而来，因此标准分本身是经过差异分析得到的数值。值得一提的是，在计算高考或中考标准分中，excel的NORMSINV函数作用非常大，不用查标准正态分布表，而且数值十分精确。换算公式T=100Z+500，其中Z=NORMSINV（Pi）， Pi为某名次以下的人数占考生总数的百分比，相当于1-/2。例如10000人考试，则第1名的标准分为T=100Z+500= 100*NORMSINV（9999/ 10000）+500 872。

3、班、级的及格率、优秀率的检验

在成绩分析时，及格率、优秀率也可以像平均分一那样进行显著性差异检验，那么这两项该如何进行呢？难点在于标准差怎么求。

其实，从公式看：平均分、及格率、优秀率三个数据的分母均为考试人数，三者均为平均值。平均分是每个人的分数之和/考试人数，由于每个人都会有一个分数，直接相加可得。那么及格率呢？表面看是及格率=及格人数/考试人数，在计算时，其实将每个人分数稍作处理：将达到及格的分数改为1，没达到的改为0，excel软件中可用公式=if（Ai>=60，1，0）及填充柄下拉简单得到，Ai为每个原始分数所在单元格，然后对转换后的数据求平均值（即及格率）与标准差了。然后把班、级的及格率代入u统计量式子中计算u值。优秀率也用相方法处理即可。

例2.乙班某次考试成绩如下：

87 64 71 81 75 72 87 46 54 61 50 42 65 50 79

72 43 68 64 64 60 48 87 48 52 56 54 50 48 62

92 70 82 53 82 73 75 72 68 70

求此次考试的及格率及对应的标准差。

解：按及格分数为1，不及格分数为0转换后为：

1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1

1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1

1 1 1 0 1 1 1 1 1 1

可以求出这组数据的平均值即及格率为=26/40=65%，标准差为S= =0.483。

年级的优秀率与及对应的标准差也如法炮制，再进一步如平均分一样代入u统计量式子中计算就可以进行分析检验。需要指出的是，有些资料计算方法并非如此，这可能是转换后的结果只有0、1两个，不少人会认为这组数据服从两点分布或二项分布，所以按两点分布求方差S2=p（1-p），在这里p可以是及格率或优秀率，像上例S= =0.4770，出入比较大，很明显这并不是两点分布。我认为每个人及格记1分，不及格记0分，班级的“平均数”就是及格率或优秀率，这样理解更自然，按上例方法求标准差及进行检验可能更科学。

4、U检验运用条件

在已知样本均值、样本容量及总体的均值及总体的标准差，在每次考试中，这几个数据还是比较容易得到的，u统计量服从标准正态分布，即可以进行U检验。U检验涉及的计算较为简单，把以上四个参数代入公式即得u统计量（如果u值为负则取绝对值），然后与临界值比较，一般以1.96或2.578为临界值，不再另外查表或计算，就可以分析样本均值与总体均值是否具有显著性差异，所以U检验在诸多领域运用广泛。

三、教改结题报告中的成绩分析（T检验，Z检验）

一般而言，教改成绩就是实验班与对比班两个班的成绩比较，能否仅凭这两个班的平均分、优秀率、及格率的差值，立即得出教学效果是否明显呢？统计学认为，这样得出的结论是不可靠的，因为一个班的平均分具有统计意义，存在抽样误差，此数据是在一定范围内波动的，故而我们需要进行显著性差异检验。由于一个班多则也就50多人，少则也有20多人；所以每个班都可以看成一个样本，两个班就可看成从两个总体中抽取出来的双样本，一个总体是实施了教改的，一个是没有实施教改的。当然，这两个总体在这种情形下更多是虚拟的，它们具体的一些数据（平均分，方差等）我们是无从知晓的，也就没有办法直接研究，只能通过研究样本（即实验班及对比班成绩），由样本的数据对总体进行估计，并进行差异显著性检验，才能作出判断。

1、Z检验与T检验的区别

不少文章对Z检验还是T检验这两种方法作出了说明，两个总体均值的差异显著性检验中，在不知总体方差及均值情况下且统计量服从t分布，可以使用Z检验或T检验。如果样本容量n大于30，用Z检验，如果样本容量n小于30，则用t检验，在这里样本容量n即为该班人数。很明显，正如前文所说，一个班的人数一般都在30人之上，可以用Z检验。但假如一个班30人以下，另一班30人以上那怎么办？其实在计算机广泛应用计算的今天，不管样本容量n是多少，哪种检验都是可以使用的，且各种检验的基本原理是相同的。下面，不妨先了解这两种检验方法的统计量。

首先，不论哪种检验都要用到以下数据：

（a）两个班的平均分： ；

（b）两个班的考试人数： ；

（c）两个班的成绩的方差 ，应用excel软件的公式为=var（该班的成绩区域），数量上，方差=标准差的平方。

t检验或z检验的主要步骤：

第一步，建立虚无假设，即先认为两者没有差异，用 表示

第二步：计算Z检验或T检验统计量

z= ①，t= ②（大分母部分称为标准误）。式子中， 是两个班的平均分， ， 是两个班分数的方差， 是两个班考试人数。从函数单调性而言，不论z或t，与u值类似，当两班的方差增大时，其值减小，即两班均分所代表的两总体的均值的差值差异性也到受成绩离散程度影响。

另外，从式子结构看，t统计量要复杂很多，这在计算工具落后的过去，这个计算当然是很繁琐的。想当初，手中可能连计算器都没有，开个方都可能需要手算。据说数学家陈景润证明“1+2”时所用的草稿纸真的达到汗牛充栋地步，可堆满房子，如果换了今天，估计他的稿纸也许高不盈尺。所以我们可以认为，Z检验其实只是T检验的粗略计算而已，二者其实都可使用，只是t值过程稍复杂，但应更精确。 第三步 查表或计算临界值

在不知总体方差情形下，两个平均值差服从t分布，查表或计算t临界值要有两个参数，显著水平唬及自由度df。如果考查一个班，d ，如果进行两个班对比，自由度d 。计算临界值 ，excel软件中公式为：=TINV（唬df），若令=0.05，自由度从30至120，临界值 都约为2，详见下表：

自由度df 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

临界值t0 2.042 2.021 2.009 2.000 1.994 1.990 1.987 1.984 1.982 1.980

而两个班的人数基本上也在这个幅度内，像U检验一样，根据原始数据算出的t值与临界值 进行比较，为了简化运算， 可以取近似数2。

同样，在差异显著情形下，非要区别出相差很多，以令=0.01，自由度30至120主要的临界值 如下：

自由度df 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

临界值t0 2.750 2.704 2.678 2.660 2.648 2.639 2.632 2.626 2.621 2.617

第四步 比较t值或z值与 ，作出统计推断

与u检验类似，比较计算出来的t值或z值与临界值 ，如果|t|< =2或|z| < =2，则认为要检验的两个样本均值差异不明显，否则差异显著。

在报告中，不妨将各次考试成绩计算出来的t值用表格与图表形式展示出来，这样使数据条理更加清晰，也会使得内容更丰富，生动。

例3.某次考试原始成绩（满分100）如下：

实验班30人：

90 54 56 84 78 84 78 78 82 50 82 76 80 56 80

80 76 78 68 70 60 64 68 50 70 72 47 68 74 72

对比班40人：

70 72 72 54 66 64 90 68 50 62 60 54 50 95 56

52 60 50 52 50 60 62 87 48 52 56 54 50 48 48

66 62 70 70 82 60 64 64 62 58

经计算得，实验班平均分 ，方差 =132.3，对比班平均分 ，方差 =135.2；分别代入Z统计量及T统计量式子中得

z= = =3.255，

t=

= =3.25，二者差别不大，均大于临界值 =2，所以可以认为教改验效果明显。

2、及格率、优秀率的检验

很多教改老师在成绩分析时，主要是对实验班及对比班的平均分进行显著性差异检验，而及格率或优秀率的检验则很少人涉及，这或许不够全面。与U检验一样，对分数稍作转换，然后对处理后的两组数据像平均分显著性检验方法一样进行计算。

例3.如上述例子，作及格率差异显著性分析，及格的分数改为1，不及格的改为0，则两个班的分数表为：

实验班30人：

1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1

1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1

对比班40人：

1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0

0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0

1 1 1 1 1 1 1 1 1 0

算得实验班及格率： =80%，方差 0.251；对比班及格率： =57.5%，方差 0.166，代入式子

=2.01>2，同样及格率的检验差异显著性是明显的。同样方法也可以对优秀率进行检验。由于可以在excel表直接列表中用填充柄，计算极方便，此处不再赘言。

3、前后两阶段成绩自身对比分析

如果说，实验班与非实验班的成绩对比是横比的话，那么自身两次成绩的对比则是纵比。教改实验从开始接手到结束是一个过程，加上一个班学生的成绩也是一个动态变化，反映在教改期间的每一次在考试成绩，所以很有必要进行前后两阶段成绩自身对比分析。

其检验方法是：对每一名学生两次成绩求差， ，然后以所有的差作为样本数据进行分析。

统计量为 ，其中 为这组数据的标准差。

例4.如例1中实验班成绩为：

90 54 56 84 78 84 78 78 82 50

82 76 80 56 80 80 76 78 68 70

60 64 68 50 70 72 47 68 74 72

而前一次考试成绩为：

87 52 55 83 84 81 71 76 81 54

80 76 80 54 78 77 74 72 65 74

62 63 68 44 71 68 45 66 73 75

对应位置的两个数据为同一名学生两次成绩，对这两次成绩平均分的进行差异显著性检验。

解：两组对应位置的数据求差得：

3 2 1 1 -6 3 7 2 1 -4

2 0 0 2 2 3 2 6 3 -4

-2 1 0 6 -1 4 2 2 1 -3

计算得， =1.2 =2.93 df=30-1=29，计算 =2.045， 差异性显著，所以可以作出结论：教改效果明显。

同样，与平均分、及格率，优秀率一样，通过对动态的差值计算的t值也可以通过表格与图表表示出来，说明教改中实验班与对比班成绩差异是否显著，教学效果是否明显。

综上所述，在教改成绩分析中，不但要检验实验班与对比班的平均分差异显著性，还可以对两班及格率、优秀率差值进行检验，甚至对同一个班前后几次成绩进行检验，这样方能更科学地分析教改成效。

四、差异显著性分析的意义

不管是U检验还是T检验或其它检验，其计算方法都是两个均值的差除以标准误，然后与临界值比较，U检验的临界值 ，T检验的临界值在=0.05，自由度30至100时 ，然后作出差异显著性判断。超过甚至远远超过这个临界点是我们每一位教师所追求的目标。但是现实中，大多教师是达不到这个目标的，原因有很多，因篇幅关系此处不作分析，我想既然是教学改革是实验，当然就会存在失败，这是客观现象。我们应该更在乎过程，所以在成绩分析时，也就没有必要更改原始分数，非要达到“效果显著”。

以上笔者试图用统计知识，简单介绍了考试成绩中班级之间乃至校际之间的平均分、优秀率、及格率与的差异显著性检验，以及教改结题报告的成绩分析涉及各种检验方法，以期能对有需要的老师有所帮助，只是限于本人水平匮乏，文中必有许多不足之处，敬请各位给予指正为谢。

参考文献：

[1] 佚名《Excel常用函数大全》

[2] 邢航《独立样本均数差异的显著性检验及应用》 《中国集体经济》 第6期

[3] 郑巧玲 何以平《医学论文中t检验误用分析》 《中国科技期刊研究》01期

[4] 《平均数差异显著性检验统计检验力和效果大小的估计原理与方法》

浅谈中学生数学成绩有差异的原因 第3篇

一、中学之前所接受到的教育有差异

学生所获得的遗传素质有所不同。遗传素质是学生身心发展的物质基础,遗传素质的差异必然会影响到学生的发展。但在青少年的发展过程中,起决定性作用的不是遗传素质,而是环境(家庭环境和社会环境)和教育(学校教育)。环境与教育相比,教育又居主导的一面。环境的影响是自发的、偶然的,教育的组织是有规律的,其作用是有组织、有系统、有计划的。历史上有不少关于“神童”的记载,但是他们在成长之后的成就不一定显著突出,有的甚至默默无闻。所谓“小时了了,大未必佳”这句话是很有道理的。

二、学科本身的特点也是学生成绩产生差异的原因

首先,数学学科有严密的系统性,是一门集逻辑推理、抽象思维性较强的一门学科,前面所学的知识是后面学习的基础。学习数学需要灵活的分析思维,单凭呆板的记忆、模仿的方法学不成数学。由于数学学科本身的特点,再加上学生入学前已经在学习上形成的差异。在中学阶段,数学学习成绩的差异程度和其他学科相比,显得更为突出。

其次,必须具备一定的学习基础。进入中学之前,必须要掌握一定的基础知识,这对以后的学习很重要。在学习过程中,只要具备良好的个性品质和基本智能条件,基础知识并非难以掌握,这一方面典型的例子就有很多。如美国的爱迪生,只上了三个月的学,考试成绩名列全班末位,但后来竟有1382项发明,成为举世闻名的发明大王;郭沫若小学成绩不佳,到中学有一学期的成绩竟有几科不及格,后来却成为文化巨人,是继鲁迅之后伟大的文化旗手;还有我国著名的数学家华罗庚读初中时数学不及格,但后来却成了著名的数学家等。

再次,学习方法的正确与否也是学生成绩产生差异的原因之一。法国数学家笛卡儿指出:“没有正确的方法,即使有眼睛的博学者也会像瞎子一样盲目摸索”。一位成绩优秀的学生是这样体会的:一是抓好课前预习,在预习过程中,边看、边想、边写,在书上适当勾画和写点批注;二是掌握听讲的正确方法,处理好听讲与做笔记的关系,重视课堂思考及回答问题,不断提高课堂学习效果;三是学会科学的思考问题,注重理解,不要只背结论,要及时弄清教材思路和教师讲解的条理性,要大胆设疑,敢于发表自己的见解,善于多角度验证答案;四是课后注意及时复习,针对数学学科的特点,采取多种方式进行复习,真正达到排疑解难、巩固提高的目的;五是正确对待作业,独立思考,认真完成。在完成作业时,把预习、上课、课后复习衔接起来,先要审好作业题,善于分析和理解题目,然后理清解题的思路,准确表达,最后还要认真检查,掌握对数学作业进行自我订正的方法。从这里我们不难看出,好的学习习惯所取得成绩肯定是不一样的。

三、学生成绩差异是客观存在的

在同一個班级的学生中,在教学上提出统一的要求,要求学生在成绩方面要达到大致相同的水平,这是合理的也是必要的,但要求全班学生都要有最好的成绩,显然是不现实的。教师在提出这一要求时,必须要考虑学生的个别差异性,对于后进生,教师要根据其认识前提差、思维能力差的客观现实,因人施教,不拘一格,灵活多变。讲课时要注意由浅入深、由易到难,尽量降低学习坡度,分散难点,给予模仿性练习的机会,还要加强变式训练。必要时,应该放慢速度,讲课语言应尽量通俗易懂,生动活泼。特别应加强直观教学,凡能利用直观教具的应尽量利用。

总之,学生学习数学要有良好的学习态度,认识到学生数学成绩有差异是客观存在的,教师在分析这些原因后才能做到有的放矢,对症下药,使学生的数学成绩得到进一步的提高。

成绩差异 第4篇

1.男女生智力因素的差异。从感知觉方面来说,女性相比起男性具有更高的感受性,所以具有更为敏感的触觉、嗅觉和听觉,而男性则具有更强的视觉能力,在接受外来信息的时候男性强大视觉通道可以弥补其他通道能力方面的不足。由于视觉空间能力方面的发达,所以男生相比起女生来说对物体运动的空间表象分析能力要更强。从记忆力方面来说,女生的记忆多为形象和机械性记忆,记忆的内容多且范围广,短时期记忆比较具有优势,所以女生在对物力概念或者规律进行复述的过程中,一般会根据课本上的语句逐句背诵,对其中的物理意义则不甚理解。男生记忆以抽象和理解记忆为主,虽然没有女生那么广的覆盖面,但是更加深入并且能记住更长的时间。从思维方式的方面来说,女生更多的是模仿,重视细节部分但是不太善于把握全局与部分之间的关系,属于经验思维,在解决问题的时候喜欢套用形象的思维定式。男生一般为独立思考,具有良好的分析综合能力,可以很好地把握住问题中全局与部分之间的联系,喜欢对客观事物的本质特点和内在联系进行分析,但是不甚注意细节。

物理学习主要依靠的是空间想象能力和抽象思维能力,需要学生灵活地对问题进行理解并且亲手操作,而这些智力品质恰好是女生的短板,这种性别差异导致了男女生物理成绩出现较大差异。

2.男女生性格特征方面的差异。男性和女性在人类漫长的发展和社会演化过程中拥有了不同的分工,形成了自己的性别角色规范。女生一般比较害羞、胆怯,在物理学习中遇到一些问题比较抽象或者综合性比较强,自己不能理解也不敢去大胆提问,思想的隐蔽使女生不喜欢讨论问题,没有机会纠正错误的想法,所以在物理学习中基础知识不牢固。而男生则比较大胆、鲁莽,所以敢于上课提问或者发表见解。

3.男女生兴趣方面的差异。女生喜欢某样东西虽然会经常去用但是对其构造却并不关心,而男生则从小就喜欢拆玩具。所以男生在探索欲方面更盛,对物理现象更加好奇,爱好科学并且会积极参加各种科技活动或者阅读相关的书籍,而女生一般会更喜欢舞蹈、小说、音乐等。

二、相应的对策分析

1.针对男生的物理教学对策。上文中已经说过男生的问题主要是不够重视细节,观察生活的时候不够仔细,所以在物理基础知识方面略显不足。对于初中男生来说,不仅要引导他们多去对抽象、复杂的物理知识进行理解,还要多进行观察和体验,将物理知识用在生活中解决问题。只要让学生学到切实可用的知识,他们才会拥有更浓厚的学习兴趣,这也是在生活中学习物理的一种教学理念的体现。

2.针对女生的物理教学对策。

(1)因材施教培养女生对于物理学习的兴趣。在物理课堂上要多向学生们介绍中外著名的女科学家,同时通过交流让女生们明白,女生也是可以学好物理的,让他们在物理学习方面更加自信。同时对她们成绩不佳的具体原因进行分析,有针对性的采取措施,培养她们独立思考的能力和坚定的意志,强化这些创造性活动中主要的非智力因素,从而提高物理学习的效果。

(2)强化训练学生的思维广度和强度。有些女生的高级神经活动类型为弱型,在外界给神经系统带来了强烈的刺激的时候,神经系统就会从兴奋状态变成抵制状态以提供保护,还有一部分女生是不灵活性,为了能强化女生的抽象思维并提升其灵敏性,教学中可以有针对性的进行训练。

首先是现实性达标训练,在学生完成课堂作业的时候需要有一定的时间限制,例如在半个小时内完成,这样就训练了思维强度;对于那些难度比较大的试题则可以进行集中练习。其次是对发散性思维进行重点训练,发散性思维是创造性思维中的一种,扩展了思考的方向,对女生思维狭窄的缺点有很大的帮助,具体做法是“一题多解”或者针对某个问题从各方面进行提问;对于那些开放性比较强的题目老师可以和学生一起分析各种可能出现的情景,并且探讨为什么会出现这些情景,对学生提出各种可能性的思维方式进行有意识的培养。

(3)强调手脑并用。物理作为一门实验科学,不能只学习理论知识,实验也是非常重要的。如果是演示实验对引导学生仔细观察实验现象,如果是学生亲自动手做实验那么要提升每一位同学的参与度,不能在旁围观,课后也可以让同学们亲自动手去进行一些小实验或者小制作。上课的时候让每个同学都准备一个草稿本,听讲的同时在草稿本上进行演算和分析,保证整个学习过程中都是手脑并用的。

三、结束语

综上所述,虽然女生在物理学习方面具有心理特征方面的弱点,但是并不是绝对的,我们可以通过有针对性的思维强化,重点培养女生的非智力因素,帮助她们提高学习兴趣,改善学习成绩。

参考文献

[1]汪小兵.农村初中男女生学习物理差异研究[J].教育与教学研究,2011,02:117-121.

成绩差异 第5篇

[关键词]市县 学生 大学英语 听力 差异

[中图分类号] H319 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2015）08-0100-02

一、引言

从20世纪80年代以来，有很多学者研究了大学英语听力教学中的心理因素，大学英语听力教学中的问题，四、六级网考反拨效应下的大学英语视听说教学模式，偏远农村地区英语教学现状等。但对毕业于市级、县级的高中生在大学英语听力成绩中的差异研究并不多见。笔者在本研究中探讨市级、县级高中毕业生在大学英语听力成绩中的差异，目的是为了提高大学英语听力教学效果。本研究主要由引言、文献回顾、研究方法、研究结果和结束语组成，引言，简要介绍了研究背景和意义；文献回顾，主要由大学英语听力教学现状和城乡学生英语水平差距的研究组成；研究方法，介绍了研究目的和研究对象；研究结果，以独立样本T检验数据及其分析呈现；最后的结束语，包括研究结果、研究不足和对未来研究的建议。

二、文献回顾

巴源、李炳麟（1987）从对听的理解、听力课的要求、听力学习中的心理学因素、听力磁带的录制等方面分析研究了大学英语听力课程。辛迎东（1988）以心理语言学为理论基础，从听力教学中的心理环境、语言正负迁移、听力中的联想和微观强化训练方面探讨了几种心理因素在大学英语听力教学中的重要作用。武凝秋（1993）针对大学英语听力教学中的问题，提出在听力数字训练方面应该注重抓住难点，区别基数词和序数词，记忆多位数的规律，用读助记的建议，并介绍了大学英语听力教学中的数字训练技巧。刘洪泉、许晓燕、黄滨（1995）从语音知识、文化背景知识、特定场合用语、专项功能意念知识方面入手，强调了预听在大学英语听力课中的重要作用。焦培慧、郭常红（2011）从理论基础、教学目标、教学过程、教学策略和考试评价等方面分析研究了CET-4和CET-6网考反拨效应下大学英语视听说的教学模式。张捷（2014）分析了偏远地区英语教学现状，认为城区学生的英语水平明显高于农村学生的，统筹城乡发展的主要目标之一是缩小城乡英语教学差距，并提议采取有效的措施实现高校英语人才培养。

王薇、程海腾（2015）以合作学习理论为基础，通过实证研究方法，探析了大学英语听说教学中合作与竞争的实施，研究结果显示，合作学习能更有效地激发学生学习英语的兴趣，提高学生的听说水平，建议进一步探讨合作和竞争在大学英语教学中的效用。徐建平、陈萍（2015）针对目前大学英语教学现状和问题，为了提高大学英语教学的实效性，提议建立以培养创业能力为目标的大学英语教学理念及具体方法，提高大学英语教学水平。于德伟、高平、戴功伟（2015）以输出驱动假设理论为基础，从课程建设、教学方法、教学评价、教学管理方面入手对大学英语拓展课程的教学设计和课堂实施进行了阐释，探析了大学英语高阶课程的设置和具体教学方法的使用，目的是为了提高大学英语教学水平。

三、研究方法

研究目的是为了探讨市级以上（含市级）高中毕业生和县级高中毕业生在大学英语听力成绩中是否有显著性差异？并回答以下问题：在大学英语听力成绩中，市级以上（含市级）高中毕业生的均值是否高于县级高中毕业生的？

研究对象是在某医学院2014级本科生中随机抽取的五个班的302名学生，分别为2014级中西医结合临床医学班，2014级医学影像A、B班，2014级中医学（骨伤科学方向）A、B班。笔者对所有研究对象进行了问卷调查，其中市级以上（含市级）高中毕业的学生65人，县级高中毕业的学生237人。

2014级本科生的大学英语期末考试试题是选自学院已建立好的试题库，笔者收集了所有研究对象的成绩，并运用SPSS 17.0对所有数据进行分析研究。

四、研究结果

从题库中随机抽取的大学英语期末试题，题型包括作文、听力、阅读理解及翻译，满分100分，考试时间130分钟。Part II是听力，由三部分组成，8个短对话和2个长对话组成Section A，共15道单项选择题；Section B是听3篇短文后回答问题，共10道单项选择题；Section C是1篇短文填空，设10道小题，听力考试持续30分钟，占35分。

表1描述了在大学英语听力成绩中市级以上（含市级）高中毕业的65名学生的均值约为15.75，而县级高中毕业的237名学生的均值为15.27，市级以上（含市级）高中毕业生的均值略高于县级高中毕业生的；市级以上（含市级）高中毕业生的标准差约为5.55，而县级高中毕业生的标准差约为4.95；市级以上（含市级）高中毕业生均值的标准误约为0.69，而县级高中毕业生均值的标准误约为0.32。

表1 市县高中毕业生大学英语听力成绩描述表

■

表2描述的是市级以上（含市级）高中毕业生和县级高中毕业生的大学英语听力成绩独立样本T检验结果，方差方程的Levene检验表明显著性概率（Sig.）为0.184，大于0.05，说明市级以上（含市级）高中毕业生和县级高中毕业生在变量上的方差是相等的。因此，需要查看“假设方差相等”一行的数据作为t检验的结果数据进行分析研究，市级以上（含市级）高中毕业生和县级高中毕业生在大学英语听力成绩中的双尾t检验显著性概率为0.497，大于0.05的显著性水平，说明市级以上（含市级）高中毕业生和县级高中毕业生在大学英语听力成绩中没有显著性差异。

表2 市县高中毕业生大学英语听力成绩独立样本T检验

■

五、结束语

基于以上研究分析，笔者发现虽然市级以上（含市级）高中毕业生在大学英语听力成绩中的均值略高于县级高中毕业生的，但是独立样本t检验中Sig. （双侧）显示市级以上（含市级）高中毕业生和县级高中毕业生之间没有显著性差异，所以，市级以上（含市级）高中毕业生和县级高中毕业生在大学英语听力成绩中无显著性差异。

本研究的不足之处主要在于研究对象少，且市级高中毕业生比县级高中毕业生少，建议未来的研究在更多大学、更多专业、更多人数中进行，这样研究结果将对大学英语听力教学更有指导意义。

[ 参 考 文 献 ]

[1] 巴源，李炳麟.大学英语听力课程的探讨[J].外语电化教学，1987（4）：26-28.

[2] 辛迎东.浅谈大学英语听力教学中的心理因素[J].山东外语教学，1988（3-4）：119-121.

[3] 武凝秋.提高大学英语听力中的数字训练技巧[J].外语电化教学，1993（4）：3-5.

[4] 刘洪泉，许晓燕，黄滨.预听——大学英语听力准备活动[J].外语电化教学，1995（3）：13-15.

[5] 秦晓晴.外语教学研究中的定量数据分析[M].武汉：华中科技大学出版社，2003.

[6] 焦培慧，郭常红.四六级网考反拨效应下大学英语视听说教学模式研究[J].外国语文，2011（6）：155-157.

[7] 张捷.城乡一体统筹下的高校英语人才培养[J].宿州教育学院学报，2014（2）：150-152.

[8] 徐建平，陈萍.独立学院以创业能力为导向的大学英语教学模式研究[J].英语广场，2015（1）：69-71.

[9] 王薇，程海腾.竞争性合作学习在大学英语听说课中的实证研究[J].鸡西大学学报，2015（1）：96-100.

[10] 于德伟，高平，戴功伟.大学英语拓展课程建设研究[J].语文学刊，2015（1）：113-114.

成绩差异 第6篇

1. 日语成绩性别差异产生的原因

仔细分析这种高职高专院校日语专业学生学习成绩性别差异现象, 发现其产生的原因与男女性别的不同特点、现今高职高专院校的教育体制以及日语专业本身的特点不无关系。

1.1 性别发展差异的影响

自婴儿期开始, 男宝宝在很多方面的发育都比女宝宝晚, 一名刚出生的女婴的身体机能和出生六个星期的男婴不相上下。在儿童青少年期, 男孩的大脑发育总体上落后于女孩。进入青春期的年龄男女也有差别, 女孩一般11岁进入青春发育期, 比男孩12-13岁进入青春期早1-2年。虽说男女性别的发展差异随着年龄的增长会日渐减小, 到成年阶段甚至消失, 但这种两性的发展差异性对男女学业的影响一直持续到大学阶段。一般来说, 男生更易于在动手能力要求较强的理工科专业取得更好成绩, 在类似日语这样的纯文科专业, 由于理论性较强, 反复背诵记忆等方面的要求较高, 不大能吸引大多数男生的学习兴趣。这对男生的学业成绩有很大的影响。

1.2 传统观念的影响

虽然现代社会, “男主外, 女主内”的传统观念日益受到挑战, 但它仍然作为社会的主流社会理念影响着人们的行为习惯。所以, 进入大学阶段, 男孩把精力更多地投入到加强社会交际, 关注社会发展的实际能力培养中;跟女生相比, 用于书本理论知识的学习投入明显要少。这种传统的社会观念, 严重制约着男生理论知识的学习, 进而影响男生学业水平的进步。

1.3 教学体制的影响

从现阶段的教学体制来讲, 前我国高等教育在课程设置上主要以理论教学为主, 实践教学环节比重较小, 而且课程的评价方式主要是笔试。虽说高职教育与普通本科教育相比, 对实践环节的教育和考核更加注重一些, 但是实践环节的教学和考核占整个教学整体的比重仍然不够。这种教学上的理论化倾向, 尤其是学业考查的重理论知识轻社会实践的特性严重削弱了男生的学习积极性。

1.4 师生队伍的性别构成的影响

长久以来, 我国教师队伍的性别构成极不合理。学前教育阶段, 95%以上的幼儿教师为女性;小学初中阶段, 男教师的比例也远低于女教师。即使是大学阶段, 在类似于日语专业这样的纯文科专业, 男教师的比例仍不理想。男教师的缺乏, 造成对男学生的性别示范作用严重不够。

1.5 来自于女生的挑战

新世纪的大学生大多来自于独生子女家庭, 独生女越来越多, 具备的发展资源越发丰厚, 女性发展的潜力得到从来未有的开发.随着新世纪女性运动的发展, 女性发展的欲望越发强烈, 两性之间的竞争更加激烈.女生的学业成绩越发优秀, 对男生形成前所未有的挑战.

2. 改善学习成绩性别差异的对策

2.1 加强实践教学, 完善课程评价机制

坚持理论联系实际, 以形成完整的实践教学, 素质教育, 创新教育体系, 建设多样的实践教学基地.为确保实践教学时间, 方便实践教学组织, 合理调配和充分利用教学资源.完善课程评价机制, 改革过去单一的笔头理论考试的课程评价机制, 制定汇报表演, 课程报告发表, 实践小论文等多种考核评价机制, 并且结合不同课程的不同特点, 灵活选择课程考核方式, 加大实践环节在课程考核中所占的比重.

2.2 改革传统教学模式, 激发学生学习兴趣

树立以学生为教学主体的理念, 改革传统教学模式, 结合不同课程的各自特点, 运用多种现代化教学技术, 推行启发式, 讨论式, 研究式, 案例式等多种教学方法, 创建平等互信, 生动活泼, 和谐融洽的课堂氛围.

2.3 优化社会收入的分配机制, 改善教师队伍的性别比

长久以来, 由于教师在整个社会群体中经济地位一直不高, 严重降低了教师职业的职业吸引力.而社会对男性在经济方面的要求明显高于女性, 致使男性在职业选择上向待遇更好, 收入更高的职业倾斜.优化社会收入分配机制, 提高教师的收入水平, 将更多优秀的男性吸引到教育领域, 以壮大男教师队伍, 增强男教师对男学生的性别示范作用.

2.4 加强社会舆论引导, 让男女平等观念真正深入社会

社会舆论对人的行为处事有着独特的导向和制约作用.传统的“男主外, 女主内”思想一直是男女社会分工的固定模式, 对两性的发展有着根深蒂固的影响作用, 即使是二十一世纪已走过十几年的今天, 这种影响力无时无刻不存在于人们的社会生活.要打破这种传统的观念, 树立多种男女分工的家庭模式, 真正让男女两性在事业和家庭上都能实现平等.

结束语

综上所述, 高职高专日语专业的学生学习成绩具有明显的性别差异, 女生普遍比男生成绩更好。这种日语成绩的性别差异, 与不合理的学业评价机制, 不合理的教师队伍的性别比例关系, 不合理的社会两性观念有着密不可分的联系.要改善这一现状, 就得从教学体制, 社会收入分配体制, 社会舆论导向等多方面下手。这样才能使日语专业长久地发展, 使高职教育健康地发展, 使男女两性更加和谐地发展.

摘要：高职高专日语专业学生学业成绩的男女差异相当严重。本文重点对这一现象做了分析, 发现高职高专日语专业学生学业成绩的男女差异不但与现阶段的教学体制有关, 而且还与日语专业本身的特点, 教师队伍的性别构成, 男女性别的发展差异性, 甚至与“男主外, 女主内”的传统观念有着千丝万缕的联系。就高职高专日语专业学生学业成绩的这一现状, 本文还给出了几点建议, 以期为高职高专日语专业教学水平的提高做出一点贡献。

关键词：高职高专日语专业,性别发展差异性,性别示范效应

参考文献

[1]黄崇岭性别差异与大学外语教学——对外语学习中女强男弱现象的分析[J].同济大学学报2004年第15卷第1期.

[2]申亚权, 张守臣.教育测量学[M].哈尔滨:哈尔滨出版社, 1996, 1.

关于同师异班成绩差异显著性的研究 第7篇

在现行的学校工作制度下, 一线的教师常常是担任一个班级的班主任, 同时又承担两个班级的教学任务. 在课时、教学内容、辅导次数、作业数量等内容基本相同的条件下, 考出的成绩从表面上看却有很大出入, 长此以往, 会产生一系列的不良反应, 如教师自我怀疑, 学生学习兴趣下降, 班主任之间互相猜忌, 从而影响到学校的教学质量. 本文以笔者实际所教两个班级的数学成绩为例, 从科学统计的角度, 对同师异班的两组成绩进行差异性研究, 介绍研究的方法和过程, 利用SPSS对数据进行计算, 并对结果解释说明, 为各方科学地看待考试成绩提供客观的依据.

二、基本理论简介

1. 独立样本t检验

独立样本t检验就是根据样本数据对两个样本所来自的总体的均值是否有显著差异进行推断. 使用独立样本t检验的前提条件是: 两样本相互独立; 两样本来自的总体均服从正态分布.

2. 独立样本t检验实现的基本思路

( 1) 正态性检验: 独立样本t检验需要数据的总体符合正态分布, 所以在进行t检验前要先对数据进行正态性检验, 使用最多的就是单样本的Kommogorov - Smirnov检验.

( 2) 提出假设: H 0 : μ 1 = μ 2 H 1 : μ 1 ≠μ2

( 3) 方差齐性检验: 对两个独立样本方差是否齐性, 要进行Levene F检验. 若F值所对应的p值 > 显著水平, 则认为两总体方差不等; 若F值所对应的p值 < 显著水平, 则认为两总体方差相等.

( 4) 选择t统计量并计算其值.

( 5) 统计决断. T检验的显著概率p > α, 则不能拒绝原假设, 即认为两总体均值不存在性显著差异; 否则, 反之.

三、基本操作步骤

( 1) 利用Excel建立数据文件. 先将两班的数学成绩放在两个变量中, 变量名分别为“成绩3”和“成绩4”, 保存为“正态检验. xls”; 再将两班的数学成绩都放在同一变量中, 变量名为“成绩”, 再用3和4来标志样本所属的班级, 变量名为“班级”, 保存为“t检验. xls”

( 2) 启动SPSS, 击文件/打开/数据命令, 载入“正态检验. xls”.

( 3) 击分析/非参数检验/旧对话框/1 - 样本K - S ( 1) ,

弹出对话框. 将变量成绩3和成绩4从左边的小白框中移到检验变量列表框内, 在检验分布栏内选择常规选项.

( 4) 点击确定键, 得到输出结果.

( 5) 结果说明: 4班的总样本数n =42; 正态分布的均值为57. 50, 标准差为24. 439; 实际频数与期望频数的最大差值为0. 114, 最大正极差为0. 114, 最小负极差为 -0. 067, 统计量k - s z =0. 742, z =0. 742 >0. 05, 故认为4班成绩服从正态分布. 同样, 3班的渐近显著性概率 ( 双侧) z = 0. 966 > 0. 05, 也认为3班成绩服从正态分布.

( 6) 击文件/打开/数据命令, 载入“t检验. xls”.

( 7) 击分析/比较均值/独立样本T检验 ( T) , 弹出对话框. 将变量成绩从左边的小白框中移到检验变量框内, 将变量班级移入分组变量框内, 并按该小框中下方的定义组, 弹出定义组设置框, 选择指定值 ( 这也是系统的默认值) , 在其下第一个组1小白框中输入数值4, 在第二个组2小白框中输入数值3, 然后点击继续键, 返回主对话框.

( 8) 点击确定键, 得到输出结果, 见图1.

四、总结说明

我们在图1中看到以下内容: ( 1) 方差齐性检验结果: F值为1. 552, 显著性概率为0. 217 >0. 05, 因此结论是两成绩方差差异不显著, 即可以认为两班成绩方差是相等的. 在下面的检验结果中应选择假设方差相等一行的数据作为本例的检验结果. ( 2) 均值相等的t检验结果: t值为1. 1; 自由度为76; 双侧t检验的显著概率为0. 275 >0. 05, 可以得出3、4班数学成绩没有显著差异; 两班成绩均值之差为5. 722; 差值的标准误差为5. 201; 差值的95% 置信区间在 -4. 636 - 16. 080之间.16. 080之间.

通过以上的比较分析, 可以有把握地说明在相同条件下, 笔者所教的两个班级的数学成绩没有显著差异, 不能仅从平均分去衡量孰强孰弱, 应科学评价考试成绩, 不骄不躁, 放平心态, 继续努力.

参考文献

[1]王孝玲.教育统计学 (第四版) [M].上海:华东师范大学出版社, 2001.

[2]杨善朝, 张军舰.SPSS统计软件应用基础[M].桂林:广西师范大学出版社, 2001.

成绩差异 第8篇

随着高考制度的变革, 越来越多的学生通过各种渠道进入高校接受高等教育, 这就使得高校生源由原来的以普通高考招生为主力军, 变为普通高考入学、单独招生入学、对口单招入学三足鼎立的多元化模式。在多元化招生模式的背景下, 高职院校大学生生源差异加大, 普通高考招生学生文化基础较好, 学习自主性及自我管理能力相对较强。 对口单招由于是面向中职类考生的一种招生模式, 因此, 这类学生专业技能基础较好, 实践操作能力强, 但是文化基础课程相对薄弱。 单独招生学生经过笔试和面试相结合的方式选拔出来, 这类学生语言表达能力、思维能力都很好, 但是相对而言, 他们的学习能力、自我管理能力比较弱。

不同招生模式的大学生知识技能水平的差异, 以及他们学习能力、自我管理能力、思维能力等方面的不同, 对高校教育提出了挑战。 当前, 英语水平能力是高职人才培养目标中职业素质的核心之一。 高等职业院校特别重视对于学生英语水平能力的培养, 不断地探索提高英语教学质量及使用技能的方法, 因而, 探析出不同招生入学模式生源英语学习水平差异显得尤为重要。

2.研究方法

2.1研究对象

本研究采取分层抽样的方法, 选取某高职院校参加国家英语四级考试的845名大学生, 其中男生465名, 女生380名, 普通招生275名, 单独招生292名, 对口单招278名, 文科252名, 理科556名, 艺术37名。

2.2研究工具

全国大学生英语四级考试 (简称CET4) 2013年6月份考试成绩结果。

2.3程序及数据处理方法

采用SPSS17.0统计软件进行数据的管理与分析。

3.研究结果

3.1大学生英语四级水平的整体状况与分析

通过对845名大学生英语四级考试成绩数据的统计, 发现本次考试总成绩最高分数543分, 最低分数221分, 平均分385.27。 在专项技能上, 听力最高分200分, 最低分0分, 平均分120.85;阅读最高分213分, 最低分82分, 平均分140.10;写作最高分179分, 最低分0分, 平均分107.31。 为了能够了解大学生四级成绩的分布情况, 特把数据按照不同分数段进行分析统计, 其结果如图1所示。

从图1可以看出, 成绩在500分以上的有12人 (1.42%) , 成绩在425分及以上的人数为182人 (21.54%) , 成绩在400~424分的人数为122人 (14.44%) , 成绩在370~399分的人数为210人 (24.85%) , 成绩在340~369分的人数为204人 (24.14%) , 成绩在300~339分的人数为102人 (12.07%) , 成绩在299分以下的人数为25人 (2.96%) 。 这说明高职院校大学生英语四级考试成绩水平整体偏弱, 只有21.54%的学生达到了425分, 而大多数学生距425分有一定的距离。

3.2不同性别大学生成绩的差异比较

为了比较男女大学生的英语水平差异, 对所得数据进行单因素方差分析, 结果显示, 男女生在总成绩及专项成绩上有显著性差异 (P<0.05) 。 其中男女生在总成绩及专项能力的分值情况如表1所示。

3.3不同专业大学生成绩比较

为了比较男女大学生的英语水平差异, 对所得数据进行F检验, 结果显示, 不同专业的大学生在总成绩及专项成绩上有显著性差异 (P<0.05) 。不同专业大学生在总成绩及专项能力的分值情况如表2所示。

3.4不同招生模式大学生成绩比较

为了比较男女大学生的英语水平差异, 对所得数据进行F检验, 结果显示, 不同专业的大学生在总成绩及专项成绩上有显著性差异 (P<0.05) 。不同专业大学生在总成绩及专项能力的分值情况如表3所示。

从表3可以看出, 普通高考、单独招生、对口单招三种模式大学生的整体英语水平不同, 而且有显著性差异。 普通高考学生均值最高, 为409.96分, 其次是单独招生学生, 为378.36分, 最后是对口单招学生, 为366.66分。 在听力、阅读、写作三项专项能力上, 普通高考学生的平均分数远远高于单独招生、对口单招学生。 单独招生和对口单招学生在听力、阅读、写作三项专项能力上差异性并不是特别明显, 均值比较接近。

4.分析与讨论

4.1高职院校大学生整体英语四级水平偏弱

高职院校大学生英语四级水平整体偏弱, 成绩状况不容乐观。 分析其原因有以下两点:

第一, 没有明确的相关制度要求。 目前, 高等职业技术教育、高等专科教育、成人高等教育中, 对于在校生英语应用能力主要分为A、B两级, 只要参加高等学校英语应用能力考试, 并且成绩合格, 就可以取得相应的英语应用能力证书, 对于全国大学生英语四级考试并没有明确的相关要求, 但鼓励学生参与考试。 所以, 高职院校大学生普遍不太重视英语四级考试。 教师在教学过程中, 教授内容的难度和重点不贴近四级英语水平, 而是注重学生的实际应用能力的培养, 因而难度不大。

第二, 学生应对四级考试的积极性不高。 谈到英语四级考试, 很多高职院大学生认为在取得合格的三级英语考试成绩后, 便达到毕业的条件, 从心理上开始松懈下来, 学习英语的态度变得消极起来, 甚至出现英语课堂逃学、旷课等情况。 对于英语四级考试, 很多学生就是随大流, 带着一种从众心理, 看着周围同学报名参加考试, 自己抱着侥幸的心理也报名参加, 殊不知, 自己根本没有意识到英语四级水平考试对于自己的意义和作用。 因而, 在考试复习准备过程中, 不积极准备, 平时不看也不读, 更不去做一些练习, 考试时完全是“裸考”, 所以通过率非常低。相对而言, 有些同学他们有的是对于英语有浓厚的学习兴趣, 加之英语基础较强, 他们在英语学习中感受到快乐和自豪, 乐于花时间和精力为考试准备。 另外, 也有一些学生他们虽然对于英语没有浓厚的兴趣, 但是他们对于自我的学业要求比较高, 可以比较清楚地看到有个优异的英语考试成绩对于自己将来就业和从事工作都将会有极大的帮助, 因而他们比较积极主动地去学习, 注意知识的积累。 这两类学生在自我努力与付出下, 一般都会收到优异的成绩, 这也是有些学生可以考出500分以上好成绩的重要原因。

4.2女生的英语成绩及专项能力比男生优异

在男女生的英语水平考试比较中, 可以看出女生的英语总成绩及专项能力比男生强, 这和男女生自身的性格差异, 以及不同的学习习惯和思维特点有一定的关系。 女生相对来说比较擅长语言类的知识学习, 她们善于听, 并且由于心思细腻, 她们在写作方面往往占据一定的优势。 同时, 女生对于自我的要求比较高。 特别是在工科类的学校里, 女生的就业环境相对男生而言处于劣势, 在同等条件下, 男生更容易找到好的工作, 这也无形之中加大了对于女生的压力, 使得她们在学校要争取更为优异的成绩。 女生在应对考试中, 往往表现得更为刻苦与认真, 在学习过程中更具有持续性和忍耐性, 这些相对而言促使女生的英语考试通过率及专项能力要高于男生。

4.3文科生的英语成绩要优于理科生、艺术生

理工科院校的文科生一般都是女生居多, 而理科生多以男生居多。 从男女生英语成绩的比较中, 我们得出女生的英语成绩及专项能力要高于男生, 这也从侧面指出文科生相对理科生来说要英语成绩要优异。还有一个重要的原因是, 文科生毕业后多从事文职工作, 这些工作都普遍标注要应聘者要由英语四级及以上水平。 这对于文科生来说是一个巨大的社会压力, 要想谋求好的工作, 他们必须要在英语水平上有所突破。 正是意识到英语对于自我人生发展的意义, 很多学生重视英语学习, 期望取得好的成绩。同时, 在周围同学都积极应对英语的学习氛围下, 就形成了良好的学习氛围, 这也有力地促进了文科生英语学习能力的增强。 理科生与艺术生, 专业针对性强, 他们侧重操作技能和专业技能的学习, 在求职道路上比较容易, 而且他们往往赋有技术专长, 所以就业压力不大。 他们所从事的工作对于英语水平的相关要求没有那么高, 理科生及艺术生学习英语的压力自然没有那么大, 所以他们的态度相对消极。

4.4普通高考的大学生英语专项能力要高于单独招生、对口单招大学生

在对数据的统计和分析中, 可以明确得出普招生的英语四级水平明显要高于单独招生、对口单招大学生。 而且在听力、阅读、写作三项专项能力上有明显的差异, 分析其原因, 主要是普通高考学生, 他们经历了高中三年艰苦的学习生活, 文化基础课程成绩相对较强, 加之普通高考生源选拔方式侧重文化成绩。 这类学生有一定的自我约束能力、管理能力, 学习自主性相对较好。 因而, 他们的英语成绩无论是总成绩还是英语专项能力, 都要比其他两种招生模式大学生好。 而对口单招学生一般是面向中职类考生, 这类学生在中职阶段的学习相对刻苦认真, 学习自主性强, 成绩在专业排名中也比较靠前。 虽然是中职生, 他们的英语成绩并不是特别差, 和单独招生的大学生英语成绩差不多。 单独招生的大学生他们通过参加省内统一的文化考试和各高校的面试择优录取。 一般参加单独招生的学生在高中学习中, 成绩往往处于中等偏下水平, 他们的学习习惯和学习自主性较弱。 由于高中严紧高压的学习氛围, 使得他们的英语成绩相对来说不是很差, 但是成绩的两极化特别显著。 有些单独招生的大学生英语水平远远低于高中水平, 特别是英语听力和写作水平, 这也是他们在以后参加英语的相关考试时, 会轻易地放弃听力和写作, 取得零分的原因。

参考文献

[1]黄艳清.大学英语四级考试成绩的性别差异.广西教育学院学报, 2011 (04) .

[2]张彬, 杜翠琴.性别与英语学习成绩间的关系研究[J].社科纵横, 2004 (01) .

成绩差异 第9篇

1资料与方法

对2014级三年制高职护理专业444名护生的期末考试成绩、实验成绩和平时成绩分别按70%、10%和20%的比例进行统计,综合评分。采用SPSS19.0软件对高职护生的总评成绩、期末考试成绩进行差异性分析。

2结果与分析

2.1 444名高职护生总评成绩、期末考试成绩的对应性分布

444名高职护生总评成绩、期末考试成绩见表1。总评成绩≥90分的人数及比例分别比期末成绩≥90分的人数及比例多25人、5.63%;总评成绩81~89分的人数及比例分别比期末成绩81~89分的人数及比例多3人、0.68%;总评成绩71~80分的人数及比例分别比期末成绩71~80分的人数及比例多16人、3.60%;期末成绩60~70分的人数及比例分别比总评成绩60~70分的人数及比例多8人、1.80%;期末成绩<60分的人数及比例分别比总评成绩<60分的人数及比例多36人、8.11%。说明期末成绩在总评成绩中所占比例较小,对高分和低分人数分布影响较为突出,直接造成总评成绩失真,不能真实反映高职护生掌握专业知识的梯度状况。

2.2期末成绩与总评成绩的差异性比较

期末成绩与总评成绩都不属于正态分布,且方差不齐,采用秩和检验方法进行比较。结果显示,444名高职护生的总评成绩为(87.68±11.47)分,期末考试成绩为(83.20±16.05)分,两者比较,差异有统计学意义(P<0.01)。说明期末考试分数较低的高职护生钻了期末考试成绩占总评成绩比例较低的“空子”,用总评成绩蒙混过关,而期末考试成绩的客观属性则被忽略。

3讨论

3.1高职医学院校护生学习质量考核体系存在缺陷

现在我国某些高职医学院校为追求所谓“理想与动态”的考核评价效果,采取某些不严谨、不规范的考核评价指标体系,其突出特点就是评分主观随意性大,学分管理部门或责任教师可以“以我为中心”随意调整不同类型成绩的比例,致使平时成绩占比太大、期末考试成绩占比较小,导致总评成绩失真。这样的评学成绩缺乏客观性、可靠性、科学性和有效性,有一定的考评缺陷,在一定程度上对高职医学生的学习态度产生不良影响,使其学习态度摇摆不定[1]。

3.2期末成绩比例对总评成绩的客观性影响

正确判定高职护生真实的医学知识应用水平,获得师生满意的成绩,必须着眼于试题的客观性、可靠性和有效性。现在高职医学院校各课程期末考试成绩一般占总评成绩的50%~60%,实验成绩和平时成绩约占40%~50%,是否对总评成绩的客观性、可靠性和有效性造成不良影响值得探讨。课程评价体系考评护生的真实成绩,多年来我们一直对期末考试成绩占总评成绩50%~60%的客观性产生疑问,认为期末考试成绩比例小于80%必然出现“假性分数”。

现在,我院考评高职护生课程成绩的基本状况是实验成绩和平时成绩占总评成绩的40%~50%,期末考试成绩占总评成绩的50%~60%,责任教师对前者的打分一般都“高抬贵手”,护生之间的分数基本没有差别。也就是说,在期末考试之前,护生已经拿到了40~50分,部分护生钻这个“空子”,期末考试敷衍了事,考30~35分即可及格,以此蒙混过关。

本研究的总评成绩按期末考试成绩、实验成绩和平时成绩分别占70%、10%和20%的比例计算。统计结果说明期末考试成绩在总评成绩中所占比例较小,对高分和低分人数分布影响较为突出,使总评成绩失真。期末考试成绩虽然占总评成绩的70%,但却不能真实反映高职护生掌握专业知识的状况,其客观性、可靠性和有效性值得怀疑。若期末考试成绩占50%~60%,则总评成绩更失真。故不能为了学生成绩达标,而随意调低期末考试成绩所占比例。这有两方面的启示:一方面,期末考试是对护生学习效果的全面考查,具有客观、可靠和有效的属性,随意调低其在总评成绩中的比例,不能有效反映高职护生对知识的掌握情况;另一方面,随意调低期末考试比例,可能助长学生被动学习的行为,淡化主动学习的意识。

3.3调整高职医学院校不同类型考试比例刻不容缓

总评成绩组合方式对护生的学习态度有潜移默化的影响。期末考试成绩占70%、实验成绩占10%和平时成绩占20%的组合方式反映的总评成绩“水分”明显,会对高职护生的学习态度产生负面影响。故适当提高期末考试成绩的比例,如比例为80%~90%,增加高职护生的学习压力,可以对学习态度产生正面影响[1]。

高职护生不同于普通医学院校学生,其学习能力和应试能力较低,面对的考试多是以选择题为主的闭卷考试。故各课程结束后对高职护生采用期末闭卷考试形式,提高期末成绩的比例,可以兼备考核的客观性、可靠性、科学性和有效性,可以避免实验成绩和平时成绩的“人情分”,进而提升高职护生的主动学习积极性。将期末考试成绩占比调整至80%~90%,既可以端正护生的学习态度,又可以促使护生的主动学习。

关键词：高职护生,护理药理学,期末考试成绩,总评成绩

参考文献

成绩差异 第10篇

Ahmed (1989)通过学生反思和采访发现善学者和不善学者在词汇学习策略使用上有明显的区别。而且随着学生对策略的熟悉，在策略使用上也会有明显的进步。而Wenden&Rubin (1987), Medani (1989)等通过比较学优生和学困生所使用的不同词汇策略，认为学困生并不比学优生使用的策略少。Schmitt (2002)通过问卷的方式调查了学生的词汇学习策略使用情况，以及各种策略对于词汇学习的重要性。调查发现这些学生更偏向于使用词典和重复策略，而程度较高的学习者会更多地使用较复杂的策略和意义策略。

王文宇(1998)调查了包括英语专业和非专业大三学生的词汇学习观念、策略与词汇记忆效果的关系;张萍(2001)调查了非英语专业硕士研究生学习基础词汇和专业词汇时所使用的词汇策略差异。尽管两者所涉及的对象和使用的测试内容不同，但结果均证明了元认知策略与英语测试成绩有显著关系，而认知策略中只有某些与词汇量和词汇深度知识呈显著相关。顾永琦和胡光伟(2003)通过动态的调查研究了词汇学习策略、词汇量和英语成绩的变化情况，以及这三者之间的关系。研究表明尽管词汇策略使用情况和测试成绩有显著相关，但词汇策略的变化与词汇量、英语成绩的变化没有特别密切的关系。

大学英语四级考试作为全国性的英语测试，其试题的客观性和信度都优于现有的其他绝大部分英语测试，是检验大学非英语专业学生英语整体能力的有效工具。改革后的四级考试中，尽管原先的词汇专项选择题被更多的阅读和听力内容所取代，但对词汇的要求不仅没有降低，反而提高了。这种变化在新的《大学英语课程教学要求》(2007)里得到了最直接的反映。新的教学要求对词汇的“一般要求”从原先的4500词提高到了4795词，“较高要求”从原先的5500词提高到了6395词，“更高要求”从6500词提高到了7675个词。在这种背景下，如何寻找更有效的词汇学习和教学方法成为很多学生、教师和学者所共同关心的问题。本文旨在通过问卷调查和数据分析回答以下问题：1.四级成绩高分组和低分组学生在词汇学习观念和策略使用方面有何差异?哪些方面存在显著差异?2哪些词汇学习观念与策略和学习成绩有较大的关联性，从而对成绩具有较强的预测力?

一、研究方法

1. 调查对象

温州大学08级商务专业的2个班级98名大二学生参加了本次调查。这些学生在大一下学期(即2009年6月份)参加了全国大学英语四级考试并且顺利通过。需要说明的是，大一学生只有第一学期英语期末总评达到80分才有资格参加第二学期的四级统考，因此接受调查的所有学生在同年级中都可算是成绩相对优异的，而且他们第一次参加四级就顺利通过。学校将已经通过四级考试的大二学生按照分数从高到低进行分班。作为本次调查对象的两个班均已通过四级考试，但一个是高分班，一个是低分班。

2. 研究工具

(1）词汇学习策略问卷

问卷以顾永琦和Johnson (1996)的词汇学习问卷为基础，并参考O’Malley和Chamot (1990)的学习策略分类，结合学生的实际情况对问卷内容和题目进行修改或增删。全卷总共含71个题目，4个大的维度：词汇学习观念、元认知策略、认知策略和社会/情感策略。四个维度共包含11个自变量。17题有关词汇学习观念的陈述中，采用从“极不同意”到“非常同意”的五级利克特量表(5-point Likert-scale), 871题有关词汇学习策略部分同样采用五级量表，如1=“完全不符合”，5=“完全符合”。

(2) 2009年6月全国大学英语四级考试

本调查中使用的英语成绩采用学生大一下学期期末参加2009年6月全国大学英语四级考试的成绩。改革后的新四级考试对学生英语综合能力的检验更加全面和客观，因此以该测试作为学生英语水平的测量工具，可以最大限度地保证本次研究数据的客观性和准确性。

3. 数据收集与分析

2009年11月问卷设计初步完成并在15位样本学生中进行pilot study并根据学生反馈进行相应修改和调整，之后在同专业通过四级考试的另一大二班级47个学生中进行问卷调查，并运用SPSS内部一致性功能对问卷结果进行信度检验，结果表明问卷11个变量内部一致性信度达到0.925。同样在2009年11月份，问卷在两个样本班级同时正式铺开，收到问卷共98份，其中有效问卷为96份。我接着从学校教务处取得学生的四级考试成绩，运用SPSS 13.0统计分析软件对所得数据进行分析，得出了高分组和低分组策略使用情况的平均值，并用独立t检验来验证两组学生策略使用差异的显著性;最后用皮尔森相关分析方法分析了词汇学习策略和四级成绩之间的相关性。

二、研究结果

1. 词汇学习观念和策略使用差异

从表1可以看出，在词汇学习观念上，绝大多数学生都认为词汇需要在用中学。这一观念在高分班中更加突出(M=4.43)，而且要明显高于低分班的学生(p<.001)，这一发现与顾永琦和Johonson (1996)的调查结果相吻合。而对于另一观念即单词需要背，学生的赞同度要明显偏低(M=2.31;M=2.95)，但两个班学生对该观念的差异也达到了显著性程度(p<.01)。由此可以看出，高分班学生更倾向于赞同单词要在用中学。

就元认知策略而言，尽管高低分组学生在“计划和自我管理”策略的使用上存在显著差异(p<.01)，但使用程度都不高(M=2.92;M=2.71)。而在“选择注意和主动学习”策略上，高分组学生的使用情况要高于低分组学生(M=3.11;M=2.83)，但差异并不显著(p>.05)。从比较中可以看出，高分组学生在词汇学习中会更多地使用计划和自我管理，对于学习的整体规划做的更好。

在有关认知策略的4个变量中，高低分组学生在“猜测”和“用词典”策略的使用得分都较高(M=3.86;M=3.47;M=3.78;M=3.43)。高分组在这两项策略的使用上比低分组更高，而且差异达到了显著程度(p<.01)。而在“记笔记”、“重复”和“编码”策略上，虽然高分组学生得分更高些，但与低分组的差异不明显(p>.05)。

此外，高分组对“情感策略”的使用明显高于低分组(M=3.56;M=3.16, P<.05)。而在“社会策略”的使用上，两组学生使用程度都不高，而且差异不明显。数据表明四级成绩高的学生在词汇学习中更善于使用情感策略，能更好地控制自己在学习过程中的心理、情感状态。

2. 观念和策略与成绩的相关性

通过平均数，方差值和t检验结果可以了解高分组和低分组学生在词汇学习观念和策略使用上的总体情况及两组学生的差异性程度，但是还无法了解各变量和学生英语水平(即四级成绩)之间的相关性。因此我接着运用皮尔森相关性来分析了解11个有关词汇学习观念和策略的变量与四级成绩的关系。各变量对四级成绩的预测力如表2所示。

*p<.01, **p<.001

从表2中可以看出“单词需要在用中学”的观念和和英语成绩呈显著正相关(r=.178, p<.001)，但是通过背单词学习词汇的观念与英语成绩成显著负相关(r=-.152, p<.001)。这表明，认为通过灵活运用学习单词的学生成绩往往较高，反之，侧重背单词的学生成绩相对偏低。在元认知策略中，“计划和自我管理”策略和四级成绩成显著正相关，但相关性较弱(r=056, p<.01))，“选择注意和主动学习”策略则和四级成绩没有相关性(p>.05)。在五项认知策略中，只有“猜测”和“用词典”策略和四级成绩成显著正相关(r=.097, p<.01;r=.167, p<.001);这表明学生在学习词汇过程中，这两种策略使用越多，则他们的英语成绩就可能越高。在“社会/情感策略”中，只有“情感策略”和四级成绩成显著正相关(r=.115, p<.001)，这表明在学习过程中该策略能对学生的英语成绩起积极的促进作用。

三、结语

本次研究调查了已通过四级考试的高分组和低分组学生在词汇学习观念和策略使用方面的差异，以期能了解具体的词汇学习观念和策略使用与学生英语成绩的相关性。本研究结果可以归纳如下。

1. 在词汇学习观念上，高分组和低分组的学生都更加认同词汇应该在用中学，而在认同度上，高分组明显高于低分组。这符合语言学习的一般规律：不应机械地记忆单词和语言知识，而应结合具体的上下文语境，在使用语言的过程中更加深入的理解、巩固、提升对词汇的认识。

2. 高分组学生在“计划和自我管理”、“猜测”、“用词典”和“情感”策略的使用上明显高于低分组;虽然其余策略的使用两组之间的差异没有达到显著，但高分组的得分都要高一些。这表明整体而言，成绩越优异的学生，越善于使用词汇学习策略，尤其是“计划和自我管理”、“猜测”、“用词典”和“情感”策略。词汇学习策略的使用和英语成绩是有相关性的。

从调查结果中可以看出，词汇学习策略的掌握和使用对于英语的整体水平可以起到积极的促进作用。因此在平时的课堂教学中，教师有必要给学生穿插讲解和成绩呈正相关的词汇学习观念和策略，并进行相应的练习予以强化，让学生能将具体的词汇学习策略运用到自己的英语学习过程中，这样能给他们的学习带来事半功倍的效果。

参考文献

[1]Ahmed, M.O.Vocabulary learning techniques.In P.Meara (ed) , Beyond Words (pp.3-14) .London:CILT, 1989.

[2]Gu Yongqi&Johnson, R.K.Vocabulary learning strategies and language learning outcomes[J].Language Learning, 1996, 46:643-679.

[3]Medani, A.Vocabulary learning strategies of“good”and“poor”learners.In P.Meara (eds.) , Beyond Words.London:CILT, 1989.

[4]Nation, I.S.P.Learning Vocabulary in Another Language[M].Cambridge:Cambridge University Press, 2001.

[5]O’Malley, J., Chamot, A.Learning strategies in second language acquisition.Cambridge:Cambridge University Press, 1990.

[6]Schmitt, N&McCarthy, M.Vocabulary:Description, Ac-quisition and Pedagogy[M].上海:上海外语教育出版社, 2002.

[7]Wenden, A.and Rubin, J. (eds.) Learner Strategies in Language Learning.Englewood Cliffs, N.J.:Prentice Hall, 1987.

[8]Wilkins, D.A.Linguistics in Language Teaching[M].Lon-don:Edward Arnold, 1972.

[9]顾永琦, 胡光伟.词汇学习策略、词汇量与英语成绩的变化[A].文秋芳, 王立非.英语学习策略实证研究[C].西安:陕西师范大学出版社, 2003:388-409.

[10]王文宇.观念、策略与英语词汇记忆[J].外语教学与研究, 1998, (1) :47-52.