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大學(xué)班級學(xué)風(fēng)建設(shè)總結(jié)(5篇)高校班級學(xué)風(fēng)建設(shè)總結(jié)(5篇)
高校班級學(xué)風(fēng)建設(shè)總結(jié)范文第1篇
關(guān)鍵詞:學(xué)風(fēng)建設(shè);因子分析;聚類分析
學(xué)風(fēng)建設(shè)始終以來都是各大高校教育工作的主題,是高等學(xué)校全面貫徹黨的教育方針的表現(xiàn)[1]。學(xué)風(fēng)建設(shè)已不僅僅是高校的主題,更是教育改革與進(jìn)展的主題。優(yōu)良的學(xué)風(fēng)是加快教學(xué)改革步伐和提高教學(xué)質(zhì)量的重要因素,也是形成校風(fēng)和實現(xiàn)人才培育目標(biāo)的重要因素[2]。鑒于高校種類的不同和辦學(xué)層次的凹凸,各高校都是依據(jù)自身實際狀況制定學(xué)風(fēng)建設(shè)方法?,F(xiàn)階段運(yùn)城學(xué)院同樣尚未建立起統(tǒng)一的學(xué)風(fēng)評價體系,在對班級進(jìn)行考評時,主要是把各個考核指標(biāo)得分相加,然后多個班級進(jìn)行橫向比較。認(rèn)定主要參考以下一些指標(biāo):出勤率、未掛科率、未作弊率、自主自習(xí)率;聽講座率、圖書閱讀率、英語四六級通過率、計算機(jī)二級通過率,擁有資格證書率、未請假率、競賽獎學(xué)金獲獎率、未曠考率、社會實踐活動參加率、入黨申請書提交率、作業(yè)完成狀況、班級特色活動舉辦狀況等。該方法簡潔明白,但依舊存在一些問題。一方面,忽視了各指標(biāo)之間的相關(guān)性;另一方面,現(xiàn)階段的班級考核結(jié)果采納固定的比例進(jìn)行確定,根據(jù)固定比例設(shè)置分類標(biāo)準(zhǔn),忽視了數(shù)據(jù)之間本身的特點(diǎn),造成考核結(jié)果的相對不公正性,同時也起不到激勵的作用。因子分析是指討論從指標(biāo)群中提取共性因子的統(tǒng)計技術(shù),可在很多指標(biāo)中找出隱蔽的具有代表性的因子,削減指標(biāo)的數(shù)目,將相同本質(zhì)的指標(biāo)歸入一個因子,剔除指標(biāo)之間的相關(guān)性。聚類分析是一種建立分類的多元統(tǒng)計的模糊分析方法,利用數(shù)據(jù)本身之間的特點(diǎn)和親熱性,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和得分相像的會首先聚在一起,是討論“物以類聚”的一種數(shù)理統(tǒng)計方法[3]。本文選取運(yùn)城學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理系大三班級八個班級2021-2021學(xué)年其次學(xué)期的學(xué)風(fēng)建設(shè)指標(biāo)考評數(shù)據(jù)進(jìn)行多變量因子分析和聚類分析。
一、指標(biāo)的選擇
影響一個班級的學(xué)風(fēng)建設(shè)質(zhì)量水平凹凸的因素有許多,已如前述。為了能從橫截面上總體反映各個班級的具體狀況,選取12個指標(biāo)作為主要的參考變量,分別為:y1,是指一學(xué)期內(nèi)的某一班級從未曠課人數(shù)占班級總?cè)藬?shù)的比例;y2,全班同學(xué)期末考試及格人數(shù)占班級總?cè)藬?shù)的比例;y3,班級內(nèi)從未因作弊受過批判處分的同學(xué)人數(shù)占班級總?cè)藬?shù)的比例;y4,班級內(nèi)一學(xué)期從未請假的人數(shù)占班級總?cè)藬?shù)的比例;y5,規(guī)定自習(xí)之外平均每周自習(xí)8小時以上的人數(shù)占班級總?cè)藬?shù)的比例;y6,一學(xué)期自主參與過三次以上學(xué)校舉辦或教育機(jī)構(gòu)舉辦的學(xué)習(xí)類、人文類講座的人數(shù)占班級總?cè)藬?shù)的比例;y7,班級同學(xué)一學(xué)期借閱或自購圖書5本以上的人數(shù)占班級總?cè)藬?shù)的比例;y8,英語四級通過人數(shù)占班級總?cè)藬?shù)的比例;y9,英語六級通過人數(shù)占班級總?cè)藬?shù)的比例;y10,班級同學(xué)考取各類從業(yè)資格證書的人數(shù)占班級總?cè)藬?shù)的比例;y11,國家計算機(jī)等級考試二級通過人數(shù)占班級總?cè)藬?shù)的比例;y12,班級內(nèi)獲得競賽類獎學(xué)金的人數(shù)占班級總?cè)藬?shù)的比例[4]。
二、因子分析
(一)適用性分析
選取上述12個指標(biāo)是為了對各班的學(xué)風(fēng)建設(shè)狀況有更為全面、完整的把握。但是涉及的變量較多,直接進(jìn)行班級間的比較分析,無疑會增加分析過程中的計算工作量,并且收集的諸多變量之間通常會存在肯定的相關(guān)性,這直接會致使評價模型的參數(shù)不精確甚至模型不行用等。為解決上述問題,首先用因子分析方法削減變量個數(shù),剔除變量之間的相關(guān)性。
三、聚類分析
應(yīng)用因子分析的降維思想,從評判班級學(xué)風(fēng)建設(shè)的12個因素中提取了4個成分,代入因子得分函數(shù)。結(jié)論通過對討論對象的學(xué)風(fēng)建設(shè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析和聚類分析,在12個考評指標(biāo)基礎(chǔ)上提取出4個主要成分,包括學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)效果、學(xué)習(xí)風(fēng)氣、學(xué)風(fēng)文化,對八個班級的學(xué)風(fēng)建設(shè)質(zhì)量水平進(jìn)行了聚類,給出了三個檔次的考評結(jié)果。有效地解決了簡潔名次分?jǐn)?shù)相加排隊考評的不科學(xué)性問題,避開了以往方法不考慮指標(biāo)的權(quán)重不同和指標(biāo)內(nèi)涵重復(fù)性問題
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