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关于计算机专业方面开题报告范文 和基于因子分析法的计算机专业学生成绩综合评价方法相关学年毕业论文范文

分类:职称论文 原创主题:计算机专业论文 发表时间: 2024-01-31

基于因子分析法的计算机专业学生成绩综合评价方法,本文是计算机专业方面有关本科论文开题报告范文和计算机专业和因子分析法和学生成绩相关本科论文开题报告范文.

樊同科

(西安外事学院工学院,陕西西安710077)

摘 要:学生的学习成绩能反映每个学生对课程知识和各种能力的掌握程度.学习结束后,所有成绩的综合得分是评价学生学习能力和奖学金的重要指标,也是推荐就业的主要参考因素.针对学院计算机专业部分学生的学习成绩建立学生成绩因子分析模型,并通过实例研究对该模型进行分析检验,结果显示,此综合评价模型更为合理、公平、科学.

关键词:因子分析法;成绩评定;综合评价

中图分类号:G434

文献标识码:A文章编号:16727800(2018)01001103

收稿日期:20171109

基金项目:

作者简介:樊同科(1979),男,陕西宝鸡人,硕士,西安外事学院工学院副教授,研究方向为数据挖掘.

在我国的普通高校中,当遇到学生评定奖学金或推荐就业时,学校的普遍做法是根据学生的成绩综合得分来择优选取.学生成绩综合评定通常是根据学校制定的一系列标准,对学生学习过程中所产生的思想、学业和个性等方面的表现做出正确的评定.而评定的基础主要是学生在校学习期间通过多门课程的学习所获得的知识和能力[1].在目前的高等教育体制中,这些知识和能力具体表现在对课程知识的掌握上,即考试成绩.通过对学生在校期间各门课程的成绩进行因子分析,可以找出评价学生获得知识和能力的主要因素,并以此对学生成绩的综合评价提供比较合理的方法.

1研究对象与方法

1.1研究对象

选取西安外事学院2015级计算机专业100名学生在校

期间的22门必修课程的成绩,所有成绩都为百分制,且最小记分单位为1.其中,对由违纪、缺考等原因导致的课程无成绩情况,记为0分,对于补考,记录最后一次补考成绩.数据格式概览如表1所示.

表1学生成绩概览

学号哲学操作系统体育高数专业导论

17667595459……

26167848379……

38589929287……

46377959492……

58062848380……

……………………………………

1.2研究方法

在多指标综合评价方法中,传统方法对于不同因素权重的设置往往带有一定的主观随意性,将多元统计引入综

合评价方法,如因子分析法,可以克服人为确定权数的缺陷,使得综合评价结果更加客观合理.因子分析是多元统计的重要分析方法之一,其基本思想是根据相关性大小对变量进行分组,使得同组内的变量之间具有较高的相关性,不同组的变量之间相关性较低,每组变量代表了一个基本结构,因子分析中称之为公共因子.因子分析在教育学、社会经济学、心理学等领域都有广泛的应用价值[23].

1.3应用因子分析法进行成绩综合评价的步骤

假定因子分析模型为X等于AF+ε,其中X为p×1维向量,A为p×q维矩阵,称为因子载荷矩阵,F为q×1维向量(p<q),称为公共因子,(为p×1维向量,称为特殊因子.模型满足假设条件其中ψ为对角阵,F与ε相互独立.

因子分析就是从X的n个样本数据出发,来确定因子载荷矩阵A,再根据因子载荷矩阵来确定公因子个数,并结合各因子所包含的变量确定潜在变量的含义[47].

主成分因子分析的一般步骤如下:

(1)设有n个样本,每个样本有p个变量,原始数据记为,先对样本X的列进行标准化处理.

(2)计算相关系数矩阵.

(3)计算R的特征值和特征向量,并确定因子个数.

(4)求因子载荷矩阵,并进行因子旋转.使各门课程在公共因子上的作用更加明显,并易于解释.

(5)计算每个学生的成绩在所有公共因子上的得分,得到因子得分矩阵.

(6)以各因子的贡献率为权重,求和计算因子得分的综合得分,根据综合得分排序.

2实例分析

2.1指标选取

在我院计算机专业中抽取100名学生22门必修课程考试成绩为原始数据的指标体系.22门课程分别是:思品(X1)哲学(X2)计算机基础(X3)体育(X4)高数(X5)专业导论(X6)毛概(X7)网页基础(X8)程序设计1(X9)UI设计(X10)英语(X11)操作系统(X12)数据结构(X13)网络原理(X14)数据库(X15)程序设计2(X16)Web网页(X17)程序设计3(X18)Android开发基础(X19)程序设计4(X20)框架技术(X21)Android开发2(X22).

第1期樊同科:基于因子分析法的计算机专业学生成绩综合评价方法研究

樊同科:基于因子分析法的计算机专业学生成绩综合评价方法研究第1期

2.2学生成绩因子分析模型

(1)初始变量的相关性检验.首先输出的是关于初始变量的相关系数矩阵,经过观察,这些变量之间的相关系数大部分在0.5左右,而且其对应的相关性检验Sig值都小于0.01,这说明这些变量之间存在着较为显著的相关性,进而说明有进行因子分析的必要.

(2)KMO检验和Bartlett球形检验.如表2所示,KMO检验研究变量的相关性,计算偏相关时控制了其他因素的影响,所以比简单相关系数要小,一般KMO统计量大于0.9时效果最佳,0.7以上可以接受,0.5以下不宜进行因子分析.本次KMO取值0.781进一步印证了做因子分析的必要性.Bartlett球形检验统计量的Sig值小于0.01,由此否定相关矩阵为单位阵的零假设,即认为各变量之间存在显著的相关性,这与从相关矩阵得出的结论一致.

(3)公因子提取.表3为因子分析后提取的主成分结果,前9个因子的累计方差贡献率达70.75%,所以选取前9个公共因子,其特征值、方差贡献率及累计方差贡献率见表3,对应的初始特征值的碎石图如图1所示,从图中可以看出,第1个公因子的方差贡献最大,随后因子的方差贡献趋缓.

表2学生成绩的KMO和Bartlett的检验

取样足够度的KaiserMeyerOlkin度量0.781

Bartlett的球形度检验

近似卡方766.608df231Sig.0.000

表3学生成绩的特征值及方差贡献率

成份特征值方差贡献率(%)累积方差贡献率(%)

13.69216.78216.782

22.21910.08826.869

31.5527.05533.924

41.4196.45040.374

51.3966.34646.720

61.3626.19152.911

71.3286.03558.947

81.3185.99264.939

91.2785.81170.750

图1初始特征值的碎石图

(4)因子得分的系数矩阵.表4输出的是因子得分系数矩阵,对于每个因子,把系数和对应的课程名称相乘后再求和,可以得到最终的因子得分公式,利用它就能够对所有样本进行因子评分.

(5)综合评分.对取得的9个公因子的得分进行加权求和就可以对学生进行综合评分.这9个因子的权数可取方差贡献值,它们的方差贡献值分别为:16.782%,10.088%,7.055%,6.450%,6.436%,6.191%,6.035%,5.992%,5.811%.因此可得学生的综合得分计算公式:综合评价等于FAC1_1*0.167 82+FAC2_1*0.100 88+FAC3_1*0.07+FA_1*0.064 5+FAC5_1*0.064 36+FAC6_1*0.061 91+FAC7_1*0.060 35+FAC8_1*0.059 92+FAC9_1*0.058 11.部分学生的因子得分和综合评价得分见表5.

表4公因子得分系数矩阵

课程名

公因子123456789

X1-0.0120.4510.0250.0380.031-0.0100.0120.0290.036

X2-0.0120.4460.0240.0310.031-0.012-0.0120.0270.033

X3-0.020-0.013-0.203-0.036-0.231-0.044-0.4820.1710.114

X40.263-0.039-0.003-0.021-0.0040.0330.0030.0050.031

X50.257-0.014-0.043-0.002-0.014-0.019-0.0500.0220.021

X60.257-0.0240.0200.013-0.013-0.0270.007-0.026-0.007

X70.2600.017-0.0100.033-0.053-0.0350.025-0.0230.020

X8-0.0300.086-0.097-0.027-0.0150.4570.152-0.043-0.133

X9-0.0290.1030.238-0.328-0.0790.1190.1320.473-0.014

X10-0.0220.068-0.0660.0050.4160.238-0.0930.1320.145

X110.006-0.043-0.083-0.1240.2090.033-0.1360.0930.585

X12-0.0150.159-0.011-0.0620.036-0.5340.213-0.002-0.071

X130.004-0.020-0.0280.398-0.1940.2090.142-0.0050.009

X140.0210.0420.0580.1690.149-0.0020.0570.5320.065

X15-0.013-0.0010.0710.0180.534-0.1770.037-0.035-0.028

X16-0.0090.005-0.036-0.045-0.115-0.0310.5550.1830.017

X17-0.0070.0810.0890.5800.130-0.072-0.0740.090-0.004

X18-0.0540.0160.409-0.0320.080-0.0050.139-0.0040.061

X19-0.005-0.041-0.2940.088-0.072-0.0530.219-0.0910.266

X200.0240.1130.1410.133-0.175-0.0260.125-0.1140.533

X210.0260.1010.267-0.0540.1530.2460.103-0.3730.203

X220.049-0.0260.4450.172-0.146-0.173-0.0810.043-0.041

表5部分学生综合评分

FAC1_1FAC2_1FAC3_1FA_1FAC5_1FAC6_1FAC7_1FAC8_1FAC9_1综合评价

1.266 850.923 38-1.569 060.659 09-1.656 760.363 61-1.545 19-0.907 370.974 950.06

-1.079 761.524 77-0.022 370.535 01-0.097 121.964 63-0.272 410.421 98-0.240 540.12

0.381 801.944 640.452 16-0.270 190.345 37-0.944 68-0.694 761.300 411.129 980.21

-1.504 251.492 051.246 31-0.304 94-0.464 14-1.096 03-1.299 99-0.681 34-0.481 77-0.28

1.210 351.112 380.766 571.102 38-0.051 55-2.567 33-1.355 54-0.948 720.124 070.15

0.764 491.405 14-0.139 69-0.018 16-0.350 990.013 76-0.368 30-2.334 400.364 720.10

0.632 181.415 20-0.690 000.563 672.315 080.148 37-0.696 76-0.528 020.244 770.34

-0.264 471.556 75-0.645 67-0.634 60-1.239 66-0.021 83-1.050 520.717 890.867 80-0.02

0.181 651.394 140.892 320.430 42-1.003 161.160 43-0.707 180.886 230.468 680.31

0.044 041.004 680.671 16-0.302 531.651 610.218 98-0.343 201.255 00-2.133 870.19

-0.245 401.169 77-0.595 82-1.187 87-0.474 03-0.972 430.063 36-0.238 720.958 470.03

3结语

本文首先阐述了因子分析法,结合西安外事学院学生评定奖学金和推荐就业中的实际问题,选取了学校计算机专业的100名学生22门必修课的成绩,根据因子分析法的要求,进行了实证研究,建立了成绩综合评定模型.经过与实际对比建立的学生成绩因子模型,能较客观地评价学生成绩.这种方法能够体现出每个学生在每个因子上的能力,还能对每个学生在各方面的能力进行综合排名.该模型解决了平均学分绩法和因子分析法中存在的一些缺点,既消除了人为因素造成的影响,又突出了学分多的课程的重要性,也保留了因子分析法的优点,可以为高校的教学管理及用人单位提供科学有效的参考信息.

参考文献:

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[2]王斌会,李雄英.稳健因子分析方法的构建及比较研究[J].统计研究,2015(5):8490.

[3]顾敏.基于因子分析的高职学生综合素质评价[D].上海:华东师范大学,2014.

[4]辛督强,韩国秀.因子分析法在科技期刊综合评价中的应用[J].数理统计与管理,2014(1):116121.

[5]王瑞军.基于因子分析法的中国省际旅游行业竞争力实证分析[J].经济研究导刊,2017(15):154156.

[6]俞守华,曾茂菁,吴春迎,等.基于因子分析的大学生手机用户信息行为模型构建[J].情报科学,2016(9):7477.

[7]吴俊.SPSS统计分析从零开始学[M].北京:清华大学出版社,2014:261.

(编辑:潘静)

该文评论,上文是一篇关于经典计算机专业专业范文可作为计算机专业和因子分析法和学生成绩方面的大学硕士与本科毕业论文计算机专业论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献.

参考文献:

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