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一、引言
应用型本科工程教育试点班是河北省2011年以探索培养高素质应用型、复合型专门人才为主要任务的改革项目，人才培养将注重应用能力和创新能力的提高，增强学生对职业岗位及社会的适应能力，满足社会之需求。2011年我院共招收了交通、测绘两专业学生83名。
高等数学、线性代数、英语和计算机基础四门课是工程本科各专业必修的重要课程，是后续课程及相关专业课程学习的理论基础，其学习效果的好坏直接关联到后续课程的学习，关联着继续学习能力、语言能力、解决问题的能力的提高，基础课程是考察一个学校教学质量优劣的一个重要因素。因此，分析研究大学生基础课程考试成绩的影响因素及影响程度，对提高大学生的学习成绩及科学文化素质，增强学校的教学和管理能力，促进高等职业教育改革都有着积极重要的意义。
二、模型的建立、分析及检验
为全面客观的分析影响试点班基础课成绩情况，在相关研究的基础上，经过反复筛选问卷题项，调整问卷结构，设计出较客观全面的问卷调查表，研究学生的智力因素和非智力因素以及周围环境对考试成绩的影响。[1]调查内容包括四门基础课（高等数学、线性代数、英语、计算机基础）成绩，高考成绩，任课教师及辅导员对学生的效应，班级和系部对学生的效应，学校对学生的效应，学生的家庭背景，情感因素，学习态度及兴趣，学生性别9个因素。目的在于研究这些因素彼此之间是否存在联系，其余8个因素是否会影响基础课成绩以及影响程度的大小，旨在为今后我校的教学和管理工作提供相关的参考。调查对象为我院工程教育试点班83名学生，共收回有效问卷79份。经过对资料进行整理和分析得到描述统计量表：[2]
从表1描述统计量表来看，在初始的8个影响因素里，取值单位相差的数量级很大，有必要对数据进行标准化处理；从峰度、偏度的取值来看，都接近于0，各变量都没有很过分地偏离正态分布。
由于本文影响因素较多，数据量较大，经SPSS软件检验，影响因素之间还存在着多重共线性，因此，采用向后逐步回归分析法进行研究，[3]得到下表:
表2是模型汇总表。在表2中可以看出，模型汇总给出了向后逐步回归的各模型的拟合情况，共经历了5个过程，最终模型（模型5）的R=0.591，R2=0.349，依据经济学家科恩[4]定义回归的R2的值0.02、0.13、0.26分别表示为小、中、大的效应量，该模型表明:四门基础课成绩变异性的34.9%能被预测变量解释，效应量较高，模型的整体拟合程度较为理想。
表3是多元线性回归分析的方差分析表。从表中可以看到，5个模型回归的均方差分别是4998.005，5634.082，
6422.683，7616.055，9234.684，剩余的均方差分别为
938.717，933.178，932.752，926.219，929.128；F检验统计量的观察值分别是5.324，6.038，6.886，8.223，9.939；
相应的概率Sig.均为0.000<0.05。因此，因变量（四门基础课的成绩）与自变量：智力因素，任课教师及辅导员效应、班级效应、学校效应存在线性关系。
表4是模型的参数估计，表中包含了5个模型以及最终进入模型的4个自变量，最终模型（模型5）中的所有自变量系数的 t检验Sig值都小于0.05并且接近0.01，说明这些自变量是因变量的显著预测变量，对最终模型的贡献都是显著的，最后一列的共线性统计量VIF的值相仿，都在1.007-1.206之间，与1非常接近，远小于10，故可认为4个自变量之间不存在共线性问题。[5]
因此，影响基础课程成绩的多元线性方程为：
基础课程成绩=1.388*（智力因素）+8.708*（任课教师及辅导员效应）-8.691*（班级效应）+5.975*（学校效应）-553.351
图1是回归标准化残差的标准P-P图。该图给出了观察值的残差分布与假设的正态分布比较，因为所有残差点都分布在对角线附近，这说明残差的正态性假设基本成立。
图2显示了因变量与回归标准化预测值的散点图，所有散点都分布在对角线附近，说明预测值和观测值非常接近，预测效果较为理想。
三、小结
模型是以我校教育工程试点班83名学生构成样本空间，利用SPSS软件，对数据进行分析和研究，得到回归方程。该方程较好地解释了4门基础课程的影响因素及影响程度，拟合程度较好。得出了影响4门基础课程成绩的主要因素是智力因素、任课教师及辅导员效应、班级及系部效应、学校效应。其中，任课教师及辅导员效应的系数非常大，因此，提高授课教师及辅导员的教学素质、人文素质以及责任心是提高学生成绩的关键因素；班级及系部效应的系数出现了负数，经过实际分析和比对发现：学生如果过度热衷于班级及系部的其他形式的各种活动，那么投入到基础课程上的学习时间就相对较少，就会在一定程度上影响基础课程的学习效果。
模型是从这次问卷结果中分析得出，所得结论不可能与实际情况完全一致，但其科学性是客观的，谨供借鉴和参考。
［参考文献］
［1］ 学生心理健康教育指导丛书：影响学习成绩的因素分析 ［M］.电子丛书.
［2］ 陈忠琏.探索性数据分析［M］. 北京:中国统计出版社，1998.
［3］ 赖国毅，陈超.SPSS17.0常用功能与应用实例讲解［M］.北京：电子工业出版社，2011.
［4］ 罗纳德·D.约克奇著，刘超，吴铮译. SPSS其实很简单［M］.北京：中国人民大学出版社，2011.
［5］ 赵卫亚.计量经济学教程［M］.上海:上海财经大学出版社，2010.
［责任编辑：罗国干］
应用型本科工程教育试点班是河北省2011年以探索培养高素质应用型、复合型专门人才为主要任务的改革项目，人才培养将注重应用能力和创新能力的提高，增强学生对职业岗位及社会的适应能力，满足社会之需求。2011年我院共招收了交通、测绘两专业学生83名。
高等数学、线性代数、英语和计算机基础四门课是工程本科各专业必修的重要课程，是后续课程及相关专业课程学习的理论基础，其学习效果的好坏直接关联到后续课程的学习，关联着继续学习能力、语言能力、解决问题的能力的提高，基础课程是考察一个学校教学质量优劣的一个重要因素。因此，分析研究大学生基础课程考试成绩的影响因素及影响程度，对提高大学生的学习成绩及科学文化素质，增强学校的教学和管理能力，促进高等职业教育改革都有着积极重要的意义。
二、模型的建立、分析及检验
为全面客观的分析影响试点班基础课成绩情况，在相关研究的基础上，经过反复筛选问卷题项，调整问卷结构，设计出较客观全面的问卷调查表，研究学生的智力因素和非智力因素以及周围环境对考试成绩的影响。[1]调查内容包括四门基础课（高等数学、线性代数、英语、计算机基础）成绩，高考成绩，任课教师及辅导员对学生的效应，班级和系部对学生的效应，学校对学生的效应，学生的家庭背景，情感因素，学习态度及兴趣，学生性别9个因素。目的在于研究这些因素彼此之间是否存在联系，其余8个因素是否会影响基础课成绩以及影响程度的大小，旨在为今后我校的教学和管理工作提供相关的参考。调查对象为我院工程教育试点班83名学生，共收回有效问卷79份。经过对资料进行整理和分析得到描述统计量表：[2]
从表1描述统计量表来看，在初始的8个影响因素里，取值单位相差的数量级很大，有必要对数据进行标准化处理；从峰度、偏度的取值来看，都接近于0，各变量都没有很过分地偏离正态分布。
由于本文影响因素较多，数据量较大，经SPSS软件检验，影响因素之间还存在着多重共线性，因此，采用向后逐步回归分析法进行研究，[3]得到下表:
表2是模型汇总表。在表2中可以看出，模型汇总给出了向后逐步回归的各模型的拟合情况，共经历了5个过程，最终模型（模型5）的R=0.591，R2=0.349，依据经济学家科恩[4]定义回归的R2的值0.02、0.13、0.26分别表示为小、中、大的效应量，该模型表明:四门基础课成绩变异性的34.9%能被预测变量解释，效应量较高，模型的整体拟合程度较为理想。
表3是多元线性回归分析的方差分析表。从表中可以看到，5个模型回归的均方差分别是4998.005，5634.082，
6422.683，7616.055，9234.684，剩余的均方差分别为
938.717，933.178，932.752，926.219，929.128；F检验统计量的观察值分别是5.324，6.038，6.886，8.223，9.939；
相应的概率Sig.均为0.000<0.05。因此，因变量（四门基础课的成绩）与自变量：智力因素，任课教师及辅导员效应、班级效应、学校效应存在线性关系。
表4是模型的参数估计，表中包含了5个模型以及最终进入模型的4个自变量，最终模型（模型5）中的所有自变量系数的 t检验Sig值都小于0.05并且接近0.01，说明这些自变量是因变量的显著预测变量，对最终模型的贡献都是显著的，最后一列的共线性统计量VIF的值相仿，都在1.007-1.206之间，与1非常接近，远小于10，故可认为4个自变量之间不存在共线性问题。[5]
因此，影响基础课程成绩的多元线性方程为：
基础课程成绩=1.388*（智力因素）+8.708*（任课教师及辅导员效应）-8.691*（班级效应）+5.975*（学校效应）-553.351
图1是回归标准化残差的标准P-P图。该图给出了观察值的残差分布与假设的正态分布比较，因为所有残差点都分布在对角线附近，这说明残差的正态性假设基本成立。
图2显示了因变量与回归标准化预测值的散点图，所有散点都分布在对角线附近，说明预测值和观测值非常接近，预测效果较为理想。
三、小结
模型是以我校教育工程试点班83名学生构成样本空间，利用SPSS软件，对数据进行分析和研究，得到回归方程。该方程较好地解释了4门基础课程的影响因素及影响程度，拟合程度较好。得出了影响4门基础课程成绩的主要因素是智力因素、任课教师及辅导员效应、班级及系部效应、学校效应。其中，任课教师及辅导员效应的系数非常大，因此，提高授课教师及辅导员的教学素质、人文素质以及责任心是提高学生成绩的关键因素；班级及系部效应的系数出现了负数，经过实际分析和比对发现：学生如果过度热衷于班级及系部的其他形式的各种活动，那么投入到基础课程上的学习时间就相对较少，就会在一定程度上影响基础课程的学习效果。
模型是从这次问卷结果中分析得出，所得结论不可能与实际情况完全一致，但其科学性是客观的，谨供借鉴和参考。
［参考文献］
［1］ 学生心理健康教育指导丛书：影响学习成绩的因素分析 ［M］.电子丛书.
［2］ 陈忠琏.探索性数据分析［M］. 北京:中国统计出版社，1998.
［3］ 赖国毅，陈超.SPSS17.0常用功能与应用实例讲解［M］.北京：电子工业出版社，2011.
［4］ 罗纳德·D.约克奇著，刘超，吴铮译. SPSS其实很简单［M］.北京：中国人民大学出版社，2011.
［5］ 赵卫亚.计量经济学教程［M］.上海:上海财经大学出版社，2010.
［责任编辑：罗国干］