基于因子分析与Logistic回归的高校教育信息化评价研究.pdf
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1、基金项目:山西省研究生教育教学改革基金资助项目(,);山西省高等学校教育改革创新基金资助项目()作者简介:周立业,男,生,博士,副教授,:收稿日期:基于因子分析与 回归的高校教育信息化评价研究周立业,吕俊杰,付梓煊,陈思静,韩红娟(山西医科大学基础医学院数学教研室,太原 ;山西医科大学基础医学院化学教研室;山西医科大学管理学院卫生管理教研室;通讯作者)摘要:文章采用问卷调查的形式,通过因子分析和多因素 回归分析方法构建模型,探究山西省高校在校学生对高校教育信息化的综合满意度及其影响因素,以评价山西省高校教育信息化建设水平,为改进和完善高校教育信息化建设方向和实施内容提供理论依据,从而进一步推动
2、高校高质量发展。关键词:高校信息化;满意度;因子分析;回归分析;评价中图分类号:文献标志码:文章编号:():,(,):;近十几年高校教育信息化取得了长足发展,但就目前调研结果来看,当前高校教育信息化的评价研究还处于探索阶段,仍面临诸多问题和挑战 。不同区域、不同类型的高校信息化发展不平衡现象依然明显 。本文基于学生视角,对山西省高校教育信息化的实际满意度进行评价,采用因子分析评价法对高校教育信息化进行评价,运用 回归对高校信息化满意度的影响因素进行研究,旨在从学生角度出发客观了解我省高校教育信息化建设及使用情况,为我省高校教育信息化建设改进提供思路,并探索适用高校教育信息化的评价方法。对象与方
3、法 调查对象本研究对山西省高校部分在校学生发放问卷。为保证学生样本的代表性以及满足研究设计的需要,此次调查于 年 月份进行,收回问卷 份,有效问卷 份,有效率 。问卷内容调查问卷总共分三部分:一是调查对象的基本情况;二是校园网使用的基本情况,如是否办理校园网等;三是所在高校信息化满意度测评指标体系。满意度测评采用李克特量表法 ,答案采用 分制表示满意程度,即 代表完全不满意,代表基本不满意,代表一般,代表基本满意,代表完全满意。统计学方法本研究采用 软件对数据进行统计分析,采用因子分析法对高校教育信息化指标进行评价。该方法可将众多变量聚合成少数几个独立的公共因子,并将相同本质的变量归入某一个因
4、子,达到 ,降低维度的目的,同时还能反映变量之间的内在联系。本研究运用因子分析法提取山西省高校在校学生对教育信息化满意度影响因素的公因子,构建数学模型,在该模型中,(,)为 个原始变量,(,)为 个原始变量进行不同的线性组合,从而形成的相互无关的主成分,以此可以确定 在对应的 上的载荷 。本研究中山西省高校在校学生对教育信息化满意度影响因素构成一个 阶的数据矩阵。具体步骤为:评估变量是否适合做因子分析:相关系数:大于 ;检验和 的球度检验:值越接近 越适合做因子分析,以下则不适合做因子分析。球度检验的概率值小于显著性水平()就可以拒绝零假设,拒绝零假设说明有相关性可以做因子分析。提取合适数量的
5、公因子。旋转因子使各原始变量更好地分类。结果与分析 调查对象一般情况本次 调 查 的 在 校 学 生 中,专 科 生 人(),本科生 人(),硕士生 人(),博士生 人(),男性 人(),女性 人()。高校信息化学生满意度情况由于在所调查样本中,持完全不满意态度的学生几乎为 ,所以从“基本不满意”“一般”“基本满意”“完全满意”四个程度来描述高校信息化学生满意度情况。在山西省高校信息化学生满意度评价中,持一般态度的学生群体最多,占 ,持基本不满意态度的学生群体占 ,持基本满意态度的学生群体占 ,有 的学生群体对就读高校的信息化持完全满意态度。满意度因子分析 因子分析判定在进行因子分析之前,本研
6、究首先要确认数据是否适合做因子分析。的值反映变量间的偏相关性,取值范围在 之间,值越接近 越适合做因子分析,以上比较适合,则较一般,以下则不适合做因子分析。球度检验是用于测试各变量间是否具有较强的相关性,球度检验的概率值小于显著性水平()就可以拒绝零假设,说明变量间相关,可以做因子分析。指数为 ,统计量大于 ,且显著性概率为 (),说明该数据具有相关性,适合做因子分析。提取因子因子分析法中,提取公因子变量特征值不小于 ,且方差贡献率 。这样的成分作为主成分,可以使公因子对各变量有较强的解释能力,但是当指标比较多时,提取的因子可能不太明显,经过旋转因子后,能够对原始变量更好地分类。由表 可知,表
7、中显示有 个较大特征值 、,样本方差的累计贡献率为 ,包含原变量的绝大部分信息。故本研究提取 个主成分来分析山西省高校信息化满意度水平是合适的。表 解释的总方差成分初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计 方差()累积()合计 方差()累积()合计 方差()累积()提取方法:主成分分析。主成分:信息资源可使用基础条件;主成分 :信息化资源实际使用情况 主因子解释为了使因子能够更清晰地解释结构,本研究对因子进行最大方差方法旋转,这有利于对因子命名。表 旋转后的成分矩阵对比发现,在第一主成分中,数字化教学环境、教育教学管理系统、熟练运用办公软件、采用数字化教育资源、基础医学教育,年 月,第 卷第
8、 期图书馆电子资源、电子阅览室、退选课等、网上缴费、教师用多媒体授课、信息化手段提供信息、校外访问资源、网络交流平台、查询成绩、信息检索课程、学生工作宣传比重占比较大,以上指标可以归结为信息化资源实际使用情况。在第二主成分中,学校宽带网络、一卡通消费、建立校园网站、校园网网速、访问信息系统、信息系统升级、信息系统实用性、统计分析软件比重占比较大,以上指标可以归结为信息资源可使用基础条件。表 旋转成分矩阵评价指标主成分权重 所在高校建设有数字化的教学环境 所在高校教务教学管理信息化 熟练运用办公软件能力 数字化教育资源的使用能力 图书馆电子资源的配置能力 专用电子阅览室 校园网的选、退课、查询课
9、程设置等功能 网上缴费功能 教师用多媒体授课 信息化手段提供信息 校外访问资源 信息交流的网络平台 网络交流平台 开设信息检索课程或信息检索培训 网上学生工作宣传等 宽带网络及智能设施的检查维护到位 一卡通服务功能 校园网站的建立及校园信息及时共享能力 校园网网速 校园网覆盖范围 日常使用过程中访问信息系统的稳定性 高峰期访问信息系统的稳定性 信息系统升级 信息系统的实用性 学生统计分析软件的使用程度 提取方法:主成分。主成分:信息资源可使用基础条件;主成分 :信息化资源实际使用情况。旋转法:具有 标准化的正交旋转法 回归分析为进一步研究性别、专业、学历、信息化资源实际使用情况和信息资源可使用
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