心理统计学教学改革论文

摘要：针对现有试卷质量科学性不足、分析指标不一、评价层次单一的特点，运用经典测量理论（CTT）和SPSS软件，探索多层次高校试卷质量评价体系。下面是小编为大家整理的《心理统计学教学改革论文 (精选3篇)》，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

心理统计学教学改革论文 篇1：

心理统计学考试成绩的影响N素及教学启示

摘要：采用自编问卷考察《心理统计学》考试成绩影响因素的结构、特点及影响途径。结果发现，影响考试成绩的个体内部因素是学习态度、学习信心、学习方法，外部因素是课堂教学质量、教材与课时安排、复习资料；学习态度、学习信心的性别差异显著；学习态度、学习信心、复习资料对考试成绩有直接正向预测性，课堂教学质量、教材与课时安排通过学习态度或学习信心起间接正向预测作用，据此提出了相应的教学措施。

关键词：心理统计成绩；影响因素；教学启示

文献标识码：A

一、问题提出

心理统计学是心理学专业本科生的基础必修课，是学习心理测量学、实验心理学、心理学研究方法等专业课程的重要理论基础，在毕业论文设计中应用广泛。心理统计学属于应用统计学的一个分支，数学公式多，且公式应用的条件较为复杂，约3／4的学生认为“心理统计学是心理学专业课程中最难学的课程”^[1]。如何引导学生较好地掌握该课程知识，为其他课程学习以及毕业论文设计打好基础，是心理统计学教学的基本目标。

考试成绩是衡量学生掌握课程知识的重要指标，也是学生学习效果与教师教学效果的综合体现。每次考试过后，学生会有意识或无意识地反思考试成功或失败的原因，即寻找考试成败的影响因素。Heider(1958)认为，人类行为的原因整体上可以归为外部因素和内部因素两大类。考试成败的原因分类也不例外。辩证法指出，外因是事物变化的条件，内因是事物变化的根据，外因通过内因起作用。这意味着，查明考试成败的外因、内因及其影响机制，对提升学生学习效果、促成学习的有利变化具有重要意义。

目前，国内有关心理统计学考试成绩影响因素的研究文献仅1篇^[2]。该研究采用学习经验问卷对122名心理学专业本科生进行调查^[3]，结果显示，学习焦虑和投入动机对考试成绩有直接预测作用，学习态度通过学习焦虑、投入动机对考试成绩有间接影响。显然，该研究涉及的预测变量局限在个体内部因素的某些方面，同时缺乏对外部因素的探讨。

基于国内相关研究少、内容欠全面这一研究现状，本研究拟在半开放式问卷调查基础上，采用自编的封闭式问卷进行调查，通过定量分析研究数据来揭示心理统计学考试成绩影响因素的结构、特点及作用机制，在此基础上探讨有针对性的教学措施，以期为教学改革提供依据。

二、研究方法

1　被试

选自某大学心理学专业一、二年级学生，共112人，其中男生30人，女生82人。

2，研究工具

(1)自编心理统计学考试成绩影响因素问卷含内部因素、外部因素两个分问卷。内部因素分问卷共20题，分属学习态度(指对心理统计学的学习兴趣与主动性、上课是否认真以及学习投入的精力与时间多少)、学习信心(指对学好心理统计学的信心与能力的认可)、学习方法(指将统计理论与实践相结合的程度、课后练习的多少与复习质量的高低)3个维度；外部因素分问卷共9题，分属课堂教学质量(指教师授课的语速、条理清晰性以及可被理解性)、教材与课时安排(指教材难易程度、教材内容取舍以及课时安排的合理性)、复习资料(含教材复习题有无详细答案、考前是否提供强化训练题)3个维度。例题如下：对学好心理统计学没信心，备选答案为：①完全不符合，②不太符合，③说不清，④基本符合，⑤完全符合。负向题计分经转换后，计算维度的平均分，得分越高，代表被试对该维度的认同程度越高。

(2)个人基本信息含性别、年级、高考数学成绩、心理统计学考试原始成绩。

3　研究程序

(1)考试成绩影响因素问卷的编制由于专业培养方案的调整，样本中的两个年级在同一学期开设心理统计学课程，均使用张厚粲和徐建平主编、北京师范大学出版社2003年出版的《心理与教育统计学》教材，且同时参加考试。考试结束两天后，任课教师公布考试成绩。研究者将两个年级学生的考试成绩进行排序，然后采用等距取样方法从中选取40名学生参加匿名的半开放式问卷调查，问题主要有两个：1)你认为，你本次考试成绩是否理想?2)如果你认为本次考试成绩是理想的，请详细写出取得成功的原因；如果你认为本次考试成绩不理想，请详细写出失败的原因。40名学生共写出成败原因285条。研究者组织6名学生对所有表述进行讨论，删除重复表述、合并含义相同表述后剩下42条表述。将这些表述随机排列组成调查问卷。

(2)施测采用匿名问卷、以班为单位进行测量。主试由研究生担任，施测在教室内进行，整个施测过程在15分钟内完成。

(3)统计处理采用SPSS15.0、AMOS4.0对数据进行管理与分析，其中，SPSS15.0软件用于项目分析、探索性因素分析、相关分析、信度分析、MANOVA分析，AMOS4.0软件用于对结构方程模型的考察。

三、结果与分析

1　考试成绩影响因素的结构

首先，进行项目分析。标准有两条：第一，将分问卷总分位于前27％的被试划为高分组、后27％划为低分组，然后求高分组和低分组被试在项目上的得分差异，若差异不显著，则剔除此项目；第二，计算各项目与分问卷总分的相关，若项目与总分相关低于0.40，则删除该项目。根据上述标准，共删除7题，剩下35题用于因素分析。

其次，采用主成分分析、最大正交旋转方法对内部因素、外部因素分问卷分别进行探索性因素分析，以提取各自的结构。内部因素分问卷通过10次迭代提取出特征根大于1，00的因子有6个，KMO值为0.81。根据碎石图中拐点出现的位置，提取3个因子较为适宜。每次删除1个低负载或双负载项目后，重复做一次因素分析，经过4次因素分析，共删除4个项目，剩下20个项目分属3个维度，KMO值为0.75，Bartlett’s球形检验值为1535.35，p<0.001，共解释了总体方差的48.31％，各因子载荷在0.44以上。外部因素分问卷经过两次因素分析删除2个低负载项目后，剩下9个项目分属3个维度，KMO值为0.77，Bartlett’s球形检验值为370.61，p<0.001，共解释了总体方差的69.29％，各因子载荷在0.53以上，结果见表1。

根据各因子(维度)所含项目的内容，分别命名为学习态度(F1)、学习信心(F2)、学习方法(F3)、课堂教学质量(F4)、教材与课时安排(F5)、复习资料(F6)，其具体含义见2.2.1。

再次，采用相关分析对问卷的会聚效度进行考察。结果显示，内部因素各维度相关在0.28--0.48之间，维度与总分相关在0.66--0.81之间；外部因素各维度相关在0.41-43.49之间，维度与总分相关在0，67-4)，84之间。根据0.20[4]，各维度相关均为弱正相关或中度正相关，维度与总分相关为强正相关。

最后，信度分析表明，内部因素、外部因素分问卷的Cronbacha系数分别为0.86、0.83，各维度的Cronbacha系数在0.64-0.82之间。

综上，影响心理统计学考试成绩的个体内部因素是学习态度、学习信心、学习方法，外部因素是课堂教学质量、课程与课时安排、复习资料，由这些因素组成的问卷的效度、信度指标均达到了心理测量学的基本要求，问卷可用于团体测量。

2　考试成绩影响因素的群体特点

不同性别、年级、高考数学成绩组别学生在考试影响因素上的得分见表2。

表2显示，从总样本看，维度得分从高至低依次是复习资料、学习方法、教材与课时安排、学习态度、课堂教学质量、学习信心。重复测量方差分析结果显示，维度间得分差异在整体上显著。进一步配对比较发现，复习资料得分显著高于其他维度得分；学习方法、教材与课时安排的得分均显著高于学习态度、教学质量、学习信心；学习态度得分又显著高于教学质量、学习信心。这说明，被试对复习资料的认同程度最高，其次是学习方法、课程与课时安排，再次是学习态度，最低的是课堂教学质量、学习信心。

以性别为分组变量，分别以内部因素、外部因素各维度为结果变量进行MANOVA分析。结果显示，在内部因素方面，性别的主效应显著(Wilks，β=0.88，F=-5.16，p<0.01)，女生的学习态度得分显著高于男生，学习信心得分则显著低于男生。说明，女生的学习态度好于男生，但学习信心差于男生。在外部因素方面，性别的主效应不显著，表明男女生对外部因素的认同趋于一致。采用同样方法考察影响因素的年级差异，结果显示，无论是在内部因素方面还是在外部因素方面，年级的主效应均不显著，一、二年级学生对影响因素的认同趋于一致。此外，以高考数学成绩(高、中、低三组)为分组变量的MANOVA分析发现，在内部因素方面，高考成绩组别的主效应显著(Wilks，β=0.83，F=3.58，p<0.01)；单变量方差分析表明，高考数学成绩组别在学习态度(F(2.109)=9.27，p<0.001)上的主效应显著，在学习信心(F(2,109)=2.42，p<0.10)上的主效应接近显著；事后检验发现，低分组在学习态度(MD=-0.92，p<0.001)、学习信心(MD=-0.51，p<0.05)上的得分显著低于高分组。说明，高考数学成绩越好，学生对心理统计学的学习态度越好、学习信心越强。在外部因素方面，高考数学成绩组别的主效应不显著，说明数学基础不同的学生对外部因素的认同趋于一致。

3　影响因素对考试成绩的影响

(1)相关分析变量的相关关系是预测作用分析的基础。表3显示，统计考试成绩与性别、高考数学成绩的相关显著，与年级相关不显著，与各影响因素的相关在0.25-0.55之间且在0.001水平显著。说明，女生统计成绩好于男生；数学基础越好，统计考试成绩也越好；学生对影响因素的认同程度越高，统计成绩就越好。

(2)影响因素对考试成绩的影响途径由于性别、高考数学成绩、外部因素、内部因素与统计成绩的正相关，外部因素与内部因素的正相关均有统计学意义；同时，辩证法认为，外因是事物变化的条件，内因是事物变化的根据，外因通过内因起作用。根据上述相关关系以及辩证法观点，本研究建构了如下假设模型：1)性别、高考数学成绩对考试成绩有直接预测作用；2)外部因素、内部因素对考试成绩均有直接预测作用；3)外部因素同时通过内部因素对考试成绩有间接预测作用。

采用结构方程模型对假设模型进行检验。删除不显著路径后，模型的整体拟合指数如下：X²／df=1.46，p=0.11，NFI=0.99，RFI=0.98，IFI=1.00，TLI=0.99，CFI=1.00，RMSEA=.045。模型如图1所示：学习态度、学习信心、复习资料对考试成绩均有直接的显著正向预测作用；课堂教学质量对学习态度、学习信心的正向预测作用显著，课堂教学质量通过学习态度、学习信心对考试成绩有间接的正向预测作用，总的效应值为0.23(即0.36×0.26+0.44×0.30)；教材与课时安排对学习信心的正向预测作用显著，教材与课时安排通过学习信心对统计考试成绩有间接的正向预测作用，总的效应值为0.11(即0.37×0.30)。

四、教学启示

1　培养学生的学习信心

教学就是帮助学生有效地将个体经验投资出去赚取更多的经验和智慧。本研究发现，学习信心对考试成绩有显著正向预测性。这说明，心理统计学教师可通过培养学生的学习信心使个体对该课程学习形成积极经验，进而提升学习效果。对心理统计学教师而言，可从两方面着手培养学生的学习信心：第一，让学生准确把握课程的性质与要求。尽管心理统计学属于统计学范畴，但它偏重于应用，要求学生重点掌握各种统计方法使用的条件，对公式的原理和推理过程一般不作要求。学习时只需要简单的数学计算和严密的逻辑推理即可；第二，讲授心理统计学不应偏离课程性质，不宜将它当成数理统计学来讲授、人为地拔高要求，否则，容易使学生产生畏难情绪、丧失学习信心；同时，教师应该尽可能以浅显易懂的语言和生活实例进行讲解，注重培养学生的统计意识与统计思维，让学生做到心中有“数”，但不圄于“数”。

2　引导学生端正学习态度

良好的学习态度是学习者学好知识的重要条件。本研究显示，学习态度对考试成绩有直接正向预测作用。结合问卷内容，教师可通过如下措施来培养学生良好的学习态度：一是精心组织好课堂教学，依靠高水平的课堂教学来牢牢吸引学生的注意力，使学生在课堂上愿意认真学习；二是每次课后给学生布置一定数量的练习题，促使学生加大投入、确保有足够时间和精力来学习；三是可将全班学生分成若干个小组，要求每个小组完成1项调查研究并对数据进行处理与分析，让学生在课外能主动学习。

3　着力提高课堂教学质量

课堂教学质量是影响学生考试成绩的一个重要外部因素，它通过影响学生的学习态度、学习信心对考试成绩起间接的正向预测作用。依据维度的含义，教师可从以下3方面来提高课堂教学质量：第一，授课速度要适中，不能因为教材内容多、课时不够，就赶时间、赶进度；第二，由于统计学知识的内在连贯性强，前后知识点之间环环相扣，教师可采用对比方法对各统计公式的应用条件进行详细说明，厘清各知识点之间的相互联系与区别；第三，宜使用通俗易懂的教学语言并结合具体的研究实例来阐述复杂抽象的统计学原理，增加课堂内容的可被理解性，切忌仅注重数理推断的讲授式教学。

4　处理好教材难点和重点，合理安排课时

研究发现，教材与课时安排通过影响学习信心进而影响考试成绩。这说明，处理好教材难点和重点、合理安排好课时，可以间接、有效地提高学生的学习效果。尽管73.9％的学生对“心理统计学是心理学专业课程中最难的课程”持赞成态度，但教材主编指出^[4]，“心理统计学侧重于数理统计方法的应用，并不意味着对各种公式可以不理解；相反，对公式越熟悉，应用时越能得心应手。”教学过程中，教师如何处理好教材难点，做到既忠于课程要求又使学生感到该课程并不难学?随着统计软件的应用，绝大多数研究问题的统计分析可由计算机完成，学生不需要记忆复杂的统计公式、也不需要用手工去计算复杂的数学过程。因此，教师在教学中不应拘泥于复杂公式的数学运算，而应强调公式的具体含义和应用条件，同时使用SPSS等统计软件演示计算结果，引导学生理解统计结果的来龙去脉和正确解释其含义。在教材内容的处理方面，本科教学内容主要涵盖描述统计、推断统计、回归分析和X²检验，其他内容可让学生自学。针对课时较少的问题，解决途径有两条：一是修订教学计划时，适当增加课时；二是教师可利用PPT等教学手段来呈现数据，避免课堂上花较多时间抄写例题数据，以提高教学效率。

5　加强对学生课后复习的指导

本研究表明，复习资料对考试成绩有直接正向预测作用。本研究中复习资料包含教材复习题有无详细答案、考前是否提供强化训练题两方面。目前，国内心理统计学教材的课后思考与练习题尚无详细的参考答案，无形中增加了学生的学习负担，不利于学生检验学习效果。基于这一情况，教师可在上课时将课后思考与复习题布置为课后作业，让学生在复习时独立完成；在下一次上课时，可让学生将思考与复习题答案写在黑板上，教师引导学生对答案进行分析，同时组织全班学生互相批改作业。这一措施可在一定程度上弥补当前教材的缺陷。此外，在课时允许的情况下，教师可组织1-2次集中复习，帮助学生理清思路，并进行一定的强化训练。

6　关注不同群体的学习态度、学习信心

在性别差异方面，女生的统计成绩、学习态度均好于男生，这可能与“女生对心理统计学课程有用性的认同程度比男生更高、获得好成绩的愿望和动机比男生更强、投入的学习时间和精力比男生更多”有关；其次，女生的学习信心得分低于男生，这可能与数学能力的性别差异有关。Hyde等的研究发现^[5]，在计算能力上，女生在小学阶段表现出优势，男生则在高中及大学阶段表现出优势。本研究还显示，高考数学成绩高分组的学习态度、学习信心得分显著高于低分组，高考数学成绩对统计成绩有显著正向预测性。这说明，数学基础越好，学生的学习态度越好、学习信心越强，心理统计成绩也越好。上述结果提示，在教学过程中，教师要重点引导男生端正学习态度、耐心培养女生的学习信心，同时积极关注数学基础较差学生的学习态度、学习信心。

五、研究结论

第一，影响心理统计学考试成绩的个体内部因素是学习态度、学习信心、学习方法，外部因素是课堂教学质量、课程与课时安排、复习资料。

第二，女生的心理统计成绩好于男生；女生的学习态度好于男生，但学习信心差于男生；高中数学基础较好学生的学习态度、学习信心和统计成绩均好于基础较差学生；

第三，学习态度、学习信心、复习资料对考试成绩有直接正向预测作用；课堂教学质量通过学习态度和学习信心对考试成绩起间接正向预测作用，教材与课时安排通过学习信心起间接预测作用。

作者：范兴华

心理统计学教学改革论文 篇2：

基于CTT的多层次高校试卷质量评价研究

摘  要：针对现有试卷质量科学性不足、分析指标不一、评价层次单一的特点，运用经典测量理论（CTT）和SPSS软件，探索多层次高校试卷质量评价体系。以某高校《心理统计学》课程为例，从宏观的学生成绩分析、整体试卷分析，到中观层面的题型、章节模块、能力要求分析，再到微观层面的试题分析，全面反映学生的成绩与试卷质量情况，并能根据分析的结果给师生的教与学提供有效的反馈，也为试题库的修改和完善提供量化的参考依据。

关键词：试卷质量分析;经典测量理论;宏观;中观;微观

引言

對于考试的监控与评价是教学质量管理的重要一环。目前学者们重点关注基础教育阶段的教育质量监测，着力建设国家教育质量监测体系来监测学生的学业情况[1]。高等学校的校内课程考试的监控与分析是高校教育管理体制的重要组成部分，也是目前高校教学评价中心的重要工作内容，高校教育质量监测和评价体系的构建也是大势所趋[2]。但目前高校教育质量监测体系中的考试质量分析系统化研究比较匮乏，存在形式化和简单化特点。本研究拟从宏观、中观、微观三个层面，构建多层次高校试卷质量评价体系。

一、高校课程考试试卷质量评价现状

高校课程考试是以课程考试大纲规定的合格标准为参照的水平考试，某次考试后的分数不仅是评定学生学业成就的重要参照，也是评价教师教学效果和改进教学工作的主要依据。

笔者对搜集到的高校目前正在使用的考试试卷分析项目进行对比和剖析，发现绝大部分高校课程考试的试卷分析的内容都是围绕以下三个方面的内容进行：一是课程教学基本情况介绍，包括课程名称、任课教师、专业班级、考核方式等;二是考试成绩总分的概况，包括总分平均数、最高分、最低分、及格率、分数段比例、直条图等;三是对试卷质量的主观分析，如整体难度、与大纲符合程度、错误知识点分析等。少数学校基于经典测量理论（CTT）对试卷质量进行了量化分析，报告了试卷的正态性、整体难度值和整体区分度等[3，4]。

二、高校课程考试试卷质量评价存在的问题

通过以上分析，目前高校考试试卷分析存在以下几方面的问题：一是试卷分析的主观化分析较多而量化信息较少;二是侧重对考试结果的分析而忽略了对试卷本身命题质量的分析;三是试卷整体情况的宏观分析居多，题型分类、知识点分类和能力分类等中观层面的分析和每一道试题的微观分析极少。基于目前研究的不足，为提升高校教师的考试评价能力和素养，本文基于CTT进行多层次高校课程考试试卷分析探索，为广大高校教师进行科学的试卷分析提供一定的参考。

三、基于CTT理论的试卷质量评价体系构建

（一）学生成绩统计分析模块和试卷整体分析模块

主要实现对成绩的各个统计值的计算，如最高分、最低分、平均分、标准差、偏度、峰度、信度和效度等指标。旨在从宏观层面了解学生分数的总体分布形态和试卷整体的科学化指标。

（二）试题类型、考查内容及能力层级分析模块

主要实现从试题类型、章节内容和能力要求三个不同视角对试卷进行中观层面的分析。采用难度分析和区分度分析指标，并将定量的分析结果定性化，向教师提出合理的建议。

（三）试题分析模块

主要实现从微观层面对单个试题的难度和区分度的分析。旨在通过一定的标准来判断试题质量的好坏，从而为下次组卷和试题库建设提供一定的参考。

四、《心理统计学》课程试卷分析实例

（一）宏观层面分析

宏观层面的分析，这里主要对考生考试总分的集中趋势、离散趋势、分布形态、难度、信度等进行评估。通过表1可知，本次考试整体上较为容易，分数分布呈负偏态，题目一致性程度较高。研究还发现入学前是理科的考生分数显著高于入学前是文科的考生。

（二）中观层面的分析

中观层面的分析是从不同的角度对试题的属性进行归类，如按试题类型、章节内容及能力要求来揭示学生对不同属性类别题目的反应特征[5]。从表2的结果中发现，从题型的角度来分析，多选题的难度最大而简答题的难度最小，填空题和多选题的区分度大而计算题的区分度小;从内容角度来分析，“方差分析”部分的难度最大而“相关关系”和“统计图表”的难度最小，绪论部分的区分度大而卡方检验部分区分度小;从能力角度来分析，需熟悉的题目难度小而需掌握的题目难度相对较大，区分度都较高。

（三）微观层面的分析

试卷的质量分析，还应包括对构成测验的各个测验题目进行质量分析。进行微观层面的分析是考生对具体测试题反应的量化特征进行分析，不仅可以了解学生对每一题的掌握情况，还能对命题的质量进行分析。如表3所示，填空题10、单选题5和6、判断题2和9等题目非常容易，填空题13和多选题9、10较难。区分度低于0.2的项目都是鉴别力低的题目，特别是单选题2、6，填空题10、判断题3等题目是消极区分，这些题目都不能很好地区分能力高和能力低的被试，需结合考点考虑是否删除。

五、结束语

从宏观层面来看，整体试卷难度值为77.40，分数分布呈负偏态，综合这两个指标可以得出学生对试卷的总体掌握程度较好，相对来说高分段的学生偏多。另外内部一致性信度较高（α=0.83），说明题目间在功能上一致性的程度較高。关于是否要报告信度及报告哪种信度可能因需而不同。有人认为高校期末考试还没有像高考等考试那样重要到计算信度的程度，但高校教师需要了解信度的知识，也需要了解内部一致性信度不代表测验的稳定性和复本一致性[6]。关于效度如何报告和报告哪种效度，本研究认为高校课程考试可将形成性评价成绩作为效标参照报告同时性效度。宏观层面的研究还发现入学前是理科的学生成绩显著优于入学前是文科的学生，提示我们在《心理统计学》授课过程中应给予文科生更多的课前和课后辅导。

从中观层面的题型来看，多选题的难度最大而简答题的难度最小，填空题和多选题的区分度大而计算题的区分度小。多选题是综合能力的考察且猜测的可能性小，少答、多答、错答都不给分因此难度最大;简答题诸如“谈谈直方图和直条图的区别与联系”是课堂中只需识记的内容因此难度最小;填空题和多选题能较好的区分能力高和能力低的被试。从中观层面的内容角度来分析，“方差分析”部分的难度最大而 “相关关系”和“统计图表”的难度最小，“绪论”部分的区分度大而“卡方检验”部分区分度小。“方差分析”部分的统计学原理复杂且不同的实验设计容易混淆因此难度较大，而“相关关系”和“统计图表”掌握起来相对容易，“绪论”部分和“卡方检验”部分能较好的区分能力高和能力低的被试。从中观层面的能力角度来分析，需熟悉的题目难度小而需掌握的题目难度相对较大，是因为要求掌握的知识点往往既是重点也是难点。

从微观角度来分析，填空题13和多选题9、10较难。需要进一步分析是知识点难还是学生掌握得不够好，如填空题13的知识点并不难，可能是学生还未掌握标准分数与百分等级的对应关系而导致错误。区分度低甚至是消极区分的项目，不能很好的区分能力高和能力低的被试，根据美国测验专家伊贝尔的标准，需考虑修改题目或予以删除。对劣质题目的删除会优化下一次组卷的质量，对试题库的完善也起到积极作用。

总之，本研究基于CTT从学生成绩和试卷质量两个角度展开宏观、中观和微观三个层次的全方位分析，能够给教师和学生提供更多的评估信息，建立通畅的考试信息反馈机制[7]。由于CTT本身也存在着测验及项目性能指标依赖样本等缺点，项目反应理论（IRT）等新的测量理论应运而生，它能根据被试在各个项目上的实际作答反应，经数学模型的运算统一估出被试的能力水平及项目的计量学参数[8]，这是高校试卷质量评价新的研究方向[9]，有待我们进一步探索。

参考文献：

[1]庞仙梅.高校教育质量监测与评价体系的构建[J].中国成人教育，2018（22）：54-56.

[2]王秀娜.大数据视角下的国家基础教育质量监测[J].中小学信息技术教育，2018（11）：9-10.

[3]王金权，袁慧，丁书姝，等.卫生统计学试卷分析及对教学改革的启示[J].医学理论与实践，2018，31（07）：1087-1088+1092.

[4]王军，程晶晶，王加华，等.《食品生物化学》期末考试试卷分析与教改建议[J].广东化工，2018，45（03）：204-205.

[5]司俊峰.高校课程考试质量评价统计分析模式研究——以《心理统计学》课程考试质量评价为例[J].高师理科学刊，2007（02）：113-117.

[6][美]詹姆斯·波帕姆.教师课堂教学评价指南（第五版）[M].重庆：重庆大学出版社，2015.

[7]邢维全.美国高校考试评价制度的特点及对我国的启示[J].天津电大学报，2009，13（03）：49-51.

[8]罗照盛.项目反应理论[M].北京：北京师范大学出版社，2012.

[9]杨亮.基于项目反映理论的试卷质量分析[J].长春大学学报，2011，21（04）：64-67.

作者：胡霞

心理统计学教学改革论文 篇3：

普通高校非统计学专业应用统计学课程理论与实践应用研究

【摘要】通过对普通高校非统计学专业应用统计学课程现状进行分析，结合作者教学改革经验对该课程进行教学内容、教学方法、理论与软件相互融合以及提高教师教学素养等方面进行总结，从而为各高校在本门课程的改革提供理论依据以及实践经验，有效地推动了应用统计学课程改革。

【关键词】应用统计学 SPSS 课程改革

2011年，国务院学位办公布的最新学科目录，统计学升格为一级学科，但对于部分开设统计学课程的高校来说，应用统计学课程还只是基于理论内容的学习，为了适应如今大数据时代的发展，传统的统计学课程教学内容、教学方法等已不能适应需求。针对这些问题，结合本人多年从事医学院校统计学系列课程的教学并对其进行改革，现从以下几方面做下总结。

一、引言

统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。

应用统计学从内容上说是将统计学的理论知识与实际学科相结合的统计方法，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。应用统计学从应用的角度看，根据其在不同专业、不同行业领域等的应用而分为医学统计学、生物统计学、心理统计学、社会统计、人口统计学、经济统计学、档案统计学等相关统计学。

二、普通高校非统计学专业的应用统计学课程现状

由于应用统计学在各个专业领域具有重要应用价值，作为非统计学专业的应用统计学课程在普通高校的各个专业人才培养方案中大都设置了应用统计学课程。而这些课程尽管应用在不同学科领域，其内容主要包括统计学中的基本概念，集中趋势、离散趋势的统计描述、参数估计与假设检验、相关分析、统计图表以及实验设计等部分。随着互联网+时代和大数据时代的到来，这些内容无论是老师做科研还是学生参加大学生创新创业、电商大赛、数学建模大赛等实践过程来看，想要把书本上的理论知识真正的和实践相结合都还远远不够。

三、应用统计学课程改革

传统的应用统计学课程由于受到学时、计算手段等的限制，课堂上用较多的时间去介绍手工计算的步骤与技巧，学生缺乏对基本统计学概念和思维方法的理解，更无法涉及近代统计学方法。这样，势必会造成学生在运用统计学知识解决实际问题时，缺少灵活性和变通性，特别是碰到教材上没有提到的实例时就束手无策，而误用和滥用统计学方法，致使得出错误的结论。因此，改革教学内容、教学方法、教学手段势在必行。

首先，在课程内容上改革。为贯彻落实党中央、国务院关于引导部分地方普通本科高校向应用型转变，教育部要求高校本科实训实习课时须占总课时30%以上。这就要求部分高校根据人才培养方案调整课程设置、学时分配，使得原本作为工具和应用手段的统计学课程学时只减不增。改革后，在重新修订教学大纲时把相应的基本概念压缩，学生能看懂的不需要解释的部分自学完成，课堂上只做引导、案例举例和总结。充分发挥课上课下相结合的重要作用，引导学生树立良好的学习态度，激发学生的学习兴趣，培养学生自主学习、创造性学习能力。

其次，在教学方法上改革。传统的教学方法是老师主讲，学生听讲，单向信息传递。这种方法容易使学生觉得课堂枯燥乏味，一部分学生平时不听讲，考试前临阵复习，考完试真正掌握的知识、收获的信息很少。随着互联网+时代的到来，崭新的教学方法全面铺开，慕课、翻转课堂、微课等线上线下有机结合的教学方法应运而生，在这样的大背景下，教师自身要更新教育教学观念，跟进新形势，同时抓住资源共享，根据同一课程不同学校不同教师

讲授的内容结合自己学校人才培养定位，整合成适合专业发展人才培养需求的课程内容，内化成相应教学方法，完成教学任务。

第三，应用统计学的理论课与软件课有机融合。随着大数据时代的到来，传统的手工计算、计算器等工具已不能对实际问题中遇到的大规模数据进行统计描述和统计分析。相应的统计分析软件也伴随着计算机的产生而出现。SPSS统计软件是世界上问世最早、应用最广、最易操作的软件，同时也是我国非统计学专业的师生使用最多的软件。由于学时所限和教师对于软件应用的不熟悉，一些高校把SPSS统计软件作为选修课或者作为实验课单独成立一门课程在学完应用统计学课程后在某个学期开设。这样上课的结果往往是学生在学习理论课时因为公式的复杂难算，失去了学习兴趣，即使是通过了考核，当再学软件时已忘记了当初学习的内容，使得教师在讲SPSS软件应用时还要讲理论，浪费了学时。因此，我们应在应用统计学课程中利用SPSS统计软件辅助教学，摒弃统计过程中繁琐的计算步骤，在运用统计软件解决问题的过程中深入分析不同数据资料类型不同统计分析方法不同，不同的设计方法采用不同的分析手段，通過案例分析掌握相应的统计知识。真正意义上实现理论与实践的统一，做到知行合一。

第四，合理利用时间。通过理论与软件的融合可以不增加或仅少量增加学时来完成教学任务，增加每个章节知识点的统计软件的实际操作。用减少课堂上手动计算的过程节省的时间，在课堂上给同学们展示统计学软件处理数据的魅力、技能和方法，调动学生学习积极性，通过入门操作介绍后让学生自学完成，切实提高学生的动手能力和解决实际问题的能力。这对学生们参加各种技能大赛以及毕业论文的撰写等方面都有很大的帮助。为将现代信息技术全面融入教学改革，推动信息化教学发挥重要作用。

四、提高一线教师教学能力和水平

高校教学改革的倡导者、实施者是教师。随着学科发展、人才培养要求的不断精细化，教师要适应高校发展需求，必须要树立终身学习的观念并身体力行。

首先，及时更新专业知识，跟进学科前沿动态，学要有用，不能纸上谈兵。

其次，要跟上时代发展步伐，紧跟信息时代潮流。我国高校教学信息化已走过了20多年的历程，“互联网+网络课程+平台”阶段建成了国家级精品课程达到3700余门，省级和校级精品课程10000多门。“互联网+网络视频教学+师生互动”阶段MOOC、微信等信息技术已融合应用。这些共享资源不应是少数学校少数学生的应用，更多的是一线教师抓住机遇，整合资源，不断学习，提升自身的业务水平和能力，站在各校资源的最高点提升自己，进而受益于学生。

普通高校非统计学专业应用统计学课程的理论与实践教学在短短的二三十年的时间里发生了翻天覆地的变化，发展了几十门课程，将原来的应用统计学细分为拥有自己行业案例数据的各个专业各个领域的统计学课程。随着改革的推进、知识的不断更新，还会有大批的应用统计学课程和相应的统计软件出现，相应的课程改革仍会继续，在高等教育协同育人机制不断完善下，普通高校非统计学专业应用统计学课程的理论与实践应用课程越办越好。

参考文献：

[1]耿显亚，许峰.应用统计学专业的学科建设与实践教学的研究[J].教育教学论坛，2017，（02） ：126.

[2]胡建雄.浅谈高职经管类专业教学改革——以应用统计学为例[J].继续教育，2017，（07） ：30.

作者：邰志艳 马野 张若东