谈述基础课改善数学基础课课堂教学一个新方式

论文导读：课打分标准是：不喜欢分值为-1，对这门课程感觉一般分值0，喜欢这门课分值为1，比较喜欢这门课分值为2，特别喜欢这门课分值为3；是否喜欢数学老师打分标准为：不喜欢分值-1，感觉一般分值为0，喜欢这门课老师分值为1，比较喜欢这门课老师分值为2，特别喜欢这门课老师分值为3；父母学历情况打分标准是：父母中最高学历为高中毕业以下分值为
【摘要】通过大样本的实证分析，找到影响学生数学学习效果的因素。根据这个实证结果找到合理的大学课堂基础数学课的教学模式，并把这个新的课堂教学模式进行了对比实验，实验结果证明了新教学模式有明显的效果。
【关键词】实证分析课堂教学对比实验教学模式
1006-9682（2012）09-0004-02
【Abstract】Through empirical analysis under the large sample， we find students’ mathematical learning effect factors that effect on learning efficiency in math. According to the empirical results we construct a new reasonable university classroom basic math teaching model， and use the new model to take a contrast experiment， the experimental results proved that the new teaching model has obvious effect.
【Key words】The empirical analysisClassroom teachingContrast experimentThe teaching model
一、绪 论
大学扩招后，大学数学基础课的“挂科”逐渐成了一个无法回避的问题，特别是对于二本、三本类的理工科院校。这个问题的出现与扩招后生源质量下降有关，也与大学数学基础课自身特点有关，大学数学基础课内容枯燥、难度大。解决这个问题不同学校有不同的措施，有的学校直接降低教学难度，有的学校则改变考试办法，由原来的闭卷考试变为开卷或半开卷考试，有的学校搞“类似题”战略，考前讲解与考试类似的试题等。这些办法都是治标不治本的、只顾眼前不顾长远的办法。长远而言，这些办法会直接影响人才培养水平与质量，也会败坏大学的学习风气。
搞清问题背后隐藏的东西，是解决问题的关键。本文用大样本的数据通过实证分析得到了对大学生基础数学学习影响的主要因素。这相当于找到了解决问题的钥匙，根据这个实证结果我们采取了针对性的课堂教学模式。我们用这种教学模式进行了对比实验，实验结果支持了新教学模式更有效的结论。
对于探索新教学模式对课堂教学效果的作用方面，刘黎清认为：“要实现有效的课堂教学，则必须采用有效的教学模式、进行有效的课程重构和实现有效的交互过程”。对于影响课堂教学效果的因素方面，朱浩亮和张建明都各自总结了影响课堂教学效果一些因素，[2、3]但他们文中并都没有对这些因素的有效性进行实证分析，也没有进行对比实验。本文的所用的实证分析及对比实验的方法弥补了朱浩亮和张建明结果的严谨性欠缺；本文结果不仅支持了刘黎清的结论，还找到了一个切实可能的并用对比实验证明的有效模式。

二、数据，课堂学习效果影响因素分析。

课堂学习效果影响因素分析中回归模型用到的数据来源于问卷调查，问卷的对象是北京建筑工程学院201大学环境与能源学院一年级新生，发出问卷110份，有效回收问卷97份，问卷回收率88.18%，问卷有效率100%。问卷内容包括了学生年龄、性别、原来学生所在中学级别、学生来自哪个区、是否喜欢数学课、是否喜欢数学老师、父母学历情况以及高考数学成绩。其中外地生源，高考成绩不是150分为满分的，以150分为满分的标准进行折合。是否喜欢数学课打分标准是：不喜欢分值为-1，对这门课程感觉一般分值0，喜欢这门课分值为1，比较喜欢这门课分值为2，特别喜欢这门课分值为3；是否喜欢数学老师打分标准为：不喜欢分值-1，感觉一般分值为0，喜欢这门课老师分值为1，比较喜欢这门课老师分值为2，特别喜欢这门课老师分值为3；父母学历情况打分标准是：父母中最高学历为高中毕业以下分值为-1，为高中毕业分值为0，大学毕业分值为1，研究生毕业分值为2，博士毕业分值为3；学校级别打分标准是：普通校分值为1分，区重点分值为2分，市重点分值为3分。
对比实验部分数据来源于北京建筑工程学院环境与能源学院201大学一年级三个实验班及两个对比班的高等数A学期中统一考试成绩，成绩是百分制。选择期中成绩作为观测值的原因之一是期中成绩只有卷面成绩，与期末总评成绩不同源于：毕业生论文网www.7ctime.com
，它没有平时成绩，这样避免平时成绩受教师主观因素的影响。为了让验证结果更有说服力，我们选择的实验班级与对比班级来自同一个学院，以保证他们入学水平相当。教学内容都是高等数学A，用同一套教材（北京建筑工程学院版），最后统一用同一套考卷。[4]
本文用学生的高考成绩为学习效果的被解释变量。选取的解释变量包括了喜欢数学课的程度，喜欢数学教师的程度，父母的学历水平等。学校的差别也可能影响学生的学习效果，所以我们加入了学校类型控制变量；还有学生个体差异因素、性别，以及学区差异等因素也可能影响学习效果，所以也加入了相应的控制变量。性别与学生所在的学区都是用虚拟变量，性别是男变量值为1，女变量值为0，学区虚拟变量有类似赋值，设定模型如下：
y=α0+α1x1+α2x2+α3x3+α4x4+α5x5+α6x6+ε
所用数据的基本统计结果如表2所示。第一列是变量名称，第二列是观测值个数，第三列是变量均值，第四列是方差，第五列是变量最小值，第六列是变量最大值。
为了让实证结果更加稳健，本文检查了解释变量之间的多重共线性VIF，结果表明不存在明显的共线问题；处理了可能存在的异方差问题。[5、6]
表3给出了模型用stata11统计软件回归的结果：第一列表示变量，第二列给出了回归系数，显著程度及标准差（为了表达简洁的需要，表中省去了区域差别控制变量）。[7]注：***p<0.01，**p<0.05，*pF=0.003，表示模型的显论文导读：～908默尔思.全面提升你的记忆力.北京：地质出版社，2004：25～26上一页12
著程度，由于学区虚拟变量太多表中省去了学区控制变量。
从模型总体来看，拟合优度达到53%，在截面数据中比较高的一个拟合值，说明模型很好的解释了相关问题，模型的显著程度值Prob>F=0.002说明了模型的合理性。
由表3的实证结果表明：学生对数学的喜欢程度对其高考数学成绩有显著正影响；学生对数学、教师的喜欢程度对其高考数学成绩也有摘自：本科论文www.7ctime.com
显著正影响。父母的学历对学生的数学学习效果没有影响。说明，影响学生学习数学、学习效果的主要因素是学生自身对数学学科的兴趣，以及学生对教师的喜爱程度。对数学学科兴趣高学习效率就高，学习效果自然好，这个结果与预期一致；喜欢任课老师，爱屋及乌的效果让学生喜欢这个老师并且越来越喜欢这门课，也会提高学习效率，这结论也与预期一致。

三、应对策略：课堂结构设计

根据实证结果，我们针对性的教学模式要从三方面着手：第一方面是让大学数学基础课程本身变得更有趣，进而提高学生学习兴趣；第二方面是让老师自身更有魅力，让学生对教师更亲近；第三合理改变学生课堂学习过程中学习效率下降问题。所以新教学模式第一条，每节大学数学基础课都有一个用这节数学内容解决的一个现实世界尽量通俗的数学问题；第二条，教师每两小节课用严密的数学逻辑分析一个现实社会热点问题；第三条，合理安排第一条与第二条内容的时间点，以解决学生注意力下降而引发的学习效率下降问题。[8]

四、对策效果分析

进行了对比实验来检验前面的实证结论以及应对策略的效果，实验结果见表4。
与对比班相比，实验班取得了明显的教学效果，这些效果包括教学内容的增加、教学深度的加深、教学成绩的提高。教学内容的增加方面：增加了部分学校大纲没有要求，但考研要考的内容。教学深度的加深：一些主要定理进行了推导讲解，加入了部分考研真题的讲解。教学成绩的提升部分从表4可以直观的看出，几个主要指标及格率、优秀率、平均分实验班都有明显的优势，鉴于差别这么明显，所以没必要再做统计意义上的实验对比分析，就可以说明应对策略的效果。从以上三个方面验证了实证结果正确性及新教学模式的有效性。
主要结果的评价，大样本的调查数据，严密的计量实证过程，保证了实证结论的可靠性；对比实验的精心设计，保证了对比结果的可靠性，这可充分证明新的大学基础数学课堂教学模式有效性。研究结果与方法对教学研究者还是对二本类高校大学数学基础教学都有指导意义。但由于一些条件所限，这个研究没能让每个环节尽善尽美，也可能存在某些可以更完善的地方。另外还有一些可以继续研究的问题，如这个新的教学模式对其它学科的大学教学是不是也有类似的效果，这个模式是否有推广价值等。
参考文献
1 刘黎清.论大学课堂教学的有效性[J].黑龙江高教研究，2007（5）：144～146
2 朱浩亮、冀桐.论课堂教学的有效性[J].教学与管理，2006（36）：57～59
3 赵军、张建明.发展性课堂教学决策有效性的归因与策略探析 [J].教学研究，2012（4）：107～112
4 魏宗舒.概率论与数理统计教程[M].北京：高等教育出版社，1997：370～391
5 威廉·H·格林.计量经济分析（上册）[M].北京：中国人民大学出版社，1996：232～239
6 劳伦斯·汉密尔顿.应用STATA做统计分析[M].重庆：重庆大学出版社，2007：182～187
7 陈强.高级计量经济学及Stata应用[M].北京：高等教育出版社，2010：62～90
8 默尔思.全面提升你的记忆力[M].北京：地质出版社，2004：25～26