蘇一平 趙邵蕾 牛晨偉 李承奕 李想

摘?要：為了研究軍校保障管理與課程實(shí)操程度的關(guān)系，針對(duì)保障管理的各方面內(nèi)容設(shè)計(jì)并使用調(diào)查問卷，使用多元回歸模型和相關(guān)性分析方法研究了課程實(shí)操程度與保障管理各因素之間的關(guān)系。結(jié)果表明：保障管理與學(xué)員的學(xué)習(xí)需求匹配度、對(duì)教員教學(xué)效果的影響程度以及保障管理頻率與課程實(shí)操程度均有相關(guān)性，所建立的多元線性回歸模型能夠應(yīng)用于軍校保障管理研究。

關(guān)鍵詞：保障管理；課程實(shí)操程度；問卷調(diào)查；多元回歸；顯著性檢驗(yàn)

中圖分類號(hào)：G640??文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

院校保障工作為學(xué)生在接受教育過程中提供物資、技術(shù)、設(shè)施等保障。相比于地方院校，軍校的課程內(nèi)容涉及實(shí)操實(shí)訓(xùn)更多，對(duì)應(yīng)的保障內(nèi)容更復(fù)雜、管理要求更高、協(xié)調(diào)難度更大，保障管理與課程實(shí)操程度之間的關(guān)系更加明顯，課程實(shí)操程度越高，對(duì)保障管理工作的要求越高。為了較為直觀地看出軍校保障管理各方面因素與課程實(shí)操程度之間的關(guān)系，選擇合理有效的數(shù)學(xué)模型是開展問題研究的關(guān)鍵。

近些年，國(guó)外在教育相關(guān)問題研究中采用了多元回歸方法完成相關(guān)調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析，得到了諸多有效結(jié)論。Ben?Van?Dusen和Jayson?Nissen針對(duì)一項(xiàng)物理課程教育案例提出采用多元線性回歸和分層線性建模的方法，完成了112門入門級(jí)課程數(shù)據(jù)分析［1］。SilvaLugo，Jose?L.等針對(duì)一項(xiàng)農(nóng)業(yè)教育案例使用了多元線性回歸模型和分量回歸模型［2］。Wendan?Shi

等針對(duì)一項(xiàng)醫(yī)學(xué)教育案例采用多元回歸分析評(píng)估了教育干預(yù)強(qiáng)度和時(shí)間對(duì)受教育人群行為的相對(duì)影響［3］。

多元回歸的方法在國(guó)內(nèi)教育領(lǐng)域也有了不少應(yīng)用。參考文獻(xiàn)［45］主要介紹多元回歸方法在教育統(tǒng)計(jì)與信息處理中的應(yīng)用。參考文獻(xiàn)［68］使用多元回歸分析的方法探尋對(duì)教育相關(guān)成效有顯著影響的指標(biāo)，并用這些影響因素構(gòu)建出了相關(guān)的教育影響模型。參考文獻(xiàn)［911］研究了高等教育評(píng)價(jià)的方法，利用多元線性回歸構(gòu)建了教學(xué)成效的預(yù)測(cè)模型。

本文使用多元回歸模型來判斷軍校保障管理與課程實(shí)操程度之間的關(guān)系，就保障管理與學(xué)員學(xué)習(xí)需求的匹配度、對(duì)教員教學(xué)效果的影響程度、保障管理的頻率等因素面向軍校人員進(jìn)行了問卷調(diào)查，運(yùn)用皮爾遜相關(guān)分析探討軍校保障管理與課程實(shí)操程度兩者之間的關(guān)聯(lián)規(guī)律，進(jìn)一步建立了多元回歸模型，為積極推進(jìn)保障管理能力建設(shè)、提高學(xué)員的實(shí)操課程成效提供方法與依據(jù)。

1?調(diào)查與分析

1.1?調(diào)查對(duì)象

面向青島市軍校人員開展了問卷調(diào)查，參與調(diào)查的人員類別有學(xué)員、教員和保障管理人員。

1.2?調(diào)查內(nèi)容

首先，軍校課程中涉及實(shí)操的課程較多，將學(xué)員學(xué)期中的20門有不同程度實(shí)操教學(xué)的典型課程按照普通教室教學(xué)時(shí)間、室內(nèi)實(shí)驗(yàn)室操作學(xué)習(xí)時(shí)間和外場(chǎng)實(shí)作實(shí)踐教學(xué)時(shí)間的占比進(jìn)行了課程實(shí)操程度的計(jì)分。

保障管理工作主要會(huì)影響學(xué)員的學(xué)習(xí)效果、課堂的教學(xué)效果和教學(xué)員的使用頻率。因此，調(diào)查問卷對(duì)不同課程實(shí)操程度的保障管理因素進(jìn)行分析，包含了四個(gè)方面，分別是保障管理工作與學(xué)習(xí)需求的匹配度、保障管理工作對(duì)教學(xué)效果的影響程度、保障管理工作的使用頻率以及學(xué)員基本信息。根據(jù)面向?qū)W員開展的保障管理內(nèi)容，選擇一些可量化的指標(biāo)設(shè)置了問卷問題。問卷采用了5分制量表，每個(gè)部分設(shè)置了10個(gè)問題，每個(gè)問題的計(jì)分均一致，問題得分越高，表明保障管理工作與學(xué)習(xí)需求的匹配度越高，保障管理工作對(duì)教學(xué)效果的影響程度越大，以及保障管理工作的使用頻率越高。

第一部分由學(xué)員填寫，主要是對(duì)學(xué)員基本信息的調(diào)查，包括學(xué)員的年級(jí)、籍貫和專業(yè)。

第二部分由學(xué)員填寫，主要是20門課程的保障管理工作與學(xué)員的學(xué)習(xí)需求的匹配度調(diào)查。

第三部分由教員填寫，主要是20門課程的保障管理工作對(duì)教學(xué)效果的影響程度調(diào)查。

第四部分是由保障管理人員填寫，主要是20門課程保障管理工作的使用頻率調(diào)查。

本次調(diào)查共回收有效問卷625份，其中學(xué)員問卷516份，教員問卷97份，保障管理人員問卷12份。

2?軍校教學(xué)保障與課程實(shí)操程度關(guān)系分析

為了研究課程實(shí)操程度與軍校教學(xué)保障之間的關(guān)系，將保障管理工作與學(xué)習(xí)需求的匹配度、教學(xué)效果的影響程度和教學(xué)保障的使用率和其他影響因素作為自變量，課程實(shí)操程度的分?jǐn)?shù)作為因變量，進(jìn)行以下數(shù)據(jù)處理和分析。

2.1?皮爾遜相關(guān)分析

運(yùn)用SPSS軟件分析問卷數(shù)據(jù)，按照課程實(shí)操程度與保障管理工作的學(xué)習(xí)需求的匹配度、保障管理工作對(duì)教學(xué)效果的影響程度、保障管理工作的使用頻率、其他因素之間的關(guān)系，得到各因素皮爾遜相關(guān)矩陣如表1所示。

由表1可見，保障管理工作與學(xué)習(xí)需求的匹配度、保障管理工作對(duì)教學(xué)效果的影響程度、保障管理工作的使用頻率和其他因素與課程實(shí)操程度的皮爾遜相關(guān)系數(shù)R值分別為0.547，0.312，0.264，0.219。其中，保障管理工作與學(xué)習(xí)需求的匹配度和課程實(shí)操程度之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)R接近0.6，說明這個(gè)因素與課程實(shí)操程度存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。而其他因素的皮爾遜相關(guān)系數(shù)R雖然較低，但是都達(dá)到了顯著水平，可以說明課程實(shí)操程度越高，需要的保障管理工作水平就越高。

2.2?教學(xué)保障與課程實(shí)操程度的多元回歸方程

經(jīng)過各因素皮爾遜相關(guān)矩陣分析后，為了進(jìn)一步得出保障管理與課程實(shí)操程度之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，進(jìn)行多元回歸分析。由于課程實(shí)操程度與各個(gè)自變量之間存在近似的線性關(guān)系，因而選擇多元線性回歸分析。多元線性回歸的一般數(shù)學(xué)模型為：

Y=ɑ+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+e（1）

以上（1）式中：Y為課程實(shí)操程度分?jǐn)?shù)；X1為學(xué)習(xí)需求的匹配度；X2為教學(xué)效果的影響程度；X3為使用頻率；X4為其他影響因素；ɑ為常數(shù)項(xiàng)；e為隨機(jī)變量。使用SPSS軟件進(jìn)行多元線性回歸分析得到以下數(shù)據(jù)，見表2、表3。

表2列出了模型的R、R方、調(diào)整R方以及標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差，用于查驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄M合度。其中，R方為模型的擬合度，R方越接近于1，其反映的自變量與因變量的共變量比率越高，模型的擬合程度越好。本次定義模型所得的多元相關(guān)系數(shù)R=0.924，擬合多元線性回歸的確定系數(shù)R方為0.853，調(diào)整R方為0.851，標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差為2.07822，該模型的擬合度較好。

表3用于看模型整體的顯著性，模型的回歸平方和為9541.957，F(xiàn)值為552.324，F(xiàn)的值比較大，且顯著性約等于0.000<0.05，因此可以認(rèn)為本次所建的多元線性回歸方程模型有效。

表4為該多元線性回歸方程模型的回歸系數(shù)表。通過共線性統(tǒng)計(jì)中四個(gè)自變量的VIF值均小于3，沒有共線性問題。四個(gè)自變量X1、X2、X3、X4的T檢驗(yàn)的p值分別為0.000、0.001、0.002和0.002，因此可以認(rèn)為四個(gè)自變量對(duì)因變量Y均有顯著影響。根據(jù)以上表中的數(shù)據(jù)可以得到相關(guān)多元線性回歸方程：

如圖2所示，正態(tài)分布PP圖中的數(shù)據(jù)看上去近似呈現(xiàn)出了一條對(duì)角直線，說明數(shù)據(jù)的累計(jì)比例與正態(tài)分布累積比例基本保持一致，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出正態(tài)性。

如圖3殘差散點(diǎn)圖所示，數(shù)據(jù)在殘差0值上下大致呈對(duì)稱分布，沒有極端值出現(xiàn)，說明總體效果較好，無異常點(diǎn)，總體模型可以應(yīng)用在軍校保障管理工作與課程實(shí)操程度的關(guān)系研究中。

3?結(jié)論

軍校實(shí)操課程的保障管理工作需要與時(shí)俱進(jìn)。本文根據(jù)軍校人員的調(diào)查問卷數(shù)據(jù)，運(yùn)用皮爾遜相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)了軍校實(shí)操課程的保障管理工作的學(xué)習(xí)需求的匹配度、教學(xué)保障對(duì)教學(xué)效果的影響程度、教學(xué)保障的使用率等幾個(gè)因素與課程實(shí)操程度的相關(guān)性，建立了軍校保障管理工作與課程實(shí)操程度的多元回歸方程，為進(jìn)一步研究軍校保障管理工作與課程實(shí)操程度關(guān)系的相關(guān)工作提供參考。

參考文獻(xiàn)：

［1］Van?Dusen?B，Nissen?J.Modernizing?use?of?regression?models?in?physics?education?research：A?review?of?hierarchical?linear?modeling［J］.Physical?review?physics?education?research，2019，15（2）：020108.

［2］SilvaLugo?JL，Warner?LA，Galindo?S.From?parametric?to?nonparametric?statistics?in?education?and?agricultural?education?research［J］.The?Journal?of?Agricultural?Education?and?Extension，2022，28（4）：393413.

［3］Shi?WD，Ghisi?GLM，Zhang?L，et?al.Systematic?review，metaanalysis?and?metaregression?to?determine?the?effects?of?patient?education?on?health?behaviour?change?in?adults?diagnosed?with?coronary?heart?disease［J］.Journal?of?Clinical?Nursing.

［4］李毳毳，張智.基于SPSS的線性回歸分析在教育研究中的應(yīng)用［J］.科技創(chuàng)業(yè)家，2013（22）：153.

［5］于水華，鄭任兒.淺談SPSS在教育信息處理中的應(yīng)用［J］.電腦與電信，2006（10）：5558.

［6］呂戎，鞏世廣.基于多元線性回歸模型分析新形勢(shì)下大學(xué)生心理健康教育［J］.許昌軍校學(xué)報(bào)，2012，31（05）：1621.

［7］張新華，駱昌日，蘇智.基于Logistic回歸的計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)課程統(tǒng)考成績(jī)分析［J］.高等函授學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2012，25（06）：4548.

［8］陳麗妮.基于多元線性回歸模型的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)遠(yuǎn)程教育影響因素分析［J］.現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)，2015（02）：5254.

［9］劉曉雲(yún)，劉鴻雁，李勁松.基于多元線性回歸的學(xué)生成績(jī)預(yù)測(cè)研究［J］.計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2022，32（03）：203208.

［10］曲建民.回歸分析在高等教育評(píng)價(jià)中建立預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用［J］.數(shù)學(xué)理論與應(yīng)用，2006（03）：98101.

［11］顧金池.學(xué)生成績(jī)影響因素分析與預(yù)測(cè)研究——基于多元回歸和決策樹模型［J］.管理觀察，2019（25）：156157.

作者簡(jiǎn)介：蘇一平（1996—?），女，漢族，山東青島人，碩士研究生，助理工程師，研究方向：教研保障管理。