学生文理科目偏好分析

 

高考传统性的分文理,是不是真有理科生和文科生的区别?是否还有别的科目偏好?本文想通过数据分析来定量的研究学生对各科目的偏好。这样的研究从认知的角度,一方面能帮助我们理解人的学习行为,另一方面能帮助探讨人才识别因才施教的问题。在高考不分文理的情况下,量化的分析也能帮助我们理解一张卷的考分差异和公平性。

由于时间限制,更多的文献搜索暂缺。

 

我们认为学科偏好最好的反应是考试成绩。学生对喜欢的科目,自然会化功夫,力争考出好成绩。另一方面,如果学生在某个学科有特殊的才能,应该也会在考试上表现出来。我们认为通过考试成绩的分析优于基于单纯的问卷数据。通过问卷等获得的关于学生科目偏好的数据可能有很大的主观性,另外这样的数据不能反映学生的才能。考试数据更具客观性,从理论上讲,跟据现代的项目反映理论,还有跨时间和区域的可比性。

 

我们利用各个地方几个学校的考试数据,进行了统计因子分析,目的是要找到学生对学科的偏好和反应的维度。通过分析,我们旨在回答文科生和理科生的特征,对科目的偏好。我们的分析也发现除了文科和理科以外,与生物学有关的另一个维度。

 

考试的数据跟考题有关,我们利用项目反映理论,对数据进行了调整,除了对原始数据进行分析以为,我们也对能力分进行了分析。

 

数据和分析

 

我们对DSLY两地的高一期末考试进行了因子分析。DSLY两地在地理上相差很远,以个在广东,一个在河南。结果的相似性显示了因子分析结果跨地域的共同性。

 

因为考题对考分的影响,我们在考分的基础上,利用项目反映理论模型提取了能力分。因为因子分析是对相关系数的分析,只要各科的相关系数不变,结果应该相似。数据显示从总分和能力分得出的结果非常相近。

 

我们利用因子分析提取了最大的三个因子。如果提取更多的因子,因子就成为单科成绩,这样也失去了因子的意义。

 

根据因子的权重系数,因子分析显示了三个非常不同的因子。对应于科目,我们将因子分别命名为数理类,人文类,和语言类因子。数理类

 

DSG1能力分

 

 

DSG1总分

 

 

 

数理类

人文类

语言类

数理类

人文类

语言类

数学

0.767

 

 

数学

0.729

 

 

物理

0.808

 

 

物理

0.816

 

 

化学

0.813

 

 

化学

0.836

 

 

生物

0.557

0.409

 

生物

0.598

0.362

 

地理

0.43

0.654

 

地理

0.426

0.697

 

历史

 

0.702

 

历史

 

0.629

 

政治

 

0.591

0.396

政治

 

0.541

0.441

英语

0.429

 

0.539

英语

0.43

 

0.549

语文

 

 

0.32

语文

 

 

0.628

 

 

 

LY 的数据也显示了同样的特性

 

LYG1能力分

 

 

LYG1

 

 

 

 

数理

人文

语言

数理

人文

语言

数学

0.741

 

 

0.733

 

 

物理

0.824

 

 

0.78

 

 

化学

0.809

 

 

0.801

 

 

生物

0.659

0.378

 

0.668

0.383

 

地理

0.313

0.651

 

0.315

0.578

 

历史

 

0.649

0.311

 

0.697

 

政治

 

0.593

0.435

 

0.685

0.334

英语

 

 

0.506

 

 

0.613

语文

 

 

0.646

 

0.321

0.504

 

 

 

 

 

 

结论

从考试数据上看,学生的科目偏好可以归为数理类,人文类,和语言类。同样的考试标准对这三类学生未必公平。基于学生的科目偏好的选拔更能体现因材施教。