基于問卷調查的教育碩士培養質量分析研究

王浩++龐麗娟++李培軍

摘 要：教育碩士培養對于提高我國基礎教育師資的整體水平有著重要的作用，為了更好的衡量教育碩士培養的質量，本文對受教育教師進行了問卷分析，并通過相關性分析和回歸分析對問卷分析的數據進行了討論

關鍵詞：問卷調查 教育碩士 相關性 線性回歸

中圖分類號：G643 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）05（b）-0153-02

為了中小學教師可以系統地學習新知識，掌握學科的前沿，提高我國基礎教育的整體師資質量，國務院學位委員會于1996年4月決定設立教育碩士專業學位（Ed.M）。教育碩士專業學位在我國的設立，其目的主要是為中小學教師獲取研究生學位開辟了渠道，推動基礎教育事業整體水平的提高。

教育碩士與教育學碩士是兩種不同性質的學位，前者是更傾向于職業教育，注重的是工作技能的提高，后者是學術性學位，注重提高學生的創新能力和科研能力。專業學位培養目標和培養方式與學術性學位有所不同，各有側重，因此本文特別針對專業學位教育的特點設計了調查問卷，基于調查問卷的數據，進行了分析研究，試圖找到對教育碩士培養起到較大影響因素的指標并進行討論。

1 調查問卷設計及問卷回收

調查問卷設計階段主要考慮從教學內容、教學方法、專業素養、教學態度以及教學效果五個方面作為評價的輸入因素。以被訪問者對課程質量的總體評價作為評價的輸出因素。各評價輸入因素和輸出因素均以5分計算，1分最低，5分最高，具體問卷題目設置如下。

評價指標因變量為：您對這門課程教學質量的總體評價。

評價體系包括如以下幾點。

（1）教學內容：科學正確，思路清晰，邏輯嚴密；理論聯系實際、有針對性；豐富充實、信息量大，重點突出；吸收學科前沿成果，反映學科新進展；提出不同學術觀點，推薦大量參考書等文獻。

（2）教學方法：啟發學生思維，注重與學生互動；注意應用現代教育技術；作業形式多樣、有效；方法多樣，適合學科特點和學員特點。

（3）專業素養：語言有感染力，邏輯性強；教態大方、親切；課程理念先進，教學有特色。

（4）教學態度：備課充分、上課精神飽滿；教書育人，促進學員素養的提升；注重反思教學。

（5）教學效果：學員積極思考、課堂氣氛活躍；課內時間利用充分有效，學員收獲大；促進學員教學能力的提高；促進學員教育研究能力的提高。

經過問卷調查，共發放問卷四百余份，回收問卷388份，其中有效問卷366份，數據缺失或不完整問卷22分。有效問卷數量總體可以保證樣本調查的真實性。

2 基于調查結果的偏相關性分析

當分析X與Y兩個變量的相關程度時，有時會因這兩個變量均受某一變量或某一組變量的影響，致使X與Y間的相關程度很高，此時應去除共同影響X與Y的因素（變量），才能真正衡量X與Y間的相互關系。偏相關析是在其他變量固定條件下，分析兩個變量X與Y間的相關程度的統計方法，偏相關分析主要討論偏相關系數與偏判定系數。

在回歸模型中除了可以用判定系數來衡量所有自變量解釋因變量的能力外，還可以用偏判定系數來了解個別自變量或某些自變量對依變量的影響力或解釋能力。

設回歸模型有兩個自變量X與Z，在固定Z的情況下，Y對X回歸的偏判定系數為：

X對Y的偏判定系數

式中：為Y對X、Z兩個自變量回歸的解釋變異；為Y對Z一個自變量回歸的解釋變異；為Y對Z一個自變回歸的未解釋變異。

為Z對Y的偏判定系數公式如下：

Z對Y的判定系數

=

式中：為Y對X自變量回歸的解釋變異；為Y對X自變量回歸未解釋變量。

本文中由于樣本有19個自變量與因變量相關，為了更便捷的研究問題，首先我們通過對各因素與因變量的相關性討論對問題進行降維。

各自變量間的不獨立性可能會造成某一邊變量對因變量通過某一第三變量產生影響，為了排除這一影響，我們對每一個變量都與因變量進行了偏相關分析。

通過分析，現有樣本388個，剔除殘缺樣本22個，最終有效樣本366個，運用偏相關排除其他變量的影響，對因變量“您對這門課程教學質量的總體評價”與每一個評價指標進行比較來確定相關系數以及顯著性水平。通過數據分析，我們發現如下變量與因變量不存在顯著性相關關系。（見表1）

通過相關性分析我們發現，教育碩士的培養不同于研究型碩士的培養，作為教育碩士的學生更強調的是對未來工作中所掌握的技能方法的培訓，而對學術科研所需要的一些要求則變得不是那么必須強烈了。

3 基于調查結果的線性回歸分析

現實中，客觀事物非常復雜，現象之間的聯系方式和性質各不相同。影響因變量變化的自變量往往不止一個，而是多個，因此有必要對一個因變量與多個自變量聯系起來進行分析。多元線性回歸分析為此類問題的處理提供了手段。

式中，是p+1個未知參數，稱為回歸系數。Y稱為被解釋變量（因變量），而是p個可以精確測量并可控制的一般變量，稱為解釋變量（自變量）。這里ε是隨機誤差，對隨機誤差項我們常假定其期望值為零、方差為的正態分布。

對一個實際問題，如果我們獲得n組觀測數據，i=1，2，...，n，把這些觀測值代入方程可得樣本多元線性回歸模型：

寫成矩陣形式為：

其中：

；

；

；ε=

本文中，將利用線性回歸分析法對經過相關性分析的數據進行再加工，我們已經剔除了8個對因變量不具備顯著性相關的指標。剩余11個指標我們進行回歸分析。運用SPSS進行線性回歸分析，得到如表2數據。

設因變量（您對這門課程教學質量的總體評價）為Y，由表2我們擬合出回歸方程為：

通過回歸分析，我們發現，總體上保留的11個變量對因變量的變化波動影響較小，指標中理論聯系實際，有針對性；注意運用現代教育技術；方法多樣，適合學科特點和學院特點；語言有感染力，邏輯性強；教態大方，親切；促進學員教學能力的提高；促進學員教育研究能力的提高；對因變量的影響程度較大，也說明了作為學位教育的研究生更注重對教學方式方法的提高以及一些新的教育技術的掌握。

參考文獻

[1] 畢家駒.高校內部質量保證工作：評教面面觀[J].高教發展與評估，2008（2）.

[2] 劉秀娥，馮雷鳴，蔡津菁.西方國家高等教育評估理論綜述[J].文教資料，2007（36）：83-85.

[3] 程毛林.基于主成分回歸模型的經濟增長因素分析[J].運籌與管理，2012（1）.

[4] 徐瑞標.線性回歸分析法在經濟模型中的應用[J].牡丹江大學學報，2010（4）：34-36.endprint

摘 要：教育碩士培養對于提高我國基礎教育師資的整體水平有著重要的作用，為了更好的衡量教育碩士培養的質量，本文對受教育教師進行了問卷分析，并通過相關性分析和回歸分析對問卷分析的數據進行了討論

關鍵詞：問卷調查 教育碩士 相關性 線性回歸

中圖分類號：G643 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）05（b）-0153-02

為了中小學教師可以系統地學習新知識，掌握學科的前沿，提高我國基礎教育的整體師資質量，國務院學位委員會于1996年4月決定設立教育碩士專業學位（Ed.M）。教育碩士專業學位在我國的設立，其目的主要是為中小學教師獲取研究生學位開辟了渠道，推動基礎教育事業整體水平的提高。

教育碩士與教育學碩士是兩種不同性質的學位，前者是更傾向于職業教育，注重的是工作技能的提高，后者是學術性學位，注重提高學生的創新能力和科研能力。專業學位培養目標和培養方式與學術性學位有所不同，各有側重，因此本文特別針對專業學位教育的特點設計了調查問卷，基于調查問卷的數據，進行了分析研究，試圖找到對教育碩士培養起到較大影響因素的指標并進行討論。

1 調查問卷設計及問卷回收

調查問卷設計階段主要考慮從教學內容、教學方法、專業素養、教學態度以及教學效果五個方面作為評價的輸入因素。以被訪問者對課程質量的總體評價作為評價的輸出因素。各評價輸入因素和輸出因素均以5分計算，1分最低，5分最高，具體問卷題目設置如下。

評價指標因變量為：您對這門課程教學質量的總體評價。

評價體系包括如以下幾點。

（1）教學內容：科學正確，思路清晰，邏輯嚴密；理論聯系實際、有針對性；豐富充實、信息量大，重點突出；吸收學科前沿成果，反映學科新進展；提出不同學術觀點，推薦大量參考書等文獻。

（2）教學方法：啟發學生思維，注重與學生互動；注意應用現代教育技術；作業形式多樣、有效；方法多樣，適合學科特點和學員特點。

（3）專業素養：語言有感染力，邏輯性強；教態大方、親切；課程理念先進，教學有特色。

（4）教學態度：備課充分、上課精神飽滿；教書育人，促進學員素養的提升；注重反思教學。

（5）教學效果：學員積極思考、課堂氣氛活躍；課內時間利用充分有效，學員收獲大；促進學員教學能力的提高；促進學員教育研究能力的提高。

經過問卷調查，共發放問卷四百余份，回收問卷388份，其中有效問卷366份，數據缺失或不完整問卷22分。有效問卷數量總體可以保證樣本調查的真實性。

2 基于調查結果的偏相關性分析

當分析X與Y兩個變量的相關程度時，有時會因這兩個變量均受某一變量或某一組變量的影響，致使X與Y間的相關程度很高，此時應去除共同影響X與Y的因素（變量），才能真正衡量X與Y間的相互關系。偏相關析是在其他變量固定條件下，分析兩個變量X與Y間的相關程度的統計方法，偏相關分析主要討論偏相關系數與偏判定系數。

在回歸模型中除了可以用判定系數來衡量所有自變量解釋因變量的能力外，還可以用偏判定系數來了解個別自變量或某些自變量對依變量的影響力或解釋能力。

設回歸模型有兩個自變量X與Z，在固定Z的情況下，Y對X回歸的偏判定系數為：

X對Y的偏判定系數

式中：為Y對X、Z兩個自變量回歸的解釋變異；為Y對Z一個自變量回歸的解釋變異；為Y對Z一個自變回歸的未解釋變異。

為Z對Y的偏判定系數公式如下：

Z對Y的判定系數

=

式中：為Y對X自變量回歸的解釋變異；為Y對X自變量回歸未解釋變量。

本文中由于樣本有19個自變量與因變量相關，為了更便捷的研究問題，首先我們通過對各因素與因變量的相關性討論對問題進行降維。

各自變量間的不獨立性可能會造成某一邊變量對因變量通過某一第三變量產生影響，為了排除這一影響，我們對每一個變量都與因變量進行了偏相關分析。

通過分析，現有樣本388個，剔除殘缺樣本22個，最終有效樣本366個，運用偏相關排除其他變量的影響，對因變量“您對這門課程教學質量的總體評價”與每一個評價指標進行比較來確定相關系數以及顯著性水平。通過數據分析，我們發現如下變量與因變量不存在顯著性相關關系。（見表1）

通過相關性分析我們發現，教育碩士的培養不同于研究型碩士的培養，作為教育碩士的學生更強調的是對未來工作中所掌握的技能方法的培訓，而對學術科研所需要的一些要求則變得不是那么必須強烈了。

3 基于調查結果的線性回歸分析

現實中，客觀事物非常復雜，現象之間的聯系方式和性質各不相同。影響因變量變化的自變量往往不止一個，而是多個，因此有必要對一個因變量與多個自變量聯系起來進行分析。多元線性回歸分析為此類問題的處理提供了手段。

式中，是p+1個未知參數，稱為回歸系數。Y稱為被解釋變量（因變量），而是p個可以精確測量并可控制的一般變量，稱為解釋變量（自變量）。這里ε是隨機誤差，對隨機誤差項我們常假定其期望值為零、方差為的正態分布。

對一個實際問題，如果我們獲得n組觀測數據，i=1，2，...，n，把這些觀測值代入方程可得樣本多元線性回歸模型：

寫成矩陣形式為：

其中：

；

；

；ε=

本文中，將利用線性回歸分析法對經過相關性分析的數據進行再加工，我們已經剔除了8個對因變量不具備顯著性相關的指標。剩余11個指標我們進行回歸分析。運用SPSS進行線性回歸分析，得到如表2數據。

設因變量（您對這門課程教學質量的總體評價）為Y，由表2我們擬合出回歸方程為：

通過回歸分析，我們發現，總體上保留的11個變量對因變量的變化波動影響較小，指標中理論聯系實際，有針對性；注意運用現代教育技術；方法多樣，適合學科特點和學院特點；語言有感染力，邏輯性強；教態大方，親切；促進學員教學能力的提高；促進學員教育研究能力的提高；對因變量的影響程度較大，也說明了作為學位教育的研究生更注重對教學方式方法的提高以及一些新的教育技術的掌握。

參考文獻

[1] 畢家駒.高校內部質量保證工作：評教面面觀[J].高教發展與評估，2008（2）.

[2] 劉秀娥，馮雷鳴，蔡津菁.西方國家高等教育評估理論綜述[J].文教資料，2007（36）：83-85.

[3] 程毛林.基于主成分回歸模型的經濟增長因素分析[J].運籌與管理，2012（1）.

[4] 徐瑞標.線性回歸分析法在經濟模型中的應用[J].牡丹江大學學報，2010（4）：34-36.endprint

摘 要：教育碩士培養對于提高我國基礎教育師資的整體水平有著重要的作用，為了更好的衡量教育碩士培養的質量，本文對受教育教師進行了問卷分析，并通過相關性分析和回歸分析對問卷分析的數據進行了討論

關鍵詞：問卷調查 教育碩士 相關性 線性回歸

中圖分類號：G643 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）05（b）-0153-02

為了中小學教師可以系統地學習新知識，掌握學科的前沿，提高我國基礎教育的整體師資質量，國務院學位委員會于1996年4月決定設立教育碩士專業學位（Ed.M）。教育碩士專業學位在我國的設立，其目的主要是為中小學教師獲取研究生學位開辟了渠道，推動基礎教育事業整體水平的提高。

教育碩士與教育學碩士是兩種不同性質的學位，前者是更傾向于職業教育，注重的是工作技能的提高，后者是學術性學位，注重提高學生的創新能力和科研能力。專業學位培養目標和培養方式與學術性學位有所不同，各有側重，因此本文特別針對專業學位教育的特點設計了調查問卷，基于調查問卷的數據，進行了分析研究，試圖找到對教育碩士培養起到較大影響因素的指標并進行討論。

1 調查問卷設計及問卷回收

調查問卷設計階段主要考慮從教學內容、教學方法、專業素養、教學態度以及教學效果五個方面作為評價的輸入因素。以被訪問者對課程質量的總體評價作為評價的輸出因素。各評價輸入因素和輸出因素均以5分計算，1分最低，5分最高，具體問卷題目設置如下。

評價指標因變量為：您對這門課程教學質量的總體評價。

評價體系包括如以下幾點。

（1）教學內容：科學正確，思路清晰，邏輯嚴密；理論聯系實際、有針對性；豐富充實、信息量大，重點突出；吸收學科前沿成果，反映學科新進展；提出不同學術觀點，推薦大量參考書等文獻。

（2）教學方法：啟發學生思維，注重與學生互動；注意應用現代教育技術；作業形式多樣、有效；方法多樣，適合學科特點和學員特點。

（3）專業素養：語言有感染力，邏輯性強；教態大方、親切；課程理念先進，教學有特色。

（4）教學態度：備課充分、上課精神飽滿；教書育人，促進學員素養的提升；注重反思教學。

（5）教學效果：學員積極思考、課堂氣氛活躍；課內時間利用充分有效，學員收獲大；促進學員教學能力的提高；促進學員教育研究能力的提高。

經過問卷調查，共發放問卷四百余份，回收問卷388份，其中有效問卷366份，數據缺失或不完整問卷22分。有效問卷數量總體可以保證樣本調查的真實性。

2 基于調查結果的偏相關性分析

當分析X與Y兩個變量的相關程度時，有時會因這兩個變量均受某一變量或某一組變量的影響，致使X與Y間的相關程度很高，此時應去除共同影響X與Y的因素（變量），才能真正衡量X與Y間的相互關系。偏相關析是在其他變量固定條件下，分析兩個變量X與Y間的相關程度的統計方法，偏相關分析主要討論偏相關系數與偏判定系數。

在回歸模型中除了可以用判定系數來衡量所有自變量解釋因變量的能力外，還可以用偏判定系數來了解個別自變量或某些自變量對依變量的影響力或解釋能力。

設回歸模型有兩個自變量X與Z，在固定Z的情況下，Y對X回歸的偏判定系數為：

X對Y的偏判定系數

式中：為Y對X、Z兩個自變量回歸的解釋變異；為Y對Z一個自變量回歸的解釋變異；為Y對Z一個自變回歸的未解釋變異。

為Z對Y的偏判定系數公式如下：

Z對Y的判定系數

=

式中：為Y對X自變量回歸的解釋變異；為Y對X自變量回歸未解釋變量。

本文中由于樣本有19個自變量與因變量相關，為了更便捷的研究問題，首先我們通過對各因素與因變量的相關性討論對問題進行降維。

各自變量間的不獨立性可能會造成某一邊變量對因變量通過某一第三變量產生影響，為了排除這一影響，我們對每一個變量都與因變量進行了偏相關分析。

通過分析，現有樣本388個，剔除殘缺樣本22個，最終有效樣本366個，運用偏相關排除其他變量的影響，對因變量“您對這門課程教學質量的總體評價”與每一個評價指標進行比較來確定相關系數以及顯著性水平。通過數據分析，我們發現如下變量與因變量不存在顯著性相關關系。（見表1）

通過相關性分析我們發現，教育碩士的培養不同于研究型碩士的培養，作為教育碩士的學生更強調的是對未來工作中所掌握的技能方法的培訓，而對學術科研所需要的一些要求則變得不是那么必須強烈了。

3 基于調查結果的線性回歸分析

現實中，客觀事物非常復雜，現象之間的聯系方式和性質各不相同。影響因變量變化的自變量往往不止一個，而是多個，因此有必要對一個因變量與多個自變量聯系起來進行分析。多元線性回歸分析為此類問題的處理提供了手段。

式中，是p+1個未知參數，稱為回歸系數。Y稱為被解釋變量（因變量），而是p個可以精確測量并可控制的一般變量，稱為解釋變量（自變量）。這里ε是隨機誤差，對隨機誤差項我們常假定其期望值為零、方差為的正態分布。

對一個實際問題，如果我們獲得n組觀測數據，i=1，2，...，n，把這些觀測值代入方程可得樣本多元線性回歸模型：

寫成矩陣形式為：

其中：

；

；

；ε=

本文中，將利用線性回歸分析法對經過相關性分析的數據進行再加工，我們已經剔除了8個對因變量不具備顯著性相關的指標。剩余11個指標我們進行回歸分析。運用SPSS進行線性回歸分析，得到如表2數據。

設因變量（您對這門課程教學質量的總體評價）為Y，由表2我們擬合出回歸方程為：

通過回歸分析，我們發現，總體上保留的11個變量對因變量的變化波動影響較小，指標中理論聯系實際，有針對性；注意運用現代教育技術；方法多樣，適合學科特點和學院特點；語言有感染力，邏輯性強；教態大方，親切；促進學員教學能力的提高；促進學員教育研究能力的提高；對因變量的影響程度較大，也說明了作為學位教育的研究生更注重對教學方式方法的提高以及一些新的教育技術的掌握。

參考文獻

[1] 畢家駒.高校內部質量保證工作：評教面面觀[J].高教發展與評估，2008（2）.

[2] 劉秀娥，馮雷鳴，蔡津菁.西方國家高等教育評估理論綜述[J].文教資料，2007（36）：83-85.

[3] 程毛林.基于主成分回歸模型的經濟增長因素分析[J].運籌與管理，2012（1）.

[4] 徐瑞標.線性回歸分析法在經濟模型中的應用[J].牡丹江大學學報，2010（4）：34-36.endprint