陳爭光 衣淑娟 王雪



摘 要:文章針對當(dāng)前部分高校大幅度削減非計算機專業(yè)計算機基礎(chǔ)課程學(xué)時的現(xiàn)狀,以電子信息工程專業(yè)為例,運用典型相關(guān)分析方法,揭示大學(xué)計算機基礎(chǔ)課程與專業(yè)課程之間的定量關(guān)系。分析結(jié)果表明,計算機基礎(chǔ)課程成績與專業(yè)課程成績之間呈現(xiàn)不同程度的正相關(guān),計算機基礎(chǔ)課對專業(yè)課程學(xué)習(xí)有顯著的促進作用。
關(guān)鍵字:相關(guān)分析;計算機;專業(yè)課程
中圖分類號:G642.3 文獻標識碼:A 文章編號:1002-4107(2016)11-0042-03
計算機基礎(chǔ)課是面向高校非計算機專業(yè)開設(shè)的基礎(chǔ)課程,其目的是培養(yǎng)學(xué)生計算思維能力、提高學(xué)生使用計算機技術(shù)解決本專業(yè)問題的技能。一般說來,計算機基礎(chǔ)課程是由一系列課程組成,主要包括“大學(xué)計算機基礎(chǔ)”、“計算機硬件基礎(chǔ)”、“程序設(shè)計基礎(chǔ)”、“多媒體技術(shù)基礎(chǔ)”、“網(wǎng)絡(luò)技術(shù)基礎(chǔ)”等課程。不同高校、不同專業(yè)從上面課程中選取1到2門課程作為學(xué)生大學(xué)期間計算機基礎(chǔ)課程。從培養(yǎng)學(xué)生計算思維能力的角度說,這些計算機課程應(yīng)該和高等數(shù)學(xué)、大學(xué)物理等大學(xué)基礎(chǔ)課程具有同等重要的地位[1]。
隨著計算機軟硬件技術(shù)的發(fā)展,使用計算機的門檻越來越低,人們經(jīng)過簡單的培訓(xùn)就可以利用計算機解決一些簡單的日常問題,加之大部分大學(xué)新生入學(xué)前已經(jīng)具備了一定的計算機應(yīng)用能力,致使部分高校教學(xué)主管部門錯誤地認為計算機課程沒有開設(shè)的必要。計算機基礎(chǔ)課程在高校本科教學(xué)計劃中的地位從20世紀90年代的“非常重視”逐步發(fā)展到目前的“不重要”狀態(tài),隨之而來的是計算機基礎(chǔ)課程門數(shù)和學(xué)時數(shù)的大幅減少,或者是將計算機基礎(chǔ)課程性質(zhì)改為選修課,或者是由于教學(xué)成本的控制,本科教學(xué)計劃將教學(xué)重點轉(zhuǎn)移到各類通識選修課或?qū)I(yè)課程教學(xué)上。
對于一個完整的課程體系來說,基礎(chǔ)課教學(xué)同專業(yè)課教學(xué)之間必定存在一定的相關(guān)關(guān)系,基礎(chǔ)課之所以成為基礎(chǔ)課,是因為對于專業(yè)課的學(xué)習(xí)肯定具有一定的促進作用。鑒于目前部分高校非計算機專業(yè)的計算機基礎(chǔ)課程不景氣的狀況,本文以黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)電子信息工程專業(yè)2011級開設(shè)的2門計算機基礎(chǔ)課程和5門專業(yè)課程的考試成績?yōu)榛A(chǔ),通過典型相關(guān)分析,從整體上揭示計算機基礎(chǔ)課程在該專業(yè)課程體系中的基礎(chǔ)性作用以及其對專業(yè)課程學(xué)習(xí)的促進作用。
典型相關(guān)分析是分析兩組數(shù)據(jù)之間是否存在相關(guān)關(guān)系的重要的統(tǒng)計方法,1936年由Hotelling首次提出[2],有著深厚的理論基礎(chǔ),并且在宏觀經(jīng)濟研究和社會科學(xué)、自然科學(xué)等不同領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用[3-4]。
一、相關(guān)分析理論基礎(chǔ)
(一)典型相關(guān)分析的計算
各門課程成績之間的相關(guān)系數(shù)如下:
從相關(guān)系數(shù)矩陣Cxx可以看出,大學(xué)計算機基礎(chǔ)和C語言程序設(shè)計之間的相關(guān)系數(shù)為0.5908,說明兩者之間存在一定的相關(guān)性,這是因為,大學(xué)計算機基礎(chǔ)課程中有關(guān)數(shù)制、碼制、字符編碼、計算機基本原理等知識是C語言程序設(shè)計的基礎(chǔ),為該課程學(xué)習(xí)打下一定的基礎(chǔ)。因此兩門課程成績的相關(guān)系數(shù)較大。
從相關(guān)系數(shù)矩陣Cxy可知,作為基礎(chǔ)課的大學(xué)計算機基礎(chǔ)和C語言程序設(shè)計與各門專業(yè)課成績之間存在不同程度的正相關(guān)。說明計算機基礎(chǔ)課程教學(xué)對專業(yè)課教學(xué)的促進作用十分明顯。C語言程序設(shè)計和Delphi程序設(shè)計同為程序設(shè)計類課程,兩門課程成績相關(guān)系數(shù)達到0.8505,說明學(xué)習(xí)C語言程序設(shè)計對學(xué)習(xí)Delphi程序設(shè)計的促進作用明顯。同樣,C語言程序設(shè)計對單片機原理與應(yīng)用、嵌入式系統(tǒng)、數(shù)字信號處理等課程成績之間的相關(guān)系數(shù)分別為:0.6566、0.5100、0.5047等,說明C語言程序設(shè)計對這些課程的教學(xué)也有促進作用。程序設(shè)計類課程教學(xué)更多注重對學(xué)生新型思維方式的訓(xùn)練,是計算思維培養(yǎng)的重要途徑和形式[8],因此C語言程序設(shè)計對其他課程的學(xué)習(xí)均具有不同程度的正相關(guān)性。
從相關(guān)系數(shù)上看,大學(xué)計算機基礎(chǔ)成績和專業(yè)課成績之間的關(guān)系不如C語言程序設(shè)計明顯。比如,大學(xué)計算機基礎(chǔ)成績與Delphi程序設(shè)計成績之間的相關(guān)系數(shù)僅為0.4834,這可能是因為,大學(xué)計算機基礎(chǔ)對專業(yè)的促進作用是通過C語言程序設(shè)計間接起作用的。
F1表達式中,x2(C語言程序設(shè)計)的系數(shù)絕對值較大,x1(大學(xué)計算機基礎(chǔ))次之,說明,x2對其他專業(yè)課程學(xué)習(xí)成績的影響較大。
使用F1和G1繪制1階典型成分圖,如圖1所示。從圖可以看出,F(xiàn)1和G1之間存較為明顯的線性關(guān)系,因此可見,第1典型成分很好地解釋了兩組變量之間的相關(guān)性,也證實了計算機基礎(chǔ)課程成績和電子信息工程專業(yè)課程成績之間是相關(guān)的。此外,從圖中可以看出,學(xué)生個體之間存在較大的差異,其中,6、12、36、45號學(xué)生占據(jù)著圖形的上部,從學(xué)生原始成績看,這幾個學(xué)生各門課程的成績都比較高;而31、41號等學(xué)生也占據(jù)圖形的下部,這些學(xué)生中的計算機基礎(chǔ)課成績整體不高,專業(yè)課成績也很低,存在課程補考現(xiàn)象。
從表3可知,典型成分F1可以解釋68%的組內(nèi)變異,并解釋52%的專業(yè)課程成績的變異。典型成分G1解釋組內(nèi)和組間的變異能力分別為45%和35%。第二典型成分解釋組內(nèi)的變異的能力分別是32%和14%,但是解釋組間變異能力取值非常小。因此,使用第一典型成分能夠在很大程度上解釋2類課程成績之間的相關(guān)關(guān)系。
三、結(jié)果
使用典型相關(guān)關(guān)系分析方法,從定量的角度對計算機基礎(chǔ)課程成績和電子信息專業(yè)部分專業(yè)課成績之間的相關(guān)性進行了研究。分析結(jié)果表明,兩類課程成績之間存在較強的相關(guān)關(guān)系,計算機基礎(chǔ)課程學(xué)習(xí)對專業(yè)課程學(xué)習(xí)起到一定的促進作用,特別是C語言程序設(shè)計課程,對所在專業(yè)的專業(yè)課程學(xué)習(xí)的促進作用更加明顯,大學(xué)計算機基礎(chǔ)通過C語言程序設(shè)計課程間接對所在專業(yè)課的學(xué)習(xí)起到推動作用。因此,計算機基礎(chǔ)課程是大學(xué)本科教學(xué)計劃中不可或缺的重要課程,對于本科人才培養(yǎng)起到積極的推動作用。
鑒于目前部分高校削減計算機基礎(chǔ)課程學(xué)時的現(xiàn)狀,建議計算機基礎(chǔ)課程教師與時俱進,主動迎接挑戰(zhàn):改革教學(xué)內(nèi)容,完善課程體系,使之適應(yīng)新時代對計算機基礎(chǔ)課程的要求。進行計算機課程和專業(yè)課程關(guān)系研究,教學(xué)過程中與專業(yè)應(yīng)用有機結(jié)合,使之服務(wù)于專業(yè)課教學(xué),加強課程的基礎(chǔ)性地位。
參考文獻:
[1]陳國良,董榮勝.計算思維與大學(xué)計算機基礎(chǔ)教育[J]. 中國大學(xué)教學(xué),2011,(1).
[2]Samuel K,Norman L.,BREAKTHROUGHS IN STATISTICS [M].Springer Press,1992:321-377.
[3]Hardoon,D.,S.Szedmak,J.Shawe-Taylor.Canonical correlation analysis:An overview with applicat ion to learning methods[J].Neural computation, 2004,(12).
[4]Marzban,C.,S.Sandgathe,J.D.Doyle.Model tuning with canonical correlation analysis[J].Monthly Weather Review,2014,(5).
[5]Sakar,C.O.,O.Kursun,F(xiàn).Gurgen.Ensemble canonical correlation analysis[J].Applied intelligence, 2014,(2).
[6]傅德印,王俊.判別分析統(tǒng)計檢驗體系的探討[J].統(tǒng)計 與信息論壇,2008,(5).
[7]傅德印,黃健.典型相關(guān)分析中的統(tǒng)計檢驗問題[J].統(tǒng) 計研究,2008,(7).
[8]陳杰華.程序設(shè)計課程中強化計算思維訓(xùn)練的實踐探索 [J].計算機教育,2009,(20).