因子分析法在會計專業大學生綜合評定中的應用*

艾雪

(沈陽農業大學 經濟管理學院，遼寧 沈陽 110866)

因子分析法在會計專業大學生綜合評定中的應用*

艾雪

(沈陽農業大學 經濟管理學院，遼寧 沈陽 110866)

摘要：大學生成績評定結果除了對于學生有反饋和激勵的雙重作用之外，還能對教師的教學效果起到診斷、調節和強化的作用。對實踐性強的會計專業而言，現行的成績綜合評定方法存在一定缺陷。采用因子分析法對107名同年級會計專業本科生的主要課程成績進行分析和檢驗發現，因子分析法能更客觀地分析會計專業學生能力缺失的具體方面，為教師授課的提升及學生能力彌補提供針對性，從而快捷有效地提高教學效果。

關鍵詞：因子分析法；會計專業；成績評定

大學生成績評定結果對于學生有反饋和激勵的雙重作用[1]。既往的成績反饋的是學生的學業成果。對于成績優異的學生，可以激發其學習積極性，增強自信心，萌發學習成功的感受；對于成績差強人意的學生，可以通過改進學習方法、提高學習效率、增加學習時間等方式提高成績。由此，成績優異或成績欠佳的學生都可以通過成績評定培養積極的學習心態，促進大學生在生理、心理等方面的進步，促使學生整體素質的提高。

學生成績評價結果還能反饋教師的教學效果，起到診斷、調節和強化的作用。診斷作用是指學生的成績分布能有效地反映學生對課程知識點掌握的情況，甄別普遍性的學生掌握良好的知識點以及掌握欠佳的知識點；針對學生集中出現問題的某些知識點，在下一輪教學中，有針對性地引導學生或改進教學方法則是教師對成績評定結果的調節；強化作用則是針對學生掌握普遍良好、教學方法得當的知識點的授課方式可以在以后的教學中加以發揚。通過以上三個方面的作用，可以促使教師有目的地完善授課效果，提高學生的培養質量，使之更加符合培養目標和社會需求。

目前在高校實際應用中，對大學生成績進行綜合評價的方法有很多，如原始分求和模型、平均學分成績模型、平均學分積等模型[2]。這幾種方法對會計專業而言或多或少都存在一些弊端。因會計學專業具有專業實踐性強的特殊性，其成績除了反映會計基本理論、基本知識的掌握程度以外，還包括會計基本技能的實際情況[3]。對會計專業大學畢業生跟蹤的數據顯示：某些學生綜合成績雖然高，排在專業前列，卻不具備科研潛力和能力，無法適應科學研究的需要；應聘到用人單位，無法適應企業需求。與此同時，會計專業畢業生對于自身缺乏明確認識，不清楚自身的能力缺失是什么因素造成的，因而也無從有目的地進行彌補，提升該方面的能力；教師也感到困惑：即使盡心盡力地授課，學生專業知識的掌握和綜合能力的提升仍然差強人意。

之所以出現上述問題，除學生主觀因素外，有一重要的因素是由于傳統的成績評定方法簡單地對學生各科成績以各種方式加總，對學生的評價雖然全面，但卻模糊[4]。采用因子分析法的成績評定模型則可避免這一弊端。因子分析法下的成績評定排名能反映出幾個方面的問題：第一，針對每一個學生，根據其不同因子得分情況，可以判斷他的學習類型，由此判定他自身缺失的是哪個方面的能力，從而有針對性地提高自身能力；第二，針對全部學生，通過觀察整體學習情況的分布，判斷教師授課過程中哪些課程授課效果欠佳，從而針對教學提出相應改進；第三，按照時間序列排列的學生學習類型應該是相近的，這就為后續學生的教育提供了參考，專業教師可以根據分析出的學習類型有針對性地開展教育，針對學生類型，改進授課方法，按需授課，提高學生學習的積極性和趣味性，提高學生的綜合能力，使之更加適應大學本科學生的培養目標和層次，真正實現因材施教。

1因子分析法對會計專業學生成績評價的應用

對同年級107名會計專業本科生49門主要的公共必修課、學科基礎必修課、專業基礎必修課以及專業必修課進行了因子分析，其描述性統計表和相關矩陣因篇幅限制略去。KMO 和Bartlett 的檢驗如表1所示，其結果表明適合做因子分析。

表1　KMO和Bartlett 的檢驗

因子解釋的總方差如表2所示，因子的選取標準為因子特征值大于1，這樣的因子有11個，累積的解釋變異量為68.129%，方差的解釋率較好。碎石圖如圖1所示。

表2　解釋的總方差

提取方法：主成份分析

圖1　碎石圖

由成分得分系數表(因篇幅限制，略去)可知，因子1包括高等數學、線性代數、概率論、應用統計學、計量經濟學數理理論課程；還包括會計學基礎、中級財務會計學、高級財務會計、財務成本管理等專業理論課程。因子2包括大一、大二期間的外語及應用寫作課程。因子3包括人力資源管理、市場營銷學等管理類學科基礎課程。因子4主要由體育課程構成。因子5包括可以概括為現代信息技術水平因子的大學計算機基礎等課程。因子6主要由單科會計實驗、實訓課程構成。因子7主要由社會實踐課程組成。因子8包括綜合會計實驗、實訓課程。因子9主要由心理健康教育等課程構成。因子10由高級語言程序設計等課程構成。因子11為手工實驗課程。

通過因子得分系數矩陣，把每個因子和對應的課程成績相乘后再求和，可以得到最終該因子得分公式，用FACi表示(i=1,2,……11)，即可得出每個學生11個因子的成績。以上的因子可以進一步歸結為6個方面的能力因子：因子1：數理與專業理論水平；因子2：外語及寫作水平；因子3：學科基礎水平；因子4+因子9：身心素質；因子5+因子10：邏輯思維能力；因子6+因子7+因子8+因子11：專業技能水平。對這6個因子的得分進行加權求和，權數取其方差貢獻率，由此得出學生的綜合得分公式：ZF=∑FACj(j=1,2，……6)。

結合前面得到的因子得分函數，計算107位會計學專業學生在6個潛在能力因子方面即數理與專業理論水平、外語及寫作水平、學科基礎水平、身心素質、邏輯思維能力、專業技能水平等方面的得分。將每一個能力因子下107位學生分別排序，由此可以判斷學生的學習類型，根據其學習類型，找出其能力突出以及不足的方面。

根據綜合得分計算公式，將107位學生的成績重新計算，并予以排序。因子分析法下的綜合排名與采用學分績點方式的排名并不相符。學分績點評價方式下，有些同學依賴于身心素質因子、英語及寫作水平等非專業因子排在專業前列，而在因子分析法下，這些同學的綜合排名下降，僅僅處于專業的前30%。學分績點評價方式下排名上中等的同學則在因子分析法下排在專業前列。但有一點需要特別注意：無論采用何種方法排序，排在后20%的同學基本維持不變。這說明這部分同學并非存在普遍意義上的能力缺失，而是缺乏學習主動性，在學習上投入過少所導致。

2因子分析法成績綜合排名反饋

2.1對學生的反饋

目前將因子分析法下每個能力因子的排名反饋給107名會計專業學生并得到了普遍認可。學分績點評價模式下排在專業前列的學生在推薦研究生過程中還占據優勢。建議應在面試環節重點考核其專業素養及研究潛力。因子分析法下綜合排名前10%的同學均考取了名牌大學的研究生繼續攻讀學位，驗證了因子分析法對學生的評價既考查了專業水平，又考查了會計專業研究生教育不可或缺的數理水平。考取公務員的同學排名在20%～50%的居多，說明這部分同學各方面能力比較均衡。兩種成績評定方法下排名靠后的同學自主創業的居多。這部分同學在學校期間把更多的時間分配給并不納入成績考核體系的社會實踐，其創造性不可估量。

2.2對教師的反饋

根據描述統計表，專業課程成績及數理課程成績方差較大的課程如表3、表4所示。

表3　專業課程成績方差表

表4　數理課程成績方差

這些課程的成績離散程度較大，成績偏度值基本為負，即分布圖上表現為負偏斜。峰度指標表現小于0，分布比正態分布更分散，呈低峰態分布狀態。由教務成績系統核查發現，這些課程成績的離散程度有些是由于高分數段學生及低分數段學生都有較大比例存在造成的，例如高等數學、高級財務會計學、中級財務會計學等課程。這樣的課程高分數段學生的大比例存在說明試卷題目并非難度過大，但低分數段學生同樣大比例存在的原因則是由于這部分學生主觀積極性不足造成的。財務管理、成本會計及計量經濟學的平均分也處于較低水平。這樣大的離散程度則是由于教師的試卷設計與學生實際掌握程度存在偏差，即對學生能力估計過于樂觀造成的。這就需要授課教師進行詳細的試卷分析，了解學生普遍掌握較差的知識點，在未來的教學中注意學生能力的動態掌握，并且重點關注學生掌握較差的知識點，調整授課方式，提高學生的理解力。

3本研究的不足及展望

因子分析法對學生成績的排名反映的客觀性存在一定偏差。本研究假設所有學生成績反映的是學生均能積極主動地投入到課程學習中的情況下所做的評價。當某學生各因子下的成績普遍較低時，則不適用于某方面能力缺失的判定，主要原因是學生智力差異因素不會對成績產生如此大的影響。那么導致其各方面成績普遍偏低的原因則應從其學習主動動機不足的角度去分析[5]，不在本研究值范圍內。

參考文獻：

[1] 楊卡.因子分析在高校學生成績管理中的應用[J].國家教育行政學院學報,2011(10):40-43.

[2] 翟穎璐.基于SPSS對英語專業蒙古族大學生成績的深入分析[J].內蒙古師范大學學報(教育科學版),2014(1):99-101.

[3] 周春生.主成分分析在大學生成績影響因素研究中的應用[J].現代計算機,2013(17):12-14.

[4] 朱賽兒.應用型本科基礎會計學學業成績評價標準研究[J].教育界:高等教育研究,2012(3):132-133.

[5] 李歆,牟燕,胡元佳.會計專業成績的影響因素:基于問卷調查的實證分析[J].新智慧:財經版,2014(4):62-65.

(責任校對龍四清)

doi:10.13582/j.cnki.1674-5884.2016.06.020

收稿日期：20151206

作者簡介：艾雪(1973-)，女，遼寧沈陽人，副教授，主要從事會計專業教育研究。

中圖分類號：G642.1

文獻標志碼：A

文章編號：1674-5884(2016)06-0059-04