单位文秘网 2021-07-20 08:20:54 点击: 次
信息工程学院信息管理与信息系统专业学生四年考试课成绩的聚类分析,科学地对该核心专业学科课程设置做出综合评价。方法:继因子分析后,运用聚类分析分别对专业基础课因子和专业课因子中的课程进行聚类,并给出预测重要性排名。结果:聚类分析中预测重要性排名与专业基础课和专业课中的核心课程高度吻合。结论:通过聚类分析可以看出我校信管专业的核心课程的设置合理。
【关键字】课程设置;聚类分析;两步聚类
中图分类号: F222.1 文献标识码: A 文章编号: 2095-2457(2019)28-0229-002
DOI:10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.28.105
【Abstract】Objective: Through the cluster analysis of the four-year examination results of the students majoring in information management and information system in Information Engineering College of our university, to make a scientific comprehensive evaluation of the curriculum of this core discipline. Methods: Following factor analysis, clustering analysis was applied to classify the courses in the factors of basic courses and specialized courses respectively, and the ranking of predictive importance was given. Result: The ranking of predictive importance in cluster analysis was highly consistent with the core courses in basic courses and specialized courses. Conclusion: Cluster analysis shows that the core curriculum of credit management major in our university is reasonable.
【Key words】Curriculum design; Cluster analysis; Two-step clustering
中医药是我国独具特色和优势的传统医学,承载着千年中华民族优秀传统文化[1]。随着中医药行业的快速发展,对相关的信息化、现代化服务也提出了越来越的高的要求。医学信息管理与信息系统专业正是以医药卫生系统为对象,以信息管理为主线,研究信息管理问题,探索信息管理规律的一门综合性学科。
目前,中医药类院校有11所已经开设了信息管理与信息系统专业,但专业开办时间相对较段,其核心课程的设置也仍在探索阶段,各校的核心课程也存在一定差异。我校该专业2010年办学,经历了几次评估,取得了较好的评价,同时专家也给出了专业设置上的一些建议。
文献[2]中使用了因子分析方法,对我校该专业53名毕业生在课程设置为必修的32门考试课程的期末考试成绩进行统计分析,找出了影响我校信管专业学生知识和能力的主要因子,并建立了综合评价指标。本文在此基础上使用聚类分析进行进一步数据分析。聚类分析是研究“物以类聚”的一种统计方法,是在事物分类面貌尚不明确,甚至总共几类也不确定的情况下讨论事物的分类问题的统计分类方法[3]。本文通过对因子分析结果中的专业基础课因子与专业课因子中所含课程成绩进行聚类分析,给出专业课程设置合理性依据,并通过预测变量重要性排名对核心课程的设置是否合理给出评价。
1 资料与方法
1.1 资料来源
文献[2]中已对我校信管专业53名学生的32门考试课程的期末考试成绩使用了因子分析,并得到了六个主要因子,分别为“专业基础课因子”、“专业课因子”、“公共基础课因子”、“高等数学课因子”、“医学类基础课因子”和“体育课因子”。
1.2 分析方法
利用SPSS23.0统计软件,使用两步聚类分析方法对因子分析结果中专业基础课公因子中的12门课程和专业课公因子中的9门课程分别进行聚类分析,调取预测重要性变量排名对课程设置合理性进行讨论。
2 聚类分析与结果
采用两步聚类方法分别针对专业基础课公因子、专业课公因子中的成绩变量进行聚类,有助于对核心课程設置的合理性给出评价。
2.1 专业基础课聚类分析
采用两步聚类方法对专业基础课因子中所包含的12门课程进行聚类分析[4]。
第一步,预聚类。在自动聚类表中读取Bayes信息准则指标(即BIC值):可见聚类为2类时BIC值最小,且由BIC变化量可以看出,在聚到4类以后其变化就不明显了。故综合观察,可聚为2~4类。
第二步,正式聚类。经SPSS计算,最终确认最佳类别数为2类。且本次聚类质量达到良好级别。
经对比两类均值,发现第二类(26人,占总人数49.1%)在各个科目中平均分均优于第一类(27人,占总人数50.9%),显然第二类学生更擅长专业基础课的学习,基本技能理解能力更有优势。在我校信管专业课程设置中明确标明了13门专业基础课中共有核心课程4门,分别为管理学原理、数据结构、数据库系统原理与管理运筹学。调取预测变量重要性排名(详见图1),4门核心课程分别排名第一、第二、第三和第六名。
2.2 专业课聚类分析
采用两步聚类方法對专业课因子中所包含的9门课程进行聚类分析。
第一步,预聚类。在自动聚类表中读取Bayes信息准则指标(即BIC值):可见聚类为2类时BIC值最小,且由BIC变化量可以看出,在聚到4类以后其变化就不明显了。故综合观察,可聚为2~4类。
第二步,正式聚类。经SPSS计算,最终确认最佳类别数为2类。且本次聚类质量达到尚可级别。
经对比两类均值,发现第一类(32人,占总人数60.4%)在各个科目中平均分均优于第二类(21人,占总人数39.6%),显然第一类学生更擅长专业课的学习,实际动手操作能力更有优势。在我校信管专业课程设置中明确标明了14门专业课中共有核心课程6门,分别为医学信息分析、管理信息系统、计算机网络、信息系统分析与设计、卫生经济学与避难信息管理学。调取预测变量重要性排名(详见图2),6门核心课程分别排名第一至第六名。
3 聚类分析结果讨论与建议
通过对因子分析结论中得到的专业基础课因子中所包含的12门课程和专业课因子中所包含的9门课程进行聚类分析,结果均是恰好按各科成绩高低将学生分为两类,这表明这些课程均体现了学生对于专业基本技能的理解能力和实际解决问题与动手操作的能力,设置合理;前者两类学生人数比为27:26,后者两类学生人数比为32:21,这说明没有出现过大或者过小的情况,两类别区分度良好。
SPSS软件在图1中提供了专业基础课因子预测变量重要性排序,可见排名前两位的管理学原理和数据结果两门核心课程的成绩在区分类别的能力方面所展现的效果最好,预测变量的重要性分别为1.00和0.99,明显优于其他课程,其次是数据库系统原理核心课程,预测变量的重要性为0.76,优势较为明显,但管理运筹学课程与前后6门课程相比没有明显优势,其原因还需要进一步分析。
SPSS软件从图2中同时也提供了专业课因子预测变量重要性排序,对比6门核心课程的设置,其成绩在区分类别的能力方面均展现出良好的效果,明显优于其他课程,预测变量的重要性与其余3门课程拉开了一定的距离,说明我校信管专业在专业课的核心课程设置上是合理的。
综上所述,我校信管专业在经过几次课程设置的调整后,已经形成了较为合理的课程设置,模块划分明确,尤其在核心课程的设置中有着自己独到的见解,并在实践中得到了检验。本文使用统计学方法为课程设置的合理性提供了讨论方法,期望为其他新设专业的课程设置提供评价方法。
【参考文献】
[1]沈绍武,肖勇,陈伟.信息管理与信息系统专业课程体系研究综述[J].医学信息学杂志,2010(7):1-4+8.
[2]董丹,李新,殷晓梅.中医药院校信息管理与信息系统专业课程设置合理性的综合评价[J].北京,人民卫生出版社.2015.
[3]史周华,何雁.中医药统计学与软件应用[M].北京,中国中医药出版社,2017.
[4]蒋知俭.统计分析在医学课题中的应用[M].北京,人民卫生出版社,2008.
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