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    基于上海PISA2012分析不同能力分位上的學生素養影響因素

    時間:2014-10-11 來源:未知 作者:學術堂 本文字數:5427字
    論文摘要

      上海在 PISA2012 中再次奪魁,引起了全世界的廣泛關注.不僅國際社會上褒貶不一、不乏質疑之聲,就連國內也充滿了各種激烈討論[1][2].實際上,對于教育研究者來說,PISA2012 的測試結果雖然重要,但更為重要的其背后所隱藏的教育現象和教育事實.在各種紛爭之下,如何冷靜下來,用好 PISA的數據來分析自己的教育問題,才是上海代表中國參加 PISA 的真正意義所在.

      通過 CNKI 以 PISA 為篇名關鍵詞進行搜索,可以發現自 2003 年第一篇介紹德國 PISA 的文獻以來[3],有關 PISA 的研究已經越來越多.但是,大部分文獻都屬于介紹性質,要么對 PISA 的測試理解進行剖析,要么利用官方報告的數據進行簡單的描述統計和對比,真正使用 PISA 原始數據采用量化研究方法進行深入研究的文獻還不算豐富.在這方面,香港作為我國最早的 PISA 參與地區,有著更為專業的力量和豐碩的成果.香港中文大學何瑞珠教授就是其中的代表[4],其成果已經被部分地介紹到國內[5].

      2013年底 ,OECD官方網站正式公布了PISA2012 年的測試結果和原始數據,又一次為我們解讀上海教育之成功提供了機會.本文將借鑒何瑞珠等人的研究經驗,利用上海 PISA2012 樣本,深入探討影響不同能力分位上的學生素養的關鍵因素.

      一、概念界定和技術要點

      (一)能力分位

      分位數(quantile),是統計學上的一個概念,是指將一個隨機變量的概率分布范圍分為幾個等份的數值點.它表示當一組數被按升序排列時,處在某一位置上的數值.常見的分位數有中位數和四分位數.

      在 SPSS 等統計軟件中,可以利用描述統計中的相關指令對不同分位上的數值進行計算.同樣道理,所謂能力分位,就是指將學生能力(成績)按升序排列時,在某一位置處的學生能力值(成績值).這一統計指標可以對學生能力層次進行更好的區分.表 1 中就給出了上海 PISA2012 的能力分位結果.

    論文摘要

      在 PISA 官方報告中,也有類似的做法,即"能力等級"(proficiency level),并有嚴格而固定的劃分標準.以閱讀素養為例,PISA 一共劃分了從高到低8 個等級:6 級 (698 以上)、5 級 (626~698)、4 級(553~626)、3 級(480~553)、2 級(407~480)、1a 級(335~407)、1b 級(262~335)、1b 級以下(262 以下).PISA 官方的能力等級強調教育測量學上的可靠性和穩定性,也保證了不同年份的數據是縱向可比的.

      但是,利用該變量來研究影響不同能力層次學生的影響因素就會導致一些計量問題,最顯而易見的是在 OLS 回歸中,樣本量必須縮小到相同能力等級的學生身上,而無法利用全樣本進行估計.對此,分位以及分位回歸技術能幫助我們更為有效地利用全樣本是數據探索不同能力層次上的學生素養[7].

      (二)技術要點

      PISA 是高度開放的,從問卷設計、樣題,到最后的數據都可以在其官方網站上下載.但同時 PISA 也有一定門檻的,作為全球最權威的學業水平測試,PISA 不僅提出了許多先進的測試理念,更是將最為穩健的教育測量學方法進行深入運用,開發了像 Conquest 這樣的專業軟件來處理數據.在利用 PISA 數據進行量化分析的時候,有兩點最為容易被忽略,一是權重問題,另一個是 PV 值(plausible value,似真值)問題.

      關于權重問題,PISA 數據是對一個國家或地區15 歲人口進行抽樣產生的.PISA 官方技術報告指出,由于以下三個原因的存在,使得在使用 PISA 數據進行任何計算的時候都有加權的必要:一是學生或者學校并不一定按照相同的概率被選入樣本;二是不同類型學校的參與率不一樣,不同特征學生的回答率也不一樣;三是出于匯總報告的原因,有些層的樣本會被過度取樣[8].對于一般統計量(非其標準誤) 的計算,必須注意加權問題,這一點通過使用PISA 原始數據中的最終權重變量(W_FSTUWT)即可解決3.①所謂 PV 值,則是現代教育測量學中的理論,其直觀解釋是指一個學生可能擁有的能力范圍的代表值.在現代測量理論中,直接給出一個學生能力的估計值被認為是不可靠的,取而代之的是給出一個學生能力的概率分布情況.在 PISA2012 原始數據中,為閱讀、數學、科學各提供了 5 個 PV 值.一般來說,對于最終(final)估計,必須同時使用這 5 個PV 值;而對于臨時的探索性(provisional exploratory)估計,使用 1 個 PV 值也可以得到較為可靠的結果,在大樣本(6400 以上)時更是如此[9].

    論文摘要

      二、樣本與變量

      上海 PISA2012 共在 155 所學校抽取了 5177名學生,其中包含 49 個外國人和 498 名留級生(同時具有兩種屬性的 18 人).考慮到外國人和留級生會影響到樣本分布,從而影響分位回歸的估計效果,本文將這些個案排除,最后保留 4572 個本地未留級學生樣本.

      在本文中,主要使用以下變量作為學生能力分位的解釋變量,包括女生、社會經濟文化地位等個體層面的變量,以及師生關系和班級規模等學校層面的變量.從表 2 中的描述統計結果來看,樣本中女生稍多(53%),ESCS 偏低(均值-0.28),班級規模適中(均值 36.33),師生關系較好(均值 0.66).語數外各科的周課時均值都在 240 分鐘到 260 分鐘左右,以每節課 40 分鐘計,也即每周 6~7 節課,負擔適中.

      三、OLS 回歸結果

      在實證研究中,OLS 估計已經成為基準,它雖然只能樣本均值進行解釋,卻是進行深入分析的基礎.

      這里采用 SPSS 軟件對以下模型進行估計:

      其中 pisa 表示各科成績、A 表示截距、girl 表示女生、escs 表示家庭社會經濟文化地位(也即家庭條件)、size 表示班級規模、relation 表示師生關系、time表示相應科目的周課時.

      從表 3 中模型 1、3、5 的結果可知,對于平均水平的學生來說,性別、家庭條件、班級規模、師生關系、課時等因素都具有非常顯著的影響,但是不同科目的影響程度和方向并不一樣.從性別上來說,閱讀是女生的強項,平均比男生高出 18.37 分;而數學則是男生的強項,平均比女生高出 13.66 分;在科學上,男生優于女生,但是統計上不顯著.從家庭條件上來說,貧富差距對三科都有正向影響,即家庭條件越優越,學生的學習成績越高.對于數學來說尤其如此,escs 相差一個單位,數學素養相差 31.87 分,是所有因素中影響程度最大的.從班級規模上來說,班級規模稍大一些對三門成績都有正向影響,但是對數學影響最大(1.87),對閱讀(1.47)和科學(1.38)稍小.

    論文摘要

      從師生關系來看,良好的師生關系對三門都有非常大的正向影響,僅次于家庭條件.但是師生關系對數學的影響最大(18.73),對閱讀(15.97)和科學(10.42)稍小.最后,各科課時對于相應科目的成績也有顯著正向影響.平均來說,每周多學 10 分鐘,可以使閱讀提高 1.1 分、數學提高 1.2 分、科學提高 1.4 分.

      四、分位回歸---一個探索性嘗試

      OLS 回歸分析主要關注的是整體樣本的平均水平,但不能用來刻畫不同能力分位上的學生成績的影響因素,這里就需要用到分位回歸技術.與 OLS所使用的最小二乘估計有本質區別的是,分位回歸不是在估算最小殘差,而是在最小化絕對距離差[9].

      正是由于這一點,使得通行的 PISA 算法難以實現,因此,此處僅使用 1 個 PV 值進行探索性分析.這里采用 STATA 軟件對以下模型進行估計:

    論文摘要

      實際上,上式與 OLS 回歸的差別僅在于腳標 q,它表示 PISA2012 的能力分位,后面的 等則表示相應分位上的回歸系數.具體的回歸結果見表 4.

    論文摘要

      為了節約篇幅,這里呈現 10 分位、50 分位和 90分位的結果.不難發現,絕大部分解釋變量在所有的分位回歸中都高度顯著(0.01 水平以上),但是與OLS 估計結果不同的是,各解釋變量對于不同能力分位的影響相差較大,有些甚至完全相反.

      從模型 1、2、3 中可以看出,性別對閱讀的影響在 10 分位上系數最大(25.01),而在 90 分位上系數最小(12.48),這說明在低能力分位上,女生比男生更具優勢,而到高分位上,這種差距縮小至一半.家庭條件對閱讀成績一直保持最高的影響水平,而且在各分位上變化不大.班級規模在 90 分位上影響最大(2.00),這說明班級規模的擴大對高能力分位的學生更有利.師生關系的提高則對低能力分位學生更有利,在 10 分位處為 21.66.閱讀學習時間在 90分位處已經不再顯著,這說明對于高能力分位的學生來說,延長課時并無意義.

      從模型 4、5、6 中可以看出,性別對數學的影響在 10 分位上系數為正(0.86),與 50 分位和 90 分位的情況截然相反,這說明對于低能力分位的學生來說,女生反而更占優勢,雖然在統計上并不顯著.家庭條件對于閱讀成績的影響仍然最大.但是在高能力分位(90 分位)上已經明顯變小(25.82).與閱讀情況類似的是,班級規模擴大對于高能力分位的學生更有利.不過,師生關系上卻與之相反,雖然都具有正向顯著效應,但對高能力分位的學生更有利.此外,數學學習時間在 90 分位處也不再顯著,同樣說明對于高能力分位的學生來說,延長課時意義不大.

      模型 7、8、9 給出了科學成績的結果.性別對于科學的影響較閱讀和數學都小,但與數學類似的是,在 10 分位上,女生比男生高 2.81 分,雖然并不顯著.家庭條件依然是影響程度最高的因素,在三個分位上都在 20 左右.對于科學來說,擴大班級規模的作用在 10 分位處已經很小,但在 50 分位和 90 分位處依然有正向影響.師生關系也是影響科學成績的重要因素,在 10 分位處的影響較大(12.33),在 90分位較小(7.43).與閱讀和數學有所不同的是,科學課時對于三個能力分位上的學生來說都比較重要,這可能是由于科學更強調實踐性,需要動手操作去解決問題.

      為了對各解釋變量在不同能力分位上的影響程度進行學科之間的比較,本文將每隔 5 個分位的回歸系數呈現在下圖 1-5 中.圖 1 顯示出性別效應在三科不同能力分位上的差別.閱讀上女生占絕對優勢,但隨著能力分位的提高,這種優勢逐漸縮小.數學和科學上,男生占絕對優勢,但在低能力分位處(5分位和 10 分位),男女生差別較小.總體來說,男女生在科學上的差異最小.這也是 PISA 官方報告中多次提及的,科學是性別差異最容易彌合的學科[10].圖 2 顯示出 ESCS 在三科不同能力分位上的差別.

    論文摘要

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      總體來看,家庭條件對數學影響最大,特別是在低能力分位處(55 分位以下),對于高能力分位處(75 分位以上),家庭條件的影響大幅下降.家庭條件對于閱讀和科學的影響也隨著能力分位的提高而呈現出逐漸下降的趨勢.圖 3 顯示出班級規模的影響效應,隨著能力分位的提高,班級規模的效應一直在波動上升,特別閱讀和數學來說最為明顯,而科學則在75 分位以上出現了下降.圖 4 顯示師生關系的影響效應,在中低能力分位上(50 分位以下),師生關系的影響較大,這在數學上表現的最為明顯,在高能力分位處(60 分位以上),師生關系對于三科的影響都有所下降.圖 5 顯示各科課時的影響效應,與其他因素所不同的是,三科的課時影響效應隨著能力分位的提高直線下降,而且甚至在 75 分位以后,數學和科學課時的增加都對學生成績造成負影響,只有閱讀還保持著微弱的正向效應.由此可見,對于高能力分位學生來說,延長課時反而是對他們造成了束縛.

      五、小結與啟示

      大數據時代的到來,對教育事業發展和教育科研提出了更高的挑戰,也提供了更多的機會.面對海量數據,如何通過適當的手段展開分析去獲取對教育改革與發展有效的信息,成為每一個教育工作者義不容辭的責任.PISA 測試不僅提供了高質量的跨國數據,更發布了一系列有影響力的報告[11],值得我們學習.實際上,只有利用量化方法對 PISA 數據進行更為深入的發掘,才能為教育政策和決策提供堅固的基石.通過前面對于 2012 年閱讀、數學、科學素養的深入分析,有以下兩點值得上海在今后的教育改革中加以注意.

      第一,重視對影響學生成績的關鍵因素進行分析,通過適當干預來改善學生學習效果.本文選取了性別、ESCS、班級規模、師生關系、各科課時五個變量,在上海 PISA2012 數據的支持下,肯定了其對上海學生具有正向影響,其中 ESCS 和師生關系最為重要.上海市政府可以通過改善弱勢群體家庭學生的學習條件和提高師生融洽程度來進一步提高教育質量.同時,也需要正視男女生在閱讀和數學兩科上的差距,通過各種手段減少偏科現象.此外,維持班級適度規模和適當調控各科課時也是改善學生成績的不錯選擇.

      第二,在堅持基礎教育均衡發展的前提下,關注不同能力分位學生的學習狀況.分位回歸的結果表明,性別等五個因素在不同能力分位上的作用不一.因此,為了滿足學生的多樣化需求、有針對性地提高不同能力分位學生的學習成績,有必要采用差異化教學或者分班教學的方式.比如對于高能力分位的學生來說,適度提高班級規模能夠起到加強競爭的作用,有利于他們的發展.此外,適當減少高能力分位學生的各科課時,能夠更有利于他們自主發展興趣、開拓視野.

      參考文獻:

      [1]王湖濱.上海 PISA 2012 結果的外媒反映述評[J].上海教育科研,2014,(02):36~39+9.

      [2]程介明.上海的 PISA 測試全球第一到底說明了什么[J].探索與爭鳴,2014,(01):74~77.

      [3]董琦. 德國 PISA 測試結果及其引發的反思 [J]. 德國研究,2003,(01):55~59+80.

      [4]Esther Sui Chu Ho. Multilevel Analysis of the PISA Data:Insights for Policy and Practice[M]. Hong Kong: Hong Kong Institute ofEducational Research, 2013.

      [5]何瑞珠.從國際視域論析教育素質與平等:PISA 的啟示[M].北京:教育科學出版社,2011.

      [6]胡詠梅 唐一鵬.高中生科學素養的性別差異---基于無條件分位回歸的經驗研究[J].北京大學教育評論,2013,(04):110~127.

      [7]OECD. PISA Data Analysis Manual SPSS R SECOND EDITION[M]. Paris: OECD,2009.

      [8]OECD. Programme for International Student Assessment PISA2000 Technical Report[M]. Paris,2002.

      [9]Roger Koenker and Gilbert Bassett, Jr. (January, 1978).Regression Quantiles. Econometrica, 46(1):33-50.

      [10]OECD. PISA 2009 Results: What Students Know and Can Do-Student Performance in Reading, Mathematics and Science ,Volume I:Analysis[M]. Paris: OECD, 2000.

      [11]OECD. PISA 2012 Results: What Students Know and Can do :Student Performance in Mathematics, Reading and Science (Volume I)[M]. Paris: OECD, 2013.

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