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分析天津开放教育滞留率调查的教育论文 远程开放教育在构建学习型社会和终身教育体系中做出了重大贡献,但在不断发展的同时,也出现了学习者滞留率高的问题。高滞留率的存在对远程开放教育的发展会起到不利的影响,但目前国内外对滞留率的研究尚属空白。研究者在KI上进行检索,关于滞留率的文章为0篇,关于滞留率的课题更是少之又少。深入研究远程开放教育学生滞留的影响因素,探索其滞留规律,采取有效的措施来降低滞留率,将有助于推动远程开放教育的进一步发展,完善远程开放教育理论体系,扎实推进开放大学建设。 一、数据、指标及计量方法的选择 (一)滞留率概念界定 远程开放教育学籍8年(16个学期)有效。在学分制背景条件和个性化学习需求下,学生最短3个学期可以修完学分,取得毕业证书。所谓滞留生,即超过学籍有效期仍没有毕业的学生。伪滞留生,我们定义为第4学期至第16学期在籍的学生,这部分学生虽然超过了最短学习年限但在学籍有效期内仍具备学习与毕业的资格。滞留率,即滞留生的人数在注册学生总人数中的比例,本文研究的滞留生范围包括伪滞留生、滞留生。滞留率=滞留生注册学生总数 (二)数据资料的分析与处理 1.样本数据来源 利用天津广播电视大学远程开放教育教务管理系统平台,提取20XX年8月前的1999年秋季20XX年秋季18届学生的相关数据,主要包括:注册学生数、毕业人数、退学人数、专业以及地区等。 2.滞留率指标 滞留率与伪滞留率,因为20XX年春季-20XX年春季入学的学生无毕业生,故本文中的滞留率共涉及1999年秋季20XX年秋季18个届别的学生。不同专业的滞留率:共选取了三个具有代表性的专业,会计学、法学、计算机科学与技术。法学作为文法类专业的代表,计算机科学与技术作为理工类专业的代表,会计学属于综合性学科,招生时文理皆可。不同地区的滞留率:市区的滞留率,主要涉:请记住我站域名/ (三)计量方法 基于SPSS16.0对分层次滞留率、分地区滞留率、分专业滞留率进行t检验,进行差异比较。基于Excel对总体滞留率和影响滞留率的各相关因子进行灰关联分析,找出影响滞留率的强关联因子、次强关联因子以及弱关联因子1。 二、滞留率的变化趋势分析与周期变化 (一)滞留率的总体概况 1999年秋季20XX年秋季远程开放教育共招生13万余人,毕业生人数10万余人,退学人数1万余人。如图1所示,1999年秋季20XX年秋季的学生总数、毕业生数、退学学生数整体呈曲折变化趋势。学生总数、毕业生数、退学学生数在2003年秋季达到最高值,此届招生总数为13,861人,占1999年秋季20XX年秋季学生总数的10.66%;毕业生数为11,074人,占毕业生总数的10.6%。从整个变化趋势来看,每年秋季招生规模要远高于春季,在20XX年秋季以前这种变化趋势非常明显,20XX年春季以后,变化趋势渐缓,招生总人数趋于稳定,固定在8,000人左右。表1显示,开放教育学生的滞留率比较稳定,变化趋势不明显,滞留率维持在0.1以下。滞留率最高的是1999年秋季入学的学生,滞留率为0.09;滞留率最低的是2002年春季入学的学生,滞留率为0.02。第一个毕业年的伪滞留率整体呈下降趋势,1999年秋季学生的伪滞留率达到最低点,为0.28。从2002年春季开始,第一个毕业年的伪滞留率呈逐年下降趋势,20XX年秋季下降幅度最大,下降了27个百分点。出现这种现象的原因主要有:第一,20XX年秋季之后,教育部有关规定要求,成人学习最短毕业年限为2.5年(5学期),故学生的第一个毕业年均在第5个学期,学习时间变长,学生有更多的时间来学习知识,获得课程学分;第二,20XX年开放教育由试点转为常规,教学模式趋于稳定,教学质量也得到了大幅度的提升。20XX年之前,天津电大为了支持学生个性化学习,在其它各项条件合格的情况下,允许学生1年半(3个学期)毕业。如2003年春季,为了提高检察院工作人员的整体能力,天津电大和检察院进行合作,设立了法学(检察方向)专业,学生在学习1年半(3个学期)之后,各项考试合格,就允许其毕业并为其颁发毕业证书。表1显示了第一个毕业年的伪滞留率和最后一个毕业年的滞留率,图2显示了各级学生不同学期的滞留率,整体呈不同程度的下降趋势。第3学期至第9学期下降趋势明显,平均降幅达到14%;从第9学期开始,下降趋势渐趋平缓,滞留率基本维持在0.1以下。学生在经过9个学期的学习之后,逐渐达到教学计划规定的要求,完成学习任务,顺利拿到毕业证,致使滞留率降低。 (二)滞留率的周期变化 把开放教育的滞留率划分为三个周期,第一个周期为3至6学期,第二个周期为7至9学期,第三个学期为10至16学期。周期划分依据为:一般情况下3至6学期属于学生的第一个毕业年所在学期,如表1所示;7至9学期开放教育的滞留率还处在剧烈的变化之中,如图2所示;进入第9学期之后,滞留率渐趋稳定,变化较小。第一周期处于第一个毕业年,滞留率相对较高,平均滞留率为0.49,如表1所示;第二周期,学生在继续学习了4个学期之后,毕业人数明显上升,平均滞留率降至0.13,两年时间下降了37个百分点;第三周期,滞留率相对稳定,平均滞留率为0.06,和最后一个毕业年的滞留率基本吻合。 远程开放教育具个性化学习的特征,学习者需要自我组织、自主制订学习计划并按计划学习。在第一周期,学生由于不适应远程开放教育学习模式,再加上学习者多是有职业的人,时间相对不宽裕,导致第一周期的滞留率较高,约有50%的学生不能按期毕业2。第一周期的退学率也相对较高,约占退学学生总数的95%。第二周期,随着 学校支持服务功能的加强以及学生自主学习能力的加强,滞留率大幅度下降。最后一个周期,随着学习年份的增多,滞留的这部分学生自信心下降,学习积极性下降,毕业学生明显减少,滞留率变化幅度较小。 三、多视点的滞留率变化趋势分析与差异比较 (一)不同层次的滞留率变化趋势与差异比较 1.本、专科滞留率的变化趋势 2002年春季之前入学的本科学生,滞留率呈逐年下降趋势(见图3),下降幅度较大,说明开放教育的质量不断提升,毕业人数显着增多,天津电大远程开放教育逐步探索出属于自己的教育模式。2002年春季的滞留率达到历史最低点,仅0.01。2002年秋季20XX年春季的滞留率渐趋稳定,没有大的波动,均在0.06以下。其中,滞留率最高的两届学生是20XX年春季和20XX年秋季,为0.06。20XX年春季之后的本科学生滞留率上升速度加快,主要原因是20XX年春季之后的学生还没有超过八年的学籍有效期,仍有一部分学生会在今后几年拿到毕业证书,目前属于伪滞留阶段。2000年秋季入学的学生滞留水平明显低于1999年秋季学生滞留水平,下降幅度较大。2001年春季20XX年春季学生的滞留率趋于稳定,2002年春季学生的滞留率水平达到专科滞留率的最低点,为0.03。20XX年春季之后的专科滞留率和本科滞留率相类似,出现逐渐上升的趋势,同是出于学籍8年有效期的原因,目前属于伪滞留阶段。从图3的变化曲线来看,开放教育的专科滞留率要略高于本科滞留率、总体滞留率,变化也相对比较剧烈,平均高出总体滞留率3个百分点。 2.本、专科滞留率的差异比较 由表2可知,本科滞留率的均值为0.0721,专科滞留率的均值为0.1089。经t检验,本科滞留率和专科滞留率之间存在显着差异,t统计值为7.655(P0.05),专科滞留率显着高于本科滞留率3。 (二)不同地区滞留率的变化趋势与差异分析 1.市区和郊县滞留率的整体变化趋势市区的总体滞留率偏高,平均滞留率为0.12,高于总体滞留率和郊县滞留率的水平。从图4的变化曲线来看,市区滞留率的变化曲线高于郊县滞留率和总体滞留率的变化曲线,整体呈上升趋势。郊县滞留率则相对平稳,20XX年秋季以前的学生滞留率基本维持在0.05以下。从整体来看,市区的滞留率高于总体滞留率,总体滞留率高于郊县滞留率,郊县滞留率处于较低水平。2002年春季学生的滞留率降至最低点,滞留率为0。2.市区、郊县滞留率的差异比较市区滞留率的均值为0.1221,郊县滞留率的均值为0.0468(见表3)。经t检验,市区滞留率和郊县滞留率之间存在显着差异,t统计值为7.11,p值为0.00(p0.05),会计学滞留率和法学滞留率之间并不存在显着差异。会计学滞留率和计算机科学与技术滞留率的t检验值为3.494,p值为0.004(p0.05),两者之间存在显着差异,计算机科学与技术滞留率的平均值高于会计学滞留率平均值0.05个百分点。 四、滞留率与相关因子的灰关联分析 由于前述的各项滞留率是对同一批次的数据进行的分类统计,无法用多元回归分析来比较学历层次、地区、专业对滞留率影响力的大小。借鉴统计分析方法灰关联分析对影响滞留率的各项因子进行分析,以找出影响滞留率的强关联因子、次强关联因子以及弱关联因子。 (一)指标分类 将天津电大远程开放教育2002年20XX年13批次入学学生总体滞留率作为参考序列,各批次本科滞留率、专科滞留率、郊县滞留率、市区滞留率、会计学滞留率、法学滞留率、计算机科学与技术滞留率作为比较因素序列,借助灰色系统理论分析两组序列间的关联性,以进一步探索天津电大远程教育总体滞留率的影响因素。参考序列:X0(k),k=1,13比较因素序列:Xi(k),i=1,7,k=1,13 (二)数据标准化 将各批次数据除以初始批次数据进行数据标准化,得到其倍数数列即为初值化数列,转化数列具有可比较性,可以将问题转向对原始数据列中各因素增长倍数进行分析对比。 (三)计算关联系数 将标准化后的总体滞留率作为母序列y0(k),将标准化后的各滞留率作为关联序列,分别计算各组关联序列与母序列间的关联系数L0i(k)=min+max0i(k)+max,其中0i(k)=y0(k)-yi(k);min和max分别代表所有比较序列各个时刻绝对差中的最大值与最小值;是灰关联系数的分辨系数,其意义是削弱最大绝对差数值太大引起的失真,提高关联系数之间的差异显着性,经验数据一般取值0.54。 (四)计算关联度 关联度:r0i=1Nk=1L0i(k)关联度描述了系统发展过程中因素间相对影响程度的大小,N为期间数量,关联度等于不同期间关联系数的加权平均值。 关联度数值反映了各因子序列对总体滞留率影响力的大小,通过关联度数值,我们可以找出影响总体滞留率的强关联因子、次强关联因子以及弱关联因子,并以此作为降低开放教育滞留率的切入点,揭示滞留规律,对强关联因子加强研究、关注,有针对性地提出对策。表7显示,在影响滞留率的各项因子中,本科滞留率为最强关联因子,对总体滞留率的变化影响力最大。其次为专科滞留率。不同专业的滞留率对总体滞留率变化的影响力各不相同,影响力最大的为会计学滞留率,在以后的教学活动中,应加强对会计学教学水平的关注。在本次研究中,对总体滞留率影响力最低的为市区滞留率和郊县滞留率,说明地区滞留率这个相关因子对总体滞留率影响不大,在哪个地区上学并不会影响到毕业学生的质量及数量。 五、主要结论与思考 (一)主要结论 通过对总体滞留率的整体变化趋势分析以及周期比较分析,并对不同层次、地区、专业的滞留率变化趋势分析以及差异比较,我们得出了初步的结论,更深层次的研究成果需要我们继续挖掘5。 滞留率整体呈下降趋势。从表1可以看出,无论是伪滞留率还是滞留率都呈逐年下降趋势,学生的第一个毕业年所在学期也渐趋稳定,一般维持在第7学期。实践证明,学生经过7个学期的学习是比较合理的,此时第一个毕业年的伪滞留率相对较低。 第二周期的滞留率下降速度较快。若将滞留率划分为三个流动周期,则滞留率在第二周期下降最快,下降速度为37个百分点。此时,学生通过前期的学习已经有了一定的基础,对学习还充满兴趣,并没有失去信心,仍有充足的动力去完成学业,加之教师的正确引导,本周期是降低滞留率、提高毕业率的最佳时期。进入第三周期,滞留率变化趋势不明显,滞留率基本稳定,没有很大的改进空间。 专科滞留率高于本科滞留率。通过t检验显示,本科滞留率和专科滞留率有显着差异,专科的滞留率明显高于本科滞留率。本科学生在经过了前期的专科学习之后,有一定的学习基础,学习自律性也相对较高,因此,滞留率低于专科滞留率。 市区滞留率高于郊县滞留率。通过t检验显示,市区滞留率和郊县滞留率有显着差异,市区的滞留率高于郊县的滞留率。这就打破了一些传统的观念。在传统上,一般情况下市区的教育质量高于郊县教育质量,滞留生也会相对较少。天津广播电视大学采用远程开放教育方式,真正达到了资源共享,郊县的学生也可以享有优质的教学资源,从而提高了教育质量,滞留率出现了低于市区的情况。 专业间滞留率的比较。专业滞留率相对分层次滞留率和分地区滞留率来说,变化幅度较大,稳定性相对较低。计算机科学与技术作为理工科代表专业,滞留率高于法学和会计学,变化曲线起伏较大。开放教育的学生多是基础较差的学生,理工类课程的学习需要学生具备较高的学习能力和自主性,因此,开放教育理工类学生的滞留率相对较高。 灰关联结果分析。以本科滞留率、专科滞留率、市区滞留率、郊县滞留率、法学滞留率、会计学滞留率、计算机科学与技术滞留率为相关因子,通过灰关联分析,可揭示各项因子对总体滞留率影响力的大小。通过分析,本科滞留率为最强关联因子,其次是专科滞留率、会计学滞留率、法学滞留率。在开放教育中,应加强对本科学生的关注,进一步提高本科教学质量。在专业方面,加强对会计学等学科的投入,加大专业建设力度,提升课程建设水平。 (二)对策思考 对策一,建立导学机制,加大支持服务力度。研究发现,在三个流动周期中,处于第二周期的学生上升空间最大。因此,可建立有效的导学机制,及早发现处于第二周期的学生的学习困难,提供相应的支持服务,使这部分伪滞留生顺利毕业。建立有效的导学机制,要从以下两方面出发。首先,进行深入细致的思想教育,端正学生的学习动机,强化他们的学习意志,激发学习热情,使他们保持良好的学习状态。其次,提高面授辅导质量。面授辅导在整个学习过程中起着答疑、解惑的作用,是开放教学中不可缺少的一环6。为处于第二周期的伪滞留生聘请高质量的面授辅导教师,制定适合他们的特色学习计划,发现他们学习中的不足,提高课堂的趣味性,使学生积极投入到学习过程中。同时,在条件允许的情况下,为学生增加面授