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2.2.5数据处理及调查意义6
3.模型建立7
3.1广义logistic模型8
3.1.1指标选取8
3.1.2建立广义logistic模型9
3.2教室使用率指标(人均占座位数)10
3.3综合评价方法--最优距离法10
4.求解和检验11
4.1影响自习需求因素(以时间为单位)的研究11
4.1.1对非周末情况下学生自习时间影响因素的分析12
4.2教室使用效率的研究——为供给调整提供依据17
4.2.1对教室使用率的聚类分析17
4.2.2分布拟合19
4.2.3评价与打分20
5.模型结果分析23
6.模型应用拓展23
【参考文献】24
【附录1】:
25
【附录2】26
目前,我国高等教育己进入大众化发展阶段,各高校的招生数量急剧增加,给高等教育带来了深刻的变革。
然而学校教室管理人员与教室需求人员——学生之间的信息不对称造成了学校教室资源的一些摩擦性紧张以及另一些不必要的资源浪费。
科学、高效、合理地管理和使用高校教室资源,保证正常的教学秩序以及学生的学习环境,成为目前高校教学资源管理研究的一项重要课题。
本文拟以笔者所在西南财经大学的自习室资源状况为研究对象,通过问卷以及实地调查得到的数据,深入分析我校学生自习情况以及各自习教室的利用率。
本文首先采用广义logistic回归法,对问卷中涉及到的学生自习情况影响因素进行筛选建模,分别分析了影响学生非周末、周末自习时间的因素。
从学生主观、自习环境客观两方面提出了改进学生自习状态的措施。
同时,本文利用实地调查各教室学生自习人数的数据,对教室的使用率(以楼层为单位)进行聚类分析,分为三类教室。
进而,本文分别对这三类教室中各楼层每天的平均自习人数进行正态分布拟合,并用K-S方法对其进行拟合检验,显示拟合结果显著。
最后,本文利用综合评价的最优值距离法分别对各类教室打分,对提出的各种可能情况的得分进行分析,旨在为学校教室合理管理提供依据,建议关闭部分教室,帮助学校降低教学成本同时满足大多数同学的自习需求。
通过以上以我校教室资源的使用状况为例进行的研究,以及提出的关于如何合理利用学校教室资源,加强我校教室资源管理,希冀能为其它高校教室资源管理提供有益的参考。
高校教室资源自习室管理广义logistic回归聚类分析最优距离法
1.问题描述
一所大学的生存和发展,离不开一定数量的硬件资源和软件资源,而教室无疑是最重要的硬件资源之一。
而此硬件资源的利用管理状况将直接影响到学校教学和学生学习的效果。
从学校方面来说,由于扩招,校舍资源紧缺。
高校资金不足,在短期内扩建速度远远跟不上扩招的需要,许多学校不再设置固定教室作为学生自习室,取而代之的是流动教室,各班轮流使用,而学生自习只能在没有课的教室中进行。
这种做法确实有利于节约教育成本,提高教育资源的综合利用率,但也为学生的自习带了一些不便。
虽然有教室查询系统,但总会因调课、临时征用教室、无课教室环境不适宜等因素给学生上自习带来了麻烦,可能花费半个多小时,都找不一个合适的空教室上自习。
从学生方面来说,由于学校扩招和当今的经济危机,学生就业压力很大。
为了毕业时得到社会认可,找到比较好的工作。
学生在校期间,参与一系列的考试或加入考研行列,整日抱着书本奔波于各个自习教室和图书馆之间。
另一方面,不同的学生对教室需求以及偏好不同,而学校并不了解这些特殊潜在的需求条件,使没课空出的作为自习之用的教室与学生需求的教室产生了摩擦。
学生抱怨着没有教室自习,而学校也很无辜的表示要先保证正常的教学秩序。
缓解以上提到的这种状况单靠现有校舍的改扩建并非易事,也难解燃眉之急。
因此,加强对自习室的科学管理,帮助供给方科学正确的了解需求方的特殊偏好,化解二者的信息不对称及摩擦性,使自习室最大效率地发挥其作用,而又不至于造成浪费,是缓解这一矛盾的关键。
1、如何了解学生的需求偏好,如何对所掌握的各种各样的需求信息偏好因素进行处理归类分析,以进行科学的管理;
2、在不影响正常的教学秩序的前提下,怎样既不浪费资源又能满足绝大多数学生自习需求的管理教室。
这两点就是本文将要统计建模分析的内容。
本文将以西南财经大学的自习室资源为例,对此问题进行阐述分析。
图1西南财经大学教室分布图
2.数据描述
2.1各自习教室自习人数调查
在调查初期,本课题组对西南财经大学柳林校区各教学楼没课教室上自习人数进行初步调查。
因为白天很多教室有课,在上课与不上课的空余时间调整开关教室改变教室的供应情况会加大工作人员的工作量,所以,只考虑晚上。
本课题组成员分工在课题选定后连续20天在每晚9:
15—9:
30期间到每个自习教室清点在上自习的人数。
本文引用其调查的20天的数据。
在此后的文章中,本文称这类数据为扫楼数据。
2.2问卷调查
为了准确了解西南财大本科生自习室选择偏好等需求情况和教学楼资源的利用现状,并且考虑到不同学生自习室的选择具有个性,而不同类型的学生的选择又具有共性,所以本课题小组采用分层问卷调查的方式以获取信息。
通过发放问卷,进行较大范围调查,以得到统计建模分析的原始数据。
2.2.1设计抽样方案
考虑到各个年级的自习情况会有很大差别,而且男生女生的自习情况也会有差别,所以选用分层抽样,可以更好的提高估计精度,并可以适当的对不同层的自习情况进行分析。
2.2.2编制抽样框和设计调查问卷
由于调查时间是在11月份,此时大四同学要么找工作,基本不自习;
要么考研,固定自习室。
所以,这部分同学的情况不具有一般性,对这部分人的调查没有什么实际参考意义,本小组只对大一到大三同学进行调查。
并对一到三年级,男生和女生分类,分别编制抽样框。
本小组结合自身及身边同学情况,对影响自习时间及地点选择因素等问题进行了详细分析,最后选出了代表性的影响因素,列入问卷,最后经过优化形成最终问卷。
2.2.3试抽样调查
本小组先随机抽取几个寝室进行试调查,以便通过试抽样调查来发现各个方面可能存在的不完善之处,检查所设计抽样方案及其抽样框,调查表的科学性和可操作性,以免在正式调查中产生各种不可弥补的差错和浪费。
本次调查我们发现了有些问题的题干会有歧义,还有回答人提出了一些改进问卷的好建议。
针对试调查出现的问题,本课题小组对问卷进行了适当修改,以期获得更科学准确的数据。
终极问卷见附件。
2.2.4正式抽样调查
首先,找出分层群体,大一男生,大二男生,大三男生,大一女生,大二女生,大三女生。
然后,根据本校情况,大致认为本校男女生比例为1:
2,并且大一到大三各年级人数相等。
进行比例分配,其计算公式为:
式中:
k—分层的层数,或分层群体的个数
—第j个分层群体被分配的样本数量;
n—总的样本数量
—第j个分层群体中个体的数量;
N—总体中个体的数量
按照分层抽样的组织实施步骤,共发放180份问卷,按照比例分配,各层样本量如下:
表1抽样比例
性别
年级
男生
女生
总计
大一
20
40
60
大二
大三
120
180
2.2.5数据处理及调查意义
本小组随机抽取寝室,发出180份问卷,收回问卷166份。
有一份问卷因为没有填写完整,认为其为无效问卷,不进行分析。
所以,共有165份有效问卷。
有效问卷率为91.67%。
根据问卷调查得到的数据,将在后面的分析中用到。
其中,针对自习地点选择这一问题,得到如下结果:
图2自习地点比例图
由图2可以看出,在我们抽样调查的同学中,有15.24%的同学选择了就在寝室学习,30.49%的同学选择了去图书馆自习,而剩余54.27%的同学表示会去自习室上自习。
在这之中,28.06%的同学选择了H座,多于B、C座和E、F、G的总和(9.76%+16.46%=26.22%)。
即一半多的同学会选择去教室上自习,这说明对教室自习情况和使用情况的调查研究是非常具有现实意义的。
3.模型建立
基于问卷及实地调查,本文得到2类数据。
本文将问卷数据分为周末、非周末自习时间两类,并分别对其进行统计建模分析,分析学生自习室的需求状况和选择偏好。
通过扫楼数据,计算教室使用效率指标,通过该指标进行聚类分析。
将各类别的数据汇总,应用风险理论的有关知识对人员分布进行拟合。
建立综合评价方法,对教室使用效率进行打分,并通过分析给出初步建议。
流程图如下。
图3研究方法流程图
3.1广义logistic模型
3.1.1指标选取
通过问卷调查,我们获得了被访者的基本信息,个人偏好以及影响自习需求(以时间为指标)的客观条件。
;
调查人群包括大一至大三的在校生;
;
分为要考研,不要考研,暂时还没考虑;
;
j=1,2,3,4,5分别代表表示离宿舍距离,楼层高低,自习室已有人数,设施,环境对受访者的影响程度。
程度变量分为没有影响,一般影响,比较有影响,很有影响和非常有影响。
j=6,7,8,9,10分别表示周课时数,准备考试,课外作业,天气,心情对受访者的影响程度。
程度变量分为没有影响,一般影响,非常有影响。
如下图所示:
图4指标选取
3.1.2建立广义logistic模型
为了充分反映财大学生自习情况,发现影响因素,根据本文问卷数据类型的特殊性,建立广义logistic模型,该模型能够充分利用多水平变量数据。
本模型应变量有4个水平:
在非周末的情况下,表示自习时间小于1小时,表示自习时间在1-2小时之间,表示自习时间在2-3小时之间,表示自习时间在3小时以上;
在周末的情况下,表示自习时间小于2小时,表示自习时间在2-4小时之间,表示自习时间在4-6小时之间,表示自习时间在6小时以上。
则除一个对照水平外,以每一分类于对照水平作比较,拟合3个广义logistic模型。
(1)
(2)
其中:
满足:
其中,i=1,2,3,4.
:
被访者对于问卷问题2的回答为第i个选项的概率;
被访者对于问卷问题3的回答为第i个选项的概率;
3.2教室使用率指标(人均占座位数)
为反映教室使用的效率,本文建立教室使用率指标
(3)
其中,—第i个自习区的总教室数
—第i个自习区用作他用的教师数
—第i个自习区每个教室的总座位数
—第i个自习区的总自习人数
3.3综合评价方法--最优距离法
其中,—第i个指标的最优值(调查的第i类教室的满意人数的均值);
—第i个指标的值(到教室去的第i类教室的人数);
—第i类教室中有m个人的教室数;
—第i类教室的分数。
该公式的计算结果表明的是各指标与其最优值的相对距离,所以,其计算结果的综合值越小,表明离最优值的相对距离最小,综合评价值最优。
4.求解和检验
4.1影响自习需求因素(以时间为单位)的研究
本课题小组通过问卷调查了影响各年级学生(大四除外)上自习以及上自习需求的影响因素。
为了发现各因素对学生自习室选择及需求的影响程度,本文将问卷中第二题的四个选项(A、1小时以下;
B、1-2小时;
C、2-3小时;
D、3小时以上)作为应变量的四个水平,考虑到,本案中应变量的水平数大于2,且水平之间不存在等级递减或等级递增的关系,本文采用广义Logistic模型的方法进行logistic回归。
同
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- 高校 自习室 资源管理 研究