工程管理专业经济学课程创新研究

  工程管理专业经济学课程创新研究摘要:经济学课程作为工程管理专业的一门专业基础课,对培养学生掌握现代经济学基本理论,运用经济学知识解决实际问题有着极为重要的作用。传统的经济学教学以理论授课为主,学生被动接受,且不能满足工程管理专业要求学生具备较强实践能力的要求。通过问卷调查工程管理专业学生经济学教学实践情况,运用因子分析、相关分析、回归分析等方法,建立经济学教学实施因素与教学效果的回归方程,寻求影响教学效果的主要因素及其影响程度。最后,对照学生对教学实施相关因素的满意度,有针对性地提出创新措施,以提高工程管理专业经济学教学质量。关键词:经济学;工程管理专业;课程创新;教学效果Keywords:economics;engineeringmanagementmajor;courseinnovation;teachingeffect中图分类号:G642.3文献标识码:A文章编号:1006-4311(2018)05-0231-040引言经济学是对市场经济运行规律及政府政策调节进行研究的基础上所建立的理论体系,旨在帮助人们理解经济现象和改进经济制度,其学科特征和培养目标决定了教学模式以理论授课为主[1]。工程管理专业作为我国的一门新兴学科,虽然设立时间较短,但发展十分迅速,要求学生具有管理学、经济学和土木工程技术等知识,培养具有工程技术和管理能力的复合型人才[2]。經济学作为工程管理专业的专业基础课程,对学生掌握工程领域基本经济理论,从而具备工程经济分析能力起着至关重要的作用,在培养学生掌握基本的经济理论知识的同时,更侧重培养学生运用所学经济知识解决工程实际问题。传统的经济学教学模式以理论教学为主,学生被动接受,枯燥的教学内容,更不能调动学生学习的积极性。本文结合北京建筑大学经济学教学实践,以工程管理专业学生为样本,通过调查分析影响教学效果的影响因素,有针对性的就本校工程管理专业经济学课程教学提出创新措施,有的放矢,以推进本校经济学教学发展,进一步完善经济学教学质量。1数据分析本次问卷调查以匿名的方式在修读经济学课程的学生中展开,能较真实地反映实际情况,且具一定的代表性。本次调查共发出问卷120份,收回119份,其中有效问卷为111份,问卷有效回收率为92.5%。问卷由:A.基本信息;B.经济学教学实施;C.教学效果;D.学生满意度;E.意见反馈等方面的问题组成。基本信息以主观性问题为主,共3题;其他问题以客观题为主,69题,共计72道题,客观问题以7分值打分法进行打分。问卷整体结构设计合理,调查方法科学,能满足研究者基本要求。1.1因子分析因子分析是一种数据简化技术,通过研究众多因素之间的内部依赖关系,以较少的几个独立因子反映原始数据大部分信息的统计方法[3]。由于问卷涉及经济学教学的各个方面,包含的信息量很大,因此分析之前有必要采用因子分析将所有问题进行归类,精简为具有代表性的因子,使之能反映调查问卷的大部分信息。1.1.1经济学教学实施因子分析经济学教学的实施问卷调查包括教师表现、学生表现、教学材料及方法三个方面,共包括49个问题,而因子分析的题项一般不能超过30个,否则就会影响因子分析的结果[4]。为了更加客观的对教学实施进行因子分析,此时考虑将三个方面因素分别进行因子分析。因子分析时,需要对原有变量做相关分析,以确定待分析的变量是否适合做因子分析,SPSS在因子分析过程中提供了巴特利特(Bartlett)球形检验、KMO检验等方法来判断变量是否适合做因子分析。本文选取KMO检验作为判断依据,根据Kaiser给出的KMO标准:KMO>0.9,非常适合;0.8①对教师因素进行因子分析。经分析教师因素的KMO值为0.881,适合做因子分析。对教师因素的问卷调查结果采用主成分法抽取因子,保留特征值大于1的因子,删除因子载荷小于0.5的变量,并采用最大方差旋转法,得到表1、表2所示结果[5]。从表2中可以看出,通过因子分析将教师因素提取了4个公共因子,这4个公共因子对原变量的共同解释度为68.265%。深入分析问卷问题后发现,b1.11(上课着装很得体)对教学效果的影响很小,且无法与其他问题归为一类,去掉该项后对其他因素再进行因子分析能更好地进行分类,因此将其删除后再进行因子分析。采用最大方差旋转法旋转后,因子变量较高的载荷集中在几个变量上,使因子变量的含义更加清楚。其中,b1.19(作业量适中)与因子1和3都有关,但这个变量被因子1解释的程度(58.4%)大于被因子3解释的程度(51.0%),且从现实意义来讲,这个变量更适合被列入第1个因子(教学参与);b1.8(教学时能够突出重点,化解难点)因子载荷为0.496,小于要求删除的因子载荷标准0.5,但非常接近0.5,且结合实际情况认为该问题对教学效果的影响较大,所以保留这个变量。最终提取的四个公共因子分别命名为:F1教师教学参与、F2教师授课能力、F3教师专业素养、F4教师教学态度。②对学生因素进行因子分析。对学生因素进行因子分析,得出该部门的KMO值为0.845,认为适合做因子分析。在对学生因素进行因子分析时,采用主成分法提取公共因子,固定抽取4个因子数量,得到4个公共因子的贡献率为66.622%。如表3所示,b2.5(我对经济学非常感兴趣)与因子2和4都有关,但这个变量被因子4解释的程度(63.1%)大于被因子2解释的程度(50.8%),且从现实意义来讲,这个变量更适合被列入第4个因子(支持态度)。通过对提取后的4个因子进行可靠性分析,得到它们的可靠性分别为0.790、0.777、0.780、0.810,说明合并后的因子构建相当稳定,有利于做进一步的分析。将得到的4个公共因子分别命名为F5学生课堂参与、F6学生个人能力、F7学生出勤情况、F8学生支持态度。③对教学材料及方法进行因子分析。对教学材料及方法进行因子分析,得出KMO值为0.793,表明可以做因子分析。采用主成分法抽取因子,固定因子数量为3,抽取到的3个公共因子对原变量的共同解释度为69.851%。如表4所示,b3.3(课件制作精美)与因子1和2都有关,但这个变量被因子1解释的程度(62.9%)大于被因子2解释的程度(50.0%),且从现实意义来讲,这个变量更适合被列入第1个因子(课件内容)。将提取的3个公共因子分别命名为:F9课件制作、F10教学方法、F11教材使用。3个公共因子的可靠性分别为0.813、0.797、0.573,前两个因子的可靠性非常好,说明因子构建相当稳定,第3个因子的可靠性大于0.5也在可接受的范围内。1.1.2经济学教学效果因子分析经济学的教学效果由17道问题组成,对该部分问卷的调查结果进行因子分析,得出该部分的KMO值为0.902,说明非常适合做因子分析。采用主成分法抽取因子时固定因子个数为4,将教学效果因素提取为4个公共因子对原变量的共同解释度为70.720%,可以代表绝大多数变量。如表5所示,b1.10(通过经济学课的学习我获得了很多专业知识)因子载荷为0.485,小于要求删除的因子载荷标准0.5,但非常接近0.5,且分析问卷实际问题认为该问题对结果的影响较大,归入因子1后其可靠性增强。另外,第4个因子中只包含两个原变量,进一步分析后认为不能代表变量的整体情况,且回归分析拟合度不符合要求,故将因子4删除。将最终提取的3个公共因子分别命名为:P1专业知识提高、P2重要性认识、P3热情度提高。这3个因子的可靠性均大于0.85,说明因子构建相当稳定,有利于进一步分析。1.2相关分析为了检验经济学教学实施与教学效果各因子间的相关程度,采用Pearson相关性分析的方法来确定其两两关系。利用相关系数r的大小可以判断变量间相关关系的密切程度,当

  r

  =0,表明完全不相关;0<

  r

  ≤0.3,微弱相关;0.3<

  r

  ≤0.5,低相关度;0.5<

  r

  ≤0.8,显著相关;0.8<

  r

  ≤1,高度相关;

  r

  =1,完全相关[6]。如表6所示即为教学实施与教学效果各因子间的Pearson相关系数表。如表6所示,经济学教学效果(P)与教学实施(F)均在0.01水平上显著相关,表中标示出了相关系数大于0.5的系数,表明这些因子间的相关性较强,例如热情度(P3)与学生课堂参与(F5)间的相关系数为0.729,表明这两个因子显著相关;其他因子间的相关性多集中在0.3~0.5之间,表明这些因子间的相关性较弱。1.3回归分析相关分析仅仅反映了经济学教学实施与教学效果之间的关系,及相关程度有多大,至于两者之间的影响程度以及哪个变量以怎样的方式影响另外一个变量则无法判断。而利用回归分析可以对变量间的关系进行定量刻画,准确把握某个变量受其他一个或多个变量影响的程度,从而促进控制和预测正确性的提高。回归分析以教学效果的3个因子为因变量,以教学实施的11个因子为自变量进行多元线性回归,采用Stepwise筛选法后,建立如表7所示回归模型。从表7可以看出,这三个回归模型的统计量F都服从第一自由度为3,第二自由度为107的F分布(ɑ=0.05,F(3,107)=2.689),且伴随概率值均为0.000,说明进入回归模型的自变量与因变量间存在线性关系,回归方程显著。另外,方程中自变量的容忍度都较高,并且VIF值都小于10,这说明各回归方程中自变量和因变量之间共线性很弱[3]。最后,三个回归方程中的判定系数R2分别为0.543、0.580、0.627,表明进入各回归方程的自变量可以解释各自因变量的54.3%、58.0%、62.7%,對于社会科学研究来说,这些解释度是相对较高的[7],说明方程的拟合度较为理想。经济学教学效果由三个方面来反映,即学生专业知识提高、重要性认识、热情度。表8中三个回归方程分别列举了具体的影响因子及系数。从回归方程可以看到,学生课堂参与对三个教学效果都有影响,且表现为正相关;其次是学生的支持态度对专业知识的提高、重要性认识的影响较大,说明通过增强学生的支持态度,能更有效地提高学生的专业知识和对经济学课程的重要性认识;另外,学生的个人能力、学生出勤情况、课件内容、教师授课能力对教学效果的影响也存在正向相关关系。2满意度对照通过对问卷中学生满意程度频数进行统计,如表9。可以发现,学生对教师的工作素养满意度最高,对教材的使用满意度最低。结合回归分析中确定的对教学效果影响较大的因素,对照学生对其满意程度,应加强对教学方法和课件内容的改善,从而提高教学效果。3创新措施如图1提高经济学教学实施效果线路图,该线路图包括四个区域。区域一为知识传播媒介,教学材料和教师作为经济学教学的基础,是提高学生参与经济学课程学习积极性,推进经济学课程创新的关键因素。结合回归分析结果,其中教学材料中课件内容对教学效果的影响较大,可重点改进课件内容,如使课件文字清晰,制作精美;同时教师作为传播知识的主导因素,结合回归分析结果,其中教师授课能力对教学效果的影响较大,可重点进行改进,如在授课过程中突出教学的重点和难点,将实际工程案例引入到课堂等[8]。区域二是教学方法,对知识的传播及学生的参与起到润色和带动作用,行之有效的教学方法及教学组织形式对学生获取知识和参与度的提高起到至关重要的作用。教师可采用问题教学的方式,在授课之前提出问题,让学生带着问题去听课;在教学过程中让学生就经济学问题分组讨论或进行演讲,在准备过程中他们需要就这些问题进行大量的资料查阅及思考,以此来带动他们参与经济学的学习,获得更广泛的经济学知识;同时,学校可聘请经济学专家,让他们定期为学生介绍最新的经济学动态发展情况;另外,学校可以与工程相关企业建立合作,让学生到施工现场参观感受或到相关企业实习,提高学生对实际问题的认识[9-10]。区域三是区域一、二对学生因素的影响,通过传播媒介和教学方法的创新提高学生对课堂的参与、支持,从而调动学生自主学习的积极性,最终实现经济学教学效果的提高。区域四则是区域一、二、三所表现的教学影响因素对教学实施效果的最终体现,主要表现在学生的专业知识提高、重要性认识和热情度的提高三方面,只有切实改进教学影响因素,才能提高经济学教学实施效果。4结论经济学作为工程管理专业的基础课程,对学生良好掌握工程经济知识,将课程所学有效地运用到工程实际中具有重要意义。本文基于改变传统以理论授课为主的教学模式,更加注重课程实践的思想,选取北京建筑大学工程管理专业为例,通过问卷调查获取经济学教学实施和教学效果影响因素相关数据,对这些数据采用SPSS软件处理分析后,提出影响教学效果的关键因素,同时对照学生对本校目前教学实施的满意度,有针对性地提出改善教学效果的措施和手段。作者:张宏等 参考文献:[1]朱建安,谭岚,周自明.基于课程群视角的应用型高校经济学教学创新[J].中国高教研究,2012(12):99-102.[2]陈建国,许凤.工程管理专业实践教学体系构建研究[J].高等建筑教育,2010(01):89-94.[3]骆方,刘红云,黄崑.SPSS数据统计与分析[M].北京:清华大学出版社,2011.[4]张红坡,张海峰.SPSS统计分析实用宝典[M].北京:清华大学出版社,2012.[5]余建英,何旭宏.数据统计分析与SPSS应用[M].北京:人民邮电出版社,2012.[6]王璐,王沁.統计软件SPSS完全学习手册与实战精粹[M].北京:化学工业出版社,2013.

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