多层线性模型在高一物理学习影响因素分析中的应用

论文摘要

本论文运用多层线性模型(hierarchical linear models, HLM)相关的数据处理软件,分析了学生个体和教学班级两个层次的主要因素对高一物理学习成绩的影响力,为改进和提高高一物理教学质量提供一定的理论依据。本次调查对象为通过2007年中考进入云南民族中学的高中一年级8个物理教学班学生。设计的调查问卷包括学生个体水平上的影响因素14个,教学班级水平上的影响因素9个,收到有效问卷为472人。先在SPSS软件内通过主成分分析,在学生个体水平上和班级水平上各提取4个主要影响因素：再进行多层线性模型分析。分析结果表明,影响高一物理学习效果的主要因素来自学生个人,其变异占了总变异的80.1%,但班级水平的因素也不可忽视,占了总变异的19.9%。影响高一物理学习效果的学生个人层次主要因素从总体上影响力强弱依次为：课堂参与程度、学习基础、家庭背景和自信心；班级层次主要因素依次为：班级竞争、教学导向、师生关系和教师教学能力。其中：教师的教学能力减弱了家庭背景因素对高一物理成绩的影响力；班级的竞争意识会增强学习基础因素对高一物理成绩的影响力。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 论文选题的国内外研究动态及现状
• 1.1.1 问题的提出
• 1.1.2 国内外多层次线性模型的研究成果及现状
• 1.1.3 国内外有待研究的问题
• 1.2 研究的内容
• 1.3 研究的目的与意义
• 1.4 研究方法与技术路线
• 1.4.1 研究方法
• 1.4.2 研究的技术路线
• 第2章 物理学习影响因素的研究综述
• 2.1 影响学生学习因素的研究
• 2.2 高中物理学习影响因素的研究
• 2.2.1 影响物理学习的个人因素研究
• 2.2.2 影响物理学习的班级因素的研究
• 2.3 传统分析方法的局限性探讨
• 2.3.1 基于学生水平的分析
• 2.3.2 基于组水平的分析（班级或学校）
• 2.3.3 组内学生之间的分析
• 2.4 多层线性模型应用于高中物理学习影响因素的研究
• 第3章 多层线性模型的一般原理
• 3.1 多层线性模型简介
• 3.1.1 历史回顾
• 3.1.2 多层线性模型的核心思想
• 3.2 多层线性模型的相关术语界定
• 3.3 模型的设定
• 3.3.1 一般的两水平模型
• 3.3.2 两水平简化模型
• 3.3.3 多层线性模型的参数估计
• 3.4 多层线性模型的参数检验
• 3.4.1 固定参数的检验
• 3.4.2 水平1随机系数的检验
• 3.4.3 方差与协方差成分的检验
• 3.5 国内外研究概况
• 3.5.1 国外的研究概况
• 3.5.2 国内的研究概况
• 第4章 实证研究
• 4.1 研究设计
• 4.1.1 研究问题
• 4.1.2 研究假设
• 4.1.3 研究工具
• 4.1.4 调查对象
• 4.1.5 数据的收集
• 4.1.6 变量的初步筛选与赋值
• 4.1.7 问卷制作
• 4.2 问卷的信度和效度分析
• 4.2.1 信度检验
• 4.2.2 效度检验
• 4.2.3 建立多水平模型的必要性
• 4.2.4 高一物理学习影响因素的筛选
• 4.2.5 个体层面和群体层面影响因素选择
• 4.2.6 多层线性模型分析过程设计
• 4.3 分析过程与结果
• 4.3.1 模型适用性分析
• 4.3.2 个体层面变量的回归分析
• 4.3.3 群体层面对高一物理学习成绩的解释
• 4.3.4 包含两个水平上的自变量模型分析与结果
• 4.4 结论
• 第5章 总结与展望
• 5.1 对本研究的总结
• 5.2 多层线性模型研究的优缺点和展望
• 参考文献
• 附录1:高一物理学习影响因素的调查问卷
• 附录2:各班学生水平影响因素统计的原始数据
• 附录3:各班班级水平影响因素统计的原始数据
• 攻读学位期间发表的论文和研究成果
• 致谢