發(fā)布時(shí)間：2021-11-23 09:45

　　隨著高等教育體制改革的不斷深化,高校畢業(yè)生就業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度的不斷加劇,眾多高校開始試圖通過開展素質(zhì)教育,改革大學(xué)人才’培養(yǎng)模式,提高人才培養(yǎng)質(zhì)量,全面提升大學(xué)生的綜合素質(zhì)。與此同時(shí),大學(xué)生專業(yè)素質(zhì)的評(píng)價(jià)方式也需要做出相應(yīng)的調(diào)整。目前高校普遍采用的對(duì)大學(xué)生專業(yè)素質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià)的方法是取學(xué)習(xí)成績(jī)的加權(quán)平均,然而這種方法存在著許多不足,無法反映學(xué)生的整體素質(zhì),也不利于素質(zhì)教育的推進(jìn)。如何科學(xué)地評(píng)價(jià)當(dāng)代大學(xué)生的專業(yè)素質(zhì)已經(jīng)引起廣泛的關(guān)注。主成分分析方法（簡(jiǎn)稱PCA）是一種常見的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。它可以用一組較少的指標(biāo)去近似一組較多的指標(biāo),并盡可能多地包含原來的信息量。主成分分析法很適合提取多維數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征,并且指出其重要程度；能夠利用少數(shù)幾個(gè)特征表示系統(tǒng)較多的信息；依據(jù)方差貢獻(xiàn)率為各個(gè)主成分排隊(duì),實(shí)用性強(qiáng)。此外,主成分分析的求解過程能夠很容易地形成程序,使用計(jì)算機(jī)快速地處理。本文采用PCA對(duì)高校大學(xué)生的專業(yè)素質(zhì)進(jìn)行測(cè)評(píng)。通過分析當(dāng)今世界大學(xué)生應(yīng)具有的專業(yè)素質(zhì),我們構(gòu)建了對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)水平、專業(yè)理論知識(shí)水平、學(xué)習(xí)能力、專業(yè)技能和綜合素質(zhì)五個(gè)方面的進(jìn)行評(píng)價(jià)的測(cè)評(píng)體系,并制定了可行的實(shí)施準(zhǔn)則,對(duì)問卷的使用... 

【文章來源】：北方工業(yè)大學(xué)北京市

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

基礎(chǔ)知識(shí)水平的主成分Pareto圖

圖5.2專業(yè)理論知識(shí)水平的主成分Pareto圖表5.專中主感汾的特征值是扶從大到小翻分U的，方差貢獻(xiàn)率也是從修U刁嗽分吐，如一主成分玩的特征值為236176，方差貢獻(xiàn)率為47-24%，就是說Fl反映了原榭旨標(biāo)系樣本總方差的47一%，其方差貢獻(xiàn)率最大;第五主成分瓦的特征值為0.孫949，方貢獻(xiàn)率為6-創(chuàng)蕎么，反映了原榭旨標(biāo)體系樣本總方差的6夕勢(shì)‘，其方差貢獻(xiàn)率最小。前三個(gè)主成分累計(jì)力差貢獻(xiàn)率己達(dá)到84j5%，可以斜罕所有變量總方差的.55%，超過了加%，這意味著在新的指標(biāo)體系中，三付旨標(biāo)就可以反映原樣本.”%的信息量。所以，決定選取前三個(gè)主成分作為專業(yè)理論知識(shí)水平的指幸靈教。表5.8專業(yè)理論知識(shí)水平的主成分載荷FFFFFlllF222F333F444F555XXX555一0.21453330.7641444一0.48217770.0756666一0.3631000XXX666一0.53574440.03432220.2751999一0.7851111一0.1402777XXX777一0.5150555一0.30315550.24799990.5240777刁.5537888XXX888一0.53358880.27111110.17460000.30882220.7182999XXX999一0.3420222一0.4995000一0.7744666一0.08864440.1608333

FFF6660.37394445， 344496.75}}}FFF。 。 0.227器 器 3.255510000用 M[ATLAB繪出了主要主成分的P別陀to圖，如圖5.3。(最后一個(gè)指標(biāo)所占的方差貢獻(xiàn)的比例太小，導(dǎo)致繪圖時(shí)MATLAB不顯示了。)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3513624