趙 波, 卞紀(jì)蘭， 王純杰， 王淑影, 趙桂燕

(1.長春工業(yè)大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院， 長春 130012；2.黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 大慶 163319)

0 引 言

近年來，隨著我國高等教育由精英化教育轉(zhuǎn)向大眾化教育的轉(zhuǎn)變，高校的高速度擴(kuò)招，使得我國高等教育快速普及。但是，也不可避免地為高校的教育質(zhì)量帶來一些新的問題[1]。特別是當(dāng)代大學(xué)生掛科(考試不及格)問題越發(fā)凸顯。因此，如何預(yù)防學(xué)生掛科已經(jīng)成為當(dāng)前學(xué)生管理研究的主要任務(wù)之一。

截至目前，已有不少學(xué)者對當(dāng)代大學(xué)生的掛科現(xiàn)象進(jìn)行了分析。羅晨輝指出當(dāng)代大學(xué)生受到物質(zhì)和精神世界的雙重誘惑，思想上對學(xué)習(xí)的過度輕視、學(xué)習(xí)的盲從等因素是造成大學(xué)生掛科的主要原因[2]；李丹花指出學(xué)習(xí)目標(biāo)不明確，沉迷于網(wǎng)絡(luò)、學(xué)習(xí)期間兼職打工以及為情所困，迷失自我是導(dǎo)致大學(xué)生掛科的主要原因[3]；高朋敏等從環(huán)境變化、目標(biāo)缺失等方面揭示大學(xué)生的掛科原因[4]等等。這些文章均是通過定性分析方法得到的，因此缺少一些數(shù)據(jù)的支撐。當(dāng)然，也有一些學(xué)者已經(jīng)對其展開了定量分析，例如，馬丹妮從機(jī)器學(xué)習(xí)角度建立了學(xué)生學(xué)業(yè)預(yù)警模型，通過分析統(tǒng)計某大學(xué)學(xué)生成績等數(shù)據(jù)，分別實現(xiàn)學(xué)生課程掛科預(yù)測和學(xué)生畢業(yè)情況預(yù)測，從而實現(xiàn)異常學(xué)生學(xué)業(yè)預(yù)警[5]；張麗華等利用Logistic回歸模型分析了大學(xué)數(shù)學(xué)考試成績，發(fā)現(xiàn)學(xué)生入學(xué)高考成績與性別對該校學(xué)生大學(xué)數(shù)學(xué)掛科有著顯著性影響[6]；韋新星基于Logistic回歸分析與判別分析相結(jié)合，對大學(xué)生掛科的預(yù)測問題進(jìn)行研究，但是該文獻(xiàn)中忽略了分類閾值選擇以及忽略了連續(xù)變量對掛科概率的非現(xiàn)線性影響，因而造成信息的損失，以至于分類問題沒有達(dá)到最優(yōu)解[7]。

因此，本文將從定量分析的角度出發(fā)，結(jié)合東北地區(qū)高校管理背景，考慮非線性因素的影響，提出部分線性Logistic回歸模型，并利用Sieve方法逼近非線性函數(shù)，基于極大似然推斷模型參數(shù)。根據(jù)參數(shù)結(jié)果分析非線性函數(shù)以及其余分類變量對掛科概率的影響。最后畫出ROC曲線說明該模型可以有效地分出掛科與不掛科的學(xué)生，約登指數(shù)為學(xué)生分類提供了一個最優(yōu)的分類閾值。

1 數(shù)據(jù)來源及指標(biāo)體系

從定量分析的角度，隨機(jī)收取黑龍江某高校在校二年級學(xué)生對其掛科問題進(jìn)行研究。原始數(shù)據(jù)來源于該校在校二年級學(xué)生的生活狀況，以及該校的相關(guān)政策。將學(xué)生是否掛科作為因變量y，如果存在掛科，則y=1，如果沒有掛科，則y=0。從學(xué)校的相關(guān)政策以及管理角度出發(fā)，為了分析學(xué)生掛科的情況，收集到138個樣本，包括第二課堂成績(課外成績以及一些定性變量量化后的綜合得分-由某高校的文件支撐)、性別、專業(yè)(收集到的數(shù)據(jù)中僅有兩個專業(yè)，分為A類和B類)、戀愛情況、文科生還是理科生(抽樣的班級高考錄取時文理兼招)、高考生源所在地、兼職情況以及是否有逃課經(jīng)歷(不論請假與否，均視為曠課)等8個影響因素作為協(xié)變量，其中第二課堂成績是根據(jù)在校學(xué)生在大二學(xué)年獲得的獎項、榮譽(yù)以及參加學(xué)校、學(xué)院和班級活動情況的分值量化，有各項活動分的一個累積值，因此是一個取值大于0的連續(xù)變量(如果參加活動足夠多，該變量的取值會足夠大)，其他變量均是離散的分類變量。具體的變量取值及其對應(yīng)含義如表1所示。

表1 變量取值及其對應(yīng)含義

2 部分線性Logistic模型

Logistic回歸分析是一種廣義的線性預(yù)測回歸模型[7]，在社會學(xué)、人口學(xué)、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、醫(yī)學(xué)、氣象學(xué)以及生物學(xué)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用[8-11]。假設(shè)y是感興趣的0-1型變量，y=1表示設(shè)定的感興趣的類別，發(fā)生的概率P(y=1)=π；y=0表示設(shè)定的不感興趣的類別，發(fā)生的概率P(y=0)=1-π。傳統(tǒng)的Logistic回歸模型假設(shè)興趣事件的概率與各個協(xié)變量之間呈現(xiàn)線性關(guān)系，因此Logistic模型的一般形式表示為：

(1)

然而，在實際應(yīng)用中興趣事件的概率受到一些非線性因素的影響，從而考慮下面部分線性Logistic回歸模型：

(2)

式中：β0,β1,β2,…,βp-1,βp表示回歸系數(shù)；x1,x2,…,xp-1,xp表示協(xié)變量；z表示連續(xù)型協(xié)變量；f(·)表示非線性函數(shù)。

在模型(2)下考慮樣本量為n的樣本，對個體i,i=1,2,…,n，則對數(shù)似然函數(shù)為：

(3)

為了估計非線性函數(shù)，選擇Sieve方法[12-16]對未知函數(shù)f(z)逼近，具體過程如下：

Step2： 在區(qū)間[a,b]生成B樣條基函數(shù)Bj(z)，j=1,2,…,J;

Step3： 定義Sieve空間Φ={f(z):z∈[a,b],|f(z)|≤M,γ∈RJ}，其中

式中：γj(j=1,2,…,J)表示Sieve空間未知樣條參數(shù)；M為預(yù)先設(shè)置的常數(shù)；J為滿足增加速率為O(nυ)整數(shù)，且0<υ<0.5。

設(shè)θ=(β0,β1,β2,…,βp-1,βp,γ1,γ2,…,γJ-1,γJ)T，對數(shù)似然函數(shù)式(3)可以寫作：

(4)

為了獲得模型中的參數(shù)，考慮兩階段優(yōu)化算法，推斷模型參數(shù)，先優(yōu)化回歸參數(shù)，再優(yōu)化出樣條參數(shù)，具體過程如下：

Step1： 選擇初始參數(shù)β(0)和γ(0);

Step2： 在第s+1次迭代步驟中，給定第s次迭代步驟γ的值γ(s)，更新β(s)為β(s+1);

Step3： 在第s+1次迭代步驟中，給定第s+1次迭代步驟β的值β(s+1)，更新γ(s)為γ(s+1);

Step4： 直至在給定的條件閾值下收斂，即‖θ(s+1)-θ(s)‖≤0.001。

式中k,l=1,2,…,p+J+1。

3 實證分析

3.1 結(jié)果及分析

基于部分線性Logistic回歸來分析預(yù)測黑龍江某高校在校二年級學(xué)生掛科情況的影響因素，其中變量z表示第二課堂成績，是連續(xù)型協(xié)變量。假設(shè)第二課堂成績與掛科概率呈現(xiàn)的影響呈非線性關(guān)系，其余變量x1,x2,…,x7均是離散變量，與掛科概率呈線性關(guān)系。為了估計模型中的非線性函數(shù)，選擇三次B樣條，兩個隨機(jī)節(jié)點組成樣條基函數(shù)[17-18]，即J=5，從而逼近未知函數(shù)。最后在部分線性模型下，基于R軟件計算該模型參數(shù)估計，獲得結(jié)果如表2與圖1所示。為了研究數(shù)據(jù)與模型的適用程度，選擇 Hosmer-Lemeshow(H-L)統(tǒng)計量檢驗?zāi)Ｐ偷臄M合優(yōu)度[19]，且計算得H-L統(tǒng)計量的值為4.012 7，P值=0.856，所以部分線性Logistic回歸模型對實際數(shù)據(jù)擬合度較高，可以有效地應(yīng)用該結(jié)果來預(yù)測該校二年級學(xué)生是否屬于掛科類，從而給予警示。

表2 部分線性Logistic模型分析結(jié)果

由表2可知，在部分線性Logistic回歸模型下，所收集到的138個數(shù)據(jù)中，x1(性別)所對應(yīng)的回歸系數(shù)β1=4.476 8，標(biāo)準(zhǔn)差為1.355，P值=0.000 95，因此在給定顯著性水平α=0.05時，性別對掛科概率有著顯著的影響，表明在控制其他因素的情況下，男性的掛科率遠(yuǎn)高于女性；x6(逃課經(jīng)歷)對應(yīng)的回歸系數(shù)β6=6.306 3，標(biāo)準(zhǔn)差為1.572 5，P值=0.000 06，因此在給定顯著性水平α=0.05時，逃課經(jīng)歷對掛科概率有著顯著的影響，且在控制其他因素的情況下，存在逃課經(jīng)歷的學(xué)生的掛科率遠(yuǎn)高于從沒逃課的學(xué)生；x7(專業(yè)) 對應(yīng)的回歸系數(shù)β7=-2.094 8，標(biāo)準(zhǔn)差為0.882 7，P值=0.017 63，因此在給定顯著性水平α=0.05時，不同專業(yè)的班級對掛科概率有著顯著的影響，且在控制其他因素的情況下，專業(yè)A類的學(xué)生的掛科率遠(yuǎn)低于專業(yè)B類的學(xué)生；大學(xué)生時代是否戀愛、考生屬于文科考生還是理科考生、是本省考生還是外省考生以及是否在校內(nèi)外兼職等變量對應(yīng)的P值均大于給定顯著性水平(α=0.05)，因此在誤差允許的范圍內(nèi)，這些變量對于掛科概率并沒有顯著影響。

第二課堂成績的函數(shù)曲線如圖1所示，在有限的樣本下，函數(shù)曲線的單調(diào)性先增加，再降低，后平穩(wěn)，最后又增加。第二課堂成績對于掛科概率的影響具有波動性，先增加，再降低，平穩(wěn)，最后上升。第二課堂成績主要是基于各種活動與榮譽(yù)獲獎加分獲得的，因此，若要取得高分需花費大量的時間去參與各項活動，第二課堂成績較低時，學(xué)生花費的時間很少，可能會增加學(xué)生的惰性。因此，為了更好地促使學(xué)生發(fā)揮主觀能動性，主動學(xué)習(xí)，避免學(xué)生有過高的掛科率，應(yīng)該設(shè)置合理的取值范圍(如圖1中展示的15至35分)，從而實現(xiàn)學(xué)生積極參與活動時間與投入學(xué)習(xí)時間的平衡。即在保證鍛煉自身能力的同時，還要保證充分有效的學(xué)習(xí)時間，從而降低學(xué)生掛科概率。

圖1 第二課堂成績函數(shù)曲線

3.2 分類判別

在二分類問題的預(yù)測問題中，結(jié)果僅可能出現(xiàn)四種：(1)真正類(TP)-樣本點屬于正類并且被預(yù)測為正類；(2)假正類(FP)-樣本點屬于負(fù)類且被預(yù)測為正類；(3)真負(fù)類(TN)-樣本點屬于負(fù)類且被預(yù)測為負(fù)類；(4)假負(fù)類(FN)-樣本點屬于正類且被預(yù)測為負(fù)類。根據(jù)這四種情況可得表3。

表3 混淆矩陣以及評價標(biāo)準(zhǔn)

因此，在表3中可得分類模型整體正確率為：

(5)

基于部分線性Logistic回歸模型結(jié)合判別分析分類方法[6,20]，根據(jù)學(xué)生平時的情況，計算學(xué)生掛科的概率，選擇閾值p0將學(xué)生分為掛科與不掛科兩類，預(yù)測學(xué)生是否具有掛科的危險，從而給予警示。因此選取合理閾值p0，當(dāng)計算的學(xué)生的掛科概率大于p0時，視為學(xué)生具有掛科的危險；當(dāng)計算的學(xué)生的掛科概率小于p0時，認(rèn)為學(xué)生不存在掛科危險?；谑占降臉颖緮?shù)據(jù)，為了找到合理的p0，給出ROC曲線(圖2)、靈敏度指數(shù)曲線(圖3)、特異度指數(shù)曲線(圖4)以及約登指數(shù)曲線(圖5)。

圖2 ROC曲線 圖3 靈敏度指數(shù)

圖4 特異度指數(shù) 圖5 約登指數(shù)

表4 分類預(yù)測結(jié)果

為了獲得合理的閾值，使得閾值p0從0到1移動獲得FPR(第一類錯誤的概率=1-specificity(特異度))以及TPR(Sensitivity(靈敏度)=1-第二類錯誤的概率)。以FPR為橫軸、TPR為縱軸可得ROC曲線圖如圖2所示。ROC曲線下方的區(qū)域面積(Area under the ROC Curve，AUC)包含了分類時取不同閾值時的可能變現(xiàn)，其面積越大模型用來預(yù)測的效果越好，且圖中AUC>0.5，接近于1，說明該模型有很好的優(yōu)勢；根據(jù)靈敏度指數(shù)圖3與特異度指數(shù)圖4定義約登指數(shù)=靈敏度+特異度-1，獲得約登指數(shù)圖5，優(yōu)化出約登指數(shù)跳躍最大的點對應(yīng)的概率值作為閾值p0=0.172。根據(jù)閾值p0=0.172區(qū)分出學(xué)生是否掛科的類別，預(yù)測結(jié)果如表4所示。根據(jù)預(yù)測結(jié)果表4以及式(5)計算的該模型分類的準(zhǔn)確率為:

4 結(jié) 論

利用部分線性Logistic回歸模型來定量分析大學(xué)生掛科的影響。運(yùn)用三次樣條逼近非線性函數(shù)，并基于極大似然推斷模型參數(shù)。從推斷結(jié)果可知，學(xué)生的性別、專業(yè)、逃課情況對掛科有著顯著影響；第二課堂成績在一定范圍內(nèi)可降低掛科概率；大學(xué)生時代是否戀愛、考生屬于文科考生還是理科考生、是本省考生還是外省考生以及是否在校內(nèi)外兼職因素對于掛科概率沒有顯著影響。

同時，依賴于部分線性Logistic回歸模型分類預(yù)警學(xué)生是否有掛科危險，進(jìn)而有利于學(xué)校及學(xué)生自身采取相應(yīng)的措施來防止學(xué)生發(fā)生掛科。為了驗證該方法分類的優(yōu)越性以及后分類的最優(yōu)閾值，給出了ROC曲線圖以及約登指數(shù)圖，繼而獲得最優(yōu)分類器。

最后，基于部分線性Logistic回歸模型分類的結(jié)果，為控制學(xué)生掛科率，給出以下建議：(1)應(yīng)對男生給予更多關(guān)注，給予適當(dāng)?shù)膸头觯?2)考慮不同專業(yè)學(xué)生相同課程的大綱要求不同，應(yīng)給予不同的考核方式或者考核內(nèi)容；(3)加強(qiáng)學(xué)生的缺課管理，降低缺課次數(shù)；(4)適當(dāng)控制第二課堂任務(wù)量，給出有效的第二課堂成績區(qū)間。