调查学生满意度的决定因素在大学的第一年公立大学在卡塔尔

文摘

目的。一年级学生的生活是一个web相关的学术和社会经验。大多数大学有严格的流程来实现卓越或达到高质量标准,“学生满意”是高等教育的核心目标是追求卓越。本研究调查了影响各种学术、社会和环境方面对一年级学生的整体满意度。设计。一年级学生的问卷设计和管理,并使用相关结果数据进行了分析,线性回归,二元逻辑回归和人工神经网络。发现。研究结果表明,三个五个因素探索- 100级课程满意度、归属感,公民知识和技能的最佳因素水平的一年级学生的满意度。创意。这项研究调查了影响的学术、社会和环境因素对整体学生满意的大学经历。许多研究把重点放在了如何因素,如学生的态度,观念,和学术和社会活动影响一年级学生成功和保留;然而,很少有研究试图探索这些因素对学生满意度的影响和他们的大学经历的总体看法。讨论和结论。这项研究提供了一个快照的一些关键的决定因素的整体学生满意度第一年的经验。这项研究可以帮助学院管理员和教师在他们的质量保证措施可能包括审查当前的系统,设置大学优先,计划和未来的资源配置,以更好地实现更高水平的学生满意度。

1。介绍

一年级学生保留和成功是许多高等教育机构的挑战。世界各地的许多大学包括卡塔尔大学招生政策作出重大改变,导致大很多一年级的摄入量。大学履行其角色的发展中国家经济体通过改善学生成功和保留,有必要确定导致整体学生满意度的因素。为此,确保一年级学生毕业是这所大学的一个关键问题,因为它是许多高等教育机构。本机构采用的主要策略之一是实现“一年级体验”倡议,帮助大一新生适应大学生活,给那些表现不佳的指导。“一年级体验”计划包括项目和活动,如学生方向,一年级的研讨会,研讨会成功。这个项目的一个重要组成部分是测量和探索整体一年级学生满意度五个因素。问卷调查旨在提供一个快照的整体学生满意度和评估相关标识的三个维度和五个因素:学术(课程有效性和公民知识和技能)、社会(一种归属感和交互与关键学院成员),和环境(学生感知和利用校园资源)。这些因素,根据奥斯汀的交互理论和(rio Tinto)的模型出发,发现了第一年的大学生活中最重要的元素。本研究试图获得更深入的了解这些因素对整体贡献一年级学生的满意度。 To achieve this aim, the questionnaire was administered to 282 first-year students, and the resulting data were analyzed using regression analysis and artificial neural networks. In line with previous research, it was found that student course ratings were the best predictors of overall college satisfaction, with student citizenship knowledge and skills and a sense of belonging also found to be highly correlated. In contrast to previous research, however, this study found that student interactions with key members such as faculty, school administrators/staff, and other students and an awareness and utilization of campus resources were not highly correlated with overall student satisfaction.

2。文献综述

2.1。学生满意度的定义

学生满意度的定义有差异很大取决于研究的方法和重点。在这项研究中,学生满意度是研究从教育的角度来看。艾略特和希利1学生满意度定义为一个“短期的态度造成的评价一个学生的教育经验”(p。2)声称,学生满意度达到当他们的实际经验或性能满足或超过他们最初的预期。奥尔德里奇和罗利2)学生满意度评价分为两类,第一是专注于课堂教学和学习评价,第二幕是集中在全面的学生经历。本研究的目的,学生满意度定义为学生与他们的整体的大学经历幸福和满足。学生满意度评估是基于积极的程度评级机构的教育质量,整体的大学经历,学生是否会再次选择注册在同一大学如果他们选择重新开始,和其他课程他们是否帮助他们适应大学生活;因此,这个定义结合起来衡量整体学生满意度和意图将持续。

本研究用选择性学生满意度评价模型中某些学生满意度决定因素与一年级大学学习成果的成功经验进行了探讨。这个模型是更详细地描述概念框架。

2.2。高等教育学生满意度的重要性

2.2.1。问责制

学生满意度是一个主要关心高等教育机构。科比和Bodfish [3)声称,学生满意度是一个高等教育机构的主要性能指标,与国内许多高等院校实施严格的质量保证过程。布朗et al。4)也指出,许多大学的目标是改善问责制的“简化流程和改善服务学生、老师和员工”(第1页)。有几个学生满意度之间的联系的研究和高等教育服务质量(5- - - - - -8]。然而,许多研究指出,高等教育顾客概念尚未明确定义(例如,Marzo纳瓦罗et al。9)”,这使得这些机构从市场营销的角度难以管理。“艾略特(10)认为,评估学生满意度是一个艰巨的任务,由于高等教育的复杂性,因为“混乱有关学生客户”(p。2)。

2.2.2。减少学生的资源消耗和损失

另一个重要原因,学生满意度的重要性是不满意的学生常常撤回在大学的第一年。从金融的角度来看,它已经发现,留住学生比招收新学生更有效。(rio Tinto) (11)发现,未能保留当前的学生是浪费人力和财力资源和等主要利益相关者是一个主要关心高等教育领导学生和家长。艾略特(10]还声称,许多大学都意识到,这是更有效的“投资比投资(保留学生)后(吸引新的学生),“认为留住学生比承认一个新的成本更低(p。199)。Schertzer和Schertzer12]还发现,高等教育学生“以消费者为导向的,”消耗增加,未能留住学生既昂贵又无效。

2.2.3。第一年的经验评估的重要性

“学生满意度”是最重要的一个维度的评估第一年的经历。由于这个原因,有必要探索影响整体一年级学生满意度决定因素或因素。人们已经发现,一个学生的感知和经验在大学的第一年为未来的成功奠定基础,毕业。这个概念是由赤脚的工作(13]。因此,学生评价的社会和学术方面的大学社区可以为机构提供重要的见解学生整体的大学经历。

2.3。学生满意度是复杂和多维

一年级学生的经验和满意度评价是一个复杂的过程,因为“学生生活似乎是一个网络相关的活动和经历”(艾略特10],p . 1)。施克拉德和棕色(14)认为,作为教育服务在本质上是复杂的,服务质量感知是基于复杂的交互,需要“多维的考虑和评估”(p . 161)。

先前的研究已经证实了学生满意度的多重空间。汉森和Solvoll15)发现,学生满意度是一个多维的过程受许多因素的影响。哈特曼和施密特(16]探索学生和校友满意度从消费者的角度来看(全面质量管理原则),发现满意度评级受到大学的学生的感知性能质量和学术成果产生的性能。

2.4。常见的学生满意度调查

大多数大学学生满意度测量等管理学生满意度调查CIRP(新生调查),较量(学生参与的全国性调查),SSI(学生力量库存),诺埃尔李维兹调查。比卢普斯(17)高等教育领导人声称这些调查是有用的,因为他们可以用来确定领域需要改进以及提出新的项目。此外,作为学生满意度常常与学生坚持,这样的调查给管理员该机构的质量是如何的有价值的见解被不同的利益相关者,从而协助机构战略规划和目标设定。然而,许多这些调查都是昂贵的,而不是现成的大学人员。

2.5。学生满意度和保留

是高度满意的学生更有可能坚持研究和研究生,定期评估学生满意度是很重要的。Schertzer和Schertzer12)和斯蒂伦(18探索学生满意度之间的关系,大学毕业,与斯蒂伦(18)发现,保留与几个社会和学术参与因素,学生退出了社会参与和教师可接近性满意度显著低于学生继续学业。

2.6。学生满意度和学生成功/学业成绩

满意度可以激励学生更加努力地工作,取得成功,坚持,直到毕业。Oja [19]发现学生成绩统计与学生满意度评级几个制度方面。在另一项研究中,科比和Bodfish [3]探索学生满意度和学生毕业率在四个不同的高等教育机构和得出结论,学生的满意度水平越高,越高毕业生的数量。同样,Dhaqane和Afrah [20.]发现满意度提升学业成绩和学生保留;然而,豆和布拉德利的(21)检查满意度和绩效之间的“互惠”发现,学生成绩没有积极的对整体满意度的影响。

2.7。最近的相关文献

学生满意度的研究利用综合方法包括格鲁伯et al。22]和屁股,ur Rehman [23]。格鲁伯et al。22)设计了一个德国大学学生满意度仪器,覆盖15维度如行政和学生服务,学生气氛,课程和讲师支持。同样,屁股和ur Rehman [23)检查四个教育学生满意度维度:教学的专业知识,提供课程,课堂学习环境和设施。Temizer和Turkyilmaz24)开发了一个学生满意度指数(SSI)模型对高等教育机构学生满意度测量等不同方面机构形象、期望、感知质量、感知价值和忠诚。在另一项研究中,阿拉姆Malik et al。25]探索学生的认知和期望在商业学校的评估因素,如教学专业,课程,学习环境,和教室设施,发现学术设施整体学生满意度的最重要的方面;然而,男性和女性之间的显著差异被发现学生满意度水平。Parahoo et al。26]研究性别是否测量整体学生满意度的一个因素使用三个依赖满意度措施:全球满意,愿意推荐上大学,和满意的价值他们从整体的学术经验,已收到,发现大学的声誉是唯一重要的预测对于女学生,而声誉和学术教员的能力都是重要的男学生。

其他一些研究集中在特定方面的大学生活。杨et al。27),例如,探索课堂属性如何影响学生满意度和性能高等教育课堂,发现学生的认知很大程度上依赖于可见性和家具等空间特征和环境特征,比如空气质量和温度,显著影响的课堂设计、管理和维护。

其他的研究也试图使用更多创造性的方法来确定学生的满意度。道格拉斯et al。28)评估学生的经历被一年级满意或不满的手写的叙述和高级学生专注于教学和学习支持服务环境,从一些新总体质量决定因素确定:动机、奖励、社会参与、实用性,物有所值,和同学的行为。贝茨et al。29日]探索使用摄影启发学生满意度,与学生访谈的主题分析揭示这一主题相关学生的满意度是学习环境,工作与生活的平衡,和更广泛的社区大学。

2.8。学生满意度影响因素的基础上

2.8.1发布。100级学生的评级

学生满意度通常是与学术评估经验和教学有效性的观念有关。例如,Marzo纳瓦罗et al。9)得出结论,学生对教师的看法,教学技巧,课程管理是大学学生满意度和忠诚度的关键元素。艾略特(10)检查方面,学生的学术经验,最容易影响学生满意度,发现“教学有效性”是一个整体的学生满意度的关键因素。

2.8.2。公民知识和技能

这个行列式是指学生所需的知识和技能成为一个成功的公民,我们相信可以影响学生满意度。在高等教育中,学生将参与公民参与活动。例如,在这所大学,学生将获得的知识、价值观和技能需要负责任的公民;因此,它预计,一个学生这些积极的行为将动力从大学毕业,对高等教育有积极的看法,尤其是向机构。弗雷德里克(30.)定义了负责任的公民,一些元素是一个强大的国家的历史和政治过程的理解,知识在最近的事件,民主价值观的一个拥抱,和参与民事活动,它被分成六个要素:知识、价值观、技能、参与、身份,和功效。

2.8.3。一种归属感

一种归属感在这项研究是指感觉校园社区的一部分,承诺向机构。Strayhorn [31日]声称大学生归属感来自他们对社会支持的看法,连通性的感觉,和一个被接受的感觉,尊重,和重视别人(或校园社区组)(p。4)。Hurtado和卡特(32]声称归属感测量不同于社会融合是相关附件校园社区作为一个整体。研究倾向于确认一种归属感强烈相关总体满意的大学经历(33- - - - - -35]。

2.8.4。与主要成员互动

几项研究已经证实师生交互影响高等教育学术和社会效益和整体学生满意度(36,37]。交互与大学环境作为一个整体和关键人物尤其是塑造学生发现了对高等教育的看法和判断是否继续。艾略特(10和比卢普斯17]都发现学生与教师接触,员工,和其他学生对学生产生积极的影响决定继续以及总体满意的大学经历。

2.8.5。意识和利用校园资源

本节讨论学生知识和利用提供支持服务是否满意的大学经历的影响。纳赛尔et al。38)检查学生知识之间的关系在大学服务和项目和整体满意度和得出结论,知识是一个重要的满意度因素,“知识越高,学生可能会“越满意(p。1)。汉森和Solvoll15)大学设施的检查对学生满意度,发现影响最大的社会领域的质量,礼堂,图书馆最重要的设施与学生满意度有关。科比和Bodfish [3]还发现学校有更好的校园设施更有可能有更高的学生满意度和更高的毕业率。然而,很少有研究实际的资源利用率和大学学生满意度之间的关系或感知的总体质量的大学经历。

2.9。概念框架

奥斯汀的input-environment-output (IEO)模型和(rio Tinto)的学生理论出发形成本研究的概念框架的基础。

奥斯汀(39声称学生的结果是一个函数的三个重要组成部分:输入(学生进大学前的背景特征),环境(各种经验提供了校园:项目、政策、教育、和社会经验),和结果(学生持久性、成功和满意度)。图1显示了适应概念模型。

(rio Tinto)的学生离开或理论(rio Tinto)的“机构”模式状态持续下去,学生需要被集成到正式(学习成绩)和非正式(教师/员工互动)学术系统和正式(课外活动)和非正式(同侪导向交互)社会系统(40];因此,这个模型指出,学术和社交活动都是学生必不可少的持久性。Burtner [41)表示,“持久化”理论证实,这是大学的经验,超过其他进大学前的特征,这是负责学生的决定留下来,直到毕业(1页)。类似的(引用艾略特和胫骨(42]),Sevier [43证实,”一个机构的产品的和学生的学术、社会、身体、甚至精神经历。”

2.10。研究的空白

这项研究调查了几个社会和学术交往因素的影响对整体学生满意的大学经历;因此,这项研究并不是旨在评估学生满意度作为一个整体,而是调查一些因素对学生满意度的影响。检查的因素是那些一直在强调之前的研究是必不可少的新生适应大学生活。本研究这些因素大致分类为三个维度:学术(学生100 -级别课程评价和公民获得的技能和知识)、社会(一种归属感和交互与重点大学成员),和环境(意识和利用校园资源)。许多研究把重点放在了如何因素,如学生的态度,观念,和学术和社会活动影响一年级学生成功和保留;然而,很少有研究试图探索这些因素对学生满意度的影响和他们的大学经历的总体看法。

2.11。研究问题

本研究试图填补研究空白,并提供更大的理解的元素与整体学生满意度密切相关。具体地说,该研究试图回答以下研究问题:(1)整体强度的相关性是什么学生满意度的五个因素?(2)这五个因素如何导致整体学生满意度的差异?(3)二元逻辑回归和人工神经网络如何被用来预测整体学生满意度(满意和不满意)?哪个方法提供最佳的整体精度值?

3所示。方法

3.1。研究设计和上下文

本研究探讨学术的影响,社会和环境因素对一年级大学生满意度、回归和分类的方法被用来探索这些因素的能力来预测整体学生满意度。本研究的重点是在一年级学生在公立四年制机构。

3.2。参与者

问卷开发和管理在三个100 - 282名一年级学生水平课程讲座在2014年的春天,所有的五个普通大学要求或“核心课程。“在这所大学的核心课程,是一年级的五高影响力的实践经验,这意味着这些课程有很高的一年级学生的入学率。最初的样本的300名学生,整体响应率为94%。

3.3。仪器

调查问卷,有几个部分,如表所示1。最初几个问题一般人口聚集信息:年龄、性别、国籍、大学,高中类型和学分登记。第一部分集中在“课程评价”,包括语句相关的几个课程评价方面:时间、持续时间、内容、和经验交货,是否鼓励参与和互动,增强动机和学业成绩,和改进技能,以及他们是否会推荐给朋友。第二部分(公民知识和技能)有5个语句集中在知识,当地社区和发展的参与者和他们是否意识到可用的研究经费和培训机会。第三部分有四个广泛的关于学生的归属感关注学生是否觉得校园生活的一部分,在这所大学愿意继续他们的教育。部分1 - 3的反应被记录在5-item李克特量表从(1)强烈不同意(5)强烈同意。第四部分集中在交互的频率(通过电话、电子邮件和SMS和个人)与关键成员如教师、高等教育学术顾问,亲密的朋友,和助教six-item范围:“从不”,“一个学期一次或两次,”“一个月一次或两次,一周一次,”“每周两到三次,”或“每日。“每个规模被分配一个特定值便于数据分析,见表2。第五节有一个校园资源列表,和学生被要求表明他们是否意识到每个服务或提供的支持在校园通过选择“是”或“不”也额定频率的使用这些服务通过选择“经常”“偶尔”或“不”。

学生整体满意度(使用李克特量表:强烈同意“5”;同意“4”;中性的“3”;不同意“2”;强烈反对“1”)

总的来说,我很满意我的第一年经验的质量。

我认为卡塔尔大学为学生提供高质量的教育。

其他课程我这学期注册帮助我适应大学生活。

我会选择注册什么如果我选择开始一遍又一遍。

我打算在卡塔尔大学继续学习。

100级课程评价(使用李克特量表:强烈同意“5”;同意“4”;中性的“3”;不同意“2”;强烈反对“1”)

整体课程体验

总而言之,我有一个很好的经验。

时间和持续时间

会话持续时间是足够的。

课程的时间是恰当的。

内容和课程交付

本课程的内容交付足够的。

教学大纲中概述的会话被交付。

参与活动

本课程帮助我适应大学生活轻松地高中毕业后。

本课程帮助我意识到发生在校园的各种活动。

与他人互动

本课程鼓励我与我的同学学术和社会互动。

我增加了与教员和员工的互动(课程导师,学术顾问等)。

动机和学业成绩

这门课增加了我的动机擅长我的高等教育学历。

本课程支持我的学业成绩。

提高技能和意识

在这门课中我所获得的知识帮助我对我的参与什么有明确的目标。

这门课给了我机会去提高我的写作技巧。

这门课给了我发展我的演讲技巧的机会。

这门课程提高了我的时间管理技巧。

这门课给了我在大学里成功的工具和技巧。

本课程帮助我认识到我的职业生涯的偏好。

感知到的重要性

本课程为一年级学生是很重要的。

公民技能和知识(使用李克特量表:强烈同意“5”;同意“4”;中性的“3”;不同意“2”;强烈反对“1”)

我有良好的知识卡塔尔国家展望2030。

我有良好的知识卡塔尔的国家发展战略。

我意识到UREP∗为本科生项目。

我计划我未来的职业生涯中实现变化和发展。

我知道如何培养我的领导技能通过瞿所提供的服务和活动。

归属感(李克特量表使用:强烈同意“5”;同意“4”;中性的“3”;不同意“2”;强烈反对“1”)

我觉得大学校园生活的一部分。

我觉得我自己的教育和学习负责。

我觉得继续我的学术研究能力。

使用交互(规模:从来没有“0”;每学期1 - 2次“1”;每月1 - 2次“2”;一周一次“3”;每周2 - 3次“4”;每日“5”)

多长时间你与本课程教师课外互动吗?

多长时间你与其他的课外课程讲师吗?

多长时间你与学术顾问/顾问吗?

多长时间你在这个机构与亲密的朋友吗?

你经常与研究生/助教吗?

支持服务的认识和利用

你知道下面的每一个校园资源/支持服务?(“是”/“不”)

你经常使用以下校园资源/支持服务?(“经常”、“有时”和“不”)

打印和复印服务

金融援助

交通工具(如校园表达)

学生呼叫中心

学术的建议

教科书

团体治疗

学生的学习支持中心(例如,写实验室)

卡塔尔大学中心志愿者工作

职业服务

图书馆

学生顾问

国际学生

学生就业

学生俱乐部

体育活动

志愿工作和社区服务

意识(0,1)

的频率利用率(1、2、3)


		性别
		男性	女	频率	百分比

课程名称	英格兰110年	36	66年	102年	36.2
	数学103	43	51	94年	33.3
	达瓦111	26	60	86年	30.5
总		105年	177年	282年	100.0

3.4。数据收集过程

三门课程:达瓦111年“伊斯兰文化”,数学103年“中级代数,”和中国110年的“英语我,”100级课程被选作调查。这三个课程被选五门课程的大学政府确定的“影响力”实践,这意味着有一个高的一年级入学一年级的这些重要元素的经验。电子邮件被送到教师寻求许可管理调查研究人员在过去10分钟的上课时间。参与这个纸笔调查是自愿的,这是明确表示,学生没有回答如果他们已经回答了调查在另一个类。这项调查是用阿拉伯语,让它更容易管理,并完成了问卷结束回到研究员类。

3.5。数据分析程序

这项研究的自变量是整体学生满意度。有五个因变量:课程有效性评估,公民知识和技能,一种归属感,与大学关键成员互动,感知和利用校园资源。

数据分析使用SPSS诉24。首先,描述性统计生成获得全面的样本收集,之后,皮尔森相关系数是用来探索变量之间的关系。多元线性回归分析计算可以解释的总方差在学生满意度的五个因素,然后整个学生满意度数据被用来分类的学生根据他们的满意度水平(满意或不满意)。二元逻辑回归和人工神经网络预测分析程序被用于检查的功能五个因素来预测学生的满意度和组织学生到两个满意度水平类别之一。两个模型的预测精度是决定使用正确的总百分比的值预测计算每个模型。

数据的初步分析表明,基于性别没有显著差异(男性和女性)或居留权(本地与居民)。性别和居住权的包容不增加模型的预测精度,这些因素并非用于后续分析。

4所示。结果

4.1。初步分析

样本中有105名男性和177名女性。示例包括大约30%的每个课程的评估(表2)。

进行了描述性统计对因变量(整体大学满意度)和五个独立预测变量。表3显示方式,标准差,最大和最小值为每个预测变量。


		最低	最大	的意思是	Std.偏差

Y	学院整体满意度	1.00	5.00	3.6333	0.76176
X1	100级课程评价	1.00	5.00	3.6313	0.68003
X2	公民知识和技能	1.00	5.00	3.3064	0.78447
X3	归属感	1.00	5.00	3.9185	0.75753
X4	学生互动	0.00	3.00	0.6290	0.50215
X5	意识和利用校园资源	0.00	5.00	2.5794	1.21644

双变量相关分析(表4)进行探索整体大学学生满意度之间的关联和五个因素。发现三个的五个因素:学生课程满意度、公民知识和技能,和一种归属感,与整体大学学生满意度有紧密的关联,与各自的皮尔森相关值为0.579,0.354和0.537。学生互动的频率并不强烈与整体学生满意度,和学生感知和资源利用率没有发现相关的。


	学院整体满意度	100级课程评价	公民知识和技能	归属感	交互	意识和利用校园资源

学院整体满意度	1	0.579	0.354	0.537	0.171	0.107
100级课程评价	0.579	1	0.299	0.440	0.276	0.014
公民知识和技能	0.354	0.299	1	0.555	0.279	0.112
归属感	0.537	0.440	0.555	1	0.205	0.015
交互	0.171	0.276	0.279	0.205	1	0.031
意识和利用校园资源	0.107	0.014	0.112	0.015	0.031	1

注意:相关在0.01级(2-tailed)具有重要意义。

4.2。预测模型

4.2.1。准备回归

线性回归是生成的五个独立变量和因变量(整体大学满意度)来确定独立变量最有可能影响整体学生满意度。

汇总表(表模型5)报告显示,初始模型R0.667,一个的价值R0.445平方的价值。的R平方值或确定系数表明一个模型与数据的吻合程度;在这种情况下,它表明,五个独立变量解释方差的44%“整体大学满意度。“这可以从表5依赖和独立变量之间的关系是具有统计学意义,这也证实了方差分析表(表中6;在这里,p值小于0.05)。


模型	R	R广场	调整R广场	Std.误差的估计

1	0.667	0.445	0.434	0.57298

注意:预测:(常数),认识和利用校园资源,100级课程评价,学生互动,公民知识和技能,和归属感。因变量:整体大学满意度。


模型		平方和	df	均方	F	团体。

1	回归	66.146	5	13.229	40.295	0.000
	剩余	82.405	251年	0.328
	总	148.551	256年

注意:因变量:整体大学满意度。预测:(常数),认识和利用校园资源,100级课程评价,学生互动,公民知识和技能,和归属感。

系数表(表7)表示,两个变量“学生课程评价”和“归属感”是最重要的预测因变量“总的来说大学满意。”


模型		Unstandardized系数		标准化系数			相关性			共线性统计
模型		B	Std.错误	β	t	团体。	零阶	部分	部分	宽容	VIF

1	常数	0.335	0.241		1.388	0.166
	100级课程评价	0.480	0.060	0.429	8.003	0.000	0.579	0.451	0.376	0.770	1.299
	公民知识和技能	0.039	0.056	0.040	0.687	0.493	0.354	0.043	0.032	0.653	1.531
	归属感	0.333	0.061	0.331	5.489	0.000	0.537	0.327	0.258	0.608	1.645
	学生互动	−0.044	0.076	−0.029	−0.578	0.564	0.171	−0.036	−0.027	0.881	1.135
	意识和利用校园资源	0.058	0.030	0.093	1.954	0.052	0.107	0.122	0.092	0.984	1.016

上述多元线性回归是基于一个连续整体学生满意度值。除了使用线性回归建模学生满意度,其他回归模型基于两个因变量也被应用。这一步的目的是调查学生满意度建模是否可以进一步简化和优化。因变量(表7)“整体学生满意度”变成了一个二分变量有两个值:1(不满意)和2(满意)。平均得分是大于3.5时,学生被分为2或“满意”;否则,如果分数小于3.5,学生被分为1或“不那么满意。”表8显示学生的数量在每个类别和相关的百分比;大约45%的学生被发现不太满意,有53.2%表示满意。


猫#	规模	标签	频率	百分比	有效的百分比	累计百分比

1	< 3.5	不那么满意	127年	45	45.8	45.8
2	≥3.5	满意	150年	53.2	54.2	100.0
	≥3.5	总	277年	98.2	100.0
	失踪		5	1。8
	失踪	总	282年	100.0

在本节中,两个监督学习回归方法:二元逻辑回归和人工神经网络应用。

4.2.2。二元逻辑回归

学生满意度是使用二进制逻辑回归建模的IBM SPSS诉24。二元逻辑回归预测分析用来描述数据和解释相关的二进制变量之间的关系和其他独立变量。数据进行评估预测因子间的多重共线性。我们可以看到在相关矩阵表4没有高的变量之间的相关性发现。Tabachnick和Fidell44]表明,独立变量之间的相关系数的值应该小于0.9。

表9介绍了模型总结的逻辑回归模型并给出了两种方法的值用来计算变化:考克斯和斯奈尔R广场和NagelkerkeR广场。在此基础上总结,解释因变量的变化(学生整体满意度)从32.4%到43.3%不等。许多研究报告Nagelkerke首选R平方值。


一步	−2日志可能性	考克斯和斯奈尔R广场	NagelkerkeR广场

1	252.087^一个	0.324	0.433

^一个参数在迭代6号终止,因为估计估计变化小于0.001。

分类表(表10)显示的能力模型来预测实际的结果,因为它可以看到77%的结果是正确的预测模型。的注意在桌子底下州“截断值为0.500,这表明如果一个案例的概率被归类在“满意”类别是大于0.500,然后,具体情况是归类为“满意”;否则,该案件归类为“不满意”。


观察到的			预测		正确的比例
			学院整体满意度
			不那么满意	满意

步骤1	学院整体满意度	不那么满意	80年	35	69.6
		满意	24	117年	83.0
	总百分比			77.0

表(表的变化方程11)显示了每个独立变量的贡献模型和相应的统计意义,瓦尔德的测试使用(“瓦尔德”专栏)。从这个表中,可以看出100 -级别课程评价(0.00)和(0.00)的归属感大大添加到模型/预测,但公民知识和技能(0.970),学生(0.101)的相互作用,认识和利用校园资源(0.265)没有。


		B	SE	瓦尔德	df	团体。	Exp (B)	95%可信区间Exp (B)
		B	SE	瓦尔德	df	团体。	Exp (B)	较低的	上

步骤1^一个	100级课程评价	2.013	0.357	31.712	1	0.000	7.483	3.714	15.077
	公民知识和技能	−0.030	0.257	0.014	1	0.906	0.970	0.586	1.605
	归属感	1.421	0.320	19.684	1	0.000	4.143	2.211	7.762
	学生互动	−0.561	0.342	2.690	1	0.101	0.571	0.292	1.116
	意识和利用校园资源	0.148	0.133	1.243	1	0.265	1.159	0.894	1.504
	常数	−12.678	1.788	50.247	1	0.000	0.000

^一个变量中输入步骤1:100 -课程评价水平,公民知识和技能,归属感、学生互动,意识和校园资源的利用率。

4.2.3。人工神经网络(多层感知器)

在本节中,一个预测模型是使用IBM SPSS人工神经网络开发的,它使用非线性数据建模探索复杂关系的数据来获得更大的见解。

IBM SPSS的多层感知器(MLP)模块诉24被用来构建神经网络模型和检查五个独立变量的预测能力。处理汇总(表12)显示情况下分配到训练样本的数量和分配给测试样品数量。64.5%的样本训练集和分配35.5%是分配给测试集。训练数据集被用来确定权重,构建模型,测试集是用于确定错误的训练过程中,防止过度训练。


		N	百分比

样本	培训	165年	64.5
	测试	91年	35.5
有效的		256年	100.0
被排除在外		26
总		282年

网络信息表(表13)提供的信息神经网络,用于确保所有规格都是正确的。


输入层	协变量	1	100级课程评估
		2	公民知识和技能
		3	归属感
		4	学生互动
		5	意识和利用校园资源
	数量的单位^一个		5
	重新调节协变量的方法		标准化

隐藏层(年代)	数量的隐藏层		1
	隐层的单位数量1^一个		3
	激活函数		双曲正切

输出层	因变量	1	学院整体满意度
	数量的单位		2
	激活函数		Softmax
	误差函数		叉

^一个排除偏差单元。

双曲正切是用于隐层的激活函数,其中包括三个单元。SPSS(图生成的网络图2)显示了学生满意度的结果(不满意= 1和满意= 2)预测的五因素和五个输入节点,这三个隐藏节点,每个学生满意度的两个输出节点类别(不满意或满意)。

神经网络模型总结表14给最后的训练结果和应用网络测试样本。有低的比例不正确的训练集的预测(21.8%)和测试集的比例更低(16.5%)。


培训	叉的错误	71.055
	比例不正确的预测	21.8
	停止使用规则	1连续步骤没有减少错误^一个
	培训时间	0:00:00.07

测试	叉的错误	37.224
测试	比例不正确的预测	16.5

注意:因变量:整体大学满意度。^一个错误的计算是基于测试样本。

结果总结分类表(表所示15)。为训练数据集,该模型能够预测90%的“不满意”病例和69.5%的“满意”情况下,全面正确的比例为78.2%。对于测试数据集,该模型能够预测86.7%的“不满意”病例和80.4%的“满意”情况下,使用正确的总百分比情况下分类在测试样本的83.5%。


样本	观察到的	预测
样本	观察到的	不那么满意	满意	正确的百分比

培训	不那么满意	63年	7	90.0
	满意	29日	66年	69.5
	总体的百分比	55.8	44.2	78.2

测试	不那么满意	39	6	86.7
	满意	9	37	80.4
	总体的百分比	52.7	47.3	83.5

因变量:整体大学满意度。

独立变量重要性程度的测量网络模型能够预测独立变量的值改变时。规范化的重要性在独立变量重要性表(表中16)只是重要性值除以最大的价值和重要性表示为百分数,从中可以看出学生课程评估是最重要的独立变量(100%)在这个预测模型,后跟一个归属感(85.6%)和学生(47.8%)的相互作用。分析是基于联合训练和测试样本。


	重要性	标准化的重要性(%)

100级课程评价	0.360	100.0
公民知识和技能	0.055	15.4
归属感	0.308	85.6
学生互动	0.172	47.8
意识和利用校园资源	0.105	29.3

5。讨论和结论

不同的学生在大学一年级的经验为未来的成功奠定基础,最后的毕业。学生对学术、社会和环境方面的大学社区可以对整体产生重大影响的大学经历。数据从一个使用IBM SPSS诉24日发达问卷进行了探讨和分析,和双变量相关,线性回归和人工神经网络是用来确定这些因素的关系和功能预测整体大学学生满意度。

发现学生对学术的看法,社会和环境方面与整体满意度呈正相关,与大学的经历。回归分析发现,学生的质量感到满意时第一年的经验课程帮助他们适应大学生活,帮助他们参与社会和学术活动,增加他们的动机,和改善他们的学术能力。这一发现与梅(所做的研究是相一致的45),道格拉斯et al。46),而吉布森(47]。道格拉斯et al。46)得出结论,学生满意度相关的最关键的因素是那些相关的教学和学习质量。同样,吉布森(47)发现,学术等方面教学和学习质量整体学生满意度的最重要的决定因素。

被发现的其他因素与整体大学学生满意度高度相关学生的归属感。感觉大学社区的一部分被发现做出显著贡献的学生满意度,支持研究托马斯和Galambos [34],比卢普斯[17],吉布森[47],弗莱明et al。33]。比卢普斯(17)表明,学生满意度和保留最好的预测因子之一是“学生与校园社区”的识别和集成(p。13)。同样,吉布森(47)发现,认知的因素,如学生的归属感的感觉在很大程度上造成了整体满意度。课程有效性和归属感也证实了艾略特和希利1),他发现,“学生中心论”,“校园气候,”和“教学有效性”对整体学生满意度产生重大影响他们的教育经验。

第三个因素是学生公民知识和技能。当地社区和知识培训和研究机会被发现导致满意第一年的大学经历的感觉。更多的了解社会,国家,和世界的学生,更加积极的对高等教育的看法。与先前的研究相比,学生互动和学生资源意识和利用是少与整体学生的大学经历,由阿斯(对比发现48和Endo和专业36]。

第五个因素,学生感知和利用校园资源,被发现有预测能力比其他因素。虽然这个发现是一致的,通过马里安尼et al。49]和托马斯和Galambos [34),相反,汉森和Solvoll [15和纳赛尔等。38]。

五个因素被发现在总体方差贡献44%学生满意第一年的大学经历。二进制物流回归显示一个总体预测精度为77%,与学生课程满意度和归属感是最好的整体学生满意度的决定因素。人工神经网络的结果进一步证实了这些重要的相关性和预测能力的因素调查。训练数据集的多层感知器模型显示的功能五个因素来预测“满意”和“不满意”的学生训练样本的准确率78.2%和83.5%的测试样本,规范化的重要性图表明学生满意度是最重要的因素在这个模型中,紧随其后的是学生的归属感。基于总体预测精度值,得出结论:人工神经网络优于二进制逻辑回归。艾略特和胫骨42)声称,“关注学生满意度不仅使大学能够重新设计他们的组织适应学生的需要,还允许他们开发一个系统持续监控他们如何有效地满足或超过学生的需求。“Grebennikov和沙50]表明,学生满意度数据可以利用机构进一步加强高性能领域以及强调这些领域需要改进。他们进一步提出,采用系统的方法对学生的反馈和行动迅速结果可以大大加强学生参与和满意。

这项研究表明,整体大学学生满意度可以改善提高这些元素,可以改变学生的态度和看法,让他们感觉更快乐和更满意他们的整体一年级的经历。在这种情况下,需要给予更多的关注学习经验提供了通过100级课程,而这些课程应该继续加强他们的内容和交付。一些重要的元素在课程满意度因素鼓励学生参与学术和社会活动,帮助学生提高他们的写作,演讲,职业,和时间管理技能。

5.1。建议和未来研究

这些学生调查结果可以用来识别领域的力量和弱点的一年级学生的经验。结果与学生满意度也可以协助学院领导在制定适当的目标和优先级为一年级学生等。几个步骤建议基于结果:扩展面向学生会议,组织更多的支持服务部门研讨会和培训课程,大一研讨会发展成为更加专业课程,为教师提供专业发展的机会是谁教一年级学生。

一个区域为未来的研究是进一步探索其他个人的影响和态度因素对学生的感知和满意度的大学经历的质量和是否这些协会因性别而异。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

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