學(xué)習(xí)，基本技能理解能力更有優(yōu)勢。在我校信管專業(yè)課程設(shè)置中明確標(biāo)明了13門專業(yè)基礎(chǔ)課中共有核心課程4門，分別為管理學(xué)原理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理與管理運(yùn)籌學(xué)。調(diào)取預(yù)測變量重要性排名（詳見圖1），4門核心課程分別排名第一、第二、第三和第六名。

2.2 專業(yè)課聚類分析

采用兩步聚類方法對專業(yè)課因子中所包含的9門課程進(jìn)行聚類分析。

第一步，預(yù)聚類。在自動聚類表中讀取Bayes信息準(zhǔn)則指標(biāo)（即BIC值）：可見聚類為2類時(shí)BIC值最小，且由BIC變化量可以看出，在聚到4類以后其變化就不明顯了。故綜合觀察，可聚為2～4類。

第二步，正式聚類。經(jīng)SPSS計(jì)算，最終確認(rèn)最佳類別數(shù)為2類。且本次聚類質(zhì)量達(dá)到尚可級別。

經(jīng)對比兩類均值，發(fā)現(xiàn)第一類（32人，占總?cè)藬?shù)60.4%）在各個(gè)科目中平均分均優(yōu)于第二類（21人，占總?cè)藬?shù)39.6%），顯然第一類學(xué)生更擅長專業(yè)課的學(xué)習(xí)，實(shí)際動手操作能力更有優(yōu)勢。在我校信管專業(yè)課程設(shè)置中明確標(biāo)明了14門專業(yè)課中共有核心課程6門，分別為醫(yī)學(xué)信息分析、管理信息系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、信息系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)、衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)與避難信息管理學(xué)。調(diào)取預(yù)測變量重要性排名（詳見圖2），6門核心課程分別排名第一至第六名。

3 聚類分析結(jié)果討論與建議

通過對因子分析結(jié)論中得到的專業(yè)基礎(chǔ)課因子中所包含的12門課程和專業(yè)課因子中所包含的9門課程進(jìn)行聚類分析，結(jié)果均是恰好按各科成績高低將學(xué)生分為兩類，這表明這些課程均體現(xiàn)了學(xué)生對于專業(yè)基本技能的理解能力和實(shí)際解決問題與動手操作的能力，設(shè)置合理;前者兩類學(xué)生人數(shù)比為27：26，后者兩類學(xué)生人數(shù)比為32：21，這說明沒有出現(xiàn)過大或者過小的情況，兩類別區(qū)分度良好。

SPSS軟件在圖1中提供了專業(yè)基礎(chǔ)課因子預(yù)測變量重要性排序，可見排名前兩位的管理學(xué)原理和數(shù)據(jù)結(jié)果兩門核心課程的成績在區(qū)分類別的能力方面所展現(xiàn)的效果最好，預(yù)測變量的重要性分別為1.00和0.99，明顯優(yōu)于其他課程，其次是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理核心課程，預(yù)測變量的重要性為0.76，優(yōu)勢較為明顯，但管理運(yùn)籌學(xué)課程與前后6門課程相比沒有明顯優(yōu)勢，其原因還需要進(jìn)一步分析。

SPSS軟件從圖2中同時(shí)也提供了專業(yè)課因子預(yù)測變量重要性排序，對比6門核心課程的設(shè)置，其成績在區(qū)分類別的能力方面均展現(xiàn)出良好的效果，明顯優(yōu)于其他課程，預(yù)測變量的重要性與其余3門課程拉開了一定的距離，說明我校信管專業(yè)在專業(yè)課的核心課程設(shè)置上是合理的。

綜上所述，我校信管專業(yè)在經(jīng)過幾次課程設(shè)置的調(diào)整后，已經(jīng)形成了較為合理的課程設(shè)置，模塊劃分明確，尤其在核心課程的設(shè)置中有著自己獨(dú)到的見解，并在實(shí)踐中得到了檢驗(yàn)。本文使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法為課程設(shè)置的合理性提供了討論方法，期望為其他新設(shè)專業(yè)的課程設(shè)置提供評價(jià)方法。

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