某医学院校研究生生源信息与学业成绩相关分析.pdf

某医学院校研究生生源信息与学业成绩相关分析李陈星毛宇昂（广西医科大学信息管理学院，广西南宁530 0 2 11）【摘要】目的：分析医学硕士研究生生源特征与三年学业成绩的相关性。方法：从某医学院校研究生管理系统导出2 0 0 9至2 0 18 届研究生数据，采用SPSS软件，对医学硕士研究生三年学业成绩和生源信息进行单因素和多因素分析。结果：性别、年龄、政治面貌、入学方式等均与入学后三年学业成绩有一定的相关性。结论：相关结果表明性别为女生、年龄段为192 4岁、学术型、中共党员和推免的学生在入学后的学业成绩较好。【关键词】医学生；生源信息；学业成绩【中图分类号】G643Analysis of the Correlation between Graduate Student Source Information andAcademic Performance in a Certain Medical CollegeAbstract:Objective:To analyze the correlation between the student source characteristics of medical masters students and theirthree-year academic performance.Methods:The data of postgraduate students from 2009 to 2018 were derived from the postgraduatemanagement system of a medical university,and SPsS software was used to conduct single factor and multiple factor analysis on thethree-year academic performance and source information of medical postgraduate students.Results:Gender,age,political outlook andenrollment methods were all related to academic performance in the three years after enrollment.Conclusion:The relevant results showthat the students who are female,1924 years old,academic,Communist Party members and those who have been exempted have betteracademic performance after enrollment.Key words:medical students;student source information;academic performance引言2020年全国研究生报考人数突破340 万，而医学门类报考的比例是所有门类最高的 1。随着就业形势的不断变化和国家规培政策的影响，越来越多的医学生选择考研，研究生的培养质量也越来越高。在研究生培养期间，三年的学习成绩是衡量培养质量的重要指标之一，而生源因素也会对培养质量产生一定的影响，提高生源质量也有利于保证人才培养质量 2 。因此探究它们之间的相关性尤为重要。在以往的研究中，定量的研究较少，而其中有学者徐燚等 3 在研究北京大学人民医院的临床医学学科学位博士生源情况进行了分析，认为应届毕业生在基础知识、专业英语水平有优势，有利于学术和研究能力的培养。胡丹等 4 对生源特征进行分析后认为学生年龄跨度较大导致的临床经验和理论知识层次不一样成为研究生教学的难题。黄太平等 5 从性别、年龄、学科分布、入学方式等方面分析后认为该校生源学科分布不均衡，向热门专业聚类，专业中的药学、心理学、中【收稿日期】2 0 2 2-11-17【作者简介】李陈星（1991一），男，广西医科大学信息管理学院在读硕士研究生，研究方向为大数据处理。【通信作者】毛宇昂，广西医科大学信息管理学院高级工程师，研究方向为大数据处理。【文献标识码】A【文章编号】10 0 8-1151(2 0 2 3)0 4-0 2 0 1-0 4医学等专业受到冷落。还有学者在研究生源特征和大学学业成绩之间关系时发现性别对大学学业成绩有影响，而部分专业的高考成绩对大学成绩影响较为显著 6 ，因此本文拟从生源信息中的性别、年龄、入学方式等多个维度对教学培养效果进行定量的相关分析。1资料来源与方法1.1研究对象从某医科大学研究生信息管理系统选取2 0 0 9届至2 0 18届毕业硕士研究生数据进行研究。1.2数据筛选提取的生源信息包括性别、年龄、婚姻状况、政治面貌、考生来源、入学方式、学位类型、入学后三年的各科成绩等。对数据进行清洗，包括缺失数据删除、异常数据删除等操作。对于学业成绩，由于专业原因，学生所选课程有一定的-201-出入，不能直接进行成绩上的比较，因此以每个学生的三年学业成绩进行平均绩点的换算。换算方法采用国内大部分高校通用的平均绩点计算公式：（1）绩点=分数/10-5；（2）学分绩点=学分*绩点=学分*（分数/10-5）（90 分以上按90 分计算）；（3）平均绩点=个人总学分绩点/个人总学分。1.3 统计分析采用WPS表格建库，将性别分为男和女；婚姻状况分为未婚和已婚；将政治面貌分为中共党员、中共预备党员、共青团员、其它（群众和其它党派）；入学方式分为推免和全国统考（包含单独考试)；将考生来源分为在职、应届全日制、其它；由于读研群体有来自应届考研、二次考研或者工作了几年后考研的情况，因此毕业生年龄分为192 4岁、2 52 8岁和2 9 岁及以上三组。最终采用构成比、均数土标准差进行统计学描述。使用SPSS18.0对数据进行描述性统计。以平均绩点作为因变量，其他入学前因素作为自变量，采用T检验、方差分析和多元线性回归进行研究。2丝结果2.1生源特征与学业平均绩点的关系本研究共纳入2 0 0 9届至2 0 18 届毕业硕士研究生9141名，采用T检验和方差分析，具体对性别、婚姻状况、入学方式和学位类型用T检验，对政治面貌、年龄、考生来源用方差分析，最终得到医学硕士研究生学业成绩与学生性别、婚姻状况、政治面貌、年龄、入学方式、学位类型有关的结论。具体如表1所示。表1各项因素与平均绩点的单因素分析平均绩点项目人数（n）性别男(3911)女(52 30)未婚(8 143)婚否已婚(998)政治中共党员3.2127面貌(4106)中共预备党3.2165员(50 4)共青团员3.1864(3782)其它(7 49)年龄1924岁段(5736)2528 岁(2876)29岁以上3.1238(529)学位学术型类型(4770)专业型(4371)入学推免(96 2)方式全国统考和3.1898其它(8 17 9)考生在职(1532)来源应届全日制3.2099(6149)其它（146 0）3.1907从表1可以看出，该校这十年录取男女学生人数比例接近4：6；未婚的学生占比将近90%；政治面貌中，中共党员和共青团员占比分别为44.9%和41.4%；年龄方面，大多数为192 4岁年龄段，占了总体年龄段的6 2.8%；入学方式中有10.5%为推免生，8 9.5%的学生为全国统考或者其他；学位类型中，学术型学生占了52.18%，专业型学生占了47.8 2%；考生来源方面，在职学生占了16.7 6%，应届全日制学生占了67.27%，其他类型占了15.97%；表1结果显示，不同性别、婚姻情况、政治面貌、年龄段、学位类型、入学方式群体样本对于平均绩点呈现出显著性差异（P0.05)。通过T检验，性别方面具体通过平均值对比差异可知，相对男生群体，女生群体对于平均绩点成绩会高一些。学位类型具体通过平均值对比差异可知，相对专业型学生，学术型学生对于平均绩点成绩会高一些。入学方式具体通过平均值对比差异可知，相对全国统考和其他的学生，推免的学生对于平均绩点成绩会高一些。通过方差分析，对政治面貌、年龄段、考生来源进行方差齐性检验，方差齐时使用LSD方法对不同组别的平均绩点差异做多重比较检验来分析。方差不齐时使用Tamhane方法对不同组别的平均绩点差异做多重比较检验来分析。根据方差齐性检验决定使用LSD方法还是Tamhane方法。对政治面貌各组间的平均绩点方差分析得知，方差不齐（P 0.0 5），使用Tamhane方法对不同政治面貌间的平均绩点差异做多重比较检验来分析，结果如表2 所示。表2 各政治面貌之间平均绩点的多重比较多重比较()政治()政治均值差标准误显著性均值标准差3.11940.271653.25140.259673.19740.272783.17450.272120.268110.292900.271773.12610.276713.22580.265733.14650.275110.284393.27870.259733.10350.256883.23830.207690.279013.13890.283300.265110.2855095%置信区间均值95%置信区间P下限上限3.11093.12793.24443.25853.19153.20343.15763.19143.20453.22093.19093.24223.17783.19513.10623.14593.21893.23273.13653.15663.09953.14813.27143.28613.09593.11113.22513.25143.18383.19593.12473.15313.20333.21653.17613.2054面貌面貌中共中共预备-0.003860.000党员党员共青团员0.026240.012其他0.086610.000中共中共党员0.00386预备共青团员0.03011党员其他0.09047共青中共党员-0.02624团员中共预备-0.03011党员0.000其他0.06037其他中共党员-0.08661中共预备-0.09047党员0.000共青团员-0.06037注：均值差的显著性水平为0.0 5。0.000分析可得：第一组：中共党员与共青团员和其它政治面貌学生之间比较，显著性水平小于0.0 5，则组别之间差异显0.000著。第二组：中共预备党员和其它政治面貌学生比较，显著性水平小于0.0 5，则组别之间差异显著。第三组：共青团员和中共党员及其它政治面貌学生之间比较，显著性水平小于(I-)下限0.013701.0000.006090.0000.010940.0000.013701.0000.013770.1630.016510.0000.006090.0000.013770.1630.011030.0000.010940.0000.016510.0000.011030.000上限-0.04000.03230.01020.04230.05780.1155-0.03230.0400-0.00630.06650.04700.1340-0.0423-0.0102-0.06650.00630.03130.0895-0.1155-0.0578-0.1340-0.0470-0.0895-0.0313-202-0.05，则组别之间差异显著。第四组：其他政治面貌学生和中共党员、中共预备党员和其他政治面貌的学生之间比较，显著性水平小于0.0 5，则组别之间差异显著，而中共党员和中共预备党员、共青团员和中共预备党员比较，显著性水平大于0.0 5，则组别之间差异不显著。可以看出在平均绩点方面，中共党员学生平均绩点分别高于共青团员学生和其他政治面貌（群众和其他党派）学生。对年龄段各组间的平均绩点方差分析得知，方差不齐（P0.05），使用Tamhane方法对不同年龄段之间的平均绩点差异做多