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昆明理工大學調劑范文1

調查采取的是隨機問卷調查方式。以某大學建筑工程學院工程造價與工程管理兩個專業的大一至大四學生作為研究樣本，通過問卷星網站進行網上問卷調查，目標回收問卷100份，實際回收有效問卷93份，回收率93%。其中男生占比為47.31%，女生52.69%；工程造價學生占比52.69%，工程管理學生占比47.31%；大一學生占比25.81%，大二學生占比40.86%，大三學生占比24.73%，大四學生占比8.6%。本研究所設計的自變量為所研究學生的專業類型，即工程管理和工程造價兩個專業組別，兩個樣本相互獨立；因變量為兩個專業學生的專業信心度。調查的主要內容是兩個專業學生對所學專業的認知度、滿意度及信心度等方面。調查所得數據根據自變量與因變量的性質、研究問題的特點和變量數據分布的特征，利用SPSS統計軟件進行描述統計、頻數分析、獨立樣本T檢驗等統計分析。

調查結果與分析

1.專業認知度調查結果及分析。專業認知度是大學生對于所學專業的了解、認同程度的一個表現，它對學生的專業滿意度有十分重要的影響。此次調查研究主要是通過對所學專業報考前的了解程度、選擇此專業的理由、是報考志愿的第幾志愿、是否考慮過轉專業、自身對專業興趣的變化來反映專業認知度的。調查統計結果顯示，報考前了解程度兩個專業比較接近，主要集中在了解和基本了解兩個選項，占總體的60-70%，很了解的只占10%左右。對于所學專業是報考志愿的第幾志愿，通過調查統計發現工程造價與工程管理兩個專業差別不大。第一志愿選擇工程管理為70.5%，工程造價為65.3%。近年來，造價專業就業形勢較好，于是，新生入校后，從工程管理調劑到工程造價的學生比例較高。調查統計顯示，調劑專業比例中工程管理為9.1%，工程造價為2%。一些學生在進入大學后，由于大學很多學科尚未根據社會發展實際做出應有的調整，導致學生不知道進行專業學習的發展方向和現實意義，因而引起一些在校生對所學專業的懷疑；同時，一些專業的專業基礎知識鋪墊較早，社會需求明顯，加之學長、家長建議等，部分有條件轉專業的學生便選擇了自己有所了解的專業。是否考慮轉專業的調查統計顯示，工程管理有31.8%的同學考慮過轉專業，工程造價比例是12.2%；轉入比例中工程管理為2.3%，工程造價為8.2%。在學習興趣調查中，大部分同學隨著年級增長而逐漸增加專業學習興趣，占總人數的47.3%，而逐步減弱的為9.6%，其中工程管理專業選擇逐步減弱的學生比例大于工程造價專業。

2.專業滿意度調查結果及分析。專業滿意度從教師滿意度、課程設置滿意度和教學設施滿意度三個方面進行評價。調查采用五級量表評價法進行評價，分析兩個專業學生對于這三個方面要素評價是否存在顯著差異。這個問題為兩獨立樣本的T檢驗問題。首先兩個總體是獨立的，而且理論上講，一項服務的滿意度應服從正態分布。兩個獨立樣本T檢驗的零假設H0為兩個總體均值之間不存在顯著差異。由平均值可以看出學生對于教師學術水平和教學態度處于很滿意和滿意之間，而剩余的其他方面評價則在滿意和一般之間。軟件應用一直是造價專業的一項優勢，比如廣聯達軟件及神機妙算軟件的應用教學，而工程管理專業在此方面則略有欠缺，因此工程造價專業的評價也高于工程管理專業的評價。

3.專業信心度調查結果及分析。研究專業信心度主要通過：畢業是否從事本專業、是否有信心向別人推薦本專業、周圍人對本專業的評價幾個方面表現。其中，對于是否從事本專業有關學習和工作來看，工程管理專業40.9%的同學選擇肯定會從事相關學習和工作，工程造價為46.9%，其余同學選擇視情況而定，沒有同學選擇基本不會從事本專業相關學習和工作。工程管理有4.5%的同學會向周圍人強烈推薦本專業，工程造價為18.4%；工程管理有15.9%的人不會向周圍人推薦本專業，工程造價為6.1%。周圍人對工程管理專業評價從很好至很差五個等級依次占15.9%、40.9%、34.1%、6.8%和2.3%，而對工程造價專業評價很好占57.1%，好占32.7%，一般占10.2%，無負面評價。由此可見，工程造價專業的社會評價好于工程管理專業。以專業了解度、班級學習風氣、專業發展信心和社會評價四個方面設置分數選項，數值1-5分別代表由高到低，分數與專業信心度呈反比，對2個獨立樣本進行T檢驗。從輸出結果可以看出，兩個專業的93名學生的信心平均分數分別為10.66和8.78，標準差分別為2.382和1.974。F的相伴概率為0.021，小于顯著性水平0.05，拒絕方差相等假設，可以認為兩個專業學生信心分數存在顯著差異；看方差不等時T檢驗的結果：T統計量的相伴概率為0.000小于顯著性水平0.05，而且置信區間不包括0，存在顯著差異拒絕T檢驗的零假設。即兩個專業的93個學生專業信心度存在顯著差異。

昆明理工大學調劑范文2

應急物資是應急救援工作的物資基礎和基本保障，如何準確預測災害應急物資需求量直接關系到突發事件應急救援工作順利高效開展。本文主要講述一種自然災害后電網系統應急物資需求的預測方法，特別是一種基于多元回歸法的電網系統應急物資需求預測方法。利用歷史數據訓練獲得每個因素對應急資源預測的影響系數，最后采用上述預測模型，快速計算當某種災害事件發生后對各種應急物資的需求量，確保儲備物資滿足應急需要。

【關鍵詞】應急物資 多元回歸分析 需求預測

中國沿海臺風等災害頻繁，導致電網經常被破壞。為及時搶修電網，恢復用戶正常供電，應急物資的保障至關重要。由于災害的突發性以及破壞程度的不可預測性，造成災區交通、通訊中斷，災區物資需求信息無法獲取，對應急物資的籌集、供應造成重大影響。災害應急物資需求預測的準確性直接關系到救災實施效率。傳統災害物資需求預測僅以專家經驗判斷為主，尚沒有成熟的預測方法，加上突發事件具有非例行性、不確定性等特點，更增加了對應急物資需求預測的難度。但是，當突發事件類型相同、發生環境相似、處理方式相同的前提條件下，應急物資的需求也具有相近性，因此可通過綜合本地電網規模、災害事件特征（災害等級等）、響應等級等因素，并根據多元回歸法建立數學模型，利用歷史數據訓練獲得每個因素對應急資源預測的影響系數，采用上述預測模型，構建一種基于多元回歸法的電網系統應急物資需求預測方法。

1 災害應急物資需求內容

1.1 數量需求

災害應急物資的數量需求是物資需求中最基本、最重要的，指突發事件發生后，為保障災區正常供電所必需的最小的物資需求數量。

1.2 質量需求

應急物資的質量需求是指物資供應的及時性、物資供應數量的準確性、物資的安全性和成本等方面的要求。如事件中造成災區交通中斷，物資的及時供應受到阻礙；而信號中斷則給物資需求數量的信息收集造成困難，這些都屬于應急物資的質量需求。

1.3 結構需求

物資的結構需求主要是指各種類物資之間的結構比例關系，用一個相對的指標來刻畫，通常用數量比來表示。突發事件的類型通常決定著物資的結構需求，不同類型的突發事件需要不同種類的物資需求組合。

2 多元回歸分析法的原理及運用

回歸分析是一種處理變量的統計相關關系的一種數理統計方法。回歸分析的基本思想是：雖然自變量和因變量之間沒有嚴格的、確定性的函數關系，但可以設法找出最能代表它們之間關系的數學表達形式。

具體地說，多元線性回歸分析法主要解決以下幾方面的問題。

（1）確定幾個特定的變量之間是否存在相關關系，如果存在的話，找出它們之間合適的數學表達式。

（2）根據一個或幾個變量的值，預測或控制另一個變量的取值，并且可以知道這種預測或控制能達到什么樣的精確度。

（3）進行因素分析。例如在對于共同影響一個變量的許多變量（因素）之g，找出哪些是重要因素，哪些是次要因素，這些因素之間又有什么關系等等。

3 預測方法現狀

關于預測的方法種類很多，但是目前為止還沒有一個統一、完整和普遍的分類體現，我國目前較為通用的分類方法分為定性法、時間序列法和因果關系法三類。

（1）定性法是那些利用判斷、直覺、調查或比較分析對未來做出定性估計的方法。其主要方法包括德爾菲法、主觀概率法等。岑泳霆（1993）提出德爾菲法是一種應用廣泛的專家意見定性預測法，可以比較真實地手機專家的預測意見，使得預測結果比較符合實際情況，周雄鵬（2005）采用主觀概率法和數學模型的點值預測相結合確定預測空間，避免了用純數理機械地確定置信區間的局限性。

（2）時間序列法是利用時間順序排列的數據預測未來的方法，包括移動平均法、指數平滑法、剔除季節指數法、自回歸法和時間函數擬合法等具體預測方法。JnkkaKorpela等人（1996）提出庫存策略是物流策略的必要組成部分，用時間級數法和隨機法進行物流庫存預測。

（3）因果預測模型的基本前提是預測變量的水平取決于其他相關變量的水平。其主要方法包括回歸分析法，以及計量經濟模型、投入產出模型等因果模型的不同形式。應記人等人（2005）提出使用彈性系數法、線性回歸分析法和邏輯曲線法對我國交通運輸總的貨運周轉量進行組合預測，通過對三種不同的模型的預測值進行加權平均得出最終的預測模型和預測值。汪江洪河黃慶在（2005）提出采用多元線性回歸、灰色預測和指數平滑法對四川省公路貨運量進行組合預測，并驗證了組合預測方法的有效性和實用性。

4 多元回歸分析法的應急物資預測方法

基于多元回歸法的應急物資預測方法，具體包括如下步驟：

4.1 從電網相關部門采集歷史數據中各自然災害事件發生后的各種物資的需求量，以及各種變量因素的值

擬定有n個因素與待預測量有關，每個因素代表一種影響應急物資需求量的類型，以Xmn表示第n個因素在己知的歷史事件m中的歸一化值，而An表示該第n個因素對預測值的影響系數，并獲得以下數學模型：

A1X11+A2X12+……+An X1n=Y1；

A1X21+A2X22+……+ An X2n =Y2；

A1Xm1+A2Xm2+……+ An Xmn =Ym；

4.2 上述數學模型中，Ym表示事件（時間為m）中物資需求量，該值同樣為歷史數據中的己知值

根據實際情況，定義三個變量，X1表示該地區風力等級，X2表示降雨量，X3表示當地去年年度用電總量（跟電網規模直接相關）；根據上述數學模型，輸入歷史數據進行多元回歸訓練，解出每個因素的影響系數An的值，即A1、A2......An；

4.3 對訓練好的模型輸入測試數據檢驗預測效果，直到測試誤差值滿足要求

然后將當前設定的風力等級、降雨量、年度用電總量等歸一化值代入上述多元回歸模型，獲得的數值Y即為待預測的物資需求量。

作為一個實施例，為提高預測的準確度以及減少計算的誤差，需要對歷史物資需求量、災害事件特征（風力等級、降雨量等）、本地電網規模屬性進行數據預處理，具體方法如下：

4.3.1 對歷史應急物資需求數據統一進行極差變換法的歸一化處理

處理方法：對每一種物資，歷史需求中的最大值和最小值用符號MAX、MIN表示，采用公式（1）歸一化處理：

（1）

公式中，Yn表示歸一化后的需求量，通過上述預處理保證了各需求量之間的相對關系不變，而需求量的值轉化為[0，1]區間的數值。采用該方法，所有物資的需求數量都歸一化[0，1]之間，保證數據分布的統一性。

4.3.2 對災害事件特征的定量歸一化預處理

應急物資的需求量主要以災害中被毀壞的數量為根據，而被毀壞的數量跟災害的破壞力直接相關，因此，需要對這種災害破壞力進行量化。臺風災害主要破壞力為本地風力等級以及降雨量。由于風力等級與風速度直接相關，基本成線性關系，不宜采用極差變化法處理。所以對歷史數據中風力等級采用公式（2）這種直接量化法進行歸一化處理，保證數據分布的統一性。

（2）

公式中，An為風力等級，MAX表示歷史數據中的風力最大值，Bn表示歸一化后的風力值。通過上述預處理保證了各需求量之間的相對關系不變，所有物資的需求數量都歸一化的[0，1]之間，保證數據分布的統一性。

同理，對降雨量也采用相同方法處理得到降雨量歸一化值Rn。

4.3.3 對電網規模的定量歸一化預處理

應急物資的需求量主要以災害中被毀壞的數量為根據，而被毀壞的數量還跟本地的電網規模有直接關系。通常情況下，電網規模越大的，被破壞的也越大，因此，需要定量表示這種電網規模。由于電網的復雜性，很難統計表示為一個確定的量，但對于預測問題，由于預測模型中系數能根據訓練數據自動調節。只要各地的電網規模相對關系不變就可以，因此，可以用一些與電網規模直接相關的量來近似表示電網規模，如本地年度用電量，區域面積、人口等。但用這些單一的量都有一定誤差，如相同電網規模下，不同產業機構，用電量就不一樣，工業城市的年度用量，就比農業城市要大。以年度用電量為主，其它值為輔，來計算一個相對值，表示電網規模，如公式（3）。

（3）

公式中，Sk表示歸一化后的各地電網規模相對值，Ek為各地區的年度用電量，MAX（E）表示所有城市中的用電量最大值，該值對電網規模起主導作用；PGDPk為各地區的人均GDP，MIN（PGDP）表示所有城市中人均GDP最小值，通常人均GDP較高的地區（如工業地區）意味著生產發達，電網利用率較高，相同用電量情況下電網規模就要小一些。所以用該值輔助修正電網規模。通過上述預處理保證了各地電網規模之間的相對關系不變，都歸一化到[0，1]之間，保證數據分布的統一性。

應急物資需求量預測方案，可根據上述三個影響因素量化統計得到多元回歸的訓練樣本。

作為一個實施例，如表1所示的多元回歸訓練樣本輸入矩陣，其中，屬性X1為風力歸一化值，屬性X2為降雨量歸一化值，屬性X3為電網規模歸一化值，目標值為對應物資的歷史需求量歸一化值。然后將數據輸入多元回歸機進行訓練，根據均方誤差最小化原則，得到回歸估計函數，從而建立預測模型，接著對訓練好的預測模型輸入測試數據檢驗預測效果，最后利用該模型對未來需求量進行預測。

考慮多種因素對電網系統應急物資的影響，利用歷史數據訓練所構建的模型中的系擔求出待求量與各變化因素之間的關系，進而得到預測的待求量。在影響系數的求解中，每一次災害的數據可以列一個方程，歷史災害次數越多，方程的個數越多，預測的就越準確。采用專業開發語言進行開發，快速準確的計算出多元回歸結果。

應急物資儲備優化策略和及時到達是有效應對突發性事件的重要保障。因此，電網企業必須科學規劃，加快建立現代化應急物資儲備優化的建設步伐。 這就要求電網企業具有強大的應急能力，完善的應急資源保障機制，提升應急物資管理水平是增強電網企業應急能力的關鍵環節。因此，各級電網企業必須從戰略的高度去認識應急物資儲備優化工作的重要性。

減少儲備物資在品種、數量上或重復冗余或短缺。通過歷史數據針對各地區倉庫在災情與日常物資使用情況及歷史物資儲備進行分析，充分利用現有倉庫資源，調劑倉庫容量余缺，合理利用有效的配置，對庫存結構進行相應的分析，及時了解正常運轉、欠儲、呆滯積壓等情況，提出保證生產正常運行所需物資儲備的足夠的而又是最低的合理的物資儲備優化策略。

分析各地區倉庫之間的配送時間、地里位置等情況，面對自然災害發生后及時的方便與其他應急倉庫間進行物資籌集、調撥配送，以能夠最快捷的向自然災害發生地供應物資。讓物資的需求能在最短的時間內得到滿足，發揮應急物資的效用和價值。

5 總結

針對傳統預測方法的不科學性和計算結果有較大偏差，突發事件發生后無法準確預測應急需求物資的問題。本文運用多元回歸分析法，尋求最佳相似源案例，并根據目標案例的實際情況確定關鍵因素，建立了一種基于多元回歸法的電網系統應急物資需求預測模型。同時將模型運用于電網應急物資需求分析中，驗證了模型的科學、有效性，對災害應急物資的數量需求進行了預測。輸出準確高效的應急物資儲備方案，確保儲備物資滿足應急需要，避免應急物資儲備中重復儲備和儲備不足，使應急物資儲備水平得到顯著提升。

參考文獻

[1]劉德元，朱昌鋒.蘭州交通大學.基于案例模糊推理的應急物資需求預測研究[J].蘭州交通大學學報，2013（01）.

[2]傅志妍，陳堅.災害應急物資需求預測模型研究[J].物流科技，2009.

[3]王華麗.湖北文理學院數學與計算機科學學院.多元線性回歸分析實例分析[J].科技資訊，2014.

[4]周楠.西安工程大學管理學院.基于多遠線性回歸模型預測分析的實例研究[J].企業導報，2013（09）.

[5]王曉，莊亞明.基于案例推理的非常規突發事件資源需求預測[J].西安電子科技大學學報（社會科學版），2010.

作者簡介

眭楷（1963-），男，1984年畢業于廣東工業大學，電氣工程專業，主要從事電力物資管理工作。

王語涵（1982-），女，2005年畢業于河南理工大學，電氣工程及其自動化專業，工學學士，主要從事電力物資管理工作。

王少勇（1970-），男，1992年6月畢業于株洲工學院，物資秘書專業，2007年昆明理工大學，電力系統及其自動化專業，主要從事電力物資物流管理工作。

陳長智（1968-），男，1989年6月畢業于海南大學，工商企業管理專業，主要從事電力物資物流管理工作。

蘇興銳（1983-），男，2006年畢業于東華理工學院，通信工程專業，工學學士，主要從事電力物資管理工作。

昆明理工大學調劑范文3

Abstract： Many factors restrict the level of foreign language learners' foreign language acquisition， the role of intelligence factors in foreign language acquisition is the focus of this study. Through the contrastive analysis of the IQ and English achievement in college entrance examination of the entrants， it is found that， there is no statistically significant difference between the boys and girls， shudents of Yunnan province and other provinces， rural and urban students， students of Han nationality and other nationalities. The difference of English achievement is bigger in boys group and rural group. But at the intellectual level， the students from other provinces， urban students the students of Han nationality are significantly higher than the students from Yunnan Province， rural students and minority students. In addition， the author finds that there is no significant correlation between the IQ and English achievement in college entrance examination of the entrants， whatever is the whole or in accordance with the gender， regional， urban and rural or ethnic groups. The only exception is that there is a negative correlation between the IQ and English achievement in college entrance examination of the girls.

關鍵詞：差異；關聯；智力；外語習得；大學新生

Key words： differences；relationships；intelligence；English acquisition；college students

中圖分類號：G40 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2016）07-0226-04

0 引言

外語和母語都是人類語言。人類語言是將聲音、文字或其他信號與其意義匹配的一種形式系統（Fernandez，2011）[1]。盡管全世界有各種各樣的被成千上萬的不同人群所使用的語言，以喬姆斯基為代表的當代語言學家傾向于將人類語言當成一個整體，因為人類語言有如下共同的特點，即人類語言都擁有相似的結構和功能。例如，任何語言都有語法和詞匯，并由此構成無限多的句子，表達任何思想。人類語言在結構和功能上的共同特點意味著人類的語言是人類特有的生物性的天賦。前人對于兒童語言學習方式的研究發現在一定程度上證實了人類語言的生物性天賦的假設。正如特定年齡的兒童動覺發展的具有一致性一樣，兒童的母語習得發展也經歷了類似的過程。大部分正常的孩子在半歲以前的語言實踐是以元音為主的單音節，如aaaah和gaaa；到了半歲到一歲之間開始出現夾雜著輔音的多音節，如dadda，tata，babaa，等。在一歲半以前，幾乎每個孩子都能正確說出他們人生的第一個單詞。此后一直到五歲以前，生活在任何語言環境下的孩子都將經歷從單詞到簡單句直至復雜句的語言發展過程，最終所有正常的兒童到了青少年階段都能完美地掌握他們的母語（Slobin， 1972）[2]。也有極少數特殊病患兒童的語言發展有不同的表現，例如，患有特定語言障礙（SLI）的兒童的語言發展滯后于他們的同輩，但是這些兒童的非言語的智力水平依然處于正常水平（Leonard，1998）[3]；與之相反的是，由于基因缺陷導致的患有威廉姆斯綜合癥的智力低下的兒童，卻可能在詞匯和語法等語言技能上與正常的兒童沒有區別 （Lenhoff等，1997）[4]。很明顯，基于人類語言的生物性假設的證明以及特殊病例的分析，兒童的語言能力與智力水平沒有關聯。

青少年的外語習得經歷不同于兒童的語言發展過程，相對于兒童語言發展的快速和高效過程，青少年外語習得經歷則顯得緩慢和笨拙得多。入學以后的青少年和學齡前兒童這兩者最明顯的區別在于年齡，由此人們不得不相信由基因所決定的語言習得的關鍵期或敏感期的存在。兒童在語言習得的關鍵期時，善于對詞匯記憶和句法分析進行內隱式學習，他們的程序記憶系統可塑性強，然而隨著時間的推移，外顯性學習逐漸占據主導地位，到了青少年以后，他們在語言上的程序性記憶的靈活性就越來越少直至完全消失（Ullman，2001）。除此以外，也有研究者從心理、情感和環境的角度對這兩者的差異做出解釋，例如，外語學習者心理上對目標語的文化有距離感（Schumann，1975），害怕犯錯和學習動力不足（Gardner，1985），以及非母語的學習環境導致外語輸入較少（VanPatten，1987）。總之外語不是一般意義上的語言，一般意義上的語言是指人類的第一語言即母語，對于外語學習者來說外語不同于母語，外語能力不屬于人類的生物性天賦，外語習得是一種特殊技能的獲得，這種特殊技能的獲得需要諸多如學習策略、學習動力和學習環境等外在條件的支持。

以上的分析雖然可以部分地解釋兒童語言習得的一致性，以及他們與青少年外語習得的總體差異的原因，卻不能并足以說明為什么入學以后開始學習外語的青少年學生的外語能力比起學齡前兒童的母語習得水平呈現出更大的個體差異，這種差異不僅表現在相同年齡段的青少年外語水平差異巨大，而且表現在很少有從青少年開始外語學習的學生最終能達到自己母語的水平。這些差異與是否與他們的智力因素有關聯，是本研究的重點。根據美國心理協會的解釋，智力是一種能夠理解復雜思想，有效地適應環境，從經驗中學習，從事各種推理以及通過思考客服困難的能力。國外學者們傾向于認為智商水平越高則外語的學術能力越強，但智商水平的高低對外語的交流能力沒有影響。Genesee（1976）的研究中發現智商成績與二語習得中的聽和說的能力沒有相關性。Skehan（1989）的實驗中顯示智商分數高的學生在外語的語法、詞匯和閱讀方面的成績優于智商分數低的學生，但是沒有發現他們的智商與溝通能力之間的關聯。

本研究試圖將研究對象進行性別、區域、城鄉和民族分組后，采用斯坦福-比奈智商測試得分與高考英語成績來比較他們外語習得與智力因素之間的差異，并進而對各個組別內的研究對象的對外語習得與智力因素的關系進行研究。迄今為止，國內學者還沒有對此展開過量化的實證研究。外語習得和智力因素的差異和關聯的研究對于二語習得的教學關系重大，如果我們能了解外語習得與智力因素的關系，不管這種關系是正相關還是負相關或者是不相關，都可以為學生的專業選擇和學校的教學安排提供必要的參考。

1 研究方法

1.1 統計手段

本研究采用社會科學統計軟件SPSS 22對從研究對象的年齡、智商、英語高考成績等分布特點進行描述性統計和獨立樣本t檢驗的比較，并從整體和以性別、區域、城鄉和民族出身分類對他們的高考外語成績與智商測試得分作相關性統計分析。研究對象的所有個人信息和他們的高考成績均來自學校招生辦公室和教務處，并被嚴格保密，除該研究外不作其它用途。

1.2 研究對象

參與本研究的對象為2014年考入昆明理工大學的81名大學新生，他們來自兩個為進行大學英語教育而隨機編成的兩個班，其中女生30名占被調查總數37%，男生51名占被調查總數的63%；外省的學生31名占被調查總數38%，云南本省的學生50名占被調查總數的62%；來自城鎮的學生27名占被調查總數的33%，來自農村的學生54名占被調查總數的67%；少數民族學生13名占被調查總數的16%，漢族學生68名占被調查總數的84%。

1.3 測量工具

①智力測量工具。在本研究中用來測量這些大學生智力水平的工具是史丹福-比奈國際標準智商測試的中文版，該智商測試量表是當今世界上最流行的對智商進行量化測試工具之一，具有較高的信度和效度。該智商測試量表自1916年以來共做過四次修訂，本研究采用的是1986年公布的第四次修訂版，也是最新的修訂版本，共包含15個分測驗，共有60道題目，可以評定4個認知領域，即言語推理、抽象/視覺推理、數量推理和短時記憶，要求被測試者45分鐘內完成，適用于11歲以上的兒童及成人的智商水平測試，通常認為智商測試得分140分以上的為非常優秀，120-139的為優秀，110-119的為中上、聰慧，90-109的為中等，80-89的為中下，70-79的為臨界智能不足，69以下的為有智力缺陷。經調查，實驗對象在測試前都未聽過或實際做過智商測試。

②外語能力測量工具。在本研究中用來測量這些大學生外語水平的工具是他們在2014年普通高等學校招生全國統一考試中的英語成績。2014年的高考英語試卷共四個部分，第一部分是聽力共30分，第二部分閱讀理解共60分，第三部分是英語知識運用共55分，第四部分是寫作共35分。參與本研究的學生的高考成績只包含后三部分，滿分為150分。

2 研究結果

2.1 描述性統計結果

①年齡分布。研究對象的平均年齡為18.7歲，最大為25歲，最小為18歲，方差為0.982。除個別學生年齡為20歲以上，絕大部分的學生年齡為18歲的和19歲，占被調查總數的87.7%。

②智商分布。從研究對象的智商分布情況來看，這81名大學新生的智商平均值為123，最高的142兩個堪稱非常優秀，中間值和頻數最多的是124也是優秀，智商最低的94只有一個，屬于中等，他們的標準偏差為約為9。這些學生的智商值以124而非100為中心呈現近似的正態分布，說明他們的智商普遍比較高。

③英語成績分布。為了便于觀察和對比，研究對象的高考英語成績全都按百分制進行了換算。按照百分制計算，他們的高考英語成績的最低分和最高分約為50和93，標準偏差約為9。他們的平均值、中位數和眾數分別為76.6、76.7和76，三個數據非常接近。他們的英語成績以76而非50為中心呈現近似的正態分布，說明他們的英語成績普遍較好。通過對比這些學生的智商和英語成績我們不難發現他們的共同點，即他們都在中等以上范圍內呈現近似的正態分布，且標準偏差都約為9分。

2.2 智商與英語成績的獨立樣本t檢驗結果

①智商與英語成績的性別比較。在本研究中獨立樣本t檢驗結果顯示，男性智商IQ的平均值M=123.96，標準偏差SD=8.57；女性智商的IQ平均值M=122.47，標準偏差SD=9.67；t（79）=0.72。雖然男性的智商比女性的略高一點，但是由于p=0.47，大于0.05，因而這種差別不具備統計學意義上的顯著性，所以就本研究而言男女智商沒有差別。男性英語成績的平均值M=75.49，標準偏差SD=10.43；女性英語成績的均值M=78.38，標準偏差SD=7.16；t （79）=-1.34。雖然女性的英語成績比男性高了大約3分，但是由于p=0.18，大于0.05，因而我們認定在本研究中男女生英語成績不具備統計學意義上的顯著差別。盡管統計數據不能排除男女在智商和英語成績上相同的假設，但是男生在英語成績上的標準偏差明顯大于女性，說明男生在英語成績上的差異性大于女生。

②智商與英語成績的區域比較。檢驗結果顯示，外省學生的智商均值M=127.68，標準偏差SD=7.92；云南本省的學生的智商均值M=120.76，標準偏差SD=8.61；t（79）=3.62；因為p=0.001，小于0.05，所以本研究中的外省學生的智商在統計學意義上顯著高于云南本省的學生。另一方面，外省學生的高考英語成績的均值M=78.49，標準偏差SD=8.10；云南本省的高考英語成績均值M=75.36，標準偏差SD=10.03；t（79）=1.47；因為p=0.147，大于0.05，所以本研究中的云南本省和外省學生的高考英語成績沒有統計學意義上的顯著差別。

③智商與英語成績的城鄉比較。檢驗結果所示，城鎮學生的智商均值M=127.04，標準偏差SD=9.02；鄉村學生的智商均值M=121.59，標準偏差SD=8.44；t（79）=2.67；因為p=0.009，小于0.05，所以城鎮學生的智商在統計學意義上顯著高于鄉村學生。另一方面，城鎮學生的高考英語成績的均值M=78.89，標準偏差SD=6.47；鄉村學生的高考英語成績的均值M=75.40，標準偏差SD=10.44；t（79）=1.84；因為p=0.69，大于0.05，所以城鎮學生和鄉村學生的英語成績在統計學意義上沒有顯著區別。另外，我們發現鄉村學生在英語成績上的標準偏差顯著大于城鎮學生，說明鄉村學生在英語成績上的差異性較大。

④智商與英語成績的民族比較。檢驗結果顯示，漢族學生的智商均值M=124.29，標準偏差SD=9.15；少數民族學生的智商均值M=118.77，標準偏差SD=6.35；t（79）=2.08；因為p=0.041，小于0.05，所以漢族學生的智商在統計學的意義上顯著高于少數民族學生。另一方面漢族學生的高考英語成績均值M=76.60，標準偏差SD=9.68；少數民族學生的高考英語成績均值M=79.37，標準SD=8.16；t（79）=0.08；因為p=0.937，大于0.05，所以漢族學生的高考英語成績與少數民族學生在統計學意義上沒有顯著區別。

2.3 智商與英語成績的相關性檢驗結果

①智商與英語成績的整體的相關性。相關性檢驗結果顯示，這81名研究對象的智商和英語成績的相關系數r（79）=-0.076，p=0.498，由于p大于0.05，所以整體來說這些學生的智商水平和高考英語成績不存在統計學意義上的顯著相關性。

②男女生的智商與英語成績的相關性。檢驗結果顯示，研究對象中51名男性的智商和他們的英語成績的相關系數r（49）=0.068，p=0.635，由于p大于0.05，所以這些男生的智商與他們的高考英語成績沒有統計學意義上的相關性；研究對象中的30名女性的智商和他們的英語成績的相關系數為r（28）=-0.368，p=0.046，因為p

③云南和外省學生的智商與英語成績的相關性。檢驗結果顯示，研究對象中31外省學生的智商和他們的英語成績的相關系r（29）=0.114，p=0.54，因為p大于0.05，所以外省學生的智商與他們高考英語成績不存在統計學意義上的顯著相關性；研究對象中的50名云南學生的智商和他們的英語成績的相關系數r（48）=-0.272，p=0.056，因為p大于0.05，所以云南學生的智商與他們高考英語成績也不存在統計學意義上的顯著相關性。

④城鎮和鄉村學生的智商與英語成績的相關性。檢驗結果顯示，研究對象中的27名來自城鎮的學生的智商與他們的英語成績的相關系數為r（25）=-0.024，p=0.907，因為p大于0.05，所以城鎮的學生的智商與他們的高考英語成績不存在統計學意義上的顯著相關性；研究對象中的54名來自鄉村的學生的智商與他們的英語成績的相關系數r（52）=-0.176，p=0.204，因為p大于0.05，所以這些鄉村學生的智商與他們的高考英語成績也不存在統計學意義上的顯著相關性。

⑤漢族和少數民族學生的智商與英語成績的相關性。檢驗結果顯示，研究對象中的68名漢族學生的智商和他們的英語成績的相關系數為r（66）=-0.080，p=0.518，因為p大于0.05，所以漢族學生的智商和他們的高考英語成績沒有統計學意義上的顯著相關性；其余13名少數民族學生的智商和他們的英語成績的相關系數為r（11）=-0.089， p=0.773，因為p大于0.05，所以少數民族學生的智商和他們的高考英語成績也沒有統計學意義上的顯著相關性。

3 結論

通過獨立樣本t檢驗，我們發現研究對象的高考英語成績在男性和女性、外省和云南、城鎮和農村以及漢族和少數民族之間不存在統計學意義上的顯著區別，盡管男生組和來自農村的學生組的學生的英語成績差異性較大，但是研究對象不同分組的智商水平有明顯差異，外省學生的智商水平顯著高于云南學生，城鎮學生的智商水平顯著高于鄉村學生，漢族學生的智商水平高于少數民族學生。

通過相關性檢驗，我們發現研究對象的智商與他們的高考英語成績整體上不存在具有統計學意義的顯著相關性，即使是把研究對象按照外省和本省、城鎮和農村、以及漢族與少數民族分組檢測，也未發現他們的智商與英語成績有任何在統計學意義上的顯著相關性，只有一個例外，即如果把研究對象按照性別分組，雖然男生組的智商與他們的英語成績依然沒有顯著相關性，但是女生組的智商與她們的英語成績呈現出在統計學意義上顯著的具有中等效應量的負相關。

以上的兩組檢驗結果既在情理之中又出乎意料。首先，智商的高低似乎與學生所處的環境有關，即外省學生的智商高于本省學生，城鎮學生高于鄉村學生，漢族學生高于少數民族學生，但是整體而言男生的智商和女生的智商沒有顯著的差別。其次，男生的英語成績與他們的智商沒有相關性，說明男生的外語習得水平可能非智力因素有關。特別值得一提的，或許也是最有可能引起爭議的是本研究發現女生的智商水平與她們的英語成績呈現負相關。這樣的研究結果說明了高智商的女性更適合選擇其他專業而非外語專業，同時這樣的研究結果也間接印證了傳統上人們普遍認為的男性的智商高于女性的智商，因為大部分非高智商的女性自覺或不自覺地選擇了外語專業，事實上任何一所外語院校都是女性學生和女性教師占了大多數。

因此，為了優化教育資源的配置，讓更多的學生學有所成，教育管理部門應當對新入學的女生進行智商測試，根據智商水平測試的結果給學生的專業選擇提出建議。同時，外語教師應當根據學生的高考英語成績的分布特點因材施教。具體措施包括：①鑒于女生組的智商與她們的英語成績呈負相關的特點，學校負責學生專業調劑的部門應當建議高智商女生選擇非英語專業；②鑒于男生組和來自農村的學生組的學生的英語成績兩極分化更嚴重的特點，外語教師應當在教學過程中更加關注來自這兩組中基礎較差的學生，對他們進行重點幫扶工作。

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