基于SPSS分析的高职学生学习投入影响因素分析
使用SPSS软件进行多因素方差分析
使用SPSS软件进行多因素方差分析使用SPSS软件进行多因素方差分析一、引言多因素方差分析是一种重要的统计方法，用于分析多个自变量对因变量的影响。
它可以帮助研究人员确定不同因素对研究对象的差异产生的影响，以及这些因素之间是否存在交互作用。
SPSS软件是一款功能强大且易于使用的统计分析工具，可以帮助用户在进行多因素方差分析时快速、准确地得出结果。
本文将介绍使用SPSS软件进行多因素方差分析的步骤，并通过一个案例来具体说明。
二、SPSS软件介绍SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、医学、商业等领域。
它提供了丰富的统计方法和分析工具，并具备数据清洗、可视化、报告生成等功能。
在多因素方差分析中，SPSS 可以帮助用户进行方差分析表的生成、方差分析的可视化、方差齐性检验和事后比较等操作，大大简化了分析过程。
三、多因素方差分析的步骤1. 数据准备：将需要分析的数据录入SPSS软件，并确定自变量和因变量的测量水平。
一般自变量为定类变量，而因变量可以是定量或定类变量。
2. 方差分析表的生成：选择“分析”菜单中的“一元方差分析”选项，然后将因变量添加到依赖变量框中，将自变量添加到因子框中。
接下来，点击“选项”按钮设置参数，如设定显著性水平和置信区间。
点击“确定”后，SPSS会生成方差分析表。
3. 方差分析的可视化：在方差分析表中，用户可以查看各个因素的主效应和交互作用，以及统计指标如F值、p值等。
此外，SPSS还提供了绘制效应图、交互作用图等功能，帮助用户更直观地理解分析结果。
4. 方差齐性检验：方差齐性检验用于验证因变量的变异是否在各组间具有相同的方差。
SPSS软件可以通过选择“分析”菜单中的“Compare Means”选项，进而进行多个组间方差齐性检验。
5. 事后比较：当发现方差分析存在显著差异时，需要进一步进行事后比较以确定差异所在。
中职学生学习动机影响因素的实证研究——以利川市职业技术学校为例
一、引言随着我国经济的高质量发展，对技能型服务人才的需求增加，职业教育问题受到广泛关注。
2022年4月20日，新修订的《中华人民共和国职业教育法》颁布，提升了职业教育的地位。
在国家政策支持下，职业教育领域吸引了更多的社会资源，教育方式、方法和理念也在不断调整与完善。
但总的来看，一些中职院校的教育质量仍然较低，主要原因是教育资源少，学生文化基础薄弱、自我控制能力不足等。
这导致部分中职学生的学习积极性和动机不高，进而影响了学习效果[1]。
学习动机是个体在学习过程中产生的驱动力，对中职学生的学习能力、学习投入和学习效果具有积极的预测作用[2]。
学习动机主要可分为内部动机和外部动机。
内部动机源自于个体的内在需求，包括满足自身的好奇心、追求自我挑战、探索未知的乐趣等。
外部动机是来自个体以外的因素，包括获得奖励、争取社会地位、得到他人的认可或避免惩罚等。
中职学生具备强烈的学习动机，便会全身心地投入学习，提高学习质量和效果[3]。
积极的学习动机还有助于中职学生在面对困难与挑战时保持坚持和努力的态度，促进个人的成长和进步[4]。
中职学生参与学习活动是为了满足学习动机，这些学习动机可以是对知识的渴求、个人成长的追求以及自我实现的需要。
研究表明，社会支持是一种重要的能够影响学习动机的心理资源[5]。
社会支持能够解决学生的心理需求，提供积极榜样和支持的学习环境，从而增强学生的学习动机。
当学生感受到家庭、同学和教师的支持与鼓励时，可以产生对学习的兴趣，增强学习动力[6]。
个体对自我进行评价的方式会在外部社会环境和内在动机之间起到传导作用。
学生对自己的评价会影响自我效能感，即对自己在完成特定任务方面能力的信心[7]。
个体的自我效能感与学习动机和学习成就密切相关。
高自我效能感的个体更有可能展现出更高的学习动机水平，并取得更好的学习成就。
良好的社会支持可以引导学生产生积极的情绪情感，增强他们的自信心，从而提高自我效能感。
这能进一步激发学生对内在学习动机的满足，并对自己的学习产生积极的影响[8]。
使用SPSS进行探索式因素分析的教程
使用SPSS进行探索式因素分析的教程探索性因素分析是一种统计方法，用于确定一组变量之间的潜在结构。
SPSS是一种常用于数据分析的软件工具，它提供了强大的因素分析功能。
以下是一个使用SPSS进行探索性因素分析的简单教程，该教程可以帮助您了解如何使用SPSS来执行因素分析并对结果进行解释。
步骤1：导入数据步骤2：准备数据确保您的数据符合因素分析的前提条件。
确定您要进行因素分析的变量是否具有线性关系，并进行必要的数据转换（例如，对数转换）以满足这个条件。
步骤3：执行因素分析在SPSS的“分析”菜单下，选择“数据准备”和“因子”。
在弹出的对话框中，选择您要进行因素分析的变量并将其移动到“因子”框中。
选择“萃取方法”（如主成分分析或最大似然估计）并指定要提取的因素的数量。
您还可以选择执行因子旋转以获得更简单和解释性更强的因子结构。
步骤4：解读结果SPSS将生成一个因素分析的输出报告，其中包含多个表格和图形。
以下是一些常见的解读步骤：-总体解释：观察“总体解释”表，了解因子数量和提取方法的解释力度。
查看“因素”的特征值，了解提取的因子解释的总方差比例。
-因子负荷：查看“因子负荷”表，该表显示了原始变量与提取的因子之间的相关性。
较高的因子负荷表示原始变量与特定因子之间的较强关联。
-因子旋转：如果您选择了因子旋转，则查看“旋转因子载荷矩阵”表，该表显示了旋转后的因子负荷。
查看这些旋转后的因子负荷以确定是否存在更简单的因子结构。
-因子得分：根据选定的因子分析方法，可以生成每个观测值的因子得分。
这些得分表示了每个观测值在每个因子上的得分情况，可以用于后续的分析和解释。
步骤5：解释因子根据因子负荷和因子名称，解释每个因子代表的潜在结构。
结合领域知识和因子负荷，您可以确定每个因子是否与特定概念或潜在维度相关联。
步骤6：结果报告根据您的研究目的和需要，将因子分析的结果写入报告中。
确保清楚地描述因子数量、命名以及每个因子代表的结构或概念。
基于SPSS的中职学习评价大数据分析
基于SPSS的中职学习评价大数据分析本研究旨在通过SPSS软件分析中职学生学习评价大数据，探究学生的学习情况和学校的教育质量，为学校教学改革提供参考。
一、研究方法采用问卷调查法对中职学生进行调查，共有1000名学生参与。
主要涉及到学生的学习情况、学校教育设施、教学质量等方面的内容。
使用SPSS软件对问卷数据进行统计分析。
二、学生学习情况分析1、学生学习时间调查结果显示，大多数学生每天花费在学习上的时间在2-3小时以内(54.3%)，仅有15.7%的学生每天学习时间超过5小时。
学生平均成绩为71.2分，其中优秀成绩(90分以上)的学生占比为8.1%。
同时，有23.9%的学生的成绩低于60分。
表明学生整体学习成绩中等，但存在一定的差异。
%的学生倾向于用教科书学习，但更多的学生会选择通过线上学习平台(49.8%)和老师授课(35.6%)来获取知识。
应该注意到，还有7.4%的学生选择了较为被动的学习方式，如听同学讲课等。
三、学校教育设施分析1、教室舒适程度学生认为教室舒适程度的平均得分为7.5分(满分为10分)，表明学生对教室的舒适度整体感到较为满意。
2、图书馆设施学生认为图书馆设施的平均得分为6.3分(满分为10分)，表明学生对学校的图书馆设施不算满意。
需要更大的努力投入到建设图书馆设施上。
四、教学质量分析2、教学课程设置五、结论从分析结果可以得到结论：1、中职学生整体的学习时间比较健康，但成绩相差较大。
2、学生学习方式已经进入线上教育时代，线下教育仍占据主要地位。
3、学校的教育设施需要加以改善，特别是图书馆设施。
4、教师教学质量整体表现良好，但学校需要更加重视教学课程的设置。
参考文献：[1]徐振兴,王运华,彭思蓉,吴力.基于SPSS的高校学生成绩大数据分析——以某高水平大学为例[J].中外企业家,2018(08):120-121.[2]王晓刚.SPSS在学生成绩大数据分析中的应用[J].科教视界,2017(15):28-29.。
基于SPSS软件的数据分析剖析
基于SPSS软件的数据分析剖析第一章：引言随着科技的发展，数据分析逐渐成为了公司决策制定的重要基础。
数据分析是通过对大量数据进行收集、清理、处理、分析和解释，以获得有价值的信息和洞见。
数据分析的目的是为了发现数据背后的隐藏信息，以推动商业增长和成功。
数据分析是数量化的，从而可以提高商业机会的预测准确性。
数据分析可以通过不同的工具和技术进行操作。
其中最常见的是基于SPSS软件的数据分析。
SPSS是一个可视化的统计软件，是进行数据分析和建模的常用工具，广泛应用于各个领域。
本文将在SPSS软件的帮助下，剖析如何进行数据分析。
第二章：SPSS的基础SPSS语言可以用来定义变量、计算评分、控制操作并对结果进行分组和分析。
SPSS语言能离线和实时数据轻松地结合，能为研究提供动态解决方案，比如采用描述性统计方法、频数表、交叉制表和推理统计方法。
SPSS软件一般支持两种操作模式，即“数据视图”和“变量视图”。
数据视图用于查看和编辑数据，每行代表一个响应级案例，每列代表一个变量。
变量视图可以看到变量的属性信息，包括变量名称、标签、值标签等。
SPSS的另一个重要特点是菜单操作系统，使其易于学习。
这个菜单系统有大量支持，因此即使小白也可以学习如何使用。
第三章：数据的收集在进行数据分析之前，需要先收集数据。
数据的收集方法有多种，比如问卷调查、面访、实验方法、案例研究、网络情报等。
通常，数据的收集需要根据研究，设计合理的问卷，并在一定范围内进行采样，以尽可能多地获取数据。
在数据收集过程中，要注意避免出现偏差或非法误差，保证数据的真实性。
要清晰明确收集数据的目的，避免收集无用的数据，从而浪费时间和资源。
第四章：数据的预处理数据预处理是关键的一步。
预处理数据的目的是减少噪音和偏差，使数据符合分析态度。
数据预处理的过程中可能需要清理、过滤、转换或填补缺失值。
清洁数据的首要任务是自动或手动删除错误的数据。
除此之外，还可以将数据进行过滤。
基于满意度的大学生学业规划指导关键影响因素分析
作者： 刘洁[1];吴甜[2]
作者机构： [1]江苏大学党委研究生工作部,江苏镇江,212013;[2]江苏大学学生工作处,江苏镇江,212013
出版物刊名： 教育观察
页码： 63-67页
年卷期： 2021年 第45期
主题词： 大学生;学业规划满意度;影响因素;多重对应分析;学业规划执行
摘要：学业规划是大学生成长成才的基石,对学生实现自身发展目标、学校发挥人才培养功能有着重要作用,并日益成为各高校关注的重要课题之一.现阶段高校在大学生学业规划指导方面存在一定的问题,因此,本研究运用SPSS 26.0软件进行多重对应分析,从大学生对学业规划的满意度的视角,对可能影响大学生学业规划指导的关键因素进行实证分析.研究发现:"学生是否喜欢做规划""学业目标是否明确""学业规划是否需要教师指导"等指标对学业规划满意度的影响明显.基于此,探索提升大学生学业满意度的路径,推动大学生更高质量发展.。
利用SPSS进行因素分析
二、应用SPSS进行量表分析的步骤
问 题 从未 使用 1 很少 使用 2 有时 使用 3 经常 使用 4 总是 使用 5
题 项
A1
A2 A3 A4 A5 A6 A7
电脑
录音磁带 录像带 网上资料 校园网或因特网 电子邮件 电子讨论网
A8
A9
CAI课件
视频会议
A10 视听会议
题目 编号 01 02 03
特征值----是每个变量在某一共同因素之因素负荷量的平 方总和（一直行所有因素负荷量的平方和）。 如F1的特征值 G=（0.896）平方+（0.802）平方 +（0.516）平方+（0.841）平方 +（0.833）平方=3.113
特征值的总和等于实测变量的总数 方差贡献率----指公共因子对实测变量的贡献， 又称变异量 方差贡献率=特征值G/实测变量数p， 如F1的贡献率为3.113/5=62.26%
因子分析案例
公因子 F1 Z1=代数1 0.896 公因子 F2 0.341 共同度 hi 0.919 特殊因子
δi
0.081
Z2=代数2
Z3=几何 Z4=三角
0.802
0.516 0.841
0.496
0.855 0.444
0.889
0.997 0.904
0.111
0.003 0.096
Z56 .474 .401 .495 .605 .633
Extrac ti on Method: Princ ipal Component Anal ysis . a. 3 components extracted.
Extraction Method: Principal Component Analysis.
基于SPSS的数据分析技术研究
基于SPSS的数据分析技术研究数据分析是在统计学、数学、计算机科学和信息技术的基础上发展起来的独立学科，通常使用计算机工具和算法来处理和分析数据。
在信息技术高速发展的今天，数据分析已经广泛应用在商业、金融、医疗、社会科学等领域，成为各种研究和应用中不可或缺的一部分。
SPSS是一种统计分析软件，它显著提高了数据分析的精度和效率，有助于更精准地预测、识别和量化研究主题。
在SPSS中，通过简单地输入数据和参数，可以进行数据分析和可视化操作，包括数据转换、检验、协方差分析、相关性分析、回归分析、信度分析、因素分析和聚类分析等。
在本文中，我们将重点探讨基于SPSS的数据分析技术研究。
一、数据分析的原理和方法数据分析的基本原理是利用已知的数据来推断未知的数据，并将这些推论用于指导商业、政府和社会等各种活动。
数据分析通常包括数据预处理、统计推理、机器学习和数据可视化等几个方面。
其中，数据预处理是指对原始数据进行清洗、整理、转换和归一化处理，以便进行后续的分析；统计推理是指利用已有数据估算未知参数，或者从已有数据中推测出产生这些数据的过程；机器学习是指利用数据来训练模型，从而预测未知数据的结果；数据可视化是指将数据以图形化的方式呈现，用于更直观地呈现数据间的关系，例如散点图、折线图、柱状图等。
数据分析的方法主要有两种，即描述性统计分析和推论性统计分析。
描述性统计分析主要是对数据的基本特征进行描述和总结，如平均值、中位数、标准差、极差等；推论性统计分析则是基于概率和假设检验理论，对总体特征进行推论和判断。
从数据类型上来看，数据分析通常分为定量数据和定性数据。
定量数据是指具有数值意义的数据，如长度、时间、温度等；定性数据则是指具有种类意义的数据，如性别、行业分类等。
二、SPSS的功能和优势：SPSS是世界上最流行的统计分析软件之一，被广泛用于商业、金融、医疗、社会科学等各个领域。
SPSS的功能和优势主要有以下几个方面：1. 数据处理和转换：SPSS支持多种数据格式和数据源，可以进行数据清洗、整理和转换等操作，方便用户进行数据预处理。
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当代教育实践与教学研究如何提升高职教学质量是我国职业教育健康发展的核心问题，目前针对高职教育的改革以教师为中心，而忽略了教育的主体“学生”。
高职院校对学生管理成开放性，主要依赖学生的自主学习态度，一旦失去动力即呈现学习倦怠现象。
因此，近几年针对高职学生学习倦怠地研究不在少数，而主动分析学生学习投入影响因素的却很少。
实践证明，主动研究的效果将远远优于被动研究，学习投入相对学习倦怠，是一种积极的心理状态，反映了学生在整个学习过程中在情感、认知和行为等方面的投入，是保障教学质量的关键指标，也是高职教育以“学生为中心”的核心体现。
一、研究对象与研究工具1.研究对象。
本次调研发放问卷267份，回收有效问卷252份，问卷有效率为96.92%。
其中，大一学生101人，占40%；大二学生78人，占31%；大三学生73人，占29%；男生153人，占60.7%；女生99人，占39.3%。
2.研究工具。
本项目针对高职学生特点，在NSSE-CHINA 问卷的基础上进行具体修改，以此作为测量工具既能体现科学性，又能体现高职的特殊性质。
修订后的NSSE-CHINA（高职）包括五个一级指标：主动学习指标、学习参与指标、职业活动指标、社会关系指标和学校认可度等五个方面。
采用SPSS24.0进行数据的统计和处理，问卷Cronbach’s Alpha 系数为0. 891，具有较高的内部一致性和信度。
问卷总方差贡献率61.007%，说明该问卷具有良好的结构效度。
二、研究结果分析1.高职学生整体状况。
高职学生在学习投入各指标上的表现不容乐观，其均值基本高于平均分（分值越高，情况越差）。
各指标维度得分从高到低分别为学习参与、学校认可度、职业活动、主动学习和社会关系，具体见表1。
表1 高职学生学习投入整体情况由此可见，高职学生在社会关系方面表现优秀，说明高职教师对学生的关心程度较好。
性别及年级对学习投入的影响情况见表2。
表2 不同性别和年级学生学习投入分析由此可见看出，性别对学习投入的影响不是非常显著，男生略优于女生，这与大家传统的认知有一定差距。
年级差异对学习投入的影响比较显著，从数据分析可以看出，大一、大三学生在学习参与、社会关系和学校认可度方面表现较为优秀；大二学生整体表现略差，尤其在主动学习和学校认可度上问题显著。
这与以往调查较为相符，大一新生由于刚入学，对学业探知度较高，兴趣较为浓厚；大三学生面临就业压力，学校及相关教师给予的帮助较多，在学业上的主动意识亦有所增加。
2.关键因子分析。
为进一步明确影响高职学生学习投入关键指标，本项目对主动学习、学习参与两个维度进行关键因子分析。
（1）“主动学习”关键因子分析。
主动学习维度包括19个题项，KMO值为0.718，Bartlett的球形度检验显著性小于0.001，适合做因子分析。
采用方差极大法进行旋转后，19个题项提取了五个特征值大于1的公因子，方差贡献率76.127%，具体见表3。
第一个公因子主要解释了课堂陈述、参与课堂讨论等课堂环境因素，命名为“课中因素”；第二个公因子主要解释了辅导员、教师等对学生的关心情况，命名为“教师因素”；第三个公因子主要解释了课后作业的完成情况、完成渠道、参与实践情况，命名为“课后因素”；第四个公因子主要解释了团队合作情况、学习压力，命名为“挑战因素”；第五个公因子主要解释了课前预习情况，命名为“课前因素”。
（2）“学习参与”关键因子分析。
学习参与维度包括7个题项，KMO值为0.737，Bartlett的球形度检验显著性小于0.001，适合做因子分析。
采用方差极大法进行旋转后，7个题项提取了两个特征值大于1的公因子，方差贡献率68.645%，具体分基于SPSS分析的高职学生学习投入影响因素分析浙江交通职业技术学院 陈建良 鲍婷婷摘 要：近几年，高职教育发展快速，已经成为我国教育体系中不可或缺的一部分。
但反观教学课堂，上课状态严峻、学风和学习质量堪忧。
为了更好地提升高职学生学习质量，本项目在问卷调查的基础上采用SPSS进行学习投入影响因素分析，从教师、学生、学校三个层面提出改进建议，以促进高职教育健康发展。
关键词：高职学生 学习投入 策略研究文章编号：ISSN2095-6711/Z01-2017-05-0242指标维度最小值最大值M±SD备注主动学习14 2.64±0.70学习参与14 2.45±0.72职业活动14 2.55±0.92社会关系16 1.80±0.97学校认可度14 2.40±0.80指标维度男生M女生M大一M大二M大三M主动学习 2.62±0.75 2.66±0.68 2.56±0.55 2.75±0.82 2.60±0.68学习参与 2.35±0.67 2.59±0.74 2.23±0.68 2.40±0.92 2.13±0.58职业活动 2.47±0.82 2.65±0.94 2.55±0.70 2.58±1.02 2.50±0.89社会关系 1.64±0.94 2.17±0.98 1.62±0.97 2.3±1.04 1.54±0.95学校认可度 2.27±0.70 2.59±0.92 2.21±0.74 2.60±0.92 2.34±0.76（下转第89页）·242··能力培养·围绕学科特色凝练研究方向，力促研究生培养与科学研究紧密结合；另一方面，本着“课程设置少而精、科研训练重而实、实践创新多而广”的思想，不断优化课程体系设计，使研究生有更多时间进行经典文献阅读与科学研究，课程门数与每门课程学时数均作相应压缩，理论学习集中在一个学期内完成，主干课程3-5门在一级作物学学科内打通，倡导跨学科交叉选课，强调实践创新和学术交流能力的培养。
3. 建立教学质量管理体系。
学院着力在研究生教学质量控制上下工夫，以实施硕士研究生一级学科通开课战略为重点，不断精选优化课程教学内容，充分发挥教学团队的集体智慧，强化团队授课与教学手段方式的创新。
为规范教学管理过程，聘请德高望重的专家学者担任研究生课程建设咨询和督导专家，通过课程教学的检查指导为深化研究生教学内容与教学方式改革把脉问诊。
完善了研究生课程评价体系，课程结束后，学院组织研究生对该课程进行评价，评价不满意的教师，院研究生工作领导小组依据具体原因，可以取消其授课资格；评价满意的教师，可获学院“研究生教学优秀奖”评奖资格。
4.建立学位论文质量管理体系。
学院从完善制度人手，实施了学位论文答辩资格审查制度、学术不端行为检测制度、论文第三方盲评制度，建立了体系完善的学位评审规范与责任制，通过严格执行制度，杜绝学位评审中的人情因素。
组建了研究生教育检查评估专家组，定期开展学位论文答辩与学位论文质量评估与检查，认真推行研究生学位论文质量年度分析报告制度。
三、健全保障机制学院提出质量与特色是研究生教育内涵式发展的核心，培养模式改革与创新是实现内涵式发展的关键。
为此，学院积极营造以质量提升、模式创新为关键词的研究生教育优先发展的文化生态环境，实现了人、财、物等资源向研究生教育的优先积聚和重点投入。
1. 制度建设不断完善。
大力推进研究生教育的规范管理，先后颁发了《研究生“两系四级”管理体制的实施意见》、《进一步加强研究生管理的若干意见》、《研究生导师竞争遴选办法》、《进一步加强研究生导师管理的若干意见》、《专业学位研究生“顶岗实习”遴选与管理办法》等规章制度，建立了以质量和创新为核心的长效工作机制。
2.进一步完善导师竞争遴选与责任机制。
导师对研究生培养质量的提高起着关键作用，是研究生思想道德的熏陶者、学术科研的引领者、心理健康的指导者和优质就业的援助者。
为进一步提升研究生培养质量，首先健全落实了导师首要责任人制度，完善了导师考核与培养机制，采用导师自评、导师互评、学生打分和学院评价相结合的绩效考核机制，不断促进导师自身素质和能力建设。
在国家2011计划河南粮食作物协同创新中心，首次进行了博士生导师遴选改革，凡是具有博士学位，且创新成果突出的教师，均可竞聘博士生导师，打破了博士生导师必须是教授的常规。
四、效果与体会1. 2011级专业硕士研究生王灵光，目前是河南德行丰民种植专业合作社理事长，河南青年农民专业合作社联合会常务副会长。
2012年荣获中国大学生十大年度人物，2013年荣获第十七届“中国青年五四奖章”，并受到习近平总书记和刘延东副总理的亲切接见。
2.协同（联合）培养是提高研究生培养质量的有效途径。
21世纪，创新日益成为单位综合实力竞争的核心和关键，创新活动远非某个单一主体所能承担，多主体、多因素共同协作、相互补充、配合协作的协同创新已成为提升一个单位创新能力的时代要求。
协同创新战略和联合培养的核心是高端人才，推进研究生联合培养机制的改革，在科教协同、产学协同中联合推动研究生联合培养理念、培养模式、培养过程的创新，培养适合科研事业、行业产业与国家地区发展需求的优质研究生力量，才能实现培养拔尖创新人才，促进交叉和新兴学科的发展，提升知识创造、知识传播和知识转移的单位综合创新能力。
3.完善的规章制度是提升研究生培养质量的重要保障。
管理制度的建设使研究生培养工作由主观臆断转变为有章可循、有法可依，完善的管理制度目的是形成有效的质量监督机制，在确保提高研究生质量的过程中起到积极的监控作用，及时发现工作中出现的问题并及时解决，建立起具有自我完善功能的监督机制。
第一个公因子主要解释了与阅读、作业等跟学业相关的项目因素，命名为“学科因素”；第二个公因子主要解释了与环境相关的因素，命名为“环境因素”。
三、对策与建议本项目从学生整体现状和具体特点入手，对比了不同性别、年级的学生特点，对主动学习、学习参与等维度进行了关键因子分析，进一步明确了高职院校提升学生学习投入的方向。
1.依托教学课堂，注重教师改革。
通过数据分析显示，影响学生主动学习的五个公因子分别为教师因素、课堂（课前、课中、课后）因素、挑战因素。
由此可见，教师是提升高职学生学习投入的关键指标，是改善高职课堂的核心要素。
要提升教学质量，必须要转变高职教师理念，优化教学方法。
同时，教师要妥善处理好课前、课中和课后三者之间的关系，充分利用互联网+、翻转课堂等优势，提升学生参与度。
2．尊重个性差异，提升学生的自我效能感。
高 职学生主动学习意识不强，习惯将失败归结于自身能力不够，但数据显示，高职学生对学习挑战因素和学科因素比较敏感，说明其有自我改变意识，但由于自我效能感不强，使得意志力较差。