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【摘要】以28名服装设计专业学生的16 门专业课程成绩为样本，应用SPSS 软件分别进行基本统计分析、线性相关分析和主成分分析，找出课程设置不合理原因——课程讲授方法、课时安排和内容衔接，并对改进服装设计专业的课程教学提出了建议。
【关键词】多元；统计分析；服装设计；课程设置
【中图分类号】J523 【文献标识码】A
目前本科服装设计专业在教学计划中课程的设置都涉及到三大类服装专业课程，分别是服装设计、服装制版工艺及服装管理营销，这样就导致各高校在进行课程设置时有所不同，有的偏重于设计，有的偏重于生产及技术，而目前在一些相关的课程改革文献中，多数都是教师从教学经验出发定性分析，觉得哪门课程所学知识技能对以后就业有所帮助，就设置该课程多点学分和课时，这样对学生的技能势必造成人为的偏差，与企业的用人要求也不相衔接。本文选取某学院服装设计2011级学生四年专业课程成绩为样本，从定量方面进行分析专业课程设置是否合理，教学效果组织如何，从而总结出服装设计专业教学现状和一些课程合理设置的建议。
一、样本描述与基本统计分析
选取服装设计专业28名顺利完成学业学生的课程成绩作为研究对象。该专业开设了20门余专业课程，为方便做数据统计分析，确定以16门专业必修课课程成绩Xi（ i = 1，2，…，16）作为變量，各课程变量代号为素描（X1）、服装材料学（X2）、服装画技法（X3）、服装色彩与图案（X4）、服装市场营销学（X5）、服装企业跟单（X6）、针织服装设计与工艺（X7）、服装设计（X8）、电脑辅助设计（X9）、服装面料再造（X10）、服装生产管理（X11）、服装结构设计（X12）、服装CAD设计（X13）、服装立体裁剪（X14）、服装缝制工艺（X15）、服装工业制板与推档（X16），其中X1——X4为专业基础课，其余12门为专业课。
本文所使用的数据分析软件是SPSS，将学生的考试成绩输入、定义变量并建立相应的数据文件。通过软件数据分析均值、均值标准误、标准差、偏斜度、峰度、极大值、极小值，得出统计分析结果，可以看出绝大多数课程成绩的均值在80分左右，最高为服装结构设计87.12分，最低为服装市场营销学71.04分，它的标准差为9.942，表明该课程较难掌握 。课程成绩标准差在4—10分之间，表明学生之间差距较小 。
二、专业课程两两线性相关分析
线性相关分析可通过计算各门课程成绩的相关系数，分析学生某门课程掌握情况对其他课程掌握情况的影响程度[1]。在SPSS软件中，通过双变量相关中的Person系数、双侧检验分析得出各门课程相关系数分析表。
其中，素描与服装设计、服装面料再造课程相关系数较大，它们同属于设计类课程；服装材料学与服装生产管理、服装结构设计相关系数较大，表明后两门课程是以材料学为基础的；服装色彩与图案与服装画技法相关系数为0.505，表明学生在美学认识上是一致的；学生在服装面料再造课程掌握较好时，他的服装结构设计与服装立体裁剪课程也较好。
从课程两两相关关系来看，以服装面料再造为例，它是以服装材料学为基础同时兼顾有服装色彩与图案方面的知识，但是从它们的相关系数来看，仅为0.03和0.36，相关系数非常低，这反映了在这些课程内容的衔接上是断层不连贯，专业基础课没有很好地为专业课打下基石。
在统计的16门课程中，基本上每门课程之间的相关系数都较低，这反映了各课程之间相互影响较低，各课程独立性较强，多数课程成绩间没有较强的可比性，即某门课程成绩的高低，不能由另外一门课程成绩的高低分布规律大致推断，学生某门课程的成绩高，其他课程的成绩不一定也高。各课程之间存在较显著差异，由此教师在合理引导学生转变思维方式、改进学习方法等方面还应进一步加强，而各课程在内容设置上也需要进一步改进。
三、通过主成分分析确定专业核心课程
主成分分析法是把多个指标化为少数几个综合指标并基本保留所含信息，进而通过对新指标的比较达到分析目的的多元统计方法[2]。借助SPSS 软件把X5—X16等12门主干课程由相关阵出发进行主成分分析，得到KOM统计量为0.58，球形检验为0.00，表明变量基本满足因子分析条件，分析得到4个主成分的贡献率和累积贡献率，基本满足评价要求，可以选择前四个主成分来代替原来的12个变量。
第一主成分除了在X6、X9、X13外，其他都有较大的系数，可认为第一主成分代表了学生的综合学习成绩，尤其是在结构技术类课程方面的成绩。第二主成分在X8、X9、X10、X11、X12上系数为负说明这个成分代表了学生的设计类和打板技术类课程成绩的差异。第三主成分在X15上有较大的负系数，可认为第三主成分代表了学生缝制工艺课程成绩的差异。第四主成分X 9 上系数为正且较大，说明这个成分代表了学生使用电脑进行设计能力的差异。从表2中数据可把特征矢量较大的电脑辅助设计、服装缝制工艺、服装设计、针织服装设计与工艺、服装面料再造、服装企业跟单、服装CAD设计等课程列为专业核心课程。
四、合理设置专业课程和进行教学方法改革
本文将统计分析的思想与实际教学需要相结合，通过数据分析的方法，从枯燥的课程成绩中挖掘出多条有价值的信息，如12门主干课程之间的相关关系、专业基础课程对于服装设计专业学生的重要意义。同时反映了服装设计专业课程设置中存在的问题，针对这些问题进行分析研究，提出对不合理课程的解决方法。
（一）针对课程难度较大的服装理论课程
要改变传统的授课方式，将课堂延伸到服装市场，要定期把学生带出去，让学生了解市场，对照服装市场的实物来给学生讲解，这样有利于学生把握流行信息，把学生的认知过程从被动接受知识向认识、反思、产生新知识的高级认知阶段推进；把学生的思维方式从崇拜知识向挑战知识、转化知识的创新型模式转变，提高学生的学习积极性。
（二）加大对专业基础课程的课时安排
高校服装设计专业入学门槛较低，而大部分学生绘画功底比较浅，所以学生的专业素质短时间内难以提高，应加大对专业基础知识的学习力度，尤其是美术方面的训练，这样才能很好培养学生的审美能力和造型能力。
（三）课程设置与教学内容相协调且做到上下连贯
从上文相关分析中看出各门课程相关度都较低，主要是课程内容没有做到很好衔接，课和课之间是各自为战。应该依据服装产业链运行的环节特点和市场需求变化，进行专业知识教学间的链接和改革，修订各课程的课程标准，做到课程群各组成课程之间关系密切、逻辑性强，知识具有递进性，内容模块相对科学，便于组织教学。教师教课过程中要严格课程标准去进行课程内容讲授，同时在教材的选用上注意内容重复性。
参考文献：
[1]吴津津，郑海鹰.用统计方法讨论大学一年级课程成绩对后继课程成绩的影响[J].温州师范学院学报（自然科学版），2003（5）：66-70.
[2]苏斌，谢友芹.统计分析在学生成绩评估中的应用[J].系统工程理论与实践，2006（7）：134-140.
【关键词】多元；统计分析；服装设计；课程设置
【中图分类号】J523 【文献标识码】A
目前本科服装设计专业在教学计划中课程的设置都涉及到三大类服装专业课程，分别是服装设计、服装制版工艺及服装管理营销，这样就导致各高校在进行课程设置时有所不同，有的偏重于设计，有的偏重于生产及技术，而目前在一些相关的课程改革文献中，多数都是教师从教学经验出发定性分析，觉得哪门课程所学知识技能对以后就业有所帮助，就设置该课程多点学分和课时，这样对学生的技能势必造成人为的偏差，与企业的用人要求也不相衔接。本文选取某学院服装设计2011级学生四年专业课程成绩为样本，从定量方面进行分析专业课程设置是否合理，教学效果组织如何，从而总结出服装设计专业教学现状和一些课程合理设置的建议。
一、样本描述与基本统计分析
选取服装设计专业28名顺利完成学业学生的课程成绩作为研究对象。该专业开设了20门余专业课程，为方便做数据统计分析，确定以16门专业必修课课程成绩Xi（ i = 1，2，…，16）作为變量，各课程变量代号为素描（X1）、服装材料学（X2）、服装画技法（X3）、服装色彩与图案（X4）、服装市场营销学（X5）、服装企业跟单（X6）、针织服装设计与工艺（X7）、服装设计（X8）、电脑辅助设计（X9）、服装面料再造（X10）、服装生产管理（X11）、服装结构设计（X12）、服装CAD设计（X13）、服装立体裁剪（X14）、服装缝制工艺（X15）、服装工业制板与推档（X16），其中X1——X4为专业基础课，其余12门为专业课。
本文所使用的数据分析软件是SPSS，将学生的考试成绩输入、定义变量并建立相应的数据文件。通过软件数据分析均值、均值标准误、标准差、偏斜度、峰度、极大值、极小值，得出统计分析结果，可以看出绝大多数课程成绩的均值在80分左右，最高为服装结构设计87.12分，最低为服装市场营销学71.04分，它的标准差为9.942，表明该课程较难掌握 。课程成绩标准差在4—10分之间，表明学生之间差距较小 。
二、专业课程两两线性相关分析
线性相关分析可通过计算各门课程成绩的相关系数，分析学生某门课程掌握情况对其他课程掌握情况的影响程度[1]。在SPSS软件中，通过双变量相关中的Person系数、双侧检验分析得出各门课程相关系数分析表。
其中，素描与服装设计、服装面料再造课程相关系数较大，它们同属于设计类课程；服装材料学与服装生产管理、服装结构设计相关系数较大，表明后两门课程是以材料学为基础的；服装色彩与图案与服装画技法相关系数为0.505，表明学生在美学认识上是一致的；学生在服装面料再造课程掌握较好时，他的服装结构设计与服装立体裁剪课程也较好。
从课程两两相关关系来看，以服装面料再造为例，它是以服装材料学为基础同时兼顾有服装色彩与图案方面的知识，但是从它们的相关系数来看，仅为0.03和0.36，相关系数非常低，这反映了在这些课程内容的衔接上是断层不连贯，专业基础课没有很好地为专业课打下基石。
在统计的16门课程中，基本上每门课程之间的相关系数都较低，这反映了各课程之间相互影响较低，各课程独立性较强，多数课程成绩间没有较强的可比性，即某门课程成绩的高低，不能由另外一门课程成绩的高低分布规律大致推断，学生某门课程的成绩高，其他课程的成绩不一定也高。各课程之间存在较显著差异，由此教师在合理引导学生转变思维方式、改进学习方法等方面还应进一步加强，而各课程在内容设置上也需要进一步改进。
三、通过主成分分析确定专业核心课程
主成分分析法是把多个指标化为少数几个综合指标并基本保留所含信息，进而通过对新指标的比较达到分析目的的多元统计方法[2]。借助SPSS 软件把X5—X16等12门主干课程由相关阵出发进行主成分分析，得到KOM统计量为0.58，球形检验为0.00，表明变量基本满足因子分析条件，分析得到4个主成分的贡献率和累积贡献率，基本满足评价要求，可以选择前四个主成分来代替原来的12个变量。
第一主成分除了在X6、X9、X13外，其他都有较大的系数，可认为第一主成分代表了学生的综合学习成绩，尤其是在结构技术类课程方面的成绩。第二主成分在X8、X9、X10、X11、X12上系数为负说明这个成分代表了学生的设计类和打板技术类课程成绩的差异。第三主成分在X15上有较大的负系数，可认为第三主成分代表了学生缝制工艺课程成绩的差异。第四主成分X 9 上系数为正且较大，说明这个成分代表了学生使用电脑进行设计能力的差异。从表2中数据可把特征矢量较大的电脑辅助设计、服装缝制工艺、服装设计、针织服装设计与工艺、服装面料再造、服装企业跟单、服装CAD设计等课程列为专业核心课程。
四、合理设置专业课程和进行教学方法改革
本文将统计分析的思想与实际教学需要相结合，通过数据分析的方法，从枯燥的课程成绩中挖掘出多条有价值的信息，如12门主干课程之间的相关关系、专业基础课程对于服装设计专业学生的重要意义。同时反映了服装设计专业课程设置中存在的问题，针对这些问题进行分析研究，提出对不合理课程的解决方法。
（一）针对课程难度较大的服装理论课程
要改变传统的授课方式，将课堂延伸到服装市场，要定期把学生带出去，让学生了解市场，对照服装市场的实物来给学生讲解，这样有利于学生把握流行信息，把学生的认知过程从被动接受知识向认识、反思、产生新知识的高级认知阶段推进；把学生的思维方式从崇拜知识向挑战知识、转化知识的创新型模式转变，提高学生的学习积极性。
（二）加大对专业基础课程的课时安排
高校服装设计专业入学门槛较低，而大部分学生绘画功底比较浅，所以学生的专业素质短时间内难以提高，应加大对专业基础知识的学习力度，尤其是美术方面的训练，这样才能很好培养学生的审美能力和造型能力。
（三）课程设置与教学内容相协调且做到上下连贯
从上文相关分析中看出各门课程相关度都较低，主要是课程内容没有做到很好衔接，课和课之间是各自为战。应该依据服装产业链运行的环节特点和市场需求变化，进行专业知识教学间的链接和改革，修订各课程的课程标准，做到课程群各组成课程之间关系密切、逻辑性强，知识具有递进性，内容模块相对科学，便于组织教学。教师教课过程中要严格课程标准去进行课程内容讲授，同时在教材的选用上注意内容重复性。
参考文献：
[1]吴津津，郑海鹰.用统计方法讨论大学一年级课程成绩对后继课程成绩的影响[J].温州师范学院学报（自然科学版），2003（5）：66-70.
[2]苏斌，谢友芹.统计分析在学生成绩评估中的应用[J].系统工程理论与实践，2006（7）：134-140.