大学生学习投入度的实证研究——基于2012年“国家大学生学习情况调查”数据分析，本文主要内容关键词为：大学生论文,实证研究论文,情况论文,国家论文,数据论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、研究背景
高等教育质量评估范式从注重高校的资源投入转向重视大学生的学习投入。大学生学习投入度研究已成为高等教育质量评估研究领域新的发展趋势，也是世界各国高等教育界共同关心的热点问题。“student engagement”(学生学习投入度)概念大约出现在70年前。在20世纪30年代，教育心理学家 Ralph Tyler先后在俄亥俄州和芝加哥大学做的一项研究.用来调查学生花在功课上的时间和学习上的努力程度。20世纪60年代。Robert Pace开始关注学生的努力成效(quality of effort)，并在此基础上开发了 CSEQ问卷。并于1979年实施调查。但许多教育史学者认为，Alexander Astin在20世纪80年代关于“学生学习参与度”(student involvement)的研究才是现代意义上的学习投入度研究。虽然并不是所有学者同意将“学生学习参与度”和“学生学习投入度”等同起来，但Alexander Astin和George Kuh认为这两者并没有本质的区别[1]。在美国教育学界如何定义“学生学习投入度”存在很大的争议，因此，有学者认为有必要对其进行定义[2]。Jennifer Fredricks[3]等学者通过对已有文献的研究提出学生学习投入度是一种包含行为(behavioral)、情感(emotional)和认知(cognitive)三方面投入的元构念(meta-construct)。而Shaun Harper[4]等学者认为学生学习投入度不只是一种学习参与，除行动(activity)外还需要情感(feeling)和知觉(sense-making)。而英国高等教育研究学会(The Higher Education Academy)[5]在最近的一项关于学生学习投入度的文献综述中发现，学者们也比较认可学生学习投入度包括行为、情感和认知三方面的投入。
在美国，学者们开发了大量的工具来测量学生的学习投入度。Jennifer Fredricks[6]等学者在其论文中分析了11种与学生学习投入度相关的测量工具，当然这些测量工具大部分主要用于基础教育研究。而在美国高等教育研究中，学者们也开发了大量的关于学生学习投入度的测量工具，Bonnie Lindauer[7]在其论文中对9种测量工具进行了分析。在众多的测量工具中，全美大学生学习投入度调查(National Survey of Student Engagement，NSSE)最具影响力，除美国本土外，澳大利亚、新西兰、南非等国家引进了其调查量表，在各自国家开展调查。清华大学教育研究院[8-9]也将NSSE引进我国，在取得良好信效度的前提下开展了大规模调查。我国还有学者[10]将Wilmar Schaufeli的《大学生学习投入量表(UWESS)》在我国大学生样本的基础上进行了修订，认为该量表信效度良好，可为相关研究所采用。北京大学教育学院[11-13]基于自主研发的量表对首都各高校开展了学生发展与投入度方面的调查。厦门大学“国家大学生学习情况调查”课题组[14]通过自主设计调查量表开展了全国大学生学情调查。本研究以厦门大学“国家大学生学习情况调查”课题组2012年的数据为基础，探讨我国大学生学习投入度的总体状况、年级趋势以及与学习收获之间的关系。
二、研究设计
(一)研究对象
本研究数据来源于“国家大学生学习情况调查数据库”中的“2012年本科院校数据库”①。国家大学生学习情况调查采用分层随机抽样方法，通过网络调查平台，邀请全国各省市院校参与调查。2012年共有48所本科院校参与调查，其中“985工程”院校6所、“211工程”院校9所、普通本科院校33所。59372名本科生参与了调查，其中男生26906人、女生32466人；城市家庭20815人、农村家庭38557人；大一学生20286人、大二学生16724人、大三学生15087人、大四学生7275人。
(二)研究工具
1.预测量表的编制。本研究将大学生学习投入度定义为大学生在学习过程中行为、情感和认知三方面的投入程度。同时，在此定义和访谈基础上，从认知、情感和行为三方面的投入编制《大学生学习投入度量表》。具体来讲，认知投入主要分为元认知策略和深层认知策略两个方面：情感投入主要分为学习兴趣和学习价值两方面；行为投入主要分为师生互动和同伴互动方面。项目选项采用6点自评式量表。1=非常不同意，2=不同意，3=基本不同意，4=基本同意，5=同意，6=非常同意。
2.正式量表的编制。
(1)量表的探索性因子分析。使用大学生学习投入度预测量表，通过“国家大学生学习情况调查”网络调查平台对福建省某高校进行试测，共有2313名本科生参与了试测。使用SPSS19.0对预测量表进行项目分析(Item Analysis)和探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis)。运用临界比值法(Critical Ration)进行项目分析[15]。通过项目分析发现所有项目都达到了0.001以上的显著性，各项目有良好的区分度，因此无需删题。项目分析后，对预测量表进行探索性因子分析。通过分析可知，KMO值为0.886。依据Henry Kaiser的观点[16]，KMO值在0.7以上，适合做因子分析。同时，Bartlett's球形检验达到显著，也认为数据适合进行因子分析。用“极大方差法”(Varimax)进行正交旋转分析求出旋转因子负荷矩阵，项目的选取标准为因子负荷大于0.5。因子的提取标准为因子特征值大于1。在经过三次探索性因子分析的基础上，得到了一个稳定的因子结构。特征值大于1的主成分有5个，累积解释变异量为62.691％。方差解释率较好，可提取5个因子。因子F1为“元认知策略”、F2为“师生互动”、F3为“同伴互动”、F4为“深层认知策略”、F5为“学习热情”。通过探索性因子分析.得出大学生学习投入度的5个因子(共22个项目)，结果与最初的理论构想(除情感投入中学习兴趣和学习价值两方面合并成学习热情因子外)基本相一致。这也说明本量表拥有较好的构念效度(construct validity)。
(2)量表的信度考察。本研究以内部一致性系数(同质性信度。Cronbach's α系数)来考察大学生学习投入度量表的信度(Reliability)。元认知策略因子的 Cronbach's α系数为0.824；同伴互动因子的 Cronbach's α系数为0.818；深层认知策略因子的 Cronbach's α系数为0.838；师生互动因子Cronbach's α系数为0.821；学习热情因子的Cronbach's α系数为0.806；总的量表的Cronbach's α系数为0.888。综合多位学者的看法[17].总量表的信度系数最好在0.80以上，分量表的信度系数最好在0.70以上。基于此标准可以看出大学生学习投入度量表的信度很好，作为大学生学习投入度的测量工具拥有较高的可信度。
(3)量表的验证性因子分析。使用AMOS7.0对正式调查数据进行验证性因子分析(Confirmation Factor Analysis)。通过图1可以看出，22个测量指标的因子负荷量界于0.59至0.87之间，其皆大于0.5，而小于0.95，表示基本指标适配理想。而5个因子负荷量界于0.7至0.8之间，表示它们归属于学习投入度这一高阶因子。通过计算组合信度和平均方差抽取量发现，组合信度都在0.6以上，平均方差抽取量都大于0.5，表明模型内在质量理想。运用验证性因子分析检验模型适配度，常用的拟合指标主要有[18]：
、RMR、RMSEA、GFI、AGFI、NFI、RFI、IFI、TLI、CFI值等。对图1所示模型进行检验的结果表明.模型拟合指标值为：P＜0.001、RMSEA=0.055＜0.08、RMR=0.043＜0.05、 GFI=0.943＞0.9、AGFI=0.930＞0.9、NFI=0.944＞0.9、 RFI=0.936＞0.9、IFI=0.944＞0.9、TLI=0.937＞0.9、CFI=0.944＞0.9。由于卡方分布与样本数有关。当样本量较大时，SEM使用者会舍卡方()就其他拟合指标[19]。结合所有指标进行综合判断可看出图1所示模型有良好的拟合度。
通过分析表明大学生学习投入度量表包含“元认知策略”、“同伴互动”、“深层认知策略”、“师生互动”、“学习热情”这5个因子，并拥有良好的信效度，用其来测量大学生的学习投入度，可以得出科学、合理、可信的结果。
图1 大学生学习投入度量表二阶因子分析结果
三、研究分析
(一)大学生学习投入度的总体状况
通过表1可以看出，“同伴互动”因子平均得分最高，其同意度百分比②为69.90％；其次是“深层学习策略”因子，其同意度百分比为66.30％。但“元认知策略”、“师生互动”这两个因子平均得分相对较低。通过对大学生学习投入度的总体状况(5个因子加总)分析发现，其同意度百分比62.71％，平均得分处于比较同意和同意之间。
为进一步分析大学生学习投入度的总体状况，以每个学生在学习投入度总体状况的平均得分为分析变量，进行了快速聚类分析(K-Means Cluster)。聚类分析结果表明，大学生学习投入度总体状况可以分为3类。第1类为高度投入组，共有16186名学生，占调查总人数的27％；第2类为中度投入组，共有31615名学生，占调查总人数的53％；第3类为低度投入组，共有11571名学生，占调查总人数的19％。同时，使用单因素方差分析(one-way ANOVA)对分类结果进行检验，其F值达到显著水平(P＜0.001)，表明分类结果拥有不错的效度。
(二)大学生学习投入度的年级趋势
“元认知策略”、“深层学习策略”、“师生互动”这三个因子随着年级的升高，其平均得分均呈现“高-低-低-高”的趋势。“同伴互动”因子随着年级的升高，其平均得分出现“高-低-高-高”的趋势。大学生学习投入度总体状况也是随着年级的升高，其平均得分呈现“高-低-低-高”的趋势。只有“学习热情”因子随着年级的升高，其平均得分呈现递增的趋势。
为了进一步分析大学生学习投入度的年级趋势，使用单因素方差分析来对其进行检验。通过分析(见表2)表明：高年级的学生比低年级的学生更有学习热情，大二学生与其他年级学生相比，其同伴互动相对较少。在“元认知策略”、“深层学习策略”、“师生互动”方面，大一、大四的投入要好于大二和大三。基于大学生学习投入度总体状况的分析也可以看出，大四、大一的学习投入度情况要好于大三和大二。单因素方差分析结果进一步证实了大学生学习投入度“高-低-低-高”的年级趋势。
(三)大学生学习投入度与学习收获的关系
本研究中的“学习收获”是指大学生对其大学期间在通用技能(沟通能力、信息处理与搜集能力、自我反思能力)和专业知识(专业基本理论、专业前沿知识、专业实践操作能力)两方面收获的主观评价(共计6道题，KMO=0.850、累积解释变异量为63.323％、 Cronbach's α系数为0.883)。将“学习收获”作为因变量，“元认知策略”、“同伴互动”、“深层认知策略”、“师生互动”、“学习热情”5个因子作为自变量进行多元回归分析(方法为强迫进入法)。从多元回归摘要表(见表3)可以发现“元认知策略”、“同伴互动”、“深层认知策略”、“师生互动”、“学习热情”5个因子与“学习收获”的多元相关系数为0.727，多元相关系数的平方为0.528，表示5个因子共解释“学习收获”52.8％的变异量。同时，从多元回归摘要表可以得到标准化回归方程式：学习收获=0.128×元认知策略+0.238×师生互动+0.358×同伴互动+深层认知策略×0.090+学习热情×0.123。5个自变量的标准化回归系数均为正数，表示5个自变量对“学习收获”的影响均为正向，且都有显著影响。从标准化回归系数来看，“同伴互动”、“深层认知策略”、“师生互动”、“学习热情”这4个因子的Beta系数绝对值较大，特别是“同伴互动”因子的Beta系数绝对值最大，说明其对大学生学习收获具有非常高的解释力。
四、结论与讨论
首先，大学生学习投入度总体状况较好，但元认知策略和师生互动两因子得分相对较低。通过对大学生学习投入度的总体状况分析发现，其平均得分处于比较同意和同意之间：使用快速聚类分析结果表明，近3成的学生属于高度投入组，5成的学生属于中度投入组，基于以上数据可以认为我国大学生学习投入度总体状况较好。但通过对5个因子得分的具体分析发现，“元认知策略”、“师生互动”这2个因子平均得分较低。而最近一项研究[20发现中美两国研究型大学中学生表现差异最大的是“生师互动”指标，中国学生的表现不如美国学生。另外一项针对中国大学生的研究[21]也发现当前高校师生交往互动较低。这两项研究与本研究都证实了我国高校师生互动较低的事实。因此，高校应以师生互动为切入点，采取积极有效措施改善师生关系，使学生在与教师的频繁互动中更好地培养其元认知策略，及时预习、复习以及合理安排学习时间，达到高度学习投入的效果。
其次，大学生学习投入度随着年级的升高，呈现“高-低-低-高”的趋势。通过分析发现在大学生学习投入度的5个因子中，“元认知策略”、“深层学习策略”、“师生互动”这3个因子随着年级的升高，其平均得分均呈现“高-低-低-高”的趋势；而大学生学习投入度总体状况也是随着年级的升高，其平均得分呈现“高-低-低-高”的趋势，且这一趋势通过了单因素方差分析的检验。我国学者[22]提出“大一和大四是影响本科教学质量的两个关键阶段”。其通过调查发现，大一新生的适应问题和大四阶段教学的“虚化现象”及毕业论文的“边缘化”倾向不容忽视，需要对大一和大四教育进行价值重估和对策重构。本研究基于对4个年级调查的基础上进行横向比较，发现大二和大三学生的学习投入度低于大一和大四，因此，认为更应该对大二和大三教育进行价值重估和对策重构。
第三，大学生学习投入度中的同伴互动因子对学习收获有较高的解释力。通过将大学生学习投入度的5个因子作为自变量、“学习收获”作为因变量，进行多元回归分析发现，5个因子对“学习收获”的影响均为正向，且都有显著影响。“同伴互动”因子的Beta系数绝对值最大，说明其对大学生学习收获具有非常高的解释力。而国内相关研究[11]发现同伴互动对学生成长的影响力明显高于与教师和辅导员互动的作用，且同伴互动对学生成长的直接作用和间接作用均非常显著。同时，国外的实证研究[23]还证明学生同伴交流与课外活动的丰富程度密切相关。因此，构建良好的同伴关系、增加同伴之间的互动、形成一种良性的同伴文化对于大学生大学期间的学习收获及其成长起着非常重要的作用。同时，重新审视同伴互动的重要性，着力打造一个有利于大学生同伴互动的机制与平台，也是高校办学者所要思考的重要议题。
注释：
①《国家大学生学习情况调查研究》是国家社科基金(教育学科)国家重点课题《大学生学习情况调查研究》(英文缩写NCSS)主体。该调查于2011年6月1日-8月30日进行了第一轮调查，共92122名大学生参与调查(其中，本科生为74687名、专科生为17435名)。2012年3月22日-8月12日进行了第二轮调查，共78352名大学生参与调查(其中本科生59372名、专科生18980名)。详见：史秋衡，郭建鹏.我国大学生学情状态与影响机制的实证分析[J].教育研究，2012(02).
②计算公式为：百分比=(均值-1)/(量表点数-1)。具体介绍请见：吴明隆.问卷统计分析实务[M].重庆：重庆大学出版社，2010：313.