高校学生发展影响因素的探索性研究，本文主要内容关键词为：高校学生论文,因素论文，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。
中图分类号：G647 文献标识码：A 文章编号：1672-0059(2012)03-0048-09
一、问题的提出
从世界范围看，高等教育在从精英化向大众化的转型过程中一般都伴随着日益凸显的教育质量问题。这个问题在我国表现得更加突出。尽管国家近年来对高等教育的投入持续增加，但由于高等教育成本的增加和人们对优质高等教育资源的追求，可以预计高等教育质量问题在今后一段时间内还会存在。国家实施的科教兴国、人才强国和科学发展三大战略对高等教育改革，特别是人才培养提出了更高的要求。提高人才培养质量，培养高素质人才和拔尖创新人才，已经成为高等教育改革和发展的核心任务。实施和推进这个核心任务首先需要解决一个核心问题：如何在国家教育资源投入有限的情况下采取更有效的方法获得更多、更好的教育成果？为了回答这个问题，就必须了解高校学生发展的影响因素问题，亦即必须了解高校人才培养过程中，家庭和社会环境、学校环境和教育活动、学生自身的学习参与和努力等因素是如何作用于学生学习并对其发展产生影响的。相关研究有助于提高教育资源的利用效率，有助于提升高等教育质量评价的科学性，从而有助于推动我国高等教育走内涵式发展和科学发展之路。
二、相关文献综述
国外学界关于大学生发展提出了四种理论模型。[1]一是心理学的发展理论。该理论将学生发展看作个体在思维、情感、行为、价值观等方面的量的变化。二是认知-结构理论。该理论描述学生的思维发展及其信念和价值观的演进框架。三是类型学理论。该理论在学生的学习风格、个性类型、品性或学生的家庭经济背景等类型下探索学生发展的特征。四是个人和环境互动理论。该理论主要研究个体的特征与环境的互动，研究环境如何影响学生的行为。这四种理论模型关注的焦点是：学生发展的内涵、特征和表现以及学校教育和社会环境等因素是如何影响学生发展的。
上世纪60年代之后，国外学术界愈加注重从学生个性特征、学习行为、学习动机等角度研究学生发展的影响因素。科尔曼(Coleman，J.S)等人在1966年出版的《教育机会均等》中研究了学校投入、学生家庭背景等和学生学习成就的关系。研究发现，学校投入要素在决定学生学习成就上没有起到重要作用，这引起了广泛的关注和争议。[2]此后的四十多年来，学者们就此问题进行了多角度研究，主要产生了四种大学生发展的影响因素模型。一是阿斯汀(Alexander W.Astin)提出的学生参与理论(Student Involvement Theory)和IEO模型(Input，Environment，Outcome)。他认为，学生的学习参与和投入是学生发展的主要决定因素。[3]二是汀透(Vincent Tinto)在研究大学生退学问题时提出的理论模型。他认为，大学生能否取得较好的发展取决于他们能否将自身的经验和目标与社会系统、院校制度和教师的价值观进行很好的整合。[4]三是帕斯卡瑞拉(Ernest T.Pascarella)提出的大学生学习发展的综合模型。他指出，大学生发展受学校组织特征(如师生比、招生规模等)、学生个体背景(个性、期望、入学成绩等)、高校环境、学生努力程度以及师生交往与同伴交往这五方面因素的直接或间接影响。[5]四是库(George D.Kuh)等人提出的大学生发展影响因素模型。他们认为，大学生发展受到大学生入学前的经验(如入学选择、学术准备、学习兴趣等)、大学生在校学习行为(如学习习惯、同伴关系、师生互动、学习兴趣等)和院校条件(如学术支持、校园环境、同伴支持和教学方法等)这三方面因素的综合影响。[6]
国内关于大学生发展影响因素的理论和实证研究伴随高等教育质量问题的逐步升温而逐渐增多。由于高等教育最为本质的活动是培养学生，高等教育质量评估必须回应社会普遍关注的学生这一作为高等教育的“对象”或“产品”的质量问题。学术界由此发生了评估观念的转向：要求把学生作为“高等教育质量的主体”，测量和评估学生的学习经验[7]；开始对大学生发展研究以及国外关于学生学习产出的研究产生浓厚兴趣[8][9][10]；开始讨论测量与监控学生学习过程或学习投入对于高等教育质量评估的价值和意义[11][12][13][14]；试图通过研究学生学习行为特征和学生能力发展的影响因素来为高等教育质量改进提供政策咨询意见[15][16][17]。周廷勇和周作宇采用多元回归分析的方法研究了大学师生交往对学生发展的影响，发现师生交往对学生的智力、科技能力、社会性发展等方面呈显著的正向影响。[18]鲍威的研究发现，高校学生的学业成就不仅取决于所在高等院校的组织性特征、高校教学质量、学生基本特征以及他们与教师、同学之间的互动，同时也受到学生本人学习参与投入程度的直接影响。[17]杨钋和许申的研究指出，本科学生与高职高专学生的学习参与程度对其在校成长具有不同影响机制，学习参与、社会活动参与和集体活动参与的积极与否对个人能力发展有显著影响。[19]朱红以阿斯汀提出的学生参与理论为基础，采用结构方程模型分析了学生参与度与大学生成长之间的影响机制，验证了阿斯汀的学生参与理论在中国大学情境下的适切性。[20]
国内外学界在大学生发展研究上取得的进展有目共睹，尤其是从学校环境与条件、学生个体背景与特征以及学生学习参与和努力等方面探索了学生发展的影响机制，为揭开学校教育这个“黑箱”的面纱做出了重要贡献。但是，影响学生发展的因素复杂多样，不同的影响因素之间也可能会发生相互影响。譬如：学生的家庭社会经济背景可能通过选择更好的学校和教师以及接触到优质的社会资源从而对学生个人发展产生间接影响，这会导致在估计学校教育的作用时出现偏差。国外已有的研究采取各种复杂的计量方法来控制这种间接影响，力图获取对学校教育“净影响”的认识和判断；而国内对学校教育的“净影响”的实证研究才刚刚起步。因此，本文尝试以实证分析的方法探究学校因素和学生因素(包括学生个体的背景和学生在校学习行为)对学生发展的影响路径，以期为高校内部质量保障体系的建立和国家高等教育质量评估政策的实施提供参考依据。
三、研究工具、研究变量和数据分析方法
本文的研究工具是《中国大学生就读经验问卷》(以下简称CCSEQ)。该问卷是由美国学者Robert G.Pace开发的“College Student Experiences Questionnaire”第四版的汉化版，由周作宇教授于2001年引进。经过汉化的《中国大学生就读经验问卷》包括四个部分。第一部分调查学生的背景信息，包括学生年龄、性别、专业、父母受教育程度、年级等17个问题。第二部分调查学生大学期间与学习有关的活动，包括学生在图书馆的行为、计算机及信息技术的使用行为、课程学习活动、生师互动、利用校园设备的活动、同伴交往等13个大学学习行为层面的共113个问题。第三部分调查学生对大学校园环境的感知，主要了解学生如何感受他所在的大学校园环境，共有10个问题。第四部分主要调查学生对他在大学里的收获的自我报告，包含25个与大学教育产出有关的问题。自2002年至今，我们运用《中国大学生就读经验问卷》在北京、山东、内蒙古和湖南等地的23所高校里对大学生进行了随机抽样调查，建立了规模较为庞大的数据库。本文以此数据库为基础进行实证分析，有效样本为13666份。
学生学习行为和参与以及学生发展是多维度的。学生学习行为和参与的多样化形式对于学生不同层面的发展的影响路径也是十分复杂的。学校环境的不同也会对大学生的学习行为和参与产生不同影响，进而影响学生不同层面的发展。因此，需要深入细致地研究学生个体的背景特征、学生在大学期间的学习参与以及学校环境对于学生不同层面的发展的影响路径。本研究在综合考虑前文所述的四种关于学生成长与发展的影响模型的基础上，研究大学生的个体背景、大学生在校学习行为和学习参与以及学校环境与大学生发展的互动关系。据此，本研究构建了学生个体和学校两个层面的估计模型，分别探讨学生个体和学校两个层面的因素对学生整体发展和学生在不同层面发展的影响路径。
通过问卷调查获取的关于大学生发展的实证数据一般是具有嵌套关系的多层次数据结构。常规的普通最小二乘法回归只能对涉及某一层数据的问题进行分析，不能将涉及多层数据结构的问题进行综合分析；而近年来发展成熟的多层线性模型方法则可以对多层数据结构问题进行综合分析。本文拟采用该种方法分析大学生的背景、大学生在校学习行为及学习参与、学校环境与学生发展之间的关系，所采用的统计软件为SPSS18.0(PASW statistics 18.0)和HLM6.0版，所运用的变量包括学生个体层面变量、学校层面变量和学生收获与发展变量这几类。
学生个体层面的变量包括大学生背景和大学生在校学习行为。我们用性别、父母受教育情况、学科和专业、课前学习时间等变量来描述和定义大学生的背景，用CCSEQ中关于大学生在学校图书馆、课堂学习、师生交往、同伴交往、社团活动等方面的学习行为和校园参与定义大学生在校学习行为。
学校层面的变量主要包括学校类型(“211”院校和一般本科院校)和学校环境。CCSEQ中有8个题目测量学生对学校环境的感知。通过因子分析，我们将这8个测量维度划分为校园学术环境(强调学科、学术和智力品质的校园环境)、校园实用环境(强调课程与个人的实用、强调发展职业与专业胜任力的校园环境)和校园人际环境(学校的人际关系氛围)。
学生收获与发展变量包括社会性发展、通识能力发展、实践能力发展和科学技术能力发展四个测量维度。CCSEQ中有25个问题要求大学生自我报告他们的大学收获，这些问题涉及学生的价值观、智力、实践能力和科学观念与技术能力等方面，是对大学生全面发展的一种理想型建构。通过对大学生自我报告的25个大学收获问题做因子分析，我们提取出大学生社会性发展、通识能力、实践能力和科学技术能力四个测量维度。对样本中拟构建模型的主要变量统计描述结果见表1。
学生个体层面的模型用如下公式表示：
上式中，Y分别表示大学生学习总成就、实践能力、通识能力、科技能力和社会性发展；X表示学生个体背景和学习参与的变量，如性别、年级、父母学历、图书馆活动、课堂学习活动等；X的系数表示学生个体层面的变量对学生发展的影响。
学校层面的模型用如下公式表示：
上式中，Z表示学校层面的变量，如学校的实用环境、学术环境、人际环境和学校类型；Z的系数表示学校层面的变量对学生发展的影响。
四、多层线性模型分析结果
1.大学生发展的零模型结果
在零模型中，我们将大学生发展分解为总成就、实践能力、通识教育、社会性发展和科技能力五个因变量，分别探讨学生层面和学校层面的变量与这五个因变量的关系。该模型中，第一层变量和第二层变量都没有预测变量，只注重对被研究的大学生的个体差异和学校差异的比较，而暂时不考虑相关控制变量对相应变量的影响。主要目的是将大学生发展的总方差分解为学生个体及其所在的学校两个层次，以检验各层方差(特别是第二层方差)的比例是否显著，这决定了在此研究中分层模型是否有意义。
零模型中的大学生学习总成就、社会性发展、通识教育、科技能力和实践能力这五个变量的信度检验结果都较为理想，其值分别为0.816、0.756、0.897、0.807、0.955，这说明用所取的样本均值来表示大学生实际的学习参与和发展的均值是很可靠和可信的(见表2)。从表2可以看出，当将学习总成就、社会性发展、通识能力、科技能力和实践能力这五个变量分别作为因变量进行方差分析时，各个模型中层2随机项方差估计的卡方检验P值都小于0.01，这表明大学生发展在第二层面(学校层面)存在着显著的差异。也就是说，学校背景因素对大学生发展的变异有很大影响。为了估计学校层面的影响，需要从因变量中的总变异数(total variability)中求得组内方差成分。利用组内相关公式[21]可以计算出第一层、第二层方差占总方差的比例分别为98.06%和1.94%。当把大学生发展分解为社会性发展、通识能力、科技能力和实践能力这四个因变量进行方差分析时，组内相关系数分别为1.34%、3.8%、1.82%、8.95%，这说明大学生发展的差异除了源于学生特征和学生学习参与的差异之外，还与学生所在学校的环境之差异有关。
2.大学生发展的随机系数回归模型结果
随机系数回归模型只对第一层面(学生)的变量进行分析，没有包含第二层自变量。根据第一层(学生)变量分析的显著性检验结果，确定第一层变量在第二层面上差异是否显著。如果差异显著，则需要根据差异来选择合适的第二层面上的变量作为自变量建立模型，做进一步的分析。如果差异不显著，则无需再建构第二层模型。[22]
表3报告的是自变量为学生背景信息(包括学生性别、学生类别、在校成绩、所属专业、学生父母学历)和学生学习参与(包括学生课外学习时间、在图书馆的活动、信息技术活动、课题学习活动、生师互动、同伴交往)，因变量分别为学生在大学的总成就、社会性发展、科技能力、通识教育和实践能力的随机系数回归模型的分析结果。
(1)以学生学习总成就为因变量的随机系数回归模型结果：①女生比男生的学习总成就平均高约1.5739个单位；学生年级每高一个层次，其学习总成就会增加0.2836个单位；②父母都不是大学毕业的比父母是大学毕业的学生学习总成就低0.1871个单位；③大学生课外学习时间每增加5个小时，其学习总成就平均多0.2071个单位；④学生在利用图书馆的频率、计算机及信息技术活动、课程学习活动、生师互动和同伴交往五个层面的学习参与程度每提高一个单位，其对学生学习总成就的影响值就会分别增加0.2749、0.1635、0.4781、0.1604、0.4709个单位。
(2)以学生实践能力发展为因变量的随机系数回归模型结果：①学生年级每高一个层次，实践能力平均就会增加0.13个单位；②父母都不是大学毕业的比父母是大学毕业的学生在实践能力的发展方面低0.06个单位；③大学生课外学习时间每增加5个小时，其实践能力平均增加0.09个单位；④学生在利用图书馆的频率、计算机及信息技术活动、课程学习活动、同伴交往这四个层面的学习参与程度每提高一个单位，其对学生实践能力发展的影响值就分别会提高0.0451、0.0454、0.2069、0.1369个单位；生师互动对学生实践能力发展的影响是负向的，生师互动的频度每提高一个单位，学生的实践能力会下降0.0161个单位。
(3)以学生通识能力发展为因变量的随机系数回归模型结果：①在通识能力的发展方面，女生比男生平均高约0.2788个单位；自然科学类专业的学生比人文社会科学类专业的学生低0.0728个单位；学生年级每高一个层次就会减少0.0969个单位；②学生在利用图书馆的活动、课程学习活动、生师互动和同伴交往四个层面的学习参与程度每提高一个单位，其对学生的通识能力发展的影响值就分别增加0.1369、0.0799、0.0799、0.1453个单位。
(4)以学生科技能力发展为因变量的随机系数回归模型结果：①女生在科技能力方面的发展比男生平均高0.9995个单位；自然科学的学生比人文社会科学类学生平均高0.0627；②大学生课外学习时间每增加5个小时，其科技能力发展平均提高0.0503个单位；③学生在利用图书馆的频率、计算机及信息技术活动、课程学习活动、生师互动和同伴交往五个层面的学习参与程度每提高一个单位，其对科技发展能力的影响值就分别增加0.0589、0.0574、0.1131、0.0662和0.1233个单位。
(5)以大学生社会性发展为因变量的随机系数回归模型分析结果：①女生的社会性发展比男生平均高0.2219个单位；父母都不是大学毕业的比父母是大学毕业的学生的社会发展低0.0684个单位；②学生在校成绩每提高一个层次，学生社会性发展就会降低0.0923个单位；③学生课外学习时间每增加5个小时，学生社会性发展平均增加0.0454个单位；④学生在利用图书馆的频率、计算机及信息技术活动、课程学习活动、生师互动和同伴交往五个层面的学习参与程度每提高一个单位，其对学生社会性发展的影响值就分别增加0.04205、0.0347、0.0803、0.0354、0.0687个单位。
为了解释第一层面变量在第二层面上的变异有多少比例是由学生个体层面的变量造成的，需要计算完整模型方差成分对零模型方差的比例。方差比例为“(零模型方差-完整模型方差)/零模型方差”。根据这个计算公式，我们算出了学生层面变量所解释的方差成分和比例(结果见表4)。由表4可知，学生个人层面的变量对大学生学习总成就、大学生实践能力、通识能力、科技能力和社会性发展的方差变异的解释率分别为37.7%、25.7%、28.74%、28.11%、24.9%。
3.完整两层模型分析结果
在分别以学生学习总成就、实践能力发展、社会性发展、通识能力发展和科技能力发展为因变量建立完整两层模型时，我们根据随机系数回归模型的分析结果来决定应该加入第一层变量(学生个体层面的变量)中的哪些变量，在第二层变量(学校层面的变量)中引入了学校类型(“211”院校和地方本科院校)、校园学术环境、校园实用环境和校园人际环境这四个变量。另外，需要说明的是，多层模型运算结果中的回归系数和方差成分的最后估计结果的数值，特别是第二层参数估计结果，有时尽管其显著性具有实际意义，但具体数值看起来却非常小，这是不同层变量的测量单位不同所致。基于此，我们报告结果时保留了小数点后面6位小数。
(1)大学生学习总成就完整两层模型分析结果(见表5)：①人际环境通过学生性别对总成就影响较显著，而通过学生课程学习活动的影响一般。人际环境每增加一个单位，男生的学习总成就比女生多0.226577，增加课程学习的0.012592。②学术环境通过学生性别和学生图书馆活动对学生的学习总成就影响较显著，而计算机及信息技术活动的影响一般。学术环境每增加一个单位，男生比女生的大学学习总成就增加0.06275，同时增加学生图书馆活动量的0.014711和学生参与计算机及信息技术活动量的0.006586。③实用环境通过学生类别对学生的学习总成就影响非常显著，图书馆活动的影响显著，而学生的计算机及信息技术、课程学习活动、同伴交往的影响一般。学校实用环境每增加一个单位，大学生学习总成就会减少学生类别的0.07386、计算机的0.020516和生师互动的0.015431，增加课程学习活动的0.00885和图书馆活动的0.042221。
(2)大学生实践能力发展完整两层模型分析结果(见表6)：①人际环境通过课外学习对实践能力收获的影响一般。学校人际环境每增加一个单位，学生实践能力发展将减少课外学习的0.012264。②学术环境通过课程学习和生师互动对实践能力收获的影响一般，通过同伴交往对实践能力收获影响较显著。学校学术环境每增加一个单位，实践能力的收获将增加课程学习的0.001625，但减少师生互动的0.000893和学生交往的0.002551。③学校实用环境通过学生图书馆活动对学生实践能力发展产生的影响显著，通过学生课程学习活动对学生实践发展产生的影响一般。学校实用环境每增加一个单位，学生的实践能力发展将增加学生图书馆活动的0.008082，但减少课程学习的0.007725。④学校类型通过学生图书馆活动对学生实践能力发展的影响一般，通过学生的同伴交往对学生实践能力的发展产生非常显著的影响。“211”院校比地方本科院校的学生的实践能力发展增加图书馆活动的0.025912，但却减少同伴交往的0.050061。
(3)大学生通识能力发展完整两层模型分析结果(见表7)：①学术环境通过学生类别对通识能力发展产生的影响非常显著，通过学生图书馆活动对通识能力发展产生的影响显著。学术环境每增加一个单位，学生通识能力发展增加学生类别的0.021748，减少图书馆活动的0.001297。②实用环境通过学生类别和图书使用对通识能力发展产生的影响非常显著，通过同伴交往对通识能力发展产生的影响显著。学术环境每增加一个单位，学生通识能力发展减少学生类别的0.06399和同伴交往的0.002532，同时增加图书馆活动的0.009346。③学校类型通过专业和同伴交往对通识能力发展产生的影响非常显著。“211”学校比地方本科院校的学生在通识能力发展方面要减少专业的0.12105，增加同伴交往的0.017617。
(4)大学生科技能力发展完整两层模型分析结果(见表8)：①人际环境通过生师互动对大学生科技能力发展产生的影响非常显著。人际环境每增加一个单位，学生科技能力发展会减少生师互动的0.01124。②学校实用环境通过生师互动对科技能力发展产生的影响较显著。实用环境每增加一个单位，学生科技能力发展会增加生师互动的0.006267。③学校类型通过课外学习时间和专业对科技能力发展产生的影响非常显著，通过性别和课程学习活动对科技能力发展产生的影响较显著，通过同伴交往产生的影响显著。与地方本科院校的学生相比，“211”学校的学生的科技能力发展会增加课外学习活动的0.109487和专业的0.066747，但会减少学生性别的0.4153575、课程学习的0.005955和学生交往的0.018484。
(5)大学生社会性发展完整两层模型分析结果(见表9)：①人际环境通过学生性别对大学生社会性发展产生的影响非常显著，通过课程学习活动对大学生社会性发展的影响较显著。人际环境每增加一个单位，男生比女生的社会性发展增加0.045437个单位，同时增加课程学习的0.003383。②学校类型通过课程学习和生师相处对大学生社会性发展产生的影响非常显著，通过在校成绩对大学生社会性发展产生的影响一般。“211”学校的学生比一般本科院校的学生在社会性发展上增加在校成绩的0.159903和课程学习的0.028105，但会减少生师互动的0.02341。
五、主要结论与启示
根据上文实证分析结果，本文得出的主要结论如下：
1.从大学生个体(学生背景和学习参与)和学校(学校类型、学术环境、实用环境和人际环境)两个层面构建完整两层模型可以较好地探索各因素对大学生在校期间的学习发展的影响路径。大学生个体层面的变量对他们的学习总成就、实践能力、通识能力、科技能力和社会性发展的方差变异的解释率分别为37.7%、25.7%、28.74%、28.11%、24.9%，学校层面的变量对学生在这五个方面收获与发展的方差变异的解释率分别为1.94%、8.95%、3.8%、1.82%、1.34%。这表明大学生在校期间的学习与发展的决定因素是他们在校期间的学习参与程度，学校环境的影响作用比较小。这个结果证实了之前一些有关大学对学生发展的影响研究的结论。[23]
2.大学生的通识能力、科技能力、实践能力和社会性发展以及大学学习总成就存在着显著的性别差异、专业差异和家庭教育背景差异。女大学生比男大学生的大学学习总成就、通识能力、科技能力、社会性发展程度都要高。自然科学类专业的学生在通识能力发展上要比人文社会科学类专业的学生差一些，但在科技能力发展上却比人文社会科学类专业的学生好。父母是大学毕业的大学生在学习总成就、实践能力和社会性发展程度方面都比父母不是大学毕业的学生要高。
3.如果不考虑学校环境的因素，大学生在校期间在图书馆、课堂学习、生师互动、同伴交往等方面的学习参与对他们的发展基本上具有正向的显著影响。但是，大学生某一方面的发展可能只是受到其课外学习时间、图书馆活动、课堂学习参与、生师互动和同伴交往以及信息技术活动这六个学习参与变量中的某几个变量的影响。例如，大学生科技能力的发展几乎不会受到大学生的课外学习时间和计算机与信息技术活动的影响。
4.学校层面的变量一般通过学生个体层面的变量对大学生发展产生影响，虽然学校环境对大学生不同层面发展的方差变异解释率不高，但这并不意味着它们的作用是无足轻重的。从实证分析的结果可知，当不考虑学校环境因素时，大学生的学习参与对其不同层面的发展基本上是正向的影响。但加入学校环境的因素后，大学生在校期间的某些学习参与活动与他们某些层面的发展呈现出负向关联。具体地说：(1)学校人际环境通过课程学习活动对大学生社会性发展具有显著的正向影响，但它通过生师互动对大学生科技能力发展则具有显著的负向作用。(2)学校的学术环境通过学生的图书馆活动对他们的学习总成就和通识能力发展、学术环境通过同伴交往对大学生实践能力发展具有显著的正向影响，但学术环境通过生师互动和同伴交往对大学生实践能力、通过学术图书馆活动对大学生通识能力产生负向影响。(3)实用环境通过图书馆活动对大学生学习总成就、实践能力和通识能力具有显著的正向影响，通过生师互动对大学生科技能力发展产生正向的显著影响。但实用环境通过学生课程学习活动对大学生实践能力发展、通过同伴交往对大学生通识能力的发展产生负向影响。(4)“211”院校会强化同伴交往、图书馆活动与学生实践能力，同伴交往与学生通识能力，课外学习时间与学生科技能力，课堂学习活动与学生社会性发展之间的正向关联。但“211”院校也会强化课程学习活动、同伴交往与学生科技能力发展，生师互动与学生社会性发展之间的负向关联。
从上述结论，我们可以得到三点启示：
1.高校的教育行为和教育资源应更多地投放到那些能够促进学生在校期间的学习参与的活动、项目和办学条件上。既然学生的图书馆活动、课堂学习参与、生师互动和同伴交往以及信息技术活动对他们的发展具有显著的影响作用，那么在这几方面给予行动、资源和条件上的支持对提高高校人才培养质量具有重要作用。
2.高校在设计校园学习环境时，应该了解不同导向(如实用导向和学术导向)的环境通过大学生学习参与的哪些形式对大学生发展的哪些方面可能会产生积极或消极影响，从而创设那些能够强化学生学习参与对学生发展的正向关联的学习环境，尽量减少那些可能阻碍学生学习参与对学生发展产生正面影响的环境设计。例如，在设计校园学术环境时，我们应该避免学术导向的学习环境对于生师互动、同伴交往与学生实践能力之间的负向影响的强化作用。
3.大学生在校期间的变化与发展是高校人才培养质量的最重要体现。大学生在校期间的变化与发展受到家庭、社会、学校和他们自身学习观念与行为的影响，且这些不同因素对大学生发展的影响路径也不尽相同。因此，从大学生变化与发展的角度考量高校人才培养质量时，除了既重“培养的质量”，又重“人才的质量”之外，还应该考量“学校培养”对“人才质量”的影响。同时，应尽量排除大学生发展可能受到的来自学校之外的因素的影响，努力探究学校培养对人才质量即学生发展的“纯影响”，如此才能对大学教育的作用或质量做出科学、准确的判断。
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