高职学生学习投入度的实证研究

2023-08-02 23:09王凯
大学·研究与管理 2023年5期
关键词:师生交流学习动力

王凯

摘  要:学习投入度强调以学生为中心,广泛应用于教育教学评价中。为了更好地探索高职学生学习情况,建立科学、完善、全面的高职教育质量评价体系,本研究基于对广州城市职业学院1290名在校生的学习状况调查数据,使用SPSS进行独立样本T检验、多层线性模型,实证分析高职学生的学习状况。研究表明高职学生的学习状况比较差,男同学和女同学在“师生交流”因子上存在着显著性差异,学生学习投入度中的“学习动力”因子对“学习收获”具有最大的正向影响。基于研究结果,文章从学校、教师、学生三个层面提出建议,以加强师生交流和激发学生的学习动力,从而更好地提升高职学生学习收获。

关键词:学习投入度;师生交流;学习动力;学习收获;多层线性模型

中图分类号:G645    文献标识码:A    文章编号:1673-7164(2023)13-0120-05

随着《中华人民共和国职业教育法》的修订,高职教育质量评价被多次提及,建立健全教育质量评价制度迫在眉睫。利用学习投入度评价高职学生学习状况是行之有效的方法。

我国对本科生学习投入度的研究起步较早,2013年汪雅霜使用厦门大学“国家大学生学情数据库”的数据,从认知、情感和行为三方面的投入进行实证研究[1];2015年汪雅霜基于对48所本科院校59032名大学生的学情调查数据,使用多层线性模型探讨大学生学习投入度对学习收获的影响机制[2]。然而,上述研究均以本科生为研究对象,以高职学生为研究对象的学习投入度研究起步较晚。2016年郑永进、吕林海利用自制量表对200所国家示范(骨干)高职院校学生进行随机抽样,共回收87558份有效问卷,对学生基本信息、学习投入度、学习满意度、能力发展情况等进行分析,发现学生的学习投入度、学习满意度和能力发展等在年级间、院校类型间、地区间存在显著性差异[3];2017年汪雅霜、汪霞对我国10所高职院校的8951名学生进行调查研究,发现高职院校的学生有着较高的互动性学习投入,但自主性学习投入较低,且学生的个体因素影响着学习投入度,其中学习兴趣的解释力最高[4];2021年蔡檬檬、汪雅霜采用质性研究方法,通过对24名高职学生的访谈和资料分析,发现学生的心理状态、宿舍文化圈共同影响了高职院校学生的学习投入度[5]。一般认为,学习投入度是衡量学生投入学习状况的重要指标,主要包括学生在行为、认知与情感三个方面的投入。本研究利用SPSS软件实证分析高职学生学习投入度及其与学习收获之间的关系。

一、研究设计

(一)研究对象

本次调查在2022年10月间进行,样本选自广州城市职业学院的在校学生。问卷发放通过在专业系别、校区(广园南校区、广园北校区、海珠校区、花都校区)、年级(大一、大二、大三)分布方面加以控制,共回收有效问卷1290份,其中男性占23.5%(303人),女性占76.5%(987人);大一新生占65.5%(845人),非大一新生占34.5%(445人)。

(二)研究工具

1. 量表的编制

本研究采用李克特四点计分法自制量表,量表共包括37个项目,每个项目设置为4个级别,其对应的计分等级分别为1分、2分、3分、4分。

借鑒已有的基础,本研究编制学习投入度量表[1-2,4-5],共包括29个项目。其中将“学习方法”(8个项目)、“师生交流”(4个项目)和“同伴交流”(6个项目)作为高职学生行为投入因子,将“深层学习认知策略”(5个项目)作为高职学生认知投入因子,将“学习动力”(6个项目)作为高职学生情感投入因子。此外,高职学生学习收获量表共包括8个项目,由通用知识与技能收获、专业知识与技能收获两个因子构成。其中,通用知识与技能收获包括演讲口才、文字撰写能力、协调能力、与他人协作能力4个项目,专业知识与技能收获包括专业理论知识、动手实操技能、学习习惯与方法、计算机操作能力4个项目。

2. 量表的效度与信度分析

(1)量表的项目分析

为了检验量表中各个项目的区分性,本研究采用极端值法进行分析。将升序排列后的量表,按其得分划分为高分组和低分组,通过T检验发现高低两组各项目平均数的差值均呈现显著性(P值均小于0.05)。因此,本量表的区分性很好,不需要删除任何项目。

(2)量表的效度分析

本研究对量表采用探索性因子分析法进行效度分析。第一步,判断量表是否适合进行因子分析。通过SPSS分析可知,KMO值为0.928,变量间的相关性非常强;此外巴特利特球形检验显示Sig.<0.05(即p值小于0.05),说明数据呈球形分布,各个变量在一定程度上相互独立。本研究的量表适合进行因子分析。第二步,确定因子个数,并提取因子。通过斜交转轴和正交转轴操作,旋转在6次迭代后已收敛,然后在碎石图中斜率较大的部分提取因子。此时发现特征值大于1的主成分有5个,且累积解释变异量为61.065%。因此,可以从中提取5个因子(共29个项目)。这5个因子分别是“学习方法”(8个项目)、“同伴交流”(6个项目)、“师生交流”(4个项目)、“深层学习认知策略”(5个项目)和“学习动力”(6个项目)。本次研究的量表具有很好的效度,分析结果与最初的理论构想一致。

(3)量表的信度分析

本研究以系数来衡量量表信度,系数越大,量表信度越高。当系数大于0.8甚至大于0.9时,问卷数据具有很高的信度。“学习方法”因子的系数为0.853;“同伴交流”因子的系数为0.859;“师生交流”因子的系数为0.933;“深层学习认知策略”因子的系数为0.893;“学习动力”因子的系数为0.804;总量表的系数为0.929。因此,本次研究编制的量表具有很好的信度。

二、实证分析

(一)学生总体上学习投入度分析

由表1的数据可知,“师生交流”因子平均分得分很低,仅为1.62248;其他四个因子平均分介于2.2—2.7之间,总平均为2.40091,学生评价处于不同意和同意之间,总体上高职学生学习投入度较低。

(二)学习投入度差异分析

1. 性别差异

男同学在“深层学习认知策略”“师生交流”“同伴交流”“学习动力”四个因子上的平均得分均高于女同学,而女同学仅在“学习方法”因子上的平均得分高于男同学。

同时,本研究采用独立样本T检验法,进一步分析男同学与女同学的学习投入度差异,将分析结果的数据编制成表2,通过独立样本T检验,发现不同性别的学生仅在“师生交流”因子上存在显著性差异,其P值小于0.01,且男生在 “师生交流”因子上的均值高于女同学。

2. 是否担任干部经历差异

本研究采用独立样本T检验法,进一步分析学生学习投入度的干部经历差异,将分析结果的数据编制表3。首先,通过分析发现学习投入度的五个因子均符合正态分布;其次,通过方差齐性检验发现“学习方法”和“学习动力”两个因子的P值均大于0.05,呈现不显著性,符合方差齐性假设,说明“学习方法”和“学习动力”两个因子应该接受方差齐次的原假设,使用方差相等时T检验的结果,而“深层学习认知策略”“师生交流”和“同伴交流”三个因子应该接受方差齐次的备择假设,使用方差不相等时T检验的结果;最后,通过对独立样本T进行检验,发现是否担任学生干部在学习投入度五个因子上均存在显著性差异,其P值均小于0.01,且担任过干部的学生均值高于未担任过干部的学生。

(三)学习投入度对学习收获的影响分析

1. 学习投入度对通用知识与技能收获的影响分析

通过比较表4中模型Ⅰ和模型Ⅱ的拟合优度值可知,模型Ⅰ中拟合优度值为4.6%,远低于模型Ⅱ中的拟合优度值37.7%,说明模型Ⅱ对因变量的解释性更强。

此外,模型Ⅱ在排除了控制变量干扰的情况下,“学习方法”“师生交流”“同伴交流”“深层学习认知策略”和“学习动力”五个自变量对因变量都有显著的正向影响(各p值均小于0.05,且回归系数都为正数)。其中,“学习动力”因子的回归系数最大,为0.301;“师生交流”的回归系数最小,仅为0.067。说明“学习动力”因子对学生通用知识与技能收获的影响最大,且影响为正,而“师生交流”因子的影响最小。

2. 学习投入度对专业知识与技能收获的影响分析

模型Ⅰ中拟合优度值为4.8%,远低于模型Ⅱ中的拟合优度值39.8%,说明模型Ⅱ对因变量的解释性更强。此外,模型Ⅱ在排除了控制变量干扰的情况下,“学习方法”“师生交流”“同伴交流”“深层学习认知策略”和“学习动力”五个自变量对因变量都有显著的正向影响(各p值均小于0.05,且回归系数都为正数)。其中,“学习动力”因子的回归系数最大,为0.301;“师生交流”的回归系数最小,仅为0.067。说明“学习动力”因子对学生专业知识与技能收获的影响最大,且影响为正,而“师生交流”因子的影响最小。

四、结论与建议

(一)结论

第一,总体上高职学生学习投入度较低,尤其是“师生交流”因子得分很低,其总体平均得分处于不同意和同意之间。究其原因,近两年由于新冠肺炎疫情的影响,正常的教学秩序经常被打乱,极大影响师生间的互动交流,干扰学生的正常学习节奏。第二,男学生和女学生在“师生交流”中存在显著性差异,男学生明显好于女学生。究其原因,男学生与女学生在性格方面存在明显区别,女同学比男同学更加腼腆害羞,因此女同学在师生交流方面明显差于男同学。第三,拥有不同干部经历的学生在学习投入度五因子中均存在显著性差异,且担任过干部的学生明显好于未担任过干部的学生。究其原因,一方面是学生干部普遍从学习成绩好的同学中选拔出來;另一方面,学生干部在平时工作中,与同学、教师接触更多。第四,高职学生学习投入度五因子中的“学习动力”因子的回归系数最大且为正数,说明与“学习方法”“同伴交流”“师生交流”“深层学习认知策略”相比,“学习动力”对学生的“学习收获”具有最大的正向影响。

(二)建议

1. 学校层面:关注学生学习投入度,采取积极有效的措施加以引导。第一,随着疫情政策的全面转变,各高职院校采取的教学措施应以师生交流为切入点,积极引导师生交流,使学生在与教师的互动交流中更好地投入学习,提高学习投入度。第二,各高职院校应积极从“树立学生学习目标,激发学生学习动力”方面制定教育教学政策。通过开展知识讲座、技能竞赛、社会实践等活动,全面调动学生的积极性,在活动中激发学生的学习动力,使学生树立明确的学习目标,帮助学生提高学习投入度。

2. 教师层面:加强师生交流,做学生的引路人。第一,教师应正确看待学生的差异性,在保证与男同学充分交流的情况下,应加强与女同学的互动交流;第二,班主任应采取措施,尽可能让每位学生都参与班级的管理,促进师生交流和同伴交流;第三,教师与学生互动时,不仅要关注学生是否学会了专业知识与技能,更要激发学生的学习动机,引导其自主学习。

3. 学生层面:树立良好的学习动机,提高学习投入度与学习收获。第一,加强与教师的互动,通过与教师的频繁互动树立明确的教学目标,更好地学习通用知识与技能和专业知识与技能;第二,积极参与班级管理,争取获得担任学生干部的机会,提高自身的综合素质;第三,树立良好的学习动机,提高自身的学习投入度与学习收获。

本次调查中学生学习投入度较低的原因主要集中在“师生交流”方面。在后疫情时代,学校和教师在平时教学过程中,应更多地加强师生交流,着力培养学生的学习动力,提升学生的学习投入度,提高学生的学习收获。

参考文献:

[1] 汪雅霜. 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[J]. 中国高教研究,2013(01):32-36.

[2] 汪雅霜. 大学生学习投入度对学习收获影响的实证研究——基于多层线性模型的分析结果[J]. 国家教育行政学院学报,2015(07):76-81.

[3] 郑永进,吕林海. 我国示范和骨干高职院校学生的学情调查报告[J]. 教育研究,2016,37(11):99-106.

[4] 汪雅霜,汪霞. 高职院校学生学习投入度及其影响因素的实证研究[J]. 教育研究,2017,38(01):77-84.

[5] 蔡檬檬,汪雅霜. 打开“黑箱”:高职院校学生学习投入度影响机制的质性研究——以某所国家“双高计划”学校为例[J]. 职业技术教育,2021,42(17):74-80.s

(荐稿人:孙伟力,广州城市职业学院大数据与会计专业负责人,副教授)

(责任编辑:罗欣)

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