高職學生學習投入度的實證研究

王凱

摘? 要：學習投入度強調(diào)以學生為中心，廣泛應(yīng)用于教育教學評價中。為了更好地探索高職學生學習情況，建立科學、完善、全面的高職教育質(zhì)量評價體系，本研究基于對廣州城市職業(yè)學院1290名在校生的學習狀況調(diào)查數(shù)據(jù)，使用SPSS進行獨立樣本T檢驗、多層線性模型，實證分析高職學生的學習狀況。研究表明高職學生的學習狀況比較差，男同學和女同學在“師生交流”因子上存在著顯著性差異，學生學習投入度中的“學習動力”因子對“學習收獲”具有最大的正向影響?；谘芯拷Y(jié)果，文章從學校、教師、學生三個層面提出建議，以加強師生交流和激發(fā)學生的學習動力，從而更好地提升高職學生學習收獲。

關(guān)鍵詞：學習投入度；師生交流；學習動力；學習收獲；多層線性模型

中圖分類號：G645? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1673-7164（2023）13-0120-05

隨著《中華人民共和國職業(yè)教育法》的修訂，高職教育質(zhì)量評價被多次提及，建立健全教育質(zhì)量評價制度迫在眉睫。利用學習投入度評價高職學生學習狀況是行之有效的方法。

我國對本科生學習投入度的研究起步較早，2013年汪雅霜使用廈門大學“國家大學生學情數(shù)據(jù)庫”的數(shù)據(jù)，從認知、情感和行為三方面的投入進行實證研究［1］；2015年汪雅霜基于對48所本科院校59032名大學生的學情調(diào)查數(shù)據(jù)，使用多層線性模型探討大學生學習投入度對學習收獲的影響機制［2］。然而，上述研究均以本科生為研究對象，以高職學生為研究對象的學習投入度研究起步較晚。2016年鄭永進、呂林海利用自制量表對200所國家示范（骨干）高職院校學生進行隨機抽樣，共回收87558份有效問卷，對學生基本信息、學習投入度、學習滿意度、能力發(fā)展情況等進行分析，發(fā)現(xiàn)學生的學習投入度、學習滿意度和能力發(fā)展等在年級間、院校類型間、地區(qū)間存在顯著性差異［3］；2017年汪雅霜、汪霞對我國10所高職院校的8951名學生進行調(diào)查研究，發(fā)現(xiàn)高職院校的學生有著較高的互動性學習投入，但自主性學習投入較低，且學生的個體因素影響著學習投入度，其中學習興趣的解釋力最高［4］；2021年蔡檬檬、汪雅霜采用質(zhì)性研究方法，通過對24名高職學生的訪談和資料分析，發(fā)現(xiàn)學生的心理狀態(tài)、宿舍文化圈共同影響了高職院校學生的學習投入度［5］。一般認為，學習投入度是衡量學生投入學習狀況的重要指標，主要包括學生在行為、認知與情感三個方面的投入。本研究利用SPSS軟件實證分析高職學生學習投入度及其與學習收獲之間的關(guān)系。

一、研究設(shè)計

（一）研究對象

本次調(diào)查在2022年10月間進行，樣本選自廣州城市職業(yè)學院的在校學生。問卷發(fā)放通過在專業(yè)系別、校區(qū)（廣園南校區(qū)、廣園北校區(qū)、海珠校區(qū)、花都校區(qū)）、年級（大一、大二、大三）分布方面加以控制，共回收有效問卷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. 量表的編制

本研究采用李克特四點計分法自制量表，量表共包括37個項目，每個項目設(shè)置為4個級別，其對應(yīng)的計分等級分別為1分、2分、3分、4分。

借鑒已有的基礎(chǔ)，本研究編制學習投入度量表［1-2，4-5］，共包括29個項目。其中將“學習方法”（8個項目）、“師生交流”（4個項目）和“同伴交流”（6個項目）作為高職學生行為投入因子，將“深層學習認知策略”（5個項目）作為高職學生認知投入因子，將“學習動力”（6個項目）作為高職學生情感投入因子。此外，高職學生學習收獲量表共包括8個項目，由通用知識與技能收獲、專業(yè)知識與技能收獲兩個因子構(gòu)成。其中，通用知識與技能收獲包括演講口才、文字撰寫能力、協(xié)調(diào)能力、與他人協(xié)作能力4個項目，專業(yè)知識與技能收獲包括專業(yè)理論知識、動手實操技能、學習習慣與方法、計算機操作能力4個項目。

2. 量表的效度與信度分析

（1）量表的項目分析

為了檢驗量表中各個項目的區(qū)分性，本研究采用極端值法進行分析。將升序排列后的量表，按其得分劃分為高分組和低分組，通過T檢驗發(fā)現(xiàn)高低兩組各項目平均數(shù)的差值均呈現(xiàn)顯著性（P值均小于0.05）。因此，本量表的區(qū)分性很好，不需要刪除任何項目。

（2）量表的效度分析

本研究對量表采用探索性因子分析法進行效度分析。第一步，判斷量表是否適合進行因子分析。通過SPSS分析可知，KMO值為0.928，變量間的相關(guān)性非常強；此外巴特利特球形檢驗顯示Sig.<0.05（即p值小于0.05），說明數(shù)據(jù)呈球形分布，各個變量在一定程度上相互獨立。本研究的量表適合進行因子分析。第二步，確定因子個數(shù)，并提取因子。通過斜交轉(zhuǎn)軸和正交轉(zhuǎn)軸操作，旋轉(zhuǎn)在6次迭代后已收斂，然后在碎石圖中斜率較大的部分提取因子。此時發(fā)現(xiàn)特征值大于1的主成分有5個，且累積解釋變異量為61.065%。因此，可以從中提取5個因子（共29個項目）。這5個因子分別是“學習方法”（8個項目）、“同伴交流”（6個項目）、“師生交流”（4個項目）、“深層學習認知策略”（5個項目）和“學習動力”（6個項目）。本次研究的量表具有很好的效度，分析結(jié)果與最初的理論構(gòu)想一致。

（3）量表的信度分析

本研究以系數(shù)來衡量量表信度，系數(shù)越大，量表信度越高。當系數(shù)大于0.8甚至大于0.9時，問卷數(shù)據(jù)具有很高的信度?！皩W習方法”因子的系數(shù)為0.853；“同伴交流”因子的系數(shù)為0.859；“師生交流”因子的系數(shù)為0.933；“深層學習認知策略”因子的系數(shù)為0.893；“學習動力”因子的系數(shù)為0.804；總量表的系數(shù)為0.929。因此，本次研究編制的量表具有很好的信度。

二、實證分析

（一）學生總體上學習投入度分析

由表1的數(shù)據(jù)可知，“師生交流”因子平均分得分很低，僅為1.62248；其他四個因子平均分介于2.2—2.7之間，總平均為2.40091，學生評價處于不同意和同意之間，總體上高職學生學習投入度較低。

（二）學習投入度差異分析

1. 性別差異

男同學在“深層學習認知策略”“師生交流”“同伴交流”“學習動力”四個因子上的平均得分均高于女同學，而女同學僅在“學習方法”因子上的平均得分高于男同學。

同時，本研究采用獨立樣本T檢驗法，進一步分析男同學與女同學的學習投入度差異，將分析結(jié)果的數(shù)據(jù)編制成表2，通過獨立樣本T檢驗，發(fā)現(xiàn)不同性別的學生僅在“師生交流”因子上存在顯著性差異，其P值小于0.01，且男生在 “師生交流”因子上的均值高于女同學。

2. 是否擔任干部經(jīng)歷差異

本研究采用獨立樣本T檢驗法，進一步分析學生學習投入度的干部經(jīng)歷差異，將分析結(jié)果的數(shù)據(jù)編制表3。首先，通過分析發(fā)現(xiàn)學習投入度的五個因子均符合正態(tài)分布；其次，通過方差齊性檢驗發(fā)現(xiàn)“學習方法”和“學習動力”兩個因子的P值均大于0.05，呈現(xiàn)不顯著性，符合方差齊性假設(shè)，說明“學習方法”和“學習動力”兩個因子應(yīng)該接受方差齊次的原假設(shè)，使用方差相等時T檢驗的結(jié)果，而“深層學習認知策略”“師生交流”和“同伴交流”三個因子應(yīng)該接受方差齊次的備擇假設(shè)，使用方差不相等時T檢驗的結(jié)果；最后，通過對獨立樣本T進行檢驗，發(fā)現(xiàn)是否擔任學生干部在學習投入度五個因子上均存在顯著性差異，其P值均小于0.01，且擔任過干部的學生均值高于未擔任過干部的學生。

（三）學習投入度對學習收獲的影響分析

1. 學習投入度對通用知識與技能收獲的影響分析

通過比較表4中模型Ⅰ和模型Ⅱ的擬合優(yōu)度值可知，模型Ⅰ中擬合優(yōu)度值為4.6%，遠低于模型Ⅱ中的擬合優(yōu)度值37.7%，說明模型Ⅱ?qū)σ蜃兞康慕忉屝愿鼜姟?/p>

此外，模型Ⅱ在排除了控制變量干擾的情況下，“學習方法”“師生交流”“同伴交流”“深層學習認知策略”和“學習動力”五個自變量對因變量都有顯著的正向影響（各p值均小于0.05，且回歸系數(shù)都為正數(shù)）。其中，“學習動力”因子的回歸系數(shù)最大，為0.301；“師生交流”的回歸系數(shù)最小，僅為0.067。說明“學習動力”因子對學生通用知識與技能收獲的影響最大，且影響為正，而“師生交流”因子的影響最小。

2. 學習投入度對專業(yè)知識與技能收獲的影響分析

模型Ⅰ中擬合優(yōu)度值為4.8%，遠低于模型Ⅱ中的擬合優(yōu)度值39.8%，說明模型Ⅱ?qū)σ蜃兞康慕忉屝愿鼜姟４送?，模型Ⅱ在排除了控制變量干擾的情況下，“學習方法”“師生交流”“同伴交流”“深層學習認知策略”和“學習動力”五個自變量對因變量都有顯著的正向影響（各p值均小于0.05，且回歸系數(shù)都為正數(shù)）。其中，“學習動力”因子的回歸系數(shù)最大，為0.301；“師生交流”的回歸系數(shù)最小，僅為0.067。說明“學習動力”因子對學生專業(yè)知識與技能收獲的影響最大，且影響為正，而“師生交流”因子的影響最小。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

第一，總體上高職學生學習投入度較低，尤其是“師生交流”因子得分很低，其總體平均得分處于不同意和同意之間。究其原因，近兩年由于新冠肺炎疫情的影響，正常的教學秩序經(jīng)常被打亂，極大影響師生間的互動交流，干擾學生的正常學習節(jié)奏。第二，男學生和女學生在“師生交流”中存在顯著性差異，男學生明顯好于女學生。究其原因，男學生與女學生在性格方面存在明顯區(qū)別，女同學比男同學更加靦腆害羞，因此女同學在師生交流方面明顯差于男同學。第三，擁有不同干部經(jīng)歷的學生在學習投入度五因子中均存在顯著性差異，且擔任過干部的學生明顯好于未擔任過干部的學生。究其原因，一方面是學生干部普遍從學習成績好的同學中選拔出來；另一方面，學生干部在平時工作中，與同學、教師接觸更多。第四，高職學生學習投入度五因子中的“學習動力”因子的回歸系數(shù)最大且為正數(shù)，說明與“學習方法”“同伴交流”“師生交流”“深層學習認知策略”相比，“學習動力”對學生的“學習收獲”具有最大的正向影響。

（二）建議

1. 學校層面：關(guān)注學生學習投入度，采取積極有效的措施加以引導。第一，隨著疫情政策的全面轉(zhuǎn)變，各高職院校采取的教學措施應(yīng)以師生交流為切入點，積極引導師生交流，使學生在與教師的互動交流中更好地投入學習，提高學習投入度。第二，各高職院校應(yīng)積極從“樹立學生學習目標，激發(fā)學生學習動力”方面制定教育教學政策。通過開展知識講座、技能競賽、社會實踐等活動，全面調(diào)動學生的積極性，在活動中激發(fā)學生的學習動力，使學生樹立明確的學習目標，幫助學生提高學習投入度。

2. 教師層面：加強師生交流，做學生的引路人。第一，教師應(yīng)正確看待學生的差異性，在保證與男同學充分交流的情況下，應(yīng)加強與女同學的互動交流；第二，班主任應(yīng)采取措施，盡可能讓每位學生都參與班級的管理，促進師生交流和同伴交流；第三，教師與學生互動時，不僅要關(guān)注學生是否學會了專業(yè)知識與技能，更要激發(fā)學生的學習動機，引導其自主學習。

3. 學生層面：樹立良好的學習動機，提高學習投入度與學習收獲。第一，加強與教師的互動，通過與教師的頻繁互動樹立明確的教學目標，更好地學習通用知識與技能和專業(yè)知識與技能；第二，積極參與班級管理，爭取獲得擔任學生干部的機會，提高自身的綜合素質(zhì)；第三，樹立良好的學習動機，提高自身的學習投入度與學習收獲。

本次調(diào)查中學生學習投入度較低的原因主要集中在“師生交流”方面。在后疫情時代，學校和教師在平時教學過程中，應(yīng)更多地加強師生交流，著力培養(yǎng)學生的學習動力，提升學生的學習投入度，提高學生的學習收獲。

參考文獻：

［1］ 汪雅霜. 大學生學習投入度的實證研究——基于2012年“國家大學生學習情況調(diào)查”數(shù)據(jù)分析［J］. 中國高教研究，2013（01）：32-36.

［2］ 汪雅霜. 大學生學習投入度對學習收獲影響的實證研究——基于多層線性模型的分析結(jié)果［J］. 國家教育行政學院學報，2015（07）：76-81.

［3］ 鄭永進，呂林海. 我國示范和骨干高職院校學生的學情調(diào)查報告［J］. 教育研究，2016，37（11）：99-106.

［4］ 汪雅霜，汪霞. 高職院校學生學習投入度及其影響因素的實證研究［J］. 教育研究，2017，38（01）：77-84.

［5］ 蔡檬檬，汪雅霜. 打開“黑箱”：高職院校學生學習投入度影響機制的質(zhì)性研究——以某所國家“雙高計劃”學校為例［J］. 職業(yè)技術(shù)教育，2021，42（17）：74-80.s

（薦稿人：孫偉力，廣州城市職業(yè)學院大數(shù)據(jù)與會計專業(yè)負責人，副教授）

（責任編輯：羅欣）