江毓 顧玲玲 黃凱麗 虞惠

摘?要：文章以職業(yè)院校學生學習動機為研究對象，以Likert五級記分制為調查手段，設置了20個動機變量，通過SPSS軟件對收集到的數(shù)據(jù)進行了主成分分析，得到了學習動機因素的相關性矩陣、碎石圖、總方差解釋表及旋轉后的成分矩陣，提出內在影響、外在期待、環(huán)境影響、個人追求和經(jīng)濟擔憂這5種學習動機影響因素，為職業(yè)院校教學提供了科學的研究方案，并依據(jù)研究結果從內生因素、情感支持和外部環(huán)境這3方面提出了增強學生學習動機的對策。

關鍵詞：主成分分析；SPSS；職業(yè)院校；學習動機

中圖分類號：F24?????文獻標識碼：A??????doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.24.040

0?引言

職業(yè)院校入學形式多樣、招生規(guī)模擴大、生源情況復雜，使得職業(yè)院校學生水平參差不齊，學情不夠理想。再加上部分學生本身存在缺乏學習動力、學習習慣不佳、學習目標模糊的問題，很大程度上影響了職業(yè)教育培養(yǎng)更多高素質技術技能人才目標的實現(xiàn)。因此，分析職業(yè)院校學生學習動機的影響因素、研究激發(fā)學習動機的策略，是職業(yè)院校教育教學過程中的重要環(huán)節(jié)。

學習動機是引發(fā)和維持個體學習活動，并將學習活動引向一定學習目標的動力機制。國內學者對職業(yè)院校學生的學習動機及影響因素、激發(fā)職業(yè)院校學生學習動機的對策也有相應的實證研究。向祖強（2022）采用學習動機、大學生學習倦怠、UWES-S?學習投入和個人成長主動性-II量表測試，運用?Mplus7.0?建立結構方程模型來探究學習動機對學習倦怠的影響；陳祥真（2021）采用“學習動機量表”和“心理資本量表”測量職業(yè)院校學生的學習動機，從自我效能、希望、樂觀、韌性4個維度提出強化學習動機的策略；張?zhí)鹛穑?022）研究多元招生模式下職業(yè)院校學生學習動機，得到不同生源類型學生學習動機在挑戰(zhàn)性、熱衷性等5組因子中至少有一組存在明顯差異的結論；陳敏玉（2022）基于計劃行動理論，運用SPSS21.0經(jīng)實證研究證實了高職院校學生學習動機受到態(tài)度、主觀規(guī)范和行為控制認知等共同影響。

目前對于學習動機的研究主要集中于普通本科高等學校，對于職業(yè)院校學生學習動機的研究不夠充分，且主要關注學生在單一科目上學習動機的因素分布情況，未能全面考慮社會、集體、個人等各類因素對于學習動機的影響，由此可見，綜合考慮職業(yè)院校學生學習動機的影響因素，采用主成分分析法進行分析并提取其主要矛盾有一定的研究價值。

1?研究方法

1.1?主成分分析法

主成分分析法主要應用于關聯(lián)性較強的多變量數(shù)據(jù)集合處理，其原理是通過協(xié)方差計算，對原數(shù)據(jù)進行線性組合得到一組相互正交的新變量，這些新變量被稱為主成分。選取其中載荷較大的幾個主成分來替換原數(shù)據(jù)，可以以損失小部分數(shù)據(jù)信息為代價，將原本高維復雜的數(shù)據(jù)集合轉換為低維相互正交的數(shù)據(jù)集合，從而實現(xiàn)復雜問題簡單化。

主成分分析法的實現(xiàn)方法：

對于數(shù)據(jù)集X={x1，x2，…，xn}：

首先每一向量特征減去其平均值，再計算協(xié)方差矩陣：1mXXT=1m∑ni=1（xi）（xi）T，得到其特征值λ1，λn，…λk，…λn與特征向量{u1，u2，…uk，…un}，其中，最大的k個特征值λ1，λn，…λk所對應的特征向量{u1，u2，…uk}即是所求得的k個主成分，最后將這k個特征向量映射到其構建的新坐標系中。

主成分分析需要對多維變量進行數(shù)據(jù)處理，計算量大。SPSS能夠通過直觀的模型界面對多元變量進行主成分分析，提取其中影響力大的數(shù)據(jù)，并能夠自動生成報告，高效地處理學習動機評價中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，本文采用SPSS軟件對收集到的數(shù)據(jù)進行主成分分析。

1.2?研究對象及測量工具

用問卷調查的方式，在城市軌道車輛應用技術、港口機械與智能控制、汽車技術服務與營銷、汽車檢測與維修技術、城市軌道交通通信信號技術專業(yè)、新能源汽車檢測與維修技術6個專業(yè)6個班共130名學生中發(fā)放了問卷，其中男生110名，女生20名。共回收問卷118份，其中男生99份，女生19份，問卷回收率為91%。調查工具為自編問卷，參考了黃希庭等人編制的大學生學習動機調查問卷及NSSE-China量表（即中國大學生學習性投入調查問卷）。問卷內容均為選擇題，采用從完全同意到完全不同意的?Likert?五級記分制，內容包括外在、內在、工具和融合型在內的20個動機變量（表1）。

為消除顧慮，得到學生的配合，問卷采用無記名方式，將問卷發(fā)給學生時說明調查目的。問卷收回后，采用?SPSS?26?統(tǒng)計分析軟件，對所得數(shù)據(jù)進行主成分分析，研究職業(yè)院校學生學習動機的類型。

2?數(shù)據(jù)分析

2.1?KMO和Bartlett球形檢驗

為檢驗本文數(shù)據(jù)的相關性是否符合主成分分析的要求，首先對數(shù)據(jù)進行KMO和Bartlett球形檢驗，結果如表2。

檢驗結果顯示KMO值為0.769，巴特利特球形度檢驗近似卡方值為869.773，顯著性為0.000，由此可知本文的數(shù)據(jù)具有較高的相關性，對其進行主成分分析是可行的。

2.2?學習動機的主成分分析

對數(shù)據(jù)進行主成分分析，選用降維因子分析，由于所有數(shù)據(jù)都處于同一數(shù)量級，所以采用協(xié)方差矩陣對其進行分析，具有更高的可信度。主成分選取特征值大于1的成分，最終得到職業(yè)院校學生學習動機因素的相關性矩陣，如表3所示。

從上表可知，這20個因素之間都存在著一定的相關性，且絕大多數(shù)影響因子都為正相關。對相關性矩陣進一步進行協(xié)方差矩陣分析，計算特征值與各個主成分方差貢獻率，得到碎石圖如圖1與總方差解釋表，如表4所示：

可以看出，本文共提取出5個主成分，前5個主成分的方差累積貢獻率達到了73.896%。進一步求解，得到成分矩陣，如表5。

為了能夠更加直觀地得到每個因子在5個主成分上的載荷分布情況，采用最大方差法對成分矩陣進行旋轉，得到旋轉后的成分矩陣，如表6。

對于第一主成分，X13、X4、X15、X2、X9這5個因子載荷量最大，從行為模式上看，這5個因子表現(xiàn)為學生為實現(xiàn)自我價值或者滿足自身的榮譽感等，以主觀意愿驅使學習行為，因此將第一主成分命名為內在影響主成分。

第二主成分中，X18、X19、X17這3個因子決定了其性質。其行為模式都具有：學生受到來自家庭、集體以及教師方面的期待而產(chǎn)生壓力，進而產(chǎn)生學習動機的特點，因此將第二主成分命名為外在期待主成分。

第三主成分中，X8、X12、X6、X7、X5這5個因子的載荷量遠遠高于其他因子。其中X8、X6、X7、X5這4個因子都指向了學生所處的環(huán)境，包括家庭環(huán)境、集體環(huán)境、學習場所環(huán)境以及教師水平，因此將第三主成分命名為環(huán)境影響主成分。

第四主成分中，X11、X12、X13這3個因子的影響程度最高，且都指向了學生提升學習成績的個人、集體和社會目的，因此將第四主成分命名為個人追求主成分。

第五主成分中，X20、X10這兩個因子影響程度最高，共同點在于對自身學習成績達不到要求，進而可能引發(fā)的金錢方面的困擾，因此將第五主成分命名為經(jīng)濟擔憂主成分。

第一主成分占比最大，說明要增強職業(yè)院校學生的學習意愿，最關鍵的是要著力于提升學生的內驅動力，關心尊重學生，培養(yǎng)學習興趣，提升學習自覺性；從第二主成分與第三主成分可知，由于職業(yè)院校學生普遍具有學習基礎差、自信心不足等問題，其學習動機受外部環(huán)境影響較大，學習主觀意愿不足，因此，要加強對學生全方位的了解，給予學生一定的情感支持和外部激勵，提升學生在學習上的主觀能動性，激發(fā)學習動力。同時，針對這一問題，需要以關愛樹學風，營造積極良好的學習氛圍來帶動學生學習。第四主成分個人追求與第五主成分經(jīng)濟擔憂占比較少，這反映出學生在學習上缺乏規(guī)劃和明確的目標，要在教學中引導學生，明確學習的目的與意義，進而驅動學習進程。

3?職業(yè)院校學生學習動機激發(fā)策略研究

3.1?激發(fā)學生學習的內生動力

研究表明，職業(yè)院校學生主觀層面對于其學習動機影響最大，且影響是多元化的，集體榮譽、個性追求、社會地位、外部壓力等因素相互作用，共同對學生的學習動機產(chǎn)生影響。因此首要的是加強思想引領，了解學生的需求，培養(yǎng)學生積極的思維方式，從而產(chǎn)生內生動力。具體而言，建立學習困難學生的一生一檔，進行精準幫扶，而非一味地督促其學習，應遵循成長規(guī)律，了解學習困難的成因，幫助學生建立學習興趣與自信；積極宣傳工匠勞模精神，引導學生樹立人生目標與職業(yè)理想，把個人理想追求融入黨和國家事業(yè)之中；提升學生的自我能效感，給學生設立分階段的難度低的目標，提高達成目標的次數(shù)，進而樹立自信，切實培養(yǎng)學生的內生動力。

3.2?給予一定的情感支持

教師應該給予學生一定的情感支持。首先要理解學生在學習上長期存在的挫敗感，給予充分的鼓勵與尊重，提高學生的自我價值認同感。加強心理健康教育，培養(yǎng)學生理性積極的學習心態(tài)，構建學生心理輔導與交流機制。其次，搭建平臺，暢通溝通渠道，輔導員要與任課老師、學生家長保持溝通，及時反饋學生在校的學習狀況，形成育人合力，多方位提高學生的學習成績。第三，創(chuàng)新人才培養(yǎng)激勵機制。選取在學習、實習和學生活動中表現(xiàn)突出的學生作為標桿人物，通過表彰大會、班會等平臺進行宣傳，并輔以物質激勵，形成學習榜樣、看齊先進的優(yōu)良學風。

3.3?創(chuàng)建良好的外部學習環(huán)境

由研究結果可知，外部環(huán)境對于職業(yè)院校學生的學習動機存在較大影響。首先，學院要營造比學趕超的學習氛圍，對于學習成績較差的學生要加強學業(yè)預警和家校聯(lián)系，對破壞考風學風的學生應依據(jù)校訓校規(guī)給予嚴肅處理，起到警示教育的作用；其次，規(guī)范自習室管理，建立自習室規(guī)章制度，并對破壞學習環(huán)境的學生進行批評教育，改善學習環(huán)境；開展特色活動，廣泛開展學長學姐經(jīng)驗交流、誠信考試宣講、專任教師考前輔導等活動，營造濃郁的學習氛圍，以優(yōu)良學風激發(fā)學習動機，切實有效提升學習效能。

4?結語

主成分分析法在處理多元復雜問題時能夠通過降維的方式提取出問題的主要矛盾點，從而更精確地對原問題的特征進行描述。本文綜合運用了SPSS軟件，對職業(yè)院校學生的學習動機因素進行了主成分分析，研究結果表明影響職業(yè)院校學生學習動機的因素主要分為內在影響、外在期待、環(huán)境影響、個人追求和經(jīng)濟擔憂這5種因素，并基于此提出了激發(fā)學習動機的策略和方法，為職業(yè)院校建設優(yōu)良的學風提供了一定的科學依據(jù)。

參考文獻

［1］鞠曉輝，鄭詠梅.自主學習背景下高職院校學生學習動機現(xiàn)狀調查及教學建議[J].青島職業(yè)技術學院學報，2021，34（01）：3641.

[2]Lin?Lu.The?Effect?of?College?Students'?Learning?Motivation?on?Online?Learning?Intention[J].International?Journal?of?Social?Science?and?Education?Research，2022，5（7）.

[3]向祖強，馬芳芳，周淼，等.學習動機對學習倦怠的影響：學習投入的中介作用和個人成長主動性的調節(jié)作用[J].中國健康心理學雜志，2022，30（09）：13941400.

[4]陳祥真，王會珠，焦政偉，等.心理資本視域下提升高職學生學習動機的策略——基于學習動機的實證研究[J].文教資料，2021，（10）：193194+212.

[5]張?zhí)鹛?多元招生模式下高職院校學生學習動機現(xiàn)狀調查研究——以江西機電職業(yè)技術學院為例[J].南方農(nóng)機，2022，53（07）：195198.

[6]陳敏玉，馮臻，文玉菊，等.高職院校學生學習動機和行為及其影響因素的實證研究[J].中國職業(yè)技術教育，2022，（17）：7682.

[7]陳朝暉.基于SPSS主成分分析的大學英語學習動機實證研究[J].科技通報，2014，30（09）：242246.

[8]馬鳳梅.大學生學習動機的激發(fā)和學習行為的改善研究——以廣西財經(jīng)學院為例[J].廣西教育，2019，（19）：128130.

[9]蔣志銀.基于學習動機的學生學習管理研究[D].湖南師范大學，2018.

[10]郭衎，曹一鳴.學習動機對學習效果影響的深度解析——基于大規(guī)模學生調查的實證研究[J].教育科學研究，2019，（03）：6267.