1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”数据分析摘 要：大学生学习投入度是指大学生在学 习过程中行为、情感和 认知三方面的投入程度。通过“国家大学生学习情况调查”网络调查平台，对我国 48 所本科院校、共计 59372 名本科生进行了学习投入度调查。结果显示：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；大学生学习投入度随着年级的升高，呈现“高低低高”的趋势；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。在此结果基础上，对提高我国大学生学习投入度给出相关建议。关键词：本科生，学习投入度，学情 调查一、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 CSE0 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2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 Fredricks3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 Harper4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 Fredricks6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 Lindauer7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（UWES-S） 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3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” 。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， Bartletts 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4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” 、P4 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，Cronbachs a 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 Cronbachs a 系数为 0.824；同伴互动因子的 Cronbachs a 系数为 0.818；深层认知策略因子的 Cronbachs a 系数为 0.838；师生互动因子Cronbachs a 系数为 0.821；学习热情因子的 Cronbachs a 系数为 0.806；总的量表的 Cronbachs a 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：X2、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：5P0.001、RMSEA=0.0550.08、RMR=0.043 0.05 、GFI=0.9430.9、AGFI=0.9300.9、NFI=0.944 0.9、RFI=0.936 0.9、IFI=0.9440.9、TLI=0.9370.9、CFI=0.9440.9。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（X2）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。三、研究分析6（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7“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