高职学生自我监控学习量表的编制

摘要：在研究有关文献的基础上，通过访谈、调查等方法建构了由65个项目11个维度（目标、计划、准备、监察、调节、策略、执行、激励、检验、补救和反思）构成的高职学生自我监控学习量表，并论证了该量表的信度和效度。

关键词：高职学生；自我监控学习；量表编制；信度；效度

问题的提出

近十年来，我国高职教育得到了快速发展，在规模上已经占据了高等教育的半壁江山，但高职教育的办学质量还难以满足社会需求。其原因可以归结为两个：一是学校因素，如专业设置与产业结构不对应、课程体系与行业标准不衔接、真正的既精通专业技术又掌握丰富教育教学理论的“双师型”教师不足；二是学生自身因素，学生的学习能力不强，特别是学习的自我监控能力普遍较差。目前，学校方面的因素已经引起了学校和社会的普遍关注，但学生的自我监控学习还没有引起足够的重视。

学生自我监控学习是指学生为了保证学习的成功，提高学习的效果、达到学习的目标，而在进行学习活动的全过程中，将自己正在进行的学习活动作为意识的对象，不断对其进行积极、自觉的计划、监察、检查、评价、反馈、控制和调节的过程。自我监控学习是学生意识主观能动性的集中体现，是学生自我发展、日臻完善的基本前提和根本保证。学习活动的有效性很大程度上取决于学生对学习过程的监控，因此迫切需要对高职学生的自我监控学习进行系统研究。但迄今为止，针对高职学生自我监控学习的系统研究还较为少见。鉴于此，本研究旨在编制一份高职学生自我监控学习量表，为我国高职学生自我监控学习测评和进行相关研究提供可靠的工具。

量表的编制

（一）量表结构的设计与项目的编制

在自我监控学习结构方面，中外学者针对中小学生进行了大量有价值的研究。尼斯比特（R.Nisbett）和沙克史密斯（D.Shuchsmith）认为学习的自我监控从学习过程的角度来说包括提问、计划、调控、审核、矫正、自检。董奇、周勇宏观上从动态的角度将学习的自我监控划分为学习活动前、学习活动中、学习活动后三个方面8个维度：学习活动前的自我监控包括计划性和准备性；学习活动中的自我监控包括意识性、方法性和执行性；学习活动后的自我监控包括反馈性、补救性和总结性。章建跃的研究表明中学生数学学科自我监控能力结构的最佳模型是五因素结构，即计划、管理、检验、调节和评价。在以上研究的基础上，我们针对高职学生的年龄与学习特点，从学习整体过程出发，将高职学生自我监控学习的结构设计为三个阶段11个维度：第一阶段包括目标、计划、准备；第二阶段包括监察、调节、策略、执行、激励；第三阶段包括检验、补救、反思。

在确定了理论维度的基础上，进行项目编制：一方面，通过访谈总结出学生在预习、听课、实验实训、考试等学习活动中的自我监控表现，形成测查项目；另一方面，分析搜集到的元认知问卷、中学生数学学习自我监控问卷等中的测查项目，把认为能反映自我监控典型特征的项目进行改造，形成测查项目。通过经验性筛选以及专家访谈，保留了122个项目。为了检验被试回答的真实性，在量表中穿插了10个完美性检验题，形成了由132个项目组成的Likert5点自评预试量表。

（二）预测与项目修改

按照分类整群抽样原则，在泰山职业技术学院抽取480个样本，以班为单位进行团体预测。

根据预测数据，利用SPSS12.0进行项目分析，排除区分度低于0.3的项目。然后对每一个维度的测查项目多次采用主成分分析法进行探索性因素分析，保留特征根大于1.0的因素，且使各维度的测查项目集中在同一个因素上。利用探索性因素分析排除项目的原则是：排除项目少于两个的因素、排除负荷低于0.5的项目、排除虽对同一公因素影响显著但明显与其他项目不属于同一种类的个别项目、排除在多个因素上负荷均匀的项目。

经过探索性因素分析，全量表保留65个项目。用这65个项目再加上5个完美性检测题编成高职学生自我监控学习正式量表。

高职学生自我监控学习量表的测试及结果分析

（一）研究对象的选取

按照分类整群抽样原则在泰山职业技术学院、莱芜职业技术学院、山东服装学院抽取样本，因为大部分学校的大三学生处于毕业实习阶段，在校的较少，故抽取的样本主要集中在大一和大二。共选样本1562人，有效样本1316人，其中大一640人，大二629人，大三47人；报告性别的样本中男生701人，女生556人，未报告性别的59人。

（二）测试方法

以班为单位进行集体施测，并选泰山职业技术学院2006、2007级各一个班共78名学生在两个星期后进行重测。

（三）测试结果分析

1.因素分析结果

首先利用主成分分析法对量表的各维度进行探索性因素分析，旨在考察每一维度的所编项目是否体现、代表和测量了该维度的自我监控能力。分析结果表明，量表的每个维度均抽取到一个因素，各项目在对应因素上的负荷如表1所示。

各维度抽取到的这一个因素对相应维度内各项目的解释率如表2所示：

其次，在量表水平进行分析，旨在考察这11个维度是否共同代表着自我监控能力。我们以每一维度所有项目得分的平均值作为该维度的得分，对11个维度仍采取主成分分析法进行因素分析，结果在这11维度上只抽到一个因素，每个维度在这一个因素上的负荷及这一个因素对这11个维度的解释率如表3所示。

我们将通过探索性因素分析得到的自我监控学习量表的“65个项目、11个维度（一阶因素）、1个二阶因素”结构模型称理论模型，对其正确性和恰当性的进一步检验可通过验证性因素分析来进行。利用LISREL8.20软件对数据进行验证性因素分析，拟合度检验结果如表4所示。

对高职学生自我监控学习量表各测量学指标的分析如下：

各项目的测量学指标主要的指标有：平均数、标准差、通俗性水平（计算方法为每个项目的平均数除以该项目的最大值）、区分度（计算每个项目与该项目所属维度总分的相关以及该项目与全量表总分的相关作为每个项目的区分度）等。实际分析结果如下：（1）各项目的平均数在2.38至3.63之间，其标准差在0.853至1.073之间，说明没有项目产生“天花板效应”和“地板效应”，且没有特异现象出现。（2）从通俗性水平来看，各项目的通俗性水平在0.48至0.73之间，均有中等左右的通俗性水平。（3）从区分度来看，每个项目与所属维度总分的相关在0.578至0.770之间，与全量表总分的相关在0.296至0.649之间，均达到统计测量学上的显著性水平，说明各项目均具有较好的区分度。

信度检验根据量表的测试结果，对量表进行内部一致性信度系数（α系数）、折半信度和重测信度考察，结果如表5所示。

效度检验根据已有文献可知，自我监控能力对学习成绩有显著影响，因此我们选择泰山职业技术学院电子系样本中大一、大二的学生在2007～2008学年的期末考试总成绩作为效标，进行效标关联效度检验，结果如表6所示。

讨论

（一）关于高职学生自我监控学习量表的结构

因素分析的结果表明，该量表的11维度结构是合理的。根据各维度项目的含义对这11个维度的含义作如下界定：（1）目标：主要指学期开始或某个阶段学习前给自己制定一个要达到的学习目标。（2）计划：指一段时间内根据自己的学习情况对学什么、如何学进行具体的设计。（3）准备：指学习前做好各种准备，包括物质准备、精神准备和环境选择等。（4）监察：指学习时清楚学习目标和任务，对当前的学习状态、进程、方法等有清醒的意识并保持警觉。（5）调节：指根据监察获得的反馈信息，及时调整学习计划、方式方法、努力程度、心理状态等，以更合理有效的方式进行学习。（6）策略：指学习中能灵活地运用各种方法和手段进行学习，讲究策略。（7）执行：指学习中能抵抗外界的干扰，能坚持执行学习计划，努力完成学习任务。（8）激励：指学习中能不断地进行自我鼓励和鞭策。（9）检验：指学习后以恰当的方式检查自己的学习过程以及知识技能的掌握情况等。（10）补救：指学习活动后根据检验结果，对学习的薄弱环节采取补救措施。（11）反思：指学习后对学习内容的掌握情况、学习方式方法的有效性、学习过程中的优缺点进行思考总结和评价。

（二）关于量表的信度和效度

由表5内部一致性信度系数、折半信度和重测信度来看，该量表具有较高的内部一致性和稳定性。

在量表的效度方面，我们重点进行了结构效度的检验，由探索性因素分析的结果表1、表2可以看出，该量表每一个维度内都只存在一个特征根大于1.0的因子，且各项目在对应维度的因素负荷在0.422～0.789之间，每个被抽取的因素对相应维度各项目的解释率在39.663％～51.831％之间。由表3可以看出这11个维度都一致地测查与代表了自我监控学习这一个因素，并且各维度在该因素上的负荷在0.685～0.815之间，方差总贡献率为58.476%，这些数据表明该量表具有较高的结构效度。由验证性因素分析的结果表4可以看出，失拟指数和拟合指数均达到统计要求，再次说明该量表具有很高的结构效度；此外，由效标关联效度的检验来看，高职学生自我监控学习全量表以及各维度总分与其学习成绩的正相关系数虽然不是很高，但也达到统计学上的显著性，说明该量表有一定的效标关联效度。

参考文献：

[1]董奇.论学生学习的自我监控[J].北京师范大学学报（社会科学版），1994，（1）.

[2]董奇，周勇，陈红兵.自我监控与智力[M].杭州：浙江人民出版社，1996：13-27.

[3]Nisbett R，Shuchsmith D.Induction：Processes of inference，learning，and Discovery.Cambridge，MA：MIT Press，1986.

[4]章建跃.中学生数学学科自我监控能力[M].上海：华东师范大学出版社，2003：71，107-109.

[5]刘电芝.学习策略研究[M].北京：人民教育出版社，2001：28-30.

[6]侯杰泰，温忠麟，成子娟.结构方程模型及其应用[M].北京：教育科学出版社，2006：156-160.

作者简介：

屈克英（1972—），女，山东东平人，泰山职业技术学院讲师，研究方向为高职电工电子教学与学生学习心理研究。