高等数学心理维度实证分析

许 仨

（贵州商业高等专科学校 基础部，贵州 贵阳 550004）

1 问题的提出

人格素养教育起源于20世纪70年代，它着眼于受教育者心理品质的发展，其宗旨是使受教育者将知、情、意统一协调起来，建立一种完整和健全的心理结构。在高等数学教学中加强对学生的人格素养教育，通过数学问题的发生过程和解决过程，培养和锻炼学生坚强的意志和品格、良好的心理素质和思维品质、踏实的学风、独立思考、勇于创新的精神，既是高等数学教学的“质量”需求，也是人才培养的重要课题，更关系到高等教育发展和质量保障的重要现实问题。

2 研究方法

2.1 研究对象

本研究的测试对象来自贵州7所高等院校的在校大学生，本次研究共收集325份问卷，最终得到有效问卷307份，有效回收率为95.4%。从人口统计特征来看，男性略多于女性；年龄上22～25岁之间比例最大（近70%）；在校大学生以下的占96.32%，实习中的占3.69%。被测试的人口统计学特征见表1。

表1 被测试的人口统计学特征（N＝307）

2.2 测量工具

采用Austin等人（2009）编制的心智35题的量表，这个量表最早是 Schulte（2008）[1]编制的。为确保原始测量量表与中文在内容上表达一致，对原始英文问卷量表进行语言条款转换。调查问卷在发放之前，选择了40名学生作为被试者进行了一次调查问卷的前测工作。通过在高等数学教学中与学生交流，再次对调查问卷进行修订。

3 结果与分析

3.1 探索性因素分析

采用最大方差主成分分析，根据Kaiser标准的弱下限法，抽取因素特征值大于1的因素。分析发现，问卷KMO检验值为0.904，Bartleet球形检验统计值为3240.623，P＝0.000，说明数据适合进行因素分析[2]。结合随时图阶检验原则，共抽取4个因子，能解释方差总变异的68.76%。旋转后的因子矩阵见表2。

表2 旋转后因子载荷矩阵

从表2可以看出，所有变量的共同度均在0.5以上，所提取的公共因子基本上可以提供所有变量的信息。结果显示，在因子分析的基础上，分析表明心智测量有4个维度：题项1，2，3和4在因子1上负荷较高，内容涉及“可以意识他人的信息、分辨别人的感受、知道他人的感受等”，都与发现别人的情绪有关，命名为“情绪发现”，其内部一致性信度为0.871；题项5，6，7，8和9在因子2上负荷较高，内容涉及“情绪帮助处理问题、情绪帮助产生新想法、情绪帮助解决问题”等，都与情绪帮助有关，命名为“情绪利用”，其内部一致性信度为0.842；题项10，11，12，13和14在因子3上负荷较高，内容涉及“建立友谊关系、促进和谐交谈、寻找快乐活动”等，都表明情绪有助于交流、建立友谊和做好事情有关，命名为“情绪帮助”，其内部一致性信度为0.764；题项15，16，17和18在因子4上负荷较高，内容涉及“理解他人的行事方式、意识他人行为含义、知道自己行为为什么发生变化”等，都与他人的情绪有关，命名为“情绪和谐”的内部一致性信度为0.716。

3.2 信度检验

为了进一步了解高等数学教学中学生的心智因素及提取的各个构面的可靠性和有效性，本研究进行了信度检验。采用内部一致性信度（Combat系数）作为检验量表信度的指标[3]。结果显示（见表2），各因子构面的系数都在0.716之上，总量表的系数为0.913，表明最终问卷的信度较好。各个因子之间的同质性系数达到了统计学的标准，系数在0.716～0.913之间，结果表明，调查量表具有较高的同质性。

3.3 效度检验

在深度访谈和文献研究的基础上，对307份样本的有效性检验采用极大正交旋转法进行主成分分析，抽取出4个特征根大于1的因子，它们解释了方差总变异的68.76%（见表2），结果表明，问卷有较好的内容效度[4]。

主动性人格因子间相关系数估计结果见表3。

表3 心智各因子与总分的相关分析

通过主因素、次因素和总量表相互之间的相关，也可以从另一个角度验证量表的效度。各主、次因素与总量表的相关则相对较高，而因素内部之间的相关则相对较低。这表明量表符合量表编制的基本要求，说明本量表具有较好的效度。

为了进一步验证调查问卷的效度，本研究采用了Lisrel8.70进行验证性因子分析[5]。在验证性因子分析中，检验值拟合度是检验一个模型是否可以被接受的重要指标。通过方程的验证性因素分析发现，心智量表的拟合指数良好，见表4。

表4 主动性人格验证性因素模型拟合指数对比

各因素与观测指标之间的路径系数值都较高，说明因素有较强的代表性和抽象性。因素之间的路径系数都很高，维度之间有一定的区别，说明总体上本量表的4因素模型拟合性较好。

4 分析与讨论

本研究是在采用广泛查阅文献、参考相关量表、初测等方式，经反复修订的基础上，构建出由4个主因素和18个次因素（见表2）组成的高等数学心智因素维度，其内容涵盖了情绪的发现、利用、帮助、和谐等层面，使调查内容具有较强的代表性和适当性，并且通过相关学者研究量表的内容对比进行判定，从而保证了量表具有较高的内容效度[6－7]。同时，对正式调查结果的因素分析表明，高等数学教学中大学生的心智量表具有较高的效度。对主因素、次因素与总量表之间的相关分析也进一步验证了量表的效度。

实证研究结果表明：

1）高等数学教学中大学生的心智总体看表现出积极的趋势，然而，其内部因素的发展却不平衡。显然，必须针对高等数学教学中学生心智的特点进行相应的教育和培养；

2）高等数学教学中大学生的心智还需要采用科学的方法去培养。在数学教学中，大学生健康心智是大学生心理教育的基本形式；

3）高等数学教学中大学生的心智应该注重培养途径。旨在把健康心智教育渗透在教学活动的每一个环节，以适宜的心智练习为载体，生动、活泼、有效地开展、促进和提高学生的健康心智水平。

5 结 语

本研究在对高等数学教学学生访谈和国内外相关文献研究的基础上，以高等数学教学中学生为被试，引用国外成熟的心智调查量表，对高等数学教学中学生的心智进行了调查研究。通过方程和主成分分析表明，高等数学教学中学生的心智量表由4个因子构成，分别是：情绪发现、情绪利用、情绪帮助、情绪和谐。通过研究进一步发现，4个因子共解释了心智量表方差总变异的68.76%[8]。该调查问卷的信度、效度都达到了测量学的标准。内容较好，可靠性较高，具有一定的适用性。

[1]Salvoes P，Mayer J D.Emotional intelligence[J].I－magination Cognition and Personality，2009：185－211.

[2]Goldman D.Emotional intelligence[M].New York：Bantam Books，2011.

[3]Lopes P N，Brackett M A，Neale J.Emotional intelligence and social interaction[J].Personality and Social Personality Bulletin，2004，30：1018－1034.

[4]Freudenthaler H H，Neuberger A C，Gabbler P.Testing and validating the trait emotional intelligence questionnaire in a German－speaking sample[J].Personality and Individual Differences，2008，45：673－678.

[5]李军.高校数学教学与学生的心理维度研究[M].北京：北京师范大学出版社，2009.

[6]庞森.任务型数学教学的误区[J].海淀教育，2009，5：31－35.

[7]柳俊.数学教学学生心理维度研究[J].教育研究，2009，3：21－24.

[8]陈思算.高校改革下的学生的心理维度探究[J].教学与研究，2009，1：18－24.