大学生学习投入状况的实证研究

王剑

（山东财经大学，山东济南250100）

大学生学习投入状况的实证研究

王剑

（山东财经大学，山东济南250100）

大学生学习投入是学业发展的衡量指标。本研究突出问题导向，构建大学生学习投入及影响因素的评价指标体系，形成了测评工具，开展了实证研究，分析了大学生学习投入的特征和自身、外部影响因素，提出了针对学校层面提升大学生学习投入水平的对策建议。

大学生；学习投入；特征；影响因素

学习投入是大学生提升学业发展水平的基础和保证。本研究通过理论和实际相结合，确定研究框架，建立评价指标体系，编制测评工具，对山东六所本科院校学生学习投入状况进行了实证研究，探索了影响因素，提出了改进的对策建议。

一、研究现状及问题提出

从文献梳理可以看出，大学生学习投入受多方面因素影响。国内外学者从教育学、心理学、社会学等角度开展研究，取得了丰硕的成果。自20世纪60年代以来，国外学者逐渐重视从学生学习行为角度研究学生学业发展，70年代开始，美国针对高等教育的规模迅速发展而导致教育质量下降的问题，对教育质量评价系统给予了重视。研究者认识到学习投入是学习过程性和预测学业成就的一个重要指标，研究编制了许多成熟的问卷和测量模型，如美国大学生学习投入调査（NSSE)、学习投入量表(UWES-S)等。国内随着对学习投入研究的增多，有学者编制了符合我国大学生实际的学习投入量表，2007年清华大学与美国印第安纳大学合作开展了NSSE的本土化工作，形成了中国学生学习投入调查问卷（NSSE-China）。周廷勇和周作宇（2012）研究中采用多层线性模型的方法，探讨了学校因素和学生因素对学业发展的影响路径，显示大学生在校期间在图书馆、课堂学习、生师互动、同伴交往等方面的学习参与对他们的发展具有正向的显著影响。廖友国（2011）编制了适用于我国大学生的《学习投入问卷》，包括三个维度：行为投入（6个项目）、认知投入（7个项目）和情绪投入（7个项目），共计20个项目。从实际情况看，大学生学业发展上的问题主要集中于学习投入上，本研究突出问题导向，构建大学生学习投入的评价及影响因素指标体系，调查大学生学习投入现状，探索影响因素，形成提升学生学习投入水平的对策建议。

二、研究方法和对象

1.确定测评工具。在分析相关理论和前人实证研究结论基础上，结合在大学生及学生管理工作者中调研访谈情况，突出问题导向，确定了指标体系和相应的施测工具。测评工具的形成采取：一是引用，直接使用已有的中国化的标准测量工具；二是修订，依据本研究要求修订以往的测评工具；三是自编，为本研究编制新的测评工具。

测评工具共分为9个分量表，其中第1个分量表是基本情况信息表，其余8个分量表为：评价指标——学习投入量表（含行为、情感、认知等3个维度）；影响因素指标：学习动机量表（含求知进取等6个维度）、人格五因素量表（含外向性等5个维度）、人际关系量表（含师生等4个维度）、校外影响因素量表（含校外打工等3个维度）、校内影响因素量表（含图书馆使用等4个维度）、校园经验量表（含学术活动等4个维度）、学校满意度量表（含办学水平等2个维度）。8个分量表都采用李克特5点计分法，即从“完全不同意”到“完全同意”记作1—5分。在原始问卷施测后，进行了项目分析、探索性因素分析、信度分析，并形成了最终的正式问卷。在正式问卷回收后，进行了问卷的Harman单因素检验和验证性因素分析，确保了工具的有效性。

2.研究对象：采用典型调查与抽样调查相结合的调查方式：在选取学校时采用典型调查的方法，在选取的学校中实行配额抽样方法按人数分配样本数量，在各学校中进行简单随机抽样。2014年10月对山东财经大学、山东师范大学、山东理工大学、济南大学、山东工商学院、山东管理学院再读本科学生开展调查，调查发放问卷3000份，收回问卷2766份，最终有效问卷1765份，占收回问卷的63.8%，符合统计数据分析要求，对数据采用SPSS 21.0统计软件进行描述性统计、差异性检验等；用Amos软件构建结构方程模型。

调查对象构成：（1）性别：男生707人，女生1034人；分别占总人数的40.06%，58.58%。（2）专业类别：经济706人，占40%；管理548人，占31.05%；理工102人，占5.78%；法学61人，占3.46%；文学174人，占9.86%；艺术53人，占3%；体育43人，占2.44%；其他78人，占4.42%；。（3）年级：一年级440人，占24.93%；二年级421人，占23.85%；三年级644人，占36.49%；四年级230人，占13.03%。

三、研究结果一：学习投入特征分析

（一）总体分析。学习投入度不仅能反映学生投入学习活动的程度和状态，还能揭示学校支持学习的政策和环境情况，能够有效预测学生学习发展成果。从整体上对学生各维度的得分率进行统计，学生在认知维度的得分率（74.12%）远远要高于行为维度（68.59%）与情感维度（68.04%），整体上看处于中等水平，在认知投入上较高。这与国内相关研究基本一致，如舒子吁(2009)采用自编的大学生学习投入量表，发现大学生学习投入整体水平并不高；冯立婷（2009）发现大学生在学习投入状况处于中等水平；唐巍华（2011）对华中科技大学的学生进行调查，发现学生的学习投入度偏低。

大学生的学习行为投入比认知投入水平低，反映出行动落后于思想的倾向，也反映出学生自我管理、约束能力欠缺。相比之下，大学生在情感上投入是最少的，反映出他们对课堂学习兴趣不高，不少同学还未能真正实现学习方式由中学到大学的转变，对课程认识和感知上还未提升到理性阶段。

（二）性别差异。统计结果显示男女生在各维度上的趋势是一致的，都是认知维度得分率最高，情感维度得分率最低；在行为维度上，女生得分率比男生要高。对不同性别被试在各维度上的平均分与标准差进行统计，对平均分进行独立样本t检验，发现男女生在学习投入三个维度上没有显著差异（ps＞0.05）。回顾以往研究，在大学生学习投入的性别差异方面结果并不一致，谢纷晖（2010）和廖友国（2011）的调查都发现女生的学习投入要高于男生，但也有研究（舒子吁，2009；王学坚，2011）没有发现性别差异。

（三）专业差异。统计结果显示不同专业学生在各维度上的得分率趋势大体上是一致的，且均在认知投入这一维度得分率最高；艺术专业学生在学习投入各维度上得分比其他专业普遍要高；理工专业学生则在每一个维度上的得分率都很低。对不同专业学生在各维度上的平均分统计并进行单因素方差分析。结果显示，在各维度上不同类别专业均没有显著差异（ps＞0.05）。

（四）年级差异。统计结果显示各年级在认知投入上的得分率都是最高的，明显高于情感投入和行为投入；二年级在三个维度上的得分率都是最低的，在三、四年级开始回升，各方面的投入都增强，尤其是行为投入。对不同年级学生在各维度上的平均分统计并进行单因素方差分析，结果显示不同年级学生在行为投入及情感投入方面存在显著差异：在行为投入方面，一年级学生显著高于二、三年级学生（差值分别为0.95和0.83），二年级显著低于四年级学生（差值为0.65）；在情感投入方面，一年级也显著高于二、三年级学生（差值分别为0.63和0.39）。可以看出，一年级学生学习投入水平是最高的，他们刚进入大学，一定程度上还延续中学的学习习惯，在学习认知和行为上投入水平都比较高。

四、研究结果二：学习投入影响因素分析

通过问卷数据分析，初步建立大学生学习投入影响因素结构方程模型。运用AMOS 21.0对模型进行参数估计，并根据系统提供的修改意见以及理论要求，对模型进行了修改，最终得到了比较适切的模型。修正后的模型适配度指标如表1。结果显示，除卡方自由度比外，RMSEA、AGFI、CFI、NFI、CN值均达到了可接受值，符合标准。综合模型适配度指标，可以说明结构方程模型与实际数据契合程度高，理论得到实际数据的支持。

表1 模型适配度指标

在修正后的结构方程模型中，分析了对大学生学习投入有直接和间接影响的重要因素如表2。

表2 模型中潜在变量之间的标准化总影响、直接影响和间接影响

这些影响因素可以划分为两类：一是大学生的自身因素，包括学习动机、人格发展；二是外部影响因素，包括校外因素、校内因素、校园经验、学校满意度等。

（一）自身因素

1、学习动机。学习动机对学习投入的直接影响系数是0.293，意味着学习动机每增加1单位，学习投入会增加0.293个单位。以往很多研究中也都发现学习动机与学业成就之间的正相关关系（王晓柳，1988；梁海梅，郭德俊，张贵良，1998；王振宏，刘萍，2002）。

2、人格发展。人格因素对学习动机和学习投入都有较大的直接预测关系。其中，对学习动机的直接影响系数达到0.664，意味着人格五因素每增加1单位的变异量，学习动机增加0.664个变异量；对学习投入的总影响系数0.682，其中包括人格的直接影响0.487，以及人格因素通过对学习动机间接影响学习投入0.195。实际上，人格因素在学生学业发展的相关研究中并没有得到太多重视。这启示我们，要提高大学生学习投入水平，必须要重视对大学生积极健康人格的培养。

（二）外部因素

1、校外因素。校外因素（家人、朋友和网络）对学习动机的直接影响是0.152，但是对学习投入却产生了较大的负面影响（-0.245），其中还包括通过影响学习动机而对学习投入产生的正面间接影响（0.045）。可见与家人朋友的沟通交流，对网络（含微博、微信等）的利用能在一定程度上提高学生学习的积极性。但数据显示，家人朋友的过多参与（得分率达75.24%）以及对网络的过分使用（得分率达75.33%）占用了很多精力，导致学习投入明显降低。高校中存在不少“网络依赖症”、“低头族”同学，他们沉溺于网络游戏和虚拟世界，造成学业发展不良。

2、校内因素。校内影响因素（图书馆的使用、校园经验、老师、同学）对学习投入的总影响为0.305，主要是直接影响作用（0.35），通过对学习动机而产生的间接影响远远小于直接影响（-0.046）。校园经验对学习动机产生0.2的直接影响，而对学习投入及成绩则没有直接影响，通过学习动机产生的间接影响也只有0.035。在模型修正的过程中，校园经验对学习投入直接影响0.05未通过显著性水平的t检验，因此删除了该条路径。学校满意度对学习投入没有直接影响，通过学习动机产生的间接影响也较小（0.08）。分析大学生在校内影响因素量表各维度上得分情况，发现除了在同学维度上得分率较高（73%）外，在图书馆的使用和校园生活硬件设施维度上得分率较低，在老师维度上得分率是最低的（仅为58%）。大学生的学习活动主要在校内，学生与老师都是活动的主体，也离不开对学校各种资源的利用，大学生在这些因素上的得分很低，说明他们没有充分利用图书馆等学校资源，与老师的交流沟通不多，会直接影响学习投入水平。

五、提升大学生学习投入水平的建议

一是关注大学生学习投入的群体差异性，做好引导工作。针对大学生学习投入的性别差异、专业差异和年级差异，学校要采取有针对性地教育对策，明确工作重点，体现差异化：如激励男生更多的在实际行动上投入学习；关注和加强沉溺于网络同学的教育指导等。

二是重视并加强对大学生的人格教育和塑造。研究中发现人格因素对大学生学业发展有较大影响，能显著正向提升学习投入水平。加强对大学生的人格教育，不仅能帮大学生塑造积极健康的人格，对促进他们的学业发展也有明显推动作用。

三是加强学生学业发展指导、心理发展指导工作。建立和完善大学生学业发展指导、心理健康教育指导体系，体现学生的中心地位和育人为本的办学理念。要把心理健康教育纳入必修课程，发挥好课程在促进学生身心健康发展中的重要作用。调查结果显示一年级到二年级是重要的转折点，要加强生涯规划教育。大四学生尤其害怕失败，因为他们即将步入社会，在竞争与压力下难免会彷徨、焦虑，学校对毕业生的教育重点是提供专业化的就业指导，帮助他们客观认识自己，勇敢面对挑战。

四是营造全员育人环境，提高资源利用效率。本研究发现师生关系对学生学习投入有较大影响。改善师生关系不能只靠学生主动，教师的主动更加重要，教师要加强对学生指导，主动融洽师生关系，真正实现言传身教。要指导学生提高图书馆利用效率，要重视各学科的优势互补，实现跨学科、跨学院的资源共享和整合，进一步拓宽学生学术视野、促进学业发展。

[1]冯立婷. (2009).大学身自我决定能力、情绪调节和学习投入的关研究.河北师范大学,硕士学位论文.

[2]廖友国. (2011).大学生学习投入问卷的编制及现状调查.集美大学学报：教育科学版,12(02), 39-44.

[3]梁海梅,郭德俊,张贵良. (1998).成就目标对青少年成就动机和学业成就影响的研究.心理科学(04), 332-335.

[4]舒子吁. (2009).大学生学习投入问卷的编制及其应用.江西师范大学,硕士学位论文.

[5]唐巍华. (2011).华中科技大学大学生学习投入度研究.华中科技大学,硕士学位论文.

[6]王学坚. (2011).大学生成就目标定向、学业自我效能感与学习投入关系研究.哈尔滨师范大学,硕士学位论文.

[7]王晓柳. (1988).智力因素、非智力因素对不同成绩的学生学习的影响及其机制[J].复印报刊资料(教育学),8.

[8]王振宏,刘萍. (2002).动机因素,学习策略,智力水平对学生学业成就的影响.心理学报, (l): 65-69.

[9]谢纷晖. (2010).大学生学习投入、学业自我效能感与学习绩效的关系研究.沈阳师范大学.

[10]周廷勇,周作宇. (2012).高校学生发展影响因素的探索性研究.复旦教育论坛, 3(10): 48-55.

The Empirical Study of Condition of Engagement in Studying of College Student

WANG Jian
（Shandong university of Finance and Economics，Jinan Shandong 250100)

The engaged studying of college student is a measure of academic development. This research extrudes the problem orientation, build a system measuring the engagement in studying of college student and its influence factors, achieving a testing and evaluation tool. This research starts an empirical study, analyzes the features of engagement in studying of college student and its internal and external influence factors and offers suggestions to improve the engagement in studying of college student on the college level.

college student; engagement in studying; features; influence factors

G64

A

2095-7327（2016）-03-0189-04

王剑（1972-），男，山东广饶人，山东财经大学助理研究员，北京师范大学博士研究生，研究方向：学生发展与教育管理。

林军