学业质量监测模型的研究进展与前瞻

赵宁宁 刘琴琴 王 露 马 昕

学业质量监测模型的研究进展与前瞻

赵宁宁 刘琴琴 王 露 马 昕

本研究阐释20世纪中期以来影响学业成就因素的若干模型的变化及特点，以期反思我国目前的质量检测。针对我国学业成就预测模型，提出要综合考虑多种因素、要跨层级设计监测变量、要关注学习潜能要素等建议。

学业质量监测；学习成就预测模型；语文；数学

1 问题提出

近年来，《义务教育法》的进一步实施，国家在义务教育的普及率、学生的辍学率、学校的保留率、以及教师学历、设施配备等指标上都已初见成效，基础教育发展已经进入关注质量内涵和教育质量角度方面。2015年，教育部正式出台《国家义务教育质量监测方案》，决定在全国开展义务教育质量监测工作，这标志着政府开启了教育改革新一轮步伐，开始对教育有效性和教育公平进行深入的考究，力图能够针对目前教育中的不良因素采取切实有力的改革，全面提升我国基础教育阶段的教育成效，缩小学生学业质量之间的差距，促进教育的公平。为此，需要抓紧研究影响学业质量的重要因素。

2 一般的学习成就预测模型

在西方过去的半个多世纪里，国外的研究者对于学生学业质量的影响因素展开了很多研究。关于有效学校和有效教学的研究源自20世纪50年代，那个时候人们把目光放在了如何应对贫困、种族歧视和不平等的教育机会等社会问题。从1960年开始，各国开始通过立法来对付这样的社会问题。为了弥补日益加剧的教育机会不公平，尤其是针对少数族群的儿童，越来越多的研究者加入到对于学校教育有效性的研究当中来。比如，1964年美国约翰逊（Johnson）总统颁布《公民权益法》（Civil Rights Act），要求教育管理部门开展有效的调研来采集信息。在收集64万名学生和6万名教师的调查问卷之后，教育管理部门在1966年发布《教育机会的平等》研究报告，也就是著名的“科尔曼报告”。这份报告论述了学校教育在对抗贫困家庭环境中的无效，打击了教育者的信心。首先，与家庭环境相比，学校教育在促进学生学业质量平等方面的作用微乎其微；其次，学校教育对于学生的学业质量而言一点作用也没有。自此，研究者们开启了对于学业质量影响因素的研究。到20世纪80年代，问责制（accountability）、评价（assessment）、标准化管理（standards monitoring）和学校有效性（school effec⁃tiveness）等词汇在澳大利亚、英国、欧洲和北美的一些国家风靡起来。各国都非常关注教育的结果，比如，学生的学业质量、教师发展和学校的有效性，并产生了很多预测学习成果的模型，目前影响比较大的主要有以下几种。

2.1 瓦尔贝格的教育产出模型：针对学校学习的复杂模型

瓦尔贝格的教育产出模型继承了20世纪50年代以来的两个经典理论：以卡罗尔为首的学习时间理论以及以加涅为首的心理学习过程理论。

卡罗尔（Caroll,1966）的学习时间模型包括五个要素，第一个是能力倾向，即学生在特定的学习环境中学会某个对象所花费的时间；第二个是耐性，即学生愿意投入学习的时间；第三个是理解教学的能力；第四个是机会，即教师安排的学习某个内容的时间；第五个是教学的质量，即教学的组织是否有利于学生掌握某类知识。前三个是关于学生层面的，后两个是关于教学层面的内容。

在那之后，很多学者继承了卡罗尔的理论，如库里和列恩海德（Cooley&Leinhardt，1975）的“课堂过程模型”（Classroom Process Model）。该模型认为学校的学业质量受到自身的能力、学习的机会、动机的激发、课程的结构和教学的质量等因素影响。其中，自身的能力包括了一般的能力、先前的知识以及对待学校、同伴和教师的态度，动机的激发要素包括了教师对完成任务行为的表扬，在完成任务之后选择合适的休闲活动，或者使用合适的教学材料。

布卢姆（Bloom，1976）的学校学习模型也受到卡罗尔的影响，该模型描述了两类学习要素——学习的认知行为和学习投入的情感特质。首先，学习的认知行为与个体学习任务有关，因此与卡罗尔的能力倾向对应，但其中的阅读理解、空间智力也属于卡罗尔的理解教学的能力。因为学习的认知行为不仅仅依赖于学习的对象，而且依赖于学习任务本身，所以教学要在某种程度上，在不改变教学对象的时候，调整并适应于不同种类的学习者特质。其次，学习投入的情感特质包括了与任务、自我、学校等有关的态度，对应于卡罗尔的耐性和动机的要素。除此之外，还有教学的质量等要素，包括是否有明晰的学习线索、适当的学习强化、及时准确的反馈和纠正、激发参与度以及学生参与学习任务的程度。

海德斯菲格和威利（Harnischfeger&Wiley，1976）受到卡罗尔和布卢姆的影响，他们建构的模型包括了背景特征、教与学的过程和学习结果。其中，背景包括教师的背景、学生的背景和课程以及机构的要素，教和学的过程包括教师的行为和学生的努力。这个模型认为所有学生的学业质量受到学生努力的影响，教师行为也只能通过影响学生的努力来影响最终的学习成就。学生的学习时间包括了全班教学实践、有指导的小组合作学习时间、有指导的个人教学时间、没有指导的小组合作学习时间、没有指导的个人学习时间、教师传授时间、课外的作业时间。

在两组患者入院之后,均采取监测血压、心电图监护以及吸氧等基础护理。同时将尿激酶1.5万U与生理盐水100ml均匀混合,并给予患者静脉滴注,并保证滴注在30min之内完成。对于对照组在入院当天给予300mg的氯吡格雷,采取口服治疗,第二天减量至75mg;而研究组则采用氯吡格雷联合阿司匹林进行治疗,即在对照组治疗的基础上给予300mg的阿司匹林,次日则可减量至氯吡格雷75mg,阿司匹林100mg。

贝内特（Bennett，1978）也从学习时间入手来进行研究，但他的贡献在于，将反馈加入到自己的模型中，并且援引了很多实证的研究来支持自己的研究，与海德斯菲格和威利的模型类似，贝内特也强调学生的活动作为其他的学习环境的协调因素。

在瓦尔贝格看来，心理学习理论流派更多从学习者的心理特征方面入手，对教育的结果进行考察。比如加涅（Gagne，1974；1977）的学习模型描述了8种类型的学习、学习结果和相关的学习环境。教学如果想要有效就必须要激发动机、告知学习目标、引起注意、回忆、提供学习指导、提高保留程度、提高学习的迁移、细化学习结果和提供反馈。这个模型更多地关注到了学习者的心理过程，而不是教学的过程。格拉泽（Glaser，1976）模型提出了四个要素：分析最终要达成的学习结果、描述学习开始的状态、从起点到目标的实现条件、评价学习结果的实施条件。格拉泽从学习的内部和外部的角度出发，建构了影响学习结果的模型。而布鲁纳（Bruner，1966）认为心理学习理论主要围绕四个概念，即学习的倾向、课程的结构、材料组织的顺序、奖惩的本质和步骤。

瓦尔贝格及其团队对这些理论基础进行了归纳和总结，并开始着力建构教育产业模型（Walberg，1981;1982），试图抽取影响学业质量的外显因素（Reynolds&Walberg,1992）。

1980年，瓦尔贝格正式提出关于教育产出的模型，认为课堂学习是包含学生能力和动机、教学的质和量的四维模型，并提出包括课堂社会心理环境、在家庭和同伴中的教育刺激条件、接触多媒体的机会等若干可能的支持要素。20世纪90年代，该团队测试了学校领域内的影响因素，并在实际数据的支持下，提取出三个部分9个因素（Fraser,Wal⁃berg,Welch,&Hattie,1987）。第一部分主要是学生的倾向-态度因素，包括能力或先前获得的学习成绩、年级、动机或自我概念（或者对于学习任务的愿望）；第二部分是教学因素，包括教学的次数、教学的质量；第三部分是教育环境的因素，包括家庭环境、班级或学校环境、同伴环境、多媒体环境（特别是电视）。该模型区分了三类不同的因素，即学生层面的要素、教学层面的要素以及环境层面的要素。

2.2 克里莫的教育有效性模型：内嵌的多层结构模型

教育有效性模型源自20世纪60年代美国的“科尔曼报告”，以及1967年英国的“普劳登报告”（Plowden Report）。这些研究质疑学校教育的附加价值，以及父母背景对学生学业质量的协调作用。克里莫（Creemer）及其团队在其《教育有效性和提升：欧洲大陆的发展》（2007）的论文中讨论了学校有效性和学校提升。在这个模型中，他们关注到学校社会经济背景因素的影响，也关注到了一些潜在因素的影响，而且意识到这些社会经济背景对于学业成绩的影响并不是直接发生的。

在这个模型中（见图1），克里莫区分了学生层级、班级层级、学校层级和环境层级。基于这些层级，克里莫从卡罗尔的学习模型中选择了一些关键的概念和要素。

有意思的是，这个模型包含了瓦尔贝格模型中所没有包含的一个重要问题——跨层级之间的要素影响。克里莫假设在班级层面和学校层面的因素对于学业质量有综合的影响效应，因此，要把不同的要素放在各个层面进行模型的估计，这样的做法会比把所有的要素都放在同一层面效果更好。最近几年，随着高级统计方法的发展，克里莫的模型被很多学者加以证实。与瓦尔贝格的教育产出模型相比，克里莫模型强调了从教育体制的各个层面考察学业质量。因此，我们认为这个模型反应了基于学校教育的学习情况，也意识到了在不同层级的要素之间会发生相互影响。

图1 克里莫的学校有效性模型

2.3 吉尔里（Geary）的进化理论：更为复杂的个体控制和生态适应图景

吉尔里的进化理论（Evolutionary Theory）假设，个体的发展是与族群文化和个体进化有关的。吉尔里声称学校在个体进化和文化之间扮演协调者的角色。因此，来自社会、生物和物理的模式影响着学生的情感、心理意识和认知机制，而这些情感、心理意识和认知机制也影响着学生的学习。

图2 吉尔里的进化理论

在吉尔里的模型中（见图2），动机的控制和行为的策略被认为是最重要的要素，它们可以协助个体处理来自社会、生物和物理系统的压力和影响。与前面两个模型不同，这个模型强调以下两点：第一，个人在解决其生活过程中所面临的问题逐步形成了特定的认知过程和方法，而这种特定的认知过程也促进个人的发展；第二，这些影响机制表明，能力是如何在个体所生存的生态环境中逐渐发展成熟的。模型关注情境要素，以及在特定的情境中个体学习者是如何为了自身的发展而调动动机、操控认知。

除了上面所列出的三个模型之外，还有一些其他的研究也关注到影响学业质量的因素。比如，麦基尔拉斯和休伊特（Mcllrath&Huitt）的“教-学过程模型”。这个模型整合了已有的模型，对教与学的过程进行了全面的考察（见图3）。

3 各学科的预测模型

以上是针对所有学科的一般的学业素养预测模型，那么不同的学科是否应该有不同的模型呢？近年来，专家从不同的学科入手，以实证数据为支持，全面考察影响不同学科学业质量的主要因素，下面以语文和数学学科为例。

3.1 语文学习的模型

图3 麦基尔拉斯和休伊特“教-学过程模型”

有关语文学业质量的模型有很多，很多学者认为，母语的学业质量更多地受到儿童早期家庭教育的影响，包括了家长对阅读的强调、家长的教育、家长的职业水平和家庭藏书等要素。除此之外，还有学生的认知、情感和行为要素，比如阅读的动机、阅读的自我认知、阅读的兴趣和参与；教师或教学者的特征；以及学校组织和氛围的特征。罗尔（Rowe）在其论文中提出了针对语文学业质量的影响因素，并提出了个体的认知和情感（比如，阅读的态度和课堂的注意力在家庭、学校等）要素对语文学习成就具有协调的作用（见图4）。

3.2 数学学习的模型

在数学领域，很多研究者继承了克里莫的学校有效性模型，并在此基础上开展了很多实证研究。这些研究反映了学校和班级层面的因素对于数学学业质量影响比较大。近年来较为突出的是贝纳和米尔（Byrnes&Miler）提出的机会-潜能模型（Op⁃portunity-propensity Model）（见图5）。这个模型继承了瓦尔贝格的想法，但它重新对这些因素进行了安排，并反思它们之间是如何影响了后来的学业质量。

图4 罗尔的语文学业质量模型

图5 贝纳和米尔的机会-潜能模型

在图5这个模型之中，把影响学习的要素划分为学习机会要素、学习潜能要素和末端要素三个。首先，“学习机会要素”是指那些直接影响个体学习的环境要素，包括学校所提供的课程、教师和学校环境等要素；其次，“学习潜能要素”是指那些会影响个体学习的自身潜能，包括智力、动机、自我管理能力等；再次，“末端要素”是指那些不是学习者自身所具有的要素，但可能对学习成就有间接的影响，比如父母期待等，它们可以通过“学习机会要素”影响学习者，又或者促进学习者潜能的发展，进而影响最终的学业质量。这个模型超越了瓦尔贝格模型的局限，希望研究者要综合考虑“机会”（高或低）、“潜能”（包括愿意与否、能力高低）对学业成绩的影响。除此之外，这个模型是一个持续的动态系统，现在的成就可以作为后来成就的预测变量。因此，这个模型要求研究者或教育质量监督者必须要进行长期的跟踪调查。目前的实证研究证明，“潜能”要素是影响学业成绩的最重要因素。

4 启示和反思

20世纪的一般学习成就影响因素模型经历了几个不同的发展阶段，每一个不同的阶段都在前人的基础上进行了质的飞越。第一阶段，可以称作是提取影响因素阶段，属于模型的个别要素萌发时期。第一阶段的模型大多从心理学出发，比如卡罗尔、布卢姆、布鲁纳等人的理论模型，崇尚的是行为主义心理学。瓦尔贝格模型是第一阶段模型的典型代表，他的模型也是一个里程碑。他罗列了所有的影响因素，并总结已有学者们提出的各种影响因素模型，将这些影响因素进行一个平面铺开，并加以列举。同时，瓦尔贝格模型根据不同的领域或者调查的对象，试图划分了不同的各类因素，包括学生的因素、教学的因素以及教育环境的因素等，建立了如今我们常见的三个层面的模型。

第二阶段，可以称作为因素层级阶段，属于模型的要素层次化时期。第二阶段的模型参考了20世纪60年代各国政府对于学校教育的关注，着重为了解决学校在学生学业成就提升中的教育成效的问题，从教育学和学校管理的视角来改善原有仅从心理学出发的模型。在这个阶段，学者们开始区分影响学生学业质量因素的重要性，并进行了有结构式的建构。在瓦尔贝格那里建构的平面模型，在克里莫这里变成了一个层次性的模型架构，其目的是要解决学校教育中所存在的各类问题。

第三阶段，可以称作为交互结构阶段，属于模型要素的交互化时期。第三阶段的模型关注到了个体的适应性问题。吉尔里的模型是这个阶段的代表，他认为个体作为一个生态系统，隶属于大的生态系统中的一个小环节，不仅仅是消极应对各种影响，而是有可能对环境进行改造。这么一来，影响就不仅仅是单向的，而是一个多向的多维交互的过程。这个阶段的最大进步就是把影响的方向，从单一的变成交互的。当然，在这个阶段也就更加强调了个体的主观能动性，从智力和情感两方面同时入手。这个阶段的模型显然是更加接近于真实的情况，但是在实证的过程中会遭遇到各种统计的限制，对于很多研究者而言，在技术方面也是一个很大的挑战。

我国目前正在开展全国性的基础教育质量监测。在这样一个时期，盲目地找寻各种因素，或者简单从别的国家或者国际的大型测评中摘取有关的因素，并不是一个科学而理智的态度。基于上述模型，我国未来的学业成就预测模型需要考虑如下几个方面：第一，影响学业质量的因素是综合发生作用的，为此要综合考虑多种因素，包括基础的生物层级因素、认知发展的层级因素等。要从已有的模型中挑选出可能的重要因素，并进一步探究其作用机制，同时，也必须区分能够控制和改变的因素，将其中可以改革和促进的部分置于优先考察的范围之内。因此，区分这些因素所隶属的不同层面，以及厘清学校教育所能够处理的因素和变量就显得尤为重要。可以将影响学业质量的有关因素划分为两个层面。第一层面的因素是学生个人的能力，这些因素是无法改变的，比如智力等；第二层面的因素包括来自个体的情感意志力因素，比如焦虑感、自我效能感；来自学生个人的背景因素，包括父母的家庭经济背景及其有关的变量，比如家庭的藏书和家庭支持；来自教学环境的变量，比如课程内容、教学辅导书、教学质量、教师的专业化程度以及教学方法。在设计我国基础教育质量监测模型的过程中，第二个层面的因素是需要重点关注的内容。

第二，由于个体都是在特定的环境中成长的，学生是嵌套在特定的学校环境中的，因此，所有的变量都要在各自的作用层级中加以考察，也就是说，我们要分层考察变量对个体学业因素的影响。但是，不同层级之间的变量也存在跨层级的影响，即不同的层级之间的因素存在着相互影响的作用。那么，在基础教育质量监测的过程中，就必须跨越层级来设计监测变量，举例来说，可以在教师和学生的层面上同时设计教学方法的考察，或在学校和教师层面同时开展学校氛围与教师绩效的考核，以便能够获得这些跨层级之间变量的融通性。

第三，个体和环境是存在互动的，个体并不只是以消极的方式对情境进行应对，而是试图掌控和调整所处环境中的可用资源，来实现自我的发展。为此，要重视个体的主观能动性。在发展的过程中，学生的能力与学生的学业质量是同时得到发展的，正如在“机会-潜能”模型中所见到的那样，作为过程的能力和作为结果的能力是互相转换的。举例来说，在阅读过程中，学生学会了阅读策略，这些阅读策略既是在阅读过程中发展的能力，也是在阅读新书籍中的能力基础。因此，要将更多的精力放在“学习潜能要素”，或者试图去发现各种其他的要素是如何促进“学习潜能要素”的。如果有了这样的研究结论，那么在对处境不利中学业不良学生进行干预的时候，就可以专注于发展学生的潜能，而非仅仅关注学生现有的学业成就。而且，由于个体和环境是互动的，对于处境不利中学业不良学生进行干预时，可能会通过这批学生的改变，进而改善家庭或者学校的不利环境。

基于对众多学习成就影响模型的回顾，我们能够清晰地认识到，厘清教育质量的各种因素，将有助于在开展全国基础教育质量监测工作中对因素的考量和选择。从20世纪初期到21世纪，经历了行为主义心理学的单一情境下的心理结构因素模型、瓦尔贝格的针对学校学习的心理结构的复杂模型、克里莫教育有效性教育的内嵌多层结构模型、吉尔里的进化理论复杂个体和生态互动模型，每一次的模型变革，所带来的是对学校教育质量问题的进一步追问，而每一个变化也将会带来未来教育改革所关注的重点。如果能够厘清影响学业质量的重要因素，就能尽快抓住行之有效的教育要素，全面改革和提升我国基础教育的质量。

[1]吴桂翎，辛涛，张文静.学校教育资源对学生数学素养预测效应的跨文化比较[J].心理科学,2012（2）:352-357.

[2]Good,T.L.,Biddle,B.J.,&Brophy,J.E.Teachers make a differ⁃ence[J].American Educational Research Journal,1975,13（2）:271. [3]Carroll,J.B.A model of school learning[J].Teacher College Record, 1963,64（64）:723-733.

[4]Cooley,W.W.,&Leinhardt,G.The application of a model for inves⁃tigating classroom processes（ERIC Document Reproduction Service No.ED114366）[DB].Washington,DC.：National Institution of Edu⁃cation,1975:1-42.

[5]Bloom,B.S.Time and learning[J].Amercian Psychologist,1974,29（9）:682-688.

[6]Bloom,B.S.Human characteristics and school learning[J].New York,1976，14（1）.

[7]Harnischfeger,A.,&Wiley,D.E.The teaching learning process in elementary schools:A synaptic view[J].Curriculum Inquiry,1976, 6（1）:N/A.

[8]Bennett,S.N.Recent research on teaching:A dream,a belief,and a model[J].British Journal of Educational Psychology,1978，48（2）: 127-147.

[9]Gagne R.M.Essentials of learning and instruction[M].Oak Brook, IL：Dryden Press，1974.

[10]Glaser,R.Components of a psychology of instruction:Toward a sci⁃ ence of design[J].Review of Educational Research,1976,46（1）: 1-24.

[11]Walberg,H.J.,Haertel,G.D.,Pascarella,E.,Junker,L.K,&Bou⁃langer,F.D.Probing a model of educational productivity in sci⁃ence with national assessment samples of early adolescents[J]. American Educational Research Journal,1981,18（2）:233-249.

[12]Walberg,H.J.,Pascarella,E.,Haertel,G.D.,Junker,L.K.,&Bou⁃langer,F.D.Probing a model of educational productivity in highschool science with national assessment samples[J].Journal of Ed⁃ucational Psychology,1982,74（3）:295-307.

[13]Reynolds,A.J.,&Walberg,H.J.A process model of mathematics achievement and attitude[J].Journal for Research in Mathematics Education,1992,23（4）:306-328.

[14]Fraser,B.J.,Walberg,H.J.,Welch,W.W.,&Hattie,J.A.Synthe⁃sis of Educational Productivity Research[J].International Journal of Educational Research,1987,11（2）:147-252.

[15]Creemers,B.P.M.Educational effectiveness and improvement: the development of the field in mainland Europe[J].School Effec⁃tiveness&School Improvement,2007（17）:223-242.

[16]Creemers,B.P.M.,&Scheerens,J.Developments in the educa⁃tional effectiveness research programme[J].International Journal of Educational Research,1994,21（2）:125-140.

[17]Jong,R.D.,Westerhof,K.J.,&Kruiter,J.H.Empirical Evidence of a Comprehensive Model of School Effectiveness:A Multi-level Study in Mathematics in the 1st Year of Junior General Education in the Netherlands[J].School Effectiveness&School Improve⁃ment,2004，15（1）:3-31.

[18]Kyriakides,L.,Campbell,R.J.,&Gagatsis,A.The significance of the classroom effect in primary schools:An application of Creem⁃ers’comprehensive model of educational effectiveness[J].School Effectiveness&School Improvement,2000,11（4）:501-529.

[19]Scattoni,M.L.,&Alleva E.The origin of mind:Evolution of brain, cognition,and general intelligence[J].Genes Brain&Behavior, 2006,163（9）:1652-1653.

[20]Geary,D.C.An integrative model of human brain,cognitive,and behavioral evolution[J].Acta Psychologica Sinica,2007,39（3）: 383-397.

[21]Geary,D.C.Children’s academic development:where evolution meets culture[J].Anuario de Psicologia,2008（39）:209-224.

[22]Mcllrath,D.,&Huitt,W.The teaching-learning process:A discus⁃sion of models[J].Education,1995（1）:31-45.

[23]Fiala,C.L.,&Sheridan,S.M.Parent involvement and reading:Us⁃ing curriculum-based measurement to assess the effects of paired reading[J].Psychology in the Schools,2003,40（6）:613-626.

[24]Leino,K.,Linnakyla,P.,&Malin,A.Finnish students’multilitera⁃cy profiles[J].Scandinavian Journal of Educational Research, 2004,48（3）:251-270.

[25]Linnakyla,P.,Malin,A.,&Taube,K.Factors behind low reading literacy achievement[J].Scandinavian Journal of Educational Re⁃search,2004,48（3）:231-249.

[26]Rowe,K.J.Students,parents,teachers and schools make a differ⁃ence:A summary report of major findings from the“100 Schools Project-Literacy Programs Study”[R].Melbourne,Vic:State Board of Education and School Programs Division,Ministry of Edu⁃cation and Training,1991.

[27]Rowe,K.J.The influence of reading activity at home on students’attitudes towards reading,classroom attentiveness and reading achievement:An application of structural equation modeling[J]. British Journal of Educational Psychology,1991,61（1）:19-35.

[28]Rowe,K.J.Factors affecting students’progress in reading:Key findings from a longitudinal study[J].Literacy,Teaching and Learning，1995,1（2）:57-110.

[29]Opdenakker,M.C.,Van Damme,J.,Fraine,B.,Landeghem,G.,& Onghena,P.The effect of schools and classes on mathematics achievement[J].School Effectiveness& School Improvement, 2002,13（4）:399-427.

[30]Opdenakker,M.C.,&Van Damme,J.Relationship between school composition and characteristic of school process and their effect on mathematics achievement[J].British Educational Re⁃search Journal,2001,27（4）:407-432.

[31]Byrnes,J.P.,&Miller,D.C.The relative importance of predictors of math and science achievement:An opportunity-propensity anal⁃ysis source[J].Contemporary Educational Psychology,2007,32（4）:599-629.

[32]Byrnes,J.P.,&Wasik,B.A.Factors Predictive of Mathematics Achievement in Kindergarten,First and Third Grades:An Oppor⁃tunity-propensity Analysis[J].Contemporary Educational Psychol⁃ogy,2009,34（2）:167-183.

A Review on the Studies of Models Predicting Learning Achievement

ZHAO Ningning,LIU Qinqin,WANG Lu&MA Xin

The Chinese government carried out the national assessment of education quality from 2015.This paper reviewed the theoretical background of several modelings of the variables which contributed to the learning achievement or education quality in the mid-20th century.And the development of the modeling revealed that we should combine different kinds of the variables,use the hierarchical model to assign the variables,and focus on the learning attributes.

Assessment on Education Quality；Model of Learning Achievement；Language；Mathematics

G405

A

1005-8427（2016）04-0008-9

本文系国家哲学社会科学基金项目“基础教育阶段流动儿童学业水平现状及其影响因素探究”（批准号：13CSH072）的研究成果之一。

赵宁宁，女，北京师范大学文学院，副教授（北京 100875）

刘琴琴，女，北京师范大学文学院，在读硕士生（北京 100875）

王 露，女，北京师范大学文学院，在读硕士生（北京 100875）

马 昕，女，北京师范大学文学院，在读硕士生（北京 100875）