高职学生学习力评价蛛网模型建立与初步运用

黄小欧 庞学光

摘 要：随着社会对于高技术技能型人才的需求日益强烈，高职院校所培养的人才不仅要掌握知识，更要擅于“学会怎样学习”。目前，在高职教育中仍普遍存在重“教”轻“学”的现象，高职学生学习力的评价和培养还未得到充分重视。本文以高职院校在校学生为研究对象，分析学习力的构成因素，构建学习力蛛网模型，帮助教育者更加详细地了解学生学习力状况，更有针对性地开展人才培养工作。

关键词：高职学生;学习力;评价;蛛网模型

一、问题的提出

学习力概念最初是由美国学者佛瑞斯特在1965年提出的，主要探讨组织的学习行为对于组织绩效的提升。随着教育适应知识经济的发展需要，学习力被引进教育领域，受到许多学者的关注。[1][2] 正如联合国教科文组织教育发展委员会的埃德加所指出：“在未来，文盲不是不识字的人，而是没有学会怎样学习的人。”[3]

目前我国高职教育已步入规模化向质量化的发展阶段，并成为推进高等教育大众化的主要力量。但是由于客观历史原因和高职学生自身因素，高职学生学习力水平仍然普遍较低，表现为：缺乏学习动力，学习目标不明确。仍有许多高职学生带着“无奈”和“不甘”的心情走进学校，他们对课堂学习兴趣不浓，对未来目标不明，不愿多请教老师，处于被动学习的状态。学习能力较差，学习效率不高。一方面高职学生文化基础相对偏弱，另一方面由于课堂教学仍以灌输为主，学生缺课现象较为严重，学习效果并不理想。学习创造力低，缺乏创新精神。由于缺乏必要的知识积累，因而很难达到融会贯通和推陈出新，加之没有形成良好的学习和思考习惯，这就在根本上约束了想象力和创造力的发展。[4]

学习力的研究，从学生动机、能力等方面入手，强调学生学习过程的主动性和综合性，对于提升学习效果有着积极的指导意义。特别是随着高职教育迅速发展，对于高技术技能型人才培养的需要，需要让学生不仅仅是掌握知识，更要擅于“学会怎样学习”。本文以高职学生为研究对象，探索学习力内涵，分析学习力构成因素，探索构建高职学生学习力评价的蛛网模型，以期通过提升高职学生学习力进而实现人才培养质量的提高。

二、研究基础

从目前整理的文献来看，国内外学习力理论研究主要集中在学习力内涵和构成要素这两个方面。

1.学习力内涵

代表性的观点有以下几种。

第一种观点认为学习力是存在于人类自身的生命能量。如英国的Mc Gettrick 提出的学习双螺旋结构，一条链反映了学习者的意愿，如对学习的价值认同、态度等方面;而另一条链则反映了学习所带来的变化，如所学到的知识、技能等。这两条学习链相互作用，呈螺旋状交叉促进，提高学习者的学习力。[5]

第二种观点认为学习力就是学习者在学习活动中表现出来的一种品性。如英国的ELLI项目认为学习力是一个抽象的概念，是一个包含多种因素相互融合而成的个体的内在属性。[6]我国学者谷力认为：“学习活动塑造了学习者一定时期内的学习品质。”[7]

第三种观点认为学习力是通过获得与运用知识最终改变工作和生活状态的能力或者是能力系统。如学者瞿静认为：“学习力是在有目的的学习过程中，以听、说、读、写、交流等渠道获得知识技能的学习为基础，通过实践、体验、反思、环境影响等途径进行的学习力提升，达到产生新思维、新行为的学习效果为目的的动态能力系统。”[8]

2.学习力构成要素

学习力的构成要素是学习力理论研究的重要方面。有研究者从心理学视角出发，把学习与记忆的过程视为信息加工过程，认为其包含三个系统：一是信息加工系统;二是执行控制系统，是对整个加工系统进行控制和调节;三是动力系统，是信息加工的动力来源系统。[9]

有学者从能力的类属出发，将学习力分为知识学习的能力，包括知识的领会、巩固和应用三个环节，解决的是“知”的问题;技能的学习能力，其中又分为心智技能和操作技能两种，要解决的是“做”的问题;社会规范的学习能力，是把外在于主体的要求转化为主体内在的需要的内化过程。[10]

有学者从教育学的视角，从两个维度即理性因素与非理性因素对人的创造能力进行划分。[11]部分学者直接总结出学习力的构成要素，如三要素说，认为学习力要素包括三个，即学习的动力、学习的能力、学习的毅力;五要素说，认为学习力要素包括学习动力、学习毅力、学习能力和学习鉴别力和转化力[12];十要素说，认为学习力要素包括“动力、敏感力、理解力、学习能力、社会适应力、合作力竞争力、创新力、迁移力、搜索力、实践力”[13]。国外学者开展的研究中，英国的ELLI项目提出的一种称为“蜘蛛图”的学习力动态评估方法广受好评。该项目评估以七个构成要素的划分为基础，即兴趣、敏感性、意义构建、想象力、互助性、策略性、自我效能感。该项目首先通过问卷调查，了解学生学习力构成要素的基本信息，然后通过绘制學习者的个人学习力剖面图，了解学习者个人的学习力状况，最后将班级所有学习者的剖面图进行整合，得到学习力饼形图，综合反映出班级的学习力状况。[14]

3.研究小结

根据以上研究，结合实际情况作如下结论。

第一，无论何种观点，在对学习力内涵的认识上有如下共识：一是都认为学习力是客观存在的，它是在学习活动中生成和发展的，同时又影响学习活动的进行;二是都同意学习力是抽象的，无法被直观发现，它依附于学习者而存在;三是都认为学习力是可以表征的，对应着学习者在学习活动中生成和发展的某种能量、品性、素质或能力。[15]

第二，纵观学者们关于学习力影响因素的划分，无论从何种角度出发，大致都可以归为三个方面，与信息加工理论关于动力系统、控制系统和执行系统的划分相符（见表1）。动力系统主要为信息加工的动力来源;控制系统主要为学习者策略;执行系统为信息加工能力。动力系统影响学习行为的动力来源，激发学习者“想学”;控制系统指学习者学习行为的控制能力，帮助学习者克服困难做到“坚持学”。[16]执行系统包括学习者的信息处理能力，帮助学习者“会学”。

综上，本文采用信息加工理论中的观点，认为学习者的学习活动就是一个综合调动动力系统、控制系统和执行系统对信息进行处理的过程，而学习力就是学习过程中体现出来的包括学习动力、执行力、控制力的动态能力系统。在因素的具体划分中，三因素论过于笼统，十因素论又过于繁琐，ELLI项目关于学习力因素的划分较全面、合理地反映了学习力的影响因素。因此，本研究将以ELLI项目中对学习力影响因素划分为参考基础。

三、学习力因素筛选、量表设计及检验

对文献进行统计分析，发现在教育领域的学习力研究中，关注的对象主要为学生、教师、一般学习者。其中，研究“学生”学习力的文献最多，约占总篇数的47%;研究“一般学习者”的文献约占42%。[17]

而在以学生为对象的研究中，面向中小学生和大学生的研究约各占40%，而对于职业院校学生的研究比重较小，约占7%，这其中进行要素分析和模型构建的更不多见，因此一方面说明本研究有着积极意义，另一方面也说明供本研究可以直接参考的模型较少。为此本研究将基于以上理论成果，结合高职教育要求建立研究框架，并通过访谈和征求意见进行因素筛选。为保证模型构建能够结合高职学生实际，研究将重点从高职学生中收集数据，并通过软件分析法对模型进行检验和调整。

1.学习力因素筛选

本研究综合已有的成果，设置学习力因素筛选表。对于筛选表的确定，首先进行小组讨论，经过统一分析筛选、归纳和修改，并征询教育学及人力资源领域的专家意见，总共得出105个涉及学习力的影响因素。将筛选表以书面形式向一线教师和学生征求意见，根据所填写评选表中各因素出现的频次统计，最终统计出频次较高85个。最后通过专家打分排序，保留了45个关键影响因素，形成学习力关键因素表（见表2）。

2.问卷设计

除了关于调查者基本信息调查之外，问卷的第二部分一共设置了45道题目，依据每个关键因素设计一道题。比如，对于影响因素信息敏感，我们设置题项为“我往往能够观察到细节的信息，比如老师皮鞋的颜色”。填答者回答本人对于题项所描述的行为或表现的基本状况，问卷记分采取利克特5级量表（见表3）。在问卷中，设置了关于调查学生学业情况的题项，以方便探索学生学业情况与学习力状况的大致关系。

3.统计验证

本研究以部分海南高职院校学生为调查对象，开展问卷调查，共发放1000份，回收899份。经过数据整理，并运用SPSS软件进行数据分析。经过案例处理汇总，排除不合格问卷，剩余有效问卷819份，有效率91.1%。

（1）信度分析

信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，是被测特征真实程度的指标，信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致。信度检验常用的方法是Cronbach's Alpha系數检验。

通过SPSS软件进行内部一致性检验Cronbachs Alpha值为0.975（见表4），证明本问卷设计信度可靠。

用SPSS进行信度分析时，题项8、16相关系数（Corrected Item-Total Correlation）平均低于0.3，且将某一题目删除后ɑ值提高为0.976（见表5），因此删除此二题项。

（2）效度分析

应用因子负荷矩阵数据，采用有聚合效度和区分效度检验法考察问卷结构效度。由于大部分题项负载在某项公因子上大于0.5，仅有5个分题项未达到，但也都在0.4以上，表明聚合度高，而同时在其他公因子上大部分小于0.4，表明区分度高，以上两方面说明问卷结构效度好。

（3）因子分析

采用因子分析方法验证问卷效度。首先对数据进行KMO检验和Bartlett球形检验，结果显示KMO值为0.959 ，因此该数据适合进行因子分析（见表6）。

然后采用主成分分析法，并进行最大方差法旋转，得到一个因子负荷矩阵（见表7），提取因子7个，累计解释的变异量为68.508%。

依据探索性因子分析结果，为了保持各项之间题量的大致平衡，在问卷维度因子载荷允许的情况下（大于0.4）作了部分调整。最后按各维度组合进行内部一致性检验，Cronbachs Alpha值均大于0.8，具有较高信度（见表8）。

（4）各因素与成绩相关性

为判断各维度与学习成绩的影响关系，利用SPSS15.0统计软件对以上因素与成绩进行相关分析，得到相关数据（见表9）。从表中可见，各维度与成绩呈显著正相关，虽然在相关系数数值上呈中弱相关，但由于成绩与各维度间呈现多元维度影响，且在各维度上相关性都较为均衡及显著，因此可以推断出学习力模型角度与学业成绩呈显著正相关。

四、蛛网模型建立及运用

1.蛛网模型的建立

本研究提出的学习力模型包含了学习力评价的七个维度，同时每个维度又对应着多个关键因素（见表8），这些关键因素对应的测试题共同组成了学习力评价的量表体系。利用量表数据绘制出探索学习力的蛛网模型图。与量表相比，蛛网模型更能直观地显示出学生学习力的基本状况，有利于学生自我评价和教师对总体情况的把握，并有针对性地开展教学。

对于学习力模型的运用，基本步骤为：首先，通过学习力问卷调查，了解学生学习力构成要素的基本信息;其次，通过绘制个人学习力剖面图，了解个人的学习力状况;最后通过班级学习力饼形图绘制，综合反映出班级的学习力状况。通过以上数据可以实现以下目标：第一，可以向学习者反馈个体的学习力基本信息;第二，可以向教师反馈班级的学习力总体状况;第三，为学生学习正规课程内容提供学习支架[18][19]，为提升学生学习力提供依据。

2.模式运用举例

为了更好地分析模型及量表对于学习力评价的作用，下文将以案例展示模型的运用。以调查样本中的被测对象1为例，绘制个人学习力的蛛网图。该图显示学习者在“学习互惠”这一要素的得分高，说明该学习者有很强的团队意识，且善于主动营造良好的“学习关系”。在学习策略、自我效能、学习兴趣方面得分较高，说明该学习者有自己较为成熟的学习方法，有较强的学习主动性和情绪控制能力。但是，数据显示，该学习者在想象力和意义形成上得分较低，说明该学习者在信息处理能力上仍有较大欠缺。

当所有学习者数据汇总，可分类绘制出群体学习饼图，并以不同颜色表示不同的学习力要素。通过这些饼图，教师能够看到每个学习力要素在整个班级的平均分布，进而了解班级整体学习力状况。由图3可知，该群体中，在自我效能维度达到优等级水平的最少，占8%;而得分在差等级和中等级合计41%，说明该群体在自我效能维度上能力总体偏低。学习兴趣达到优等级水平的占10%，而在差等级和中等级合计41%，说明该群体在学习兴趣上处于较低水平。然而，该群体却展现出较高水平的“学习策略”“学习互惠”以及“想象力”，反映出该群体对于学习方法的掌握，并善于开展学习互助，较好地运用横向思维，在学习过程中善于运用直觉和想象力去理解新事物。由以上信息可知，在对于此群体学生者的教育中应侧重学生主动性的培养，提高学习的内在动力;丰富教学形式，努力提高学习者的学习兴趣;加强管理，增强学习纪律性。

五、小结

本文在梳理了学习力已有研究成果的基础上，借鉴ELLI项目经验设计了高职学生学习力评价量表，并建立了运用于高职学生学习力评价的蛛网模型。高职学生学习力数据通过蛛网模型可视化展示，更加提升了学习力评价的实用性。量表中涉及的指标体系构成学习力模型的数据来源，并以海南部分高职院校在校学生为对象进行问卷调查，通过SPSS15.0统计软件分析证明量表信度较高，效度较好，通过了检验。研究同时发现，学习力各因素与学生学业成绩呈正相关，即学习力状况越理想则该生学业成绩也好。因此学习力状况能够反映学生的学业成绩状况，一定程度上也验证了本研究中学习力模型对于学习者“学习”能力的有效评价。当然，由于调查对象的覆盖范围有限，本测评模型和量表还有待进一步的修改和完善，但运用其展开的调查结果折射出来的问题一定程度上反映了高职学生学习力发展的状况，为进一步了解高职学生学习力状况以及更有针对性地开展人才培养工作提供了一定的借鉴。

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（责任编辑 钟嘉仪）