类型化视角下大学生通识课程学习投入度研究——基于某 “双一流”建设高校的实证分析

（南京大学，江苏 南京210093）

提高大学教学质量是当前我国高校提升人才培养质量的重要举措。通识教育是大学教育不可分割的一部分，通识教育质量直接影响高校人才培养质量。通识课程虽不是实施通识教育的唯一途径，但却是主要途径，通识课程质量对我国通识教育质量乃至高等教育质量有重要影响。[1]因此，加强通识课程建设、打造通识教育 “金课”是当前提升通识教育质量的重要抓手。但我国高校通识课程质量不尽人意，不同高校之间，甚至同一所学校之内，通识课程质量参差不齐，不少 “水课”充斥其中。[2]相关研究表明：专业课程 “水”的现象比较隐蔽，通识课程比较外露。[3]学生是课程的直接体验者和受益者，通识教育 “金课”建设必然要关注选课学生背景特征。与专业课程相比，选修通识课程的学生来自不同的院系和专业，学生背景更加多元化。[4]科学甄别学生类型，把握和认识学生在学习过程中多样化特质，[5]将是提升通识课程质量的前提条件。因此，本研究基于类型化视角，以大学生通识课程学习投入度作为划分依据，对学生进行分类，并探究不同类型学生群体学习投入度的影响因素，进而为提升通识教育课程质量提供实证依据。

一、文献综述

国际上对于学生类型化 （Student Typology）的研究已有50多年的历史。类型化能够有效地关注到个体感知世界的差异。[6]类型化研究范式在院校研究中，最初应用在高校分类研究中，分为经验研究与理论研究两种范式。[7]随着学生学习经历研究的推进，类型化研究的重点从院校间逐渐转移到院校内，[8]并作为一种重要的研究视角逐渐发展起来。早期对于学生类型的划分多基于理论分析，如伯顿·克拉克 （Burton Clark）等学者依据大学认同度 （identification with the college）和思维投入 （involvement with idea）两个维度将学生划分为四类。[9]近年来，实证类型学得到了发展，[10]如亚历山大·阿斯汀（Alexander Astin）采用因子分析的方法将学生分为七种类型。[11]目前，学术界对学生类型化的研究大多在探索性因子分析的基础上，采用聚类分析对学生类型进行划分，如彼得·巴尔（Peter Bahr）、 维克多·萨恩兹 （Victor Saenz）、 乔治·库（George Kuh）以及胡寿平 （Shouping Hu）的相关研究。对数据进行聚类分析正成为类型化研究中广泛使用的一种方法。[12]国内研究者也逐渐开始对学生类型化开展相关的研究。如，有研究者基于学生投入度，将大学生划分为积极主动型、顺应跟随型、被动参与型和消极回避型四种类型。[13]有研究者基于学生学习状态将学生分为卓越型、社交型、研究型、阅读型、游离型、懒惰型六种类型。[14]也有研究者尝试基于类型化的视角来研究通识课程中学生学习状况。比如，吕林海基于深层和浅层两种学习方法，将选修通识课程的学生聚类为学习游离型、深层主导型、深浅共用型以及浅层主导型四种类型。[15]另外，还有学者基于学生的沉默倾向将通识课程学习情境下的学生学习行为类型划分为强自我沉默型、强利他沉默型、强习惯沉默型以及主动开放型四种类型。[16]通过对相关文献进行梳理可知，国内外学者围绕学生类型化开展了大量研究，并取得了丰硕的研究成果。但专门研究学生类型化与通识课程学习投入度的文献还是比较匮乏。因此，本研究将基于学生类型化的视角来分析大学生通识课程学习投入度，以期为提升通识课程质量提供参考和借鉴。

二、研究设计

（一）分析框架

艾拉·卡夫 （Ella Kahu）对目前学习投入度研究中存在的问题进行了反思，构建了一个大学生学习投入度影响机制综合模型。[17]本研究以此综合模型为基础，并结合大量质性访谈资料的分析，建构大学生通识课程学习投入度影响因素模型 （见图1）。在此模型中，通识课程学习投入度结构因素的学校层面主要指选课管理和课程资源，个体层面主要指学生的背景特征，包括性别、年级、学生身份、家庭所在地以及父母最高学历等几个方面。通识课程学习投入度的社会心理因素包括教师教学层面和学生个体层面，教师教学层面由教学目标、教学态度、教学方式、教学内容以及教学评价等五个方面的教学行为构成，学生个体层面由学生课程认知和选课动机构成。

（二）调查工具

图1 分析框架

基于研究分析框架以及大量的质性访谈来自编调查问卷。《大学生通识课程学习投入度调查问卷》从自主性学习投入度和互动性学习投入度这两方面进行测量，共有9个题项。其中，自主性学习投入度包括按时上课、认真听讲、认真做笔记以及认真完成课程作业等基于个体活动的学习投入行为；互动性学习投入度包括经常在课堂上表达自己的观点、做汇报以及课后与教师交流、与同学进行互动等基于交流互动的学习投入行为。《大学生通识课程学习投入度影响因素调查问卷》包括学生个体背景特征、选课管理和课程资源、教师教学、课程认知与选课动机这四个方面。其中，学生个体背景特征包括性别、年级、学科等变量。选课管理这一变量包括4个题项。课程资源这一变量包括5个题项。教师教学这一变量从教学目标、教学态度、教学方式、教学内容和教学评价五个方面进行测量，共有25个题项。课程认知包括3个题项。选课动机从外在动机和内在动机两方面来测量，共有6个题项。除了学生个体特征变量外，其他变量采用李克特五点计分方式，“完全不同意”为1，“不同意”为2，“不确定”为3，“同意”为4，“完全同意”为5。信度分析结果表明，各个变量的Cronbach’s α系数均大于0.7，说明自编问卷有较高的信度。

（三）调查对象与数据

国内外学者主要使用大规模问卷调查来开展大学生学习投入度研究。研究表明，大学生学习投入度在院校内的差异大于院校间的差异。[18]这也意味着为深入了解院校内差异，在包括各种类型院校学生在内的大样本调查外，还需针对同一类型院校的学生展开调查。[19]本研究从“双一流”建设高校中抽取样本高校为调查对象，从而更好地控制院校间差异，凸显院校内差异。该高校开设通识教育课程较早、教育教学已形成一定经验，符合本研究的研究需要。

调查分为两个阶段：第一阶段是预调查，第二阶段是正式调查。预调查采用目的性抽样的方式。对学生的调查主要是考察调查问卷的作答时间是否合理，问卷所设置的题项是否有含糊不清的地方。对专家进行调查的主要目的是对问卷的内容效度进行检验。正式调查阶段采用整群分层抽样的方式。考虑到该校的通识课程主要针对大一和大二学生，因此，调查中将这两类群体作为调查对象。经过数据清洗，调查数据包含有效样本623份。其中，男生占47.7%，女生占52.3%；大一学生占70.1%，大二学生占29.9%；家庭所在地为农村的学生占33.9%，家庭所在地为城市的学生占66.1%。

三、实证分析

（一）大学生通识课程学习投入度总体情况与类型划分

通过描述性分析可知，通识课程学习过程中，大学生的自主性学习投入度得分较高，互动性学习投入度得分相对较低 （见图2）。大学生学习投入度的总得分为3.90，转换为百分制为72.5分，说明目前大学生通识课程学习投入度仍有较大的提升空间。

图2 大学生通识课程学习投入度现状

本研究基于学生的两种学习投入类型，采用K-means聚类分析对通识课程学习过程中的学生群体进行分类。聚类分析结果表明 （见表1），样本数据中的623名学生可以分为三类：第一类学生在自主性学习投入度和互动性学习投入度上的得分都比较高，呈现出一种全面投入的状态，故命名为全面型，这类学生占比27.8%；第二类学生在自主性学习投入度上的得分明显大于互动性学习投入度，说明该类学生更侧重于个人开展的学习活动，故命名为自主型，这类学生占比47.8%；第三类学生在两种学习投入类型上得分都比较低，呈现出一种游离状态，故命名为游离型，这类学生占比24.4%。

表1 聚类分析结果

从表1还可看出，不论哪种类型的学生，其互动性学习投入得分都低于自主性学习投入。一方面，可能与中国学生往往将学业成功归因于自身努力有关。[20]对于他们而言，学业成功的关键是课后的努力勤奋。[21]另一方面，可能与通识课程教学方式有关。目前大部分通识课程仍以教师讲授为主，而提供给学生的互动学习的机会相对较少。进一步分析发现，三种类型的学生在内在选课动机、对选课管理和教学资源的感知、对教师教学的评价等方面都存在差异。总体而言，除外在选课动机差异不显著外，其他方面均呈现出全面型得分最高、游离型得分最低的趋势。

（二）大学生通识课程学习投入度影响因素分析

以大学生通识课程总体学习投入度作为因变量，个体背景特征、课程认知与选课动机、选课管理与课程资源、教师教学为自变量建立回归模型1（见表2）。各个自变量的容忍度值处于0.315—0.975之间，方差膨胀系数处于1.026—3.178之间，可见该模型不存在共线性问题。

通过分析可知，性别、年级、学科、学生身份等个体背景特征变量对通识课程学习投入度不产生影响。 课程认知 （β=0.100， p＜0.01）、内在选课动机 （β=0.218， p＜0.001）和外在选课动机 （β=0.078，p＜0.01）都对通识课程学习投入度产生显著正向影响。选课管理和课程资源对通识课程学习投入度不产生显著影响。教师教学五个因子中，教学态度和教学目标对课程学习投入度不产生显著影响，但教学方式（β=0.274， p＜0.001）、 教 学 内 容（β=0.171， p＜0.001）与教学评价（β=0.185， p＜0.001）都对通识课程学习投入度产生显著正向影响。

（三）不同类型学生群体学习投入度影响因素分析

将数据库细分为全面型、自主型以及游离型三个子数据库，采用多元线性回归建立模型2、模型3以及模型4，以分别考察不同类型学生群体通识课程学习投入度的影响因素 （见表2）。各个自变量的容忍度值分别处于0.349—0.834、0.430—0.813、0.522—0.853之间，方差膨胀系数分别处于 1.20—2.86、 1.23—2.33、 1.17—1.92， 可见三个模型都不存在共线性问题。

回归分析结果表明，相同因素对不同类型学生群体学习投入度的影响存在差异。所有个体背景特征对全面型和自主型学生群体都不产生显著影响。 家庭所在地 （β=0.195，p＜0.05）对游离型学生群体产生显著影响。在控制其他变量的情况下，与城市学生相比，家庭所在地为农村的游离型学生有较高的学习投入度。

从课程认知与选课动机来看，两者对全面型学生群体及游离型学生群体都不产生显著影响， 内在选课动机 （β=0.205，p＜0.001）对自主型学生群体产生显著正向影响。从选课管理与课程资源来看，选课管理对三种类型的学生群体都不产生显著影响，课程资源 （β=-0.231，p＜0.05）对全面型的学生群体产生显著负向影响，对自主型和游离型学生群体不产生显著影响。

从教师教学看，教学行为的五个方面对全面型的学生群体不产生显著影响，教学方式 （β=0.155，p＜0.05）及教学内容 （β=0.263， p＜0.001）对自主型的学生群体产生显著正向影响。教学方式 （β=0.199， p＜0.05）和教学评价 （β=0.201，p＜0.05）对游离型的学生群体产生显著正向影响。

（四）通识课程学习投入度影响因素的夏普利值分解

为了更加直观地反映不同因素对大学生通识课程学习投入度的影响大小，研究使用夏普利值分解这一方法来计算各个因素的贡献率（见表3）。夏普利值分解对变量个数有一定的限制，考虑到学生个体背景特征变量对课程学习投入度的影响较小，因此，在进行夏普利值分解时将其合并为一个群组进行分析。在全样本中，对大学生课程学习投入度贡献率较大的影响因素包括教学方式 （18.84%）、教学评价（14.71%）、教学内容 （13.74%）以及内在选课动机 （12.08%）。在全面型学生群体中，对大学生课程学习投入度贡献率较大的影响因素包括课程认知 （13.72%）和教学内容 （10.71%）。 在自主型学生群体中，对大学生课程学习投入度贡献率较大的影响因素包括教学内容 （19.91%）、内在选课动机 （17.19%）、 教学方式 （16.96%）、课程资源 （13.50%）以及教学评价 （11.37%）。在游离型学生群体中，对大学生课程学习投入度贡献率较大的影响因素包括教学评价 （19.41%）、教学方式 （17.56%）和教学目标 （13.64%）。

四、结论与建议

（一）主要结论

1.通识课程学习中学生可分为全面型、自主型和游离型三种类型

基于学习投入度对学生进行类型划分，研究结果表明，大学生通识课程学习过程中存在全面型、自主型和游离型三种类型。通过对数据进一步分析可知，全面型的学生在通识课程学习投入度各个题项上的得分都在4分以上，他们不仅能够做到课上认真听讲、做笔记，课下认真完成作业，还能够做到课上积极表达自己的观点、与老师进行互动，课下积极与教师和同学就课程相关的内容进行交流。自主型学生在课上认真听讲、课后认真完成作业两个方面得分较高，达到4分以上，但在课上积极发言以及课上、课下与教师、同学的互动等方面得分却较低，说明该类学生能够较好地进行自主学习，但在互动交流等方面不足、有待加强。游离型学生在通识课程学习投入度各个题项上的得分都较低，多数处于3分以下，甚至连按时上课等基本的课程学习活动都不能很好地完成，游离于通识课程之外，对课程学习不够投入与重视。

表3 夏普利值分解结果

2.教师教学行为是影响大学生通识课程学习投入度的主要因素

结合研究分析框架和夏普利值分解结果可以计算出各个层面影响因素对大学生通识课程学习投入度的贡献率大小。对于全样本来说，结构因素的个体层面的贡献率为1.26%，学校层面的贡献率为11.78%；社会心理因素的教师层面的贡献率为66.35%，个体层面的贡献率为20.61%。对于全面型学生群体来说，结构因素的个体层面的贡献率为28.45%，学校层面的贡献率为13.57%；社会心理因素的教师层面的贡献率为36.62%，个体层面的贡献率为21.35%。对于自主型学生群体来说，结构因素的个体层面的贡献率为6.05%，学校层面的贡献率为15.13%；社会心理因素的教师层面的贡献率为55.80%，个体层面的贡献率为23.01%。对于游离型学生群体来说，结构因素的个体层面的贡献率为22.27%，学校层面的贡献率为4.57%；社会心理因素的教师层面的贡献率为61.09%，个体层面的贡献率为12.08%。数据分析结果表明，不论是全样本还是分样本，与其他层面的因素相比，社会心理因素的教师层面对学生通识课程学习投入度的贡献率最大，这也意味着教师教学行为是影响大学生通识课程学习投入度的主要因素。

3.通识课程资源对全面型学生群体课程学习投入度产生负向影响

本研究中，课程资源主要指大学生对通识课程教学计划、网络教学平台以及主讲教师和助教资源的评价。回归分析结果表明，课程资源对全面型学生群体产生显著负向影响，这也意味着学校提供的资源越多，全面型学生的课程学习投入度更低。这一发现有悖于以往的认知，可能的解释是通识教育课程资源并不能很好地满足全面型的学生。金子元久在其大学教育力理论中，将大学对教育活动周围多大范围的学生给予了积极的影响，称为大学教育力量的 “射程”，将学生对其自身的认识、自己在将来社会中的角色，称为 “自我认识和社会认识”。[22]借鉴大学教育力理论，可以对本研究结果做出解释，即课程资源对全面型的学生群体产生负向影响的原因可能是该类学生对自身通识课程学习的期望较高，而通识课程资源的“射程”未能满足他们的学习需求。不能满足这类学生需求的课程资源提供越多，反而降低了这类学生的课程学习投入度。通过具体分析可知，全面型学生群体对网络教学平台和课程助教两方面评价较低，表明全面型学生对于这两方面的需求未得到充分的满足。

（二）对策建议

1.密切关注游离型学生学习行为

研究表明，通识课程学习中，学生可分为三种类型。不同类型学生的学习行为存在差异，其中，游离型学生群体亟待引起关注，这类群体占比达到了24.40%。他们在通识课程学习投入度以及其他因素上的得分都最低，说明在通识教育课程学习中，有相当数量的学生处于游离状态，不够投入。大量游离型学生的存在势必影响通识课程的实施成效。因此，高校和教师应及时了解游离型学生投入行为的特征，分析不投入行为与其背景因素、学校活动以及兴趣之间的关系，进而实施更有针对性的措施，不断提高他们的学习投入度。[23]关注学生类型化特征，特别是关注游离型学生的学习行为，这应该是提升通识课程质量的前提条件。

2.为不同类型群体提供有差异的教学支持

研究发现，教师教学行为是影响大学生通识课程学习投入度的主要因素。同时，本研究还发现不同的教学行为对不同群体学生课程学习投入度的贡献率存在差异。教学内容对全面型学生群体课程学习投入度的贡献率较大，教学方式、教学内容以及教学评价对自主型学生群体课程学习投入度的贡献率较大，教学评价、教学方式以及教学目标对游离型学生群体课程学习投入度的贡献率较大。因此，教师在具体的课堂教学中，需要针对不同类型的学生提供有差异的教学支持。针对全面型学生，教师需要提供更加丰富的教学内容；针对自主型学生，除了丰富教学内容外，教师还需要转变教学方式，开展更为合理的教学评价；针对游离型学生，除了关注教学方式和教学评价外，还需要为这类群体提供更加清晰的教学目标。

3．提供充足的课程资源满足全面型学生需求

数据分析结果表明，课程资源对全面型学生群体产生显著负向影响，通识教育课程资源并不能很好地满足全面型学生的需求。通过对具体数据分析发现，全面型学生希望在网络教学平台和助教资源两方面有更多的保障。针对当前通识课程存在的优质师资不足等问题，网络教学平台的推广应用可以为通识课程的发展带来新契机。[24]但就目前而言，我国多数高校在建设网络教学平台的过程中，往往只考虑少数精品课程资源的建设，[25]这使得网络教学平台的资源模块的丰富度尚显不足，无法满足全面型学生全方位、个性化的学习需求。未来，高校应进一步加强对通识课程网络教学平台建设的重视程度，逐步完善与网络教学平台建设相关的管理与激励政策，优化网络教学平台的易用性，使其能更好地为通识课程教学服务。助教制度是通识教育的关键环节，助教工作的顺利开展是全面推进通识教育、提高通识课程质量的重要保障。研究生担任本科生课程助教特别是通识课程助教已成为国外大学的普遍做法。[26]未来，高校在通识课程建设中应进一步加强对助教制度价值的认知，扩充助教岗位数量，制定合理的津贴标准和任职要求，壮大助教队伍，进而不断满足全面型学生对于助教资源的需求。