新建本科院校学生自主学习能力实证研究

徐颖

摘要：调研宁波财经学院学生的自主学习能力现状，构建基于偏最小二乘通径模型的新建本科院校学生自主学习能力测评模型，开展学生自主学习能力的实证研究。研究结果显示：（1）测评模型可以较好地表示学生的自主学习能力;（2）影响学生自主学习能力的因素由高到低依次是合作学习能力、应用学习策略、自主学习意识、实践和应用能力、信息素养;（3）该院校不同年级学生的自主学习能力差别有统计学意义;（4）学生自主学习能力和学习满意度密切相关。根据研究结果，提出相关建议。

关键词：自主学习能力;偏最小二乘通径模型;实证研究

中图分类号：G642        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）14-0136-04

1 研究背景

新建本科院校是指近20年以来，通过独立升格或合并办学所组建的普通本科院校。它是我国高等教育大众化背景下产生的高校类型，目前已成为高等教育的重要组成部分。其培养目标主要体现在：立足区域经济，培养能够学以致用的高素质、高层次技能型人才。在以信息技术为基础的知识时代，知识更新速度大大加快。应用型人才的培养不能单纯依靠教师的课堂讲授，更需要学生通过自主学习来践行和扩展所学知识。一项对新建本科院校学生学习情况的调查显示[1]，学生在学习过程中存在着目标缺失，不能自觉遵守纪律，沉迷网络游戏等问题。这些问题集中反映出部分学生的自主学习能力不强，学校对学生自主学习能力的培养效果不佳。因此，客观评价并有效培养学生的自主学习能力，已成为顺利实现新建本科院校培养目标的重要保障。

相关学者对自主学习的理性研究始于170年前的美国，教育学家Craik在其出版的《在困难中寻求知识》中论证并赞扬了人们自我教育的学习行为[2]。经过一个多世纪的探索，国内外学者对自主学习的理论和实践体系、基本要素构成、自主学习能力的测评等方面都有了更深刻的认识。如美国著名的自主学习研究专家Zimmerman系统提出了自主学习框架及其基本要素[3]。指出当学生在认知、动机和行为三个方面都是一个积极的参与者时，学习就是自主的。自主学习的基本要素包括学生為什么学、如何学、何时学、学什么、何处学、与谁一起学等六个问题。该框架为研究高校学生自主学习的运行系统构成提供了理论基础。自主学习的实践研究主要围绕课堂授课的教学组织形式开展，如Grow提出的阶段式自我导向学习[4]以及我国卢仲衡提出的自学辅导教学法[5]。同时，远程教育这种教学组织形式可以较好弥补课堂教学方式的不足，近年来也得到了广泛应用[6]。在测评学生自主学习能力的研究领域，国外学者提出了多种方法，其中被广泛使用的是自陈式量表法，通过该量表可以定量评价学生的自主学习能力[7]。目前我国学者主要借鉴国外的测评理论进行实践研究，研究多集中于初等教育，测评对象也主要针对中小学生。在高等教育中对学生自主学习能力的评价和实证研究较少，尚不明确影响学生自主学习能力的关键因素。

本文在借鉴国内外自主学习理论研究成果的基础上，针对新建本科院校学生学习的实际情况，构建了基于偏最小二乘（PLS）通径模型的自主学习能力测评模型。根据测评模型设计调研方案，定量分析影响学生自主学习能力的关键因素，讨论人口统计学变量在自主学习能力上的差异性，研究学生自主学习能力和学习满意度的相关性。为高效培养学生的自主学习能力提供客观依据和有针对性的指导。

2 构建新建本科院校学生自主学习能力测评模型

在借鉴国内外学者对自主学习框架及能力构成的研究基础上，针对新建本科院校学生的实际学习情况。确定学生的自主学习能力由五个要素构成，分别为自主学习意识、应用学习策略、信息素养、合作学习能力、实践和应用能力。同时，对每一项构成要素细化为观测变量，如表1所示。

由于自主学习能力构成要素的各方面具有一定相关性，为了克服这种多重相关性的影响，本文采用PLS通径模型技术建模。建立基于PLS通径模型的自主学习能力测评模型，如图2所示。在测评模型中，[ξ]及[ξii=1，2，...，5]是不可直接测量的潜变量，每个潜变量所对应的观测变量[xij（i=1，2，...，5;j=1，2...，4）]是可以直接测量的显变量。所有潜变量之间的相互关系构成了内部模型，各潜变量与其所对应的显变量构成了外部模型。从测评模型结构图可知目标变量自主学习能力[ξ]包含所有观测变量的原始信息，综合反映出样本数据所蕴含的信息。

3 开展调研

根据测评模型，编制新建本科院校学生自主学习能力和学习满意度调查问卷。将测评模型中每个观测变量转化为若干调查题目，问卷的设计采用李克特标度法，从非常不符合到非常符合分别对应1～5分。以宁波财经学院学生为调查样本，被调研对象的人口统计学变量包括所在性别、年级、专业和生源地四项。其取值见表2所示。问卷发放要均衡不同专业、年级、性别的学生数量。参照国内外同类研究的问卷数水平，发放问卷500份[8]。回收500份，回收率为100%，有效问卷496份，有效率为99.2%。

4 自主学习能力实证分析

本文采用Cronbach's Alpha系数对调查数据进行信度分析，计算得到该系数为0.873>0.6。可以认为调查数据的可信度较高。

4.1 因素分析

通过PLS通径模型的计算步骤[9]，利用Matlab 2014a编程。采用迭代算法，迭代18次后求得模型各参数估计值，见表3。

从表3可知：

① 影响学生自主学习意识的因素由高到低依次是学习兴趣、自我效能和学习目标;

② 影响学生应用学习策略的因素由高到低依次是监控学习过程、制定学习计划、独立思考问题和评估学习结果;

③ 影响学生信息素养的因素由高到低依次是分析、利用和获取信息;

④ 影响学生合作学习能力的因素由高到低依次是互助能力和交流沟通能力;

⑤ 影响学生实践和应用能力的因素由高到低依次是对社会实践和各类竞赛的参与度;

⑥ 潜变量[ξ]即自主学习能力，与大部分观测变量都具有较强的相关性。即验证了[ξ]可以较好地表示自主学习能力。

通过迭代计算得到各潜变量的值后，利用偏最小二乘法得到潜变量[ξii=1，2，...，5]和[ξ]之间的结构方程为：

[ξ=0.265ξ1+0.276ξ2+0.218ξ3+0.278ξ4+0.247ξ5+?]    其中决定系数[R2=0.999]，说明测评模型中自主学习能力的五个构成要素可以解释99.9%的评价结果，影响显著，模型的拟合程度高。从通径系数来看，影响学生自主学习能力的因素由高到低依次是合作学习能力、应用学习策略、自主学习意识、实践和应用能力、信息素养。

4.2 自主学习能力差异性分析

本文以人口统计学因素作为分类变量，应用t检验和方差分析方法研究不同学生在自主学习能力上的差异性。结果见表4-表7所示。

① 由表4可知，对不同性别学生的自主学习能力进行t检验，得到统计学检验P值为0.482>0.05。可以认为不同性别学生的自主学习能力差别没有统计学意义。

② 由表5可知，对不同年级学生的自主学习能力进行方差分析，得到统计学检验P值为0.004<0.05。可以认为不同年级学生的自主学习能力差别有统计学意义。从各年级学生能力均值来看，大一学生的自主学习能力明显高于其他年级学生。

③ 由表6可知，对不同专业学生的自主学习能力进行方差分析，得到统计学检验P值为0.084>0.05。可以认为不同专业学生的自主学习能力差别没有统计学意义。从不同专业学生能力均值来看，理工类学生的自主学习能力较高于其他两个专业。

④ 由表7可知，对不同生源地学生的自主学习能力进行方差分析，得到统计学检验P值为0.608>0.05。可以认为不同生源地学生的自主学习能力差别没有统计学意义。

4.3 自主学习能力和学习满意度相关性分析

将学生在自主学习能力和学习满意度上的得分分为低、中、高三个水平，然后对样本在自主学习能力的三个水平上聚类。得到表8所示的聚类结果。

根据聚类结果，运用对应分析法分析自主学习能力和学习满意度在不同水平之间的对应关系，如图3所示。显示出自主学习能力的低、中、高水平分别与学习满意度的低、中、高水平关系密切。说明学生的自主学习能力和学习满意度密切相关。

5 结论及建议

本文构建基于PLS通径模型的新建本科院校学生自主学习能力测评模型，据此模型编制问卷并在宁波财经学院开展实地调研。实证分析显示，测评模型可以较好地表示学生的自主学习能力。影响学生自主学习能力的因素由高到低依次是合作学习能力、应用学习策略、自主学习意识、实践和应用能力、信息素养。该院校不同年级学生的自主学习能力差别有统计学意义，学生的自主学习能力和学习满意度密切相关。根据研究结果，提出以下建议：

① 课堂教学要从“以教为中心”向“以学为中心”转变。课堂教学是引导学生主动思考、自主学习的最直接方法。传统的课堂教学模式是教师向学生灌输知识，学生处于被动接受知识的状态，较少有通过独立思考或小组讨论来解决问题的机会。因此必须转变传统的教学观念，使学生意识到自己不只是被动接受知识，而是学习的主体，应主动参与到课堂学习中，对学习全过程负责。教师作为课堂教学的领路人，应积极创造条件并营造宽松的学习氛围，引导学生主动提出问题，独立思考或小组讨论解决问题。同时，在明确课程的学习目标后，应鼓励并指导学生制订学习计划，监控学习过程和评估学习结果。

② 充分利用课外时间，多角度锻炼和提升自主学习能力。调查显示，学生的自主学习能力存在差异的主要原因是其对课外时间的利用率不同。自主学习能力较强的学生善于充分利用课外时间，积极参加校内外的各项竞赛和社会实践活动，锻炼自身的实践应用能力。而一些自主学习能力不强的学生不能很好平衡课程学习和其他业余活动的关系，自主学习意识不强。因此，教师应尽量为学生灵活布置能够联系实际生活的、无固定答案的课外作业，鼓励学生独立思考或小组讨论，查阅各类资料完成任务，对学生的作品及成果给予客观评价，逐步提高学生的学习兴趣。学校应积极组织各类社会实践活动和科技竞赛，保证活动的多样性和实用性，尽量吸引和鼓励各年级、专业的学生参加，从中增强学生的沟通能力、团队合作能力。同时，要从大一开始开设必要的信息检索类课程，使学生掌握必要的信息检索工具，能够熟练获取所需信息，提高信息素养。

③ 建立和完善自主学习能力测评工具。自主学习能力的培养是一个动态、长期的过程，要贯穿整个大学生涯。因此，学校应结合学生的实际学习情况，不断完善自主学习能力的评价指标体系。提供给学生一套能够及时评价和反馈其自主学习能力的测评工具。测评工具可以依照年级和专业不同有所区分。测评后给予学生相应结论，使其及时发现学习过程中存在的优点及不足，同時还能为教师改进教学工作提供客观依据。在不断增强学生自主学习能力的过程中，促进学习满意度的提高。

参考文献：

[1] 赵士安，李永琳，刘利娟.新建本科院校学生学习状况调查与学风建设探析[J].淮海工学院学报（社会科学版），2011，9（2）：11-13.

[2] Craik GL.Pursuit of knowledge under difficulties： Its pleasures and rewards[M]. New York： Harper & Brothers， 1840.

[3] 杨培霞，安茂忠.论高校学生自主学习内涵及逻辑体系[J].黑龙江高教研究，2011，29（8）：32-34.

[4] Grow G O.Teaching learners to be self-directed[J].Adult Education Quarterly，1991，41（3）：125-149.

[5] 卢仲衡，陶兰芳，陈其弼，等.自学辅导教学促进自学信心、自学习惯和自学能力形成的研究[J].教育研究，2001，22（4）：38-42.

[6] 姜少红.计算机网络教学环境下学生自主学习能力的培养[J].中国成人教育，2014（12）：135-137.

[7] 林毅.护理专业大学生自主学习能力的构成、测评工具和现状的研究[D]. 第二军医大学硕士学位论文， 2003.5.

[8] 梁燕，金勇进.顾客满意度模型的样本量研究[J].统计研究，2007，24（7）：68-74.

[9] 王惠文，吴载斌，孟洁.偏最小二乘回归的线性与非线性方法[M].北京：国防工业出版社，2006.

【通联编辑：朱宝贵】