“双减”背景下中学生体测成绩与学习成绩的相关性研究

孔令冲，李良明

前言

国家越来越重视学校体育教育教学问题，并通过一系列制度建设积极促进学生的体育参与、保障学校体育教育教学。不难发现，学校体育教育教学在学校教育中的角色正在改变，而且变得越发重要。尤其是本次“双减”意见的出台，给校内学校体育教育教学提供了重大契机。正确认识体质健康与学业成绩之间的关系，对于提高青少年体质和进一步开展学校体育有重要作用。基于“体育与智育”的研究成果拓展到“体测成绩与学习成绩”的相关性，通过对山东省鄄城县中学生的体质健康状况和文化学习成绩的相关数据进行整理分析，解析体质健康测试成绩与学习成绩之间的相关性。研究结果将更好地协调体育教学与文化教学的分配情况，提高家校对于体育锻炼的重视程度，进而更好地帮助学生在“体与智”方面的成长发展。

1 研究对象与方法

本研究以山东省鄄城县中学生为研究对象，抽取山东省鄄城县城镇与农村中学中共6所学校的学生，其中公立、私立、农村中学各2所。

1.1 文献资料法

根据本论文研究的需要，通过登录湖南科技大学图书馆电子资源平台，在中国知网、万方等数据平台上，利用关键词相关文献，并从其中选取了多篇学位论文、会议论文、期刊、报纸进行了仔细读研，了解体质健康与学习成绩的研究现状，为本论文研究提供坚实的理论依据。

1.2 问卷调查法

本研究在查阅相关文献的基础上，咨询相关专家及各中学教师意见，来设计确定问卷，问卷内容主要是了解中学生参与体育锻炼对学生学习成绩的影响。

1.3 访谈法

为掌握中学生运动现状，本人在进行体育教学的过程中内进行一手资料的收集整理。根据研究的需要和要求设计的访谈提纲，对个别中学生进行面对面的访谈，了解他们对体育课的认知、感受和态度；参与体育运动的动机、目的及影响因素；以便更全面地掌握中学生参与体育运动现状的现状情况及探究更深层次的原因，为论文的研究提供翔实的实践依据和理论依据。

1.4 数理统计法

对调查问卷所获的数据，通过微软Excel和Spss软件进行统计并对其独立样本T检验、单多因素方差分析、积差相关性分析等，为本研究提供数据上的参考并作为研究依据。

1.5 逻辑分析法

运用逻辑分析法，对所收集的文献资料、问卷调查数据进行归纳、整理、比较和分析。使本研究内容富有逻辑性和层次性。

2 体质健康状况与学习成绩的差异性

将体质测试标准划分为体质合格组（60-100分）与体质不合格组（60分以下），体质合格组的样本量为2430，体质不合格组的样本量为234。

以体质健康测试成绩合格组和不合格组作为组别，以学习成绩（将学习成绩总分换算为100分制）平均分作为测量变量，采用独立样本T检验。

表1 体质测试合格和不合格与学习成绩的关系

由图表统计结果可知：体质合格组的学习成绩平均分为73.21，标准差为15.23；体质不合格组的学习成绩平均分为56.85，标准差为10.04，独立样本T检验T值为-2.826，P值为0.004（P〈0.01），说明体质合格组和体质不合格组与学习成绩之间存在显著差异性，体质合格组的学习成绩显著高于体质不合格组的学习成绩。

以体质合格与不合格的不同性别作为组别，以学生的学习成绩平均分作为因变量，采用多因素方差分析。

表2 体质成绩合格与不合格性别关系表

由表中的统计结果可知：不同性别之间不存在显著的差异性，体质合格率及体质不合格率与性别间的交互效应之间存在着明显的统计学差异。由图中可以清晰看出，体质成绩越好，学生的学习成绩越高。

2.1 身体形态与学习成绩的关系

表3 体质合格率的BMI等级与学习成绩的关系

以体质测试合格率和不合格率以及BMI作为组别，以学生学习成绩平均分作为测试变量，采用多因素方差分析，从而得出统计结果，如下表所示：体质合格组BMI等级分组中，低体重的样本量有144人，其学习成绩均值为73.87；正常的样本量为1980人，其学习成绩均值为73.42；肥胖的样本量为252人，其学习成绩均值为72.61；超重的样本量为54人；其学习成绩均值为75.4。而在体质健康测试不合格组BMI等级划分中，低体重的样本量为36人，其学习成绩的均值为42.36；正常的样本量为108人，其学习成绩均值50.34；肥胖的样本量为72人，其学习成绩均值为68.83；超重的样本量为18人，其学习成绩均值为50.43。

在多因素方差分析的结果中显示：体质健康组别中F值为13.531，所对应的P值为0.000，；BMI组别中F值为1.356，所对应的P值为0.273；体质组别与BMI组别的交互效应下F值为1.275，所对应的P值为0.312。从统计学的角度来看体质组别具有明显的统计学差异，BMI组别没有明显的差异性，而两者之间交互效应也不显著。通过多重LSD比较，BMI等级分组之间不存在统计学意义。

体质分组与BMI等级分组之间的交互效应没有显著性差异。以此可以看出学生的身体形态对学生学习成绩影响效果不是很明显。但过轻与过重都会影响学生身体发育，在以后的学习过程中的负面影响就会凸现出来。

2.2 身体机能与学习成绩的关系

以体质健康测试成绩合格率和不合格率、肺活量等级作为分组，以学生的学习成绩平均分作为测量变量，从而得出统计结果，如下表所示。

表4 肺活量等级与学习成绩的关系

体质合格组中肺活量的等级划分中，优秀的样本量有504人，其学习成绩均值为74.93；良好的样本量为504人，其学习成绩均值为71.95；及格的样本量为1296人，其学习成绩均值为73.21；不及格的样本量为126人；其学习成绩均值为70.63。而在体质健康测试不合格组肺活量等级划分中，优秀的样本量为36人，其学习成绩的均值为49.81；良好的样本量为36人，其学习成绩均值51.64；及格的样本量为90人，其学习成绩均值为59.89；不及格的样本量为72人，其学习成绩均值为60.47。

采用多因素方差分析得出的统计结果如表所示：在体质健康测试分组中学生的学习成绩存在显著差异性，在肺活量等级分组中学生的学习成绩不存在差异性。体质合格组别与肺活量等级分组之间的交互效应不存在显著差异性。通过多重LSD比较分析，在肺活量等级中优秀与良好，良好与及格之间存在显著的统计学意义。

从身体机能来看，在体质健康测试分组中学生的学习成绩存在显著差异性，在肺活量等级分组中学生的学习成绩不存在差异性。体质合格组别与肺活量等级分组之间的交互效应不存在显著差异性。通过多重LSD比较分析，在肺活量等级中优秀与良好，良好与及格之间存在显著的统计学意义。良好的心肺功能是学生学习与生活的基础，加强体育锻炼对于提高心肺功能具有重要意义。

2.3 身体素质与学习成绩的关系

以体质健康测试成绩合格与不合格的身体素质各项指标作为等级进行分组，将身体素质测试内容设定为爆发力立定跳远和耐力长跑。以学生学习成绩的平均分为测试变量，采用多因素方差分析。

表5 立定跳远等级与学习成绩的关系

表6 长跑等级与学习成绩的关系

以体质健康测试成绩合格与不合格及立定跳远等级进行分组，以学生的学习平均分作为测量变量，从而得出统计结果，如上表所示：体质合格组中立定跳远的等级划分中，优秀的样本量有38人，其学习成绩均值为75.63；而在体质健康测试不合格组立定跳远等级划分中，优秀的样本量为66人，其学习成绩的均值为51.94。

以体质健康测试成绩合格与不合格及耐力跑等级进行分组，以学生的学习成绩平均分作为测量变量，体质合格组中耐力跑的等级划分中，优秀的样本量有112人，其学习成绩均值为77.21。

采用多因素方差分析得出：体质组别的学习成绩具有显著差异，体质组别与立定跳远等级组别之间交互效应存在显著差异。通过多重LSD比较，在立定跳远等级分组中优秀与良好、优秀与及格、良好与及格、良好与不及格之间具有统计学意义。体质组别与耐力跑等级组别之间交互效应不存在显著差异。通过多重LSD比较分析，耐力跑等级之间只有优秀与良好、优秀与及格之间具有统计学意义。

从身体素质的各项指标来看，立定跳远与学习成绩平均分具有显著差异性，耐力跑的交互效应没有显著差异性，其余的都具有显著地统计学意义。以此可以看出身体素质对学生的学习成绩具有较显著地影响作用。

3 体测成绩与学习成绩相关性分析

相关分析是研究一个变量与另一个变量间的相互关系，对“体测成绩”与“学习成绩”两个变量进行相关性分析，了解两个变量间相互关系的性质和紧密程度。

表7 ANOVA表

表8 相关性测量

随着体测成绩的逐步提高，总成绩均值出现了高低起伏不定的趋势，这说明体测成绩和总分之间没有必然的联系。总分与体育成绩之间的线性关系为0，二者没有线性关系，同时总分与体育成绩的相关性测量R远远小于1，Eta系数为0.407、Eta方0.165均很小，进一步说明学习成绩与体测成绩相关性不显著。

综合一系列数据验证，加强体质锻炼不会影响自己的学习成绩，因此多运动不应成为成绩不佳的借口。作为当今社会的一名中学生，只是学习好是不行的，提升身体素质，体育活动也不可缺少，同学们应努力提升自己的综合素质，力图使自己成为一名四有新人，在德智体美各方面全部发展。

为了进一步的探究体测的各项数据与各等级学习成绩的相关性，学习将中学生学习成绩平均分按照优良中差四个等级进行划分，其中90分及其以上成绩为优，80分-89分为良，60分-79分为中，60分以下为差。将体质测试的各项评分进行等级分组，统计出各项指标中学习成绩平均分的等级人数。

3.1 身体形态与学习成绩的相关性

表9 BMI与学习成绩的人数交叉统计表

从BMI评分与学习成绩平均分的交叉表中可以看出，在学习成绩优中，低体重22人，正常386人，肥胖36人，超重10人；在学习成绩良的中，低体重24人，正常的有818人，肥胖72人，超重24人；在学习成绩中，低体重116人，正常的有514人，肥胖150人，超重32人；在学习成绩差中，低体重28人，正常248人，肥胖124人，超重60人。

表10 BMI与学习成绩相关性统计表

通过积差相关性分析后得出的统计结果如表所示：皮尔逊相关系数为0.056，相关系数P为0.486，体质健康测试成绩与学习成绩之间不存在正相关关系。

从身体形态来看，积差相关性分析得出BMI指数与学习成绩之间不存在正向相关关系。但BMI指数评分在超重和低体重范围内，学生学习成绩优所占的比例较低，这说明学生的身体形态虽不会对学习成绩产生明显的影响，但不好的身体形态会使学生心理产生障碍，久而久之也会影响学习成绩。

3.2 身体机能与学习成绩的相关性分析

表12 肺活量与学习成绩人数交叉统计表

表12 肺活量与学习成绩的相关性统计表

从肺活量评分与学习成绩平均分的交叉表中可以看出，在学习成绩优的454人中，肺活量指数评分优秀的有114人，良好的有108人，及格的有204人，不及格的有28人；在学习成绩良的938人中，肺活量指数评分优秀的有262人，良好的有230人，及格的有314人，不及格的有76人；在学习成绩中的812人中，肺活量指数评分优秀的有172人，良好的有210人，及格的有244人，不及格的有238人；在学习成绩差的460人中，肺活量指数评分优秀的有54人，良好的有36人，及格的有216人，不及格的有162人。

通过积差相关性分析后得出的统计结果如表所示：皮尔逊相关系数为0.838，相关系数P为0.000，肺活量测试成绩与学习成绩之间存在正相关关系。从身体机能来看，积差相关性分析得出肺活量与学习成绩之间存在正相关关系，学生的学习成绩与肺活量之间存在着一定的关系，心肺功能好，学生的学习成绩也会表现得更优异。

3.3 身体素质与学习成绩的相关性

表13 身体素质与学习成绩的相关性统计表

通过积差相关性分析后得出的统计结果如表所示：坐位体前屈与学习成绩的皮尔逊相关系数为0.179，相关系数P为0.032，坐位体前屈测试成绩与学习成绩之间存在正相关关系；立定跳远与学习成绩的皮尔逊相关系数为0.901，相关系数P为0.000，立定跳远测试成绩与学习成绩之间存在正相关关系；50米跑与学习成绩的皮尔逊相关系数为0.041，相关系数P为0.575，50米跑测试成绩与学习成绩之间不存在正相关关系；耐力跑与学习成绩的皮尔逊相关系数为0.286，相关系数P为0.024，耐力跑测试成绩与学习成绩之间存在正相关关系。

从身体素质来看，积差相关性分析得出五十米跑与学习成绩之间不存在正相关关系，坐位体前屈与学习成绩之间存在正相关关系，立定跳远与学习成绩存在正相关关系，耐力跑与学习成绩之间存在正相关关系。学生身体素质越好学习成绩也就越好，良好的身体素质是学生生活与学习的重要基础。

4 结论与建议

4.1 结论

中学生的学习成绩在体质测试合格组与不合格组之间存在着明显的差异性，身体形态对学习成绩的影响效果不明显，身体机和身体素质对学生的学习成绩具有显著的影响。

通过对体测成绩与学习成绩进行相关性分析，发现身体形态与学习成绩之间不存在正相关关系；身体机能与学习成绩之间成正相关关系，良好的心肺功能是学生学习与生活的基础。在身体素质方面，除五十米跑与学习成绩之间没有相关性之外，其余各项体质测试都与学习成绩之间存在差异，且体质测试成绩越好学习成绩也就越好。可见中学生体质健康状况的改善对于提高学习成绩具有促进作用。

4.2 建议

体育教师要对学生进行因材施教，合理的安排体育教材，在体育课中多关注身体素质较差的学生，多让学生积极参与到体育运动中来；体育教师要多运用科学的方法分析学生体育成绩，科学的指导学生进行体育锻炼；要多激励学生对体育运动热情，培养学生体育锻炼的自觉性；保障学生运动时间，避免其他任何理由抢占体育活动课。

政府、教育有关部门要提高中学的体育硬件设施，对于中学体育硬件设施不足或者落后的情况下，要给予实质资金上的支持；政府要加强中学的体育教师师资力量，同时出台相应政策来吸引和留住人才。

加强家长、学校、学生对体育的重视。中国的教育体制决定了学校、家长、学生重理论知识学习轻体育锻炼的现象，转变重学习轻锻炼的思想至关重要。将体育考试测试常态化，注重平时期中期末体育成绩，使其在考试分数所占比例增加，这在一定程度上会引起学生、家长、学校对体育的重视，而不单单重视理论学习，进而不断提高中学生的身体素质。