高职学生学业浮力量表的编制与检测

闻晓岚，金 丹

(浙江交通职业技术学院，浙江 杭州 311112)

0 引 言

在日常学习生活中，学生经常会遇到各种学业上的困难或挫折，比如未能取得理想的考试成绩、作业难度大、考试压力等。有些学生因此感到焦虑，甚至失去自信而自暴自弃，而有些学生却能克服负面情绪和负面影响，从挫折中走出来，从失败中总结经验，不仅恢复到原来的水平，还能取得更好的学习成绩。由此可推测，这与学生的学业浮力相关[1]，如何提升学生的学业浮力成了摆在教育工作者面前的一个课题。

学业浮力是在积极心理学背景下反映日常学业弹性的一种建构，指学生成功应对学校生活中典型的学业挫折和挑战的能力[2]。澳大利亚心理学家Martin&Marsh在2008年首次提出“学业浮力” 这一概念用来解释日常性学业弹性。学业浮力区别于传统的学业弹性，学业弹性是指学生在遭遇长期的、重大的学业打击或者遭遇消极学业逆境时表现出的积极适应能力[3]，主要关注少数种族学生、长期低学业成就的学困生。学业浮力则关注绝大多数学生，是应对日常典型而非极端的挫折、挑战与压力的反应[4]。

研究学业浮力的目的是解决学生如何应对日常学习中不可避免的起伏，以及频繁的压力性学习情境和经历。因此，学业浮力可被认为对个体起着“前线保护”的作用，以防止进一步发展成重大逆境、造成更大危害。

通过文献梳理和回顾可发现，以往研究较多关注初、高中生，对大学生学业浮力的研究较少，尤其针对高职学生学业浮力的研究更为鲜见，这或许是由于目前缺乏高职学生学业浮力的测量量表。近年来，我国高等职业教育蓬勃发展。 “一带一路”倡议的提出赋予了高职教育发展新的契机，新的使命[5]。而高职学生作为末批次录取的学生，不仅学业成绩上缺乏成就感，而且就业上也遭遇更多阻碍，更有必要并亟需提升其学业浮力。编制高职学生学业浮力测量量表，有助于教育工作者有的放矢地帮助高职学生经历逆境并顺利完成学业。由此可见，高职学生学业浮力测量量表的编制不仅具有现实意义，而且非常有实践价值。

1 量表结构与编制

根据Martin等人关于学业浮力的“5C”预测模型及其理论研究[6]，学业浮力测量量表分为5个分量表：自信(confidence，自我效能感)，协调(coordination，计划)、承诺(commitment，坚持)，镇定(composure，低焦虑)和控制(control，控制感)。

借鉴已有的相关量表，结合专家和同行的意见，对初始问卷进行项目分析，形成28个题项的初测问卷。问卷采用李克特五级评分法，“完全不符合”“比较不符合”“不确定” “比较符合” “完全符合”依次计为1分、2分、3分、4分和5分。其中，3题为反向计分，25题为正向计分。

2 量表施测

本研究以高职大一学生为样本，采取随机整群取样的方式进行取样，总样本数670个。使用SPSS去除异常值后，剩余有效问卷664份。样本具体结构为男生471人，女生193人，涉及市政工程、轨道交通车辆技术、航海技术、人力资源管理、道路与桥梁、物流管理、商务英语等专业。

3 结 果

3.1 项目分析

采用SPSS26.0软件对数据进行项目分析，剔除质量较差的题目，主要包括区分度检验和相关性分析。

区分度检验采用临界比率法，将样本按总分排序，使用独立样本t检验，比较高低分组在各题项的差异。结果表明，除了第10题外，其他27题得分均具显著性差异(p<0.01)。

相关性分析采用题总相关法，对量表各题与总分进行皮尔逊相关分析，结果表明，第4、10、18共3题的相关性小于0.4，其余题目与总分相关系数在0.594～0.741(p<0.01)均成显著正相关。

综合上述区分度检验和相关性分析的结果，如表1所示。剔除4、10、18题共计3题，剩余25个题项，进行探索性因子分析。

表1 高职学生学业浮力量表项目分析结果

3.2 探索性因子分析

通过项目分析，删除3道质量较差的题目后，对剩余的25题进行探索性因子分析。检验结果显示：KMO值为0.960，Bartlett球形检验值χ2= 9806.122，df=300，p<0.001，表明这25道题存在潜在共同因子，适合进行因子分析。结合碎石图辅助判断，抽取4个或5个因子比较适宜。

采用主成分分析法，选择最大方差旋转法，进行共同因子提取，正交旋转后得到因子负荷矩阵。依据以下标准删除条目：①特征值小于1；②公因子方差中共同度小于0.40；③题项的因子负荷值大于0.5；④每个公因子的题项少于3项。对保留的25题提取有效的公因子，按以上标准，提取了特征值大于1 的公因子4个，具体结果如表2所示。25个题项中最低负荷为0.524，最高负荷为0.752，所有题项的共同度介于0.504～0.695，4个公因子解释总方差的62.773%。

表2 高职学生学业浮力探索性因子分析结果

以上结果可得，高职学生学业浮力量表可分为4个分量表，因子命名综合考虑Martin的“5C”理论和题项内涵，4个因子分别命名为：F1 包含7个题项，主要涉及自我效能，如：“我能安排好时间，完成各项学习任务” “如果我努力，我相信我能把功课学好”等，故命名为“自我效能”；F2包含的7个题项反映了在目标计划的制定和实施过程中的感受、行动和表现，命名为“目标计划”；F3包括6个题项，这些题项主要涉及如何通过行为来管理消极情绪，命名为“情绪管理”；F4包含5个题项，主要涉及学业中遇到问题时如何解决，命名为“解决问题”。

3.3 信度检验

对25个题项的四个因子进行内部一致性检验。总量表的Cronbach’sa系数为0.952，各因子的内部一致性系数为0.897(自我效能)、0.884(目标计划)、0.855(情绪管理)、0.857(解决问题)。结果显示，具有良好的内在一致性信度。

3.4 效度分析

如表3所示，相关分析结果表明，高职学生学业浮力量表的 4 个因子与总量表之间的相关较高，各因子间相关较低，这说明 4个因子都围绕着一个共同特质，同时彼此之间又相互独立，量表的结构效度比较理想。

表3 因子间及因子与总分的相关矩阵

运用Amos24.0进行验证性因子分析，通过考察该模型与实际数据间的拟合程度检验模型的合理程度。各拟合指标为：χ2/df =4.039，RMSEA=0.068，CFI=0.885，CFI=0.915，IFI= 0.915，TLI=0.905，RMR=0.042，提示模型对数据的拟合较好，模型如图1所示。

图1 高职学生学业浮力因子模型

因子载荷系数呈现显著性，表明因子和题项之间测量关系良好，如表4所示。4个因子对应的AVE值为0.5586、0.5246、0.5001、0.5521，均大于0.5，且CR值分别为0.8983、0.8853、0.8565、0.8594，均高于0.7，说明聚合效度良好。

表4 验证性因子分析模型聚合指标

4 讨 论

4.1 量表的信效度

高职学生学业浮力量表参考了同类量表，在对高职学生访谈的基础上，通过对专家、教师咨询后设计而成。通常认为，一般量表的公因子累积方差解释率50%以上，公因子方差大于0.4，且每个题项都在其中一个公因子上的因子载荷值均大于0.4，则表明量表具有较好的结构效度[7]。通过探索性因子分析发现，量表的各题项所涉及的因子负荷均大于0.50，4个因子累计方差解释率为62.773%。验证性因子分析结果显示，各拟合指标均达到推荐标准[8-11]，RMSEA小于0.8，可视为合理拟合[12]，因此可认为模型对数据的拟合较好，达到较满意水平，对探索性因子分析得出的结果做了验证。

在实际应用中，Cronbach’sa系数至少要大于0.50，最好应该大于0.70[13]，本研究总量表Cronbach’sa系数均大于0.70，说明该量表具有良好内部一致性。

由于学业浮力方面的测量工具较少，未能进行校标效度的检验，但研究结果及各项指标表明，由25个题项、4个因子构成的量表具有较好的信度和效度，能够很好地测量高职学生学业浮力且科学方便，可作为测量工具进一步研究我国高职学生学业浮力水平。

4.2 学业浮力理论的探究

量表的编制是在前人的理论指导下进行的，又可为相关理论的探索研究提供工具。根据“5C”理论，本量表按自信、协调、承诺、镇定和控制五个维度来设计题项。但经过探索性因子分析，采用主成分分析最大方差旋转法抽取共因子，根据特征根大于1确定因子数量，最终构建了25个题项的四因子理想模型：自我效能(7个题项)、目标计划(7个题项)、情绪管理 (6个题项)、解决问题 (5个题项)。其中，根据“5C”理论设计的“协调” “承诺” “控制”三个维度的题项合并组合成了“目标计划” “解决问题”两个因子。

鉴于量表中的这些因子是静态的保护性因素，对于“学业浮力是如何对高职学生产生作用”这一问题未能给出满意的解答，如：学业浮力所涉及的这些保护性因素是如何形成一个完整的动力系统？这些保护因素之间又是如何互相激发并促进的？这些问题有待于未来研究提出进一步的理论，并以此探讨他们之间的互相作用来进一步阐释学业浮力，同时，把静态因素转化为过程机制。

4.3 研究的局限性

首先，在进行量表问卷的编制时，借鉴了前人的相关研究成果，以Martin等“5C”理论为理论指导，结合了心理学专业专家的意见并咨询了职业院校教师，虽然正式问卷信效度较理想，但未能进行开放式问卷调查。

其次，受研究条件限制，只选取了一所理工科职业技术学院的大学生作为研究对象，研究样本不够广泛，存在一定的局限性，研究对象为某职业技术学院一年级学生，女生明显少于男生。因此，在今后的跟踪和完善中，应考虑提升样本均衡性，在更大范围内测量该量表的信效度，并一步验证量表的有效性。

5 结 语

由于目前对于我国高职学生学业浮力的研究尚未开发具有普适性的测量工具，本量表的编制按照统计学界普遍认同的相关性分析、信效度分析和结构方程建模，各项指标均符合测量学的标准，为后续高职学生学业浮力的进一步研究提供了信效度较高的测量工具，为调查中国高职学生学业浮力水平、探究学业浮力与其他因素之间的关系提供了有效工具。