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复旦教育论坛2014年第12卷第3期FudanEducationForum2014.Vol.12,No.3·方略·基于NSSE-CHINA问卷的大学生学习投入结构研究杨立军1,韩晓玲2(1.南京邮电大学教学质量监控与评估中心,江苏南京210046;2.南京邮电大学教育科学与技术学院,江苏南京210046)摘要:本文基于NSSE-CHINA问卷的南京某工科高校调查数据,利用高阶验证性因素分析构建了大学生学习投入的三维度结构模型,比较了三维度结构与NSSE-CHINA五维度结构模型拟合指数以及信效度情况,并利用多层线性模型(HLM)分别分析了三维度大学生学习投入因素和环境因素以及五维度学习投入指标对于教育收获的影响。研究发现:第一,大学生的学习投入可以划分为行为投入、认知投入以及情感投入三个维度;第二,大学生学习投入三维度结构具有较好的信效度指标,三维度结构模型较好地拟合了该工科高校的数据;第三,个体的学习投入因素对于教育收获的作用大于环境因素的作用,学习投入三维度结构厘清了个体学习投入与环境影响的关系;第四,大学生学习投入的三个维度相互影响,其中认知投入与行为投入相关性最强;第五,研究者应根据需要合理使用相关量表及其构建的结构指标。关键词:学习投入结构;验证性因素分析;模型拟合;教育收获中图分类号:G642.1文献标识码:A文章编号:1672-0059(2014)03-0083-08AStudyontheStructureofCollegeStudents'LearningEngagement:BasedonNSSE-CHINAYANGLi-jun1,HANXiao-ling2(1.CentreforTeachingQualityMonitoringandAssessment,NanjingUniversityofPostsandTelecommunications,Nanjing210046,Jiangsu,China;2.InstituteofEducationalScienceandTechnology,NanjingUniversityofPostsandTelecommunications,Nanjing210046,Jiangsu,China)Abstract押BasedontheNSSE-CHINAdatabase,thisstudyestablishesatri-dimensionalstructureofcollegestudents'learningengagementthroughConfirmatoryFactorAnalysisandcomparesthemodelfitindexesbetweenthethree-dimensionalstructureandthefive-dimensionalstructure.ThepaperthenusesHierarchicalLinearModeltoanalyzetheeffectsofstudents'learningengagementontheirlearningachievementsinthethree-dimensionalstructureandthefive-dimensionalstructure.Keyfindingsaresummarizedasfollows:Firstly,learningengagementconsistsofbehavioralengagement,cognitiveengagementandemotionalengagement;Secondly,three-dimensionalstructureofindividuallearningengagementhasgoodreliabilityandvalidityindicators,fittingthedatafortheengineeringcollege;Thirdly,individuallearningengagementexertsagreatereffectonlearningachievementsthanenvironmentalfactors,whichclarifiestherelationshipbetweenindividuallearningengagementandenvironmentalimpact;Fourthly,thethreedimensionsofstudents'learningengagementinteractwitheachother;Lastly,whenemployingscalesandrelatedindicators,researchersneedtotaketheirspecificresearchobjectivesintoconsideration.Keywords押StructureofLearningEngagement;CFA;ModelFitting;LearningAchievement83··DOI:10.13397/j.cnki.fef.2014.03.014复旦教育论坛2014年第12卷第3期FudanEducationForum2014.Vol.12,No.3随着国内外对高等教育质量关注的持续增强以及教育改革逐步向纵深推进,对质量的研究也逐渐由对学校教育的宏观性视角转向学生学习这一微观视域。其中学生的学习投入是当下这一视域的研究热点。诸多研究表明,学习投入(learning engagement),是影响大学生学业成功的关键因素,对学生的学业成就及未来的发展都有着深远的影响。最早关注学习投入的是在心理学研究领域中关于学业倦怠的研究[1]。随着积极心理学的兴起,人们主张从人实际的、潜在的具有建设性的力量和机能出发,用积极的方式解释人的心理与行为[2],作为学业倦怠的对立面———学习投入研究为人们了解大学生的学习提供了另外的视角。Schaufeli认为学习投入是一种与学习相关的积极、充实的精神状态,包括活力、奉献和专注三个维度[3]。Fredricks 采用另外的途径来定义学习投入的概念,认为学习投入包括行为(behavioral)、情绪(emotional)和认知(cognitive)等三个独立维度[4]。他认为行为投入是指积极地参与学术的、社会的和课外的活动;认知投入指有掌握复杂学习内容的意愿和承诺,认为某一学科对个人的世界观和社会环境有影响,并且视学科的成功为增加个人价值的体现,主要包括学生在学习时使用的认知策略和心理资源的高度卷入;情感投入是指面向学业任务或他人(如老师和同学)的积极情感反应及对学校的归属感。国内学者孙蔚雯在Miserandino关于学习投入定义的基础上,也认为学习投入包括行为投入、情感投入以及认知投入三个维度[5]。2006年,美国学校投入中心(National Center for School Engagement,简称NCSE)开发了中学生学习投入量表,包括情感投入、认知投入和行为投入共计45个项目[6]。George D. Kuh在Tyler的“时间理论”、Pace的“努力质量理论”、Astin的“卷入理论”以及Chickering等的“本科教育阶段有效教学七项原则理论”等研究基础上,对学习投入给予了进一步解释和补充,认为学习投入除了包括有效学习活动中的时间和精力外,还涉及学生如何看待学校对他们学习的支持力度,学习投入是学生个人努力与环境互动的结果[7]。以“学习投入”概念作为调查核心的NSSE(National Survey of Student Engagement)工具的产生则进一步推动了有关学习投入的研究。目前NSSE调查结果不仅应用于院校评价,甚至在美国大学排行中也得到应用,学习投入一时间成为了美国教育政策讨论和学术研究的热点[8]。中国正是在这样的背景下引入了NSSE工具①。但是,有研究认为George D. Kuh的关于学习投入的界定还不够清晰[10]。主要在于NSSE工具将学习投入结构化为学业挑战度、主动合作学习、生师互动、教育经验丰富程度、校园环境支持度五维度指标,这五维度指标没能将学生的个体投入与环境的影响与互动作用区分开来,即该五个指标既包含了学生个体的学习投入,也包含了课程和学校对于学生个体投入的支持与作用。本研究即在某高校2009年NSSE-CHINA调查数据的基础上,将NSSE-CHINA的学习投入五维度结构按照有关学习投入的行为投入、情感投入和认知投入三维度来构建学生个体投入结构,并将课程、学校等对个体学习投入互动的因素作为影响因素构建多层线性模型,以厘清个体学习投入以及环境的各自作用。一、NSSE-CHINA问卷已构建的五维度结构为量化大学生学习投入状况,NSSE按照相关理论构建了五维度指标。2007年,清华大学教育研究院受福特基金的支持引进了NSSE工具,并进行了汉化和本土化适应操作,修订了NSSE2007版本中的38个题项(包括题项的增加和删减),形成了NSSE-CHINA测评工具。NSSE-CHINA的五大指标名称与NSSE一致,且其有关信效度指标好于NSSE[10]。五个指标项目包括的测量题项主要有学生的学术活动和教育经历、学术挑战、校园关系、辅助性课程活动、学术整合、满意度、时间利用等。NSSE-CHINA量表五维度的项目构成情况如表1所示(项目题号均与NSSE-CHINA项目题号完全一致)。从NSSE-CHINA量表五大维度的项目构成来看,学习投入主要包括两大方面:其一,学生投入于学习活动的数量及其努力程度;其二,院校为吸引学生投入而做出的努力和支持。以学生为主导的学习性投入主要包括主动合作学习、生师互动、教育经验丰富程度等要素,而以院校为主导的学习性投入主要包括学业挑战度和校园环境支持度等要素。二、数据来源及分析工具(一)数据来源南京某工科高校参与了2009年NSSE-CHINA的首次调查,学校按照预计回收率(60%)、抽样误差(5%)进行完全随机抽样,经样本代表性检验(专业、性别、民族、城乡等分布)后确定样本为3000人,回收有效数据的样本为1538个(删除测谎题反映异常、缺失数据过多的无效样本)。其中男生样本占60.5%(102584··复旦教育论坛2014年第12卷第3期FudanEducationForum2014.Vol.12,No.3人),女生样本占39.5%(513人);大一样本占29.6%(455人),大二样本占26.4%(406人),大三样本占29.5%(454人),大四样本占14.5%(223人);汉族样本占98.6%(1513人),少数民族样本占1.4%(26人);城镇户籍样本占57.1%(878人)、农村户籍样本占42.9%(660人)。经检验,样本分布与原始抽样分布无显著差异。(二)分析工具利用AMOS17.0软件对调查数据进行高阶验证性因素分析,参数估计采用极大似然估计法。分析过程包括以下几个步骤:模型表述、模型识别、模型拟合、模型评价、模型修正,在模型拟合过程中,个别二阶因子进行了项目打包。在比较三维度结构学习投入与五维度学习投入结构对于教育收获的影响时,采用了多层线性模型(HLM)进行分析,以反映随机误差,使结果更精确。三、NSSE-CHINA的三维度结构重构(一)三维度结构内涵界定及项目归类根据以上项目的内涵情况,我们将NSSE-CHINA问卷中的教师课程要求(13b、13c、13d、13e)和院校支持(21a、21b、21d、21e、21f、21g、21h)看作环境影响因素,对余下的35个项目作为个体行为投入、认知投入以及情感投入项目进行验证性因子分析,从而进行三维度因子结构构建。进行三维度因子结构的构建时,首先需要在明确三维度涵义的基础上进行项目的归类。我们主要采纳了Fredricks 的关于学习投入的定义,并参考了LaNasa的关于学习投入维度的构建研究[11],认为行为投入主要考察大学生在课堂内外参与学习的行为表现,在本问卷中可以归类的二
本文标题:基于NSSE-CHINA问卷的大学生学习投入结构研究
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