本科生就讀經(jīng)驗(yàn)影響學(xué)習(xí)收獲的路徑研究-基于結(jié)構(gòu)方程模型

1、    本科生就讀經(jīng)驗(yàn)影響學(xué)習(xí)收獲的路徑研究基于結(jié)構(gòu)方程模型        摘要：學(xué)生就讀經(jīng)驗(yàn)近年來成為衡量高等教育質(zhì)量的重要視角，注重從學(xué)生學(xué)習(xí)過程的角度揭示本科生教育狀況。以學(xué)生就讀經(jīng)驗(yàn)為核心概念，在學(xué)生發(fā)展影響理論基礎(chǔ)上，利用學(xué)生就讀經(jīng)驗(yàn)調(diào)查問卷所收集的數(shù)據(jù)，使用結(jié)構(gòu)方程中的路徑分析方法，建構(gòu)分析就讀經(jīng)驗(yàn)影響學(xué)習(xí)收獲的模型。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：支持性校園環(huán)境、學(xué)生的學(xué)業(yè)活動、學(xué)校資源利用以及社會交往對學(xué)習(xí)收獲的各維度產(chǎn)生積極影響，呈現(xiàn)出顯著的正效應(yīng)。關(guān)鍵詞：本科教育，就讀經(jīng)驗(yàn)，學(xué)習(xí)收獲，路徑分析一、問題提出隨著我國本科生教學(xué)評估

2、實(shí)施以來，高等教育發(fā)展進(jìn)入到“評估的時代”，本科生培養(yǎng)質(zhì)量的狀況成為高等教育發(fā)展的核心。在高等教育大眾化進(jìn)程中，越來越多的利益相關(guān)者介入到其中，對于質(zhì)量的關(guān)注與外在問責(zé)促使高等教育主體的轉(zhuǎn)變，學(xué)生維度成為越來越重要的關(guān)注點(diǎn)。由此，也帶來質(zhì)量評估范式與主體的轉(zhuǎn)變，影響到評估維度的選擇，評估主體的確立，評估方法的反思，促使質(zhì)量評估視角的轉(zhuǎn)變。從國外高等教育評估發(fā)展來看，注重學(xué)生角度出發(fā)的評估方式占據(jù)著重要地位。在具體的實(shí)施中，將學(xué)生的就讀經(jīng)驗(yàn)與學(xué)習(xí)投入納入進(jìn)來，注重從學(xué)習(xí)過程與學(xué)習(xí)收獲的角度進(jìn)行評價，這些指標(biāo)也成為衡量高等教育質(zhì)量的關(guān)鍵維度。學(xué)生進(jìn)入大學(xué)后，其發(fā)展過程猶如一個“黑箱”，其實(shí)際狀況如

3、何尚待去揭示。國外研究對于學(xué)生發(fā)展做出了有益的探索，探討學(xué)習(xí)過程與學(xué)習(xí)結(jié)果之間的關(guān)系，形成了若干理論模型。這些研究對我國本科生發(fā)展探索產(chǎn)生有利的啟示，可以從學(xué)生就讀經(jīng)驗(yàn)角度出發(fā)，探尋學(xué)生的受教育過程是一種什么樣的進(jìn)程？弄清學(xué)生在學(xué)期間所從事的活動，對其學(xué)習(xí)收獲產(chǎn)生什么樣的影響？這種關(guān)系在多大程度上能夠解釋學(xué)生的學(xué)習(xí)收獲？在這些研究基礎(chǔ)上，可以形成本科生發(fā)展的影響機(jī)制。結(jié)構(gòu)方程模型（sem）可以滿足這種研究需要，其驗(yàn)證性因素分析的方式，可以建基于一定的理論模型，結(jié)合實(shí)證數(shù)據(jù)的分析，通過檢驗(yàn)就讀經(jīng)驗(yàn)與學(xué)習(xí)收獲之間的相關(guān)關(guān)系，對其影響效果以及路徑機(jī)制進(jìn)行驗(yàn)證與解釋。二、初始模型的建立在利用驗(yàn)證性因素

4、的分析方式時，首要依據(jù)已有的研究基礎(chǔ)，建立初始模型，然后利用數(shù)據(jù)對該模型進(jìn)行驗(yàn)證與修訂。在本研究中，就讀經(jīng)驗(yàn)與學(xué)習(xí)收獲是核心概念，就讀經(jīng)驗(yàn)是指學(xué)生對自身與大學(xué)環(huán)境中的人、事、物所發(fā)生的交互作用的認(rèn)識與體驗(yàn)。具體來說，是學(xué)生在學(xué)校期間參與課內(nèi)、課外活動的經(jīng)歷1。對就讀經(jīng)驗(yàn)的研究是為了解學(xué)生在與學(xué)習(xí)相關(guān)的各種活動中究竟做了什么，注重對學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)程的調(diào)查，如與教師的交流、與同學(xué)的合作學(xué)習(xí)以及寫作經(jīng)驗(yàn)等，獲得受教育的預(yù)期結(jié)果2。學(xué)習(xí)收獲是衡量學(xué)生培養(yǎng)質(zhì)量的評價標(biāo)準(zhǔn)，是指對學(xué)生在完成一系列課程或者培養(yǎng)計劃之后，能夠證明自己在知識、技能以及價值觀念上具備了應(yīng)有的能力3。在模型的建構(gòu)中，包括就讀經(jīng)驗(yàn)與學(xué)習(xí)收

5、獲的構(gòu)成因素，并建立各種因素之間的影響路徑。從已有研究來看，研究者注重從多方面探討影響學(xué)生發(fā)展的因素，包括學(xué)校與學(xué)生個體層面。羅伯特·佩斯（robert pace）從學(xué)生投入角度進(jìn)行研究，重視學(xué)生所投入的時間與努力，加上對學(xué)校設(shè)施、機(jī)會的利用，對學(xué)習(xí)收獲產(chǎn)生影響4。這里面包括學(xué)生在學(xué)習(xí)上投入的時間，還有利用學(xué)校設(shè)施的頻率，時間投入越多以及頻率越高，對學(xué)生的收獲影響越大。奧斯?。╝stin）從學(xué)校環(huán)境影響出發(fā)，研究院校環(huán)境作為學(xué)生投入與收獲的中介因素，對學(xué)生的發(fā)展產(chǎn)生重要影響，該研究注重外部影響因素5。喬治·庫（george kuh）從學(xué)校環(huán)境與學(xué)生努力出發(fā)，認(rèn)為學(xué)生的學(xué)習(xí)性

6、投入通過個人努力與學(xué)校環(huán)境作用，對最終的學(xué)習(xí)成就產(chǎn)生影響6。該研究將學(xué)校外部因素與學(xué)生內(nèi)在因素結(jié)合在一起，學(xué)生的學(xué)習(xí)成就受內(nèi)外在因素共同影響。齊克林（chickering）從學(xué)習(xí)過程因素考慮，認(rèn)為師生交往、學(xué)生合作、學(xué)習(xí)反饋以及學(xué)習(xí)時間對學(xué)生發(fā)展產(chǎn)生重要影響7。該研究注重學(xué)生內(nèi)在因素，從學(xué)生的學(xué)習(xí)過程角度探討影響學(xué)生發(fā)展的多方面因素。帕斯卡雷拉（pascarella）從綜合角度出發(fā)，提出了對學(xué)生學(xué)習(xí)產(chǎn)出與成長產(chǎn)生影響的五個變量，學(xué)生個體背景與學(xué)校組織特征是外在的環(huán)境變量，通過學(xué)生的社會交往、個人努力、學(xué)校環(huán)境因素，從而對學(xué)生個體發(fā)展產(chǎn)生影響8。該研究將影響學(xué)生發(fā)展的諸多因素包括在內(nèi)，從背景因素

7、到學(xué)校外在因素，再到學(xué)生內(nèi)在因素，也是對以前研究與理論的綜合化應(yīng)用。在初始模型建構(gòu)中，綜合考慮已有研究基礎(chǔ)，將學(xué)生發(fā)展分為輸入、過程與結(jié)果三部分，對應(yīng)自變量、中介變量以及因變量。在變量的構(gòu)成中，輸入部分考慮學(xué)生的家庭背景與校園環(huán)境因素；在過程部分對學(xué)生參與活動進(jìn)行分類，學(xué)生在學(xué)期間主要參與學(xué)業(yè)活動與社會交往活動，同時還利用學(xué)校資源進(jìn)行學(xué)習(xí)，這些多元化活動通過學(xué)生個人努力對自身發(fā)展產(chǎn)生影響；在結(jié)果部分考慮學(xué)生的學(xué)習(xí)與認(rèn)知發(fā)展?fàn)顩r，獲得發(fā)展的程度。將上述因素分別列入到各變量中（見圖1），對初始模型構(gòu)成因素間的關(guān)系進(jìn)行建構(gòu)，形成各因素間的影響路徑關(guān)系。學(xué)生家庭背景與支持性校園環(huán)境對學(xué)習(xí)收獲產(chǎn)生直接影

8、響，同時通過學(xué)習(xí)過程因素對學(xué)習(xí)收獲產(chǎn)生間接的影響；學(xué)校資源利用與學(xué)業(yè)活動對學(xué)習(xí)收獲產(chǎn)生直接影響，同時通過學(xué)生的社會交往與個人努力對學(xué)習(xí)收獲產(chǎn)生間接影響；社會交往通過個人努力對學(xué)習(xí)收獲產(chǎn)生間接影響，同時社會交往與個人努力對學(xué)習(xí)收獲產(chǎn)生直接影響。 三、研究方法（一）研究工具具體的研究工具采用“大學(xué)生就讀經(jīng)驗(yàn)問卷”，該問卷由美國的“大學(xué)生就讀經(jīng)驗(yàn)問卷”（college student experiences questionnaire，簡稱cseo）第四版漢化修訂而來。該問卷已經(jīng)在美國的大學(xué)里使用了多年，取得了很好的效果。cseo總共有四個部分，包括學(xué)生的背景信息、學(xué)生的學(xué)?；顒?、對學(xué)校環(huán)

9、境的感知以及學(xué)生對學(xué)習(xí)收獲的自我評估。學(xué)生的背景信息包括性別、專業(yè)、家庭背景等，根據(jù)學(xué)生的不同背景信息設(shè)置了17個問題；學(xué)生的學(xué)?；顒硬糠质菃柧碇黧w，包括圖書館學(xué)習(xí)、課程學(xué)習(xí)、與教師交往、寫作經(jīng)驗(yàn)、社團(tuán)活動等112個問題，均采用四點(diǎn)量表的方式，參加活動的頻率分為很多、多、一些、很少4個量度；學(xué)校環(huán)境部分包括學(xué)術(shù)環(huán)境、人際環(huán)境與職業(yè)環(huán)境10個問題，對環(huán)境的感知程度從非常重視到很不重視分為7個量度；學(xué)習(xí)收獲部分包括學(xué)生在知識技能、個人發(fā)展、職業(yè)準(zhǔn)備、通識教育等方面的發(fā)展?fàn)顩r25個問題，按照獲得程度分為很多、多、一些、很少4個量度。具體方法將采用結(jié)構(gòu)方程模型中的路徑分析法，該方法不僅能彌補(bǔ)回歸分析的

10、不足，而且能夠更好地證明和預(yù)測學(xué)生學(xué)習(xí)收獲的機(jī)制。隨著相關(guān)軟件的發(fā)展與普及，路經(jīng)分析可以輕易地在結(jié)構(gòu)方程模型中得到應(yīng)用，并有效地驗(yàn)證理論模型9263-264。通過對本科生就讀經(jīng)驗(yàn)影響學(xué)習(xí)收獲關(guān)系的揭示，可以對已有的研究進(jìn)行驗(yàn)證，檢驗(yàn)初始模型與觀察數(shù)據(jù)的適切性，進(jìn)而反映出輸入變量、過程變量對結(jié)果變量的直接影響、間接影響和總影響，解釋學(xué)生學(xué)習(xí)收獲的影響關(guān)系與變異百分比。（二）研究樣本在數(shù)據(jù)收集上，大學(xué)生就讀經(jīng)驗(yàn)課題組對問卷進(jìn)行了前測與修訂，并進(jìn)行了多次正式的調(diào)查，建立了完善的數(shù)據(jù)庫。本研究選用數(shù)據(jù)庫中比較完整的高校作為個案，課題組在2009-2010學(xué)年對北京某重點(diǎn)高校進(jìn)行了大規(guī)模調(diào)查，幾乎涵蓋該

11、學(xué)校所有專業(yè)，總共包含3037份有效問卷。雖然施測時間上較早，但是在數(shù)量規(guī)模以及樣本代表性上，都有利于揭示研究的問題，有效驗(yàn)證理論模型。研究對象的基本信息包括性別、年級（詳見表1）。 （三）信效度分析從問卷調(diào)查看，修訂后的問卷具有很高的信度與效度。一般認(rèn)為，內(nèi)部一致性（cronbachs alpha）信度系數(shù)在0.7以上表示量表測量的是同一個事件，具有較高的信度10。問卷的總體信度=0.9099，可以看出問卷的信度很高。在對效度進(jìn)行檢驗(yàn)時，kmo測量系數(shù)值越大，表明變量間的共同因素越多，愈適合進(jìn)行因素分析。問卷總體抽樣適當(dāng)性的kmo值為0.911，系數(shù)值符合標(biāo)準(zhǔn)要求，可以有效進(jìn)行因素

12、分析。從模型構(gòu)成的各變量分析看，將問卷中不同題項歸入到不同變量中，家庭背景包括父母受教育程度、家庭資助學(xué)費(fèi)、校內(nèi)外兼職時間以及兼職影響學(xué)習(xí)狀況；支持性校園環(huán)境包括學(xué)術(shù)、人際以及職業(yè)環(huán)境；學(xué)生個人努力包括閱讀寫作量、選修學(xué)分、學(xué)習(xí)時間；社會交往包括與教師相處經(jīng)驗(yàn)、學(xué)生社團(tuán)、同學(xué)交往、個人經(jīng)歷、談話話題、美術(shù)音樂；學(xué)校資源包括校園設(shè)備與電腦配備；學(xué)業(yè)活動包括圖書館、寫作經(jīng)驗(yàn)、計算機(jī)應(yīng)用、科學(xué)數(shù)量經(jīng)驗(yàn)、課程學(xué)習(xí)、談話信息；學(xué)習(xí)收獲包括收獲自評和學(xué)習(xí)成績。對各變量進(jìn)行內(nèi)部一致性系數(shù)分析，可反映數(shù)據(jù)的穩(wěn)定程度（見表2）。學(xué)生家庭背景與學(xué)生個人努力的值在0.7左右，其余各項變量的值都在0.8以上，顯示出良

13、好的信度。 （四）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備將各項數(shù)據(jù)輸入初始模型進(jìn)行驗(yàn)證之前，需要對數(shù)據(jù)的分布狀況進(jìn)行完善，再選擇利用何種方式進(jìn)行模型的估計。對各變量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時，偏度用于衡量分布的不對稱程度，峰度是用于衡量分布的集中程度，理想的偏度與峰度應(yīng)當(dāng)接近于0，表示符合正態(tài)分布。從表3的具體情況來看，變量的峰度和偏度值存在一定的非正態(tài)性問題，其背后的原因可能由于樣本容量較大的緣故。之所以處理數(shù)據(jù)存在缺失值，主要是為了有利于結(jié)構(gòu)方程模型的運(yùn)行，有利于對模型與數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的估計。我們通過均值填補(bǔ)法將缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行彌補(bǔ)與完善。在模型估計的方法上，最廣泛采用的是極大似然法（ml），在應(yīng)對大樣本的分布狀況下，其估計值

14、都是適當(dāng)、可信且正確的925。本研究的樣本量超過3000，可以利用極大似然法對參數(shù)進(jìn)行估計，不需要對數(shù)據(jù)的非正態(tài)性進(jìn)行調(diào)整。 （五）模型擬合情況在數(shù)據(jù)完備的前提下，將數(shù)據(jù)輸入到初始模型中，利用amos20.o軟件對變量數(shù)據(jù)與初始模型進(jìn)行擬合及調(diào)整，反映該模型的識別度與擬合度。在具體分析中，首先審查初始模型是否被識別，理想的狀況是過度識別模型，才能進(jìn)行模型擬合度的檢驗(yàn)。模型識別的方法采用t法則（t-rule），對估計參數(shù)數(shù)目與模型數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)目進(jìn)行對比。模型數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)目多于估計參數(shù)數(shù)目，表示模型自由度為正數(shù)，才能稱為過度識別模型。在模型的輸出結(jié)果中，外因變量有2個，內(nèi)因變量有5個，根據(jù)模型數(shù)

15、據(jù)點(diǎn)的算法，（5+2）（5+2+1）/2=28個；估計參數(shù)數(shù)目包括19個回歸系數(shù)，1個協(xié)方差，7個方差，19+1+7=27個，自由度等于模型數(shù)據(jù)點(diǎn)減去估計參數(shù)數(shù)目，28-27=1，表示數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)目多于估計參數(shù)數(shù)目，因此該模型為過度識別模型，可以繼續(xù)進(jìn)行模型的擬合度分析。其次，審查模型的擬合效果，在審核之前需要觀察是否存在違反估計的情況。經(jīng)計算之后，模型中不存在負(fù)的殘差方差，標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)不存在超過或者接近1的值，也不存在超出可理解范圍的太大的變量標(biāo)準(zhǔn)差值。再看模型與數(shù)據(jù)的匹配狀況，如果表示顯著性的卡方值（x2）比較大，可信度系數(shù)（p值）小于0.05，那么呈現(xiàn)出顯著性，數(shù)據(jù)與初始模型并不匹配，需要對初

16、始模型進(jìn)行修改，反之亦然。從實(shí)際結(jié)果來看，x2檢驗(yàn)結(jié)果為2.075，卡方值比較小；p值為0.150.05，沒有呈現(xiàn)出顯著性，可以接受該模型。除了查看顯著性指標(biāo)外，還需要考慮模型適配度檢驗(yàn)指標(biāo)，檢驗(yàn)路徑分析模型圖與數(shù)據(jù)的相互適配程度，更加符合實(shí)際數(shù)據(jù)的狀況。從適配度指標(biāo)來看，具體見表4，該模型的擬合程度比較好，漸進(jìn)殘差均方和平方根（rmsea）為0.019，小于0.05，表示模型適配度很好；適配度指數(shù)（gfi）和調(diào)整后適配度指數(shù)（acfi）為1.000和0.995，均大于0.90，具有良好的適配度；規(guī)準(zhǔn)適配指數(shù)（nfi）、增值適配指數(shù)（ifi）和比較適配指數(shù)（cfi）都為1.0，大于0.90，愈

17、接近1表示模型適配度愈佳；最后一項簡約適配度指數(shù)（pgfi）為0.071，該指標(biāo)的數(shù)值欠佳，這只表示該模型結(jié)構(gòu)尚不夠簡潔。 四、研究結(jié)果分析在模型擬合適配度指標(biāo)符合標(biāo)準(zhǔn)要求的前提下，對模型進(jìn)行估計值計算，呈現(xiàn)出最終的模型運(yùn)算結(jié)果。通過對模型變量之間關(guān)系的觀察，還有對于數(shù)據(jù)輸出結(jié)果的評判，可以得出有利的研究結(jié)論。對研究結(jié)果的分析包含兩大部分的數(shù)據(jù)結(jié)果：一個是標(biāo)準(zhǔn)化估計量模型圖，顯示各變量之間的路徑系數(shù)，其中主要是標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)，揭示變量間相關(guān)關(guān)系的顯著性水平（這是進(jìn)行深入探究的前提），還有變量呈現(xiàn)出的殘差項；另一個是模型運(yùn)行結(jié)束后形成的文字報表輸出結(jié)果，其中主要看變量之間的標(biāo)準(zhǔn)化直接效

18、果與間接效果，并對其進(jìn)行匯總與計算，以得出輸入變量與過程變量對于結(jié)果變量產(chǎn)生影響的比重。對兩類數(shù)據(jù)結(jié)果的處理上，標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)不能直接進(jìn)行運(yùn)算，只能反映變量相關(guān)關(guān)系在統(tǒng)計學(xué)意義上的顯著性水平，而標(biāo)準(zhǔn)化直接效果與間接效果可以進(jìn)行計算，反映變量間具體的影響程度。深入揭示變量之間的影響關(guān)系。（一）變量之間的路徑系數(shù)及其顯著性首先，從數(shù)據(jù)運(yùn)算后的標(biāo)準(zhǔn)化估計量模型圖（圖2）來看，需要分析變量之間的路徑系數(shù)與顯著性程度，在過程變量與結(jié)果變量旁邊的數(shù)值和e1到e5是多元相關(guān)系數(shù)平方值和殘差項。在路徑系數(shù)中，主要有輸入變量之間的相關(guān)系數(shù)，各變量與結(jié)果變量之間的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)，通過回歸系數(shù)可以觀察變量間的顯著性水平；過程變量與結(jié)果變量旁的數(shù)值是多元相關(guān)系數(shù)平方值，表示對于該變量的聯(lián)合解釋變異量百分比，e1到c5是殘差項，殘差項在模型中無法進(jìn)行預(yù)測或解釋。從過程變量與結(jié)果變量旁的多元相關(guān)系數(shù)平方值來看，要重點(diǎn)關(guān)注因變量的數(shù)值.具體為0.49，它表示該模型中所有變量可以解釋學(xué)習(xí)收獲變異的49%，即學(xué)生的學(xué)習(xí)收獲近一半的部分可以由各影響因素進(jìn)行解釋，達(dá)到了比較高的比