高等數學學習現狀調查研究——以X大學X專業為例

李玉倩

(南京郵電大學 教學質量監控與評估中心，南京 210046)

目前關于學生學習的調查研究較多，國內外在此方面的理論研究與實踐成果均較豐富。國外學者Kuh認為學生學習調查一方面可以在提高學生學習經歷(learning experience)方面提供高質量且有意義的數據，另一方面可以盡可能多地發掘和詮釋自身教育中的有效方法(effective educational practive)。［1］在國內也有很多研究型大學嘗試開展學生學習調查，如清華大學與美國印第安納大學合作開發的“NSSE中文版”、［2］北京大學組織的“首都高校學生調查”、［3］中山大學組織的學生學習調查等都是開展學生學習調查的有益嘗試。由于高等數學是所有理工科學生的必修課程，而且是各專業課程的基礎，因此選擇高等數學學習作為本研究的基點，從該課程出發進行研究，同時還由于通信工程、電磁場與無線技術、電子科學與技術等專業的后繼課程與高數關系較大，因此選擇這三個專業的學生作為主要調查研究對象。應用到的檔案數據是相關學生的高等數學成績表。

本研究利用自主設計的“南京郵電大學通信、電子、電磁場專業學生學習高等數學調查調查問卷”進行研究。該問卷是以學生投入(Student engagement)理論以及有效教學七項原則(Seven Principles for Good Practices in Undergraduate Education)理論(鼓勵師生交往、養成學生合作互惠的學習習慣、促使學生學會主動學習、給予學生及時反饋、強調學習任務的時間性、對學生抱有較高的期望及尊重學生之間的差異)以及社會支持與學習成效關系理論為基礎，根據調查所得的指標，通過因素分析的方法，結合專家的意見進行調整，最后得出38個指標，并將其分配到5大維度(學生背景信息、學業動機和態度、高等數學學習方法、關于高等數學課程教學和環境與學習支持)當中，最終形成調查的理論框架和指標體系。經試調查檢驗，問卷具有良好的信效度。

1 數據選取及研究方法

(1)數據的選取。本次研究在我校通信、電子、電磁場三個專業中隨機抽取了21個班級770名學生作為調查的樣本，組織學生集體作答的方式填寫問卷，回收問卷數量為749份，回收率為97.3%。

(2)研究方法。本調查研究主要采用偏離度分析方法和訪談法。偏離度即在設計問卷時，對每一個問題都有一個最佳的答案，這些答案都有得于提高教學效果。同時對每一個答案的優劣都有一定的次序，并按此次序列于問卷的答題中。因此每一個答案與最佳答案有一個偏離值，本研究中取答案編號差的絕對值信為每一個答案的偏離值。為了能用數值來判斷全部學生對同一問題的選擇情況與設計時設定的最佳答案的差異程度，提出了偏離度的概念:它是一個0與1之間的數，全體學生都選最佳答案時其值為0，全體學生都選離最佳答案最遠的答案時其值為1，選擇偏離最佳答案的學生赿多，其值赿大。因此從它可以判斷學生答案偏離最佳答案的程度。

設:每一個問題有N個答案，編號為j，j=1..N，

最佳的答案是第P個答案，并且較好的答案離最佳答案較近，不好的答案離開最佳答案較遠，

每個答案有Ai張選票，

則定義偏差度E為:

明顯可見:如果全部選項都集中在最佳選項，則因P-j=0，E=0。

如果全部選項都集中在最差選項，則分子與分母一樣，E=1。

2 調查分析結果

本研究是以學業動機和態度、高等數學學習方法、關于高等數學課程教學和環境與學習支持四大維度所包含的題目為預測變量，從樣本中選取高等數學成績前200名學生和后200名學生學習高等數學進行偏離度分析，偏離度較為顯著共有33道題目，具體情況見表1:

表1 高數成績前200名學生和后200名學生偏離值

續表

偏離值小于0.01的題項因影響力甚微，故不列入本次研究的討論當中。經過篩選，剩余33道題項符合要求，其中“學業動機和態度”維度下有4道，“高等數學習方法”維度下有18道，“關于高等數學課程教學”維度下有6道和“環境與學習支持”維度下有5道進入偏離度分析。

(1)從學業動機和態度來看，學習目的、動力、興趣是學業成效重要因素。調查情況看發現影響顯著的變量主要集中在課堂內外學習的投入程度、學生學習的目的、來自學習的動力、學習的興趣等方面。學習目的影響學生學習的投入度，形成每個學生學習目的的因素很多，包括從小受到方方面面的教育、家庭條件、社會環境、自身的觀點等，從而形成的學習目的很自然，也很現實。學習目的非常明確成績差的同學偏離度為0.36，成績好的同學偏離度為0.28，差值為0.08;學習動力大部分取決于學習目的。一般情況下學習動機與學習效果呈正相關，學習動機越強學習效果越好，反之相反。學生在學生學習動力這個題項中成績差的同學偏離度為0.54，成績好的同學偏離度為0.38，差值為0.16，這說明學習動力是影響高數成績的重要因素。

(2)在高數學習方法方面，學生學習計劃性、預習情況、課堂聽課記筆記、課后復習情況是學好高等數學的關鍵因素。在學習計劃性題項中成績差的同學偏離度為0.63，成績好的同學偏離度為0.56，差值為0.07。學好高等數學的關鍵因素制訂并執行好學習計劃十分重要。有些學生沒有充分認識制訂學習計劃、加強學習計劃性的意義其結果總表現出學習的效率低下。在“每次課前都認真預習”題項中成績差的同學偏離度為0.71，成績好的同學偏離度為0.60，差值為0.11，表明學生預習程度對學生成績好壞有著直接的影響，也是學生聽好課的前題條件。從調查中得知“在課堂上記筆記”題項中，成績差的同學偏離度為0.60，成績好的同學偏離度為0.38，差值為0.22，表明成績好差的同學在記筆記這一項差別還是非常大的。調查中得知“學習了一階段后每次會復習和小結”題項中成績差的同學的偏離度為0.63，成績好的同學的偏差度為0.46，差值為0.17。

(3)從管理與支持方面看，大學生生活關懷度和課外支持度是教學成效不可忽視的因素。大學生生活關懷度包括經濟和情感方面兩個問題。在經濟方面題項中“學校為你的學習提供經濟上的支持與幫助，有經濟負擔是否會影響學習”成績差的同學的偏離度分別為0.75、0.38，成績好的同學偏離度分別為0.66、0.37，差值為0.09、0.01;“你認為人際關系或情感問題是否影響學習，學校是否幫助你應對人際關系或情感問題”成績差的同學的偏差度分別為0.33、0.85，成績好的同學偏離度分別為0.27、0.83，差值為0.06、0.02;從上述數據可以看出成績好的同學比成績差的同學對學校提供的大學生關懷滿意度是高的。課外支持度包括參考資料和學校提供的課外活動兩個題項。“高數學習的參考資料是否充足”，成績差的同學偏離度為0.49，成績好的同學偏離度為0.37，差值為0.12;“學校提供給同學的課外活動，是否促進了同學的學習”，成績差的同學偏離度為0.44，成績好的同學偏離度為0.4，差值為0.04，表明適當地組織學生課外活動對學習還是有一定的幫助。

3 討論與建議

(1)結合入學教育開展專項教育(講座形式)。在每年新生入學時由學校以講座的形式組織入學教育開展專項教育，內容具體包括:①邀請資深教師講述大學中如何學習以及高數學習在大學學習中的重要性、大學學習心得;學習習慣轉變;學習能力培養等。②邀請優秀數學教師如何學好高數?高中數學和高等數學的銜接與區別;③邀請專業基礎課教師或者專業課教師從自己教過的課程和自己從事過的科研為例，講述學科專業發展情況，科研的主要內容及意義，數學在研究中的作用。

(2)向課堂要質量。課堂質量也是學生學習投入的重要體現，課堂內學習投入程度首先取決于學生的參與情況，這就要加強學生在課堂教學中的參與意識。具體做法是一方面要完善學生考勤制度，輔導員對學生要明確上課考勤要求，使學生成為課堂學習的主體，來上課則成為必然要求;另一方面教師任課要加強課堂管理。教師對于學生上好高等數學這門課程要提出具體要求，對學生上課出現做其他課程的作業、聽音樂、玩手機、睡覺、講話等情況要立即制止。

(3)改善學習的策略。從學生層面而言首先是上課要專心聽講，聽課是學生學習活動的最基本、最重要的形式，對學生來說至關重要;其次是上課前要做好預習以及課后的及時復習。在對訪談中得知，高數成績好的同學一致認為復習能使薄弱的知識有所強化，掌握的知識更加鞏固;而成績差的同學都反應高數課后他們很少復習和幾乎不復習。從學校層面而言具體做法是召開學習經驗交流會，請學完該課程的優秀學長外或者請原來較差后來學得好的同學。講認識，講學習經驗方法，特別是講轉變的心路歷程。

(4)加強管理與支持。國外很多研究都表明，學校的管理與支持對于學生的學習以及個人成長起著重要作用。［4］管理與支持反映了學生對于自身學習狀況和學校所提供學習支持條件的滿意程度。學校要為學生營造良好的教學環境并注重學生的多方面能力培養也能夠促進學生向多方面發展，能讓學生感受到學校在校園文化、教學設施配置等方面的努力。學校的具體措施主要體現在“軟”、“硬”兩方面資源:“軟”資源主要包括在，優秀的教學資源(教師設計的課程內容、采用的授課方式、所學的專業符合學生的期望)，樹立良好的學習風氣，注重寢室學習文化和氛圍的引導、教師與學生的溝通交流等;“硬”資源主要包括圖書館環境、圖書文獻的量及品質、教室室內溫度的適宜調節、實驗室設備完備及先進等。

［1］ Kuh G.D.The national survey of student engagement:Conceptual and empirical foundations.New Directions for Institutional Research［M］.Chicago:University of chicago press，2009.

［2］ 海迪·羅斯，羅燕，等.清華大學和美國大學在學習過程指標上的比較:一種高等教育質量觀［J］.清華大學教育研究，2008，29(2):36-42.

［3］ 朱紅.高校學生參與度及其成長的影響機制:十年首都大學生發展數據分析［J］.高教發展與評估，2010，26(3):35-43.

［4］ Orfield.Schools More Separate:Consequences of a Decade of Resegregation［J］.American Studies Journal，2001(6):124-128.