基于因子分析的大學生研究性學習影響因素研究
——以地方性綜合性大學工科專業為例

張 達，宋義林，陳 剛，高樹枚

基于因子分析的大學生研究性學習影響因素研究
——以地方性綜合性大學工科專業為例

張 達，宋義林，陳 剛，高樹枚

（黑龍江大學，黑龍江哈爾濱150080）

本文對黑龍江大學機電工程學院兩個專業631人采取隨機抽樣方式進行調查，通過主成分分析的方法對影響研究性學習的15個因素萃取出五方面因子——學習方式、個人規定性、專業技能、基礎知識技能和保障性因素，以期為學院實施研究性學習教育制度在選拔學生和制訂制度模式方面提供支持。

因子分析;研究性學習

一、問題的提出

本科研究性教學的思想源于洪堡最早提出的“教學與研究相統一”的大學教學原則。研究性教學作為一種有效地引導學生主動探究、培養學生實踐能力和創新精神的教學方式，已成為國內外高等教育改革的熱點和重點。在國外，在德國開創研究性學習為主要內容的大學教學制度改革影響下，美國和歐洲各大學相繼探索了一些新的研究性教學模式，如斯坦福大學的“斯坦福導讀”課程，丹麥羅斯基爾德大學的項目學習等等；在國內，華中科技大學總結出的CCBP、面向大班的合作式學習群體創新實驗區、基于項目的專業教育試點班、基于自由探索的自我發展模式等多種研究性教學模式，對研究性教學的條件和環境進行了研究和實踐探索［1］。

作為地方性綜合性大學工科學院，專業人才培養主要目標是造就一大批創新能力強、適應經濟社會發展需要的各類型高素質工程技術人才。研究性學習作為一種符合工程能力培養規律、符合綜合素質形成邏輯的教學組織形式和教學方式，它成為應用型人才培養著力推行的方式之一，關系到大學生就業核心競爭力能否切實提高，就業目標能否實現［2］。本文根據筆者所在學院開展研究性學習的具體情況著重選擇學生應具備的素質、開展研究性學習的方式進行分析，探索影響研究性學習的關鍵因素，以期為參與高校進行教學組織形式和教學方式的改革、為參與高校的教師開展研究性教學提供參考和借鑒。

二、數據資料來源

1.樣本的選取與獲得

本文選擇樣本數據以黑龍江大學機電工程學院機械、電氣兩個專業三個年級共計631人為總體，通過隨機抽樣，抽取大學二、三、四年級學生，共發放問卷200份，收回問卷185份，有效問卷173份（男139人，女74人；大二48人，大三90人，大四35人），12份無效問卷未被列入統計，產生問卷無效的原因主要是：第一、大學畢業年級部分學生的問卷未答完整或答案之間有矛盾；第二、個別學生未按要求答題，全部選擇某一個選項；第三、個別學生基本信息未填寫，難以統計。通過隨機抽取方法使得樣本有代表性和收集到的數據能保證分析結果的科學性。

2.指標的選取

在選取指標時借鑒關于影響學生研究性學習因素的資料，以學院實際開展研究性學習情況為內容選取了15個較為典型的指標：專業成績、計算機水平、數學與物理水平、個人興趣、責任心、參與創新項目情況、參與創新競賽情況、研究性學習試點班級、自發組建研究性團隊、專業seminars課程、指導教師定期指導、實驗室條件、院領導重視程度、制訂研究性學習制度和高年級帶低年級制度，將這些指標制作成問題，做成問卷，進行調查，再選取學生個人基本信息相關問題一同調查。

三、研究結果與分析

因子分析最初是Sperman、Thomson和Burt等心理學家提出的一種統計方法，主要目的適宜較少的維度來表示原始的數據結構，也就是簡化數據，而又能保留住原有數據所提供的大部分信息。

表一

KMO和Bartlet的檢驗是為了證明是否適合做因子分析，其中KMO值越接近1表示越適合做因子分析，從該表可以得到的KMO值0.805，表示適合做因子分析，球形度檢驗的原假設為：相關系數矩陣為單位陣，Sig值為0.000，小于顯著水平0.05，因此拒絕原假設，表示變量之間存在相關關系，適合做因子分析［3］。在公因子方差表中，因子分析的變量共同度都非常高，基本上大于0.5，表明變量中大部分信息均能夠被因子所提取，說明因子分析的結果是有效的。

本研究采用主成分分析（Principal Component Analysis），保留特征值大于1的共同因子，而因子選取標準是適當的旋轉因子軸，保留因子載荷量最大且在0.5以上的變量，目的是希望使各因子的意義能夠更明確一點［4］。利用相關系數矩陣，在15個變量方面找出特征值大于1的公共因子個數，可知當采用特征值大于1的方式抽取因子時可有5個獨立因子，它們占總方差的60.66%，能解釋原變量的大部分差異。

碎石圖中的橫坐標為因子的序號，縱坐標為相應特征值。從圖中可以看到，第5個因子以前的特征值普遍較高，連接成了陡峭的折線，而第5個因子之后的特征值普遍較低，連接成了平緩的折線，而且前5個因子的特征值均大于1，主成分個數提取原則為主成分對應的特征值大于1的前m個主成分。特征值在某種程度上可以被看成是表示主成分影響力大小的指標，如果特征小于1，說明該主成分的解釋力度還不如直接引入一個原始變量的平均解釋力度大，因此一般可以用特征值大于1作為納入標準［5］。下表就是按照這個原理取出大于1的前5個主成分因子，這進一步說明提取5個因子是比較適當的。

從表二可知15個變量可提取5個公共因子，公共因子解釋了變量大部分變異，累計解釋總方差的60.660%，每個變量都在其中的一個公共因子上有較高的載荷值（大于0.5），而對其他公共因子的載荷值較低。分析各因子所包含的變量指標，可以用以下因子進行解釋。因子一包括成立研究性學習試點班級、自發組建研究性學習團隊和專業seminars課程、制訂研究性學習制度、高年級帶低年級制度5個指標，這些指標反映了研究性學習方式對大學生研究性學習的影響作用，可以解釋和命名為學習方式因素；因子二包括個人興趣、責任心和指導教師定期指導3個指標，這些指標反映了研究性學習中對個人和指導教師的個人特質的規定性，可以解釋和命名為規定性因素；因子三包括專業成績、參加創新項目和創新競賽情況3個指標，這些指標反映了專業技能對大學生開展研究性學習的影響作用，可以解釋和命名專業技能因素；因子四包括計算機水平和數學、物理水平兩個指標，這些指標反映了基礎知識對大學生開展研究性學習的影響作用，可以解釋和命名基礎知識技能因素；因子五包括實驗室條件和院領導重視兩個指標，這些指標反映了政策和基礎設施保證對大學生研究性學習的影響作用，可以解釋和命名為保障性因素。

表二

四、結論與評價

根據因子分析的結果可知：本研究凝練了開展研究性學習的影響因素的五個主要方面，分別是：學習方式因素、個人規定性因素、專業技能因素、基礎知識技能因素和保障性因素。為了有效的推進研究性學習制度的實行，應該綜合考慮以上五方面因素，以確保學生在研究性學習中取得良好效果。以學生和學院兩個角度為開展研究性學習的出發點，為地方性綜合性大學開展研究性學習教育提供如下建議：在推進研究性學習制度中選拔學生方面，以個人規定性因素、專業技能因素和基礎知識技能因素為指標，設計選拔研究性學習團隊的測評問卷，問卷在專業方面可以包括專業課的成績、對專業的興趣、專業領域內的創新能力、專業理論知識的實踐能力等等；在個人規定方面可以包括做事的語言表達能力、責任心、學生的勤奮情況、團隊協作能力、創新性思維等等；在基礎知識能力方面可以包括英語能力、計算機能力、文字能力以及閱讀文獻能力等等，通過上述指標選拔出來的學生團隊研究性學習的效果會有所保證，避免出現中途退卻、開展研究不賣力、敷衍了事等現象。在開展研究性學習實踐中，作為教育主體——教師應重點關注學習方式因素和保障性因素，努力創建形式多樣的研究性學習手段，如高年級帶低年級、定期學術報告、教師的定期指導等等。同時爭取學院為開展研究性學習提供政策性支持，包括教師、學生的激勵政策、基礎設施條件的匹配以及研究性學習開展的過程監督檢查等等。

［1］許曉東.理工科本科研究性教學模式的研究與實踐［J］.中國大學教育，2008，（11）：9–13.

［2］林健.面向卓越工程師培養的研究性學習［J］.高等工程教育研究，2011，（6）：5–15.

［3］王世通.基于因子分析的大學生就業能力影響因素研究［J］.當代經濟，2013，（21）：140–142.

［4］榮泰生等.spss與研究方法［M］.大連：東北財經大學出版社，2012：273-286.

［5］楊維忠等.spss統計分析與行業應用案例詳解［M］.北京：清華大學出版社，2012：241-255.

編輯／高偉

張達（1978－），男，黑龍江大學機電工程學院輔導員，講師，主要從事大學生思想政治教育研究。

黑龍江省新世紀高等教育教學改革工程項目（JG2012010499）