大學生學習成效影響因素的調查研究

收稿日期：2017-02-14

作者簡介：趙必華，安徽師范大學教育科學學院教授，博士。（安徽蕪湖/241000）

*本文系教育部人文社會科學研究2014年度一般項目“大學生學習成效的影響因素研究：基于SEM和HLM的分析”（14YJA880100）與2015年安徽省高等教育振興計劃重大教學改革研究項目“大學生學業成就評估的理論與實踐研究——來自CLA+與NSSE的啟示”（2015zdjy034）的部分成果。

摘要：通過對8省市35所普通本科院校5855大學三年級學生的問卷調查，探討影響大學生學校成效的因素。研究發現：拓展性學習活動、學習時間、休閑娛樂時間、表層學習動機、交往質量、同伴合作學習與性別對學習成效的兩類指標均有影響，而家庭收入、生師互動、學習策略影響了學校制度化的學習成績，生源地、支持性環境、家庭支持、深度動機、反思整合學習、高水平學習則對自我報告的學習獲益產生效應。基于本研究發現，對高校提出如下建議：首先，營造全面支持的校園環境，促進多元良性互動；第二，創建兩大課堂互聯貫通的課程體系，擴展學習時空；第三，激發學生內在的學習動機，推行深層學習方式；最后，改進學習成效的評價方式，有效表征學業成就。

關鍵詞：學習成效；影響因素；學習投入；大學生

一、引言

高等教育規模的擴張引起了世界各國對高等教育質量的關注，人們普遍擔憂“學歷”的提高能否帶來“學力”的提升。《國家教育與改革中長期規劃綱要（2011-2020）》明確指出高等教育質量關系國家人才戰略的未來，教育部提出了建立全國高等教育教學質量年度報告的發布制度，這均表明我國對高等教育質量的期待已上升到了國家意志的層面。高等教育質量本質上是學生的質量?！皩W生質量是高校質量的根本體現，大學生應該成為質量的主體”。[1]從上個世紀九十年代開始，教育界對高等教育質量的評價角度開始由以學校為中心向以學生為中心轉變，從教學條件“投入”性評估向教學成效“產出”性評估轉變，大學生的學習成效成為衡量高校教育質量的基礎指標。因此，探討影響大學生學習成效的各種因素及其作用機制，對于了解大學教育教學的內在運作規律，改進大學教育品質，具有重要的理論與實踐價值。

學生學習成效影響因素的經典研究是科爾曼等人所做的大規模調查。研究發現學習成效主要受家庭背景的影響，即在控制家庭背景情況下，學校對學生學習成效幾乎沒有影響。[2]這一發現在其報告書《教育機會均等》問世后，引起廣泛爭議與后續研究。高等教育領域的研究者圍繞這一問題展開多角度的思考與研究，產生了多個大學影響力模型，用以探查大學生學習成效的影響因素及其作用機制。

阿斯汀提出了輸入-環境-成果模型（input-environment-outcome model）。[3]在這一模型中，輸入是指學生個人特質、家庭背景、入學前的經驗等，環境是指入學后所接觸的人員、方案、政策、文化、經驗等，而成果是指學生的知識、技術、態度、價值、信念與行為等方面的收獲。該模型成為許多后繼校園經驗與學習結果相關研究的理論基礎。此后，阿斯汀又提出了參與理論，認為學生在學術、人際、校園活動等方面的參與是學生發展的主要決定因素。汀陀提出了交互影響理論，并以此解釋學生的輟學過程，指出學生能否取得很好的發展取決于他們能否將自身的經驗和目標與社會系統、院校制度和教師的價值觀進行很好的整合。[4]帕斯卡瑞拉的一般模型理論指出，大學生的發展受學校組織特征、個人背景、學校環境、社會化互動（師生、同學之間的交往）和學生努力程度等五個因素的影響，其中學生個人背景、學校組織特征會形塑學校環境，而學校環境會直接影響學生與教師、同學之間的互動以及學生努力投入的質量，進而影響到學生的學習與認知發展。[5]庫伯等提出的大學生發展影響因素模型認為，大學生發展受到大學生入學前的經驗、大學生在校學習行為和院校條件這三方面因素的綜合影響。[6]1998年，庫伯與同事共同開發并推廣了“全美大學生學習投入調查”（National Survey of Student Engagement，NSSE），通過建構“學業挑戰度”、“主動合作學習”、“生師互動”、“教育經驗豐富度”、“校園環境支持度”五個“有效教育實踐基準”，探查大學生個體是如何投入以及院校是如何引導學生投入到學校的各種活動中。[7]這些大學影響力模型均采用“輸入-過程-輸出”模式，綜合考察大學生個體與校園整體環境、人際互動對學習成效的影響。

·課程與教學·大學生學習成效影響因素的調查研究

近年來，圍繞著大學生的學習投入，國內學者展開了大規模的學情調查。清華大學教育研究院引進NSSE將其漢化，開展了中國大學生學習性投入調查。[8]北京大學教育學院基于自主研發的量表對首都各高校開展了學生發展與投入度方面的調查。[9]廈門大學“國家大學生學習情況調查”課題組通過自主設計調查量表開展了全國大學生學情調查。[10]這些研究在調查基本學情的基礎上，嘗試從個體、學校（課堂）探查影響大學生學習成效的因素及其機制，對改進大學教育教學工作提供了有益的參考，但也存在一些缺憾。例如，對家庭變量的關注不足，未考慮家庭支持對學生發展的影響；學習成效只是或主要是學生自我報告的學習收獲，較少考慮學校制度化的學習成績（如考試成績、獲獎、證書等）；一些指標的測量過于粗陋，信效度不高。如NSSE-china中的教育經驗豐富度的14個項目，在進行驗證性因素分析時竟有8個項目的因素負荷不到0.4[11]，這意味著把原來應該細化出來的同質性指標混合在一起了。這樣的指標與學習成效的關系存在偏差，也不好解釋。

本文擬在上述研究的基礎上，兼取學生自我報告與學校制度化兩類學習成效指標，綜合考察并比較個體、家庭、學校因素對大學生學習成效的影響，并嘗試基于研究結果提出提高大學生學習成效的相關建議。

二、研究設計endprint

（一）研究對象

考慮到大一、大二學生在大學時間尚短，大學的學習成效難以充分體現，而大四學生面臨就業，難有時間與興趣參與調查，本研究選擇大三下學期的學生作為研究對象。調查得到了上海、江蘇、山東、福建、江西、湖南、廣西、安徽8省市35所普通本科院校相關老師和學生的支持與配合，35所高校中“211”工程大學5所，大學15所，學院15所。累計發放問卷6447份，回收6289份，回收率97.55%。剔除人口學變量信息報告不全、規律性作答（如連續10道題選擇同一選項）、缺失值超過5%的被試，共得到有效問卷5855份，有效率為93.10%。其中男生2234人，占38.16%，女生3621，占61.4%；城市生源2496人，占42.63%，農村生源3357人，占57.37%；文科2647人，占45.21%，理科3208人，占54.79%。每所學校有效問卷數量在106-221份之間，平均為167份。學生平均年齡為21.65±1.08歲。

（二）研究架構

本研究旨在考察影響大學生學習成效的個體（個人與家庭）和學校因素?；谖墨I綜述和個人見解，本研究建立如下的框圖（圖1）作為研究架構：個體因素包括個體背景（如性別、生源地等）和個體過程（如學習動機、學習策略等）變量，學校因素包括學校背景（如學校綜合排名）和學校過程（如支持性環境、生師互動等）變量。大學生學習成效既包括學校制度化評價的學習成績（如獲獎學金情況、成績排名、四六級考試證書等），也包括學生自我報告的學習獲益（Self-Reported Learning Gains）。研究的基本假設是個體因素與學校因素均對大學生學習成效產生影響，個體背景與學校背景變量通過相關的中介變量（個體過程與學校過程變量）聯合影響大學生的學習成效。

圖1背景變量、過程變量影響大學生學習成效架構圖

除了個體與學校背景變量、家庭支持、學習動機外，過程變量來自美國《全國大學生學習性投入調查》項目（National Survey of Student Engagement，NSSE）2014年版本。[12]個體層面的過程變量考察學生在有目的的學習和成長活動中所投入的時間和精力，即學生做了什么；學校層面的過程變量則考察學校如何提供跟學習有關的課程、資源和活動，如何創造機會引導學生將時間和精力更多地投入在學習上，即學校做了什么。[13]

本研究采用階層回歸分析（Hierarchical_Regression Analysis），分三步分別納入個體與學校背景變量、學校過程變量、個體過程變量，考察不同類型變量對大學生學習成效的影響及其作用機制。

（三）變量的測量

1.個體與學校背景變量

（1）性別：回歸分析時作為虛擬變量，男生編碼為1，女生為0。

（2）生源地：回歸分析時作為虛擬變量，城市（包括市區與縣城）編碼為1，農村為0。

（3）父母教育程度：考慮到父母教育程度的高相關性可能導致回歸分析中的多重共線性問題，取父、母教育程度高者作為父母教育程度的指標。分成“小學及以下、初中、高中、大學及以上”4個等級。

（4）家庭收入：分成“很低、較低、中等、較高、很高”5個等級。

（5）文理科：回歸分析時作為虛擬變量，理工農醫合并為理科編碼為1，其他專業合并為文科，編碼為0。

（6）學校整體排名：將中國校友會對中國700所普通高校2014年的綜合排名轉化為標準分Z，分數越高代表學校綜合實力越強。[14]

2.學校過程變量與測量

（1）支持性環境：包括學校為學生提供學業、交往、社會實踐、衛生保健等方面支持情況的6個項目，經因素分析抽取特征根大于1的一個成分，可解釋總體方差的50.05%，6個項目的因素負荷介于0.486-0.769之間，α系數為0.796。

（2）生師互動：包括學生與教師討論職業規劃、學業表現、課程內容等方面情況的4個項目，經因素分析抽取特征根大于1的一個成分，可解釋總體方差的65.62%，4個項目的因素負荷介于0.758-0.837之間，α系數為0.822。

（3）同伴合作學習：包括學生與同學合作參加小組項目、請教與解釋學習難點、考前一起復習等方面情況的4個項目，經因素分析抽取特征根大于1 的一個成分，可解釋總體方差的47.53%，4個項目的因素負荷介于0.595-0.732之間，α系數為0.677。

（4）多元互動頻率：包括學生在課堂內外與不同種族/民族、經濟背景、宗教與政治信念的人交往情況的4個項目，經因素分析抽取特征根大于1的一個成分，可解釋總體方差的54.80%，4個項目的因素負荷介于0.621-0.810之間，α系數為0.717。

（5）交往質量：包括學生跟同學、任課教師、班主任/輔導員、辦公室行政人員等交往質量的4個項目，經因素分析抽取特征根大于1的一個成分，可解釋總體方差的59.68%，4個項目的因素負荷介于0.404-0.883之間，α系數為0.681。

3.個體過程變量與測量

（1）學習動機：選擇比格斯（Biggs）等人修訂的的兩因素學習過程問卷（R-SPQ-2F）中測量學習動機的10個項目[15]，經因素分析抽取特征根大于1的兩個成分，但發現項目“我發現只需要記住關鍵部分就能通過大多數課程考試”在兩個因素上負荷均低（<0.3）。刪除該項目重新進行因素分析，抽取特征根大于1的兩個成分，累計解釋總體方差的50.71%。其中5個項目反映學生受內部動機驅動，通過將新信息與已有知識整合尋求學習內容的意義的情況，命名為“深層學習動機”，因素負荷介于0.586-0.723之間，α系數為0.667；另4個項目反映學生為外部學習動機驅動，通過死記硬背的機械方法復制學習內容的情況，命名為“表層學習動機”，因素負荷介于0.489-0.737之間，α系數為0.773。endprint

（2）學習策略：包括學生在閱讀中識別關鍵信息、課后復習筆記、總結學習內容等方面情況的3個項目，經因素分析抽取特征根大于1的一個成分，可解釋總體方差的57.44%，3個項目的因素負荷介于0.633-0.837之間，α系數為0.626。

（3）反思與整合學習：包括學生將他們的學習與外部世界聯系起來，從他人的視角重新審視自己的信念、考慮問題等方面情況的7個項目，經因素分析抽取特征根大于1的一個成分，可解釋總體方差的41.79%，7個項目的因素負荷介于0.588-0.703之間，α系數為0.767。

（4）記憶學習：包括學生的課業學習強調記憶課本內容1個項目，4點計分，得分越高，代表學生的課業學習中記憶學習越強調。

（5）高水平學習：包括學生的課業學習強調應用、分析、評價和綜合等高層次認知學習情況的4個項目，經因素分析抽取特征根大于1的一個成分，可解釋總體方差的58.53%，4個項目的因素負荷介于0.736-0.785之間，α系數為0.720。

（6）學習時間：將學生“除上課外每周的學習時間是多少小時”分成7個等級，分數越高，代表課后投入的學習時間越多。

（7）休閑娛樂時間：將學生“除上課外每周投入休閑娛樂的時間是多少小時”分成7個等級，分數越高，代表學生課后投入休閑娛樂的時間越多。

（8）拓展性學習活動：包括學生參加實習、社會實踐、社區服務、社團、專業比賽、報考證書等擴展學習活動的7個項目，該題為多選題，每選1項計1分，以總分代表學生參加擴展性學習活動的情況。

（9）家庭支持：包括學生獲得家庭經濟、情感等方面支持的4個項目，經因素分析抽取特征根大于1的一個成分，可解釋總體方差的70.88%，4個項目的因素負荷介于0.811-0.884之間，α系數為0.861。

4.學習成效及其測量

（1）學校制度化的學習成績：包括學生在大學期間學科競賽獲獎、創新與技能競賽獲獎、獲得獎學金的次數與等級、英語考試等級、課程考試等級與班級排名等7個項目，經因素分析抽取特征根大于1的一個成分，可解釋總體方差的42.44%。7個項目的因素負荷介于0.446-0.798之間，α系數為0.769。得分越高，代表學生在學校制度化評價上的學習成效越好。

（2）學生自我報告的學習獲益：包括學生自我評價大學經歷對個人書面表達、口頭表達、分析批判能力、工作知識技能、道德觀念、積極公民等方面貢獻的10個項目，經因素分析抽取特征根大于1的一個成分，可解釋總體方差的46.98%。10個項目的因素負荷介于0.496-0.771之間，α系數為0.857。得分越高，代表學生認為大學經歷對其知識、能力、個人發展的貢獻越大。

三、研究結果與討論

分別以學校制度化評價的學習成績和學生自我報告的學習獲益為因變量，分三步分“組”納入個體與學校背景變量、學校過程變量和個體過程變量，結果如表1所示。所有的6個回歸方程均有效（均p<0.01），個體與學校背景、學校過程和個體過程三“組”變量分別可解釋學校制度化學習成績5.1%、7.9%、10.7%的變異，累計解釋率為23.7%；與此對應，三“組”變量分別可解釋學生自我報告的學習獲益的1.3%、19.2%、9.1%的變異，累計解釋率為29.6%。本研究結果與王紓的發現一致：整個模型對學校制度化的學習成績的解釋力低于對學生自我報告的學習獲益的解釋力。[16]所有模型的容忍度介于0.637-0.982之間，膨脹因子VIF介于1.569-1.018之間，并不存在嚴重的多重共線性問題。下面分別考察三“組”變量對大學生學習成效的影響。

（一）個體與學校背景變量對大學生學習成效的影響

首先，考察個體與學校背景變量對大學生學習成效的影響，結果如表1“第一步”兩列所示。

性別對學校制度化的學習成績和學生自我報告的學習獲益均有影響，且女生均優于男生。獨立樣本t檢驗發現，男女生在多個過程變量上存在顯著性差異：女生在學習時間、拓展性學習活動上得分高于男生，而男生在休閑娛樂時間、表層學習動機上的得分高于女生（均p<0.01）?？赡苷悄信p方在學習動機與主動學習表現上的差異，才造就了大學生學習成效上的“陰盛陽衰”現象。從標準化回歸系數看，性別對自我報告的學習獲益的影響要小得多，且一旦將學校過程與個體過程變量控制，男女生在自我報告的學習獲益上并無差異（β=-0.016，p>0.05）。可能原因是女生對學習意義感的認識低于男生，盡管她們獲得了更好的學校制度化的學習成績，但感覺這些成就表現價值不大，因而弱化了她們自我評價的學習收獲。

家庭收入對學校制度化的學習成績有影響（β=0.054，p<0.01），而不同生源地大學生自我報告的學習獲益存在顯著差異（β=-0.042， p<0.05）。家庭經濟收入水平越高，學生可能在參加學科競賽、創新與技能競賽、證書考試等方面獲得的家庭經濟支持越多，越有可能獲得更好的學校制度化的學習成績，這與孫睿君等的研究發現一致。[17]比起城市出生的同伴，農村大學生在自我報告的學習獲益上得分更高。對農村學生來說，進入大學意味著“跳出了農門”，對其命運的改變意義更大。農村學生可能認為大學經歷對其知識、能力、個人發展的貢獻更大。

學校綜合排名對學生自我報告的學習獲益有正向影響（β=0.073，p<0.05），但從標準化回歸系數看影響較小，且一旦將學校過程與個體過程變量控制，這一影響就消失了（β=0.018，p>0.05）。

（二）學校過程變量對大學生學習成效的影響

在個體與學校背景變量的基礎上納入學校過程來考察學校過程中有哪些因素影響了大學生的學習成效，結果如表1“第二步”兩列所示。

支持性環境對學生自我報告的學習獲益有正向影響（β=0.186，p<0.01），且系數較大，這支持了王紓的研究發現：校園環境支持度對知識技能發展、高階能力發展、自我概念發展這些自我評價的教育收益的影響要遠遠大于對成績排名、獲獎這些外部評價的學習收獲。[18]史靜寰等人的研究發現，校園環境支持度對學生教育收獲影響非常顯著，學校提供的各種支持越充裕，學生在知識、技能、情感價值觀方面的收獲就越多。[19]但支持性環境與學校制度化的學習成績無關（β=-0.035，p>0.05），可能原因是支持性環境指標所考察的項目內容與獲獎、證書考試、學習成績排名等并無直接的關聯。endprint

與支持性環境的影響相對，生師互動對學校制度化的學習成績有正向影響（β=0.169，p<0.01），而對自我評價的學習獲益沒有影響（β=0.009，p>0.05）。在我國，生師互動可能更多是雙方討論學業表現、專業課程、競賽、考試等內容，因此互動越頻繁，學生的制度化學習成績就越好?？磥?，與老師討論什么方面的內容，可能影響到了學生獲得相應方面的發展?？疾毂狙芯堪l現，學生在生師互動的4個項目的得分為1.69-1.84之間，頻率介于“從不”到“有時”之間，這表明高校中生師互動較少，自然學生就難以從這一指標中表征的行為里得到知識、能力、個人發展上的獲益。我國“985”高校與美國的研究型大學相比，生師互動這一指標的差異極其明顯（效應量在0.8以上），這不能不引起廣大高等教育工作者的高度關注。

同伴合作學習對學校制度化的學習成績和學生自我報告的學習獲益均有正向影響（β分別為0.095、0.101，均P<0.01），這與國內相關的調查結果一致。進一步研究發現，一旦將個體過程變量納入分析，同伴合作學習對學校制度化的學習成績的影響就減小了（β=0.056），而對學生自我報告的學習獲益的影響則消失了（β=0.019，p>0.05），這意味著個體過程變量在同伴合作學習對學習成效的影響中起著中介作用。

多元互動頻率無論對學校制度化的學習成績還是自我報告的學習獲益均無影響，而交往質量對兩者均有正向影響（β分別0.135、0.288，均p<0.01），且系數較大。我國高校學生社群同質化程度較高，從本研究的數據看，學生反應“經?！薄ⅰ昂芙洺！迸c不同種族/民族、宗教與政治信念的人交流的比例不到二成，由于多元互動頻率這一變量變異小，自然與其他變量的相關就弱。交往質量反映的是學生在校園中獲得同學、任課教師、班主任/輔導員、辦公室行政人員等人際情感支持的水平。大量的研究發現，大學生獲得的社會支持與學校滿意度、學習收獲正相關。[20]如果學生在學校生活中能夠得到廣泛的社會支持，他們在學習、生活的道路上“親師而信道”、“互學且有友”，不僅有助于提升他們在專業方面的學習表現，也使他們感受到學校生活是愉快而充實的，自然自我報告的學習獲益會更大。

（三）個體過程變量對大學生學習成效的影響

在上述兩組變量的基礎上，再納入個體過程這組變量，進一步從個體層面考察影響大學生學習成效的因素，結果如表1“第三步”兩列所示。

深度學習動機以及與之相應的學習方式——反思與整合學習、高水平學習對學校制度化的學習成績沒有影響，而對自我報告的學習獲益有正向影響（β分別為0.081， 0.106， 0.099，均p<0.01），這進一步證實了萊爾德等的發現。[21]他們對美國517所4年制院校的80124名大學生的調查發現：反思與整合學習、高水平學習等深度學習方法與學生自我報告的智力與個人發展正相關、與學生的學校滿意度正相關，但與學生的等數分數相關微弱。這是因為采用深度學習的學生，有一種挑戰感和成就感，覺得學習是一種自我實現的過程。另外，采用深度學習方式的學生可能對學習內容更感興趣，因而愿意在學習上投入更多的時間，進而感覺學習成效更大。考察本研究的數據發現，深度學習動機、反思與整合學習、高水平學習與學習時間、支持性環境等指標正相關（相關系數介于0.174-0.279之間，均p<0.01）， 這意味著學生采用積極的學習方式越頻繁，則投入學習時間越多、對學校支持性環境的評價越高，進而自我報告的學習成效越滿意。

表層學習動機無論對學校制度化的學習成績還是自我報告的學習獲益均有負向影響（β分別為-0.084、-0.079，均p<0.01）。史文森研究指出，采用表層學習方式的學生常認為學習是乏味的、不值得去做的工作，常常拖延時間，不能準時完成學習任務。這意味著采用表層學習方式的學生花在學習上的時間少，其結果更可能導致學習上的失敗。[22]本研究數據支持這一解釋，表層學習動機與學習時間、休閑娛樂時間、拓展性學習活動的相關分別為-0.156、0.145、-0.186（均p<0.01）。與表層學習動機的影響一致，報告學習時間越多，休閑時間越少的大學生，無論是學校制度化的學習成績還是自我報告的學習獲益得分都越高。

拓展性學習活動對兩種類型的學習成效均具有正向影響（β分別為0.209，0.109，均p<0.01），且系數較大。本研究結果與史靜寰等[23]、王紓[24]的發現一致。拓展性學習活動包括學生參加實習、社會實踐、社區服務、社團、專業比賽、報考證書等內容，學生在這些方面投入越多，自然越容易在學校制度化的學習成績指標（如學科競賽獲獎、創新與技能競賽獲獎、英語考試等級等）上獲得好的表現。學生參與學校的拓展性學習活動越多，意味著學生學習行為越豐富，在學校的生活越充實、有趣，他們對學習獲益的自我評價也就越高。

學生的學習策略對學校制度化的學習成績具有正向影響（β=0.102， p<0.01）。學習策略考察大學生在專業學習中采用認知策略的情況，自然學生在閱讀中識別關鍵信息、課后復習筆記、總結學習內容等行為越多，其考試等級、名次、獎學金等學校制度化的學習成績就越好，這與張闊等的研究發現一致。[25]另外，與學校支持性環境一樣，學生感受到的家庭支持越多，他們自我報告的學習獲益越大（β=0.143， p<0.01）。

四、結論與建議

（一）結論

大學生學習成效是個體（包括家庭）與學校因素共同作用的結果。對學習成效兩類指標的影響因素既有共同性，也存在差異性。具體來說：拓展性學習活動、學習時間、休閑娛樂時間、表層學習動機、交往質量、同伴合作學習與性別對學習成效的兩類指標均有影響，而家庭收入、生師互動、學習策略影響了學校制度化的學習成績，生源地、支持性環境、家庭支持、深層學習動機、反思整合學習、高水平學習則對自我報告的學習獲益產生效應。endprint

（二）建議

1.培育全面支持的校園環境，提升多元互動質量。

隨著有效教育實踐理論研究的不斷深入，2013年后美國NSSE團隊對指標體系做了大幅修改，把原來的五組“有效教育實踐基準”修訂為四大主題下的十個“學習性投入指標”，其中校園環境這一主題包括“支持性環境”與“交往質量”兩大指標。這表明，校園環境支持不僅包括物力、資源、設備、場所等方面的硬件支持，也包括人際情感等方面軟環境的支持。學校為學生提供學業、交往、社會實踐、衛生保健等方面機會與幫助的“支持性環境”無論對學校制度化的學習成績還是對自我報告的學習獲益均有積極影響。同時，反映學生在校園中獲得同學、教師、班主任/輔導員、行政人員等人際情感支持的交往質量以及同伴合作學習、生師互動也都對學生的學習成效產生積極影響。這就啟示我們：高校的環境建設要以學生的全面發展為中心，努力改善學校社會性人際關系，推動學生與同學、老師、行政管理、教輔人員的良性互動，形成教師教育育人、行政人員管理育人、教輔人員服務育人的良好氛圍，促進學生健康發展。

2.創建兩大課堂互聯貫通的課程體系，擴展學習時空。

史靜寰等指出，對于學生學習行為的考察應該基于“大學習觀”。 學生的學習行為包括三大類：課堂學習行為、課下學習行為和課外拓展性學習行為，只有綜合考察這三類行為才能全面反映大學生的學習全貌。這意味著學生的學習在時間上不僅包括課內也包括課外，在空間上不僅包括校內也包括校外。拓展性學習活動主要考察學生在課外、校外參與各種與學習相關活動的情況，既反映了學生學習行為的豐富程度與學習偏好，也反映了學校為學生提供豐富學習經歷的程度。拓展性學習活動對于學生學習成效的兩類指標均有積極的促進作用。汀陀指出，拓展性學習活動對學生的綜合學習與全面發展至關重要，好的大學教育就是幫助學生個體順利實現學術整合與社會整合的一系列大學組織實踐與行為過程。[26]拓展性學習活動在概念上類似于“第二課堂”，即學生在以專業知識為主的課堂教學之外所從事的一切活動，這些活動一方面是課堂教學的深化、補充與應用，同時在內容的豐富性、時空的開放性、參與的主動性、方式的多樣性等方面又具有課堂教學不可替代的價值，是實現學生綜合素質全面發展的重要途徑。這就要求高校要建構兩大課堂互聯貫通的課程體系，協調學生學習的時間，搭建學生多方面學習的平臺，從師資隊伍的建設、學生參與的引導、物質條件的保障、學分認定與獎勵制度等方面入手，有效整合校內外、課內外的多種教育與學習資源，使正規課堂教學和非正式的課外校外活動都指向促進學生智力、情感與社會性的全面發展。

學生投入學習的時間越多，學習成效越好，而投入休閑娛樂的時間越多，無論是學校制度化的學習成績還是自我報告的學習獲益都越差。這就要求高校不僅要重視學校環境、課程建設，為學生的學習提供更多的資源與平臺，同時要意識到學生自身的學習態度、學習行為才是決定學習成效的最終力量。

3.激發學生內在學習動機，推行深層學習方式。

馬頓和賽里歐將教學方式分為深層學習和表層學習。[27]深層學習者受內部動機驅動，主要采用反思與整合學習、高水平學習等方式；表層學習者為外部學習動機驅動，通過死記硬背的機械方法復制學習內容。本研究發現，深層學習動機以及與之相應的學習方式——反思與整合學習、高水平學習對自我報告的學習獲益有正向影響，而表層學習動機對兩類學習成效均有負面效應。帕斯卡瑞拉指出，如果課程的結構能夠引誘學生投入更多的經歷對自己的學習負責，反思自己的學習所得，他們自然會感覺從大學經歷中收獲更多。[28]顯然，高校應該激發學生內在學習動機，推行學生進行深層學習。馬頓與布思指出，學生采用什么學習方法與教師采用什么教學方法相一致[29]，學生如何學取決于老師如何教，這意味著教師要想推動學生采取深層學習方式，就要采取與之適應的教學方法，設計與學生內在興趣、實際生活經歷相接近的活動，促使學生超越簡單的記憶學習，不斷反思學習的材料與結果，將學習內容與現實的世界結合起來，推動學生獲得積極的學習體驗。

學生學習成績評定“太過放松”，“寬進寬出”難以激勵學生投入學習；教師職稱評定“重科研輕教學”，教好教壞一個樣，也難以激勵教師在博耶的“教學學術” [30]上投入精力；在長期的講授學習環境熏染下，教師缺乏推動學生進行深度學習的教學素養。高校要想使課堂煥發生命的活力，激勵學生進行反思、整合、高水平的學習，必須從理念、制度、文化、評估等方面全面深化教學改革。

4.改進學習成效的評價方式，有效表征學業成就。

本文采用兩類指標來評價大學生的學習成效。學校制度化的學習成績雖然客觀、有案可查，但許多項目（如課程考試等級、成績排名、獎學金等級與次數等）僅具有校內（或班內）可比性，不能用于不同學校學生的學習成效的比較；學生自我報告的學習獲益雖然體現以學生為中心的思想，重視學生個人的感受，但所得結果依賴于學生自我評價的準確性和自我報告的誠實性，僅勉強可用于校級之間教育績效的比較，但不能以此做出高厲害性的個人決斷。兩類學習成效指標的相關系數僅為0.194，且受其影響的因素、效果大小及其作用機制也不完全相同，表明兩類學校成效具有相對獨立性。本研究發現，整個模型對學校制度化學習成績的解釋力（23.7%）小于對學生自我報告的學習獲益的解釋力（29.6%）。這些現象值得我們深入思考：哪類學習成效的指標更為有效呢？是否需要從學生自我報告的學習獲益來調整和匹配教育資源，淡化學校制度化學習成績對資源匹配的決定性作用呢？學校制度化的學習成效中的“陰盛陽衰”現象，是反映了男女生真實的學習成效的差異還是這一指標存在著有利于女生的偏差？

高校畢業生找工作，常常遭遇“學歷查三代”、“出身歧視”讓人傷不起的境遇。我們不妨學習與借鑒美國專業水平和通識教育技能上的標準化考試經驗。美國教育測驗服務中心（ETS）承辦的專業領域考試屬于測試專業水平的標準化考試，涉及生物、經濟、商業、音樂等13個學科。美國通識教育技能有三大測試，美國大學考試中心（ACT）開發的大學生學業水平評估考試（CAAP）以多項選擇題測試學生的閱讀、寫作、數學、科學以及批判性思維技能；教育測驗服務中心（ETS）承辦的水平剖面考試（proficiency profile）以多項選題題型測量批判性思維、閱讀、寫作和數學技能；教育援助理事會（Council for Aid to Education）開發的大學學校評估考試（Collegiate Learning Assessment +，CLA+）則通過學業表現任務和多項選擇題綜合考察大學生批判性思維與語言表達能力。其中以CLA+影響最大，已被美國600多所高校采用，并在澳大利亞、加拿大、中國香港、日本等18 個國家或地區進行了預測試，正有計劃地在世界各國推行。endprint

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（責任編輯賴佳）endprint