基于改進因子分析的高校學生第二課堂活動自驅力研究
——以南京工業大學為例

武秋月

(南京工業大學 藝術設計學院，江蘇 南京 211816)

一、引言

高校第二課堂作為大學生綜合素質拓展及創新能力培養的重要載體，在思想引領、人格塑造、潛能激發等方面作用顯著。自2016年11月共青團中央明確實施高校共青團“第二課堂成績單制度”起，高校第二課堂活動已不僅僅是第一課堂教學的簡單延伸，而是逐步發展成高校人才培養的重要實踐環節。近年來，如何實時、精準把控高校學生參與第二課堂活動的能力及水平，已經成為完善高校第二課堂工作的重要研究方向之一，也是促進大學生全面發展的一項重要任務。但隨著高校第二課堂活動內容的不斷豐富，高校大學生參與第二課堂活動行為的差異性也逐漸顯現，如學生個體參與第二課堂活動的能力差異較大、不同學科背景學生參與第二課堂活動的側重不同等。因此，如何在開展第二課堂活動的過程中，建立更科學、客觀的高校學生參與第二課堂活動能力和水平的分析體系，是當前亟待研究的重要課題，這對準確預判及精準施策高校第二課堂活動中學生個體、群體出現的問題，從而更好地達到第二課堂活動育人效果，具有一定的積極意義。

二、文獻綜述

第二課堂成績單制度作為高校共青團改進團工作方式，深化共青團改革的重要內容，對促進高校人才培養具有深遠的影響。所以，近年來對高校第二課堂活動全方位的研究，已成為高校育人工作中的一大熱點。彭文剛等[1]基于新時代高校第二課堂成績單，分析了高校第二課堂活動中體育社團在提升學生能力方面面臨培養目標不清晰等原因，最終提出了將體育社團納入育人體系的應對策略。周國橋[2]在創新第二課堂人才培養模式的過程中，提出了要科學地去構建“第二課堂成績單制度”育人體系，以形成第二課堂育人有效合力。袁莉[3]對無錫工藝職業技術學院學生進行了問卷調查，并在分析結果的基礎上制定了基于“第二課堂成績單”建設的校園文化活動的評價策略。張鵬霞[4]以醫學專業《生物化學》課程第二課堂建設為例，從多個層面構建了“熟知-應用-創新”的培養體系。陳星[5]通過自身輔導員工作經歷，對典型新生適應性問題分析，提出了利用高校第二課堂發揮實踐育人功能的建議。蔡熙文等[6]從第二課堂成績單制度的基本內容出發，對其實踐價值進行了分析，并對如何以第二課堂成績單為依托創新人才培養模式進行了相關研究。王憲[7]分析了工科大學第二課堂建設過程中的問題，提出了促進工科大學建設第二課堂的具體措施，如規范建設第二課堂制度等。

因子分析最早應用于心理學研究，它是一種提取共性因子、測量隱性變量的分析方法。近年來，因子分析在高等學校教育教學研究中已經有了一定的應用基礎。邵宇輝等[8]通過對高校學生的問卷調查，運用因子分析得到了遠程教學中激勵因素的四個公因子，旨在推動遠程教學成為高校教學中的新形式。石昆明等[9]以經管專業學生為例，建立了三維指標體系，通過因子分析得出985/211學生群體、女學生群體較其他群體更具功利性，這對促進大學生樹立正確的價值取向有一定指導意義。孟燕等[10]基于“暑期三下鄉”社會實踐建立了大學生素質與活動的因子分析模型，發現“暑期三下鄉”社會實踐活動對大學生的心理、思想等素質影響最大，參加扶貧類活動可以使大學生的適應能力迅速提高。

三、因子分析模型構建

(一)傳統的因子分析模型

因子分析X=(X1,X2,……,Xm)T是簡化分析多維數據的一種統計技術，廣泛應用于市場調研中。假定m維隨機向量滿足式(1)：

X=Af+ ε

(1)

其中，A和ε為參數矩陣，f=(f1,f2,……,fn)T是n維隨機變量，n≤m，其滿足Ef=0，f的分量fi被稱為公共因子，對X的每個分量均有貢獻。e=(e1,e2,……,em)T是m維隱性隨機向量，滿足式(2)和式(3)：

Ee=0

(2)

(3)

假如X滿足式1，則隨機向量X具有因子結構，可計算求得式(4)：

Var(X)=AAT+∑

(4)

其中矩陣A被稱為因子載荷。

(二)計算第二課堂活動自驅力的因子分析改進模型

PU學時是高校衡量學生參與第二課堂活動的重要量化工具，其可直觀體現學生個體的活動習慣及參與熱情。

高校第二課堂活動區別于第一課堂教學最大的不同，即為學生有更多的自主選擇性，這就要求學生具備一定的自我驅動能力去參加不同類別的第二課堂活動。故本文將定義“自驅力指數”α為新的m維隨機向量X；定義高校校園文化活動的類別，如：文化藝術、思政社科、創新創業、公益服務、體育競技等為新的n維隨機變量f；參數矩陣ε則由文體與創新創業競賽類、社會工作與技能培訓類活動代替；因子載荷A則為待定系數a。基于如上基本假定，如圖1所示，為本文改進的因子分析模型轉化過程。

圖1 因子分析模型轉化過程

考慮本文后續實際案例中南京工業大學學生的PU學時數為75學時方為合格，故在此確定待定系數a為1/75，同時在實際統計中發現，文體與創新創業競賽類和社會工作與技能培訓類活動對自驅力指數α的貢獻值均小于4.2%，在后續分析過程中忽略不計。綜上所述，自驅力指數α的矩陣模型如式(5)所示：α=1/75(f1,f2,f3,f4,f5)T

(5)

其中f1，f2，f3，f4，f5分別代表文化藝術、思政社科、創新創業、公益服務、體育競技五類活動對自驅力指數α的貢獻值，定義為自驅力分項指數。經計算，當α≥1.0時，則判定自驅力指數α合格，即PU學時滿足基本學分要求；當α<1.0時，則判定自驅力指數α不合格，即PU學時不滿足基本學分要求。

四、改進因子分析的實際案例分析

(一)樣本研究對象的特征參數值

本文從南京工業大學選取土木工程學院、藝術設計學院大一至大三共計1781名本科生作為樣本研究對象，分別以他們作為工科、文科學生群體代表。本文對所有學生在校期間參與5類校園文化活動的PU學時進行了統計，同時采用數學方法對相關數值進行了特征參數化。

(二)基于改進模型的自驅力指數α的定量計算

本文基于Matlab，采用改進的因子分析模型，通過確定f1，f2，f3，f4，f5五個元對自驅力指數α的貢獻值，從而計算α的值。根據計算結果可知，土木、藝術的學生雖然在分項指數上有一定差異，但是相同年級的自驅力指數α基本相似，大三學生基本合格，大二學生接近合格，而大一學生接近合格水平的一半。

(三)計算結果分析

1.基于散點分布的α概率分析

土木、藝術作為典型的工科、文科學院，其相同年級的學生參與學校第二課堂活動的能力和水平是相似的，兩個學院大三、大二年級學生的自驅力指數α的均值為1.12和0.97，說明整個學校大三學生參與第二課堂活動的能力和水平是達到合格要求的，大二學生參與第二課堂活動的能力和水平也是接近達到合格要求的。

土木學院大三學生α的值域為[0.95，1.40]，大二學生α的值域為[0.70，1.20]，相對于藝術學院相同年級學生α的值域[1.00，1.30][0.75，1.20]，其區間長度擴大了約50%和10%，說明土木學院學生α值的分布較為離散，個體學生參與學校第二課堂活動的水平和能力相較于藝術學院相同年級學生的差異較大。兩個學院大一學生α的值域為[0.30，0.65]，藝術學院學生的α平均值約高于土木學院8.5%，表明文科學院的新生在參與學校第二課堂活動的能力和水平略高于工科學院的新生。

由兩個學院的α散點分布可知，大一學生α的散點集中區域與大二學生沒有交集，說明高校大二學生參與第二課堂的能力相對于新生有明顯的提高(約提高100%)。但是大二、大三學生α的散點集中區域有較大的重合部分，且重合區域略高于合格線(α=1.0)，說明高校大二學生中部分學生參與第二課堂活動的能力和水平已達到合格水平，進入大三后由于學習或就業壓力(如專業課增多、考研、工作實習等)，其參與第二課堂活動能力和水平的增長幅度略微減緩，但整體而言，高校大三學生α的平均值比大二學生提高了約15%。

2.自驅力指數α增長分析

土木和藝術學院不同年級學生的α幾乎是相同的，由此表明工科和文科學生在相同階段參與學校第二課堂活動的能力和水平是相近的，唯一的不同點在于，藝術學院大一學生的α起始值略高于土木學院，說明文科學院的學生在進入大學初期具有更完備的活動熱情和活動能力。雖然藝術學院學生α的起始值略高于土木學院(0.53>0.47)，但是藝術學院學生三年α的增長率均低于土木學院，且增長率在大三時的最大差值約為9%，說明工科學生在高校第二課堂活動中的參與能力和水平提升較文科學生更快。

除體育競技類外，其他四類校園第二課堂活動的自驅力分項指數均隨著年級增長而增高，表明高校學生參與第二課堂活動的能力和水平也持續增長。但是體育競技類的自驅力分項指數從大二起略微下降，表明高校高年級學生參與體育競技活動的熱情持續走低，側面反映出高校高年級學生的身體素質及體能狀況或有降低趨勢。

文化藝術類和思政社科類自驅力分項指數在大三時工科、文科學生的差異尤為明顯。土木學院學生偏愛思政社科類活動，雖然在大一時和藝術學生較為接近，但是后兩年迅猛發展，在大三時，思政社科類自驅力分項指數高于同時期藝術學院學生32.5%；而藝術學院學生在文化藝術類活動方面尤有天賦，他們自大一起便全面趕超土木學院學生，在大三時此類自驅力分項指數高于同時期土木學院學生93.7%。此外，公益服務類、創新創業類和體育競技類的自驅力分項指數差距均在40%以內。

3.不同學科背景學生的自驅力分項指數貢獻值分析

土木學院三個年級學生參與第二課堂活動的50%為思政社科類活動，且三個年級各自的自驅力分項指數占比異常接近，說明思政社科類的活動對工科學生的影響最為深遠。土木學院大一的新生剛進入學校時對文化藝術類的活動較感興趣，約有20%的時間、精力投入文化藝術類的活動中，但是隨著年級的升高，文化藝術類活動的貢獻值占比逐漸降低到約15%。反觀公益服務類活動，大一新生參與其中的能力有所欠缺，貢獻值只占α的15%左右，但隨著年級的升高，參與公益服務類的能力及水平有所提升，到大三時，公益服務類的貢獻值占比達到20%。體育競技類和創新創業類活動在三個年級的分布均低于10%，故而參加此兩類活動的熱情和興趣、水平和能力均有待提高。

對于藝術學院學生，文化藝術類和公益服務類是區別于土木學院學生最大的不同點，文科學生熱情活潑，有一定的藝術知識的儲備，此兩類活動對α的貢獻值占比均超過了20%。與土木學院相似的是，思政社科類活動也是藝術學院學生參與度最高的一類活動，藝術學院大一學生尤為熱情高漲，活動貢獻值占比達到了50%，大二、大三學生也接近40%。但是創新創業類與體育競技類同樣是藝術學院學生參與第二課堂活動的冷門區，兩類貢獻值占比均低于10%。

綜上分析，首先，思政社科類的分項指數對α的貢獻值最高，所以高校后期需要對思政社科類的活動在繼承中發展，在發展中創新，努力拓展思政教育平臺，創建思政教育類品牌活動，做好學生的思想引領工作。其次，要做好不同學科背景學生在活動中的交叉融合，如，文科學生在公益服務類和文化藝術類活動中表現較為突出，所以在今后此類活動的開展中，可進行不同學院交叉分組，鼓勵文科學生做好引領和帶動工作，提高工科學生的參與熱情和能力。最后，對于所有學生不太熱衷的體育競技類和創新創業類活動，學校要創新開展模式(如陽光長跑)，給予相應指導(如邀請專業教師指導挑戰杯項目)，同時做好相應的宣傳工作，給予一定的物質、精神獎勵，在培養學生能力的過程中慢慢調動他們的積極性。

五、自驅力指數α的“Foschi指數型函數”骨架曲線

指數型函數模型最早由Foschi提出，一般應用于工科研究中的骨架曲線，考慮自驅力指數α的變化趨勢與其較為相似，本文引入Foschi指數型函數模型的上升段及強化段，使其能夠較準確地反映α的骨架曲線特征。選取的Foschi指數型曲線模型如圖2所示，其表達式如式(6)所示，該模型由5個參數確定，分別為 k1、 k2、α0、αm、gu，其中，k1為曲線的初始切線斜率，k2為強化段切線斜率，α0為強化段切線與縱軸的交點，αm為α的極大值，gu為最高學年。考慮本科大四學生忙于畢業、工作事宜，其參與校園第二課堂活動的時間和精力有限，故本文默認大四年級學生的自驅力指數α值較大三年級基本保持平衡，故此處gu取值為3。

圖2 選取的Foschi指數型骨架曲線

(6)

通過數據擬合得到的自驅力指數α的骨架曲線與實際α曲線的對比情況，可以看出，擬合曲線與實際曲線的變形趨勢一致，二者吻合較好。相應的自驅力指數α的骨架曲線模型如式(7)所示：

α=sgn(g)·(0.67+0.15|g|)(1-e-0.706|g|/0.67)|g|≤3

(7)

基于“Foschi指數型函數”得出的自驅力指數α的骨架曲線較實際曲線更為平滑，最大優勢在于可以在學生就讀的各個階段，實時分析得到學生參與高校第二課堂活動的情況，根據得出的結果，可進行下一階段活動的部署或調整，以便調動學生參與第二課堂活動的積極性，提升學生參與校園文化活動的能力和水平，強化第二課堂活動的育人效果。

六、結論

本文以南京工業大學土木工程學院、藝術設計學院大一至大三共計1781名本科生的第二課堂活動成績單(PU學時)為樣本研究對象，分析了高校學生參與第二課堂活動的能力和水平，在此基礎上結合因子分析模型，提出了一種計算第二課堂活動自驅力指數的因子分析改進模型，同時結合土木、藝術兩個典型工科、文科學生群體，對自驅力指數α及自驅力分項指數的貢獻值進行了參數化分析。結果表明，該改進模型能較好地實時分析高校學生參與第二課堂活動的能力和水平的演變趨勢，及早把握工科、文科學生參與活動的共性、特性問題，以達到更好的育人效果。但是本文最終基于Foschi指數型函數擬合的自驅力指數α的計算模型，在一定程度上雖然能實時反映學生參與第二課堂活動的能力，但模型偏于保守，同樣存在一定的缺陷和不足。