地方高校本科生學習狀態自評量表的設計研究

李維涅，徐輝

（1.海南醫學院管理學院，海南海口 571101；2.海口經濟學院網絡學院，海南海口 571127）

本科學習雖然只有四年或五年的時間，卻是本科生從高中畢業生不斷成長成職業人的重要階段。大學生的學習成長是教師、學生和家長都十分重視和關心的課題。邊潔，劉西華[1]指出：大學專業學習的主要任務是培養有獨立工作能力的專門人才，大學生學習的主要特點有：學習形式具有較強的靈活性和多樣性；學習內容具有較強的理論性、專業性；學習性質具有專業性和定向性。大學生要善于總結學習經驗，學會自我評價，在學習過程中不斷檢查、總結自己的學習效果，分析成功或失敗的原因，采取針對性措施。如果測量和評價大學生的學習狀態，無論是在理論研究還是社會實踐方面都具有重要意義。

對于如何評價本科生的學習，已查閱的文獻中，石珊瑞，覃吉春[2]設計了大學生自我學習與成長滿意度的調查問卷，滿意度測評的內容包括學生對自己學習效果的滿意度，對掌握知識的效果和實踐能力提升的滿意度，對專業課程設計的滿意度，對任課教師教學水平的滿意度，對學校整體學風的滿意度以及對教育教學管理的滿意度。從學校管理、教師教學、家庭關注、學生投入四個層面提出了對策建議。范曉[3]編制了大學生自我學習與成長滿意度測評量表，設計了學習態度、院校環境與條件、學習成績、發展狀態4個維度來測量大學生自我學習與成長的滿意度。王波，王秀榮[4]討論了對學生課堂外學習狀態實施評價應關注的幾個方面，包括對學生作業、報告和測驗的評價，課外提問和答疑的評價，網絡平臺學習的評價，學習資料使用的評價，師生交流頻次互動關系的評價。已查找的文獻中還沒有發現專門針對大學生學習狀態進行量表設計和測量的相關文獻。

本論文通過設計本科生學習狀態測評量表，有利于教師測量本科生的學習狀態，從而了解不同專業、不同班級學生的學習特點，采用與之相匹配的教學方法與策略，提高學生的學習效果。同時，學生通過對自身的測量和評價，診斷自身在學習態度、學習過程等方面存在的問題和不足，進行反思和改進，有利于提高學習效果。

一、初期量表的構建

在文獻查閱和理論研究的基礎上[4-10]，本課題預設學習態度、學習方法、學習過程3個一級指標，通過廣泛查閱與學習態度學習方法、學習過程相關的文獻，收集整理相關內容并進行理論架構和推演。形成若干個二級和三級指標，學習態度的二級指標包含：學習動機、學業目標、專業興趣；學習方法的二級指標包含：探究性學習方法、合作性學習方法、自主性學習方法、體驗性學習方法和交往性學習方法。學習過程的二級指標包含：學習設計、自我執行監控、學習結果、自我反思。三級指標更為細化，通過項目組成員進行頭腦風暴，收集了初始量表的72個條目。在頭腦風暴的過程中，鼓勵項目組成員暢所欲言，并對每個成員提出的條目進行了充分的采納，因此收集到的條目數量較多。對每一項三級指標均采用Linkert計分法，條目的選項分為5個級別，對每個級別進行量化計分：完全不同意（計1分）、不同意（計2分）、基本同意（計3分）、同意（計4分）、非常同意（計5分），以便于后續進行量表的信度和效度分析，羅列的具體條目見表1。

表1 本科生學習狀況初始量表的條目

經過反復推敲，項目組成員發現：72個條目中有些測量指標含義是重復的，需要刪除其中含義重復的多余條目。比如，條目2：我只學習考試涉及的內容，沒有必要學習考試范圍之外的東西；條目3：學習只要能通過考試就可以了；條目4：我覺得老師不應該要求我們去學習一些不考試的知識，這3個條目都是測試學生對學習內容與考試內容關系的看法，只保留其中一個條目即可，按照條目“簡單易懂又精簡”的原則，保留條目3，刪除條目2和條目4。再比如，條目5：我對自己的專業很有興趣，因此會花時間來學習新東西；與條目58：我喜歡自己的專業都指的是對自己專業的偏好程度，基本意思一致。因此，保留條目58，刪除條目5。

通過斟酌，刪除內容重復性的條目序號為2、4、5、9、27、31、36、40、48、51、69、70。

二、初始量表的調查

（一）調查工具

利用初始量表作為調查工具，進行本科生學習狀態的實際測評，調查人數預計為具體細化條目數的10倍，以符合量表的編制要求，要求被試者根據條目所述內容選擇最符合自己近半年實際情況的選項。條目的選項分為5個級別，對每個級別進行量化計分：完全不同意（計1分）、不同意（計2分）、基本同意（計3分）、同意（計4分）、非常同意（計5分）。為避免統計分析結果出現偏差，將少數反向計分的條目分值進行轉化，與正向計分統一。

（二）調查對象

以海南省某高校的本科生為研究對象，按專業和年級進行分層，采用按班級整群隨機抽樣的方法，抽取了不同專業的大一至大四本科生652人。由研究者本人親自發放紙質問卷進行匿名測試，采用統一指導語要求被試者當場填寫并回收問卷，并向調研對象保證個人資料不對外公布，僅用于課題研究用途，答案沒有對錯之分，共回收630份問卷。回收問卷后進行逐一核查并編號，刪除無效問卷22份，有效問卷為608份，有效問卷回收率為96.51%。符合量表編制預試人數為測試條目數10倍的要求。

三、數據處理及結果

采用SPSS19.0統計軟件建立數據庫；采用臨界比率法、Pearson相關法對量表條目的區分度進行分析；采用探索性因子分析法檢驗量表的結構效度；采用內部一致性信度和分半信度檢驗量表的信度[11]。

（一）量表條目的區分度分析結果

1.臨界比率法分析結果

將總分按由低到高的順序排列，得分前25%者為低分組，得分后25%者為高分組。對低分組和高分組被試在每題上的得分作平均數差異顯著性檢驗，分析每個條目的區分度，并將未達顯著性水平（P＜0.05）的條目刪除。

臨界比率法分析結果表明，除2個條目外，絕大多數條目差異性顯著性檢驗P＜0.05。因此刪除表1中序號為6.49的2個條目。

2.項目與總分的相關法分析結果

通過計算條目分與測試總分的相關性來確定條目的區分度，要求相關系數≥0.4且P值＜0.05，采用Pearson相關法計算各條目影響量得分與全量表影響量得分的相關性。結果表明，除8個條目外，其他條目與總分的相關性顯著性P值均小于0.05，相關系數大于或等于0.4，刪除條目的序號為：1、3、7-8、10、11、50、62。

表2 各條目與總得分的相關系數

（二）探索性因子分析結果

探索性因子分析的目的在于求得量表的結構效度，同時刪除一些對量表因素貢獻較小的條目。

1.KMO檢驗及BartIett's球形檢驗

KMO檢驗是進行因子分析的先決條件。按照KMO系數規定，系數在0.9以上非常適合作因子分析，在0.8～0.9之間比較適合作因子分析。經檢驗，本量表的KMO值為0.961，Bartlett's球形檢驗的卡方值為31 039.1（P＜0.05），說明非常適合作因子分析。

2.因子分析及結果

對保留的58個條目進行探索性因子分析，采用主成分分析法配合方差最大旋轉法。刪除共同度小于0.5的條目；或旋轉后因子載荷小于0.4的條目。對保留的條目再重新進行因子分析，直至所有因子結構相對穩定。刪除的條目序號為：9、12、13、14、21、22、23、24、26、28、33、35、42、43、44、57、71，共17條。最后，萃取了6個因子，能解釋總方差的61.49%（見表3）。

表3 公共因子及其解釋方差

3.旋轉后的因子載荷矩陣結果

根據旋轉后的因子載荷矩陣（見表4），對每一個因子所包含的條目進行歸納并命名。因第六個因子只包含2個條目，條目數＜3，所含信息量較少，因此將第六個因子所含條目58、59刪除。對其中保留的5個因子分別命名為：自我學習過程、合作與交往性學習、學習應用能力、學習成長與發展、學習結果評價。

表4 旋轉后的因子載荷矩陣

續表

量表維度及條目分布見表5

表5 各維度的條目及信度

（三）信度檢驗結果

采用內部一致性信度和分半信度兩個指標對量表進行信度檢驗。

1.內部一致性信度分析結果

內部一致性信度主要采用Cronbach's α系數進行評價，系數的取值為0-1，值越大，信度越好。如果Cronbach's α系數在0.8以上，表明量表有較高的信度。經檢驗，本量表的總α系數值為0.962，表明量表的整體可靠性較好。5個維度的α系數值分別為0.918、0.908、0.898、0.866、0.822，各因子的內部一致性信度也較好。

2.分半信度分析結果

分半信度指的是將一個量表分成對等的兩半后，所有被試在這兩半上所得分數的一致性程度。經檢驗，本量表的總分半信度是0.868；5個維度的分半信度分別為0.849、0.871、0.872、0.748、0.750。可見本量表的分半信度較好。

四、結束語

（一）本科生學習狀態自評量表的結構

本科生學習狀態自評量表圍繞自我學習過程、合作與交往性學習、學習應用能力、學習成長與發展、學習結果與評價5個維度設計，經檢驗量表具有良好的效度和信度，能有效測量海南省某高校的本科生學習狀態，也能為其他高校測量本科生學習狀態提供參考依據。

（二）本科生學習狀態自評量表分析

在文獻研究與理論研究的基礎上，運用頭腦風暴法、深度訪談法，結合多年的教學經驗設計初始量表。利用臨界比率法、相關分析對量表條目的區分度進行了分析，利用探索性因子分析進行效度檢驗，提取了5個因子，共包含28個條目。5個因子的特征值分別為6.63、4.78、4.54、4.16、3.83、1.89，能解釋總方差的56.99%，旋轉后各條目的負荷均大于0.4。采用內部一致性信度與分半信度對量表進行信度檢驗，量表的總α系數值為0.962，總分半信度為0.868，各維度的α系數值均在0.8以上，分半信度均在0.74以上。表明本量表具有較好的效度與信度。

（三）本研究的不足與展望

如果應用本量表在更多高校開展測評，結論會更有說服力。后續可圍繞本量表進行更進一步的研究，包括：如何根據學生的實際測量結果進行不同維度及總分的等級劃分，以利于教師掌握不同班級學生的整體水平，匹配相應的教學方法和教學內容，因材施教。如何評價學生在某一群體中的等級，在某一維度或條目所處的區間，以便學生進行反思。最好是能提供給學生關于其學習狀態的有針對性的改進措施或建議，促進學生進步。