學習評價對大學生創造力作用機制的實證研究

彭凱 李智 吳莉霞

摘 ? ?要：基于大樣本數據的多元回歸分析發現：深度學習策略應用在發展性和考核性兩類評價對大學生創造力的積

極影響中具有顯著的中介作用，尤其在考核性評價情境下，深度學習策略應用的中介作用更強;此外，學科專業（理工科/文科）因素對深度學習策略應用的中介作用存在調節效應，對于理工科學生而言，深度學習策略應用的中介作用更為突出。

關鍵詞：學習評價;創造力;深度學習策略;大學生

中圖分類號：G642 ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ?文章編號：1002-4107（2022）05-0087-03

創造力也稱創新能力，是個體通過對信息和知識的重新組合與匹配，產生新穎且有價值想法的能力[1]。學習評價是教學過程中的重要環節。過往研究主要從學生創新動機激發角度來開展研究，忽視了學生學習策略的改進。文章基于深度學習理論，通過實證方法揭示學習評價對大學生創造力的作用路徑，對不同學習評價方式的差異作用及學科專業的調節影響展開討論。

一、研究假設提出

深度學習策略是學習者為達成深度學習目標，在學習活動中所采用的規則、方法、技巧、調控方式等[2]。何玲和黎加厚指出，深度學習策略表現為：在理解基礎上，學習者批判性地學習新思想和新知識，將它們與原有認知結構相融合，將眾多思想相互關聯，將已有知識遷移到新的情境中，做出決策并解決問題[3]。此外，還有學者將深度學習策略歸納為認知層面的重組策略、問題策略、拓展策略等共八方面[4]。深度學習策略應用與大學生創造力有著密切聯系。首先，深度學習策略應用能夠增加大學生的知識掌握程度，實現知識結構持續完善，為創造力發揮提供扎實的知識基礎。其次，深度學習策略強調大學生在知識整合過程中應用批判性思維，這有益于大學生提升認識問題的全面性和深入性。最后，深度學習策略的應用有助于提升大學生知識遷移能力，使其能夠將基本知識和多樣性情景聯系起來，使知識更具靈活性與創造性。

在大學生創造力的培養過程中，學科差異是一個不容忽視的影響因素。文科通常被認為是弱范式純學科，其受社會經濟環境變化的影響大，大學生培養定位相對寬泛，教學目標也相對模糊。而理科、工科則屬于強范式學科，其學科規范性、評分標準的客觀性更強。因此，對于評價標準相對清晰、規范的理工科學生而言，其通過發展性評價和考核性評價獲得的學習方向和建議指導會更為明確，在深度學習策略方面的提升會更加顯著。

基于上述理論分析，文章從深度學習策略視角，初步構建了學習評價方式對大學生創造力的作用機制模型，該模型包含以下假設（見表1）。

二、數據收集與變量測量

（一）數據收集及測量工具

本研究采用問卷調查方式獲取數據。調查對象為多所高校的在校本科生。共計發放問卷288份，最終獲得有效問卷216份，問卷有效率為89.6%。

發展性和考核性學習評價的測量主要參考Cleveland和張治勇等人的研究[5-6]。深度學習策略應用則參考了李玉斌等人的量表[2]。大學生創造力（創新能力）的測量主要參考申靜潔及張秀娥等人的研究[7-8]。此外，問卷還包含學科專業（理工科/文科）、性別（男/女）、所在年級等題項。文章對名義變量數據進行了啞變量化處理。

（二）測量工具的信效度檢驗

問卷中各潛變量的Cronbach α值均高于0.7。同時，所有“項已刪除Cronbach α值”均小于刪除前的信度系數。KMO和Bartlett球形檢驗結果表明，潛變量KMO值均大于0.6，且Sig顯著，各個觀測變量的標準化因子負荷大于標準值0.5，組合信度（CR）大于0.8，平均方差提取值（AVE）大于0.5。見表2。

三、數據分析與結果

（一）區分效度檢驗

本研究通過AMOS軟件對數據進行驗證性因子分析，以檢驗因素的區分效度。表3數據顯示模型擬合良好。進一步比較還發現，四個因子模型顯著優于其他模型。

（二）共同方法偏差檢驗及相關性統計分析

本研究在調查過程中通過隨機編排問卷及告知調查數據的保密性和匿名性來控制潛在的同源方差。此外，還對數據進行探索性因子分析，結果顯示主成分因子分析共提取出四個因子，第一個因子解釋的變異量為32.12%，低于40%，可見共同方法偏差問題不嚴重。

Pearson 相關性分析結果為變量間的關系假設驗證提供了初步證據。見表4.

（三）發展性評價、深度學習策略應用與大學生創造力關系的層次回歸分析

文章采用層次回歸分析法對研究假設進行檢驗，大學生性別和所在年級作為控制變量被納入回歸方程中。此外，為消除多重共線性，文章對所有變量進行中心化處理并構造了中介變量深度學習策略應用與調節變量學科專業的交互項。

表5模型A1顯示，發展性評價對于大學生深度學習策略應用具有顯著正向影響，假設H1a得到驗證。模型A2顯示，深度學習策略應用對大學生創造力有顯著正向影響，假設H2得到驗證。模型A3顯示，發展性評價對于大學生創造力有顯著正向影響，假設H3a得到驗證。模型A4將發展性評價和深度學習策略應用一并放入回歸模型中，結果顯示深度學習策略應用對大學生創造力作用仍然顯著，而發展性評價對大學生創造力作用同樣顯著。相比模型A3，A4模型中發展性評價的作用值下降，同時作用顯著性也明顯降低，假設H4a得到驗證。

為進一步檢驗學科專業（理工科/文科）是否調節了深度學習策略應用的中介作用，文章采用了溫忠麟等人提出的方法[9]：第一步做因變量對自變量和調節變量的回歸（模型A5）;第二步做中介變量對自變量和調節變量的回歸（模型A6）;第三步做因變量對自變量、調節變量和中介變量的回歸（模型A7）;第四步做因變量對自變量、調節變量、中介變量、調節變量與中介變量的交互項的回歸（模型A8）。在上述方法中，若前兩步中自變量系數顯著，第三步中介變量系數顯著，第四步交互項系數顯著，則有調節的中介效應檢驗成立。結合模型A5、A6、A7、A8來看，在前兩步中自變量發展性評價的系數均顯著;在第三步中，中介變量深度學習策略的系數亦顯著;在第四步中，中介變量深度學習策略與調節變量學科專業的交互項同樣顯著。假設H5a得到驗證。

（四）考核性評價、深度學習策略應用

與大學生創造力關系的層次回歸分析

文章將大學生性別和所在年級作為控制變量納入回歸方程中，并對所有變量進行中心化處理，同時構造中介變量深度學習策略應用與調節變量學科專業的交互項，以克服多重共線性影響。

表6模型B1顯示，考核性評價對大學生深度學習策略應用具有顯著正向影響，假設H1b得到驗證。模型B2顯示，深度學習策略應用對大學生創造力有顯著正向影響，假設H2得到驗證。模型B3顯示，考核性評價對大學生創造力有顯著正向影響，假設H3b得到驗證。模型B4將考核性評價和深度學習策略應用一并放入回歸模型中，顯示深度學習策略應用對大學生創造力作用顯著，考核性評價對大學生創造力作用同樣顯著。相比模型B3，B4模型中考核性評價的作用值下降，同時作用的顯著性也明顯降低，假設H4b得到驗證。

為進一步檢驗學科專業（理工科/文科）是否調節了深度學習策略應用的中介作用，本部分采用與上文相同的四步法。結合模型B5、B6、B7和B8的數據，假設H5b得到驗證。

四、研究結論與后續研究方向

實證結果顯示，學習評價中的發展性評價和考核性評價對于大學生的深度學習策略應用都有顯著促進，而發展性評價比考核性評價作用更大。這源于前者關注大學生個性化發展和主動性評價，為大學生提供了更多的具體策略及心理支持。此外，深度學習策略應用能夠增強大學生創造力，學習評價的兩種類型均主要通過深度學習策略應用的中介來提升大學生創造力。比較而言，深度學習策略應用在考核性評價與大學生創造力間的中介作用比深度學習策略應用在發展性評價與大學生創造力間的中介作用更強。數據還表明，學科專業（理工科/文科）對于深度策略應用的中介作用具有調節效果。對于理工科而言，深度學習策略應用在發展性評價與大學生創造力間的中介作用和考核性評價與大學生創造力間的中介作用中都較為明顯。

受條件限制，文章亦存在一些局限。后續研究可進一步分析發展性評價的不同工具對大學生深度學習策略應用的影響，并比較不同（專業）知識情景下深度學習策略的形式差異，以充分發揮深度學習策略應用對大學生創造力的促進作用。

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編輯∕陳晶

收稿日期：2021-04-28 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?修回日期：2021-05-21

作者簡介：彭凱（1979—），男，湖南株洲人，廣東工業大學通識教育中心講師，博士，研究方向：創新管理與雙創教育。

基金項目：教育部產學研協同育人項目“工科高校‘創新思維訓練’翻轉課堂的教學設計與效果評價研究”（教高司函〔2021〕14號）;廣東省本科高校教學質量與教學改革工程建設項目“通識MOOC線上線下混合式課程群建設與實證研究”（粵教高函〔2020〕20號）;2016福建省教育廳中青年教師教育科研項目“教育信息化對師范生的能力要求及提升策略研究”（JAS160314）