楊立軍， 張 薇

(1.南京郵電大學 教學質量監(jiān)控與評估中心，江蘇 南京，210023；2.南京郵電大學 教育科學與技術學院，江蘇 南京，210023)

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大學生學習投入的影響因素及其作用機制

楊立軍1， 張 薇2

(1.南京郵電大學 教學質量監(jiān)控與評估中心，江蘇 南京，210023；2.南京郵電大學 教育科學與技術學院，江蘇 南京，210023)

采用追蹤研究設計，對南京郵電大學2008級學生進行了四次追蹤調查。根據相關理論并結合問卷已有的變量，提出影響學習投入的因素(預測變量)主要是：學生人口學變量(性別、來源城鄉(xiāng)、社會經濟地位 、來源高中、學科)，學生的認知變量(向學/厭學)，學生的感知變量(歸宿感、滿意度)。利用多層線性模型分析技術構建了學習投入的非線性發(fā)展模型進行追蹤數據分析。依次構建了無條件非線性發(fā)展模型、僅含有人口學預測變量的非線性發(fā)展模型和含有全部預測變量的非線性發(fā)展全模型，進行預測變量效應的模型檢驗。 結果表明：第一，人口學變量中，性別、學科、城鄉(xiāng)、高中類型以及社會經濟地位五個預測變量對學習投入的影響各不相同。性別和城鄉(xiāng)因素較學科、高中類型和社會經濟地位對學習投入的影響大，只有性別、城鄉(xiāng)和學科分別對教育經驗豐富度、學業(yè)挑戰(zhàn)度和主動合作學習的變化有影響。第二，學生認知變量(向學/厭學)和學生感知變量(歸屬感和滿意度)對學習投入的水平和大學期間的變化均有正向促進作用。向學/厭學對學習投入的影響最大，歸屬感影響次之，滿意度影響最小；滿意度對學習投入的一次增長具有正向促進作用，歸屬感對學習投入的一次增長具有負向反作用，向學/厭學對學習投入不同維度的一次增長作用不同。第三，模型檢驗結果提示，還存在影響學習投入水平及變化的其他因素。第四，針對三類變量對學習投入水平及變化的影響機制，提出：人口學特征是認識學生學習投入的基礎；學生的認知是學生學習投入的關鍵；學生的感知是學生學習投入的催化劑；充分利用學習投入作用機制的特點，是學校認識學習投入背后的原因，促進學生學習投入的教育策略與需要把握的原則。

學習質量評價；學習投入；教學評估；人口學；學生認知；學生滿意度；感知價值

國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要(2010-2020年)中明確提出“提高人才培養(yǎng)質量，需要深化教育改革，充分調動學生學習的積極性和主動性，激勵學生刻苦學習”，特別強調了學生學習的積極性、主動性以及學校吸引、激勵學生刻苦學習對于提高質量的重要性。而學生的積極性、主動性以及刻苦學習的表現即為學習投入，沒有學生的投入，質量就無從產生。為此，了解學生學習投入背后的原因，促進學生的學習投入成為了提高質量的重要途徑。美國早在20世紀80年代就將學生就讀經歷、學生參與、學習投入納入到學校教育質量的評估之中，并由此產生了大量的調查工具，如就讀經歷調查(College Student Experiences Questionnaire，CSEQ)、學習投入調查(National Survey of Student Engagement，NSSE)、課程學習經驗調查(Course Experience Questionnaire，CEQ)。其中最有影響的是NSSE，該工具的理論基礎是學生在學習中投入的時間和精力越多，與教師、同伴間互動越多，學校提供的支持越多，學生越有收獲[1]。學習投入也就成為了衡量學習成效和院校表現的重要標志[2]。2007年，清華大學引進了NSSE問卷后進行漢化形成NSSE-china，用于大學生的學情調查，目前已經發(fā)展成為中國大學生學習與發(fā)展的追蹤研究(Chinese College Student Survey，CCSS)，以該工具開展的實證研究表明：學習投入顯著相關于教育收獲，是教育收獲較好的預測指標，并與成績排名具有顯著的相關性，可作為衡量教育過程質量的重要指標[3-6]。同時國內的一些研究者或引進或自行開發(fā)相關工具開展大學生參與度調查、就讀經歷調查等，學生的學習經歷、參與度、感知的滿意度等成為了評估學校教育質量的一個視角。

然而，目前這些調查研究多是橫斷研究，以嚴格的追蹤研究設計開展大學四年的追蹤調查甚少[7-12]。本研究基于多年追蹤調查取得的縱貫數據(longitudinal data )，在對學習投入發(fā)展趨勢研究基礎上，進一步探究學生人口學特征(人口學特征)、學生的認知(向學/厭學)和學生的感知(歸屬感、滿意度)對于學習投入的水平和學習投入變化的影響，以及這些因素是怎樣影響著學習投入的變化的，這是橫斷研究不可能得出的研究發(fā)現，從而最終為學校改進教育教學，提高學生投入和學習成效提供理論依據[13]46。

一、研究變量及數據結構

(一)研究變量

NSSE工具構建的學習投入五維度指標：學業(yè)挑戰(zhàn)度(Level of Academic Challenge，LAC)、合作性學習 (Active and Collaborative Learning，ACL)、生師互動(Student Faculty Interaction，SFI)、教學經驗豐富度(Enriching Educational Experiences，EEE)和校園環(huán)境支持度(Supportive Campus Environment，SCE)在漢化后的NSSE-china問卷中五維度結構仍然存在，有些指標信度甚至好于NSSE[14]。學習投入五維度指標是本研究的因變量。學業(yè)挑戰(zhàn)度指標反映了教師和學校對學生學業(yè)的要求和期望，該指標主要由11個題目組成；主動合作學習是學生學習積極性、卷入度、有效解決問題方式的反映，由6個題目組成；生師互動指標體現了學生課堂內外接受教師指導、主動參與教師教學的情況，由7個題目組成；教育經驗豐富度是學生參與多樣化的學習活動的反映，主要體現在參與和投入的多樣性上，由14個題目組成；校園環(huán)境支持度主要反映學校對于學生學習、經濟的支持情況，是院校努力吸引學生投入的反映，由8個題目組成。

心理學家勒溫的場論理論認為，環(huán)境因素以團體動力的方式，有效地影響著個體的心理和行為，這對分析學生學習投入行為的影響要素具有一般的指導意義。NSSE工具的理論基礎提出了影響學習投入的內外部因素，如，學習動機、學業(yè)期待等內部因素，個體人口學因素、大學前經歷、教師和同伴支持以及院校條件等外部因素都影響著學生學習行為[15]31。Patrick,Skinner和Connell的研究也表明：當社會支持背景支持心理需要的滿足時，個體的行為表現為投入，說明學生的感知和認知對于學習投入的作用[16]?；诖耍狙芯繉W生的人口學變量、學生感知的滿意度、歸屬感和學生認知的向學/厭學變量作為預測學生學習投入的預測變量(影響因素)，以此來探究這些因素對于學習投入變化的影響機制，如表1所示。

表1 研究變量

人口學變量：學生性別(分類變量：女=0、男=1)、城鄉(xiāng)(分類變量：城鎮(zhèn)=0、農村=1)，社會經濟地位(由父母的教育程度、父母的職業(yè)、家庭經濟狀況合成，數值型，連續(xù)變量)，高中(分類變量：全國重點=1、省重點=2、市重點=3、縣重點=4、普通高中=5、職業(yè)學校=6)，學科(分類變量：文科=0、理科=1)[17]。

學生認知變量：向學/厭學(由學習愉悅感、學習意義感、學習動機、對于學業(yè)的期待和專業(yè)興趣等合成，數值型，連續(xù)變量)。

學生感知變量：歸屬感(與任課教師、班主任、同學以及行政人員的關系，從不友好到互相支持7個等級，數值型)和滿意度(包括學業(yè)指導滿意度、在學經歷滿意度、總體滿意度，從非常不滿意到非常滿意7個等級，數值型)。

(二)數據來源與結構[13]46

本數據來源于“大學生學習與發(fā)展追蹤研究”(CCSS)2009年至2013年的追蹤調查，調查對象為南京郵電大學2008級抽樣本科生。2009年首次調查采用的是完全隨機抽樣確定樣本，按照預計回收率(60%)、抽樣誤差(5%)、并經樣本代表性檢驗(學科、性別、城鄉(xiāng)等分布)后確定的樣本為813人(全部學生為3603名)，整個調查程序按照“準備學生總體情況表、確定樣本量、隨機抽樣、驗證樣本的代表性、發(fā)放邀請信、二次催答”等步驟進行。2009年至2013年每年一次對抽樣學生進行調查，四次調查有一定的樣本流失，最終整理出具有有效數據的樣本為500個(刪除測謊題和反映異常、缺失數據過多的無效樣本)，計入分析的樣本430個(刪除了只有一次記錄的樣本)，與原樣本檢驗無顯著差異[18]。

計入分析樣本(430人)的人口學特征為：男生樣本占60.5%(260人)，女生樣本占39.5%(170人)；文科樣本占20.9%(90人)，理科樣本占79.1%(340人)；戶籍是城鎮(zhèn)的樣本占54.0%(232人)、農村的樣本占46.0%(198人)。

二、分析工具與模型建構

(一)分析工具選擇

數據首先采用統(tǒng)計產品與服務解決方案(Statistical Product and Service Solutions，SPSS)進行整理，然后利用多層線性模型(Hierarchical Linear Models，HLM)進行數據模型建構。HLM可以有效處理缺失數據，充分利用在追蹤研究中存在的部分測量時間點的個案缺失和部分缺失數據，是處理追蹤數據的有效方法。而且由于探究的影響因素包含隨時間變化的預測變量(向學/厭學、滿意度、歸屬感)，傳統(tǒng)的重復測量的方差分析和多元分析均無法處理，多層線性模型可以解決這一問題，也是本研究選擇該分析技術的原因[19]115。

(二)數據模型及變量

在利用該批數據開展的學習投入發(fā)展趨勢探究中，已經發(fā)現學習投入的發(fā)展變化呈現出非線性變化規(guī)律，同時無條件增長模型固定效應結果均顯示，學生個體間學習投入五維度初始水平和發(fā)展速度均存在顯著差異[13]46。這預示著存在影響個體學習投入水平和發(fā)展變化的因素，這為進一步引入預測變量探究影響學生學習投入發(fā)展變化的機制奠定了基礎。

本研究采用逐步引入預測變量構建發(fā)展模型：第一步在無條件增長非線性模型[13]46(模型一)基礎上僅引入人口學預測變量(不隨時間變化)構建模型二，第二步在模型二的基礎上引入向學/厭學、歸屬感和滿意度三個預測變量(隨時間變化)構成模型三，最后形成的三水平全模型如下：

Level-1 Model

SE=D1*SE1*+D2*SE2*+D3*SE3*+D4*SE4*+D5*SE5*

SE*=P1*(D1)+P2*(D2)+P3*(D3)+P4*(D4)+P5*(D5)

Level-2 Model

Pk=Bk0+Bk1*(TIME1)+Bk2*(TIME2)+Bk3*(TIME3)+Bk4*(SSTF)+Bk5*(SWL)+Bk6*(SOB)+epsilon k

Level-3 Model

Bk0=Gk00+Gk01*(GENDER)+Gk02*(UOR)+Gk03*(SES)+Gk04*(SCHOOL)+Gk05*(SUBJECT)+uk0

Bk1=Gk10+Gk11*(GENDER)+Gk12*(UOR)+Gk13*(SES)+Gk14*(SCHOOL)+Gk15*(SUBJECT)uk1

Bk2=Gk20+Gk21*(GENDER)+Gk22*(UOR)+Gk23*(SES)+Gk24*(SCHOOL)+Gk25*(SUBJECT)+uk2

Bk3=Gk30+Gk31*(GENDER)+Gk32*(UOR)+Gk33*(SES)+Gk34*(SCHOOL)+Gk55*(SUBJECT)+uk3

模型中第一水平描述數據結構，第二水平為含有隨時間變化預測變量模型，第三水平為含不隨時間變化的預測變量模型。

模型中第一水平描述數據結構，D1-D5為虛擬變量(可以實現對多因變量的同時分析)，分別對應學習投入的五維度指標， SE1對應第一個維度P1“學業(yè)挑戰(zhàn)度”的測量，SE2對應第二維度P2“主動合作學習”的測量，依次類推。

模型中第二水平Pk表示第k個因變量(K=1-5，分別對應學習投入五維度指標)在時間T的測量值。Bk0為表示第k個因變量的截距，TIME1、TIME2、TIME3為時間變量。本研究中TIME1取值為0，1，2，3； TIME2取值為0，1，4，9；TIME3取值為0，1，8，27，是通過定義時間的多項式函數實現非線性變化趨勢分析[13]52。Bk1-Bk3為表示第k個因變量非線性一次、二次、三次變化斜率；epsilon為殘差。

模型中第三水平的Gk00表示第k個因變量截距的均值，Gk10-Gk40表示第k個因變量的一次、二次、三次變化斜率的均值。uk0-uk3為截距和斜率的隨機變量。

三、數據分析結果

(一)人口學變量對學習投入的影響機制

1．模型擬合檢驗

在無條件非線性增長模型(模型一)基礎上，加入人口學預測變量(模型二)來檢驗預測變量對于因變量的影響，增加預測變量前后的模型擬合值。二個模型整體擬合差異統(tǒng)計量(X2)的差值ΔX2達到119.14，增加的參數Δdf為40，對照卡方分布，差異達到了極其顯著水平?？梢姡黾恿巳丝趯W變量后模型的擬合度增加了，說明性別和城鄉(xiāng)等變量可以很好預測學習投入水平及其非線性變化，如表2所示。

表2 模型一與模型二的模型擬合差異

2.影響機制

性別、學科、城鄉(xiāng)、高中以及社會經濟地位五個預測變量對學習投入的影響各不相同，其模型固定效應如表3所示。由于對學習投入的師生互動指標沒有顯著影響，故表3中省略該指標(且沒有顯著影響的指標值均沒有在表3中體現)。

表3 性別、城鄉(xiāng)、來源高中、學科、社會經濟地位對學習投入的影響

注：1.*，p<0.05； **，p<0.01； ***p<0.001

2.數字1、數字2和數字3分別代表非線性一次、二次和三次增長效應值

性別對學習投入的學業(yè)挑戰(zhàn)度、主動合作學習、教育實踐豐富度和校園環(huán)境支持度指標有顯著影響，從系數我們可知：男生的學習投入初始水平顯著低于女生，性別還對學習投入的教育經驗豐富度的變化(增長率)有顯著影響，男生對于教育經驗豐富度的影響呈現出一次增長速度快于女生，二次增長慢于女生，三次增長又快于女生的曲線型變化。

城鄉(xiāng)因素只對學習投入的學業(yè)挑戰(zhàn)度、主動合作學習和教育經驗豐富度三個指標有顯著影響。對學業(yè)挑戰(zhàn)度來說，城鄉(xiāng)因素不僅表現在大一時對學業(yè)挑戰(zhàn)度初始感知有顯著影響，并且對大學四年期間學業(yè)挑戰(zhàn)度的變化(增長率)也有顯著影響，農村學生大一時的學業(yè)挑戰(zhàn)度初始水平顯著低于城市學生，但四年間的增長率顯著高于城市學生；而對于主動合作學習和教育實踐豐富度指標，城鄉(xiāng)因素只影響其初始值，即表現為大一時的初始水平城鄉(xiāng)有顯著差異，大學期間主動合作學習和參與不同的教育實踐所表現出的學習投入變化，不同生源地學生并沒有顯著差異。

學科因素對大學期間學生主動合作學習變化(增長率)有著顯著影響，文科學生的主動合作學習水平一次增長速度快于理科，但二次增長卻慢于理科，即文科學生主動合作學習增長有先快后慢的變化。

生源高中只對學業(yè)挑戰(zhàn)度的初始水平有影響，重點高中學生的大一學業(yè)挑戰(zhàn)度顯著高于非重點高中，但高中層次并不影響大學期間學業(yè)挑戰(zhàn)度的變化。

學生的家庭社會經濟地位影響其教育經驗豐富度指標的初始水平，即來源不同經濟地位家庭的學生大一時的教育經驗豐富度水平存在顯著差異。

(二)向學/厭學、歸屬感、滿意度對學習投入的影響機制

1.模型擬合檢驗

在含有人口學預測變量模型(模型二)基礎上再增加向學/厭學、歸屬感和滿意度三個預測變量(模型三)，檢驗增加變量前后模型的擬合情況，結果如表4所示。模型整體擬合差異統(tǒng)計量ΔX2達到3623.44，增加的參數Δdf為390個，對照卡方分布可知差異達到了極其顯著水平，說明增加變量后的模型擬合度增加了，可見增加的向學/厭學、歸屬感、滿意度變量也是預測學習投入水平及其變化的因素。

表4 模型二與模型三的模型擬合差異

2.對學習投入的影響度

從模型三運行結果的固定效應如表5所示，除滿意度對生師互動、教育經驗豐富度的影響不顯著外，其他都具有顯著正向影響(顯著性多數在0.001水平上)。

表5 向學/厭學、歸屬感以及滿意度對學習投入的影響

注：*，p<0.05； **，p<0.01； ***p<0.001

從固定效應的系數可知：學生認知的向學/厭學因素對學習投入的學業(yè)挑戰(zhàn)度、主動合作學習、師生互動和教育實踐豐富度的影響最大，學生感知的歸屬感影響次之，滿意度影響最??；對于學習投入的校園環(huán)境支持度而言，學生感知的歸屬感影響最大，向學/厭學影響次之，滿意度影響最小。

3.對學習投入的影響機制

模型三的隨機效應相關系數，向學/厭學、歸屬感和滿意度三個因素對于學習投入的作用機制，如表6所示。具體表現在對于學習投入初始水平以及學習投入變化的方向影響。

表6 向學/厭學、滿意度、歸屬感與學習投入的相關

注：數字上標注1為非線性1次變化，3為非線性3次變化(2次變化不顯著未列出)

向學/厭學、歸屬感和滿意度三個變量均與學習投入五維度指標初始水平顯著正相關，表明學生越向學、歸屬感越強，滿意度越高學習投入的初始水平越高。由相關系數可知，學生的向學/厭學與學習投入的教育經驗豐富度指標相關性最強(r=0.64)，說明越向學的學生，越樂于積極參與多種教育活動，越會取得豐富的教育經驗；學生的歸屬感與學習投入的師生互動指標相關性最強(r=0.5)，說明師生互動越多，學生的歸屬感越強；學生的滿意度與學習投入的校園環(huán)境支持度相關性最強(r=0.4)，說明學校支持性的校園環(huán)境可以提高學生的滿意度。

五維度學習投入指標從大一至大四呈現顯著的上升趨勢[19]154。向學/厭學、歸屬感和滿意度三個變量與學習投入五維度指標的變化顯著相關，說明三個因素顯著影響學習投入的增長。其中滿意度與學習投入的一次增長顯著正相關，說明滿意度高的學生學習投入的一次增長越多。歸屬感與學習投入的一次增長顯著負相關，說明越有歸屬感的學生學習投入一次增長越慢。而向學/厭學與學業(yè)挑戰(zhàn)度、師生互動、教育經驗豐富度的一次增長顯著正相關，與主動合作學習、校園環(huán)境支持度的一次增長顯著負相關，說明越向學的學生，學業(yè)挑戰(zhàn)度、師生互動和教育經驗豐富度指標的一次增長越快，而主動合作學習以及校園環(huán)境支持度的一次增長越慢。

從較大的相關關系來看，滿意度與主動合作學習的一次變化顯著正相關(r=0.35)，與其三次變化顯著負相關(r= -0.53)，說明滿意度越高，主動合作學習水平一次增長越大，三次增長越小。向學/厭學與主動合作學習的一次變化呈顯著負相關(r= -0.2)，與學業(yè)挑戰(zhàn)度的三次變化顯著負相關(r= -0.16)，說明越向學的學生主動合作學習水平的一次增長越小，學業(yè)挑戰(zhàn)度的三次增長越小。歸屬感與教育經驗豐富度的一次變化顯著負相關(r= -0.18)，與主動合作學習三次變化顯著正相關(r=0.141)，說明越有歸屬感的學生教育經驗豐富度的一次增長越小，而主動合作學習水平的三次增長越大。

(三)其他影響學習投入的因素

模型三的固定效應，如表7所示。除校園環(huán)境支持度指標外，學生個體間學習投入的截距和斜率仍存在顯著差異，說明還存在其他影響學習投入水平及其變化的因素。這些因素的進一步探究需要在相關理論的基礎上，引入模型進行檢驗。每一種理論都不能全面表達影響學生成功的所有因素[15]28。為此，影響因素的探討是無止境的，隨著研究的不斷深入，也會越來越清晰地認識影響學生學習投入的因素及其作用機制。

表7 含有預測變量全模型的截距和斜率效應

注：*，p<0.05； **，p<0.01； ***p<0.001

四、討論與建議

(一)人口學特征是認識學生學習投入的基礎

Kuh的一項研究發(fā)現：性別是學習投入的預測變量，男性和女性學生以及拉美和非美學生的學習投入有顯著差異[15]28。Randolph等也認為家庭特征和家庭環(huán)境(城鄉(xiāng)、父母教育程度和社會經濟地位等)極大地影響著學習投入[20]。張信勇等的研究也發(fā)現：不同性別以及學科學生的學習投入存在顯著差異[21]。這些研究發(fā)現(大多是橫斷面數據分析結果)與本研究(縱向追蹤數據)的結論基本一致。

本研究發(fā)現：性別和城鄉(xiāng)因素對于學生的學習投入影響較大，不僅影響著學生大一時的學習投入水平，還影響著大學四年的變化。針對男生學習投入初始水平低于女生，以及教育經驗豐富度變化先快后慢再快的特點，高校對男生的教育引導需要及時跟進，在變化較快的時期加大引導力度，以促進男生學習投入取得更好的增長度。針對農村學生大一時學業(yè)挑戰(zhàn)度低于城市學生，但大學四年增長率更高的特點，啟示我們：農村學生雖然學業(yè)挑戰(zhàn)度的基礎水平較低，但大學期間學業(yè)上更加努力以達到老師和學校的要求來提升學業(yè)挑戰(zhàn)度，學校應創(chuàng)造條件給予這些學生更多的支持和幫助。

學科、學生的家庭經濟地位等雖然對學習投入影響不多，但家庭經濟地位影響學生入學初始的教育經驗，這為分析教育的公平性帶來新的視角。文科學生的主動合作水平發(fā)展好于理科，為我們科學安排不同學科的教學活動提供了啟示。高校的教育教學和學生事務工作應該根據學生的人口學特征以及其對于學習投入影響的規(guī)律，針對不同群體開展有效工作以提高學生的學習投入度。

(二)學生的認知是學生學習投入的關鍵

態(tài)度決定行為。本研究中向學/厭學變量由學習動機、專業(yè)興趣、學業(yè)期待、學習愉悅感和學習意義感等題項合成，內涵豐富，囊括了期待、動機、興趣和意義感等對于學習的態(tài)度、知覺和認識，是對于學習、學業(yè)和教學活動等的認知。已有研究表明：承諾與學習投入顯著正相關，專業(yè)承諾高的個體往往具有較高的學習投入，專業(yè)承諾是學習投入最重要的預測變量，而專業(yè)承諾體現了學生對專業(yè)學習的意義感、興趣以及期待，是向學/厭學內涵的重要體現，是學生能否投入、能否積極參與學習、教育教學活動和刻苦努力的前提和關鍵[22]。

本研究結果表明：向學/厭學對學習投入的影響均具有顯著的正向作用，與學生感知的歸屬感和滿意度相比，對學習投入的影響力也最大。向學/厭學還對學業(yè)挑戰(zhàn)度、師生互動的一次增長有促進作用。學生越向學，其越努力滿足教師和學校的課程要求來提升學業(yè)挑戰(zhàn)度。而學習投入的五維度指標中，學業(yè)挑戰(zhàn)度對于學生的學習收獲貢獻最大，可以解釋學生間學習收獲差異的46.67%以及大學四年學習收獲變化的77.37%[23]。為此，我們必須重視向學/厭學對于學業(yè)挑戰(zhàn)度的提升作用，從而促進對學生學習收獲的提高。

同時，向學/厭學尤其與學習投入的教育經驗豐富度指標相關性最強(r=0.64)，不僅影響學生的教育經驗豐富度的初始水平，還影響其大學期間的增長速度，這表明：越向學的學生，越樂于積極參與多種教育活動，教育經驗的增長也越快。George D. Kuh等(2006)曾提出，有多樣化經驗和豐富課程活動的學生在學習投入上和學習收獲上比一般學生高[15]31。為此，提高學生的向學度，是促進學生學習收獲和教育成效重要前提和關鍵。

(三)學生的感知是學生學習投入的催化劑

歸屬感和滿意度反映了學生對于外部環(huán)境的感知以及自身與外部環(huán)境關系的感知。歸屬感體現學生與任課教師、班主任、同學以及行政人員等學校主要四類人員群體的關系，從不友好到相互支持共7個感知量度。感知的滿意度由學業(yè)指導滿意度、在學經歷滿意度和總體滿意度等構成，是學生對學校這一外部環(huán)境是否滿足自己的心理預期和需要的一種反映。歸屬感體現的是學生對自己與學校人的關系的感知，而滿意度更多體現的是學生對學校教學、管理服務等各方面工作、提供的支持以及總體環(huán)境的一種感知。注重學生的感知是新一輪本科教學審核評估五個度的要求，更是學校辦人民滿意教育的具體反映。為此，增強學生的歸屬感、提高學生的滿意度具有戰(zhàn)略意義。

歸屬感、滿意度不僅與學習投入五維度初始水平顯著正相關，而且與學習投入的變化(增長速度)也顯著正相關。歸屬感與師生互動相關性最強(r=0.5)，說明增強學生的歸屬感可以促進學生的投入，提高師生互動水平。吉爾的研究也認為支持性的師生關系與學習投入呈現顯著的正相關，與老師、同學具有良好關系的學生具有較高的投入水平[24]。蘇曼從反例證明了師生關系的作用，他對25名逃學的學生和25名沒有逃學的學生做的對比研究發(fā)現：學生逃學的最大原因是學生厭倦學校和討厭教師[25]。阿斯汀斷言：“大學階段中，同齡群體是唯一一個對成長和發(fā)展產生最有影響力的因素?！盵26]庫、蘇惠特和同事甚至認為校園環(huán)境教育和學生投入的最關鍵問題是培養(yǎng)一種歸屬感[27]。這些研究都說明了學校支持性關系的重要性，學生對各類關系感知的歸屬感成為了學生學習投入的催化劑，對學生發(fā)展產生了間接的促進作用。

中學生的滿意度與學習投入的校園環(huán)境支持度指標相關性最強(r=0.4)，與阿斯汀和沃克的研究認為學生對學校的認同與學生投入高度相關的結論一致，說明友好的校園環(huán)境導致的學生滿意會提高學生學習投入水平[28]。滿意度與學習投入的一次增長顯著正相關，說明滿意度高的學生，學習投入的一次增長越多，尤其與主動合作學習的一次增長相關最強(r=0.35)。說明了學生的滿意會激勵學生的主動性和積極性，進而對學習投入的增長起到加速作用，滿意度成為了學生學習投入的催化劑。同時，庫的研究還發(fā)現：學生感知的滿意度影響學生在教育實踐中的投入進一步影響學習成效和發(fā)展[29]。即滿意度是通過直接作用于學習投入而間接作用于學習效果，進一步證明了滿意度的間接效果和催化作用。

(四)充分利用學習投入作用機制的特點

本研究引入了所有預測變量(人口學變量、學生的認知和感知共8個變量)后，模型結果顯示：學生個體間學習投入的截距和斜率仍存在顯著差異，提示我們還存在其他影響學習投入水平及其變化的因素，這為進一步引入其他預測變量奠定了基礎。同時也反映已經引入的變量的作用對于學生學習投入解釋的不足。

同時依據追蹤數據進行的潛發(fā)展模型探索還帶給我們具有負向作用信息的提示。例如，理科生主動合作學習一次增長低于文科生；向學/厭學與主動合作學習的一次變化呈顯著負相關(r=-0.2)，與學業(yè)挑戰(zhàn)度的三次變化顯著負相關(r=-0.16)；歸屬感與教育經驗豐富度的一次變化顯著負相關(r=-0.18)。這些提示說明了預測變量對于學習投入增長的作用是非線性的，并不都是加速作用。同時通過表6，我們也看到滿意度對于學習投入變化的影響大于對其初始水平的影響；向學/厭學、歸屬感對于學習投入初始水平的影響大于對其變化的影響。提示我們如果要提高學習投入的初始水平，需要注重向學/厭學因素的作用，而提高學習投入的變化速度，需要更加關注學生的滿意度。這些都是預測變量對于學習投入作用機制的特點，需要我們充分認識并有效利用這些特點，有針對性地采取有效措施提高學生的學習投入。

五、研究局限

由于本研究是學習投入質和量的測量問卷，對于學習投入的影響因素并未在問卷中作為單獨的變量或維度進行設計和考量，為此，對于本研究引入的影響因素，特別是隨時間變化預測變量，其變量包含小題項的全面性尚需進一步的完善。另外，本研究探討的僅是學習投入的直接影響因素及其影響機制，對于學習投入有影響的間接因素或者交叉影響因篇幅原因不能一一驗證。學習投入太重要也太復雜，對于學生自我報告的近似數據(問卷調查數據來自大學生的自我報告，自我報告的數據只能是近似數據，存在價值觀、社會稱許等潛在影響)的使用和研究結論需要我們謹慎地解釋，并需要不懈地深入研究。

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10.3963/j.issn.1672-8742.2016.06.006

江蘇省教育科學規(guī)劃重點資助課題“大學生學習投入機制研究——基于某高校學習投入追蹤調查(NSSE-CHINA)”(B-a/2015/01/033)；南京郵電大學招標課題“核心課程教學評價研究——以《通信原理》課程為例”(JG04013JX03)

楊立軍(1969-)，女，遼寧撫順人，研究員，博士，研究方向為大學生學習與發(fā)展。

張 薇(1989-)，女，江蘇句容人，碩士研究生，研究方向為高等教育管理。

G420

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1672-8742(2016)06-0049-13

2016-04-20；編輯：榮翠紅)