王文彬

(華北水利水電大學(xué)，河南 鄭州 450046)

當(dāng)代高等教育肩負著為國家培養(yǎng)合格建設(shè)者和接班人的重要使命，高校有責(zé)任促進學(xué)生自由而富有個性的發(fā)展，它的核心功能在于培養(yǎng)出支撐并引領(lǐng)社會發(fā)展的創(chuàng)新型人才[1]。如何提升大學(xué)生的培養(yǎng)質(zhì)量，是當(dāng)前教育學(xué)、心理學(xué)、社會學(xué)等學(xué)科研究的重要內(nèi)容。大學(xué)生培養(yǎng)質(zhì)量由學(xué)科知識、人文素質(zhì)、綜合能力等方面構(gòu)成，受學(xué)業(yè)期望、學(xué)校支持、考核反饋、學(xué)生投入、人際關(guān)系等多方面因素的影響[2]。大學(xué)生在共同學(xué)習(xí)、日?；拥冉煌顒又薪⑵饘W(xué)習(xí)、情感、生活等方面的聯(lián)系，經(jīng)過一段時間的磨合漸趨穩(wěn)定，結(jié)成大學(xué)生社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系(Social Network，簡稱SN)。學(xué)生個體在網(wǎng)絡(luò)中的地位將對學(xué)習(xí)效果、心理健康、社會活動參與等產(chǎn)生影響，進而影響培養(yǎng)質(zhì)量。

對高校學(xué)生群體社會網(wǎng)絡(luò)的研究主要分為宏觀、中觀、微觀3個方面：

第一，虛擬網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)實人際社會網(wǎng)絡(luò)間的關(guān)系。部分學(xué)者認(rèn)為，虛擬社交網(wǎng)絡(luò)與人際社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)之間在一定程度上存在著相似的結(jié)構(gòu)，二者之間存在著正向關(guān)聯(lián)，并且虛擬社交網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系對實際生活有著一定的預(yù)測作用[3][4]。但有學(xué)者對此提出了異議，認(rèn)為現(xiàn)實生活中的人際信任與虛擬的社交網(wǎng)絡(luò)行為呈顯著負相關(guān)，人際信任越低，越有可能將精力投入到社交網(wǎng)絡(luò)中，即現(xiàn)實人際信任與網(wǎng)絡(luò)人際信任之間存在一定的補償關(guān)系[5][6]。這種爭議在國外的研究中同樣存在，關(guān)于虛擬網(wǎng)絡(luò)對人際信任的影響，樂觀態(tài)度與悲觀態(tài)度并存[7]?？傮w來看，這一類型的研究偏向于總體視角，未對學(xué)生群體內(nèi)部的結(jié)構(gòu)及個體間的關(guān)系進行深入探討，主要采用問卷調(diào)查、方差分析及回歸分析等方法。

第二，大學(xué)生社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。受信息交流方式轉(zhuǎn)變的影響，大學(xué)生的學(xué)習(xí)方式由個人學(xué)習(xí)向群體學(xué)習(xí)遷移，越來越多的研究從總體信任轉(zhuǎn)向?qū)W習(xí)共同體話題。同時，社會網(wǎng)絡(luò)分析(Social Network Analysis，SNA)方法成為主要工具之一。其中，以QQ為代表的網(wǎng)絡(luò)平臺的分析較為多見[8]。這類研究結(jié)合社會網(wǎng)絡(luò)分析法對學(xué)生群體進行分析，更多的是從“描述”性的角度刻畫了群體的靜態(tài)結(jié)構(gòu)，對于群體中個體地位究竟會產(chǎn)生何種影響的探究較少。

第三，大學(xué)生社會網(wǎng)絡(luò)的具體影響。如，班級管理、就業(yè)能力、學(xué)習(xí)成效等方面[9][10][11]，相關(guān)研究更進一步地深入網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部，但仍存在改進的空間。首先，在進行關(guān)系評判時，研究者多使用0～1值數(shù)據(jù)，對網(wǎng)絡(luò)中個體間關(guān)系親疏遠近的度量尺度較為模糊；其次，在進行關(guān)系的影響分析時，傾向于孤立地使用點度中心度、接近中心度及中間中心度等，可考慮在綜合性方面加以改進。

結(jié)合相關(guān)研究成果，本文利用調(diào)查獲得的多值關(guān)系數(shù)據(jù)，構(gòu)建大學(xué)生群體3個維度的關(guān)系網(wǎng)，探討網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成特征，進一步討論個體在網(wǎng)絡(luò)中綜合活躍度對于學(xué)習(xí)活動及社會活動的影響。

一、研究設(shè)計

(一)研究工具

社會網(wǎng)絡(luò)分析(Social Network Analysis, 簡稱SNA)是研究行動者之間社會關(guān)系的重要技術(shù)手段，主要目的是探查和分析行動者之間的社會紐帶模式。該方法的研究視角不同于統(tǒng)計學(xué)，一般不對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行假設(shè)，也不關(guān)心如何對網(wǎng)絡(luò)特征進行抽樣推斷，更多的是從群體動力學(xué)的角度來考察群體中實體間的關(guān)系及其結(jié)構(gòu)的特征。社會網(wǎng)絡(luò)研究主要側(cè)重于關(guān)系結(jié)構(gòu)形式、內(nèi)容以及渠道效應(yīng)本身。社會網(wǎng)絡(luò)分析的一般過程包括定義網(wǎng)絡(luò)、處理網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、確定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征，同時進行可視化評判。

(二)研究框架結(jié)構(gòu)

本文的研究目的是考察大學(xué)生群體社會網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成狀況、形成的影響因素，以及這種構(gòu)成對于群體成員學(xué)習(xí)及其他表現(xiàn)水平的影響。首先，通過圖的密度(Density)、中心度(Centrality)等特征值判斷整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的概況；其次，根據(jù)點的度數(shù)中心度(Degree centrality)、中間中心度(Betweenness centrality)、接近中心度(Closeness centrality)構(gòu)造個體綜合活躍度指標(biāo)，結(jié)合個體的屬性數(shù)據(jù)及相應(yīng)的分區(qū)關(guān)系圖分析影響網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的主要因素；第三，考察活躍度指標(biāo)對學(xué)生學(xué)習(xí)活動、社會活動是否存在顯著影響，并考察學(xué)生性別、生源地等因素的作用。分析框架如圖1所示。

圖1　大學(xué)生群體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形成及影響分析框架

(三)研究假設(shè)

學(xué)生在校期間的各種活動體現(xiàn)在2個方面：學(xué)習(xí)活動與社會活動，其“產(chǎn)出”效果分別用學(xué)習(xí)績點(Grade Point)和素質(zhì)積分(Quality Point)予以反映。

根據(jù)文獻分析及實踐經(jīng)驗，提出以下幾個假設(shè)：

H1：學(xué)習(xí)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)活躍度對學(xué)習(xí)績點有正向影響；

H2：消息關(guān)系網(wǎng)絡(luò)活躍度對學(xué)習(xí)績點有正向影響；

H3：消息關(guān)系網(wǎng)絡(luò)活躍度對素質(zhì)積分有正向影響；

H4：情感關(guān)系網(wǎng)絡(luò)活躍度對素質(zhì)積分有正向影響；

H5：女生比男生有更好的學(xué)習(xí)績點；

H6：男生比女生有更好的素質(zhì)積分；

H7：省內(nèi)比省外學(xué)生有更好的學(xué)習(xí)績點；

H8：省內(nèi)比省外學(xué)生有更好的素質(zhì)積分。

在假設(shè)中，學(xué)生都屬于獨立的個體，學(xué)習(xí)及社會活動均為個體的理性決策。學(xué)習(xí)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的作用更多地體現(xiàn)在學(xué)習(xí)活動上，情感關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的作用更多地體現(xiàn)在社會活動上，而消息關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對二者均有影響。同時，假設(shè)女生更偏向于學(xué)習(xí)活動，而男生更偏向于社會活動；省內(nèi)的同學(xué)由于文化背景、生活習(xí)慣的便利，在學(xué)習(xí)和社會活動方面有著一定的優(yōu)勢。

二、數(shù)據(jù)資料收集及研究

(一)數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

1.數(shù)據(jù)來源?？紤]到經(jīng)過一段時間的磨合，大3學(xué)生的關(guān)系較為穩(wěn)定，更有利于進行網(wǎng)絡(luò)分析，因此選取某高校大學(xué)經(jīng)濟學(xué)專業(yè)在校的大3學(xué)生進行訪談和問卷調(diào)查。樣本共59人，去除無效數(shù)據(jù)，有效樣本為51人，有效率為86.44%。整體網(wǎng)的邊界定義為專業(yè)中的所有成員，采用非匿名方式進行問卷調(diào)查及訪談。為了保護隱私并方便處理，受訪者均用編碼代替。調(diào)查問卷主要數(shù)據(jù)包括：第一，成員屬性信息：主要包括性別(女生用0表示、男生用1表示)，籍貫(省內(nèi)用0表示、省外用1表示)，宿舍(根據(jù)宿舍順序編號)等3個主要識別變量。3個類別屬性數(shù)據(jù)分別編入相應(yīng)分區(qū)文件(Attribute)，使用UCINET6及STAT14.0等軟件進行相關(guān)數(shù)據(jù)及圖表的處理。有效樣本中女生為33人，占64.70%，男生為18人，占35.30%；省內(nèi)生源為34人，占66.70%，省外生源為17人，占33.30%。第二，成員關(guān)系矩陣：通過調(diào)查獲得3種關(guān)系矩陣，包括Study(學(xué)習(xí)矩陣——“你同誰一起上自習(xí)”)、Entertainment(情感矩陣——“你同誰一起娛樂”)、Dinner(消息矩陣——“你同誰一起進餐”)，要求受訪者提供至多3位對象，并對伙伴的親密程度進行賦值(按親密程度從低到高分別為1～5分)。

2.數(shù)據(jù)整理。由于中心度分析、凝聚子群分析等指標(biāo)僅適用于“二值”網(wǎng)絡(luò)的測量，因此先將多值數(shù)據(jù)“二值化”。原始數(shù)據(jù)中，個體之間的親密度最大值為5，在對多值矩陣進行“二值化”后，可以獲得5個對應(yīng)的子矩陣(0～1)，有助于更加全面地刻畫網(wǎng)絡(luò)成員關(guān)系的親疏程度。以同學(xué)之間進餐伙伴選擇的數(shù)據(jù)為例，將多值矩陣“Dinner”通過“Dichotomize”處理，得到5個二值子矩陣“Economics DinnerGT4”“DinnerGT3”“DinnerGT2”“DinnerGT1”“DinnerGT0”，對Study和Entertainment矩陣做相同處理，共計得到15個子矩陣。

(二)整體關(guān)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析

1.密度分析。整體網(wǎng)的密度越大，表明網(wǎng)絡(luò)成員之間的聯(lián)系就越緊密，網(wǎng)絡(luò)對于行動者的態(tài)度、行為產(chǎn)生的影響就越大。不過需要注意的是，在實際應(yīng)用中，密度與網(wǎng)絡(luò)規(guī)模呈負相關(guān)，即社會網(wǎng)絡(luò)越大，密度就越低。通過對轉(zhuǎn)換后的5種關(guān)系矩陣進行分析(如表1所示)，結(jié)果顯示：

表1　各專業(yè)成員關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的密度

第一，各網(wǎng)絡(luò)的密度均不高，表明同學(xué)之間的交流并不密切，處于低互動狀態(tài)。以與GTO關(guān)系矩陣下的密度為例，較其他同類研究(唐文清等，2014；郭君等，2015；成云等，2015)相比偏低，主要原因在于問卷設(shè)計提名時，要求對象限制在3人以內(nèi)，因此削弱了網(wǎng)絡(luò)成員間可能存在的弧的數(shù)量，從而導(dǎo)致密度偏低。第二，在3類關(guān)系中，同學(xué)之間的情感關(guān)系、消息關(guān)系、學(xué)習(xí)關(guān)系在總體密度方面并沒有明顯的差異，相關(guān)系數(shù)均在0.99以上。這說明在學(xué)生群體中沒有明顯地將生活、社交進行分割的傾向，與校園外的社會群體有著較明顯的不同。第三，GT4、GT3、GT2與GT1之間均有較強的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)在0.80～0.99之間，只有GT0與其他各關(guān)系矩陣下的網(wǎng)絡(luò)密度呈弱相關(guān)。這種表現(xiàn)結(jié)果與提名規(guī)則有關(guān)，部分同學(xué)在選擇關(guān)系對象時僅選擇1人，且對該對象的賦值為5(最大親密程度)，進行“二值化”后，關(guān)系衰退明顯。

2.凝聚子群分析。對凝聚子群的分析指標(biāo)包括派系、n-派系、成分、n-宗派、K-叢、LS集合、Lambda集合等等，各指標(biāo)應(yīng)用場景及優(yōu)劣勢也各有不同。對于多值分析來說，成分分析是最簡單的形式，且直接對多值關(guān)系矩陣進行分析，往往能夠提供充分的信息。若與實際情況相符，則可以停止分析；若與實際不符，可以進一步進行派系分析。對消息關(guān)系矩陣進行成分分析，結(jié)果如表2所示，多數(shù)同學(xué)結(jié)成了相對牢固的小群體。進一步結(jié)合同學(xué)的個體屬性分析可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)生群體關(guān)系與性別(如圖2)、宿舍(如圖3)均有密切關(guān)系，但與籍貫的關(guān)系并不明顯(如圖4)。對學(xué)習(xí)關(guān)系和情感關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進行分析，可以得出相同的結(jié)論。

表2　Economics-Dinner網(wǎng)絡(luò)成分分析圖

圖2 按Gender屬性區(qū)分的Dinner社群圖

圖3　按Dormitory屬性區(qū)分的Dinner社群圖

圖4　按Place屬性區(qū)分的Dinner社群圖

(三)個體活躍度構(gòu)成及影響效果分析

1.個體綜合活躍度指標(biāo)構(gòu)建。對于網(wǎng)絡(luò)中個體的分析，一般集中包括個體的中心性、影響力、結(jié)構(gòu)洞、中間人等。前者(中心性、影響力)更側(cè)重于個體在網(wǎng)絡(luò)接近“核心”位置的表現(xiàn)情況，后者(結(jié)構(gòu)洞、中間人)更側(cè)重于個體在網(wǎng)絡(luò)的邊緣或交界位置的表現(xiàn)情況。在個體中心性和影響力的評價指標(biāo)中，度數(shù)中心度側(cè)重于點與其他點直接交往的程度；接近中心度側(cè)重于刻畫點與其他點的距離；中間中心度側(cè)重于考察點的中介橋梁能力。3種指標(biāo)結(jié)果相差不多，度數(shù)中心度關(guān)注交往活動頻度；中間中心度關(guān)注信息控制能力；接近中心關(guān)注信息傳遞效果(Freeman，1979)。在應(yīng)用過程中，研究者往往對3個方面都有所關(guān)注，因此可以考慮將3個指標(biāo)進行綜合，構(gòu)造個體綜合活躍度指數(shù)Ii(i代表個體)。

(1)

(2)

表3　學(xué)習(xí)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)下個體活躍度綜合指數(shù)

注：有5個同學(xué)的積分?jǐn)?shù)據(jù)有缺失，予以剔除

2.影響個體綜合活躍度的因素分析。從具體的性別(Gender)及生源地(Place)的角度來對學(xué)生的活躍度情況進行分析，單因素方差分析結(jié)果顯示：第一，性別僅對情感關(guān)系網(wǎng)絡(luò)有顯著影響。這與訪談內(nèi)容相一致，即男生組團打游戲等活動較多，而女生共同逛街、聊八卦等活動較多。在學(xué)習(xí)和日常交往方面，性別的影響并不突出，尤其是在學(xué)習(xí)方面，情侶之間共同學(xué)習(xí)的情況較為常見。第二，生源地的影響在3個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中影響均不顯著。這說明同學(xué)們的交往并不受地域的限制，在人口流動和信息融合日益深入的背景下， “籍貫”的影響正在日漸消退。

表4　關(guān)于性別及生源地對活躍度影響的ANOVA分析

注：*P<0.1，**P<0.05，***P<0.01。

3.個體綜合活躍度效果。根據(jù)經(jīng)典回歸模型理論建立2個方向的檢驗?zāi)Ｐ?，分別用于檢驗學(xué)習(xí)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、消息關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、情感關(guān)系網(wǎng)絡(luò)及虛擬變量性別、生源地對學(xué)習(xí)績點(GP)及素質(zhì)積分(QP)的影響。通過對自變量進行VIF分析，VIF均值為1.76，且均小于3，不存在明顯的多重共線性問題。針對前述假設(shè)，構(gòu)建如下模型：

模型1：關(guān)于學(xué)習(xí)活動效果的檢驗

GP=β0+β1IStudy+β2IDinner+

β3IEntertainment+δ1Gender+δ2Place+ε

(3)

模型2：關(guān)于社會活動效果的檢驗

QP=β0+β1IStudy+β2IDinner+

β3IEntertainment+δ1Gender+δ2Place+ε

(4)

通過穩(wěn)健性回歸分析后，變量的顯著性并沒有發(fā)生變化。對于模型1和模型2進行逐步回歸，得到回歸模型3和回歸模型4：

GP=β0+β1IStudy+δ1Place+ε

(5)

QP=β0+β1IEntertainment+ε

(6)

在模型3中，僅有IStudy和Place變量得到保留，且IStudy的顯著性有所增強；而模型4中，僅有IEntertainment變量得到保留。結(jié)果如表5所示：

表5　關(guān)于學(xué)習(xí)績點及素質(zhì)積分的回歸分析

注：*P<0.1，**P<0.05，***P<0.01；括號內(nèi)為回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差(Std.Err)

4.研究結(jié)果討論。通過模型分析，可以對前述的假設(shè)進行如下回應(yīng)：關(guān)于假設(shè)1和假設(shè)2：分析發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)活躍度和消息關(guān)系網(wǎng)絡(luò)活躍度均對學(xué)習(xí)活動效果(學(xué)習(xí)績點)有顯著的正向影響，分析結(jié)果支持研究假設(shè)。IStudy的影響系數(shù)達到0.394，并且在剔除IDinner后增大至0.533，顯著性也進一步增強(p值由0.074減少至0.014)，這說明同學(xué)之間在學(xué)習(xí)方面強化交互關(guān)系有助于提高個人成績。關(guān)于假設(shè)3和假設(shè)4：消息關(guān)系網(wǎng)絡(luò)活躍度對社會活動效果(素質(zhì)積分)并沒有顯著影響；在剔除交互影響后，情感關(guān)系網(wǎng)絡(luò)活躍度對社會活動效果有正向影響，假設(shè)3并未得到支持，假設(shè)4得到支持(在0.1的顯著性水平上)。關(guān)于假設(shè)5和假設(shè)6：雖然Gender變量在模型1中系數(shù)為負值，表現(xiàn)出女生比男生學(xué)習(xí)績點更高，但并未通過顯著檢驗(P值為0.171)，假設(shè)5未能得到支持。關(guān)于素質(zhì)積分的分析也未觀察到性別上有顯著影響，這說明男生與女生的社會活動效果差異不大，假設(shè)6同樣未得到支持。關(guān)于假設(shè)7和假設(shè)8：模型1中Place變量影響顯著，說明省內(nèi)的學(xué)生學(xué)習(xí)活動效果更好，即學(xué)習(xí)績點相對省外學(xué)生更高；在素質(zhì)積分上均未表現(xiàn)出顯著差異。研究結(jié)果支持了假設(shè)7，并未支持假設(shè)8。

三、結(jié)論及建議

(一)結(jié)論

通過采集學(xué)生的人際關(guān)系數(shù)據(jù)，構(gòu)建關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，計算綜合活躍度，并通過簡單的回歸模型分析活躍度、性別及生源地對學(xué)生成績及素質(zhì)積分的影響。根據(jù)實證分析的結(jié)果，得出以下結(jié)論：第一，對學(xué)生成績影響較為明顯的因素是學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)個體活躍度及生源地，而情感關(guān)系、消息關(guān)系及性別對成績影響均不明顯。另外，在分析過程中，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中有多個個體出現(xiàn)了比較明顯的活躍度與成績值背離總體趨勢的情況。一方面，個別成績較好但活躍度較低，如S209、Z215；另一方面，個別同學(xué)的成績雖然不太理想，但在活躍度方面表現(xiàn)出了較高的值，如S217、S226、L316等。這說明雖然總體上在班級里的活躍度能夠一定程度上表現(xiàn)出與綜合成績的相關(guān)性，但具體分析時仍應(yīng)注重整體與個體結(jié)合分析的方法。第二，學(xué)生素質(zhì)積分僅受情感關(guān)系個體活躍度的影響，與學(xué)習(xí)關(guān)系、消息關(guān)系活躍以及性別和生源地的關(guān)系不明顯。學(xué)生素質(zhì)積分主要來自于思想政治、道德素養(yǎng)、社會實踐、科技創(chuàng)新、文化藝術(shù)及社會團體活動等，多側(cè)重于學(xué)生課外活動的參與狀況。良好的人際關(guān)系有助于學(xué)生更積極地參與校園活動，并獲得相應(yīng)的激勵。第三，消息關(guān)系和性別因素對學(xué)習(xí)積分和素質(zhì)積分都未表現(xiàn)出顯著影響。一方面，消息關(guān)系介于學(xué)習(xí)關(guān)系和情感關(guān)系之間，有一定的模糊之處，在“共同進餐”的行為上，可能同時上課或自習(xí)后一起進餐，也可能同時打游戲、逛街后進餐。因此，在顯著性上有所分化。另一方面，性別對學(xué)習(xí)和社會活動的影響均不明顯。雖然社群圖中男生和女生之間涇渭分明，但這種表象并未產(chǎn)生實質(zhì)的影響，這與網(wǎng)絡(luò)上所說的“塑料花友誼”有相似的意思。

(二)建議

針對上述分析的結(jié)果，對于包括學(xué)生、教師及其他管理者在內(nèi)的教育行為主體，在培養(yǎng)優(yōu)秀大學(xué)生時應(yīng)注意：第一，著重構(gòu)建學(xué)習(xí)小組，營造良好的學(xué)習(xí)氛圍。教育參與各方主體都應(yīng)努力促成各種學(xué)習(xí)小組的形成，構(gòu)建和諧融洽的學(xué)習(xí)群體。結(jié)合前述文獻綜合中相關(guān)學(xué)者的研究成果可以發(fā)現(xiàn)，無論是線上還是線下的學(xué)習(xí)興趣小組，都能產(chǎn)生積極且顯著的影響效果。第二，重點關(guān)注省外同學(xué)的學(xué)習(xí)狀況。著重關(guān)注外地同學(xué)的學(xué)習(xí)情況，這可能與樣本中省內(nèi)同學(xué)的錄取分?jǐn)?shù)一般較省外同學(xué)更高的因素有關(guān)。當(dāng)前，無論是在現(xiàn)實社會中還是虛擬社會中，人際交流空間日益模糊，隨著《關(guān)于進一步推進戶籍制度改革的意見》(2014年)的提出，這種地域差異還將進一步消退。但需要注意的是，在目前高考大背景下，地域之間錄取分?jǐn)?shù)線的差異仍然存在，這也是生源地因素對學(xué)習(xí)成績有著顯著影響的主要原因。第三，要做好群體“中介人”的工作。大學(xué)生群體關(guān)系仍處于相對松散的狀態(tài)，這與當(dāng)代學(xué)生的自我意識較強可能有一定的關(guān)系。大學(xué)生關(guān)系構(gòu)成的主要影響因素仍是宿舍，同一宿舍成員之間結(jié)成凝聚子群，有著較強的內(nèi)部聯(lián)系，而子群與子群之間保持著較松散的聯(lián)系，多數(shù)的子群之間僅存在一個“中介人”，說明該網(wǎng)絡(luò)關(guān)系相對脆弱。對于教育管理者來說，做好 “中介人”的工作、保持整體的和諧較為重要。

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