周建新+楊樺+華吟

摘 要：對華南理工大學2015-2016學年第2學期和2016-2017學年第1學期開設的共158門人文通識課教學進行跟蹤調(diào)研，通過經(jīng)濟計量方法分析調(diào)研數(shù)據(jù)，以到課率、到課穩(wěn)定率、聽課率三個方面作為衡量教學效率的三個代表性指標，探究影響三個指標的系列因素以及三個指標間的關系特征，發(fā)現(xiàn)課堂活躍度和課堂規(guī)模是影響人文通識課教學效率的最突出因素，由此啟發(fā)高校從三方面入手，主要把控課堂活躍度和課堂規(guī)模，從而提高人文通識課教學效率。

關鍵詞：研究型大學；人文通識課；教學效率；到課率；到課穩(wěn)定率；聽課率

一、引言

“通識教育”是一種自由、通達的教育，一種重視文明、人才傳統(tǒng)的教育，一種拓寬基礎、培養(yǎng)高端人才的教育，它是培養(yǎng)學生寬厚基礎、博學多才和發(fā)展?jié)摿Φ闹匾緩健Ｒ虼?，在高校中的大學生普遍被要求在專業(yè)課程學習之外，選修一定數(shù)量的通識課程學分。一般而言，理工科學生主要選修人文社科類通識課程，文科學生主要選修科學技術類通識課程。高等學校設置通識課程模塊，實施通識教育，其基本宗旨就是在課程設置上充分體現(xiàn)人文與科學兩種文化在思想精髓上的融合，培養(yǎng)既有深厚人文精神又兼具現(xiàn)代科學精神的大學生。因此，通識教育能夠幫助學生拓寬知識面和認識視野，從不同的角度去認識這個世界。

然而，通識教育的重要性與其實際教學效率未必成正比。當前，高校通識教育的教學效率總體而言仍不盡如人意，這是事實，也亟待改善，但教學效率的提高確實是一個難題，而且是老大難問題，因為從外部看，影響教學效率的因素很復雜，而從內(nèi)部看，教學效率很難衡量。不過這并不意味著就不能進行研究，雖然我們無法一一列出影響教學效率的各種因素及其影響教學效率的特點和規(guī)律，但是，依然可以從中選取幾個突出因素、依據(jù)合理的邏輯進行分析。一般而言，一門課程到課率高且穩(wěn)定，且到課的人聽課率高，我們就可以說該課程的教學效率較高，這個邏輯是合理的。因此，到課率、到課穩(wěn)定率以及聽課率可以作為衡量教學效率的三個典型指標。研究這三個指標分別受哪些因素的影響，以及三個指標間的關系，就可以知道如何提高到課率、到課穩(wěn)定率和聽課率，從而提高教學效率。到底是哪些因素影響了到課率、到課穩(wěn)定率和聽課率，有什么特點？這便是本文要研究的問題，其目的是提升教學效率。本文所言的提升教學效率，即平常所謂的提高教學質(zhì)量或教學效果。

提升教學效率是一個實踐問題，而非理論問題，需要大量的現(xiàn)實調(diào)研數(shù)據(jù)作為研究的基礎，為此，我們成立了調(diào)研小組，選擇人文通識課作為調(diào)研對象，采取每周聽課并進行聽課記錄、對任課教師和選課學生進行抽樣訪談、發(fā)放調(diào)查問卷等方法，在2015-2016學年第2學期及2016-2017學年第1學期（即2016年全年2個學期）對華南理工大學開設的共計158門人文通識課程的教學情況進行了跟蹤調(diào)研，獲得了大量數(shù)據(jù)，為研究通識課程到課率、到課穩(wěn)定率、聽課率情況和其影響因素，進而探究提高教學效率的途徑提供了數(shù)據(jù)基礎。我們的聽課記錄包含每一門課程的教師姓名、性別、職稱、性格和形象、教學方法，以及課內(nèi)外交流情況、點名情況、作業(yè)情況、考試情況、聽課情況、選課人數(shù)和每一次課堂的到課人數(shù)等，最終匯總成全部課程的聽課記錄表。下文將根據(jù)跟蹤調(diào)研的結(jié)果，對影響人文通識課教學效率的三個指標進行分析。

本文所稱的人文通識課包括人文科學通識課和社會科學通識課，為行文便利，做此簡稱。查詢中國知網(wǎng)，未發(fā)現(xiàn)有探討高校通識課教學效率的文章，可見這個問題尚少人研究，值得探討。

二、到課率

到課率是評判學風好壞的一個基礎性指標，要想提高通識課程的教學效率，前提條件是學生必須到課，否則就算再高質(zhì)的課程，無人受益也是徒勞。然而，目前我國高校人文通識課普遍存在著學生到課率不理想的現(xiàn)象，它不僅嚴重影響學校對于學生的培養(yǎng)，也影響學校正常的教育教學秩序。因此，對到課率的研究至關重要。

1.宏觀分析

總體來看，華南理工大學人文通識課程到課率平均水平是66.65%，這個比率并不高。通俗來說，平均每三個學生，就有一個逃課。各門課程的具體到課率分布如圖1所示。

分布呈中間高，兩邊低，說明極低和極高到課率出現(xiàn)的情況較少。多數(shù)課程到課率集中在50%至80%之間，雖然到課人數(shù)基本過半，但到課率還是不理想。其中到課率最低的僅為14.79%，而最高的可達全勤，各門課程之間到課情況的差異可見一斑。

2.微觀分析

（1）數(shù)據(jù)建模與分析

各課程之間懸殊的到課率可能由眾多因素決定。筆者之前已經(jīng)基于118門通識課程，對影響到課率的課堂因素進行過相關研究，揭示了到課率與八個課堂因素之間的關系和特征[1]。為了進一步證實先前的研究，在增加40門課程研究數(shù)量的基礎上，選取聽課記錄表中“教師職稱”“教師性別”“課堂交流”“點名情況”“作業(yè)情況”“考試情況”“選課人數(shù)”因素，用經(jīng)濟計量的方法建立回歸模型。為便于建模，將聽課記錄表中的部分客觀因素變形為可以量化衡量的變量，并根據(jù)其程度進行數(shù)值替換，極少數(shù)空缺記錄取平均數(shù)值。其中教師性別為虛擬變量。具體如表1所示。

以上述變量作為自變量，每一門通識課的平均到課率作為因變量，運用stata軟件進行回歸分析，得到了原始回歸模型。為了避免多重共線性的存在，對模型進行VIF檢驗，得到方差膨脹因子僅為1.24，因此各個自變量之間不存在多重共線性，也就是說，這七個自變量選取比較合理。另外，為了考察模型是否存在異方差性，對其進行White檢驗，統(tǒng)計量的卡方值為89.09，接受同方差性原假設概率為0.000，在5%的顯著水平下拒絕原假設，說明存在異方差性。為了使模型更加優(yōu)化，將數(shù)據(jù)去除異常值，并且對自變量和因變量進行變形，最終保留135組數(shù)據(jù)，將自變量“exp”、“rol”和“exa”三項取平方，“l(fā)iv”“tas”兩項取平方根進行回歸，得到優(yōu)化模型：

再次進行White異方差性檢驗后，p值為0.0845，在5%水平下不存在異方差性。另外，為了判斷函數(shù)形式是否存在誤設，對模型進行Ramsey RESET檢驗，所得統(tǒng)計量為0.02，p值為0.9954，在5%的顯著性水平下F統(tǒng)計量不顯著，因此不存在函數(shù)形式誤設的問題。故此，將此模型作為最優(yōu)模型。

模型的F檢驗p值=0.0000<0.01，說明在1%的顯著性水平下聯(lián)合顯著。自變量“教學經(jīng)驗”“教師性別”“課堂活躍度”“點名嚴格度”“作業(yè)量”“考試傳統(tǒng)度”“課堂規(guī)?！币黄鸾忉屃巳司秸n率變化的37.24%。對模型結(jié)果的具體分析如表2所示。

回歸結(jié)果表明，課堂交流越多、點名越嚴格、作業(yè)越多、考試越傳統(tǒng)，到課率可能越高；而教師職稱越高、課堂規(guī)模越大，到課率可能會更低。這與筆者先前研究的結(jié)果比較接近 [2]，但是各個因素的顯著性略有差別。值得一提的是，“點名嚴格度”的影響作用更加顯著了，而“課堂活躍度”和“課堂規(guī)?！钡淖饔靡廊皇诛@著，被進一步證實。

（2）進一步思考

現(xiàn)已證明“課堂活躍度”與“課堂規(guī)?！倍紝Φ秸n率產(chǎn)生影響，那么二者之間是否也存在一些聯(lián)系呢？雖然已經(jīng)驗證過自變量之間不存在多重共線性，但為了更直觀地說明情況，筆者利用SPSS軟件的Spearman檢驗進行驗證，得到相關系數(shù)為-0.238，p值為0.005，呈顯著弱負相關。雖然沒有影響模型設定，但一定程度上說明了“課堂規(guī)?！睍绊憽罢n堂活躍度”，在小班教學模式下，課堂活躍度可能會更高一些。小班的環(huán)境加上活躍的氛圍，二者相輔相成，促進了到課率的提高。

此外，雖說“課堂活躍度”與“課堂規(guī)?！笔怯绊懙秸n率的兩大法寶，但是二者影響的方式卻有所不同。聯(lián)系實際來看，課堂活躍度對到課率的貢獻無疑是利大于弊的，課堂交流與互動也在一定程度上反映出課堂質(zhì)量。但是課堂規(guī)模對到課率的貢獻卻要從兩方面考量，積極的一方面是在小班教學模式下，教師能夠更加方便地顧及到所有學生，學生感到被重視，從而加強了到課的意愿，然而消極的一方面卻是小班教學模式克制了學生的僥幸心理，逃課更容易被發(fā)現(xiàn)，從而被迫到課。雖說兩種情況都能提高到課率，但卻未必都能提升教學效率。由此可見，盲目地提高到課率是治標不治本的，提高教學效率才是最終需要達到的目的。

3.小結(jié)

經(jīng)過數(shù)據(jù)分析證實，“教師職稱”“課堂活躍度”“點名嚴格度”“課堂規(guī)?！睍θ宋耐ㄗR課到課率產(chǎn)生顯著的影響，教師職稱越低、課堂越活躍、點名越嚴格、課堂規(guī)模越小，到課率越高。此外，小班教學或許也能夠提升課堂活躍度，共同促進到課率的提高。然而，到課率并不是評價教學效率的唯一指標，到課率的提升也有積極與消極之分，盲目地提高到課率可能會適得其反。

三、到課穩(wěn)定率

前文所述有關到課率的研究以平均到課率作為觀察對象，但是到課率的穩(wěn)定性同樣不容忽視。試想，如果一門課程平均到課率較高，但每周到課的人數(shù)卻忽高忽低，難道是真正的教學高效的課程嗎？反之，如果某一門課程因為有部分學生曠課，甚至有個別學生從未去上過課，它的平均到課率比其他課程低一些，但是每周的到課人數(shù)非常穩(wěn)定，也并不能就說它是教學低效的課程。一門通識課程的開設，哪怕只有少數(shù)學生堅持上課，但是認真聽講，學到真知，那便是有教學效率的，至于有多少學生做到這一點，便決定了這個效率有多高。而到課率越高，且越穩(wěn)定，教學效率高的可能性便越大一些。總而言之，要提高教學效率，學生不僅要來上課，還要堅持來。

1.宏觀分析

（1）整體分析

除去每周到課記錄不充分的3門課程，筆者選取聽課記錄表中余下的155門人文通識課，計算其總平均到課率及每周平均到課率，繪制出相關曲線，如圖2所示。

圖2中直線表示所有通識課程每周平均到課率為66.65%，曲線表示總體來看，不同周次的到課率存在差異，在學期初時到課率最高，后有明顯下降，到期中階段曲折下降，期末又有所回升。由此可見，人文通識課的到課情況在不同的周次是有所差異的，在期初階段到課率更高一些。

為了更加具體地判斷到課率的穩(wěn)定性，筆者以各周平均到課率之間的變異系數(shù)CV作為判斷依據(jù)。經(jīng)計算，總課程到課率CV達4.29%，變異系數(shù)越小，說明數(shù)據(jù)波動越小。因此整體來看到課率波動并不算大，到課穩(wěn)定率尚可。

（2）局部分析

由于整體分析容易以偏概全，筆者對155門課程的每周到課率分別進行離散性分析，計算變異系數(shù)CV，頻數(shù)分布如圖3所示。

根據(jù)統(tǒng)計學中變異系數(shù)的含義，如果變異系數(shù)大于15%，則要考慮數(shù)據(jù)是否不正常。因此，以15%的變異系數(shù)作為臨界點，發(fā)現(xiàn)CV高于15%的課程有49門，占據(jù)31.6%。也就是說，約七成的通識課程到課率較穩(wěn)定，約三成課程則較不穩(wěn)定。這說明整體到課穩(wěn)定率較高并不是個別課程特別穩(wěn)定所致，而是大部分課程比較穩(wěn)定所致。

2.微觀分析

（1）個例探究

經(jīng)過細致觀察，155門課程中CV最低，也就是到課穩(wěn)定率最高的是《鋼琴基礎彈奏》。據(jù)了解，這是華南理工大學十分熱門的一門通識課程。觀其特點，可發(fā)現(xiàn)課程的課堂規(guī)模很小，只有20人，并且到課率達到100%，每周均全勤。而變異系數(shù)最高的是《大學美育》，CV系數(shù)高達59.24%，觀其特點，可發(fā)現(xiàn)課堂規(guī)模達到120人，點名方式是偶爾點名，作業(yè)量比較多，而且平均到課率僅有39.8%。因此，筆者估計到課穩(wěn)定率性可能與多種因素有關，包括課堂規(guī)模、點名方式、作業(yè)情況、課程本身趣味性等，尤其可能與到課率本身的高低有關。

（2）相關性分析

為了具體探究可能影響到課穩(wěn)定率的因素及其作用，筆者借助SPSS統(tǒng)計工具進行研究。因為研究的重點是每周到課率的波動，因此在跟蹤調(diào)研的158門課程中，剔除23門數(shù)據(jù)不夠全面的課程，例如遇到節(jié)假日放假等特殊情況而缺少部分到課記錄的課程，保留聽課記錄表中135門課程，將其相關因素按前文的方法進行數(shù)字化，并分別與變異系數(shù)CV進行相關分析，其中課堂規(guī)模（sca）、到課率（fre）采用pearson檢驗，其余采用spearman檢驗。必須注意的是，CV表示的是波動情況，所以CV值與穩(wěn)定性成反比。檢驗結(jié)果如表3所示。

其中顯著性較強的因素如表4所示。

上述分析說明，“課堂活躍度”和“到課率”對到課穩(wěn)定性有影響。而前文研究證明，“課堂活躍度”對“到課率”也有影響。因此，“課堂活躍度”對到課穩(wěn)定性的影響不排除是間接性作用。由此可見，對到課穩(wěn)定性影響最為直接的還是“到課率”的高低。

（3）進一步推測

聽課記錄表中的其他因素對于到課穩(wěn)定率的影響關系不明顯，但是根據(jù)實際經(jīng)驗來看，“點名嚴格度”并不是衡量“到課穩(wěn)定率”的最佳因素，筆者認為相較于嚴格度而言，“點名確定性”更能夠影響到課率的穩(wěn)定性?！皬牟稽c名”與“每次必點”雖然差別很大，但是都屬于確定的方式，筆者猜想這種方式下的到課穩(wěn)定率也許會更高。因此，將“點名情況”一項變形為點名確定性，作為虛擬變量，會更符合實際情況，具體如表5所示。

與此同時，一些課程開設初期的“點名確定性”并不明顯，在幾次課程之后學生才會了解點名方式，考慮到這個因素，分別選取全部到課情況和中期開始的到課情況進行研究。相關分析結(jié)果如表6所示。

相關分析不顯著，可見“點名確定性越高，到課越穩(wěn)定”的猜想并沒有得到證實。與前文所證明的“點名越嚴格，到課率越高”相比較來看，“點名”的確能夠約束一部分學生到課，但或許并不能促進學生堅持上課。

3.小結(jié)

整體來看，華南理工大學人文通識課到課穩(wěn)定率尚可。通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，到課穩(wěn)定性的高低與到課率本身的高低存在顯著的正相關關系，并且“課堂活躍度”的提升會對這種正相關關系產(chǎn)生明顯促進作用。此外，影響到課率的點名情況無論從嚴格度還是從確定性來看，均并不足以影響到課穩(wěn)定率。

四、聽課率

學生到課，甚至堅持到課，也不足以說明學生真正在聽課，這也是難以衡量教學效率的一大原因。在一年的跟蹤調(diào)研中，研究小組除了對各課堂因素進行記錄以外，還對學生聽課情況細致觀察。由于對聽課情況的觀察和記錄存在多種的主觀因素和偶然性，調(diào)研人員無法對每一門課、每一堂課都記錄一個準確無誤的聽課率，因此對各門課程聽課情況進行劃分，用聽課率等級來代替具體的聽課率，進行具體研究。無論到課人數(shù)有多少，根據(jù)課堂聽課人數(shù)占到課人數(shù)的比重劃分為如下四個等級（表7）。

1. 宏觀分析

綜合全部調(diào)研課程來看，聽課率等級的平均值達到2.96，接近第三等級的水平。大致可以判斷聽課率平均水平在61.5%左右，也就是說，到課的學生中，約有61.5%的學生是在認真聽講的，超過了半數(shù)。根據(jù)隨堂聽課調(diào)研的經(jīng)驗和感受，有些課程聽課率較高，有些較低，還有一些則處于中等，如今統(tǒng)計出聽課率是61.5%，應該是基本符合現(xiàn)實情況的。

2. 微觀分析

（1）數(shù)據(jù)建模與分析

為了研究影響聽課率的因素，筆者利用stata軟件進行回歸建模。自變量分別是“教學經(jīng)驗（exp）”“教師性別（sex）”“課堂活躍度（liv）”“點名嚴格度（rol）”“作業(yè)量（tas）”“考試嚴格度（exa）”“到課率（fre）”，因變量是“聽課率等級（att）”。此外，影響學生聽課的可能還有到課人數(shù)，而不僅僅是到課率。到課人數(shù)和到課率是有區(qū)別的，打比方說，有些課到課率達100%，可能到課人數(shù)一共僅20人，因為課程規(guī)模就是20人，而有些課程到課率只有50%，卻可能有60個人到課，因為該課的課程規(guī)模是120人。去上課的學生在乎的并不是該課的到課率，而是眼前課堂上與自己一起上課的人數(shù)，到課的人數(shù)會對他聽不聽課有影響，換言之，到課人數(shù)對聽課率的影響比到課率更直接、直觀。因此，模型中再加入“平均到課人數(shù)（num）”自變量。自變量中非數(shù)字化的因素數(shù)值轉(zhuǎn)換與上文一致。經(jīng)過異常值處理，保留135組數(shù)據(jù)，對“fre”取平方根，對“l(fā)iv”“exa”取平方，最終得到如下模型：

經(jīng)過Reset檢驗和White檢驗，模型符合要求。自變量共解釋了因變量變化的27.26%，說明還有很多其他因素也在影響聽課率，比如學生主觀方面的因素等等。模型中顯著的因素具體分析如表8所示。

聯(lián)系實際來看，教學經(jīng)驗豐富的教師可能更有能力吸引學生的注意力。女教師可能更加在意學生是否認真聽課。到課人數(shù)多的課堂，可能學生會存在一定僥幸心理，做自己其他的事情而不聽課。而聽課畢竟是學生到課的主要原因，因此到課率越高，聽課率越高也是符合常理的。

（2）進一步推測

那么聽課率是否與到課穩(wěn)定率有關？由于到課穩(wěn)定率和到課率的強相關性，“到課穩(wěn)定率”并沒有加入上述模型，因此筆者對變異系數(shù)CV和聽課率等級進行spearman相關性檢驗，相關系數(shù)為-0.099，p值0.255，說明二者的相關關系并不明顯。

3. 小結(jié)

整體來說，華南理工大學人文通識課聽課率尚可。聽課率與到課率之間存在顯著的正相關關系，但是與到課穩(wěn)定率的關系不顯著。此外，到課人數(shù)越多，聽課率越低。教師職稱越高，聽課率越高。女教師的課堂聽課率或許更高。

五、結(jié)論

任何一門人文通識課的開設，如果沒有學生到課、堅持到課、認真聽講這三個遞進的要素存在，就談不上教學效率高。因此，筆者相對應從到課率、到課穩(wěn)定率、聽課率三方面入手，探究如何提高人文通識課教學效率。通過對華南理工大學人文通識課的跟蹤調(diào)研和數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)教師職稱越低、課堂越活躍、點名越嚴格、課堂規(guī)模越小，到課率越高；到課率越高，到課穩(wěn)定率越高，而課堂越活躍也會使到課穩(wěn)定率越高；到課人數(shù)越少、教師職稱越高、女教師授課，則聽課率越高。同時，到課率、到課穩(wěn)定率、聽課率三者之間存在一定的關系，到課率會顯著地對到課穩(wěn)定率和聽課率起正面作用，而到課穩(wěn)定率則對聽課率的影響不顯著，由此可見，提高到課率將直接有效地影響到課穩(wěn)定率和聽課率，也就影響了教學效率，而影響到課率的最突出的正面因素是課堂活躍度和課堂規(guī)模。

綜合上述發(fā)現(xiàn)來看，要想提高人文通識課教學效率，最為有效的兩個途徑是提高課堂活躍度和小班教學。事實上也有學者提出，實行小班制有利于打造有凝聚力的教學共同體[3]。除此之外，教師職稱高，可能到課情況會差一些，但聽課情況會更好；點名越嚴格，可能到課情況會更好，但未必穩(wěn)定，因此它們對教學效率的提升作用可能會被中和，由此也可看出，教學效率的提升確實是一個很復雜的過程。希望本文以華南理工大學人文通識課教學為例的調(diào)研結(jié)果，可資其他高校，尤其是同類型、同層次的研究型大學借鑒，從而提高其人文通識課教學效率。

參考文獻：

[1][2]周建新，楊樺，華吟.研究型大學人文通識課到課率與課堂因素關系探究——基于華南理工大學人文通識課調(diào)研的分析[J].高教探索，2016（12）：41-44.

[3]周黎燕.高校人文通識課教學改革路徑探究[J]. 教育評論，2016（2）：146-149.