王立霞，王 璐

(吉林化工學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，吉林 吉林 132022)

應(yīng)試教育，是當(dāng)今社會(huì)和未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)都較為普遍和公平公正的一種選拔人才的制度，因此作為學(xué)生都會(huì)面臨考試。考試制度對(duì)于評(píng)定學(xué)生成績(jī)、幫助學(xué)生衡量自身掌握所學(xué)知識(shí)與技能的程度有重要作用，也為校方教學(xué)工作的評(píng)估提供了重要依據(jù)。而在經(jīng)歷了“千軍萬(wàn)馬過(guò)獨(dú)木橋”順利考取大學(xué)的大學(xué)生群體中，其在考試中作弊的現(xiàn)象卻屢禁不止，且近些年大學(xué)生作弊的人數(shù)、原因、心理都呈現(xiàn)出復(fù)雜化的傾向，可見考試作弊已經(jīng)成為一種亟待關(guān)注的社會(huì)問題。

目前學(xué)術(shù)界對(duì)于大學(xué)生作弊這一問題的研究大多集中在社會(huì)學(xué)、心理學(xué)、教育學(xué)的理論視角，很少?gòu)膯栴}主體大學(xué)生身上收集第一手?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并且作弊屬于敏感性問題，實(shí)際調(diào)查中很難獲取真實(shí)數(shù)據(jù)。本文從大學(xué)生身上收集一手?jǐn)?shù)據(jù)調(diào)查，同時(shí)運(yùn)用敏感性問題調(diào)查中的隨機(jī)化回答調(diào)查技術(shù)(以下簡(jiǎn)稱為RRT技術(shù))，試圖從這兩方面對(duì)大學(xué)生作弊的研究上有所突破。

一、相關(guān)理論

(一) 相關(guān)概念

1.敏感性問題：指在一定時(shí)期或一定調(diào)查目的的基礎(chǔ)上為獲取信息所提出的涉及被調(diào)查者隱私、禁忌等不愿真實(shí)回答或不便公開表態(tài)的問題。例如私人的財(cái)產(chǎn)情況、青少年的婚前性行為、婚姻中的不軌行為、官員受賄情況等[1]。

2.考試作弊：是指通過(guò)不正當(dāng)途徑獲得試題答案的行為，包括替考、夾帶或記錄與考試有關(guān)公式、抄襲他人答案、縱容他人抄襲自己答案、多人合謀傳遞答案、考試中使用通訊工具等行為[2]。

(二) 敏感性問題處理方法的相關(guān)研究介紹

1.非數(shù)字化處理方法

保密法或釋疑法：此方法通常是在調(diào)查前向被調(diào)查者保證此次調(diào)查中會(huì)對(duì)其個(gè)人信息及相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行保密，或者是在問卷的開頭加入一些說(shuō)明性語(yǔ)言。

引導(dǎo)法：此方法分為口頭引導(dǎo)和書面的引導(dǎo)性語(yǔ)言?？梢酝ㄟ^(guò)采用第三人稱提問或者設(shè)定特定場(chǎng)景運(yùn)用假定性語(yǔ)句來(lái)降低敏感度[3]。

模糊法：此種方法把敏感性問題的敏感部分模糊化，如可以將數(shù)值歸納成若干區(qū)間，通過(guò)區(qū)間的選擇降低敏感度。

2.數(shù)字化處理方法—RRT技術(shù)(Randomized Response Technique)

①沃納模型(Warner Model)

1965年，沃納最先提出了隨機(jī)化回答技術(shù)RRT技術(shù)，此模型是最簡(jiǎn)單的一種用于定性敏感性問題的隨機(jī)化模型。其設(shè)計(jì)了兩個(gè)與敏感性問題(具有特征A)有關(guān)但相互對(duì)立的問題，讓被調(diào)查者按預(yù)定的概率P從中抽取一個(gè)問題進(jìn)行回答，但調(diào)查者并不知曉他們回答的是哪個(gè)問題，因此較為容易取得被調(diào)查者的支持，最后可以計(jì)算出敏感性問題特征在人群中的真實(shí)分布情況。使用到的隨機(jī)化裝置如下：外形相同的若干張卡片上寫有問題：“你屬于特征A嗎？”(如：你在考試中作弊了，對(duì)嗎？)和“你屬于特征A-嗎”(如：你在考試中沒有作弊，對(duì)嗎？)[4]。

②西蒙斯模型(Simmons Model)

西蒙斯在1967年對(duì)沃納模型進(jìn)行了改進(jìn)，其在調(diào)查中采用了無(wú)關(guān)問題B替代了沃納模型中問題A-。西蒙斯模型也屬于定性的RRT技術(shù)。一定程度上消除了沃納模型的隱私安全隱患，但并不是完全消除，2010年劉守宗等人提出可以建立一個(gè)隨機(jī)裝置(如拋硬幣)來(lái)定義無(wú)關(guān)事件B，從而更好保護(hù)被調(diào)查者隱私[5]。但總的來(lái)說(shuō)，西蒙斯模型較沃納模型而言，更加易于操作也更完善。

③其他隨機(jī)化回答模型

Mangat在1990年提出了二階隨機(jī)化回答模型，基本思想是兩個(gè)隨機(jī)化裝置的方法.第一個(gè)裝置由兩條陳述組成，即(i)“我有敏感屬性A”，(ii)“到第二個(gè)裝置”，配置概率分別為T和1-T[6]。1997年孔圣元構(gòu)建了隨機(jī)變量和模型，基本思想是:在一張調(diào)查表上提出兩個(gè)相互獨(dú)立的問題，其中之一是敏感性問題，另一個(gè)是非敏感性問題。只要求被調(diào)查者回答兩個(gè)問題的數(shù)值總和，即回答兩“隨機(jī)變量和”的數(shù)值[7]。

二、研究設(shè)計(jì)與實(shí)施

(一) 數(shù)據(jù)收集

調(diào)查于2016年1月5日開始發(fā)放問卷，截止2017年2月4日共收回問卷452份，通過(guò)整理分析對(duì)12份問題問卷進(jìn)行剔除，最終有效問卷440份，(網(wǎng)絡(luò)問卷220份，實(shí)地問卷220份)，問卷有效率達(dá)到97.35%。隨機(jī)化問答裝置下得到的有效答案數(shù)為232個(gè)，為了更好對(duì)比分析，剔除與12份問題問卷對(duì)應(yīng)的12個(gè)回答，故最終得到回答數(shù)為220個(gè)。

(二) 數(shù)據(jù)處理

1.問卷測(cè)試

表1 主成分分析

根據(jù)因子分析效度分析中的相關(guān)指標(biāo)，我們可以觀測(cè)因子提取的方差累計(jì)貢獻(xiàn)率，由表1可知本問卷的因子個(gè)數(shù)提取較少，同時(shí)方差累計(jì)貢獻(xiàn)率較高，故可以認(rèn)為因子分析的效度是合適的。

表2 KMO和Bartlett的檢驗(yàn)

同時(shí)，也采用因子分析中的KMO和Bartlett的檢驗(yàn)，由表2可知，KMO的值為0.628>0.5,說(shuō)明因子分析的效度可行，可以進(jìn)行因子分析；此外，Bartlett 檢驗(yàn)的p值=0.000<0.001，說(shuō)明因子的相關(guān)系數(shù)矩陣為非單位矩陣，在提取最少因子的同時(shí)又可以解釋大部分的方差，故認(rèn)為本次調(diào)查問卷的內(nèi)容效度是合適的。

2.樣本構(gòu)成

由表3可知，接受本次調(diào)查的女大學(xué)生較多，其中女大學(xué)生所占比例為53%，男大學(xué)生所占比例為47%；其次是調(diào)查對(duì)象的年級(jí)分布，以大一大四居多，大二大三較少，其中大四學(xué)生最多，比例為46.3%。其中原因可能為大一大四的課程較少一些，時(shí)間比較充裕，在校園中遇到的概率較大；最后在專業(yè)分布中，文科及社會(huì)科學(xué)、理工科及商學(xué)專業(yè)占據(jù)了多數(shù)，分別為35%和26%。

表3 樣本構(gòu)成

三、研究結(jié)果與分析

(一) 大學(xué)生對(duì)作弊的認(rèn)知

1.大學(xué)生對(duì)目前作弊現(xiàn)狀的直觀感受

圖1 你認(rèn)為目前大學(xué)生作弊現(xiàn)象嚴(yán)重嗎

圖2 你目睹過(guò)他人考試作弊嗎

從圖1中可以看出，三分之二的大學(xué)生認(rèn)為當(dāng)前大學(xué)生作弊的現(xiàn)象嚴(yán)重，其中將近半數(shù)的人指出大學(xué)生作弊現(xiàn)象已經(jīng)到了非常嚴(yán)重的地步。同時(shí)從圖2可以看出，大多數(shù)的大學(xué)生都目睹過(guò)他人考試作弊，沒有目睹考試作弊的學(xué)生僅僅占到14%，可見當(dāng)前大學(xué)生作弊的現(xiàn)象確實(shí)已經(jīng)到了普遍的地步，急需得到關(guān)注與解決。

2.大學(xué)生對(duì)于作弊行為的認(rèn)知及建議

從圖3可以看出，大學(xué)生對(duì)于作弊行為的態(tài)度上，有41.82%的人認(rèn)為作弊是不正確的行為，但是可以理解。四分之一的大學(xué)生認(rèn)為作弊是錯(cuò)誤可恥的行為，但是調(diào)查發(fā)現(xiàn)選擇此種看法的同學(xué)中，仍有31.58%的人有過(guò)作弊行為。另一方面，有10%的學(xué)生認(rèn)為目前大學(xué)生作弊是很正常的事情，還有一些同學(xué)選擇了很難講清、與我無(wú)關(guān)的選項(xiàng)。

有無(wú)活動(dòng)性出血或明顯滲血，填塞組48h后逐漸拔除高膨脹海綿，根據(jù)出血情況分為無(wú)明顯出血、少量滲血、較多出血。不填塞組明膠海綿可吸收無(wú)需取出。

圖3 你對(duì)大學(xué)生作弊的態(tài)度

從圖4可以看出，取消學(xué)位成為了威懾大學(xué)生作弊的第一原因，同時(shí)學(xué)校的紀(jì)律約束和當(dāng)場(chǎng)被抓獲時(shí)的尷尬也分占了19.77%和26.26%。

從圖5可以看出，考試方式多樣化、嚴(yán)格考試制度、加大處罰力度成為被調(diào)查者認(rèn)為減少大學(xué)生作弊的三種最有效措施。

圖5 你認(rèn)為有什么方法可以減少大學(xué)生作弊

(二) 大學(xué)生作弊情況

1.你作過(guò)弊嗎？

通過(guò)圖6、圖7我們發(fā)現(xiàn)三分之二的大學(xué)生在考試中做過(guò)弊(涉及私人機(jī)密使被調(diào)查者出于保護(hù)隱私而給出虛假回答的可能性誤差包含在內(nèi))，進(jìn)一步分析我們發(fā)現(xiàn)大三大四的作弊比例更高，男生較女生的作弊比例也更高，大四學(xué)生男女作弊比例分別達(dá)到了73.83%和66.67%。

圖6 不同年級(jí)的作弊比例

圖7 不同年級(jí)的男女作弊比例

2.非數(shù)字化處理問題

從圖8可以看出，超過(guò)一半的大學(xué)生將如果自己作弊的原因列為了沒復(fù)習(xí)好，避免掛科，19.09%的學(xué)生則認(rèn)為對(duì)考試課程不感興趣是自己考試作弊最有可能的原因。隨著獎(jiǎng)學(xué)金等制度的建立，許多同學(xué)對(duì)此的渴望也成為了考試作弊的原因之一；而其他原因中，出于同學(xué)友情、心理不平衡等方面也分別占據(jù)了11.36%和4.32%。

圖8 考試作弊原因分布圖

從圖9可以看出，超過(guò)三分之二的學(xué)生雖然不愿意，但是還是會(huì)給予配合，直接拒絕的同學(xué)僅僅占到了13.41%。令人感到詫異的是在被調(diào)查者中，竟然沒有同學(xué)選擇向老師舉報(bào)。

圖9 如果一個(gè)關(guān)系好的同學(xué)考試中向你“求助”，你會(huì)怎么辦？

(三) 非參數(shù)檢驗(yàn)

1.性別和是否做過(guò)弊是否有關(guān)？

建立原假設(shè)H0：性別與是否作過(guò)弊是兩個(gè)獨(dú)立的分類變量

H1：性別與是否作過(guò)弊是兩個(gè)不獨(dú)立的分類變量

表4 性別*作過(guò)弊嗎交叉制表

表5 卡方檢驗(yàn)

a 單元格(0.0%)的期望計(jì)數(shù)少于5。最小期望計(jì)數(shù)為 82.80；b.僅對(duì)2x2表計(jì)算

進(jìn)行列聯(lián)表與卡方獨(dú)立性檢驗(yàn)，從表5中可以看到，卡方值為0.298，同時(shí)p值為0.585，遠(yuǎn)大于0.05的顯著性水平要求。因此，不能拒絕“性別與對(duì)作弊態(tài)度無(wú)關(guān)”的原假設(shè)。

2.年級(jí)和對(duì)作弊行為的態(tài)度是否有關(guān)？

建立原假設(shè)H0：年級(jí)與是否作過(guò)弊是兩個(gè)獨(dú)立的分類變量

H1：年級(jí)與是否作過(guò)弊是兩個(gè)不獨(dú)立的分類變量

表6 年級(jí)*作過(guò)弊嗎 交叉制表

表7 卡方檢驗(yàn)

a.0單元格(0.0%)的期望計(jì)數(shù)少于5。最小期望計(jì)數(shù)為24.40。

進(jìn)行列聯(lián)表與卡方獨(dú)立性檢驗(yàn)，從表7中可以看到，卡方值為16.913，同時(shí)p值為0.001，遠(yuǎn)小于0.05的顯著性水平要求。因此，拒絕“年級(jí)與是否作過(guò)弊無(wú)關(guān)”的原假設(shè)，我們可以認(rèn)為年級(jí)與是否作過(guò)弊有關(guān)。

3.性別和作弊的原因是否有關(guān)？

建立原假設(shè)H0：性別與作弊的原因是兩個(gè)獨(dú)立的分類變量

H1：性別與作弊的原因是兩個(gè)不獨(dú)立的分類變量

表8 性別*作弊的原因 交叉制表

表9 卡方檢驗(yàn)

a.0單元格(0.0%) 的期望計(jì)數(shù)少于5。最小期望計(jì)數(shù)為8.00。

進(jìn)行列聯(lián)表與卡方獨(dú)立性檢驗(yàn)，從表9中可以看到，卡方值為11.988，同時(shí)p值為0.35,小于0.05的顯著性水平要求。因此能拒絕“性別與作弊的原因無(wú)關(guān)”的原假設(shè)，我認(rèn)為性別與作弊的原因有關(guān)。

4.專業(yè)和作弊的原因是否有關(guān)？

建立原假設(shè)H0：專業(yè)與作弊的原因是兩個(gè)獨(dú)立的分類變量

H1：專業(yè)與作弊的原因是兩個(gè)不獨(dú)立的分類變量

表10 專業(yè)*作弊的原因 交叉制表

表11 卡方檢驗(yàn)

1) 6單元格(25%) 的期望計(jì)數(shù)少于5。最小期望計(jì)數(shù)為1.70。

進(jìn)行列聯(lián)表與卡方獨(dú)立性檢驗(yàn)，從表11中可以看到，卡方值為20.789，同時(shí)p值為0.144，大于0.05的顯著性水平要求。因此，不能拒絕“專業(yè)與作弊的原因無(wú)關(guān)”的原假設(shè)，我們沒有理由認(rèn)為專業(yè)和作弊的原因有關(guān)。

(四) RRT技術(shù)結(jié)果

即約有77.27%的大學(xué)生有在考試中作弊的行為。

最后再計(jì)算出總體πA的置信區(qū)間為：

所以，以95%的把握程度推斷大學(xué)生考試作弊人數(shù)比例在66.86%至87.68%。

(五) 不同數(shù)據(jù)采集方式下的作弊比例結(jié)果比較

從表12我們可以看出，實(shí)地采集、網(wǎng)絡(luò)采集、RRT技術(shù)得到的大學(xué)生作弊的比例由低到高，呈現(xiàn)出比較明顯的差異。同時(shí)以95%的把握程度推斷大學(xué)生考試作弊人數(shù)的比例在三種情況下分別為：實(shí)地采集[47.51%,60.68%]；網(wǎng)絡(luò)采集[59.65%,72.17%]；RRT 技術(shù)結(jié)果[66.86%,87.68%]?？梢钥闯?，網(wǎng)絡(luò)采集和RRT技術(shù)得到的置信區(qū)間有重合的部分，實(shí)地采集和RRT技術(shù)為同一批調(diào)查主體，但得到的作弊比例置信區(qū)間卻相去甚遠(yuǎn)。

表12 不同數(shù)據(jù)采集方式下的結(jié)果比較

可見，采用傳統(tǒng)的實(shí)地發(fā)放調(diào)查問卷仍難以獲得較為真實(shí)的結(jié)果，部分學(xué)生隱瞞了自己作過(guò)弊的事實(shí)，網(wǎng)絡(luò)調(diào)查能消除一部分心理防備，而RRT技術(shù)得到的結(jié)果相對(duì)來(lái)說(shuō)最為準(zhǔn)確，降低了問題敏感性的同時(shí)也提高了調(diào)查數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

四、結(jié)論及建議

(一) 結(jié)論

1.根據(jù)大學(xué)生主體自身的直觀感受，大多數(shù)人認(rèn)為目前大學(xué)生作弊現(xiàn)象達(dá)到了嚴(yán)重的程度，且?guī)缀醵寄慷眠^(guò)考試作弊。

2.超過(guò)半數(shù)的學(xué)生承認(rèn)曾在考試中做過(guò)弊，男生較女生的作弊比例更高，高年級(jí)較低年級(jí)的作弊比例也更高。

3.實(shí)地采集、網(wǎng)絡(luò)采集和RRT技術(shù)得到的作弊比例分別為54.09%、65.91%和77.27%，部分學(xué)生對(duì)于自己考試作弊的事實(shí)進(jìn)行了隱瞞。

4.沒復(fù)習(xí)好避免掛科和對(duì)考試課程不感興趣只為應(yīng)付考試成為學(xué)生選擇作弊的最大原因。

5.當(dāng)發(fā)現(xiàn)有人作弊時(shí)，大部分人的態(tài)度是置若罔聞，極少數(shù)選擇舉報(bào)；有好友需要“協(xié)助”時(shí)，大多數(shù)學(xué)生雖然不愿意但是仍舊會(huì)幫忙，沒有人選擇舉報(bào)好友的行為。

6.大學(xué)生對(duì)作弊行為的態(tài)度不再是單一地認(rèn)為該行為可恥，更多的人表示理解，少數(shù)人認(rèn)為是很正常的事情。

7.學(xué)校的懲罰措施與被抓住時(shí)候的尷尬成為了學(xué)生心中最忌憚作弊的兩項(xiàng)措施，認(rèn)為處罰應(yīng)視情況而定和處罰力度不夠大的學(xué)生占據(jù)了多數(shù)。

8.考試方式多樣化成為學(xué)生認(rèn)為有效減少作弊的最有力措施，同時(shí)學(xué)生認(rèn)為學(xué)校對(duì)于考試作弊的處罰力度加大、嚴(yán)格監(jiān)考制度也能減少作弊行為的發(fā)生。

(二) 建議

大學(xué)生作弊的危害不言而喻，除了會(huì)對(duì)其自身的身心健康和三觀造成危害，對(duì)于高校教學(xué)活動(dòng)和整個(gè)社會(huì)的發(fā)展都會(huì)產(chǎn)生巨大的影響。為此，對(duì)于預(yù)防和減少大學(xué)生作弊本研究提出以下幾點(diǎn)建議：

1.社會(huì)方面

社會(huì)上一些拜金享樂主義對(duì)大學(xué)生價(jià)值觀產(chǎn)生不利影響，一些家庭教育的缺失對(duì)孩子的身心也會(huì)產(chǎn)生很大影響，社會(huì)各界應(yīng)努力創(chuàng)造出有利于學(xué)校教育的良好大環(huán)境；同時(shí)加快個(gè)人信用體系的建設(shè)，將考試誠(chéng)信納入個(gè)人信用體系；加大對(duì)考試作弊的立法，為大學(xué)生樹立正確的價(jià)值觀。

2.高校方面

不再將單一的學(xué)習(xí)成績(jī)與榮譽(yù)、獎(jiǎng)學(xué)金捆綁，適當(dāng)豐富對(duì)大學(xué)生的評(píng)價(jià)體系，多注重平時(shí)的表現(xiàn)；提高課堂教學(xué)質(zhì)量，將考試方式多樣化，結(jié)合實(shí)踐來(lái)考核學(xué)生；嚴(yán)懲考試作弊行為、嚴(yán)格監(jiān)考制度。

3.大學(xué)生自身方面

從本研究中大學(xué)生對(duì)作弊的態(tài)度等方面看來(lái)，大學(xué)生的誠(chéng)信意識(shí)較為淡薄，道德弱化，價(jià)值觀扭曲，心理上不平衡。為了減少大學(xué)生作弊行為主要在于改變主體本身，大學(xué)生應(yīng)當(dāng)多向積極正能量的人物學(xué)習(xí)，擺正自身的三觀。

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