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        基于結(jié)構(gòu)方程模型的大學(xué)生高等數(shù)學(xué)成績影響因素分析

        2021-05-10 07:33:16太原工業(yè)學(xué)院理學(xué)系連高社陳小彪
        河北農(nóng)機 2021年4期
        關(guān)鍵詞:學(xué)習(xí)動機大學(xué)生影響

        太原工業(yè)學(xué)院理學(xué)系 連高社 陳小彪

        1 引言

        高等數(shù)學(xué)作為眾多科學(xué)與技術(shù)必備的基礎(chǔ),是衡量高等院校人才培養(yǎng)質(zhì)量高低的一項重要指標。作為高等院校必修的基礎(chǔ)課,高等數(shù)學(xué)具有抽象性、計算性、邏輯性的特點,學(xué)生普遍認為這門課程難學(xué)且掛科率高,使得這門課程的學(xué)習(xí)質(zhì)量備受老師和學(xué)生的關(guān)注,而且高等數(shù)學(xué)課程的學(xué)習(xí)質(zhì)量直接影響后續(xù)其他專業(yè)課程的學(xué)習(xí)以及學(xué)生未來的發(fā)展。所以,分析影響大學(xué)生高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)成績的因素,并針對這些因素提出一些合理的建議,對提高大學(xué)生高等數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí)質(zhì)量以及提高高校的人才培育質(zhì)量都有很重要的意義。

        2 大學(xué)生高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的影響因素指標體系的構(gòu)建

        大學(xué)生高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的影響因素指標體系的構(gòu)建參考了學(xué)界已有的一些研究成果,從學(xué)習(xí)動機、學(xué)習(xí)參與學(xué)習(xí)自我效能感三大類構(gòu)建指標體系。學(xué)習(xí)動機及學(xué)習(xí)參與部分的問卷量表,取自于倩等改編的學(xué)習(xí)動機量表以及參考了全美大學(xué)生學(xué)習(xí)性投入調(diào)查(NSSE)改編的學(xué)習(xí)參與量表[1],按照研究目的確定了學(xué)習(xí)動機和學(xué)習(xí)參與部分五個維度共19 個問題。自我效能感部分取自由華中師范大學(xué)的梁宇頌、周宗奎改編的學(xué)習(xí)自我效能感量表[2],從中選取部分相關(guān)項進行適應(yīng)性修改,最后確定高等數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí)自我效能感四個問題。通過學(xué)生最近一次的高等數(shù)學(xué)成績以及學(xué)生平時學(xué)習(xí)高等數(shù)學(xué)的時間來衡量大學(xué)生高等數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí)成績。

        表1 影響大學(xué)生高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)成績的指標體系

        本研究中采用的測量量表計分方式,均為李克特五級量表法(1=“完全不符合”,2=“不符合”,3=“不確定”,4=“符合”,5=“完全符合”)。

        3 描述性統(tǒng)計與數(shù)據(jù)檢驗

        3.1 描述性統(tǒng)計分析

        研究對象:采用整群抽樣的方法,選取太原工業(yè)學(xué)院理工類大一某幾個班的學(xué)生。共發(fā)放問卷320 份,共回收306 份學(xué)生的高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)情況量表,剔除無效問卷后最后得到288 份有效問卷。本次調(diào)查,男生占比63.2%,女生占比36.8%,男女比例接近2:1,基本符合工科院校的男女比例分布,說明數(shù)據(jù)有一定的代表性。

        2.2 信度檢驗

        從問卷的Cronbach's Alpha 系數(shù)上看,各潛變量Cronbach's Alpha>0.5,總量表Cronbach's Alpha>0.7 的標準,調(diào)查數(shù)據(jù)具有較好的可靠性。

        2.3 效度檢驗

        取樣適切性量數(shù)(KMO)可以判斷變量是否適合因子分析。相關(guān)研究結(jié)果表明,KMO 值達到0.8 以上時,變量適合進行因子分析[3]。

        表2 KMO 值和巴特利特檢驗

        由結(jié)果可以看出,KMO=0.895>0.8,巴特利特球形度檢驗的Sig.為0.000.以上結(jié)果表明該量表效度良好,適合做因子分析。

        4 基于結(jié)構(gòu)方程模型的大學(xué)生高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)成績影響因素分析

        結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)主要用來分析潛變量之間的關(guān)系,大學(xué)生高等數(shù)學(xué)成績影響因素中的指標:學(xué)習(xí)動機,學(xué)習(xí)參與,學(xué)習(xí)自我效能感等因素都是潛變量,需要通過三級指標設(shè)置的具體問題來表征。

        4.1 驗證性因子分析

        利用了Lisrel8.70,用Lisrel 建立路徑,將潛變量與測量變量用箭頭連接起來,運行程序,選擇“StandardizedSolution”,如果在驗證性因子分析中,因子載荷大于0.4,則說明這種從屬關(guān)系還是比較好的,否則,剔除這種從屬關(guān)系。修正后得到如下因子載荷:

        表3 驗證性因子分析因子載荷表

        刪除不顯著變量后,數(shù)據(jù)滿足大于0.4 的要求。

        4.2 高等數(shù)學(xué)成績的結(jié)構(gòu)方程模型

        圖1 結(jié)構(gòu)方程模型圖(Standardized Solution)

        結(jié)構(gòu)方程模型的檢驗和修正主要依靠路徑分析,依據(jù)先驗假設(shè)畫好路徑圖,利用所畫路徑圖得出路徑系數(shù)和相關(guān)系數(shù),最后依據(jù)T 值和MI 值修正模型。

        整體擬合結(jié)果進行檢驗。擬合指數(shù)為:NFI=0.93>0.9,IFI=0.97>0.9,RMSEA=0.063<0.08,AGFI=0.84,GFI=0.88,RMR=0.051。參照擬合指數(shù)建議值[4],說明模型的擬合程度基本滿意。

        表4 各個指標的路徑系數(shù)

        4.3.1 行為參與對高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)成績的影響最大(影響占比41.18%),行為參與正向影響高等數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí)?!拔夷軌蚋哔|(zhì)量的完成高等數(shù)學(xué)老師留的作業(yè)”影響行為參與的因子載荷為0.72,“在高等數(shù)學(xué)課堂上積極參與討論并認真聽講”影響行為參與的因子載荷為0.72,則說明大學(xué)生在高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)上,課堂表現(xiàn)好以及高質(zhì)量完成作業(yè)的學(xué)生,高等數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí)質(zhì)量會更高。

        4.3.2 認知參與對高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的影響僅次于行為參與(影響占比31.76%),認知參與正向影響高等數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí)。量表中的幾項指標對認知參與的因子荷載都較高,說明認知參與得分較高的學(xué)生,普遍具有高于別人的意志力和努力程度,喜歡解決富有挑戰(zhàn)性的問題,有較強的獨立思考的能力。

        4.3.3 內(nèi)在動機對高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的影響排在第三位(影響占比15.29%)。內(nèi)在動機中,更愿意鉆研高等數(shù)學(xué)問題的學(xué)生更容易在高等數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí)中表現(xiàn)良好,這類學(xué)生擁有高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的興趣和熱情,因此他們會比其他人投入更多的努力,愿意花更多的時間,從而能夠取得更好的成績。

        4.3.4 自我效能感對高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的影響排在第四位(影響占比8.24%)。學(xué)生對自己能力的判斷對高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的結(jié)果有著一定的影響。

        4.3.5 情感參與對高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的影響較小(影響占比4.71%),情感參與正向影響高等數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí),但這種影響并不是很強。

        4.3.6 外在動機對高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的影響并不顯著,說明對于大學(xué)生來說,學(xué)習(xí)高等數(shù)學(xué)大多出自自己的意愿,而不是受到家庭、學(xué)習(xí)等環(huán)境的影響。

        5 研究結(jié)論

        影響大學(xué)生高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)成績的主要因素是行為參與和認知參與。行為參與主要表現(xiàn)為“在高等數(shù)學(xué)課堂上積極參與討論并認真聽講”和“高質(zhì)量完成作業(yè)”。認知參與主要表現(xiàn)為“具有戰(zhàn)勝困難,挑戰(zhàn)自我的勇氣”,“喜歡深入思考”和“細化及時總結(jié)自己的學(xué)習(xí)方法”。建議教師在高等數(shù)學(xué)的教學(xué)過程中一方面關(guān)注學(xué)生的行為參與方面的表現(xiàn),比如:課堂上學(xué)生聽課的專注度、參與討論的積極性、是否有記筆記的習(xí)慣,課后學(xué)生是否能夠獨立高質(zhì)量完成課堂所布置作業(yè)。另一方面要強化學(xué)生對高等數(shù)學(xué)課程的認知參與,課堂上要啟發(fā)引導(dǎo)學(xué)生充分認識學(xué)好高等數(shù)學(xué)課程的重要性,激發(fā)學(xué)生戰(zhàn)勝學(xué)習(xí)中的困難,挑戰(zhàn)自我的勇氣。內(nèi)在動機和自我效能對大學(xué)生高等數(shù)學(xué)的成績有一定影響。教學(xué)中應(yīng)注重課程思政,教育的目的首先在于激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情,引導(dǎo)學(xué)生對自己的學(xué)習(xí)結(jié)果做出合理的、適當?shù)臍w因,從而激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動機,提高學(xué)習(xí)行為的堅持性進而提高學(xué)業(yè)水平[5]。

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