孫麗娜 王藝霏 張曉光

（1. 東北石油大學 計算機與信息技術(shù)學院，黑龍江 大慶 163318；2. 東北師范大學 信息科學與技術(shù)學院，吉林 長春 130117；3. 東北石油大學 機械科學與工程學院，黑龍江 大慶 163318）

一、問題的提出

近年來，學習投入一直是教育研究者關(guān)注的主題。雖然學術(shù)界關(guān)于學習投入的定義和組成要素還沒有達成共識，但普遍認同學習投入由行為、認知和情感投入三部分構(gòu)成（Wang & Eccles, 2013）。其中，行為投入作為學生學業(yè)成就的重要預測指標，以其“易觀察”的顯著特征得到了廣泛的關(guān)注（Ramirez-Arellano, Bory-Reyes, & Hernández-Simón,2019; Finn & Zimmer, 2012）。

行為投入定義可以從積極參與活動和消極參與活動兩個角度進行界定，即“投入”的正反兩方面。從“投入”的正面分析， Fredricks、Blumenfeld和Paris（2004）綜合了以往研究者的看法和結(jié)論，認為行為投入是指學生積極參與學校學術(shù)和非學術(shù)活動；從“投入”的反面分析，即消極的行為投入，主要表現(xiàn)為倦?。⊿alanova, Schaufeli,Martínez, & Bresó, 2010）、脫離（Martin, Anderson,Bobis, Way, & Vellar, 2012）或不滿（Skinner, Furrer,Marchand, & Kindermann, 2008）等行為。

綜合以上研究者的定義，本研究將行為投入定義為學生表現(xiàn)出積極或消極參與學校課內(nèi)活動（包括在線學習活動）的學習行為。有研究表明，行為投入是影響學業(yè)成就的重要因素（Martin, 2007；劉哲雨，王志軍，2017）。但也有研究者發(fā)現(xiàn)行為投入與學業(yè)成就并不是顯著相關(guān)（Ramirez-Arellano et al.,2019; Baranova, Khalyapina, Kobicheva, & Tokareva,2019）。因此，行為投入與學業(yè)成就之間的關(guān)系探究還需要更充分的定量數(shù)據(jù)進行支撐。元分析方法是對同一主題的多項獨立定量研究結(jié)果再次分析的定量統(tǒng)計分析方法，從而總結(jié)出具有普適性的研究結(jié)論（Glass, 1976）。

綜上所述，本研究的研究問題分為兩部分：第一，利用元分析方法對行為投入與學業(yè)成就已有研究進行分析，探究兩者的整體相關(guān)度；第二，通過對相關(guān)研究進行要素編碼、抽取，總結(jié)出顯著影響行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的調(diào)節(jié)因素，并提出與之對應的實踐策略。

二、文獻綜述

（一）行為投入測量

從定義中可以發(fā)現(xiàn)，衡量行為投入的指標主要集中在努力、持續(xù)、注意力特征上，既可以通過教師報告或?qū)W生自我報告（Olivier, Archambault, &Dupéré, 2018），還可以利用在線平臺記錄的學生登錄平臺次數(shù)（Ahammed & Smith, 2019）、論壇互動次數(shù)、完成作業(yè)次數(shù)（Strang, 2017）等數(shù)據(jù)匯報學生行為投入度。有研究者將行為投入測量特征（包括投入度、注意力和自力更生）的整合作為培養(yǎng)課堂“行為投入型”兒童的測量方法，通常表現(xiàn)為遵守教師的指導和課堂規(guī)則、專注于學習活動、保持持續(xù)的注意力以及投入大量毅力（Guo, Sun, Breit-Smith, Morrison, & Connor, 2015）；還有研究者將行為投入劃分為個體行為投入度和課堂行為投入度兩部分（Robinson & Mueller, 2014）；在線數(shù)據(jù)方面，從學習行為層面，有研究者將行為的次數(shù)、頻率作為學習行為的分類指標（于玻，徐珺巖，譚律岐，2020），還有通過學習管理系統(tǒng)（Moodle）中的登錄頻次、課程資源訪問次數(shù)以及討論區(qū)回貼次數(shù)來衡量學生投入度（張雯雯，姜強，趙蔚，2020）。

（二）行為投入與學業(yè)成就

很多研究證明，行為投入與學業(yè)成就高度相關(guān)。一方面，研究者從積極的行為投入出發(fā)，如小學生的行為投入與閱讀和數(shù)學測試分數(shù)呈現(xiàn)正相關(guān)（Dotterer & Lowe, 2011），中學生的行為投入與標準化考試成績（Griffin, Cooper, Metzger, Golden, &White, 2017）、GPA（Wang & Holcombe, 2010）呈現(xiàn)正相關(guān)；學生的行為投入和學業(yè)成就隨著性別等個人特征的不同而不同，男生的行為投入和學業(yè)成就往往比女生弱一些（Olivier et al., 2018）。另一方面，從消極的行為投入出發(fā)，倦?。⊿alanova et al.,2010）、脫離（Martin et al., 2012）和不滿（Skinner et al., 2008）與學業(yè)成績呈現(xiàn)負相關(guān)。但也有研究者認為行為投入中的參與LMS活動的感知時長與學生平均績點（GPA）之間沒有統(tǒng)計學上的顯著差異（Almoslamani, 2018）。

雖然多數(shù)研究結(jié)果都表明行為投入能夠顯著影響學業(yè)成就，但兩者之間的關(guān)系強度具體如何，依舊是目前需要重點深入研究的問題。Lei、Cui和Zhou（2018）對2003年至2015年的69項關(guān)于“學習投入與學業(yè)成就之間的關(guān)系”的獨立研究進行元分析，并對學習投入報告方式、文化價值觀和性別等調(diào)節(jié)因素進行調(diào)節(jié)效應分析；Chang、Chien和Chou（2016）對1990年至2014年的58篇關(guān)于“學習投入對學業(yè)成績影響”的相關(guān)文獻進行元分析，并得出教育程度這一因素對學習投入和學業(yè)成績關(guān)系存在調(diào)節(jié)作用，但樣本來源只有美國學生群體。

綜上所述，本研究將在先前研究者在元分析中所使用的性別、行為投入報告方式、教育程度三個調(diào)節(jié)因素基礎(chǔ)上，探索其他新的調(diào)節(jié)因素（如樣本來源、成就類型等）是否對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系產(chǎn)生影響。本研究采納的文獻包括2005年至2020年面向普通學生的52項橫斷面研究和縱向研究，采用元分析方法探索行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的影響程度，并分析哪些調(diào)節(jié)因素影響兩者關(guān)系。

三、研究過程

（一）數(shù)據(jù)收集

本研究通過Web of Science、Scopus和EBSCO數(shù)據(jù)庫檢索了行為投入和學業(yè)成就的相關(guān)文獻，選擇主題詞檢索方式，以投入度“engagement or involvement”和學業(yè)成就“academic performance or educational outcomes or academic achievement”為關(guān)鍵詞，并設(shè)置全文檢索詞為“behavior or behavioral”進行檢索，檢索語言為英文。通過以上檢索限定，本研究共檢索出5 689篇文獻，數(shù)據(jù)庫檢索有效期至2020年5月30日。

檢索完成后，本研究對檢索出的文獻進行了兩次篩選，并參照PRISMA（2009）流程圖描述具體檢索和篩選。首先，選擇Endnote文獻管理軟件對不同數(shù)據(jù)庫的5 689篇文獻進行查重，查重后剩余4 983篇文獻；其次，由一名有經(jīng)驗的研究人員對另一名研究人員做文獻篩選標準培訓。培訓后，兩名研究人員按照四個標準分別對4 983篇文獻的題目和摘要進行初次篩選，排除不符合納入條件的文獻。經(jīng)過初次篩選后，剩余344篇相關(guān)文獻。由這兩位研究人員共同完成對剩余文獻的全文閱讀，并按照納入標準對初篩后的文獻再次進行篩選。根據(jù)納入標準，全文閱讀后，最終有52篇文獻符合元分析納入標準且大多數(shù)是期刊文獻。

（二）文獻編碼

經(jīng)過文獻的檢索和篩選后，由兩名研究人員對最終獲得的52篇文獻逐篇進行獨立編碼。編碼后，再由上述兩名研究人員共同規(guī)范編碼變量以確保編碼一致。本研究采用科恩的Kappa系數(shù)測得編碼一致性系數(shù)為0.823。因此，本次編碼具有可靠性。編碼變量包括研究名稱、樣本特征（樣本來源、年級、學段、樣本量、平均年齡、性別）和自變量特征（行為投入報告方式）、因變量特征（學業(yè)成就報告方式、成就類型、科目類型），獲得以下編碼標準（部分）。

表1 編碼標準（部分）

本研究采用兩個標準對效應值進行編碼。首先，如果一項研究中包含多個獨立樣本，則進行多次編碼（張輝華，王輝，2011）。假設(shè)某項研究按照不同年級（參與者人數(shù)不同）測量出多個效應值，編碼時將這些年級的效應值劃分成不同獨立樣本。同理，根據(jù)不同科目類型、性別等內(nèi)容劃分也是適用的。其次，如果一項研究包含多個效應值，為了避免因同一項研究采用多個效應值，通常取其平均，得出研究中平均效應值用于元分析（Lipsey &Wilson, 2001，p78）。例如：當某項研究針對不同年級同一批樣本，測量相同成就類型效應值時，則采用各年級效應值的平均值，并將年級信息進行合并。最后，通過以上方法，本研究將120個效應值合并為85個，總樣本量為65 255。

（三）元分析過程

1. 效應值計算和分類標準

本研究使用r值（皮爾森相關(guān)系數(shù)）作為效應值，r值是文獻中的單個相關(guān)系數(shù)或經(jīng)過處理的平均相關(guān)系數(shù)。在計算過程中，先把每個r值轉(zhuǎn)化為對應的Fisher Z分數(shù)，采用的結(jié)果再通過Fisher Z轉(zhuǎn)化回相關(guān)，效應值Z及其方差可以計算效應值大小和95%的置信區(qū)間（CI）。

根據(jù)Cohen評估效應值大小廣泛使用的分類標準，即相關(guān)系數(shù)大小r0.1為較小影響；0.1

2. 異質(zhì)性檢驗

在元分析過程中，由于不同的研究設(shè)計、研究時間、研究樣本和統(tǒng)計方法使得不同的研究存在效應值的差異，需要進行元分析的異質(zhì)性檢驗。目前比較普遍的異質(zhì)性檢驗方法是Q檢驗和I2檢驗，其中Q檢驗只能評估研究間是否存在異質(zhì)性，而I2指數(shù)可以評估異質(zhì)性程度（Higgins, Thompson,Deeks, & Altman, 2003）。因此，當Q值達到顯著（p<0.05），則表明研究之間存在異質(zhì)性；當I2值分別為25、50、75時，則意味著研究間存在低度、中度、高度異質(zhì)性（Higgins et al., 2003）。如果異質(zhì)性存在，說明研究不只存在研究內(nèi)的抽樣誤差，還存在研究間的差異，所以采用隨機效應模型；反之，研究只存在研究內(nèi)抽樣誤差，則采用固定效應模型（Borenstein, Hedges, Higgins, & Rothstein,2009）。

3. 數(shù)據(jù)分析工具

本研究選用Comprehensive Meta-analysis 2.0（簡稱CMA 2.0）軟件，主要對效應值計算、異質(zhì)性檢驗、調(diào)節(jié)效應分析、發(fā)表偏倚和敏感度進行數(shù)據(jù)分析。

四、研究結(jié)果

（一）行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的整體效應

由表2可知，在行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的整體效應研究中，效應值大小為0.255，95%置信區(qū)間的下限為0.214，上限為0.294，該效應值說明行為投入與學業(yè)成就關(guān)系有中到高等影響。在異質(zhì)性檢驗中，通過Q檢驗得出研究間存在異質(zhì)性（Q=2 203.122，df=84，p<0.001），I2檢驗得出研究間存在高度異質(zhì)性（I2=96.187>75）。因此，本研究采用隨機效應模型。從I2指數(shù)可以看出，效應值大小的異質(zhì)性有96.187%來自效應值的真實差異，而3.813%由抽樣誤差引起。

表2 行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的整體效應分析

（二）調(diào)節(jié)效應分析

為了探索異質(zhì)性產(chǎn)生的原因，本研究就前面提到的五個調(diào)節(jié)因素進行調(diào)節(jié)效應分析。通過Q檢驗分析研究樣本的組間差異，采用隨機效應模型分別對學段、樣本來源、行為投入報告方式、成就類型四個類別變量進行亞組分析；性別則作為連續(xù)變量采用元回歸方法分析。

1. 學段對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的影響

由表3可知，學段的調(diào)節(jié)效應分析表明，高中（r=0.456）對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的影響為高等；中學（r=0.339）、小學（r=0.274）的影響為中到高等；初中（r=0.177）的影響為小到中等；大學（r=0.087）影響較小。在異質(zhì)性檢驗中，組間效應（QB=46.961, df=5,p=0.000<0.001）說明學段也對效應值的影響存在顯著差異，具有調(diào)節(jié)效應。

表3 學段對效應值的影響分析結(jié)果

2. 樣本來源對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的影響

由表4可知，樣本來源的調(diào)節(jié)效應分析表明，北美洲（r=0.304）和亞洲（r=0.275）對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的影響為中到高等；歐洲（r=0.207）的影響為小到中等；大洋洲（r=-0.323）的影響為較小。在異質(zhì)性檢驗中，組間效應（QB=7.925，df=4，p=0.094>0.05）說明不同樣本來源對效應值的影響差異不顯著，不具有調(diào)節(jié)效應。

表4 樣本來源對效應值的影響分析結(jié)果

3. 行為投入報告方式對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的影響

由表5可知，行為投入報告方式的調(diào)節(jié)效應分析表明，教師報告（r=0.334）和學生自我報告（r=0.269）對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的影響為中到高等；觀察者報告（r=0.161）的影響為小到中等；平臺數(shù)據(jù)報告（r=0.045）影響較小。在異質(zhì)性檢驗中，組間效應（QB=14.299, df=3,p=0.003<0.01）說明行為投入報告方式對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的影響差異顯著，具有調(diào)節(jié)效應。

表5 行為投入報告方式對效應值的影響分析結(jié)果

4. 成就類型對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的影響

由表6可知，成就類型的調(diào)節(jié)效應分析表明，GPA（r=0.344）和標準化測試分數(shù)（r=0.309）對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的影響為中到高等；課程分數(shù)（r=0.229）和其他類別測試（r=0.128）的影響為小到中等。在異質(zhì)性檢驗中，組間效應（QB=15.632, df=3, p=0.001<0.01）可以看出，成就類型顯著影響了行為投入與學業(yè)成就之間的關(guān)系，具有調(diào)節(jié)效應。

表6 成就類型對效應值的影響分析結(jié)果

5. 性別對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的影響

由表7可知，在元回歸分析中，性別對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的影響（斜率=0.00089，p=0.019<0.05）存在顯著差異，且有較小的正向影響，具有調(diào)節(jié)效應。也就是說，性別的調(diào)節(jié)效應數(shù)據(jù)結(jié)果表明，研究樣本中的女性比例越大，行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的效應值就越大。

表7 性別對效應值的影響分析結(jié)果

（三）發(fā)表偏倚和敏感度分析

1. 發(fā)表偏倚

本研究采用主觀漏斗圖和客觀Egger法檢驗數(shù)據(jù)的發(fā)表偏倚。在沒有偏差的情況下，圖形分布將類似于對稱的倒漏斗；相反，如果存在偏差，則漏斗圖通常會偏斜且不對稱（Egger, Smith, Schneider, &Minder, 1997）。樣本量大的研究分布在圖的上方且接近平均效應值，而樣本量小的研究則分布在圖的下方且呈現(xiàn)與平均效應值較分散的位置。如圖1所示，各研究集中在圖形上方，分布較為均衡，說明本研究存在發(fā)表偏倚的可能性很小。

圖1 漏斗圖

由表8可知，Egger法檢驗發(fā)表偏倚結(jié)果p=0.24135>0.05，數(shù)據(jù)表明所選文獻不存在發(fā)表偏倚。結(jié)合漏斗圖和Egger法的檢驗結(jié)果，說明本研究不存在發(fā)表偏倚，結(jié)果具有可靠性與穩(wěn)健性。

表8 Egger法檢驗

2. 敏感度分析

敏感度分析（Sensitivity Analysis）是用來檢驗某些研究結(jié)果有異?；蛴绊懥艽蟮难芯?。本研究使用“One study removed meta-analysis”程序進行敏感度分析，逐一檢驗單一研究對效應值大小的影響。本研究刪除任何一項研究后的效應量仍然在95%置信區(qū)間（0.214～0.294）。因此，該結(jié)果表明刪除任何一項研究樣本都不會影響總體效應值，且沒有任何研究對總體結(jié)果有顯著影響。

五、討論

本研究采用元分析方法對國外2005年至2020年關(guān)于行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的52項量化研究進行分析，主要從學段、樣本來源、行為投入報告方式、成就類型和性別五個方面展開研究并得出以下結(jié)論。

（一）行為投入與學業(yè)成就的關(guān)系

行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的整體效應值為0.255，表明具有中到高等程度正相關(guān)，這一結(jié)果與Lei等人（2018）和 Chang等人（2016）的研究結(jié)果一致。本研究發(fā)現(xiàn)，大部分研究比較關(guān)注行為投入與學業(yè)成就關(guān)系，可能的原因是行為投入變量可以通過問卷、量表以及學習平臺數(shù)據(jù)獲得并衡量，易觀察且可操作性較強。在實際研究中，研究者可以從行為投入測量角度開展相關(guān)研究，例如：利用行為投入度來衡量學生學習成績以及依據(jù)行為投入對學習成績的顯著影響，開展相關(guān)學習干預研究主題。

（二）學段對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系具有調(diào)節(jié)效應

從學段作為調(diào)節(jié)因素的結(jié)果可以看出，從小學到大學教育對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系都有不同程度的影響。具體來說，高中教育對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的影響最大，小學教育對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的影響次之，大學教育對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的影響最小。該數(shù)據(jù)結(jié)果與之前的研究結(jié)果一致，高中教育的效果顯著高于小學和大學教育，這表明高中生的行為投入在學業(yè)成績上的體現(xiàn)會更顯著（Chang et al., 2016）。產(chǎn)生數(shù)據(jù)結(jié)果的原因可能是：不同學段的學生學習特征有很大差異，自我學習需求也會隨著社會對人才需求不斷發(fā)生變化。小學生的注意力很難長時間處于集中狀態(tài)，自控能力較差，需要外部的鼓勵和督促；高中生因升學需求逐漸增大，學習自律性也在提高，需要持續(xù)地投入更多時間和努力，而大學生學習知識結(jié)構(gòu)相對來說比較穩(wěn)定，除了滿足自我知識水平的提升外，更多的時候他們還會關(guān)注學業(yè)以外未來需要面對的各種壓力，如就業(yè)壓力、求學壓力等，這也使得大學生群體有選擇地投入學習時間。因此，本研究建議研究者在進行教學實驗時應當結(jié)合不同學段學生心理特征的差異性，有針對性地總結(jié)可能對行為投入產(chǎn)生影響的因素，進而提出促進學生行為投入的干預策略和方法供一線教師以及其他研究人員參考。

（三）樣本來源對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系不具有調(diào)節(jié)效應

樣本來源對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系不存在顯著差異，但北美洲、亞洲和歐洲的效應值都達到了統(tǒng)計學上的顯著（p<0.001），說明這三個洲的樣本來源對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系有顯著的正向影響。從樣本來源作為調(diào)節(jié)因素的結(jié)果可以看出，特別是北美洲（以美國為主）對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的影響最大。產(chǎn)生數(shù)據(jù)結(jié)果的原因可能是美國中小學教育具有豐富的學科課程內(nèi)容體系，注重學生問題解決與創(chuàng)造能力的提升。以STEM教育為例：華盛頓特區(qū)貝爾維尤學區(qū)初中職業(yè)技術(shù)課程通過項目學習方式開展STEM學科教與學，不斷通過動手操作項目培養(yǎng)學生的工程思維能力，這使得學生的學習行為關(guān)注點也有所改變（趙章靖，2015，p125）。此外，本研究還發(fā)現(xiàn)，目前的研究大多是選取某個國家為樣本來源開展相關(guān)實證研究，較少進行多國家橫向比較，這也使得之后的研究者不能全面了解不同國家學生行為投入與學業(yè)成就之間的關(guān)系。因此，建議未來研究者應適當考慮樣本來源的多樣性，從更多國家的視角進一步研究（Krause& Coates, 2008），嘗試探索多個國家研究者之間的協(xié)作模式。

（四）性別對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系具有調(diào)節(jié)效應

從性別作為調(diào)節(jié)因素的結(jié)果可以看出，女性性別比例越大，行為投入與學業(yè)成就關(guān)系存在越顯著的相關(guān)。該數(shù)據(jù)結(jié)果與之前的研究結(jié)果是一致的，性別這一因素影響了行為投入與學業(yè)成就之間的關(guān)系。隨著樣本中女性參與者數(shù)量的增加，行為投入與學業(yè)成就之間的相關(guān)性變得更強（Lei et al.,2018）。同時，研究發(fā)現(xiàn)性別對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的影響是很小的（Hayam, 2016）。整體上看，產(chǎn)生數(shù)據(jù)結(jié)果的原因可能是：從學習動機角度來看，女生表現(xiàn)出主動學習的意愿比較強，自主學習動力也很大，趨向于“績效導向”的學習動機，更加關(guān)心學業(yè)成就。以工科女生為例，外在行為表現(xiàn)可以看出，女生學習努力程度更強，投入時間更多，學業(yè)成就也會更好（靳敏，胡壽平，2018）。因此，本研究建議從教師支持角度出發(fā)，教師應幫助行為投入較低的男生提供目標導向支持，如建立明確的學習目標，將游戲化學習元素融入到個性化學習環(huán)境，采用積分制“小步子”引領(lǐng)目標完成。也有研究建議關(guān)注同伴干預策略，幫助男生縮小性別差距。按照異質(zhì)分組，實施同伴小組協(xié)作學習，幫助男生體會到榜樣的作用，不斷減少同伴消極行為影響，還可以采用社會規(guī)范干預策略，教師引導男生逐漸意識到同伴積極的行為表現(xiàn)，向?qū)W生灌輸積極的社會規(guī)范可能有助于減少男生成績不佳的情況（King, 2016）。

（五）行為投入報告方式對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系具有調(diào)節(jié)效應

行為投入報告方式對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系存在顯著差異，教師報告、學生自我報告和觀察者報告的效應值都達到了統(tǒng)計學上的顯著（p<0.05），但平臺數(shù)據(jù)報告方式對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系不顯著。其中教師報告對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系影響最大，學生自我報告次之，觀察者報告最小，說明這三種行為投入報告方式對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系有不同程度的顯著正向影響。整體上看，產(chǎn)生數(shù)據(jù)結(jié)果可能的原因是教師報告相比學生自我報告更為客觀。在某些情況下，學生自我報告可能不會反映他們的實際行為，存在信度和效度問題，而觀察者報告可能受觀察者主觀因素的影響，較難提供相對準確的行為投入測量（如努力程度、投入時間等）信息（Fredricks et al., 2004），這也使得觀察者報告效應值最小。因此，本研究建議研究者根據(jù)各自的研究需求，選擇不同的行為投入報告方式。在條件允許的情況下，優(yōu)先考慮教師報告或?qū)W生自我報告測量行為投入。但不管選擇哪種測量方式，都需要注意測量結(jié)果的有效性和可靠性。值得一提的是，學生自我報告需要研究者對學生進行適當引導，明確承諾數(shù)據(jù)的保密性，確保學生盡可能真實回答；觀察者報告則需要適當增加觀察者人數(shù)，通過課堂視頻錄像輔助多個觀察者測量學生行為投入，取其觀察日志平均值，最后確定行為投入數(shù)據(jù)。

（六）成就類型對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系具有調(diào)節(jié)效應

從成就類型作為調(diào)節(jié)因素的結(jié)果可以看出，GPA對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的影響最大，標準化測試分數(shù)和課程分數(shù)次之，其他類別測試最小。產(chǎn)生該數(shù)據(jù)結(jié)果可能的原因是在學校教育中，GPA是衡量學生一定時期內(nèi)整體學習成績情況。相比標準化測試分數(shù)、課程分數(shù)和其他類別測試來說，GPA更能反映出學生整體學習成績程度；標準化測試分數(shù)和課程分數(shù)對行為投入與學業(yè)成就的影響差別不大，這說明教師選擇的課程考試信效度較高，評分標準逐漸接近標準化測試分數(shù)，能夠反映出學生比較真實的學習狀況，而其他類別測試由于不是學校通用測試類型，較難反映出學生實際學習成績。因此，本研究建議研究者關(guān)注行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的時候，選用的測試應涵蓋更全面的知識點，能夠客觀反映學生真實知識水平的學業(yè)成就，如GPA、標準化測試分數(shù)或者信效度較高的課程考試。值得注意的是，應盡量減少選擇比較片面的測試問題，從而準確地測量學業(yè)成就。

六、展望與局限

本研究通過對52篇行為投入和學業(yè)成就相關(guān)的文章進行元分析，得出學段、性別、行為投入報告方式以及成就類型四個調(diào)節(jié)因素，并有針對性地對各個調(diào)節(jié)因素進行了解釋和總結(jié)?；谘芯拷Y(jié)果，本研究將對該研究領(lǐng)域提出以下展望，供之后的研究人員參考。

第一，本研究的研究結(jié)果表明樣本來源對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系不具有調(diào)節(jié)效應，表明目前研究極少關(guān)注多國家之間的橫向?qū)Ρ?，且針對國?nèi)外文章的元分析研究也較少。因此，后續(xù)研究者可以利用元分析方法對國內(nèi)外研究進行綜合分析并針對多國家學習者開展教學活動，探究在不同樣本來源下行為投入與學業(yè)成就的關(guān)系。

第二，元分析方法能夠發(fā)現(xiàn)影響行為投入與學業(yè)成績關(guān)系的相關(guān)因素，但是各因素間是獨立且分割的，且只考慮了直接影響，對于各因素間的相互作用關(guān)系還未深入探究。并且各因素對于行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的調(diào)節(jié)機制具體如何體現(xiàn)，還未有確切數(shù)據(jù)進行支撐。因此，在行為投入與學業(yè)成就相關(guān)影響因素模型方面還有更深層次的研究空間。

第三，本研究文獻研究對象包括課堂學習和在線學習，其中在線學習文獻占比較少，但隨著互聯(lián)網(wǎng)教育的發(fā)展，在線學習普及度增高，通過在線數(shù)據(jù)測量行為投入的研究越來越多，且在線行為投入測量方法也日趨多樣化。因此，之后可以重點研究在線學習環(huán)境中行為投入與學業(yè)成就關(guān)系，或?qū)W習環(huán)境作為一個調(diào)節(jié)因素開展相應研究，從而獲得更有針對性的研究結(jié)果。

本研究局限主要體現(xiàn)在兩方面：元分析研究所選文獻只包含了國外常見的三個數(shù)據(jù)庫，納入的文獻以國外期刊為主，沒有納入國內(nèi)數(shù)據(jù)庫文獻，未發(fā)表的文獻也很少，這可能使得研究結(jié)果受限。另外，本研究還未考慮社會因素的影響，比如社會經(jīng)濟地位、種族、文化背景等調(diào)節(jié)因素。

未來可以繼續(xù)探索這些因素對行為投入與學業(yè)成就關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，這對于系統(tǒng)總結(jié)行為投入與學業(yè)成就關(guān)系有一定的實際意義。