王紅青，陳 波，趙祖平，宋 菁

（三峽大學(xué)科技學(xué)院，湖北 宜昌443002）

隨著高等教育規(guī)模不斷擴大，生源質(zhì)量和類型發(fā)生變化，學(xué)生人數(shù)劇增，生源質(zhì)量參差不齊，學(xué)生情況多樣化，就業(yè)壓力增大間接帶來的學(xué)業(yè)壓力增大等，導(dǎo)致不少學(xué)生缺乏自控能力并出現(xiàn)學(xué)業(yè)問題，無法順利完成學(xué)業(yè)。

本文通過調(diào)查問卷的方式，研究學(xué)業(yè)問題的影響因素，提出有針對性的應(yīng)對方案，為學(xué)業(yè)出現(xiàn)問題的學(xué)生合理安排學(xué)習(xí)進程，提供必要的幫扶措施，幫助其更好地完成學(xué)業(yè)，最終實現(xiàn)高等教育的根本目的，以期為高校學(xué)業(yè)預(yù)警機制建設(shè)方面提供參考途徑。

1 調(diào)查方案與數(shù)據(jù)分析

1.1 調(diào)查方案

根據(jù)研究需要設(shè)計了調(diào)查問卷，內(nèi)容包括基本信息、學(xué)業(yè)成績認(rèn)知、學(xué)業(yè)現(xiàn)狀及問題、學(xué)業(yè)預(yù)警制度認(rèn)知、學(xué)業(yè)預(yù)警實施現(xiàn)狀及評價5個維度，共40道題目。研究團隊在S高校面向本科生開展了問卷調(diào)查，采取自愿原則、實名制方式，保證了調(diào)查數(shù)據(jù)的科學(xué)性與準(zhǔn)確性。調(diào)查共回收1 486份問卷，剔除無效問卷后，有效問卷數(shù)量1 476份，有效問卷率為99.33%。被調(diào)查樣本中，男生占39.43%，女生占60.57%。調(diào)查問卷選項“是否出現(xiàn)過學(xué)業(yè)問題”中，出現(xiàn)過學(xué)業(yè)問題的樣本數(shù)量為520人，占調(diào)查總?cè)藬?shù)的35.23%，符合分析要求。使用SPSS軟件對樣本的定量問題進行信度分析，得出克隆巴赫α系數(shù)信度系數(shù)為0.869，說明研究數(shù)據(jù)信度質(zhì)量良好，可用于進一步的研究分析。

1.2 統(tǒng)計分析

總共有1 476個樣本參加分析，且沒有缺失數(shù)據(jù)。對自變量項進行描述性統(tǒng)計及交叉分析。對大學(xué)生是否出現(xiàn)過學(xué)業(yè)問題的因素進行統(tǒng)計。具體統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

表1 大學(xué)生是否出現(xiàn)過學(xué)業(yè)問題的因素統(tǒng)計表

采用卡方檢驗方法研究不同性別樣本對于是否出現(xiàn)學(xué)業(yè)問題的差異關(guān)系，男女生在出現(xiàn)學(xué)業(yè)問題上，前者占14.57%，后者占20.66%，結(jié)果顯示無顯著性差異。有無學(xué)業(yè)問題兩類學(xué)生樣本對于是否了解專業(yè)人才培養(yǎng)方案呈現(xiàn)出0.01水平顯著性（Pearson χ2=18.849，P=0.000<0.01），通過對比差異可知，有學(xué)業(yè)問題的學(xué)生“不了解培養(yǎng)方案”的比例為50.19%，明顯高于無學(xué)業(yè)問題的學(xué)生比例（38.49%）。無學(xué)業(yè)問題學(xué)生“了解培養(yǎng)方案”的比例為61.51%，明顯高于有學(xué)業(yè)問題的學(xué)生比例（49.81%）。對于學(xué)科門類呈現(xiàn)出0.01水平顯著性（Pearsonχ2=71.150，P=0.000<0.01），通過對比差異可知，兩類學(xué)生樣本對于不同的學(xué)科門類呈現(xiàn)出0.01水平顯著性，醫(yī)學(xué)學(xué)科有學(xué)業(yè)問題的學(xué)生比例為29.04%，明顯高于無學(xué)業(yè)問題學(xué)生比例（13.60%）；文學(xué)學(xué)科有學(xué)業(yè)問題的學(xué)生比例為5.77%，明顯少于無學(xué)業(yè)問題學(xué)生比例（12.45%）；管理學(xué)學(xué)科有學(xué)業(yè)問題的學(xué)生比例為18.85%，明顯少于無學(xué)業(yè)問題學(xué)生比例（24.06%）。

利用方差分析法研究樣本中有、無學(xué)業(yè)問題兩類學(xué)生對于“是否了解本專業(yè)的畢業(yè)學(xué)分要求、如何看待成績好對提升自身能力有幫助、如何看待成績好對畢業(yè)以后的發(fā)展有幫助、了解學(xué)校關(guān)于學(xué)業(yè)預(yù)警的相關(guān)規(guī)定、學(xué)業(yè)預(yù)警制度能提高你學(xué)習(xí)的自主性、學(xué)業(yè)預(yù)警對自己的行為是否具備足夠的約束力”共6項定量題項的差異性。結(jié)果顯示，兩類學(xué)生樣本對上述6項全部均呈現(xiàn)出顯著性（P<0.05），均呈現(xiàn)出顯著性差異。

結(jié)果表明，與不存在學(xué)業(yè)問題的學(xué)生相比，存在學(xué)業(yè)問題的學(xué)生不太了解專業(yè)畢業(yè)學(xué)分要求，也不太了解學(xué)校學(xué)業(yè)預(yù)警相關(guān)規(guī)定。不存在學(xué)業(yè)問題的學(xué)生更傾向于認(rèn)可成績好對提升自身能力有幫助、對畢業(yè)以后的發(fā)展有幫助的觀點，他們認(rèn)為學(xué)業(yè)預(yù)警制度可以提高學(xué)習(xí)的自主性，具備足夠的約束力。方差分析結(jié)果如表2所示。

表2 方差分析結(jié)果

2 模型構(gòu)建與實證分析

2.1 模型的構(gòu)建

本文的研究目的是探討學(xué)業(yè)問題的影響因素，“是否出現(xiàn)學(xué)業(yè)問題”為定類數(shù)據(jù)且值為兩項，是或否，因而適用于二元Logit回歸分析方法。二元Logit模型的被解釋變量是二分類變量，模型常用于研究分類概率與解釋變量之間的關(guān)系。

通過分析，產(chǎn)生學(xué)業(yè)問題的因素主要有“是否了解專業(yè)人才培養(yǎng)方案”“學(xué)科門類”“對于學(xué)業(yè)成績的看法”“本專業(yè)畢業(yè)學(xué)分要求了解程度”4個潛在的自變量影響因素，被影響項為因變量“是否出現(xiàn)過學(xué)業(yè)問題”。

構(gòu)建二元Logit模型可分為3步：確認(rèn)危機事件，構(gòu)建模型的因變量，將因變量與自變量代入模型并得出最終結(jié)果[1]。

構(gòu)建模型：

式（1）中：P為發(fā)生學(xué)業(yè)問題的概率；1－P為不會發(fā)生學(xué)業(yè)問題的概率為模型的截距項；為解釋變量（自變量）；

對模型整體有效性進行分析。二元Logit回歸模型似然比檢驗結(jié)果如表3所示，從表3中可知，模型檢驗的原定假設(shè)為：是否放入自變量兩種情況時模型質(zhì)量均一樣。結(jié)果表明，P值小于0.05，因此拒絕原定假設(shè)。即說明本次構(gòu)建模型時，放入的自變量具有有效性，本次模型構(gòu)建有意義。

表3 二元Logit回歸模型似然比檢驗結(jié)果

2.2 結(jié)果分析

本次調(diào)研采用SPSS 26.0軟件、SPSSAU[2]網(wǎng)頁版數(shù)據(jù)科學(xué)算法平臺工具及WPSOffice軟件對問卷結(jié)果進行綜合統(tǒng)計分析，各變量回歸分析結(jié)果如表4所示。

最終的模型表達式為：ln（P/1－P）=0.020－0.365×是否了解專業(yè)人才培養(yǎng)方案（是）+0.748×學(xué)科門類（管理學(xué)）+1.812×學(xué)科門類（醫(yī)學(xué)）+0.936×學(xué)科門類（工學(xué)）+0.182×學(xué)科門類（文學(xué)）+1.118×學(xué)科門類（法學(xué)）+0.791×學(xué)科門類（經(jīng)濟學(xué)）－0.614×對于學(xué)業(yè)成績的看法（成績非常重要）－0.248×專業(yè)畢業(yè)學(xué)分要求了解程度。

由表4可知，學(xué)科門類醫(yī)學(xué)、法學(xué)、工學(xué)、管理學(xué)會對學(xué)生在“出現(xiàn)學(xué)業(yè)問題”上產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系，學(xué)生了解專業(yè)人才培養(yǎng)方案、認(rèn)為學(xué)業(yè)成績非常重要、本專業(yè)畢業(yè)學(xué)分要求了解程度3個指標(biāo)項會對學(xué)生在“出現(xiàn)學(xué)業(yè)問題”上產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響關(guān)系，具體如下：①學(xué)生對人才培養(yǎng)的了解每增加一個單位時，學(xué)生在“是否會出現(xiàn)學(xué)業(yè)問題”的變化（減少）幅度為0.694倍。②學(xué)業(yè)成績的看法是（非常重要）每增加一個單位時，學(xué)生在“是否會出現(xiàn)學(xué)業(yè)問題”的變化（減少）幅度為0.541倍。③學(xué)生對畢業(yè)學(xué)分要求的了解程度每增加一個單位時，學(xué)生在“是否會出現(xiàn)學(xué)業(yè)問題”的變化（減少）幅度為0.781倍。④學(xué)科門類以藝術(shù)學(xué)作為對比項，與藝術(shù)學(xué)類學(xué)生樣本相比，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，醫(yī)學(xué)、法學(xué)、工學(xué)、管理學(xué)類學(xué)生出現(xiàn)學(xué)業(yè)問題比例要遠遠高于藝術(shù)學(xué)類學(xué)生，分別為藝術(shù)類學(xué)生的6.122、3.059、2.550、2.112倍。經(jīng)濟學(xué)、文學(xué)回歸系數(shù)值為0.791、0.182，未呈現(xiàn)出顯著性。

表4 二元Logit回歸分析結(jié)果匯總

通過模型預(yù)測準(zhǔn)確率去判斷模型擬合質(zhì)量，模型的整體預(yù)測準(zhǔn)確率為67.21%，模型擬合情況不太理想。但本研究模型重點在于找出對學(xué)業(yè)問題有影響的因素，因此準(zhǔn)確率的關(guān)注意義較小。使用Hosmer-Lemeshow擬合度檢驗用于分析模型擬合優(yōu)度情況，P值大于0.05（Pearsonχ2=5.327，P=0.722>0.05），即說明研究模型通過HL檢驗，擬合優(yōu)度較好。

3 研究結(jié)論與建議

研究結(jié)果表明，S高校醫(yī)學(xué)、法學(xué)、工學(xué)、管理學(xué)學(xué)科學(xué)生出現(xiàn)學(xué)業(yè)問題的可能性更高；學(xué)生了解人才培養(yǎng)方案，認(rèn)為成績非常重要，對畢業(yè)學(xué)分要求了解程度越高，越不容易出現(xiàn)學(xué)業(yè)問題。根據(jù)以上研究結(jié)論，本文建議事前提出預(yù)警，有效避免學(xué)業(yè)問題，事中、事后提供必要的幫扶措施，幫助學(xué)生更好地完成學(xué)業(yè)，具體如下：①建立科學(xué)的學(xué)業(yè)預(yù)警制度。建立和完善學(xué)校學(xué)業(yè)預(yù)警機制，建立科學(xué)的學(xué)業(yè)預(yù)警制度的途徑。制定配套的學(xué)業(yè)預(yù)警工作管理辦法，建立一套科學(xué)的學(xué)業(yè)預(yù)警體系。加強學(xué)業(yè)預(yù)警管理的隊伍建設(shè)，建立完善上下貫通、執(zhí)行有力的組織體系，建立一支專業(yè)化的管理隊伍。構(gòu)建預(yù)警信息管理平臺，推進學(xué)業(yè)預(yù)警管理信息化建設(shè)，運用現(xiàn)代信息技術(shù)手段，為學(xué)業(yè)預(yù)警工作機制順利運行提供強有力的保障。②建立多層次學(xué)業(yè)幫扶體系。做好新生入學(xué)教育工作；加強學(xué)業(yè)指導(dǎo)工作，在學(xué)?，F(xiàn)有“新生導(dǎo)師制”的基礎(chǔ)上，組建一支專業(yè)的學(xué)業(yè)指導(dǎo)隊伍，統(tǒng)籌推進全校學(xué)業(yè)指導(dǎo)工作。加強心理健康教育工作，構(gòu)建和完善大學(xué)生心理問題預(yù)警和干預(yù)機制。③建立多元主體協(xié)作平臺。進一步落實學(xué)校、學(xué)生、家長三方互動育人機制，充分發(fā)揮學(xué)校、家庭合力教育的功能，由學(xué)校主導(dǎo)，積極引導(dǎo)學(xué)生自主參與、家庭主動參與到學(xué)業(yè)預(yù)警工作中，共同做好學(xué)業(yè)幫扶工作。