大学生自我效能感、学习动机对学习投入的影响.pdf
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1、2023 年 5 月May,2023第 37 卷第 3 期(总第 149 期)Vol.37 No.3(Sum.No.149)桂林师范高等专科学校学报Journal of Guilin Normal College学习投入是指学生主动沉浸在学习活动中的个体心理状态,通常被用于探索有效教学及学习质量1。大学生学习投入被认为是高校人才培养质量的重要预测变量,研究影响学习投入的因素,有助于提升大学生学习投入水平,为大学生的教育引导与管理提供理论支持。一、文献回顾从个体角度来说,学习投入对于学习者非常重要。学习投入水平与其学业成就正相关,与低学习能力具有补偿效应2。有学者认为,学习投入是一个包含所有能够
2、解释学业成功变量的元结构3。学习投入既是一个中介变量或者预测变量,也是一个结果变量。作为前者,能显著影响学习体验或学习满意度、思维能力、学业质量或学业成就、学习倦怠等4;作为后者,学习环境、教学方法以及学习者个人特质、学习动机、专业认同等内外部因素都可能对其产生影响5。学习动机是引起个体学习行为的内在驱收稿日期:2023-02-06基金项目:海南省高等学校教育教学改革研究项目“应用型旅游类本科专业学生创新能力培养的研究与实践”(Hnjg2019-41);海南省高等学校教育教学改革研究项目“适应国际旅游消费中心发展的旅游本科核心素养构建与培育研究”(Hnjg2020-36);海南省普通高校省级特
3、色重点学科“工商管理”建设资金资助(2021-1202)。作者简介:罗艳菊(1975),女,湖北潜江人,海南师范大学旅游学院教授,理学博士,硕士生导师,主要研究方向为旅游教育;黄宇(1973),女,海南文昌人,海南师范大学旅游学院副教授,硕士生导师,主要研究方向为旅游教育;李慧(1998),女,河南商城人,海南师范大学旅游学院硕士研究生,主要研究方向为旅游教育;李翠白(1973),女,海南海口人,海南师范大学教师教育学院副院长,教授,理学博士,硕士生导师,主要研究方向为教育心理、教育信息技术;付业勤(1984),男,四川攀枝花人,海南师范大学旅游学院副教授,管理学博士,主要研究方向为旅游教育。
4、大学生自我效能感、学习动机对学习投入的影响罗艳菊1,黄宇1,李慧1,李翠白2,付业勤1(1.海南师范大学 旅游学院,海南 海口 571158;2.海南师范大学 教师教育学院,海南 海口 571158)摘要:以海口市在校大学生为研究对象,采用结构方程模型分析大学生自我效能感、学习动机和学习投入三者之间的关系。结果表明:学习动机是学习投入的正向预测因子;内在动机是产生学习投入的主导因子,外在动机是辅助因子;自我效能感对学习投入既产生直接预测作用,也经由学习动机对学习投入产生间接预测作用,且间接效应大于直接效应;大学生自我效能感、学习动机与学习投入处于中等水平。关键词:自我效能感;学习动机;内在动机
5、;外在动机;学习投入中图分类号:G442文献标识码:A文章编号:1001-7070(2023)03-0073-07732023 年 5 月第 37 卷第 3 期(总第 149 期)桂林师范高等专科学校学报动力或者心理动因,分为内在动机与外在动机。内在动机是自主产生的,发生在学生个人出于兴趣或者享受,或者认为有价值时而从事该项活动。外在动机产生于外部力量,当个体感受到来自他人、制度等方面的压力,或者为获得外在报偿(如物质、金钱、荣誉等)、避免惩罚时而从事某项活动,其自主性较弱。学习动机是教育心理学研究的经典议题,也是最受研究者关注的热点之一。研究发现,导致部分大学生“低学习投入”的原因是因为缺乏
6、有效的学习策略与方法,因此,大学生的学习投入研究不能仅聚焦于外显的投入行为,还应当考察其内隐的心理状态6。自我效能感是一个关于“我能做”的认知,是一种对处理某种生活压力的能力,影响着人们的感知、思维和行动方式7,是探索个体行为不可忽视的主观自我认知变量和分析个体行为驱动与改变的基础作用变量。自我效能感能影响学生学习动机、学习兴趣等8。同等能力水平下,自我效能感高的学生能更好地管理时间,韧性更强,在学习与解决问题方面比自我效能感低的学生更为成功9。自我效能感低的学生在面对较为困难的学习任务时,会滋生挫败感、紧张感、沮丧和无助感,倾向于选择难度较低的任务;自我效能感较高的学生在面对高难度挑战时,心
7、情平静,并产生挑战感,能主动接受任务10。动机和自我效能感是与学生学习投入、学业成绩相关的两个个体差异变量11。本研究旨在评价当今大学生的自我效能感水平、学习动机水平、学习投入水平,并试图探索三者之间的作用机制。同时,提出假设:自我效能感对学习动机具有正向影响,即高水平自我效能感能产生积极的更高水平的学习动机;自我效能感对学习投入产生正向影响,即高水平自我效能感可以促进积极的更高水平的学习投入;学习动机对学习投入产生正向影响,即积极的高水平的学习动机可以产生积极的更高水平的学习投入。二、研究设计(一)问卷设计1.学习投入测量学习投入是一个多维度结构。有学者提出了学习投入的多元理论模型,认为学习
8、投入包括行为投入、认知投入和情绪投入 3 个维度3。也有学者认为学习投入是一种与学习相关的,积极、充实的精神状态,具有活力、奉献和专注3个维度12。活力的特点是:工作时精力旺盛,精神恢复力强,遇到困难能坚持;奉献指的是深入学习,并在其中体验到意义感、热情、灵感、自豪感和挑战感;专注的特点是全神贯注,精神愉悦地专注于工作,不易分心,会感觉时间过得很快。学习投入测量参考由肖菲利和巴克编制的工作投入量表(UWES),该量表包含活力、奉献与专注3个维度,共17个问项12。经过不断优化,作者将该量表中的 17 个问项删减到 9个。本研究采用优化后的学习投入量表,分别采用“学习或上课时,我充满活力”“学习
9、激励了我”“学习时我很专注,以至于忘记了周围的一切”等指标测量活力、奉献和专注3个维度。2.自我效能感测量自我效能感有特殊领域的自我效能感和一般自我效能感之分。个体在不同领域或特定情景中,或多或少会有坚定的自我信念,这类自我效能感被称为特殊领域的自我效能感13。施瓦泽、巴布勒、奎亚蒂克等建立了一个由20个问项组成的一般自我效能感量表,之后,该量表被修改为10个问项,并得到了广泛应用,具有令人满意的信度、结构效度、准则效度与预测效度7。本研究采用一般自我效能感量表测量学生的自我效能感,指标包括“如果我尽力去做的话,我总是能够解决问题的”“我能冷静地面对困难,因为我可信赖自己处理问题的能力”742
10、023 年 5 月大学生自我效能感、学习动机对学习投入的影响罗艳菊,等等。3.学习动机测量阿玛比尔、希尔、亨尼西等认为动机是稳定的人格特征或特质,并开发了工作动机量表(WPI),包含成人工作动机量表与学生学习动机量表两个版本,均被证明具有理想的信度与效度。该量表建立了内在动机子量表和外在动机子量表,共 30 个问项(以下称此量表为WPI-30),内在动机包括挑战和享受,外在动机包括获得报偿和获得他人认可14。内在动机与外在动机子量表的建立对动机取向和学业成绩、创造力等变量之间关系与作用机制的理解具有重要意义15。池丽萍与辛自强采用了修订的 WPI-30量表测量学习动机,发现该量表多种信效度指标
11、都十分理想,适用于中国被试16。罗宾逊、斯威泽、科恩等采用探索性因子分析法(EFA)简化了变量,形成了一个仅含有10个问项的WPI-10量表。WPI-10量表各因子与原WPI-30量表各因子之间存在显著的正相关性,其效度与信度与原量表相似,同时降低了被试的负担17。本研究采用WPI-10量表测量学生的学习动机,用“我渴望获得他人的认可”“对我而言,成功意味着做得比他人更好”“我在我的收入目标达成程度”等问项测量学生的外在-他人认可和外在-获得报偿动机;用“我能处理对于我来说是全新的问题”“我试图解决复杂问题”“对我而言,重要的是享受我所做的”等问项测量学生的内在-挑战动机和内在-享受动机。本研
12、究尝试将创新动机作为内在动机的一个独立维度进行测量,试图探索它与自我效能感、学习投入之间的关系,并在WPI-10量表的基础上,增加了“我喜欢通过创新,让学习和生活变得更加便利”“在完成一项任务时,我倾向于寻找或应用新的方法”等问项,测量学生的创新倾向。(二)样本采集与数据分析2020年9月至2021年5月,本研究团队运用便利抽样法对位于海口市的海南大学、海南师范大学、海南职业技术学院等高校的在校大学生展开问卷调查,共回收问卷1127份,剔除不合格样本后,得到有效问卷1036份,有效率为91.93%。使用SPSS26.0软件计算Cronbach s 系数和检验量表的信效度,使用 AMOS24.0
13、软件分析验证性因子(CFA)。根据CFA的结果,进一步删除因子载荷小于临界值的显变量,并修正模型,获得结构效度和区别效度满足要求的验证模型,在此基础上运行SEM模型,利用总体样本数据拟合模型,检验假设路径。三、分析结果与研究发现本次调查的海口市在校大学生中:女生占59.6%、男生占40.4%;本科生和专科生的占比分别为57.6%、42.4%。在自我效能感、学习动机与学习投入3个维度中,被调查者的自我效能感均值(M=3.550.78)、学习动机均值(M=3.520.74)、学习投入均值(M=0.631.11)都略高于理论中值,处于中等水平。在初步整理调查数据后,对问卷展开信度分析。学习动机、自我
14、效能感与学习投入量表的内部一致性系数(Cronbach s 系数)分别为 0.837、0.826与 0.858,均高于被广泛接受的门槛值0.7,说明问卷具有理想的信度。用样本数据对通过信度检验的32个观测变量、3个潜在变量进行验证性因子分析(CFA)。通过首轮CFA,删除因子载荷小于0.5的变量,并通过修正指数对模型进行修正。经过上述处理后,进行第二轮CFA分析,结果如表1和表2所示。表1显示,模型的拟合指数CMIN/DF=4.455,CFI=0.977,GFI=0.968,AGFI=0.948,NFI=0.971,IFI=0.977,PGFI=0.601,RMSEA=0.058,SRMR=0
15、.0250,均达到理想值。所有显变量与潜变量之间的测量路径均在 99%的置信区间内(双尾)显著,且各因子的标准化载荷均超过临界值0.5,分析结果是理想的。752023 年 5 月第 37 卷第 3 期(总第 149 期)桂林师范高等专科学校学报表1模型的拟合指标从表2可见,自我效能感、学习动机与学习投 入 3 个 潜 变 量 的 组 合 信 度(CR)分 别 为0.830、0.842、0.860,均大于 0.8;平均差异数萃取(AVE)值分别为 0.621、0.518、0.673,均大于理想值0.5,表明潜变量的内部一致性和聚合效度均是理想的,各潜变量很好地聚合于相应的显变量,结构变量能够较好
16、地解释模型的观察变量。表2观测变量基本统计量与验证性因子分析结果注:自我效能感、学习动机采用李克特5级量表,由低到高分别赋值15;学习投入采用李克特7级量表,由低到高分别赋值17;*表示P0.001。研究假设的验证性结果显示(见表3):H1(=0.723,=0.910,t=18.660,P0.001,SE=0.039),H2(=0.460,=0.324,t=3.204,P0.01,SE=0.143),H3(=0.854,=0.478,t=4.667,P0.001,SE=0.183),3条假设路径在0.001/0.01的显著性水平上显著,且正/负相关性与假设相符,3个研究假设均得以验证。拟合指标
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