大学教育力视角下大学生类型的分布变化及其影响因素-基于H大学本科生学习与发展调查的追踪研究

1、    大学教育力视角下大学生类型的分布变化及其影响因素基于h大学本科生学习与发展调查的追踪研究    摘要：基于h大学2014年和2016年两次本科生学习与发展调查数据，运用大学教育力理论模型，从大学教育射程和学生期望两个维度将学生分为高度匹配型、被动顺应型、独立型和排斥型四种类型，追踪研究不同类型学生分布的变化和特征，并从学校支持和学生投入两个维度，运用多项logistic回归分析，探索其对学生类型及其变化的影响。研究表明：四种类型学生在数量分布上存在显著差异，且经过两年的学习均发生变化；四类学生在对待学校支持的态度和学生投入的表现上存在明显的异质化

2、倾向；学校支持和学生投入是影响学生类型分布的重要因素，但对不同学生类型的影响差异较大。建议针对不同类型学生采取相应措施，以扩大和增强大学教育力的辐射范围与力度。关键词：大学教育力，学生类型，学生投入，学校支持基金项目：中央高校基本科研业务费资助项目（2016ad005）2017年，中国高等教育毛入学率达到45.7%1，高等教育从大众化阶段开始迈向普及化阶段。大学生规模的迅速扩大，意味着大学生群体的多元化和异质化。阿斯汀认为，只有借助分类学的语言，才能就大学生相关研究展开有意义的对话。2高校必须充分了解各类学生特征，倾听他们的诉求，提供适应多元化需求的教育支持与服务。基于此，本研究利用h大学20

3、14年和2016年本科生学习与发展调查（survey of students' learning and development，ssld）数据，基于大学影响力理论模型，对大学生进行分类并追踪各学生类型的分布变化，探索影响各学生类型分布变化的因素，为提升大学教育对学生的影响力提供依据。一、大学教育力分类模型及其在本研究中的应用1.大学教育力理论及其分类模型有关大学生分类的研究是伴随着高等教育大众化和普及化发展而兴起的。如伯顿·克拉克和马丁·特罗3、阿斯汀4以及库恩、胡寿平和韦斯伯5等的研究多结合美国高等教育发展的阶段特征和学生的多样性展开，并在此基础上探讨大学对学生

4、的影响。我国近年来的相关研究大多借鉴了这些研究成果，但由于美国的高等教育制度建立在其特有的社会经济结构与文化传统之上，其大学的培养目标与学生表现出的类型特征与我国存在较大差异，因此，本研究选择以金子元久的大学教育力理论及其分类模型作为基础。金子元久认为，包括中国、日本和韩国在内的东亚高等教育具有两个明显的共同特征：第一，和欧美各国相比，社会一般民众对进大学读书的期望值非常高，因而大学入学率在社会经济发展水平相对较低的阶段就开始大幅度上升；第二，围绕大学升学产生了激烈的高考竞争，家长和学生把考上大学作为奋斗目标，但未必是为了接受更好的教育。这样的机制导致两大问题：一是数量扩大化和质量空虚化并行不

5、悖成为东亚各国高等教育的发展方式；二是经济的快速发展带来了社会富裕，也带来了大学生多样化和个性化的价值观，而习惯了考试竞争这种一元化社会价值观的父母、学校和社会无法向他们提供充分的支持，大学生也无法形成对自己以及将来的明确期待。也正因如此，东亚的高等教育正面临教育本质转变的压力，而转变的焦点就是教育如何才能给予学生实质性影响，金子元久将这种影响称为大学的教育力量（简称为“大学教育力”），而大学教育力发生于大学教育规律与学生成长规律的交接之处。一方面，作为施教方的大学，以培养什么样的学生作为目标，对教育活动周围多大范围的学生给予了积极的影响，就是教育的“射程”；另一方面，从学生个体角度来看，学生

6、对其自身的认识、自己在将来社会中的角色预见及其产生的对大学的期待，被称为“自我认识和社会认识”。6基于上述观点，金子元久用两条轴线对大学生进行分类。纵轴以学生是否进入大学教育的“射程”为基准，横轴则显示学生的“自我-社会认识”的确立程度，将大学生分为四种类型：高度匹配型、独立型、被动顺应型、排斥型。四种不同类型的学生由于自身-社会认知的确立程度与大学教育的匹配度不同，所受到的大学影响力也不同，其中高度匹配型的学生大多被纳入教育的“射程”且受到的影响最深，被动顺应型学生也大多进入了教育的“射程”，但由于其自我-社会认知尚不明确，因此受到的影响力稍弱，而独立型与排斥型的学生大多未能进入教育的“射程

7、”（见图1）。7图1 大学教育的“射程”与学生2.大学教育力分类模型在本研究中的应用本研究对大学生的分类，在借鉴该模型基础上依托ssld的两次调查数据进行，ssld调查对象是h大学全日制本科生，主要考察学生与学校环境的互动、学生在学习和社交中的投入，以及学生在大学期间的发展状况与学习效果。该问卷基于阿斯汀的“输入（input）环境（environment）输出（output）模型”和汀托的院校行动模型进行设计，问卷框架如图2所示。8图2 “h大学本科生学习与发展调查”问卷框架根据大学教育力理论中教育射程的内涵，本研究将ssld问卷中基于学校培养目标设计的学生“学习效果”和学生对“学校支持度”的

8、“满意度与归属感”两个指标加总平均得到一个新指标，将其命名为“大学教育射程”，作为测量大学教育射程的操作性指标，其分值越高，表明离大学教育射程越近；把问卷中用来测量学生对自我、大学学习和未来生活目标的认识与期待的“学生期望”指标，与金子元久提出的“自我社会认知”相对应，分值越高，表明学生自我-社会认知确定程度越高。以理论均值2.5（问卷采用立克特4点量表）为基准，从“大学教育射程”和“学生期望”两个维度将学生分为四类，形成本研究的分类模型（见图3），其中阴影部分表示受到大学教育力的影响，颜色愈深表示所受影响愈大。图3 本研究的分类模型二、数据处理与分析方法1.数据处理本研究的数据来源于2014

9、年和2016年ssld的两次调查，2014年该调查的回收率为37.66%（12134/32220），有效问卷率93.09%（11295/12134）；2016年的回收率为42.09%（12786/30376），有效问卷率为97.52%（12469/12786）。本研究采用严格意义上的追踪研究，抽取两次均参与调查的学生作为样本，即2014年参加调查的大一大二学生，在经过两年的大学生活后，作为大三大四的学生于2016年再次参与同一问卷调查。对两次调查的数据进行整合处理后，得到追踪数据2926份，剔除转专业和留级的学生外，剩余有效追踪样本2703份。由表1可知，本研究样本数的学科分布与h大学全体本科

10、生数的学科分布基本一致，调查样本具有较好的代表性。表1 本研究样本与调查总体样本学科构成学科追踪样本及比重2014年总体样本及比重2016年总体样本及比重法学50（1.8%）208（1.8%）297（2.4%）工学1601（59.2%）6885（61.0%）7291（59.1%）管理学299（11.1%）1080（9.6%）953（7.7%）经济学87（3.2%）259（2.3%）429（3.5%）理学173（6.4%）724（6.4%）1043（8.4%）文学119（4.4%）433（3.8%）546（4.4%）医学346（12.8%）1471（13.0%）1542（12.5%）艺术学19（

11、0.7%）210（1.9%）188（1.5%）哲学9（0.3%）25（0.2%）57（0.5%）合计2703（100%）11295（100%）12346（100%）对本研究所涉及的学习期望、学习效果、满意度与归属感三大指标的调查数据进行kmo及barlett球形检验，2014年kmo值为0.950，barlett球形检验卡方值为51513.019（df=496），2016年kmo值为0.952，barlett球形检验卡方值为58248.610（df=528），两年的p值均为0.000，非常适合进行因子分析。经过因子旋转之后，提炼出8个公因子：就业期望、学业期望、学科知识、实践能力、文化素养、创

12、新意识、国际视野、满意度与归属感。在2014年和2016年调查中，8个因子分别解释了70.452%和72.209%的总方差（见表2）。表2 学生期望、学习效果、满意度与归属感各因子的权重指标体系初始特征值（2014/2016）方差贡献率（%）（2014/2016）方差累计贡献率（%）（2014/2016）学生期望就业期望1.020/0.8725.570/5.4685.570/5.468学业期望0.913/0.9165.297/5.49810.867/10.966学习效果学科知识12.407/2.22712.707/11.68023.574/22.646实践能力2.240/13.31812.22

13、8/13.07435.802/35.720文化素养1.896/2.13810.824/10.63946.626/46.359创新意识1.640/1.17778.873/9.26055.499/55.619国际视野1.333/1.1698.311/7.84663.810/63.465满意度与归属感1.096/1.4116.642/8.74470.452/72.2092.分析方法本研究在进行分析时，为确保两次调查的数据具有可比性，特采用列联表的方式对学生类型进行统计分析，以理论均值2.5为基准，从“大学教育射程”和“学生期望”两个维度将学生分为高度匹配型、被动顺应型、独立型和排斥型四类，并比较两次

14、调查中不同类型学生的分布和变化。为进一步探讨影响学生类型及其分布和变化的因素，研究基于大学教育力等相关理论，提出作为施教方的“学校支持”和受教方的“学习投入”对大学生类型的分布变化有影响的假设，将学生类型作为自变量，“学校支持”和“学生投入”作为因变量，建立多项logistic回归模型，对各具体影响因素进行分析和检验，并找出影响不同学生类型分布和转化的核心因素。三、结果分析1. h大学学生分类及各类型学生分布变化利用本研究学生分类模型，根据ssld两次调查的相关数据采用列联表的方法将学生分为四类：高度匹配型学生、被动顺应型学生、独立型学生、排斥型学生。其中，高度匹配型学生的“大学教育射程”得分

15、和“学生期望”得分均2.5。这类学生自我认知清晰，对将来的发展规划十分明确，同时，大学的教育意图和学生的发展规划趋于一致，学生对大学教育的满意度高。这类学生绝大多数被大学教育射程覆盖，所受到的大学影响最深远，因而也是大学教育的理想目标类型。被动顺应型学生的“大学教育射程”得分2.5，“学生期望”得分2.5。这类学生的自我认知和对未来的发展规划不清晰，但依然会遵循大学的要求去行动，由此获得较高的满意度和学习效果。这类学生绝大多数被纳入了大学教育射程，但由于不明确自己的要求所在，对学校的培养目标也不是特别清晰，学校对其的教育影响力较之高度匹配型学生偏弱。独立型学生的“大学教育射程”得分2.5，“学

16、生期望”得分2.5。这类学生的自我社会认知确立程度比较高，但由此所形成的未来发展规划未必与大学教育目标相符，因此对学校满意度不高或者说对学校的很多行为不认同，只有极少部分进入大学教育的射程。排斥型学生的“大学教育射程”和“学生期望”得分均2.5。这类学生的自我和社会认知不清晰，且与大学教育意图的符合程度也低。这类学生在大学中的存在感低，对学校满意度也低，只有极少数能进同大学教育的射程，且受到的影响更弱。学生分类结果显示，各类型学生分布中，高度匹配型学生最多，其次为被动顺应型和独立型，排斥型学生最少。通过纵向比较发现，经过两年的学习后，四类学生在数量分布上发生了较大变化（见表3）。表3 学生分类

17、结果及各类型学生人数学生类型高度匹配型被动顺应型独立型排斥型合计2014年各类型人数173339341716027032016年各类型人数1968444192992703上述学生分类结果及其分布变化表明：h大学对大多数学生产生了较大的影响，而且经过两年的大学学习，进入大学教育影响力较强射程的学生有一定程度增加，独立型和排斥型学生数量则减少了10%。由此可见，大学生类型并不是固定不变的。2.大学生类型分布变化的影响因素分析那么，究竟是哪些因素影响了学生类型的分布并促使其产生转变呢？金子元久认为，大学的教育力在很大程度上是由学生对大学教育所持的态度并由此产生的行为决定的。帕斯卡雷拉和特仁兹尼通过对多年来的相关文献进行梳理后发现，大学对学生的影响主要取决于两个方面：一是大学生自身的努力与参与程度，二是院校为鼓励和吸引学生参与而提供的各种支持。9本研究在相关理论基础上，将ssld问卷中反映学生态度与行为的“学生投入”与为学生的学习与发展提供条件的“学校支持”作为影响大学类型分布变化的两大维度进行进一步考察。根据相关题项，在概念化操作上，把体现学生投入的各项指标归纳为自主学习、课程学习、生师互动和生生互动4个方面。经过kmo和barlett球形检验发现，2014年调查数据的kmo值是0.939，barlett球形检验卡方值是41971.833（df=435）；2016年kmo值