学习动机、班级气氛与社会网络关系的实证研究

王炳成

（山东科技大学 经济管理学院，山东青岛 266510）

学习动机、班级气氛与社会网络关系的实证研究

王炳成

（山东科技大学 经济管理学院，山东青岛 266510）

将社会网络分析与阶层回归分析相结合，以某高校5个班的181位学生为研究对象，以班级为单位收集了整体网数据，探讨了学习动机、班级气氛与社会网络的关系。在用Ucinet6对整体网数据进行分析，用SPSS15.0进行描述性统计、信度与效度检验及相关分析，用阶层回归分析方法对各变量间的关系进行检验后，得出的最终结论是，学习动机中的学习能力自信对咨询网络有直接的影响，班级气氛在学习动机和咨询网络的关系中起到了调节作用。

学习动机； 班级气氛； 社会网络； 阶层回归分析

一、引言

大学生的学习自由度较大，除课堂学习外，其他的学习环节基本上需要自己完成，教师不再是整个学习过程的主导者或支配者。学生若在学业上遇到问题，一般是通过查找资料、请教同学以获得解决，这就会在班级中逐渐形成一种社会网络，主要是咨询网络。也正是因为大学生的学习自由度较高，学习动机与班级气氛就成为影响学业成就的重要因素。本文拟探讨学习动机、班级气氛与社会网络等变量的关系，以便为教师的教学和学生的学习提供帮助。

二、理论与假设

（一）社会网络

Kilduff和Tsai（2003）[1]将社会网络定义为一组行动者及联结他们各种关系的集合。Pattison（1993）[2]指出，社会网络是指组织或个人之间相互联结的关系集合。由于人们之间的接触并不是随机的，而是有固定模式的，因此，通过社会网络研究可以了解人际关系的特征，解释其模式形成的可能原因以及个人在社会网络中所拥有的人际关系。

我国高校对大学生的管理一般是采用班级管理的方式，同班学生一起上课、学习和娱乐，班级内学生之间的互动要比其他班级的学生多，因此，全班学生之间会形成一个小的社会网络。班级内同学之间的交往非常自由，不受班级组织结构的影响，形成的是一个网络式组织，而不是官僚式组织。

Kale 和 Others（2000）[3]指出，网络式管理有助于知识的传递，因为合作成员之间紧密和高频率的互动能够有效地推动技术与信息的学习及交换，这是因为网络组织所强调的人际网络结构提供了更多的成员互动机会（Tsai，2001）[4]。Tsai和 Ghoshal（1998）[5]、Tsai（2001）认为，通过互动的过程，组织知识得以传递，互动提供了成员之间学习与合作的机会，刺激了新知识的创造，从而对于组织的创新能力有所助益。Kautz、Selman 和 Shah（1997）[6]认为，社会网络在实体组织中扮演着相当重要的角色，人们在解决问题或是寻找合作伙伴时，通常都是循着其所拥有的社会网络来寻找最可能帮忙的对象。

在教育层面上，社会网络的媒合机制能够使大学生快速找到提供完整答案的同学，不但节省了搜寻时间，提升了学习成效，还能通过互动的方式，建立起学习咨询网络关系。

（二）学习动机

Pintrich、Marx 和 Boyle（1993）[7]将动机定义为引发、引导和维持行为的一种内在状态。Woolfolk（2006）[8]认为，动机是引起个体活动、维持已引起的活动，并使该活动趋向某一目标的历程。学习动机是将动机的概念应用到个人的学习行为上。McKeachie（1961）[9]认为，当动机被活化后，个体会选择一个可以达成最大满足与最少后悔的策略，而且个体将个人主观喜好的预期与达成喜好的可能性结合后，就形成了所谓的学习动机。

从本质上讲，大学生在校期间应学习和掌握的是知识，而不仅仅是信息。教材的内容、教师的表述、互联网的网页等都属于信息，可以传递给学生，但教材的内容、教师的表述等所蕴含的原理、条件、经历、经验、技巧、诀窍、体会和感悟等往往是难以表达的，有些甚至是只可意会不可言传的隐性知识（Nelson&Winter，1982）[10]，其在传递上也更加困难（Zander&Kogut，1995）[11]。由于隐性知识很难被清晰地描述，并且是由直接经验发展而来，所以必须靠潜意识去理解。Tsai和Ghoshal（1998）认为，隐性知识镶嵌于组织内的社会关系网络中，是由结构内成员间非正式的互动所传递与发展的。Lin（2001）指出，镶嵌能够带来协助信息流动的利益。

建构主义（Constructivism）学者认为，知识不是被动地接受，而是由个人主动建构而成的。社会建构主义（Social Constructivism）学者指出，个人所获得的知识并非任意建构，而是通过与别人的不断互动而调整产生的共识。合作学习（Collaborative Learning）的学习方式与社会建构主义的精神相吻合，它是通过两人以上彼此激励、互相学习或分工合作来完成各项学习活动，并在此过程中建构出有意义的知识。因此，学习动机强的学生为了真正掌握隐性知识，会努力地加入到网络化组织尤其是咨询网络中，以便通过互动来获取相应的知识。

H1：学习动机会对大学生的社会网络产生影响。

（三）班级气氛

班级气氛的概念来源于组织气氛的研究，各学者的定义不尽相同。Borich（1988）[12]将班级气氛定义为师生间互动关系的结果或模式。Zahm、Kagan和Widaman（1986）[13]认为，班级气氛是态度的综合、情感的反应和学生在教室中的有关知觉。Shafritz、Koeppe 和 Scoper（1995）[14]认为，班级气氛是教室中物质空间和人际关系的气氛，此气氛源自物质资源、师生情感与态度以及班级规范的建立。Moran和Volkwein（1992）[15]认为，气氛虽然是一种千变万化的建构，但其对组织成员的行为表现有显著的解释力。具体而言，在个体对气氛的知觉过程中，个体能够解释该事件，预测可能的结果以及评估、判断接下来应采取的适当行动（Jones&James，1979）[16]。

Jarvis（1987）[17]指出，成人学习者不能独立于学习者的世界之外，环境不仅影响学习，更引发学习。Knowles（1989）[18]认为，学习是由参与气氛而促进，学习者之间是互相帮助而非相互竞争的关系。Hamachek（1987）[19]指出，由班级各成员间的交互作用所形成的班级气氛不仅会影响班级中个别成员的行为和学习状态，也会影响成员的学习能否持续以及对未来学习的喜好。Bany和Johnson（1975）[20]认为，班级气氛越佳，班级内的社会接触越多，师生间就越能以温暖且友善的方式互动，学生也会获得越多的兴趣与乐趣。Peterson和Skiba（2001）[21]也指出，学生能够对班级或学校产生一种舒服、支持和安全的感觉，这不仅是教师效能与学校效能的体现，更是教学成功及学生正向行为态度的保证。

H2：班级气氛对大学生的学习动机及与咨询网络的关系具有调节作用。

图1 研究框架

三、研究设计

（一）研究框架

根据以上假设，本文提出如图1所示的理论研究框架。

（二）问卷设计

本研究由学习动机问卷、班级气氛问卷和社会网络问卷三个部分构成。

学习动机问卷参考了周文松（2007）[22]的学习动机量表，共计30题。所有题目均采用Likert的五点量表进行衡量，即从1（非常不同意）到5（非常同意）。在这 30个题目中，2、3、4、5题为反向题，其他题目为正向题。

班级气氛问卷是根据 Fraser、Anderson和Walberg（1982）[23]的学习环境量表（Learning Environment Inventory，LEI）、Fisher和Fraser（1983）[24]由简化学习环境量表（LEI）发展的我的班级量表（My Class Inventory，MCI）、Moos和Trickett（1974）[25]的班级环境量表（Classroom Environment Scale，CES）综合修订而成，共计26题。所有题目均采用Likert的五点量表进行衡量，即从1（非常不同意）到5（非常同意）。在这 26 个题目中，3、6、7、8、9、11、12、13、14、17、18、19、20、21、22 题为反向题，其他题目为正向题。

社会网络问卷主要调查大学生的咨询网络，根据Krackhardt（1993）、陈荣德（2004）[26]等的研究，我们用“你学习中遇到问题时，会向哪些同学请教”以及“当学习中遇到困难时，哪些同学会主动给你帮助”两个题目进行衡量。

（三）研究样本

本研究所用的社会网络量表与一般自评量表的差异在于，其是选定某一范围的群体，在取得该群体所有成员的名单后制作同学代码表，在社会网络调查时，让填答者根据社会网络量表上所描述的句子，填入符合条件的同事代码。

由于采用了整体网的研究方法，有些学生会认为题目涉及个人隐私而不愿意配合，因此，我们在征得5个行政班所有学生同意后发放了研究问卷。在填答时，要求每位学生根据同学编码表填写相关代码，每个题目的填写人数不多于5个。

（四）分析方法

问卷回收后，我们用Ucinet6软件对咨询网络的题目进行了处理，形成10个方阵，并计算出每位学生的程度中心性。程度中心性是衡量一个人控制范围大小的指标，程度中心性愈高者，其在网络中就会与愈多的行动者有所关联，其所拥有的非正式权力与影响力也愈大。对此，我们选用了入度中心性（In-degree centrality）指标。由于每个班级的学生人数不同，为了具有可比性，我们采用了标准的入度中心性（normal In-degree centrality）指标。同时，由于对咨询网络采用两个题目进行衡量，所以要取标准入度中心性的平均值，并将其汇总到SPSS15.0中。

我们用SPSS15.0进行样本的描述性统计、各个构面的信度检验以及相关性分析等，用阶层回归分析进行相关假设的验证。邱皓政（2009）[27]指出，阶层回归分析本质上是一种验证性技术，而非探索性的方法，该方法在使用过程中，变量投入与否可由研究者基于理论或研究需要而定，是一种弹性最大、最具有理论与实践意义的回归分析程序。

四、研究结果

（一）样本的描述性统计

调查问卷于2009年11月11日发放，于2009年11月18日全部收回。发放的问卷共有181份，问卷的有效回收率为100%，应答者的基本情况如表1所示。

表1 研究样本的基本情况

（二）信度与效度分析

在对问卷进行分析之前，我们首先对问卷进行了相关题目适当性检验，并删除了部分题目。删减题目的标准除了参考Cronbach's α值外，还利用“题项—总分”相关值（Item-total Correlation）进行检验，若不低于0.3或为负值，则考虑删除。其后，我们对问卷进行了因子分析，若某个题项同时在两个因子上的值都超过0.5或都小于0.5，也将其删除，使问卷达到收敛效度与区辨效度的标准。在此基础上，我们对每个构面的信度进行了检验，并对每个因子进行了命名，如表2所示。

由表2可知，各构面的信度系数均高于0.6，根据 Nunnally（1978）[28]的建议，Cronbach's 系数介于0.5与0.7之间时为可信，介于0.7至0.9时为很可信。因此，本问卷的各个构面都达到了信度的要求。

表2 问卷的信度检验

由于各个构面的题项都来源于以前学者的研究，因此，问卷具有内容效度。由信度与效度分析可知，本问卷各个构面的信度与效度皆能够达到研究要求，适合用此问卷进行研究与分析。

（三）相关性分析

各构面间的相关系数如表3所示。

表3 各构面间的相关分析

（四）学习动机、班级气氛与咨询网络关系的检验

我们利用阶层回归分析探究学习动机、班级气氛与咨询网络的关系，将学生的性别、年龄、家庭居住地、家庭年收入和父母单位作为控制变量，将咨询网络作为因变量，将学习动机作为自变量，并将调节变量——班级气氛加入，最后将学习动机与班级气氛的交互作用纳入模型中，以检验班级气氛对学习动机与咨询网络关系的调节效果，结果如表4所示。

表4 学习动机、班级气氛与咨询网络关系的检验

续表4

模式1（M1）为仅纳入控制变量的回归分析，其R2=0.173，F 值为 6.138（p＜0.001），说明整体模式达到显著的水平，性别、年龄变量的影响达到显著水平。

模式2（M2）为将自变量学习动机加入后的回归分析，其R2=0.321，ΔR2=0.148，说明加入学习动机后可解释总体的32.1%，与模式1相比，解释能力提高了14.8%。模式2的F值为7.518，p＜0.001，说明整体模式达到了显著水平。从各变量的回归系数来看，学习能力自信的 β=0.377，p＜0.001，达到了显著水平，且各变量方差膨胀因子VIF的最大值为1.957＜5，可以排除因子间的多重共线性问题，说明学习能力自信与咨询网络正相关。

模式3（M3）为将调节变量班级气氛加入后的回归分析，其 R2=0.333，ΔR2=0.011，F 值为 5.813，p＜0.001，说明整体模式达到了显著水平。从各变量的回归系数来看，性别变量达到了显著性水平，学习能力自信的β=0.379，p＜0.001，达到了显著水平。

模式4（M4）是将学习动机与班级气氛（皆已标准化）的交互作用加入，其 R2=0.384，ΔR2=0.052，F 值为3.327，p＜0.001，说明整体模式达到了显著水平。

另外，从每个模式所增加的R2（ΔR2）中可以看出各个影响因素解释能力的大小。在加入学习动机自变量后，R2由 0.173（M6）增加到 0.321（M7），ΔR2为0.148；而加入调节变量的交互作用之后，R2由0.321（M2）增加到 0.384（M4），ΔR2为 0.063，其解释能力明显增强，并达到显著性水平。由M4可知，学习能力自信的β值为0.468（p＜0.001），内在动机与班级认同交互作用项的β值为-0.229（p＜0.05），且各变量方差膨胀因子VIF的最大值为3.454＜5，可以排除因子间的多重共线性问题。

按照刘军（2008）[29]给出的方法，我们绘出内在动机与班级认同交互作用对咨询网络的影响图（图2）。可以看出，当大学生对班级的认同度越高时，学习的内在动机越强，咨询网络的水平则越低，且随着内在动机的增强，对班级认同度高的学生的咨询网络水平逐渐降低，假设H2得到了部分支持。

图2 内在动机与班级认同交互作用对咨询网络的影响

五、结论与讨论

本研究以班级为单位，采用整体网研究方法搜集大学生的社会网络数据，并应用阶层回归分析方法，验证了相关理论假设。研究结果表明，学习能力自信对大学生的咨询网络有显著的影响，班级气氛中的班级认同在内在动机与咨询网络的关系中起到了调节作用。内在动机是基于内部的因素，如自我决定、好奇心、挑战和努力等，而外在动机涉及到外部的刺激，如奖赏与处罚等。这可能是因为大学生较多地将大学的学习与未来的职业发展相联系，因此，内在动机强的学生并未将主要精力放在取得高分上，其参与班级咨询网络的程度比内在动机弱的学生要低。我们认为，内在动机更多地关注未来职业发展是值得肯定的，但学生因此而忽视学业是一个值得思考的问题。

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［责任编辑：高 巍］

An Empirical Study on the Relationship among Learning Motivation,Classroom Atmosphere and Social Networks

WANG Bing-cheng
（College of Economic&Management,Shandong University of Science&Technology,Qingdao 266510,China）

Using the methods of social network analysis and hierarchical regression analysis,this paper discusses the relationship among learning motivation,classroom climate,social networks,which based on the complete networks questionnaires of 181 students from 5 classes in a university.Then it uses the software of Ucinet6 to analyze the network data,and the software of SPSS15.0 to test the correlation,reliability,and at last uses the method of hierarchical regression analysis to test the relationship of learning motivation,classroom climate,and social networks.This paper reveals: （1）learning ability confidence has the significant impact on consulting network;（2）classroom climate has the significant moderate effect on the relationship between learning motivation and consulting network.

learning motivation;classroom atmosphere;social networks;hierarchical regression analysis

G642

A

2095-106X（2011）01-0012-06

2011-01-06

山东科技大学群星计划资助项目（QX0902043）

王炳成（1974-），男，山东青岛人，山东科技大学经济管理学院副教授，研究方向是人力资源管理、创新管理。