大学生学业成就量表结构研究：量表编制及其信效度检验

李宪印 杨 娜

一、问题的提出

大学生学业成就是指大学生在校期间所获得的知识和技能的提升与积累。大学生学业成就不同于中小学学生学业成就的评价，它不单指学习成绩，还应包括学业机会本身与工作搜寻结果。[1]大学生涯是个体从学生时代走向职业生涯的起点与跳板，个体在大学期间获得的知识运用能力及综合素质的形成对将来职业生涯发展具有重要意义，其作用甚至远远大于其在大学期间所积累的知识本身。

现行的高等教育培养体制着重于以培养过程指标来评价高校教育质量，而没有以结果指标为导向的培养评价与改进体系，结果导致教学不能培养出社会需要的能力和知识、职业素养和工作习惯，造成毕业生的专业对口率低、离职率高和职场磨合期长等现象。在美国，学生学业成就评价已经成为大众化高等教育中一个极其核心和重要的概念，高等院校不仅可以使用学生评价体系来应对外界施加给院校的质量问责、认证等的要求和压力，还可以适应和满足大众化情境下多样化学生群体的学习与发展需求。[2]而在中国，大多数研究针对中小学生[3][4]以及青少年[5][6][7]的学业成就进行研究，均直接采用各科测验成绩作为对其学业成就的衡量。针对大学生的学业成就评价没有引起高等教育相关部门的关注，而关于大学生学习与发展的相关研究也不充分。通过中国知网数据库，以“大学生”和“学业成就”为关键词进行文献检索，结果只有127篇，其中期刊文章117篇，博硕士论文10篇。作为高等教育评价领域的一个重要组成部分，高校学生学业成就评价是高校教育教学质量的重要保障，是推动高等教育科学化、提高高等教育实效性的重要载体。有效地开展高校学生学业成就评价研究对丰富高校学生评价理论及高等教育培养体制改革具有重要意义。

由于学业成就概念本身的复杂性和动态性，人们对于大学生学业成就的概念没有取得共识。

学者们试图通过学业成就结构要素的剖析，以明晰学业成就的概念内涵。王雁飞（2002）考虑到大学考试形式、考试目的的特殊性，借鉴企业员工绩效量表的结构，认为大学生学业成就包括学习绩效、人际促进和学习奉献。李飞（2009）则认为，学业成就能够体现大学生在校学习活动的结果与综合素质，能够直接反应高校的教育质量，学业成就不能只用学业成绩来衡量，还包括大学生的认知水平、学习能力以及自我评价等许多方面的内容。钟云华（2012）认为，广义的高等教育学业成就是学生进入高等教育领域至步出高等教育领域这一段时期内所获得的综合性发展，它不仅指学习成绩，还包括高等教育入学机会本身与接受高等教育之后的工作搜寻结果。[8]

综上所述，有关大学生学业成就测量工具基本是基于对传统的课程学习的绩效进行评价的前提下完成的，当前这种评价方式已经背离了社会对当代大学生必备知识和能力的要求。另外，在培养目标上，与重点高校不同着重培养学生的学术能力不同，就业能力成为考察地方普通高校大学毕业生学业成就的重要标准，作为就业能力与就业质量的决定性前导变量，对地方普通高校大学生学业成就开展研究和探索，对于丰富和我国的高等教育评价体系，具有重要的理论意义；对于提升大学生就业能力和就业质量，助推地方普通高校转型与改革具有积极的实践意义。

二、学业成就量表的编制过程

（一）文献综述

姚本先（2004）认为学业成就是从整体上对学生在校期间的各种表现进行的一种综合性评价，既包括学习成绩又包括综合能力和整体素质。张宏如等人（2005）以年度成绩综合测评为学业成就指标，对大学生学习动机、元认知与学业成就的关系进行研究。[9]周炎根等人（2010）也采用王雁飞等人提出的大学生学业成就量表对大学生自主学习、成就目标定向与学业成就关系进行研究。[10]文超等（2010）编制的学业成就问卷，要求青少年对自己在语文、数学、英语三门主科上的学业表现进行评价。[11]王雁飞、李云健和黄悦新（2011）对大学生学业成就的界定更加全面、合理，定义为：大学生在某一时期内的学习结果、学习行为和学习态度的总和，主要包括大学生行为绩效和客观成绩两个部分。[12]其中大学生行为绩效是根据王雁飞（2002）的员工绩效量表改编而成，由学习绩效、人际促进和学习奉献三个维度构成；客观成绩由智育分排名、德育分排名、文体分排名和综合分排名构成。[13]黎志华等（2013）把大学生学业成绩的平均学分绩点（GPA）作为学业成就指标，平均学分绩点换算的方法为把各科成绩按绩点数乘以学分，再以总学分除之，来衡量大学生的学业成就。[14]徐芬和李春花（2015）通过对语文、数学、英语成就的测验探索了中学生的认知能力对其学业成就的影响。[15]陈伟文（2015）、陈伟文和黄绮妮（2015）通过累积的平均学分绩点（GPA）和平均分数来衡量香港大学生的学业成就。[16][17]Un Fong Lam等人（2015）通过学生自我报告的平均绩点（GPA）作为初中学业成绩的指标。[18]通过检索对国内外有关学业成就研究文献，收集国内外相关研究中与学业成就中有关的测量，并没有学业成就的相对成熟的量表。

21世纪高校大学生是高素质的人才，是思维活跃、观念开放的一群人。对当代大学生而言，学业成就是一个综合的概念。[19]大学生学业成就不应仅局限于学习成绩，而应更注重其综合素质以及就业能力。比如：有研究也表明沟通能力、问题解决和决策能力及自我管理能力不仅是大学生必备的能力，而且也是他们普遍欠缺的能力。

因此，本研究认为学业成就实质是一种综合素质与能力，是指大学在整个大学阶段内所获得的综合性发展，它既包括课程学习成绩，更包括为将来职业生涯顺利开展所积累的各种技能能力。本研究重点探讨不考虑客观课程学习成绩的大学生学业成就。

（二）量表编制

1.大学生学业成就量表的理论结构

为编制能够全面衡量地方普通高校大学生学业成就的量表，本研究首先对来自四个年级的8名本科生进行访谈，运用头脑风暴法，探讨大学生在校期间所获得的各项能力，应该取得何种学业成就来适应未来发展的需要。其中包括大学生学习认知能力、沟通能力、人际关系、解决问题的能力、决策能力、自我管理能力、团队合作能力等各个方面。另外，采用半开放式问卷的形式，让学生选择并补充学业成就应该包含的具体方面。综合访谈及半开放式问卷调查结果，得到了编制问卷的基础信息。

针对上述访谈和调查内容，为进一步确定大学生学业成就的构成，采用自编的专家咨询问卷与相关领域专家及企业管理人员进行深度交谈，进行意见咨询，大部分专家对学业成就的维度都比较赞同。根据专家的意见，对各维度的阐述进行了补充修改，最后得出大学生学业成就的理论构想模型（图2-1）。

图2-1 大学生学业成就的理论构想模型

2.大学生学业成就量表的题项形成

本研究的量表题项内容设计主要基于以下步骤：一是通过文献综述确定了量表构建的理论基础，检索并阅读国内外相关文献，收集国内外相关研究中与大学生学业成就、就业能力、综合素质有关的问卷，参考本研究中所涉及的有关学业成就构成的部分项目。二是采用结构化访谈和半开放式问卷调查的形式；三是采用德尔菲专家意见法，邀请该领域的相关专家学者，结合该领域的专家组成员对学业成就各个维度和题项的修改意见和建议，对相关量表进行多次修订。

（三）问卷施测

本研究以我国普通高校大学生为研究对象，对编制的大学生学业成就初始量表进行预调查，针对有关问题进行修订，形成适合地方普通高等院校大学生学业成就测量量表。采用问卷调查法搜集研究资料，以纸质问卷和问卷星作为数据收集的载体工具，通过组织学生进行现场问卷收集和问卷星网络数据收集。为保证调查结果的准确性和有效性，本次调查采用匿名方式。

1.大学生学业成就初始量表预测及结果

根据学生访谈、开放式问卷以及专家意见，初步编制问卷的分量表如下：学习认知能力分量表4个题项、沟通能力分量表4个题项、解决问题的能力分量表4个题项、自我管理能力分量表4个题项、团队合作能力分量表5个题项，共21个题项。问卷采用李克特六级量表法进行量化计分，分别为1=“完全不符合”，2=“不符合”，3=“不大符合”，4=“比较符合”，5=“符合”，6=“完全符合”，逆向问题的分数反向计分，即6=“完全不符合”到1=“完全符合”。

组织300名大学本科生实施现场调查，以及通过问卷星进行网络数据收集200份。对收集的500份数据进行整合、剔除无效问卷，对逆向问题进行逆向处理。

（1）项目分析（Item Analysis）

项目分析用来评估复合测量中所包含的每个项目是否具有独立的贡献。[20]在分析中，若发现某个项目对整个指标的贡献过小，就应该将该指标删除。

项目分析是在求出每一题项的“临界比率”，其求法是将所有受试者在预测问卷的得分总和依高低分排列，得分前27%为高分组，得分后27%为低分组，对两组每个题项得分的平均数上的差异作显著性检验，将没有达到显著性水平的题项删除。若统计结果为显著（p＜0.05），即表示这个题项具有一定的鉴别力，能鉴别不同受试者的反应程度，此为题项保留的依据。

通过T检验显示，双侧检验Sig.值均为0.000＜0.05，说明两组样本的平均数存在显著性差异，21个题项均达到了显著性水平，代表量表的题项具有区分高分组与低分组的能力，各题项与总分的相关也达到了0.001的显著水平，相关系数均高于0.3，说明各题项鉴别力较高，内在一致性高（表2-1）。

表2-1 项目分析结果

（续表）

（2）探索性因子分析

首先对量表进行信度分析，克伦巴赫（Cronbach）α信度系数为0.906＞0.8，表明该量表具有较高的信度。分析结果显示，学业成就量表的KMO值为0.922＞0.8，球形检验的显著值为0，球形检验结果显著，表明该量表适合作因子分析。利用SPSS 20.0对学业成就样本数据进行因子分析，采用主成分分析法（PC）和正交旋转因素分析(Varima）抽取公因子，取消因素负荷小于0.4的题项，分析结果显示，发现特征值大于1的因子，共聚合出4个因子，累积解释的总方差为54.529% ，但因子聚集不理想，其中因子三学习认知能力与因子四自我管理能力聚合较好，团队合作能力维度的部分题项负荷在因子二沟通能力维度上，解决问题的能力的题项分散聚合在不同的维度上，各维度部分题项间具有较高的相关。

导致上述分析结果的原因主要有：一是各维度的操作性定义不明确，区分度不够，存在重复交叉；二是各维度题项的设置并未完全符合其定义，有的题项可以同属于两个不同的维度，导致各维度部分题项之间交叉聚合；三是题项设置语言表达不易理解，不同样本之间理解差异较大，影响了问卷质量。

2.大学生学业成就量表修订

由于解决问题的能力维度未聚合出来，于是将此维度删除；因子分析得到的第一个因子综合问卷设计的各个维度，根据王雁飞等人（2011）[21]提出的大学生学业成就量表，将其重新命名为人际促进，最终形成大学生学业成就的新的理论构想，包括学习认知能力、沟通能力、自我管理能力、人际促进。

重新明确学业成就各维度的定义（表2-2），针对各维度的定义和内容，替换各维度中存在共性的问题，并根据已有文献替换和增加新的题项。针对问卷中出现的的语意不清、表达不当、难以理解的题项进行修改。问卷设置部分逆向问题，在一定程度上减少共同方法偏差。

表2-2 学业成就各维度定义

在第一次预测基础上修改初始量表，最终形成新的大学生学业成就修订量表，共19个题项，学习认知能力分量表（4个题项）、沟通能力分量表（5个题项）、自我管理能力分量表（5个题项）、人际促进分量表（5个题项），其中C5、C6、C10、C15、C17为逆向问题。将问卷采用李克特五级量表法进行量化计分，分别为1=“完全不符合”，2=“不符合”，3=“无法确定”，4=“符合”，5=“完全符合”，逆向问题的分数反向计分，即5=“完全不符合”到1=“完全符合”。

3.大学生学业成就修订量表预测及结果

收集问卷1,000份，剔除无效问卷61份，得到有效问卷939份，有效问卷回收率为93.9%。将问卷分为两部分，一部分数据用来进行项目分析和探索性因子分析，另一部分数据则对探索性因素分析后保留的题项进行验证性因子分析，然后针对所有数据进行问卷的信效度检验。

选取调查数据中400份问卷，对数据中的逆向问题进行逆向处理，采用EM算法（Expected Maximization Algorithm）对数据中的缺失值进行弥补，得到最终分析数据，依次进行项目分析、信度分析、效度分析、探索性因子分析。

（1）项目分析：独立样本T检验

将所有受试者在预测问卷的得分总和依高低分排列，得分前27%为高分组，得分后27%为低分组，对两组每个题项得分的平均数差异做显著性检验，本问卷通过T检验显示，双侧检验Sig.值均为0.000＜0.05，说明两组样本的平均数存在显著性差异，19个题项均达到了显著性水平，代表量表的题项具有区分高分组与低分组的能力，各题项与总分的相关也达到了0.001的显著水平，相关系数均高于0.3，说明各题项鉴别力较高，内在一致性高（表2-3）。

表2-3 项目分析

（2）信度分析

利用SPSS 20.0统计软件，对调查数据进行信度检验，结果显示学业成就量表的克伦巴赫（Cronbach）α信度系数为0.846＞0.8，属于高信度范围。

（3）效度分析

通过KMO样本适合性检验(KaiSer-Meyer-Olkin)和Bartlett球形检验，KMO越大，则所有变量之间的简单相关系数平方和远大于偏相关系数平方和，因此越适合于作因子分析。Kaiser(1974)指出当KMO值小于0.5时不适合进行因子分析，而KMO值大于0.9时则非常适合进行因子分析，0.8＜KMO值＜0.9时，适合做因子分析。分析结果表明，KMO值为0.839＞0.8，Bartlett球形检验的卡方值2536.938，sig.值为0.000，以上指标均表明该修订量表适合进行因子分析。

（4）探索性因子分析

利用SPSS 20.0对学业成就样本数据进行因子分析，采用主成分分析（Pricipal Component Analysis，PCA）抽取基于特征值大于1的公因子，运用最大平衡值法进行正交旋转得到旋转成分矩阵。通过取消因素负荷小于0.4的题项，旋转经过7次迭代后收敛后得到旋转成分矩阵，共聚合出4个因子。

题项C16在两个维度里均具有较高的负荷，因此，将此题项删除，之后题项C3在两个维度里也都具有较高的负荷，故也将题项C3删除。共同度表明了原始变量方差中能被共同因子解释的部分，共同性越大，变量能被因子说明的程度越高，即因子可解释该变量的方差越多。删除该量表中共同度较小的题项C4、C14、C8，最后得到其因素负荷旋转成份矩阵、共同度（表2-4）。

表2-4 大学生学业成就因素负荷矩阵

由表2-4可见，四个因子累积解释的总方差达到56.633%。题项的最高负荷为0.822，最低负荷为0.462。参照理论模型的构想将四个因子命名，看该因子的题项主要来自根据理论构想模型编制的预测问卷的哪个维度，哪个维度贡献的题项多就以哪个构想维度命名。因此，因子1命名为人际促进（C19、C13、C12、C18），因子2命名为学习认知能力（C2、C11、C1、C7），因子3命名为自我管理能力（C5、C6、C15），因子4命名为沟通能力（C17、C10、C9）。

（5）相关性分析

对四个因子进行相关性分析，得到其相关性分析矩阵（表2-5）。

表2-4 大学生学业成就因素负荷矩阵

由表2-5可知，人际促进、学习认知能力、自我管理能力与沟通能力四个因子之间两两存在不同程度的相关，均在p＜0.01的水平下显著性相关，这表明因子结构可能蕴含更有解释力的高阶因子，因此需要对其进行二阶因子分析。将一阶因子分析得到的4个因子作为新的变量，采用主成分分析（Pricipal Component Analysis，PCA）抽取基于特征值大于1的公因子，运用最大平衡值法进行正交旋转得到旋转成分矩阵（表2-6）。共聚合出一个因子，可以作为人际促进、学习认知能力、沟通能力与自我管理能力四个因子的高阶因子，因此，该因素分析结果与第一次测试修改后的理论模型相吻合，以此作为大学生学业成就的实证模型（图2-2）。

表2-6 大学生学业成就问卷二阶因子分析结果

图2-2 大学生学业成就的实证模型

（四）验证性因子分析

通过探索性因子分析，构建了大学生学业成就的实证模型。该模型为二阶模型，二阶因子为大学生学业成就，四个一阶因子分别为人际促进、学习认知能力、自我管理能力与沟通能力。在探索性因子分析形成模型的基础上，进行验证性因子分析，对已有模型与收集数据拟合程度的验证。通过分析得出绝对适配度指标：卡方值与自由度比（χ2/df）为2.912＜3，表示模型适配良好；残差均方根（RMR）其值在0.05以下是可接受的适配模型，该模型RMR值为0.03＜0.05，表明该模型可以接受；当近似均方根误差（RMSEA）为0.045＜0.05，表明模型达到理想水平；拟合优度指数（GFI）、调整的拟合优度指数（AGFI）分别为0.980、0.964，均大于0.9，表明模型适配度较佳。增值适配度指标：标准拟合指数（NFI）、相对拟合指数（CFI）、递增拟合指数（IFI）的拟合值分别为0.955、0.970、0.970均大于0.9，达到了理想水平0.9以上。简约适配度指标：PGFI、PNFI值分别为0.653、0.643均大于0.5，表示模型可接受（表2-7）。

表2-7 各因子之间的相关关系

从测量结果可以看出，学业成就四因子测量模型的各项指标均在检验标准范围之内，模型的整体拟合优度良好，模型与数据的契合度较高，表明大学生学业成就量表的结构效度良好。

由表2-7可知，自我管理能力与沟通能力、学习认知能力与沟通能力、学习认知能力与人际促进、人际促进与沟通能力之间，都在p＜0.001水平上呈显著正相关关系；自我管理能力与学习认知能力在p＜0.01水平上存在显著正相关关系；自我管理能力与人际促进在p＜0.05水平上呈显著正相关关系。四个因子两两之间均存在显著地正相关关系，从而验证了四个因子能够聚合出高阶因子学业成就，该量表具有良好的聚合效度。

（五）信效度检验

运用939份数据对量表进行信度检验、效度检验。

1.量表信度检验

本研究将采用Cronbach’s α信度系数法作为问卷信度分析方法，用来评价量表的内部一致性，学者Devellis认为，一份量表或问卷的信度系数最好在0.80以上，0.70至0.80之间还算是可以接受的范围；分量表最好在0.70以上，0.60至0.70之间可以接受。[23]大学生学业成就量表的信度检验结果见表2-8。

表2-8 大学生学业成就量表信度检验结果

从表2-8中可以看出，大学生学业成就总体量表克伦巴赫（Cronbach）α信度系数为0.824，人际促进和学习认知能力Cronbach α信度系数分别为0.787、0.776均大于0.7，表明量表内部一致性较高，自我管理能力和沟通能力的Cronbach α信度系数分别为0.643、0.623均大于0.6，属于可接受的信度范围。因此，该量表整体以及各分量表都具有良好的信度。

2.量表效度检验

（1）内容效度（Content Validity），是指问卷的测量题项是否符合测量的目的和要求，与理论构想内容的吻合程度。本问卷在理论文献的基础上，进行学生访谈、专家访谈及开放式问卷调查，进而编制了本问卷维度和题项，对问卷进行预调查，并经过专家的修订，保证问卷涵盖了大学生学业成就的各个方面，并具有代表性。因此，本量表具有较好的内容效度。

（2）效标效度（Criterion Validity），是指测量结果与一些能够精确表示被测概念的标准之间的一致性程度，包括预测效度和同时效度，用测量分数与效标分数之间的相关系数来衡量[24]（表2-9）。由表2-9可以看出，在p＜0.01的水平下，人际促进、学习认知能力、自我管理能力和沟通能力四个因子对问卷总体都存在显著的相关关系。

表2-9 大学生学业成就量表内部一致性效度检验

（3）结构效度（Construct Validity），指问卷所能衡量到理论上期望的特征的程度，即问卷所要测量的概念能显示出科学的意义并符合理论上的设想。它是通过与理论假设相比较来检验的，根据理论推测的“结构”与具体行为和现象间的关系，判断测量该“结构”的问卷，能否反映此种联系。评价结构效度常用的统计方法是因子分析，其目的是想了解属于相同概念的不同量表题项是否如理论预测那样集中在同一公共因子里，通过验证性因子分析可知大学生学业成就量表具有比具有非常好的结构效度。

三、结论

经过大学生学业成就初始量表的编制、预测和修订最后形成四个维度为核心内容的正式量表，经过测试，该量表具有较好的信度和效度。通过探索性因子分析，基于特征值大于1，共抽取出四个公因子，累积方差贡献率达到54.529%。研究进一步指出，大学生学业成就表现为四个方面，即学习认知能力、沟通能力、自我管理能力和人际促进。

为进一步验证大学生学业成就实证模型的可行性，在探索性因子分析形成模型的基础上，进行验证性因子分析，对已有模型与收集数据拟合程度的验证，学业成就四因子测量模型的各项指标均在检验标准范围之内，模型的整体拟合优度良好，模型与数据的契合度较高。表明大学生学业成就量表的结构效度良好。

学习认知能力、沟通能力、人际促进和自我管理能力四个因子两两之间，在p＜0.05水平上呈显著正相关关系，从而验证了四个因子能够聚合出高阶因子学业成就，该量表具有良好的聚合效度。运用939份整体数据对各量表进行Cronbach’s α信度系数分析，检验结果显示，量表整体和各分量表的α信度系数均高于0.60，表明有关测量时可靠的，具有良好的信度。

本研究表明，编制的《大学生学业成就量表》具有较好的理论构想、良好的信效度指标，为研究大学生学业成就提供有效的测量工具。

注释：

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