学生感知的课堂学习环境、学习方式与对教学质量满意度的关系分析

田　美，陆根书

（1.西安交通大学外国语学院,陕西西安710049；2.西安交通大学高等教育研究所,陕西西安710049）



·专题·

学生感知的课堂学习环境、学习方式与对教学质量满意度的关系分析

田美1，陆根书2

（1.西安交通大学外国语学院,陕西西安710049；2.西安交通大学高等教育研究所,陕西西安710049）

应用对中国不同地区和类型高校2507名大学生的调查数据，应用路径分析方法检验了Richardson提出的关于学生的背景、感知的学习环境、学习行为和学习产出之间关系的理论模型，评估了学生性别、学科、就读学校类型等学生背景因素和学生课堂学习经历、学习方式及其感知的教学质量满意度之间的因果关系。研究表明，Richardson的理论模型适用于中国本科教育情景。学生背景因素既会影响学生感知的学习环境，也会影响他们采用的学习方式；学生采用的学习方式与其感知的学习环境存在相互影响，两者对其感知的教学质量满意度则具有直接和间接影响。因此，要提高学生感知的教学质量满意度，既要考虑他们对学习环境的感知，又要考虑他们自己的学习行为。

学习环境；学习方式；教学质量满意度；课程学习经历调查问卷；修订的学习过程调查问卷

1.引言

早在20世纪70年代就有研究指出，大学生可能会根据他们对特定学习情景、内容、需要的感知而采用深层或表层等不同的学习方式[1-2]。近年来，也有越来越多的研究者关注大学生感知的学习环境与其学习行为的关系[3-5]，但有关实证研究结果并没有取得一致意见。

Ramsden等人曾实证地建立了学生感知的学习环境与其学习方式之间的关系。他们发现，学生感知的课程负担重与其采用表层学习方式有非常紧密的联系[6]。Jackling的跟踪调查也发现，随着年级的升高，学生会采用更老练的学习方式来适应他们偏好的学习环境[7]。也有一些研究发现，学生感知的学习环境与其学习方式之间的联系并不是非常紧密的[8]。

有的学者认为，学生感知的学习环境与其学习行为之间的联系，在个体层面可能不如在群体层面明显，因为学习同一门课程或专业的不同背景的学生可能以相同的方式体验他们的学习环境[9]。另一些研究则发现，即使学习同一门课程的学生，他们的经历也可能存在差异[10]。因此，在个体层面上，如果采用更精确的研究工具和方法，仍然可以观察到学生感知的学习环境与其学习行为之间的联系[11]。

学生的背景因素，如性别、年龄等可能会影响其对学习环境的感知和自己的学习行为，进而影响两者的关系[5]。此外，学生对学习环境的感知及学习行为也会影响其学习产出[12-14]。为了整体地探讨这些因素之间的关系，Richardson曾提出了一个理论模型来解释这些因素之间的关系（详见图1）[4]。

图1　理论模型

*学生背景因素可能会直接影响其对学习环境的感知（路径A），但也可能会通过学习行为间接影响其对学习环境的感知（路径B和C）。

*学生背景因素可能会直接影响学习行为（路径B），但也可能会通过其感知的学习环境间接影响学习行为（路径A和D）。

*学生感知的学习环境可能会直接影响其学习产出（路径E），也可能通过学习行为间接影响学习产出（路径D和F）。

*学生的学习行为可能会直接影响学习产出（路径F），但也可能会通过其感知的学习环境间接影响学习产出（路径C和E）。

*学生背景因素可能会直接影响学习产出（路径G），但也可能会通过其感知的学习环境或者学习行为间接影响学习产出（路径A和E，及路径B和F）。

*学生感知的学习环境可能会影响其学习行为（路径D），但学习行为也可能会影响其对学习环境的感知（路径C）。两者之间可能是相互影响的。

学生背景因素对其感知的学习环境的直接效应和间接效应可以采用如下路径分析方法进行估计：

*直接效应：如以学生感知的学习环境为因变量，以学生背景为自变量，在控制学习行为后，学生背景因素的回归系数仍具有统计显著性，说明学生背景对学生感知的学习环境具有直接影响。

*间接效应：如在没有控制学习行为变量时，学生背景因素对其感知的学习环境变量的回归系数具有统计显著性，但在控制学习行为变量后，其回归系数减弱、消失或变得反向，说明其通过学习行为间接影响学生感知的学习环境。

学生背景因素对其学习行为的直接效应和间接效应可以采用相同的方法进行估计。

学生感知的学习环境对学习产出的直接、间接效应及假效应可以采用如下路径分析方法进行估计：

*直接效应：如果以学习产出为因变量，以学生感知的学习环境为自变量，在控制学生背景和学习行为变量后，学生感知的学习环境因素的回归系数仍具有统计显著性，说明其对学习产出有直接影响。

*间接效应：如果以学习产出为因变量，以学生感知的学习环境为自变量，在控制学生背景而不控制学习行为变量时，学生感知的学习环境因素的回归系数仍具有统计显著性，但在同时控制学生背景和学习行为变量后，其回归系数减弱、消失或变得反向，说明其通过学习行为间接影响学习产出。

*假效应：如果以学习产出为因变量，以学生感知的学习环境为自变量，在不控制其他任何变量时，学生感知的学习环境因素的回归系数具有统计显著性，但在仅控制学生背景时，其回归系数就减弱、消失或变得反向，说明其对学习产出的效应是假效应。

学生学习行为变量对学习产出的直接效应、间接效应和假效应也可以采用相同的方法进行估计。

由于图1的方框中所示的变量不是单个变量，而是一组变量（学生背景、学生感知的学习环境、学习行为、学习产出等变量的测量指标可能都不是单一的），而且它们之间的关系是一系列可能存在的关系的模型化。此外，学生感知的学习环境与学习行为之间的关系不是单向的，而是双向的，因此，这个理论模型不适合采用结构方程模型进行估计、检验，但可以采用前文所述的路径分析方法进行分析。

目前学术界应用Richardson的模型进行的研究不多。Law等人曾应用对香港大学生的调查数据分析了这个模型的适用性[3]。本研究的主要目的是以这一模型为分析框架，应用对中国大学生的调查数据考察学生背景、学生感知的学习环境、学习行为和学习产出之间的关系。我们希望通过这一研究，探讨Richardson的模型对中国高校情景的适用性，并在考察学生背景因素的影响时，除以往一般考察的性别等变量外，引入了学科、学生就读高校类型等变量，以进一步扩充模型的解释力。

2.研究方法

2.1研究样本

本研究调查对象是来自全国15所不同地区和类型高校的一年级大学生。在选择高校进行调查时，考虑了二个基本原则：一是中国高校的地区差异较大，因此选择的高校要适当覆盖不同的地区。本研究选择的高校有5所来自华东地区、1所来自华南地区、2所来自华中地区、2所来自华北地区、1所来自东北地区、4所来自西北地区。二是考虑学校的类型。中国高校分为重点建设高校（包括“985工程”和“211工程”高校）和普通高校等不同层次，本研究选择了4所“985工程”高校，5所“211工程”高校和6所普通高校。

在上述高校中，以班级为单位对一年级大学生进行问卷调查。共发放问卷3435份，回收3013份，回收率88.7%。在回收的问卷中，有506名学生在填写个人背景信息，以及回答课程学习经历问卷、修订的学习过程调查问卷和对高校教学质量满意度等问题时，存在缺失值，因此在数据分析时删除了这些学生的数据，仅对提供了完整答案的2507名学生的数据进行分析。表1列出了调查样本的特征。

2.2研究工具

2.2.1课程学习经历调查问卷（以下简称CEQ）

本研究采用Wilson等人开发的包括36个题目的CEQ来调查学生感知的课堂学习环境，并用另外一个题目“就整体而言，我对学校的教学质量表示满意”来测量学生对高校教学质量的满意度。该问卷包括清晰的目标和标准（5个题目）、强调独立性（6个题目）、良好教学（8个题目）、合适的负担（5个题目）、合适的评价（6个题目）和基本技能（6个题目）6个维度。学生对各题目的回答分为非常不同意、不同意、同意和非常同意四个等级，并分别被赋值为1、2、3、4。

表1　调查样本特征

2.2.2修订的学习过程调查问卷（以下简称RLPQ-2F）

本研究采用由Kember，Biggs和Leung等人修订的包含22个题目的R-LPQ-2F来调查学生的学习方式。R-LPQ-2F将学生的学习方式分为深层方式与表层方式两类，其中表层方式由表层动机（4个题目）和表层策略（7个题目）构成，深层方式由深层动机（7个题目）和深层策略（4个题目）构成。学生对R-LPQ-2F中每个题目的回答分为“完全不适用或很少适用”“有时适用”“大概一半时候是适用的”“通常是适用的”和“总是适用的”五个等级，并分别被赋值为1、2、3、4、5。

2.3数据分析方法

本研究采用AMOS21.0工具，运用结构方程模型来检验CEQ和R-LPQ-2F的结构效度，并应用Cronbach α系数来检验两个问卷中各子量表（因素）的内部一致性。为了描述学生感知的课堂学习环境和采用的学习方式的特征，对这两个问卷的子量表（因素）进行了描述统计分析。

为了考察两个问卷的结构效度，本研究在进行结构方程模型分析时，选择的模型拟合优度指标有X2、RMSEA、GFI、NNFI、CFI等。在这些指标中，X2检验最好不要达到显著为好，但X2值受样本数量的影响大，样本量大时，很容易达到显著。RMSEA值越小越好。Steiger认为，RMSEA低于0.1表示较好的拟合，低于0.05表示非常好的拟合，低于0.01表示非常出色的拟合[15]。RMSEA也会受到样本数量的影响，但影响较小，对参数过少的误设模型不大敏感，是比较理想的指数。GFI在早期研究中使用较多，但受样本数量影响。NNFI即TLI，数值越大表明拟合越好，但它也受样本数量影响。CFI是一个比较好的拟合指数，受样本数量影响较小。对问卷各子量表内部一致性的评价，则可参考Robinson等人提出的标准[16]。

本研究采用相关和偏相关分析方法来探讨学生感知的课堂学习环境与学习方式之间的关系。采用路径分析方法探讨学生背景因素（性别、学科、学校类型）对其感知的课程学习经历和学习方式的影响，以及学生背景因素与其感知的课程学习经历、学习方式对其对高校教学质量满意度的影响。

3.研究结果

3.1学生感知的课程学习经历的特征

本研究应用验证性因素分析方法检验CEQ的结构效度。研究发现，因素负荷小于0.40的题目共有11题，其中属于“清晰的目标”因素的有2题，属于“强调独立性”因素的有2题，属于“良好教学”因素的有2题，属于“合适的负担”因素的有2题，属于“合适的评价”因素的有3题。本研究删除了这些题目，以因素负荷大于0.40的25个题目重新进行了结构方程模型检验。验证性因素分析的结果表明，模型拟合优度指数为：X2= 1612.390，df=260，P=0.000；RMSEA=0.046；GFI=0.948；NNFI=0.870；CFI=0.887。这说明，以25个题目来测量学生感知的课程学习经历，其拟合优度指标是可以接受的。

学生感知的课程学习经历得分见表2。6个因素的α系数介于0.444-0.778之间，其中基本技能和良好教学两个因素具有相对较高的内部一致性，强调独立性和合适的负担两个因素具有中等程度的内部一致性，清晰的目标和合适的评价两个因素的内部一致性较低。从各因素的平均得分可见，学生对各因素的回答介于“不同意”和“同意”之间。

表2　学生感知的课程学习经历的特征

3.2学生学习方式的特征

本研究应用包括深层动机（DM）、深层策略（DS）、表层动机（SM）和表层策略（SS）4个因素所有题目的一阶模型检验R-LPQ-2F的结构效度。分析发现，因素负荷小于0.40的题目共有4题，其中属于“表层动机”因素的有2题，属于“表层策略”因素的有2题。本研究删除了这4个题目，以因素负荷大于0.40的18个题目应用结构方程模型重新进行了验证性因素分析，模型拟合优度指数为：X2=1502.335，df=129，P=0.000；RMSEA= 0.065；GFI=0.931；NNFI=0.843；CFI=0.868。结果表明，以18个题目来测量学生的学习方式，其拟合优度指标是可以接受的。

学生在学习方式各个因素上的得分见表3。4个因素的α系数介于0.673-0.736之间，都具有相对较高的内部一致性。从各因素的平均得分可见，学生对各因素的回答介于“这个句子对我来说有时适用”和“这个句子对我来说通常是适用的”之间。

表3　学生学习方式的特征

3.3学生感知的课程学习经历和学习方式的关系本研究应用相关分析方法探讨了学生感知的课堂学习环境与其学习方式之间的关系。结果发现，除少数相关系数不显著外，绝大多数相关系数都具有显著性。那么，学生感知的课堂学习环境与学习方式之间的关系是否是由学生背景因素引起的呢？为此，本研究控制了学生的性别、学科、就读学校类型等因素，然后再计算两者之间的偏相关系数，从表4可见，两者之间的偏相关系数无论是在大小、方向上，还是在显著性上，都与不控制学生的性别、学科、就读学校类型等因素时相似。这说明学生感知的课堂学习环境与学习方式之间确实存在着明显的联系。当然，相关分析和偏相关分析的结果表明，两者之间存在的这种联系不能简单地说是由学生的性别、学科、就读学校类型等学生背景因素导致的。

由表4可知，学生感知的课程学习经历与深层学习方式的两个子因素，即深层动机和深层策略之间的偏相关系数都为正；与表层学习方式中表层策略这个子因素之间的偏相关系数为负，与表层动机这个子因素之间的偏相关系数有的为正，有的为负。这说明，在控制学生背景的条件下，学生感知的课堂学习环境中合适的负担和合适的评价可以降低学生的表层动机，但学生感知到学习环境中强调清晰的目标、基本技能和良好教学的水平越高，也可能激发其表层动机。

3.4学生背景因素与其感知的课程学习经历和学习方式之间的关系

表5列出了以学生感知的课程学习经历因素为因变量，以学生背景因素（包括性别、学科、就读学校类型）为自变量进行回归分析的结果。从表5可见，学生背景因素对其感知的课堂学习环境具有一定影响，且控制了学习方式因素后，这种影响在程度和显著性水平上都有一定变化。这表明，学生背景因素对其感知的学习环境的影响因学习环境与学习方式之间存在明显联系而受到了抑制。

表6列出了以学生学习方式各因素为因变量，以学生背景因素（包括性别、学科、学校类型）为自变量进行回归分析的结果。从表6可见，学生背景因素对其学习方式具有一定影响，且控制了课堂学习环境因素后，这种影响在程度和显著性水平上都有一定变化。这表明，学生背景因素对其学习方式的影响因学习环境与学习方式之间存在明显联系而受到了抑制。

3.5学生背景因素与其感知的课程学习经历、学习方式和教学质量满意度之间的关系

表7列出了以学生感知的高校教学质量满意度为因变量，以学生背景因素（包括性别、学科、学校类型）为自变量进行回归分析的结果。从表7可见，学生背景因素对其感知的高校教学质量满意度并没有直接影响；在控制了学生感知的课堂学习环境因素后，以及同时控制学生感知的课堂学习环境和学习方式变量后，重点建设高校学生感知的教学质量满意度要显著高于普通高校学生，但是仅控制学生学习方式变量时，重点建设高校学生感知的教学质量满意度与普通高校学生没有显著差异。这表明，学生背景因素不直接影响其感知的教学质量满意度，但以学生感知的课堂学习环境，以及学生感知的课堂学习环境与学习方式的相互作用，间接影响其感知的教学质量满意度。

表4　学生感知的课程学习经历与其学习方式之间的偏相关系数

表5　学生背景因素对课程学习经历的标准化回归系数

表6　学生背景因素对学习方式的标准化回归系数

表7　学生背景因素对其感知的高校教学质量满意度的标准化回归系数

表8列出了以学生感知的高校教学质量满意度为因变量，以学生感知的课程学习经历各因素为自变量进行回归分析的结果。从表8可见，在不控制学生背景和学习方式变量时，学生感知到课堂学习环境中强调基本技能、独立性，以及良好教学的水平越高，他们对教学质量的满意度越高。在控制了学生背景但不控制学习方式变量时，这三个变量对学生感知的教学质量满意度的影响并没有发生太大变化。这说明，这三个学习环境变量对学生感知的教学质量满意度的影响不是假效应。且在控制了学生背景后，原来没有显著影响的合适的负担这个变量，对学生感知的教学质量满意度的影响变得显著。在同时控制学生背景和学习方式变量时，基本技能、强调独立性和良好教学三个变量对学生感知的教学质量满意度仍具有显著影响，而此时，合适的负担则又变得不再具有显著影响。这说明，学生感知的课堂学习环境因素对其感知的教学质量满意度的影响部分是通过学习方式变量间接产生的，但从回归系数的变化看，由学习方式因素产生的这种间接影响比较小。

表9列出了以学生感知的教学质量满意度为因变量，以学生学习方式为自变量进行回归分析的结果。从表9可见，在不控制学生背景和学生感知的学习环境因素时，学生在深层学习方式两个因素（深层动机和深层策略）上的得分越高，他们感知的教学质量满意度越高；学生表层学习方式两个因素的影响则不同：学生在表层动机上的得分越高，他们感知的教学质量满意度也倾向于越高，但学生在表层策略上的得分越高，他们感知的教学质量满意度则越低。在控制了学生背景因素但不控制学生感知的学习环境时，学习方式变量对学生感知的教学质量满意度仍具有显著影响。这说明，学习方式对学生感知的教学质量满意度的影响并不是假效应，但在控制学生背景后，学习方式的影响在程度上并没有太大变化，说明学习方式通过学生背景对其感知的教学质量满意度产生的间接影响很小。在进一步控制学生感知的课堂学习环境变量后，学生学习方式因素中只有表层动机对学生感知的教学质量满意度有显著的直接影响，深层动机、深层策略和表层策略则变得不再有显著影响，这说明，学习方式中这三个变量仅通过学生感知的课堂学习环境对其感知的教学质量满意度产生间接影响。

表8　课堂学习环境变量对学生感知的高校教学质量满意度的标准化回归系数

表9　学生学习方式对其感知的高校教学质量满意度的标准化回归系数

4.结论

本研究表明，在图1所示的理论模型中，除路径G外，其他路径都是存在的。这表明，Richardson提出的分析学生背景、学习环境、学习行为和学习产出之间关系的理论模型是适用于我国高校本科教育情景的。学生背景既会影响其感知的学习环境，也会影响其采用的学习方式。学生采用什么方式学习，在一定程度上受其感知的学习环境的影响，学生感知的学习环境也受他们采用的学习方式的影响。学生感知的学习环境与采用的学习方式对其感知的教学质量满意度也具有直接和间接的影响。因此，从实践的角度看，要提高学生感知的教学质量满意度水平，既要考虑他们对学习环境的感知，又要考虑他们自己的学习行为。

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Analysis of Relationship between Students'Perceptions of Classroom Learning Environment, Approaches to Learning and Levels of Satisfaction with Teaching

TIAN Mei1,LU Gen-shu2
（1.School of Foreign Studies,Xi'an Jiaotong University,Xi'an 710049,Shanxi,China; 2.Institute of Higher Education,Xi'an Jiaotong University,Xi'an 710049,Shanxi,China）

This study draws on questionnaire data involving 2,507 students at different types of universities located in different areas of China.It empirically tests the theoretical model proposed by Richardson on the relationship between individual students'demographic characteristics,their perceived learning environment, learning behaviors and learning outcomes.The study also analyses causal relationship between students' demographic characteristics such as gender,subject backgrounds and types of the universities at which they are studying,and their classroom learning experiences,approaches to learning,and satisfaction toward learning.The research shows that the conceptual framework proposed by Richardson can be applied to understand undergraduate educational context in China.Students'demographic characteristics affect not only their perceptions of learning environment but their approaches to learning;there exists mutual influences between approaches to learning adopted by individual students and their perceptions of learning environment;students' perceptions of learning environment and their approaches to learning have direct and indirect influences on their levels of satisfaction with teaching.Therefore,to improve levels of students'satisfaction with teaching,both their perceptions of learning environment and their learning behaviors should be taken into consideration.

Learning Environment;Approach to Learning;Satisfaction with Teaching;Course Experience Questionnaire;Revised Two-Factor Learning Process Questionnaire

2015-11-10

2012年度教育部人文社会科学研究规划基金项目（项目编号：12YJA880084）

田美，西安交通大学外国语学院英语系副教授；陆根书，西安交通大学高等教育研究所所长，教授。