大学生学习成绩变化趋势及其影响因素的实证研究

权小娟，朱晓文

大学生学习成绩变化趋势及其影响因素的实证研究

权小娟，朱晓文

（西安交通大学人文学院社会学系/实证社会科学研究所，陕西西安710049）

本文使用某“985”高校大学生四年的成绩数据，分析了大学生学习成绩的变化趋势，以及这种趋势的性别差异和城乡差异。结果发现：第一，大学生学习成绩在总体上表现为一个“升-降-升-降”的过程。第二，女生学习成绩的最高点出现在第六学期，男生学习成绩的最高点出现在第二学期，男生和女生成绩的最低点均出现在第八学期。第三，女生学习成绩的起始水平（第一学期）高于男生，农村学生成绩的起始水平高于城市学生。第四，大学生学习成绩变化存在显著的性别差异，男生成绩变化速度快于女生。研究结论有助于提高教育管理者工作的针对性和有效性，提升大学教育教学水平，助推高等教育强国建设。

大学生；学习成绩；变化趋势；影响因素

一、问题的提出

提高教育质量是世界各国进入高等教育大众化阶段后面临的共同问题，也是中国高等教育发展的必经之路。自1999年大学扩招政策实施以来，我国高等教育的规模迅速扩大，实现了由精英教育向大众化教育的过渡，高等教育改革和发展的重点也因此转向“提高教育质量”。为此，党的十八大提出

“推动高等教育内涵式发展”的新方向；《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》指出“提高高校教学水平和创新能力，使若干高校和一批学科达到或接近世界一流水平”的发展目标；国务院发布的《统筹推进世界一流大学和一流学科建设总体方案》进一步明确了国家建设世界一流大学的具体目标，成为高校发展的新战略。学生是高等教育的主体，获取知识又是大学生的基本任务。因此，大学生学习成绩的好坏历来都是评价和衡量教育质量的重要指标之一，也是教育主管部门对教学水平进行考核的主要依据。关注大学生学习成绩也成为教育学和社会学等领域的经典研究方向。

目前，学界有关大学生学习成绩的研究着重考察哪些因素对大学生学习成绩产生影响。比如，易晓明、黄金贤对上海某大学5个年级4476名大学生的调查分析发现，大学期间的学习成绩与新生性格特点有关。[1]陆根书利用西安交通大学2394名一年级工科大学生的调查数据分析了工科大学生学习风格与学习成绩的关系。研究发现，学习风格与学习成绩之间存在着非常密切的关系，采用不同类型学习风格学习的学生，其学习成绩是不一样的。[2]殷雷则以华东师范大学某系学生的学习考勤记录与课堂提问成绩作为平时成绩的方法，对学习态度与学习成绩的相关性做了初步探讨。研究表明，学习态度对学习成绩具有重要的影响，能在一定程度上对后者进行预测。[3]上述文献对理解大学生学习成绩的影响因素具有重要意义，但无法帮助人们形成对大学生学习成绩变化趋势的总体认识。进一步讲，现有研究重在对大学生学习成绩进行横截面的研究，但缺乏纵向的比较分析；对大学生学习成绩的影响因素进行了多角度的丰富考察，但缺乏对其变化趋势及其影响因素的研究。

本文将在已有研究的基础上，借助某“985”高校学生在本科四年中的成绩数据，对大学生学习成绩变化趋势及其影响因素做初步的分析和思考。本研究的主要目的有两个：一方面，考察大学生学习成绩在本科四年间的变化情况，以明晰其发展趋势，从而对大学生学习成绩变化情况有一个总体的认识；另一方面，考察性别和出生户籍这种社会属性特征对大学生学习成绩变化趋势的影响,从而为高校教育管理者提供参考，增强工作的针对性和有效性，不断提高大学教育质量和教育水平。

二、研究假设

（一）大学生学习成绩变化的总趋势

大学生在校期间学习成绩如何变化，文献中缺乏直接的研究。但是，一些间接的发现可以为我们思考这一问题提供参考。比如，舒红缨、钱微对“大学生学习成绩低谷期形成”的考察发现，大学生成绩在第二或第三学期都出现下降的趋势，形成“低谷期”，第四学期开始逐步出现上升趋势。[4]初云宝在研究户籍身份对大学生学习成绩的影响时发现，随着年级的增长，学习成绩呈现一个先下降后上升的过程。[5]汪雅霜基于2012年“国家大学生学习情况调查”的数据以及韩宝平基于2013年“中国大学生学习与发展追踪调查”的随机抽样数据对大学生学习投入度的研究发现，大学生学习投入度总体状况较好，但随着年级的升高，学习投入度呈现“高-低-低-高”的趋势。[6-7]由于学习投入度是学习成绩的重要影响因素，因此这一发现预示着大学生学习成绩的变化趋势。这四项研究共同指向一个结论——大学生学习成绩具有“两头高、中间低”的特点。具体地讲，就是低年级和高年级大学生成绩较好，而中间年级大学生成绩相对较差。因此，本文提出假设1：大学生学习成绩总体上表现为一个先下降后上升的过程。

（二）大学生学习成绩变化趋势的性别差异与城乡差异

本文将考虑性别和户籍身份这两个重要的人口学特征属性变量对大学生学习成绩变化趋势的影响，并从起始水平和变化速度两个方面来考察大学生学习成绩变化趋势的性别差异和城乡差异。由于已有文献缺乏对这一主题的直接分析，因此研究假设的提出主要基于相近的经验分析结果。大量国外研究指出，学生的认知能力并不存在显著的性别差异，但女生在学习态度和学习习惯等方面优于男生；[8]关于学习态度和行为的这种性别差异，同样可以在“2008年中国综合社会调查数据”中找到证据。[9]据此，本文提出假设2：女生学习成绩的起始水平高于男生。

另外，由于农村基础教育环境更差，农村学生接受高等教育的机会较城市学生更少。[10-11]因此，与进入同一所大学的城市学生相比，农村学生应该更加努力。当具有同样的学习环境时，这种努力将显现出来，表现为农村大学生学习成绩更好。初云宝的研究初步证明了这一点。[5]因此，本文提出假设3：农村学生学习成绩起始水平高于城市学生。

研究指出，相对于元认知策略、深层认知策略以及学习热情而言，同伴互动对大学生学习收获的影响最大，其次是师生互动。[6]男生与女生相比，城市学生与农村学生相比，哪个群体的学习成绩变化更快？这样的问题在一定程度上可以转化为：哪个群体更容易受到与同伴、教师互动的影响？相对于女性，同伴互动对男性的影响更大；[12]且从心理特征差异来看，男性表现得更加活跃、容易分心。[13-14]因此,本文认为男生比女生成绩的变化程度要大。为此，本文提出假设4：男生学习成绩变化更快。

最后，对于城市学生还是农村学生更容易受到同伴互动的影响，没有更多的资料可供判断。本文暂且提出假设5：城市学生学习成绩变化更快。

三、研究方法

（一）数据

本研究使用某“985”高校2008年统招本科生的大学成绩数据进行分析。由于大学学习的考核是分学期进行的，每个学生有8个学习成绩观测值。每个观测值的间隔时间基本相等，约为半年。同时，从学校的资料数据中抽取了这部分学生的背景变量信息，如性别、户籍等。样本数据共包括2939名本科生。其中，男生占比为72%，女生占比为28%；城市户籍学生占比为59%，农村户籍学生占比为41%。

（二）变量与测量

1.因变量：学习成绩

以往文献中，有的使用学年成绩进行分析，有的使用学期成绩进行分析。本研究同时使用了这两种成绩。每个学期（年）学习成绩的计算方式如下：首先，用学生在该学期（年）所修的每门课成绩乘以该课程对应的学分，得出每门课的加权成绩；然后，把所修全部课程的加权成绩相加，得出学生的加总成绩；最后，用学生的加总成绩除以该学生在相应学期（年）所修课程学分的加总。每个学生的成绩在0-100这个量纲上。①比如，学生甲在第一学期（年）共修了A、B、C三门课程，他的课程考试成绩分别是85分、72分、91分，这三门课程的学分分别是1分、3分、4分，课程满分成绩均为100分。那么，学生甲在第一学期（年）的学习成绩为（85*1+72*3+91*4）/（1+3+4）=83.125。

2.自变量：时间、性别、户口

研究大学生学习成绩的变化趋势，时间是本文的关键自变量。与学习成绩的处理方式相对应，时间的处理方式也分为两种。第一种是学期，取值为1-8；第二种是学年，取值为1-4。

性别是本研究关注的一个影响因素变量。本文把女性作为参照组，编码为0；男性为对照组，编码为1。

户口指大学生入学前的户籍。本文把农村户籍作为参照组，编码为0；城市户籍为对照组，编码为1。

3.控制变量：学科类别

学科类别是对学生所学专业的分类。由于大学课程设置与学习成绩评判往往是以专业为单位进行的，因此按照专业所属学科将样本分成理工、经管、人文、医科四类，并在模型中加以控制。

数据分析使用Stata 12.0软件进行。首先，对大学生学习成绩总的变化趋势进行分析与检验；然后，做城乡和性别的交互分析，考察这种变化趋势的性别差异和城乡差异；最后，分析不同群体学习成绩起始水平和变化速度的不同。

四、分析结果

表1是大学生各学期学习成绩的均值、中位值。从均值列可以看出，大学生学习成绩出现了“两个高点”和“两个低点”。两个高点是第二学期（81.99分）和第六学期（81.80分）；两个低点是第四学期（80.08分）和第八学期（76.08分）。各学期学习成绩中位值和均值略有差异，但变化趋势是一致的。这说明，极值成绩并没有对学生成绩变化趋势的分析产生实质影响。图1是对表1的直观反映。我们可以清楚地看出，无论是均值还是中位值，大学生学习成绩都表现为一个“升-降-升-降”的过程。这与假设1相矛盾。

为了对这种“升-降-升-降”的过程进行检验，从而对假设1作进一步判断，表2对部分学期的学习成绩进行了方差分析。首先是对“两个高点”的检验。表1和图1显示，距离“两个高点”最近的是第七学期成绩（80.90分）。因此，我们需要分别对第二学期和第七学期、第六学期和第七学期、第二学期和第六学期的成绩进行比较。分析表明：第二学期成绩大于第七学期（F值为47.77，显著度为0.01）；第六学期成绩大于第七学期（F值为26.79，显著度为0.01）；第二学期和第六学期成绩并不存在显著差异（F值为1.62）。也就是说，大学生学习成绩的“两个高点”显著存在，但“两个高点”之间没有显著差异。距离“两个低点”距离最近的是第五学期成绩（80.25分）。因此，我们需要分别对第四学期和第五学期、第八学期和第五学期、第四学期和第八学期的成绩进行比较。正如表2所示，第四学期和第五学期的成绩不存在显著差异（F值为

0.89），为此我们进一步比较了第四学期和第一学期的成绩（因为第一学期成绩与第五学期成绩最接近，均值是80.45分）。可以发现，第四学期成绩显著低于第一学期（F值为5.36，显著度为0.05），第八学期成绩显著低于第四学期（F值为586.45，显著度为0.01）和第五学期（F值为587.43，显著度为0.01）。也就是说，大学生学习成绩实际上存在“三个低点”，分别是第四学期、第五学期和第八学期，且第四、五学期成绩不存在显著差异，但第八学期成绩更低。

表1 大学生学习成绩总趋势分析

图1 大学生学习成绩变化趋势图

表2 大学生部分学期学习成绩差异性分析

通过上述分析，我们可以得出结论：大学生学习成绩确实表现为一个“升-降-升-降”的过程，显著存在“两个高点”和“三个低点”。“两个高点”分别是第二学期和第六学期，且“两个高点”之间不存在显著差异；“三个低点”分别是第四学期、第五学期、第八学期，且前两个低点之间不存在显著差异，但第三个低点显著更低。因此，假设1没有得到验证。

表3将样本分成农村女生、城市女生、农村男生、城市男生四类，并列出了这四类群体在各学期成绩的均值和中位值。图2和图3分别是对各学期各群体成绩均值、中位值变化趋势的形象表达。很显然，这四类群体学习成绩的变化情况与总体趋势一致，都是“升-降-升-降”，但学习成绩的高点不同。女生成绩的最高点出现在第六学期，男生成绩的最高点出现在第二学期。

图2 大学生学习成绩变化趋势（均值）

图3 大学生学习成绩变化趋势（中位值）

表4对此进行了方差分析，检验结果与表3以及图2、图3的结论一致。首先，农村女生、城市女生第二学期的成绩均显著小于第六学期（F值分别为15.4、16.00，显著度均为0.01）；农村男生、城市男生第六学期的成绩均显著小于第二学期（F值均为8.72，显著度均为0.01）。

表5是对不同群体学生学习成绩起始水平（第一学期成绩）的性别、城乡差异分析。结果表明，女生学习成绩的起始水平显著高于男生（F值为20.77，显著

度为0.01），农村学生学习成绩的起始水平显著高于城市学生（F值为2.94，显著度为0.1）。因此，假设2、假设3得到验证。

表3 大学生学习成绩的性别、城乡交互分析

表4 不同群体大学生学习成绩“高点”的检验（2-6学期）

表5 大学生学习成绩起始水平的性别、城乡差异检验

此外，从图2和图3可以看出，不同群体大学生学习成绩的变化速度不同。一个总的印象是，男生成绩变化比女生快，城乡学生成绩变化速度相似。这与假设4一致，与假设5矛盾。为了对这一印象和假设4、假设5进行检验，笔者以学年成绩为因变量②，以时间、性别、户口为自变量进行了多元回归分析。表6是相关分析结果。列（1）只包含时间变量（学年），列（2）-列（5）依次增加了性别、户口、性别*学年、户口*学年变量，考察它们对学习成绩的影响。总的来看，随着变量的增加，模型解释力逐渐上升，时间、性别、户口、性别*学年均对大学生成绩具有显著影响。第二、三学年成绩（系数分别是0.60、1.76，显著度分别是0.1、0.01）显著高于第一学年，第四学年成绩显著低于第一学年（系数为-2.29，显著度为0.01）。女生成绩高于男生（系数为-1.29，显著度为0.01），农村学生成绩高于城市学生（系数为-0.40，显著度为0.1）。性别*学年的各项系数均显著为负（系数依次是-1.84、-2.69、-1.65，显著度均为0.01），说明男生相对女生，第二、三、四学年成绩比第一学年成绩变化更大，即男生成绩相比女生变化更快。户口*学年的各项系数均不显著，说明城乡学生成绩变化速度不存在显著差异。模型第（6）列增加了学科这一控制变量，各主要变量的系数和显著度均未发生变化。因此，假设4得到验证，假设5没有得到验证。

五、结论与讨论

《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》指出：高等教育的质量关系到国家人才战略的未来。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》明确提出了使若干高校和一批学科达到或接近世界一流水平的目标，要建设高等教育强国。尽管大学生学习成绩并不能完全衡量高等教育的质量，但却是有效的评价指标之一。因此，研究大学生学习成绩的变化趋势及其影响因素对于提高大学教育教学人员和管理人员工作的针对性和有效性具有非常重要的意义。

本研究使用某高校管理数据，对大学生学习成绩变化趋势及其影响因素进行了分析。研究发现，大学生学习成绩总体上呈现出“升-降-升-降”的过程，这与以往认为大学生学习成绩是先下降后上升的结论不尽一致。在引入性别与户籍变量后，这种趋势仍然

存在。对于女生而言，学习成绩在第三学期出现短暂下降后开始逐渐上升，并在第六学期达到最高点，之后开始迅速下降；对于男生而言，学习成绩从第三学期开始持续下降，直至第六学期略有上升，而后又快速下降。女生学习成绩起始水平高于男生，农村学生成绩起始水平高于城市学生，且男生学习成绩变化速度更快。这些研究发现启示大学教育教学人员和管理人员，要特别关注大学生第三学期和第七、八学期的学习状况，特别是男生在这些关键时期的学习状况，帮助他们提高学习成绩，从而提升大学教育整体水平。

表6 大学生学习成绩的多元回归分析

本研究也存在一定的缺陷和不足。第一，由于数据限制，文章只对一届大学生的成绩变化趋势进行了分析，未来还需要更多的数据和分析对研究结果进行检验。第二，本文分析了大学生成绩变化趋势的性别差异和城乡差异，区分了农村女生、城市女生、农村男生、城市男生四个群体大学学习成绩变化趋势的不同特征，可以为教育工作者提供借鉴。但是，性别和户口并不是影响大学生学习成绩的直接因素，未来还需要更多的经验研究探索这种差异背后的原因，从而不断提高大学生学习成绩，促进一流大学和一流学科建设。第三，不同专业的学习和考核情况是有差异的，因此学习成绩应该也是有差异的。由于研究方法的局限，本文只是按照专业的学科归属，在模型中控制了学科类别。虽然笔者用同样的模型对部分专业的学生成绩进行单独分析所得到的结论与控制学科类别所得到的结论具有一致性，但仍然不能完全排除专业差异对分析结果稳健性的影响。

致谢

本文写作过程中得到西安交通大学卢春天博士的帮助，在此表示衷心的感谢！文责自负。

注释

①课程得分多以百分制的方式进行评判。对于少数以等级评分方式进行评判的课程，按照“不及格=50，及格=60，中-=70，中=75，中+ =79，良-=80，良=85，良+=89，优-=90，优=95，优+=99”的方式进行赋值后，再进行相关的计算。

②这里用学年成绩作为因变量是为了将时间变量从学期改为学年，从而减少相关交互项的个数，简化分析。

[1]易晓明,黄金贤.大学期间学习成绩预测度的研究[J].心理科学, 2007(6):1469-1470,1456.

[2]陆根书.学习风格与学习成绩的相关分析[J].高等工程教育研究, 2005(4):44-48.

[3]殷雷.学习态度与学习成绩的相关研究——以学习考勤记录与课堂提问成绩作为学生平时成绩的初步探讨[J].心理科学,2008(6): 1471-1473.

[4]舒红缨,钱微.大学生学习成绩低谷期的形成和防止对策[J].江苏高教,1996(S1):72-74.

[5]初云宝.户籍与大学生学习成绩相关研究——以广东省三所大学为例的实证分析[J].高教探索,2011(3):110-116.

[6]汪雅霜.大学生学习投入度的实证研究——基于2012年“国家大学生学习情况调查”数据分析[J].中国高教研究,2013(1):32-36.

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[10]李春玲.高等教育扩张与教育机会不平等——高校扩招的平等化效应考察[J].社会学研究,2010(3):82-113.

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[14]HOWE C.Gender and Classroom Interaction:A Research Review [M].Glasgow:The Scottish Council for Research in Education, 1997.

The Changing Trend in College Students’Academ ic Achievement and Its Influential Factors: An Em pirical Analysis

QUAN Xiao-juan，ZHU Xiao-wen
（Department of Sociology,School of Humanities,Xi'an Jiaotong University,Xi'an 710049,Shaanxi,China）

Based on the four-year academic scores of selected undergraduates from a“985”university,the paper analyzes the changing trend in college students'academic achievementand how gender and Hukou affect it. Key findings are summarized as follows:(1)overall,college students'achievement indicatesa trend ofup-down-updown;(2)the average score for female students reaches the highest point in the sixth semester,while for male students,it is in the second semester;the average score formale and female students reaches the lowest point in the eighth semester;(3)female students have higher initialachievement(the first semester)thanmale students,and students from rural areas have higher initial achievement than students from urban areas;(4)gender has a significanteffecton the rate of change,specifically the rate of change is faster formale students.The findingsmay provide

for China's universities in enhancing educationalgovernance and improving educationalquality, thereby promoting the developmentofa powerfulnation in highereducation.

College Student;Academic Achievement;Changing Trend;Influential Factor

2016-05-28

陕西省社会科学基金一般项目“社会资本对大学生幸福感影响的实证研究”（2015N017）；中央高校基本科研业务费专项资金项目（1191310002）。

权小娟，女，西安交通大学人文学院社会学系、实证社会科学研究所博士生，研究方向为高等教育与管理、社会网络与社会资本；朱晓文，女，西安交通大学人文学院社会学系副教授、实证社会科学研究所研究员，研究方向为教育社会学、教育评价与测量、定量研究方法。