大学生在校满意度的影响因素研究

刘芳

摘要：文章采用抽样调查的方式，对某大学学生的在校情况进行调查，并从教师、学生和学校三个角度出发，构建学生在校满意度影响因素的结构方程模型。经过模型验证与分析发现，师生关系对学生在校满意度的影响最大，课堂教学、向学厌学和校园支持也对学生满意度有着不同程度的显著的正向影响。同时提出相应的提高学生满意度的建议，为提高高校教学质量出谋划策。

Abstract： This paper investigated the school situation of some students by means of sample survey， and constructed a structural equation model of influencing factors of student satisfaction from the three perspectives of teachers， students and schools. After the model verification and analysis， we found that student-faculty relationship had the greatest impact on the satisfaction of students in school， and classroom teaching， school weariness and school support also had a significant positive impact on student satisfaction. At the same time， some suggestions were put forward to improve student satisfaction and teaching quality.

关键词：学生满意度;结构方程模型;影响因素

Key words： student satisfaction;structural equation model;influencing factors

中图分类号：G647 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）07-0216-04

0 引言

随着我国逐渐进入高等教育大众化阶段，不断提高高校人才培养质量变得十分迫切。如今的教学研究也逐渐从以学校、以教师为中心转变为以学生为主体，更关注大学生学习行为及其与大学教育实践之间的互动。相关研究表明，学生在校满意度是衡量高校教学质量、评估院校教学效果的重要指标。要想提高高校的教学效果，了解到哪些因素会对学生的在校满意度产生重要影响，这些因素之间又有着怎样的相互关系，具有重要的意义。

目前，已有一些文献对学生在校满意度的影响因素进行研究。Dwayne D.Gremler等基于提高学生对教师教学成果的满意度设计了学生满意度测评模型[1];Li—Wei Mai研究表明“学生对学校的总体印象和对教育质量的总体印象”对满意度的影响最大[2]。王蕙、张武强在研究中构建出高校教学质量学生满意度评价指标体系[3];文静、史秋衡的研究表明对满意度有重要影响的因子是教学引导、学校环境、图书馆资源和住宿餐饮[4];蔡立丰、梁洪坤对高校学生满意度进行调查研究发现学习环境、管理氛围和人际氛围均对学生满意度有不同程度的影响[5];谭诤、王欣欣通过建构学生满意度评价指标体系发现师资、教学环境、学生学习投入和教学效果可以用来评价高校课堂教学学生满意度[6]。但是，这些研究或者采用单一的方法如多元线性回归等，没有考虑到变量之间的关系，或者只考虑学生在某一方面的满意度，或者只是采用定量研究方法。

结构方程模型是一种验证性的研究方法。它是根据相应的理论知识，在理论引导的前提下构建假设模型，从而将观察变量之间的关系以模型化的方式进行分析的一种统计技术。本研究通过借鉴相关文献及已有的理论知识，从学生、教师和学校三个角度出发，并采用结构方程模型建模方法，构建学生在校满意度影响因素的结构模型，深入分析各因素之间的效应关系，从而为探究大学生在校满意度影响因素奠定理论基础，并探索提高高校教学质量的有效途径。

1 研究模型構建

1.1 研究工具

本研究以清华大学教育研究院的“中国大学生学习与发展追踪研究”（CCSS）作为研究工具。2007年，清华大学引进“全美大学生学习性投入调查”（NSSE），后针对我国教育的具体情境，清华大学对该问卷进行汉化和发展。最终形成我国的“学习性投入”指标体系，同时问卷的结构和指标设定具有良好的信效度。如今，该问卷在全国已有多所院校参与，并且已经成为评估学生学习投入状况和学习成效最有影响的工具[7]。

1.2 数据与方法

本研究以某大学为调查研究对象，采用完全随机分层抽样的方式，在该校本科生总体数据库中随机抽取同学发放问卷，同时保证各年级、各学院的男生女生均被覆盖。共回收问卷3412份，其中有效问卷3368份，有效率达到98.9%。

本研究主要采用了问卷调查法、文献研究法和结构方程模型法。首先基于对已有相关文献的检索和整合，归纳影响学生在校满意度的一些因素，并据此提取出调查问卷的相关指标，建立指标影响因素模型，同时利用信度检验和效度检验，确保问卷的可靠性。其次利用SPSS 21.0和AMOS等统计分析软件，将理论研究与实证分析相结合，构建结构方程模型，揭示学习性投入与在校满意度之间的关系。最后，采用结构方程模型中的路径分析的方法，对模型的结果呈现的影响系数进行分析，解释各个指标的相互关系以及他们对学生满意度的影响效果。针对分析结果，为高校管理和教师等提出相应建议，帮助高校和教师更有针对性的开展教学管理，从而提高学生在校满意度。endprint

2 研究设计

2.1 影响因素

在校满意度是个多维的概念，受到学生个人背景、教师教学、院校支持与管理等多方面的影响。基于以上对已有文献的研究，本文从学生、教师和学校三个角度出发，从调查问卷中选取学生向学厌学、课堂教学、合作学习、师生关系和校园支持、满意度等六个指标进行探索，每个指标都有相对应的二级题项。具体的变量如表1所示。

2.2 信度和效度检验

在建立模型之前，需要检验调查工具是否适用调查对象，通常所采用的方法是信度和效度检验。本文运用SPSS21.0软件对所调查的数据进行信度检验和效度检验，验证调查工具的可信度，从而提高调查问卷的质量，进而提高整个研究的价值。

2.2.1 信度检验

信度是指使用测量工具测得的数据的可靠程度。信度检验有多种方法，为了保证测量结果的合理性，本文采用克朗巴哈信度系数法和Guttman折半系数法对调查工具进行检验。

利用SPSS21.0软件对问卷的所有题项进行信度分析，结果显示问卷总体的内部一致性克朗巴哈系数值为0.863，标准化的克朗巴哈系数值为0.865，信度指标比较理想。

为了保证题项的合理性和可靠性，我们对各个影响因素也进行信度分析。结果显示，向学厌学的克朗巴哈系数值为0.776，课堂教学为0.784，合作学习为0.760，师生关系为0.820，校园支持为0.861，满意度为0.925，信度指标比较理想。标准克朗巴哈系数值也均在0.75以上，表示量表的可信程度在最小可接受值以上，量表的可信度良好。

从Guttman折半系数来看，整体问卷的系数值为0.905，也达到信度要求水平。

2.2.2 效度检验

效度是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度，是衡量所给定的评价指标是否能够准确反映评价目的的方法。效度检验的方法有很多，本研究采用探索性因子分析的方法测量整个问卷的结构效度。首先运用SPSS21.0统计软件对变量进行KMO检验和Bartletts球形检验。结果发现，Bartletts球形检验的相应sig值为0.000，因此可以认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时，KMO检验的值为0.836，说明原有变量比较适合做因子分析。

由探索性因子分析的结果显示，该问卷一共可以提取6个主成分，这6个公因子的累积贡献率达到了73.27%，这说明这6个公因子可以解释整个问卷的73.27%，因此可以说提取出的公因子解释原变量的有效程度较高，公因子与问卷结构相符。

同时，在正交旋转之后的因子载荷矩阵中，每个题项都在其中一个公因子上有0.7以上的负荷值，而在其他因子上的负荷值较低。且公因子方差均大于0.6，即每个条目的60%以上的方差都可以用公因子解释。因此，可以认为本研究采用的问卷题项的结构效度较好。

3 模型的建立与评估

3.1 结构方程模型的研究假设

根据信效度分析，并结合探索性因子分析的结果，同时参考已有文献对学生满意度影响因素的研究结果，本研究提出学生向学厌学、课堂教学、合作学习、师生关系和校园支持等五个潜变量指标共同影响学生的在校满意度。因此本文提出两个假设：第一，向学厌学、课堂教学、合作学习、师生关系和校园支持五个潜变量对学生在校满意度均有显著的直接影响;第二，五个潜变量两两之间存在相关关系。因此构建出学生在校满意度的影响因素模型，如图1所示。

依据结构方程模型分析的基本流程，本研究采用AMOS作为研究工具，绘制了学生满意度影响因素的结构方程模型。在结构方程模型中共有六个潜变量：向学厌学、课堂教学、合作学习、师生关系、校园支持、满意度。

3.2 模型参数的估计

模型参数的估计包括违犯估计和正态性检验[8]。

违犯估计是指是指结构模型或测量模型中统计所输出的估计系数超出了可接受的范围。通过分析发现，模型中误差均大于0，并无负的误差方差存在;标准误差均在合理范围之内;模型中标准化回归系数的绝对值范围均小于0.95，没有超过或太接近1，因此该模型并未发生违犯估计现象，可以進行模型拟合度的检验。

其次，对样本进行正态性检验，分析偏度系数和峰度系数发现，各变量的偏度系数和峰度系数均接近于0，临界比率值未超过2，说明各变量无异常值，可以进行模型拟合度的检验。

3.3 模型拟合度的评估

本研究利用SPSS和AMOS软件对调查数据以及初始模型进行分析。利用极大似然估计法，对结构方程模型进行调试、识别、检验，最终得到路径分析结果如图2所示。

本研究采用结构方程模型中的验证性因子分析法来对所构建的学生满意度影响因素模型检验其拟合程度的优劣。其中，主要是通过验证绝对适配标准和增值适配标准来验证模型的匹配度。

从绝对适配标准来看，本研究通过指标值渐进残差均方和平方根（RMSEA）来衡量模型的绝对适配度。RMSEA的值越小，代表所验证模型的适配度越好。当RMSEA的数值大于0.10时，模型的适配度不好;当RMSEA的数值在0.08和0.10之间，表示模型具有一般适配度;当RMSEA的数值在0.05和0.08之间，表示模型的适配度合理;当RMSEA的数值小于0.05，表示模型的适配度达到最好。在该研究中，RMSEA的值为0.036，小于0.05，因此可以认为该模型与数据拟合度良好。

从增值适配标准来看，在AMOS的输出中包含五种适配度检验统计量：规准适配指数NFI、相对适配指数RFI、增值适配指数IFI、非规准适配指数TLI、比较适配指数CFI。NFI值、RFI值、IFI值、CFI值、TLI值大多在0-1之间，越接近于1代表模型的适配度越好，越接近0代表模型的适配度越差。在该研究中，五个指数的值分别为0.975、0.967、0.979、0.973、0.979，说明构建的结构模型具有良好的拟合度。endprint

3.4 模型假设检验结果

由模型拟合的结果来看，在本研究中学生在校满意度影响因素的结构方程模型中，所有的路径系数都达到显著，各个潜变量之间的相关关系也达到显著水平。这说明之前该模型所做的两个假设均成立，向学厌学、课堂教学、合作学习、师生关系、校园支持等五个潜变量均对学生在校满意度有一定程度的影响，且潜变量两两之间存在相关关系。此外，在测量模型中，每个观测变量在其相应潜变量上的负荷值均显著，可以很好地解释相应的潜在变量。

图2展示出学生在校满意度影响因素结构模型的路径分析结果。路径分析的路径系数一般以标准化的回归系数作为直接效果值，它表示外生潜变量对内生潜变量的影响程度，其值越大，影响程度越大。根据结构方程模型的参数估计结果，五个潜变量向学厌学、课堂教学、合作学习、师生关系、校园支持对学生满意度影响的标准化路径系数分别是0.26、0.27、-0.23、0.71、0.18。可以看出，合作学习对学生满意度没有显著的正向影响。此外，对学生满意度影响最大的因素是师生关系，其次是课堂教学和向学厌学，最后是校园支持。

4 研究结论及建议

本研究利用结构方程模型建立了关于学生在校满意度的影响因素的模型，并利用SPSS软件和AMOS软件对模型进行验证和分析，发现模型建立合理，对学生在校满意度影响最大的因素依次是师生关系、课堂教学、向学厌学和校园支持。针对这个结果，对高校提出建议如下：

①加強学校其他人员的队伍建设，提高辅导员、教务处人员等工作人员的职业素养，加强对辅导员工作认识的重要性，对学生的要求予以重视。

②学校应当加强对教师教学技能的要求，对教师的教学质量进行评估，从而改进教师的教学能力;积极鼓励教师与学生进行沟通，了解学生的需求，从学生的角度出发适当合理的安排课程任务，营造良好的课堂氛围，从而提高学生的学习乐趣等。

③作为学校本身，给学生提供一个积极良好的学习环境，营造一个健康的学习氛围，时刻关注学生的心理健康和思想动态，可以帮助学生更加有动力的投入到学习过程中。

④学校应当加强学校管理和硬件设施建设。学校管理是学校各项活动可以顺利进行的重要保障，也是让学生感受到学校人性化的重要方面。硬件设施则为学生提供了先进的教学设备和教学环境，有助于提高学生的学习效率和在校体验。

参考文献：

[1]Gremler D D， Mccollough M A. Student Satisfaction Guarantees： An Empirical Examination of Attitudes， Antecedents， and Consequences[J]. Journal of Marketing Education， 2002， 24（24）：150-160.

[2]LiWei Mai. A Comparative Study Between UK and US： The Student Satisfaction in Higher Education and its Influential Factors[J].Journal of Marketing Management，2010，21（7-8）：859-878.

[3]王蕙，张武强.基于学生满意度的高校教学质量评价体系研究[J].内蒙古农业大学学报：社会科学版，2012（2）：95-97.

[4]文静，史秋衡.大学生学习满意度的要素与结构探析[J].宏观质量研究，2013，1（3）：87-94.

[5]蔡立丰，梁洪坤.高校学生满意度的调查研究——以广东地区高校为例[J].湖北社会科学，2013（8）：169-171.

[6]谭诤，王欣欣.高校课堂教学学生满意度评价指标体系的建构[J].现代教育科学，2016（5）：101-107.

[7]杨立军，韩晓玲.中美大学生学习成效评估工具研究[J]，高教发展与评估，2013（2）：8-16.

[8]吴明隆.结构方程模型——AMOS的操作与应用[M].重庆：重庆大学出版社，2009.endprint