大学生学术失信影响因素分析

郭立强

摘要：利用多元回归技术对大学生学术失信行为的影响因素进行了分析，结果表明：（1）性别、诚信态度得分、个体感知到的潜在惩罚和收益以及兼职情况均对学术失信行为有影响，其中男性较女性学术失信行为更严重，兼职学生较非兼职学生的学术失信情况更严重，同时，个体诚信态度得分越小、个体感知到的潜在惩罚越小以及个体感知到的潜在收益越大，学术失信行为越严重;（2）学历层次以及对互联网资源获取便利性的评价对于学术失信的影响未能通过显著性检验;（3）按性别分组回归后发现，风险感知对于男性学术失信决策的影响比女性大，利益感知对于女性学术失信决策的影响比男性大。鉴于此，应通过诚信教育、学术失信教育以及额外辅导的方式来实现学术失信行为的矫正和良好学术生态的构建。

关键词：大学生;学术失信;学术诚信;影响因素

诚信是一种良好的道德品质，它不仅有助于形成个体之间的信任关系，还能够推动社会和国家的良性发展。其中，学术诚信就是诚信的重要内容之一，它是国家科技创新的重要基石。2018年5月30日，中共中央办公厅、国务院办公厅也就此印发了《关于进一步加强科研诚信建设的若干意见》，明确提出要“进一步加强科研诚信建设、营造诚实守信的良好科研环境”。在这一过程中，不仅需要实现相应制度的设计，也需要科研工作者的主动为之。换句话说，未来科研环境的塑造将很大程度上取决于科研力量的储备军——大学生。同时，经研究表明，大学生的学术诚信状况将会直接影响到其未来工作、生活的诚信实践。[1]显然，如果大学生群体出现严重的学术诚信问题，其必然会掣肘未来良好科研生态的实现。然而，国内关于大学生学术失信的研究还较少，仅有的研究也多从理论层面对此问题进行探讨，与国外相比，实证方面的研究还略显不足。因此，本文拟在既有研究的基础上，利用相关调查数据对大学生失信状况及其影响因素进行呈现，以此丰富相关研究，并尽可能提供更多有利于矫正大学生学术失信的经验，进而为实现良好科研环境的构建贡献些许力量。

一、文献回顾

Bushway等人率先開始关注大学生的学术诚信问题。[2]在此之后，越来越多的学者进入这一领域。Paul的一项研究发现美国大学生中有超过80%的学生认为校园生活中存在学术失信行为，有超过50%的学生承认自己就有学术失信行为。[3]相似地，加拿大[4]、澳大利亚[5]、英国[6]以及非洲[7]、亚洲[8]等国家和地区也有着十分严重的学术失信问题。同时，由于这一问题的特殊性，学者们认为学术失信问题比调查中所获得的结果更为严重。[9]正如Flint所言：“大学生学术诚信已经成为全球高等教育亟需解决的问题之一。”[10]为了进一步认识、理解和解决大学生的学术失信问题，Whitley基于文献和数据对学术失信进行了类型学的划分，将有关失信行为划分为伪造、剽窃、寻求非法帮助、不当署名以及对他人学习的干扰五种类型。[11]此后，Olafson对学术失信进行了更简易地划分，即考试失信、作业失信。[12]上述两种学术失信的类型学划分均有着很强的包容性，较好地涵盖了当前学术失信测量过程中的内容维度。

此外，研究者们还对影响学术失信的因素进行了广泛地探讨，其中，人口学变量、心理特点、自我效能感、环境因素、失信种类以及诚信意识是最为核心的内容。[13]

关于性别、学历层次与学术诚信的关系探讨也获得了广泛地关注。部分学者认为由于男性更具冒险意识和好胜心，其往往更容易出现失信行为[14]，同时，相较于本科生，研究生对于学术失信有更深地了解，其学术失信行为更少[15]。然而，上述关系却表现出极大的不确定性。[16][17]研究者们认为出现上述现象存在着两种基本的解释：一是研究者们未能形成一个统一的问卷或标准体系来对目标行为进行测量，这就制约了研究之间对话的能力，也就抑制了共识的形成;二是研究对象可能存在着明显的异质性，这种异质性使得在跨国、跨地区比较的案例中很难形成一致的结果。换句话说，采用通用性的题目开展对异质性文化群体的研究将会带来更多的经验。

研究者还发现，诚信意识并不一定能够转化为诚信行为[18]，这里存在着明显地转化障碍。关于这一问题，Bandura[19]的社会学习理论为此提供了十分坚实的理论基础。OFallon在此基础上，指出大学生能否坚持诚信与其感知到的学术环境有着密切的联系。[20]关于此，国内学者利用经验数据进行了验证，结果表明这种环境通常从两个方面对个体进行影响，一方面，当个体认识到失信行为会产生对己不利影响的时候，个体通常会拒绝失信行为;另一方面，当个体认识到失信行为会产生对己有利的结果时，个体便会产生失信行为的动机。[21]然而，在这一研究中，学术诚信是被作为自变量而纳入，因变量则是更广意义上的大学生诚信。换言之，关于环境对于学术诚信的讨论还略显不足。

伴随着现代技术的进步，研究者对于互联网所带来的失信便利性也开始给予关注。[22][23]研究者们认为，个体获得信息的便利性被迅速放大，这就在一定程度上为个体失信行为的产生提供了条件。相反，在这样的环境下，教师凭借自身要对失信行为（例如剽窃）进行判断就变得越来越困难。换句话说，互联网信息技术将会引起更多的大学生学术失信行为。[24]然而，面对电子审查系统的广泛引入，大学生学术失信开始面临更大地被发现的风险。在这种环境下，互联网信息技术对大学生失信行为的影响是否发生了改变就成为了一个需要讨论的问题。

除此之外，一些研究也指出大学生失信行为与个体学业投入的精力也有关系，即当个体需要分散时间进行其他活动的时候，其所能投入到学业中的精力就会被挤出，而为了实现学业的完成，就可能选择学术失信的行为。[25]然而，该问题在国内的研究还略显不足。

可见，关于不同文化背景下的性别、学历层次、环境、互联网技术以及精力投入对于学术失信的影响还有进一步完善的空间。鉴于此，本文拟提出如下假设，以期对此问题进行探讨。

假设1：相对于女性而言，男性的学术失信情况更为严重;

假设2：相对于研究生，本科生的学术失信情况更为严重;

假设3：个体诚信意识越小，学术失信情况越严重;

假设4：个体感知到的潜在惩罚越小，学术失信情况越严重;

假设5：个体感知到的潜在收益越大，学术失信情况越严重;

假设6：个体越感觉到容易在互联网上获取资源，学术失信情况越严重;

假设7：在课余时间从事兼职的学生，其学术失信情况更严重。

二、研究方法

（一）数据来源

在2018年5月到6月之间，利用问卷星系统进行了学术失信调查问卷的发放和回收。在此期间，共回收问卷436份，其中，对5分钟之内完成以及当前状态为“毕业离校”的问卷进行了剔除，最终确定本次研究的有效问卷400份。

（二）问卷内容

问卷内容主要涉及学术失信、诚信态度、风险认知、利益认知、互联网资源获取的便利性以及一般性的人口统计学变量。

其中，学术失信的测量主要在Whitley、Olafson以及Shu的基础上编制[26][27][28]，形成了一个包含15个题项的学术失信量表，包括剽窃图书资源、抄袭他人作业、需要独立完成的作业却寻求他人帮助、将一份作业同时提交给两门课程、将已经提交过的作业再次提交给其他课程、出售自己的作业、购买他人的作业、数据伪造、允许他人抄袭、使用考试违规物品、抄袭他人试卷、将自己试卷给予他人抄袭、寻找替考、为他人考试。题项采取七分量表形式表示个体的参与频率。

诚信态度量表在Beck的基础上进行了修订，形成了一个包含3个题项的诚信态度量表[29]，包括在家庭作业的完成中保持诚信是我的责任、在考试中保持诚信是我的责任、作为一名学生，不去剽窃他人文字、观点或其他工作是我的责任。题项采取七分量表的形式表示个体对每一题项的认可程度。

风险认知和利益认知量表在OFallon和Brimble的基础上进行了修订。[30][31]风险认知量表由三个题项组成，包括自我感知的学术失信行为被发现的可能、学术失信行为可能惩罚的力度以及教师对于既存失信行为的惩罚力度。题项采用五点计分方法来表示学生对惩罚可能度和惩罚力度大小的认知。利益认知量表由两个题项组成，包括对学术失信行为能够提高效率、学术失信行为能够使我优秀的认可程度。题项采用五点计分的方法来表示学生对此的认可程度。

问卷询问被调查者“互联网是否便捷了其需要的信息获取”，题项采用五点计分的方式来表示对此观点的认可程度。

（三）相关变量的描述统计

为了保证各量表能够代表同一种态度或行为得分，研究对各量表进行了信效度检验，结果显示学术失信、诚信态度、风险认知、利益认知的信度分别为0.97、0.93、0.63、0.74，且均不低于0.6，表明各量表信度都在可接受的范圍内，相应地各项效度分别为0.944、0.764、0.509、0.500，且均不低于0.5，表明各量表的效度在可接受的范围内。最后，依据洪大用等人的方法[32]，研究对每个量表的得分进行加总求和，以此来表征各量表所对应态度或行为的总分。

表1列出了因变量、自变量和控制变量的基本情况。

1代表党员，0代表非党员

需要指出的是，学术失信的计分方式是基于个体参与学术失信行为的频率来计算的，即若个体得分为15分，那么就表明个体在15项学术失信行为上均选择了“从未参与”，若大于15分，就表明个体承认自己曾经有过某种学术失信行为。

通过对原始数据的提取，研究发现仅有26人在15个学术失信的题项中全部选择了“从未参与”，占比仅有6.5%。若以均值55分为界，将得分在55分以上的个体视为学术失信较为严重个体，则仍然有102人处于此区间内，占比25.5%。Ma在对中国16所高校1097名大学生的调查中也发现，至少有81%的学生存在学术失信行为。[33]可见，对此问题进行关注将具有十分重要的现实意义。

（四）分析方法

主要采用多元线性回归技术对影响学术失信的因素进行确认，并在此基础上通过夏普里分解获取各影响因素的贡献，以此找到最为关键的变量，进而为后续的学术失信行为的矫正提供可资借鉴的经验。

三、实证分析结果

（一）学术失信的影响因素

表2列出了3个线性回归模型的情况，模型1代表全样本，模型2代表男性样本，模型3代表女性样本。

模型1的结果显示，学术失信情况的确存在性别差异，且男性较女性的失信情况更为严重，这一结果与Tsaousis等人的研究一致[34]，即假设1得到了证实。然而就学历而言，研究结果显示其对学术失信的影响并未通过显著性检验，这一结论与Rakovski的结果相左。考虑到研究生样本仅有41例，为了尽可能避免由样本过小而带来的偏误，研究假设高年级本科生与低年级本科生之间存在学术失信方面的认识差异，并基于此对各年级间可能存在的学术失信状况进行了方差分析，结果显示各组之间并不存在差异（p=0.886）。换句话说，本研究的假设2被拒绝。就兼职状况而言，结果显示从事兼职的个体失信情况较没有兼职的个体更高，这一结果再次印证了Maccabe[35]等人的研究，即假设7获得了证实。此外，就诚信态度、风险认知以及利益认知而言，结果与以往研究一致[36][37]，即诚信态度得分越高、知觉到的风险越大以及知觉到的利益越小，个体的学术失信得分越低，假设3、4、5获得了支持。最后，互联网感知、成绩以及政治面貌对学术失信的影响未通过显著性检验。换句话说，假设6被拒绝。出现这一原因，可能与新时期电子资源审查技术的进步有关。