“新工科”背景下我国理工科本科生专业课教学满意度的影响因素研究

庄腾腾， 姚继军

(1. 香港中文大学 教育学院， 香港 999077； 2. 南京师范大学 教育科学学院， 江苏 南京 210097)

一、 研究背景

继2016年我国成为全球最具影响力的国际工程教育学位互认协议——《华盛顿协议》的正式成员国之后，我国于2017年正式启动“新工科”建设项目，以应对全球新科技产业革命的挑战及支持“中国制造2025”等国家战略。在此背景下，教育部出台了《“新工科”建设复旦共识》(以下简称《复旦共识》)、《“新工科”建设行动路线(“天大行动”)》(以下简称《天大行动》)、《新工科研究与实践项目指南》(以下简称《北京指南》)三份系列文件，从多个方面系统推进“新工科”建设。针对我国高等工程教育领域长期存在“教师中心、教材中心、课堂中心”的弊端[1]，“新工科”建设系列文件专门强调，要“问学生志趣变方法，创新工程教育方式与手段”、“提高课程兴趣度”以及“增强师生互动，改革教学方法和考核方式，形成以学习者为中心的工程教育模式”[2]。落实“以学生为中心”的课程教学理念、关注学生的学习成效已成为“新工科”建设的一大核心理念。

从国内外现有的研究成果来看，提高学生对所学课程的教学满意度是落实“以学生为中心”教育理念、提升学习成效甚至专业整体质量的重要举措之一[3-4]。研究表明，理工科学生若对所学课程的教学满意度较低，他们在完成学业之前便可能提前放弃学业[5]。例如美国大学联合会指出，90%从科学、技术、工程、数学(Science, Techno-logy, Engineering, Mathematics，STEM)领域转行至其他领域的本科生都表示对学校的课程教学质量感到失望[6]。满意度是个体将诸如学习在内的特定任务加以内化且持续开展特定行为的必要前提[7]，是保持持久兴趣、改进学习效果的基础。较高的教学满意度会使学生对课程和学科领域具有更大的忠诚度、认可度、喜爱度和参与度[8]127，有助于减少“理工人才流失现象”[9]，也有助于提升学生对学校整体的评价[10]。

“新工科”建设的内涵虽不止课程教学这一个维度，但提高专业课教学质量是“新工科”建设的一个重要目标[11-12]。当前，国内外关于理工科专业本科生对专业课教学满意度(以下简称“专业课教学满意度”)影响因素的研究，尤其是结合教学方式、教学环境、课程属性以及考核评价方式等不同维度的研究仍相对较少。因此，本研究将利用相关调查数据，采用结构方程模型，探究教师课堂授课方式、教师对学生的学业支持、课程的跨学科性以及多元考核评价方式等因素是否影响以及如何影响我国理工科学生专业课教学满意度这一问题，从而为“新工科”建设背景下提升专业课教学和学习质量提供理论支持。

二、 理论基础与研究假设

美国学者约瑟夫·施瓦布(Joseph J. Schwab)指出，影响课程实施的有“教育者”(Teacher)、“学习者”(Learner)、“教育环境”(Milieu) 和“学科特性”(Subject Matter)四大要素[13]。基于这一理论基础并结合理工科专业的特性，有学者构建了“理工科专业本科生综合性学习过程框架”(Comprehensive STEM Educational Process Framework)。该框架的核心理念认为，本科生在校学习过程中会受到课堂教学方法、教师对学生的学业支持、学生合作学习情况、学校硬件资源和软件服务的质量、学生间学业竞争氛围、理工科专业课程本身的跨学科性、理工科专业课程之间彼此关联度、考核评价方式、考试难度等因素的综合影响，而这些复杂因素最终可归纳为教学质量、教育环境、考核方式以及理工科学科特征四个方面[14]。这一理论框架虽然旨在探究学生的学习过程，但也为本研究探讨理工科专业课教学满意度的有关影响因素提供了借鉴。

理工科专业课尤其需要注重其实施过程，因为理工科固有的学科属性对学生的智力、精力、努力、韧劲等各方面都有较高的要求。它不仅需要复杂繁多的学科基本原理来支持新知识的产生和发展，也要求学习者以积累性的方式逐步建构专业认知体系，同时要求学生运用关联性思维和视角将知识综合性地运用于实践，而不能割裂彼此之间的联系[15]。而教学过程、教学质量、教学环境的优劣则直接影响着理工科专业学生对所学课程和知识的吸收程度、融会贯通情况以及情景迁移能力[16]145。基于建构主义的学习科学和认知科学认为，虽然理工科本身已形成了非常缜密的知识体系，但学习者的认知始终是一个从具体到抽象，并在前期经验和先验知识的基础上构建新知识并完善认知框架的过程。因此在当前工程教育普遍轻操作、轻实验、重概念、重理论的培养模式下，理工科专业教师被期望能够结合工程实践，创新教育方式，运用虚拟工程实景的模拟软件等来帮助学生了解所学具体知识点的实际运用场景，从而提高学生的学科认知效果和学习效果[17]。与以上理论相一致，在对学生课程满意度的既有研究中，不少研究发现，教师的课堂教学方式、教师对学生的课外关心与支持、授课过程中的跨学科元素等与课程实施相关的变量与学生学习满意度间存在关联，这也为本研究结合理工科专业情境提出研究假设奠定了基础。

(一) 教学方式、教师对学生学业的支持以及课程跨学科性对学生专业课教学满意度的影响

首先，教师的教学方式与学生专业课教学满意度间存在特定的联系。如萨沙·尼克利克(Sasha Nikolic)等人发现采用包括实验教学在内的多元化的教学方式能将澳大利亚学生的课程满意度提高30%以上[18]，而莎娜·史密斯(Shana S. Smith)等人对美国大学生的研究也得到了类似结论[19]。迈克尔·邓金(Michael J. Dunkin)则发现大学生欢迎老教师讲授专业课的一个主要原因在于老教师们深谙学生的学习特点并善于运用丰富的教学手段来促进学生学习，而新教师往往由于经验不足而无法灵活选择合适的教学方式[20]。此外，在信息技术日新月异的背景下，合作教学、问题导向教学、基于教育技术的新型教学模式与方法也在全球范围内被大力提倡，这也说明教学方式对学生学习和教学满意度具有深刻影响。

其次，教师对学生课外学习情况的持续关注与支持也会对学生的课程学习体验产生影响。如美国国家研究委员会认为，学习行为不仅是一项认知活动，更是一项社会文化性活动，只有在健康积极且彼此支持的环境中，学生的元认知技能、自我认知以及对知识的理解程度才能达到最优，从而产生真正高效的学习行为[21]。高等教育层面的理工科专业在难度、深度和广度上都需要学生在课后付出巨大的努力[8]95，因而教师在课后给予学生额外指导、专业帮助以及学术支持均是影响教学满意度的重要因素[22]。

最后，理工科固有的属性也会对教学满意度产生不可忽视的影响，其中最大的属性便是跨学科性[23]。虽然不同专业具有各自的范式特征，但彼此之间在深层次的理论基础、研究方法、技术指标及现实应用等层面往往具有一定共性，因而理工科高校通常要求其毕业生具备应用跨学科知识和技能解决复杂现实问题的能力，以及参与跨学科研究团队共同从事研发的能力[24]。既有研究也表明，跨学科学习对大学生知识建构与成绩提高都有较大促进作用，同时影响学生的学习心理、学习行为和对教学的满意度[25]。

(二) 多元考核评价方式对教学满意度的影响及其潜在中介作用

学业考核评价方式在提升学生学习效果和满意度方面具有不可替代的重要作用。既有研究指出，对于理工科学生而言，采用多元化的考核评价方式不是可有可无的选择，而是一种必须，唯有如此才能全面了解学生的真实学业水平，激发学生的学习后劲[16]168。如果高校仅使用传统的笔试作为测评方式，学生则只会将精力聚焦于应对考试而非学科本身，学业效果便会大打折扣[26]10，这样的考核方式其科学性与合理性均会受到质疑[27]。

相比其他影响因素，考核评价方式往往更具“指挥棒效应”，在高校则体现为学生“考什么、学什么”的功利主义学习目的。高等教育大众化背景下，获得显性的评价认可、文凭认证以及实现好的就业结果是许多学生接受高等教育的主要目的，而教师、课程等与学术及学习本身密切相关的因素往往不被重视，这一现象被称为“高等教育文凭化”，即学生并不将高等教育视为能够帮助自己全面发展的教育过程，而仅将其看作一个获得文凭的途径[28]。因此有研究表明，如果没有足够有效的考核评价方式，那么再充分的课堂准备、再用心的学业支持以及再好的课程设计都无法促使学生主动学习[26]98。这就意味着其他旨在提升学生学业满意度的举措能否产生积极作用，很大程度上取决于学业考核评价方式是否科学到位。

教师课堂授课方式、教师对学生的学业支持、课程的跨学科性以及多元考核评价方式等变量彰显了施瓦布四大教育要素的有关内涵，也是理工科专业本科生综合性学习过程框架中的重要组成部分，对应着教学质量、教育环境、理工科学科特性及考核方式等方面。而既有文献中关于考核评价方式“指挥棒效应”的研究结论更体现出这一变量在影响学生学习方面的独特作用。

事实上，以上变量对学生学习效果和课程满意度的潜在影响不仅体现在学术理论框架中，更体现在国际高等工程教育的前沿实践中。例如“构思、设计、实施、运作”(Conceive，Design，Implementation，Operation，CDIO)工程教育模式是当前全球数百所著名高校理工科专业发展的指导理念，其12条全球公认的工程教育教学标准中，有多条标准明确体现了教师课堂授课方式、教师对学生的学业支持、课程的跨学科性以及多元考核评价方式等因子的内涵。如CDIO第10条标准“教师教学能力的提高”表明在全球范围内，本科层面的理工科教育呼唤教师采取有效措施来提高一体化教学能力，并通过主动创新教学方法促进学生学习；第3条标准“打造综合性课程”则明确指出，理工科专业课程体系应基于不同但相关学科彼此支持的课程模块，培养方案应着眼将学生的知识、技能和多学科课程结合在一起，而教师在设计课程时也应当积极建立学科间的联系；第11条标准“学生学习考核”则要求理工科院校对学生学习的考核评价方式必须多样且与教学目标相匹配，这些方法包括笔试、口试、评分量表、同侪评估和自我评估等。

因此，本研究在既有研究的基础上，结合国际工程教育前沿标准及“新工科”建设的举措，拟选取教师课堂授课方式、教师对学生的学业支持、课程的跨学科性三个维度作为预测变量，选取多元考核评价方式作为中介变量，探讨它们如何影响因变量专业课教学满意度。有关研究假设如下：

假设1：教师课堂授课方式(1a)、教师对学生的学业支持(1b)、课程的跨学科性(1c)分别显著影响理工科专业本科生的专业课教学满意度；

假设2：多元考核评价方式显著影响理工科专业本科生的专业课教学满意度；

假设3：多元考核评价方式在教师课堂授课方式(3a)、教师对学生的学业支持(3b)及课程的跨学科性(3c)对专业课教学满意度的影响路径中均起到显著中介作用。

三、 研究设计

(一) 研究工具

本研究主要借鉴国内外学者开发并验证的较为成熟且广泛使用的量表，并结合我国高等教育发展的实际情况，对个别量表的题项进行修正，以适应我国高等教育的具体情境。问卷设计使用的均是李克特6级量表。

教师课堂授课方式这一维度的量表借鉴了凯萨尔·威尔逊(Keithia L. Wilson)等人开发的“课程体验问卷”[29]，并结合教育技术的最新发展共设6道题目探究理工科专业教师的课堂教学方式。量表采用6点计分，得分越高表示教师越擅长利用多种教学方式开展课堂教学。这一维度的示例题目包括“授课教师会普遍利用模拟软件、应用程序、虚拟现实技术(VR)、增强现实技术(AR) 等信息技术开展课堂教学”“授课教师会普遍采用小组学习等方式开展课堂教学”等。

教师对学生的学业支持这一维度的量表借鉴了尹弘飚(Hongbiao Yin)等开发的“大学数学课堂环境问卷”中“教师支持”这一维度[22]，并将原量表中对数学方面的关注延展到了更广泛的理工科专业，共设6个题项探究教师是否普遍重视在课外给予学生学业援助以及是否鼓励并奖励学生创新学习方式。量表采用6点计分，得分越高表示教师越重视学生的学业并给予更多的学业支持。该维度的示例题目包括“教师普遍愿意与学生保持课外的持续交流”“教师会普遍奖励学生的创造性思维和学习成就”等。

课程的跨学科性这一维度为自编量表。在有关文献基础上，本研究编制4道题目探究被调查者所在专业的专业课程内容是否基于其他相关专业，专业课程设置是否包括专门的跨学科类课程，专业授课教师是否具备跨学科背景以及完成专业课程任务是否需要基于不同学科的知识和技能。该维度的示例题目包括“本专业的专业课程内容会基于其他相关专业的课程内容”“本专业的课程设置会包括专门的跨学科类课程”等。量表采用6点计分，得分越高表示本专业的课程内容跨学科性越强。

多元考核评价方式这一维度借鉴了凯萨尔·威尔逊等人开发的课程体验问卷中“合适的评价方式”[29]这一维度，共用5道题目探究理工科专业是否在传统期末考试之外，采用多样化的考评方式考查学生的综合学习效果。该维度的示例题目包括“除笔试外，学校会采用多元化(如笔试、口试、论文、实践能力测试等)方式考核学生的专业课学习效果”“小组作业对各门课程的学业成绩普遍具有影响”“实习基地或企业会对学生的专业应用能力提供较为专业的评价和反馈”等。量表采用6点计分，得分越高表示本专业所使用的考核评价手段越多元。

专业课教学满意度这一维度的量表在借鉴凯萨尔·威尔逊等人开发的课程体验问卷中关于课程整体满意度[29]的基础上，本研究自行开发2道题目，分别探究理工科专业本科生对所学专业课程夯实其理论基础以及提高其实践技能的满意度。这一量表共有3道题目，示例题目包括“课程教学结束后，我掌握了课程的知识体系和理论基础”“课程教学结束后，我能将课程中涉及的理论熟练应用到实践或研发中”等。

(二) 预调查与预试数据描述

本研究于2018年初首先面向北京、江苏、河北3个省份4所理工科院校的理工科专业本科生进行预调查，以验证量表的适切性。本研究所选择的4所院校包括“985工程”高校、地方理工科优势高校及行业特色型院校，在不同层级和类型的理工科院校中具有一定的代表性。作者通过4所院校熟识的教师，将调查问卷转发给各校理工科专业的本科生。问卷设立一道题目“您的专业名称是什么”，以便于研究人员了解问卷提交者的专业属性和后期进行数据筛选。问卷鼓励被试留下邮箱，研究人员在数据收集完毕后通过邮件联络的方式对被试的理工科专业背景进行抽样核实。此外，问卷平台通过设置使每道题仅能选择一个选项、同一手机或电脑仅能作答一次、答完所有题目方能提交等，最大限度地确保所得数据的真实有效性。

预调查阶段共回收有效问卷316份。其中，男生161份，女生155份；大一学生23人，大二学生115人，大三学生156人，大四学生22人；“985工程”高校学生60人，地方理工科优势高校70人，行业特色型院校186人。

本研究将所使用的5个量表的所有题目整合在一起进行探索性因子分析，KMO指数为0.935，大于0.8，这表明预调查数据取样充分，适合进行探索性因子分析。本研究通过SPSS 20.0对预试数据进行主成分分析，经过最大方差正交旋转后显示，所有题目最终仍然被归为5个因子，且每个因子具体题项的因子载荷量均大于0.5。同时，5个因子的克隆巴赫系数(Cronbach′sα)在0.836～0.926之间(见表1)，且删掉任意因子的任一题项均会使该因子的信度降低，进而证明本研究所使用的5个量表适用于我国高等教育情境，且各量表都具有较好的内部信度。

表1 探索性因子分析结果

(三) 正式调查与数据收集

正式调查以定向发放和滚雪球抽样相结合的方式，向北京、江苏、河北3个省份多所高校的理工科专业本科生推送或转发在线调查问卷。由于研究人员对被研究者的学习特征并没有先验性预设，因此采用滚雪球抽样的方式有助于研究者以开放的方式获取参与者不为预期的特征[29]。本研究数据收集方式是“方便抽样”，目的在于尽可能确保所收集的数据不受主观偏好的影响。

本研究最终共回收问卷670份，在回收的问卷中，三类问卷被视为无效并予以剔除。一是在问卷的背景性问题中随意填写，提供无意义的无效答案；二是作答学生并非理工科专业；三是被试通篇选择的答案标准差为0，即证明该被试仅仅是为了完成问卷而并未进行认真思考。本研究删除无效作答问卷后共得到619份有效问卷，有效作答率为92.4%。被试中110位来自“985工程”高校(17.8%)，33位来自非“985工程”的“211工程”高校(5.3%)(以下简称“211工程”高校)，267位来自非“985工程”非“211工程”的综合性高校(43.1%)(以下简称综合性高校)，209位来自非“985工程”非“211工程”的行业特色型高校(33.8%)(以下简称行业特色型高校)。大一学生155人(25.0%)，大二学生175人(28.3%)，大三学生209人(33.8%)，大四学生80人(12.9%)。男、女生分别为302位(48.8%)和317位(51.2%)。

正式调查对本研究所使用的5个量表进一步做了验证性因子分析，结果发现各量表均具有较为良好的结构效度和信度。其中，教师课堂授课方式的有关指标为：χ2/df=4.218(1)不同研究者对于利用卡方与自由度的比值(χ2/df)这一指标来衡量模型好坏持有不同观点。虽然一些学者认为这一指标应尽可能与1接近，但在实际研究中，赫伯特·马什(Herbert W.Marsh)和丹尼斯·霍切瓦尔(Dennis Hocevar)在其文《Application of confirmatory factor analysis to the study of self-concept: first- and higher order factor models and their invariance across groups》中指出，这一指标小于5即可接受。另据邱皓政、林碧芳的《结构方程模型的原理与应用(第二版)》，卡方与自由度的比值(χ2/df)受样本量的影响非常大，因而这一指标虽具有一定的参考意义，但不宜作为衡量模型好坏的绝对标准。根据这一理念，一些研究中虽然χ2/df达到了23.23，亦被视为可接受范围。，RMSEA=0.072，CFI=0.985，TLI=0.975，CR=0.888；教师对学生的学业支持的有关指标为：χ2/df=5.222，RMSEA=0.083，CFI=0.986，TLI=0.976，CR=0.927；课程的跨学科性的有关指标为：χ2/df=11.52，RMSEA=0.128，CFI=0.982，TLI=0.945，CR=0.858；多元考核评价方式的有关指标为：χ2/df=4.398，RMSEA=0.074，CFI=0.989，TLI=0.977，CR=0.876。由于专业课教学满意度这一因子仅有3道题项，因此无法得出其χ2/df值，但其组成信度CR=0.897，证明该维度具有良好的内部一致性系数。各维度的描述性统计分析结果如表2所示。

表2 正式调查阶段各维度的描述性统计分析结果(N=619)

根据约瑟夫·海尔(Joseph F. Hair)等人的研究结论，如果一个维度所有题目的标准化因子负荷量值均大于0.5，则说明该维度的每道题项与其所属维度具有良好的匹配度[30]。本研究运用AMOS 20.0对正式调查阶段的数据进行分析，发现各维度的标准化因子负荷量范围为0.625～0.893，因此表明各维度每道题目与其所属维度具有良好的匹配度。而各维度的平均变异数萃取量的范围在0.574～0.743之间，均大于建议值0.5[31]，证明各维度均具有良好的收敛效度(见表3)。同时，根据克拉斯·福内尔(Claes Fornell)等人的研究结论，如各维度的平均变异数萃取量均大于该维度和其他维度间相关系数的平方，则能够证明每个维度与其他维度之间都具有足够的区别效度[31]。由表4可见，本研究所使用问卷的各维度均满足这样的条件，进而证明它们之间具有足够的区别效度。

表3 正式调查阶段各维度的组成信度、收敛效度及各题目的标准化因子负荷量

(续表3)

表4 各维度的相关分析及区别效度(N=619)

四、 研究结果与分析

(一) 教师课堂授课方式、教师对学生的学业支持以及课程的跨学科性对专业课教学满意度的影响分析

鉴于结构方程模型集合了因子分析、典型相关以及多元回归等多重优势[32]，且可同时纳入观测变量和潜变量分析数据，本研究采用结构方程模型开展数据分析。首先，本研究运用AMOS 20.0分析3个预测变量对因变量的预测效应，模型见图1。由于篇幅有限和考虑到简洁问题，图1和图2均只呈现潜变量间的路径关系，而未呈现观测变量，因此本研究的潜变量用圆圈而非方框所示。数据结果显示，此模型具有较好的模型拟合度(χ2=370.909,df=129,χ2/df=2.875,GFI=0.936,TLI=0.961,CFI=0.967,RMSEA=0.055)，这证明所建立的模型具有合理性。同时，从图1变量间的标准化路径系数和P值可以看出，教师课堂授课方式、教师对学生的学业支持、课程的跨学科性均对专业课教学满意度具有正向显著影响作用，从而证明假设1a、1b和1c均成立，也证明这几个变量间满足进行中介效应检验的前提。

图1 无中介变量的结构方程模型

(二) 中介效应模型检验

鉴于3个预测变量均对因变量具有显著影响作用，因此本研究根据有关假设将变量多元考核评价方式加入模型中，充当3个预测变量和因变量之间的中介变量并构成新模型(见图2)。

图2 加入中介变量后的结构方程模型

本研究首先运用结构方程模型的适切性对新构建的模型进行验证。根据雷克斯·克莱恩(Rex B. Kline)及丹尼斯·杰克逊(Dennis L. Jackson)的理论，样本量N与所建模型中待估计参数个数q的比值可作为判定一项研究是否适合运用结构方程模型开展分析的一个黄金法则，如N/q能够达到20这一理想值，则证明该模型极其适合运用结构方程模型。在一般的统计实践中，这一比值不低于10则表明所建模型较为适合运用结构方程模型[33-34]。本研究含中介变量的模型中，教师课堂授课方式含6题，教师对学生的学业支持含6题，课程的跨学科性含4题，多元考核评价方式含5题，课程教学满意度含3题，同时考虑到变量间的协方差，因此模型待估计的参数个数q为(6+6+4+5+3)*2+3+4+3=58，故N/q为619/58=10.67，满足黄金法则，则证明该模型适合运用结构方程模型开展分析。

加入中介变量后，模型依然具有良好的拟合度(χ2=674.251,df=242,χ2/df=2.786,GFI=0.914,TLI=0.951,CFI=0.957,RMSEA=0.054)。同时，本研究通过最大似然法所得到的各变量间的路径系数及显著性如图2所示。由图2可以看出，在加入中介变量之后，中介变量多元考核评价方式对因变量专业课教学满意度具有显著影响作用。由于预测变量教师课堂授课方式对中介变量多元考核评价方式并无显著影响作用，而对因变量专业课教学满意度具有显著影响，故说明教师课堂授课方式对专业课教学满意度的影响仅有直接影响而无间接影响。而由于预测变量教师对学生的学业支持对中介变量多元考核评价方式具有显著影响作用，且对因变量专业课教学满意度也具有显著影响作用，故说明多元考核评价方式在教师对学生的学业支持和专业课教学满意度之间起到了中介效应，即教师对学生的学业支持对专业课教学满意度的影响作用部分是通过多元考核评价方式来完成的。同样，由于预测变量课程的跨学科性对中介变量多元考核评价方式和对因变量专业课教学满意度具有显著影响作用，故说明多元考核评价方式在课程的跨学科性和专业课教学满意度之间也起到了中介效应，即课程的跨学科性对专业课教学满意度的影响作用部分是通过多元考核评价方式来完成的。

戴维斯·麦金农(Davis P. MacKinnon)等人指出，在几种检验中介效应的方法中，通过自展法(Bootstrap)抽样可以估计出最为准确的中介效应值及其置信区间[35]。据此，本研究使用自展法自主抽样1 000次对多元考核评价方式在各预测变量和因变量之间的中介效应作进一步检验(见表5)。

表5 基于中介模型各变量对因变量的总效应、直接效应和间接效应(自展法抽样1 000次)

由表5可知，中介变量多元考核评价方式对因变量专业课教学满意度具有显著直接影响效应(P<0.05，置信区间不含0)；预测变量教师课堂授课方式对专业课教学满意度仅有直接效应(P<0.01，置信区间不含0)而无间接效应(P>0.05，置信区间含0)；教师对学生的学业支持对专业课教学满意度既有直接效应(P<0.01，置信区间不含0)又有间接效应(P<0.01，置信区间不含0)；而课程的跨学科性对专业课教学满意度只有间接效应(P<0.01，置信区间不含0)而无直接效应(P>0.05，置信区间含0)，这说明中介变量多元考核评价方式在教师课堂授课方式和专业课教学满意度之间不存在中介作用，在教师对学生的学业支持与专业课教学满意度之间存在部分中介作用，而在课程的跨学科性与专业课教学满意度之间存在完全中介作用。

本研究对图2和表5中各预测变量对中介变量及因变量之间的影响路径进行对比发现，虽然图2显示课程的跨学科性对专业课教学满意度具有显著性作用，表5显示课程的跨学科性对专业课教学满意度并无直接的显著作用，但多元考核评价方式在两者之间具有显著中介作用在两种方法中均得到了强烈印证，具有高度一致性。其他各路径的影响效应在图2和表5中均一致。综上证明假设2成立，假设3a不成立，假设3b和假设3c均成立。

(三) 模型分组检验

由于子样本分别来源于“985工程”高校、“211工程”高校、综合性高校、行业特色型高校，故本研究在先前模型检验的基础上对图2所示的模型开展分组检验，以探究变量间的影响在不同类型高校间是否存在显著差异。本研究将“985工程”高校和“211工程”高校归为一类统称为“985/211高校”(143人)，将综合性高校和行业特色型高校归为一类统称为“非985/211高校”(476人)，并开展模型分组检验，结果见表6。

表6 “985/211高校”与“非985/211高校”分组检验(模型层面)

从表6可知，两类高校在模型层面具有显著区别，这表明“985/211高校”与“非985/211高校”在至少一条具体路径中存在显著差异。本研究通过进行逐步路径分析发现，在图2所示的5个变量构成的所有路径中，两类高校在“多元考核评价方式-专业课教学满意度”这条路径上存在显著差异(Δdf=1，Δχ2=3.946，P=0.047)，在其余路径上均不存在显著差异(见表7)。具体而言，“985/211高校”在这条具有显著差异的路径上的标准化路径系数为0.333，“非985/211高校”在此条路径上的标准化系数为0.150，这表明“多元考核评价方式”对“专业课教学满意度”的影响在“985/211高校”中更为明显。

表7 “985/211高校”与“非985/211高校”逐步路径分析检验

五、 结论与启示

(一) 研究结论

提升专业课教学满意度是落实“面向学生”及“学生中心”国际工程教育理念的重要保障[2]。本研究探析了影响理工科学生专业课教学满意度的直接和间接因素，研究结论为推进“新工科”建设提供了相关依据。

1. 教师课堂授课方式显著影响专业课教学满意度。以往研究中虽有学者认为教学方式与学生满意度间并无必然的联系[36]，但本研究发现教师课堂授课方式对理工科学生专业课教学满意度具有显著影响作用，这与另外一些学者关于学生满意度的研究结论一致。如安吉拉·卡蓬(Angela Carbone)等人的研究显示，当教师努力备课并将各种多元化教学元素融入备课教案和教学实践中时，学生们的学习满意度会有所提升[37]。本研究教师课堂授课方式这一维度的具体题目充分说明，在当前教育信息化时代，传统的讲座式授课方式已无法满足理工科学生对高质量课程的迫切需求，学生对基于现代教学信息化手段和媒介的教学方式(如利用虚拟现实技术、增强现实技术来实现模拟性教学)的渴望是迫切的，对在诸如实验室或实训基地等第二课堂进行学习的创新型教学方式持欢迎态度，并希望学校能与行业界加强联系，大力引进行业资源(如业内专家)参与教学活动。这样的结论与“新工科”建设文件《天大行动》中所强调的“创新工程教育方式与手段”的建设思路相契合，同时也印证了《复旦共识》中所呼吁的“鼓励行业企业参与到教育教学各个环节”的合理性。

2. 教师对学生的学业支持显著影响专业课教学满意度。本研究中，教师对学生的学业支持不仅显著影响专业课教学满意度，更在各预测变量中对因变量的影响最大，这与阿德南·阿蒂卡特(Adnan A. Adikata)等人的结论一致，即教师在处于人生转型期的大学生的学习过程中扮演着不可或缺的角色[38]。虽然以往研究并不专门针对理工科学生，但它们及本研究的结论共同说明教师可以全方位塑造学生及影响其学习效果。问卷的题目进一步彰显，理工科专业学生不希望教师下课后便无影无踪或对学生放任不管，而是期待教师能够与自己进行沟通以及提供学习上的鼓励和指导，这种期待是超越课堂本身而延至课堂之外的，这或许与理工科专业本身的学科难度紧密相关。

3. 课程的跨学科性显著影响专业课教学满意度。本研究中，课程的跨学科性对专业课教学满意度的影响相较于其他预测变量要小，但依然达到了显著水平。这一结论进一步丰富了现有文献关于跨学科性对学生学习效果的作用，如辛西娅·沃利(Cynthia D. Worley)认为课程的跨学科性会增加学生的学科参与度[39]，又如爱德华·克劳利(Edward F. Crawley)等认为学科的跨学科性深刻影响着学生的学习效果[16]137，如计算机专业的学生只有既学好编程语言又学好计算理论才能更好地理解专业课程的整体架构。同时本研究的结论也印证了全球大量高校日益重视开设跨学科课程甚至跨学科专业的趋势[24]。

4. 多元考核评价方式显著影响专业课教学满意度。虽然黛布拉·格蕾丝(Debra Grace)等人认为评价方式和学生满意度之间并不存在必然联系[3]，但本研究证明多元考核评价方式对专业课教学满意度具有显著影响作用，并在其他一些预测变量对专业课教学满意度的影响路径中起到中介作用。这与保罗·拉姆斯登(Paul Ramsden)的结论一致，即热爱学习的学生希望学校使用多元化的考评方式来全面检测自己的学习效果[40]。本研究所使用问卷的具体题目和研究结论共同证明，口试、论文、小组作业等多种形式的考核方式并用对理工科学生的课程学习具有显著影响；此外，实习实践基地的有效反馈对学生学科综合素养的提高有显著作用，且考核体制对学生的激励作用越强，满意度就越高。多元考核评价方式中介作用的发现进一步说明，当学生表示他们对所学课程比较满意时，往往取决于很多因素的共同作用，而考核评价方式就是一只影响专业课教学满意度的“看不见的手”，其中介作用往往被忽视，但却至关重要。如若考核评价方式不够多元和科学，尽管教师有心支持学生学习，课程设计能够体现理工科跨学科的本质特性，学生的收获往往也不会尽如人意。

模型分组检验显示多元考核评价方式对专业课教学满意度的影响在“985/211高校”中比在“非985/211高校”中更为明显，这从某种意义上解释了我国高等教育界的分层现象，即一流大学的教育教学改革一般要优先于普通高校。许多一流高校基于自身发展及国际化需要，已开始注重对学生开展过程性考核和形成性评价，并利用多元化的考核方式综合评价学生学业。相比之下，非一流高校在考核方式上更多依然采用传统期末考试这种终结性评价方式。

(二) 研究启示

教师课堂授课方式、教师对学生的学业支持、课程的跨学科性以及多元考核评价方式等因素紧紧围绕着学生的学习过程，属于高等工程教育人才培养的根本任务范畴，应被视为优先领域进行改革。基于以上研究结论，本研究认为在推进“新工科”建设的过程中，高校可以从以下几方面着手。

一是加大资源投入，为理工科专业课程教学模式与方法创新提供基础保障。鉴于教师课堂授课方式显著影响本科生专业课教学满意度，“新工科”背景下，学校层面应统筹安排，激励理工科专业教师结合学科特征大力开展教学研究，并为教师创新教学方法提供诸如翻转课堂、教育技术、教学创新基地等基础设施保障和专项经费支持。事实上，近年来全球高等教育界都在呼吁理工科专业在教学模式与方法上进行创新改革，因为传统的讲座式教学在全球大多数高校仍是主导，一线教师往往对新型教学模式与方法知之甚少[41]。相比欧美发达国家，我国高校理工科专业教师在工程教育教学方面投入的研究时间和精力更是有限[42]，因此我国高校应紧紧抓住“新工科”建设契机，加大资源投入，系统性地更新教学手段，提高理工科专业的课堂教学质量。

二是加强政策引导，将“第二课堂”教师工作量引入职称评定体系。正如研究结论所示，教师对学生的学习情况给予更多的关注和支持是理工科学生保持学习韧劲的重要因素，也是本科生对专业课教师的重要期待。“新工科”建设背景下，高校应更新本校教师工作评价机制，通过政策引导促使教师重视在第一课堂之外与学生就专业学习开展深层次交流与互动，促使学生进行深度学习。事实上，无论是“新工科”建设文件中的《天大行动》，还是教育部近年发布的《关于认真学习贯彻全国教育大会精神的通知》或《关于深化本科教育教学改革全面提高人才培养质量的意见》，都强调了提升学业挑战度对提高学业效果和高等教育质量的重要意义。然而必须重视的是，高校和教师在提升学业挑战度的同时务必要给予学生更多的课外支持，否则理工科专业固有的难度会进一步加剧学生学业分化，甚至可能使学生产生抵触情绪或造成身心问题[8]96。

三是打破院系壁垒，共同打造高水平跨学科专业课程。根据以往研究和本研究的有关结论，理工科专业无论是培养目标还是课程体系均对学生的跨学科能力提出了较高要求，也深刻影响着专业课教学满意度。现实中，本科生往往以“碎片化”的方式进行学习，所学的知识不成体系、课程间衔接度不够等因素都造成了理工科学生学习的重要障碍。“新工科”建设背景下，高校应着力打破院系壁垒，动员不同院系或系部的教师共同打造高水平跨学科课程，探索面向现实工程问题的跨学科教学模式。《复旦共识》表明，“新工科”的“新”不仅仅包括推动现有工科专业的改革创新，更要以新经济、新产业为背景主动设置和发展一批新兴工科专业，而跨学科交叉融合的课程体系则是设置面向未来的“新工科”专业的基本元素，且将成为全球高等教育发展的必然趋势[42]。对于这一趋势，我国高等工程教育界应当抓住契机实现跨越式发展。

四是推进考试改革，落实形成性评价和多元化评价的考核理念。传统的期末考试属于一次性的终结性评价，往往只注重学生特定知识范围内的解题能力，难以全面洞察其专业能力。而真正能有效追踪并监测学生实时学习效果的是近年来被国际教育界日益强调的形成性评价，它在期末笔试的基础上，定期以不同的形式检测学生的学科素养和综合能力。从闭环反馈控制的有关理论来看，考核评价方式是对学生整个学业作出反馈的最为重要的一环，如若缺失其后果无法由其他环节弥补[43]。多元化的考核评价方式有助于敦促学生用心去啃理工科专业的“硬骨头”，通过克服各种挑战打下扎实的学科基础和能力基础。当前，我国关于高校教学改革的一些政策文件已经说明，国家在提升教学质量、增强学业挑战度等方面已形成了强烈共识，但在考核方式、考试方式、评价体系等方面的改革还相对滞后。“新工科”建设背景下，高校尤其是体量较大的“非985/211高校”应加快推进考试改革，打造更为科学、全面且有效的多元化学生学业评价体系，从而为我国产业发展和国际竞争提供确有竞争力的人才。

六、 结 语

本研究在内容上探析了影响理工科本科生专业课教学满意度的有关因素，为这一研究领域提供了一定的理论价值；方法上基于严谨的文献基础、假设提出及假设验证等步骤开展实证研究，具有一定的创新性。鉴于客观资源的限制，本研究样本量相对有限，所涉及的假设模型未能涵盖其他更多的潜在影响因素，如何打开“新工科”课程改革与学生学习成效间的机制“黑箱”，仍需进一步研究。今后研究可在本研究的基础上进一步扩大调查取样范围，吸收更多的相关变量，对不同年级的学生群体基于不同的课程类型进行更为细致的分组研究。