学习投入量表的测量学性能研究——基于多元概化技术

朱祈祈 陈 维

（贵州师范大学，贵州 贵阳 550025）

一、问题的提出

从积极心理学研究的领域和角度出发，积极心理状态的模型越来越得到学者们的认可和扩散。作为积极心理品质的学习投入，成为教育与学习领域一个炙手可热的研究主题。Schaufeli等将学习投入定义为一种持久的、积极的、充实的心理状态[1]，在学习过程中体验到的情感、认知状态，这种状态不关注任何特定的对象、事件、个人或行为。学习投入包括活力（Vigor）、奉献（Dedication）和专注（Absorption）三个协同存在的维度，分别代表了学习过程中良好的精神状态、体验到价值感，以及集中注意力且全身心地投入。学生的学习投入程度与其心理健康水平的高低、学业成就的大小等因素密切相关[2-3]。换句话说，学习投入水平更高的个体，其人际关系等心理健康水平更高，同时学业成绩也更优异[4]。有文献研究表明，学生的参与与他们的学术表现和积极的学术成果正相关[5-6]。因此，教育工作者和政策制定者应更加重视学生的参与，将其作为解决不同学生群体负面学业成绩问题的一种手段[7]。同时，学习投入也受到很多因素的影响，例如教师对于学生的支持、父母在孩子学习中的参与投入、父母期望对于孩子的压力与影响、学生对于自己能力的认同感、学习兴趣等等[8-11]。

目前，国内外对于学习投入测量的研究工具主要包括：《中学生学习投入量表》（NCSE）、《学习投入问卷》《学习与动机投入量表》（MES）、《学习投入量表》（UWES-S）等。其中由Schaufeli等人编制的《学习投入量表》（UWES-S）的使用至今为止最为广泛。该量表被引入国内后[12]，其适用性在很多学生以及其他群体中都得证实[3,8,13,14]。同时，该量表的心理测量学性能也得到了国内一些学者的研究验证[12,15]。但UWES-S在编制之初以及后续的研究者对于其的统计检验研究大多是建立在经典测量理论（Classical Test Theory，CTT）和Rasch模型之上，而这些方法都存在一些不可避免的劣势和局限，例如，通过CTT方法获得的评价量表的参数（如信度、效度、难度和区分度）严重依赖于每个实证研究中选择的被试群体；另外，对于测验的可靠性检验，CTT几乎不能准确区分出在测试过程中可能出现的各种变异来源和大小[16]。

为此，研究人员研究目标从测量的外部出发，沿着随机抽样方法的道路不断扩展，研究测量条件与结果。根据着眼于测量系统的外部效度这条思想，研究人员创新研究和开发了概化理论（Generalizability Theory，GT）。具体来说，根据测量误差的不同来源，GT可以将总误差分解为多个分量误差，并在同时考虑多个误差来源的基础上进行可靠性分析[17]。概化研究（G研究）和决策研究（D研究）是概化理论的两个阶段。G研究的主要目的在于阐明测验的设计，即阐明测量项目、测量对象、模式以及测量结构和目标的研究。D研究的主要目的是探索概化系数和可靠性系数指标，同时探究它们与测量目标或各种次要因素之间的变化关系，以便准确对各种决策下测量结果进行可靠性估计。概化理论（GT）理论包括单维概化理论（UGT）和多维概化理论（MGT）。相较于UGT，MGT在多维测量工具的信度和效度评估方面不仅可以估计量表总分的方差分量（VC）、概化系数和相关指标，还可以估计各维度的方差分量（VC）、协方差分量。量表的内部结构，通过不同维度的协方差分量进行深入分析[17-19]。目前，GT在心理测评工具的编制和验证中已得到广泛的应用[20]。

综上，本研究拟采用多维概化理论来评估学习投入量表的心理测量学属性，为学习投入的基础性研究的测量工具的提供参考。

二、研究方法

（一）研究对象

通过便利整群方便抽样的方式，从贵州几所学校随机抽取900名学生，回收有效问卷815份，有效回收率90.5%。其中女性390份（47.9%），男性425份（52.1%），参与者年龄在11-16岁（M±SD=12.94±0.804）。

（二）研究工具

学习投入量表（UWES-S）由Schaufel等于2002年编制[21]，方来坛等于2008年修订。包括活力、奉献和专注3个维度，各维度的分别有6项、5项、6项，共17项题目。 问卷采用Likert 7级评分法，0代表从来没有，1表示几乎没有过，2表示很少，3表示有时，4表示经常，5代表十分频繁，6代表总是。验证性因子分析结果表明，UWES-S三因子模型的各项拟合指标达到可接受水平（2＝446.100，df＝101，RMSEA＝0.065，CFI=0.948，TLI=0.938)。另外，本研究中该量表的系数为0.96。

（三）统计分析

概化分析采用多元p×i°随机测量模式，参与者（p）是测量目标，每个维度的项目（i）是测量侧面。此外，上标空心圆圈表示各类别中的项目不同。假设它们是完全随机的，并且具有交叉关系。数据处理运用SPSS25.0、Mplus7.4，概化分析使用mGENOVA软件包进行统计分析。

三、结果与分析

（一）学习投入量表的G研究

由表1结果可知受试者（p）、测验项（i）以及受试者与测验项目之间的交互效应（pi）在活力、奉献和专注三个因子上的方差和协方差分量的估计矩阵。具体而言，被试在活力、奉献、专注三因子间的相关程度以及三因子的协方差分量均较高，此外，被试与项目的交互效应方差分量相对较大，而项目效应在三个因子上的方差分量比较小。综上所述，因子得分合成总分的基础是要求三个因子之间的协方差分量相对高，结果显示G研究达到接受标准。但三因子是否可以合并加总成总分，我们还需要进一步参考D研究的结果。

表1 三因子的多元概化G研究

（二）学习投入量表的D研究

依据G研究的结果估计的方差和协方差矩阵，在D研究阶段可以估计三因子的全域分数和相应误差方差分量，进一步获得概化系数、可靠性指数、相对信噪比和绝对信噪比四个估计值。结果如表2所示。全域总分的概化系数和可靠性指数均高于各个因子的概化系数和可靠性指数，同时，相对误差方差分量和绝对误差方差分量明显小于各因子的误差方差。此外，三因子的概化系数和可靠性指数均在0.8以上，具有较高水平。

表2 三因子的多元概化D研究

（三）各因子的方差贡献率

权重系数（）是基于每个因子中的项目数占总项目数的百分比。由表三可知，奉献和专注维度对于全域方差的贡献大于各自在总量表中的分值，而活力维度对全域方差的贡献略低于在总量表中的分值。同时，活力对相对误差和绝对误差方差的贡献均最高。总体来说，三因子对全域方差的贡献率与各因子分值比例略有差距，但差距不大。

表3 各因子对全域总分的贡献

四、讨论与建议

（一）讨论

在本研究中，多元概化分析被用来进一步探索学生群体中UWES-S的信度和效度，并弥补CTT对UWES-S信度和效度估计的粗糙与不足。G研究结果发现，UWES-S各因子在被试效应中的方差分量均较高。说明三因子对测量学生的学习投入有很好的效果。这与甘媛源等人研究结果一致[22]。由专注因子上的被试效应的方差分量最大，可以得出，在测量学生对于学习投入中各因素的作用中，专注的作用最大。项目效应在三个因子上的方差分量都比较小，这说明三个因子的量表结构对测验条目造成的误差较小，题目具备良好的难度和区分度。同时，三因子之间的协方差都较大，且其三者之间相关系数都达到了中等及以上水平，也说明各因子间既有独立性，又不缺乏的关联性。

根据D研究的结果，三因子的概化系数和可靠性指数均达到可接受标准。具体而言，全域总分的概化系数和可靠性指数显著高于各因子的概化系数和可靠性指数。此外，在相对误差方差和绝对误差方差上，各因子方差分量均高于整体量表方差分量，说明三个因子合成的总量表整体信度较好。各因子的概化系数和可靠性指数均达到0.85以上，这间接阐明了UWES-S由三个维度构成的合理性。总体来说，G研究结果说明了三个维度合成总量的恰当性，而D研究进一步证明了合成后的总量表具有较高的信度，是一个测量学习投入的有效工具。

最后，通过分析各因子方差对总方差的贡献率，我们发现，与其在总量表上的分值比重相比，三个因子对全域总分的贡献比例与之略有差异，但差异不大，三个因子的误差均小于2%。进一步比较相对误差和绝对误差贡献比，我们看到活力维度的贡献突出，究其原因，可能是本研究被试为处于初中阶段的青少年，他们较为活跃，充满活力。因此，未来在对UWES-S开展修订时，为提高测验精度，可着重考虑对活力因子的题目进行修改或更换。

对UWES-S的多元概化分析的结果支持了Schaufeli等人运用经典测量理论编制的量表的理论假设和合理性以及相应的研究结论，同时也支持了国内研究者对于该量表的心理测量学性能以及该量表在国内适用性的检验[1,15,22]。因此，该量表的信度和效度较高，采用该量表能很好地测量国内学生学习投入情况。

总之，基于多元概化分析的结果，我们可以得出结论，学习投入量表在学生群体中检验的结构，与其编制的理论构想和假设相符，因而支持原编者运用CTT以及其他学者运用其他方法验证该量表后所得的结果。该量表及其分量表既可以作标准参照测验使用，也可作常模参照测验使用，在未来对于学习投入的研究中，可以使用和推广该量表。

（二）教育建议

对于今后的教育研究领域而言，该量表的信效度检验的研究将有助于教育研究人员对学生在学习投入方面的教育建议与提供借鉴与思路。青少年的活力相较于其他年龄段更为旺盛与充沛，因此教师在督促学生学习时，可多引导他们将精力更有效地用于学习，为此，学校可开设相应课程或者开展团体辅导等主题活动，通过具体的事例、活动、方法使学生感悟和学习到如何真正将精力又好又高效地运用进他们的学习和生活。同时在学习之余，增加初高中的体育、音乐和美术等艺术性课程，教师在授课时也可引入翻转课堂等新形式，使学生全天学习可以多一些模式，不仅仅拘泥于课堂上老师讲学生听的传统方式。同时，这也符合目前我国教育倡导的德智体美全面发展的目标。

结合“我对学习充满热情”“学习时，我忘了周围的一切”等题目，以及结合概化研究的结果，我们从奉献与专注角度可以提出建议。例如，教育工作者应重视不同学生群体在学习过程和课程制定中的参与，将其作为解决不同学生负面学业成绩问题的一种手段。此外，教师要多培养学生的专注精神，在课堂中多结合上课内容对学生进行一些专注力的训练。学校在课程设置方面，也可以设置一些注意力的培养等课程，从外部帮助学生提高在学习时的专注力。家长也要积极配合学校和老师的教学工作，课余时间陪孩子做一些相应有助于注意力集中的练习活动。当然，上述工作需要家长和学校以及社会等多方面的通力配合。

五、结论

1.UWES-S的总量表的信度较高，并且在其三个分维度上的测量信度也是比较良好的，它既能作为一个总量表使用以评估个体的总体学习投入情况，也可以以各因子为标准了解个体在学习过程中的投入状态；既可以用于标准参照测验，也可以用于常模参照测验。

2.UWES-S在决定各因子的分量比例方面可以接受，但还不尽完善。在今后对该量表的修订工作中，可考虑改进活力维度项目的质量，适当平衡三个维度的项目数量，以提高其心理测量学指标。