普通高校大学生体育学习力评价模型研究

赵洪波， 王喆昊

(辽宁师范大学 体育学院，辽宁 大连 116029)

原教育部党组书记、部长陈宝生在《关于教育系统学习贯彻党的十九届五中全会精神的通知》中提出：“建设高质量教育体系，加快建成教育强国的指导思想，要求做好教育现代化和高质量教育的改革.”[1]而在科技快速发展的当今社会，教育的现代化发展和改革都会加快知识的迭代更替，所以自身知识储备量已经不再是竞争的决胜因素，个人学习力更能体现出个人优势，成为重中之重.近年来，关于学习力的研究日益增多，诸多学者研究认为，学习力是人的有意识行为，存在于人与人之间，与人的思想有关，并通过行为表现出来.在市场经济和教育水平快速发展的当代社会，学习力作为一个人内在心理因素以及外在行为表现的综合性评判指标，其高低直接影响着学习的有效性.个人学习力的强弱在很大程度上决定了对于新知识的认知、理解、掌握和使用能力.

体育领域中，体育学习力即是指个人对新的体育知识或新的体育技能的认知、理解、掌握和使用的基础能力.高校大学生体育学习力的高低直接关系着其对体育知识的获取和体育技能的掌握效率，影响着体育素养水平的发展程度.因此，在当前教育体制改革不断深化、加强青少年体育教育的改革浪潮中，提高高校大学生的体育学习力俨然成为推进高校体育教育改革的关键.鉴于此，本研究通过对普通高校大学生体育学习力评价模型的构建和分析，以揭示影响高校大学生体育学习力水平的关键性指标及指标间的相互作用关系，进而为高校大学生体育学习力的培养提供理论依据，促进高校大学生体育素养水平的提升.

1 研究对象与研究方法

1.1 研究对象

本文以普通高校大学生体育学习力评价模型为研究对象.

1.2 研究方法

1.2.1 文献资料法

通过知网等文库对体育学习力相关文献进行收集和整理，并对以往学习力领域的相关研究进行分析和解读，为本文研究奠定理论基础，同时提供参考与帮助.

1.2.2 问卷调查法

问卷的编写借鉴了以往有关学习力或体育学习力相关文献,并通过专家访谈进行部分修改，最后制定了普通高校大学生体育学习力评价问卷.在大连市区内随机抽选4所高校共450名普通高校大学生作为本次的调查对象.发放电子版问卷和纸质版问卷共450份，回收430份.通过筛选剔除明显不认真的问卷，保留有效问卷419份.

1.2.3 结构方程模型法

结构方程模型是以定量研究为目的，对假设模型作出客观评价，是验证潜变量和观测变量之间的相互关系，以测量观测变量推断潜变量对假设模型进行验证的多元统计分析方法[2].本研究使用结构方程模型法反映普通高校大学生体育学习力的潜变量与观测变量之间的关系.

1.2.4 数理统计法

在本研究中使用SPSS21.0和AMOS21.0两个软件完成数据的分析.问卷的优化借助SPSS21.0完成.普通高校大学生体育学习力评价模型的构建和修正借助AMOS21.0完成.

2 问卷的设计

2.1 问卷的初拟

基于以往相关研究成果和专家访谈结果，初步设计了普通高校大学生体育学习力评价量表的各个维度与观测变量.借助德尔菲法对量表中的维度与观测变量进行多轮筛选，最终确定了4个维度和各观测变量(每个维度各对应4个观测变量).采用Likert五点量表法设计成初步问卷(见表1).

表1 普通高校大学生体育学习力评价问卷(初拟)

2.2 问卷的优化

对初步形成的问卷进行检验和优化，以获取更全面和更加精确的指标.

2.2.1 问卷的信度检验

问卷的信度检验就是检验问卷的可靠性，是否具有相对稳定、相对一致的特点.目前，信度检验常用Cronbach’sα值(克朗巴哈系数)和修正后测项即量表相关系数(Corrected item-total correlation，CITC)来衡量.CITC表示在同一变量维度下，每一测量项目与其他所有测量项目之和的相关系数，一般认为小于0.5时就应该删除该测项[3].如果α达到0.9以上，则表示该测验或量表的信度较好[4].

使用软件SPSS21.0检验所得问卷整体Cronbach’sα、CITC和各潜变量α值(见表2).问卷整体Cronbach’sα=0.922>0.9；CITC值都在0.5之上,都符合要求，无须删除；各潜变量α值也都在0.9之上.所以问卷整体信度达到要求.

表2 CITC 值和信度系数表

2.2.2 问卷的效度检验

效度是测量的有效程度，即使用的测量工具能否正确、高效地呈现出所要测量的内容和特质.问卷的效度检验可以用SPSS软件进行检测.

使用SPSS21.0对问卷数据进行KMO和Bartlett的球形检验.测得KMO值为0.907>0.9，符合要求并同时处于检验效果最好的状态；Bartlett的球形度检验显著性为0<0.01，属于非常显著差异，符合要求.这表明问卷通过了效度检验，可以进行探索性因子分析，也表明问卷整体可以反映整个量表的潜在结构.

2.2.3 问卷的探索性因子分析

为了对16个观测变量进一步筛选，使用SPSS21.0中的主成分分析法和方差极大正交旋转法进行探索性因子分析.以特征值>1为条件进行主成分分析，得到潜变量解释的总方差(见表3).提取出4个主成分因子，分别对应普通高校大学生体育学习力评测量表的4个维度(动力、毅力、能力和创新力).方差贡献率为74.218%>50%，符合要求，证实动力、毅力、能力和创新力是普通高校大学生体育学习力评价模型的4个潜变量.对所提取的4个主要因子进行方差最大化旋转，得到16个观测变量的正交因子载荷矩阵(见表4).因子载荷值皆为正数且>0.5，符合要求并通过结构效度分析检验.

表3 潜变量解释的总方差

表4 旋转后的因子荷载矩阵

经过信度检验、效度检验和探索性因子分析，该普通高校大学生体育学习力评价问卷符合要求，得到评价普通高校大学生体育学习力的16个观测变量.

3 模型的构建

3.1 模型的初步构建

使用AMOS21.0软件进行普通大学生体育学习力评价指标模型的构建.根据上述问卷的检验以及各部分的分析结果，设计模型的4个体育学习力潜变量分别为动力、能力、毅力和创新力，并将16个题目作为对应的评价观测变量，进行初步模型的构建(见图1).

图1 普通高校大学生体育学习力评价模型(修正前)

3.2 模型的识别

在建模时应对模型进行识别，通过识别检验避免所建的模型因无法识别导致构建失败.通过文献可知，模型识别最常用的方法为t规则，通过t规则可以筛除部分无法识别的模型.当tDP时，模型为识别不足，需要添加约束条件[5].

而DP的计算公式如下：

DP=(P)×(P+1)/2.

其中,DP代表测量的数据数，P代表模型中的观测变量，而t值则是自由估计的参数数目.

由上述分析可知该公式的实际观测变量数值为16，依据公式进行计算并得出实际测量数DP=16×17/2=136.而自由估计的参数数目t为40,t值明显的小于计算出的DP，因此该模型属于过度识别,可以进一步分析.

3.3 模型的拟合

在使用AMOS21.0软件进行模型分析时，需要对初步构建的模型做验证性因子分析进行拟合度的检验.验证性因子分析(Confirmatory factor analysis)作为结构方程模型分析的一项重要功能，是探索与实际数据的契合度以及观测变量是否能有效表述潜变量的一种因子分析程序[6].如果得到模型的拟合指数全部合格，则表明模型通过验证性因子分析；如果拟合指数无法达到要求，则需要结合实际数据对模型进行修正，最后获得适配度较高的模型.

对初构建的二阶模型进行了验证性因子分析检验(见表5)，发现GFI适配度和部分指标都属于合格范围，但RMSEA、AFGI等部分指标未达标，所以需要对此模型进行进一步的修正.

表5 二阶模型验证性分析拟合指数表(修正前)

3.4 模型的修正

当模型的拟合指数达不到要求时，就需要对模型进行修正使各项指数达标.本文采取的是通过MI修正系数结合实际情况的分析进行修正.

使用AMOS21.0软件对普通大学生体育学习力评价模型(修正前)进行分析运算.首先分析得到的模型修正系数，观测出e15和e16两者之间的修正系数最高，高达41.770.所以，如果在观测变量C3和C4建立相关路径，将会减小模型的卡方值，提高模型适配度.然后分析观测因子的相关性，发现C3和C4相关性为0.597，相关度较高.且C3和C4分别代表创新精神和创新实践.在体育学习的过程中，拥有创新精神一直是进行各种创新实践的重要前提，而在创新实践中也有极大可能产生新的创新精神，所以两者的实际相关性也较高.综合以上3点分析，增加e15到e16之间的相关性路径比较合理.同理，在e7和e8、e10和e13、e10和e14之间建立相关路径来进一步修正，增大模型适配度.

最终得到修正后的普通高校大学生体育学习力评价模型(见图2)，其所有验证性分析的拟合指数都在合理范围内，符合要求(见表6).

图2 普通高校大学生体育学习力评价指标模型(修正后)

表6 模型验证性分析拟合指数表(修正后)

4 普通高校大学生体育学习力评价模型分析

4.1 体育学习力与潜变量间关系分析

结构方程模型中的路径系数反映了两变量的相互关系，两变量之间的路径系数越高，则它们的相关度越高，影响效应越高.依据这种影响关系设立路径系数判别标准.当路径系数<0.6时，指标的影响程度一般，此时指标可以考虑或者不考虑；当路径系数>0.6时，系数越大表明指标影响程度越大，则指标越需要考虑[7-8].

根据探索性因子分析和修正后模型的潜变量标准化路径系数表(见表7)可知，动力、毅力、能力和创新力这4个变量都符合筛选标准，都属于体育学习力的潜变量并具有一定的影响效应.动力、毅力、能力和创新力四者其中任何一个的路径系数发生变化都会影响到体育学习力，其重要性程度由高到低依次为能力、创新力、动力和毅力.

表7 潜变量标准化路径系数表

学习能力在体育学习力中的重要性程度最大，为0.96.学习能力是学习主体根据环境的变化和自身的需要，不断获取新知识或者掌握新技术、新动作的能力.学生学习能力的高低将会影响自身对于新知识的理解和掌握.如果学生的学习能力较强，那么在学习新的体育知识或技能时将会快速的理解并掌握，从而获得体育学习力的提升.所以在体育学习过程中，要加强对自身能力的重视，扩充体育知识，增加体育运动能力.

学习创新力在体育学习力中的重要性程度为0.79.学习创新力中既包括了学习主体在已学知识技术动作的基础上，将学习成果转化为实际效果应用于生活实践的转化能力，又包括了学习主体根据个体或者环境的需要改变与组合运动方式的再创新能力，是体育学习的最高境界.创新力的关键在于掌握后能否应用于实际并且有新的创新思路.如果把学到的体育知识或动作能够成功地运用在实际生活或比赛当中去，而且有了自己新的想法并实践应用，那么自身的学习创新力便得以提高，从而也会提高自身的体育学习力.因此，在体育学习中，要更加注意学到知识或技能后的应用和创新，要做到学能用之，应用后能继续创新.

学习动力在体育学习力中的重要性程度为0.73.学习动力是体育学习主体进行体育学习和练习的原动力[9].体育学习动力很直接地影响到学生们进行体育学习的主观能动性.体育学习动力越强，在体育学习中的投入度和重视程度也就越高，从而加强体育学习力.因此，在体育学习中要加强对体育学习动力的重视程度，由被动学习变为主动学习，由敷衍了事变为全身心地投入体育学习中来.

学习毅力在体育学习力中的重要性程度为0.67.学习毅力是在体育学习和练习中具有的持久力，来源于学习精神、心理素质、意志和价值观等，认识有多深，毅力有多强，学习就会有多持久，这是体育学习力的核心[10].学习主体的学习毅力越强，在体育学习过程中就不会轻易放弃，坚持时间就会加长，能完成的体育学习内容或者克服的困难便会越多，从而使体育学习力增强.因此,在体育学习中，要注意对自身毅力的培养与锻炼，面对困难要勇往直前，不半途而弃.

4.2 观测变量间的关系分析

对所有观测变量和对应的动力、毅力、能力、创新力4个潜变量之间的路径系数进行分析(见表8)，发现所有路径指数都>0.6，符合标准.说明所有的观测变量对各自的潜变量都具有较高的影响力，有一定的影响效应.

表8 观测变量的相关标准化路径系数

当只有一个中介变量时，效应量大小为通过中介变量两个路径系数的乘积[11].

4.2.1 潜变量动力指标中观测变量间关系分析

在潜变量动力指标中，重要性程度由高到低的观测变量分别是好奇心、兴趣、学习动机和态度，对应的路径系数分别为0.89、0.79、0.76和0.75.

兴趣是个人力求接近、探索某种事物和从事某种活动的态度和倾向，是个性化和倾向性的一种表现形式.体育学习中，运动兴趣可以激发个体获得体育知识和技能，开阔眼界，为个体满足心理活动提供巨大动力[12].所以学生自身对体育运动的兴趣十分关键，将会直接影响学生参加体育运动的动力，从而影响自身体育学习力的发展.好奇心是个体对新异和未知事物想知的倾向，是个体重要的内部动机之一[13].体育好奇心是体育学习的内在动机，也是个体寻求体育知识的动力.如果学生在体育方面的好奇心强，那么学生的好奇心会驱使着自身踏入体育领域，了解体育知识，进行体育运动，从而增强自身的体育学习力.学习的动机是推动大学生学习体育的直接动力[14].大学生们具有认知动机、受迫动机、自我实现动机等不同的体育动机，每种动机都会对自身体育学习起着不同的推动作用，从而增强体育学习的动力，对促进体育学习力的发展具有重要意义.不少心理学家指出，没有学习动机或动机太弱，学习效果肯定不好，但动机过分强烈同样也会妨碍学习[14]，所以体育学习中要保持适度动机才会对学习提供最大化帮助.学习态度是指学习者对学习较为持久的肯定或否定的行为倾向或内部反应的准备状态，体育学习态度的好坏将直接影响体育学习力的高低.学习态度好的学生，会热爱体育学习并在其中获得愉悦感，最终获得较好的体育成绩，从而加强自身的体育学习力.

4.2.2 潜变量毅力指标中观测变量间关系分析

在潜变量毅力指标中，重要性程度由高到低的观测变量分别是意志力、自信心、自控力和持久力，对应的路径系数分别为0.90、0.84、0.75和0.73.

意志力是学生在体育学习中，战胜困难勇往直前的优秀品质，拥有出色的意志力会使体育学习的效率加倍，对体育学习力的养成有积极作用.国外研究学者表示完成目标过程中最大的困难就是自身意志力的缺乏，所以在体育学习过程中要注意合理加强自己的意志力.自信心是学生在体育活动中对自己可以顺利完成的一种自我信任感.具有较强自信心的学生在进行体育运动时会有充分的自信和较弱的恐惧感，有利于体育技术的学习从而提升自身的体育学习力.同时，各种研究表明充满自信心的运动员在进行体育运动时成绩普遍优于自信心弱的运动员，更加证实自信心的重要性.体育自控力是指在进行体育运动时，按照体育规则和一定的标准对自己的行为和情感等加以控制的能力.增强自控力可以避免自身受到外界干扰，保持专注的体育学习状态，对体育学习力有一定积极影响.在体育学习中具有持久力，可以保证学生长时间参加体育运动，而不是短暂性的偶尔参与锻炼.持久性的体育运动可以增强学生身体素质、提高自身体育学习力.

4.2.3 潜变量能力指标中观测变量间关系分析

在潜变量能力指标中，重要性程度由高到低的观测变量分别是反思与质疑、知识技能水平、沟通能力和自学能力，对应的路径系数分别为0.84、0.84、0.64和0.63.

反思与质疑是指学生主体在体育学习中对所学内容进行自我总结或提出质疑.拥有出色的反思与质疑能力，可以更好地促进学生的思维模式，有利于培养自身的体育学习力，并且在学习乃至以后的工作中更好地发展与进步.体育知识技能水平是整个体育学习力的基础，学生所拥有的体育知识和掌握的体育技能决定了自身体育学习力的拓展宽度和上升高度.拥有大量的体育知识技能可以使自身在运动过程中快速抓住重点，避免错误动作损伤身体，顺利完成运动不断提升体育学习力.体育自学能力是指在无人教授的情况下用各种学习方法，通过书籍、文字和体育教学视频等材料进行自学的能力.学生在自学中不仅要注意各种资料的收集与学习，更要注意学习过程中方法、思路、技巧的掌握和运用.优秀的体育自学能力，会使自己在学习中举一反三，掌握更多的体育知识和技能，提升体育学习力.在进行师生教学、组队学习和团队比赛中，沟通能力既是基础又是关键.精准而高效的沟通使双方的需求和矛盾简洁明了，使困难变为简单、学习的过程更加顺利，从而推动体育学习力的发展.

4.2.4 潜变量创新力指标中观测变量间关系分析

在潜变量创新力指标中，重要性程度由高到低的观测变量分别是迁移力、实践力、创新精神和创新实践，对应的路径系数分别为0.90、0.74、0.72和0.71.

迁移力是指把已经学得的知识应用到新的情景解决问题的能力，比如：“能否把一些跳远技巧应用于跳高呢”便属于迁移的尝试.迁移力是一种学习类化的过程，也是学习能力转化的关键.具有一定的迁移力才可以真正地触类旁通，掌握各种运动间相同的原理，从而取得进步增强体育学习力.学生的分析能力、智力、理解程度和熟练度等都会影响到迁移力，所以在体育学习过程中要注意培养自身的分析能力，促进正向迁移的发生.实践力、创新精神和创新实践三因素之间相辅相成、层层递进，对体育学习力有一定的影响.实践力是把自己掌握的体育知识和技能应用于日常活动和比赛当中.可以通过实践力直观地检验体育学习力的强弱.创新精神是指在学习后会另辟蹊径加入自己新的想法，而创新实践则是把自己的创新精神通过实践展现出来.只有具备了一定的实践力和创新精神才会推动创新实践的发展;同时，创新实践的发展也会继续激发创新精神和实践力，三者相辅相成，都是体育学习力中重要程度较高的观测变量.

5 结 论

本文借助SPSS21.0和AMOS21.0构建了包括4个潜变量和16个观测变量的普通高校大学生的体育学习力评价模型.采用路径系数转化为影响效应的分析方式对各维度和评价指标进行分析，普通高校大学生体育学习力评价模型共包括动力、毅力、能力和创新力4个潜变量，重要性程度由高到低依次为能力、创新力、动力和毅力.在潜变量能力指标中，反思与质疑、知识技能水平重要性程度较高；潜变量创新力指标中，迁移力重要性程度较高；潜变量动力指标中，好奇心和兴趣重要性程度较高；潜变量毅力指标中，意志力和自信心重要性程度较高.