大学生英语课堂学习投入多维评价量表编制与检测

任庆梅

(济南大学 外国语学院，山东 济南 250022)

1.引言

学习投入是学生在学习过程中付出努力程度的重要体现，已成为评估教育过程与教学改革效果的核心指标(Lawson & Lawson，2013; Lowe & Hakim，2020)。在以学生为中心、全面提高人才培养质量的新时代背景下，学习投入研究一直颇受国内外学界的关注，考量学习投入被视为教学评价和对学生的学习进行有效干预的重要组成部分(Hofkens & Ruzek，2019)。然而，相关研究大多从学校教育的宏观层面考察学习投入，即使已有学者开始探究我国外语教学环境下的英语课堂学习投入，鲜见聚焦大学生英语课堂学习投入评价量表编制的本土化成果。鉴于此，本研究尝试构建中国外语教学环境下的大学生英语课堂学习投入多维评价量表，并且进行大样本实证检测，以期为助推外语课堂教学评价路径的创新，进一步深化对大学生英语课堂学习投入的认识，提供实证参照。

2.量表的编制

学习投入指学生在学习过程中表现出的行为、情感与认知状态，具有元构念的复杂特征，是以整体方式形成课堂动力、创建学习机会、优化学习效果的重要潜在变量，对学生的学业成就与未来发展产生深远的影响(Reschly & Christenson，2013)。国外学者对学习投入进行了较为全面的研究，形成多种量表，作为评价教育环境、检验教学质量或者学习效果的研究工具，其中比较有影响力的包括《全美大学生学习投入问卷》(NSSE)(Zilvinskis et al.，2017)、《课程学习投入问卷》(SCEQ)(Handelsman et al.，2005)、《学习投入量表》(SEI)(Appleton et al.，2006)、《高等教育学习投入量表》(HESES)(Zhoc et al.，2019)等。这些量表或者关注基础教育阶段的学习投入，或者侧重高校整体教育层面的学习投入，未聚焦大学阶段的语言课堂。因而，在运用这些量表开展我国大学生英语课堂学习投入研究时，必须结合实践有选择地借鉴。

我国学界对大学生英语学习投入的研究已有良好的开端，如分析学习投入构成要素(郭继东，2018)、以学习投入为指标检验教学效果(陈静等，2021)、阐释课堂环境对学习投入的影响路径(任庆梅，2019)等。这些成果从理论基础与研究方法等层面为深入探究外语课堂学习投入的内涵与评价指标的确立提供了重要参照，但尚未对大学生英语课堂学习投入概念的内涵形成共识，维度及要素划分也不完全一致，导致研究发现的可比性不够强。因此，极有必要编制针对我国大学生英语课堂学习投入的评价量表。

首先，为了编制具有信度与效度的测量工具，有必要对大学生英语课堂学习投入的内涵及构成进行重新界定。已有研究借鉴学习投入的经典划分方式，结合大学英语教学要求，依据学习投入的社会生态观(Lawson & Lawson，2013)，既强调学生主动参与教学活动的状态，也突出学习投入取得的效果，将大学生英语课堂学习投入界定为学生个体对学习环境的行为融入、在活动中产生的情感反应与认知意愿，形成基于学生心理体验的行为投入、情感投入和认知投入，三个维度共同反映出的学习投入影响学业发展与心智发展体现出的学习结果，五个维度涵括十三个要素，建立了大学生英语课堂学习投入构成维度及要素的理论模式(任庆梅，2021)(见图1)。

图1 大学生英语课堂学习投入构成维度及要素的理论模式

本研究基于上述理论模式，分别通过文献回顾、专家咨询、师生访谈三个步骤，对前期初步形成的大学生英语课堂学习投入多维评价量表进行重新编制。首先，通过文献分析，回顾初步形成量表的编码与概念类聚过程，依据学习投入量表应充分体现学生对学习环境和活动的整体融入以及学习投入与学业成就、心理康宁、未来发展的联系(Hofkens & Ruzek，2019)这一原则，再次确认五个维度包含的十三个典型类属作为构成要素的合理性。然后，结合3名外语教育专家意见，将题项的内容进一步集中化和具体化，行为投入突出学生参与课堂学习活动的积极状态，情感投入突出学生与环境互动产生的正面情感体验，认知投入突出学生对所学内容的加工与自我管理状态，以提升量表整体适用性。而且，参考3名大学英语教师、5名大二学生的访谈意见，修改或者删除存在措辞表述冗余与理解歧义的题项。

量表重新编制后，题项包括45个。具体来说，行为投入分量表包括9个题项，对应师生互动(如“我在英语课堂上积极回答老师提出的问题”)、个体努力(如“我在英语课堂学习过程中认真思考遇到的难点”)、同伴互动(如“我与其他同学合作完成英语课堂学习任务”)。情感投入分量表包括10个题项，对应积极情绪(如“在英语课堂上学习新知识让我很愉快”)、兴趣驱动(如“我对英语课堂学习内容和主题很感兴趣”)、群体归属(如“我喜欢英语课堂上的学习氛围”)。认知投入分量表包括11个题项，对应自主规划(如“我主动制定英语课堂学习计划”)、深层学习(如“我注重对英语课堂所学知识的深入理解”)、自我监控(如“我主动调节英语课堂学习中产生的负面情绪”)。学业发展分量表包括8个题项，对应语言能力(如“英语课堂学习有助于提升我的阅读能力”)、学习能力(如“英语课堂学习有助于提升我根据已有信息去探究的能力”)。心智发展分量表包括7个题项，对应应用能力(如“英语课堂学习有助于我提高解决实际问题的能力”)、综合素养(如“英语课堂学习有助于我树立正确的世界观、人生观与价值观”)。

每个题项采用利克特五点量表形式，体现课堂学习投入的题项选择为“几乎从不、很少、有时、经常、总是”，体现学习结果的题项选择为“完全不符合、不太符合、不确定、基本符合、完全符合”，计分都是从1～5分，要求学生选取最符合学习体验的一项。采用自我报告式量表采集学习投入数据，能够从内在体验视角探究学生的学习投入状态以及对学习结果的评价，获取关于学生的行为、态度、思考过程以及对学习结果的感知等重要信息，尽量减少外围研究者对不可观察信息的归纳与猜测带来的误差(Appleton et al.，2006)。

重新编制后的大学生英语课堂学习投入多维评价量表尚未进行信度与效度检测，量表中体现课堂学习投入的三个维度与体现学习结果的二个维度之间的关系也缺乏验证性分析。为了弥补这一不足，本研究尝试对目前编制的大学生英语课堂学习投入多维评价量表进行大样本实证检测，以期在丰富学习投入研究的同时，为评价我国大学生英语课堂学习投入、促进有效课堂教学提供科学的研究工具。

3.研究设计

3.1 样本与数据收集

本研究选取国内七所高校(三所省属综合类大学、一所市属重点大学、一所市部共建大学、二所部属大学)的非英语专业大一及大二学生为研究对象。首先，本研究通过随机与方便采样相结合的方式，与七所高校的11名大学英语教师进行交流并且取得支持后，通过QQ群、微信群两种方式，以班级为单位发布问卷星调查的网址链接，采用统一的指导语，程序控制包括匿名填写、内容保密等。删掉不认真答题的(如回答规律性明显)问卷后，共收集有效问卷1263份。其中男生456人(36.1%)，女生807人(63.9%)；大一590人(46.7%)，大二673人(53.3%)；文科生580(45.9%)，理工科生683人(54.1%)。

3.2 数据分析程序

依据研究目标，问卷数据分析程序包括三个步骤，一是采用SPSS 26进行信度分析与相关分析，检验量表的内部一致性及维度之间的相关性，为建立结构方程模型做好准备；二是采用AMOS 25进行二阶测量模型拟合度估计，验证各要素及包含的题项与所属维度的路径关系；三是采用AMOS 25进行结构模型路径分析，验证课堂学习投入对学习结果的预测力。

4.研究结果与讨论

4.1 量表的内在一致性及维度相关性检测

本研究先采用Cronbach α系数对量表进行信度检测。结果显示，行为投入、情感投入、认知投入、学业发展、心智发展五个分量表的系数介于0.92～0.96，总量表的系数为0.98，表明量表具有较好的内部一致性。然后，在控制性别、年级、专业变量后，对五个维度进行相关性检测。行为投入、情感投入、认知投入的相关系数介于0.79～0.83，均达到显著水平(p<0.01)，说明三维度之间既有一定的独立性，也存在密切的联系。这与前期研究相一致，即学习投入构念的组成维度相互区分、相互联结，不能孤立看待(Reschly & Christenson，2013)。三个维度分别与学业发展与心智发展也呈现显著正相关(p<0.01)，相关系数介于0.62～0.73，说明学习投入三维度与学习结果密切相关。学业发展与心智发展的相关度达0.91，这是因为学习投入量表构建主要探究学习投入对学习结果的预测力，不关注学习结果分类之间的差异(Zilvinskis et al.，2017)。

4.2 各要素及包含题项与所属维度的路径检测

本研究分别建立以五个维度为高阶潜在变量、十三个要素为一阶潜在变量、45个题项为测量变量的二阶模型，检测量表中各维度与包含要素及题项之间的拟合度。五个模型的统计检验量显示，模型的绝对适配度指数RMR介于0.01～0.03(<0.05)、GFI、AGFI介于0.93～0.97(>0.90)、SRMR介于0.01～0.03(<0.05)、RMSEA介于0.05～0.07(<0.08)，增值适配度指数NFI、RFI、IFI、TLI、CFI介于0.95～0.98(>0.90)。上述各项适配值符合测量模型的统计量要求(吴明隆，2013)，表明五个维度与包含要素及题项形成的二阶因素模型能够得到实证数据的支持(见图2、图3、图4、图5、图6)。

图2 行为投入二阶测量模型标准化估计图3 情感投入二阶测量模型标准化估计

行为投入模型的整体适配度卡方值χ2=203.33，自由度df=23，三个因素构念作为一阶潜在变量的组合信度为0.68～0.83。如图2所示，师生互动三个测量指标的因素负荷量为0.80～0.90，个体努力三个测量指标的因素负荷量为0.75～0.85，同伴互动三个测量指标的因素负荷量为0.78～0.85。高阶因素行为投入对初阶因素师生互动、个体努力、同伴互动的标准化路径系数为0.78～0.95，解释变异量达60%～90%。可见，行为投入的主要特征是学生在学习活动中的参与、坚持与交互(Kahu，2013；Lawson & Lawson，2013)。

情感投入模型的整体适配度卡方值χ2=123.62，自由度df=31，三个因素构念作为一阶潜在变量的组合信度为0.76～0.80。如图3所示，积极情绪四个测量指标的因素负荷量为0.81～0.92，兴趣驱动三个测量指标的因素负荷量为0.83～0.94，群体归属三个测量指标的因素负荷量为0.81～0.89。高阶因素情感投入对初阶因素积极情绪、兴趣驱动、群体归属的标准化路径系数为0.90～0.98，解释变异量达82%～96%。可见，情感投入的首要体现是促使学生产生探究动力的好奇、兴趣、归属等情感体验(Philp & Duchesne，2016；郭继东，2018)。

认知投入模型的整体适配度卡方值χ2=245.12，自由度df=41，三个因素构念作为一阶潜在变量的组合信度为0.75～0.84。如图4所示，自主规划四个测量指标的因素负荷量为0.87～0.93，深层学习四个测量指标的因素负荷量为0.75～0.88，自我监控三个测量指标的因素负荷量为0.80～0.89。高阶因素情感投入对初阶因素自主规划、深层学习、自我监控的标准化路径系数为0.92～0.95，解释变异量达84%～90%。可见，认知投入的典型特征是学生对所学知识和概念进行思考从而建立与自身的联系，主要体现为知识的深层加工、管理和监控自身以聚焦学习活动(如Kahu，2013；Fredricks et al.，2019)。

学业发展模型的整体适配度卡方值χ2=103.57，自由度df=13，两个因素构念作为一阶潜在变量的组合信度为0.86、0.83。如图5所示，语言能力四个测量指标的因素负荷量为0.90～0.91，学习能力四个测量指标的因素负荷量为0.86～0.93。高阶因素学业发展对初阶因素语言能力、学习能力的标准化路径系数为0.94、0.98，解释变异量达88%、96%。学习能力的因素负荷量最高，是学业发展的主导要素，说明学生的终身学习能力是考量远期学习结果的重要指标(van Lier，2004；Kahu，2013；任庆梅，2019)。

图4 认知投入二阶测量模型标准化估计图5 学业发展二阶测量模型标准化估计

心智发展模型的整体适配度卡方值χ2=61.94，自由度df=7，两个因素构念作为一阶潜在变量的组合信度为0.81、0.82。如图6所示，应用能力三个测量指标的因素负荷量为0.87～0.91，综合素养四个测量指标的因素负荷为0.86～0.93。高阶因素心智发展对初阶因素应用能力、综合素养的标准化路径系数为0.97、0.92，解释变异量达94%、85%。综合素养的因素负荷量最高，是心智发展的主导要素，说明学生综合素质发展是考量远期学习结果的重要指标(Reschly & Christenson，2013；Zilvinskis et al.，2017)。

图6 心智发展二阶测量模型标准化估计

4.3学习投入对学习结果的预测力检测

为了深入探究学习投入的特征，学习投入量表既要描述构成因素的效度，更要关注学习投入的预测效度(Reeve et al.，2019)。为此，本研究将大学生英语课堂学习投入多维评价量表中的五个维度分别作为潜在构念课堂学习投入与学习结果的观测变量，在整体上对体现课堂学习投入的三个维度与体现投入结果的二个维度的路径进行模型拟合度验证。整体适配度卡方值χ2=32.51，自由度df=8，标准化路径系数均具有显著意义(p<0.01)。绝对适配度指数RMR=0.02(<0.05)、GFI=0.99(>0.90)、AGFI=0.97(>0.90)、SRMR=0.01(<0.05)、RMSEA=0.05(<0.08)，增值适配度指数NFI、RFI、IFI、TLI、CFI介于0.96～0.99(>0.90)。依据因果模型的拟合度指标参考值(吴明隆，2013)，大学生英语课堂学习投入对学习结果的路径模型能够得到实证数据的支持(见图7)。

图7 课堂学习投入影响学习结果的路径模型标准化估计

从体现课堂学习投入过程的测量模型看，行为投入、情感投入、认知投入与课堂学习投入潜在变量的标准回归系数为0.87～0.93，表明这三个维度对课堂学习投入的反映程度都较高，整体上与前期研究相符合，即学习投入具有多维构念特征，各个维度共同作用，构成课堂学习投入，用以描述学生与学习环境之间产生互动引发的动态特征(Hofkens & Ruzek，2019)。从课堂学习投入影响学习结果的结构模型看，两个潜在变量之间的标准回归系数为0.80，行为投入、情感投入、认知投入作为观察变量体现的课堂学习投入对学习结果产生的共同解释变异量达64%。这与学界研究相一致，说明课堂学习投入包含的三个维度形成合力后，对学生的学业成就与未来发展产生重要影响(Asleitner，2018)。

外语环境下的课堂教学是学生获得高质量语言输入、进行语言操练与实践、提升人文素质、树立正确价值观的重要资源(束定芳，2014；孙有中、王卓，2021)。依据图7所示，认知投入与课堂学习投入的回归系数最高(0.91)，说明学生的认知投入程度越高，越有助于在整体上提升学习投入。学习投入具有延展性，教学环境会对学习投入产生重塑作用(Reeve et al.，2019)。大学生英语课堂学习投入对学习结果的显著正向预测力，能够为考量课堂教学过程对学习效果的作用提供实证参照，有助于探究和描述学生的英语语言发展需求通过课堂教学活动得到满足的程度，确定存在的现实问题，进而采取干预措施，以引导学生学会更有效地利用课堂教学这一重要资源，获取更多的学习给养(van Lier，2004)。

5.结语

鉴于先前对我国大学生英语课堂学习投入多维评价体系研究尚未开发和检测具有普适性的研究工具，本文运用统计学界普遍认同的信度分析、相关分析与结构方程建模，对编制形成的量表进行了大样本实证检测，表明目前编制的大学生英语课堂学习投入多维评价量表具有良好的信度与效度，量表中对题项、要素、维度之间关系的具体化描述符合已建立的理论模式，与前期学习投入经典量表和相关理论界定相一致，说明学生个体对环境的行为融入、对环境的情感反应、在活动中的认知意愿是构成学习投入的三个关键维度(Lam et al.，2013；任庆梅，2021)，形成的合力反映出大学生对英语课堂教学环境的适应程度，对学习结果产生重要影响(Reschly & Christenson，2013；Lowe & Hakim，2020)，表明课堂学习投入是体现和促进大学生英语学习与个体成长的重要途径。综上，本研究验证的量表能够作为开展大学生英语课堂学习投入评价调查的本土化研究工具。

本研究难以穷尽大学生英语课堂学习投入的全部评价指标，但旨在突出核心指标，力求涵括所有维度的考量数据能够反映出大学生英语课堂学习投入的概貌，体现学生对教学环境的基本适应现状。即使仅是对某个维度或者某个指标的测量，也能够为教师评价日常课堂教学、引导学生自主构建有效学习环境提供实证依据。从局限性看，本研究未采用质化数据检测大学生英语课堂学习投入构成维度的关系，今后的研究可通过学生访谈、学习日记、教师观察等方式采集数据，以三角验证法对大学生英语课堂学习投入多维评价工具开展进一步验证。