王 煜, 刘元琪, 赵美东
(青海师范大学 数学与统计学院, 青海 西宁 810016)
非智力因素是指除了智力与能力之外的又同智力活动效益发生都密切相关的一切心理因素[1].数学学习非智力因素即是非智力因素在数学领域的延伸运用,王光明[2-4]教授及其团队经过多年的研究认为,数学学习非智力因素包括动机、情绪情感、态度、意志、性格、兴趣.其中动机维度包括认识动机、外部动机、成就需要三个子维度,情绪情感维度包括学习效能感、情绪稳定性、认知焦虑三个子维度,态度维度包括数学观、学习责任感、学习信念三个子维度,意志维度包括坚持性、自律性两个子维度,性格维度包括好胜心、质疑精神两个子维度.尽管数学学习非智力因素不直接参与学生的认知活动,但与数学认知的效益和质量互相联系、互相影响.数学学习策略是指以数学这门学科作为载体,在数学学习过程中运用的学习策略,它包括认知策略、元认知策略、资源管理策略三个主维度,其中,认知策略包括复述策略、精细加工策略、组织策略三个子维度;元认知策略包括计划策略、监控策略、反思调节策略三个子维度;资源管理策略包括时间策略、环境策略、心境策略、外界策略四个子维度[5-7].数学学习策略不仅有助于更好地理解数学,还能有效提高学生的数学学习效率.
通过查阅文献[8-14],发现对数学学习非智力因素的研究主要聚焦于数学学习动机、兴趣、意志和情感等组成部分以及与数学学习效果等因素的相关性研究,对数学学习策略的研究主要集中于差异性分析、量表的设计与编制以及与数学成就、数学逆商、数学核心素养等因素的相关性研究,但对于数学学习非智力因素、数学学习策略之间关系的研究较少,本文将通过初中生数学学习非智力问卷及初中生数学学习策略问卷进行调查,探讨初中生数学学习非智力因素与数学学习策略之间的关系,以期进一步充实初中生数学学习非智力因素、数学学习策略的研究内容.
本文的调查对象是青海省西宁市三所中学的562名初中生.共发放调查问卷562份,对问卷进行统计与整理后,得到530份有效问卷,其中初一年级210份,初二年级160份,初三年级160份,样本有效率94.3%.
2.2.1 初中生数学学习非智力因素调查问卷
《初中生数学学习非智力因素调查问卷》参照王光明[3]教授及其团队的研究成果,并在此基础上经过修改,结合本地初中生的现实和实际情况编制而成.问卷采用Likert五点计分法,具体的题目分布情况见表1.
表1 初中生数学学习非智力因素调查问卷的题目分布
2.2.2 初中生数学学习策略调查问卷
《初中生数学学习策略调查问卷》参照王光明[6]教授及其团队的研究成果,并在此基础上经过修改,结合本地初中生的现实和实际情况编制而成.问卷采用Likert五点计分法,具体的题目分布情况见表2.
表2 初中生数学学习策略调查问卷的题目分布
本研究对问卷数据进行处理时所采用的软件为SPSS 20.0,并使用克伦巴赫α系数对问卷进行信、效度检验.《初中生数学学习非智力因素问卷》的信度为0.877,效度为0.728;《初中生数学学习策略的调查问卷》的信度为0.837,效度为0.738.表明两份调查问卷的一致性、稳定性与可靠性较高,适合进行因子分析,调查得到的结果与考察内容符合,测量初中生数学学习非智力因素、数学学习策略具有良好的信效度.
3.1.1 初中生数学学习非智力因素现状分析
由表3可知,初中生数学学习非智力因素的得分均值为97.989,从各个维度来看,从高到低排序为:动机维度、态度维度、情绪情感维度、性格维度、意志维度、性格维度、兴趣维度.
表3 初中生数学学习非智力因素描述性统计量表
对初中生数学学习非智力因素的调查数据进行单样本K-S检验,结果显示显著性Sig.值为0.534,大于0.005,说明数学学习非智力因素呈现正态分布.
3.1.2 初中生数学学习策略现状分析
由表4可知,初中生数学学习策略的得分均值为63.108,从各个维度来看,从高到低排序为:资源管理策略维度、元认知策略维度、认知策略维度.
表4 初中生数学学习策略描述性统计量表
对初中生数学学习数据进行单样本K-S检验,结果显示显著性Sig.值为0.151,大于0.005,说明数学学习策略呈现正态分布.
3.2.1 年级差异分析
表5是以年级为因子,初中生数学学习非智力因素、数学学习策略为因变量进行单因素方差分析得到的结果.
表5 初中生数学学习非智力因素、数学学习策略年级差异性分析
由表5可知,年级对初中生数学学习非智力因素的显著性水平Sig值为0.080,大于0.05,说明年级对初中生数学学习非智力因素没有显著影响.年级对初中生数学学习策略的显著性水平Sig值为0.083,大于0.05,说明年级对初中生数学学习策略没有显著影响.
3.2.2 性别差异分析
男、女生数学学习非智力因素、数学学习策略的独立样本t检验结果,见表6所示.
表6 男、女生数学学习非智力因素、数学学习策略的独立样本t检验
由表6可知,数学学习非智力因素在Levene检验下对应的P值为0.432,大于0.05,所以t检验的结果应该看“假设方差相等”一行的数据.结果显示数学学习非智力因素在t检验下对应的P值为0.653,大于0.05,说明初中生数学学习非智力因素不存在性别差异.数学学习策略在Levene检验下对应的P值为0.437,大于0.05,所以t检验的结果应该看“假设方差相等”一行的数据.结果显示数学学习策略在t检验下对应的P值为0.480,大于0.05,说明初中生数学学习策略不存在性别差异.
数学学习非智力因素及维度(动机、情绪情感、态度、意志、性格、兴趣)与数学学习策略的相关性分析结果,见表7.
表7 数学学习非智力因素及维度与数学学习策略的Pearson相关性分析
由表7可知,数学学习非智力因素和数学学习策略的Pearson相关性系数以及显著性水平分别为0.228和0.000,显著性水平小于0.05,说明初中生数学学习非智力因素与数学学习策略之间呈显著的正相关.从各个维度上看,态度、兴趣维度与数学学习策略的显著性水平P值处于0.05以下,并且Pearson相关性系数都在0以下,说明态度、兴趣两个维度与数学学习策略呈显著的负相关;动机、情绪情感、意志、性格维度对数学学习策略的显著性水平小于0.05,且Pearson相关性系数处于0以上,说明动机、情绪情感、意志、性格四个维度与数学学习策略呈显著的正相关.
由3.3节可知,初中生数学学习非智力因素与数学学习策略之间呈显著的正相关,动机、情绪情感、意志、性格维度与数学学习策略也呈显著的正相关,而态度、兴趣维度与数学学习策略呈显著的负相关.为了进一步了解初中生数学学习非智力因素对数学学习策略的预测力,我们以数学学习策略为因变量,以数学学习非智力因素的动机、情绪情感、态度、意志、性格、兴趣维度为自变量,进行线性回归分析,回归分析结果见表8.
表8 数学学习非智力因素维度对数学学习策略的回归系数
由表8可知,数学学习策略=0.119×动机+0.388×情绪情感-0.184×态度+0.813×意志+0.414×性格-0.176×兴趣+43.313.
本文利用SPSS 20.0软件中的PROCESS插件对数学学业成绩的中介效应进行探讨,将数学学习策略(Y)设为因变量,将数学学习非智力因素(X)设为自变量,将数学学业成绩(M)设为中介变量,性别、年级作为控制变量,结果见表9、表10.
表9 数学学业成绩的中介效应检验
表10 中介效应分解表
由表9可知,当利用初中生数学学习非智力因素来构建其对数学学习策略的预测模型时,模型效应显著,其P值处于0.05以下.而将数学学业成绩设置为中介变量插入模型之后,模型效应依旧显著,说明数学学业成绩也可以对数学学习策略的变化进行解释.
由表10可知,初中生数学学习非智力因素对其数学学习策略的影响可以分为直接、间接两条路径,其中,直接效应在0.05显著性水平下所对应的最大值为0.061,最小值为0.026;间接效应在0.05显著性水平下所对应的最大值为0.386,最小值为0.317,两条路径的最大值和最小值均大于0.直接路径的效应量(0.063)占总效应量(0.365)的17.26%,间接路径的效应量(0.302)占总效应量(0.365)的82.74%,也就是说数学学习非智力因素以数学学业成绩为中介对数学学习策略影响的直接效应为17.26%,间接效应为82.74%.
西宁市初中生数学学习非智力因素水平大致呈现正态分布.通过对数学学习非智力因素及其六个维度进行描述性统计分析得到,西宁市初中生在数学学习非智力因素上的得分较高,说明西宁市初中生在数学学习非智力因素上的表现较好,其中表现最好的是在动机维度和态度维度方面.按年级和性别对数学学习非智力因素进行差异性分析后,得到西宁市初中生在数学学习非智力因素上的年级和性别差异不显著.
西宁市初中生数学学习策略水平大致呈现正态分布.通过对数学学习策略及其三个维度进行描述性统计分析得到,西宁市初中生在数学学习策略水平上的得分较高,说明西宁市初中生在数学学习策略上的表现较好,其中表现最好的是在资源策略管理维度方面.按年级和性别对数学学习策略进行差异性检验后,得到西宁市初中生数学学习策略不存在显著的年级和性别差异.
通过将数学学习非智力因素与数学学习策略作相关性分析,得到数学学习非智力因素与数学学习策略之间存在显著的正相关.因此,将数学学习策略作为因变量,数学学习非智力因素六个子维度作为自变量进行回归分析,得到数学学习策略的线性回归方程:数学学习策略=0.119×动机+0.388×情绪情感-0.184×态度+0.813×意志+0.414×性格-0.176×兴趣+43.313.
数学学业成绩在数学学习非智力因素与数学学习策略之间起着显著的中介作用,数学学习非智力因素通过数学学业成绩对数学学习策略的影响占总效应的82.74%.