文章运用潜在剖面分析找出某研究型大学本科新生学习动机的不可观测子样本,然后通过单因素方差分析比较消极组和非消极组在各项第二课堂实践活动参与次数上的差异。研究发现:新生总样本包含5个不可观测子样本,337名学生在3个学习动机因素上的得分都较低,被划分为消极组。通过单因素方差分析发现,消极组参与思想成长活动的次数显著低于非消极组,平均低约0.5次。消极组参与其他第二课堂实践活动的次数与非消极组差异无统计学意义

夏侯建兵

温聪聪

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校园心理 2019 年 4 月第 17 卷第 2 期 Journal of Campus Life & Mental Health，April 2019，Vol. 17，No. 2目——“我不能容忍自己产生同性恋的想法”与“我对同性恋持反对态度”，可能已经不符合当代的多元、开放、包容的价值观。截至 2017 年共有 27 个国家宣布同性婚姻合法，在2009 年时仅有 6 个国家，英国（英格兰，威尔士，苏格兰）和美国分别在 2014 年与 2015 年使同性婚姻合法化。该量表的这一不足，可能对研究结果造成一定的影响。在以后的研究中，可对量表进行一定的改进，并与访谈法相结合。②采用方便取样的形式，被试可能受历史因素的影响，尤其是大四学生，他们的数据全部来自于第二学年的 3 至 4 月份，此时面临考研（升学）、求职等其他方面的准备，相比于其他时间更加焦虑和紧张。在以后的施测中，可选择采用随机取样的方式进行数据的收集。③探讨的心理界线与焦虑情绪的相关关系，无法表明二者之间存在因果关系，在以后的研究中可以尝试进行纵向研究探讨因果关系。参 考 文 献［1］ 沐旋. 心理界线测量问卷的编制［D］. 北京：北京林业大学，2009.［2］ 王雅丽，胡秋萍，王江璇，等. 大学生心理边界与人际关系的关系研究［J］. 开封教育学院学报，2017，37（8）：162-163，222.［3］ 翟立武，代永霞，崔瑛. 大学生焦虑的类型及其相关因素［J］.中国组织工程研究与临床康复，2007，11（39）：7981-7983，7987.［4］ 唐宏，刘善玖，李小波，等. 大学生焦虑的原因分析及对策［J］. 赣南医学院学报，2002，24（1）：101-103.［5］ 周敏. 大学生心理韧性、核心自我评价与抑郁、焦虑情绪的关系研究［D］. 长沙：中南大学，2014.（收稿日期：2018-09-25）DOI：10.19521/j.cnki.1673-1662.2019.02.008作者单位：361102 厦门大学海外教育学院/国际学院（温聪聪）；厦门大学继续教育学院（夏侯建兵）某研究型大学本科新生学习动机的调研分析温聪聪 夏侯建兵【摘 要】 文章运用潜在剖面分析找出某研究型大学本科新生学习动机的不可观测子样本，然后通过单因素方差分析比较消极组和非消极组在各项第二课堂实践活动参与次数上的差异。研究发现：新生总样本包含 5 个不可观测子样本，337 名学生在 3 个学习动机因素上的得分都较低，被划分为消极组。通过单因素方差分析发现，消极组参与思想成长活动的次数显著低于非消极组，平均低约 0.5 次。消极组参与其他第二课堂实践活动的次数与非消极组差异无统计学意义。【关键词】 本科新生；学习动机；第二课堂实践活动；潜在剖面分析；单因素方差分析学习动机被认为是影响学生在校发展的基本因素之一，了解学习动机如何影响学生发展可以协助研究者和学校老师更加准确理解学生学习动机，更好地对学生学习动机进行影响干预，以促进学生健康发展。以往研究表明，学习动机强的学生会认为在学校学习是有用的，会喜欢学习有关的活动，并且对学习的坚持程度高，成绩也会较好[1]。而学生缺乏学习动机则是导致学生低学业成就和辍学的主要原因。一些关于大学生学习动机的研究发现女性学生的学习动机比男性学生要高，并在大学期间动机逐渐减弱[2]。有研究发现学习动机可以提升学生面对挫折的恢复能力，并且帮助学生应对压力[3]。有研究发现学习动机会影响学生选择是否继续攻读硕士学位，这一发现表明学习动机还可以影响学生的职业生涯决策。对于学习动机的影响因素，学校环境、家庭环境、教育者的理念、社会价值观等因素对其有显著影响。而本文希望运用潜在剖面分析找出某研究型大学本科新生学习动机的不可观测子样本，然后通过单因素方差分析比较消极组和非消极组在各项第二课堂实践活动参与次数上的差异。1 对象与方法1.1 研究对象：本研究以某研究型大学学生处所做新生基本情况调研问卷数据和 2017 年 9 月至 2018 年 1 月的第二课堂实践活动数据为依据进行分析研究，总样本量为 4 544 份。1.2 研究工具：本研究使用的学习动机量表预设为社会影响需求，社会生活需求和认知获取需求 3 个维度，其理论依据是自我决定理论和需求层次理论。自我决定理论通过外生动机将学习动机和学习的外部环境相联系，而量表中的社会影响需求因素和社会生活需求因素的部分题项就体现了外部环境对学生学习动机的影响。本研究的学习动机量表也是对需求层次理论的继承与发展，其中社会影响需求因素体现了尊重需求和自我实现需求，社会生活需求因素体现了生理需求、安109· ·校园心理 2019 年 4 月第 17 卷第 2 期 Journal of Campus Life & Mental Health，April 2019，Vol. 17，No. 2全需求和社交需求，而认知获取需求因素题项所涉及的内容在马斯洛的需求层次理论中并没有被提出，所以这部分题项也是对需求层次理论的有益补充。问卷使用四点量表（①不重要；②不太重要；③比较重要；④重要）的形式进行测量。1.3 统计学处理：首先对学习动机量表做内部一致性信度分析，总量表一致性系数为 0.867，各题项删除项后一致性系数均>0.852，说明量表信度非常好。其次对总样本中学习动机量表的 9 道题项分别做正态性检验。从 K-S 检验结果可以看出，总样本各题项均在 0.1%的置信区间上显著，拒绝服从正态分布的原假设。所以，后续分析需要使用最大似然-罗伯斯特标准误估计法（MLR）。2 结 果本部分研究可以分为 3 个步骤。首先进行探索性因素分析（EFA）将所研究学习动机量表降维归类，其次进行潜在剖面分析将新生样本中的所有个案归类，最后运用单因素方差分析比较消极组学生和非消极组学生参与第二课堂实践活动的情况。2.1 探索性因素分析（EFA 分析）：本次研究针对某研究型大学 2017 级共计 4 544 名本科新生发放了新生调研问卷，学习动机量表处于问卷的最后一个部分。4 544 份问卷数据没有缺失值，说明问卷数据质量较好。本研究使用的学习动机量表预设为社会影响需求，社会生活需求和认知获取需求 3 个维度，使用四点量表（①不重要；②不太重要；③比较重要；④重要）的形式进行测量。见表 1。首先使用 Mplus 软件运行 EFA 后，所得的表 2 所示的旋转后因素载荷矩阵结构和问卷的维度设计完全一致，量表设计得到了数据样本的支撑。2.2 潜在剖面分析使用 Mplus 软件对某研究型大学 2017 级新生样本进行潜在剖面分析，所归纳的结果如表 3 所示。对于组别数目不同的潜在剖面分析模型，熵值均在 0.8 以上，可以判定为高水平[4]，说明分组效果较好。从对数似然值来看，对数似然值越高，模型拟合越好。从信息指标来看，信息指数越小模型拟合越好。从似然比检验来看，显著 P 值意味着 k~1 组别不如现表 1 问卷中学习动机量表的维度设计维度设计 题号 题项内容学习动机 社会影响需求 Q1 成为某一领域的专家Q2 在某方面有特殊贡献Q3 在社会上有影响力Q4 拥有一个幸福的家庭Q5 拥有良好的人际网络社会生活需求 Q6 享有富裕的物质生活Q7 享有优质的精神生活Q8 获得专业知识Q9 扩大生活领域认知获取需求 Q10 增进自我了解Q11 寻找生命的意义Q12 增进对社会环境与时代脉动的了解表 2 旋转后的因素载荷（4 544 份）题项 F1 F2 F31 成为某一领域的专家 0.8352 在某方面有特殊贡献 0.8713 在社会上有影响力 0.5804 拥有一个幸福的家庭 0.8195 拥有良好的人际网络 0.8016 享有富裕的物质生活 0.5647 享有优质的精神生活 0.6058 获得专业知识 0.5469 扩大生活领域 0.77410 增进自我了解 0.91711 寻找生命的意义 0.80612 增进对社会环境与时代脉动的了解 0.812表 3 依次增加潜在组别数目的潜在剖面分析结果（4 544 份）样本组别数 对数似然值 AIC BIC ABIC LMR 检验 ALMR 检验 BLRT 熵值1 个组别 -63 319.846 126 687.693 126 841.810 126 765.548 - - - -2 个组别 -56 953.522 113 981.043 114 218.641 114 101.069 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.9153 个组别 -51 414.806 102 929.613 103 250.691 103 091.810 0.046 4 0.047 4 0.000 0 1.0004 个组别 -49 913.820 99 953.640 100 358.199 100 158.009 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.9295 个组别 -49 036.347 98 224.694 98 712.733 98 471.234 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.9026 个组别 -48 146.380 96 470.761 97 042.280 96 759.472 0.083 1 0.084 4 0.000 0 0.910分析的 k 组别拟合效果好。在本研究中，对数似然值随组别数目的升高而增大，信息指标赤池系数（AIC）、贝叶斯系数（BIC）、样本量修正系数（ABIC）的值随组别数目的升高而减小，说明组别越多越好。但似然比检验 LMR、ALMR 在组别数目为 6 时不显著，说明 5 个潜在组别模型优于 6 个潜在组别模型。所以，5 个潜在组别模型为最优模型。然后，需要根据 Mplus 输出结果对潜在组别进行分类与命名。从依据输出结果归纳出的表 4 可以看出，组别 2、3、4110· ·校园心理 2019 年 4 月第 17 卷第 2 期 Journal of Campus Life & Mental Health，April 2019，Vol. 17，No. 2表 5 2 组别学生在第二课堂实践各项目上的方差齐性检验结果（4 544 份）项目 Levene 统计量 υ1 值 υ2 值 P 值参与活动总次数 0.686 1 4 542 0.408实践实习活动 0.061 1 4 542 0.806技能特长活动 6.945 1 4 542 0.008辅导咨询活动 0.001 1 4 542 0.980文体活动 2.300 1 4 542 0.129志愿公益活动 0.029 1 4 542 0.865创新创业活动 2.694 11 4 542 0.101思想成长活动 0.261 4 542 0.609在各题项上的得分均值代表了低、中、高 3 种层次，可以简单命名为消极组、普通组、积极组。至于组别 1 和组别 5，各题项填答情况存在显著差别，需要根据组别的实际填答特点进行分类命名。组别 1 约 715 名学生（占比 15.7%）不太重视社会影响需求，比较重视社会生活需求和认知获取需求，所以命名为“正视社会生活和认知获取，忽视社会影响组。”组别 5约 1 171 名学生（占比 25.8%）不太重视社会影响需求，比较重视社会生活需求，很重视认知获取需求，所以命名为“正视社会生活，重视认知获取，忽视社会影响组。”通过对 5 个组别的比较可以发现，5 个组别学生在社会影响需求题项上的得分均值都在 2~3，属于相对较低的水平，说明相比于社会生活需求和认知获取需求，学生对社会影响的需求较弱。另外，1、3、4、5 四个组别的学生都有自己正视或是重视的学习动机，但组别 2 的学生则在 3 种需求题项上得分都较低，说明这 337 名学生（占比 7.4%）没有特定的学习动机，缺乏一定的学习动力，可能应当是学校老师重点关注的对象。为了进一步找出这部分学生学习动机不强的原因，本研究将根据潜在剖面分析得出的分组情况继续比较组别 2 的学生和其他组别学生参与第二课堂实践的情况。表 4 根据潜在剖面分析结果对潜在组别进行分类与命名（4 544 份）某研究型大学样本 个案数 占总样本比例（%） 分类特征 组别命名组别 1 715 15.7 社会影响需求题项均值小于 2（不太重要），社会生活需求题项均值接近 3（比较重要），认知获取需求题项均值接近 3（比较重要）正视社会生活和认知获取，忽视社会影响组组别 2 337 7.4 社会影响需求题项均值接近 2（不太重要），社会生活需求题项均值接近 2.5，认知获取需求题项均值接近2（不太重要）消极组组别 3 1 205 26.5 各题项均值均接近 3（比较重要） 普通组组别 4 1 116 24.6 社会影响需求题项均值接近 3（比较重要），社会生活需求题项均值接近 4（重要），认知获取需求题项均值接近 4（重要）积极组组别 5 1 171 25.8 社会影响需求题项均值接近 2（不太重要），社会生活需求题项均值接近 3（比较重要），认知获取需求题项均值接近 4（重要）正视社会生活，重视认知获取，忽视社会影响组2.3 单因素方差分析本步骤希望使用单因素方差分析比较潜在剖面分析得出的组别 2 学生和其他组学生入学一学期以来第二课堂实践活动参与情况的差别。反映第二课堂实践活动参与情况的题项有 8 个，分别是参与第二课堂活动总次数、实践实习活动次数、技能特长活动次数、辅导咨询活动次数、文体活动次数、志愿公益活动次数、创新创业活动次数、思想成长活动次数。由于单因素方差分析对不满足正态性的情况并不敏感，所以只需要对各组别在因变量上的得分进行方差齐性检验即可。将潜在剖面分析得出的组别 2 学生分为消极组，其他组别所有学生分为非消极组，对 2 组个别学生在第二课堂实践各项目上的表现进行方差齐性检验。如表 5 方差齐性检验结果所示，除了技能特长活动次数，2 个组别在其他类型的活动次数上的表现均满足方差齐性假设。所以，对于技能特长活动项目，需要进一步使用 Welch anova 检验 2 组别在该项目上的表现是否存在显著差异；对于其他类型的活动项目，可以使用单因素方差分析检验 2 组别在各项目上的参与次数是否存在显著差异。如表 6 方差分析结果所示，除了思想成长活动项目，2 组别在其他类型活动项目的参加次数没有显著差异。结合描述统计结果可以看出，非消极组学生参与思想成长活动的次数要显著高于消极组的学生，均值高出接近 0.5 次。所以，潜在剖面分析所得出的消极组学生学习动机较弱的原因很可能与缺乏学校思想政治教育有关，这一发现值得学校老师和相关思想政治教育部门的重视。111· ·校园心理 2019 年 4 月第 17 卷第 2 期 Journal of Campus Life & Mental Health，April 2019，Vol. 17，No. 2表 6 2 组别学生在第二课堂实践各项目上的方差分析结果（4 544 份）项目 方差来源 均方 F 值 P 值参与活动总次数 组间 283.713 3.627 0.057实践实习活动 组间 0.015 0.026 0.871组内 78.219辅导咨询活动 组间 0.047 0.050 0.823组内 0.568组内 0.942文体活动 组间 37.789 2.385 0.123组内 15.846志愿公益活动 组间 0.002 0.007 0.933组内 0.275创新创业活动 组间 0.175 0.739 0.390组内 0.237思想成长活动 组间 62.845 4.551 0.033组内 13.808对于技能特长活动项目，2 组别学生在技能特长活动项目上的 Welch anova 检验结果：Welch 统计量=3.805，df1=1，df2=430.784，P=0.052。2 组别在该项目上的参与次数差异无统计学意义。3 讨 论研究表明，学习动机对学生的学习兴趣、学业成就、心理健康乃至生涯决策有着重要影响。面对即将踏入大学生活的本科新生，及时了解新生的学习动机状况并加以分析有助于学校老师了解哪些学生存在的问题，了解学生学习动机强或不强的原因，进而协助学校教务、心理咨询、学生工作等相关部门对特定学生进行有针对性的干预和帮助。本研究在问卷数据分析阶段，首先通过探索性因素分析验证了问卷中学习动机量表的结构，证明了使用该量表的合理性。其次，在强调样本数据“量”的层面，对量表变量进行降维分类的因素分析的基础上 [5]，本研究针对样本数据进行了潜在剖面分析，探究了样本数据“质”的层面，基于个案进行了分类。通过潜在剖面分析发现，相比其他组别，第二个组别的 337 名新生在社会影响、社会生活、认知获取 3 个学习动机量表因素上的回答分数都较低，因此被命名为消极组。最后，为了探究消极组别学习动机出现问题的原因，本研究将消极组和其他组别组成的非消极组的第二课堂实践活动参与情况进行了比较。通过单因素方差分析发现，入学一学期以来，消极组参与思想成长活动的次数低于非消极组，平均每人低将近 0.5 次。消极组和非消极组在其他各种类型第二课堂实践活动的参与次数上没有显著差别。这一发现说明缺乏足够的思想成长教育可能导致消极组学生的学习动机出现了问题，也反映出学校的思想政治教育并不是都有效覆盖到了全体新生。至于消极组参与思想成长教育活动次数较少是其本人原因或是其他原因，仍需要后续研究进行分析。对于消极组所存在的学习动机问题，本研究提出以下帮助学生的建议：①学校心理咨询中心应及时与学院沟通，让各学院学生工作口老师清楚掌握本学院学习动机存在问题的学生情况，方便学院老师今后进行跟踪和有针对性的帮助；②学校心理咨询中心应当进一步了解消极组学生在其他各方面调研中的表现情况，使学校对消极组学生的心理状况有更全面更清楚的认识，进而和学院一同对学生进行有针对性的帮助。如果条件允许，还可以对学生进行二次回访；③学校信息咨询中心和学院应及时了解学生本人的状况和意愿，如有必要，为学生安排心理咨询辅导；④学院及时将所了解情况反映给学生家长，通过家长影响学生的学习动机和学习态度；⑤学院在今后进一步加强学生思想政治教育，多举办有助于学生思想成长的活动，并且需要落实要求，保证每名学生都受到教育；⑥学院辅导员应重点关注学习动机存在问题的学生，及时与任课老师联系，平时通过任课老师对学生的关注和影响激发学生的学习兴趣。参 考 文 献［1］ Guiffrida DA，Lynch MF，Wall AF，et al. Do reasons for attend-ing college affect academic outcomes：a test of a motivationalmodel from a self-determination theory perspective［J］. J CollStud Developm，2013，54（2）：121-139.［2］ Brouse CH，Basch CE，LeBlanc M，et al. College students' a-cademic motivation：differences by cender，class，and source ofpayment［J］. Coll Quart，2010，13（1）：n1.［3］ Reynolds AL，Weigand MJ. The relationships among academicattitudes， psychological attitudes， and the first-semester aca-demic achievement of first-year college students［J］. J Stud AffRes Pract，2010，47（2）：175-195.［4］ Clark SL. Mixture* modeling with behavioral data［M］. Universityof California，Los Angeles，2010：69.［5］ 温聪聪，温国庆. 应用潜在剖面分析理工科本科生的职业价值观［J］. 校园心理，2017，15（5）：342-344.（收稿日期：2018-09-25）112· ·

某研究型大学本科新生学习动机的调研分析

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