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高中生学习主动性自评量表的编制

更新时间：2015-09-08 09:28:27 点击：249 作者：广州市执信中学 林少

1 引言

2001年教育部颁布《基础教育课程改革纲要（试行）》，其中明确指出基础教育课程改革的目标是：“在新一轮基础教育课程改革中，要改变课程过于注重知识传授的倾向，强调形成积极主动的学习态度，使获得基础知识与基本技能的过程同时成为学会学习和形成正确价值观的过程。”因此，新时期的教育改革多围绕“主体性”而展开，把发展学生的自主性、主动性和创造性放在教学目标的首位。培养和提高学生的学习主动性成为高级中学实施素质教育的重要任务, 也是知识经济和终身化学习社会对现阶段人才素质的客观要求。
学习主动性（learning Initiative）是指推动学生积极主动、自主自觉、持久地发生学习行为的内部动力系统及其功能，是学生在主体意识的支配下有目的的自觉自愿参与学习活动的内隐态度和行为倾向。王云海（2006）【1】等研究指出，学习主动性是由学习内外部各种相关因素产生的，包括学习的需要、学习的愿望和兴趣、学习目标以及激励人和推动人去学习的内在动力，对学习起着唤醒、定向、选择、维持和调节的作用。因此，我们可以看到学习主动性的定义大体包括了两方面：一方面表现为学生作为学习主体对学习活动的主动参与，强调其自觉性和能动作用；另一方面表现为学生对学习动机、学习内容、学习方法、学习过程、学习结果、学习环境等方面主动作出选择、控制或调节的行为倾向。
国外目前对学习主动性的研究中，使用较多的工具是 Bateman 和 Crant（1993）编制的主动性人格量表（Proaetive personality scale，pps）。主动性人格是“个体采取主动行为影响周围环境的一种相对稳定的人格或行为倾向” 【2】，它是影响主动学习行为的稳定的个体差异变量。
近几年国内对学习主动性的探讨已经逐步由定性向定量转化，一些学者采用自编调查问卷探讨过中专生的数学学习主动性、初中生学习主动性和大学生主动学习的现状和特点，但是研究工具都缺乏科学的测量学指标，信效度有待验证。关于高中生学习主动性成分和测评工具开发的直接研究鲜少，这不利于中学生学习主动性的现状分析及对策探析。本研究旨在整合、提炼已有文献关于中学生学习主动性成分的分析，编制高中生学习主动性测评量表，以期为评定当前高中生学习主动性现状及发展特点、探讨中学生学习主动性的培养策略有所帮助。
 
2 研究方法
2.1 研究对象
来自广州市执信中学的高一、高二、高三的2000名学生参加了测试，最后回收有效问卷1796份。有效数据分布为高一年级718名（40%），高二年级449名（25%），高三年级629名（35%）。其中男生624名（34.7%），女生1172名(65.3%)。以班级为单位, 按照统一的指导语，用包含30题的初始问卷施测。
2.2 理论维度的构建
参考已有研究中对学习主动性的概念的相关理论，并结合中国高中生学习的实情，提出以学习目标与学习计划管理、元认知监控、学习兴趣调动、学习资源利用4个方面来构建高中生学习主动性自评量表。
2.3 方法
高中生学习主动性自评量表题项的来源有：（1）通过对国内外的相关文献进行检索，从已有相关量表的挑选与合适的项目, 初步确定问卷的结构；（2）通过对高中生进行开放式问卷调查 200 名（其中高一 80 人、 高二 80人、 高三 40人) ，请他们描述日常学习中主动学习的表现。对问卷调查结果加以分析，选择有代表性和普遍性的条目。整合、提炼文献检索和开放式调查所形成的条目，编写成高中生学习主动性问卷的初稿，经过专家修改，表面信度良好。初始问卷由学习目标与学习计划管理、学习过程与成效监控、学习兴趣调动、学习资源利用4 个维度构成，包含30个题项。7点计分，从“非常不同意”到“非常同意”，依次计1-7分。被试的得分越高，说明其学习主动性越强。
2.4 数据处理
用SPSS16.0 进行数据分析，主要分析方法包括独立样本t检验，相关分析，探索性因素分析等。
 
3 结果与分析
3.1项目区分度的分析
       每一个题目的区分度是求各题目与量表总分的积差相关系数。相关系数显著表明该题目能够代表所要测量的内容或主题，相关系数不显著表明缺乏区分度。统计结果发现所有题目的相关系数均显著，因此全部予以保留。
3.2项目鉴别度的分析
第一，求出量表各样本总分。
第二，将被试按照测验的总分从高到低排序。
第三，找出样本上下27%处的临界分数。
第四，依照临界分数将观察值在量表的得分分为高低分两组。
第五，以独立样本t检验检查两组被试在每个题目上的差异。
第六，以t值是否显著作为题目的鉴别指数。如果t值显著（即P值小于0.05），说明题目具有一定的鉴别性，不显著说明该题目不具有鉴别度，可据此进行题目筛选。统计结果表明所有题目的P值均显著，因此全部保留进入下一步的因素分析。
3.3因素分析
对问卷的30个项目进行探索性因素分析。采用Barlett 球形检验和KMO值对样本充足度和是否适合进行因素分析进行检验。结果显示Barlett球形检验达到显著差异，x2=28431.653，P<0.001，说明30个变量之间具有显著相关，有必要进行因素分析。同时取其适当性度量值KMO=0.964，大于0.80，说明取样的适当性很好，样本充足度高，变量间偏相关小，可以对这些变量进行因素分析。
采用主成分因素分析法（principal components）对问卷作初步分析，发现特征值大于1的因素有4个，可解释总变异的56.238%，根据主成分特征值的碎石图，其曲线在第4个因子后开始趋于平缓，每个因子对累积的总变异的百分比增加很少（方差贡献率小于3.000%），故提取前4个因子。方差累积贡献率为56.238%（见表1）。对其结果进行极大方差旋转。旋转后的各因子负荷量均在0.40以上，30个项目共同度介于0.340-0.668之间，具体数值见表2。
      表1 各因子的特征根、方差贡献率和方差累积贡献率

因子
特征值
方差解释量（%）
累积方差解释量（%）
F1
12.469
41.563
41.563
F2
2.120
7.066
48.629
F3
1.261
4.204
52.833
F4
1.022
3.406
56.238

 
表2 转轴后因子负荷及公共因子方差

项目
因子1
共同度
项目
因子2
共同度
项目
因子3
共同度
项目
因子4
共同度
14
0.763
0.668
28
0.670
0.562
8
0.687
0.618
4
0.728
0.611
22
0.757
0.646
30
0.624
0.541
7
0.630
0.623
5
0.703
0.563
23
0.753
0.621
29
0.601
0.549
9
0.582
0.621
6
0.664
0.561
21
0.731
0.596
19
0.527
0.473
1
0.494
0.528
10
0.584
0.577
15
0.640
0.445
11
0.525
0.433
2
0.459
0.534
 
 
 
20
0.632
0.583
12
0.522
0.521
3
0.412
0.340
 
 
 
13
0.625
0.597
27
0.507
0.566
 
 
 
 
 
 
25
0.617
0.613
17
0.492
0.575
 
 
 
 
 
 
26
0.607
0.583
 
 
 
 
 
 
 
 
 
24
0.596
0.533
 
 
 
 
 
 
 
 
 
16
0.584
0.642
 
 
 
 
 
 
 
 
 
18
0.567
0.548
 
 
 
 

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