高中生數學學習非智力特征調查問卷的編制

王光明，宋金錦，王兆云

（1．天津師范大學 教師教育學院，天津 300387；2．加拿大多倫多大學 教育學院，多倫多）

高中生數學學習非智力特征調查問卷的編制

王光明1，宋金錦1，王兆云2

（1．天津師范大學 教師教育學院，天津 300387；2．加拿大多倫多大學 教育學院，多倫多）

關注學生的學習活動，也要關注學生的數學學習活動，編制反映與高中生數學學習密切相關的非智力心理特征的調查問卷，將會為高中生數學學習非智力特征的評估與量化研究提供工具．在梳理國內外相關研究的基礎上，咨詢專家意見，構建高中生數學學習非智力特征調查模型，依據模型編制適用于高中學生的數學學習非智力特征調查問卷，通過多次施測修訂問卷．數據分析表明調查問卷結構合理，信度、效度符合心理測量學要求．數學學習非智力特征調查問卷可以作為進一步研究的工具使用．

非智力因素；數學學習；問卷編制

1 目 的

學習活動中，智力因素和非智力因素共同制約著活動的效率，其中非智力因素起決定性作用[1]．1935年美國心理學家Alexander提出非智力因素的概念后，國外學者展開了對其理論的探討與實踐研究，并編制出CTI、NCQ等廣泛應用的測量工具．20世紀80年代起，中國學者開始從理論上探討非智力因素的含義與作用[2～6]，并通過實證研究驗證了非智力因素與學習成就的相關關系[7～11]．在測量工具方面，經歷了由借鑒國外相關量表，到自編量表（問卷）的階段，“中國少年非智力個性心理特征問卷（CA-NPI）”、“中小學生非智力因素調查問卷”、“小學生非智力因素問卷”是由中國研究者編制的非智力心理特征測量工具的代表．但目前國內非智力心理特征測量工具缺乏學科的針對性，籠統地詢問學生“你害怕考試嗎”、“你覺得學習辛苦嗎”等問題有欠妥之處．

研究旨在分析影響數學認知活動質量與效率的非智力心理特征，嘗試建構數學學習非智力特征的模型，并依照該模型編制能夠反映與高中學生數學認知密切相關的非智力特征的問卷，為數學學習中非智力心理特征的評估與量化研究提供工具．研究的大致程序是：文獻的積累并咨詢專家意見——模型構建——形成初始問卷——修訂問卷——正式問卷的編制與修訂——正式問卷的形成，主要分析工具為SPSS18.0及LISREL8.8軟件．

2 數學學習非智力特征調查模型的建構

2.1 文獻梳理

美國心理學家Brown曾經提出在進行智力測驗時應當考慮性格特質的因素，Alexander首次使用了非智力因素（Non-Intellective Factors）這一術語．Alexander發現，在智力測驗中，有些起作用的變量被忽視，它們包括個體氣質、興趣和趨向性，這些因素和一般智力因素一起影響著學生的學業成就．在他的啟發下，Wechsler提出了“智力中的非智力因素”這一概念，主要指氣質和人格因素，尤其是人格因素，后將非智力因素的涵義概括如下：（1）從簡單到復雜的各種智力水平中都反映了非智力因素的作用；（2）非智力因素是智慧行為的必要組成部分；（3）非智力因素不能代替智力因素的各種基本能力，但對智力起制約作用[12]．Wechsler的這一界定得到西方學者認可，但在非智力測量方面他認為只是在智力測量過程中加以考慮即可．Epstein和Meier提出的應用性智力，是一種由非智力因素構成的“建設性思維”（Constructive Thinking），他們設計的“建設性思維測驗”（CTI），所測內容包括情緒控制、行為控制、思維定型、迷信思維、內在樂觀性、否定思維6個維度[13]．Tracey和Sedlacek設計的“非認知問卷”（NCQ）主要測查了與大學生學業成功相關的8個非智力因素，即自信、符合實際的自我評估、正確理解對待種族歧視、目光遠大、借助權威、成功的領導經驗、樂群、在某一領域所獲得的知識[14]．除以上較為綜合的非智力測量工具之外，Pintrich等人編制的“學習動機策略問卷”[15～16]（Motivated Strategies for Learning Questionnaire，MSLQ）是目前在多國被廣泛應用的測量工具之一，主要測查的是學生的學習動機與策略，其中動機分量表包含外驅動機、內驅動機、任務價值、信念調控、自我效能、考試焦慮6個維度，該問卷中關于學習效能感、考試焦慮的題目也為多國研究者所借鑒、使用[17]．

在中國，燕國材多年來對非智力因素進行了廣泛的研究，將非智力因素分成廣義、狹義和具體3個層次[6]：廣義的非智力因素，指認識智力因素以外的一切心理因素；狹義的非智力因素，由動機、興趣、情感、意志和性格5個基本心理因素構成；具體的非智力因素，將狹義的5種基本非智力因素細分為12種具體的非智力因素，包含成就動機、求知欲望、學習熱情、自尊心、自信心、好勝心、責任感、義務感、榮譽感、自制性、堅持性和獨立性．上海黃浦區“初中學生非智力綜合實驗課題組”在課題研究中借助“集合”來界定非智力因素[18]：若心理現象這個整體為全集I，智力因素構成的集合A是I的一個子集，A的補集顯然也是I的一個子集，即有A∪=I，內所有元素為非智力心理因素．林崇德認為非智力因素的結構包括了情感過程、意志過程、個性意識傾向性、氣質和性格[5]．沈德立將智力活動比作學習活動的操作系統，而非智力因素則對活動起著調節和動力作用，其團隊編制的“中小學生非智力因素調查問卷”中包含了成就動機、交往動機、認識興趣、學習熱情、學習焦慮、學習責任心、學習毅力、注意穩定性、情緒穩定性、支配性和好勝心11個分量表[3]．在此之前，由中國超常兒童研究協作組少年個性組編制“中國少年非智力個性心理特征問卷”（CA—NPI）將下列6項因素（特征）作為測試的內容：抱負、獨立性、好勝心、意志堅持性、求知欲及自我意識[19]．

非智力因素，是一個從較概括的層面上提出的概念．通過對上述測評工具的梳理可得，目前已有工具在測評維度與內容上均有不同，可見將非智力心理特征量化研究的復雜性．研究者贊同林崇德對非智力因素范圍的界定：非智力因素是在智力活動中表現出來的心理因素，而不包括諸如豪爽、大方等與智力活動無關的心理因素，即它不是指智力因素之外的一切心理因素，而是在智力活動中影響決定智力活動效益與智力活動有關的一切心理因素．數學學習過程中的非智力特征，則是不直接參與認知活動，卻與數學認知活動的質量和效率密切相關的心理因素．

2.2 數學學習非智力特征調查模型的初步建構

文獻梳理之后，研究者于2014年5月—2014年7月期間，分別對國內外多位知名專家學者進行訪談．其中，包括加拿大多倫多大學教育學院Douglas McDougall教授（曾任加拿大數學教育心理學會主席，2014年5月12日在天津師范大學接受專門訪談），香港大學梁貫成教授（教育部長江學者，2013年國際數學教育最高成就獎費萊登特爾獎獲得者，這是全球數學教育界的最高榮譽，也是首位獲頒此項國際殊榮的亞洲學者，于2014年5月23日在北京師范大學接受專門訪談），美國特拉華大學蔡金法教授（應全美數學教師理事會（NCTM）之邀作為第三本《數學教與學研究手冊》（Third Handbook of Research in the Teaching and Learning of Mathematics）的主編，于2014年5月23日在北京師范大學接受專門訪談），澳大利亞墨爾本大學David Clarke（墨爾本大學國際課堂研究中心主任，于2014年6月28日在甘肅省委黨校賓館接受專門訪談）、美國范德堡大學Paul Cobb教授（2005年國際數學教育最高成就獎費萊登特爾獎獲得者，于2014年7月1日在北京師范大學接受專門訪談）等專家．在訪談過程中，就問卷維度的確定以及題目的編寫等具體問題征求了專家的意見．

進而確定了數學學習中主要涉及的幾種非智力心理因素，分別為動機、興趣、情緒情感、態度、意志和性格，并初步細化出了共計12個測量因子．至此，如圖1所示，數學學習非智力特征的調查模型已初步構建出．

圖1 數學學習非智力特征調查模型

位于模型第一層的是數學學習非智力特征，指的是不直接參與數學認知活動，但與數學認知活動的質量和效率密切相關的心理因素，即非智力的心理因素不像記憶、思維、想象等心理成分直接作用與智力活動，但影響、制約著智力活動進行．第二層是數學學習非智力特征中6種主要的維度，動機維度主要指的是數學學習動機，即激勵和指引個體進行數學學習的一種內部動力．興趣是個體傾向于認識、研究、獲得某種知識的心理特征，可以推動個體求知的一種內在力量，如果對某一內容有興趣，就會持續地專心致志地鉆研它．情緒情感是個體在學習過程中產生的體驗，也外顯為身體或生理變化．態度是個體對學習活動或所學課程的一種帶有評價意義、較為理性的認識和理解．意志是個體自覺地確定學習目的，并為實現預定目標克服困難、自我控制的心理過程．性格維度主要體現在個體對自己、對別人、對事物的態度和所采取的言行上，是較為穩定、長期的精神狀態．模型的第三層水平，是12項更為具體化的因子，表1對12項因子做了具體的介紹．

3 方 法

3.1問卷題目的收集與編制

3.1.1 借鑒與改編

問卷所含題目的來源之一，是選取國內外相關的高質量量表（問卷）中部分試題進行改編．例如“學習動機策略問卷”（下簡稱MSLQ），包含了外驅動機、內驅動機、任務價值、信念調控、自我效能、考試焦慮等維度，研究問卷中學習動機維度的試題從MSLQ的內驅動機、外驅動機試題組中選擇6個項目加以翻譯并改編，使試題更有數學學習的針對性，更貼近高中生數學學習的過程．除此之外，問卷中的部分題目還參考了挪威心理學家Gjesme和Nygard編制，葉仁敏等人譯制的“中學生的成就動機量表”（下簡稱AMS）、“數學焦慮評定量表”（下簡稱MARS）、“數學觀調查問卷”（簡稱VAMS）、“中小學生非智力因素調查問卷”[3，20～22]．

表1 數學學習非智力特征調查模型因子介紹

3.1.2 專家指導下的自編題項

問卷所含題目的來源之二，是根據前期文獻梳理并結合專家的研究經驗，將準備測量的項目用學生熟悉的語言，簡練地表達出來．如在數學學習動機因子中，除改編自MSLQ的6個題目，有4個題目為自編試題．各因子試題來源整理如表2．

表2 數學學習非智力特征調查問卷題目來源

3.1.3 信度問卷的確定

信度問卷采取重復題目的形式，從問卷中隨機選取5個題目為參照，擬定5組重復題目，混合編排在問卷內，若被試在同一組題目中前后兩次回答差異過大，則可認為被試沒有認真對待，其作答結果也視為無效．

經過初步編制，數學學習非智力特征調查問卷（第一版）包含6個維度和一個信度問卷，共計12個因子125個題目．所有試題混合編排，試題選項均為A非常符合、B符合、C基本符合、D不太符合、E根本不符合，要求被試根據自身情況選擇最合適的一個選項．評分方式采取五級評分制，對不同選項賦予相應的分值．

3.2 問卷題目的初步修訂

為檢測數學學習非智力特征調查問卷（第一版）的題目質量，研究選取天津市內第四中學、十四中學、二十中學、二十一中學、海河中學、扶輪中學，天津郊縣的大白中學、大口屯中學8所學校中300名學生作為被試施測．數據回收后經兩個步驟對300位被試作答結果進行篩查：（1）目測，漏答題目大于等于5個、或多選題目大于等于2個、或答案存在同一性、規律性、周期性的情形視為無效結果．（2）可信度檢驗，通過信度問卷對經過目測篩選后的問卷再進行檢驗．經兩步篩查獲有效答卷263份，數據的進一步分析處理如下：

3.2.1 項目分析

3.2.2 探索性因素分析

以維度為單位，選用主成分分析法，抽取因素的特征根限定大于1，以最大方差法進行旋轉進行探索性因素分析，題目刪減的原則是：（1）刪除因子載荷值小于0.35的題目；（2）刪除在兩個或兩個以上因子載荷比較近似的題目；（3）每個因子最少應該包含3個題目，逐步排除某些極端題目．經多次的探索過程，相繼剔除20個題目．

通過項目分析及探索性因素因素分析，數學學習非智力特征調查問卷（第一版）中的82個題目予以保留，動機、興趣、情緒情感、態度、意志、性格6個維度的題目數量分別為14、8、21、18、8、13．為了保證問卷的可信度，增加5個題目組成的信度問卷，用以作為剔除無效問卷的參考標準之一．最后，將87個題目交叉混合排列，形成了數學學習非智力特征調查問卷（第二版）．

3.3 正式問卷的編制

3.3.1 被 試

研究采用整群隨機抽樣的方法，樣本取自天津、湖北、新疆3個測試點的7所高中，共968名高中學生參與調查．作答結果回收968份，經兩步篩查（篩查方法與上文一致）剔除52份無效答卷，最終獲有效答卷916份，問卷有效率為94.63%．

3.3.2 材料

數學學習非智力特征調查問卷（第二版），根據研究者預先的模擬，98%的被試可以在10—20內分鐘內作答完畢．

3.3.3 程 序

對回收數據進行處理，通過因素分析，對問卷的理論調查模型進行檢驗、修正，從而確定正式問卷的體系結構，并計算問卷的信、效度指標，考察數學學習非智力特征調查問卷的質量．

4 結 果

4.1 探索性因素分析

分別對6個維度的項目進行KMO值和Bartlett’s檢驗，如表3數據顯示，各維度所含項目的KMO在0.84—0.93之間，Bartlett’s檢驗的χ2值均達到顯著（p<0.01），即所測群體的相關矩陣間有共同因素存在，適合因素分析．

表3 6個維度KMO與Bartlett’s檢驗

選用主成分分析法，抽取因素的特征根限定大于1，以最大方差法進行旋轉對6個維度的題目進行探索性因素分析，題目刪減的原則與上文相同．經探索過程，刪除題目59（我對數學知識的掌握不如班里大部分同學掌握的好）、65（對于數學考試中的附加題，我通常不理會）、78（數學學習過程中感到困惑時，我會向教師提出“這道題為什么這樣做”等類似問題）、12（我喜歡將課本上的數學知識與自然現象、日常生活中的問題聯系）、47（在數學知識方面，如果我能夠思考出一些獨特的見解，我會感到有意義而又快樂，而不是浪費時間又傷腦筋的苦差事）．興趣、情緒情感、態度、性格4個維度內抽取出的因子數目與各因子包含的題目與預先設計的題目接近并趨于穩定，因此不再重新命名．動機、意志維度的因子提取數目與之前構想有所出入，其中動機維度特征值大于1的因子有3個，意志維度抽取特征值大于1的因子有2個，如表4所示．根據題目的具體內容，將抽取出的因子命名：題目1、10、31主要是指對數學學習內容本身感興趣而學習數學，14、36、86、40項涉及到家長、教師的表揚、高考、物質獎勵等數學學習的外部動機，題目15、41、11、37、13、24、2主要涉及努力提高數學方面的成就、挑戰難題、展現能力方面的內容，因此將動機維度3個因子分別命名為內部動機、外部動機、成就需要；題目6、23、46、56主要是指有意識地、自覺地為數學學習付出努力，項目53、58、81、83主要涉及數學學習中堅持、克難等意志品質，因此將意志維度抽取的因子分別命名為自律性、堅持性．6個維度內提取出因子的累計解釋變異量在73.77%—53.62%之間，剩余77個項目在其所屬因子上的載荷值在0.35—0.83之間．

4.2 驗證性因素分析

4.2.1 一階因子驗證

根據探索性因素的結果，數學學習非智力特征調查問卷（第二版）保留了77個項目，包含14個一階因子、6個二階因子，對這一初始模型的一階因子進行檢驗，模型得到識別．選取χ2、df、RMSEA、和NFI、NNFI、CFI、GFI為模型擬合程度的評價指標，標準為χ2/df在2.0到5.0之間，RMSEA低于0.1，GFI、NFI、NNFI、CFI超過0.9則認為模型可以接受[23]，其中χ2/df、RMSEA越低，GFI、NFI、NNFI、CFI越高模型擬合越好．原模型的各項擬合指數見表4，其中RMSEA、GFI較不理想．因此依據題目的因子負荷、修正指數MI及對其他參數估計的觀察，對問卷題目進行刪除或重新評估其歸屬，以對模型進行適當調整．

表4 動機與意志維度探索性因素分析摘要表

4.2 驗證性因素分析

4.2.1 一階因子驗證

根據探索性因素的結果，數學學習非智力特征調查問卷（第二版）保留了77個項目，包含14個一階因子、6個二階因子，對這一初始模型的一階因子進行檢驗，模型得到識別．選取χ2、df、RMSEA、和NFI、NNFI、CFI、GFI為模型擬合程度的評價指標，標準為χ2/df在2.0到5.0之間，RMSEA低于0.1，GFI、NFI、NNFI、CFI超過0.9則認為模型可以接受[23]，其中χ2/df、RMSEA越低，GFI、NFI、NNFI、CFI越高模型擬合越好．原模型的各項擬合指數見表4，其中RMSEA、GFI較不理想．因此依據題目的因子負荷、修正指數MI及對其它參數估計的觀察，對問卷題目進行刪除或重新評估其歸屬，以對模型進行適當調整．

表5 一階14因子模型擬合指數

通過對原模型M1ord-1各項參數的觀察，題目69（當我的答案與練習冊上答案不一致時，我會再次認真演算，但不會排除練習冊出錯的可能）在因子“質疑精神”中的載荷為0.30，其在因子“自律性”中的MI是106.52，顯示它可能歸屬于該因子，結合該題目的具體意義，嘗試將其歸入因子“自律性”，因此產生了一階驗證模型M1ord-2．此外，在數學教育心理學中，認為興趣具有動力和維持功能，能夠直接轉化為人們的學習動機，成為人們從事某種活動的內在動力[24]；也有學者將興趣作為數學學習認知性動機的一個層次[25]，結合這一理論推導，將因子“內部動機”與“學習興趣”合并，命名為“認知性動機”，由此產生的模型M1ord-3．調整后模型的擬合度指標如表6．結果表明，模型M1ord-2與M1ord-3都是可以接受的，基于模型的簡潔性原則，選取M1ord-3，即原模型一階14因子修正為13因子，分別為：認知性動機、外部動機、成就需要、情緒穩定性、學習焦慮、學習效能感、數學觀、學習態度、學習責任感、自律性、堅持性、質疑精神、好勝心，所有題目在一階因子上的標準化載荷在0.40—0.89之間．

表6 一階因子模型的擬合指數

4.2.2 二階因子驗證

根據一階因子驗證分析，將學習興趣與內部動機合并，因此二階因子減少為動機、情緒情感、態度、意志、性格，將該結構定義為模型M2ord，進一步對問卷的二階因子模型進行驗證，結果如表7所示．χ2/df和RMSEA均優于一階模型，CFI與NNFI達到可接受的水平，因此將M2ord作為最終確立的數學學習非智力特征的合理調查模型．

表7 二階因子模型的擬合指數

77個項目在一階因子上的標準化載荷在0.40—0.88之間，其中97%的項目在一階因子上標準化載荷在0.50—0.88之間；各一階因子在二階因子上的標準化載荷在0.40—0.94之間，反應出該模型擬合較好．圖2為數學學習非智力特征調查問卷五維度模型標準化路徑圖．

4.3 信度指標

為反映問卷的穩定性，研究者對天津地區參與高中生數學學習非智力特征調查問卷（第二版）調查的104名學生進行了再測，時間間隔為16周．分別計算動機、情緒情感、態度、意志、性格5個維度分問卷及總問卷的同質性信度、分半信度及重測信度，結果（表8）表明，動機、情緒情感、態度、意志4個分問卷的Cronbach's α系數都在0.80以上，性格維度的α系數相比較低．總問卷的α系數達到0.90以上，表明問卷具有較高的同質性；問卷整的重測信度接近0.86，表明問卷具有較好的穩定性．結合各項信度指標，認為高中生數學學習非智力特征調查問卷具有較高信度．

圖2 數學學習非智力特征調查問卷五維度模型

表8 正式問卷的信度指標

4.4 效度指標

4.4.1 內容效度

問卷編制過程中，題目內容參考了國內外文獻中已有量表（問卷），并力求題目內容符合中國高中生數學學習的實際；此外，根據國內外專家的審查、反饋和意見，構建調查模型、對問卷中存在問題的題目進行修改或刪除，確定了數學學習非智力特征調查問卷的題目．之后又先后邀請了天津師范大學白學軍教授、北京師范大學曹一鳴教授、華東師范大學鮑建生教授、首都師范大學連四清教授4位專家對問卷中每一題目與其所屬維度的相關性做出評價（采用4級評分法），通過計算內容效度指數（content validity index，CVI）來評判問卷內容效度的優劣．根據結果，四位評價者間的一致性水平為0.80，表明評價者間一致性較好．計算條目水平的I-CVI，結果（表9）顯示問卷中有62個題目I-CVI為1.00，即這62個題目得到4位專家的一致認可，具有很高的內容效度；剩余15個題目的I-CVI為0.75，對隨機一致性進行校正后K*為0.67，提示內容效度良好．進一步計算量表水平的內容效度指數，結果顯示S-CVI/UA為0.80，S-CVI/Ave為0.95．根據S-CVI/UA不低于0.80，S-CVI/Ave應達到0.90中，題目內容參考了國內外文獻中已有量表（的標準[26～27]，高中生數學學習非智力特征調查問卷的內容效度良好，部分題目還有進一步修訂的空間．

表9 正式問卷的內容效度指標

4.4.2 結構效度

以問卷各維度之間及各維度與總問卷之間的相關系數作為結構效度的指標之一．計算結果如表10所示，問卷5個維度間存在顯著相關，相關系數在0.26—0.62之間，5個維度間存在中等程度的相關．由此可判斷5個維度既能對整個問卷做出貢獻，同時又具有一定的相對獨立性．另一方面，5個維度與總問卷間的相關系數均明顯高出維度間的相關系數，表明問卷整體的結構效度良好．之間及各維度與總問卷之間的相關系數作為

表10 各分問卷間及與總問卷間的Spearman相關系數

以驗證性因素分析所顯示的二階模型擬合指標作為結構效度的指標之二．一般來說，RMSEA經驗值在0.08以下（越小越好），NNFI和CFI在0.9以上（越大越好），所擬合的模型是一個“好模型”[23]．根據表7中的擬合指標，認為高中生數學學習非智力特征調查問卷的一階13因子二階5因子模型可以接受．

5 討論與結論

研究通過文獻的梳理，結合專家意見，初步建構了數學學習非智力特征的調查模型，形成了“高中生數學學習非智力特征調查問卷（第一版）”，經測試修訂出“高中生數學學習非智力特征調查問卷（第二版）”，在二版測試數據的基礎上，參照項目分析及因素分析的結果，對調查模型進行修訂，確立調查問卷的結構模型．與中國較為常用的“中小學生非智力因素調查問卷”[3]包含11項非智力因素的結構相比，“高中生數學學習非智力特征調查問卷”與之主要有3點的不同：一是將學習興趣并入認知性動機，研究認同興趣是數學學習動機的一個層次的說法，認為興趣是開展數學學習直接動機，具有推動、指引和維持數學學習的功能．其次，在問卷中加入了對數學觀的測查．研究將高中生的數學學習態度分為了對數學的認識、對數學學習的認識及對自身與數學學習間關系的認識，即數學觀、學習信念與學習責任感3個因子，更具有學科針對性地測查學生的學習態度．第三，質疑精神在數學研究的猜測、錯誤和嘗試、證明與反駁、檢驗與改進等活動中發揮著重要作用[28]，同時“不會被動地接受，敢于大膽的質疑”也是高效率數學學習學生的特征之一[29]，基于質疑精神對高中生的數學學習的重要影響，研究將其列為測查因子加入到問卷結構中．

最終確定的正式問卷分為動機、情緒情感、態度、意志、性格5個維度，共包含82個題項，其中動機維度包含20題，分為認知性動機、外部動機和成就需要3個因子；情緒情感維度20題，分為情緒穩定性、學習焦慮和學習效能感3個因子；態度維度18題，分為學習信念、數學觀、學習責任感3個因子；意志維度9個題目，分為自律性和堅持性兩個因子；性格維度10個目，分為質疑精神和好勝心兩個因子；信度問卷包含5個題目．問卷的測量學屬性檢驗結果表明，結構模型的擬合指標達到可接受水平，問卷整體的α系數為0.95，分半信度為0.80，重測信度為0.86，說明“高中生數學學習非智力特征調查問卷”結構合理，并具有較好的內部一致性與穩定性，可以作為高中生數學學習非智力特征調查與評測的工具使用．

研究針對中國高中階段學生，編制了“高中生數學學習非智力特征調查問卷”，該問卷可為今后高中生數學學習中非智力心理特征的評估與量化研究提供工具．依據研究工具形成了How Chinese High School Students Develop Learning Strategies in Mathematics Education，該文被第13屆國際教育大會（HICE）（2015年1月5—8日）接受，并做大會分組交流．另一文Chinese High School Students’ Cognitive and Non-intelligent Ability Development in Mathematics Learning（2015年4月15—16日）已經被華人教育大會接受．同時，還給天津市部分高中開展了數學學習非智力診斷研究，譬如，研制了“天津漢沽一中高二學生數學學習非智力特征調查報告”，受到了基礎教育的歡迎．

當然，研究還存在一些局限：（1）各因子題目數量在4—9之間，題目數量有些不均；（2）問卷的二階因子結構擬合度并不明顯優于一階因子結構擬合度；（3）部分題目內容效度指數不理想．在今后的研究中，針對問卷的二階結構、內容效度較低的題目還可做進一步的修訂與完善，并制定全國常模、編制問卷使用手冊．高質量的問卷需要實踐中的使用和修訂，在此，歡迎有興趣的讀者對研究問卷進行更大范圍的檢驗、修訂，進一步提高“高中生數學學習非智力特征調查問卷”的質量．

[1] 沈德立，白學軍．高效率學習的心理機制研究[J]．心理科學，2006，（1）：2-6．

[2] 燕國材．關于非智力因素的幾個問題[J]．上海師范大學學報（哲學社會科學版），1988，（4）：134-139．

[3] 沈德立，李洪玉，陰國恩．非智力因素的理論與實踐[M]．北京：教育科學出版社，1997．

[4] 燕國材．關于IN結合論的十對命題[J]．心理科學，2001，（21）：519-522．

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附錄——數學學習非智力特征調查問卷

親愛的同學：

你好！為了解高中生數學學習過程中的一些想法和感受，我們邀請你參與此次調查．首先感謝你的配合，請根據自己的實際情況，選出適合的答案，注意每個問題只能選一個答案．以下各題答案無好壞對錯之分，回答結果只為科學研究所用，不作為其它依據．此次調查采取匿名做答，我們將對回答結果絕對保密，請務必認真、如實回答每一個問題，你的回答對我們的研究非常重要．

基本信息

學校：________班級：________性別：________年齡：________

1. 你的數學成績在班級中通常是A名列前茅 B中上 C中等 D中下 E很差

2. 除去數學課上時間，你每天花在數學學習上的時間大約是A 3小時以上 B 2小時—3小時 C 1小時—至2小時D半小時—1小時 E半小時以下

3. 你認為影響數學學習成績的最主要因素是A智力因素 B學習態度 C學習方法D學習興趣 E數學教師或其他外在因素

4. 你的數學成績經常在哪個分數段？（按百分制計算）A 90分以上 B 89.5—80分 C 79.5—70分 D69.5—60分 E 59.5分以下

調查項目

26 數學考試時遇到解不出的題目，我會緊張、發抖，或手出汗．27 與同學交流、討論一些數學問題時，我很少反駁他們的觀點．28 當學習任務中出現空間向量、圓錐曲線、三角函數等相關內容時，我會感到焦慮、情緒低落．29 對于均值不等式這樣的公式，即使能很快記住，我也愿意自己推導一下．30 我會抓住機會學習一些教材之外的數學知識，即使那些未必能提高數學成績．31 我喜歡聽或者閱讀關于數學文化、數學家、數學史等方面的奇聞逸事．A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合32 數學考試前，我會擔心、緊張得睡不踏實． A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合33 數學考試時，我總想著交卷時間很快就到了，出汗，影響思考．甚至會發抖、A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合34 鉆研一些與數學有關的問題時，我經常會忘了時間． A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合35 如果高考不考數學，那么我就不用努力學習數學了． A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合36 為了提高或保持自己的數學成績，我得努力學習數學．37 如果教師已經給出一道題的簡便解法，我就不必繼續尋更巧妙的方法了．找38 發現數學試卷上自己的正確答案被教師誤判，我會十分憤怒，沒有心情繼續聽講．39 如果班上的數學教師教得不好、令人反感，我也就不想學習數學了．40 學習一些有難度的數學知識時，我擔心自己學不會而逃避學習．A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合41 當教師布置一些選作的數學題目時，我通常不理會． A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合42 如果需要我親自計算生活中消費賬單、銀行存款利息、房貸款等問題時，我會緊張害怕，擔心自己算錯．住43 我認為數學知識是人們經過猜想、探究、推理、驗證而得來的．44 數學學習中要做很多題，我會總結其中的技巧與規律，避免重復練習浪費時間．A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合45 我對自己的數學學習有明確的計劃，并命令自己執行． A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合46我總會為自己的數學學習感到擔心、害怕，例如擔心學內容太難而學不會、擔心在數學課上出丑、擔心考試失敗習A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合等．47 對于一些數學符號或公式，例如log、f(x)等，我會感到困難，擔心自己不能理解．A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合48 學習立體幾何時，我認為有沒有必要花時間來學習證明步驟，那只是繁瑣的形式． A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合49 我認為數學公式是可以隨意應用、無需質疑和檢驗的真理．A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合50 向教師或同學請教一些自己不能理解的內容或試題，代表著我數學不好．51 即使數學教師的教學非?？菰?，不合我的胃口，我也能堅持聽講，并努力理解．52 與班里大部分同學相比，我確信自己在數學方面有出色的能力．A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合53 教師要求我回答問題或上臺板演時，我一般都有信心答對．A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合54 無論對三角函數這部分的知識有無興趣，我都要努力地學習這部分內容．A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合55 在數學課堂上，我不能表現得比其他同學差． A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合56 在數學學習方面，我相信“有志者事竟成”，并句話激勵自己．經常用這A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合57 我認為網上的一些解題方案或技巧，直接引用即可． A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合

58 教師要求小組合作、共同探究一些數學問題時，我希望獨完成其中最重要的一部分．單59 從高中數學的難度、教師和自我能力等方面綜合考慮，我相信自己能出色地完成數學課程的學習．A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合60 教師給出的結論或公式，一定是對的，可以直接使用． A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合61 我認為學生數學成績不好，主要是教師教學能力差． A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合62 我相信我能夠掌握高中數學中最難的那一部分知識． A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合63 遇到那些比我的數學成績好的同學，我會不自覺地找他（她）身上的缺點． A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合64 學生都是愛玩的，所以不必責怪自己因為貪玩而影響了數學學習．A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合65 當我的答案與練習冊上答案不一致時，我會再次認真演算．A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合66 我認為數學教材除了印刷錯誤，不會再有其他的錯誤． A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合67 解數學題時，如果我與多數人的答案不一樣，我會放棄己的答案．自68 函數、導數、二面角、空間向量等概念的學習，對我來說都不成問題．A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合69 對于感到困惑的公式或定理，我會主動向教師詢問． A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合70 即便我付出足夠的努力，我也不會在數學上取得出色的就．成71 數學考試后，我對全班最好的成績是多少分、是誰取得的特別感興趣．72 如果面向全班同學講解自己的解題思路，受到質疑時我會據理力爭．73 我認為學生數學成績的高低，主要取決于自身的學習態度、努力程度等．74 對于一些數學符號或公式，例如log、f(x)等，我感到容易，都能夠理解．75 對于數學試卷上的錯題，我會認真改正，并提醒自己不要再犯同樣的錯誤．76 如果最近兩次數學考試成績都不理想，我會覺得我不適合學習數學，趁早把精力轉移到其他科目上．77 數學解題過程中，如果我的解法經常失敗，說明我在數學上無能．78 我給自己定下的數學學習計劃，經常因為堅持不下來而泡湯．79 沒有超常的智力，我也有信心學好高中階段的數學，甚至高等數學．80 數學作業的答案正確就可以，解題過程、工整的字跡都無關緊要．81 如果家長或學校能用一些獎品、獎金……來獎勵我的數學學習，我會更愿意學數學．A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合82 與同學交流、討論一些數學題時，我很少反駁他們的觀點．A非常符合 B符合 C基本符合 D不符合 E非常不符合

因題目較多，請再檢查一遍是否有遺漏的題目．非常感謝你的配合，祝你學習進步！

[責任編校：周學智]

Compilation of Non-Intellective Characteristics Questionnaire for High School Students’ Mathematics Learning

WANG Guang-ming1, SONG Jin-jin1, WANG Zhao-yun2
(1. College of Teacher Education, Tianjin Normal University, Tianjin 300387, China; 2. Ontario Institute for Studies of Education, University of Toronto, Toronto, Canada)

Educators should pay close attention to students’ mathematics learning activities. The non-intellective factors in the questionnaire is closely related to the high school students’ mathematics learning, it can be used as tool for investigation and evaluation non-intellective psychological characteristics of high school students’ mathematics learning. This study try to construct a survey model of the non-intellective characteristics in math learning by sorting the relevant literature and combined with expert opinion at home and abroad. Then compiled items suitable for high school students’ math learning on the basis of the survey model. After revised several times, the results show that the questionnaire has a reasonable structure, reliability and validity meet the psychometric requirements. Non-intellective Characteristics Questionnaire for High School Students’ Mathematics Learning can be used as a tool for further research.

non-intellective factors; mathematics learning; compilation of questionnaire

G420

：A

：1004–9894（2015）03–0017–11

2015–05–19

教育部人文社科一般項目——高中生高效學習的心理特征研究（13YJA190012）；天津市高?！爸星嗄旯歉蓜撔氯瞬排囵B計劃”資助

：王光明（1969—），男，天津人，教授，博士生導師，主要從事數學課程與教學論研究．