地方院校工科生學習策略、問題解決能力與學業成績的相關性研究

周開發，曾玉珍

(重慶交通大學， 重慶　南岸　400074)

地方院校工科生學習策略、問題解決能力與學業成績的相關性研究

周開發，曾玉珍

(重慶交通大學， 重慶南岸400074)

摘要：基于問卷調查，采用描述性統計與相關分析法，對工科學生學習策略、問題解決能力與學業成績的相關性進行定量調查研究。調查選取重慶某高校231名工科三年級大學生作為樣本，使用中文版學習策略量表(LASSI)和問題解決量表(PSI)收集數據，用SPSS18.0統計軟件分析數據。研究發現，工科大學生的學習策略水平總體偏低，問題解決能力的個體情況和總體情況都較差。工科大學生學習策略和問題解決能力之間、學習策略和GPA之間存在顯著相關性，而問題解決能力和GPA之間相關程度低。學校應盡早引導工科學生形成有效的學習策略，重視培養學生的問題解決能力，幫助學生完成學業。

關鍵詞：高等工程教育；學習策略；問題解決；學業成績；相關性

一、引言

近幾十年來，認知心理學家和教育學家發現，學習策略和問題解決能力是學生學習中極為重要的因素，直接影響學生學習表現的各個方面[1-2]。在高等工程教育中，大學階段是工科大學生掌握專業知識與技能，提高應對各種工程和社會問題能力的重要時期。高等工程教育的重要使命之一，就是要培養工科大學生學會學習，使他們成為自主的終身學習者和創造性的問題解決者。因此，進行工科大學生學習策略、問題解決能力與學業成績之間關系的研究，對于促進學生有效地學習和解決問題，實現高等工程教育目標有著重要的意義。

(一)學習策略

認知心理學研究者越來越關注學習者檢索、存儲和處理信息的方式。學習者在選擇與控制自身行為、參與和掌控學習情況、檢索存儲與組織管理信息時，必須使用一些認知或學習策略。教師了解學生的學習過程，有利于找準學生學習的障礙，設定實際學習目標，幫助學生成為有效的學習者。

有效學習者是指那些采用各種不同的檢索、存儲策略來主動處理、解釋和綜合信息的學習者。“學習策略”廣義上指的是學習者日后有效學習和信息檢索必需的一系列能力，包括認知信息處理策略(如組織和闡述信息的技巧)、主動學習策略(如記筆記和考試準備的方法)和支持策略(如安排學習時間、積極應對作業焦慮、引導關注手頭的學習任務)。具體地說，學習策略就是學習者為了提高學習效果和效率，有目的、有意識地制定的有關學習過程的復雜方案，也是學習者在學習過程中所表現出的思維方式和情感態度。根據Weinstein和Palmer的研究，有策略的學習涉及學習技能、意愿和自主管理等相關內容。Weinstein開發了學習策略量表(Learning and Study Strategies Inventory，LASSI)，用10個分量表來檢驗大學生的學習策略水平，測試結果反映出學生學習策略的強弱，為他們的信念、動機、能力和知識提供反饋意見[3-4]。

有人認為，好生和差生只是學習能力的不同，但更科學地說，他們主要是學習策略不同，有效的學習策略使學生學得更快、更輕松。相對于中學生，大學生在學習中面對著海量信息和更加復雜的問題，需要對已有的學習習慣和策略做出重大改變。工科大學生應該掌握各種學習策略，懂得何時、如何以及為何應用這些策略來收集、處理和利用信息，知道怎樣學習才能讓自己的學習活動變得更加有意義。

(二)問題解決

已有文獻給問題解決(Problem Solving)下了各種不同的定義。Heppner將個人問題解決定義為引導認知和情感的過程，以達到與內外愿望相一致的某個目標。具體來說，問題解決是指在特定的問題情景中，為達到一定的目標，應用各種認知活動和技能等，經過一系列的思維操作，尋找一種最合適的方法，使問題得以解決的過程。可見，問題解決是指一個目標導向的認知操作序列，是一個復雜的智力和情感過程[5]。問題解決過程有問題意識、限定問題、收集信息、形成假設、檢驗假設和得到結果6個步驟[6]。

一個人只有憑借問題解決能力才能應對環境和問題，而問題解決技能取決于自己對問題解決技能的信念和期望。因此，問題解決能力的自我評價非常重要。Heppner開發了問題解決量表(Problem Solving Inventory，PSI)，用于評價個體感知到的或自我評價的問題解決的能力和信心，評價一個人對問題解決能力的認識[7-8]。

研究發現，問題解決能力與心理健康密切相關。無效的問題解決容易導致壓力感和心理疾病，自認為解決問題能力強的人個性更積極，學習方法顯得更恰當。Heppner發現，由于不同的問題解決體驗和理解, 個人對問題解決能力的認知起著關鍵作用。也就是說，積極看待問題解決能力的人比消極看待問題解決能力的人可能更擅長于問題解決。高等工程教育的重要目標之一就是要培養學生解決問題的能力，即教會學生如何提出、分析和綜合系統性問題，如何創造性地解決問題或做出合理的決策。因此，探討學生問題解決的能力現狀及其影響因素是十分必要的[9-11]。

本研究重點探討工科大學生學習策略、問題解決能力與學業成績之間的相關性。為此，本論文將具體回答以下幾個問題：工科大學生學習策略的現狀如何? 工科大學生問題解決能力的等級水平如何？學習策略、問題解決能力和GPA之間存在什么樣的相關關系？

二、研究對象與方法

(一)研究對象

按班級整群抽取重慶市某高校3個本科工程專業7個班的255名三年級學生，發放問卷255份，回收有效問卷231份，有效問卷回收率為90.59%。其中男生205人，占88.74%，女生26人，占11.26%。

(二)研究工具

本研究使用學習策略量表LASSI和問題解決量表PSI兩個工具收集數據。Weinstein等人的大學版量表LASSI中文版由10個分量表組成，分別是焦慮(Anxiety，ANX)、態度(Attitude，ATT)、專心(Concentration，CON)、信息處理(Information Processing，INP)、動機(Motivation，MOT)、自我測試(Self-Testing，SFT)、選擇要點(Selecting Main Ideas，SMI)、學習輔助(Study Aids，STA)、時間管理(Time Management，TMT)和考試策略(Test Strategies，TST)。LASSI共有 80 道測試題，每個分量表各8道。該量表采用Likert 5級記分法，正向表述題和負向表述題各占一半，評分從“完全不一致=1”到“完全一致=5”。每個分量表的最低分為8，最高分為40；總量表的最低分為80，最高分為400。量表的得分結果可以參照Weinstein提供的常模進行解釋[3]。10個分量表的信度及總體信度見表1，Cronbach’s α系數表明本次問卷測試具有良好的信效度。

表1　LASSI總量表及各分量表的題目數及信度

Heppner的量表PSI由3個分量表共35個題目組成，即解決問題的信心(Problem Solving Confidence， PSC，11題)、接近-回避風格(Approach-Avoidance Style，AAS，16題)和個人控制(Personal Control ，PC，5題)，另有3題不計分。該量表設計成6級Likert量表，正向表述和負向表述的項目各占一半，評分從“非常同意=1”到“非常不同意=6”。量表的最低分為32，最高分為192。量表得分在32～80之間，表明自我感知的解決問題能力高；得分在81～192之間，表明自我感知的解決問題能力低[7]。

Nail Sahin等對PSI的心理測量學特性作了進一步研究，將量表原來的結構改為沖動方式(Impulsive Style，IMS)、反思方式(Reflective Style，RES)、問題解決信心(Problem-solving Confidence，PSC)、回避方式(Avoidant Style ，AVS)、個人控制(Monitoring，MON)、計劃方式(Planfulness，PLA)6個分量表[12]。本研究采用其中文版PSI問卷，并采納Nail Sahin等提出的量表結構進行PSI測試結果的解釋。6個分量表的信度及問卷總體信度見表2，Cronbach’s α系數表明本次問卷測試具有良好的信效度。

表2　PSI總量表及各分量表的數目及信度

(三)研究過程

研究采用描述性橫斷面設計。課題組將學習策略量表LASSI和問題解決量表PSI分發給研究的參與者在課堂上填寫，并向參與者提供有關量表項目應答的語言信息解釋。所有參與者都是自愿和匿名的。

(四)數據分析

收集到的數據用SPSS18.0進行分析。分析數據時，使用描述性統計、獨立樣本t檢驗、皮爾森相關系數、ANOVA方差分析等統計技術。顯著性水平確定為0.05。

三、結果與討論

(一)關于學習策略

表3是被測工科大學生學習策略各分量表之間的相關性分析。由表3可見，學習策略的10個分量表之間存在著顯著相關性。

表3　工科大學生學習策略各分量表之間的相關性分析

**. 在 .01水平(雙側)上顯著相關。

表4是被測工科大學生學習策略各分量表的平均得分、標準差和百分等級常模，以及與國內學者胡燕及美國學者的相關測試結果的對比。由表4可見，10個分量表的百分等級得分沒有一項超過75%，只有“焦慮”“信息處理”“學習輔助”和“時間管理”4個分量表的平均得分位于50%～75%之間, 而“態度”“專心”“動機”“選擇要點”“自我測試”和“考試策略” 6個分量表的得分均低于50%。本文的測試結果與胡燕的結果基本一致，只有“選擇要點”分量表的得分差異顯著。相對Weinstein提供的美國大學生的測試結果，本研究和胡燕測得的大學生的學習策略水平總體偏低[3，13]。

表4　工科大學生學習策略各分量表的平均得分及對比分析

表5是被測工科男女大學生學習策略各分量表的平均得分、標準差及與胡燕測試結果的對比分析。從表5可以發現，工科女大學生的10項分量表的平均得分均高于工科男大學生。本文的測試結果與胡燕的結果大體一致，“態度”“專心”“動機”“選擇要點”“自我測試”“學習輔助”和“考試策略”7項分量表的平均得分均高于工科男大學生，總體上工科女大學生的學習策略水平高于工科男大學生[13]。

表6是被測工科大學生學習策略各分量表在3個百分比等級上的人數比例狀況。由表6可見，分量表得分在百分比等級75%以上的人數比例中，“焦慮”最高，占41.56%，其次為“學習輔助”“信息加工”， 最低的是“態度”，占2.60%。在50%～75%百分比等級中，人數比例最多的分量表是“選擇要點”，占30.30%，其次為“自我測試”“ 學習輔助”， 最低的是“態度”，占13.85%。分量表得分在百分比等級50%以下的人數比例中，幾乎所有項的人數比例都超過50%，“態度”分量表甚至高達83.55%。由此可見，工科大學生學習策略的使用總體情況令人擔憂[13]。

表5　工科男女大學生學習策略各分量表的平均得分及對比分析

表6　工科大學生學習策略各分量表的百分等級常模人數比例　單位： %

(二)關于問題解決能力

表7是被測工科大學生問題解決能力各分量表之間的相關性分析。由表7可見，問題解決的6個分量表之間存在著顯著相關性。

表7　工科大學生問題解決能力各要素的相關性分析

**. 在 .01 水平(雙側)上顯著相關。

表8是被測工科大學生問題解決能力各分量表與總量表的平均得分及標準差。得分越低，表明自我感知問題解決能力越高。從表8可以發現，工科女大學生6個分量表和總量表的平均得分均低于工科男大學生，表明總體上工科女大學生的問題解決能力略高于工科男大學生。但是，工科男女大學生的問題解決能力平均總分均大于80分，說明總體上工科大學生的問題解決能力還很差。

表8　工科大學生問題解決能力各分量表與總量表的平均得分

續表

表9是工科大學生問題解決能力等級人數比例分布情況。由表9可見，問題解決能力總分在32～80之間的人數比例只占21.21%，而總分在81～192之間的人數比例卻占78.79%，表明大多數學生自我感知問題解決能力較差。表8和表9表明，工科大學生問題解決能力總體情況和個體情況都較差。

表9　工科大學生問題解決能力等級人數比例

(三)學習策略、問題解決能力與學業成績的相關性

表10是被測工科大學生學習策略、問題解決能力與學業成績的相關性分析。根據表10可以發現，學習策略與自我感知問題解決能力呈負相關，即學習策略水平越高，問題解決能力越強。這與Perihan SARA和吳越等的結論是一致的[15-16]。學習策略與學業成績GPA呈正相關，即學習策略水平越高，學業成績GPA也越高。但是，自我感知問題解決能力與學業成績GPA的相關性程度低。

表10　學習策略、問題解決能力與學業成績的相關性分析(N=231)

**. 在 .01 水平(雙側)上顯著相關。

表11是學習策略與問題解決能力各分量表的相關性分析。分析發現，學習策略與問題解決能力各分量表均呈顯著相關。表12是問題解決能力與學習策略各分量表的相關性分析。分析發現，問題解決能力與學習策略各分量表均呈顯著相關。

表11　學習策略與問題解決能力各分量表的相關性分析

**. 在 .01 水平(雙側)上顯著相關。

表12　問題解決能力與學習策略各分量表的相關性分析

**. 在 .01 水平(雙側)上顯著相關。

表13是學業成績GPA與學習策略各分量表的相關性分析。分析表明，學業成績GPA與學習策略各分量表也呈顯著相關。表14是GPA與問題解決能力各分量表的相關性分析。分析表明，學業成績GPA只與問題解決能力中的分量表 “回避方式” 在0.05水平上呈顯著相關。

表13　GPA與學習策略各分量表的相關性分析

**. 在 .01 水平(雙側)上顯著相關。

表14　GPA與問題解決能力各分量表的相關性分析

*. 在 0.05 水平(雙側)上顯著相關。**. 在 .01 水平(雙側)上顯著相關。

四、結論與建議

本研究探討了工科大學生學習策略、解決問題能力和學業成績3者之間的相關關系，為大學工科的教和學提供指導。通過以上數據統計分析和討論，我們得出結論并據此提出建議。

學習策略各分量表之間存在著顯著的相關性，但學生學習策略水平總體偏低，學習策略的使用總體情況令人擔憂。學業成績GPA與學習策略各分量表存在顯著的相關性，學習策略與學業成績GPA呈正相關關系，學習策略水平越高，學業成績GPA也越高。因此，學校可通過對學生進行學習策略與方法的指導，或者在大一新生中開設學習策略與方法選修課程，提高學生學習策略水平，幫助學生提高GPA并成功地完成學業。

問題解決各分量表之間也存在著顯著的相關性，但學生問題解決能力的總體情況和個體情況較差。因此，教師在教學過程中應以問題為導向進行教學，或更多地開設PBL課程，以加強學生的探究性學習能力，提高學生的問題解決能力。

學習策略與問題解決能力各分量表均存在顯著的相關性，問題解決能力與學習策略各分量表也均存在顯著的相關性，學習策略與自我感知問題解決能力呈負相關關系，學習策略水平越高，問題解決能力越強。因此，學習策略與問題解決能力之間是密切相關、相互促進的。在教學過程中應引導學生養成良好的學習習慣、積極的學習態度，使用高水平的學習策略和方法，促進問題解決能力的提高，以應對日益復雜的現實問題。

學業成績GPA只與問題解決能力中的分量表“回避方式”在0.05水平上呈顯著相關，問題解決能力與學業成績GPA之間的相關性水平很低。這可能還需要做進一步的檢驗。

女生的學習策略水平和問題解決能力總體上均高于男生。因此，在男生占絕對優勢的工程教育和工程職業領域，更應該關注男生的自主學習能力、決策能力和問題解決能力的培養。

盡管研究表明學習策略、解決問題能力和學業成績3者之間存在相關關系，但是由于樣本選取的局限性和樣本數量的有限性，不能將此結果過度普遍化。因此，應在全國各類高校選擇數量更大的樣本進行檢驗，以測定我國大學生學習策略常模。

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(責任編輯楊慷慨)

Correlation between Learning and Studying Strategies, Problem Solving Abilities and Academic Performance of Engineering Students in Local Colleges

ZHOU Kaifa, ZENG Yuzhen

(Chongqing Jiaotong University, Nan’an Chongqing 400074, China)

Abstract：Based on the questionnaire survey, using the describing statistics and correlational analysis, the correlation among learning and studying strategies, problem solving skills and academic performance of engineering students were investigated. The survey was carried out by 231 junior engineering students in a university of Chongqing who were selected as a sample. Learning and Study Strategies Inventory (LASSI) and Problem Solving Inventory (PSI) were used for data collection. SPSS 18.0 were used for data analysis. It was found that there was a significant correlation between learning and studying strategies and problem solving skills, and a significant correlation between learning and studying strategies and academic performance of engineering students. There was no a significant correlation between problem solving skills and academic performance of engineering students. It was suggested that teachers should guide the students to form the effective learning strategies, and pay more attention to training students’ ability of solving problems, and help students finish their studies.

Key words：advanced engineering education; learning and studying strategies; problem solving; academic performance; correlation

收稿日期：2015-09-30

基金項目：教育部人文社會科學規劃項目“基于復雜性科學的大學課程與課堂教學變革研究”(13XJA880008)；重慶交通大學教育教學改革重點項目“我校FYE項目的研究與實踐”(1201003)

作者簡介：周開發(1963—),男,江西貴溪人,重慶交通大學土木學院副教授,西南大學訪問學者,主要從事高等教育和力學研究；

DOI:10.15998/j.cnki.issn1673-8012.2016.03.017

[中圖分類號]G642.0

[文獻標志碼]A

[文章編號]1673-8012(2016)03-0109-09

曾玉珍(1964—),女,江西吉安人，重慶交通大學圖書館副研究館員,主要從事圖書情報研究。

引用格式：周開發，曾玉珍.地方院校工科生學習策略、問題解決能力與學業成績的相關性研究[J].重慶高教研究，2016，4(3)：109-117.

Citation format：ZHOU Kaifa, ZENG Yuzhen. Correlation between learning and studying strategies, problem solving abilities and academic performance of engineering students in local colleges[J].Chongqing higher education research，2016，4(3)：109-117.

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