研究型大學本科生學習投入及其影響因素的學科差異

徐丹　蔣扇扇　劉聲濤

摘要： 研究采用一所研究型大學本科生就讀經歷調查數據，探討學生學習投入水平及其影響因素的學科差異。結果顯示：應用學科學生學術挑戰度、課程參與、師生互動水平均顯著高于純學科。輸入特征對學習投入的影響在應用學科更顯著；院校環境和學科/專業亞環境對學習投入的影響包括一般性影響和因學科而異的條件性影響，應用學科學生學習投入受學科/專業亞環境中教師和教學的影響比純學科顯著。高校需要為不同特征學生亞群體有針對性地采取學業支持措施，以學科/院系為單位有效激勵學生投入學習，同時促進基于學科的教學質量評估和學科文化反思。

關鍵詞：研究型大學；本科生；純學科；應用學科；學習投入

中圖分類號：G640

文獻標識碼：A

文章編號：1672-0717（2018）05-0030-08

收稿日期：2018-06-30

基金項目：2015年度教育部人文社會科學研究一般項目“研究型大學本科生學習投入的跨文化比較”（15YJC880100）；湖南省教育科學“十三五”規劃2016年度項目“高校學生學習成果評估行動研究”（XJK016BGD008）。

作者簡介：徐丹（1977-），女，湖南漢壽人，教育學博士，湖南大學教育科學研究院副研究員，主要從事大學生學習與發展研究；蔣扇扇，湖南大學教育研究院碩士研究生；劉聲濤，湖南大學教育科學研究院副研究員；長沙，410082。

一、文獻綜述與研究問題

高等教育的內涵式發展需要全面推進課程教學改革，強化學生有效的學習體驗[1]。作為教師組織管理、教學和研究活動的基本單位，學科對學者信念、教師教學和學生學習產生強烈影響，系統研究學科對高等教育的教學和學習質量的影響對制定公平、有效和有針對性的高等教育管理政策尤為重要[2]。

盡管如此，基于學科的教學亞環境的差異近30年才開始慢慢進入研究者視野。已有研究發現，受知識特性的驅動和學科文化建構的影響，軟硬學科之間教學模式存在基本差異。硬學科通常將教學重心放在職業準備上，并強調學習事實、原則和概念，以及方法和原則的應用[3]（P60），側重學生通過合作學習來改善定量分析的能力[4]，通常采用以教師為中心的教學方法，師生花費更多時間在實驗室教學和實地考察上。相反，軟學科則更多將重心放在通識教育[3]（P60），側重交流、參與及思考，學生更擅長用深層學習策略，教學通常采用以學生為中心的方法[5]，師生花費更多時間在研討會和講座上[6]。

關于不同學科教師和學生投入水平的研究至今未形成一致性結論。關于學生投入，多數研究結論是理學和工學學生投入水平高于人文社科[7]，應用學科學生比純學科學生投入水平更高[8]，或學科間不存在顯著差異[9]。陸根書[10]和舒忠梅[11]的研究則表明，不同學科學生學習投入水平因維度而異。關于教師的投入，部分研究發現應用學科比純學科教師教學投入水平更高[12]，也有研究發現軟純學科在教學上投入時間最多，硬應用學科在教學上花費時間最少[13]。

當研究者把學習投入放在院校影響力模型中，探討學生學習和發展的學科差異形成的內部機制時，學科/院系為基礎的教學亞環境、學習投入和學習效果之間關系復雜，更難形成有說服力和可比較的結論。Li Long和Simpson（1999）宣稱，學生背景特征和專業經歷影響學術和社交整合以及學生的學習和智力發展，且這一關系在軟硬學科間并無區別[14]。Pike使用不同分類框架探究學科與學生學習的關系，在霍蘭德的個人-環境理論框架下，所有亞環境中，學生在高階思維活動上的投入和課程上的努力程度都與所有學習效果因子顯著正相關，而在比格蘭的學科分類框架下，純學科和應用學科學生學習和認知發展的基本模式存在差異[15]。

院系/學科與學生學習和發展之間關系難以形成易歸納的結論源于下列因素：一是理解不同院系學生的變化和穩定的模式時，研究者們尚未找到一致認可的“理論上有意義且實踐操作可行的方式”劃分院系亞環境，大部分研究將學院或大學行政結構作為研究學科/專業對學生學習影響的分析框架，無法有效呈現學科影響[16]。二是基于院系/學科的教學亞環境對學生學習和認知發展的許多影響都是間接的，且為因亞環境性質而異的條件性影響。三是不同研究使用了涵義和測量不同的學習過程變量。

國內學者近十年來對大學生學習投入關注度日增，對大學生學習投入度現狀、影響因素及學習投入與學習效果的關系展開了初步探索，然而，對不同學生群體學習投入及其影響機制這樣有意義的問題尚無探討[17]（P43）。本研究采用比格蘭的三維度學科分類框架，運用中國一所選擇性程度較高的研究型大學本科生就讀經歷調查數據，集中探討兩個問題：1.學生學習投入是否存在學科差異？差異的具體表現如何？2.在學生學習投入存在顯著差異的學科之間，學生輸入特征、院校環境和學科/專業亞環境中各因素對學習投入的影響是否一致？

二、研究設計

（一）分析框架

學生發展和院校影響力研究證明，“學生投入是學習發生的前提，大學有責任激發和支持學生投入”[18]。盡管其概念基礎（包括研究問題、所用研究變量，以及描述變量的術語）在不同的文獻中各有選擇[19]，學生投入研究重心已從學生時間投入漸漸轉向學生投入不同類型活動中的量和質，進而強調院校環境對學生各類投入的支持[20]。本研究參考阿斯汀的學生投入理論，在分析學生輸入特征和院校及學科環境對學生投入的影響時，部分借鑒阿斯汀提出的I—E—O模型。輸入要素I（input）是指學生進入高等教育機構前所具備的個人特征，包括背景特征和學生目標等。環境要素E（environment）是指學生在高校就讀期間所經歷的多種體驗和經歷，包括院校環境、院系/學科亞環境教育質量、學生學習投入等。

（二）調查工具

研究采用2013年H大學學生就讀經歷調查（Student Experience in the Research University，簡稱SERU調查）數據。調查問卷由加州大學伯克利分校高等教育研究中心開發和設計，該問卷2002年開始在加州大學使用，當前的SERU聯盟包括20余所美國AAU聯盟的研究型大學及中國、荷蘭、南非、巴西、日本、英國等國家十余所卓越研究型大學。H大學于2011年加入該聯盟。H大學的調查問卷由本校研究團隊與SERU聯盟研究團隊合作修訂而成。整個問卷包括核心問題、與研究相關的問題、亞洲/中國/專門問題以及H大學的校本問題四大模塊。核心問題調查了學生的學習投入和學習效果（包括學生的時間分配、師生互動、學生能力增長等）、學生的生活和目標、對院校氛圍的感知，以及院校經歷滿意度等。

（三）樣本

調查采取在線普查方式，共收集了8 838個有效樣本。其中男生占55.5%，女生占44.5%；一年級29.9%，二年級28.8%，三年級28%，四年級13.8%；軟學科32.5%，硬學科67.5%；應用學科91.4%，純學科8.6%；生命學科5.6%，非生命學科94.4%。

（四）變量

1.學科

1973年，比格蘭在考察學者自身對所研究知識領域特點的感知的研究中，根據學科的知識和研究具有高度統一性與否（軟/硬）、學科是創造知識還是應用知識（純/應用），以及學科是與生命系統還是與非生命的實物打交道（生命/非生命）將學術領域分為8個學科群落[21]。科爾布（1981）采用相似的方法，根據對學生學習策略的考察，將學科分為四種類型，即強調抽象—理論探討的純硬科學（自然科學與數學）、強調抽象—積極應用的應用硬科學（工程學）、強調具體—積極應用的應用軟科學（教育、社會福利工作、法學等社會科學領域），以及強調具體—理論研究的純軟科學（主要指人文科學與純社會科學）。托尼·比徹和珀爾·特勞爾（2001）則結合科爾布和比格蘭的研究，將學科分為純硬、應用硬學科、純軟、應用軟學科四類[22]。考慮到比格蘭的三維分類法對學科知識的性質考慮最全面，研究采用此分類法及其分類范例，將2013年H大學官方網站公布的65個專業進行分類。部分工學專業，如計算機科學與技術、通信工程、軟件工程、信息安全等理學和工學交叉的綜合性學科專業劃分到應用硬學科（非生命系統）；建筑學、工藝設計、城鄉規劃等專業，雖然授予工學學位，但實際是工程技術與藝術、哲學、美學等人文學科交叉的綜合性學科專業，劃分到應用軟學科（非生命系統）。統計分析時，將純學科標為0，相應的應用學科標為1，軟學科標為0，硬學科標為1，生命學科標為0，非生命學科標為1。

2.學生學習投入

研究運用探索性因素分析方法（采用主成份分析方法抽取因子，并進行最大正交旋轉）對問卷中34道關于學習投入的題項進行分析，逐步刪除特征根值小于1的題項。經過上述過程，學生學習投入分為學術挑戰度、課程參與、師生互動及消極學習行為四個因子（見表1），我們將屬于同一因素的所有題項的得分求和，計算平均分，作為該因子最后得分。

3. 輸入特征

研究選取學生性別、年級、家庭經濟狀況、是否第一代大學生作為影響學習投入的背景特征變量。分析時，將以上變量轉化為虛擬變量，并分別以女生、非第一代大學生、低收入家庭、四年級為參照。學生的學習和生活目標包括“綜合型目標”、“職業型目標”、“學術型目標”、“升學型目標”四個因子。

4.院校環境和學科/專業亞環境

問卷采用李克特五點量表，請學生判斷承擔工作責任、承擔家庭責任、其它課余活動、缺乏語言能力、缺乏學習技能、學習環境差、情緒因素、身體疾病對阻礙學生學業成功的影響，綜合測量院校為學生提供的政策和教育環境。鑒于專業課教師的態度和行為在促進學生投入方面發揮重要作用[23]，學生與專業教師的互動，能夠直接提高學生課堂學習、課后學習、跨專業學習以及課外活動等多種學生參與途徑，并由此間接提升學生發展[17]（P41），問卷采用李克特六點量表，以專業教育教師水平、專業教育教師投入、專業教育教學效果表征學科/專業教育環境。

（五）統計方法

統計分析過程中采用T檢驗呈現比格蘭學科分類框架下各維度（軟/硬、純/應用、生命/非生命）學科之間學習投入各因子水平是否存在顯著差異，進而對體現學習投入顯著差異的學科，使用多元回歸方法探討學生輸入特征、院校環境和學科/專業環境對不同學科學生的四個投入因子的影響。所有回歸方程通過顯著性檢驗，并通過共線性檢驗確定回歸方程的自變量間不存在共線性。

三、統計結果

（一）不同維度學科分類框架下的學生學習投入差異

如表2和表3所示，純/應用學科學生在三個學習投入因子上水平存在顯著差異，軟/硬學科只在消極學習行為因子上存在顯著差異，生命/非生命學科則在學習投入四個因子上均無顯著差異。就H大學學生學習投入而言，純/應用的學科學生學習投入的差異最顯著。應用學科學生在學術挑戰度、課程參與、師生互動上投入水平均顯著高于純學科學生，唯有消極學習行為，純學科和應用學科學生差異并不顯著。

（二）純學科和應用學科學生學習投入影響因素

回歸分析顯示（見表4），輸入特征中，學生學習投入更多受到家庭經濟階層、年級和性別影響，較少受學生大學目標、父母受教育程度影響。是否第一代大學生對兩類學科學生的學習投入均無顯著影響。學生大學目標僅對純學科學生的消極學習行為有輕微影響，學術型目標的學生消極學習行為顯著低于其它目標類型。家庭經濟階層對應用學科學生影響大于純學科。對純學科而言，中等收入階層子女比較低收入階層子女消極學習行為頻次更低。對應用學科來說，富裕、較富裕和中等收入階層子女比低收入階層子女師生互動水平更高，中低收入階層子女比低收入階層學術挑戰度和課程參與度更低。純學科女生消極學習行為高于男生。應用學科男生在課程參與上表現優于女生，消極學習行為更少，但是師生互動水平更低。相比四年級，純學科一年級學生更積極地參與了師生互動，應用學科一、二年級學生師生互動更頻繁，課程參與度更高。無論純學科還是應用學科，低年級學生的消極學習行為都更頻繁，且與四年級差異顯著。

從院校環境的影響看，并非所有學業障礙都顯著影響學習投入，工作責任、課余活動、缺乏學習技能對學習投入的影響相對其它因素更顯著，且這些學業障礙對純學科和應用學科學生學習投入的影響幾乎一致。工作責任和課余活動帶來的學業障礙對各維度學習投入產生顯著負影響；而缺乏學習技能對不同維度的學習投入產生正影響。專業教育教師水平對應用學科學生的學術挑戰度、師生互動、課程參與均有顯著正影響，對學生消極學習行為產生顯著負影響；專業教育教師投入則只對應用學科學生的學術挑戰度和課程參與產生顯著負影響；專業教育教學效果對所有學生的學術挑戰度、應用學科學生的師生互動和課程參與產生顯著負影響，并對應用學科學生消極學習行為產生顯著負影響。

針對兩類學科學生學習投入回歸模型的比較結果顯示：院校和學科/專業環境對學生學習投入的影響遠勝于學生輸入特征，且應用學科學生比純學科學生更顯著地受到學科/專業教育環境的影響。

四、分析和討論

關于學生輸入特征對學習投入的影響，本研究形成的幾個重要結論拓展了已有研究成果：1.學生家庭經濟階層僅對應用學科師生互動水平影響顯著，成長期處于中等收入及以上家庭的應用學科學生比低收入家庭子女更傾向投入各種方式與內容的師生互動。Kim使用同樣的問卷針對美國一所公立研究型大學樣本的調查結果顯示，富裕階層家庭子女師生互動更為頻繁[24]。本研究進一步探討了二者關系的學科差異。2.家庭文化背景對學習投入的影響無論對純學科還是應用學科學生來說都不顯著，與王偉宜等人針對非精英院校學生的研究結論相反，說明家庭文化資本對學生學習投入的影響可能因院校類型而異[25]。3.學習投入的性別差異更多存在于應用學科而非純學科。4.大四學生整體消極學習行為顯著少于低年級學生，但應用學科四年級學生在師生互動、課程參與上水平也低于低年級學生。這一結論豐富和部分呼應了文雯等人運用清華大學學情調查數據發現的高年級課程教學挑戰度明顯不足而對非課程性、高影響力教育活動投入明顯增加，自主探究性學習顯著提高的“大四現象”[26]，以及汪雅霜針對不同類型高校學生發現的學習投入隨年級升高呈現出的“高-低-低-高”趨勢[27]。總體而言，先賦性因素對學生學習投入的影響在應用學科比在純學科亞環境中更顯著。

工作責任對學習投入的消極影響，印證了時間投入是學習投入的基礎，沖突的職責是阻礙學生學習投入的重要因素[28]，學生花在兼職工作的時間越多，他們參與學術和社交的時間就越少[29]，會給課外參與、師生互動、生生互動、學生社交等帶來負面影響[30]。缺乏學習技能對學生投入的影響結論富于啟發，學生越明顯地感知缺乏學習技能是自己學業成功的重要障礙，越會積極投入學習。這說明盡管H大學本科生學習技能總體水平不高，然而當學習者自身意識到這個問題，試圖成為一個積極的自我調節者，便會主動參與學習、自覺協調和利用各種學習資源。

針對不同類型高校學生的已有研究結果表明，教育性因素比先賦性因素對學生學習投入的影響更為顯著[31]。教師是學生社會化過程中重要的影響人物，其專業態度和行為是學科與學生發展之間關系呈現分化的基本因素。即便控制學生輸入特征和部分院校環境因素后，專業教育教師投入和教學效果對學生學習投入的影響依然顯著。然而，教師水平和教師投入對學術挑戰度的正影響，教師水平和教學效果對師生互動和課程參與的正影響和對消極學習行為的負影響，都只在應用學科表現顯著。造成這一現象的原因可能在于學科知識特性的自然差異及相關的教學特征，例如應用學科專業要求掌握復雜的概念，將理論與實踐結合，課程更富挑戰性，在評分上也比純學科更為嚴格，這些特性推動學生更自覺、更投入地學習，更多地使用深層學習策略[32]。這一現象也可能與樣本高校應用學科整體發展水平有關。應用學科學生學習投入受專業教師教學影響更顯著的現象還需要更多實證研究推動理解。

五、 政策啟示與建議

（一）為不同特征學生亞群體有針對性地采取學業支持措施

來自低收入家庭的學生在師生互動上主動性不如中高收入家庭的同輩，教師在與學生的互動中需要為前者提供更多鼓勵和支持。例如在課內外與學生探討課程問題時考慮不同經濟階層的學生在經驗積累和關注問題上的差異，在組織研究活動和學術研討課時考慮來自低收入家庭學生的參與，鼓勵其在需要時積極尋求教師幫助，這些行為將會有益于促進經濟上處境不利的學生在院校學習經歷中實現更顯著的認知技能增長，并能有效提升其對院校的滿意度。由于不同性別學生學習投入水平存在差異，女生總體比男生消極學習行為更頻繁，應用學科女生比男生課程參與度更低，教師在課程教學過程中需要意識到課程中可能存在著阻礙女生參與的因素，需創設有助于女生提升學習努力程度，理解和運用課程所學知識，參與課堂討論的氛圍。此外，一年級學生的消極學習行為頻繁是一個值得關注的現象，院校需要為學生提供全方位的入學適應環節，使其在觀念、習慣、學習能力上為后續階段的學習和生活打下基礎。

（二）以學科/院系亞環境為單位有效激勵學生投入學習

學校和教師在學科/院系、專業甚至課程層面，為學生提供更多學習技能或學習策略的指導，能有效提升學生應對學業挑戰、參與課程活動和師生互動的動力。教師需要喚起學生的學習策略意識，通過獨立而完整的學習策略教學，使學生明了自身學習狀態，了解學習過程及規律，系統地掌握和運用學習策略，更重要的是結合具體學科，將學習策略通過學科知識這一載體，滲透在課堂教學過程中[33]。對H大學而言，應用學科專業教師水平、教師投入和教學效果的提升能全方位改進學生的學術挑戰度感知、課程參與和師生互動水平，并有效抑制消極學習行為。同時，專業教育教師投入水平的提高會有效增強純學科的理學（數學、化學）和人文學科（英語、日語、漢語言文學、歷史學）院系學生的學術意識，提升其課程參與水平。專業教育教學效果的改進也將有效促進純學科學生感知不同層次的認知策略。從學校層面看，提供合適的制度環境，助力教師的專業發展，提高專業教育教師投入、教學水平及教學效果，是促進純學科領域的學生發展最有效的途徑。此外，純學科專業的教師們需要有意識地基于學科特性探索對學生學習和發展產生影響的路徑。

（三）促進基于學科的教學質量評估和學科文化反思

大學的教與學對不同學科的學生而言涵義獨特。每個學科均有自己的傳統和思想范疇，為本學科領域內成員提供共享的概念、方法、技術及問題。除了共同的認知基礎，學科還有自己的社會和文化特征，如規范、價值觀、交互模式、生活方式、教育和倫理編碼，等等[34]（P342），由此構成的道德秩序作為學科文化的核心，是學生學習經歷的基礎。不同學科學生學習投入差異部分體現特定的學科文化。質量評估與學科發展需要假設不同學科領域的教學和學習的模式并不相同。從文化的視角看，沒有統一的質量標準，也不存在只要機械地執行便可促進教學的任何單一、正確的模式[34]（P360）。教學的評估和改進要基于每個系自己的文化基礎。然而，強調內部發展反對外部控制并不意味著已經形成的學科文化是理所當然。每個學科亦需對本學科文化及其基本假設持反思態度，并對學科的活動模式做批判性的自我評價。如果特定的學科文化可能限制學生發展，則應該促進變革。

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（責任編輯 黃建新）

Abstract： This article examines differences in college students academic engagement and its influential factors including input characteristics and environment as well as sub-environment indicators under Biglans typology of three dimensions （i.e.， soft versus hard， pure versus applied， life versus non-life）， using data of survey on undergraduate experience in a research university. It was expected that students of applied disciplines would be more engaged in using challenging cognitive strategies， and curriculum participation， and faculty-student interaction than students in pure disciplines. The influence mechanism of input factors on student academic engagement is more remarkable in applied disciplines than pure disciplines. And impacts from environment factors of different levels is conditional as well as general， students in sub-environment of applied disciplines are more intended to be academically engaged motivated by faculty and teaching than pure disciplines. Data from regression models in pure and applied disciplines indicate that influences of input characteristics and environment factors to student engagement are partially similar. Institutional environment and disciplinary sub-environment would have more impact on students engagement than students input characteristics. Family economic classes， student level and gender are more influential than student aspiration and parents education background. Teaching efficiency in professional education has significant influence on students perception to academic challenge， and professional teachers engagement to teaching are positively related to students engagement to curriculum activities. There are also conditional effects in pure and applied disciplines among input characteristics， environment factors and student engagement. Effects in applied disciplines are more significant than that in pure disciplines. Students from middles class prefer to engage in interaction of different types and content than students from families of low income； female students in pure disciplines are more possibly to engage in negative academic activities， and male students have lower level of student-faculty interaction than female students. Seniors are less engaged in student-faculty interaction and curriculum activities that students of lower levels in applied disciplines. Positive effects of teaching levels and teachers engagement to students academic challenges in professional education， and that of teaching levels and teaching efficiency to student-faculty interaction and curriculum engagement， as well negative effects of teaching levels and teaching efficiency to students engagement in negative academic activities， are significant only in applied disciplines.

Such conclusion provides implications to administration. Firstly， policies to stimulate student development could be more effective if university provide targeted support to subgroup students， especially those from low income families， encourage female students to cope with academic challenges and be more engaged in curriculum activities， and pay more attention to freshmens negative engagement. Secondly， polices and innovations based on sub-environments of disciplines or departments could improve student engagement more effectively than general institution factors including give guidance to students learning skills and encourage their motivation to engage in academically challenging academic activities， student-faculty interaction and curriculum activities. Policies in institutional level should focus on promoting faculty engagement in teaching efficiency in order to promote students engagement in pure disciplines. Thirdly， teaching quality assessment and improvement would be more efficient if based on discipline cultures and keep introspection on them.

Keywords： Research university； Undergraduates； Pure disciplines； Applied disciplines； Academic engagement