影子教育中師資類型對中學生成績影響的實證研究

李美瑩 李君

摘要 ：影子教育一直是教育界關注的問題，也是學生家長重視的教育問題之一。通過2015年PISA項目中國四省市中學生的成績數據分析了影子教育師資類型對數學成績的影響。結果表明：學生選擇公辦學校教師進行影子教育的比例是最高的;選擇本校任課教師的學生成績無顯著提高;非專職人員的影子教育反而使學生成績下降。建議政府相關部門加強對在職公辦學校教師有償補課的監管力度，同時建議學校承擔起部分課后輔導的責任，促進教育公平。

關鍵詞：影子教育;師資類型;教育公平;PISA;多元線性回歸模型

由經濟合作與發展組織（OECD）開展的國際學生評價項目PISA于1997年開始啟動，項目內容由32個國家的教育專家確定[1]。PISA項目由數學、閱讀和科學三個部分組成，每三年評估一次，在每次的評估中，會對其中一項進行深入評估，對其他兩項進行綜合評估。從 2003年開始只有41個國家參與PISA項目，經過十幾年的遞增之后，影響逐年增加，2015年已經達到72個國家。PISA主要關注本國教育是否使學生掌握了必備的知識技能和進入社會的能力，是否擁有良好的學習方法等。PISA項目在數學素養方面主要考察學生理解和運用數學計算的能力[2]。

基礎教育不僅是人才培養的最初階段，也是一個國家教育事業的發展核心[3]。有研究表明學生的成績和師資質量密切相關[4]，而中學生的學業成績與教師的關系更顯得尤為緊密，但是多數研究僅僅局限于公辦在職老師[5]。隨著社會教育水平的提高，越來越多的家庭和學生選擇更多師資類型的影子教育來補充學習，以求獲得更高的學習成績。本文選擇的師資類型分為四類來進一步探討影子教育中的師資類型對學生成績的影響效應，其類別分別是本校任課教師、外校教師、專業輔導機構教師、非專職人員（大學生家教等）。

一、文獻綜述

影子教育（ShadowEducation）興起于20世紀80年代，指的是校外的私人教育教學行為，目的是提高學生的學業成績和升學機會，其教育內容隨學校教育的改變而改變[6]。最早將“影子教育”稱為“補習教育”，含義為中小學學生在校外私自參加的補習課程，主要以家庭補習、學校周末的假期補習為主要形式[7]。近年來，影子教育的普及程度逐漸增加，以亞洲比較有代表性的三個地區，韓國、日本、中國香港為例，韓國學者研究得出學生在課后進行影子教育學習的比例可以達到86.9%，日本學者的研究表明，初中三年級約65.2%的學生參加課外補習，在香港有51.6%的學生參加課外補習。雖然越來越多的家庭和學生利用課后時間參加補習，但是影子教育是否真的能提升學習成績，目前并未形成統一結論。

日本、越南等國家的一部分學者研究表明，影子教育對學生學業和升學都有正向的影響;然而，埃及和愛爾蘭的學者認為，參加影子教育對學業沒有顯著影響，新加坡、德國的學者認為，影子教育對學生成績甚至有消極的影響，尼泊爾的學者研究發現，影子教育對私立學校的學生學業沒有促進作用。

國內學者關于影子教育對學生成績的影響也存在爭議，薛海平認為參加影子教育的學生的成績顯著高于沒有參加影子教育的學生的成績[8]。薛海平的另一篇研究得出結論：影子教育對學生數學成績有正面影響，對語文成績的提高效果不明顯[9]。郝亞迪認為影子教育對學生的數學成績有顯著影響，但是時間越長正向影響越小[10]。劉珊珊認為，課外輔導對學業成績的影響不大[11]。

很多學者研究了影子教育不同的維度對學生成績的影響，比如李佳麗研究了影子教育類型對學生成績的影響[12]，薛海平等人對影子教育時間對學生成績的影響[13]做了研究，方晨晨等人探討了影子教育支出對學生成績的影響[14]。這些研究為全面深入了解影子教育對學生成績的影響提供了寶貴的視角，同時也為相關人員出臺教育政策提供了科學參考。盡管如此，已有的研究也存在以下不足：第一，很多研究者只關注了影子教育對學生成績的影響，但是鮮有研究者研究影子教育中師資類型對學生成績的影響;第二，有的研究者只探討了二者的關系但是對影響效應沒有深入探究;第三，很多研究者沒有深入探討教育結果不均等以及教育公平的問題。本研究基于PISA2015中國四省市的數學數據的分析，討論了影子教育中師資類型與學生成績的關系，深入探討了其影響效應，由此對政府等相關部門提出建設性的意見，以促進教育公平，完善教育體制。

二、數據來源及變量說明

本文所使用的數據來源于經濟合作與發展組織2015年的PISA項目。影子教育效果是其中的一個重要考察項目，本文主要研究影子教育師資類型對數學成績的影響。PISA測試數據中包含了四省市參加PISA項目的學生，人數為9184人，其數據變量名稱及編碼方式見表1。

三、研究結果與分析

1.??? 描述性統計分析

（1）???? 不同群體學生參加師資類型不同的影子教育的比例差異

表2 中反映出了不同的學生群體參加不同師資類型的影子教育的比例。本文中將PISA測試中的以下三種情況定義為專業教師，分別是該教師是我本學年學校常規課程的一位任課教師、該教師經常在學校給和我一樣年紀的學生上課（但不是我所在學校任何常規課程的任課教師）以及該教師是在專門進行課外輔導的企業或機構進行講課。將下面一種情況定義為非專業教師，即該教師不是專業教職人員（例如學生）。可以看出，54%的男生參加了本校教師的課外輔導，35%的男生參加了外校教師的課外輔導，36%的男生參加了專業輔導機構教師的課外輔導，16%的男生參加了非專業教職人員的課外輔導，均比女生參加的比例大，但不顯著。說明男、女生在選擇影子教育時，都會優先考慮本校教師>專業輔導機構教師>外校教師>非專業教職人員。從這四種課外輔導教師的情況來看，學生在進行影子教育的過程中選擇專業教師進行輔導的比例更大。

相對而言，父母學歷低的學生群體更愿意選擇本校教師和非專業教職人員，比例分別達到了56%和 14%，父母學歷高的學生群體更愿意選擇外校教師和專業輔導機構教師，但二者選擇外校教師的比例差別不明顯。父母學歷低的學生群體在選擇外校教師和專業輔導機構教師的比例是相等的，并且更傾向于選擇本校教師，且選擇的比例明顯高于父母學歷高的學生群體，差距較明顯。

本文中的學習條件指的是學習用的書桌，自己的房間，安靜的學習場所以及用來完成作業的電腦，Pad，教育軟件，WiFi等等。擁有不同學習條件的學生群體在選擇本校教師輔導的比例差別很大，低學習條件的學生群體選擇本校教師的比例是61%，擁有高學習條件的學生群體擇本校教師的比例是49%，二者在選擇外校教師進行影子教育輔導的比例差別不明顯。在選擇專業輔導機構教師上，高學習條件的學生群體比低學習條件的學生群體選擇比例高，比例達到了36%，低學習條件的學生群體更愿意選擇非專業教職人員。

本文中的物質條件是由房、汽車、以及帶有浴缸或淋浴的房屋的房價、電腦、手機、電子產品等物品組成。低物質條件的學生群體和高物質條件的學生群體在選擇影子教育時都更加傾向于專業化的教師輔導，選擇本校教師的比例分別是52%，51%，二者沒有明顯差別，高物質條件的學生群體選擇在外校教師和專業輔導機構教師的比例分別是35%和 37%，高于低物質條件學生的33%和34%，非專業教職人員的選擇仍然是低物質條件的學生數高于高物質條件學生數。

從父母學歷，學習條件和物質生活條件三個維度上看，擁有低學歷父母，低學習條件和低物質條件的學生群體在本校教師和非專業教職人員的影子教育選擇中的比例都要高于擁有高學歷父母，高學習條件和高物質條件的學生群體，但是在專業輔導機構教師的選擇上的比例低于擁有高學歷父母、高學習條件和高物質條件的學生群體。

（2）???? 不同群體學生參加不同師資類型的影子教育的成績差異

不同的學生群體在對影子教育的師資類型的選擇上存在顯著差異，這些差異對學生的數學成績會有哪些影響？表3反映的是數學成績均值差異分析的結果。總體來看參加影子教育學生的數學成績<沒參加影子教育學生的數學成績，這與文獻[18-20]結果相似，但是不能因此得出影子教育會降低學生數學成績的結論，因為數據的樣本數量并不能涵蓋到中國的所有城市，也有可能數學成績好的學生沒有參加數學的課外補習，或者有可能是學習成績差的學生參加影子教育比例較大。

從表3 中可以得出，不管男學生還是女學生，選擇本校任課教師進行課外輔導的效果都不好，平均成績均有大幅度下降，分別從547.39下降到513.83，從547.84下降到518，成績波動嚴重。對外校教師的輔導，女學生更適應，且輔導效果（成績上升）顯著。對專業輔導機構教師的輔導，女生的成績影響不顯著，男生則有一定程度的下降。非專業教職人員的補習對男學生和女學生的成績均呈現出負相關，成績平均值變化分別為535.09～492.6和541.72～480.32，成績平均值分別下降了42.49和61.4，二者成績下降都較明顯，女同學的成績下降程度要高于男同學成績下降程度。

擁有高學歷父母的學生群體選擇本校任課教師進行影子教育之后成績降低的比擁有低學歷父母的學生群體幅度大。擁有高學歷父母的學生群體選擇外校教師進行輔導的數學成績無明顯下降，擁有低學歷父母的學生群體選擇外校教師進行輔導之后的平均成績下降了22.02。擁有高學歷父母的學生群體選擇專業輔導機構教師后學生數學成績并未有明顯波動，擁有低學歷父母的學生成績平均值波動了22.75。同樣，不管是擁有高學歷父母還是低學歷父母的學生群體選擇非專業教職人員都會使成績下降，并且幅度很大，分別從524.4下降到477.02，從581.93下降到519.13。

擁有低學習條件的學生群體選擇本校教師進行影子教育輔導之后成績變化不明顯，高學習條件的學生群體略微下降，從573.41下降到543.52。選用外校教師進行輔導成績變化均不明顯，擁有高學習條件的學生群體和擁有低學習條件的學生群體在選擇專業輔導機構教師輔導，均會導致數學成績下降，低學習條件的學生群體的成績下降的略多，成績平均值下降了8.72。同樣，選擇非專職人員進行輔導，不管是高學習條件還是低學習條件的學生群體均有明顯的成績下降，均值分別下降38.17和45.98。

擁有低物質條件和高物質條件的學生群體在選擇本校教師進行影子教育輔導之后數學成績下降幅度都很大，分別從547.11和 551.14下降到516.5和 512.91。選擇外校教師進行輔導之后成績無明顯浮動，選擇專業輔導機構教師進行輔導后成績也沒有大浮動，但是在選擇非專業教職人員時，無論是擁有低物質條件的學生群體還是擁有高物質條件的學生群體，他們的成績平均值均下降，分別從538.12和 540.5下降到487和 468.29，擁有高物質條件的學生群體的成績相差反而更大。

2.??? 影子教育中師資類型對學生成績影響的實證分析

本文借鑒Hanushek建立的經典理論模型來研究影子教育中不同師資類型對學生成績的影響：

其中，Y代表學生成績，即中國四省市2015年參加PISA測試的數學成績;T代表影子教育中教師的師資類型，I代表學生性別，P代表父母學歷，F代表學習條件，M代表家庭的物質水平。多元線性回歸是對兩個及以上自變量構建回歸方程尋找多個自變量與應變量之間線性關系的數學方法，其基本形式為：

其中，β1，β1…βp稱為回歸系數，β1為常數項，ε為隨機誤差。利用最小二乘法對模型進行求解：

對上述方程求解，即可求得各系數數值。本文采用多元線性回歸模型來考察影子教育中師資類型對學生成績的影響，其結果見表4。本文構建了五個多元線性回歸模型，在模型Ⅰ中引入了性別、學習條件、父母學歷，模型Ⅱ在模型Ⅰ的基礎之上引入了物質條件和本校任課教師，在模型Ⅱ的基礎之上引入了外校教師形成模型Ⅲ，在模型Ⅲ基礎上加入專業輔導機構教師形成模型Ⅳ，在模型Ⅳ基礎之上引入不是專業教職人員形成模型Ⅴ。在這五個模型中，F值的概率值為0.00小于0.01，顯著地拒絕總體回歸系數為0 的假設，模型Ⅴ的模型判定系數為（或解釋力）R2=0.310，顯著大于模型Ⅰ、模型Ⅱ、模型Ⅲ、模型Ⅳ，表明模型的判定系數具有統計學意義，即用這些變量解釋學生成績是有意義的。自變量中有8 個因素對學生的成績產生顯著性影響，其多元線性回歸方程為：412.900+6.699（性別）+34.429（學習條件）+2.922（父母學歷）-0.215（物質條件）-26.378（本校任課教師）-15.879（外校教師）-24.527（專業輔導機構教師）-34.707（不是專職的教職人員）。

本文主要分析影子教育中師資類型對學生成績的影響，在控制影響成績的其他變量情況下，不同類型師資對學生成績影響均呈現負相關，但是不能認為任何類型師資的影子教育都會使學生成績下降，也有可能是數學成績好的學生沒參加課外補習。相對來看，非專業教職人員（學生家教）對學生數學成績的影響呈現顯著負相關，其次是本校任課教師和專業輔導機構教師。

四、結論及啟示

1.??? 主要結論

初中生選擇本校任課教師進行影子教育的比例較大，占到了0.5左右。低學習條件的學生群體選擇本校任課教師和非專業教職人員進行輔導的比例最高。擁有高學歷父母的學生群體選擇本校任課教師進行影子教育的比例最低，占到了0.39。本校任課教師對學生的數學成績不僅沒有提高反而使成績下降，效果并不理想。選擇外校教師或者專業輔導機構教師的學生比例相對均勻，沒有過高或過低的現象。選擇非專業教職人員的比例較均勻，但是研究發現，非專職教師對學生數學成績起顯著負向效果。并且本校任課教師進行補習效果也相對差，外校教師補習和專業輔導機構教師的補習效果相對好。

2.??? 政策啟示

通過本文中影子教育師資類型對中學生數學成績影響的研究，建議加強在職公辦教師外出補習的監管力度。這是由于在職公辦教師對學生進行課后補習很可能會造成教師與學生之間的人情倫理性關系被商業契約性關系所取代，從而導致教師的行為失范[15]。有的教師在學校課堂中故意遺漏教學內容，隱形地引導學生去參加對自己有益的課外補習，這種補習就會變成變相勒索，負面影響極大。然而，任課教師課外補習的情況仍然屢見不鮮，成為“不能說的秘密”，建議嚴禁公辦教師進行一對一家教，或者在外辦課外輔導班。

與此同時，建議學校承擔起部分課后補習的責任，以保障教育公平。學校可以在校園內部開展課后輔導的，讓學生選擇非本人任課教師進行補習，承擔起課后輔導的責任，從師資的角度提供多元化的教學指導，促進教育公平。

為了保障教育公平，建議為低收入家庭提供一定的影子教育補貼。影子教育的存在使學生能通過校外培訓占據優質教育資源，有可能會導致對公立學校教育的信任危機。如本文數據所示，約有四分之三的學生參加了各種形式的影子教育，隨著參與影子教育的學生數量的增多和形式的多元化，教育的結果差距也在進一步擴大。筆者認為，要保障教育的公平，維持基礎教育的均等化，政府或等教育等有關部門可以向收入較低的家庭提供一定的影子教育費用的補貼，保證學生對課外補習的需求，并且可以通過政策吸引在校師范生或者已退休的老教師對教育相對落后地區在假期提供支教補習，縮小家庭經濟和社會地位等造成的學生成績之間的差距。

參考文獻：

[1]?? 周芳潔.PISA評價結果的比較及對我國基礎教育的啟示[J].知識經濟，2012（18）.

[2]?? 潘涌.PISA：國際比較視野中的閱讀評價觀[J].比較教育研究，2012（09）.

[3]?? 王凱，王振龍.中國義務教育階段經費配置公平狀況的實證研究[J].統計與信息論壇，2010，25（04）.

[4]?? 趙健，裴新寧，馮銳，等.我國教師的專業發展實踐及其對學生成績的影響：基于五城市調研的分析[J].全球教育展望，2013，42（02）.

[5]?? 李瓊，倪玉菁.教師變量對小學生數學學習成績影響的多水平分析[J].教師教育研究，2006，18（03）.

[6]?? StevensonDL，BakerDP.ShadowEducationandAllocationin Formal Schooling：Transition to University in Japan[J].American Journal of Sociology，1992，

[7]?? 王有升.補習教育：一類不可忽視的教育現象[J].上海教育科研，1997（06）.

[8]?? 薛海平，王東，巫錫煒.課外補習對義務教育留守兒童學業成績的影響研究[J].北京大學教育評論，2014（03）.

[9]?? 薛海平.從學校教育到影子教育：教育競爭與社會再生產[J].北京大學教育評論，2015，Vol.13（03）.

[10] 郝亞迪.課外輔導與初中生數學學業成績的關系研究[J].上海教育科研，2016（01）.

[11] 劉珊珊，楊向東.課外輔導對學生學業成績影響效應的元分析[J].教育發展研究，2015（22）.

[12] 李佳麗.不同類型影子教育對小學生學業成績的影響——及其對教育不均等的啟示[J].教育科學，2017，33（05）.

[13] 薛海平，宋海生.課外補習時間對中學生成績影響的實證研究——基于PISA2012上海的數據[J].教育科學研究，2018（04）.

[14] 方晨晨，張平平.學生課外補習支出越多越好嗎？[J].基礎教育，2017，14（05）.

[15] 楊春.課外補習教育中師生關系倫理性與契約性的博弈[J].教育理論與實踐，2011（02）.

[作者：李美瑩（1993-），女，遼寧撫順人，東北師范大學教育學部，碩士研究生;李君（1980-），女，湖北荊州人，東北師范大學教育學部，副教授，博士。]

【責任編輯 劉永慶】