大学课程考核对学生学习时间投入的影响研究

[摘要]基于H大学本科生课程考核现状调查数据，运用差异分析与多因素回归模型，以元评价的视角探究对学生学习时间投入有显著影响的课程考核特征。结果表明：受学科、教学和学习范式影响，当前高校不同学科、年级与课程类型的考核现状呈现出明显的差异性。通识课程中，课程考核对学习投入的影响并不明显;专业课程中，公正性强且注重学生参与的考核、有效反馈知识重难点与课程要求的考核均能显著促进学生的学习时间投入。因此，发展大学本科生的课程考核，要以适应与引领学科、教学及学习范式为导向，突破管理体制与评价观念的困境;调整考核内容，加强对知识点的反馈与反思;完善考核机制，发展学生在考核中的“主人翁”意识，真正实现以考促学。

[关键词]大学课程考核;学习时间投入;以考促学;元评价

[中图分类号]G642.3[文献标识码]A[文章编号]1005-5843（2022）02-0136-08

[DOI]10.13980/j.cnki.xdjykx.2022.02.024

一、引言

有什么样的评价指挥棒，就有什么样的办学导向[1];有什么样的课程考核，学生学习就有什么样的投入。潘懋元先生曾指出：“高校学业成绩考核，对学生的学习、教师的教学、学生学籍管理及教育评估都有重要作用。要从措施上进一步改善和健全考核制度，以使高校学生学业成绩考核发挥更积极作用。”[2]完善过程性考核与结果性考核有机结合的大学生学业考评制度，让学生把更多时间花在读书上，已是教学研究者、管理者及实践者的共识。从现实来看，真正实现以考核促学习已不单是改变考核形式、增加考核频次这样简单，明晰影响学习投入的考核特征，进而对症下药才更为可行。

从国外的实证研究来看，课程考核与学生学习投入的关系是复杂的。多数学者认同考核对学生学习投入有重要影响[3]，甚至有学者认为课程考核对学生学习投入的影响已远超教师的课堂讲授[4]。课程考核如何影响学生学习投入？国外学者进行了不同的研究。Mc Dowell 在对不同考核形式的影响分析中发现，非传统卷面考试、报告性考核、小组项目式考核及同学互评等考核手段对学生学习投入更能产生积极作用[5]。Brown等人认为，学生对考核的认知程度影响其学习时间与努力程度（即学生对考核内容、考核策略、考核的重要性认知越清晰，学习投入越多）[6]。Bryan 等人的研究发现，课程考核是作为一种信息反馈来影响学生学习体验与学习投入的[7]。

国内课程考核的实证研究相对较少，学者主要关注课程考核现状、考核方式对学习投入的影响两个方面。宗芳等人采取实际与意向相结合的调查，运用描述性统计的分析方法，总结了高校本科课程考核中存在的问题[8]。吴凡对大学课程考核与课程目标的关系进行了描述性的量化分析，发现考核内容与课程目标不一致的现状与问题[9]。聚焦考核方式对学习投入影响的研究有：郭芳芳、史静寰分析了不同学科[10]、不同类型院校[11]背景下，不同的课程考核方式对大学生学习投入及发展的影响;张俊超、李梦云着重分析了过程性的考核方式对学习投入的影响性[12]。

总的来看，国内相关量化研究对课程考核的挖掘还不够深入，现状研究停留于描述统计层面，关系性研究也仅关注考核方式对学习的影响。基于此，本研究借鉴美国州立学校管理者委员会（简称“CCSSO”）元评价标准，从元评价的视角解构课程考核特征，以深化对考核现状的分析。同时，本研究中的影响性分析也不只关注考核方式，而是以学习投入最直观的表现——时间投入为抓手，从考核的典型性、意义性、公正性、交互性、趋同性等多维度探讨对学习时间投入的影响，以期为我国高校课程考核制度的发展提供可行建议。其中，CCSSO标准依据于美国教育评估标准联合委员会（简称“JCSEE”）的教育元评价标准框架制定，被国外教育管理机构广泛使用，内容见表1[13]。

二、研究设计

（一）调查工具

本研究调查工具为本科生课程考核现状调查问卷，问卷由学生基本信息、课程考核现状调查两部分构成。基本信息的调查包括性别、年级等基本人口学变量，现状调查设计依据CCSSO的元评价标准，并结合国内大学考核的实际情况进行了调整。一是删去“可行性”维度。该维度主要调查考核时间、环境设置的合理性，国内大学课程考核时间、环境设置往往由教务处统一协调，学生对考核可行性感受较少，因而未进行调查。二是未设置“过程与情境的相关性”维度题目。主要通过不同专业、不同学生群体的“情境”差异分析反映该维度情况。综上，本研究的课程考核调查包括5个维度：典型性、意义性、公正性、交互性、趋同性。其中，意义性分为促进当下学习的意义性（明晰课程知识重难点、提升认知程度等）与未来发展的意义性（升学、就业等）;交互性分为学生参与度、教师反馈度两个方面。

调查采取学生自陈的方式进行。“典型性”维度调查包括考核的频率、形式、难易度，以单选、多选题的形式展开。“意义性、公正性、交互性、趋同性”维度的调查采用李克特6分量表，“非常不同意、不同意、稍微不同意、稍微同意、同意、非常同意”分别赋值1～6，分数越高表示学生所接受的考核越具有意义性、公正性、交互性或趋同性。在课程类型上，本研究对通识课程和专业课程分别进行了调查，每个问题的设置中均包括通识课程和专业课程两种情况。此外，学习时间投入调查亦采取学生自陈的方式，报告每周的学习时间，选项分别为“0～8、9～16、17～24、25～32、33～40和41小时以上”。

（二）调查对象

本研究依托于网上问卷平台，面向H大学不同年级、不同专业本科生发放电子问卷。H大学为国家“双一流”建设高校，也是“985”“211”工程重点建设高校，是典型的研究型大学。共发放问卷400份，回收362份，回收率为90.5%，去除无效问卷后，有效问卷共340份，样本个体的基本情况见表2。此样本中的男女比例、年级比例等与H大学基本情况一致，反映了总样本的特征。

（三）问卷试测与信效度

首先，本研究利用SPSS24.0进行了试测问卷的探索性因素分析。一是题项分析，删除维度内部相关不显著的题项;二是主成分分析，删除因素负荷量小于0.6的题项及跑错维度的题项。

其次，对调整后的问卷进行了因子分析（“典型性”维度未纳入分析。原因有二：一是该维度多为单选、多选题，且多是离散变量;二是相关推论分析也是单个题项进行的）。结果显示，KMO值为0.812且显著，适合进行因子分析。共提取6项因子，累计提取平方和载入达到76.630%，与理论设想一致，解释性良好。根据因子分析结果，6项因子分别是意义性（当下学习）3题、意义性（未来发展）3题、趋同性4题、交互性（学生参与）3题、交互性（教师反馈）3题、公正性3题，加之典型性7题，共保留26个题项，形成正式问卷，具体题项内容见表3。

最后，本研究对正式问卷进行了验证性因素分析及信效度测算。模型各项拟合指标（如表4），数据拟合良好，均达到理想标准。信效度分析方面，利用SPSS24.0进行信度α系数的测算，标准化的α系数为0.874，每个维度的α系数及总α系数在0.773～0.878之间，均高于专家推荐的0.6。利用Mplus7.0进行效度测算，收敛效度在0.5以上，区分效度大于相关性指标即符合要求（见表5）。因此，本问卷具有良好的信度与效度。

三、研究结果分析

（一）课程考核现状的结果分析

从不同课程类型来看，专业课程的考核难度、频率均高于通识课程。如表6所示：难易度上，专业课程考核的挂科率较高（3.09>2.45），同时卷面考试要求层次也高于通识课程（2.64>2.58）;频率上，专业课程的随堂提问测验、报告性考核及卷面考试性考核均更频繁（2.69>2.33;3.01>2.08;2.34>2.10）。此外，形式上如图1所示，专业课程更重视卷面考试;通识课程考核多采用论文、卷面考试等简便易行的形式。

从不同专业来看，人文社科与理工科的考核形式有所不同，但考核的意义性、教师的反馈度等多个方面理工科更优、更高。如表7所示：形式上，人文社科专业偏重“论文”“主题报告”等考核（t=3.927，P<0.001;t=2.181，P<0.05）;“随堂测验”“作品或设计”等考核形式常见于理工科（t=-3.120，P<0.01;t=-2.877，P<0.01），这与郭芳芳、史静寰的研究结果一致[14]。从意义性、交互性角度分析，理工科专业课程考核中教师的反馈更有效，考核本身也更有助于学生提升课程学习的认知（t=-1.986， P<0.05;t=-2.271，P<0.05）。此外，人文社科专业的考核挂科率较理工科更低（t=-4.142，P<0.001）。

从不同年级来看，不论是通识课程还是专业课程，低年级（一、二）的年级课程考核特点多优于或高于高年级（三、四），更为老师与学生重视，结果见表8。通识课程上，低年级报告性考核较高年级更频繁（F=6.014，P<0.001），学生参与、教师反馈也较多（F=7.075，P<0.001;F=4.210，P<0.01）。专业课程上，低年级的考核挂科率及公正性也明显高于高年级（F=3.479， P<0.05;F=2.467，P<0.05）。

（二）考核对学习时间投入影响的结果分析

通过构建多因素回归分析模型，本研究试图探究考核是如何影响学生学习时间投入的。模型中学习时间投入为因变量，控制变量有专业、年级和学生职务。自变量有难易度、频率、意义性（当下学习）、意义性（未来发展）、趋同性、交互性（学生参与）、交互性（教师反馈）、公正性等。同时，本研究对通识课程、专业课程中的影响关系分别建立了模型进行分析。各变量的设定描述见表9。

通过回归散点图、残差与预测值散点图的绘制可以发现，研究中的自变量和因变量存在线性关系。各模型中的相关指标数值如下：通识课程——VIF值均小于4、F=2.394，P<0.001，调整后R2=0.096;专业课程——VIF值均小于5、F=20.733，P<0.001，调整后R2=0.600。两个模型中的自变量均不存在共线性，具有统计学意义。具体影响系数与显著性在表9中可见。

通识课程模型中，调整后R2仅为0.096，即考核对学生学习时间投入影响的解释性仅9.6%，说明通识课程中考核并不是影响学生学习时间投入的主要因素。就具体影响变量来看，也仅有“非卷面考核要求层次”这一因素有显著影响。影响系数为负（β=-0.13，P<0.05），即非卷面考核要求越高，学生通识课程学习投入越低。

专业课程模型中，调整后R2为0.600，即考核对学习时间投入影响的解释率达到了60%，说明专业课程中的学习考核对学生学习时间投入有着较大影响。显著影响专业课程学习时间投入的变量有5项。具体来看：首先，报告性考核频率的影响作用最大（β=0.501，P<0.001）。其次，考核的意义性（当下学习）和公正性也有较大影响作用（β=0.216，P<0.01;β=0.214，P<0.01），其中，考核的意义性（当下学习）是指学生通过考核对课程重难点及自身学习进度的认知提升程度。再次，考核中的学生参与也影响着学生学习时间投入（β=0.167，P<0.05）。最后，非卷面考核要求层次也对专业课程的学习投入有着负向影响（β=-0.105，P<0.05）。

四、结论与讨论

从上述分析来看，当前大学课程考核现状呈现差异性特点是受不同的学科、教学和学习范式影响产生的。同时，真正影响学生投入的考核是发挥了信息反馈作用和“主人翁”效应的，不单单是改变考核的形式、频次与难度就能实现的。