王 煜, 劉元琪, 趙美東
(青海師范大學 數學與統計學院, 青海 西寧 810016)
非智力因素是指除了智力與能力之外的又同智力活動效益發生都密切相關的一切心理因素[1].數學學習非智力因素即是非智力因素在數學領域的延伸運用,王光明[2-4]教授及其團隊經過多年的研究認為,數學學習非智力因素包括動機、情緒情感、態度、意志、性格、興趣.其中動機維度包括認識動機、外部動機、成就需要三個子維度,情緒情感維度包括學習效能感、情緒穩定性、認知焦慮三個子維度,態度維度包括數學觀、學習責任感、學習信念三個子維度,意志維度包括堅持性、自律性兩個子維度,性格維度包括好勝心、質疑精神兩個子維度.盡管數學學習非智力因素不直接參與學生的認知活動,但與數學認知的效益和質量互相聯系、互相影響.數學學習策略是指以數學這門學科作為載體,在數學學習過程中運用的學習策略,它包括認知策略、元認知策略、資源管理策略三個主維度,其中,認知策略包括復述策略、精細加工策略、組織策略三個子維度;元認知策略包括計劃策略、監控策略、反思調節策略三個子維度;資源管理策略包括時間策略、環境策略、心境策略、外界策略四個子維度[5-7].數學學習策略不僅有助于更好地理解數學,還能有效提高學生的數學學習效率.
通過查閱文獻[8-14],發現對數學學習非智力因素的研究主要聚焦于數學學習動機、興趣、意志和情感等組成部分以及與數學學習效果等因素的相關性研究,對數學學習策略的研究主要集中于差異性分析、量表的設計與編制以及與數學成就、數學逆商、數學核心素養等因素的相關性研究,但對于數學學習非智力因素、數學學習策略之間關系的研究較少,本文將通過初中生數學學習非智力問卷及初中生數學學習策略問卷進行調查,探討初中生數學學習非智力因素與數學學習策略之間的關系,以期進一步充實初中生數學學習非智力因素、數學學習策略的研究內容.
本文的調查對象是青海省西寧市三所中學的562名初中生.共發放調查問卷562份,對問卷進行統計與整理后,得到530份有效問卷,其中初一年級210份,初二年級160份,初三年級160份,樣本有效率94.3%.
2.2.1 初中生數學學習非智力因素調查問卷
《初中生數學學習非智力因素調查問卷》參照王光明[3]教授及其團隊的研究成果,并在此基礎上經過修改,結合本地初中生的現實和實際情況編制而成.問卷采用Likert五點計分法,具體的題目分布情況見表1.
表1 初中生數學學習非智力因素調查問卷的題目分布
2.2.2 初中生數學學習策略調查問卷
《初中生數學學習策略調查問卷》參照王光明[6]教授及其團隊的研究成果,并在此基礎上經過修改,結合本地初中生的現實和實際情況編制而成.問卷采用Likert五點計分法,具體的題目分布情況見表2.
表2 初中生數學學習策略調查問卷的題目分布
本研究對問卷數據進行處理時所采用的軟件為SPSS 20.0,并使用克倫巴赫α系數對問卷進行信、效度檢驗.《初中生數學學習非智力因素問卷》的信度為0.877,效度為0.728;《初中生數學學習策略的調查問卷》的信度為0.837,效度為0.738.表明兩份調查問卷的一致性、穩定性與可靠性較高,適合進行因子分析,調查得到的結果與考察內容符合,測量初中生數學學習非智力因素、數學學習策略具有良好的信效度.
3.1.1 初中生數學學習非智力因素現狀分析
由表3可知,初中生數學學習非智力因素的得分均值為97.989,從各個維度來看,從高到低排序為:動機維度、態度維度、情緒情感維度、性格維度、意志維度、性格維度、興趣維度.
表3 初中生數學學習非智力因素描述性統計量表
對初中生數學學習非智力因素的調查數據進行單樣本K-S檢驗,結果顯示顯著性Sig.值為0.534,大于0.005,說明數學學習非智力因素呈現正態分布.
3.1.2 初中生數學學習策略現狀分析
由表4可知,初中生數學學習策略的得分均值為63.108,從各個維度來看,從高到低排序為:資源管理策略維度、元認知策略維度、認知策略維度.
表4 初中生數學學習策略描述性統計量表
對初中生數學學習數據進行單樣本K-S檢驗,結果顯示顯著性Sig.值為0.151,大于0.005,說明數學學習策略呈現正態分布.
3.2.1 年級差異分析
表5是以年級為因子,初中生數學學習非智力因素、數學學習策略為因變量進行單因素方差分析得到的結果.
表5 初中生數學學習非智力因素、數學學習策略年級差異性分析
由表5可知,年級對初中生數學學習非智力因素的顯著性水平Sig值為0.080,大于0.05,說明年級對初中生數學學習非智力因素沒有顯著影響.年級對初中生數學學習策略的顯著性水平Sig值為0.083,大于0.05,說明年級對初中生數學學習策略沒有顯著影響.
3.2.2 性別差異分析
男、女生數學學習非智力因素、數學學習策略的獨立樣本t檢驗結果,見表6所示.
表6 男、女生數學學習非智力因素、數學學習策略的獨立樣本t檢驗
由表6可知,數學學習非智力因素在Levene檢驗下對應的P值為0.432,大于0.05,所以t檢驗的結果應該看“假設方差相等”一行的數據.結果顯示數學學習非智力因素在t檢驗下對應的P值為0.653,大于0.05,說明初中生數學學習非智力因素不存在性別差異.數學學習策略在Levene檢驗下對應的P值為0.437,大于0.05,所以t檢驗的結果應該看“假設方差相等”一行的數據.結果顯示數學學習策略在t檢驗下對應的P值為0.480,大于0.05,說明初中生數學學習策略不存在性別差異.
數學學習非智力因素及維度(動機、情緒情感、態度、意志、性格、興趣)與數學學習策略的相關性分析結果,見表7.
表7 數學學習非智力因素及維度與數學學習策略的Pearson相關性分析
由表7可知,數學學習非智力因素和數學學習策略的Pearson相關性系數以及顯著性水平分別為0.228和0.000,顯著性水平小于0.05,說明初中生數學學習非智力因素與數學學習策略之間呈顯著的正相關.從各個維度上看,態度、興趣維度與數學學習策略的顯著性水平P值處于0.05以下,并且Pearson相關性系數都在0以下,說明態度、興趣兩個維度與數學學習策略呈顯著的負相關;動機、情緒情感、意志、性格維度對數學學習策略的顯著性水平小于0.05,且Pearson相關性系數處于0以上,說明動機、情緒情感、意志、性格四個維度與數學學習策略呈顯著的正相關.
由3.3節可知,初中生數學學習非智力因素與數學學習策略之間呈顯著的正相關,動機、情緒情感、意志、性格維度與數學學習策略也呈顯著的正相關,而態度、興趣維度與數學學習策略呈顯著的負相關.為了進一步了解初中生數學學習非智力因素對數學學習策略的預測力,我們以數學學習策略為因變量,以數學學習非智力因素的動機、情緒情感、態度、意志、性格、興趣維度為自變量,進行線性回歸分析,回歸分析結果見表8.
表8 數學學習非智力因素維度對數學學習策略的回歸系數
由表8可知,數學學習策略=0.119×動機+0.388×情緒情感-0.184×態度+0.813×意志+0.414×性格-0.176×興趣+43.313.
本文利用SPSS 20.0軟件中的PROCESS插件對數學學業成績的中介效應進行探討,將數學學習策略(Y)設為因變量,將數學學習非智力因素(X)設為自變量,將數學學業成績(M)設為中介變量,性別、年級作為控制變量,結果見表9、表10.
表9 數學學業成績的中介效應檢驗
表10 中介效應分解表
由表9可知,當利用初中生數學學習非智力因素來構建其對數學學習策略的預測模型時,模型效應顯著,其P值處于0.05以下.而將數學學業成績設置為中介變量插入模型之后,模型效應依舊顯著,說明數學學業成績也可以對數學學習策略的變化進行解釋.
由表10可知,初中生數學學習非智力因素對其數學學習策略的影響可以分為直接、間接兩條路徑,其中,直接效應在0.05顯著性水平下所對應的最大值為0.061,最小值為0.026;間接效應在0.05顯著性水平下所對應的最大值為0.386,最小值為0.317,兩條路徑的最大值和最小值均大于0.直接路徑的效應量(0.063)占總效應量(0.365)的17.26%,間接路徑的效應量(0.302)占總效應量(0.365)的82.74%,也就是說數學學習非智力因素以數學學業成績為中介對數學學習策略影響的直接效應為17.26%,間接效應為82.74%.
西寧市初中生數學學習非智力因素水平大致呈現正態分布.通過對數學學習非智力因素及其六個維度進行描述性統計分析得到,西寧市初中生在數學學習非智力因素上的得分較高,說明西寧市初中生在數學學習非智力因素上的表現較好,其中表現最好的是在動機維度和態度維度方面.按年級和性別對數學學習非智力因素進行差異性分析后,得到西寧市初中生在數學學習非智力因素上的年級和性別差異不顯著.
西寧市初中生數學學習策略水平大致呈現正態分布.通過對數學學習策略及其三個維度進行描述性統計分析得到,西寧市初中生在數學學習策略水平上的得分較高,說明西寧市初中生在數學學習策略上的表現較好,其中表現最好的是在資源策略管理維度方面.按年級和性別對數學學習策略進行差異性檢驗后,得到西寧市初中生數學學習策略不存在顯著的年級和性別差異.
通過將數學學習非智力因素與數學學習策略作相關性分析,得到數學學習非智力因素與數學學習策略之間存在顯著的正相關.因此,將數學學習策略作為因變量,數學學習非智力因素六個子維度作為自變量進行回歸分析,得到數學學習策略的線性回歸方程:數學學習策略=0.119×動機+0.388×情緒情感-0.184×態度+0.813×意志+0.414×性格-0.176×興趣+43.313.
數學學業成績在數學學習非智力因素與數學學習策略之間起著顯著的中介作用,數學學習非智力因素通過數學學業成績對數學學習策略的影響占總效應的82.74%.