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    終身學習參與的影響因素研究

    2016-08-15 06:46:30鄧國民周楠芳
    終身教育研究 2016年3期
    關鍵詞:學習型社會結構方程模型終身學習

    鄧國民,周楠芳

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    終身學習參與的影響因素研究

    鄧國民,周楠芳

    摘要:在國內(nèi)外已有的研究文獻基礎上,論證了終身學習的內(nèi)涵及其影響因素,并對影響終身學習參與的原因進行討論。通過使用SPSS和Amos等軟件,以CGSS2008數(shù)據(jù)為研究對象,建立結構方程模型,驗證了個人情況和工作因素對終身學習參與有顯著的直接影響;家庭因素對終身學習參與和工作因素均有間接影響。這在一定程度上豐富了終身學習理論,也為國內(nèi)終身教育政策的制定,以及學習型社會的構建提供了一定的理論依據(jù)。

    關鍵詞:終身學習; 結構方程模型;學習型社會

    一、研究背景

    1972年,聯(lián)合國教科文組織(United Nations Educational,Scientific and Cultural Organization,UNESCO)在《學會生存——教育世界的今天和明天》報告中提出了終身教育和學習化社會的理念,隨后很多國家都以這一報告為指導思想制定和實施本國的終身教育政策。1996 年,經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(Organization for Economic Co-operation and Development,OECD)重新定義了終身學習的概念,提出終身學習應該貫穿于從搖籃到墳墓的整個生命過程,包括正規(guī)教育、非正規(guī)教育和非正式學習。[1]我國學者認為,“終身學習體系是以實現(xiàn)全民學習終身學習為目標的現(xiàn)代教育體系”,我國的終身學習體系包括“學校教育、計算機網(wǎng)絡教育、行業(yè)與企業(yè)教育以及社會教育等子系統(tǒng)”。而職業(yè)培訓與繼續(xù)教育是終身學習體系中的重要組成部分,它在勞動者素質和技能的形成、提高和持續(xù)發(fā)展,以及人力資源開發(fā)、企業(yè)勞動生產(chǎn)率與競爭力的提升等方面均有著舉足輕重作用。[2]

    目前對終身學習的研究其實主要聚焦于繼續(xù)教育。聯(lián)合國教科文組織出版的《技術和職業(yè)教育術語》將廣義的繼續(xù)教育界定為已經(jīng)結束了正式教育,參加工作和負有成人責任的人所接受的各類教育。[3]歐洲職業(yè)培訓發(fā)展中心發(fā)布的《歐洲教育和培訓政策術語》中將繼續(xù)教育和培訓定義為“最初的教育和培訓之后”的教育或培訓;或者參加工作后旨在幫助個人提升和更新知識與技能、為職業(yè)變動掌握新技能或者再培訓、持續(xù)的個人或專業(yè)發(fā)展等學習活動。它是終身學習的一部分,可能包括任何形式的教育,一般的、專業(yè)的或職業(yè)的,也可以是正規(guī)的或者非正規(guī)的教育。[4]本文中的終身學習以繼續(xù)教育為主,是指調查對象脫離正規(guī)學校教育系統(tǒng)后繼續(xù)接受的任何形式的教育,可以是正規(guī)和非正規(guī)的教育形式,具體包括職業(yè)培訓,各種非學歷教育、黨校培訓、MBA、MPA、EMBA,以及大多數(shù)的非全日制教育。

    國內(nèi)關于終身學習領域的研究主要集中在3個方面:(1)對國外終身教育、終身學習和學習化社會等概念、理念或者理論等方面的介紹、辨析和討論;[5-7](2)對國內(nèi)外終身學習宏觀政策的解讀以及由此產(chǎn)生的社會影響的分析和論述;[1,8-9](3)終身學習應用的微觀層面,比如應用于職業(yè)培訓和專業(yè)發(fā)展等方面的技術應用和實證研究等。[10-12]對于影響參與終身學習的關鍵因素有哪些,以及這些因素之間關系的研究很少。

    本研究使用全國綜合社會調查項目2008年的數(shù)據(jù)(CGSS2008),通過結構方程模型研究個人因素(教育程度、學習態(tài)度、信息素養(yǎng))、家庭因素(家庭經(jīng)濟水平、父母和配偶的教育程度)和工作因素(周工作時長、專業(yè)要求、工作滿意度和管理參與度)等方面會不會影響一個人參與終身學習,以及影響程度如何。

    二、相關文獻分析及理論假設

    斯蒂芬(Stephen G)和內(nèi)爾(Neil S)提出影響終身學習參與的因素包括個人特征、父母特征、結束義務教育的時間和成人生活等方面。[13]安德魯(Andrew J)等人則認為終身學習的影響因素包括個人在勞動力市場的地位、最高學歷、父母教育程度、父親的社會經(jīng)濟地位、就讀的學校類型和企業(yè)特征等因素。[14]卡沃曼(Kwakman K)的分類就更為系統(tǒng)一些,他在綜合眾多文獻的基礎上,提煉出教師專業(yè)學習的影響因素,包括個人因素、任務因素和工作環(huán)境因素,每一個因素下又可以分為若干子因素。[15]博爾恩(Boeren E)也有類似的研究,他將眾多終身學習參與的影響因素分為個人、教育提供方和社會經(jīng)濟環(huán)境等3個層級。[16]

    上述研究比較深入地分析了終身學習參與的影響因素,并根據(jù)這些因素的類型、特征或者層級進行了歸類,但并沒有對它們之間的相互關系,以及對終身學習參與的影響機制和程度進行更進一步的探討。本文在總結上述研究的基礎上,擬對影響終身學習參與的因素作進一步的研究,選擇終身學習的參與情況作為因變量,主要從參與次數(shù)和參與時間2個維度來考慮,選擇個人因素、家庭因素和工作因素等終身學習的影響因素作為自變量,在構建結構方程模型時作為隱含變量,它們的觀測變量分別包括:

    (1)個人因素,包括教育程度、學習態(tài)度、信息素養(yǎng)等觀測變量。

    (2)家庭因素,包括家庭經(jīng)濟地位、父母和配偶的教育程度等觀測變量。

    (3)工作因素,包括周工作時長、工作專業(yè)要求、工作滿意度和管理參與度等觀測變量。

    三、數(shù)據(jù)與研究方法

    1.數(shù)據(jù)來源

    全國綜合社會調查項目(CGSS)最新公開發(fā)布的數(shù)據(jù)為CGSS2013,但只有2008年的調查內(nèi)容涉及就業(yè)、工作、教育和家庭生活情況等方面,其中包括對終身學習參與情況的調查,因此本文選擇CGSS2008數(shù)據(jù)進行研究、調查對象是根據(jù)隨機抽樣的方法,在全國28個省市抽取家庭戶,然后在每個被選中的居民戶中按一定規(guī)則隨機選取1人作為被訪者,由訪問員手持問卷對該被訪者進行調查。調查樣本總數(shù)為6 000份,去掉缺失值后保留了4 143份樣本數(shù)據(jù),由于各組觀測變量的度量單位不一致,需要使用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進行標準化(Standardized Values)處理。

    2.變量的選擇和測量標準

    (1)個人因素

    教育程度:CGSS2008的數(shù)據(jù)中將受教育程度劃分為14種類型,比較繁多。本文借用了洪大用和盧春天的處理方式,但賦值方式不同:把受教育程度歸為未受過正式教育、小學或私塾、初中、高中、???、本科和研究生及以上等7個層次,分別賦值為1、2、3、4、5、6和7,作為連續(xù)變量。[17]

    學習態(tài)度:原始的學習態(tài)度共10個題項,其中1、2、3、4、5和10等6項與學習態(tài)度相關,包括非常同意、同意、不同意、非常不同意和無法選擇等5個選項。如果處理成李科特量表的方式,順序就應該是非常同意、不確定、同意、不同意和非常不同意,計量標準分別是5、4、3、2、1。

    信息素養(yǎng):主要是看有沒有E-mail郵箱,用0表示沒有,1表示有。信息意識和信息能力是信息素養(yǎng)的重要組成部分。信息意識是指人對信息的認識、觀念和需求,比如對信息有積極的內(nèi)在需求。信息能力是指個人利用信息技術獲取信息、加工信息和創(chuàng)造傳遞信息的能力。[18]雖然CGSS2008數(shù)據(jù)中只有E-mail一個關于信息素養(yǎng)的選項,但它實際上在某種程度上能表現(xiàn)一個人的信息素養(yǎng)。首先,它表現(xiàn)出一個人對信息技術的興趣和需求;其次,它也能反映出一個人具備基本的文字處理,使用Internet獲取信息、傳遞信息等方面的信息能力。

    (2)家庭因素

    家庭經(jīng)濟:是指家庭經(jīng)濟在當?shù)氐乃?,從遠低于平均水平到遠高于平均水平,一共5個層次,分別賦值為1、2、3、4、5。

    父親教育程度:和個人受教育程度的處理一樣,歸為未受過正式教育、小學或私塾、初中、高中、???、本科和研究生及以上等7個層次,分別賦值為1、2、3、4、5、6和7,作為連續(xù)變量。此外,母親教育程度和配偶教育程度也采用同樣的處理辦法。

    (3)工作因素

    管理參與度:根據(jù)管理參與程度由低到高共4個層級,分別賦值為1、2、3和4;

    工作滿意度:CGSS2008原始數(shù)據(jù)包括對薪水、福利待遇、工作量、公司勞動條件與設施、與同事的關系、與老板/上司的關系、工作地點與住址的距離、住房福利和總的工作狀況等9個題項,每題從非常滿意到很不滿意共5個程度,另外還有一個“不好說”的選項,本文取消這一項,分別賦值為5、4、3、2、1,最終取平均值;

    工作專業(yè)要求:指目前的工作對職業(yè)資格證書的要求,由低到高共4個程度,分別賦值為1、2、3、4;

    周工作時長:我國《勞動法》規(guī)定,每天工作時間不超過8小時,平均每周工作時間不超過44小時。1995 年頒布的《關于修改〈關于職工工作時間的規(guī)定〉的決定》又規(guī)定了每周工作40 小時的標準。每周平均工作多少個小時,按周工作時間分為5個層級:30小時以下、30-39小時、40-44小時、45-55小時及56小時以上,分別賦值為1、2、3、4、5。

    (4)終身學習

    學習時間:離開學校后,參與各種形式的教育和培訓的時間,以月為單位,不滿1個月記為1,1-12個月記為2,13-24個月記為3,25-36個月記為4,36個月以上記為5;

    終身學習參與:離開學校后,參與各種形式的繼續(xù)教育和培訓的次數(shù),分為0次、1次、2次、3次和4次及以上,分別賦值為1、2、3、4、5。

    3.研究假設模型

    H1:家庭因素對個人情況有正向作用。達肯沃德(Darkenwald G G)和梅里亞姆(Merriam S B)提出的“心理交互模型”指出,兒童和青少年時期的家庭和所處的社會環(huán)境,對其后來所接受的學校教育有重要的影響,并因此而影響其成年后的社會經(jīng)濟地位。[19]

    H2:家庭因素對工作因素有正向作用。勒納(Lerner R M)和舒?zhèn)愗惛?Schulenberg J E)等人認為,家庭系統(tǒng)對一個人的職業(yè)發(fā)展有著重要的影響,這種影響既包含了遺傳力量,也包含了環(huán)境的因素。[20]侯志瑾的研究指出,“家庭因素是青少年職業(yè)發(fā)展的重要環(huán)境”,父母的意見、活動和期望等方面都會對一個人的職業(yè)和工作帶來影響。[21]

    H3:個人情況對工作因素有正向作用。范皚皚和丁小浩指出,受教育程度是最重要的個人特征,會對個人的職業(yè)趨向和偏好造成影響,個人的受教育程度越高,越容易獲得較高的工作自主性,工作自主性是評價工作滿意度的重要方面,也意味著獲得了更多的組織信任,能更自由地安排工作。[22]

    H4:工作因素對終身學習有正向作用。博爾恩(Boeren E)等人認為就業(yè)狀況和他的職業(yè)地位等與工作相關的因素會影響一個人是否參與終身學習。范皚皚和丁小浩指出一個人在工作中有更多的自主性,會擁有更多自主學習的機會。[22]

    H5:個人情況對終身學習有正向作用。除了家庭因素和工作因素之外,教育程度、學習態(tài)度和信息素養(yǎng)等個人情況也會對一個人參與終身學習產(chǎn)生影響。斯蒂芬(Stephen G)和內(nèi)爾(Neil S)的研究指出,個人受教育程度和他對計算機與信息技術的使用對他參與終身學習有正向的促進作用。安德魯(Andrew J)等人的研究也指出受教育程度更高的個人更傾向于接受終身學習。博爾恩(Boeren E)等人的研究顯示,歐盟境內(nèi)的高學歷成年人參與教育活動的比例是低學歷成年人的7倍。[16]凱勒(Keller J M)指出,積極的學習態(tài)度對一個人參與終身學習具有正面影響。[23]

    H6:家庭因素對終身學習有正向作用。斯蒂芬(Stephen G)和內(nèi)爾(Neil S)的研究表明,家庭背景是預測一個人參與終身學習的重要指標,一個人的父母受教育程度越高,家庭的經(jīng)濟水平較好,那么他也就更容易成為終身學習者。[13]

    根據(jù)上述研究假設,可以建立理論假設模型,如圖1所示。

    圖1 假設的結構方程模型

    四、數(shù)據(jù)分析

    研究過程中采用SPSS與Amos進行數(shù)據(jù)分析,先對模型的擬合度進行評價,評價通過后再根據(jù)路徑系數(shù)是否顯著來驗證假設。

    1.模型擬合度評價

    擬合指數(shù)主要是用于評價理論假設模型和實驗數(shù)據(jù)的擬合程度。在模型擬合評價的過程中,一般選擇GFI、NFI、RFI、AGFI、CFI和RMSEA等指標作為評價的標準。一般來說,GFI、NFI、RFI、AGFI、CFI等指標只要達到0.90以上,RMSEA和RMR在0.05以下,就表示理論模型能和數(shù)據(jù)很好的擬合。從表1可以看出,假設的理論模型能非常好地和實驗數(shù)據(jù)擬合,GFI、NFI、RFI、AGFI和CFI都在0.96以上,而且RMSEA和RMR都低于0.03,該理論模型的擬合程度較佳。因此,該理論假設模型很好地通過了結構方程的擬合度評價,可以進行更進一步的分析。

    表1 擬合指數(shù)(Amos V17)

    2.路徑系數(shù)的顯著性與假設檢驗

    路徑系數(shù)的輸出結果如表2所示。只要p值小于0.05,就可以拒絕原假設,即二者之間的關系是顯著的。如表2所示,H1(家庭因素→個人情況)、H3(個人情況→工作因素)、H4(工作因素→終身學習)和H5(個人情況→終身學習)等潛在變量間的回歸系數(shù)達到了非常顯著的水平,而H2(家庭因素→工作因素)和H6(家庭因素→終身學習)的回歸系數(shù)不顯著。也就是說假設H1、H3、H4和H5得到了驗證,H2和H6沒有得到驗證。

    表2 系數(shù)估計結果(Amos V17)

    3.模型的最終效果

    最終的標準化結構方程模型計算結果如圖2所示,模型中包括了多數(shù)國內(nèi)外已有研究提出的對終身學習有可能會有影響的觀測變量和潛在變量。從中可以看出,家庭因素對個人情況表現(xiàn)出直接影響,路徑系數(shù)達到了0.92,個人情況和工作因素均對終身學習表現(xiàn)出直接影響,路徑系數(shù)分別為0.38和0.41,個人情況對工作因素表現(xiàn)出直接影響,路徑系數(shù)達到了0.69。

    圖2 標準化估計模型(Amos V17)

    五、研究發(fā)現(xiàn)

    1.終身學習的參與主要受個人情況和工作因素的影響

    終身學習參與的影響因素主要是個人情況和工作因素,影響的路徑系數(shù)分別是0.38和0.41,家庭情況對一個人的終身學習參與情況的直接影響不顯著,而以工作因素的影響最大。

    工作因素的觀測變量分別是管理參與度、工作滿意度、工作專業(yè)要求和周工作時長,它們和工作因素之間的路徑系數(shù)分別是0.39、0.34、0.39和-0.41,即管理參與度、工作滿意度、工作專業(yè)要求越高的個人,更傾向于成為終身學習者。首先,一個人的管理參與度越高,表示他對自己工作和學習的安排有更多的自主權,也更容易獲得學習的機會;其次,一個人對自己的工作越滿意,也會越容易產(chǎn)生專業(yè)發(fā)展和學習的內(nèi)在需求;而工作的專業(yè)化要求越高,無疑是對個人有了更高的外在要求,而且單位也會有意地培養(yǎng)。周工作時長則是成反比的關系,顯然如果一個人的個人時間很少的話,那么他也沒有什么時間和精力去參與終身學習了。

    個人情況的觀測變量有教育程度、學習態(tài)度和信息素養(yǎng),它們之間的路徑系數(shù)分別是0.90、0.18和0.43,其中個人的受教育程度在個人特征中比重最大,這和范皚皚和丁小浩的研究一致。其次是個人的信息素養(yǎng),信息素養(yǎng)較高的個人,在信息化程度越來越高的今天,更容易去尋找和把握學習的機會,比如國內(nèi)外一些知名大學提供的開放教育資源和開放課程項目,非常適合于終身學習,而前提是他需要接受過良好的教育,并且具有一定的信息素養(yǎng)。

    2.工作因素受個人情況的影響比較大

    個人的受教育程度、學習態(tài)度和信息素養(yǎng)等個人特征,在很大程度上能說明他在工作中的一些特征:受教育程度高、有著較好的學習態(tài)度,以及良好信息素養(yǎng)的人,往往更容易從事專業(yè)化要求較高的工作,更容易獲得管理崗位,工作安排可以比較靈活,周工作時長一般會比較合理,而且一般也會對自己的工作比較滿意。這也驗證了H3的觀點,與范皚皚和丁小浩的研究一致:教育是個人人力資本積累的途徑,會形成個人職業(yè)的趨向和信號。學歷層次較高的個人,更易于獲得較高的工作自主性,以及較高的工作滿意度。

    3.個人情況受家庭因素的影響比較大

    家庭因素的觀測變量分別是家庭經(jīng)濟水平、父母的受教育程度和配偶的受教育程度,這些因素和終身學習的參與情況,以及工作因素沒有表現(xiàn)出明顯的直接相關,但對個人情況的影響非常大,路徑系數(shù)達到了0.92。父母的受教育程度越高、家庭經(jīng)濟情況較好的家庭,給子女能營造更好的教育環(huán)境,提供更好的條件,所以他們的子女也就更有可能接受更好的教育。池麗萍和俞國良認為,父母傳遞給子女的除了生理特征之外,還包括教育成就、社會地位和其他方面的代際傳遞。[23]另一方面,教育程度較高的個人,也越傾向于找與他教育程度相當?shù)呐渑肌6蚁駥W習態(tài)度和信息素養(yǎng)等其他的個人特征,也存在類似的關系。

    4.家庭因素和個人情況都對終身學習參與有間接影響

    從本文中的結構方程模型來看,家庭因素對終身學習的參與情況沒有直接的相關性,但通過查看各因素間的標準化間接影響結果,如表3所示,可以發(fā)現(xiàn)在它們之間是存在間接影響的,其中家庭因素和個人情況對終身學習的間接影響系數(shù)分別是0.64和0.28。家庭因素主要通過對個人情況的影響而間接影響到終身學習的參與,而個人情況則主要通過影響工作因素而間接影響終身學習的參與。此外,家庭因素和工作因素雖然也沒有明顯的直接相關,但它通過影響個人情況而對工作因素帶來間接影響。

    表3 潛在變量間的間接影響(Amos V17)

    本研究在國內(nèi)外已有的研究文獻基礎上,論證了終身學習參與的影響因素,并對其原因進行了討論。通過使用SPSS和Amos等軟件,以CGSS2008數(shù)據(jù)為研究對象,建立結構方程模型,驗證了個人情況和工作因素對終身學習參與有顯著的直接影響;家庭因素對終身學習參與和工作因素都有間接影響。本研究在前人已經(jīng)對終身學習參與的影響因素的類型、特征或者層級進行了理論探討和歸類的基礎上,通過國內(nèi)的實證數(shù)據(jù)驗證了之前關于終身學習影響因素的理論和實證研究,并利用結構方程模型更進一步揭示了這些因素內(nèi)部之間的關系,以及它們對終身學習參與的影響機制和程度,這在一定程度上完善了終身學習的相關理論,也為我國制定終身教育政策提供了一定的參考。

    當然本研究也還存在一些不足:所使用的數(shù)據(jù)是CGSS2008,其中有些可能的因素并沒有設計,所以在結構方程模型中無法體現(xiàn),這也可以作為未來進一步研究的重點;其次,在數(shù)據(jù)量化處理的過程中,有些處理方式仍值得商榷,可能會丟失部分有用的數(shù)據(jù),而保留了部分不合理的數(shù)據(jù)。不過研究過程中樣本量足夠大,這些問題不足以給最終的研究結果帶來大的影響。

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    責任編輯虞曉駿

    收稿日期:2015-11-25

    DOI:10.13425/j.cnki.jjou.2016.03.007

    作者簡介:鄧國民,貴陽學院副教授,主要從事自主學習和終身學習研究(dam1981@126.com);周楠芳,成都市第三十六中學信息技術教師,主要從事教師專業(yè)發(fā)展研究

    基金項目:貴州省2013年教育科學規(guī)劃課題 “基于在線實踐社區(qū)的教師專業(yè)發(fā)展模式研究——以貴州省農(nóng)村地區(qū)為例”(2013C052);貴陽市2014年高級教育科研課題“開放教育資源應用研究”(GYJY14095)

    On Factors Affecting Lifelong Learning

    DENGGuo-min/Guiyang CollegeZHOUNan-fang/Chengdu Thirty-sixth Secondary School

    Abstract:Based on existing research literature at home and abroad, this paper demonstrates the connotation of lifelong learning and its influencing factors, and discusses the factors which influence the lifelong learning participation. By the using SPSS and Amos, taking CGSS2008 data as the research object, it constructs a structural equation modeling and verifies that the personal circumstances and work factors have a significant and direct impact on lifelong learning; the factors involving families have an indirect impact on lifelong learning participation and on work factors. This study enriches lifelong learning theory to some extent, and would provide a theoretical basis for the establishment of domestic lifelong learning policy, as well as the construction of a learning society.

    Key words:lifelong learning; structural equation model; learning society

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