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    學習評價對大學生創(chuàng)造力作用機制的實證研究

    2022-05-21 11:40:36彭凱李智吳莉霞
    黑龍江教育·理論與實踐 2022年5期
    關(guān)鍵詞:學習評價創(chuàng)造力大學生

    彭凱 李智 吳莉霞

    摘 ? ?要:基于大樣本數(shù)據(jù)的多元回歸分析發(fā)現(xiàn):深度學習策略應(yīng)用在發(fā)展性和考核性兩類評價對大學生創(chuàng)造力的積

    極影響中具有顯著的中介作用,尤其在考核性評價情境下,深度學習策略應(yīng)用的中介作用更強;此外,學科專業(yè)(理工科/文科)因素對深度學習策略應(yīng)用的中介作用存在調(diào)節(jié)效應(yīng),對于理工科學生而言,深度學習策略應(yīng)用的中介作用更為突出。

    關(guān)鍵詞:學習評價;創(chuàng)造力;深度學習策略;大學生

    中圖分類號:G642 ? ? ?文獻標識碼:A ? ? ?文章編號:1002-4107(2022)05-0087-03

    創(chuàng)造力也稱創(chuàng)新能力,是個體通過對信息和知識的重新組合與匹配,產(chǎn)生新穎且有價值想法的能力[1]。學習評價是教學過程中的重要環(huán)節(jié)。過往研究主要從學生創(chuàng)新動機激發(fā)角度來開展研究,忽視了學生學習策略的改進。文章基于深度學習理論,通過實證方法揭示學習評價對大學生創(chuàng)造力的作用路徑,對不同學習評價方式的差異作用及學科專業(yè)的調(diào)節(jié)影響展開討論。

    一、研究假設(shè)提出

    深度學習策略是學習者為達成深度學習目標,在學習活動中所采用的規(guī)則、方法、技巧、調(diào)控方式等[2]。何玲和黎加厚指出,深度學習策略表現(xiàn)為:在理解基礎(chǔ)上,學習者批判性地學習新思想和新知識,將它們與原有認知結(jié)構(gòu)相融合,將眾多思想相互關(guān)聯(lián),將已有知識遷移到新的情境中,做出決策并解決問題[3]。此外,還有學者將深度學習策略歸納為認知層面的重組策略、問題策略、拓展策略等共八方面[4]。深度學習策略應(yīng)用與大學生創(chuàng)造力有著密切聯(lián)系。首先,深度學習策略應(yīng)用能夠增加大學生的知識掌握程度,實現(xiàn)知識結(jié)構(gòu)持續(xù)完善,為創(chuàng)造力發(fā)揮提供扎實的知識基礎(chǔ)。其次,深度學習策略強調(diào)大學生在知識整合過程中應(yīng)用批判性思維,這有益于大學生提升認識問題的全面性和深入性。最后,深度學習策略的應(yīng)用有助于提升大學生知識遷移能力,使其能夠?qū)⒒局R和多樣性情景聯(lián)系起來,使知識更具靈活性與創(chuàng)造性。

    在大學生創(chuàng)造力的培養(yǎng)過程中,學科差異是一個不容忽視的影響因素。文科通常被認為是弱范式純學科,其受社會經(jīng)濟環(huán)境變化的影響大,大學生培養(yǎng)定位相對寬泛,教學目標也相對模糊。而理科、工科則屬于強范式學科,其學科規(guī)范性、評分標準的客觀性更強。因此,對于評價標準相對清晰、規(guī)范的理工科學生而言,其通過發(fā)展性評價和考核性評價獲得的學習方向和建議指導會更為明確,在深度學習策略方面的提升會更加顯著。

    基于上述理論分析,文章從深度學習策略視角,初步構(gòu)建了學習評價方式對大學生創(chuàng)造力的作用機制模型,該模型包含以下假設(shè)(見表1)。

    二、數(shù)據(jù)收集與變量測量

    (一)數(shù)據(jù)收集及測量工具

    本研究采用問卷調(diào)查方式獲取數(shù)據(jù)。調(diào)查對象為多所高校的在校本科生。共計發(fā)放問卷288份,最終獲得有效問卷216份,問卷有效率為89.6%。

    發(fā)展性和考核性學習評價的測量主要參考Cleveland和張治勇等人的研究[5-6]。深度學習策略應(yīng)用則參考了李玉斌等人的量表[2]。大學生創(chuàng)造力(創(chuàng)新能力)的測量主要參考申靜潔及張秀娥等人的研究[7-8]。此外,問卷還包含學科專業(yè)(理工科/文科)、性別(男/女)、所在年級等題項。文章對名義變量數(shù)據(jù)進行了啞變量化處理。

    (二)測量工具的信效度檢驗

    問卷中各潛變量的Cronbach α值均高于0.7。同時,所有“項已刪除Cronbach α值”均小于刪除前的信度系數(shù)。KMO和Bartlett球形檢驗結(jié)果表明,潛變量KMO值均大于0.6,且Sig顯著,各個觀測變量的標準化因子負荷大于標準值0.5,組合信度(CR)大于0.8,平均方差提取值(AVE)大于0.5。見表2。

    三、數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

    (一)區(qū)分效度檢驗

    本研究通過AMOS軟件對數(shù)據(jù)進行驗證性因子分析,以檢驗因素的區(qū)分效度。表3數(shù)據(jù)顯示模型擬合良好。進一步比較還發(fā)現(xiàn),四個因子模型顯著優(yōu)于其他模型。

    (二)共同方法偏差檢驗及相關(guān)性統(tǒng)計分析

    本研究在調(diào)查過程中通過隨機編排問卷及告知調(diào)查數(shù)據(jù)的保密性和匿名性來控制潛在的同源方差。此外,還對數(shù)據(jù)進行探索性因子分析,結(jié)果顯示主成分因子分析共提取出四個因子,第一個因子解釋的變異量為32.12%,低于40%,可見共同方法偏差問題不嚴重。

    Pearson 相關(guān)性分析結(jié)果為變量間的關(guān)系假設(shè)驗證提供了初步證據(jù)。見表4.

    (三)發(fā)展性評價、深度學習策略應(yīng)用與大學生創(chuàng)造力關(guān)系的層次回歸分析

    文章采用層次回歸分析法對研究假設(shè)進行檢驗,大學生性別和所在年級作為控制變量被納入回歸方程中。此外,為消除多重共線性,文章對所有變量進行中心化處理并構(gòu)造了中介變量深度學習策略應(yīng)用與調(diào)節(jié)變量學科專業(yè)的交互項。

    表5模型A1顯示,發(fā)展性評價對于大學生深度學習策略應(yīng)用具有顯著正向影響,假設(shè)H1a得到驗證。模型A2顯示,深度學習策略應(yīng)用對大學生創(chuàng)造力有顯著正向影響,假設(shè)H2得到驗證。模型A3顯示,發(fā)展性評價對于大學生創(chuàng)造力有顯著正向影響,假設(shè)H3a得到驗證。模型A4將發(fā)展性評價和深度學習策略應(yīng)用一并放入回歸模型中,結(jié)果顯示深度學習策略應(yīng)用對大學生創(chuàng)造力作用仍然顯著,而發(fā)展性評價對大學生創(chuàng)造力作用同樣顯著。相比模型A3,A4模型中發(fā)展性評價的作用值下降,同時作用顯著性也明顯降低,假設(shè)H4a得到驗證。

    為進一步檢驗學科專業(yè)(理工科/文科)是否調(diào)節(jié)了深度學習策略應(yīng)用的中介作用,文章采用了溫忠麟等人提出的方法[9]:第一步做因變量對自變量和調(diào)節(jié)變量的回歸(模型A5);第二步做中介變量對自變量和調(diào)節(jié)變量的回歸(模型A6);第三步做因變量對自變量、調(diào)節(jié)變量和中介變量的回歸(模型A7);第四步做因變量對自變量、調(diào)節(jié)變量、中介變量、調(diào)節(jié)變量與中介變量的交互項的回歸(模型A8)。在上述方法中,若前兩步中自變量系數(shù)顯著,第三步中介變量系數(shù)顯著,第四步交互項系數(shù)顯著,則有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗成立。結(jié)合模型A5、A6、A7、A8來看,在前兩步中自變量發(fā)展性評價的系數(shù)均顯著;在第三步中,中介變量深度學習策略的系數(shù)亦顯著;在第四步中,中介變量深度學習策略與調(diào)節(jié)變量學科專業(yè)的交互項同樣顯著。假設(shè)H5a得到驗證。

    (四)考核性評價、深度學習策略應(yīng)用

    與大學生創(chuàng)造力關(guān)系的層次回歸分析

    文章將大學生性別和所在年級作為控制變量納入回歸方程中,并對所有變量進行中心化處理,同時構(gòu)造中介變量深度學習策略應(yīng)用與調(diào)節(jié)變量學科專業(yè)的交互項,以克服多重共線性影響。

    表6模型B1顯示,考核性評價對大學生深度學習策略應(yīng)用具有顯著正向影響,假設(shè)H1b得到驗證。模型B2顯示,深度學習策略應(yīng)用對大學生創(chuàng)造力有顯著正向影響,假設(shè)H2得到驗證。模型B3顯示,考核性評價對大學生創(chuàng)造力有顯著正向影響,假設(shè)H3b得到驗證。模型B4將考核性評價和深度學習策略應(yīng)用一并放入回歸模型中,顯示深度學習策略應(yīng)用對大學生創(chuàng)造力作用顯著,考核性評價對大學生創(chuàng)造力作用同樣顯著。相比模型B3,B4模型中考核性評價的作用值下降,同時作用的顯著性也明顯降低,假設(shè)H4b得到驗證。

    為進一步檢驗學科專業(yè)(理工科/文科)是否調(diào)節(jié)了深度學習策略應(yīng)用的中介作用,本部分采用與上文相同的四步法。結(jié)合模型B5、B6、B7和B8的數(shù)據(jù),假設(shè)H5b得到驗證。

    四、研究結(jié)論與后續(xù)研究方向

    實證結(jié)果顯示,學習評價中的發(fā)展性評價和考核性評價對于大學生的深度學習策略應(yīng)用都有顯著促進,而發(fā)展性評價比考核性評價作用更大。這源于前者關(guān)注大學生個性化發(fā)展和主動性評價,為大學生提供了更多的具體策略及心理支持。此外,深度學習策略應(yīng)用能夠增強大學生創(chuàng)造力,學習評價的兩種類型均主要通過深度學習策略應(yīng)用的中介來提升大學生創(chuàng)造力。比較而言,深度學習策略應(yīng)用在考核性評價與大學生創(chuàng)造力間的中介作用比深度學習策略應(yīng)用在發(fā)展性評價與大學生創(chuàng)造力間的中介作用更強。數(shù)據(jù)還表明,學科專業(yè)(理工科/文科)對于深度策略應(yīng)用的中介作用具有調(diào)節(jié)效果。對于理工科而言,深度學習策略應(yīng)用在發(fā)展性評價與大學生創(chuàng)造力間的中介作用和考核性評價與大學生創(chuàng)造力間的中介作用中都較為明顯。

    受條件限制,文章亦存在一些局限。后續(xù)研究可進一步分析發(fā)展性評價的不同工具對大學生深度學習策略應(yīng)用的影響,并比較不同(專業(yè))知識情景下深度學習策略的形式差異,以充分發(fā)揮深度學習策略應(yīng)用對大學生創(chuàng)造力的促進作用。

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    編輯∕陳晶

    收稿日期:2021-04-28 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?修回日期:2021-05-21

    作者簡介:彭凱(1979—),男,湖南株洲人,廣東工業(yè)大學通識教育中心講師,博士,研究方向:創(chuàng)新管理與雙創(chuàng)教育。

    基金項目:教育部產(chǎn)學研協(xié)同育人項目“工科高?!畡?chuàng)新思維訓練’翻轉(zhuǎn)課堂的教學設(shè)計與效果評價研究”(教高司函〔2021〕14號);廣東省本科高校教學質(zhì)量與教學改革工程建設(shè)項目“通識MOOC線上線下混合式課程群建設(shè)與實證研究”(粵教高函〔2020〕20號);2016福建省教育廳中青年教師教育科研項目“教育信息化對師范生的能力要求及提升策略研究”(JAS160314)

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