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    課外輔導(dǎo)與學(xué)生學(xué)業(yè)成績的關(guān)系研究

    2022-08-27 02:10:52樂志強
    文教資料 2022年9期
    關(guān)鍵詞:課外輔導(dǎo)學(xué)業(yè)成績變量

    尹 科 樂志強

    (1. 江西理工大學(xué) 基礎(chǔ)課教學(xué)部 2. 江西師范大學(xué) 教育研究院,江西 南昌 330000)

    近年來,教育部門對義務(wù)教育階段的“擇?!爆F(xiàn)象進行了治理,家長試圖通過選擇優(yōu)質(zhì)學(xué)校提高孩子學(xué)業(yè)成績的難度倍增。與此同時,我國各地紛紛出臺了中小學(xué)減負(fù)政策,如縮減課后作業(yè)、提前放學(xué)時間等,孩子的“課外時間”更為充裕。因此,越來越多的家庭開始尋求課外輔導(dǎo)機構(gòu)的幫助,試圖以此提高學(xué)生的學(xué)業(yè)成績,義務(wù)教育階段的競爭正逐步從主流學(xué)校教育延伸到課外輔導(dǎo)教育領(lǐng)域。中國教育學(xué)會《中國輔導(dǎo)教育行業(yè)及輔導(dǎo)機構(gòu)教師現(xiàn)狀調(diào)查報告》的數(shù)據(jù)顯示,2016 年,我國中小學(xué)校外輔導(dǎo)行業(yè)市場規(guī)模超過8000 億元,參加學(xué)生的規(guī)模超過1.37 億人次。對此,我國已針對課外輔導(dǎo)機構(gòu)開展了力度空前、影響深遠(yuǎn)的治理行動。

    2021 年7 月24 日,中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳聯(lián)合印發(fā)了《關(guān)于進一步減輕義務(wù)教育階段學(xué)生作業(yè)負(fù)擔(dān)和課外培訓(xùn)負(fù)擔(dān)的意見》,明確禁止課外輔導(dǎo)機構(gòu)不得占用國家法定節(jié)假日、休息日和寒暑假開展義務(wù)教育的學(xué)科類培訓(xùn)。這一舉措使得通過課外輔導(dǎo)提升孩子學(xué)業(yè)競爭優(yōu)勢的路徑受阻,在一定程度上改善了教育不平等問題。

    反思這一政策,人們不禁要問:為什么大眾會對課外輔導(dǎo)趨之若鶩呢?眾所周知,我國的學(xué)校教育資源參差不齊,現(xiàn)有的學(xué)校教育并不能完全滿足人民群眾對于高質(zhì)量教育的需求。不少家庭認(rèn)為,參加課外輔導(dǎo)能夠有效提高學(xué)生的學(xué)業(yè)成績。然而,影響學(xué)業(yè)成績的因素有很多,如果不剝離其他因素(如家庭背景、學(xué)校類型、個人特征等)的影響,就很難斷定學(xué)生學(xué)業(yè)成績的變化是否是因為參加課外輔導(dǎo)。從現(xiàn)有研究來看,雖然有關(guān)課外輔導(dǎo)對學(xué)生學(xué)業(yè)成績影響的研究較多,但研究課外輔導(dǎo)與學(xué)生學(xué)業(yè)成績的因果關(guān)系的相對較少,分析課外輔導(dǎo)與不同學(xué)科學(xué)業(yè)成績的因果關(guān)系的研究更不多見。因此,利用因果效應(yīng)的分析方法來驗證課外輔導(dǎo)是否能夠提高學(xué)生的學(xué)業(yè)成績具有重要的現(xiàn)實意義和學(xué)術(shù)價值。

    一、文獻綜述

    現(xiàn)有關(guān)于課外輔導(dǎo)對學(xué)生學(xué)業(yè)成績影響的研究并未取得一致性意見,既有研究認(rèn)為會有顯著的正向影響,也有研究認(rèn)為沒有顯著的影響,甚至有研究認(rèn)為存在顯著的負(fù)向作用。

    除了研究課外輔導(dǎo)對學(xué)生總體學(xué)業(yè)成績的影響,一些學(xué)者開展了課外輔導(dǎo)對于不同學(xué)科學(xué)業(yè)成績的影響研究。如Berberoglu(伯伯羅格魯)和Tansel(丹塞爾)發(fā)現(xiàn),土耳其參加課外輔導(dǎo)的高中生,其數(shù)學(xué)成績和語文成績顯著更好,但其自然科學(xué)課程成績則沒有表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。

    因為數(shù)據(jù)限制或受課外輔導(dǎo)內(nèi)生性因素的影響,課外輔導(dǎo)與學(xué)生學(xué)業(yè)成績的因果關(guān)系的研究相對較少,且研究結(jié)果也并不一致。D. Suryadarma(蘇利亞達(dá)馬)等采用工具變量法對印度尼西亞四年級學(xué)生的研究發(fā)現(xiàn),課外輔導(dǎo)對學(xué)業(yè)成績并無顯著的因果效應(yīng)。Y. Zhang(張)以中國濟南的高中生為研究對象,采用多層線性模型和條件分位數(shù)回歸模型分析課外輔導(dǎo)對高考成績的因果效應(yīng),結(jié)果發(fā)現(xiàn),課外輔導(dǎo)對城鄉(xiāng)高中生的高考成績均無顯著影響,但對成績較差的城市學(xué)生或來自薄弱學(xué)校的學(xué)生具有明顯的正向作用,甚至對農(nóng)村某類高中生的高考成績具有負(fù)向作用。Byun(卞)采用傾向得分匹配法估計了課外輔導(dǎo)對韓國初中學(xué)生學(xué)業(yè)成績的影響,發(fā)現(xiàn)讀補習(xí)學(xué)校這一課外輔導(dǎo)形式對學(xué)業(yè)成績具有顯著作用,而家教、網(wǎng)課等其他形式的課外輔導(dǎo)則對學(xué)業(yè)成績無顯著影響。李佳麗、胡詠梅等基于傾向得分匹配法發(fā)現(xiàn),參加課外輔導(dǎo)對小學(xué)生的學(xué)業(yè)成績的因果效應(yīng)具有顯著的群體差異,課外輔導(dǎo)對前期學(xué)業(yè)成績較差的學(xué)生、家庭社會經(jīng)濟地位較低的學(xué)生以及留守兒童等群體的學(xué)業(yè)成績具有更大的正向作用。

    綜上所述,關(guān)于課外輔導(dǎo)對學(xué)生學(xué)業(yè)成績影響的研究較多,但研究者對其影響方向尚無一致結(jié)論。因果效應(yīng)分析可以剝離其他影響的因素,探索課外輔導(dǎo)與學(xué)生學(xué)業(yè)成績的真實聯(lián)系?,F(xiàn)有研究對此涉獵不多,研究結(jié)論并不一致,而且較少分析課外輔導(dǎo)對不同學(xué)科學(xué)業(yè)成績影響的差異性。因此,有必要深入分析課外輔導(dǎo)對不同學(xué)科學(xué)業(yè)成績的因果效應(yīng)。

    二、數(shù)據(jù)、變量與模型

    研究數(shù)據(jù)源于北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心實施的中國家庭動態(tài)跟蹤調(diào)查(CFPS)2016 年的調(diào)查。該調(diào)查中的成人問卷數(shù)據(jù)庫的樣本容量為36892 個,少兒問卷數(shù)據(jù)庫的樣本容量為8427 個,家庭問卷數(shù)據(jù)庫的樣本容量為14019 個。由于少兒問卷數(shù)據(jù)庫的調(diào)查對象是15 歲及以下人群,因此將課外輔導(dǎo)的對象限定為正在接受義務(wù)教育的在校生。

    為同時獲取家庭和學(xué)生個體的數(shù)據(jù),需要對上述三個樣本庫進行鏈接和匹配。首先根據(jù)“少兒問卷”數(shù)據(jù)庫中“父親在調(diào)查中的樣本編碼”和“母親在調(diào)查中的樣本編碼”分別與“成人問卷”數(shù)據(jù)庫中的對應(yīng)的“個人ID(身份)”進行匹配鏈接,以提取孩子的父親和母親的相關(guān)數(shù)據(jù),從而建立含有父母信息的分析樣本庫;然后,根據(jù)“2016 年家戶號”變量從“家庭經(jīng)濟問卷”數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入孩子的家庭年純收入變量。經(jīng)匹配和調(diào)整后,分析數(shù)據(jù)庫的樣本容量為1956 個。

    根據(jù)現(xiàn)有研究,依據(jù)Hanushek E. A.(漢納謝克)的教育生產(chǎn)函數(shù)模型將影響學(xué)生學(xué)業(yè)成績的因素劃分為家庭特征變量、學(xué)校特征變量和學(xué)生個體特征變量三個類別。根據(jù)以往研究和數(shù)據(jù)可得性,將相關(guān)變量說明如下。

    其一,家庭特征變量包括三個:“父母受教育年限”“家庭居住地”“家庭年純收入對數(shù)”?!案改甘芙逃晗蕖庇伞案赣H受教育年限”和“母親受教育年限”共同決定,取兩者的最大值作為該變量的數(shù)值?!凹彝ゾ幼〉亍笔侵讣彝ゾ幼∮诔擎?zhèn)還是鄉(xiāng)村,這可能直接影響課外輔導(dǎo)資源的獲取。家庭年純收入反映了家庭的經(jīng)濟狀況,取其對數(shù)形式以減輕其變異性。

    其二,學(xué)校特征變量包括兩個:“是否初中”“是否重點/示范學(xué)?!?。“是否初中”主要用于區(qū)分孩子是接受小學(xué)教育還是初中教育?!笆欠裰攸c/示范學(xué)?!狈从沉藢W(xué)校教育質(zhì)量,其高低有可能影響家庭是否做出參加課外輔導(dǎo)的決策。

    其三,學(xué)生個體特征變量,即性別。在中國傳統(tǒng)文化中,重男輕女的觀念有可能影響家庭是否讓孩子參加課外輔導(dǎo)。

    其四,在中國家庭動態(tài)跟蹤調(diào)查數(shù)據(jù)庫中,學(xué)生的學(xué)業(yè)成績以主觀形式出現(xiàn),包括語文成績和數(shù)學(xué)成績,共有“差”“中”“良”“優(yōu)”四個等級,因此學(xué)生學(xué)業(yè)成績可由“孩子的語文成績”和“孩子的數(shù)學(xué)成績”進行度量。

    如果采用普通的多元線性回歸模型,可將上述家庭特征變量、學(xué)校特征變量和學(xué)生個體特征變量作為自變量,將學(xué)生的學(xué)業(yè)成績作為因變量。但是,該模型將無法加入所有影響學(xué)生學(xué)業(yè)成績的自變量,更何況影響學(xué)生學(xué)業(yè)成績的某些因素是不可觀測的(如學(xué)生能力)。此外,課外輔導(dǎo)行為可能具有內(nèi)生性問題,即是否參加課外輔導(dǎo)可能與遺漏的潛在變量相關(guān)。傾向得分匹配法(Propensity Score Matching)是解決內(nèi)生性問題的一類經(jīng)驗研究工具。通過傾向得分匹配法將使控制組與對照組近似隨機分配,從而保證條件獨立假設(shè)成立,即在加入某些控制變量的基礎(chǔ)上使處理的分配與實驗結(jié)果相互獨立,這樣取得的回歸系數(shù)即可視為因果效應(yīng)。

    采用傾向得分匹配法估計課外輔導(dǎo)對學(xué)業(yè)成績的因果效應(yīng)時,分為三個步驟。第一步,建立以處理變量(是否參加課外輔導(dǎo))為因變量的二項Logistic(邏輯)模型。該模型中的自變量可同時與處理變量和結(jié)果變量(學(xué)生的學(xué)業(yè)成績)相關(guān),也可只與處理變量相關(guān)而與結(jié)果變量不相關(guān)。鑒于此,研究選取了上述三類既影響學(xué)生學(xué)業(yè)成績也影響孩子是否參加課外輔導(dǎo)的三類變量,即家庭特征變量、學(xué)校特征變量和個體特征變量導(dǎo)入模型。第二步,基于上述二項Logistic 模型計算每個個體參加課外輔導(dǎo)的概率,即傾向得分。根據(jù)模型計算出來的個體參加課外輔導(dǎo)的概率值僅為理論預(yù)測值,個體實際是否參加課外輔導(dǎo)與此并不總是一致的。可將實際參加課外輔導(dǎo)的孩子歸入處理組,將未參加課外輔導(dǎo)的孩子歸入對照組。第三步,采用某種傾向得分匹配方法,找到處理組和對照組中傾向得分相同或相近的配對個體,即對處理組和對照組的每個個體進行近似的隨機化匹配,從而計算對照組與處理組在結(jié)果變量(孩子的語文成績或孩子的數(shù)學(xué)成績)上的平均差值。這一差值即為平均處理效應(yīng)(ATE)的估值,也就是課外輔導(dǎo)對學(xué)生學(xué)業(yè)成績的因果效應(yīng)的估計值。

    傾向得法匹配法的主要變量情況如表1 所示?!昂⒆邮欠駞⒓诱n外輔導(dǎo)”為用于傾向匹配的項目處理變量;“父母受教育年限”“家庭居住地”“家庭年純收入對數(shù)”等為家庭特征的自變量;“是否初中”“是否重點/示范學(xué)?!钡葹閷W(xué)校特征的自變量;“孩子性別”為學(xué)生個體特征的自變量;孩子的語文成績或數(shù)學(xué)成績?yōu)橥瓿蓛A向匹配后估計平均處理效應(yīng)的因變量。

    表1 主要變量情況(N=1956)

    三、研究結(jié)果

    (一)描述統(tǒng)計結(jié)果

    表2 呈現(xiàn)了家庭特征變量、學(xué)校特征變量和學(xué)生個體特征變量三類變量與“孩子是否參加課外輔導(dǎo)”的列聯(lián)表及Pearson(皮爾森)卡方檢驗的結(jié)果。

    表2 “孩子是否參加課外輔導(dǎo)”與各因素的列聯(lián)表及卡方檢驗(N=1956)

    首先,家庭特征各變量與孩子參加課外輔導(dǎo)的傾向性之間的關(guān)系呈顯著的正相關(guān)關(guān)系?!案改甘芙逃潭取备鶕?jù)“父母受教育年限”而來。父母受教育程度越高,孩子越傾向于參加課外輔導(dǎo)。唯一的例外是父母為研究生學(xué)歷的家庭,孩子參加課外輔導(dǎo)的比例反而低于父母為本科學(xué)歷甚至高中學(xué)歷的家庭。城鎮(zhèn)家庭的孩子比鄉(xiāng)村家庭的孩子更愿意參加課外輔導(dǎo)。家庭年純收入越高的家庭越傾向于參加課外輔導(dǎo),收入顯著影響參加課外輔導(dǎo)的傾向性。

    其次,學(xué)校特征變量和學(xué)生個體特征變量與孩子參加課外輔導(dǎo)的傾向性的關(guān)系基本是顯著的。初中生參加課外輔導(dǎo)的比例低于小學(xué)生,但“是否初中”與“孩子是否參加課外輔導(dǎo)”的關(guān)系并不顯著。重點、示范學(xué)校的學(xué)生比非重點、示范學(xué)校的學(xué)生更愿意參加課外輔導(dǎo)。女生參加課外輔導(dǎo)的比例顯著高于男生。

    表3 呈現(xiàn)了“孩子是否參加課外輔導(dǎo)” 與“孩子的語文成績”“孩子的數(shù)學(xué)成績”兩個變量的列聯(lián)表及Pearson 卡方檢驗的結(jié)果。參加課外輔導(dǎo)的學(xué)生中,語文成績?yōu)椤安睢被颉爸小钡谋壤^低,語文成績?yōu)椤傲肌被颉皟?yōu)”的比例較高。參加課外輔導(dǎo)的學(xué)生中,數(shù)學(xué)成績同樣存在類似的分布情況。

    表3 “孩子是否參加課外輔導(dǎo)”與學(xué)業(yè)成績的列聯(lián)表及卡方檢驗(N=1956)

    綜上所述,影響孩子是否參加課外輔導(dǎo)的因素劃分為家庭特征變量、學(xué)校特征變量和學(xué)生個體特征變量是合理的,可以考慮建立以“孩子是否參加課外輔導(dǎo)”為因變量,上述三類變量為自變量的二項Logistic 模型。孩子參加課外輔導(dǎo)與其學(xué)業(yè)成績之間的正相關(guān)關(guān)系是顯著的,表明參加課外輔導(dǎo)的確有可能提高學(xué)生的學(xué)業(yè)成績。

    (二)模型分析結(jié)果

    表4 呈現(xiàn)了各解釋變量對處理變量(是否參加課外輔導(dǎo))影響的二項Logistic 模型的回歸結(jié)果。觀察模型各變量的回歸系數(shù)后發(fā)現(xiàn),大部分自變量能夠比較顯著地預(yù)測孩子是否參加課外輔導(dǎo)的行為。比如,父母受教育年限、家庭居住地、是否重點/示范學(xué)校、孩子性別都與“孩子是否參加課外輔導(dǎo)”有顯著的相關(guān)關(guān)系,但家庭年收入對數(shù)、是否初中與“孩子是否參加課外輔導(dǎo)”的關(guān)系并不顯著。模型偽R的數(shù)值超過14%,可見研究所選取的解釋變量總體上對“孩子是否參加課外輔導(dǎo)”這一處理變量具有較強的解釋力。

    表4 預(yù)測傾向得分的二項Logistic 模型的回歸結(jié)果

    基于上面的二項Logistic 回歸模型可預(yù)測每個研究個體參加課外輔導(dǎo)的概率,即傾向得分。需要指出的是,雖然每個個體都有傾向得分,但某些個體卻無法找到相匹配的個體,因而這類個體在隨后的分析中沒有被考慮進去。以孩子的語文成績或數(shù)學(xué)成績?yōu)楸唤忉屪兞康墓餐瑓^(qū)間(common support)內(nèi)的樣本量均為1941,其中參加課外輔導(dǎo)的個案均為358人。由此可見,大部分個案都能夠進行有效匹配,僅會損失少量樣本。傾向得分匹配比較常用的匹配方法包括鄰近匹配、半徑匹配及核心匹配等,此處只報告鄰近匹配的結(jié)果。由于樣本容量并不大,因此可進行有效放回匹配,其允許并列,傾向匹配的結(jié)果如表5 所示。

    從表5 的t 值情況來看,是否參加課外輔導(dǎo)對孩子的語文成績和數(shù)學(xué)成績均有顯著的影響,匹配后對照組和處理組語文成績的差異的平均值,即平均處理效應(yīng)(ATE)為0.1690,匹配后數(shù)學(xué)成績的平均處理效應(yīng)(ATE)為0.1712。由此可見,參加課外輔導(dǎo)的孩子比不參加課外輔導(dǎo)的孩子的語文成績和數(shù)學(xué)成績都要更好一些,即課外輔導(dǎo)的確可以提高學(xué)生的學(xué)業(yè)成績。當(dāng)然,參加課外輔導(dǎo)的孩子的數(shù)學(xué)成績的優(yōu)勢大于語文成績的優(yōu)勢。究其原因,可能是數(shù)學(xué)和語文兩門科目的學(xué)習(xí)特點具有明顯差異。數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)需要大量的解題訓(xùn)練,課外輔導(dǎo)更能通過短期培訓(xùn)的方式迅速幫助學(xué)生掌握數(shù)學(xué)解題思路、提高解題速度。相反,語文學(xué)習(xí)不依賴題海戰(zhàn)術(shù),更需要長期積累,課外輔導(dǎo)需要通過更長時間的訓(xùn)練才會較為顯著地提升語文成績。這一研究結(jié)果與薛海平的研究有所不同,其研究發(fā)現(xiàn),參加課外輔導(dǎo)的孩子,其數(shù)學(xué)成績提高顯著,但語文成績則沒有顯著變化。

    表5 傾向匹配的結(jié)果

    需要說明的是,采用傾向得分匹配法完成匹配后,還需要比較各控制變量的均值在處理組和控制組之間是否存在顯著差異。最為理想的狀態(tài)是所有控制變量的均值在兩組之間均無顯著差異,如此配對的樣本便是“平衡”的。因此,接下來考察匹配結(jié)果是否較好地平衡了數(shù)據(jù)。

    表6 呈現(xiàn)了匹配結(jié)果的平衡性檢驗結(jié)果,因變量分別為“孩子的語文成績”和“孩子的數(shù)學(xué)成績”的兩個模型的檢驗結(jié)果一致。經(jīng)過匹配之后,幾乎所有變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差都小于10%,而且?guī)缀跛衪 檢驗的結(jié)果都表明某變量的均值在處理組與控制組之間沒有顯著差異。此外,所有變量匹配前后的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均縮小,且大部分變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差縮小幅度超過了60%。由此可見,匹配結(jié)果較好地平衡了數(shù)據(jù)。

    表6 匹配結(jié)果的平衡性檢驗

    四、結(jié)語

    綜上所述,基于中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù),借鑒教育生產(chǎn)函數(shù)模型,采用傾向得分匹配法可以探討課外輔導(dǎo)對學(xué)生學(xué)業(yè)成績的因果效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn),在控制學(xué)生家庭、學(xué)校、個體等影響因素的前提下,課外輔導(dǎo)對義務(wù)教育階段學(xué)生的語文成績和數(shù)學(xué)成績均具有顯著的正向作用,即參加課外輔導(dǎo)的孩子相對于未參加課外輔導(dǎo)的孩子無論是在語文成績還是數(shù)學(xué)成績方面都更加優(yōu)秀。不過,參加課外輔導(dǎo)的孩子相較于沒有參加課外輔導(dǎo)的孩子在數(shù)學(xué)成績方面的優(yōu)勢大于在語文成績方面的優(yōu)勢。

    既然參加課外輔導(dǎo)的確能夠提高學(xué)生的學(xué)業(yè)成績,那么,我國民眾對課外輔導(dǎo)趨之若鶩也就不難理解了。事實上,由于我國現(xiàn)有學(xué)校教育并不能充分滿足人們對于高質(zhì)量教育服務(wù)的需求,民眾參加補習(xí)班或者參加校外培訓(xùn)機構(gòu)的輔導(dǎo)班是存在一定的合理性的。

    由于課外輔導(dǎo)會產(chǎn)生新的不平等,因此政府有必要采取措施予以應(yīng)對。雖然我國現(xiàn)行政策已對課外輔導(dǎo)機構(gòu)從事義務(wù)教育階段的學(xué)科類培訓(xùn)進行了嚴(yán)格管控,但不可否認(rèn)的是,民眾對于優(yōu)質(zhì)教育服務(wù)的需求仍然存在,迫切提高學(xué)業(yè)成績的訴求無可厚非,政府和學(xué)校應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)變思路,真正承擔(dān)起改善教育服務(wù)質(zhì)量的職責(zé)。

    首先,政府應(yīng)加大對經(jīng)濟欠發(fā)達(dá)地區(qū)的公共教育資源投入,切實解決弱勢群體在接受義務(wù)教育過程中的經(jīng)濟困難,確保學(xué)校教育資源在不同地區(qū)、不同群體之間的配置更加均衡。事實上,如果學(xué)校教育質(zhì)量提升了,家庭對于課外輔導(dǎo)機構(gòu)的教育需求自然也就減少了。其次,政府和學(xué)校繼續(xù)對義務(wù)教育學(xué)校教師開辦有償輔導(dǎo)班或在課外輔導(dǎo)機構(gòu)兼職進行嚴(yán)格管控,對校內(nèi)教學(xué)質(zhì)量進行有效監(jiān)控,從而確保所有學(xué)生享受平等的教育機會和教育過程。最后,學(xué)校應(yīng)多方籌資,對來自弱勢階層家庭且學(xué)業(yè)成績較差的學(xué)生減免課后延時服務(wù)費用,并在校內(nèi)提供額外的補課服務(wù),縮小學(xué)生之間的學(xué)業(yè)水平差距。

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