大學(xué)生掛科影響因素探究
——基于計量經(jīng)濟學(xué)視角

于潤澤 趙燈兵 吳 芳 張平勝

（北方工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，北京 100144）

1.文獻回顧和問題提出

隨著高校擴招的進行，大學(xué)生人數(shù)不斷增加，許多大學(xué)生在進入大學(xué)校門后便開始放松了自己，表現(xiàn)為學(xué)習(xí)態(tài)度不端正、學(xué)習(xí)興趣不濃厚、學(xué)風(fēng)建設(shè)有待加強，導(dǎo)致了在期末考試中屢屢出現(xiàn)掛科的現(xiàn)象。在現(xiàn)有的文獻研究中，許多學(xué)者對大學(xué)生掛科原因均展開過探究，并構(gòu)建了相應(yīng)的模型對掛科影響因素進行研究。

周慶等[1]通過校園卡消費來預(yù)測學(xué)生掛科情況，提出作息習(xí)慣對成績有很大影響的合理猜想。然后運用多種數(shù)據(jù)挖掘模型來預(yù)測學(xué)生是否存在掛科風(fēng)險。顧秋麗[2]以某高校學(xué)生為樣本，調(diào)研了大學(xué)生目前的學(xué)業(yè)情況、日常學(xué)習(xí)狀態(tài)、對待考試不及格的態(tài)度以及課余時間的分配，分析了大學(xué)生考試不及格的原因。包志梅[3]通過調(diào)研指出，宿舍層面的同伴關(guān)系對本科生的學(xué)業(yè)表現(xiàn)兼具顯著的正向與負向效應(yīng)，班級層面的同伴互動對本科生課內(nèi)外學(xué)習(xí)、個人探究以及逃課和掛科影響顯著。趙潔等[4]構(gòu)建了計數(shù)數(shù)據(jù)模型，發(fā)現(xiàn)高考成績、早自習(xí)出勤率、所屬班級是否為優(yōu)秀班級以及是否參加學(xué)生互助活動的這4 個變量對學(xué)生掛科門數(shù)呈現(xiàn)顯著影響，是否為班委對于學(xué)生掛科門數(shù)的影響較前四者不顯著。徐鎂淇等[5]指出應(yīng)引入學(xué)業(yè)優(yōu)異的學(xué)生作為小講師，為掛科學(xué)生設(shè)計搭建質(zhì)優(yōu)價廉的個性化學(xué)習(xí)輔助平臺，既營造互幫互促的“同伴效應(yīng)”，又為降低高校掛科率提供一種解決辦法。

但是，上述研究雖然能夠指明大學(xué)生掛科的相關(guān)原因，但是在影響掛科因素的指標選取上還存在一定偏差，在微觀層面不夠細致，不能夠全面、系統(tǒng)地反映出影響大學(xué)生掛科的因素。此外，許多高校設(shè)置了早晚自習(xí)，并開設(shè)朋輩幫扶的課后小講堂等，但是否真的能對降低掛科率起到作用也值得探究，這也為本文的研究提供了方向。

本文旨在探究大學(xué)生掛科的影響因素，在以往研究的基礎(chǔ)上，收集某高校部分2020 級學(xué)生的面板數(shù)據(jù)，選擇相應(yīng)的自變量，基于計量經(jīng)濟學(xué)視角，采用獨立樣本T檢驗、二項Logistic 回歸分析等方法進行計量實證研究，探究大學(xué)生掛科原因，找出大學(xué)生掛科的影響因素，并提出相關(guān)對策建議，為今后有效降低大學(xué)生掛科率提供一定借鑒。

2.數(shù)據(jù)來源及模型建立

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理

以某高校2020 級學(xué)生在2020—2021 學(xué)年春季學(xué)期的掛科情況作為衡量指標，因變量為“是否掛科”（虛擬變量），并設(shè)定為Y，選取高考成績、上學(xué)期績點、早自習(xí)出勤率、課堂出勤率、宿舍平均績點、是否班委、參加助學(xué)聯(lián)盟次數(shù)這7 個因素為自變量進行研究。

（1）數(shù)值型變量：“高考成績”為高考各科成績的加總；“上學(xué)期績點”為2020 學(xué)年秋季學(xué)期的必修課總績點成績；“參加助學(xué)聯(lián)盟次數(shù)”為本學(xué)年春季學(xué)期累計參與助學(xué)聯(lián)盟小講堂聽課的次數(shù)；“宿舍平均績點”為每個學(xué)生所在宿舍所有成員本學(xué)期總績點的平均數(shù)。（2）虛擬變量：“是否班委”“課堂出勤率”“早自習(xí)出勤率”“是否掛科”均設(shè)置為虛擬變量，即“1=滿足條件，0=未滿足條件”。其中，衡量“課堂出勤率”“早自習(xí)出勤率”的大小，選取本學(xué)年春季學(xué)期的累計出勤率，并以95%為判斷標準，高于為“1”，低于為“0”，將數(shù)據(jù)進行整合。

2.2 回歸模型建立

二項logistic 回歸是一種廣義的線性回歸分析模型?；貧w的因變量是二分類的虛擬變量，Y值只能為0 或1，自變量既可以是連續(xù)的，也可以是分類的。通過二項logistic 回歸分析可以得到自變量的權(quán)重。由于因變量“是否掛科”為分類變量，類別有且只有兩類，因此，本文結(jié)合以往學(xué)者研究和本文選取的變量情況，建立了如下的二項Logistic 回歸分析模型。其中，Y為因變量，c為常數(shù)項，ε為誤差項，X1～X7分別為本文選取的自變量。

3.數(shù)據(jù)計算

3.1 描述性分析

對2020 級學(xué)生信息進行匯總，共有228 個樣本。對“是否掛科”和“性別”進行交叉列聯(lián)分析得知，男生共有59 人，其中有12 人掛科，女生共有169 人，其中有23 人掛科。為進一步分析男女生在“是否掛科”上是否具有顯著差異，采用獨立樣本T 檢驗進行驗證，由sig=0.258>0.05，表明男女生在是否掛科的問題上不存在顯著差異。

3.2 相關(guān)性分析

對因變量和各個自變量進行相關(guān)性分析，結(jié)果如表1所示。

由表1 可知，因變量“是否掛科”與上學(xué)期績點、課堂出勤率、高考成績、是否班委、參加助學(xué)聯(lián)盟次數(shù)、宿舍平均績點均呈現(xiàn)顯著相關(guān)關(guān)系（sig<0.05)；是否掛科與早自習(xí)出勤率不存在顯著相關(guān)關(guān)系（sig>0.05)，因此，在接下來的二項Logistic 回歸中，去掉“早自習(xí)出勤率”這一自變量，選擇其他6 個自變量進行模型回歸分析，進行下一步的檢驗。

3.3 二項Logistic 回歸

因變量為“是否掛科”，對“上學(xué)期績點”“課堂出勤率”“高考成績”“是否班委”“參加助學(xué)聯(lián)盟次數(shù)”“宿舍平均績點”這6 個自變量進行二項Logistic 回歸。結(jié)果如表2 所示。

如表2 所示，根據(jù)二項Logistic 回歸結(jié)果，自變量“上學(xué)期績點”“課堂出勤率”“高考成績”通過顯著性檢驗，對因變量“是否掛科”具有顯著影響（sig<0.05），而自變量“是否班委”“參加助學(xué)聯(lián)盟次數(shù)”“宿舍平均績點”沒有通過顯著性檢驗，對是否掛科影響不顯著。由表中數(shù)據(jù)可以進一步得知：

（1）上學(xué)期績點每增加1 分，掛科風(fēng)險就會降低約10%，表明學(xué)習(xí)效果的累積對本學(xué)期是否掛科具有重要作用，前一階段的學(xué)習(xí)效果和學(xué)習(xí)成績直接決定學(xué)生的專業(yè)能力、專業(yè)素養(yǎng)情況，以及決定學(xué)生知識的積累情況。學(xué)習(xí)不是一蹴而就的，而是長期積累的過程，如果在上一學(xué)年、上一學(xué)期的學(xué)習(xí)沒有打好基礎(chǔ)，那就會影響后面的學(xué)習(xí)，有導(dǎo)致掛科的風(fēng)險。（2）課堂出勤率高于95%的學(xué)生的掛科風(fēng)險是出勤率低于95%學(xué)生的大約1/10，表明課堂出勤率在學(xué)生學(xué)習(xí)中的重要性不應(yīng)被忽視。良好的課堂出勤率首先是學(xué)習(xí)態(tài)度的體現(xiàn)，態(tài)度決定行為，有良好的學(xué)習(xí)態(tài)度才能有卓越的學(xué)習(xí)成果。同時，課堂是學(xué)生獲取知識的最重要的渠道，在課堂上，任課教師講授知識、傳授方法，對學(xué)生掌握知識、提升學(xué)科素養(yǎng)、提高學(xué)習(xí)成績至關(guān)重要。（3）高考成績每高1 分的學(xué)生，其掛科風(fēng)險就會約降低5%，由此解釋了為什么生源質(zhì)量是高校一直看重的問題，具備良好學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)能力的學(xué)生，能夠容易在大學(xué)課程學(xué)習(xí)中取得較好成績，大大降低掛科率。

4.結(jié)論與建議

4.1 研究結(jié)論

通過上述研究，本文得出結(jié)論：（1）高考成績、上學(xué)期績點、課堂出勤率這3 個變量對大學(xué)生是否掛科具有顯著影響。高考成績越高，掛科風(fēng)險越低，高考成績每高1分的學(xué)生，其掛科風(fēng)險就會約降低5%；上學(xué)期績點越高，掛科風(fēng)險越低，上學(xué)期績點每增加1 分，掛科風(fēng)險就會降低約10%；課堂出勤率越高，掛科風(fēng)險越低，課堂出勤率高于95%的學(xué)生的掛科風(fēng)險是出勤率低于95%學(xué)生的約1/10。（2）是否班委、參加助學(xué)聯(lián)盟次數(shù)、宿舍平均績點、早自習(xí)出勤率這4 個變量對大學(xué)生是否掛科并不具有顯著影響。結(jié)合實際，原因可歸納如：其一，是否班委并不能直接影響學(xué)生的學(xué)習(xí)成績，因為是否擔(dān)任班委并不是由學(xué)習(xí)成績所決定。其次，作為班委或者其他學(xué)生組織的學(xué)生干部，無論成績高低，往往都容易將更多的時間用在學(xué)生工作上。而一部分學(xué)生能夠利用課余時間認真學(xué)習(xí)，另一部分學(xué)生可能一味追求學(xué)生工作，忽視了學(xué)業(yè)。其二，參加助學(xué)聯(lián)盟次數(shù)、宿舍平均績點并不能直接影響學(xué)生成績，好的宿舍氛圍和外部學(xué)習(xí)環(huán)境固然重要，但學(xué)生學(xué)習(xí)主要是依靠自我的內(nèi)驅(qū)力。朋輩幫扶和良好宿風(fēng)只能起一部分作用，更重要的是學(xué)生自己產(chǎn)生緊迫感和學(xué)習(xí)興趣，從而激發(fā)自己的學(xué)習(xí)動力，才能更好地吸收知識。例如，學(xué)習(xí)動力不強或者學(xué)習(xí)基礎(chǔ)非常薄弱的同學(xué)，僅靠參加助學(xué)聯(lián)盟的次數(shù)或者靠宿舍同學(xué)的帶動，而自己卻沒有意識到學(xué)習(xí)的重要性，也不能真正將知識掌握，從而不能獲得較好成績，因此對其有效降低掛科率的作用不明顯。其三，早自習(xí)出勤率對大學(xué)生是否掛科無顯著影響，許多學(xué)生在迫于早自習(xí)政策壓力的情況下，不得不去上早自習(xí)，在這種情況下，許多學(xué)生即使到了早自習(xí)教室，也并沒有真正投入到學(xué)習(xí)中，而是在看手機。再加上許多學(xué)生早上起來后困意還沒完全消除，這都會影響早自習(xí)的利用效率。早自習(xí)出勤率固然很高，但是對學(xué)生是否掛科無明顯作用。

4.2 對策性建議

為提高大學(xué)生學(xué)習(xí)成績、有效降低掛科率，本文提出建議：（1）從宏觀方面，高校應(yīng)注重加大宣傳力度、實行獎勵優(yōu)質(zhì)生源的政策，吸引到學(xué)習(xí)基礎(chǔ)更好、更優(yōu)秀的學(xué)生，把好“入口關(guān)”，從而提高學(xué)校整體生源水平，這也是有效改善掛科情況的方式之一。（2）從中觀方面，強化對學(xué)生基礎(chǔ)課的重視，加強對學(xué)生的日常學(xué)習(xí)管理。特別是新生入學(xué)之初，就要引導(dǎo)其盡快融入大學(xué)的學(xué)習(xí)環(huán)境，盡快適應(yīng)大學(xué)期間的學(xué)習(xí)，引導(dǎo)各班級樹立“零掛科”的奮斗目標。因為學(xué)習(xí)是不斷積累、不斷進行自我激勵的過程，前一階段的學(xué)習(xí)成果會直接影響學(xué)生后階段的學(xué)習(xí)效果。為實現(xiàn)降低掛科率，就必須要從入學(xué)之初做起，引導(dǎo)學(xué)生為今后幾年的學(xué)習(xí)做好準備，在前面的學(xué)期里必須要打下堅實基礎(chǔ)，爭取不能掛科。（3）從微觀方面，加強對課堂出勤的管理。課堂是學(xué)生獲取知識的最重要的渠道，課堂出勤率也是學(xué)風(fēng)建設(shè)最不應(yīng)忽視的部分。保障了課堂出勤率首先是學(xué)生學(xué)習(xí)態(tài)度的體現(xiàn)，其次通過課堂學(xué)習(xí)也能使學(xué)生最有效收獲知識。因此，學(xué)院可設(shè)置“學(xué)風(fēng)建設(shè)引領(lǐng)員”，由高年級學(xué)生或研究生擔(dān)任，使其在課前5min，入各個課堂協(xié)助任課老師進行抽查點名，將缺勤結(jié)果與評獎評優(yōu)掛鉤，從制度上引導(dǎo)學(xué)生加強課堂學(xué)習(xí)，完善學(xué)風(fēng)建設(shè)。