惯习与场域_大学生自主学习能力的_省略_响因素_以中南大学为例的实证研究_曾东霞.docx

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1、 第 17 卷第 3 期 中南大学学报 (社会科学版 ) Vol.17 No.3 2011 年 6 月 J. CENT. SOUTH UNIV. (SOCIAL SCIENCE) Jun. 2011 惯习与场域：大学生自主学习能力的影响因素 以中南大学为例的实证研究 曾东霞 (中南大学公共管理学院，湖南长沙， 410083) 摘要： 在布迪厄的场域 惯习理论指导下对大学生的自主学习能力进行社会学的实证研究，具有很重要的意义。 自主学习能力分为五个维度：自我导向、学习设置、学习方法、自我监督和自我调节。实证研究发现，惯习和场 域因素是大学生自主学习能力的重要影响因素，场域 惯习论能作为推动自主学

2、习研究的新工具。为了提高大学 生的自主学习能力，培养大学生自我学习惯习是最有效的路径，同时应密切关注改善大学生学习的软件场域。 关键词： 大学教育；自主学习能力；惯习；场域；布迪厄 中图分类号： G40.03 文献标识码： A 文章编号： 1672-3104(2011)03012810 提高自主学习能力是社会发展的必然要求。美国 教育心理学家巴斯指出： “在半个世纪前，人们从大学 毕业后，大约有 70%的所学知识一直可以在其退休前 运用。而在当今时代，这个数字缩减为 2%。 ”1(12)这 意味着，当今的大学生在大学毕业后从事某项职业所 需要的知识技能有 98%需要从社会这个大课堂来获 得。而

3、能否从社会这个大课堂获得这 98%的知识与技 能与一个人的自主学习能力的高低密切相关。培养大 学生的自学能力是教学的重要内容和任务，也是提高 高校教学实效的一个重要手段。从社会学的角度对大 学生自主学习能力的影响因素进行实证研究具有一定 的理论意义和现实意义。 一、研究综述与问题的提出 关于自主学习的研究，一直是教育学、心理学共 同关注的一个重要课题，但从社会学角度进行自主学 习研究的比较少。在教育学 领域，研究者把培养学生 的自主学习能力作为一项重要的教育目标，从客观层 面上来探讨促进学生自主学习的有效教学方法。在心 理学领域，研究者侧重于从主观层面上来考察影响学 生自主学习的各种因素，以及

4、自主学习发生、发展的 内在心理机制。大多数国内外学者都是从内外因出发 来研究影响大学生自主学习的因素。主观因素均包含 了自我效能感、策略、目标、情感等方面，而客观因 素多数有关于学校教学模式及社会物质环境、文化因 素等方面的研究。其中齐默曼融入了对已有知识及元 认知过程的影响研究， 2任春华、桑青松重视学业时 间管理的影响， 3庞维国等则从归因、元认知水平、 家庭等方面展开研究。 1 自主学习研究的范围主要集中在中小学阶段，通 过对本科大学生的自主学习进行实证研究和分析还不 多见，目前的主要研究仍然是一些理论性的探讨为主， 或者是应然性的提出一些培养途径， 4而实证研究也 只是仅仅考虑教学因素

5、、教育心理等因素， 58较少从 个人情况、自主学习惯习和自主学习场域来考虑自主 学习的影响因素。如何有针对性地真正做到主体性自 主学习，提高自主学习的实效性和个体自主学习的能 力，个人惯习和学习场域是不可不考察的因素。 本研究的目的即以中南大学的大学生为研究对 象，希望了解目前大学生自主学习的影响因素，重点 考察非教育性因素即个人情况、自主学习惯习和自主 学习场域对学生自主学习能力的影响，从而为针对性 地激发学生采用自主学习的方式和学习的兴趣，提高 个体在学习行为中的自主创新能力提供实证的研究基 础。 二、研究设计 (一 ) 理论基础与核心概念 收稿日期： 20110125 作者简介： 曾东霞

6、 (1976), 女 , 湖南娄底人 , 中南大学公共管理学院研究生 , 主要研究方向 : 应用社会学 . 第 3 期 曾东霞：惯习与场域：大学生自主学习能力的影响因素 以中南大学为例的实证研究 129 皮埃尔 布迪厄作为法国当代著名的社会学家， 他提出颇具特色的实践理论，试图在人的行动和结构 之间找到沟通和相互转换的中介，用惯习和场域的概 念来消解客观主义和主观主义的二元对立，认为实践 活动包含着外在性的内在化和内在性的外在化双重运 动过程，外在性的内在化和惯习概念相关，内在性的 外在化和场域概念相关，并以此为基础来解释实践的 奥秘，推动了人文社会科学理论和方法论的变革。因 此可以说，场域和

7、惯习是布迪厄理论体系中的二个重 要基本概念或者说是分析工具。 场域和惯习是相互交织的双重存在。场域是具有 惯习的场域，没有惯习的场域是不存在的；惯习是场 域的惯习，脱离场域的惯习也是不存在的。布迪厄的 “场 域 惯习 ”论在当代社会学理论中不仅独树一帜，而 且具有深厚的理论潜力和普遍的方法论意义，它为我 们进行大学生自主学习的研究提供了新的理论工具。 自主学习作为一种学习实践活动，同样包含有外在性 和内在性的相互运动过程，处在一定的自主学习场域 之中，并受自主学习惯习的影响。因此，用布迪厄的 实践理论作为研究自主学习能力的影响因素的理论基 础具有一定的解释力。我们认为要想真正理解自主学 习行为

8、，必须把学习者的惯习与场域这两者结合起来 考虑，从具体的实际出发，详尽地考察具体情境当中 的自主学习行为。 基于国内外学者 的观点，笔者将自主学习能力定 义为基于元认知、动机和行为的一种自我导向、自我 监督、自我调控的学习能力。自主学习能力主要分为 五个维度：自我导向、学习设置、学习方法、自我监 督和自我调节。各维度分别对应问卷量表的一些问题。 如果说 “场域 ”的概念着重描述的是行为的客观性 结构的话，那么 “惯习 ”的概念则是偏重于强调行动者 自身方面。惯习 (habitus)是由 “积淀 ”于个人身体内的一 系列客观历史关系所构成，其形式是知觉、评判和行 动的各种身心图式。它既是一种个体

9、现象，又是一种 群体现象。 9(1719)根据布迪厄实践理论中的场域和惯 习概念，本研究将从个人情况、自主学习惯习及自主 学习场域三个方面来对自主学习能力的影响因素进行 实证研究。 个人因素主要包括性别、年龄、年级、学习专业、 家庭经济状况、城乡生源、是否是独生子女、高中阶 段的学习状况、父母对其学习情况关心程度、是否担 任学生干部 等。 自主学习惯习具体来说，主要包括行为惯习和学 生个人素质。主要体现在：翻阅期刊频率、是否喜欢 老师提问、喜欢的学习方式、是否喜欢与同学讨论、 解决问题的方式、人际关系、身体状况、心理素质、 信息检索水平等方面。 自主学习的场域，即大学生自主学习的硬件环境 条件

10、：自习教室条件、图书馆学习资料、校园网络环 境和软件管理环境：周围同学上自习情况、班级学风、 课程设置、作息时间安排、教师素质、专业就业前景 等。 (二 ) 研究假设 个人情况对个人的行为有着广泛的影响，同时布 迪厄的实践理论还强调行动者的惯习和场域对行动的 影响。场域制约着个体的活动，个体的活动会受到所 在场域的影响。据此，我们提出三个研究假设。 假设一：大学生个人情况对自主学习能力有影响。 不同的性别、年级、专业、城乡来源、高中阶段的学 习状况的大学生在自主学习能力上存在显著差异。独 生子女与非独生子女、担任过学生干部与未担任过学 生干部的大学生在自主学习能力上存在显著差异。年 龄、家庭经

11、济状况、父母对其学习情况关心程度与大 学生的自主学习能力相关。 假设二：大学生的自主学习惯习影响大学生的自 主学习能力。翻阅期刊频率、喜欢老师提问的程度、 喜欢的学习方式、喜欢与同学讨论程度、解决问题的 方式、人际关系、身体状况、心理素质、信息检索水 平等方面与大学生的自主学习能力相关。 假设三：大学的自主学习场域对大学生的自主学 习能力有显著影响。个人自主学习受到软件场域和硬 件条件的影响，即周围同学上自习情况、班级学风、 课程设置、作息时间安排、教师素质、本专业就业前 景、自习教室条件、图书馆学习资料、校园网络环境 与大学生的自主学习能力相关。 (三 ) 研究方法 研究确定以中南大学大学生

12、为例进行随机抽样调 查进行，调查人员主要为中南大学铁道学院的 2008 级文科硕士研究生，采用多段抽样的方法在 2009 年 1 月抽取调查对象。首先，在全校 28 个院 中各抽一个 系，按院里的系别音序升序排序，抽第一个系；第二 步，在抽中的每个系六个年级 (本科阶段四个年级，硕 士研究生阶段二个年级 )中每年级抽 01 班；最后，然 后在每个班中抽学号为： 01、 09、 10、 20、 25(随机产 生 )的 5 位同学，若有些抽取的同学无法联系上，即按 05、 08、 26、 19、 03(随机产生 )依次替补，共 2865=840 名同学。本次调查共发放问卷 840 份，收回问卷 8

13、38 份，回收率高达 99.76%。 本研究运用 SPSS16.0 统计分析软件对调查后的 问卷进行数据录入查错、整理和分析，从而得出相关 130 中南大学学报 (社会科学版 ) 第 17 卷 数据，并对其进行描述分析、均值比较、方差分析、 相关分析、因子分析和回归分析等。 (四 ) 样本基本情况 被调查者的基本情况包括：性别、年龄、年级、 学科类别、家乡、是否为独生子女、父母月收入，详 见表 1。中南大学系工科占主导的综合性大学，工科 学生占 42.7%，男生占 56.6%，女生占 43.4%。年龄集 中在 19 24 岁，各年级的比例基本持平，约占总体的 15% 17%左右， 40.3%的

14、学生来自农村，非独生子女 占 62.7%。 三、结果与分析 (一 ) 自主学习能力测量量表的检测 1. 施测项目的分辨力检测 在参考已有研究的基础上，自主学习能力量表筛 选出 30 个项目，将 “很符合、符合、一般、不符合、 很不符合 ”分别赋值为 5 分、 4 分、 3 分、 2 分、 1 分。 其中， b3、 b6、 b11、 b18、 b27、 b28 项为反向赋值。 通过计算每一项的分辨力系数， 发现 b27 项的分辨力 系数为 0.21，因而将其剔除，其得分不计入整个量表 总分及自我导向维度得分。 2. 自主学习量表的信度分析 我们首先分析五个维度的信度。在自我导向的信 度分析中，发

15、现 B3 和 B28 较大地降低了克朗巴哈 (cronbach) 系数， 如果剔除这两个指标，能显著提 高信度系数，克朗巴哈 系数原来的 0.492 提高到 0.572。详见表 2。因此，在总加得分中我们剔除了此 二个指标。在学习设置、学习方法、自我监督和自我 调节的四个维度的信度分析中，克朗巴哈 系数均接 近 0.7，各项目指标予以保留。 然后，我们分析由五个维度构成总的自主学习能 力测量量表的信度。以各个维度部分为项目构成信度 分析的项目。统计结果表 3 显示，五个维度项目的信 度系数克朗巴哈 系数大于 0.8，量表内在的信度是可 接受的。 同时从表 3 可以发现，自主学习能力的五个维度

16、与总量表之间有高度的一致性，说明量表的内容具有 一致性，在检验大学生的自主学习能力过程时，具有 比较高的说服力。而每个维度与其他四个维度之间的 相关度要低一些，说明各个维度之间有一定独立性。 同时，我们根据以往的研究结论来检测测量的效 度。已有经验表明，自主学习能力总分与学习成绩具 有较强的相关性。本研究数据分析发现，自主学习能 力总分与学习成绩等级的皮尔逊相关系数为 0.343，从 而表明该量表具有一定的效度。 由于各维度的项目数的不一致，我们认定每个维 度为 20 分，首先对各维度进行数据的转换，实现自主 学习能力总分的百分制。 (二 ) 大学生自主学习能力的现状 从数据分析来看，在自我导

17、向、学习设置、学习 方法、自我监督和自我调节五个维度上，大学生的自 我导向和自我调节方面较好，均超过 15 分，学习方法 表 1 样本基本情况 变量 类别 频数 百分比 变量 类别 频数 百分比 男 474 56.6 性别 女 364 43.4 18 岁及以下 83 9.9 1921 岁 377 45.0 年龄 2224 岁 305 36.4 25 岁及以上 73 8.7 1 000 元以下 153 18.4 1 0002 000 元 240 28.9 2 0013 000 元 185 22.3 父母月收入 3 0014 000 元 104 12.5 4 0016 000 元 102 12.3

18、 6 000 元以上 47 5.7 是 312 37.3 独生子女否 不是 524 62.7 大一 137 16.3 大二 141 16.8 大三 147 17.5 年级 大四 139 16.6 研一 143 17.1 研二 131 15.6 大城市 71 8.5 中等城市 185 22.1 城乡来源 小城镇 244 29.1 农村 338 40.3 工科 358 42.7 理科 118 14.1 专业 医科 178 21.2 文科 184 22.0 注：父母月收入的百分比之和不等于 100%，是由于存在缺省值。 第 3 期 曾东霞：惯习与场域：大学生自主学习能力的影响因素 以中南大学为例的实

19、证研究 131 表 2 自我导向七个项目的信度分析 项目 删除此项目的克朗巴哈 系数 项目 删除此项目的克朗巴哈 系数 b1 .397 b1 b2 b5 b28 b29 b30 .450 .510 .527 .572 .470 .472 Cronbach Alpha=0.547 standardized item alpha=0.562 b2 .456 b3 .547 b5 .468 b28 .458 b29 .411 b30 .421 Cronbach Alpha=0.492 表 3 各个维度与自主总分的相关矩阵及信度系数 自我导向 学习设置 学习方法 自我监督 自我调节 自主总分 自我导向

20、 1.000 .526 .537 .481 .457 .748 学习设置 .526 1.000 .633 .607 .447 .823 学习方法 .537 .633 1.000 .568 .499 .868 自我监督 .481 .607 .568 1.000 .425 .771 自我调节 .457 .447 .499 .425 1.000 .685 自主总分 .748 .823 .868 .771 .685 1.000 五个维度项目的信度系数 Cronbachs Alpha 0.830 表 4 自主学习能力分数分布情况 样本 最小值 最大值 平均值 标准差 自我导向 837 8.00 20.0

21、0 15.664 5 1.972 79 学习设置 831 4.80 20.00 13.965 8 2.260 74 学习方法 836 7.00 20.00 14.175 8 1.986 68 自我监督 835 4.80 16.00 11.338 0 1.853 98 自我调节 837 9.00 20.00 15.861 4 2.079 73 自主学习能力 825 43.60 95.50 71.056 4 7.975 22 和学习设置其次，自我监督方面最差，平均分只有 11.3 分，还不到及格的分数。从差异角度来看，在自主学 习能力的五个维度中，学习设置和自我调节差异较大， 而自我导向差异却最小

22、。就整体而言，自主学习能力 总分说明大部分学生的自主学习能力处于中等水平， 平均分约为 71 分。 (三 ) 大学生自主学习能力的个人影响因素 通过初步数据分析发现，在性别方面，除了自我 调节，男生比女生稍显显著优势以外，其余各方面及 总体上均未表现出显著差异。是否为独生子女方面， 除了自我监督，非独生子女比独生女生稍显显著优势 以外，其余各方面及总体上均未表现出显示差异。基 于专业类型、城乡来源、高中阶段教育方式评价对自 主学习维度及总体的方差分析显示，各维度及总体得 分无显著差异。 是否担任学生干部，自主学习能力不同。我们将 担任过班团、院系及校级学生干部合并为担任学生干 部，与未担任过学

23、生干部的大学生构成二分变量。通 过对担任学生干部情况与自主学习能力的均值比较分 析 (见表 5)， T=2.639， P=0.008，说明是否担任过学生 干部，他们的自主学习能力不同。通过均值大小，担 任学生干部的自主学习能力均值得分为 71.6，高于没 有担任过学生干部的大学生的自主学习能力均值 70.1 分，从而可以判断担任学生干部的学生自主学习能力 比没有担任过学生干部的大学生自主学习能力要高。 而在五个维度方面，若以显著度 0.1 为标准，除了学 132 中南大学学报 (社会科学版 ) 第 17 卷 习设置这一个维度外，其余四个维度均存在显著差异， 从而说明，担任学生干部确实能够帮助提

24、高大学生的 自主性。 我们将学生年级作了重新分类，大二与大三合并， 从而形成大一年级新生、大二大三年级、毕业年级和 研究生年级四大类。单因方差分析发现，不同的年级 的学生在自主学习总体能力上不存在显著差异。但具 体在各个维度上，我们发现，学习设置、自我监督和 自我调节三个维度上存在显示差异。通过对年级和自 主学习能力进行多重方差检验 (见表 6)，发现大一年级 至大三年 级的学生与毕业生和研究生在在学习设置维 度存在显著差异，毕业生和研究生的得分高于本科低 表 5 基于是否担任学生干部的自主学习能力的独立样本 T 检验 独立样本 T 检验 自我导向 T=2.487, P=0.013 学习设置

25、T=1.331, P=0.184 学习方法 T=1.784, P=0.075 自我监督 T=1.955, P=0.051 自我调节 T=2.910, P=0.004 自主学习能力 T=2.639, P=0.008 因变量 表 6 年级对学习设置、自我监督和自我调节维度的 LSD 多重比较检验 学习设置 自我监督 自我调节 *: The mean difference is significant at the 0.05 level. 是否担任学生干部 样本 平均值 是 549 15.788 7 否 282 15.429 8 是 546 14.046 9 否 279 13.826 5 是 547

26、 14.272 4 否 283 14.014 1 是 546 11.431 5 否 283 11.166 1 是 549 16.018 2 否 282 15.578 0 是 542 71.607 0 否 277 70.063 2 (I) 年级 (J) 年级 均值差 标准误 相伴概率 大二大三 .009 72 .233 51 .967 大一新生 本科毕业 .584 99* .270 70 .031 研究生 .758 65* .235 43 .001 大一新生 .009 72 .233 51 .967 大二大三 本科毕业 .594 71* .231 78 .010 研究生 768 37* .189

27、 39 .000 大二大三 .398 02* .191 92 .038 大一新生 本科毕业 .165 27 .222 37 .458 研究生 .047 93 .193 40 .804 大一新生 .398 02* .191 92 .038 大二大三 本科毕业 .232 75 .190 99 .223 研究生 .445 95* .156 29 .004 大二大三 .547 98* .215 18 .011 大一新生 本科毕业 .436 38 .249 46 .081 研究生 .631 39* .216 82 .004 大一新生 .547 98* .215 18 .011 大二大三 本科毕业 .11

28、1 60 .214 13 .602 研究生 .083 41 .175 02 .634 第 3 期 曾东霞：惯习与场域：大学生自主学习能力的影响因素 以中南大学为例的实证研究 133 年级大学生。在自我监督维度，大一年级新生的得分 最高，大二大三年级的学生的得分最低，与大一年级 新生和研究生年级的学生得分存在显著差异。大一年 级新生在自我调节维度与其他年级的大学生存在较大 差异，得分最高，与大二大三年级和研究生年级的学 生得分存在显著差异。从多重比较来看，大一年级新 生沿袭高中教育中的自我监督和自我调节的积极性， 但在学习设置即计划安排上不如老生。 我们把个人基本情况中带有定距变量属性的变量 年

29、龄、家庭收入、大学前接受家教情况、父母过问学 我们先对部分变量作单独分析发现，喜欢老师提 问的程度、学习独立性、翻阅期刊频率等变量与自主 学习能力存在一定程度的显著相关关系。相对来说， 学习的独立性与自主学习能力相关程度较小， R 相关 系数为 0.106，在各维度上，只与自我导向和学习设置 存在显著相关关系，而喜欢教师提问的程度和翻阅期 刊频率二个自变量相关系数为 0.223，并且与五个维度 均存在显著相关关系。详见表 8。 表 8 相关自变量与自主学习能力的皮尔逊相关分析 习情况四个变量与自主学习作相关分析，总体上看， 这些自变量与自主学习能力总分均未呈显著性相关关 喜欢老师 提问的程度

30、学习 独立性 翻阅 期刊频率 系结果，但在各方面方面，影响各异，如表 7 所示。 表 7 个人基本情况与自主学习能力的皮尔逊相关分析 自我导向 .157* .103* .129* 学习设置 .161* .103* .195* 学习方法 .243* .052 .253* 家庭 大学前接 年龄 父母关注 自我监督 .186* .056 .178* 自我调节 .108* .060 .120* 自主学习能 .223* .106* .223* *. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 自主学习能 .007 .034 .060

31、.053 *: Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed); *: Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 年龄与学习设置成显著性正相关关系，这印证了 年级对学习设置的影响，但与自我调节呈显著性负相 关关系，相关系数为 0.11，这说明年龄越大，越会进 行学习安排计划，但自我调节能力却下降了。 家庭收入和父母关注学习情况的影响相似，虽然 在总体上与自主学习能力没有显著相关关系，但与自 我导向和自我监督呈现显著性负相关关系，这说明家 庭经济背景越好，父母关

32、注越多，大学生在自我导向 和自我监督方面就越做得不好。 (四 ) 大学生自主学习能力的惯习与场域因素 学生的自主学习惯习指学生个人素质 和行为惯 习。主要体现在：翻阅期刊频率、是否喜欢老师提问、 喜欢的学习方式、喜欢的测评方式、讨论交流学习情 况、解决问题的方式、学生人际关系、学生心理素质 等方面。自主学习的场域，即大学生自主学习的硬件 条件和软件管理环境，包括：周围同学上自习情况、 班级学风、课程设置、作息时间安排、教师素质、专 业就业前景、自习教室条件、图书馆学习资料、校园 网络环境等。 喜欢的测评方式、讨论交流学习情况的不同类在 自主学习能力上存在显著差异。通过考察测评方式的 LSD 多

33、重比较发现，喜欢闭卷考试的大学生的自主学 习能力平均得分最高，而喜欢开卷考试的大学生的自 主学习平均得分最低，这里说明，自主学习能力强的 大学生更喜欢闭卷考试和平时表现，可能原因在于闭 卷考试和平时表现更能让自主学习能力强的大学生体 现个人绩效和水平。通过考察讨论交流学习情况的 LSD 多重比较发现，喜欢和别人讨交流一些问题的大 学生与有时能够讨论及很少讨论的大学生在自主学习 能力的五个维度及总体分上存在显著差异。从均值差 比较看，喜欢和别人讨交流一些问题的大学生的自主 学习能力平均得分最高，这里说明，更喜欢和别人讨 论交流问题的大学生自主学习能力 强。 为了简化数据，消除回归分析的共线性问题

34、，以 便更明确地找出影响大学生自主学习能力的因素，我 们对问卷中的 12 个定距性质的因素数据进行因子分 析。在进行因子分析前，首先整理数据，根据问卷中 的 C 部分的环境和自身状况量表，将 “很好、好、一 般、不好、很不好 ”分别赋值 “5 分、 4 分、 3 分、 2 分、 1 分 ”。然后，我们根据因素的相关性，选择了较相关 的定距变量进行因子分子，采用 KMO 和巴特利特球 形检验进行检验， KMO 值为 0.812，大于 0.8，巴特 利特球形检验统计量为 2219.362， P=0.000，表明适合 收入 受家教情况 学习情况 自我导向 学习设置 .006 .113* .069*

35、.001 .084* .055 .076* .053 学习方法 .031 .003 .016 .008 自我监督 .051 074* .048 085* 自我调节 106* .013 .028 .009 134 中南大学学报 (社会科学版 ) 第 17 卷 对数据进行因子分析。采用主成分因素分析法，并进 行方差最大法旋转，各因素载荷的情况见表 9。 表 9 旋转后各因子载荷矩阵 F1 F2 F3 对您所在的环境 (班级学风 )做出评价 .140 .680 .027 对您所在的环境 (课程设置 )做出评价 .071 .752 .185 对您所在的环境 .028 .571 .237 的 53.68

36、1%。 我们以三个因子生成三个变量，将因子得分保存 到 SPSS 变量中，以此三个变量代表这 12 个变量与自 主学习能力进行相关分析，统计结果见表 10。 表 10 自主学习与提取的三个因子变量的相关分析 学习惯习 软件场域 硬件场域 自我导向 .206* .095* .023 对您所在的环境 (本专业就业前景 )做出评价 对您所在的环境 .252 .482 .170 自我监督 .253* .211* .077* 自我调节 .297* .136* .015 自主学习能力 .321* .184* .075* (自习教室条件 )做出评价 对您所在的环境 (图书馆学习资料 )做出评价 .045 .

37、117 .741 *: Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed); *: Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). .146 .157 .771 对您所在的环境 .175 .228 .700 根据因子分析，在影响大学生自主学习能力的三 个因子中，因子二和因子三属于大学生自主学习的场 域。从表 10 可以发现，大学生对学习惯习及场域条件 的评价与自主学习能力总体上呈显著性正相关关系， F1 的影响最大，其次是 F2，最后是 F3。 (五 ) 大学生自主学习

38、能力的回归分析 为了综合考虑各种相关因素的相对影响，将相关 的定类变量转变为虚拟变量，虚拟变量有 “是否担任学 根据特征根大于 1 的原则，经过因子分析从自主 学习能力的影响因素的 12 个选项中抽取 3 个因子，从 表 9 因素载荷矩阵结果可以看出，人际关系、身体状 况、心理素质、信息检索水平在 F1 因子上有较高的 载荷， F1 主要解释了这几个变量，可将其命名为学习 惯习因子；班级学风、课程设置、教师素质在 F2 因 子上有较高的载荷， F2 主要解释了这几个变量，可将 其命名为软件场域因子；第 3 个公因子主要解释了自 习教室条件、图书馆学习资料、校园网络环境，可将 其命名为硬件场域因

39、子。这 3 个因子可以解释总方差 生干部 ”(担任 1，未担任 0)和 “喜欢的测评方式 ”(以 开卷考试为参照项 )，与定距变量 (定序变量将其近似 视作定距变量处理，主要包括变量：年级、喜欢老师 提问的程度、学习独立性、翻阅期刊频率、讨论交流 学习情况 )，再加上三个因子变量一起纳入回归方程， 采用逐步回归方法，进行一元线性回归分析。解释变 量与被解释的线性关系 F 检验显示， F=36.827， P= 0.000，适合进行多元线性回归分析。 由自主学习能力的回归分析最终模型表 11 可以 看出，虽然方程的整体解释力并不高， 只能解释变差 表 11 自主学习能力的线性回归分析 Model

40、6 Unstd. B Std. Error Std Beta t Sig. Tolerance VIF (Constant) 60.746 1.303 46.632 .000 学习惯习 2.301 .254 .288 9.058 .000 .962 1.039 翻阅期刊频率 1.446 .263 .175 5.495 .000 .963 1.038 软件场域 1.190 .251 .149 4.734 .000 .981 1.020 喜欢被提问的程度 1.744 .383 .145 4.552 .000 .956 1.047 闭卷考试 2.494 .679 .116 3.670 .000 .9

41、82 1.018 讨论交流学习情况 .953 .399 .077 2.389 .017 .950 1.053 R=0.464, adj R2=0.210, F=36.827, P=0.000 (作息时间表 )做出评价 学习设置 .243* .112* .045 对您所在的环境 (教师素质 )做出评价 .079 .696 .126 学习方法 .267* .160* .106* (校园网络环境 )做出评价 对您自身 (人际关系 )做出评价 .692 .212 .083 对您自身 (身体状况 )做出评价 .766 .184 .082 对您自身 (心理素质 )做出评价 .836 .036 .025 对

42、您自身 (信息检索水平 )做出评价 .670 .043 .235 第 3 期 曾东霞：惯习与场域：大学生自主学习能力的影响因素 以中南大学为例的实证研究 135 21.0%，但我们可以根据标准化回归系数来判断我们 所研究的自变量的影响权重大小，这即是我们的研究 目标。共线性参数容忍度 tol 和方差膨胀因子 VIF 都 较接近 1，模型纳入的变量多重共线性很弱。 从标准化回归系数值 (Std Beta)来看，影响自主学 习能力大小依次顺序为学习惯习、翻阅期刊频率、软 件场域、喜欢被提问的程度、相对于开卷考试的喜欢 闭卷考试、讨论交流学习情况。其他变量均未能纳入 进模型，影响不显著。 四、结论与

43、讨论 (一 ) 研究结论 纵观整个研究，在分析了大学生自主学习能力现 状及相关因素后，笔者得出以下结论。 1. 大学生自主学习能力还有待提升 基于中南大学大学生的数据分析，自主学习能力 总分说明大部分学生的自主学习能力处于中等水平， 平均分约为 71 分，其自主学习能力还需要提升。在自 我导向、学习设置、学习方法、自我监督和自我调节 五个维度上，大学生的自我导向和自我调节方面较好， 学习方法和学习设置其次，自我监督方面最差，因此 要加强大学生的自我监督能力的培养。而学习设置差 异较大，有些同学需要更加科学、合理的安排计划好 学习。也就是说，大学生的自主学习能力还未完全开 发出来，其自主学习能力

44、还有进一步提升的空间。 2. 个人基本情况对大学生自主学习能力影响 较少 通过数据分析，研究假设中个人背景情况对大学 生自主学习能力的影响大多未被证实。性别、是否独 生子女、年龄、家庭收入、大学前接受家教情况、父 母过问学习情况、专业类型、城乡来源、高中阶段教 育方式评价对大学生自主学习能力没有显著影响。但 是是否担任学生干部对大学生自主学习能力有显著影 响。在自主学习能力的各个维度上，性别、是否独生 子女、年级、是否担任学生干部、年龄、家庭收入、 大学前接受家教情况、父母过问学习情况存在不同的 影响。 3. 以软件场域为代表的自主学习场域对大学生 自主学习能力有一定程度的影响 场域限定了一个

45、具体的空间，使得行为者的活动 必须在该空间中进行，自主学习也不例外，自主学习 者的学习活动必须在自主学习场域中进行。良好的学 习环境和丰富的辅助资源也是自主学习能否获得成功 的一个重要条件。大学生所处的场域存在一些限制自 主学习能力培养的因素。现在大多数的学生为场依存 型， 学习过程中易受外部环境的制约，对学习过程很 难做出自我监控、自我调节，学习的自主程度会受到 削弱。在既定的场域中，大多数大学生的自主学习能 力受空间的限制，只能在该场域中进行，他们只能利 用身体所在场域内的有限资源，并且受到所在场域内 的制度和规则的限制。只有当大多数学生成为场独立 型的学习者时，他们受场域的影响才会减少。

46、学校的 基本条件和外部环境为大学生自主学习提供了各种学 习资源，我们称之为硬件场域，学校的管理安排设置 我们称之为软件场域。研究发现，硬件场域和软件场 域均与自主学习能力呈正相关关系，但硬件场域对大 学生自主学习能力影响较小，而软件场域影响较大， 呈显著正相关关系，这可以解读为，越认为场域条件 好的大学生其自主性学习能力越强，尤其表现在软件 场域上。 4. 自主学习惯习对大学生自主学习能力有比较 大的影响 研究显示，喜欢老师提问的程度、学习独立性、 翻阅期刊频率等变量与自主学习能力存在显著的正相 关关系，喜欢的测评 方式、讨论交流学习情况的不同 大学生在自主学习能力上存在显著差异。在回归分析 中，我们发现学习惯习因子影响权重最大。由于测量 采用了主观评价测量，因此我们只能分析个人主观自 评对自主学习能力的关系。研究发现，对自身素质评 价较好的大学生的自主学习能力较强。大学生的自主 学习惯习是在长期地学习过程中形成的，同时它又会 反过来影响大学生的学习活动。惯习作为一种生成性 的图式，在大学生的学习活动中，具有较大的影响力。 比如大学生的心理素质，一个学生的心理素质是在长 期的实践活动中生成的，但是反过来它又会影响大学 生的活动。心理素质好的学生，在学习过程中，有更 强的