地方院校工科生学习策略、问题解决能力与学业成绩的相关性研究

周开发，曾玉珍

(重庆交通大学， 重庆　南岸　400074)

地方院校工科生学习策略、问题解决能力与学业成绩的相关性研究

周开发，曾玉珍

(重庆交通大学， 重庆南岸400074)

摘要：基于问卷调查，采用描述性统计与相关分析法，对工科学生学习策略、问题解决能力与学业成绩的相关性进行定量调查研究。调查选取重庆某高校231名工科三年级大学生作为样本，使用中文版学习策略量表(LASSI)和问题解决量表(PSI)收集数据，用SPSS18.0统计软件分析数据。研究发现，工科大学生的学习策略水平总体偏低，问题解决能力的个体情况和总体情况都较差。工科大学生学习策略和问题解决能力之间、学习策略和GPA之间存在显著相关性，而问题解决能力和GPA之间相关程度低。学校应尽早引导工科学生形成有效的学习策略，重视培养学生的问题解决能力，帮助学生完成学业。

关键词：高等工程教育；学习策略；问题解决；学业成绩；相关性

一、引言

近几十年来，认知心理学家和教育学家发现，学习策略和问题解决能力是学生学习中极为重要的因素，直接影响学生学习表现的各个方面[1-2]。在高等工程教育中，大学阶段是工科大学生掌握专业知识与技能，提高应对各种工程和社会问题能力的重要时期。高等工程教育的重要使命之一，就是要培养工科大学生学会学习，使他们成为自主的终身学习者和创造性的问题解决者。因此，进行工科大学生学习策略、问题解决能力与学业成绩之间关系的研究，对于促进学生有效地学习和解决问题，实现高等工程教育目标有着重要的意义。

(一)学习策略

认知心理学研究者越来越关注学习者检索、存储和处理信息的方式。学习者在选择与控制自身行为、参与和掌控学习情况、检索存储与组织管理信息时，必须使用一些认知或学习策略。教师了解学生的学习过程，有利于找准学生学习的障碍，设定实际学习目标，帮助学生成为有效的学习者。

有效学习者是指那些采用各种不同的检索、存储策略来主动处理、解释和综合信息的学习者。“学习策略”广义上指的是学习者日后有效学习和信息检索必需的一系列能力，包括认知信息处理策略(如组织和阐述信息的技巧)、主动学习策略(如记笔记和考试准备的方法)和支持策略(如安排学习时间、积极应对作业焦虑、引导关注手头的学习任务)。具体地说，学习策略就是学习者为了提高学习效果和效率，有目的、有意识地制定的有关学习过程的复杂方案，也是学习者在学习过程中所表现出的思维方式和情感态度。根据Weinstein和Palmer的研究，有策略的学习涉及学习技能、意愿和自主管理等相关内容。Weinstein开发了学习策略量表(Learning and Study Strategies Inventory，LASSI)，用10个分量表来检验大学生的学习策略水平，测试结果反映出学生学习策略的强弱，为他们的信念、动机、能力和知识提供反馈意见[3-4]。

有人认为，好生和差生只是学习能力的不同，但更科学地说，他们主要是学习策略不同，有效的学习策略使学生学得更快、更轻松。相对于中学生，大学生在学习中面对着海量信息和更加复杂的问题，需要对已有的学习习惯和策略做出重大改变。工科大学生应该掌握各种学习策略，懂得何时、如何以及为何应用这些策略来收集、处理和利用信息，知道怎样学习才能让自己的学习活动变得更加有意义。

(二)问题解决

已有文献给问题解决(Problem Solving)下了各种不同的定义。Heppner将个人问题解决定义为引导认知和情感的过程，以达到与内外愿望相一致的某个目标。具体来说，问题解决是指在特定的问题情景中，为达到一定的目标，应用各种认知活动和技能等，经过一系列的思维操作，寻找一种最合适的方法，使问题得以解决的过程。可见，问题解决是指一个目标导向的认知操作序列，是一个复杂的智力和情感过程[5]。问题解决过程有问题意识、限定问题、收集信息、形成假设、检验假设和得到结果6个步骤[6]。

一个人只有凭借问题解决能力才能应对环境和问题，而问题解决技能取决于自己对问题解决技能的信念和期望。因此，问题解决能力的自我评价非常重要。Heppner开发了问题解决量表(Problem Solving Inventory，PSI)，用于评价个体感知到的或自我评价的问题解决的能力和信心，评价一个人对问题解决能力的认识[7-8]。

研究发现，问题解决能力与心理健康密切相关。无效的问题解决容易导致压力感和心理疾病，自认为解决问题能力强的人个性更积极，学习方法显得更恰当。Heppner发现，由于不同的问题解决体验和理解, 个人对问题解决能力的认知起着关键作用。也就是说，积极看待问题解决能力的人比消极看待问题解决能力的人可能更擅长于问题解决。高等工程教育的重要目标之一就是要培养学生解决问题的能力，即教会学生如何提出、分析和综合系统性问题，如何创造性地解决问题或做出合理的决策。因此，探讨学生问题解决的能力现状及其影响因素是十分必要的[9-11]。

本研究重点探讨工科大学生学习策略、问题解决能力与学业成绩之间的相关性。为此，本论文将具体回答以下几个问题：工科大学生学习策略的现状如何? 工科大学生问题解决能力的等级水平如何？学习策略、问题解决能力和GPA之间存在什么样的相关关系？

二、研究对象与方法

(一)研究对象

按班级整群抽取重庆市某高校3个本科工程专业7个班的255名三年级学生，发放问卷255份，回收有效问卷231份，有效问卷回收率为90.59%。其中男生205人，占88.74%，女生26人，占11.26%。

(二)研究工具

本研究使用学习策略量表LASSI和问题解决量表PSI两个工具收集数据。Weinstein等人的大学版量表LASSI中文版由10个分量表组成，分别是焦虑(Anxiety，ANX)、态度(Attitude，ATT)、专心(Concentration，CON)、信息处理(Information Processing，INP)、动机(Motivation，MOT)、自我测试(Self-Testing，SFT)、选择要点(Selecting Main Ideas，SMI)、学习辅助(Study Aids，STA)、时间管理(Time Management，TMT)和考试策略(Test Strategies，TST)。LASSI共有 80 道测试题，每个分量表各8道。该量表采用Likert 5级记分法，正向表述题和负向表述题各占一半，评分从“完全不一致=1”到“完全一致=5”。每个分量表的最低分为8，最高分为40；总量表的最低分为80，最高分为400。量表的得分结果可以参照Weinstein提供的常模进行解释[3]。10个分量表的信度及总体信度见表1，Cronbach’s α系数表明本次问卷测试具有良好的信效度。

表1　LASSI总量表及各分量表的题目数及信度

Heppner的量表PSI由3个分量表共35个题目组成，即解决问题的信心(Problem Solving Confidence， PSC，11题)、接近-回避风格(Approach-Avoidance Style，AAS，16题)和个人控制(Personal Control ，PC，5题)，另有3题不计分。该量表设计成6级Likert量表，正向表述和负向表述的项目各占一半，评分从“非常同意=1”到“非常不同意=6”。量表的最低分为32，最高分为192。量表得分在32～80之间，表明自我感知的解决问题能力高；得分在81～192之间，表明自我感知的解决问题能力低[7]。

Nail Sahin等对PSI的心理测量学特性作了进一步研究，将量表原来的结构改为冲动方式(Impulsive Style，IMS)、反思方式(Reflective Style，RES)、问题解决信心(Problem-solving Confidence，PSC)、回避方式(Avoidant Style ，AVS)、个人控制(Monitoring，MON)、计划方式(Planfulness，PLA)6个分量表[12]。本研究采用其中文版PSI问卷，并采纳Nail Sahin等提出的量表结构进行PSI测试结果的解释。6个分量表的信度及问卷总体信度见表2，Cronbach’s α系数表明本次问卷测试具有良好的信效度。

表2　PSI总量表及各分量表的数目及信度

(三)研究过程

研究采用描述性横断面设计。课题组将学习策略量表LASSI和问题解决量表PSI分发给研究的参与者在课堂上填写，并向参与者提供有关量表项目应答的语言信息解释。所有参与者都是自愿和匿名的。

(四)数据分析

收集到的数据用SPSS18.0进行分析。分析数据时，使用描述性统计、独立样本t检验、皮尔森相关系数、ANOVA方差分析等统计技术。显著性水平确定为0.05。

三、结果与讨论

(一)关于学习策略

表3是被测工科大学生学习策略各分量表之间的相关性分析。由表3可见，学习策略的10个分量表之间存在着显著相关性。

表3　工科大学生学习策略各分量表之间的相关性分析

**. 在 .01水平(双侧)上显著相关。

表4是被测工科大学生学习策略各分量表的平均得分、标准差和百分等级常模，以及与国内学者胡燕及美国学者的相关测试结果的对比。由表4可见，10个分量表的百分等级得分没有一项超过75%，只有“焦虑”“信息处理”“学习辅助”和“时间管理”4个分量表的平均得分位于50%～75%之间, 而“态度”“专心”“动机”“选择要点”“自我测试”和“考试策略” 6个分量表的得分均低于50%。本文的测试结果与胡燕的结果基本一致，只有“选择要点”分量表的得分差异显著。相对Weinstein提供的美国大学生的测试结果，本研究和胡燕测得的大学生的学习策略水平总体偏低[3，13]。

表4　工科大学生学习策略各分量表的平均得分及对比分析

表5是被测工科男女大学生学习策略各分量表的平均得分、标准差及与胡燕测试结果的对比分析。从表5可以发现，工科女大学生的10项分量表的平均得分均高于工科男大学生。本文的测试结果与胡燕的结果大体一致，“态度”“专心”“动机”“选择要点”“自我测试”“学习辅助”和“考试策略”7项分量表的平均得分均高于工科男大学生，总体上工科女大学生的学习策略水平高于工科男大学生[13]。

表6是被测工科大学生学习策略各分量表在3个百分比等级上的人数比例状况。由表6可见，分量表得分在百分比等级75%以上的人数比例中，“焦虑”最高，占41.56%，其次为“学习辅助”“信息加工”， 最低的是“态度”，占2.60%。在50%～75%百分比等级中，人数比例最多的分量表是“选择要点”，占30.30%，其次为“自我测试”“ 学习辅助”， 最低的是“态度”，占13.85%。分量表得分在百分比等级50%以下的人数比例中，几乎所有项的人数比例都超过50%，“态度”分量表甚至高达83.55%。由此可见，工科大学生学习策略的使用总体情况令人担忧[13]。

表5　工科男女大学生学习策略各分量表的平均得分及对比分析

表6　工科大学生学习策略各分量表的百分等级常模人数比例　单位： %

(二)关于问题解决能力

表7是被测工科大学生问题解决能力各分量表之间的相关性分析。由表7可见，问题解决的6个分量表之间存在着显著相关性。

表7　工科大学生问题解决能力各要素的相关性分析

**. 在 .01 水平(双侧)上显著相关。

表8是被测工科大学生问题解决能力各分量表与总量表的平均得分及标准差。得分越低，表明自我感知问题解决能力越高。从表8可以发现，工科女大学生6个分量表和总量表的平均得分均低于工科男大学生，表明总体上工科女大学生的问题解决能力略高于工科男大学生。但是，工科男女大学生的问题解决能力平均总分均大于80分，说明总体上工科大学生的问题解决能力还很差。

表8　工科大学生问题解决能力各分量表与总量表的平均得分

续表

表9是工科大学生问题解决能力等级人数比例分布情况。由表9可见，问题解决能力总分在32～80之间的人数比例只占21.21%，而总分在81～192之间的人数比例却占78.79%，表明大多数学生自我感知问题解决能力较差。表8和表9表明，工科大学生问题解决能力总体情况和个体情况都较差。

表9　工科大学生问题解决能力等级人数比例

(三)学习策略、问题解决能力与学业成绩的相关性

表10是被测工科大学生学习策略、问题解决能力与学业成绩的相关性分析。根据表10可以发现，学习策略与自我感知问题解决能力呈负相关，即学习策略水平越高，问题解决能力越强。这与Perihan SARA和吴越等的结论是一致的[15-16]。学习策略与学业成绩GPA呈正相关，即学习策略水平越高，学业成绩GPA也越高。但是，自我感知问题解决能力与学业成绩GPA的相关性程度低。

表10　学习策略、问题解决能力与学业成绩的相关性分析(N=231)

**. 在 .01 水平(双侧)上显著相关。

表11是学习策略与问题解决能力各分量表的相关性分析。分析发现，学习策略与问题解决能力各分量表均呈显著相关。表12是问题解决能力与学习策略各分量表的相关性分析。分析发现，问题解决能力与学习策略各分量表均呈显著相关。

表11　学习策略与问题解决能力各分量表的相关性分析

**. 在 .01 水平(双侧)上显著相关。

表12　问题解决能力与学习策略各分量表的相关性分析

**. 在 .01 水平(双侧)上显著相关。

表13是学业成绩GPA与学习策略各分量表的相关性分析。分析表明，学业成绩GPA与学习策略各分量表也呈显著相关。表14是GPA与问题解决能力各分量表的相关性分析。分析表明，学业成绩GPA只与问题解决能力中的分量表 “回避方式” 在0.05水平上呈显著相关。

表13　GPA与学习策略各分量表的相关性分析

**. 在 .01 水平(双侧)上显著相关。

表14　GPA与问题解决能力各分量表的相关性分析

*. 在 0.05 水平(双侧)上显著相关。**. 在 .01 水平(双侧)上显著相关。

四、结论与建议

本研究探讨了工科大学生学习策略、解决问题能力和学业成绩3者之间的相关关系，为大学工科的教和学提供指导。通过以上数据统计分析和讨论，我们得出结论并据此提出建议。

学习策略各分量表之间存在着显著的相关性，但学生学习策略水平总体偏低，学习策略的使用总体情况令人担忧。学业成绩GPA与学习策略各分量表存在显著的相关性，学习策略与学业成绩GPA呈正相关关系，学习策略水平越高，学业成绩GPA也越高。因此，学校可通过对学生进行学习策略与方法的指导，或者在大一新生中开设学习策略与方法选修课程，提高学生学习策略水平，帮助学生提高GPA并成功地完成学业。

问题解决各分量表之间也存在着显著的相关性，但学生问题解决能力的总体情况和个体情况较差。因此，教师在教学过程中应以问题为导向进行教学，或更多地开设PBL课程，以加强学生的探究性学习能力，提高学生的问题解决能力。

学习策略与问题解决能力各分量表均存在显著的相关性，问题解决能力与学习策略各分量表也均存在显著的相关性，学习策略与自我感知问题解决能力呈负相关关系，学习策略水平越高，问题解决能力越强。因此，学习策略与问题解决能力之间是密切相关、相互促进的。在教学过程中应引导学生养成良好的学习习惯、积极的学习态度，使用高水平的学习策略和方法，促进问题解决能力的提高，以应对日益复杂的现实问题。

学业成绩GPA只与问题解决能力中的分量表“回避方式”在0.05水平上呈显著相关，问题解决能力与学业成绩GPA之间的相关性水平很低。这可能还需要做进一步的检验。

女生的学习策略水平和问题解决能力总体上均高于男生。因此，在男生占绝对优势的工程教育和工程职业领域，更应该关注男生的自主学习能力、决策能力和问题解决能力的培养。

尽管研究表明学习策略、解决问题能力和学业成绩3者之间存在相关关系，但是由于样本选取的局限性和样本数量的有限性，不能将此结果过度普遍化。因此，应在全国各类高校选择数量更大的样本进行检验，以测定我国大学生学习策略常模。

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(责任编辑杨慷慨)

Correlation between Learning and Studying Strategies, Problem Solving Abilities and Academic Performance of Engineering Students in Local Colleges

ZHOU Kaifa, ZENG Yuzhen

(Chongqing Jiaotong University, Nan’an Chongqing 400074, China)

Abstract：Based on the questionnaire survey, using the describing statistics and correlational analysis, the correlation among learning and studying strategies, problem solving skills and academic performance of engineering students were investigated. The survey was carried out by 231 junior engineering students in a university of Chongqing who were selected as a sample. Learning and Study Strategies Inventory (LASSI) and Problem Solving Inventory (PSI) were used for data collection. SPSS 18.0 were used for data analysis. It was found that there was a significant correlation between learning and studying strategies and problem solving skills, and a significant correlation between learning and studying strategies and academic performance of engineering students. There was no a significant correlation between problem solving skills and academic performance of engineering students. It was suggested that teachers should guide the students to form the effective learning strategies, and pay more attention to training students’ ability of solving problems, and help students finish their studies.

Key words：advanced engineering education; learning and studying strategies; problem solving; academic performance; correlation

收稿日期：2015-09-30

基金项目：教育部人文社会科学规划项目“基于复杂性科学的大学课程与课堂教学变革研究”(13XJA880008)；重庆交通大学教育教学改革重点项目“我校FYE项目的研究与实践”(1201003)

作者简介：周开发(1963—),男,江西贵溪人,重庆交通大学土木学院副教授,西南大学访问学者,主要从事高等教育和力学研究；

DOI:10.15998/j.cnki.issn1673-8012.2016.03.017

[中图分类号]G642.0

[文献标志码]A

[文章编号]1673-8012(2016)03-0109-09

曾玉珍(1964—),女,江西吉安人，重庆交通大学图书馆副研究馆员,主要从事图书情报研究。

引用格式：周开发，曾玉珍.地方院校工科生学习策略、问题解决能力与学业成绩的相关性研究[J].重庆高教研究，2016，4(3)：109-117.

Citation format：ZHOU Kaifa, ZENG Yuzhen. Correlation between learning and studying strategies, problem solving abilities and academic performance of engineering students in local colleges[J].Chongqing higher education research，2016，4(3)：109-117.

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