钱学森实验班学生课程学习经历调查分析

钱学森实验班学生课程学习经历调查分析

摘要：根据对西安交通大学钱学森实验班学生及其近似配对样本的问卷调查，分析了钱学森实验班学生课程学习经历的特征。在此基础上，对钱学森实验班教改实验的效果进行了评价，并提出了进一步改进的建议。

关键词：教学改革；钱学森实验班；课程学习经历

西安交通大学为了探索培养创新型科技领军人才的新模式，研究适应社会发展要求的教育教学方法，于2007年创办了钱学森实验班(以下简称钱班)。钱班以著名科学家、教育家、我校校友钱学森学长提出的“大成智慧学”的教育理念以及现代科学技术体系为指导，构建学科交叉、基础宽厚、系统性强的知识体系和课程结构，并在培养模式、教学手段、考核方式、育人方法上注入新的思维和方式，进行教育教学综合改革，希望从实验班走出去的学生在几十年后能有一些像钱学森学长那样伟大的科学家脱颖而出。钱班学生主要从学校理工类优秀保送生、自主招生优秀学生、高考成绩优异生及优秀少年班学生中选拔，并征得学生个人同意后编入钱班学习，每学年招收学生数60人左右。钱班实行严格的分流制度，要求学生所有课程成绩必须及格，且同一学期不得有3门课程同时低于70分，否则将被分流到普通班。从学校2007年创办钱班至今，开展相应的教改实验已有4年，目前已有一届学生毕业。为了解钱班的教改实践成效，分析钱班学生的课程学习经历与其他学生的差异，我们通过采用问卷调查等方法进行了一些比较研究，本文介绍的是对钱班学生课程学习经历的调查研究结果。

一、钱学森实验班学生课程学习经历特征分析

当前，评价本科生培养质量的方法很多。一些国际著名学者认为，学生评价是最有效、最可靠的方法之一[1][2]。虽然学生评价也有不足，或被误用，但学生评价在高等教育领域扮演着非常重要的角色。一些国家还把学生评价作为评估高等教育质量的重要手段之一。例如，自1993年开始，澳大利亚就对所有高校毕业生进行课程学习经历调查，以获取高校毕业生对其就读高校教学与课程质量的评价，并将此作为评价各高校人才培养质量的一个重要绩效指标。在之后的六、七年时间里，澳大利亚进行的课程学习经历调查，其主要目的是让大学毕业生对其所在高校的教学效能与课程质量进行评价，涉及的主要是大学课堂教学情景中的学习经历，包括良好教学、清晰的目标与标准、合适的学习负担、合适的评价、基本技能等不同维度。随着高等教育供给的多样化，澳大利亚高等教育管理部门及一些研究者认识到，仅仅从课堂教学情景中大学生学习经历的视角来评价高校的人才培养质量显得不够充分。为此，澳大利亚教育、培训与青年事务部在1999年委托墨尔本大学的McInnis等人对原有的“课程学习经历调查问卷”进行了修订、扩充。他们在原始的主要包括25个题目的“课程学习经历调查问卷”(在下文

中称之为原始问卷，其测量的主要是课堂教学情景中大学生的学习经历)的基础上，通过增加学生支持、学习资源、课程组织、学习共同体、学习质量、智力激励等维度的因素，形成了新的“课程学习经历调查问卷”[3](这些增加的内容在下文中称之为扩展问卷)。之后，澳大利亚应用这个新的“课程学习经历调查问卷”进行了有关调查活动。

由于澳大利亚应用课程学习经历调查问卷的历史较长，实践也证明这一工具具有较高的效度和信度，因此本研究借用McInnis等人开发的新的“课程学习经历调查问卷”，对钱班学生的培养质量进行比较研究。

钱班与普通班就课程内容与要求而言，前者的学习压力远大于后者。从课程结构看，钱班是大工科教育，基础平台本着就高不就低的原则，数学、物理课程学分最高，难度最大；技术基础不分机电，即机类学生要学电类的基础课，反之亦然；配备最好的教师，采用研究型教学方法，讨论、实践与探索，学生完成作业或研究性项目所花费的力气远大于普通班；钱班学生也多两次暑期社会实践，提前接受社会历练。

出于比较可行性和合理性的考虑，本研究在2009—2010学年第一学期对1~3年级钱班学生进行调查时，采用了非严格配对的方法，在钱班学生所在专业的学生中，选择了与钱班同学关系比较好、除师资和教学等条件外其他背景比较接近的非钱学森实验班(以下简称普通班)学生同时进行问卷调查。调查的学生数为280人，其中钱班学生133人，普通班学生147人；男生220人，女生58人(有2人没有填写性别)；一年级学生133人，二年级学生88人，三年级学生59人。在后面的分析中，我们剔除了24名有缺失值的调查对象的资料，最后保留的研究样本数量为256人。

为了检验课程学习经历调查问卷的有效性，我们应用上述调查数据，采用一阶结构方程模型对课程学习经历调查问卷的结构效度和信度进行了分析。根据有关学者的研究和推荐，选择的考察模型拟合优度的指标有x2、GFI(拟合优度指数：goodness of fit indexes)、RMSEA(近似误差均方根：root mean square error of approximation)等[4]。在这些指标中，卡方检验最好不要达到显著度为好，但是卡方值受样本数量的影响很大，样本量大时，很容易达到显著度。GFI在早期的研究中使用较多，但受样本数量的影响。RMSEA也会受到样本数量的影响，但影响较小，对参数过少的误设模型不太敏感，是比较理想的指数。RMSEA值越小越好。Steiger认为，RMSEA低于0.1表示较好的拟合，低于0.05表示非常好的拟合，低于0.01表示非常出色的拟合，这种情形在实际研究中基本上碰不到[5]。对原始问卷结构效度进行一阶结构方程模型检验的结果表明，在删除了回归系数没有统计显著性的几个题目后，模型的拟合优度指数为：x2＝295.07(df=179，P=0.000)；GFI＝0.890，RMSEA＝0.050；原始问卷各因素的信度系数介于0.64~0.81之间。对扩展问卷结构效度进行一阶结构方程模型检验的结果也表明，模型的拟合优度指数为：x2＝822.506(df=390，P=0.000)；GFI＝0.825，RMSEA＝0.066；扩展问卷各因素的信度系数介于0.65~0.82之间。从结构效度和信度检验的结果看，原始问卷和扩展问卷的拟合优度较好，问卷的内部一致性较高。因此，它们可以作为测量大学生课程学习经历的一个有效、可靠的工具。