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[摘 要] 目的:将学业情绪量表应用于大陆初中生人群,通过对其信度和效度的研究,考察其适用性。方法:采用整群分层抽样的方法,以学业情绪量表对1145名初中生进行施测。结果:学业情绪的克伦巴赫α系数为0.742;验证性因素分析的指标:χ2/df=3.87,GFI=0.86,NNFI=0.88,CFI=0.92,IFI=0.92,RMSEA=0.071。结论:在大陆的文化背景下将学业情绪量表用于初中生群体,具有较好的信度和效度。
[关键词] 学业情绪量表 学业情绪 信度 效度
一.问题的提出
随着课程改革的进一步深入,学生的知识内容难度逐渐加深,越来越多的儿童不能够很好地掌握教学中所要求的知识,造成学习成绩下降,厌学情绪,焦虑,自卑等心理障碍问题也就随之产生。在探讨这些学习不良儿童群体形成原因的时候,除了探讨他们的认知发展水平,认知信息加工机制之外;如今我们逐渐转向从社会性发展水平的角度来进行探讨,而社会性发展中一个不容忽视的主题就是情绪的发展[1]。而当心理学研究者在把他们的调查深入到学校中去的时候,就更加有力地证明了情绪是教育活动情境中一个重要的组成部分,可以说情绪实际上密切参与了教学和学习过程的每一个方面[2]。由此可见,情绪不仅对学习不良儿童来说有着极其重要的意义,而且对其他普通的初中学生也产生了重要的影响。
我国学者俞国良认为,学业情绪是指在教学或学习过程中,与学生学业相关的各种情绪体验,包括高兴、厌倦、失望、热虑、气愤等。从学业情绪的定义来看,学业情绪的研究可以大体包括两种研究范式,一种是以学生在学习的过程中所体验到的各种具体的情绪体验为研究范式,另一种是以情绪发生的情境为研究范式。
二.研究方法
1.研究对象
本研究采用分层整群随机抽样的方法,从湖南省长沙市,岳阳市,永州市,吉首市四个地区选取6所初中,总共23个教学班,共发放问卷1262份。收回调查问卷1224份,回收率为96.9%,剔除无效问卷79份(信息不全或答案连续20个重复)后,保留有效被试1145名,有效率为93.5%。
2.研究工具和方法
采用Likert七点量表,受试者阅读每一题的叙述,依据平常大多数的情况填答,凡答“强烈不同意”得一分,“不同意”得两分,“有些不同意”得三分,“普通”得四分,“有些同意”得五分,“同意”得六分,“强烈同意”得七分在量表适用性的检定上,文永沁依据总样本进行项目分析与因素分析,在项目分析上采用相关分析或内部一致性效标分析法两种方式进行分析,最后删除不具甄别力的1.3.19.20.21题。在因素分析方面,他采用主成分分析,在选用最大变异法进行转轴,共抽取六个因素,分别命名为“正向-期待学业情绪”、“课外学习的负向-期待学业情绪”、“不安的学业情绪”、“生气的学业情绪”、“上课考试的负向-期待的学业情绪”、“正向-消极的学业情绪”[4]。
3.数据处理及统计方法
本研究使用Epidata3.1软件进行数据录入,并采用SPSS16.0软件及Lisrel8.70软件进行统计分析。
三.研究结果与分析
1.学业情绪量表的项目区分度分析
采用相关分析或内部一致性效标分析法来考察问卷项目区分度。首先,对学业情绪量表中的负性情绪进行转正,然后将每个被试在学业情绪各个项目的得分进行累加,求出每个被试的学业情绪总分;其次,按照量表的总分由高到低顺序排列,取前27%为高分组,取后27% 低分组;用独立样本t检验分析高分组和低分组被试在每个项目上得分的差异性程度,如果T检验值达到了显著性水平(α﹤.05或α﹤.01),表示此项目能甄别受试者反应程度,我们据此为删除项目的判断标准。同时,我们以项目与总分的相关程度作为另一判断依据,当项目与总分相关未达0.05显著水平者,亦删除。综合两者后删去不具甄别力的1,2,19.题。
2.学业情绪量表的信效度分析
根据台湾学者文永沁对学业情绪量表所划分出来的因子,利用本研究所收集的数据对量表的信度进行了分析,得出全量表的克伦巴赫α系数为0.693,各维度的克伦巴赫α系数在0.535-0.742之间。各因子之间的相关系数和内部一致性系数(α)见表1。
注:1=正向期待学业情绪;2=课外学习负向期待学业情绪;3=不安的学业情绪;4=生气的学业情绪;5=正向消极的学业情绪。
用Lisrel8.70对台湾学者文永沁所编制的量表进行验证性因素分析,结果发现,他所划分出来的六个维度与本研究所搜集的数据的拟合程度为0。
据此,本研究将样本随机分成两半重新进行分析,一半用作探索性因素分析,另一半用作验证性因素分析。对数据进行探索性因素分析的适合度检验的结果明,Kaiser-M eyer-O lk in检验值为0.840,这说明样本大小适合进行因素分析;Bart let t球形检验值为4246.75,显著性水平为0.000,这说明变量间有共享因子的可能性。然后,用主成分分析法提取共同因子,对因子负荷矩阵进行Promax斜交旋转法,并选取因素特征值大于1的因子,根据陡坡图确定6个因素,求出旋转后的因子负荷矩阵。6个因子共解释总方差的58.34%,其中因子1可以解释总方差的23.36%,因子2可以解释总方差的11.45%,因子3可以解释总方差的7.56%,因子4可以解释总方差的5.76%,第五个因子可以解释总方差的5.25%,第六个因子可以解释总方差的4.96%。根据理论的构想,本研究将这六个因子分别命名为:上课与考试正向期待学业情绪;正向消极学业情绪;生气;不安的学业情绪;上课考试的负向期待学业情绪;正向期待学业情绪。进行因子旋转结果表明,项目的因子负荷在0.434～0.834之间。从结果来看,因素分析的6个维度与原量表构想维度存在一定的差异。为了进一步验证新探索出的因子的结构,本研究采用另外一半,用Lisrel8.70对这六个维度进行验证,得出的结果:GFI,CFI,AGFI,NNFI等指标的取值均在0.90左右,RMSEA﹤0.08,即数据不排斥所建立的模型。
紧接着对后一半数据进行信度检验,得出全量表的克伦巴赫α系数为0.830,各因子的克伦巴赫α系数在0.551-0.783之间。各因子之间的相关系数和内部一致性系数(α)见表2。
注:1=上课与考试正向期待学业情绪;2=正向消极学业情绪;3=生气学业情绪;4=不安学业情绪;5=课外学习正向期待学业情绪。
四.讨论
除了上世纪70年代以来对考试焦虑进行广泛的研究和在成就情境下对归因为基础的情绪进行研究以外,只有一个对学生的情绪体验的研究,但是它却缺乏实证研究。自从Pekrun2002年提出学业情绪这个概念以来,各国的学者对学业情绪形成了一股实证研究的热潮[5]。
通过两次信度分析,我们发现,在本研究的因子模型中,不论是全量表还是各个因子内部一致性系数(全量表:0.830:各个因子:0.551-0.783)都比台湾(全量表:0.693;各个因子:0.535-0.742)的要高。但总的来说,两个因子模型的信度都在可接受的范围内。
通过探索性因素分析的结果可以看出,本研究抽出的因子数与台湾学者文永沁所抽出的因子数是一致的,但是,除了正向消极学业情绪、生气和课外学习正向期待学业情绪以外,其余三个维度中的题项归属却存在很大的差异,这可能是造成验证性因素分析中拟合指数为0的主要原因。于是,本研究使用另一半数据对新归属的维度进行了验证,结果显示,各项拟合指标除了χ2/df=3.78稍微略大于3以外,其余的拟合指标基本上符合一定的测量学要求。通过进一步对负荷和修正指数的分析,我们发现,新探索出来的六因子结构模型应用于中国大陆初中生群体具有较好的匹配性,基本符合本研究的理论构想。
参 考 文 献
[1] 俞国良.学习不良:一个有待拓展和深化的研究领域[J].心理科学进展.2005,5.
[2] Schutz P A. Introduction: Emotions in Education[J]. EDUCATIONAL PSYCHOLOGIST. 2002, 37(2): 67-68.
[3] 俞国良董妍.青少年学业情绪问卷的编制及应用[J].心理学报. 2007,39(5):852-860.
[4] 文永沁.低成就学生的情绪调节对学生情绪与偏差行为的影响[D]. 2007.
[5] Reinhard Pekrun T G A W. Academic Emotions in Students’ Self-Regulated Learning and Achievement: A Program of Qualitative andQuantitative Research[J].EDUCATIONAL PSYCHOLOGIST.2002,37(2):91-105.■
[关键词] 学业情绪量表 学业情绪 信度 效度
一.问题的提出
随着课程改革的进一步深入,学生的知识内容难度逐渐加深,越来越多的儿童不能够很好地掌握教学中所要求的知识,造成学习成绩下降,厌学情绪,焦虑,自卑等心理障碍问题也就随之产生。在探讨这些学习不良儿童群体形成原因的时候,除了探讨他们的认知发展水平,认知信息加工机制之外;如今我们逐渐转向从社会性发展水平的角度来进行探讨,而社会性发展中一个不容忽视的主题就是情绪的发展[1]。而当心理学研究者在把他们的调查深入到学校中去的时候,就更加有力地证明了情绪是教育活动情境中一个重要的组成部分,可以说情绪实际上密切参与了教学和学习过程的每一个方面[2]。由此可见,情绪不仅对学习不良儿童来说有着极其重要的意义,而且对其他普通的初中学生也产生了重要的影响。
我国学者俞国良认为,学业情绪是指在教学或学习过程中,与学生学业相关的各种情绪体验,包括高兴、厌倦、失望、热虑、气愤等。从学业情绪的定义来看,学业情绪的研究可以大体包括两种研究范式,一种是以学生在学习的过程中所体验到的各种具体的情绪体验为研究范式,另一种是以情绪发生的情境为研究范式。
二.研究方法
1.研究对象
本研究采用分层整群随机抽样的方法,从湖南省长沙市,岳阳市,永州市,吉首市四个地区选取6所初中,总共23个教学班,共发放问卷1262份。收回调查问卷1224份,回收率为96.9%,剔除无效问卷79份(信息不全或答案连续20个重复)后,保留有效被试1145名,有效率为93.5%。
2.研究工具和方法
采用Likert七点量表,受试者阅读每一题的叙述,依据平常大多数的情况填答,凡答“强烈不同意”得一分,“不同意”得两分,“有些不同意”得三分,“普通”得四分,“有些同意”得五分,“同意”得六分,“强烈同意”得七分在量表适用性的检定上,文永沁依据总样本进行项目分析与因素分析,在项目分析上采用相关分析或内部一致性效标分析法两种方式进行分析,最后删除不具甄别力的1.3.19.20.21题。在因素分析方面,他采用主成分分析,在选用最大变异法进行转轴,共抽取六个因素,分别命名为“正向-期待学业情绪”、“课外学习的负向-期待学业情绪”、“不安的学业情绪”、“生气的学业情绪”、“上课考试的负向-期待的学业情绪”、“正向-消极的学业情绪”[4]。
3.数据处理及统计方法
本研究使用Epidata3.1软件进行数据录入,并采用SPSS16.0软件及Lisrel8.70软件进行统计分析。
三.研究结果与分析
1.学业情绪量表的项目区分度分析
采用相关分析或内部一致性效标分析法来考察问卷项目区分度。首先,对学业情绪量表中的负性情绪进行转正,然后将每个被试在学业情绪各个项目的得分进行累加,求出每个被试的学业情绪总分;其次,按照量表的总分由高到低顺序排列,取前27%为高分组,取后27% 低分组;用独立样本t检验分析高分组和低分组被试在每个项目上得分的差异性程度,如果T检验值达到了显著性水平(α﹤.05或α﹤.01),表示此项目能甄别受试者反应程度,我们据此为删除项目的判断标准。同时,我们以项目与总分的相关程度作为另一判断依据,当项目与总分相关未达0.05显著水平者,亦删除。综合两者后删去不具甄别力的1,2,19.题。
2.学业情绪量表的信效度分析
根据台湾学者文永沁对学业情绪量表所划分出来的因子,利用本研究所收集的数据对量表的信度进行了分析,得出全量表的克伦巴赫α系数为0.693,各维度的克伦巴赫α系数在0.535-0.742之间。各因子之间的相关系数和内部一致性系数(α)见表1。
注:1=正向期待学业情绪;2=课外学习负向期待学业情绪;3=不安的学业情绪;4=生气的学业情绪;5=正向消极的学业情绪。
用Lisrel8.70对台湾学者文永沁所编制的量表进行验证性因素分析,结果发现,他所划分出来的六个维度与本研究所搜集的数据的拟合程度为0。
据此,本研究将样本随机分成两半重新进行分析,一半用作探索性因素分析,另一半用作验证性因素分析。对数据进行探索性因素分析的适合度检验的结果明,Kaiser-M eyer-O lk in检验值为0.840,这说明样本大小适合进行因素分析;Bart let t球形检验值为4246.75,显著性水平为0.000,这说明变量间有共享因子的可能性。然后,用主成分分析法提取共同因子,对因子负荷矩阵进行Promax斜交旋转法,并选取因素特征值大于1的因子,根据陡坡图确定6个因素,求出旋转后的因子负荷矩阵。6个因子共解释总方差的58.34%,其中因子1可以解释总方差的23.36%,因子2可以解释总方差的11.45%,因子3可以解释总方差的7.56%,因子4可以解释总方差的5.76%,第五个因子可以解释总方差的5.25%,第六个因子可以解释总方差的4.96%。根据理论的构想,本研究将这六个因子分别命名为:上课与考试正向期待学业情绪;正向消极学业情绪;生气;不安的学业情绪;上课考试的负向期待学业情绪;正向期待学业情绪。进行因子旋转结果表明,项目的因子负荷在0.434～0.834之间。从结果来看,因素分析的6个维度与原量表构想维度存在一定的差异。为了进一步验证新探索出的因子的结构,本研究采用另外一半,用Lisrel8.70对这六个维度进行验证,得出的结果:GFI,CFI,AGFI,NNFI等指标的取值均在0.90左右,RMSEA﹤0.08,即数据不排斥所建立的模型。
紧接着对后一半数据进行信度检验,得出全量表的克伦巴赫α系数为0.830,各因子的克伦巴赫α系数在0.551-0.783之间。各因子之间的相关系数和内部一致性系数(α)见表2。
注:1=上课与考试正向期待学业情绪;2=正向消极学业情绪;3=生气学业情绪;4=不安学业情绪;5=课外学习正向期待学业情绪。
四.讨论
除了上世纪70年代以来对考试焦虑进行广泛的研究和在成就情境下对归因为基础的情绪进行研究以外,只有一个对学生的情绪体验的研究,但是它却缺乏实证研究。自从Pekrun2002年提出学业情绪这个概念以来,各国的学者对学业情绪形成了一股实证研究的热潮[5]。
通过两次信度分析,我们发现,在本研究的因子模型中,不论是全量表还是各个因子内部一致性系数(全量表:0.830:各个因子:0.551-0.783)都比台湾(全量表:0.693;各个因子:0.535-0.742)的要高。但总的来说,两个因子模型的信度都在可接受的范围内。
通过探索性因素分析的结果可以看出,本研究抽出的因子数与台湾学者文永沁所抽出的因子数是一致的,但是,除了正向消极学业情绪、生气和课外学习正向期待学业情绪以外,其余三个维度中的题项归属却存在很大的差异,这可能是造成验证性因素分析中拟合指数为0的主要原因。于是,本研究使用另一半数据对新归属的维度进行了验证,结果显示,各项拟合指标除了χ2/df=3.78稍微略大于3以外,其余的拟合指标基本上符合一定的测量学要求。通过进一步对负荷和修正指数的分析,我们发现,新探索出来的六因子结构模型应用于中国大陆初中生群体具有较好的匹配性,基本符合本研究的理论构想。
参 考 文 献
[1] 俞国良.学习不良:一个有待拓展和深化的研究领域[J].心理科学进展.2005,5.
[2] Schutz P A. Introduction: Emotions in Education[J]. EDUCATIONAL PSYCHOLOGIST. 2002, 37(2): 67-68.
[3] 俞国良董妍.青少年学业情绪问卷的编制及应用[J].心理学报. 2007,39(5):852-860.
[4] 文永沁.低成就学生的情绪调节对学生情绪与偏差行为的影响[D]. 2007.
[5] Reinhard Pekrun T G A W. Academic Emotions in Students’ Self-Regulated Learning and Achievement: A Program of Qualitative andQuantitative Research[J].EDUCATIONAL PSYCHOLOGIST.2002,37(2):91-105.■