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摘 要 探究教师支持与高职院校学生学习投入的关系，有助于提高高职院校学生学习能力。采用路径分析的方法，以174名高职院校学生作为研究对象，从学习自我效能感的视角，探索教师支持与高职院校学生学习投入的关系。研究结论表明：教师支持、高职院校学生学习自我效能感以及高职院校学生学习投入之间两两正相关;教师支持能够正向影响高职院校学生学习投入;学习自我效能感在教师支持与高职院校学生学习投入的关系中起部分中介作用。
关键词 教师支持;学习自我效能感;学习投入;高职生
中图分类号 G442 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2019）17-0065-06
一、问题提出
学习是一个多维、复杂和动态的过程，而学习投入是影响这一过程的重要因素[1]。高职教育作为我国教育的重要组成部分，在专业技能型应用人才培养方面具有不可忽视的作用，近年来日益受到政府的重视，但是在其发展过程中仍面临着生源质量、教育教学等诸多方面的困难，尤其是在高职院校的日常教学中，高职教师会经常遇到一些学生因学习投入不足、精力不济以及受其他因素影响不能取得理想的学业成绩，严重制约了高职院校人才培养质量，对高职教育吸引力提升形成掣肘。因此，探析影响高职院校学生学习投入的因素，能够更好地促进高职院校学生的学习，为高职教育高质量发展提供支持。教师作为教育教学工作开展的关键支撑，其对学生学习投入方面的影响历来备受关注。教师支持作为教师在教学工作中的重要表现，特指学生在学习过程中觉察到的教师对其学习的关心和帮助。有研究发现，教师支持能够正向影响高职院校学生的学习投入，即高职院校学生在学习过程中感受到越多来自教师的支持时，学生会对学业表现出越高的兴趣，并在学习中体验到更多的愉悦感，更愿意在学习上投入更多的时间、精力、情感和策略[2][3]。但是以往的研究只涉及了教师支持对高职院校学生学习投入的直接作用，缺少对教师支持影响学习投入的内在机制这一“黑箱”的探讨。
揭示教师支持在影响高职院校学生学习投入这一过程中的内在机制，对提升高职教育质量至关重要。特别是随着研究的不断深入，有学者认为仅探讨自变量对因变量的直接影响是不够的，还需要以中介视角探讨自变量对因变量的间接影响[4]。那么，教师支持在影响高职院校学生学习投入的过程中是否也有中介变量发挥了作用？对这一问题的回答则可以较好地揭示教师支持影响高职院校学生学习投入的内在机制。结合自我效能感理论及其相关研究成果，笔者认为高职院校学生的学习自我效能感可能在教师支持与高职院校学生学习投入的关系中发挥着中介作用。学习自我效能感描述的是学生对自己是否有能力完成某种学习任务的判断[5]，是学生学习信心在学习上的具体化。首先，本研究认为学习自我效能感能够影响高职院校学生的学习投入。尽管当前直接关注学习自我效能感影响高职院校学生学習投入的研究比较少，但学界关于自我效能感理论的研究却在一定程度上为我们提供了推理依据。Bandura认为，自我效能感会影响个体的行为及行为结果。一种行为结果的获得取决于行为主体的信心，自我效能感水平较高的个体将付出足够多的努力来确保成功，而低水平的个体却很少付出努力[6][7][8]。此外，相关的实证研究也对上述观点形成了支持，如Ouweneel、朱飞飞、何秋瑾等的调查研究结果表明，学习自我效能高的学生会在学习上付出更多的努力[9][10][11]。基于此，我们可以推断学习自我效能感对高职院校学生学习投入会产生正向作用。其次，本研究认为高职院校学生学习自我效能感也会受到教师支持的影响。在当前已有的研究中，有学者研究发现教师支持能够预测高职院校学生的学习自我效能，并且这种预测作用是正向的。例如，郭慧敏研究发现，获得教师支持水平越高的高职院校学生，其学习效能也就越强[12]。宋夏研究发现，教师书面反馈对非英语专业高职院校学生写作自我效能感有正向影响[13]。由此，我们在本研究中做出高职院校学生学习自我效能感也受到教师支持影响的推断。
二、研究设计及实施
（一）研究模型
本研究从学习自我效能感的视角，对教师支持对高职院校学生学习投入的影响进行探析，并就此提出两个基本假设：H1.教师支持对高职院校学生学习投入有直接作用;H2.学生学习自我效能感在教师支持对高职院校学生学习投入的影响中充当中介。具体作用机制如图1所示。
（二）数据来源及说明
本研究的数据来源于笔者2017年8月对内蒙古自治区某高职院校学生学习情况的问卷调查。此次调查采用方便抽样的方法，共发放176份问卷，回收176份，回收率100%，剔除2份无效问卷后，得到有效问卷174份，问卷有效率98.86%。其中，女学生92名，男学生82名。
（三）研究工具
本研究共涉及教师支持、学习自我效能感、学习投入三个变量，相关数据分别由高职院校学生的感知教师支持量表、学习自我效能感量表、学习投入量表来测得。
1.高职院校学生感知的教师支持量表
本研究采用经欧阳丹修订与完善的教师支持量表来测量日常学习中，教师对学生的关心和帮助，量表主要包含学习支持、情感支持、能力支持三个维度[14]。该量表共12道题目，采用7级李克特测量法，要求被试针对每道题项陈述的情况，结合其实际符合的程度进行填答，从“1=非常不符合”到“7=非常符合”，对所有题项得分加总后求平均分，其得分越高，说明教师对学生学习给予的关心和帮助越多。在本研究中笔者对教师支持量表的Cronbach’s Alpha和AVE分别进行了分析，如表1所示，教师支持量表的Cronbach’s Alpha和AVE分别为0.93、0.66，均符合学者建议的标准，说明该量表具有良好的信度和效度[15]。
2.高职院校学生的学习自我效能感量表
本研究使用的学习自我效能感量表选取自Pintrich和De Grood编制的MSLQ量表中测量学生学习自我效能感的分量表[16]，量表包括8道题目，采用7级李克特测量法，要求被试根据每道题项陈述的情况与其实际符合的程度进行填答，从“1=非常不符合”到“7=非常符合”，对所有题项得分加总后求平均分，分数越高，说明学生的学习自我效能感越高。在本研究中，笔者对学习投入量表的Cronbach’s Alpha和AVE分别进行了分析，如表1所示，学生学业自我效能感量表的Cronbach’s Alpha和AVE分别为0.93、0.63，均符合学者建议的标准，说明该量表具有良好的信度和效度[17]。 3.高职院校学生的学习投入量表
高职院校学生学习投入量表采用由Schaufeli等从活力、奉献、专注三个方面设计所得的量表[18]，该量表由14道7级李克特题项构成，要求被试就每道题项描述的情况与其实际学习情况符合的程度进行7级评分，从“1=非常不符合”到“7=非常符合”，对所有题项得分加总后求平均分，其分数越高，说明学生学习投入越高。在本研究中，笔者对学习投入表的Cronbach’s Alpha和AVE分别进行了分析，如表1所示，学习投入量表的Cronbach’s Alpha和AVE分别为0.94、0.58，均符合学者建议的标准，说明该量表具有良好的信度和效度[19]。
（四）分析工具和分析方法
本研究将SPSS24.0和AMOS24.0作为核心数据分析软件。数据分析包括以下三个步骤：首先，运用CFA探索高职院校学生感知的教师支持、学习自我效能感以及学习投入三个变量的信度和效度。其次，利用Pearson相关探索教师支持、学习自我效能以及学习投入三个变量的两两关系。最后，利用路径分析方法估算模型中路径系数，并结合Bootstrap技术验证中介假设。
需要特别强调的是，本研究使用路径分析法对教师支持、学习自我效能感、学习投入三者之间的动态关系进行考察。路径分析是整体模型的总称，不仅擅长分析两个变量之间的关系，还能有效探寻三个及以上变量之间的共变关系，在路径分析中，中介关系是路径分析的核心，串联中介关系的元素则是变量的共变结构[20]。在本研究中，对教师支持、学习自我效能感、学习投入三者之间关系的考察，不只是局限于考察两两之間的关系，还要对三者之间的共变关系即学习自我效能感可能具有的中介作用进行分析与考察，为此使用路径分析作为分析方法。
三、研究结果分析
（一）基本统计信息
首先，笔者运用描述性统计来分析教师支持、学业自我效能感以及学习投入三个变量的均值和标准差。具体来说，教师支持的得分为5.56±0.86，位于题目选项“比较符合”（5.00）和“符合”（6.00）之间;学习自我效能感的得分为3.80±1.08，位于题目选项“有点符合”（4.00）的附近;学习投入的得分为3.91±0.98，位于题目选项“有点符合”（4.00）的附近。其次，对教师支持、学习自我效能感以及学习投入进行Pearson相关检验后发现，教师支持与高职院校学生学习自我效能感呈显著的正相关（r=0.24，p
关键词 教师支持;学习自我效能感;学习投入;高职生
中图分类号 G442 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2019）17-0065-06
一、问题提出
学习是一个多维、复杂和动态的过程，而学习投入是影响这一过程的重要因素[1]。高职教育作为我国教育的重要组成部分，在专业技能型应用人才培养方面具有不可忽视的作用，近年来日益受到政府的重视，但是在其发展过程中仍面临着生源质量、教育教学等诸多方面的困难，尤其是在高职院校的日常教学中，高职教师会经常遇到一些学生因学习投入不足、精力不济以及受其他因素影响不能取得理想的学业成绩，严重制约了高职院校人才培养质量，对高职教育吸引力提升形成掣肘。因此，探析影响高职院校学生学习投入的因素，能够更好地促进高职院校学生的学习，为高职教育高质量发展提供支持。教师作为教育教学工作开展的关键支撑，其对学生学习投入方面的影响历来备受关注。教师支持作为教师在教学工作中的重要表现，特指学生在学习过程中觉察到的教师对其学习的关心和帮助。有研究发现，教师支持能够正向影响高职院校学生的学习投入，即高职院校学生在学习过程中感受到越多来自教师的支持时，学生会对学业表现出越高的兴趣，并在学习中体验到更多的愉悦感，更愿意在学习上投入更多的时间、精力、情感和策略[2][3]。但是以往的研究只涉及了教师支持对高职院校学生学习投入的直接作用，缺少对教师支持影响学习投入的内在机制这一“黑箱”的探讨。
揭示教师支持在影响高职院校学生学习投入这一过程中的内在机制，对提升高职教育质量至关重要。特别是随着研究的不断深入，有学者认为仅探讨自变量对因变量的直接影响是不够的，还需要以中介视角探讨自变量对因变量的间接影响[4]。那么，教师支持在影响高职院校学生学习投入的过程中是否也有中介变量发挥了作用？对这一问题的回答则可以较好地揭示教师支持影响高职院校学生学习投入的内在机制。结合自我效能感理论及其相关研究成果，笔者认为高职院校学生的学习自我效能感可能在教师支持与高职院校学生学习投入的关系中发挥着中介作用。学习自我效能感描述的是学生对自己是否有能力完成某种学习任务的判断[5]，是学生学习信心在学习上的具体化。首先，本研究认为学习自我效能感能够影响高职院校学生的学习投入。尽管当前直接关注学习自我效能感影响高职院校学生学習投入的研究比较少，但学界关于自我效能感理论的研究却在一定程度上为我们提供了推理依据。Bandura认为，自我效能感会影响个体的行为及行为结果。一种行为结果的获得取决于行为主体的信心，自我效能感水平较高的个体将付出足够多的努力来确保成功，而低水平的个体却很少付出努力[6][7][8]。此外，相关的实证研究也对上述观点形成了支持，如Ouweneel、朱飞飞、何秋瑾等的调查研究结果表明，学习自我效能高的学生会在学习上付出更多的努力[9][10][11]。基于此，我们可以推断学习自我效能感对高职院校学生学习投入会产生正向作用。其次，本研究认为高职院校学生学习自我效能感也会受到教师支持的影响。在当前已有的研究中，有学者研究发现教师支持能够预测高职院校学生的学习自我效能，并且这种预测作用是正向的。例如，郭慧敏研究发现，获得教师支持水平越高的高职院校学生，其学习效能也就越强[12]。宋夏研究发现，教师书面反馈对非英语专业高职院校学生写作自我效能感有正向影响[13]。由此，我们在本研究中做出高职院校学生学习自我效能感也受到教师支持影响的推断。
二、研究设计及实施
（一）研究模型
本研究从学习自我效能感的视角，对教师支持对高职院校学生学习投入的影响进行探析，并就此提出两个基本假设：H1.教师支持对高职院校学生学习投入有直接作用;H2.学生学习自我效能感在教师支持对高职院校学生学习投入的影响中充当中介。具体作用机制如图1所示。
（二）数据来源及说明
本研究的数据来源于笔者2017年8月对内蒙古自治区某高职院校学生学习情况的问卷调查。此次调查采用方便抽样的方法，共发放176份问卷，回收176份，回收率100%，剔除2份无效问卷后，得到有效问卷174份，问卷有效率98.86%。其中，女学生92名，男学生82名。
（三）研究工具
本研究共涉及教师支持、学习自我效能感、学习投入三个变量，相关数据分别由高职院校学生的感知教师支持量表、学习自我效能感量表、学习投入量表来测得。
1.高职院校学生感知的教师支持量表
本研究采用经欧阳丹修订与完善的教师支持量表来测量日常学习中，教师对学生的关心和帮助，量表主要包含学习支持、情感支持、能力支持三个维度[14]。该量表共12道题目，采用7级李克特测量法，要求被试针对每道题项陈述的情况，结合其实际符合的程度进行填答，从“1=非常不符合”到“7=非常符合”，对所有题项得分加总后求平均分，其得分越高，说明教师对学生学习给予的关心和帮助越多。在本研究中笔者对教师支持量表的Cronbach’s Alpha和AVE分别进行了分析，如表1所示，教师支持量表的Cronbach’s Alpha和AVE分别为0.93、0.66，均符合学者建议的标准，说明该量表具有良好的信度和效度[15]。
2.高职院校学生的学习自我效能感量表
本研究使用的学习自我效能感量表选取自Pintrich和De Grood编制的MSLQ量表中测量学生学习自我效能感的分量表[16]，量表包括8道题目，采用7级李克特测量法，要求被试根据每道题项陈述的情况与其实际符合的程度进行填答，从“1=非常不符合”到“7=非常符合”，对所有题项得分加总后求平均分，分数越高，说明学生的学习自我效能感越高。在本研究中，笔者对学习投入量表的Cronbach’s Alpha和AVE分别进行了分析，如表1所示，学生学业自我效能感量表的Cronbach’s Alpha和AVE分别为0.93、0.63，均符合学者建议的标准，说明该量表具有良好的信度和效度[17]。 3.高职院校学生的学习投入量表
高职院校学生学习投入量表采用由Schaufeli等从活力、奉献、专注三个方面设计所得的量表[18]，该量表由14道7级李克特题项构成，要求被试就每道题项描述的情况与其实际学习情况符合的程度进行7级评分，从“1=非常不符合”到“7=非常符合”，对所有题项得分加总后求平均分，其分数越高，说明学生学习投入越高。在本研究中，笔者对学习投入表的Cronbach’s Alpha和AVE分别进行了分析，如表1所示，学习投入量表的Cronbach’s Alpha和AVE分别为0.94、0.58，均符合学者建议的标准，说明该量表具有良好的信度和效度[19]。
（四）分析工具和分析方法
本研究将SPSS24.0和AMOS24.0作为核心数据分析软件。数据分析包括以下三个步骤：首先，运用CFA探索高职院校学生感知的教师支持、学习自我效能感以及学习投入三个变量的信度和效度。其次，利用Pearson相关探索教师支持、学习自我效能以及学习投入三个变量的两两关系。最后，利用路径分析方法估算模型中路径系数，并结合Bootstrap技术验证中介假设。
需要特别强调的是，本研究使用路径分析法对教师支持、学习自我效能感、学习投入三者之间的动态关系进行考察。路径分析是整体模型的总称，不仅擅长分析两个变量之间的关系，还能有效探寻三个及以上变量之间的共变关系，在路径分析中，中介关系是路径分析的核心，串联中介关系的元素则是变量的共变结构[20]。在本研究中，对教师支持、学习自我效能感、学习投入三者之间关系的考察，不只是局限于考察两两之間的关系，还要对三者之间的共变关系即学习自我效能感可能具有的中介作用进行分析与考察，为此使用路径分析作为分析方法。
三、研究结果分析
（一）基本统计信息
首先，笔者运用描述性统计来分析教师支持、学业自我效能感以及学习投入三个变量的均值和标准差。具体来说，教师支持的得分为5.56±0.86，位于题目选项“比较符合”（5.00）和“符合”（6.00）之间;学习自我效能感的得分为3.80±1.08，位于题目选项“有点符合”（4.00）的附近;学习投入的得分为3.91±0.98，位于题目选项“有点符合”（4.00）的附近。其次，对教师支持、学习自我效能感以及学习投入进行Pearson相关检验后发现，教师支持与高职院校学生学习自我效能感呈显著的正相关（r=0.24，p