小学生的智力因素、非智力因素与学业成绩〔1〕，本文主要内容关键词为：智力因素论文,学业论文,小学生论文,成绩论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 问题提出
一些跨文化研究表明：中国学生的学习成绩，特别是数学学习成绩优于美国学生。[1]也有一些研究指出，中国学生数学学习成绩优于美国学生，主要原因是他们用在学习上的时间较多和学习上较勤奋，中国学生的父母对子女的期望和要求也较高，使得中国学生有一个高压力的心理环境、高水平的成就动机、勤奋学习的行动，以及增强克服学习困难的动机。[2]还有的研究指出，中国的学校教育和家庭教育更重视学生的努力程度和对学生意志品质的培养；相对而言，美国的教育比较重视学生的智力水平和对学生认知能力的培养。[3]有人把象这类跨文化研究中提到的勤奋、努力、父母的期望、学习的压力等因素统称为非智力因素，以便与智力因素形成鲜明的对照，并研究智力因素和非智力因素与学生学业成绩关系。本文试图综合国内外有关这方面的研究，并从不同的层系上探讨中国某一地区的学生智力因素、非智力因素与学业成绩的关系。
1.1非智力因素
非智力因素其实是一个范畴。在研究影响学业成绩的因素时，学者有时区分那些与智力有关及无关的部分，后者包括上文所提及的勤奋、努力、父母期望、学习压力等，[4]研究这些因素与学业成绩的关系。有时又把智力因素与其他的一些因素，如自我概念、学习动机、家庭关系、课业压力等因素放在一起，研究这两类因素与学业成绩的关系。无论是哪种情况，对智力因素以外的其他概念的综合命名来说，简单用其中的任何一个变量（如自我概念）都难以概括包含其他概念，故用一涵盖面较广的非智力因素可能比较适宜。[5]简单来说，非智力因素泛指所有的与智能无关的部分，可包括态度、情绪、意志、兴趣等诸多变量。
1.2 智力、非智力因素与成绩的关系
从智力的角度研究学生的学业成绩，学者大多采用某一智力量表测查学生的IQ分数，并研究学生IQ与成绩的相关。[6]虽然学者们采用的智力测验不同，被试的文化背景各异，但这类研究的结果趋向是比较一致的。[7,8]
学业成绩有关的因素不仅是智力因素，在中国的文化背景下，是否象前面的跨文化研究那样，中国学生的非智力因素对学业成绩影响更重要？如果用智力因素和非智力因素共同去预测中国学生的学业成绩，智力因素到底占多大的比重？本研究希望探讨这些较深层次的问题。
相对而言，从非智力因素的角度研究学生的学业成绩，则很少表现出一致性的倾向。比如，Watkins和Astilla发现，社会地位、父母期望、家庭关系和加利福尼亚个性问卷的得分，对预测学业成绩几乎没有价值；他用另一项量表（V.TinTO nodel)量大学生学业成绩也得出同样的结论。[9]Dunmam用自编的非智力因素若干项目去预测大学生的学业成绩，得出的多元测定系数（R）高达.45。[10]颇多中国学者采用卡特尔16人格量表（Cattell 16PF）作为测查学生非智力因素的工具，研究学生非智力因素的得分与学业成绩的关系。这些研究都一致指出16项人格因素中除聪颖性（B）与学业成绩直接有关外，其他15项因素总体上也与学业成绩有关。但15项因素中究竟哪几项与学业成绩有关，研究结果之间则存在较大的差异。
用非智力因素预测学业成绩的研究所得结果并不十分一致，其原因可能是多方面的。其中有一个更值得注意的方面是，正象许多其他的心理学概念的定义不能统一，非智力因素的定义和范畴至今也无统一的定论。比如，有人把智力测验范围以外的，如社会地位、父母期望、与家庭成员的关系、个性等都作为非智力因素看待，[9]国内外学者均有Cattell 16人格量表中的15项人格因素（除B项）作为非智力因素，还有些概念并非以非智力因素直接命名的，比如，自我概念和新近出现的情绪智力概念[11]等，也都应属于非智力因素的范畴。这些概念都涉及到众多相同及各异的成分，如自信心、自我调节、自我效能、情绪体验、坚持性等。
由于非智力因素定义的不确定性，导致测定非智力因素工具的多样性，迄今为止，还没有出现象智力测验一样较为成熟的工具。可见，如何界定非智力因素的范畴和选用哪些非智力因素作为预测学业成绩的因素，其结果会有很大的不同。比如，同样是以自我概念去预测学业成绩，其研究结果也大不相同。许多研究指出，自我概念对学业成绩的预测作用并不强。但当把自我概念分出一般性、学业性和非学业性自我概念，并得出只有学业性的自我概念预测学业成绩的效果最佳的结论以后，人们对自我概念和学业成绩的关系才有了新的认识。[12]
目前，颇多非智力因素量表或人格量表，都非专门测量直接与学生学习活动有关的非智力因素，因量表所含内容及测查重点不同，故研究结果也相差甚大。所以，本项研究从这一基本分析出发，编制出一套非智力因素量表，内含多个维度，区分学业及非学业性有关的题目，从而分析两者各自预测学业成绩的能力。本量表所涉及的非智力因素，是根据成子娟[13]“几项非智力因素与学生学业成绩的关系”的研究结论，以及参考其他相关研究中，普遍提到影响学生学业成绩的非智力因素项目而编制的。这个量表的特点是，区分直接与学生学习活动有关的和无关的非智力因素，可以同时用全量表（一般非智力因素）和两个分量表（学业及非学业的非智力因素）去预测学生学业成绩。这也是本项研究与以往研究的不同之处。
简而言之，本研究探讨智力、非智力因素与学生学业成绩的关系，并与上述跨文化研究及其他相关研究的结果比较。此外，本研究也希望了解非智力因素内不同成分对成绩的影响。
2. 研究方法
2.1 被试
研究者在中国长春市一所小学四年级，随机抽取三个班智力在正常范围（IQ90分以上）的学生，其中男生82名，女生71名，总计153名学生作为被试。
2.2 测查工具
本研究中所包含的学业成绩变量，主要考查学生的语文、数学的期中、期末、单元考试和教师评价的综合分数。教师评价同其他几种类型考试一样，都以百分制计算，然后，求出每个学生两个科目的平均成绩。
本研究对智力因素和非智力因素的测验主要用两个工具，一为标准智力测验，另一为自编的非智力因素问卷。
智力测验：采用瑞文图形推理智力测验量表（Raventandard Progressive Matrices-CRT中国修订本1986）。
非智力因素问卷：共含五大类问题，即自信心、独立性、有恒性、自律性、情绪稳定性，由42题组成。因题目含学业及非学业有关的内容，故五项得分均简称一般非智力因素，并在下述模式M0A至M0B中使用。对上述五组题目，我们将每组内的学业及非学业问题分开，得出五个学业性非智力因素及五个非学业性非智力因素，这十个子分数在下文模式M1至M7中使用。
为了证明本量表的效度，我们也用Catell 16人格量表测查学生，并让班主任教师对学生的各项特质进行评价。结果表明：本量表中的自信心、独立性、有恒性、自律性、和情绪稳定性，与Catell16人格量表中的对应项目之间的相关分别为.53，.48，.48，64和.32.本量表中的这五项与教师评价的对应项目之间的相关分别为，.43，。57，60，62和.48，每一对应项目之间的相关均在p＜.05-p＜.01之间显著。故证明本量表的效度。问卷题目均用三点量表（“是”“不确定”“不是”）测量。
问卷题目包括：甲：学业性非智力因素举例——“如果在我们班排在前十名的学生将来能升入大学，我认为我肯定是这十名学生里的一名”（自信心）。“我在学习中能主动发现问题和提出问题”（独立性）。“学习时间稍长一点，我就会感到厌烦”（有恒性）。“我在学习上总是需要别人督促。”（自律性）“我一想到考试就紧张害怕”（情绪稳定性）。
乙：非学业性非智力因素举例─-“在许多活动中我都想胜过别人”（自信心）。“在生活中遇到问题时，我经常自己想办法解决”（独立性）。“我平时做事情经常是半途而废”（坚持性）。“每天起床、就寝、吃饭、做家物等日常活动，我总是严格按作息时间去做“（自律性）。“我经常担心会有不幸的事情发生在自己身上”（情绪稳定性）。
3 研究结果及分析
颇多传统研究只用一般非智力因素去预测学业成绩。在本项研究中，我们也首先用相同方法检验，以五个一般非智力因素作预测变量（Predictor Variables），学业成绩作效标变量（Criterion mea-sure）（即模式MO），结果显示，解释变量达52%（见表一MOB）。
为了解一般非智力因素中，究竟是学业部分还是非学业部分对成绩影响较大，各部分的比例如何，我们将一般非智力因素分析为学业性的和非学业性的两个子分数（详见方法部分），非智力因素、学业性非智力因素和非学业非智力因素各自独立和相互组合预测学业成绩。例如，模式M1至M3，每次只用一个预测变量，结果解释量达12%至55%；若用两个变量（M4至M6），解释量则是28%至63%；若三个变量全用，解释量达64%（M7）。
3.1 智力
智力对学业成绩的影响及预测能力可从多方面进行检验（在下面，我们也用相同方法检验学业及非学业之非智力因素的影响）。
从模式MI可见，智力可单独解释学业成绩达21%（见表1）。当智力和非学业非智力因素同时预测成绩时，解释量为28%（M4），不过非学业性非智力因素本身单独的解释量已达12%（M2）。这表示在已知非学业性非智力因素情况下，智力对学业成绩的解释量可增加16%（M4-M2，即M4解释量减去M2解释量）。但它相对智力独立解释量的21%为少，说明智力与非学业性非智力因素对学业成绩的预测中具有少许共同（重叠）解释部分。同理，在已知学业性非智力因素情况下，智力只可增加8%的解释量（M5-M3），较原来单独之21%（M1）有颇大减幅，显示出智力因素所能提供的额外预测力甚低，也即是智力与学业性非智力因素的共同（重叠）解释量甚大。
表1各变量对学业成绩的层系回归分析
模型预测变量
R R[2] 自由度
F值
Ⅰ智力、一般非智力因素
MOA智力
.45 .21
1,151 39.42 * * *
MOB一般性非智力因素
.72 .52
5,147 31.17 * * *
MOC智力、一般非智力因素
.75 .57
6,146 32.55 * * *
Ⅱ智力、学业及非学业非智力
M1 智力 .45 .21
1,151 39.42 * * *
M2 非学业性非智力因素.35 .12
5,147 4.18 * * *
M3 学业性非智力因素 .74 .55
5,147 36.56 * * *
M4 智力、非学业非智力因素.53 .28
6,146 9.53 * * *
M5 智力、学业性非智力因素.79 .63
6,146 40.70 * * *
M6 学业、非学业非智力因素.76 .57 10,142 19.09 * * *
M7 智力、学业、非学业非智力因素 .80 .64 11,141 22.84 * * *
* * * P＜.001 * * P＜.01
3.2 非学业性非智力因素
从模式M2可见，非学业性非智力因素可独立解释学业成绩达12%（见表2）。在已知智力或学业性非智力因素时，其所能增加的解释量甚低，分别为7%（M4-M1）及2%（M6-M3）；若智力及学业性非智力因素同时已知，则为1%（M7-M5）。这三个数字均较原本单独解释量12%（M2）为低，说明非智力因素的额外及独立预测力甚低。
3.3 学业性非智力因素
从模式M3可见，学业性非智力因素可独立解释学业成绩达55%（见表2）。在已知智力或非学业性非智力因素时，学业性非智力因素可分别增加42%（M5-M5）和45%（M6-M2）；若同时已知智力及非智力因素，则增加36%（M7-M4）。这三个数相对于原来单独之55%（M3）也减少了许多。虽然如此，但学业性非智力因素仍可额外解释成绩变量达42%、45%及36%。这足以说明学业性非智力因素在解释学业成绩时，有远超及独立于智力或非学业性非智力因素的能力。
表2 各变项在不同模式下所占的变异量
与其它变量并存时
变量独立 非智力因素智力、
存在时 智力 非学业和学业性
非学业性学业性
非智力因素
智力 .21(M1)
.16(M4-M3) .08(M5-M3).07(M7-M6)
非学业非智力 .12(M2) .07(M4-M1)
.02(M6-M3).01(M7-M5)
学业性非智力 .55(M3) .42(M5-M1)
.45(M6-M2).36(M7-M4)
3.4 逐步回归分析
为了决定学生智力因素和学业性非智力因素中的各项因素与学业成绩的关系，我们把学习自信心、学习独立性、学习有恒性、学习自律性和学习情绪稳定性，连同智力因素一起作为预测变量，通过逐步分析解释学生的学业成绩。结果表明：学习独立性、智力因素、学习自律性、学习情绪稳定性和学习有恒性五项预测变量逐一先后进入方程，其总体决定系数R[2]为.61（详见表3）。这说明学生学业成绩变异中的61%可以用这五项预测变量为解释。上述每一项预测变量的F值均达显著水平，说明用这五项中的任何一项都可以解释学生学业成绩的变异。
表3 逐步回归分析
进入方程的变量β
累积R[2] R[2]改变F值 自由度
学习独立性
.63
.40 100.65 * * * 1,151
智商 .32
.49
.09 72.91 * * * 2,150
学习自律性
.33
.56
.07 64.01 * * * 3,149
学习情绪稳定性
.19
.60
.04 54.62 * * * 4,148
学习有恒性
.19
.61
.02 47.70 * * * 5,147
* * *P＜.001%＞
4 结论及讨论
4.1 智力及非智力因素的共同解释力
在社会科学教育研究中，我们用很多变量去预测学生的学习成绩，很多时候，这些变量有它们独立的及重叠的预测能力，回归和其它同类方法可以让我们分析这两种不同的影响，这项研究正展示其中一种可行方法。
以智力因素作例子，本研究结果显示智力的解释量达21%，与前人研究结果颇为一致。但当智力与学业性及非学业性非智力因素合并一起作预测变量时，智力因素的解释量减少为7%至16%，这说明它能否增强预测学业成绩的能力，要视乎其它的共存的变量。这是一简单易知但容易忽略的道理。正因为如此，在设计及分析研究中，同时考虑一些相关的重要变量尤为必需。在分析时，放进这些相关变量也是控制它们的影响，从而找出新加变量所能增加的解释能力。用层系回归分析及新近的结构方程方法，进行多层次追踪研究及确立因果关系都能有助于解决这些问题，[14]因而，也使我们更能了解各变量的真正关系。
4.2 区分学业性及非学业性因素
本研究将一般性非智力因素细分为学业和非学业部分，分析结果显示学业性部分的解释能力（达35%以上）大大超过非学业性部分（最多只有12%）。很多研究用一般性非智力因素得到一个颇强的解释能力，其实很可能是学业性部分所导致。这说明，细分非智力因素为学业及非学业部分在预测学习成绩时非常重要。可是有时要抽出及辨别变量中重要的影响部分并不容易，理论性的指引非常重要。
如果我们要预测学生的非学习行为表现，很可能非学业性非智力因素会变得极为重要，这主要决定于依变量的性质。如果一般性非智力因素主要由与学习无关的题目组成，那么，这个一般性因素可能与成绩没有多大关系。这也可能解释为什么不同的研究会得出不同的结果。以后的研究应更集中于制定及分析各主要概念的细微组成部分。
综合来说，智力及非智力因素均能预测学业成绩，但以后者的预测力为大；而非智力因素中、学业性部分较非学业性部分更能准确预测学生学业成绩。特别是学习独立性在预测小学四年级学生的学业成绩时被排列在第一位，其次是智力因素，接着是学习自律性、学习情绪稳定性和学习有恒性。
注释：
〔1〕与此文有关的交流请与成子娟（130000东北师范大学心理系）联系
标签：非智力因素论文;