system: [SYSTEM]

user: 3. 研究成果 3.1. 新高考政策下大学生学习适应性量表的信效度分析 通过内部一致性信度检验法，检验新高考政策下大学生学习适应性量表的信度，得到克隆巴赫Alpha系数的值为0.908，这个结果说明测量条目之间具有良好的内部一致性，量表的信度情况很好。KMO系数为0.904， Bartlett球形检验系数为0.000，效度良好。 3.2. 新高考政策下大学生学习适应性的差异性分析 以性别为因子，各测量条目作为因变量，性别方面的单因素差异分析如表1所示。 Table 1 Analysis of single factor differences in gende 测量条目 平均数 显著性程度 男 女 我已经适应了大学课堂。 4.19 4.3 0.262 我已经适应了大学老师的授课方式。 4.28 4.24 0.631 我已经找到适合自己的大学学习方法。 4.15 4.16 0.931 大学期间属于自己的时间很多，我能很好地利用这些时间。 4.03 3.93 0.459 如果学习目标不能实现，我会及时做出调整。 4.21 4.34 0.202 我非常清楚自己大学的学习目标。 4.05 4.25 0.097 我对所学专业有明确的规划。 4.17 4.24 0.57 我认为学好专业知识对以后的就业发展有很大的帮助。 4.18 4.38 0.051 我喜欢现在所学习的专业。 4.28 4.36 0.4 我觉得专业学习给我带来极大的乐趣。 4.09 4.28 0.139 我对专业相关的信息或学术活动表现出极大的热情。 4.06 4.35 0.017 我知道许多学习网站或软件。 4.31 4.37 0.578 我知道多种获取网上资源的途径。 4.17 4.36 0.081 我具备快速适应和学习新的信息技术的能力。 4.25 4.36 0.303 我懂得采用各种网络工具和方法去搜集信息。 4.29 4.39 0.297 我能够有意识地从大量信息中发现有价值的信息。 4.25 4.45 0.063 我能够有意识地整理归纳自己获得的网络信息。 4.13 4.41 0.012 我在大学生活中时常感到迷茫、焦虑。 2.86 2.68 0.108 我在大学生活中常感到巨大的学业和就业压力。 2.73 2.61 0.269 表1. 性别方面单因素差异分析 通过数据分析发现，在性别方面男生与女生之间显著性差异p < 0.05的测量条目只有“我对专业相关的信息或学术活动表现出极大的热情”“我能够有意识地整理归纳自己获得的网络信息”，可见男生、女生在学习适应性上基本不存在显著性差异，但是，通过平均数的比较，女生得分普遍高于男生，因此女生学习适应性普遍比男生高。 3.3. 新高考政策下大学生学习适应性的因子分析 对数据运用因子分析，根据因子分析法中显著因子的特征值需要大于1，同时累计解释变量需要达到40%以上，运用SPSS2.0统计软件对问卷数据进行处理，这里分别给出了大学生适应性影响因素的主成分列表和因子分析碎石图，具体如表2所示。 Table 2 Principal component list of factors affecting college students’ learning adaptabilit 成分 初始特征值 提取载荷平方和 总计 方差百分比 累积% 总计 方差百分比 累积% 1 8.242 43.379 43.379 8.242 43.379 43.379 2 1.779 9.362 52.742 1.779 9.362 52.742 3 1.237 6.509 59.251 1.237 6.509 59.251 4 1.044 5.493 64.744 1.044 5.493 64.744 5 0.906 4.770 69.514 6 0.794 4.177 73.691 7 0.629 3.313 77.004 8 0.605 3.185 80.188 9 0.539 2.839 83.028 10 0.455 2.396 85.424 11 0.445 2.341 87.765 12 0.421 2.217 89.982 13 0.358 1.885 91.867 14 0.329 1.732 93.599 15 0.299 1.575 95.174 16 0.276 1.451 96.624 17 0.243 1.278 97.903 18 0.213 1.119 99.022 19 0.186 .978 100.000 表2. 大学生学习适应性影响因素的主成分列表 根据图1可以看出，前四个因子分别解释了总变量的43.379%、9.362%、6.509%、5.493%，累积解释变量达到了64.744%，并且通过观察碎石图可知，前四个因子的特征根均大于1，剩余因子的特征根均小于1，因此我们提取前四个因子作为公因子，因子载荷具体分布情况如表3所示。 图1. 大学生学习适应性影响因素因子分析碎石图 Table 3 Factor analysis result 测量条目 维度及载荷 自主学习 专业认同 环境适应 心理适应 大学期间属于自己的时间很多，我能很好地利用这些时间。 0.367 如果学习目标不能实现，我会及时做出调整。 0.525 我对所学专业有明确的规划。 0.554 我知道许多学习网站或软件。 0.727 我知道多种获取网上资源的途径。 0.819 我具备快速适应和学习新的信息技术的能力。 0.609 我懂得采用各种网络工具和方法去搜集信息。 0.745 我能够有意识地从大量信息中发现有价值的信息。 0.775 我能够有意识地整理归纳自己获得的网络信息。 0.692 我非常清楚自己大学的学习目标。 0.572 我喜欢现在所学习的专业。 0.700 我觉得专业学习给我带来极大的乐趣。 0.800 我对专业相关的信息或学术活动表现出极大的热情。 0.809 我已经适应了大学课堂。 0.856 我已经适应了大学老师的授课方式。 0.783 我已经找到适合自己的大学学习方法。 0.529 我认为学好专业知识对以后的就业发展有很大的帮助。 0.497 我在大学生活中时常感到迷茫、焦虑。 0.923 我在大学生活中常感到巨大的学业和就业压力。 0.897 表3. 因子分析结果 将四个公因子G1、G2、G3、G4分别命名为自主学习能力、专业认同、环境适应、心理适应，其中自主学习能力是指自身学习状态调整及自主提取信息的能力；专业认同包括专业认知、专业情感、专业行为等；环境适应包括课堂教学模式、授课方式的适应、自我调整学习方法等；心理适应包括对自我感知以及压力感知。 1) 因子G1：自主学习能力 根据因子分析结果可知，得分最高的是“我知道多种获取网上资源的途径”，其次为“我能够有意识地从大量信息中发现有价值的信息”。可见新高考模式下的大学生相对而言较早清楚自己的学习目标，更重视学习资源获取。大数据信息环境下，信息素养是促进学习适应自主学习能力发展的内驱力，对信息的有效查询，有效地利用决定了学生自主学习能力强弱。 2) 因子G2：专业认同 根据因子分析结果可知，得分最高的是“对专业相关的信息或学术活动有热情”，其次为“专业兴趣度”。由此可见新高考制度下，大学生在原有的“选大学”变为“选专业”“院校+专业”的平行志愿录取模式下 [ 9 ]，学生可以尽早树立自己的发展观，对专业有初步了解，学科兴趣及基础与所选择专业的目标有一定程度的一致，因此大学生对就读专业表现出较高兴趣，这样有助于大学生构建内驱性学习动机，可建立良好的学习适应性。 3) 因子G3：环境适应 根据因子分析结果可知，得分最高的是“适应大学课堂”，其次是“适应教师授课方式”。大学老师的上课方式与中学老师大不相同，面对大学教师快节奏的授课方式以及更具专业性的课程内容，课堂教学和课上老师授课形式极大影响着大学生的环境适应水平。 4) 因子G4：心理适应 根据因子分析结果可知，得分最高的是“迷茫焦虑程度”，这说明新高考政策下大学生进入大学的迷茫焦虑程度会极大影响其心理适应情况。部分学生在心理调节上还存在着较多的问题，自我心理调整能力极大决定了大学生心理适应性的程度。