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user: 3. 结果分析 3.1. 数据检核与描述 本研究共包含20个测量变项(M1~M4， C1~C7， X1~X9)，用来测量三个潜在变项(即数学素养、计算机使用、自我调节学习)。M1~M4用变化和关系、数量、空间和形、不確定性4方面的PV值作为观察值，用来测量学生数学素养；X1~X9代表9个原始测量题目，测量自我调节学习；C1~C7代表7个原始测量题目，用来测量计算机在数学上的使用。所有测量变项的相关系数、平均数、标准偏差如下表3。 3.2. 结构模型的估计结果 为探讨计算机使用、自我调节学习对数学素养的影响，依据前述所提的三个假设模型，以结构方程式模型来考验变项间的路径关系。不同模型分析结果相关模式适配度指标，请见表4。 Table 3 The correlation coefficient， mean， standard deviation of measured variable M1 M2 M3 M4 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 M1 1 M2 0.911 1 M3 0.864 0.862 1 M4 0.844 0.848 0.884 1 X1 0.212 0.220 0.210 0.199 1 X2 0.193 0.198 0.191 0.174 0.671 1 X3 0.059 0.080 0.057 0.039 0.439 0.554 1 X4 0.118 0.139 0.129 0.112 0.467 0.594 0.635 1 X5 0.170 0.179 0.170 0.145 0.413 0.537 0.551 0.567 1 X6 0.182 0.187 0.169 0.146 0.433 0.549 0.496 0.527 0.552 1 X7 0.193 0.203 0.188 0.168 0.448 0.555 0.474 0.521 0.522 0.853 1 X8 0.179 0.184 0.178 0.162 0.429 0.518 0.458 0.514 0.513 0.654 0.681 1 X9 0.104 0.117 0.104 0.083 0.372 0.485 0.554 0.514 0.587 0.548 0.523 0.520 1 C1 −0.003 −0.011 0.016 0.008 0.026 0.013 0.044 0.039 0.042 0.037 0.047 0.024 0.045 1 C2 −0.172 −0.162 −0.149 −0.154 −0.028 −0.026 0.052 0.008 0.032 −0.013 −0.012 −0.013 0.057 0.564 1 C3 −0.093 −0.088 −0.072 −0.084 0.006 0.025 0.049 0.040 0.040 0.029 0.043 0.031 0.067 0.685 0.598 1 C4 −0.160 −0.151 −0.136 −0.135 −0.004 −0.005 0.050 0.022 0.019 0.011 0.015 0.017 0.060 0.474 0.579 0.525 1 C5 −0.175 −0.171 −0.153 −0.162 −0.013 −0.003 0.066 0.023 0.037 0.008 0.013 0.009 0.069 0.572 0.688 0.637 0.588 1 C6 −0.121 −0.114 −0.104 −0.109 0.009 0.016 0.067 0.021 0.056 0.027 0.037 0.036 0.073 0.572 0.590 0.644 0.632 0.653 1 C7 −0.015 −0.022 −0.006 −0.008 0.014 0.009 0.041 0.023 0.030 0.036 0.045 0.034 0.034 0.733 0.523 0.685 0.486 0.649 0.641 1 SD 112.45 97.47 114.14 96.72 0.61 0.68 0.70 0.68 0.72 0.69 0.65 0.64 0.70 0.57 0.50 0.56 0.57 0.52 0.56 0.56 表3. 测量变数的相关系数、平均数、标准偏差 注：数学素养 = M1~M4；自我调节学习 = X1~X9；计算机的使用 = C1~C7 Table 4 Inspection adaptation index standard and model A， model B and C of the test result 统计检验量 适配标准 检验结果 模型A 模型B 模型C 绝对适配度指数 卡方值 P > 0.05 0.00 0.00 0.00 RMR值 <0.05 39.69 39.69 39.69 SRMR值 ≤0.05 0.043 0.045 0.045 RMSEA值 <0.08 0.075 0.082 0.081 GFI值 >0.90以上 0.91 0.90 0.90 表4. 检验适配指标标准及模型A、模型B和模型C的检验结果 Continued 3.2.1. 模型A 当使用计算机RMSEA = 0.075，小于0.08；SRMR = 0.043，小于0.05；GFI = 0.91，大于0.90；NNFI = 0.96，大于0.90；CFI = 0.97，大于0.90，因此模型适配良好。自我调节学习和计算机的使用作为潜在预测变项，估计数学学习成就时，得到的效果值分别为：0.22和−0.14；t值分别为15.15和−9.73，两者均达到显著水平(P < 0.01)，模型适配良好(参见图2)。 3.2.2. 模型B 结构方程模型分析结果显示，RMSEA = 0.082，大于0.08；SRMR = 0.045，小于0.05；GFI = 0.90，大于0.90；NNFI = 0.95，大于0.90；CFI = 0.96，大于0.90，因此模型适配良好。当使用计算机作为潜在预测变项、自我调节学习作为中介变项，估计潜在结果变项数学学习成就时，从计算机使用到数学学习成就的直接效果量为得到的效果值为−0.14；自我调节学习作为计算机使用与学习成就间的中介变量，其间接效果量为0.0182 (0.05 × 0.22 = 0.011)；从计算机使用到数学学习成就的t值为−9.71；计算机使用到自我调节学习的t值为3.25；自我调节学习到数学学习成就的t值为15.36。均达到显著水平(P < 0.01)，模型适配良好(参见图3)。 3.2.3. 模型C 结构方程模型分析结果显示，当使用计算机RMSEA = 0.081，大于0.08；SRMR = 0.045，小于0.05；GFI = 0.90，大于0.90；NNFI = 0.95，大于0.90；CFI = 0.96，大于0.90，因此模型适配良好。当自我调节学习作为潜在预测变项、计算机使用作为中介变项，估计潜在结果变项数学学习成就时，从计算机使用到数学学习成就的直接效果量为−0.14；计算机使用作为自我调节学习与数学学习成就的中介变量，其间接效果量为−0.007 (−0.14 × 0.05 = −0.007)；从计算机使用到数学学习成就的t值为−9.71；计算机到自我调节学习的t值为3.25；自我调节学习到数学学习成就的t值为15.36。均达到显著水平(P < 0.01)，模型适配良好(参见图4)。 图2. 模型A的结构模型图(标准化解) 图3. 模型B的结构模型图(标准化解) 图4. 模型C的结构模型图(标准化解) 本研究假设计算机使用、自我调节学习可以影响数学素养，在以往的文献回顾中，对于其具体模型，并未有确切的结论，因此，本研究提出三种假设模型。依据理论基础与精简适配度指标值，进行模型A、模型B与模型C的比较，其显示三个模型的精简适配情况都十分良好，进一步比较其路径系数，发现，在模型B与模型C中，自我调节学习与计算机使用的路径系数为0.05，其值小到可以忽略不计。因此，本研究结果认为，模型A是比较良好适切的模型，整体而言，本研究结果显示：计算机的使用会对数学学习成就产生直接影响，而且这种影响为负向影响；同时，自我调节学习对学生的数学素养产生影响，这种影响为正向影响。