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user: 3. 结果 3.1. 初中生学业比较的描述性分析 对初一三个班学生共计184人进行学业比较的描述性分析，结果如表3所示。从表3中，我们可以发现：初中学生在学业比较问卷六个维度上的平均得分从高到低依次是自我完善(3.854)、比较倾向(3.385)、向上比较(3.13)、平行比较(3.079)、向下比较(3.018)、自我贬低(2.682)。从比较倾向的得分高达3.385(最高分为5分)，可说明初中生普遍具有与他人进行对比从而判断自身状况的意识，而在比较方向中又以向上比较均分最高，说明初中生中以与比自己更优秀的人比较更为常见，并且自我完善的均分高达3.854，而自我贬低的分数仅为2.682，说明通过与他人进行比较可以促进学生自身的自我完善。 3.1.1. 初中生学业比较在性别上的差异 为了了解性别因素对于初中生学业比较是否存在影响，采用独立样本T检验，以性别为自变量，学业比较各维度的均分为因变量进行分析，发现性别因素在比较倾向(t = 2.342， df = 182， p < 0.05)和自我完善(t = 2.359， df = 182， p < 0.05)上存在显著差异。 3.1.2. 学业比较在年龄因素上的差异检验 为了了解年龄因素对于初中生学业比较是否存在影响，采用单素方差分析，以年龄为自变量，学业比较各维度的均分为因变量进行分析，发现年龄因素在比较倾向(F = 16.09， p < 0.01)、平行比较(F = 7.48， p < 0.001)、自我完善(F = 4.55， p < 0.05)和自我贬低(F = 10.37， p < 0.001)上存在显著差异，而且均是14岁优于13岁优于12岁。 3.1.3. 学业比较在是否担任班干部因素上的差异检验 班干部在初中生的学习生活中的地位相当于老师的助手，因此会有更多的机会与他人沟通，锻炼自己，那么为了了解是否担当班干部因素对于初中生学业比较是否存在影响，采用独立样本T检验，以是否担当班干部为自变量，学业比较各维度均分为因变量进行分析，结果发现，是否担当班干部在比较倾向(t = 1.254， df = 182， p < 0.05)、自我完善(t = 1.463， df = 182， p < 0.05)和自我贬低(t = −0.096， df = 182， p < 0.05)上存在差异。 3.1.4. 学业比较在是否为留守初中生因素上的差异检验 由于所调查学校位于农村，留守初中生现象比较普遍，因此，选择是否为留守初中生这一因素来研究其对初中生学业比较的影响对于该校然后工作的开展和学生的进步具有一定的积极意义。因此，将是否为留守初中生作为自变量，学业比较个维度的均分为因变量，做独立样本T检验，结果发现是否为留守初中生在比较倾向(t = −2.32， df = 182， p < 0.05)上存在显著差异。 3.1.5. 学业比较在成绩排名因素上的差异检验 为了了解成绩排名因素对于初中生学业比较是否存在影响，采用单因素方差分析，以成绩排名为自变量，学业比较各维度的均分为因变量进行分析，结果发现成绩排名因素在向上比较(F = 3.94， p < 0.05)、自我完善(F = 0.363， p < 0.05)上存在显著差异。并且通过事后比较发现，在向上比较维度上的倾向性排名中间40%的学生高于排名前30%的学生高于排名后30%的学生，而学业比较带来的自我完善效果在排名前30%的学生身上最明显，其次是排名中间40%的学生，最后是排名后30%的学生。 3.2. 初中生自主学习的描述性分析 对初一三个班学生共计184名进行自主学习的问卷调查。结果发现：该校初中学生自主学习的能力较好(3.61)，其中对学习内容安排的自主性最高(4.12)，其次是对学习时间安排的自主性(3.62)，最后是对学习策略安排的自主性(3.34)。说明初中生对于独立和自主的要求越来越高，因此学校教育要更加注重在课程安排让学生更加自由的选择和学习。 3.2.1. 自主学习各维度在性别因素上的差异检验 为了了解成绩排名因素对于初中生自主学习是否存在影响，采用独立样本T检验，以性别为自变量，自主学习各维度的均分为因变量进行分析，结果发现：性别因素在学习时间(t = −2.209， df = 182， p < 0.05)上存在显著差异。说明女生在学习时间上比男生自主安排的时间更长，即女生比男生更倾向于在学习上安排更多的时间学习。 3.2.2. 自主学习各维度在年龄因素上的差异检验 为了了解成绩排名因素对于初中生自主学习是否存在影响，采用单因素方差分析，以性别为自变量，自主学习各维度的均分为因变量进行分析，结果发现年龄因素在学习策略(F = 2.08， p < 0.05)上存在显著差异，并且通过事后比较发现，在学习策略的运用上14岁的初中生最好，其次是13岁的初中生，最次是12岁的初中生。 3.2.3. 自主学习各维度在是否为留守初中生因素上的差异检验 为了了解是否为留守初中生因素对于初中生自主学习是否存在影响，采用独立样本T检验，以性别为自变量，自主学习各维度的均分为因变量进行分析，结果发现：留守初中生与非留守初中生在学习策略(t = −2.14， df = 182， p < 0.05)上存在显著差异，即非留守初中生对于学习策略的运用优于留守初中生。 3.2.4. 自主学习各维度在学习成绩排名因素上的差异检验 为了了解学习成绩排名因素对于初中生自主学习是否存在影响，采用单因素方差分析，以学习成绩排名为自变量，自主学习各维度的均分为因变量进行分析，结果发现：学习成绩排名对学习时间(F = 6.13， p < 0.05)上存在显著差异，通过事后比较发现，学习成绩排名中间40%的学生在学习上所花的时间多于成绩排名前30%的学生多于成绩排名后30%的学生。 3.3. 初中生学习归因的描述性分析 对该校初一三个班的学生共计184名进行学习归因的问卷分析，结果如表十三所示。通过表十三发现：在这八个维度中得分从高到低依次是能力成功(3.87)、努力失败(3.29)、努力成果(3.21)、背景成功(3.20)、运气成功(3.18)、背景失败(3.04)、能力成功(2.93)和运气失败(2.83)，说明初中学生认为能力是其成功的主要原因，而不努力则是其失败的主要原因，即大多数学生的归因是内部归因，并将自身能力看做是成功的原因，而不努力则是失败的主要原因。 3.3.1. 学习归因各维度在性别因素上的差异检验 为了了解性别因素对于初中生学习归因是否存在影响，采用独立样本T检验差，以性别为自变量，学习归因各维度的均分为因变量进行分析，结果发现：性别因素在运气成功(t = 3.22， df = 182， p < 0.01)和运气失败(t = 2.37， df = 182， p < 0.05)上存在显著差异。 3.3.2. 学习归因各维度在年龄因素上的差异检验 为了了解性别因素对于初中生学习归因是否存在影响，采用单因素方差分析，以年龄为自变量，学习归因各维度的均分为因变量进行分析，结果发现：年龄因素在能力成功(F = 3.26， p < 0.05)、努力失败(F = 1.56， p < 0.05)和运气失败(F = 3.92， p < 0.05)上存在显著差异，并且通过事后比较发现12岁学生比14岁学生和13岁学生更多的将其成功归因于能力因素，而14岁学生比12岁和13岁学生更多的将失败归因于不努力，13岁学生与12岁学生相比更多的将失败归因于运气因素。 3.3.3. 学习归因各维度在学习成绩排名因素上的差异检验 为了了解学习成绩排名因素对于初中生学习归因是否存在影响，采用单因素方差分析，以学习成绩排名为自变量，学习归因各维度的均分为因变量进行分析，结果发现：学习成绩排名在能力失败(F = 6.86， p < 0.05)和运气失败(F = 3.19， p < 0.05)上存在显著差异，通过事后比较发现，成绩排名后30%的学生比成绩排名中间40%和前30%的学生更倾向于将失败归因于自身能力不足和运气因素。 3.4. 初中生学业比较、自主学习及学习归因的关系研究 为了了解学业比较、自主学习和学习归因之间的关系，采用皮尔逊相关对三个问卷的各个维度进行相关分析，发现各个维度之间均呈现出正相关现象。根据正相关的特点，可以说明学业比较、自主学习和学习归因三者之间任意一个的变化即会引起其余两个问卷的相应变化，具体结果如表3所示： Table 3 The correlation between junior high school students’ academic comparison， autonomous learning and learning attributio 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 1 1 2 0.55 * 1 3 0.50 * 0.77 * 1 4 0.62 * 0.58 * 0.49 * 1 5 0.77 * 0.60 * 0.49 * 0.56 * 1 6 0.69 * 0.73 * 0.59 * 0.61 * 0.78 * 1 7 0.77 * 0.69 * 0.59 * 0.69 * 0.48 * 0.59 * 1 8 0.67 * 0.61 * 0.55 * 0.52 * 0.39 * 0.62 * 0.66 * 1 9 0.44 * 0.56 * 0.58 * 0.49 * 0.79 * 0.86 * 0.83 * 0.55 * 1 10 0.40 * 0.87 * 0.67 * 0.66 * 0.50 * 0.61 * 0.77 * 0.83 * 0.40 * 1 11 0.55 * 0.62 * 0.69 * 0.65 * 0.59 * 0.54 * 0.51 * 0.60 * 0.59 * 0.78 * 1 12 0.49 * 0.58 * 0.59 * 0.68 * 0.60 * 0.62 * 0.75 * 0.77 * 0.72 * 0.89 * 0.83 * 1 13 0.87 * 0.66 * 0.59 * 0.55 * 0.52 * 0.55 * 0.67 * 0.79 * 0.75 * 0.50 * 0.67 * 0.88 * 1 14 0.66 * 0.67 * 0.86 * 0.81 * 0.69 * 0.76 * 0.83 * 0.80 * 0.59 * 0.60 * 0.60 * 0.78 * 0.88 * 1 15 0.87 * 0.66 * 0.75 * 0.77 * 0.74 * 0.69 * 0.80 * 0.59 * 0.70 * 0.77 * 0.88 * 0.71 * 0.79 * 0.66 * 1 16 0.59 * 0.88 * 0.76 * 0.49 * 0.70 * 0.59 * 0.79 * 0.58 * 0.67 * 0.77 * 0.80 * 0.69 * 0.70 * 0.88 * 0.89 * 1 17 0.60 * 0.76 * 0.59 * 0.47 * 0.44 * 0.49 * 0.60 * 0.78 * 0.77 * 0.80 * 0.88 * 0.90 * 0.89 * 0.59 * 0.55 * 0.67 * 1 表3. 初中生学业比较、自主学习和学习归因的相关关系 注1：1为学业比较的比较倾向，2为学业比较的上行比较，3为学业比较的平行比较，4为学业比较的下行比较，5为学业比较的自我完善，6为学业比较的自我贬低，7为学习归因的能力成功，8为学习归因的能力失败，9为学习归因的背景成功，10为学习归因的背景失败，11为学习归因的努力成功，12为学习归因的努力失败，13为学习归因的运气成功，14为学习归因的运气失败，15为自主学习的学习内容，16为自主学习的学习策略，17为自主学习的学习时间。注2： * p < 0.05 3.5. 学习归因干预方案实施前后学习归因的变化 为了了解学习归因干预方案的实施是否会引起学生学习归因方式的改变，采用配对样本T检验对归因前后二班的学习归因问卷的得分情况进行分析，结果如表4所示： Table 4 The influence of learning attribution intervention scheme on learning attributio 干预前 干预后 M ± SD M ± SDt 能力成功 3.13 ± 0.49 3.56 ± 0.38 1.23 * 能力失败 3.02 ± 0.34 2.53 ± 0.48 −0.78 ** 背景成功 2.78 ± 0.26 2.65 ± 0.34 −0.23 背景失败 2.33 ± 0.41 2.21 ± 0.33 −0.19 努力成功 3.78 ± 0.20 4.12 ± 0.18 1.67 ** 努力失败 3.33 ± 0.32 3.78 ± 0.31 1.02 * 运气成功 3.29 ± 0.46 3.01 ± 0.36 −0.64 ** 运气失败 3.67 ± 0.51 3.57 ± 0.20 −0.23 表4. 学习归因干预方案对学习归因的影响 注： * p < 0.05， ** p < 0.01。 通过表4，可以发现：在干预前后学习归因中的能力成功、能力失败、努力成功、努力失败和运气成功存在显著差异，说明干预是有效果的。