system: [SYSTEM]

user: 3. 时间管理与学业相关性的建模 3.1. 变量选取 本文中的时间价值感，时间监控感和时间效能感三个外生潜变量分别用 ξ 1 ， ξ 2 ， ξ 3 表示；学习能力，创造性思维，语言表达能力和交流合作能力四个内生潜变量分别用 η 1 ， η 2 ， η 3 ， η 4 表示。 Y 是由内生指标组成的向量，分量对应文中的 Q 1 ~ Q 11 ； X 是由外生指标组成的向量，分量分别对应本文中的 Q 12 ~ Q 20 。 e 表示外生指标X的误差项和内生指标Y的误差项。在本文中内生指标 Y 的误差项为 e 1 ~ e 11 外生指标 X 的误差项为 e 12 ~ e 20 ； ζ 表示结构方程的残差项，本文中 ζ 1 为学习能力的残差项， ζ 2 为创造性思维的残差项， ζ 3 为语言表达能力的残差项， ζ 4 为交流合作能力的残差项； λ 为外生指标与外生潜变量之间的关系以及内生指标与内生潜变量之间的关系， Q 1 ， Q 2 ， Q 3 对学习能力的关系记为 λ 1 ， λ 2 ， λ 3 ， Q 4 ， Q 5 ， Q 6 和创造性思维的关系记为 λ 4 ， λ 5 ， λ 6 ； Q 7 ， Q 8 和语言表达能力的关系记为 λ 7 ， λ 8 ； Q 9 ， Q 10 ， Q 11 和交流合作能力之间的关系记为 λ 9 ， λ 10 ， λ 11 ； Q 12 ， Q 13 和时间价值感之间的关系记为 λ 12 ， λ 13 ； Q 14 ， Q 15 ， Q 16 ， Q 17 和时间监控感之间的关系记为 λ 14 ， λ 15 ， λ 16 ， λ 17 ； Q 18 ， Q 19 ， Q 20 对时间效能感之间的关系记为 λ 18 ， λ 19 ， λ 20 。 Γ 是外生潜变量对内生潜变量的影响，在本文中时间价值感对学习能力，创造性思维，语言表达能力，交流合作能力的关系记为 Γ 11 ， Γ 12 ， Γ 13 ， Γ 14 ，时间控制感学习能力，创造性思维，语言表达能力，交流合作能力的关系记为 Γ 21 ， Γ 22 ， Γ 23 ， Γ 24 ，时间效能感对学习能力，创造性思维，语言表达能力，交流合作能力的关系记为 Γ 31 ， Γ 32 ， Γ 33 ， Γ 34 。 3.2. AMOS分析 本对全日制本科在校大学生，选取吉林大学、东北师范大学、长春理工大学和长春大学四所高校的学生展开调查研究(分别作为“985高校”“211高校”“普通一本高校”和“普通二本高校”的代表)。通过编辑调查问卷。通过问卷星网络平台和实地发放调查问卷。共计发放调查问卷700份，最终回收有效问卷685份。 设时间管理和学业水平两大项。其中时间管理项下设“时间价值感”、“时间监控观”、“时间效能感”三个维度，包含的项目数分别为2、4、3，共9个题项。学业水平项下设“学习能力”“创造性思维”“语言表达能力”“交流合作能力”四个维度，包含的项目数分别为3、3、2、3，共11个题项。采用“1 = 完全不符合”到“5 = 完全符合”计分，得分高者则表明被试者对于时间的功能和价值具有较高的评价，或者在日常学习中能够较多地使用这些时间监控行为。 本文使用AMOS软件 [ 8 ] 对参数进行拟合，选择最大似然估计方法。在AMOS软件中，利用Analyze菜单下的Calculate Estimate进行模型拟合，输出路径系数的统计检验结果，如表1所示，这是非标准化回归的检验结果。 可以看出，所有项的路径系数的P值都在0.05的显著性水平以下，Estimate路径系数值表示预测变量变化一单位，相应的因变量会变化路径系数大小的单位，如时间监控感增加一单位会使得学习能力增加一单位。 依据模型系数估计统计量构建出相关的结构方程模型路径图(图1)。 Table 1 Model coefficient estimation statistic Regression Weights Estimate S.E. C.R. P 学习能力→时间监控感 0.540 0.054 9.968 *** 交流合作能力→时间效能感 1.502 0.143 10.535 *** 创造性思维→时间价值感 2.966 0.853 3.477 *** 语言表达能力→时间监控感 0.874 0.059 14.872 *** Q1→学习能力 1.000 0.098 8.810 *** Q3→学习能力 0.865 Q4→创造性思维 1.000 Q5→创造性思维 1.464 0.116 12.579 *** Q6→创造性思维 1.147 0.100 11.435 *** Q7→语言表达能力 1.000 Q8→语言表达能力 1.036 0.065 15.986 *** Q9→交流合作能力 1.000 Q10→交流合作能力 1.022 0.055 18.428 *** Q11→交流合作能力 0.843 0.050 16.769 *** Q12→时间价值感 1.000 Q13→时间价值感 3.639 1.042 3.491 *** Q17→时间监控感 1.000 Q16→时间监控感 0.946 0.054 17.447 *** Q15→时间监控感 0.955 0.052 18.408 *** Q14→时间监控感 0.793 0.055 14.504 *** Q20→时间效能感 1.000 Q19→时间效能感 0.860 0.092 9.361 *** Q18→时间效能感 0.454 0.086 5.259 *** Q2→学习能力 0.989 0.101 9.820 *** 表1. 模型系数估计统计量 ***在0.05水平(双侧)上显著相关。 图1. 结构方程模型路径图 3.3. 建立结构方程模型 以图1的结构方程模型为依据，我们可以建立如下的结构方程表达式： Y i = η 1 λ i + e i ( i = 1 ， 2 ， 3 ; λ i = 0.50 ， 0.66 ， 0.52 ; e i = 0.25 ， 0.43 ， 0 ， 27 ) Y i = η 2 λ i + e i ( i = 4 ， 5 ， 6 ; λ i = 0.54 ， 0.71 ， 0.60 ; e i = 0.29 ， 0.50 ， 0.36 ) Y i = η 3 λ i + e i ( i = 7 ， 8 ; λ i = 0.70 ， 0.76 ; e i = 0.49 ， 0.58 ) Y i = η 4 λ i + e i ( i = 9 ， 10 ， 11 ; λ i = 0.75 ， 0.74 ， 0.68 ; e i = 0.56 ， 0.55 ， 0.45 ) X i = ξ 1 λ i + e i ( i = 12 ， 13 ; λ i = 0.14 ， 0.53 ; e i = 0.28 ， 0.35 ) X i = ξ 2 λ i + e i ( i = 14 ， 15 ， 16 ， 17 ; λ i = 0.59 ， 0.75 ， 0.71 ， 0.71 ; e i = 0.35 ， 0.57 ， 0.51 ， 0.51 ) X i = ξ 3 λ i + e i ( i = 18 ， 19 ， 20 ; λ i = 0.23 ， 0.53 ， 0.43 ; e i = 0.05 ， 0.28 ， 0.19 ) Γ 11 ， Γ 13 ， Γ 14 ， Γ 22 ， Γ 24 ， Γ 31 ， Γ 32 ， Γ 33 由于其所表示关系的项之间的相关性较小，以及用SEM模型验证路径系数的P值不在0.05显著性水平下，把值设为0，则可得： ( η 1 η 2 η 3 η 4 ) = ( 0 0.78 0 0.93 0 0 0 0.87 0 0 0 0.93 ) ( ξ 1 ξ 2 ξ 3 ) + ( 0.80 0.86 0.75 0.88 )