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user: 2. 调查结果与分析 2.1. 可靠性分析 Table 1 Reliability statistic 可靠性统计量 Cronbach’s Alpha 基于标准化项的Cronbach’s Alpha 项数 0.895 0.912 11 表1. 可靠性统计量 通过对李克特量表的分析，得出克朗巴哈系数值(Cronbach’s Alpha)，由表1可知Cronbach’s Alpha = 0.895，α > 0.8，基于标准化项的Cronbachs Alpha = 0.912，α > 0.9，说明量表信度非常高，调查数据可信。 2.2. 专业适应性基本情况 Table 2 Basic situation of college students’ professional adaptabilit 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 N 有效 717 717 717 717 717 717 717 717 717 717 717 缺失 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 均值 3.37 3.33 3.24 3.25 3.30 3.27 3.32 3.37 3.26 3.30 3.03 众数 4 3 3 3 3 3 3 4 3 4 3 标准差 0.993 0.969 0.902 0.972 1.096 0.963 0.929 1.116 1.777 1.041 0.930 方差 0.99 0.94 0.81 0.94 1.20 0.93 0.86 1.25 3.16 1.08 0.86 表2. 大学生专业适应性基本情况 注：8. 我在专业课程的学习中有清晰的学习目标与时间安排。9. 我能主动去了解与专业相关的知识。10. 我能很好地用学到的知识解决实际问题。11. 我有清晰的专业认识和相关职业定位。12. 我认为我的专业有很好的就业前景。13. 我的自身性格能够很好地契合所学专业。14. 我能积极地应对学习中的困难并及时地解决。15. 我愿意选择与本专业相关的领域继续发展。16. 我的专业学习能力强并能取得好的成绩。17. 我在了解到与专业相关的人物或事件的正面报道时，常常感到骄傲与自豪。18. 我经常复习巩固所学知识。(序号为问卷题号) 李克特五级量表主要从学习方法、知识运用、专业目标、专业愿景等13个因子进行测量。在提到的11个问题中，Q8、Q15、Q17主要测量学习方法、时间管理、学业期待、专业愿景4个因子，从表2数据可以看到，测量结果显示三道题的众数为4，即大学生在这四个方面普遍认为描述情况较为符合自身情况，而其余八道题分别对学习态度、知识运用、专业目标、自身性格、心理调控、专业认知6个因子进行测量，众数为3，即大多数大学生认为所列现状一般符合自身情况。从整体上看，专业适应性数据调查显示11道题的均值均在3.3左右，大多数大学生的专业适应性情况偏向一般符合，适应性一般。 通过研究分析发现大学生专业适应性现状一般的原因主要有以下几点：专业认知存在偏差，在专业选择时未对所选专业进行深入了解，对自身在专业方面的发展缺乏明确的规划；由于对自我认知的不完全、过程反思的缺乏，学生在目标设置上存在经常性变动；知识迁移能力较差，不能及时的将专业所学知识应用到实践中，不能满足大学生自我发展的需要；大学生心理调控能力较差，对待专业中出现的问题，缺少钻研的精神与毅力，导致专业不适应。 2.3. 大学生学习动力来源分析 Table 3 College students’ motivation sourc 响应 个案百分比 N 百分比 您的学习动力主要来自于？ a 19. 同学营造的学习氛围 202 15.6% 28.6% 19. 对专业的喜爱 238 18.4% 33.7% 19. 个人的专业目标 340 26.3% 48.1% 19. 家人的期盼 205 15.9% 29.0% 19. 自身的责任感 280 21.7% 39.6% 19. 其他 26 2.0% 3.7% 总计 1291 100.0% 182.6% 表3. 大学生学习动力来源 a 值为1时制表的二分组。 从表3调查数据发现，受访者认为学习动力主要来源于个人的专业目标，占比26.3%；自身的责任感、对专业的喜爱分别占比21.7%和18.4%，三项因素均属于内部动力，而家人的期盼，同学营造的氛、其他因素为外部动力，占比分别为15.9%，15.6%和2.0%。 学习动力是引导学生学习行为的重要因素，可维持学习行为。早期综合型激励理论提出B=f(P，E)，突出外部环境的刺激和内部驱动力的乘积决定人的行为方向 [ 3 ] 。调查显示内部动力为专业学习的主要动力，外部动力相对来说影响较小，潘松《大学生专业学习兴趣的表现及激励探讨》 [ 4 ] 的研究显示，由于个体在进入大学之前学习基础、思想的成熟度不同，对于专业课程的学习兴趣方面也表现出来差异，很多学生在考入大学之后出现了所谓的“理想间隙期”，于是容易出现思想上的懈怠，学习积极性降低；另一方面学校的相关配套设施不完善，学习的风气和氛围不浓厚，课程设置不合理，教学内容陈旧等外部因素的影响，也会减弱大学生的学习动力，内外部因素的双重影响下使大学生学习动力不足。 2.4. 影响大学生专业学习的因素 Table 4 Factors affecting college students’ professional learnin 下列哪些因素会影响您的专业学习？ 响应 个案百分比 N 百分比 第一顺位 a 24. 学校的软硬件设施 100 13.6% 14.1% 24. 和老师同学相处的关系 82 11.2% 11.6% 24. 家庭带来的影响 57 7.8% 8.1% 24. 师资配备 104 14.2% 14.7% 24. 自身的原始知识储备 164 22.3% 23.2% 24. 专业选择的主被动性 207 28.2% 29.3% 24. 其他 20 2.7% 2.8% 总计 734 100.0% 103.8% 表4. 影响大学生专业学习的因素 a 值为1时制表的二分组。 图2. 影响专业学习的因素 据图2数据分析显示，“专业选择的主被动性”排在第一顺位、第二顺位、第三顺位的占比分别为28.2%、16.6%、12.1%；“自身的原始知识储备”排在第一顺位、第二顺位、第三顺位的占比分别为22.3%、21.6%、16.1%；可以看出“专业选择的主被动性”，“自身的原始知识储备”，是影响大学生专业学习的主要因素，而其他因素影响较小。 从表4、图2数据中不难发现，在大学录取志愿填报过程中，学生个人主动或被动选择专业与对专业的认可和专业适应性成正相关。在访谈的过程中笔者了解到部分大学生在填报志愿时对自己所学专业了解度低，在进行专业选择时大多听取父母的建议，或跟风填报热门专业，进入大学之后发现所学专业和原有预期不一致，从而产生较大的心理落差，进而影响其专业学习的积极性与自信心。此外大学学习更注重学生课后的探索与总结，部分专业课具有一定的难度，加之不同老师的授课进度存在差异等原因，部分学生的学习热情与兴趣难以调动，造成问题堆积从而导致挂科、重修，不良的学习效果打击此类学生学习积极性，对下一阶段学习产生消极影响，导致恶性循环，而在进行系统的专业学习之前，对该专业领域相关知识有一定的了解，有助于大学生更好的进行专业学习。 2.5. 大学生压力来源 Table 5 College students’ sources of learning stres 响应 个案百分比 N 百分比 第一顺位 a 26. 个人定位 161 34.2% 34.6% 26. 个人责任感 96 20.4% 20.6% 26. 家庭 44 9.3% 9.5% 26. 同学家营造的氛围 28 5.9% 6.0% 26. 社会环境带来的压力 137 29.1% 29.5% 26. 其他 5 1.1% 1.1% 总计 471 100.0% 101.3% 表5. 大学生学习压力来源 a 值为1时制表的二分组。 图3. 压力来源分布 据调查显示，67%的大学生在学习过程中会感到有压力，仅33%的大学生没有感受到压力。大学生的压力来自于个人、社会、家庭和学校各个方面，具体数据如表5、图3所示。排在第一顺位的“个人定位”占比34.2%、“社会环境带来的压力”占比29.1%、“家庭”占比9.3%，“同学间营造的氛围”占比5.9%。 以上因素显示具体的压力影响主要表现为两个方面：一方面，对学生来说，高中教育不同于大学教育，高中阶段更强调学习成绩这一单一指标的重要性，而大学的教育更加注重学生综合能力的提升，学生进入大学后单一考核指标向多元考核指标转变，造成在高中向大学阶段的转变过程中个人成就感出现落差。加上不准确的个人定位与过高的目标设计，使其经过努力仍然达不到预期的效果，从而产生焦虑的情绪，学生承受较大的压力。另一方面，就客观环境来看，根据教育部发布的最新信息，2018年高校毕业生人数达到820万超越2017年的795万 [ 5 ] ，全国大学生毕业人数再创新高，就业形势日益严峻，很多大学生面临着“毕业即失业”的困窘、部分专业市场趋于饱和被迫进入其他领域发展的问题，加剧了学生承受的压力。在内外部压力的双重影响下，加重了学生的心理负担，成就落差容易被放大化，更加使大学生产生力不从心、悲观消极的态度以及自我否定等不正确的认知。