南通大学20##级~20##级学习情况调查报告
摘要：采用问卷的形式对20##级~20##级学生进行学习情况调查，对数据进行分析得出一下主要结论：一、总体上，女生的学习情况比男生好；二、低年级的学习情况比高年级的好；三、虽然大部分学生表示大学学习重在课外，但是数据显示，学习成绩和课堂行为存在显著的相关性；四、课程难度太大会使得学生有厌学情绪。课程难度最大和厌学情绪最多的学期都是在大一下学习。
1.在学习行为方面，又分为课堂行为、自习情况、时间分配、学习方法。
（1）课堂行为，总体上在这个方面的“得分/总分”比值约为62%，因此若按照该指标来衡量学生的课堂行为，则男女都是刚好及格。
男女对比：女生的情况比男生好。
年级对比：高年级的同学比低年级的同学一致的在课堂行为得分上更低。女生方面，则略有不同，大三女生的课堂行为得分最高。
在测量课堂行为的指标中，有一项是询问学生每周会缺几节课。男生的得分是4.4，女生是4.8。因此，总体上平均每周会跷2-3节课。但是女生跷课的情况比男生少，女生内部差异也比男生小（标准差较小）。
（2）自习情况，询问了学生在自习的时候做下列事情的频率：完成课程作业；学英语；阅读与专业相关的文献或书籍；阅读自己感兴趣的杂志或书籍；玩电脑游戏或上网、看电影；浏览人人网或微博等社交网站；做与社团活动或学生工作相关的内容。数据显示：
自习的时候无论年级性别，得分最高的都是完成作业这一项，表示学生在自习的时候经常-总是在完成课程作业。但是我们可以发现：男女对比，同一年级女生比男生更频繁的在自习的时候完成作业；年级对比，低年级的比高年级的更频繁的在自习的时候完成作业。
此外，排名靠前的表述分别是：学英语、阅读感兴趣的书籍、浏览社交网站。学英语这一项的排名都在2-3名，表示在自习的时候，学生除了完成课程任务意外，经常学习英语。排名第3的，男女行为也有差异：女生更倾向于浏览社交网站，而男生更倾向于阅读自己感兴趣的书籍。至于阅读与专业相关的书籍一项，排名都相对靠后，在5-6名。
（3）时间分配，共设计了两个题目来询问学生的时间分配。其一询问每周花多长时间做下列事情，结果如下：
可以发现，花在自习、完成课程任务、娱乐和社交、和亲人朋友交流、浏览社交网站上的时间，女生比男生多；而花在运动、玩游戏、看小说和电影、睡觉上的时间，男生比女生多。
此外，每一项的标准差都比较大，除了睡觉这一项以外，“标准差/均值”这一比值都接近或超过1。也就是说，行为方差还是比较大的。进一步分析，可以从频率表或直方图中发现，实际上大部分同学都是集中在均值左右的，但是每一项总有极端值出现。比如，大部分同学的睡眠时间在45小时~70小时之间，但是也有同学只睡了20几个小时，或睡超过80个小时。当然也有在问卷上填写“N多小时”的，不过这个电脑实在是无法理解，因此只好剔除掉这个答案。
其二询问下列事情，哪些是学生打算做或者正在做的，部分结果如表-2中所示。
可以发现，无论是哪个项目，随着年级的增大，都是打算做和还没决定的人比例减小；而不打算做和正在做的人比例增加。也就是说，对于下列三个项目，年级越高的学生，已经做出决定，不再迟疑的人比例越高。下面的数据可以给同学们在规划大学生活的时候，做些参考。
学习第二专业，每个年级都有同学在学习第二专业；大一的时候有74.3%打算做或者还没决定，但是到了大二的时候比例就锐减到了34.8%。减少了约40%，其中的30%选择了不打算修读第二专业，其中的10%则付出行动，开始学习第二专业。最终，到了大三的时候，约有23.9%的人在修读第二专业。
修读GRE、雅思、托福的课程，这一项的情况和学习第二专业的情况类似。每个年级都有同学在修读GRE、雅思或托福的课程。到了大二的时候，比例由75.4%减少到42.3%，减少的33.1%，其中的22.2%选择了不打算做，11.1%则开始修读相关课程。到了大三有20.9%的人在修读相关课程。这里需要说明的是，部分大三的学生在该项目选择了不打算做，其原因是他已经在大二的时候做过了。
创新计划，这一项则和上面两项表现出一定的差异。大一的时候参加创新计划的人数很少，但有85.1%的人表示打算做或者还没决定。到了大二的时候，比例减少到40.9%。与前面两项不同的是，减少的44.2%的百分数中，有40.8%在大二的时候参加的了创新计划，而不打算参加创新计划的人数比例仅增加3.5%。
综上所述，大部分同学都在大二的时候会做出自己的决定。此外，上述的分析表述，可能会让人存在误解，似乎采用的研究方法是历时研究，即追踪同一个群体，然后测量他们在大一至大三期间的打算分别是怎么样的，研究他们行为的变化情况。但是实际上，本研究是采用截面研究，即研究三个不同的子群体，然后在同一时间测量这三个子群体的行为，然后对比这三个群体。
注：表-2中的“平均值”和“标准差”，表示的是正在做这一项的学生每周花在做这件事的时间的平均值和标准差。
（4）学习方法，主要是研究学生是倾向于采用自学的方法，还是倾向于采用教学的方法。结果如下：
在“得分/总分”比值上，教学得分比值为57.7%，自学得分比值为70.0%。也就是说无论性别年级，学生都更倾向于自学。而在后面进行相关分析的时候，却发现，学习成绩和倾向教学存在显著正相关，也就是说倾向于教学的学生，学习成绩会更好。
如表-3所示，教学和自学两个变量的总分分别是26分和30分。
特别地：对下列两个表述，每个子群体表示有些同意（平均分）：
A我觉得大学学习的重点在课外而非课堂；B大部分课程，我都是自学的，很少听讲。
2.在学习心理方面，又分为学习状态、学习态度、情绪、兴趣、自我认知
（1）学习状态，主要测量学生学习的专注性和持久性。
在“得分/总分”比值上，专注性得分比值为55%，持久性得分比值为66%。
子群对比发现，大二女生在这两项上的得分都是最低的，都比其他子群低1分左右。
除此之外，男生在专注性上比女生低，在持久性上比女生高。但是差别不是很显著。
（2）学习态度，主要测量学生学习的主动性和动机。
主动性方面，“得分/总分”比值为58%。
男女对比：男生的主动性比女生高；
年级对比：年级高的比年级低的主动性低。
学习动机方面，“得分/总分”比值为58%。
男女对比：除了大一女生的学习动机特别弱，其他年级，女生的动机比男生强，
年级对比：除了大一女生之外，高年级的学生比低年级的学生动机弱。
（3）认知，主要测量学生对能力的认知的积极程度，和自我效能感的高低。
心理学上认为，对能力的认知越乐观，自我效能感越高，学习效果越好。
在能力认知的积极程度方面，“得分/总分”比值为61%。
男女对比：除了大二男生得分较低，男生对能力的认知比女生积极；
年级对比：除了大二男生，低年级的学生对能力的认知比高年级的积极。
在自我效能感方面，“得分/总分”比值为63%。
男女对比：除了大二男生得分最高，女生的自我效能感比男生好；
年级对比：除了大二男生得分特别高，同时大二女生得分稍低，低年级的自我效能感比高年级的好。
3.成绩，主要用来在进行相关性分析的时候，分析成绩和学习行为、学习心理等其他方面的相关性。因此除了“成绩满意度”以外并不对成绩进行子群分析。
（1）成绩满意度，大部分同学对成绩的满意度介于不满意和比较满意之间。
女生对成绩的满意度比男生高。
（2）不及格科目的数量和年级之间存在显著正相关。这是很容易理解的，年级越高，学的课越多，不及格的科目也可能越多。
4.环境因素，主要考虑以下几个方面对学生学习情况的影响：教师、同伴、辅导员、课程设置、学校设施、三三制。
（1）同伴对学生学习情况的影响，主要考察：学习行为是否容易受同伴影响、同伴之间的交流频率、是否倾向和成绩好的同学交往。
在学习行为受同伴影响程度方面，各个子群体的“得分/总分”比值在55~66%之间。在子群对比的时候并没有呈现出很好的规律性。除了大一女生比大一男生更容易受到同伴影响之外，大二、大三的男生都比女生更容易受同伴影响。但是，在后面的相关性分析中，发现受同伴影响的程度和学生的学业成绩之间存在显著的负相关。即，越容易同伴影响的学生，学习成绩会越差。
在同伴交流交流方面，“得分/总分”比值为53%。同学之间关于学习方面的交流不是很多，总体上男生比女生好。其中大二男生和大三女生的得分较高。
在是否倾向和学习成绩好的同学交往这一问题上。各子群的均值在2~4分之间，其中2代表不同意，3代表有些不同意，4代表有些同意。可以看到，随着年级的增大，男生和成绩好的同学交往的意愿提高；而女生则和成绩好的同学交往的意愿降低。
（2）教师方面，主要考察学生与老师的交流情况，以及对老师的评价，“得分/总分”比值为57%。除了大三女生对教师的评价最高，大一和大二都是男生对老师的评价比女生更高，更愿意和老师交流。
（3）辅导员方面，主要考察学生和辅导员的交流情况，是主动还是被动。需要说明的是，这里的“主动”和“被动”只是用来概括两组指标的一个术语，它们并不是相对立，也就是说主动性得分高的学生，并不一定被动性得分就低。实际上，这两者之间存在这显著的正相关。
测量主动性和被动性的题目设置是，各自有3个表述，让受访者在非常同意到很不同意6个区分度之间勾选一项。测量主动性的3个表述是：A我知道辅导员的办公室和办公时间；B我时常关注辅导员发布的消息；C我曾经主动和学工组的老师交谈。测量被动性的3个表述是：D我希望辅导员能够关注到我；E当我有困难的时候，如果辅导员不问，我也不会告诉他/她；F当没人当面通知我（包括电话、短信），我常常错失某些消息。
数据分析结果如下：
从平均分上看，无论男女，大二、大三的学生都更倾向于主动与辅导员取得联系；而大一的学生在主动性和被动性方面的得分相差不大，且得分较低。
从标准差上看，无论男女年级，主动性的得分标准差都比被动性的得分标准差大。进一步观察频率表或柱状图，可以发现被动性的得分分布比较符合正太分布，较少出现极端值，即非常被动或者非常不被动的人数较少。而主动性的得分分布，则较多的出现极端值，各个子群都出现了极端值，即非常主动或非常不主动的同学较多。其中，非常主动的同学比非常不主动的同学多。
特别的，对于A表述，大一的学生表示不太知道辅导员的办公室和办公时间；而大二、大三的学生则表示大概知道辅导员的办公室和办公时间。
对于E表述，每个子群体都表示有些同意，也就是说，一般情况下，当学生有困难的时候，如果辅导员不问，学生是不会主动告诉辅导员的。
（4）在课程设置方面，主要询问了学生本学期的课程任务和课程难度。此外则询问了学生在哪个学期曾经出现过厌学情绪或持续3周以上的学习不认真。
很容易发现，大一到大三课程任务逐渐减轻，分别是比较重、一般、比较轻。此外，每个年级都有超过50%的人认为大一下的课程最难。
而厌学情绪的数据则如下所示：
在表-4中可以看出有多少同学曾经有过厌学情绪。
从折线图-2可以看出是在哪个学期有厌学情绪。下图的横坐标是厌学学期；纵坐标是在该学期中，某子群体，厌学人数占厌学总人数的百分比；每一条曲线分别代表一个子群体。其中代表大一男和大一女的两个子群体的曲线用虚线表示。因为将这两条虚线去掉以后，可以更明显的看出，曲线在大一下的时候会有一个明显的攀升。也就是说，在大一下这个学期厌学的人数站总人数的百分比较大。那又如何解释大一男和大一女两条曲线和其他四条曲线的不同呢？这可以认为是因为该研究是在大一下的时候进行的，此时大一的学生仅修读完大一上的课程，大一下的课程也才刚开始，可参照对比的学期较少。
此外，我希望研究厌学情绪和课程难度之间的相关性，因此做了折线图-3，图中横坐标表示学生觉得课程难度最大的学期；纵坐标是，某子群体，觉得该学期课程难度最大的人数占总人数的百分比；每一条曲线分别代表一个子群体。将折线图-3和折线图-2对比可以发现较高度的重合性，因此我们可以认为任务课程难度确实会影响到学生的厌学情绪。但是必须诚实说明的是，在后面进行相关分析的时候，却没有发现课程难度和厌学情绪之间显著的相关性。
此外，对于表述“如果一门课程难度很大，那我就很有可能讨厌学习它。”每个子群体平均得分在3.5分左右，表示介于有些同意~有些不同意之间。
（5）三三制，设置了三个题目分别询问学生对三三制的了解程度，对三三制目标落实情况的感受，以及希望在哪个方面扩大自主选择权。
首先，大部分同学对三三制不太了解。
其次，学校在，实施多元培养、鼓励学科交叉、加强教学实践三个方面的得分较高（排在前的，得分较高）。而在，增强学生的社会竞争力、尊重学生个性选择、推进小班教学、增强教学弹性计划、鼓励院士级别的老师给学生上课，五个方面的得分较低（排在前的，得分较高）。
再者，扩大自主选择权方面，无论年级和性别，按照选择人数比例从高到低排列是：开设实用课程、扩大转系比例、方便跨院系选课、减少必修课程。
5.毕业打算
毕业以后打算读研究生、就业和出国的比例较高。
男生方面，可以发现，高年级的同学更倾向于读研，更不倾向于就业。
女生方面，读研和出国的比例一直较高，就业的倾向比男生更低。
在问及毕业后是否留在本专业就业或深造时，大一和大二的学生，有45%左右的人表示尚未决定毕业以后是否本专业就业或深造，但是有接近50%的人表示会本专业就业或深造。大三的学生，表示尚未决定的比例较低在26%左右，55%左右的人表示会本专业就业或深造。每个年级都有8%（5人）左右的人表示本科毕业以后不会在本专业就业或深造。
三、相关性分析
相关性分析，采用Kendall和Spearman两种计算方法。计算的结果，虽然在数值上有微小的差异，但是各项之间的相关显著性基本上是相同的。
计算结果的形式是一个对称矩阵。矩阵中的每一个值，如aij表示i和j两个变量之间的相关性。对矩阵进行分析的时候，将矩阵分块，在行方向上，分成了4组与每一列进行分析，行方向上的四组分别代表：学习行为、学习心理、教师和同伴、成绩。在列的方向上则不进行分组。
此外，需要注意的是，在描述变量的相关性的时候，会使用类似下列的表述，如“学习主动性越强的同学，学习行为越好。”这会让人感觉，学习主动性是自变量，而学习行为是因变量，它们之间是因果关系。但是这里要明确的是，这样的说法只是表明了学习主动性和学习行为之间存在正相关关系，而非是因果关系。
（一）学习行为和其他变量的相关性分析。
学习行为又分为：跷课情况、课堂行为；在学习方法上是倾向自学还是教学；时间计划性、时间分配合理性、时间执行性。在以上学习行为的二级分类中，除了时间分配合理性以外，其他的各项都彼此间存在或正或负的显著相关性。
1.课堂行为和学习心理存在显著相关性：学习状态（持久、专注）、学习态度（主动、动机）、兴趣（直接、间接）、认知（能力认知、自我效能）越好的学生，课堂行为越好。
2.跷课情况和其他变量的相关性：学习状态、学习态度、学习成绩越好的学生越不会跷课。此外，需要注意的是：在学习方法上越倾向自学的人越可能会跷课，越容易受到同伴影响也越可能会跷课。跷课越多的，越会因为担心自己某门课学得不好而感到焦虑。
3.在学习方法上越倾向教学的学生，学习行为、学习心理、学习成绩等方面的表现越好：跷课少，课堂行为好，时间计划性强，时间执行性好、学习态度和学习状态好，对能力认知积极，自我效能感高，更愿意和教师同伴交流，倾向于和成绩好的同学交往，学分绩、成绩排名、成绩满意度都好！
4.而在学习方法上越倾向自学的学生，在各方面的表现则越不好：其中，与倾向自学有显著负相关的是跷课情况和课堂行为，即越倾向自学的学生越会跷课、课堂行为也越差。此外，倾向自学和学习专注性、主动性、动机的相关程度虽然较弱，但也是负相关，也就是说越倾向自学的学生在以上几个方面的表现也会越差。此外，兴趣越高的学生越倾向于自学；成绩和倾向自学没有显著相关性。
（二）学习心理与其他变量的相关性分析。
学习心理又分为：学习状态（持久性、专注性）；学习态度（主动性、动机）；情绪焦虑、兴趣（直接、间接）；能力认知、自我效能感。在以上学习心理的二级分类中，除了情绪焦虑与其他各项的相关性较差以外，其他的各项都彼此间存在或正或负的显著相关性。
除了焦虑以外，学习心理下的二级变量都在上面分析过了。因此这里只分析焦虑这一项。
有以下几类情况的学生，越容易因为担心自己某门课学得不好而感到焦虑：跷课越多的，越不倾向教学的，时间计划性和执行性越差的，越不同意表述——如果一门课对自己有用就会更认真学习。这几类情况，可以说是因为学习情况不好，因此容易焦虑。
此外，学习越专注的人，也越容易感到焦虑。这一种情况，应该是学习太认真，给自己的压力太大因此感到焦虑。
（三）教师和同伴与其他变量的相关性分析。
同伴又分为同伴交流、同伴成绩、同伴数量和同伴影响，他们彼此间存在着显著的相关性。
1.对教师评价越高或越愿意和教师交流的学生，在以下几个方面的表现越好：课堂行为、学习状态、学习动机、兴趣、能力认知和自我效能感，同伴交流，班级排名。此外，越倾向教学的学生，对教师评价越高或越愿意和教师交流。
2.越容易受同伴影响的学生在一些方面的表现很差，这可能是问题设置的原因。在测量同伴影响的时候，设置了下列三个表述，让受访者从非常同意到很不同意6个区分度中勾选一个。这三个表述分别是：
A有人和我一起自习，我自习的效果更好。
B有时候我会根据舍友是否在学习，来决定自己是否也要学习。
C有时候我会想，如果有人找我自习，我就和他一起去。
如果越同意上述三个表述，则认为越容易在学习方面受到同伴影响。这样的问题设置，本身就假定了受同伴影响是消极的。
虽然问题设置上有一定的偏向性，因此我们不能说“同伴影响都是不好的”，但这也并不意味着非无法得出有效的结论。相关性分析，可以得出，越同意上述三个表述的学生，学习状态和学习态度越不好，总学分绩越低。但是他们愿意和同伴交流，希望和成绩好的同学交往。此外，同意上述表述和很多变量都呈现负相关（不显著），表示在这些方面的表现也不太好。
（四）学习成绩与其他变量的相关性分析。
学习成绩又分为：总学分绩、上学期学分绩、班级排名、成绩分布情况、不及格科目、成绩满意度。在以上学习成绩的二级分类中，彼此之间都存在这显著的相关性。
下列变量和学习成绩的正相关性比较显著：跷课情况、课堂行为、时间计划性和执行性、学习态度、自我效能感。也就是说，跷课越少，课堂行为越好，时间计划性和执行性越好，学习态度越好，自我效能感越高的学生，学习成绩越好。
需要说明的是，在判断一个变量是否和学习成绩有显著的正相关性的时候，采用的标准是：若一个变量和“总学分绩、上学期学分绩、班级排名、成绩分布情况、成绩满意度”其中的三个以上有显著的正相关，则认为该变量和学习成绩有显著的正相关。
此外，需要注意的是，不及格科目和年级存在明显的相关性。
（五）性别年级等与其他变量的相关性。
1.在学习方法方面，低年级的同学，教倾向于教学。
2.在课堂行为、学分绩、班级排名、成绩分布及不及格科数方面，女生的情况比男生好。