教科文摘|浦小松、康建朝：学习成绩､STEM兴趣与21世纪技能——基于中介效应模型分析

一､引    言

为应对信息时代的全球竞争､人工智能和知识社会带来的挑战,国际教育界出现了以21世纪技能为导向的教育改革运动｡这是一场从知识性和基础性的3R(Reading, wRiting,aRithmetic)运动变革为21世纪的技能性和高阶性的4C(Criticalthinking and problem solving, Communication, Collaboration, Creativity and innovation)运动,是一次重大教育范式和课程领导范式的变革(彭正梅等,2017)｡有学者指出,美国21世纪技能的内涵框架包括三套技能:学习与创新技能､数字素养技能和职业与生活技能｡学习与创新技能是21世纪技能的精神内核,包括三项具体技能:批判性思维与问题解决､沟通与合作､创造力与创新｡数字素养技能是21世纪技能的技术基础,包括三项具体技能:信息素养技能､媒体素养技能､信息与交流技术技能｡职业与生活技能是21世纪技能的实践环境,包括五项技能:灵活性与适应性技能､主动性与自我指导技能､社会交往与跨文化技能､产出能力与问责技能､领导力与责任技能(贺巍等,2011;张义兵,2012)｡

尽管不同国家､不同学者对21世纪技能内涵的阐释有所差异,但总体而言,21世纪技能是为应对变动不居的世界以及未来生活与职业挑战所需的重要技能,具有综合性､广泛性､丰富性,核心要素涵盖批判性思维､问题解决､沟通协作､创新创造等关键技能｡不论我国学生发展核心素养的提出,还是国际上有关21世纪技能的讨论,都反映了育人目标由强调知识过渡到注重能力｡而素养与技能的培养通过何种教育模式或方式有效实现,难有定论｡从国际教育改革热点和一些国家教育实践看,STEM教育有助于培养学生的科学探究能力､创新意识､批判性思维､信息技术能力等未来社会必备技能｡教育首先是学习知识,特别是扎实的､系统的知识,中学作为学生成长的关键阶段,对其21世纪技能的培养至关重要｡本研究选择初一和高一学生作为样本,重点分析学习成绩､STEM兴趣与21世纪技能之间的相互关系｡

二､研究假设与分析框架

(一)研究假设

1.学习成绩与21世纪技能的关系

成绩,更多指的是学生对知识的掌握程度,一定程度上反映学生学习某一科目的能力｡知识的获得与能力的形成均是教育的目标,学习就是要使学生具备知识迁移的能力｡陈瑞丰等(2019)认为知识建构是能力生成的必要基础｡没有知识建构,能力生成就丧失了前提｡21世纪技能框架注重培养全面发展的学生,强调在知识学习中学会思考,使知识获得和能力养成相互促进､相互提高｡

基于此,本研究提出如下假设:

假设H1:成绩中等或优异学生的21世纪技能水平显著高于成绩较差的学生｡

2.学习成绩与学习兴趣的关系

学习兴趣是学习动机中最现实和最活跃的因素,学生在学习过程中体验到愉悦感,能够使他们在该领域取得较多的学业收获｡反之,学业成就的取得也能激发其学习兴趣｡克勒尔等(Koeller et al.,2001)研究表明,至少从七年级到十年级,学业成就会影响学习兴趣,即高学业成就者比低学业成就者表现出更浓厚的学习兴趣｡费雪等(Fisher et al.,2012)研究发现,数学技能可以预测数学兴趣,数学兴趣和数学能力之间的互惠关系可能在学龄前就已存在｡常卫国等(2010)对高一学生调查的结果显示,成绩好的学生数学学习兴趣浓,学生数学学习兴趣和他们的数学成绩互为因果｡成就感激发学生的学习动机进而导致学习成绩的提高,学生的数学基础和学习兴趣正相关｡

基于此,本研究提出如下假设:

假设H2a:成绩中等或优异学生的数学学习兴趣显著强于成绩较差的学生｡

假设H2b:成绩中等或优异学生的科学学习兴趣显著强于成绩较差的学生｡

假设H2c:成绩中等或优异学生的工程与技术学习兴趣显著强于成绩较差的学生｡

3.学习兴趣与21世纪技能的关系

兴趣作为非智力因素的重要方面,能够形成强大的精神力量,是培养能力的先导,能够有效促进知识向能力和素养的转化｡积极的学习兴趣会使大脑处于活跃状态,激发学习动机,提高注意力,促进学生主动学习和思考｡克拉普(Krapp,2005)认为兴趣对学生的认知表现和情感体验具有积极的促进作用｡因此,培养兴趣,建立学习自信,增强学习内驱力,是形成能力的先决条件｡

基于此,本研究提出如下假设:

假设H3a:数学学习兴趣对21世纪技能水平具有显著正向影响｡

假设H3b:科学学习兴趣对21世纪技能水平具有显著正向影响｡

假设H3c:工程与技术学习兴趣对21世纪技能水平具有显著正向影响｡

4.学习兴趣的中介效应

STEM教育使传统的科学､技术､工程､数学等学科教育不再停留于学科内部,而是加强其内在关联与融合,帮助学生综合学习与运用不同学科知识,培养科学探究能力､团队合作能力､创新意识､批判性思维等未来必备技能｡在课程与教学中,STEM课程注重探究学习和项目学习,将学习情境与真实世界联系,强调科学技术与工程､数学的整合,培养学生解决实际问题的能力(徐金雷等,2017)｡本研究认为,中小学STEM教育的核心功能在于它为学生综合知识与全面发展能力培养之间架构起桥梁,在学生从掌握知识到应用知识养成能力的转化上起到助推作用｡STEM学科兴趣浓厚的学生,更有可能获得较好的学习成绩,具备更高的21世纪技能｡

基于此,本研究提出如下假设:

假设H4a:数学学习兴趣在学习成绩与21世纪技能水平之间存在中介效应｡

假设H4b:科学学习兴趣在学习成绩与21世纪技能水平之间存在中介效应｡

假设H4c:工程与技术学习兴趣在学习成绩与21世纪技能水平之间存在中介效应｡

(二)分析框架

通过文献梳理和理论分析发现,学生学习成绩(较差､中等､优异)与21世纪技能水平之间存在关联性,而学习兴趣可能是学习成绩与21世纪技能水平关联的中介｡本研究以中学生为研究对象,以学习成绩为核心解释变量,以数学学习兴趣､科学学习兴趣､工程与技术学习兴趣为中介变量,以学生性别､年级､校外活动､父亲职业ISEI指数､母亲职业ISEI指数为控制变量,研究它们如何作用于提升学生的21世纪技能,分析框架见图1｡

三､数据与变量

(一)数据来源

为了解中国STEM教育发展状况,课题组编制了《中国STEM教育调查问卷》,内容包含学生基本信息､STEM学习情况､STEM学习兴趣与职业倾向三个维度,具体为11项指标49道题,并于2019年9-10月间,通过四阶段分层抽样向全国七大区域(华北､华东､东北､华中､华南､西南､西北)初一､高一学生发放问卷,累计回收中学生问卷16122份,剔除质量不佳问卷和不符合分析需求的问卷,得到有效问卷14418份｡

(二)变量设计

1.被解释变量

学生21世纪技能量表采用五点计分｡其中,1表示强烈不同意,2表示不同意,3表示既不同意也不反对,4表示同意,5表示强烈同意｡分值越大,说明学生21世纪技能水平越高｡

对学生21世纪技能量表进行因子分析可行性检验结果显示,KMO检验值为0.956,Bartlett球形检验p=0.000<0.001,表明数据适合做因子分析｡题目的可靠性分析α信度系数为0.955,信度较高｡探索性因子分析结果显示,学生21世纪技能量表得到一个公因子的特征值为7.62,方差贡献率为69.31%(见表一)｡

本研究采用验证性因子分析检验探索性因子分析结果的有效性,RMSEA､SRMR､CFI以及TLI(NNFI)指数均拟合成功,模型具有较好的拟合效果(见表二),其路径见图2｡

2.核心解释变量

学生学习成绩调查采用五点计分题项｡其中,1表示名列前茅,2表示稳居中上,3表示中等水平,4表示不太理想,5表示波动较大｡结果显示,学生表示自己学习成绩名列前茅的占11.57%,学习成绩稳居中上的占29.57%,学习成绩中等的占35.25%,学习成绩不太理想的占17.78%,学习成绩波动较大的占5.83%｡可见,学生学习成绩基本符合正态分布｡

为便于分析,本研究把成绩名列前茅和稳居中上的合并为成绩优异的群体,把成绩不太理想和波动较大的合并为成绩较差的群体,即学习成绩共分为三类,其中,1表示成绩较差,2表示成绩中等,3表示成绩优异｡结果显示,41.14%的学生成绩优异,35.25%的学生成绩中等,23.61%的学生成绩较差｡

3.中介变量

本研究分别考察STEM教育学生数学学习兴趣､科学学习兴趣､工程与技术学习兴趣作为中介变量时,对学生学习成绩与21世纪技能之间关系是否具有中介效应｡

1）数学学习兴趣

数学学习兴趣量表采用五点计分｡其中,1表示强烈不同意,2表示不同意,3表示既不同意也不反对,4表示同意,5表示强烈同意｡分值越大,说明中学生数学学习兴趣越高｡

对数学学习兴趣量表进行因子分析可行性检验结果显示,KMO检验值为0.875,Bartlett球形检验p=0.000<0.001,表明数据适合做因子分析｡题目的可靠性分析α信度系数为0.881,信度较高｡探索性因子分析结果显示,数学学习兴趣量表得到一个公因子的特征值为4.40,方差贡献率为54.96%(见表三)｡

本研究采用验证性因子分析检验探索性因子分析结果的有效性,RMSEA､SRMR､CFI以及TLI(NNFI)指数均拟合成功,模型具有较好的拟合效果(见表四),其路径见图3｡

2)科学学习兴趣

科学学习兴趣量表采用五点计分｡其中,1表示强烈不同意,2表示不同意,3表示既不同意也不反对,4表示同意,5表示强烈同意｡分值越大,说明中学生科学学习兴趣越强｡

对科学学习兴趣量表进行因子分析可行性检验结果显示,KMO检验值为0.936,Bartlett球形检验p=0.000<0.001,表明数据适合做因子分析｡题目的可靠性分析α信度系数为0.936,信度较高｡探索性因子分析结果显示,科学学习兴趣量表得到一个公因子的特征值为5.54,方差贡献率为69.28%(见表五)｡

本研究采用验证性因子分析检验探索性因子分析结果的有效性,RMSEA､SRMR､CFI以及TLI(NNFI)指数均拟合成功,模型具有较好的拟合效果(见表六),其路径见图4｡

3)工程与技术学习兴趣

工程与技术学习兴趣量表采用5点计分｡其中,1表示强烈不同意,2表示不同意,3表示既不同意也不反对,4表示同意,5表示强烈同意｡分值越大,说明中学生工程与技术学习兴趣越高｡

对工程与技术学习兴趣量表进行因子分析可行性检验结果显示,KMO检验值为0.937,Bartlett球形检验p=0.000<0.001,表明数据适合做因子分析｡题目的可靠性分析α信度系数为0.930,信度较高｡探索性因子分析结果显示,工程与技术学习兴趣量表得到一个公因子的特征值为5.77,方差贡献率为64.16%(见表七)｡

本研究采用验证性因子分析检验探索性因子分析结果有效性,RMSEA､SRMR､CFI以及TLI(NNFI)指数均拟合成功,模型具有较好的拟合效果(见表八),其路径见图5｡

4.控制变量

控制变量包括学生个体和家庭两个层面｡个体层面的控制变量主要为性别､年级､校外活动;家庭层面的控制变量主要为父母职业类别｡

本研究将父母职业类别转换为国际标准职业分类代码(International Standard Classification of Occupation, ISCO-88),采用的国际社会经济地位指数 (ISEI指数)是由甘泽布姆等(Ganzeboom et al.,1992)基于职业的平均受教育水平和收入计算而来｡“军人”职业没有给出ISCO-88与ISEI指数的对应值,因此将这一职业对应的父母ISEI指数设为缺失值(见表九)｡

控制变量的描述性分析结果见表十｡从性别看,男生7296人,占50.60%;女生7122人,占49.40%;从年级看,初一学生10073人,占69.86%;高一学生4345人,占30.14%;每月平均参加校外活动的次数为2.08次｡父亲职业ISEI指数平均值为37.84,母亲职业ISEI指数平均值为35.00｡

四､模型构建与实证分析

(一)模型构建

中介效应模型是量化研究常用的分析方法,已有较完整的分析流程｡本研究构建以STEM兴趣为中介变量,引入控制变量,研究学习成绩与学生21世纪技能相互作用的多元回归模型｡其中,核心解释变量学习成绩由三类变量组成,将其虚拟化得到的score1､score2､score3分别表示成绩较差､成绩中等､成绩优异,以成绩较差为基准组,将成绩中等､成绩优异引入回归模型,得到公式(1)｡其中Control表示一系列控制变量(学生性别､年级､校外活动,父母职业ISEI指数)｡本研究应用多元回归模型,在引入控制变量后,探究成绩中等或成绩优异学生的21世纪技能水平是否显著高于成绩较差的学生,系数c2､c3为成绩中等或成绩优异对21世纪技能水平的总效应｡若c2､c3显著,说明总效应显著,从而验证假设H1｡

本研究将数学学习兴趣､科学学习兴趣､工程与技术学习兴趣分别作为被解释变量,应用多元回归模型,在引入控制变量后,得到公式(2)､(3)､(4),探究成绩中等或优异学生的三科学习兴趣是否显著强于成绩较差的学生,系数a2i､a3i(i=1,2,3)为成绩中等或成绩优异对中介变量STEM兴趣的效应,从而验证假设H2a~H2c｡

本研究将核心解释变量､控制变量和中介变量全部引入模型,得到公式(5)､(6)､(7),根据系数bi(i=1,2,3)探究数学学习兴趣､科学学习兴趣､工程与技术学习兴趣对21世纪技能水平是否有显著正向影响｡系数bi是在控制了成绩中等或成绩优异的影响后,中介变量STEM兴趣对21世纪技能水平的效应;系数c′2i､c′3i(i=1,2,3)是控制了中介变量STEM兴趣的影响后,成绩中等或成绩优异对21世纪技能水平的直接效应;同时STEM兴趣的中介效应等于间接效应,即等于系数乘积a2·ibi､a3·ibi(i=1,2,3)｡中介效应､直接效应和总效应的关系为:总效应(c)=直接效应(c′)+间接效应(a·b),从而验证假设H3a~H3c｡

(二)STEM兴趣中介模型检验

本研究参考温忠麟等(2014)中介效应检验流程检验STEM兴趣是否对总效应存在中介效应,从而验证假设H4a~H4c｡表格十一､十二､十三中,模型1对应公式(1),是检验总效应,即成绩中等或成绩优异学生的21世纪技能水平是否显著高于成绩较差的学生;模型2对应公式(2)､(3)､(4),模型3对应公式(5)､(6)､(7),共同用于检验间接效应｡其中,模型2是检验系数a2i､a3i(i=1,2,3)的显著性,模型3是检验系数bi(i=1,2,3)的显著性,也用来检验直接效应,即系数c′2i､c′3i的显著性｡

1.数学学习兴趣的中介效应检验

数学学习兴趣在学习成绩与21世纪技能之间的中介效应检验结果见表十一｡根据以上分析得到数学学习兴趣的中介模型路径见图6｡

从模型1看,在控制其他变量后,成绩中等(c2=0.050***)或成绩优异(c3=0.198***)对21世纪技能水平的回归系数均显著,总效应显著,从而验证假设H1,即成绩中等或成绩优异学生的21世纪技能水平显著高于成绩较差的学生｡从间接效应看,回归系数a21=0.155,p<0.001,表明成绩中等学生的数学学习兴趣显著强于成绩较差的学生;回归系数a31=0.399,p<0.001,表明成绩优异学生的数学学习兴趣显著强于成绩较差的学生;回归系数b1=0.341,p<0.001,表明数学学习兴趣对21世纪技能水平具有显著正向影响｡由此a21·b1､a31·b1均显著,说明间接效应显著,验证假设H2a和假设H3a,即成绩中等或成绩优异学生的数学学习兴趣显著强于成绩较差的学生,数学学习兴趣对21世纪技能水平具有显著的正向影响｡

从直接效应看,回归系数c′21=-0.003,p=0.731,表明成绩中等学生相比于成绩较差学生的21世纪技能水平没有显著差异;回归系数c′31=0.062,p<0.001,表明成绩优异学生的21世纪技能水平显著高于成绩较差的学生｡

根据以上分析,数学学习兴趣在学习成绩中等与21世纪技能之间只存在中介效应,且中介效应具有溢出效果｡数学学习兴趣在学习成绩优异与21世纪技能之间存在部分中介效应,且数学学习兴趣有较强的中介作用,从而验证假设H4a,即数学学习兴趣在学习成绩与21世纪技能水平之间存在中介效应｡

2.科学学习兴趣的中介效应检验

科学学习兴趣在学习成绩与21世纪技能之间的中介效应检验结果见表十二｡根据以上分析得到科学学习兴趣的中介模型路径见图7｡

从间接效应看,回归系数a22=0.039,p<0.001,表明成绩中等学生的科学学习兴趣显著强于成绩较差的学生;回归系数a32=0.160,p<0.001,表明成绩优异学生的科学学习兴趣显著强于成绩较差的学生;回归系数b2=0.503,p<0.001,表明科学学习兴趣对21世纪技能水平具有显著正向影响｡由此a22·b2､a32·b2均显著,说明间接效应显著,验证假设H2b和假设H3b,即成绩中等或成绩优异学生的科学学习兴趣显著强于成绩的较差学生,科学学习兴趣对21世纪技能水平具有显著的正向影响｡

从直接效应看,回归系数c’22=0.030,p=0.001,表明成绩中等学生的21世纪技能水平显著高于成绩较差的学生;回归系数c’32=0.118,p<0.001,表明成绩优异学生的21世纪技能水平显著高于成绩较差的学生｡根据以上分析,科学学习兴趣在学习成绩中等或优异与21世纪技能之间存在部分中介效应,从而验证假设H4b,即科学学习兴趣在学习成绩与21世纪技能水平之间存在中介效应｡

3.工程与技术学习兴趣的中介效应检验

工程与技术学习兴趣在学习成绩与21世纪技能之间的中介效应检验结果见表十三｡根据以上分析得到工程与技术学习兴趣的中介模型路径见图8｡

从间接效应看,回归系数a23=0.014,p=0.178,表明成绩中等学生相比成绩较差学生的工程与技术学习兴趣影响系数不显著;回归系数a33=0.118,p<0.001,表明成绩优异学生的工程与技术学习兴趣显著强于成绩较差的学生;回归系数b3=0.597,p<0.001,表明工程与技术学习兴趣对21世纪技能水平具有显著正向影响｡由结果可知a23不显著,需要用非参数百分位Bootstrap法直接检验a23·b3的联合显著性,检验结果为z=-9.35,p<0.001,说明间接效应显著｡a23·b3､a33·b3均显著,说明间接效应显著,验证假设H2c和假设H3c,即成绩中等或成绩优异学生的工程与技术学习兴趣显著强于成绩较差的学生,工程与技术学习兴趣对21世纪技能水平具有显著的正向影响｡

从直接效应看,回归系数c′23=0.041,p<0.001,表明成绩中等学生的21世纪技能水平显著高于成绩较差的学生;回归系数c′33=0.128,p<0.001,表明成绩优异学生的21世纪技能水平显著高于成绩较差的学生｡

根据以上分析,工程与技术学习兴趣在学习成绩中等或成绩优异与21世纪技能之间存在部分中介效应,从而验证假设H4c,即工程与技术学习兴趣在学习成绩与21世纪技能水平之间存在中介效应｡

(三)STEM兴趣的中介效应分解

数学学习兴趣､科学学习兴趣､工程与技术学习兴趣在学习成绩中等或优异与21世纪技能之间存在部分中介效应,且数学学习兴趣的中介效应比重很高,其次是科学学习兴趣,最后是工程与技术学习兴趣(见表十四)｡对于成绩中等学生来说,数学学习兴趣中介效应系数a·b与直接效应系数c’的符号相异,理应报告遮掩效应,但直接效应系数c’(-0.003)不显著,因此对于成绩中等学生的数学学习兴趣不报告遮掩效应､中介效应/总效应的比重｡科学学习兴趣对提升21世纪技能水平的中介效应占总效应的比重为40.00%｡工程与技术学习兴趣对提升21世纪技能水平的中介效应占总效应的比重为18.00%｡

对于成绩优异学生来说,数学学习兴趣对提升21世纪技能水平的中介效应占总效应的比重为68.69%｡科学学习兴趣对提升21世纪技能水平的中介效应占总效应的比重为40.40%｡工程与技术学习兴趣对提升21世纪技能水平的中介效应占总效应的比重为35.35%｡

从上述结果可以判断,学生学习成绩越好,STEM兴趣对提升21世纪技能水平的中介作用越大｡另外,学习成绩对21世纪技能有显著正向影响,表明学生学习成绩的提高可以促进21世纪技能水平的提升｡这一方面说明通过提高学习成绩来提升21世纪技能水平,离不开学生STEM的学习兴趣,再次验证了21世纪技能是学习和兴趣共同作用的结果;另一方面说明培养和调动学生的STEM学习兴趣,更有利于学习成绩促进21世纪技能水平的提升｡

(四)控制变量的影响

表十五展示了被解释变量为21世纪技能,不含中介变量的模型(a)和以数学学习兴趣(b)､科学学习兴趣(c)､工程与技术学习兴趣(d)为中介变量的模型中控制变量的回归结果及显著性,(a)列对应表十一､十二､十三中模型1的数据,(b)､(c)､(d)列分别对应表十一､十二､十三中模型3的数据｡

学生性别在回归结果(b)､(c)和(d)中的系数显著为正,说明女生的21世纪技能水平高于男生｡年级在回归结果(b)和(d)中的系数显著为正,说明高一年级学生的21世纪技能水平高于初一年级学生｡学生校外活动在回归结果(a)､(b)､(c)和(d)中的系数均显著为正,说明增加校外活动的次数会提升学生的21世纪技能水平｡父亲职业ISEI指数､母亲职业ISEI指数在回归结果(a)､(b)､(c)和(d)中的系数均显著为正,说明父亲或母亲职业ISEI指数越高,社会经济地位越高,越有助于提升学生的21世纪技能水平｡

表十六展示了被解释变量分别为数学学习兴趣(e)､科学学习兴趣(f)､工程与技术学习兴趣(g)模型中控制变量的回归结果及显著性,(e)､(f)､(g)列分别对应表十一､十二､十三中模型2的数据｡

学生性别在回归结果(e)､(f)和(g)中的系数均显著为负,说明女生的数学学习兴趣､科学学习兴趣､工程与技术学习兴趣低于男生｡年级在回归结果(e)和(g)中的系数显著为负,说明高一年级学生的数学学习兴趣､工程与技术学习兴趣低于初一年级学生｡校外活动在回归结果(e)､(f)和(g)中的系数均显著为正,说明增加校外活动的次数会提高学生的数学学习兴趣､科学学习兴趣､工程与技术学习兴趣｡父亲职业ISEI指数､母亲职业ISEI指数在回归结果(e)､(f)和(g)中的系数均显著为正,说明父亲或母亲职业ISEI指数越高,社会经济地位越高,越有助于提高学生的数学学习兴趣､科学学习兴趣､工程与技术学习兴趣｡

五､结论与讨论

本研究在全国中学生抽样调查数据的基础上,实证检验了学习成绩与21世纪技能水平之间的关系,探讨了学习成绩对于21世纪技能水平的影响机制,应用中介效应模型分析了STEM兴趣的中介作用,结论如下｡

(一)学生学习成绩对提升21世纪技能水平具有直接效应

学生学习成绩与21世纪技能之间存在显著正相关,对提升21世纪技能水平具有直接效应｡成绩中等的学生比成绩较差的学生21世纪技能水平高5.0%,成绩优异的学生比成绩较差的学生21世纪技能水平高19.8%(见表十一､十二､十三中的模型1)｡这可能是因为学习成绩好的学生具有良好的知识接受能力,能更好地获取与积累知识,知识储备量日渐优于其他学生｡而知识的集中载体之一就是课程与教材｡一般而言,对课程和教材掌握与理解程度较高的学生,才能获得更好的成绩,在更大程度上继承了前人传递的间接经验与智慧｡这些经验与智慧成为学生认识､理解及探索未知世界的有效渠道｡

(二)学习成绩越好则STEM兴趣越浓

学习成绩与STEM兴趣之间存在正向关系,不同学习成绩学生的STEM兴趣差异显著｡成绩中等学生比成绩较差学生的数学学习兴趣､科学学习兴趣分别高15.5%､3.9%;成绩优异学生比成绩较差学生的数学学习兴趣､科学学习兴趣､工程与技术学习兴趣分别高39.9%､16.0%､11.8%｡可见,学习成绩中等或优异的学生在STEM兴趣上显著高于成绩较差的学生｡学习成绩中等或优异的学生更有可能获得教师､家长及同伴的肯定与赞赏,从而产生更强的获得感与自信心,进而体会到学习的乐趣;而成绩较差的学生可能会承受更多的埋怨､批评､质疑等心理压力,逐渐失去学习信心与兴趣｡因此,提高学习成绩是培养学生STEM兴趣的有效方法之一｡

(三)STEM兴趣有助于提升学生21世纪技能

数学学习兴趣､科学学习兴趣､工程与技术学习兴趣与21世纪技能之间存在显著正相关,因STEM兴趣激发的动力和探索精神可以促进学生积极主动地投入到增强技能活动中,有助于学生21世纪技能水平提升｡这可能是因为STEM教育倡导项目式学习,这种学习方式以技能或能力为中心｡为了完成STEM课程的项目式学习任务,学生需要开展沟通､交流､协作,持续地进行研究､资源管理,STEM兴趣浓厚的学生,更乐于和同伴沟通,更积极地参与小组合作,表现出更多主动探究和寻根究底的学习行为,而合作能力､批判思维等21世纪技能通过这样的学习过程和学习行为得到孕育发展｡

(四)STEM兴趣在学习成绩促进21世纪技能水平提升方面具有中介效应

中介模型分析表明,不仅学习成绩可以直接对学生的21世纪技能起到提升作用,而且学习成绩越好STEM兴趣越高｡同时,STEM兴趣的提高将强化学习成绩对21世纪技能的提升作用｡可见,STEM兴趣在学习成绩促进21世纪技能水平提升方面具有中介效应,使成绩优化､兴趣增强与技能提升三者之间构成良性循环,且学习成绩越好的学生,STEM兴趣提升21世纪技能水平的中介作用越大｡对此结果可以这样理解,对STEM学科有兴趣的学生,更乐于参与相关学习活动,更可能取得优异成绩｡而优异成绩的获得,又会增强其对STEM学习的信心与兴趣,使其在STEM学习活动中更愿意沟通､表达､协作､展示,在此过程中21世纪技能得到提升｡因此,激发学生STEM兴趣,强化动机,开启心智,教会学习,对于提高各类技能､发展能力有着积极意义｡

(五)增加校外活动可以提升学生21世纪技能

水平增加校外活动的次数可以提高学生的数学学习兴趣､科学学习兴趣､工程与技术学习兴趣,通过增强STEM兴趣,进而提升学生的21世纪技能水平｡这可能是因为,年幼学生处于兴趣特长培养的关键期,丰富多彩的课外活动为他们提供了多种多样的尝试机会,在不同的活动尝试和体验中,发现自身兴趣和特长所在(康建朝,2019)｡如果家长能正确认识儿童的成长规律,尊重儿童的个体差异和天性,树立科学正确的教育观念,儿童校外生活就更丰富,就不会让做作业成为儿童唯一且过重的校外生活,更有利于儿童的全面发展(肖凤秋,2019)｡因此,为了更好地促进学生21世纪技能发展,安排合理､内容丰富､注重劳逸结合的校外活动,应成为常规学校教育的有益补充｡为实现这一目标,教育评价应突破“唯分数”的窠臼,注重情感与能力维度,校内及家庭课业负担也应适当减轻,为参与校外活动提供时间保障｡

(六)家庭社会经济地位对学生21世纪技能获得具有重要影响

父亲或母亲职业ISEI指数越高,社会经济地位越高,较好的家庭环境为子女提供了更好的学习资源,使其处于高质量的学习氛围中,有助于提高学生的STEM学习兴趣,进而提升学生21世纪技能水平｡正如安东尼·塞尔登等(2019)所说:“来自社会经济地位较高家庭的孩子,父母对他们的教育更重视,他们在家中有机会参与更多激发智力的对话,建立起广泛的社会关系,父母在其教育上的资金和时间投入较多等,从而使他们在接受学校教育过程中能够更好地发挥优势､获得优异成绩,并在职业获取､社会交往等非认知技能方面更胜一筹｡”然而,这也警醒我们,因家庭社会资本不同导致的教育结果差异,应该成为推进教育公平进程中的关注点,给予弱势家庭的孩子更多政策支持与关怀｡

来源|《开放教育研究》2021年第4期

作者|浦小松、康建朝（中国教科院助理研究员）

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