原题：学生学业负担指数模型构建与应用

　　作者简介：韩映雄，华东师范大学教育学部考试与评价研究院教授博士生导师。上海 200062

　　内容提要：文章利用自编的学业负担情况调查问卷，构建了具有较好预测效果的基于学生作业时间等变量的学生学业负担综合指数模型和关键指数模型。研究表明，相对于睡眠时间，与学习任务紧密相关的作业时间、校内外补习时间和作业难度是影响学生学业负担的关键因素。相对于校内外补习时间而言，作业时间和作业难度是影响学生学业负担的主要因素。

　　关 键 词：学业负担 学业负担指数 教育评价

　　标题注释：本文系华东师范大学教育学高峰学科建设项目“义务教育段学生学业负担指数开发”的部分成果。

　　学生学业负担既是近年来国内外基础教育研究领域的一个热门问题，也是我国教育政策的一个重要议题。在已有的研究中，学者们对学业负担的内涵和本质、导致学生学业负担过重的成因以及对策都做过充分的讨论，也对我国出台的有关减轻学业负担的政策及实施效果开展了研究。尽管如此，现实中的不同利益关系人对学业负担的感知和评价依然是有差异的。人们为何对同一现象会有不同的判断？究其原因，关键在于目前缺乏科学有效的用于测量学业负担的工具(或量表)、用于表征学业负担的方法或模型以及评估标准。

　　基于此，本文利用自编的学生学业负担调查问卷数据研制和开发了学业负担指数，以期深化有关学业负担的评估研究并有助于推动和完善学业负担政策。同时，还可引导家长、学校和全社会树立正确的教育观念，更为合理地安排学生的学习时间。

　　一、概念、框架与方法

　　要想准确地评价学生学业负担的话，最重要的两类变量是学生的学习时间及相关时间投入以及学习过程中的压力感受。前者数据具有一定的客观性，便于收集；后者既可以用科学的压力量表来测量，也可收集学生有关压力的主观报告。可是，如果使用压力量表来测量的话，一个最大的挑战是我们没法剔除或分辨出哪些压力是由学习带来的，也很难从中计算或剥离出学习压力的程度或水平。为此，本研究基于所开发的指数模型便于收集数据和监测使用的原则，参照教育部有关减轻学生负担的有关文件精神，将学生学习及相关时间投入一级作业难度作为评价学生学业负担的主要变量，并通过统计分析这些不同时间变量与学生学业负担感之间的相关关系，运用多元回归进而计算得出反映学生学业负担情况的指数。

　　学生学业负担指数是教育指数的一种类型，也是社会指数大家庭中的一员。近年来，随着社会指数运动的日益深入和广泛应用，人们越来越热衷于在教育领域开发各类指数，如教育财政充足指数、[1]高等教育研究指数、[2]教育信息化发展指数、[3]义务教育均衡发展指数、[4]高等教育质量指数，[5]等等。社会指数的运用有着悠久的历史，起初兴起于使用经济学来描述经济状况，随后发展到运用社会学、心理学等诸多学科来描述社会状况和心理状态。源于所应用领域的不同，人们对社会指数的理解有细微的差别。费里斯(Ferriss)认为社会指数是一系列的统计，用来监督社会系统，帮助识别社会变化，引导介入改变社会变化的过程。[6]联合国对社会指数是这样界定的：社会指数是一种统计数据，其会对社会状况产生重要影响，并促进对社会状况和社会演变的评价。我们经常在电视上听到或在报纸上看到的失业率、犯罪率、居民健康指数、入学率等都是社会指数。

　　本研究所说的学生学业负担指数是指用来描述和评价学生学业负担状况的一个数据，其依据特定数学表达式计算而得。学业负担指数也可以说是学业负担评价指标体系，因为它也揭示和判定了构成学业负担的各因素权重即影响程度以及评价标准。

　　本研究属于定量研究，该类研究方法是将事物相互联系的各个要素之间的关系以数学模式表述，并进行数值计算或做数值统计分析的研究方法。它主要是通过数据的展现来说明统计结果。[7]

　　本研究将学生有关学习的时间、睡眠时间、休闲时间、体育锻炼时间和作业难度作为可测一级指标并据此建立评价指标体系，详见表1。之所以将睡眠时间和体育锻炼时间作为一级指标，一则这两个时间是教育部有关减负文件中所强调的，二则基于每天24小时时间恒定的前提，这两个时间事实上深受学习时间的影响抑或是挤占。

　　依据表1的评价指标体系编制了初测问卷，开展了小规模试测。随后，又依据试测结果进一步修改了调查问卷至形成正式调查问卷。问卷主要包括三个部分，第一部分为中小学生背景信息情况，主要包括性别、学段、学校、父母亲受教育程度等。第二部分是中小学生各种时间投入情况，包括睡眠时间、书面作业时间、校内补习时间、校外补习时间、兴趣班时间、体锻时间、休闲时间。兴趣班时间在这里专指学生投入钢琴、舞蹈、绘画和游泳等技能专长学习和训练的时间。休闲时间主要是指用于娱乐、用餐、与父母聊天和课外自主阅读等时间。第三部分是学生对学业负担感自我评价。学业负担感自我评价采用里克特五级量表计分，“5”表示“很重”，“4”表示“比较重”，“3”表示“尚可”，“2”表示“比较轻”，“1”表示“很轻”。

　　本研究的调查对象为小学四年级和初中二年级的学生。样本来自七个城市，先在上海、合肥、成都、佳木斯、长沙、海口、银川七个城市选取若干所学校，再在每所学校随机抽取20名-50名学生。每个城市共选取600个样本，其中小学四年级200个，初中二年级400个；男女生各半；中心城区学生占70%，郊区占30%。共发放4200份问卷，回收4142份，回收率为98.62%。

　　依据问卷所得数据，先逐个分析二级指标中各变量与学生学业负担感之间的相关关系。接着，利用一元回归方程建立了这些变量与学业负担感的二元模型，以检验这些变量对学业负担感的解释力和因果关系。最后，采用强迫进入变量法，建立以上述所有变量为自变量、学业负担感为因变量的多元回归模型。应用该模型即可计算得出学业负担指数。

　　二、影响学生学业负担的因素分析

　　为了判断书面作业时间、校内补习时间、校外补习时间、兴趣班时间、睡眠时间、体育锻炼时间、休闲时间、作业难度和学生学业负担之间的关系以便进一步确认这些变量对学生学业负担的影响及程度，我们逐个计算了这些变量与学业负担感的相关关系数以及显著程度(具体结果如表2所示)。

　　上述结果表明，学生书面作业时间、学校统一组织的全班同学都需参加的与考试科目有关的校内补习时间、学生参加的与考试科目有关的校外补习时间、兴趣班时间、睡眠时间、体育锻炼时间、休闲时间、作业难度与学业负担感之间均存在显著的线性回归相关。作业时间对学生学业负担具有显著的影响，作业时间长的学生学业负担重；校内补习时间对学生学业负担具有显著的影响，校内补习时间长的学生学业负担重；校外补习时间对学生学业负担具有显著的影响，校外补习时间长的学生学业负担重；兴趣班时间对学生学业负担具有显著的影响，参加兴趣班时间少的学生比参加兴趣班时间多的学生学业负担重；睡眠时间对学生学业负担具有显著的影响，睡眠时间少的学生比睡眠时间多的学生学业负担重；体育锻炼时间对学生学业负担具有显著的影响，参加体育锻炼时间少的学生比参加体育锻炼时间多的学生学业负担重；休闲时间学生学业负担具有显著的影响，休闲时间少的学生比休闲时间多的学生学业负担重；作业难度对学生学业负担具有显著的影响，作业难度越大，学生学业负担越重。

　　三、学业负担指数的构建

　　前文结果已经表明，作业时间、校内补课时间、校外补课时间、兴趣班时间、睡眠时间、体育锻炼时间、休闲时间和作业难度与学业负担感的相关系数都是显著的。这八个自变量对学业负担感都有显著的解释力，分别为11.7%、2.6%、3.2%、-0.2%、-11.5%、-2.8%、-1.9%和18.8%。也就是说，上述八个自变量各自对学生学业负担感有不同程度的影响，有正向的，也有反向的。

　　但是，这些数字只是说明了这八个自变量的单独影响程度。事实上，学生在校期间的学业负担肯定不是只受某一个单一变量的影响，而是综合影响的一个结果。因此，有必要发现和揭示这八个自变量联合影响的情况。为此，我们采用强迫进入变量法，建立以这八个因素为自变量、学业负担为因变量的多元回归模型(具体分析结果见表3)。

　　由表3可得出未标准化的回归方程如下：

　　学业负担=2.281+0.119×作业时间+0.021×校内补习时间+0.049×校外补习时间-0.149×睡眠时间-0.016×兴趣班时间-0.045×体锻时间-0.051×休闲时间+0.352×作业难度 (1)

　　假如已知作业时间等八个变量，便可利用式(1)计算得出学业负担的数值。在此，我们将这个数值就命名为学业负担综合指数，该方程就是学业负担综合指数表达式或模型。

　　由表3还可看出，这八个预测变量共可解释学业负担感28.7%的变异量。为验证该模型的可靠性，我们将所有样本学生的作业时间等八个变量代入式(1)可得学生学业负担综合指数为2.9966，误差=(2.9966-2.99)/2.99×100%=0.22%，预测值误差小于0.5%，说明预测结果好，有力验证了该线性回归模型的正确性。

　　上述分析所使用的八个自变量既有主要发生在学校场景中的变量如校内补习时间，也有主要发生在校外的变量如休闲时间；既有与学习任务紧密相关的时间投入变量如作业时间，也有与学习任务关系较为疏远的时间变量如睡眠时间。为此，我们挑选出作业时间、校内补习时间、校外补习时间和作业难度这四个与学习任务紧密相关的变量建立回归方程以便验证他们对学业负担感的解释变异量。

　　采用强迫进入变量法，结果见表4。

　　由表4可得出未标准化的回归方程如下：

　　学业负担=1.208+0.177×作业时间+0.028×校内补习时间+0.046×校外补习时间+0.377×作业难度 (2)

　　由表4可看出，这四个变量共可解释学业负担感23.4%的变异量。与前述的八个变量引起的28.7%的变异量相比，这四个变量对学生学业负担感的影响程度更为直接和明显。换句话说，与睡眠时间、体锻时间、休闲时间和兴趣班时间相比而言，作业时间、校内外补课时间和作业难度是影响学生学业负担感的关键变量。

　　同理，假如已知作业时间等四个变量，便可利用式(2)计算得出学业负担的数值。在此，我们将这个数值就命名为学业负担关键指数，该方程就是学业负担关键指数表达式或模型。

　　在这里，基于这四个变量所说的学生学业负担更接近于同类研究中所说的课业负担的概念。[8][9][10][11]

　　四、基于综合指数的学生学业负担区域差异分析

　　将被调查的七个城市按照地域划分为东中西三个区域(上海和海口属于东部，长沙、合肥和佳木斯属于中部，成都和银川属于西部)，并利用综合指数表达式计算不同区域样本学生的学业负担指数，结果见表5。

　　由表5可知，东、中、西部区域学生在学业负担综合指数上有显著差异(F=9.793，P＜0.001)。通过方差齐性检验，发现学业负担的显著性检验P值小于0.05，因而拒绝虚无假设，即违反方差同质性假定。故需采用方差异质的事后比较法Tamhane's T2检验法来分析东、中、西部三个区域学生在学业负担上的具体差异情况，可知，中部区域学生的学业负担与东部和西部区域学生的学业负担有显著差异(P＜0.001)，而东部区域和西部区域学生的学业负担则无显著差异。该结果表明，与东部和西部区域学生的学业负担相比，中部区域学生的学业负担相对较重一些，东部与西部区域学生之间的学业负担则没有显著差异。

　　五、结论与讨论

　　1.相对于睡眠时间而言，与学习任务紧密相关的作业时间、校内外补习时间和作业难度是构成影响学生学业负担的关键因素

　　如前文结果所示，由校内外补习时间、作业时间和作业难度这四个变量所构成的学生作业负担关键指数在解释力上或者说预测因子贡献性上并没有比八个变量构成的综合指数低很多。这也就说明上述四个因素比睡眠时间、体育锻炼时间、兴趣班时间和休闲时间对学生学业负担有更大和更直接的影响，更何况后四个因素还是反向相关即反向作用的。换句话说，后四个因素在一定时间范围内的存在不仅不会加重学生的学业负担，反而可能有助于减轻学生学业负担。

　　基于这个相互作用规律，我们就不难理解教育部在有关减负的政策文件中为何将睡眠时间、体育锻炼时间等看似与学习任务不太紧密相关的时间做了明确规定并成为督查减负执行情况的评估指标。当然，也正是前文所揭示的这四个因素影响力相对较弱的事实，也在一定程度上有助于我们理解那些严格执行了政策规定时间的学校的学生学业负担并没有明显减轻的事实。

　　由此看来，可以更为准确地说，教育部有关学业负担政策上所规定的睡眠时间和体育锻炼时间等基本时间要求更多的是出于青少年身心健康需要而不是依据教育或学习规律。不仅如此，这些时间要求在某种程度上恰恰可能是不符合学习规律的。因为学生的学习时间不仅受制于学习任务的难度、学生天赋，也与学生学习动机、耐力和兴趣等紧密相关。从管理角度看，还与学时计划、课程标准和大纲等有关。教育部尽管可以就学时计划、课程标准和大纲做出统一的管理规定，但却无法就学生个体学习情况做出统一规定也没法规定。也正因如此，近几年教育部和各地教育行政部门公布的有关学业负担的各种时间规定屡受诟病。

　　再则，作为教育行政部门的政策，一旦使用减轻学生学业负担这样的政策术语，就容易给全社会造成学生学业负担过重的基本事实和假设。但事实上，学生学业负担在不同学生身上有不同体现，有的学生是投入时间过多以至于影响身体健康，有的学生是压力过大而影响心理健康。

　　还有，由于我们目前并没有连续多年的全国范围的抽样调查数据支持，因此也就没有关于学业负担情况的常模。从实证研究的要求看，既然没有连续测量数据和常模，也就很难描述学生学业负担的逐年变化情况，也很难对当前的现状给予学业负担过重的价值判断。当然，我们也不否认民众基于经验的关于学生学业时间投入和学习压力比过去增加的判断。但是，假如我们不能准确科学地测量引起学业负担的各种变量的结构与比例关系，也未能清晰地知道这些变量之间的相互影响关系和传导机制的话，光有一个笼统的模糊感知是远不能解决当前困境的。

　　2.相对于校内外补习时间而言，作业时间和作业难度是影响学生学业负担的主要因素

　　基于前文作业时间和作业难度对学业负担解释力相对较大的数据事实，我们可以认为，相对于校内外补习时间而言，作业时间和作业难度是影响学生学业负担的主要因素。按此，我们就可以通过着力减轻学生的作业难度和减少作业时间来实现减轻学生学业负担的目的。

　　表面上看，作业难度和作业时间是两个独立的变量和影响因素，但事实上他们两者之间是有密切关系的。因为对于特定学生而言，作业难度增加会导致学生作业时间增加并进而增加学生的学业负担。另外，单纯地增加作业量也会增加学生的学业负担。这两种情况在现实中都不同程度地广泛存在。

　　由此看来，要想切实有效地减轻学生的学业负担，控制作业难度和减少作业量是当务之急和现实之举。那么，该如何控制作业难度和减少作业量呢？作业难度和作业量缘何被增加的？笔者以为，导致这种现象的关键人是教师和家长。

　　在日常教学中，教师由于未能准确、恰当地把握课程标准和考试大纲中的各种学习目标而随意甚至故意将那些较为中、低层的学习目标升格为高层学习目标，从而导致教与学以及作业难度的增加。教师这样做是建立在假如学生达到了更高层次的学习目标的话，那他肯定达到了较低层次的学习目标的假设之上的。而导致作业量增加的假设则是增加的练习或作业可以帮助学生记忆或达到熟能生巧的学习结果。从学习的发生机理和所揭示的规律角度看，上述假设在某些学生身上、某些科目学习上的确如此。但问题的关键是一旦所有升学考试科目的教师都这样做的话，累积在某个特定个体学生身上的总的作业难度以及由此引发的作业时间将数倍增加。所以说，要想改变这种局面，必须要改变教师的教学行为。这其中最为关键的是教师要学会在准确理解和把握课程标准和考试大纲的基础上自行设计和开发适合于所带班级学生的个性化的作业。只有这样，才有可能摆脱现成的教辅和无节制的刷题。

　　从家长角度来说，导致学生作业难度和作业时间增加的主要途径是给学生安排基于提前学习目的的高难度和额外的作业任务，或是因学生在校外培训机构学习而产生的额外作业。

　　利用此次问卷数据，通过对校外补课时间与父母亲受教育程度之间关系的差异检验结果表明，父母亲受教育程度不同的学生校外补习时间存在显著差异。除了父亲学历是本科的显著少于父亲学历是专科的外，父亲的学历越高，其孩子的校外补习时间也越多。除了本科学历的母亲和专科学历的母亲之间不存在显著差异外，母亲的学历水平越高，其孩子校外补习时间越多。可见，除了学校，由“妈妈的焦虑”[12]所引起的学生学业时间增加已日益成为一种普遍现象。不仅是妈妈，焦虑也存在于爸爸身上。因此，应该说，家庭焦虑才是当今我国中小学生学业负担增加的真正罪魁祸首。事实上，这种由家庭焦虑而引致的教育行为及预期已经远远超出孩子学习本身，这些预期还肩负着家庭阶层跨越或流动等更为重要和敏感的重任。以前，尽管大部分家庭也都知晓通过教育来实现阶层跨越或流动的规则或可能，但真正完全依赖此规则的家庭占比可能没有今天这么高。何况，以前实现阶层跨越或流动的机会还比现在大。机会在减少，想要利用机会的人却同时在增加，竞争性自然而然陡然激烈起来。

　　前文数据结果表明，本研究所构建的学生学业负担综合指数和关键指数具有较好的效信度和预测性，达到了预期研究目的。当然，或许有人会觉得研究结论特别是有关东、中、西部三个区域学生学业负担情况与经验感知不太符合，造成这种情况的主要原因可能源于抽样误差或是样本代表性的欠缺。但是，本研究的重点任务并不是去揭示三个区域的差异情况，而是通过对东、中、西部三个区域学生学业负担情况的分析来验证所开发的指数模型的可靠性和应用可行性。

　　与此同时，读者可能要追问：除了上述诸多时间因素外，还有哪些因素可以用来反映或体现学生的学业负担情况呢？限于问卷信息，本研究尚不能完全回答这个问题，有待未来进一步挖掘和探索。

　　学业负担监测和指数开发是一项具有很大挑战的评估工作。如何在理想的测量评估方案与可行和可靠的信息收集之间取得平衡尚有待进一步探索和努力。

　　(在本研究过程中，赵红旭、刘方、贾静在数据处理过程中提供了很多协助，在此特致谢意。)

　　参考文献：

　　[1]汪栋，等.我国教育财政投入充足指数设计与标准测算[J].华东师范大学学报：教育科学版，2017，(3).

　　[2]武建鑫.高等教育研究指数的构建与运用[J].中国高教研究，2016，(7).

　　[3]卢春等.区域义务教育信息化发展指数及区域差异研究[J].中国电化教育，2016，(5).

　　[4]尤莉.义务教育均衡发展指数设计的国际经验与借鉴[J].中国教育学刊，2016，(10).

　　[5]赵伶俐.基于云计算与大数据的高等教育质量指数建构——技术、理论、机制[J].复旦教育论坛，2013，(6).

　　[6]Clifford W.Cobb,Craig Rixford.Lessons Learned from the History of Social Indicators[J].Redefining Progress,1998,(11).

　　[7][美]威廉·威尔斯曼.教育研究方法导论[M].袁振国，等，译.北京：教育科学出版社，2003：16.

　　[8]顾志跃.中小学生课业负担问题——中小学教育改革热点问题导读之十一[J].教育科学研究，2004，(11).

　　[9]马德益，胡敏.论教育创新中的“减负”问题[J].天津师范大学学报：基础教育版，2004，(1).

　　[10]程晗.对“减负”的理性解读[J].教育理论与实践，2000，(5).

　　[11]鲁林岳.综合辩证论“减负”[J].教育研究，2007，(5).