引言
學(xué)習(xí)空間是教與學(xué)發(fā)生的載體與支撐?！癓earning Space”概念出現(xiàn)于 20 世紀(jì) 60 年代，20 世紀(jì) 90年代以來，相對固定的、封閉的課堂教學(xué)空間逐步向開放的、靈活的學(xué)習(xí)空間轉(zhuǎn)變。學(xué)習(xí)空間通常指整個學(xué)校的學(xué)習(xí)環(huán)境，主要研究技術(shù)豐富的條件下，如何改造學(xué)校的環(huán)境，以便適應(yīng)學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。學(xué)習(xí)空間包括正式、非正式和虛擬三種，正式的學(xué)習(xí)空間主要有教室、圖書館、大禮堂和實驗室等， 非正式的學(xué)習(xí)空間主要有休息室、走廊、戶外學(xué)習(xí)區(qū)等，虛擬學(xué)習(xí)空間主要有學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)、社交網(wǎng)站和在線學(xué)習(xí)資源庫等。學(xué)習(xí)空間是一種能夠讓學(xué)習(xí)者開放獲取、自由參與、互動交流的環(huán)境， 體現(xiàn) “以學(xué)生為中心”的教學(xué)理念和現(xiàn)代學(xué)習(xí)理論的學(xué)習(xí)場所。學(xué)習(xí)的最終目的是培養(yǎng)學(xué)生面向未來的學(xué)習(xí)力，該能力的培養(yǎng)往往是在學(xué)校與現(xiàn)實世界有效連接的學(xué)習(xí)空間中。學(xué)習(xí)空間支撐學(xué)生在知識加工與生產(chǎn)活動中更好地認(rèn)識世界和自我，建構(gòu)學(xué)生認(rèn)知自我和世界的精神空間。進(jìn)入新世紀(jì)，移動技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、沉浸式技術(shù)、人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展為學(xué)習(xí)空間的拓展和創(chuàng)新提供了有力支撐。在信息技術(shù)的支持作用下，學(xué)習(xí)空間的 “居所”屬性變得更加復(fù)雜，由以往面對面的物理場所延展到了支持師生、生生異地分離開展教與學(xué)的虛擬場所。由于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的入駐、時代文化品性的影響以及教育場域?qū)ΜF(xiàn)代學(xué)習(xí)空間所做出的一系列反思，集多元性、廣延性、虛擬性為一體的后現(xiàn)代學(xué)習(xí)空間應(yīng)運(yùn)而生。多元性是指后現(xiàn)代學(xué)習(xí)空間的價值取向，反對 “一元”與 “線性”; 廣延性是指后現(xiàn)代學(xué)習(xí)空間的空間形態(tài)具有向四周無限綿延的可能性; 虛擬性是指后現(xiàn)代學(xué)習(xí)空間的活動主體、媒介以及文本具備非實體的屬性。未來的學(xué)習(xí)空間需要在一定的程度上實現(xiàn)物理空間與虛擬空間之間的對接，由此一來，學(xué)習(xí)者完整的學(xué)習(xí)行為軌跡，包括學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中的一言一行等，都有可能會借助學(xué)習(xí)空間的記錄與分析，從而轉(zhuǎn)化為對學(xué)習(xí)發(fā)生的原因與結(jié)果的判斷，進(jìn)而改變學(xué)習(xí)空間的決策機(jī)制，成為學(xué)習(xí)空間中高度集成的諸系統(tǒng)的決策形成依據(jù)，不斷發(fā)揮學(xué)習(xí)空間助力智慧形成的中介功能。在此背景下，重構(gòu)學(xué)習(xí)空間成為全球教育改革的重要議題。美國新媒體聯(lián)盟發(fā)布的《地平線報告》，自 2015 年起連續(xù) 5 年預(yù)測學(xué)習(xí)空間的設(shè)計與重構(gòu)是教育改革的趨勢 。
雖然學(xué)習(xí)空間已經(jīng)成為一個研究熱點，國內(nèi)外許多大學(xué)和中小學(xué)都進(jìn)行了有益的實踐探索，學(xué)者們也進(jìn)行了理論探討，但這些討論大都停留于討論蘊(yùn)含其中的教育理念和空間設(shè)計案例描述的層面，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶嵶C研究相對缺乏，而基于空間使用者真實學(xué)習(xí)經(jīng)驗的系統(tǒng)性、回溯性評價更是寥寥可數(shù)。國外的部分學(xué)者在學(xué)習(xí)空間的影響因素方面進(jìn)行了開創(chuàng)性研究， Hurst 研究發(fā)現(xiàn)， 照明、溫度、學(xué)生舒適度和教室技術(shù)等建筑條件與學(xué)生的成績呈顯著正相關(guān)。Oliver 和 Nikoletatos 認(rèn)為，好的學(xué)習(xí)空間能夠讓學(xué)生獲得舒適感與幸福感，學(xué)生在室內(nèi)可隨時給電子設(shè)備充電， 教室溫度適宜且光照充足等。Hill 和 Kathryn 研究結(jié)果表明，在大學(xué)環(huán)境中，比起教室中的計算機(jī)設(shè)備，更舒適的課桌椅、多層座椅和照明對學(xué)生而言更為重要。Vidalakis 等發(fā)現(xiàn)，通過改善設(shè)施和對現(xiàn)有建筑物進(jìn)行更好的管理，可以提高學(xué)生的滿意度 。
國內(nèi)尚未有學(xué)習(xí)空間滿意度方面的文獻(xiàn)，本文聚焦影響學(xué)生對學(xué)習(xí)空間滿意度的因素開展實證研究，基于全國大規(guī)模的調(diào)研數(shù)據(jù)使用無序多分類 Logit 模型分析學(xué)生學(xué)習(xí)空間的滿意度。文章結(jié)構(gòu)安排為: 第一部分介紹研究背景; 第二部分為數(shù)據(jù)、變量與分析框架; 第三部分為模型設(shè)定與實證分析; 第四部分為結(jié)論。
數(shù)據(jù)、變量與分析框架
(一) 數(shù)據(jù)來源
學(xué)習(xí)空間是學(xué)生最常使用的物理環(huán)境，而這些空間可能對學(xué)生產(chǎn)生正向或者負(fù)向的影響。為了更好地提高學(xué)習(xí)空間的有效使用率，中國教育科學(xué)研究院采用經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織設(shè)計的問卷，調(diào)查學(xué)生對學(xué)習(xí)空間的使用情況。學(xué)生問卷包括學(xué)生相關(guān)信息、學(xué)生課內(nèi)外學(xué)習(xí)空間擁有及使用情況、空間物理環(huán)境的舒適性、空間布置、心理和生理安全及幸福感、學(xué)校使用的技術(shù)和總體滿意度七個部分。
本次調(diào)查范圍覆蓋中國大陸七大區(qū)域(華北、東北、華東、華南、華中、西南、西北) 。采用四階段分層抽樣，第一階段為省級層面，即從全國 31 個省區(qū)市中，主要抽取 12 個樣本省級行政區(qū)域；第二階段為區(qū)縣層面，即從各樣本省中，按經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平從高到低，依次抽取若干區(qū)縣為樣本區(qū)縣；第三階段為學(xué)校層面，即在每個區(qū)縣內(nèi)抽取若干初中、高中樣本學(xué)校；第四階段為個體層面，即在初中和高中樣本學(xué)校，均抽取一年級，抽取樣本年級中的 1 個班全體學(xué)生， 填答學(xué)生問卷。
線上數(shù)據(jù)收集具有快捷方便、減少調(diào)研成本、易清洗的優(yōu)點，所以本次調(diào)查采用線上的形式實施。具體地，將學(xué)生問卷以電子問卷鏈接或二維碼的方式發(fā)送至各地區(qū)負(fù)責(zé)人，由地區(qū)負(fù)責(zé)人組織填答，填答完成的數(shù)據(jù)將直接儲存在計算機(jī)中，方便下一步工作開展。
本次調(diào)研共計收回學(xué)生問卷 17440 份， 分析使用有效問卷 16497 份， 有效樣本率為 94. 59%。其中， 男生 8400 人， 女生 8097 人。
從省份看， 學(xué)生問卷的數(shù)據(jù)主要來自 12 個省級行政區(qū)域， 分別是: 吉林省(31.02%) 、廣東省(9.14%) 、福建省(8.75%) 、江蘇省(8.51%) 、北京市(8.08%) 、甘肅省(7.10%) 、湖南省( 6.25%) 、山西省(6.00%) 、浙江省(5.39%) 、四川省(5.14%) 、安徽省(2.40%) 、云南省(2.20%) 。
(二) 變量設(shè)計
1． 被解釋變量
被解釋變量總體滿意度(overall satification) 是由題項 “通常， 您對使用的學(xué)習(xí)空間的滿意度是怎么樣的?”衡量的?？傮w滿意度是 5 點計分， 其中 1 表示很不滿意， 5 表示很滿意， 即分值越高， 學(xué)生對學(xué)習(xí)空間的總體滿意度越高。
根據(jù)調(diào)查結(jié)果， 學(xué)生對學(xué)習(xí)空間的總體滿意度均值為 4. 09 分(滿分 5 分) 。具體來看， 76. 62%的學(xué)生對學(xué)習(xí)空間表示滿意或很滿意， 17. 19%的學(xué)生表示一般， 6. 19%的學(xué)生對學(xué)習(xí)空間表示不滿意或很不滿意(見圖 1) ?？梢?， 學(xué)生對學(xué)習(xí)空間總體上滿意度較高。
2． 解釋變量
本文從學(xué)?？臻g使用(space use) 、舒適性(comfort total) 、空間布置(arrangement) 、安全性( safe) 和學(xué)校技術(shù)使用(technology) 五個方面建立一級指標(biāo)， 考察不同解釋變量對學(xué)生學(xué)習(xí)空間總體滿意度的影響。
(1) 空間使用
學(xué)習(xí)空間使用量表采用 4 點計分， 其中， 1 表示從不， 2 表示每星期一次， 3 表示每星期 2－4 次，4 表示每天， 分值越高， 說明學(xué)習(xí)空間使用頻率越高。該量表問卷題項包括 “不能進(jìn)行空間重組的傳統(tǒng)教室”“能進(jìn)行空間重組的傳統(tǒng)教室， 例如可針對合作小組作業(yè)、項目作業(yè)或個人作業(yè)進(jìn)行空間重組”“合作教學(xué)區(qū)域(2 名或更多教師) ， 教師和學(xué)生可共享各種相互連接的學(xué)習(xí)空間” “教室外面走廊上的空間”“圖書館”“大廳 /禮堂” “食堂” “科學(xué)實驗室” “藝術(shù)音樂或設(shè)計講習(xí)室 /工作室空間”“學(xué)習(xí)廚房 /食品技術(shù)的空間”“技術(shù)(木材、金屬、塑料、機(jī)器人) 講習(xí)室”和 “體育館”。
對學(xué)習(xí)空間使用量表進(jìn)行因子分析可行性檢驗， 得到 KMO 檢驗值為 0. 932， Bartlett 球性檢驗 p =0. 000＜0. 001， 可見數(shù)據(jù)適合做因子分析。題目的可靠性分析 α 信度系數(shù)為 0. 908， 可見題目信度很高。探索性因子分析結(jié)果顯示，上課期間學(xué)習(xí)空間的使用量表得到一個公因子，特征值為 6. 00，方差貢獻(xiàn)率為 54. 57%(見表 1) 。
采用驗證性因子分析對探索性因子分析結(jié)果進(jìn)行有效性檢驗， RMSEA、SRMR、CFI 以及 TLI( NNFI) 指數(shù)均擬合成功， 可見模型得到了較好的擬合結(jié)果(見表 2) 。模型的路徑圖如圖 2 所示。
(2) 其他指標(biāo)的因子分析和檢驗
對舒適性量表進(jìn)行因子分析得到兩個公因子， 公因子 1 (感到不適) 特征值為 4. 91， 方差貢獻(xiàn)率為 35. 05%， 公因子 2(感到舒適) 特征值為 3. 22， 方差貢獻(xiàn)率為 58. 07%; 對空間布置量表進(jìn)行因子分析得到一個公因子， 特征值為 2. 50， 方差貢獻(xiàn)率為 62. 41%; 對安全性量表進(jìn)行因子分析得到一個公因子， 特征值為 3. 99， 方差貢獻(xiàn)率為 79. 87%; 對學(xué)校技術(shù)使用量表進(jìn)行因子分析得到一個公因子，特征值為 5. 26， 方差貢獻(xiàn)率為 52. 63%。
采用驗證性因子分析分別對上述探索性因子分析結(jié)果進(jìn)行有效性檢驗， RMSEA、SRMR、CFI 以及 TLI(NNFI) 指數(shù)均擬合成功， 可見模型得到了較好的擬合結(jié)果。
3．控制變量
研究中將性別、年級和區(qū)域 (華北、東北、華東、華南、華中、西南、西北) 三個變量作為控制變量。變量說明(見表 3) 如下:
控制變量的描述性結(jié)果如圖 3 所示。分性別看， 男生 8400 人， 占比 50. 92%， 女生 8097 人， 占比49. 08%; 分年級看， 初一學(xué)生 12689 人， 占比 77. 86%， 高一學(xué)生 3608 人， 占比 22. 14%; 分區(qū)域看，華北地區(qū) 2330 人， 占比 14. 12%， 華東地區(qū) 2689 人， 占比 16. 30%， 東北地區(qū) 5115 人， 占比 31. 01%，華中地區(qū) 1033 人， 占比 6. 26%， 華南地區(qū) 2949 人， 占比 17. 88%，西南地區(qū) 1210 人， 占比 7. 33%，西北地區(qū) 1171 人， 占比 7. 10%。
(三) 研究框架
本文以學(xué)習(xí)空間的使用、舒適性、空間布置、安全性、學(xué)校技術(shù)的使用為解釋變量， 并加入性別、年級、區(qū)域作為控制變量， 研究它們對學(xué)習(xí)空間總體滿意度的影響。研究分析框架如圖 4 所示。
模型設(shè)定與實證分析
(一) 模型設(shè)定
被解釋變量總體滿意度 (OSA) 為 5 點計分的有序離散變量， 其中， 1 表示很不滿意， 5 表示很滿意， 因此首先考慮選擇 Ordered Logit 模型。對原數(shù)據(jù)進(jìn)行 Brant 檢驗和 Wald 檢驗， 其 P 值均小于0. 000， 拒絕原假設(shè)， 認(rèn)為原數(shù)據(jù)不能通過平行線檢驗。因此選擇無序 Logit 模型。
被解釋變量表示對學(xué)習(xí)空間的總體滿意度， 共有 5 個類別， 其中， 1 表示很不滿意， 2 表示不滿意， 3 表示一般滿意， 4 表示滿意， 5 表示很滿意。根據(jù) Wald 檢驗結(jié)果顯示(見表 4) ， 任意兩個被解釋變量類別之間 Wald 檢驗 P 值均小于 0. 001， 拒絕原假設(shè)， 說明被解釋變量的 5 個類別不需要合并。
本文使用無序多分類 Logit 模型探究哪些因素影響學(xué)生對學(xué)習(xí)空間的滿意度， P1、P2、P3、P4、P5 分別代表不同滿意類型的概率， 模型將總體滿意度一般(OSA = 3) 設(shè)定為參照組， 將被解釋變量類型 1、2、4、5 與 3 比較， 具體模型如下:
其中， α 為截距項; β 為各變量的回歸系數(shù)。若回歸結(jié)果系數(shù)為正， 意味著學(xué)生選擇很滿意 /滿意/不滿意 /很不滿意的可能性高于一般滿意; 若回歸結(jié)果系數(shù)為負(fù)， 意味著學(xué)生選擇很滿意 /滿意 /不滿意 /很不滿意的可能性低于一般滿意。Logit 回歸還將報告優(yōu)勢比， 可以進(jìn)一步明晰解釋變量對不同滿意程度的影響大小。
(二) 實證分析
對 5 個解釋變量進(jìn)行多重共線性檢驗， 結(jié)果顯示方差膨脹系數(shù) (VIF) 小于 10， 因此認(rèn)為不存在多重共線性。
比較不加入控制變量和逐步加入性別、年級和區(qū)域控制變量的赤池信息準(zhǔn)則(AIC)， 結(jié)果顯示AIC 逐漸減小， 說明模型 d 比模型 a、模型 b 和模型 c 有更好的模型擬合優(yōu)良性， 因此選擇加入性別、年級、區(qū)域之后的模型 d(見表 5) 。
加入控制變量的無序多分類 Logit 模型似然比檢驗結(jié)果顯示 χ2 為 5153. 25， 自由度為 36， p 值＜0. 001， 模型整體顯著。回歸結(jié)果如表 6 所示。
就學(xué)習(xí)空間的使用 (space use) 來看， 課余時間學(xué)習(xí)空間的使用在模型 1、模型 3 和模型 4 中系數(shù)均顯著為正， 說明課余時間學(xué)習(xí)空間的使用頻率越高， 相比 “一般滿意”， 學(xué)生越可能選擇 “很不滿意”“滿意”或 “很滿意”。對于課余時間學(xué)習(xí)空間的使用， 學(xué)生選擇 “很不滿意” “滿意”或“很滿意”分別比選擇 “一般滿意”的概率高 54. 1%、45. 0%、105. 1%。
就舒適性來看， 感到不適 (uncomfort) 在模型 2 中系數(shù)顯著為正， 在模型 3 和模型 4 中系數(shù)顯著為負(fù)， 可見感到不適的空間數(shù)越多， 相比 “一般滿意”， 學(xué)生越可能選擇 “不滿意”， 越不可能選擇“滿意”或 “很滿意”。對于感到不適的學(xué)習(xí)空間， 學(xué)生選擇 “不滿意”的概率相比 “一般滿意”高18. 4%， 選擇 “滿意”或 “很滿意”的概率相比 “一般滿意”分別低 25. 4%、35. 6%。感到舒適(comfort) 在模型 2 中系數(shù)顯著為負(fù)， 在模型 3 和模型 4 中系數(shù)顯著為正， 可見感到舒適的空間數(shù)越多， 相比 “一般滿意”， 學(xué)生越不可能選擇 “不滿意”， 越可能選擇 “滿意”或 “很滿意”。對于感到舒適的學(xué)習(xí)空間， 相比選擇 “一般滿意”， 學(xué)生選擇 “不滿意”的概率低 37. 1%， 選擇 “滿意”或“很滿意”的概率分別高 120. 8%、366. 4%。
就空間布局 (arrangment) 來看， 類型 A (演示布局) 在模型 1、模型 3 和模型 4 中系數(shù)顯著為負(fù)， 可見演示布局使用頻率越高， 學(xué)生越不可能選擇 “很不滿意” “滿意”或 “很滿意”。對于演示布局， 相比選擇 “一般滿意”， 學(xué)生選擇 “很不滿意” “滿意”或 “很滿意”的概率分別低 11. 6%、4. 2%和 8. 4%。類型 B(小組布局) 在模型 4 中系數(shù)顯著為正， 可見小組布局使用頻率越高， 學(xué)生越可能選擇 “很滿意”。對于小組布局， 相比選擇 “一般滿意”， 學(xué)生選擇 “很滿意”的概率高 5. 2%。類型 C(個體布局) 在模型 3 和模型 4 中系數(shù)顯著為正， 可見個體布局使用頻率越高， 學(xué)生越可能選擇 “滿意”或 “很滿意”。對于個體布局， 相比選擇 “一般滿意”， 學(xué)生選擇 “滿意”或 “很滿意”的概率分別高 4. 3%、5. 9%。類型 D(團(tuán)隊教學(xué)布局) 在模型 1、模型 3 和模型 4 中系數(shù)顯著為正，可見團(tuán)隊教學(xué)布局使用頻率越高， 學(xué)生越可能選擇 “很不滿意” “滿意”或 “很滿意”。對于團(tuán)隊教學(xué)布局， 相比選擇 “一般滿意”， 學(xué)生選擇 “很不滿意”“滿意”或 “很滿意”的概率分別高 11. 2%、 9. 1%和 19. 2%。
就安全性 (safe) 來看， 安全性在模型 1、模型 2 中系數(shù)顯著為負(fù)， 在模型 3 和模型 4 中系數(shù)顯著為正， 可見安全性越高， 學(xué)生越不可能選擇 “很不滿意”或 “不滿意”， 越可能選擇 “滿意”或 “很滿意”。相比選擇 “一般滿意”， 學(xué)生選擇 “很不滿意”或 “不滿意”的概率分別低 44. 3%、28. 3%，而選擇 “滿意”或 “很滿意”的概率分別高 53. 6%、67. 4%。
就學(xué)校技術(shù)的使用 (tech) 來看， 學(xué)校技術(shù)的使用在模型 2 中系數(shù)顯著為負(fù)， 在模型 3 和模型 4中系數(shù)顯著為正， 可見學(xué)校技術(shù)的使用頻率越高， 學(xué)生越不可能選擇 “不滿意”， 越可能選擇 “滿意”或 “很滿意”。相比選擇 “一般滿意”， 學(xué)生選擇 “不滿意”的概率低 20. 7%， 而選擇 “滿意”或 “很滿意”的概率分別高 35. 4%、148. 0%。
分性別看， 相比男生而言， 女生選擇 “很不滿意”比 “一般滿意”的概率低 39. 0%， 女生選擇“很滿意”比 “一般滿意”的概率低 19. 8%。分年級看， 相比初一年級學(xué)生而言， 高一年級學(xué)生選擇“很不滿意”“滿意”或 “很滿意”比 “一般滿意”的概率分別低 21. 7%、36. 7%、63. 1%。分區(qū)域看， 相比華北地區(qū)而言， 華東地區(qū)、西南地區(qū)學(xué)生選擇 “不滿意”比選擇 “一般滿意”的概率分別低 50. 8%、41. 4%; 西北地區(qū)學(xué)生選擇 “很不滿意” “不滿意”比選擇 “一般滿意”的概率分別低44. 4%、53. 9%; 東北地區(qū)學(xué)生選擇 “不滿意”比選擇 “一般滿意”的概率低 39. 3%， 選擇 “很滿意”比選擇 “一般滿意”的概率高 55. 5%; 華中地區(qū)學(xué)生選擇 “不滿意” “滿意”或 “很滿意”比選擇 “一般滿意”的概率分別低 41. 4%、28. 6%、42. 6%; 華南地區(qū)學(xué)生選擇 “很不滿意”“不滿意”或 “很滿意”比選擇 “一般滿意”的概率分別低 45. 7%、45. 2%、43. 9%。
(三) 邊際影響
無序多分類 Logit 回歸展示了各個解釋變量變化對學(xué)生學(xué)習(xí)空間總體滿意度選擇的影響， 本節(jié)研究解釋變量對學(xué)生學(xué)習(xí)空間總體滿意度選擇的邊際影響。
當(dāng)給定 X 時被解釋變量 OSA (總體滿意度) 的響應(yīng)概率為:
其中， F (·) 為分布函數(shù)， X表示為一組解釋變量， β為相應(yīng)的待估參數(shù)， δ為估計獲得的臨界值與估計常數(shù)項的差值。
更進(jìn)一步， 探索各個解釋變量對被解釋變量 OSA 各個取值的影響。計算公式如下:
其中， k = 1， 2， 3…17; f (·) 為 F (·) 概率密度函數(shù)。
基于公式 (8) 、(9) 、(10) 得到的解釋變量對總體滿意度的邊際影響如表 7 所示。即在均值處，解釋變量xi變化一個單位， 學(xué)生總體滿意度OSAj的變化量(i = 1， 2， 3…17; j= 1， 2， 3， 4， 5) 。
學(xué)習(xí)空間的使用 (space use) 對學(xué)生選擇 “不滿意”“一般滿意”或 “滿意”的邊際影響顯著為負(fù)， 對 “很滿意”的邊際影響顯著為正， 即在均值處， 學(xué)習(xí)空間使用的頻率每增加 1 個單位， 學(xué)生選擇 “不滿意”“一般滿意”或 “滿意”的概率分別下降 0. 7%、6. 4%、3. 7%， 而選擇 “很滿意”的概率上升 10. 8%。
感到不適 (uncomfort) 對學(xué)生選擇 “很不滿意” “不滿意”或 “一般滿意”的邊際影響顯著為正， 對 “很滿意”的邊際影響顯著為負(fù)， 即在均值處， 感覺不舒適的空間數(shù)每增加 1 個單位， 學(xué)生選擇 “很不滿意”“不滿意”或 “一般滿意”的概率分別上升 0. 9%、0. 6%、4. 2%， 而選擇 “很滿意”的概率下降 5. 9%; 感到舒適(comfort) 對學(xué)生選擇 “很不滿意”“不滿意” “一般滿意”或 “滿意”的邊際影響顯著為負(fù)， 對 “很滿意”的邊際影響顯著為正， 即在均值處， 感覺舒適的空間數(shù)每增加 1個單位， 學(xué)生選擇 “很不滿意” “不滿意” “一般滿意”或 “滿意”的概率分別下降 2. 3%、1. 9%、13. 4%、6. 8%， 而選擇 “很滿意”的概率上升 24. 4%。
類型 A (演示布局) 對學(xué)生選擇 “一般滿意”的邊際影響顯著為正， 選擇 “很滿意”的邊際影響顯著為負(fù)， 即在均值處， 演示布局使用頻率每增加 1 個單位， 學(xué)生選擇 “一般滿意”的概率增加0. 8%， 而選擇 “很滿意”的概率降低 1. 3%。類型 C(個體布局) 對學(xué)生選擇 “一般滿意”的邊際影響顯著為負(fù)， 即在均值處， 個體布局使用頻率每增加 1 個單位， 學(xué)生選擇 “一般滿意”的概率降低0. 6%。類型 D(團(tuán)隊教學(xué)布局) 對學(xué)生選擇 “一般滿意” “滿意”的邊際影響顯著為負(fù)， 選擇 “很滿意”的邊際影響顯著為正， 即在均值處， 團(tuán)隊教學(xué)布局使用頻率每增加 1 個單位， 學(xué)生選擇 “一般滿意”“滿意”的概率分別降低 1. 6%、1. 0%， 而選擇 “很滿意”的概率提高 2. 7%。
安全性 (safe) 對學(xué)生選擇 “很不滿意” “不滿意”或 “一般滿意”的邊際影響顯著為負(fù)， 對“滿意”“很滿意”的邊際影響顯著為正， 即在均值處， 安全性每增加 1 個單位， 學(xué)生選擇 “很不滿意”“不滿意”或 “一般滿意”的概率分別降低 2. 0%、1. 0%、5. 2%， 而選擇 “滿意”“很滿意”的概率分別提高 2. 2%、5. 9%。
學(xué)校技術(shù)的使用 (tech) 對學(xué)生選擇 “很不滿意” “不滿意” “一般滿意”或 “滿意”的邊際影響顯著為負(fù)， 對 “很滿意”的邊際影響顯著為正， 即在均值處， 學(xué)校技術(shù)的使用頻率每增加 1 個單位， 學(xué)生選擇 “很不滿意” “不滿意” “一般滿意”或 “滿意”的概率分別降低 0. 8%、1. 0%、7. 0%、8. 2%， 而選擇 “很滿意”的概率提高 17. 0%。
相比男生而言， 女生選擇 “很不滿意”“很滿意”的概率分別低 0. 7%、3. 7%， 而選擇 “一般滿意”“滿意”的概率分別高 1. 8%、2. 5%。
相比初一年級學(xué)生而言， 高一年級學(xué)生選擇 “很不滿意” “不滿意” “一般滿意”或 “滿意”的概率分別高 0. 7%、1. 0%、8. 5%、6. 1%， 而選擇 “很滿意”的概率低 16. 3%。
相比華北地區(qū)而言， 華東地區(qū)、西南地區(qū)選擇 “不滿意”的概率分別低 1. 1%、0. 8%; 東北地區(qū)選擇 “很不滿意” “不滿意” “一般滿意”或 “滿意”的概率分別低 0. 9%、1. 1%、2. 7%、5. 2%，選擇 “很滿意”的概率高 10. 0%; 華中地區(qū)選擇 “一般滿意”的概率高 6. 0%， 選擇 “很滿意”的概率低 6. 9%; 華南地區(qū)選擇 “一般滿意” “滿意”的概率分別高 4. 9%、5. 8%， 選擇 “很滿意”的概率低 9. 6%; 西北地區(qū)選擇 “很不滿意”“不滿意”的概率分別低 1. 1%、1. 1%。
結(jié)論
本文從學(xué)習(xí)者的角度出發(fā)， 基于全國初一和高一學(xué)生抽樣數(shù)據(jù)使用無序多分類 Logit 模型探究學(xué)習(xí)空間滿意度的影響因素， 分析表明在學(xué)習(xí)空間的創(chuàng)新上要非常重視學(xué)生的滿意度， 具體的研究發(fā)現(xiàn)如下:
(1) 課余時間學(xué)習(xí)空間的使用頻率越高， 相比 “一般滿意”， 學(xué)生越可能選擇 “很不滿意” “滿意”或 “很滿意”。說明課余時間學(xué)習(xí)空間使用頻率的增加， 學(xué)生對學(xué)習(xí)空間的滿意度具有不確定性， 可能更加滿意也可能更不滿意， 但更偏向滿意。
(2) 演示布局是可向整個小組清楚地說明 /演示的布局， 演示布局使用頻率越高， 學(xué)生越不可能選擇 “很不滿意”“滿意”或 “很滿意”。小組布局是可要求學(xué)生通過合作和小組活動分享想法和互相幫助的布局， 小組布局使用頻率越高， 學(xué)生越可能選擇 “很滿意”。個體布局是可讓學(xué)生獨立寫作、閱讀、研究、思考和反思的布局， 個體布局使用頻率越高， 學(xué)生越可能選擇 “滿意”或 “很滿意”。團(tuán)隊教學(xué)布局是支持兩個或以上教師與共享同一空間的學(xué)生團(tuán)隊合作的布局， 團(tuán)隊教學(xué)布局使用頻率越高， 學(xué)生越可能選擇 “很不滿意”“滿意”或 “很滿意”?？梢娍臻g布局的選擇上因人而異， 傳統(tǒng)的演示布局和團(tuán)隊教學(xué)布局的方式對學(xué)生學(xué)習(xí)空間滿意度的選擇具有不確定性， 演示布局或團(tuán)隊教學(xué)布局使用的頻率的增加都會使學(xué)生更加滿意或更不滿意; 小組布局和個體布局使用的頻率越高， 學(xué)生的學(xué)習(xí)空間滿意度越偏向滿意。說明學(xué)生喜歡課堂參與度高且可以獨立思考的學(xué)習(xí)方式。
(3) 感到不適的空間數(shù)越多， 相比 “一般滿意”， 學(xué)生越可能選擇 “不滿意”， 越不可能選擇“滿意”或 “很滿意”。感到舒適的空間數(shù)越多， 相比 “一般滿意”， 學(xué)生越不可能選擇 “不滿意”，越可能選擇 “滿意”或 “很滿意”。安全性越高， 學(xué)生越不可能選擇 “很不滿意”或 “不滿意”， 越可能選擇 “滿意”或 “很滿意”。學(xué)校技術(shù)的使用頻率越高， 學(xué)生越不可能選擇 “不滿意”， 越可能選擇 “滿意”或 “很滿意”?？梢妼W(xué)?？臻g舒適性、安全性、學(xué)校技術(shù)的使用與學(xué)生學(xué)習(xí)空間滿意度高度一致， 學(xué)習(xí)空間越舒適、安全性越好、技術(shù)使用越頻繁， 學(xué)生滿意度越高。
隨著信息時代的不斷發(fā)展和教育水平的提高， 不同的學(xué)習(xí)者對教學(xué)和學(xué)習(xí)的需求差異會越來越大， 因此， 要提高學(xué)生在學(xué)習(xí)空間中的滿意度， 必須充分重視空間設(shè)計， 以滿足學(xué)習(xí)者的個性化學(xué)習(xí)需求。學(xué)生的學(xué)習(xí)空間滿意度可以在一定程度上體現(xiàn)空間設(shè)計的質(zhì)量， 學(xué)?？臻g使用、舒適性、空間布置、安全性和學(xué)校技術(shù)使用等都是衡量空間設(shè)計的重要指標(biāo)， 這些也都是影響學(xué)生學(xué)習(xí)空間滿意度的重要因素。
來源|《基礎(chǔ)教育》2021年第6期
作者|浦小松（中國教科院助理研究員）