丁国勇 苍玉权 冯郁

[摘 要] 非认知因素对于大学生学业表现的影响和作用机制越来越受到关注。通过简化大五因素人格问卷，以某大学274名大一学生为样本，验证了人格特质对于大学生学业表现的影响。研究结果表明大五因素人格中的尽责性与大学生学业表现有显著相关，把尽责性引入回归模型能够提高大学生学业表现的预测效率，在控制主要人口统计学变量和认知因素变量之后，大五因素人格对大学生学业表现（GPA）解释效应为8.4%。

[关键词] 人格特质;大五因素人格;学业表现;实证研究

[中图分类号]G444    [文献标志码]A

 一、引言

学业表现是一个复杂的概念，具有丰富的内涵与外延，它与学业成绩、学业成就等具有内在的联系。戴维E.拉文认为学业表现传统意义上指表达学生学习水平的一些方法，比如一门课程的等级，某个学科一组课程的平均，或是以百分制亦或其他定量方式表示的所有课程的平均[1]4。在大学层面，每门课程的成绩通常A、B、C、D的等级或0100的数值来表示，通过一定的规则转换后计算所有课程的平均绩点（GPA），并以此来作为学业表现的测量指标。大学生学业表现往往作为大学入学审核机制有效性的检验指标，也是进入更高教育阶段学习和具备更佳就业竞争力的衡量指标之一。学业表现的影响因素是多方面的。一般将其分为认知因素和非认知因素，认知因素是与学业能力直接相关的，包括智力测试得分、ACT分数、SAT分数、高考成绩、高中的GPA、高中的班级排名等因素，国外早期对于影响因素的研究主要集中于认知因素。大量研究发现这些认知因素与学业表现的相关系数在0.5左右。随着教育水平的提升，相关系数有降低的趋势，高中阶段的平均相关系数最高（0.6左右），大学阶段其次（0.5左右），研究生阶段最低（0.4左右），可能的解释是大学和研究生的入学选拔机制缩小了学生之间认知因素的差异，由于认知因素的差异变小，因此相关系数就相应降低。近期对于大学生学业表现的影响因素的研究开始转向非认知因素，或者通过引入非认知因素探讨认知和非认知因素的共同作用。非认知因素一般包括心理相关因素如人格特质、动机因素、自律学习策略等和社会相关因素如人口统计学特征、家庭结构、师生关系等[2]353。国内关于非认知因素学业表现之间关系的研究还并不是很充分，本文试图通过一项实证研究，探讨人格特质这一非认知因素与大学生学业表现的关系。

二、文献回顾

根据人格特质形容词调查和分析人格结构的研究自上世纪90年代以来取得了较大的进展，被称为人格心理学的“一场静悄悄的革命”。一系列采用特质术语的研究，无论是以这些术语进行自我描述，对他们进行语意判断，或是用于临床研究，大多数结果都得出了相似的五个主要因素，形成了著名的“大五”因素模型。保罗·科斯塔和罗伯特·麦克雷则基于人格形容词的词汇测量研究和基于典型行为样本语句描述的问卷调查都得到了一致的五个人格因素[3]22。这五个因素的第一个字母构成了“OCEAN”，代表了人格的海洋。这五大因素及内涵是：神经质具有焦虑、抑郁、敌对、冲动、脆弱等特质;尽责性（有时称严谨性）显示了胜任、公正、尽职、自律、谨慎等特质;宜人性具有信任、直率、利他、依从、谦虚、等特质;开放性具有想像、审美、情感丰富、求异、创造、智能等特质成分;外倾性表现热情、社交、果断、活跃、乐观等特质成分[4]101。

有四项元分析梳理了大五因素人格与学业表现的相关关系。梅丽莎·C·奥康纳的一项元分析发现，学业表现与尽责性的平均相关系数为0.24，90%案例的相关系数在0.12至0.36之间;与开放性的平均相关系数为0.06，90%案例的相关系数在0.11至0.22之间，与外倾性的平均相关系数为0.05，90%的案例在0.150.05之间，与神经质的平均相关系数为0.03，90%的案例在0.10至0.04之间;与宜人性的平均相关系数为0.06，90%的案例在0.01至0.10之间[5]988。塞布丽娜·川普曼的对1980年以来相关文献的元分析认为尽责性与学业成绩正相关，而神经质与学业满意度负相关，宜人性、开放性、外倾性与学业表现没有相关性[6]132。波罗帕特·亚瑟对大五因素人格与学业表现关系的历史文献进行了元分析，累计样本达到70 000多，大部分是大学生样本，也有部分中学生和小学生样本，结果显示宜人性、尽责性和开放性与学业表现显著相关，其中尽责性是最佳的学业表现预测因子，并且在很大程度独立于智力因素，与智力因素对于学业表现的预测力相当，教育水平、平均被试者年龄、教育水平和年龄的交互作用显著调节与学业表现的关系[7]332。安娜·维德尔通过对1996年2013年间21个案例累计17 717个样本的分析，也发现学业表現与大五因素人格中的宜人性、尽责性和开放性显著相关，并且尽责性也是最强的预测因子，加权汇总效应为0.26[8]67。自我效能、学业动机被认为是大五因素人格与学业表现之间的中介或调节变量。米拉·科马拉朱在大五因素人格与学业表现关系间引入学业动机，以308名本科生为被试，完成大五因素人格量表（NEOFFI）和学业动机量表，并提供性别、年龄、专业和GPA。回归分析的结果显示，尽责性和开放性解释了17%的内部动机，尽责性和外倾性解释了13%的外部动机，尽责性和宜人性解释了11%的动机缺乏。进一步研究大五因素人格中的四个（尽责性，宜人性，神经质，开放性）解释了14%的GPA差异，完成事务的内部动机解释了5%的GPA差异。尽责性是内部动机和GPA的部分调节变量，这表明具有完成事务内部动机的学生，可能会通过表现出更高水平的尽责性行为，比如更加自律，更加有组织，更加投入课堂，学习更加系统化，从而可能取得更好的学业表现[9]50。提姆·德费特也认为大五因素人格不是直接对学业表现产生影响的，而是以学业动机作为中介变量，并且以自我效能感作为调节变量。在高效能水平上，神经质对于学业表现有积极的非直接影响。在低效能水平上，神经质对学业表现有积极的直接影响，尽责性通过学业动机积极非直接的正向影响学业表现[10]446。亚力山大·D·斯塔科维奇更加深入的分析了自我效能在大五因素人格与学业表现之间的关系，提出了三种理论模型，Trait模型、Independent模型和Intropersonal模型。Trait模型表示大五因素人格直接影响表现或通过自我效能的部分中介影响学业表现。Independent模型中，大五因素人格分别单独影响自我效能和学业表现。Intropersonal模型中，大五因素人格对学业表现的影响全部由自我效能调节。通过来自两个国家3所大学的875个样本分析，自我效能通过这些模型与学业表现相关，尽责性和神经质能够预测自我效能与学业表现，但其他三种特质并没有显著的相关性[11]238。

国内有关大学生大五因素人格的研究，大都是关于大五因素人格与心理健康、职业倾向等的关系，比如王树青通过结构方程模型方法的实证研究，认为大五因素人格是大学生自我同一性状态的重要预测因素[12]495，同一性获得状态大学生表现出最高水平的外向性、开放性、尽责性，以及最低水平的神经质[13]85;刘丽红认为大五人格中的外向性、开放性、宜人性、尽责性四种特质与择业效能感对职业成熟度、择业效能感均有显著的预测作用[14]39，杨丽恒发现大学生的人格特质与职业倾向之间存在显著相关[15]34。关于大五因素人格与大学生学业表现的相关研究鲜有发现。

三、研究设计

（一）样本选取与数据采集

本研究以A大学大一年级学生为研究对象，探讨人格特质与大一学年的学分绩点之间的相关性。A大学是一所以经济类、管理类专业为主的财经类高校，面向全国招生文科和理科。本研究随机选取大一年级6个专业的12个班级，发出问卷350份，回收315份，剔除填写有误等无效问卷41份后，得到有效问卷274份，问卷有效率78.3%。从学校教务部门采集学生的高考成绩、性别、生源地（省份）、城乡和应往届、科类（文科、理科）和第一学期的平均学分绩点（GPA）等信息。274份问卷中，男性81人，占29.6%，女性193人，占70.4%;文科97人，占35.4%，理科177人，占64.6%;江苏149人，占 54.4%，其他27个省份共125人，占 45.6%;来自城镇188人，占68.6%，农村86人，占31.4%;应届生 257人，占93.8%，往届生17人，占6.2%;第一学期的平均学分绩点最低值为0.82，最高值为4.17，平均值为3.22，标准差为0.59。为进行相关分析、回归分析，对性别等进行如下编码：性别（男1女0）、科类（文科1理科0）、生源地（江苏1非江苏0）、城乡（城镇1农村0）、应往届（应届1往届0），用学生得分除以生源地高考满分得到01之间的数值作为高考成绩。

（二）测量工具

对于大五因素人格的测量有许多成熟的量表。比较常用的有由保罗·科斯塔和罗伯特·麦克雷编制的NEOPIR和NEOFFI，还有本奈特马丁内斯等编制的BFI，劳恩斯伯里和吉布森编制的PSI等。王孟成、戴晓阳等对NEOPIR在中国环境下的应用进行了研究，并自编了《中国大五因素人格问卷》，经过与NEOPIR的对比和检验，具有较高的信度和效度。由于NEOPIR和中国大五因素人格问卷题量都较大（分别为240和134），王孟成等又编制了中国大五因素人格问卷简式版，将题量缩减，经过在1221 名大学生中的测试，具有较好的信度和效度，可以用作研究[16]14[17]171[18]454[19]687[20]545。本研究中以中国大五因素人格问卷简式版作为测量工具。该问卷共40个问题，共5个量表，每个量表8个问题，分别测量五个人格因素。量表采用六级评分，1到6代表非常不符合到非常符合，由被试者选择与自己相符的一项。主要题项形式如“一旦确定了目标，我会坚持努力地实现它”“我喜欢一开头就把事情计划好”等。被试者一般能够在1015分钟完成该问卷。

（三）分析工具

本研究通过Microsoft Access2010对采集的数据进行录入、编码和初步分析，运用 SPSS24.0 对采集的数据进行信度效度分析、变量之间的相关性分析以及建立回归模型。

四、数据分析

（一）信度分析

通过SPSS24.0对问卷数据进行信度分析，结果表明，五因素人格神经质（0.840）、严谨性（0.753）、宜人性（0.736）、开放性（0.827）、外向性（0.816）的内部一致性系数 Cronbacha 均大于标准值 0.7，表明各变量的内部一致性较好，具有良好的信度。

（二）描述统计分析

利用SPSS24.0对问卷数据进行描述统计分析，按照性别、生源地、科类等分别统计大五人格各因素得分和GPA的平均值，如表1：

从性别来看，男生的神经质、尽责性、宜人性得分低于女生，但开放性、外向性得分高于女生，第一学期的GPA要明显低于女生;从生源地来看，江苏学生的神经质、宜人性得分高于非江苏学生，但尽责性、开放性、外向性得分低于非江苏学生，GPA明显高于非江苏学生;从科类来看，理科学生的神经质、宜人性得分高于文科学生，但尽责性、开放性得分低于文科学生，外向性得分上没有差异，GPA成绩理科学生明显高于文科学生;从城乡类别看，城镇学生神经质、宜人性得分低于農村学生，开放性、外向性得分高于农村学生，但尽责性与GPA基本没有差异。

（三）相关性分析

利用双变量相关分析大五人格各因素及与GPA的相关系数，见表2：

* *表示在 0.01水平上显著（双尾）。

从大五人格各因素之间关系来看，神经质与尽责性、开放性与外向性之间存在着低度负相关;尽责性与宜人性、开放性、外向性存在中度正相关;开放性与外向性也存在中度正相关，且相关程度最高。学业表现（GPA）只与尽责性相关关系显著，而与神经质、宜人性、开放性和外向性之间都不存在显著相关。

（四）回归分析

为更加全面探析认知因素和非认知因素对学业表现的影响，本部分采用分层回归分析的方法考察大五人格各因素对GPA的解释效果。即在控制了对GPA有影响的主要人口统计学和认知因素变量之后， 考察GPA是否受到大五因素人格的影响。第一步，考虑个人特征的三个变量：性别、城乡和生源地，可以得出性别和生源地是具有显著意义的预测变量，而城乡类别没有显著意义上的预测作用;第二步，增加代表入学基础的三个变量高考成绩、科类和应往届类别，可以发现高考成绩和科类具有显著的预测作用，而应往届类别没有显著意义上的预测作用;第三步，把尽责性引入回归模型，其具有显著意义上的预测作用，可决系数R2增加值为0.042，也就是说，尽责性能够解释的方差变异量为4.2%;第四步，将其他四个大五人格因素引入回归模型，神经质、外向性不具有显著性意义，宜人性、开放性具有显著意义（P<0.05），R2增加值也是0.042。也就是说，大五人格因素中，尽责性对于GPA的预测作用最高，与其他四个因素对于GPA的方差变异量相近。大五人格因素引入回归模型后，对于GPA方差变异量的累积解释达到8.4%，超过入学基础三个认知因素变量的解释力（5.7%）。

括号中为 t 值，* 、* *分别代表在 0.05、0.01 的统计水平上显著（双侧）。  五、结论

本研究通过A校一年级学生样本数据的实证研究，探讨了大五因素人格与大学生学业表现之间的关系。研究发现，学生的大五因素人格存在着性别、生源地、科类与城乡差异;与大多数文献一致，尽责性与大学生学业表现相关性最高，神经质等其他四个因素与大学生学业表现的统计学意义上的显著相关性并没有得到验证。在个人特征变量、入学基础变量构建的回归模型中引入尽责性变量能够显著提高模型的预测效率，引入大五因素人格的其他四项变量也能够提高模型解释力。这说明大学生人格特质对于大学生的学业表现存在显著的影响。这也给高校教育工作者一个启示，在教学和管理过程中要特别关注学生的个体差异，根据学生不同的人格特质，有针对性地制定给予个性化指导与辅导，这样才是真正做到以学生为中心。

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[责任编辑]王立国

Abstract：The influence and mechanism of non cognitive factors on College Students' academic performance have attracted more and more attention. By simplifying the big five questionnaire and taking 274 freshmen of a university as a sample， this paper verifies the influence of personality traits on College Students' academic performance. The results show that due diligence in the five factors is significantly related to the academic performance of college students. The introduction of due diligence to the regression model can improve the efficiency of College Students' academic performance prediction. The variance of College Students' academic performance （GPA）， explained by the fivefactor personality， is 8.4%.

Keywords：personality traits; big five factor personality; academic performance; empirical research