郅庭瑾：国家教育宏观政策研究院执行院长、教授
陈纯槿：国家教育宏观政策研究院兼职研究员、华东师范大学教育学部副教授
摘要：
关键词：
基金：全国教育科学规划国家青年课题“转型改革背景下的教育投资收益与风险评估研究”(CFA140139);
一、问题的提出
二、数据、变量和研究方法
本文所使用的数据来自于经济合作与发展组织(OECD)2015年开展的“国际学生评估项目”(ProgrammeforInternationalStudentAssessment,简称PISA)。PISA2015测试领域主要包括中学生的科学、数学及阅读素养,测试内容还涉及中学生在财经素养、协作问题解决能力等方面的表现。2015年,我国北京、上海、广东和江苏四省市共有268所学校的9841名学生参加了测试。最终加权后的学生样本量为1331794,覆盖了将近93%的目标群体。
(二)变量选取与说明
1.结果变量
本研究的结果变量为反映学生学业成就与教育发展的学科素养,具体包含科学素养、数学素养及阅读素养。学科素养测试得分根据各学科拟真值(PlausibleValue)的平均得分加权(w_fstuwt)后计算得到。为评估科学素养、数学素养、阅读素养这三个变量是否适合作为学科素养这一潜变量的测量指标,本文使用验证性因子分析(CFA)模型进行检验(见表1)。
如表1所示,学科素养测量模型的近似误差均方根(RMSEA)为0.000,不能拒绝RMSEA小于或等于0.05的原假设,说明学科素养测量模型得到精确拟合。进一步来看,模型的比较拟合指数(CFI)大于截断值0.90,且标准化残差均方根(SRMR)小于截断值0.05,进一步反映了学科素养测量模型有较高的拟合优度。此外,科学素养、数学素养及阅读素养模型的标准化因子载荷分别为0.99、0.96、0.94,均大于其截断值0.30,且都通过统计显著性检验,表明学科素养测量模型选取科学素养、数学素养、阅读素养作为观测变量是适切的。综合来看,科学素养、数学素养、阅读素养作为观测变量可以很好地测量学科素养这一潜变量。
表1学科素养测量模型的拟合优度检验
注:*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著
2.处理变量
3.协变量
本研究的协变量为学生个体特征、学校网络环境及家庭背景变量,包括学生性别、首次接触互联网年龄、逃学行为、在校孤独感、学校接入无线网络、家庭ICT资源以及家庭经济社会文化地位。其中,性别(男生=1,女生=0)、首次触网年龄是否6岁及以下(是=1,否=0)、过去两周是否全天逃学1次以上(是=1,否=0)、在学校是否感到孤独(是=1,否=0)、学校是否接入无线网络(是=1,否=0)均为二分类变量;家庭ICT资源和家庭经济社会文化地位为连续变量。其中家庭ICT资源是指家庭拥有台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、因特网连接、电子游戏设备、手机、便携式音乐播放器、打印机、U盘/存储卡、电子阅读器等电子设备数量,家庭经济社会文化地位根据家庭经济状况、父母职业地位(ISEI)和父母平均受教育年限来测量。
图2校外上网娱乐频率测量与信度检验
如图1和图2所示,校外上网学习频率测量模型的标准化因子载荷在0.58～0.77之间,上网娱乐频率测量模型的标准化因子载荷则在0.38～0.81之间,均大于截断值0.3,且都通过了统计显著性检验,说明上述测量模型所使用的观测变量是适切的。主要变量描述性统计结果见表2。
注:1.第四、七、十列为连续变量的T检验结果或分类变量的卡方检验结果;2.*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著。
(二)研究方法
1.倾向得分匹配法
2.结构方程模型
三、实证结果与分析
从学生个体心理及行为特征来看,在校孤独感对中学生校外上网6小时以上有显著影响,说明在校感到孤独的学生更可能在校外对网络成瘾。全天逃学的学生校内、校外周一至周五上网6小时以上的可能性显著高于未逃学的学生,表明有全天逃学记录的学生沉迷网络的可能性明显更高。此外,从人口学特征来看,男性校外周末上网6小时以上的发生比率是女性的1.25倍,说明男性校外周末沉迷网络的概率明显更高。从初次接触互联网年龄来看,触网年龄6岁以下的学生校外周末上网6小时以上的发生比率显著更高。
从学校网络环境来看,学校接入无线网络对中学生校内周一至周五上网6小时以上有显著的正向影响。与学校未接入无线网络的学生相比,学校接入无线网络的学生校内周一至周五上网6小时以上的发生比率增加了44%,表明学校接入无线网络明显提高了学生沉迷网络的可能性,学校接入无线网络是中学生校内沉迷网络的重要基础条件。
注:1.括号内为稳健标准误;2.*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著。
从家庭背景来看,上网6小时以上的中学生在经济社会地位较低的家庭中更加普遍。家庭经济社会文化地位每增加一个单位,校内、校外周一至周五上网6小时以上的发生比率分别明显降低23%、35%,而校外周末上网6小时以上的发生比率则显著地下降了19%。换言之,家庭经济社会地位较低的学生沉迷网络的概率明显更高。从家庭数字资源配置情况来看,家庭ICT资源每增加一个单位,校内、校外周一至周五上网6小时以上的发生比率分别提高14%、10%。换言之,家庭ICT资源丰富的学生沉迷网络的可能性明显更高,这意味着极度互联网使用者主要存在于信息技术资源丰富但经济社会文化地位较低的家庭中。综上可见,处理组和控制组在学生个体特征、学校网络环境、家庭背景等方面存在较大差异。鉴于此,本研究以Logistic模型估计作为倾向得分匹配的重要基础,以控制样本选择性偏误。
注:1.上述模型控制了上网娱乐频率、上网学习频率、男性、触网年龄6岁以下、全天逃学、在校孤独感、学校接入无线网络、家庭ICT资源、家庭经济社会文化地位等变量;2.括号内为标准误;3.*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。
如表5检验结果所示,匹配前,处理组与控制组的协变量均值存在极其显著的差异;匹配后,处理组和控制组的协变量均值差异变得不再显著。LR卡方检验显示,匹配后LR检验统计量较匹配前明显降低,均值偏误(MeanBias)和中位数偏误(MedianBias)也明显下降,表明匹配后处理组和控制组的配对样本分布接近于随机分配,满足了条件独立假设,足见上述模型匹配效果较好。
(三)稳健性检验
为保证上述倾向得分匹配估计结果精准稳健,本研究进一步对处理组与控制组的样本配对结果进行了稳健性检验,结果见表5。
表5稳健性检验
注:***表示在1%的水平上显著。
注:1.“匹配前”是指未实施倾向得分匹配前的样本,“匹配后”是指最近邻匹配后的样本;2.“处理组”与“控制组”分别表示上网6小时以上和上网6小时以内的学生。
注:1.直线上所示数字为标准化系数;2.*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。
四、结论与建议
(二)加强校园网络文化阵地建设,适度控制青少年接入互联网时长
AStudyontheInfluenceofInternetUseonAcademicLiteracyofMiddleSchoolStudents
ZhiTingjinChenChunjin
NationalInstitutesofEducationalPolicyResearch,EastChinaNormalUniversity
FacultyofEducation,EastChinaNormalUniversity
Abstract：
Keyword：
Internetuse;
Internetaddiction;
academicliteracy;
propensityscorematching;
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