中學生學習動機與參與的多維框架分析
——基于四省市2170名中學生的數據

姜 臻, 余 凱

(1.貴州財經大學 公共管理學院, 貴州 貴陽 550025; 2.北京師范大學 教育學部, 北京 100875)

一、問題提出

智能技術的迅猛發展對未來職業結構形成巨大沖擊,對滿足時代需求高素質人才的培養提出挑戰。智能化時代對學生學習能力和思維培養提出更高要求,比如創新學習能力、終身學習能力、問題解決能力以及批判性思維培養等。2016年,我國完成了中國學生發展核心素養研究工作并發布總體框架。[1]然而,對于中國學生“學會學習”核心素養的培養而言,學校和教師正面臨著學生學習動力與參與不足這一關鍵問題。一方面,外部驅動的學習動機雖然可以幫助學生應對標準化考試,但是難以支撐智能時代學習的自主性需求;另一方面,在應試導向下,傳統教學法過于注重知識傳遞,導致學生學習內部動力不足,學習參與主動性不高,不利于培養創造性思維與創新能力。因此,學校和教師需要采用更加客觀、科學的評估工具,分析學生學習現狀,以深入了解學生學習動機與參與程度,理解學生學習行為背后的心理狀態,從而制定更具針對性的干預措施,設計更適合學生學習需求的教學活動,為改進教學實踐提供及時反饋。

傳統的學生學習評估是一種聚焦于結果的評價模式,這種模式通常專注于學生學業成績檢驗,缺乏對學生學習過程的考察,作為學習主體的學生,其學習動機與參與及其對學習適應性的影響等方面都未能得以充分表征與闡釋。隨著人本管理思想的活躍,學校效能的評估方式逐漸轉向過程性評價,評估策略也從籠統描述轉變為評估指標的具體化,評估指標也從一元轉變為多元,以彌補單一成績評價的缺陷,而動機與參與量表(Motivation and Engagement Scale, MES)在注重結果的同時能夠關注過程評價,故可以為學校診斷學生學習情況提供一種新的思路。因此,本研究以該量表為測量工具,分析中學生學習動機與參與的基本情況,以及學生的學習動機與參與對學業適應性的影響,以便及時反饋學生學習的過程性問題,更好地了解學習者的個體化學習需求,提升中學生的學習動機、學習參與度和學業適應性。

二、文獻綜述

(一)學習動機與參與

學習動機與參與是學生重要的內在學習生態,影響學生課堂學習效果、作業的積極程度以及學業成績的優劣。[2]學生愿意在學習方面投入精力與時間的數量、對知識與技能的掌握程度都與學習動機和參與密切相關。遺憾的是,早期許多關于學習動機與參與的研究強調書齋式思維,比較注重理論探討,相對缺乏實踐運用,導致了理論與實踐遷移的斷層。[3]21世紀以來,學者們對動機研究碎片化與理論化問題的覺悟,[4]推動了研究側重點逐漸轉向實然方面,也更加注重“應用導向的基礎研究”(use-inspired basic research)。[5]

為了回應更具整合性與包容性的研究需求,改善過去動機研究所存在的理論化與碎片化的情形,學習動機研究采用具備整合性的研究方法來建構理論。目前,國際研究中采用動機與參與量表開展的研究主要集中于Martin的團隊,他們最早收集澳大利亞38所學校12 237名高中學生的數據,采用結構驗證的方法,確認了學習動機與參與模型(Motivation and Engagement Wheel,MEW)的合理性以及高中生學習動機與參與量表在澳大利亞的適用性。后來,Hau與Martin合作探究中澳學生的學習動機與參與度,發現二者之間的工具屬性并無差異,不過研究表明澳大利亞學生動機與參與的自我評估水平要高于中國(北京和香港)學生。[6]Martin等學者在后續研究中擴大了樣本的范圍,進一步納入美國、加拿大、英國以及中國的中學生,測試了學習動機與參與多維度框架模型的適用性。[7]國內對于學生的學習動機與參與的研究主要針對大學生群體,對于中學生學習動機與參與的研究寥寥可數。

(二)學業適應性

美國心理學會將適應性界定為“在變化的情境中作出合理反應的能力;調整個人行為以面對不同情形或者不同人的能力”[8]。適應性概念化的歷程很久,[9]目前學界逐漸將適應性概念融入學習與學業成績領域進行研究,并通過引入包括認知、情感、行為在內的動機視角來思考此類問題,因此適應性的概念可以界定為“(學生)面對不確定性和新情況時的合理認知、情感與行為調整”[10]。此外,適應性的概念越來越多地被引入以解釋學業恢復力和自我調整之外的因素如何影響學業和非學業幸福感。[11]

三、研究設計

(一)研究對象

從北京、重慶、山東和山西的10所學校中共收集3756名中學生樣本,其中,參與調研的10所學校包含了城市、郊區與農村等不同地域,參與調研的學生性別比例也相對均衡,大約各占一半。在保證充足樣本數量的前提下,為了增加樣本的科學性與隨機性,在已有問卷中另隨機抽取60%的樣本,并通過計算作答方差,刪除了空白以及作答無差異的問卷83份,最終以2170名學生作為分析對象,其年齡范圍介于11～18歲,平均年齡13.77歲,樣本基本信息詳見表1。

表1 樣本基本信息

(二)研究工具

本研究所采用的動機與參與量表、適應性量表的原始版本為英文,為了彌補國外材料在翻譯過程中的失真缺陷,盡量保證量表在中國情境下的適用性與措辭的準確性,經過研究者多輪翻譯與校驗,并與國外研究者取得聯系,討論并校正翻譯失當之處并予以修訂。

1.動機與參與量表

動機與參與量表包括四大維度及與之相對應的11個一階因素:適應性動機(自我效能感、價值觀、掌握取向)、適應性參與(計劃、任務管理、堅韌)、非適應性動機(焦慮、避免失敗、控制)、非適應性參與(自我設限、疏離)。[12]11個一階因素各自包含四個題項:適應性動機維度下的自我效能感因素包括“如果我有充足的時間,我相信我能出色完成家庭作業”等題項;價值觀因素包括“我在學校所學的會對將來有用處”等題項;掌握取向因素包括“如果我所學知識能夠幫助我更好理解世界,我會對自己感到非常滿意”等題項。適應性參與維度下的計劃因素包括“在我開始一項新的學習任務之前,我會計劃如何執行”等題項;任務管理因素包括“我經常會選擇能夠讓我全神貫注學習的地方”等題項;堅韌因素包括“如果有學校功課我不能理解,我會繼續溫習直到我理解為止”等題項。非適應性動機維度下的焦慮因素包括“當測驗和考試臨近時我會感到焦慮”等題項;避免失敗因素包括“通常我在校努力學習的主要原因是不想讓別人認為我很差勁”等題項;控制因素包括“我經常不懂如何避免在校表現不佳”等題項。非適應性參與維度下的自我設限因素包括“考試之前我通常不會用功學習,這樣若考試結果不理想我便有了借口”等題項;疏離因素包括“我不再真正關心學?！钡阮}項。

2.適應性量表

適應性量表包含9道題目,分別反映認知、行為和情感方面的適應性(比如,“當面對新的或不熟悉的學業時,我有能力調整我的思維方式或態度來順利完成”)。之前關于適應性量表的橫縱向研究表明,量表具有良好的信度和效度。[11]

動機與參與量表、適應性量表均采用Likert 7點計分法,1分表示學生認為題目描述與其實際情況“完全不符合”,7分表示題項描述與學生實際情況“完全符合”。每一具體題項只能對應選擇一個答案。

(三)量表的信效度分析

表2詳列了動機與參與量表的均值、標準差、分布(偏度和峰度)、信度系數(Cronbach′s α)以及因子載荷均值,偏度和峰度近似正態分布。采用SPSS 22.0對量表的信度進行驗證,結果表明,在中國情境下,動機與參與量表總的Cronbach′s α為0.853,適應性動機、適應性參與、非適應性動機和非適應性參與的Cronbach′s α分別為0.880、0.893、0.868、0.865,遠大于0.7,說明量表的內部一致性較好。11個一階變量的具體信度也都大于0.7,意味著單獨變量與整體量表之間一致性較高,這些變量是測量學習與動機的有力工具,綜上說明動機與參與量表在中國情境下具有良好的信度水平。

表2 中學生學習動機與參與的描述、分布、信度系數與因子載荷均值

為了檢驗量表的使用質量,本研究采用AMOS 22.0軟件進行量表的驗證性因素分析,結果表明:11個一階變量的因素負荷量均值都高于0.55,介于0.57至0.72之間,這說明潛在變量特質得到一階變量及其測量指標的良好反映。此外,學習動機與參與的11因素模型通過驗證性因素分析證明其在中國情境下擬合度良好[8][13](χ2=4746.08,df=847,CFI=0.97,RMSEA=0.047;χ2=6031,df=847,CFI=0.93,RMSEA=0.041,SRMR=0.046)。本研究數據分析再次驗證了國際相關研究結果,表明動機與參與量表的多維度測項收斂效度良好,該量表具有理想的內在質量。適應性量表的Cronbach′s α 為0.906,大于0.9,表明量表信度較好;KMO值為0.946且Bartlet球形檢驗概率sig.為0.000<0.01,說明量表效度良好,總體質量理想。

(四)數據統計

本研究數據分析與計算主要采用SPSS 20.0統計軟件和AMOS 22.0結構方程模型軟件進行。

四、研究結果

(一)中學生學習動機和學習參與的總體情況

由表2可知,中學生的適應性動機總體水平較高,自我效能感、價值觀以及掌握取向的分值都高于5.50;適應性參與的平均值則明顯偏低,在此維度中,最高分是任務管理(5.11),計劃與堅韌則低于5分。換言之,中學生適應性參與的整體水平明顯低于適應性動機水平,說明中學生有很強的學習意愿,但學習的自我管理和抗壓能力不高。在非適應性動機方面,焦慮與避免失敗的均值接近4分,說明學生會為了同學、家長以及教師的肯定而愿意學習,同樣也會因為考試而感到緊張。非適應性參與的自我設限與疏離維度得分較低,都低于3分,說明學生仍然關心并愿意參與學?；顒?當成績不甚理想時,也盡量不為自己找尋借口。

(二)中學生學習動機與參與程度的差異性分析

從表3可知,中學生的學習動機與參與程度在學校位置、學生性別、走讀情況以及父母學歷方面均存在顯著性差異(P<0.05)。

1.中學生學習動機與參與程度在學校位置方面存在顯著差異

城市、郊區與農村學生在自我效能感、價值觀、掌握取向、計劃、任務管理、堅韌、焦慮、避免失敗、控制、自我設限、疏離11個一階變量上差異非常顯著(P<0.01)。從均值分布規律來看,城市、郊區和農村的中學生在適應性動機與適應性參與兩大方面呈“U型”分布,即城市與農村學生的適應性學習動機與適應性參與的均值都高于郊區學生;非適應性動機和非適應性參與則呈“倒U型”分布,即城市與農村學生在非適應性動機和非適應性參與的均值要低于郊區學生。

表3 中學生學習動機與參與程度的差異性分析

續表3

郊區學生的學習動機與參與程度要低于城市和農村學生,探其原因,可能由于郊區學生主要是外來務工人員的子女,他們背井離鄉來到城市,父母工作比較忙碌,對孩子學習的關注程度相對較低,孩子在這樣的環境中缺乏穩定感與安全感;與此同時,根據相關教育政策,學校不需要將流動人口子女的升學情況納入考核范圍,導致學校對他們的重視程度偏低,在一定程度上也導致了他們缺乏學習熱情,且學習參與度偏低。

2.中學生學習動機與參與程度在性別方面存在差異

男生與女生在價值觀、掌握取向、控制、自我設限、疏離等維度上差異非常顯著(P<0.01),在自我效能感維度上差異顯著(P<0.05),在計劃、任務管理、堅韌、焦慮、避免失敗等維度上差異不顯著(P>0.05)。男生在適應性動機方面得分低于女生(5.48 <5.63),適應性參與基本持平,而在非適應性動機(3.93>3.81)和非適應性參與(2.90>2.49)兩大方面,男生評分都高于女生。中學階段女生心智相對成熟,性格文靜,學習努力,因此比同齡的男生學習動機與參與程度更高,不適應性更低。

3.中學生學習動機與參與程度在走讀與否方面存在差異

走讀生在適應性動機(5.57>5.44)與適應性參與(5.02>4.82)維度的得分高于住校生,在非適應性動機(3.83<4.04)和非適應性參與(2.67<2.82)方面的均值低于住校生。走讀生與住校生在自我效能感、計劃、堅韌、焦慮等維度上差異十分顯著(P<0.01),在任務管理、避免失敗、控制、自我設限等維度上差異顯著(P<0.05),在價值觀、掌握取向、疏離等維度上差異不顯著(P>0.05)。中學生正值成長關鍵期,需要充足營養,也渴望家庭的溫暖,走讀生相對住校生更容易獲得家人的認可、鼓勵與支持,因此在學業動機與參與方面表現更為出色。

4.中學生學習動機與參與程度在父母學歷方面有顯著差異

分析發現,中學生學習動機與參與程度在父母學歷方面存在顯著差異,在適應性動機、適應性參與、非適應性動機和非適應性參與等方面都達到極顯著的程度(P<0.01)。從均值分布來看,父母學歷水平在適應性動機和適應性參與兩大方面呈現先上升后下降的趨勢,轉折點在大學和研究生學歷之間,即父母為大學學歷時,學生的學習動機與學習參與均值得分最高;在非適應性參與層面也呈現反向類似趨勢,均值分布呈現先下降后上升的趨勢,轉折點在大學和研究生學歷之間,即父母為大學學歷,學生的非適應性參與的均值得分最低;在非適應性動機方面,均值分布則隨著父母學歷升高而降低。

高學歷父母能夠為孩子提供更好的生活和學習環境,父母的認知與價值觀也滲透在日常生活的言傳身教中。有趣的是,在本研究中,“U型”曲線的轉折點都在大學學歷的父母層面,究其原因,可能是研究生學歷父母具有更為強烈的“望子成龍”心態,不僅對激發孩子的學習熱情幫助甚微,反而在無形之中加大了學生的學業壓力。

(三)中學生學習動機與參與及與學業適應性的相關性分析

本研究表明:動機與參與量表的四大維度與學業適應性顯著相關,并與其存在線性回歸關系,因此提升學生學業適應性需要從動機與參與等多方面著手。表4的數據表明,學習動機與參與量表的11個一階變量中除了避免失敗之外,其他變量與學業適應性的相關關系非常顯著(P<0.001)。在積極變量層面,這種相關性呈現正向態勢,適應性動機、適應性參與與學業適應性之間存在正向相關;在消極變量層面,非適應性動機和非適應性參與與學業適應性整體呈現負相關。

表4 中學生學習動機與參與因素及與學業適應性的相關性回歸分析

五、討論與建議

人工智能時代,國家長遠發展需要具備創新思維、創新能力的高素質人才。為了培育符合時代進步和國家發展需要的高素質人才,學校、教師和家長三方主體應該形成合力,提高學生的學習動機和學習參與度,提升其學業適應性。

(一)培養學生積極的學習動機

學習者的學習目標如何設定、學習投入的程度和持續性都與學習動機密不可分。有研究表明,當外部要求和內在需求一致時,動機更易被激發。[14]傳統教育體制過度關注應試能力訓練,可能導致中學生學習的外部動機過強,內部動機不足。然而,智能時代為實現個性化學習路徑提供技術支持,需要充分發揮學生的創新性思維,這對學生內部驅動的學習動機提出更高要求。從適應性動機層面分析,如果學生愿意學習,能夠認同學習對自身成長的重要價值,樹立能夠學好的信心,那么他們就會更加主動參與學習活動,并采用合適的學習策略,以提升學習效果。目前,學生回家寫作業常常存在拖延問題,一定程度上與其學習效能感相關。因為學生缺乏信心,不相信自己有能力及時完成作業。這種信心的培養與學生的價值觀和知識追求有關。價值觀決定了學生能否認同學習的重要性,理解學習對于自己的意義,愿意將所學知識用于改善生活實際;知識追求則強調學生學習不僅僅為了提高成績,還會因為能夠理解知識而對自己感到滿意,認為知識的學習指向更好地理解這個世界。因此,重視學生適應性動機的培養,有助于建構學生的積極學習意識,提升中學生自主學習能力。

學校、教師和家長在提升中學生學習動機方面共同扮演著重要角色。學生的好奇心和強烈的學習興趣會受到學校氛圍的影響,因此,學?？梢酝ㄟ^創設學習型文化環境,保護和激發學生的學習動機。校級專題講座可以邀請大學學習科學領域的專家進行講授,也可以由學科教師結合具體學科內容加以講解。校園辯論賽可以從“作業拖延癥”等學生面臨的實際問題出發,采用小組討論等形式,師生之間暢所欲言,深入分析問題產生的原因,尋求破解方法。

教師是學習型環境落地的重要推手,教師可以在課堂中通過創造沉浸式的學習環境,為學生提供有意義的學習體驗,增強其學習動機。教師在幫助學生掌握學習策略和方法之前,需要理解和診斷學生的學習動機,采用多種方式激發學生的學習效能感和學習意義感,讓學生感受到學習知識的價值。比如可以通過主題班會等形式,有針對性地啟發學生反思自身的學習情況,使他們從學習習慣、學習信心、學習的價值、學業成績、學習方法等方面逐漸增加思考深度。智能技術通過在線平臺、虛擬建構、游戲化學習等方式豐富了教學資源和工具,為課堂教學提供了知識掌握的新型腳手架。教師可以借助這些教學資源和工具,設計出更具互動性和挑戰性的學習任務,以激發學生的學習欲望,引導他們積極探索,增強學習效能感。

本研究數據表明,走讀生的適應性動機得分高于住校生,非適應性動機得分則低于住校生,同時郊區學生的學習動機得分要低于城區和農村學生,這說明良好的家庭支持能夠提高學生的學習動機。郊區學生的父母多為進城務工人員,工作較為忙碌,無暇顧及孩子學習,難以為其營造良好的學習環境。為了激發孩子的學習動機,這部分家長應盡可能擠出時間和精力,關注孩子的學習情況。青春期學生的學習動機會受到兒童早期動機的影響,[15]因此家長從小對孩子的支持和鼓勵,有助于其長大后以積極態度明確學習目標,增強學習動力。同時家長可以引導學生探索不同學科領域,為他們感興趣的學科提供多類型的工具和資源支持。需要注意的是,本研究數據還表明,父母為大學學歷的,學生的學習動機分值最高;父母為研究生學歷的,學生的學習動機反而下降。這說明更高學歷的家長有著更高的期望值,可能會給孩子帶來過大的學習壓力,反而降低其學習動機。因此,家長要根據孩子的學習興趣和學習能力等方面的實際情況,設定合適、合理的期望值,避免過高期望帶來的反效果。

(二)提升學生學習參與度

在人工智能時代,高素質人才的培養非常重視學生學習的卷入感與獲得感。學習過程中行為、情感的投入都是學習參與的重要構成,深度學習參與可以促進學生更深入地理解知識、掌握技能。未來人工智能技術與課堂聯系更緊密,學生學習參與不再局限于傳統課堂,還包括與智能系統的人機互動。從適應性參與角度來看,如果中學生能夠合理選擇學習的時間和地點,按照自己的計劃開展學習活動,即使遇到困難也愿意堅持下去,那么對于他們而言,參與過程本身就是成長,是自我管理能力、執行力的提升。以家庭作業為例,作為課后的重要任務,學生如何更好地完成家庭作業?首先,學生能夠在注意力集中的時間,找到安靜、整潔、適合學習的地方,完成家庭作業并復習和預習功課;其次,學生對自己的家庭作業應有所計劃并執行,如先做什么后做什么、秉持什么原則、哪種策略更適合自己的特點等;第三,即便家庭作業難度大,學生也愿意花時間、花精力繼續學習,直到弄明白為止。

學校、教師和家長在提升中學生學習參與度方面共同承擔著重要責任。學?？梢越柚鶤I技術,在已有成熟量表的基礎上,分析中學生學習數據,了解他們對不同學科、不同教學形式的學習需求,并及時反饋學習情況,既可以幫助學生了解自己的學習狀態,及時調整學習目標,也能進一步調整教師的教學設計和教學方法,提高學生課堂參與度。在課后學習中,學校應該幫助家長和教師樹立“授人以漁”的理念,不能將學生未及時完成作業的原因單一歸結于學生的懶惰,而是要考慮到學生自我管理能力有待提升、學習習慣需要培養以及執行力亟待加強等問題。學?？梢匝埓髮W專家或者全國名師進校為教師和家長做講座,幫助他們達成共識,為家校合作促進學生積極參與學習奠定基礎。

教師應借鑒成熟的過程性評估量表,結合智能技術及時反饋學生的學習狀態,根據反饋調整教學方法、創新教學情境,為學生參與學習提供更具個性化的學習指導。智能化技術中的虛擬現實(VR)和增強現實(AR)技術能夠為學生創造沉浸式學習環境。教師借助智能技術創造生動的學習場景,幫助學生獲得更直觀、形象的學習體驗,進而深度參與和理解所學知識和技能,并提高在現實情境中的應用能力。

本研究數據表明,走讀生的適應性參與得分高于住校生,非適應性參與得分則低于住校生;同時郊區學生的學習參與得分要低于城區和農村學生,這說明良好的家庭支持能提高學生的學習參與度。家長對孩子學習過程的參與,不應只是提出學習要求或者陪伴寫作業,關鍵在于通過有效互動和溝通了解孩子的學習需求。在了解孩子的學習困難之后,幫助他們搭建階梯,減少他們因為學習難度過大帶來的挫敗感;在互動的過程中,讓孩子感受到被支持、被認可,才能真正促進他們的學習參與。比如,家長在認識到作業拖延等現實問題背后的原因后,就要著手為孩子營造更加整潔、安靜的學習環境,指導他們更好地制定作業計劃,并在他們遇到困難的時候及時鼓勵,提供精神和智力雙重支持。

(三)提升學生學習適應性,改善學習效果

面對智能時代急劇更新的外部環境,不斷提高學生的學業適應性,是培養學生綜合素養的重要方向。

首先,學習觀念的轉變和個性化教育對改變中學生學習認知具有重要意義。學習觀念代表學習者個體關于學習的態度、信念與期望,當面臨考試壓力所帶來的巨大學習焦慮時,負向的學習觀念會通過學習認知影響學業適應性。對此,學校、教師和家長需要發揮正向引導作用,幫助學生改變自身的思考方式、調整自身期望,樹立正確的學習觀念來適應不斷出現的新情況。個性化教育注重根據學生的學習需求,提供針對性學習支持,有助于縮小學習者認知差異所帶來的的學習體驗差異。借助人工智能技術,學校、教師和家長可以在元認知層面指導學生學習,[16]及時反饋學生的學習狀態,幫助學生更好地實現自我調節,提升學業適應性。

其次,個性化學習是從行為層面提升學習者學業適應性的重要途徑。中學生常常面臨多學科學習任務,需要根據不同學習情境進行調整。一方面,學生要通過尋找新信息、新資源以及尋求教師、家長和同學的幫助,或者調整自己的學習方式(比如采用新的方法來學習等)來改變學習的個體化特征,應對新的學習要求;另一方面,教育者可以利用智能技術分析學生的學習需求,根據數據變化提供個性化的學習指導,比如通過小組合作、個別輔導等形式分析發現學生學習問題,進一步教授有針對性的學習策略,提高學生的學業適應性。

再次,支持性的學習環境有助于激發學習者的積極情緒,提升學業適應性。學生的積極情緒表現為面對學習挑戰和壓力的勇氣,可以幫助學生有效應對學習困難。正向學習環境可以增強學生的積極情緒,讓他們感受到關注和認同。因此,教育者借助線上學習工具和在線協作工具,創設積極互動的學習環境,鼓勵學生互相支持。這種互相支持既包括學生之間的相互支持,也包含教師提供情感支持,與學生建立起互動型師生關系,提升學生的學習積極性。在多方幫助與鼓勵下,學生才能夠意識到自身的負面情緒,學會給自己打氣,減少失望和沮喪感,努力調動自身的積極情緒來應對新的學習任務。

如果學生面對學習中的新問題,能夠科學、理性地思考如何從認知、行為和情緒層面進行調整,將有助于他們學習信心的增強和學業成績的提升。比如,學生常常擔心父母和教師對自己失望而努力學習,希望獲得同學的認可而努力學習;會為臨近考試而感到焦慮,會擔心自己難以取得好成績或者難以保持好成績;學生也會為自己成績不理想而找尋借口,甚至因為學業上的不斷受挫而放棄對自己的要求,不愿意及時寫作業,也不愿意認真準備考試等。這些都是學生在學習過程中不斷需要調整的認知、行為和情緒層面的問題,學校、教師和家長難以預測這些問題發生的準確時間,但是可以鼓勵學生面對這些新情況時要掌握策略調整自己的思考方式、行為方式和情緒模式;應幫助學生調整自我預期,制定合理的考試目標和復習計劃,以減輕學生的考試焦慮感;支持學生在遇到困難時多尋求老師和同學的幫助,學會在灰心的時候給自己打氣等;引導學生遇到問題先要進行心理建設,跳出問題想問題,這種鼓勵與指導也可以幫助學生獲得更多的積極體驗。