基于结构方程模型预测医学本科生的科研参与行为

作者：潘倩^*

来源：基础医学与临床, 2020, 40(02): 265-269.

DOI：10.16352/j.issn.1001-6325.2020.02.027

• 个性化学习
• 结构方程模型
• 预测
• 本科生科研

目的建立一种通过学生个人特质预测其科研参与方式、体验与收获的方法,为个性化学习提供决策参考。方法通过相关调查问卷收集数据并整理,对问卷进行信度、效度分析;随后从问卷各观察变量中提取个人特质、科研参与方式、体验与收获4个潜在变量,分别构建个人特质与后三者的结构方程模型(SEM);在SEM结果基础上分别建立个人特质与后三者的预测方程。结果调查问卷有效率94. 99%(417/439),α信度系数0. 774,效度分析KMO值0. 804,Bartlett球形度检验显著,提取公因子解释总方差53. 94%; 3个SEM均无负误差方差,卡方P>0. 05,1<规范卡方<3,AGFI>0. 9,GFI>0. 9,RMSEA<0. 05,NC>200。个人特质与科研参与方式、体验与收获的预测方程均为一次函数,其中自变量为个人特质,因变量分别为科研参与方式、体验与收获的各观察变量。结论该调查问卷有效率高,信度、效度良好,所构建SEM无不合理参数且与数据适配度良好,基于SEM通过学生个人特质预测其科研参与方式、体验与收获的方法客观、可行。

• 单位
  四川大学