小编： 近年来，随着研究生在校人数的增加，如何改善和提升研究生教育教学质量，已经成为各高校共同面临的问题和挑战。该研究选取外部环境作为外因变量，选取学生属性、教师属性、教
随着以研究生教育发展推进高校供给侧改革的不断推进与深化，2018年全国硕士研究生招生录取人数为76.25万人[1,2]。此外，从2017年起，全国硕士研究生招生实行了全日制和非全日制的硕士研究生统考统招模式，导致硕士研究生录取人数急剧增加。根据教育部公布的数据，2019年，全国考研报名人数达到290万人，比2018年同比增长21.8%，考研人数增长率为近年来最高[3]。在极大地方便了全日制和非全日制硕士研究生培养的同时，研究生人数的增加也给研究生的日常教育教学带来了很多的困难。随着研究生在校人数增加，各高校通过简单地增加教学费用来改善教学质量已经不能满足日益增长的在校研究生的求学需求。因此，如何提升研究生教育教学改革的效果，已经成为各高校共同面临的问题和挑战。
教育教学质量是学校在一定的时间内，通过提供包含教学手段、教育教学目的、教育教学内容等工具性要素和从事教育教学活动的教师等主体性要素，从而为学生提供一组固有特性，以满足学生和社会的要求[4]。提升教育教学质量，需要深入研究教育教学质量的展现形式，把握教育教学质量的各影响因素以及各影响因素之间的机理[5]。教育教学质量由于涉及的影响因素繁多，其建模过程复杂，因此一直是教育教学领域的研究热点和难点问题之一。
一些学者从不同角度探讨了教育教学质量的相关影响因素。章玲等[6]通过构建DEMATEL模型分析高等教育教学质量的影响因素，结果表明：教师的业务水平对高等教育教学质量产生直接影响。娄星等[7]根据多年的教学经验分析了学校的办学理念、办学条件、专业和学科建设以及与教学有关的各项管理工作等中观因素对高等教育教学质量的影响。王新叶[8]详细地探讨了教育制度设计、社会文化和资金等因素对当前我国高等教育教学质量的影响，结果表明：增加各项资金的投入、建立相应的教学质量保障体系、加强师资队伍的建设可以有效地提高高等教育教学质量。
结构方程模型（StructuralEquationModeling,SEM）由于能够通过协方差矩阵同时处理多个因变量之间的关系，已经在很多领域被广泛应用于分析和识别各种关系的方向和大小。许宏晨[9]分别从学生、教材、教师方面论述其对学生对待双语教学态度的影响，并构建双语教学质量的SEM。韩家勤等[10]采用SEM分析管理类课程的教师授课情况、学生学习状况、教学环境与知识获取、能力培养之间的关系，结果表明：这3个因素对管理类课程教学质量均有显著的影响。侯二秀等[11]采用SEM分析学生、教师、外部环境对教学效果的影响，结果表明：高校教学质量主要受学生反应、教师水平和外部环境共同作用的影响。
本文选择长安大学200名在校研究生和教师为调查对象，以200份调查数据为基础，采用SEM方法分析外部环境、学生属性、教师属性对教育教学质量的影响，从而掌握提升研究生教育教学质量的关键，为提升研究生教育教学质量提供依据。
一、SEM的基本原理
SEM是通过假设一组潜在变量之间存在一定的因果关系，潜变量由一组显变量反映，通过分析协方差矩阵关系，分析潜变量与显变量之间的关系。SEM与传统的统计方法的不同之处在于可以同时检验潜变量之间以及显变量与潜变量的关系，从而有助于验证假设模型与研究结果的一致性[12]。通过参数估计方法确定是否接受零假设，接受零假设则接受原假设模型，假设模型与研究结果一致；反之，拒绝零假设则假设模型不成立。
（一）模型形式
SEM由测量模型和结构模型2部分组成。测量模型由潜在变量（LatentVariable）与观察变量（ObservedVariable）组成，可以用观察变量的线性函数来表示，其表达式为
式中：x为外在观察变量；Λx为外在观察变量x的因素负荷量；ξ为外因潜在变量；δ为外在观察变量被外因潜在变量解释的误差项，ξ与δ不相关；y为内因观察变量；Λy为内因观察变量y的因素负荷量；η为内因潜在变量；ε为内因观察变量被内因潜在变量解释的误差项，η与ε不相关。
结构模型是各个潜在变量之间的关系说明，潜在变量按照因果关系可分为外因潜在变量和内因潜在变量2种，其表达式为
式中：B为内因潜在变量间关联的系数矩阵；Γ为外因潜在变量与内因潜在变量间的回归系数矩阵；ζ为结构方程模型中无法预测或解释到的误差值。
（二）参数估计
一个完整的SEM包括8个参数，通过观测变量的方差和协方差进行参数估计。常用的参数估计方法有极大似然法（MaximumLikelihood,ML）、一般化最小平方法（GeneralizedLeastSquares,GLS）、未加权最小平方法（UnweightedLeastSquares,ULS)3种。ML比其他2种参数估计方法简单，应用更为广泛。ML在样本数量增加时，收敛性质会更好，所以采用ML进行参数估计时样本量不得小于100。
（三）模型评价
SEM的评价内容主要包括拟合指数和模型参数2方面。
拟合指数的合理性，也称作模型适配指标的合理性，主要评价假设模型与收集到的数据之间是否匹配。但是，一个适配度良好的模型不一定是一个有效的模型，因此需要对模型参数进行显著性检验。
常用的SEM模型参数有卡方值（χ2）、卡方与自由度比（χ2/df）、残差均方和平方根（RootMeanSquareResidual,RMR）、标准化残差均方和平方根（StandardizedRootMeanSquareResidual,SRMR）、渐进残差均方和平方根（RootMeanSquareErrorofApproximation,RMSEA）、适配度指数（Goodness-of-fitIndex,GFI）、调整后适配度指数（AdjustedGoodness-of-fitIndex,AGFI）、简约调整后的规准适配指数（Parsimony-adjustedNormedFitIndex,PNFI）、简约适配度指数（ParsimonyGoodness-of-fitIndex,PGFI）等。
二、研究生教育教学质量的关联性
（一）理论模型的构建及假设
通过对SEM和教育教学质量的理论研究，本文选择外部环境、学生属性、教师属性作为教育教学质量的影响因素。
为了方便研究，本文分别对SEM的测量模型、结构模型和研究模式进行以下假设。
1.测量模型的假设
本文假设测量模型由1个外因潜在变量和3个内因潜在变量组成，具体如下：
(1）“外部环境”为外因潜在变量，由教学环境、教学管理、教学理念、社会意义、社会重视和市场经济6个外因观察变量所反映。
(2）“学生属性”为内因潜在变量，由学习态度、学习能力、学习兴趣3个内因观察变量所反映。
(3）“教师属性”为内因潜在变量，由专业能力、教学类型、课后作业、师生关系4个内因观察变量所反映。
(4）“教学质量”为内因潜在变量，由精神状态、热点关注度、实际应用3个内因观察变量所反映。
2.结构模型的假设
本文假设结构模型“外部环境”“学生属性”“教师属性”“教学质量”4个外因潜在变量和内因潜在变量的影响关系如下：
(1）“外部环境”对“学生属性”“教师属性”这2个内因潜在变量有影响。
(2）“学生属性”对“教师属性”有影响。
（3）“教师属性”对“教学质量”有影响。
3.研究模式的假设
本文对研究模式提出了5条假设，具体如下[11]:
(1）在计算因变量线性关系时，每一测验项目都是独立测量，即假设其他的测量项目为零，从而忽略其他观察变量的影响。
(2）测验项目与项目之间所联结的测量误差项彼此之间不相关。
(3）潜在变量与潜在变量间残差项彼此之间不相关。
（4）潜在变量的残差项与测量误差项之间不相关。
(5）干扰与外因潜在变量不相关。
（二）变量选取
1.外因变量
在外部环境结构方程模型中，外因观察变量有6项，即教学环境、教学管理、教学理念、社会意义、社会重视、市场经济。外因观察变量的具体描述见表1。 表1结构方程模型外因观察变量解释表 下载原表
2.内因变量
本文选择了学生属性、教师属性和教学质量3个内因变量。其中，学生属性包括学习态度、学习能力、学习兴趣3个内因观察变量，教师属性包括专业能力、教学类型、课后作业、师生关系4个内因观察变量，教学质量选择精神状态、热点关注度、实际应用3个内因观察变量。内因观察变量的具体描述见表2。 表2结构方程模型内因观察变量解释表 下载原表 下载原表
3.结构方程模型路径图
本文选择外部环境、学生属性、教师属性、教学质量为潜变量，并假设外部环境不仅能直接影响学生属性和教师属性，而且会通过学生属性对教师属性产生间接的影响，教师属性直接影响教学质量。具体的SEM路径图见图1。
三、模型标定及评价
（一）数据采集
本文选择长安大学200名在读研究生和教师作为研究对象，对教育教学质量及各影响因素进行问卷调查。发放问卷200份，回收问卷200份，问卷回收率为100%，其中有效问卷共193份，本次问卷调查的有效率为96.5%。
（二）信度和效度分析
1.信度分析
信度表示回收的问卷数据所表示的测验结果的真实性和可靠性。信度通过信度系数的大小直接反映被测特征的真实性，信度系数为[0,1]，信度系数越趋近于1，问卷数据所表示的测验结果的真实性和可靠性越高，反之，真实性和可靠性越低。根据信度系数的大小，信度可以分为不可信、最小可接受值、相当好和非常好4个等级[13]，具体分级标准见表3。 图1结构方程模型路径图 下载原图 图2教学质量的SEM参数估计结果 下载原图 表3信度的分级标准 下载原表
本文采用Cronbach’sα信度系数法计算调查数据的信度，结果表明：Cronbach’sα系数为0.749，说明构建的SEM使用的数据具有较好的信度。
2.效度分析
效度是指调查结果与调查目的的吻合程度，即调查结果是否与调查目的相吻合，调查结果是否反映调查目的所需反映的特质，是否符合预期的目标。根据调查结果和调查目的的吻合度，对调查的效度分析采用分级评价。吻合度越高，效度值越大，反之越小。本文采用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin）和Bartlett球形检验2种方法检验外部环境、学生属性、教师属性和教学质量调查结果的效度。
KMO用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标，其值为[0,1]。越接近于1，表明原有变量越适合做因子分析[12]。其具体分级标准见表4。 表4KMO检验的分级标准 下载原表
因子分析结果表明：KMO为0.771，表明调查数据合适；同时，Bartlett球形检验的p值为0(<0.01），表明在99%的置信水平下调查数据是合适的。这说明对教育教学质量的调查数据具有较高的效度。
3.模型评价
本文采用SmallWaters公司开发的路径分析软件AMOS进行求解。根据图1的路径图分析协方差结构，进而标定结构方程模型。本文选择卡方自由度比值、适配度、调整适配度和均方根残差4个指标对构建的SEM进行评价，其具体评价结果见表5。 表5SEM的拟合优度检验 下载原表
从表5可以看出：卡方自由度比值、适配度、调整适配度、均方根残差4个评价指标的结果均符合适配标准或临界值要求，表明本文构建的SEM较好，接受原假设。
4.结果分析
本文选用ML对外部环境、学生属性、教师属性和教学质量的SEM进行参数估计，从而得出外部环境、学生属性、教师属性、教学质量的SEM参数估计结果和各路径系数，具体见图2。
从图2可以看出：
(1）教学环境、教学管理、教学理念、社会意义、社会重视和市场经济这6个外因观察变量对“外部环境”的标准载荷系数分别为0.63、0.69、0.55、0.71、0.66、0.74，表明这6个外因观察变量对“外部环境”均有显著的正影响。
(2）学习态度、学习能力和学习兴趣这3个内因观察变量对“学生属性”的标准载荷系数分别为0.73、0.20和0.74，表明这3个内因观察变量对“学生属性”均有正影响，其中，学习态度和学习兴趣对“学生属性”的影响显著。
(3）专业能力、教学类型、课后作业、师生关系这4个内因观察变量对“教师属性”的标准载荷系数分别为0.87、0.68、0.31、0.38，表明这4个内因观察变量对“教师属性”均有正影响，其中，专业能力、教学类型对“教师属性”的影响尤其显著。
(4）精神状态、热点关注度和实际应用这3个内因观察变量对“教学质量”的标准载荷系数分别为0.89、0.78、0.84，表明这3个内因观察变量对“教学质量”有显著的正影响。
(5）“外部环境”这个外因潜在变量对“学生属性”“教师属性”的关联系数分别为0.16、0.59，表明这个外因潜在变量对“学生属性”和“教师属性”有显著的正影响。
(6）“学生属性”对“教师属性”的关联系数为0.11，“教师属性”对“教学质量”的关联系数为0.86，表明“学生属性”通过“教师属性”对“教学质量”产生间接效应，“教师属性”对“教学质量”产生直接效应。
四、提高研究生教育教学质量的对策和建议
在习近平新时代中国特色社会主义思想的引领下，我国高等教育事业的发展进入了快车道，迎来了蓬勃发展的新高潮[14]。然而，尽管我国教育主管部门不断出台一系列文件、实施一系列措施来改善、提高研究生教育教学质量，但是这些文件和措施的落实效果没有达到教育主管部门的预期，因此该问题仍备受教育主管部门和广大高等教育工作者的关注。为了更好地适应现阶段高等教育的发展要求及社会需求，达到提高研究生教育教学质量的目的，本文结合上述研究结果从3个方面提出以下对策和建议。
（一）提供良好的外部环境
良好的教学与学习环境是教师进行优质教学与学生充分投入学习的前提，整洁明亮的教学环境可使教师和学生摒弃杂念、心情愉快地教学或学习，完备的实验设备和教学基础设施能够增强教师和研究生的科研动力，满足其不同的教学和科研需求。因此，学校应保证教学基础设施与实验设备的完备，为广大师生提供良好的教学科研环境。
提高教育教学质量管理水平、完善研究生教育教学质量保障体系是教育教学质量提高的基本保障。因此，学校应以市场经济建设为导向，将科学的考核机制、合理的分配机制和灵活的动力机制等纳入质量保障体系之中，从根本上保障研究生的教育教学质量[8]。
此外，研究生教育作为教育的最高层次，是教育与社会生产及科学技术前沿联系最为直接和紧密的部分，促进研究生教育与社会经济协调发展是研究生教育机构和主管部门的重要任务[15]。因此，学校应树立正确的教育思想，明确研究生教育的社会意义，对研究生的教育应符合经济社会发展的要求。
（二）合理引导学生
教育部倡导将以教为中心转变为以学为中心[16]。学生良好的学习态度是实现教师与学生有效配合的基础，学生端正学习态度有助于教育教学质量的进一步提高。此外，学习兴趣是学生学习动力的来源，决定其学习的投入与认真程度，进而影响教育教学质量。因此，学校应引导研究生树立正确的世界观、价值观、人生观，充分激发研究生的学习兴趣，使其端正学习态度，提高学习投入度。
研究生自身也应养成科学研究的良好习惯，增强竞争意识，挖掘自身潜力，提高学习自主性和创造性，不断改进学习和研究的方式方法，提高学习效率和质量，进而提高自身的学习能力，为国家建设和发展贡献自己的力量[17]。
（三）加强师资队伍的建设
加快实现我国由研究生教育大国向研究生教育强国迈进的步伐是每一位研究生教育工作者肩负的历史使命和责任[18]。提高研究生教育教学质量，教师队伍建设是核心环节，教师的专业能力是指导研究生学习与科研工作的基础，直接影响着研究生的学习效果和专业素质的提高，良好的教师素养也对研究生学习能力的培养具有直接且深远的影响。因此，学校可以适当提高优秀研究生教师的待遇，并加强对青年教师教学技能和教育能力的培训，使教师能够安心于教学和科研工作，不断提高自身的专业能力。
教学类型是教师完成教学任务的途径和手段，适合研究生学习的教学类型和方法能够有效提升研究生分析问题和解决问题的能力。因此，应优化教学类型，实现教学方式的多元化和多样化，构建适合市场需求和经济社会发展的教学类型[8]。
课程内容应符合研究生培养计划的要求。为了激发研究生的学习热情，提高课堂教学效果，应改革研究生课程内容，提升其教学内容的合理性和规范性。在课程内容的设置上，不仅要有理论课程，还要安排一定的实践课程，让研究生在掌握一定的理论知识的基础上，锻炼其实践与动手能力。
良好融洽的师生关系对教育教学活动起着至关重要的作用，教师应与研究生建立民主、平等、合作与和谐的师生关系，师生之间应互相关爱、尊重与理解，开展良好的沟通和互动[16]，使教师能更好地承担起研究生健康成长的指导者和引路人的责任。
此外，教师与学生的精神状态直接影响教育教学活动的质量及效率，师生保持饱满昂扬的精神状态有助于推进研究生教育教学质量的稳步提升。层出不穷的社会热点问题对研究生教育教学带来了一定冲击，学校应提高对社会热点问题的关注度，将社会热点问题引入高校思想教育当中，使研究生教育教学更好地融入社会。研究生教育是社会发展的强大动力，研究生应在掌握理论知识的基础上注重实际应用，提高分析问题和解决问题的能力，真正做到学以致用。
五、结语
本文通过对影响研究生教育教学质量的因素进行分析，理清影响研究生教育教学质量的关键因素及其相互关系，通过结构方程模型建立相关关系结构并进行验证，进而分析研究生教育教学质量的影响机制，为研究生教育教学质量的提高寻找新的切入点，这对于提高我国研究生教育教学质量、提高研究生就业率和创新能力、建设创新型国家具有重大的现实意义。
当前网址：http://www.paperaa.com/newss/12732.html
