来源：《北京大学教育评论》 2010年第1期

【摘要】：深度辅导政策是我国高校为培养创新人才和适应高等教育多元化的形势而实施的促进学生个性化发展的创新举措，深度辅导政策形成了高校学生和辅导员之间深度交流的新型互动模式。本研究针对北京地区不同院校类型，分析了这种新型互动模式的现状、影响因素以及对大学生个性发展的促进作用。研究发现，学生的个人特征、高校学生工作的环境特征、学生学习生活状态、学生心理认知发展需求等因素都会显著影响深度交流的可能性，深度交流在一定程度上促进了学生的自信心、学习动力和生活目标的提升。但是数据也显示了在促进大学生个性化发展方面，高校深度辅导工作还有待完善。比如高校需要进一步提升深度交流的覆盖率要努力为辅导员队伍建设的可持续发展搭建平台面对多元化的学生群体，辅导员在实际工作中还应该更多关注个体学生认知发展模式的异质性，加强深度交流的灵活性和针对性要突破高校心理健康教育的传统模式，进行心理健康教育的创新，促进学生的成长和发展。

【关键词】学生发展；深度辅导师生关系

一、研究的背景和意义

改革开放以来，我国经济一直保持高速增长。扩大经济发展，优化产业结构，提高自主创新能力，增强国家核心竞争力成为这一时期的重要历史任务。这些新趋势为高等教育的发展设定了新的目标和挑战。同时，伴随着高等教育的大众化进程，高等教育系统内部必然发生质的变化。在经过高校财政改革、扩大招生以及院校合并等变革后，我国高等院校不仅在数量和规模上取得了崭新的发展，而且高等教育系统也呈现了多样化、分层发展的趋势，基本形成了央属高等院校系统和地方普通院校系统的分化格局。与此对应，高等院校的学生群体也呈现出多元化的趋势学生的社会经济背景日益复杂，就学期待、学习能力、学业成就、在校生活方式和就业选择也呈现出多样化的趋势。

2004年国务院颁布的《进一步加强和改进大学生思想政治教育的意见》文件指出在新形势下，学生面临多样化环境、有多样化需求，做到因材施教，关注学生个性发展，促进学生全面成长，成为大学生思想政治教育工作的最重要目标。2005年教育部重新修订颁布了《普通高等学校学生管理规定》，确立了高等教育“以学生为本”的管理和服务新理念。这些文件精神意味着高等院校要以“人本化”、“个性化”为原则，重新构建高校学生工作。

高校辅导员是我国高校管理工作的重要组成部分，是高等教育培养创新人才的强有力的组织保障。我国高校辅导员工作经过五十余年的发展，在学生管理和思想政治教育方面发挥了积极的作用。但是随着“培养创新人才”目标的提出以及我国高等教育系统快速扩张和分化，传统高校辅导员工作制度的弊端日渐显露。已有学者指出我国进人高等教育大众化阶段之后，学生和高校教师、管理人员之间的关系呈现了若干本质性的变化扩招之后学生数量急剧增加，生师比变大，由此导致师生关系紧密性减弱，师生之间的直接交流减少半结构化的课程模式和灵活的学分制度，造成了高校和专业之间更大的学生流动现代网络通讯科技手段在校园中的流行和使用，要求师生关系应对新的人际沟通模式。目前我国高校辅导员和学生的互动关系无论是社会伦理层面、学业发展层面、还是情感层面，远远不能适应培养学生创新素质的目标和学生个性化发展的要求。

高校辅导员工作必须在理念、制度、内容等方面进行系统改革，从管理转向服务，配合高校学术工作，致力于学生的个性化发展。北京高校在这些新形势的要求下，进行了辅导员工作的大胆改革和创新。2005年北京市各级政府联合发布了《关于进一步加强和改进首都大学生思想政治教育的实施意见》，并出台了深度辅导的工作政策。政策提出北京高校要开展面向全体、针对问题、科学指导、整合力量的深度辅导工作的要求，确保深度辅导为学生健康成长提供良好的服务和保障。深度辅导工作的开展要在“广度、深度、精度”上下功夫，力争覆盖特殊群体学生、各类学生骨干和普通学生群体，针对困扰学生的具体问题进行个性化辅导，为每一名学生的健康成长提供有力支持。

在上述背景之下，结合当前高校学生发展的前沿理论，从实证研究的角度分析深度辅导的影响因素以及在促进学生发展方面的作用，有利于提高高校辅导员工作质量，进一步保障学生的个性化发展，为探索未来首都高校学生发展的改革方向提供重要的实证参考依据。

二、文献综述

师生互动关系是各类学校中促进学生发展最基本、最重要的因素之一，大学生和高校老师之间有意义的互动会无可置疑地促进学生的成长和发展，这一点已经被很多高等教育的理论研究所阐释。但是关于师生互动如何影响学生发展，以往实证研究的结论并不一致。除了大学生与高校教师之间的互动研究，国外学者也就高校学生事务工作者和学生之间的互动关系进行了实证分析，近期的研究还探讨了二者的互动关系对学生认知发展的促进作用，发现学生与高校学生事务工作者之间的互动会促进学生在批判性思维能力、学习动力、认知需求和阅读等方面的积极发展。”

很多中国学者从理论上对高校师生关系进行了梳理，普遍认为师生关系是一个相对独立的、具有动态性和可控性的重要教学变量，会对教学活动和学生发展产生重要影响师生关系具有教育关系、社会关系和自然人际关系的三重性质，不应该把师生关系单纯定位在“教”与“学”的关系上，师生关系也是从属于学生“‘生活世界’的一种‘生活关系”，，尤其是在个性化培养的教育理念下，更应该将师生关系看成一个由多层面关系构成的关系体系。”

对我国高校师生互动的实证研究发现，在高等教育大众化的新形势下，中国大学的师生关系趋于紧张和疏远，师生互动状态存在着一定程度的性别、专业和年级差异。但是目前国内学者关于师生互动的研究主要聚焦在高校学生和教师之间的关系，关于大学生和学生工作人员互动的研究比较欠缺。面对一个呈现多元化和异质性趋势的新型学生群体，学术界在二者之间交流的实际现状、影响因素和交流成效等问题上，基本无以对答，尤其是对院校分化所带来的互动模式的差异所知更少而且，仅有的实证研究往往样本规模有限，无法区分院校组织特征、环境、学生个性化差异的影响。

随着高校深度辅导工作的不断开展，已有研究就该政策的意义、功能等问题进行思辨式讨论，提出建议。这类分析常常缺乏前沿理论指导和实证数据支持，比如多数文献从传统的教学工作和课余活动二分的理论模式出发，仅仅关注深度辅导工作在学生社会性成长方面的作用，忽略了对学生学业发展的分析。国内关于高校辅导员工作的研究更缺乏从学生需求的视角进行分析。我国现有的辅导员队伍从整体上来讲专业化和职业化的水平较低，仅仅通过辅导员的单一视角来研究具有很大的局限性。辅导员队伍建设是一个复杂的长期工程，还需要多维视角的研究，以便对研究现象有更加全面的认识。

三、研究方法

(一)理论框架

本研究以Pascarella在1985年提出的评估学生发展的综合模型(the general model for assessing change)为基本理论框架。Pascarella在自己研究的基础上，结合他人的研究发现(如Lacy,Pace，Weidman等学者)，提出了一个高等院校如何促进学生发展的综合性的因果关系模型。在该模型中，学生在高校期间的成长是五类重要变量直接或者间接作用的结果。这五类变量分别是(1)学生进人高等院校之前的特质和个人特征，(2)高等院校的组织特征，(3)高校环境，(4)与校园中社会化代理人教师、同伴、管理人员等的互动，(5)学生在大学的参与程度。其中学生的个人特征和特质与高等院校的组织特征会共同影响大学的环境，这三类变量又会共同影响第四类变量—学生与校园中主要的社会化代理人之间的交往频率和模式。学生在大学期间的成长和发展是这五类变量共同直接和间接作用的结果。本研究还借鉴了Kuh和Hu的师生互动效果研究中对帕氏理论的补充，他们认为学生对高校环境的感知也会影响到师生之间的互动关系。

在该理论框架下，本研究将高校辅导员视为高校学生的社会化代理人之一，将深度辅导政策下学生和辅导员之间发生的单独、深人的交流模式命名为深度交流，并假设：（1）学生与高校辅导员的深度交流受学生个人特征因素、高校机构特征、学生对高校环境的感知以及学生在校期间学习生活状态的影响；（2）这种新型的师生互动模式会正面影响学生的成长与发展。具体而言，本研究拟采用实证研究的方法，以描述学生和辅导员深度交流的质量为分析基础，运用因子分析和逻辑回归等统计方法，探讨北京地区高校深度交流的现状、影响因素以及对学生发展的作用。为此，本研究提出以下研究问题：

1、在不同类型的院校中，学生和辅导员之间的深度交流是否存在差异存在哪些差异2、在不同类型的院校中，哪些因素在影响着深度交流的发生3、深度交流是否促进了大学生在校期间的发展和成长

（二）问卷和样本

本研究使用了北京大学教育学院教育经济研究所2008年度“首都高校学生发展调查”数据。该问卷收集了学生详细的个人背景信息，如年龄、性别、出生地、父母受教育程度、家庭经济收人、高中学习状况以及大学年级和专业等。问卷主要收集了学生在三个方面的自我报告的数据：（1）大学期间的学习参与、社会情感参与程度；（2）对大学环境的感受和满意度；（3）在大学期间的学业发展、心理认知和社会性发展。一般而言，自我报告的问卷应当满足三个效度方面的要求：（1）问卷填写者了解所调查的信息；（2）问题表述准确清晰；（3）问卷填写者认为调查内容值得认真、深人思考。该问卷是北京大学课题组在2006、2007年度首都高校质量研究的问卷基础上不断修改而成，符合上述自我报告问卷的效度要求。

本次调查采用整群分层抽样方法，在首都各类院校抽取不同专业的学生样本，各校本专科问卷回收率平均为98%。就院校类型和年级而言，有效学生问卷30，748份。在“985”、“211”和普通高等院校中，三年级学生样本数最多而在高职院校中，二年级样本数量最高，具体分布如表1所示。由于低年级学生和毕业班学生有效样本的限制，本研究选取本科院校三年级学生和高职院校二年级学生作为研究对象，样本数据的特征值见附表1。

表1院校类型和年级交叉分布表

（三）统计模型的建立

本研究建立了两个统计模型以分析深度交流的影响因素以及深度交流对大学生发展的影响。调查数据显示，48%的样本学生在2007一2008学年中没有和辅导员进行过深度交流遇到难以解决的烦恼和挫折时，希望和辅导员进行交流的学生比例只有4%。因此分析哪些因素影响大学生是否和辅导员进行深度交流，对评估深度辅导政策和加强高校辅导员的工作成效尤为重要。问卷中大学生和辅导员深度交流的次数采取分类的测量：1=没有交流，2=1次，3=2次，4=3次，5=4次，6=5次及以上。因此，不适合采用一般线性回归模型进行分析，本研究将六类选项简化为二类:0=没有交流;1=有过交流，采用二项分类Logistic回归模型(模型A)来分析影响深度交流概率的因素。为进一步分析深度交流的效果，本研究使用有序Logistic回归模型(模型B)分析在2007--2008学年中深度交流对样本学生在自信心、学习动力、生活目标的清晰程度等三个方面变动的影响。在该模型中有三个子模型，因变量分别是自信心的变化、学习动力的变化和生活目标清晰程度的变化(降低了=1，没有变化=2，提高了=3)。

帕氏理论模型表明师生互动受到学生个人先赋性特征、高校组织特征和高校环境等因素的影响。实证研究也表明个人先赋性特征如性别、宗教信仰与家庭的社会、文化、经济资本背景等因素会影响师生交流关系。由于某些个人先赋性特征变量之间具有较强的相关性，如家庭的社会、文化、经济资本之间的变量(城乡差异、家庭所在地是否北京、父母受教育程度、家庭经济年收人等)，可能会造成多重共线性的影响，因此本研究在构建模型时剔除了那些和主要变量相关性过高的其他变量(相关系数大于0.2或者小于--0.2，最后选取性别、宗教信仰、城乡差异作为学生家庭社会经济背景的指标。同时，Pascarella和Terenzini在对各种学生发展的理论、模型和北美过去三十年的重大实证研究总结之后指出，目前的理论局限在学生的人口学变量和社会经济背景的特点，忽略了大学生对接受高等教育在智力、学术和社会心理方面的适应程度，比如在认知和情绪上是否对大学生活做好了准备、个人在学习和职业动力方面的异质性特征等。因此，本研究除了将学生的个人先赋性特征和家庭社会经济背景设为解释变量，还将学生在高中阶段的人力资本积累状态作为解释变量加人模型中，这些指标包括高中毕业学校的类型和高考成绩在本专业的排名。由于师生互动同时受到大学生对高校环境感知的影响，本研究将间卷中大学生住宿状况、大学生对校园生活服务条件的满意度以及大学生和辅导员的熟悉程度(作为生师比的替代指标)也作为解释变量加人影响因素模型中，将大学生住宿状况、大学生对校园生活服务条件的满意度、深度交流的累积时间作为解释变量加人交流效果模型中。

考虑到大学生在校的学习生活状态也是影响深度交流可能性和效果的因素，大学生在校的学习参与、社会参与和情感参与程度也被纳人模型之中。本研究运用spss17.0软件，首先对学生生活状态的18项指标做相关分析，发现各指标之间的相关性很强，因此采用因子分析进行降维。因子分析中KMO系数值为0.920，大于0.5，表明问卷取样足够，使用数据做因子分析的效果很好;Bartlett球形检验卡方值164846.160，自由度120，显著性P值为0.000，球形假设被拒绝，表明问卷项目之间并非独立〔变量之间相关〕，取值是有效的。经主成份分析和正交旋转提取三个公因子，累计解释总方差的53.87%。因子旋转载荷矩阵见附表2。公共因子1命名为心理压力程度，公共因子2命名为身心健康状态，公共因子3命名为人际关系状态，将公共因子得分作为解释变量带人两个模型中。

同样，大学生对辅导员的需求程度会影响深度交流概率，但是问卷中大学生对辅导员的16项需求之间相关性也很强，对各项需求进行因子分析，系数值为0.948，Bartlett球形检验卡方值199082.197，自由度120，显著性P值为0.000。然后经主成分分析和正交旋转提取两个公因子，累计解释总方差的57.53%。因子旋转载荷矩阵见附表3。公共因子1命名为对辅导员的心理和认知发展需求，公共因子2命名为对辅导员的生涯规划发展需求，将因子得分作为解释变量加入影响因素的模型中。

经过上述分析，影响因素的模型(模型A)假设学生和辅导员是否进行深度交流是学生社会经济背景、高中阶段学业准备等个人特征与高校环境感知变量、学生在校期间学习参与、生活状态以及对辅导员需求的方程。交流效果模型(模型B)假设以下自变量影响深度交流的效果—个人特征变量组的全部变量、累积交流的时间、对校园生活服务的满意度、学习生活参与变量组。考虑到学生对辅导员的需求是一个影响深度交流时间的中间变量，模型B没有纳入学生对辅导员的需求变量。变量具体信息见表2。

表2回归模型中的变量定义