基于学习投入的高校课程教学质量评价基于华东地区17所本科高校的实证研究表3反映了模型中的因子载荷。AE，BE，CE以及LO题目的因子荷载都在0.67以上；AE，BE，和CE作为总体投入的因子，荷载分别为0.55，0.83，和0，96；而学习投入与学习收获，作为教学质量的因子，分别为0.58，和0.75。模型拟合指数Chi-square（df）=9561.57（df=371，p＜.001），RMSEA=.067，NFI=.98，CFI=.98，andGFI=.89。好的模型拟合要求RMSEA要低于.08，其它指数，如NFI，CFI，和GFI要高于.90（Byrne，1998；Loehlin，2004）。所以，在学习投入、学习收获与教学质量关系的模型中，数据与模型拟合良好。表3结果分析Item/relationshipRangeofFactorloading/coefficient情感投入，λan.69-.80行为投入，λbn.67-.77认知投入，λcn.68-.78学习收获，λln.76-.82行为投入对整体学习投入的贡献，β3.55认知投入对整体学习投入的贡献，β4.83---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---情感投入对整体学习投入的贡献，β5.96学习收获对教学质量的贡献，β2.58学习投入对教学质量的贡献，β1.754.结果讨论（1）测量模型拟合度良好，可靠有效的实证研究支持了理论模型学习投入是理论模型的核心，而投入的三个纬度均在模型中得以体现，本研究的理论模型反映了从影响因素到学习收获的完整路径及主要因果关系。例如，学生家庭的个体特征作为人口学特征，能够直接影响学生的学习状态，而学习状态又将影响学生在课程中的学习投入，最终决定学习收获。同时，在学习投入、学习收获与教学质量之间的模型中，较好的拟合度表明，可以通过学生的学习投入与学习收获的测量来反映课堂教学质量。本研究中使用的数据组表现出对于模型的高拟合度，它可为模型提供可靠有效的实验证据支持。具体而言，学习投入和学习收获的三条主要路径在结构化模型中被测试。第一，学生家庭（SES）与（当前）学习状态有微弱正相关关系。此结果与相关研究一致。在先前的研究中，诸多研究者在不同情况下证明了两者间的正向因果关系。[10]第二，学生（当前）学习状态包括他们的GPA、学习激情以及未来的职业导向，可以直接决定他们在课程中的学习投入。[11]第三，学生的家庭、经济、社会、教育背景等个体情况与学习收获之间的间接作用同样被清楚地展现出。（2）学生评价的教师教学效率与学习投入之间的关系不显著，课程要求却与之有极高的显著性量表数据分析结果表明，学生的学习投入更容易被课程要求而非教师教学影响。由此推知：第一，学生的学习投入是以课程要求而非教师的建议或帮助为导向的，学生并不十分重视教师的努力。例如，学生会通过课程要求了解授课目标，而非教师“授课老师能够清晰而细致地解释课程目的和要求”（TE1）。学生更多地撰写论文也并非因为教师的鼓励或建议，而是因为课程考试的要求如此。第二，学生会在教学质量不佳的课程上做更多课外投入。例如，---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---学生阅读更多课外文章和书籍可能是因为他不认为“他的老师善于使用恰当的例子来解释难点”（TE3）。（3）院校要求与院校支持与学习投入的相关性较高，但实际院校支持对学习投入的支持力度及成效甚微在理论上，院校支持应当帮助学生更多地投入到学习中。[12]课程建设与教师发展是学校实现人才培养、学科发展定位的主渠道，是院校支持的关键途径。但相关数据显示，院校帮助学生实现学习投入的条件支持明显不足，院校支持对学习投入的值为0.12，远远小于院校要求值0.60。这在量表效度检测环节也得到了印证。量表中所涉及与院校支持相关的实践教学题目通过rasch效度检测发现，10道题目中有8道因不符合质量要求被删除。在均值比较中可以看出，低年级学生对院校支持的认可程度最高，但随着年级增长，学生对院校支持的满意度却逐渐降低。（4）专业性质对学习投入的影响差异显著在专业课程要求与学习投入的高相关性影响下，理工专业和非理工专业学生的学习投入呈现显著区别。理工专业（STEM）学生的学习投入高于非理工专业（Non-STEM）学生（见表4）。究其原因，理工专业的...