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吴老师解读
一、背景
学习参与度是学业成就的重要预测因素。了解影响护理学生学习参与度的因素至关重要，尤其是从学习者的角度进行探讨，但相关研究相对匮乏。因此，设计有效的教育干预措施需要更多的基础研究。
二、研究目标
本研究的主要目标是探讨自我效能在护理学生的专业身份与学习参与度之间的中介作用。具体来说，研究旨在揭示专业身份如何影响学习参与度，以及自我效能在这一关系中的作用。
三、研究设计
研究类型：采用横断面电子问卷调查设计。
研究地点：在中国广东省的四所高职院校进行研究。
参与者：共招募944名护理专业的一、二年级学生，数据收集时间为2022年10月至11月。
四、研究方法
数据收集：使用问卷收集一般信息、专业身份、自我效能和学习参与度的数据。
数据分析：
使用SPSS 26.0和PROCESS v4.1（模型4）进行数据分析。
采用皮尔逊相关分析、多元回归分析和中介效应分析，基于5000个引导样本进行检验。
五、研究结果
参与者特征：
学生的专业身份（85.37 ± 13.52）、自我效能（25.58 ± 5.74）和学习参与度（71.26 ± 16.17）均处于中等水平，三个变量之间存在显著相关性（P < 0.01）。
中介模型分析：
专业身份直接预测学习参与度（β = 0.811, t = 27.484, P < 0.001）和间接预测（β = 0.112, 95% CI (0.074-0.154)）。
专业身份对自我效能的正向影响显著（β = 0.182, t = 14.459, P < 0.001），自我效能也显著预测学习参与度（β = 0.614, t = 8.292, P < 0.001）。
专业身份对学习参与度的直接效应（0.699）和间接效应（0.112）分别占总效应（0.811）的86.19%和13.81%。
六、结论
研究结果表明参与者在专业身份、自我效能和学习参与度方面均表现出中等水平。专业身份和自我效能之间相互关联且呈正相关，影响学习参与度。这突显了在教育和未来实践中培养这些品质的重要性，以增强护理学生的学习参与度。
七、研究影响
教育实践：本研究强调了在护理教育中加强专业身份和自我效能的必要性，建议教育工作者设计相应的干预措施来提升护理学生的学习参与度。
如何快速学会开展这类研究
第一步：明确研究目的
选择研究主题：确定研究的主要方向，例如“护理学生的学习参与度及其影响因素”。
设定研究问题：明确具体的问题，例如“自我效能在专业身份与学习参与度之间的中介作用是什么？”
第二步：进行文献回顾
查阅相关文献：使用学术数据库（如PubMed、Google Scholar）寻找与学习参与度、专业身份、自我效能等相关的研究。
总结已有研究：记录重要的研究发现和方法，了解现有理论框架及其不足之处。
第三步：设计研究方法
选择研究设计：决定采用横断面研究设计，以便在特定时间点收集数据。
定义关键变量：
学习参与度：学生在学习中的积极性和投入程度。
专业身份：学生对护理专业的认同感和归属感。
自我效能：学生对自己完成学习任务的能力信心。
第四步：数据收集
招募参与者：从高职院校招募相关参与者，例如护理专业的一、二年级学生。
问卷设计：使用问卷调查收集数据，包括基础信息、专业身份、自我效能和学习参与度的测量。
伦理审批：确保研究遵循伦理规范，获得相关机构的伦理批准。
第五步：数据分析
数据处理：清理数据，处理缺失值和异常值。
选择统计方法：
描述性分析：用于总结样本的基本特征。
皮尔逊相关分析：检验各变量之间的相关性。
多元回归分析：分析专业身份和自我效能对学习参与度的影响。
中介效应分析：使用PROCESS v4.1软件进行分析，检验自我效能在专业身份与学习参与度之间的中介作用。
第六步：结果分析与解释
分析统计结果：关注专业身份、自我效能和学习参与度之间的关系，特别是中介效应的显著性。
比较结果：总结各个变量在模型中的影响力，明确各自的贡献。
第七步：撰写研究报告
结构清晰：按照标准格式撰写研究报告，包括背景、方法、结果和讨论部分。
数据可视化：使用图表和图形展示关键结果，以提高报告的可读性。
第八步：总结与建议
总结主要发现：明确专业身份和自我效能对学习参与度的影响，并提出培养策略。
提出实际应用建议：为护理教育提供建议，强调提升学生专业身份和自我效能的重要性。
第九步：反馈与改进
收集反馈：与同行或导师讨论研究成果，获取反馈以改进研究设计和分析。
持续学习：关注相关领域的新研究和动态，更新自己的知识和技能。
统计知识点解读
1. 样本与抽样
样本：研究中选取的个体或数据集，用于推断整体情况。在本研究中，样本为944名护理学生。
抽样方法：确保样本具代表性，通常是随机抽样或分层抽样，以保证结果可以推广到更大人群。
2. 关键变量
学习参与度：学生在学习过程中的积极性和投入程度，通常通过问卷测量。
专业身份：学生对其护理专业的认同和归属感，影响其学习态度和行为。
自我效能：学生对自己在学习和完成任务能力的信心，直接影响其学习参与度。
3. 数据收集与问卷设计
问卷：用于收集关于专业身份、自我效能和学习参与度的数据，包含封闭式和开放式问题。
自我报告：参与者自行填写问卷，反映其主观感受和态度。
4. 数据分析方法
描述性分析：用于总结样本的基本特征，如均值、标准差等，提供样本的总体情况。
皮尔逊相关分析：
目的：检验两个连续变量之间的线性关系。
结果范围：从-1（完全负相关）到1（完全正相关），0表示无相关性。
多元回归分析：
目的：评估多个自变量对因变量的影响。
输出：回归系数（β），表示自变量对因变量的影响程度。
中介效应分析：
目的：检验自我效能在专业身份与学习参与度之间的中介作用。
PROCESS v4.1：使用此软件进行复杂的中介分析，提供直接效应和间接效应的估计。
5. 中介效应
中介变量：在自变量（专业身份）和因变量（学习参与度）之间起到桥梁作用的变量（自我效能）。
直接效应：专业身份对学习参与度的直接影响。
间接效应：通过自我效能对学习参与度的影响。
总效应：直接效应和间接效应之和。
6. 统计显著性
p值：用于判断结果是否具有统计学意义。常用阈值为0.05，若p < 0.05，则结果被认为是显著的。
置信区间（CI）：表示估计值的范围，通常为95% CI。如果CI不包含零，则表明效应显著。
7. 效果大小
效果大小：量化自变量对因变量影响的程度，帮助评估结果的实际意义。
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