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1 研究背景及意义

ARCS动机模型是美国约翰·M·凯勒教授于20世纪80年代提出的一种教学设计模型。该模型主张从“A”（注意Attention）、“R”（关联Relevance）、“C”（信心Confidence）、“S”（满意Satisfaction）四个维度着手激发和保持学习动机，为相关教学提供具有操作性意义的模式。[1]近年来我国始终把教育放在优先发展的战略位置，2021年教育部办公厅印发《“十四五”职业教育规划教材建设实施方案》的通知中明确指出：注重激发学生学习兴趣与创新潜能，将知识、能力及正确价值观有效结合推动人才培养模式改革。而自2020年新冠疫情蔓延以来，我国教育领域正经历着前所未有之大变局，我国对教育高质量发展的需求将更为迫切。基于此，在教学中有效利用ARCS动机模型激发学生学习内驱力、协助学生全面发展、促进教学领域高质量发展乃大势所趋。基于ARCS模型教学方式上，心理健康教育课程效果研究非常值得深入探讨。

国内研究在1997年国内学者高利明撰写《调动学习动机的ARCS模式和教学方法的选择》之后[2]，国内逐步开始研究ARCS模型在教学上的使用，实践教学也在各个领域中进行使用，研究发现ARCS模型有较好的应用效果，如张晓君等人（2020）基于ARCS理论的教学设计能提升学生成绩及学习动机[3]。吴亮等人（2021）基于ARCS理论设计的翻转课堂教学模式，能够对高校学生学习动机产生积极影响，提升教学满意度并改善教学效果等[4]。基于国内研究现状并结合文献研究方法，对心理健康教育课程学习心理模块进行课程改革设计是十分有必要的。

2 研究方法及对象

我国学者对科勒（J.M. Keller）教授所提出的 ARCS 动机模型研究甚多，研究成果璀璨，其中关于模型动机方面的调查问卷的编制也卓有成效。学者郭俊和马庆霞等人的ARCS 兴趣问卷编制就是以该模型为基础，从模型的四个维度出发，详细描述了如何编制具有科学性与结构性，同时兼具信效度可实施的调查问卷。本调查问卷也是在先前学者问卷编制的基础与指导之下，同时考虑学生自身特点与环境下，经过不断完善和优化，编制出调查问卷。本调查问卷有 20 道题目，涉及有关于 ARCS 模型中的十二个子维度及其心理健康生活规划与学习相关的内容。在调查问卷中，每题都有五个选项，代表五种不同程度，学生可以依据实际情况作答。

调查问卷具体结构如下：第一部分为学生的注意维度的有关题目，涉及1～5题。其中，注意—唤起感知（A1）子维度为 1～2 题；注意—唤起探究（A2）子维度为 3～4 题；注意—可变性（A3）子维度为第 5 题。第二部分为学生的相关性维度的有关题目，涉及 6～10 题。其中，相关性—确定目标（R1）子维度为 6～7 题；相关性—动机匹配（R2）子维度为 8～9 题；相关性—熟悉感（R3）子维度，为第 10题。第三部为学生的自信维度的有关题目，涉及 11～15 题。其中，自信心—学习要求（C1）子维度为 11～12 题；自信心—成功机会（C2）子维度为 13～14 题；自信心—个人控制（C3）子维度为第 15 题；第四部分为学生的满意维度的有关题目，涉及 16～19 题。其中，满意—外部强化（S1）子维度为第 16 题；满意—内部激励（S2）子维度为第 17～18 题；满意—公平性（S3）子维度为第 19 题。具体使用问卷维度如表1所示。

表 1 ARCS动机模型课程兴趣问卷维度分类

Table 1 Dimension classification of curriculum interest questionnaire of ARCS motivation model

本研究将从ARCS动机模型的四个影响因素出发，根据模型的行为应对策略与心理健康课程中学习心理模块相关内容进行针对性融合。该问卷发随机发放高职学生（已上完心理健康教育课程）当中，共发放 160份，收回 157 份。经过整理后有效问卷统计为 150 份。问卷有效率为93.75%。

3 研究结果及分析

本次调查问卷回收后，通过整理分析，选取有效问卷。然后对有效问卷通过Excel 进行数据的统计、汇总，得到的数据使用 SPSS 20.0 软件进行分析比对，依据模型不同维度的相关问题进行统计，共分为四部分。第一部分为注意维度中三个子维度数据分析结果，涉及1～5 题，具体的得分数值如表2所示。

表 2 注意子维度均值

Table 2 Note the mean of sub-dimensions

所有维度平均分值为3.41，注意总维度平均分为3.43，从分数对比来看，A1知觉激活方面是重点需要提升的内容，与注意总维度平均分相比，A2探究激活维度稍微偏低，而A3可变性方面平均分数较高，可以不改动。第二部分为相关性维度中三个子维度数据分析结果，涉及 6～10 题，具体数值如表3所示。

表 3 相关性子维度均值

Table 3 The mean of the correlation subdimension

所有维度平均分值为3.41，相关性总维度平均分为3.31，从分数比对来看，R3熟悉感方面是重点需要提升的内容，与相关性总维度相比，R2探究激活维度稍微偏低，而A1动机匹配方面平均分数较高，可以不改动。第三部分为自信维度中三个子维度数据分析结果，涉及 11～15 题，具体数值如表4所示。

表 4 自信子维度均值

Table 4 Mean of confidence subdimension

所有维度方面平均分值为3.41，自信总维度平均分为3.37，从分数对比来看，C1成就期待，C3个人归因为需要提升的内容，而C2成功机会的内容平均分数较高，可以不改动。第四部分为满意维度中三个子维度数据分析结果，涉及 16～19 题，具体数值如表5所示。

表 5 满意子维度均值

Table 5 The mean of the satisfiability sub-dimension

所有维度方面平均分值为3.41，满意总维度平均3.56，S1，S2，S3维度分数均高于总维度平均分值，均可不改动。

依据上述数值，需要调动的内容为A1知觉激活、R2目标指向、R3熟悉感、C1成就期待和C3个人归因。在上述调整情况完成前提，轻微调整A2探究激活。

根据以上情况对维度进行调整，调整情况如表6所示。

表 6 维度动机策略调整

Table 6 Dimension motivation strategy adjustment

4 设计策略及结论

根据ARCS动机策略对学习心理模块进行调整，核心在于激发学生的学习兴趣和动机，以提升他们的学习效果和参与度。通过强化学生讨论模块和案例分析，可以增加学生对学习内容的理解和应用能力，同时培养他们的批判性思维和问题解决能力。

在学习心理模块中，为了增强学生的熟悉感和自我发现，可以采取以下措施：

（1）学生四种类型学习经历引入案例分析：通过真实案例的讨论和分析，让学生将理论知识与实际情境联系起来，促使他们发现问题并寻找解决方案。

（2）个性化学习机会：强化为何需要学习，打破“高中上大学后”就好了的思维惯性，提供学生自主选择学习内容和学习方式的机会，让他们根据自身兴趣和需求进行学习，激发学习动机和自主学习能力。

为了提升学生的思维模型和问题解决能力，可以考虑以下方面：

（1）激发思维模型提供锻炼思维工具：要求学生使用思维导图、概念图等工具，帮助他们整理思维、梳理逻辑，提升问题分析和解决能力。

（2）启发式问题解决：引导学生通过探索性学习、自主探究的方式，培养其解决问题的能力，让他们逐渐习得自主解决问题的技能。

通过以上方法，学生将更有可能在学习过程中发现自身问题、挖掘学习动机，并逐步培养出独立思考和解决问题的能力。这种重构将有助于提高学生的学习体验，激发他们对学习的热情，从而取得更好的学习成果。

参考文献

[1] 郭凤婷，周君华，苗成龙，等．1997—2021年我国ARCS动机模型研究的文献计量学分析［J］．福建技术师范学院学报，2022，40（2）：207-216．

[2] 高利明．调动学习动机的ARCS模式和教学方法的选择［J］．天津电大学报，1997（3）．

[3] 张晓君，丁雪梅，赵翔宇，等．ARCS视角下的草地资源学实验课混合式教学设计［J］．黑龙江畜牧兽医，2020（1）：5．

[4] 吴亮，陈丽，贺洁．ARCS学习动机理论视域下在线平台翻转课堂教学效果评价［J］．电子科技大学学报（社会科学版），2021，23（6）：10．