弥合鸿沟：经济学与商科定量能力差距与学业成就的系统性综述

本文针对经济学与商科本科生定量能力(pre-university quantitative preparation)与大学课程要求存在显著差距的问题，开展了一项基于PRISMA方法的系统性文献综述(涵盖46篇同行评议文章)。研究发现，新生定量能力普遍不足，且该能力是学业表现(academic performance)的强预测因子；翻转学习(Flipped learning)和问题导向学习(Problem-based learning)等结构化教学环境能有效提升这些能力。该研究为弥合高等教育前后阶段的定量能力断层、优化课程设计与教学实践提供了重要依据。

　　

在经济全球化和数字化的浪潮中，劳动力市场对人才的需求正经历深刻变革。企业日益依赖大数据和人工智能进行决策，金融全球化则要求从业者具备复杂的数学建模能力以管理风险和创新产品。在此背景下，定量能力——包括统计分析、数据解读和量化推理——已成为经济学和商科毕业生就业能力和职业发展的关键差异化因素。然而，一个令人担忧的现象日益凸显：许多进入大学攻读经济学和商科专业的学生，其入学前的定量知识储备与大学课程所要求的水平之间存在一条巨大的“鸿沟”。尤其对于那些来自中学社会科学方向、数学训练相对薄弱的学生而言，这一差距更为显著。这种先天不足不仅影响其在量化课程中的表现，还可能导致学业受挫、动力下降，甚至增加辍学风险。此外，数学焦虑、低自我效能感等认知情感挑战进一步削弱了学生投身定量学习的积极性。为了解这一问题的全貌，并探索有效的解决路径，研究人员进行了一项系统性的文献回顾。

为了全面评估当前经济学与商科教育中定量能力发展的现状，本研究严格遵循PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses）指南，进行了一项系统文献综述。研究团队在Scopus和Web of Science (WoS) 两大核心数据库中进行系统性检索，检索策略聚焦于“定量技能”、“高等教育”、“经济学”、“商科”等核心概念的组合。通过严格的筛选流程，从初始识别出的5245篇文献中，最终纳入了46篇符合既定标准的同行评议文章。这些文章主要采用定量或混合研究方法，包括相关性分析、计量经济模型、准实验设计等，并针对四个具体的研究问题展开分析。数据提取过程系统化，按研究主题对每篇文章的描述性信息（如作者、发表年份、研究类型）和分析维度（如评估工具、统计方法、主要结果）进行编码和归类，以确保综述的全面性和可重复性。

4.1. 大学前定量技能水平

分析结果显示，经济学与商科新生普遍存在定量技能准备不足的问题。多项研究的诊断性测试平均分低于及格线（5分制中的2.5分或10分制中的5分），例如有研究报道平均分仅为3.8分（满分10分）。学生群体的定量背景存在高度异质性，这为大学层面统一的教学策略设计带来了挑战。大学入学考试成绩虽略高于入学后的诊断测试成绩，但仍未达到理想水平（平均分多在4-5.6分之间，满分10分）。研究表明，拥有扎实定量背景（如高中阶段选修高级数学或来自科学-技术路径）的学生，在大学阶段的学业表现明显更优，成功概率高出约15%。

4.2. 定量技能与学业表现

强有力的证据表明，定量能力是经济学与商科学生学业成功的显著预测因子。这种正相关关系不仅体现在数学和统计学课程上，也贯穿于整个专业学习过程。拥有良好大学前数学准备的学生，其一年级平均绩点(GPA)更高，获得的学分更多，辍学率更低。例如，有研究显示，高中选修高级数学的学生，其大学一年级GPA高出1.15分（满分10分），获得的学分多出24%。定量技能的发展与认知情感变量（如自我效能感、自我调节能力）的增强相辅相成，能共同促进学业成就。此外，有研究发现，定量基础好的学生学习效率更高，为达到同等学业水平所需的每周学习时间平均少3.5至4小时。

4.3. 教学方法与定量技能发展

综述发现，积极的教学方法能有效促进定量技能的发展。其中，注重培养学生自我调节、自我效能和批判性反思能力的教学方法效果尤为突出。例如，翻转课堂模式被证明能显著提升学业表现（有研究报道成绩提高2.7分，及格率提升43.7%），尤其有助于基础薄弱的学生。问题导向学习则通过将数学概念置于真实的经济商业情境中，促进了知识的理解和迁移，减少了数学抽象性带来的障碍。此外，自我反思、协作学习等策略也显示出积极效果。然而，单纯的混合式学习若缺乏坚实的教学设计支撑，则效果不彰，甚至可能不如传统的面授教学。

4.4. 技术与定量技能发展

技术本身并非促进学习的灵丹妙药，但其在与明确教育目标结合并支持主动学习时，能发挥积极作用。学习管理系统(LMS)中的形成性测验、用于数据分析和可视化的软件（如Excel）、以及生成式人工智能(Generative AI)等工具，当被用于创设灵活、个性化的学习环境，或辅助概念理解和实际应用时，对定量能力发展有正面影响。例如，有研究报道使用在线测验能带来成绩提升。关键在于技术的应用需嵌入精心设计的教学框架中，避免学生被动依赖，应鼓励批判性思维和知识迁移。

本研究通过系统梳理现有文献，清晰地揭示了经济学与商科教育中存在的定量技能差距及其对学业成功的深远影响。结论强调，新生定量准备不足是一个普遍且严峻的挑战，而定量能力本身是学术成就的关键预测指标。更为重要的是，研究指出，通过实施结构良好的教学方法（如翻转课堂、问题导向学习）并有效整合技术工具，可以显著改善学生的定量技能水平、增强其学习动机和自我效能感，从而弥合这一差距。这些发现对高等教育机构具有重要的实践意义：亟需重新审视和调整大学前与大学阶段定量能力培养的衔接，在课程设计中纳入有效的教学干预策略，并为教师提供相应的专业发展支持，以应对劳动力市场对毕业生定量素养日益增长的需求。未来的研究应致力于开发标准化的能力评估工具，探索针对不同学生群体的差异化教学策略，并深入调查新兴技术（如人工智能）在促进高级定量技能发展方面的潜力。