学生对物理的兴趣类型：一项混合Rasch模型调查

《Physical Review Physics Education Research》：Students’ types of interest in physics: A mixed Rasch model investigation

　　提升学生对物理学的兴趣是物理教育的一个关键目标。描述学生的兴趣类型为教师设计有趣的学习活动提供了提供实用且与性别无关的建议的机会。我们在一项涉及14-16岁德语学生（N=1219）的跨队列研究中，调查了学生对物理学的兴趣类型及其与不同学生特征的关系。我们评估了学生在经典和现代物理内容领域（即力学和粒子物理学）的兴趣，以及不同的学生特征，如与物理相关的自我概念。使用混合Rasch模型分析了收集到的学生兴趣数据，以揭示不同学生群体之间评估构念的定性差异。研究表明，绝大多数学生（71%）可以归类为两个内容领域中的单一兴趣类型。这种第一兴趣类型的学生只对特定情境中的物理内容感兴趣，例如“自己的身体”这一情境。第二种兴趣类型则因内容领域而异。第二种兴趣类型的学生具有相对较高的物理相关自我概念，并且即使是在科学或技术情境中，也对物理内容感兴趣。学生属于哪种兴趣类型最好通过包含其物理相关自我概念程度和性别的模型来描述。最后，我们引入了学生物理兴趣水平层级（HOLIP）来描述第一种兴趣类型（即绝大多数学生）不同情境的相对有趣程度。我们建议使用HOLIP作为设计促进物理兴趣的学习活动的指导方针。I. 引言培养对物理学的兴趣在国家和国际物理教育标准中发挥着重要作用 [1,2]。实证研究表明，兴趣与在参与兴趣对象时的持久性和成就呈正相关 [3–5]。此外，越来越多与物理相关的工作面临着有志于从事物理职业的学生数量减少的问题 [6–8]。学生的物理兴趣已被论证并发现对其课程和职业选择至关重要 [9–11]。最后，当今社会需要具备科学素养的公民，以便在生活中做出明智和批判性的决定，例如考虑与气候变化相关的生态和社会问题 [12]。学生的科学兴趣已被纳入科学素养的定义和讨论中 [13,14]。尽管教育工作者投入各种努力使物理变得更有趣，但学生对物理的兴趣随着时间的推移而下降 [15–17]。物理教育研究人员也研究了与物理兴趣相关的学生特征，如年龄、性别、成就和物理相关自我概念（SC）[5,14,17–23]。然而，过去的实证研究主要根据有趣内容和情境的类别来描述学生的物理兴趣，并侧重于男女学生之间的差异。在基尔大学莱布尼茨科学与数学教育研究所（IPN）进行的“IPN物理兴趣研究”中，学生的物理兴趣概况被用来将他们归类为不同的物理兴趣类型 [17,19,24–28]。研究区分了三种类型，但在IPN研究的出版物中，这些类型以不同版本呈现。早期出版物 [17,19,24,25] 基于初始数据分析，导致区分了三种类型：普遍且高度对物理感兴趣的学生（A型），特别对物理应用感兴趣的学生（B型），以及特别对与自然、人类和社会相关情境中的物理感兴趣的学生（C型）。他们最新且不太为人所知的出版物 [26–28] 基于Sievers [28] 对数据的重新分析，结果形成了A、C和NG三种类型。虽然A型与早期分析一致，但C型代表了最初声称的B型和C型的组合。第三种类型NG包含那些根据内容领域其概况类似于A型或C型的学生。该类型的定义特征不是独特的兴趣概况，而是一种特定的反应风格：学生主要使用评分量表的极端类别，导致评分量表类别之间的阈值无序（德语：“nicht geordnet”，NG）[26–28]。描述学生的兴趣类型为教师设计有趣的学习活动提供了提供实用且与性别无关的建议的机会。然而，尽管最近的研究项目（例如 [29,30]）也将日常生活情境与其他情境（如科学情境）区分开来，但IPN研究的发现并未在后续研究中得到完善或验证。过去关于物理兴趣的实证研究并未涵盖现代物理内容，如粒子物理学。此外，IPN研究并未描述不同情境在学生不同兴趣类型中的相对有趣程度。另外，在描述兴趣类型时，IPN研究的重点是学生的性别，而在较小程度上关注其他学生特征，如物理相关自我概念。尽管如此，IPN研究的研究方法（即纵向和跨队列研究）、分析方法（即混合Rasch模型）和结果（即学生的物理兴趣类型）对物理教育研究来说都是独特的，并具有巨大的实际意义，因为它们为教师设计有趣的学习活动提供了与性别无关的建议。本研究项目通过考虑经典和现代物理内容领域以及相关学生特征来调查学生的兴趣类型。重点是九年级学生，因为在这个阶段，学生通常已经必须做出赞成或反对以自然科学为重点的学校路径的自觉决定。在此类决定后考察他们的物理兴趣，可能为设计有趣的学习活动提供特别有价值的见解。这一重点也与其他大规模研究一致，如PISA、“科学教育相关性”研究（ROSE）以及IPN研究的跨队列部分 [17,22,31,32]，从而实现与其结果的直接比较。首先，我们定义了学生的物理兴趣并确定了相关特征（见第二节）。其次，基于先前研究，我们选择了一个经典和一个现代物理内容领域。我们的目标是比较学生熟悉的经典物理内容领域和很少遇到的现代物理内容领域。选择力学是因为到九年级时，学生通常已经在学校学习过力学。此外，作为学校最早教授的物理内容领域之一，我们认为力学在塑造学生的兴趣和物理相关自我概念方面发挥着关键作用 [33]。选择粒子物理学作为对比内容领域，因为它在11年级之前很少教授，因此可能对大多数学生来说不熟悉。然而，先前的研究表明学生对密切相关的内容领域有很高的兴趣。例如，IPN研究发现核物理兴趣没有性别差异，而放射性的性别差异随年龄而减小，这表明粒子物理学作为密切相关的内容领域可能对所有学生同样有趣 [17]。第三，我们选择了适当的工具来测量学生的兴趣和相关特征。为了测量学生的兴趣，我们使用了IPN方法，将每个内容领域的介绍性文本与相应的兴趣项目相结合 [17]。这种方法也适用于减轻学生可能缺乏内容领域先验知识的问题，例如粒子物理学，大多数学生可能在学校中很少接触，或者仅通过课外校外活动接触。对于力学，我们使用了IPN研究中的原始工具。由于粒子物理学未包含在原始IPN研究中，我们基于IPN项目类别描述，在我们第一项研究中开发并验证了一个新的粒子物理兴趣（IPPI）测量工具 [34]。将新的IPPI与IPN研究中现有的力学兴趣工具相结合，使我们能够测试原始IPN发现是否可以与当今学生复现，以及是否可以扩展到“粒子物理学”内容领域。在我们第一项研究中，我们还引入了学生物理兴趣水平层级（HOLIP）的初步版本，这是一个三层次框架，描述物理内容在哪些情境中被感知为更有趣或更无趣（见第二节B；参考文献 [34]）。在本文中，我们描述了研究项目的主要研究，这是一项涉及来自奥地利、瑞士和德国的1219名14-16岁德语学生的跨队列研究。使用混合Rasch模型分析，我们开发了学生物理兴趣的类型学，并检验了最初为粒子物理学开发的HOLIP是否可以用大样本确认，并且还可以应用于力学和粒子物理学中的兴趣类型，从而加强该框架的外部效度。该工具旨在帮助教师设计有趣的学习活动。我们提出了三个研究问题（RQ）来指导我们的研究：RQ1：在比较经典和现代物理内容领域（即力学和粒子物理学）时，14-16岁的德语学生可以归类为哪些不同的物理兴趣类型？RQ2：学生的兴趣类型在多大程度上可以用HOLIP来描述？RQ3：物理相关自我概念在多大程度上是比性别更好的区分力学和粒子物理学中不同兴趣类型的自变量？II. 理论与实证背景 A. 兴趣的结构与发展 人-对象兴趣理论 [35,36] 是物理教育研究中一个成熟的理论，描述了人（例如学习者）与兴趣对象之间的关系。“兴趣对象”一词指的是认知表征环境的一个方面 [37]。在研究学生兴趣时，教育研究人员可能涉及多个兴趣对象，例如对学科、学校科目、内容、情境或任务的兴趣。在IPN兴趣研究框架内进行的德尔菲研究可被视为理论形成的重要贡献。在这项研究中，定义了表征学习活动的三个不同维度：（1）内容（例如浮力），（2）情境（例如游泳），以及（3）学习活动的任务（例如进行实验）。这些维度在最近的研究中也被采用（例如 [38]），一些研究增加了第四个维度，即（4）学习环境（例如学校或休闲时间；[39,40]）。除了调查对学习活动的兴趣外，教育研究还关注学科兴趣，它更普遍地描述了对学校科目（如物理）的兴趣。虽然个体兴趣描述了一种长期且相对稳定的人格特质，但情境兴趣指的是由学习活动的有趣设计所产生的兴趣。Krapp和Prenzel [37] 引入了“操作兴趣”一词，以描述对学习活动感兴趣的心理状态，这种状态可能由于现有的个体兴趣和/或由于触发的情境兴趣而经历。由于现有个体兴趣而经历的兴趣也被称为“实现化的个体兴趣” [41]。个体兴趣和情境兴趣都可以被描述为包含三个组成部分的多维构念 [37,42]：（1）情感成分指的是学习者与对象相关联的积极感受。在学生兴趣发展的初期，这些感受也可能是负面的。（2）价值相关成分指的是对象对学习者的个人相关性和重要性。（3）认知-认知成分指的是渴望更好地理解对象、了解更多关于它的知识以及知道更多关于它的知识。情境兴趣如何发展为个体兴趣通常用Hidi和Renninger [43] 的“兴趣发展四阶段模型”来描述。首先，兴趣可以在某种情境中被触发（“触发的情境兴趣”，参见文献 [44] 中的“抓住”），此时兴趣的情感成分占主导。这意味着学生以积极或消极感受的形式体验兴趣，这些感受是由学习活动的有趣设计触发的。在兴趣发展的后续过程中（“维持的情境兴趣”，参见文献 [44] 中的“保持”），学生开始基于先前的积极感受认识到个人价值（即兴趣的价值相关成分变得更加重要）。在兴趣发展的第三和第四阶段（“形成中”和“发展良好的个人兴趣”）中，认知-认识成分变得更为重要。这意味着，学生即使没有外部刺激（例如，有趣的学习活动设计），也会投入到感兴趣的对象中，以了解更多关于它的知识。

在关于学习者科学兴趣的综述文章（例如，[45]）中，动机理论也与兴趣构念一起发挥作用。例如，Deci和Ryan的自我决定动机理论[46,47]描述了三种基本心理需求（体验自主性、胜任感和归属感）作为内在动机发展的先决条件，而与内在动机相关的一个调节过程就是兴趣[48,49]。事实上，先前的研究在实证上证明了基本心理需求对于内在动机的产生以及情境兴趣和个人兴趣的发展与维持的重要性[50]。

我们研究项目的目标是通过设计学习活动来激发情境兴趣，重点是将内容嵌入有趣的语境中，并给出建议。在此过程中，学生的个人兴趣也可能被激活。

B. 通过将学习活动情境化来促进兴趣

各种研究已经证明了情境对于促进学生对学习活动兴趣的重要性，例如，IPN研究[17]、ROSE研究[23]以及PISA 2006研究[29]。

在科学教育研究中，“情境”一词并没有达成共识性的定义。根据Parchmann等人[51]的说法，“情境”一词通常指学习活动的主题嵌入（例如，将学习活动与具有个人或社会相关性的主题联系起来），但也指学习环境（例如，教室或博物馆作为情境）。在本文中，“情境”一词仅用于前一种含义。情境可以是各自内容所相关的现实生活场景或应用[17,52]。然而，“情境”一词也可以指学习活动的“故事线”[53]，即学习活动所基于的故事或情节。这与PISA 2006研究一致，在该研究中，情境被定义为“涉及科学和技术的生活情境”（第25页）[14]。例如，物理教学中的“X射线效应”内容可以嵌入各种情境中，如医学（例如，用于诊断的X射线）、健康（例如，用于保存食物的辐照）或技术（例如，机场安检）。在某些情况下，内容与情境之间的区分很困难。H?u?ler等人[54]认为，在比较自然科学领域时，生物学中的这种区分比化学或物理学更难。例如，当谈论人体生物学时，“人体”这一情境是固有的。在化学教育研究中，一个研究小组比较了相同内容嵌入不同情境以及不同内容嵌入相同情境时的情境兴趣[55–57]。他们表明，如果情境能与内容清晰区分，则情境对兴趣的影响更为显著[55,56]。此外，他们还发现，内容本身越不有趣，情境对兴趣的积极影响就越大[55,56]。对情境的关注也得到了Blankenburg等人的支持，他们表明，对特定情境有高度兴趣的学生往往对该情境中嵌入的所有活动都感兴趣[58]。

在分析学生对学习活动的兴趣时，先前的研究推荐了特别有趣且可作为情境的具体主题。在我们的第一项研究[34]中，我们开发了HOLIP，这是一个关于学生对粒子物理兴趣的三级框架，它描述了嵌入物理内容的不同情境相对于彼此的有趣程度。该框架与先前其他研究的发现紧密一致，并分两步开发。首先，基于先前实证发现和对学生物理兴趣的理论考虑，概念性地假设了HOLIP[34]。其次，通过使用Rasch分析检查项目测量和项目措辞进行了实证评估。基于观察到的项目难度层级，随后对HOLIP进行了修订[34]。

对大多数学生（无论性别）都非常有趣的情境分为三大类，特征为聚焦兴趣水平：

（1）个人相关性：与人体相关的联系（IPN [17]）、“健康与青年”和“年轻的身体”（ROSE [59,60]）以及“身体功能”和“身体损伤”（ROSE [61]）。

（2）社会相关性（“社会-科学议题”）：人类与环境（“可持续性”、“温室效应”、“臭氧层”和“节约能源并高效利用能源”，ROSE [61]）；“交通安全与事故”[62]；“走私武器”[34]；“疾病与流行病”（ROSE [61]；PISA 2015 [22]）；以及“医学诊断”[34]。

（3）自然现象、地球和太空（“人类存在的根本问题”）：自然现象：“彩虹”和“蓝天”（ROSE [61]）、“天空的颜色”和“云和降水的形成”[63]；太空：“大爆炸”[34]、“地球以外生命存在的可能性”（ROSE [23]）、“星星”（ROSE [61]）以及“宇宙及其历史”（PISA 2015 [22]）。

开放兴趣水平包括那些对更广泛日常生活背景下的物理也感兴趣的学生，例如，我们第一项研究[34]中的“探测粒子的设备（例如，数码相机）”或ROSE研究[59]中属于“实际用途、日常相关性”类别的项目。

最后，广泛兴趣水平指的是即使物理被置于技术情境中（例如，“电子工业中的粒子加速器”[34]）或科学情境中也感兴趣。在本研究中，“科学情境”意味着项目仅将粒子物理呈现为科学内容领域或科学事业。

C. 与兴趣相关的个人特征

理论和实证文献都表明，学生对物理的兴趣与广泛期望的教育成果交织在一起，例如与物理相关的自我概念、成就以及课程和职业选择。许多研究将学习者的其他特征与兴趣的发展联系起来。例如，性别或社会性别以及与物理相关的自我概念或身份认同，下面将作为相关特征详细讨论。这些发现为设计针对具有相似特征的特定学习者群体的学习活动，或在异质课堂中实施差异化教学提供了见解。

1. 性别和社会性别

许多研究分析了性别或社会性别与兴趣之间的关系。通常，“sex”一词指生理/身体方面，而“gender”一词指个人身份的社会和行为方面[64,65]。这些术语可能在英语中混淆并互换使用。同样，在其他语言中它们可能被翻译为同一个词（例如，德语中的“Geschlecht”）。因此，英语术语“gender”在其他语言中（例如，德语）可能被明确用于指社会和行为身份。在许多研究中，不清楚某个项目评估的是“sex”还是“gender”。例如，在PISA研究中，学生被问到“你是女性还是男性？”[66,67]。

在分析学生兴趣及其与性别或社会性别的关联时，通常采用三种不同的分析焦点。首先，比较男性和女性学生的兴趣程度（例如，[25,68,69]）。其次，分析物理作为学校科目和作为科学领域的兴趣在性别或社会性别上的差异。大多数研究一致认为，与学科兴趣相比，评估领域兴趣时，有利于男孩的性别或社会性别差异不那么明显（例如，[17,70]）。第三，分析不同内容和情境对女生相对于男生的有趣程度。大多数研究区分了女生感兴趣的内容和情境与男生感兴趣的内容和情境（例如，[22,23]）。例如，PISA 2015研究[22]得出结论，男孩对物理和化学更感兴趣（“运动和力”和“能量及其转化”），而女孩对健康主题更感兴趣（“科学如何帮助我们预防疾病”），这表明存在男孩和女孩主题的区分。然而，所谓的女孩主题实际上对男孩来说比所谓的男孩主题更有趣（参见参考文献[22]第126页）。同样，在ROSE研究中，Jenkins和Nelson指出：“重要的是要承认，一个性别对特定主题的高度兴趣并不一定意味着同一主题对另一个性别没有兴趣”（第50页）[71]。多项研究还表明，有一些内容和情境对所有学生都极为有趣且同样有趣，例如，宇宙及其历史[22,61]、“地球以外生命存在的可能性”[23]和“人体”[17,61]（参见第二节B）。

2. 自我概念和身份认同

许多研究探讨了与物理相关的自我概念或身份认同与兴趣之间的相关性。广义而言，自我概念是个体对自身的看法[72]。它是一个多方面的、层级性的构念，包括对自己能力的感受（自我评价），并受到社会评价的强烈影响[72–74]。它由个体的不同身份认同组成（例如，物理身份认同；[75,76]），并受到个体对他人如何看待自己的看法（一个被称为“镜中自我”的概念；[77]）的影响。因此，在本文中，与物理相关的自我概念被定义为个体对自己物理能力的看法[20,31,74,78,79]、作为物理人的自我认知，以及作为物理人被认可的感知[20,78,79]。

在分析学生兴趣及其与物理相关自我概念的关联时，实证研究通常采用两种不同的分析焦点。首先，研究物理相关自我概念与兴趣之间关联的性质。大多数研究一致认为，学生的能力信念与科学兴趣，特别是物理兴趣之间存在正相关[17,20,40,70,78,80,81]。此外，已经表明，物理兴趣与作为物理人的自我认知（“物理身份认同”）和作为物理人被认可的感知呈正相关[20,78]，这先前已在工程领域得到证实[82]。其次，研究自我概念的结构，即自我概念不同方面之间的关系。一些研究指出，学生的能力、自我概念和作为科学人的自我认知受到他人认可感知的影响（例如，[83–85]）。鉴于一些构念虽然通常分开检查，但并未区分开（例如，归属感和自我效能感），Kalender等人[20]呼吁联合检查多个动机因素。

D. 根据兴趣对学生进行分类

除了IPN兴趣研究之外，其他研究人员也试图根据兴趣和其他特征对学生进行分类，特别是基于对PISA研究收集数据的分析。Drechsel等人[29]分析了PISA 2006的数据，重点关注学生对认知测试单元内容和情境所表达的兴趣。他们确定了一个四维内容模型（“地球与太空”、“生命”、“物理”和“技术”）和一个四维情境模型（“健康与环境”、“前沿”、“危险”和“资源”）。在后续分析中，他们采用了一个简化的二维内容模型，区分“生命系统”和“物理与技术系统”。虽然男孩和女孩对生命系统的兴趣相同，但物理与技术系统对男孩更有趣，对女孩则不那么有趣。表现优异的男孩对两个系统同样感兴趣。总体而言，表现优异的学生比表现较低的同龄人对两个系统都表现出更高的兴趣[29]。

最近，Radi?i?等人[86]分析了来自意大利的PISA 2015数据。使用潜在剖面分析，他们根据学生的兴趣、享受感、工具性动机、自我效能感、认识论信念和科学活动参与度区分了五组学生。最大的组（59%）是“非正式探究者”，他们主要通过休闲活动追求对科学的兴趣。第二大组（24%）是“不感兴趣者”，平均而言，他们对科学的享受感较低，在学校和休闲科学活动中的参与度也较低。相比之下，“科学家”（12%）是对学校及休闲科学活动最感兴趣的人，同时也报告了最高水平的自我效能感和工具性动机。“未承诺者”（3%）在所有考虑的变量上表现出最低水平。最后，“实践探究者”（2%）报告了高自我效能感和工具性动机，并参与休闲科学活动，但对科学主题的兴趣最低。表现结果反映了这些分组：科学家实现了最高的平均表现，其次是非正式探究者和不感兴趣的学生[86]。

III.方法

我们在2021年5月至9月（新冠疫情期间）对14至16岁的德语学生进行了一项跨队列研究。本研究的主要目的是调查（RQ1）学生对经典物理内容领域（即力学）和现代物理内容领域（即粒子物理）的兴趣类型，（RQ2）这些类型在多大程度上可以用学生兴趣水平的层次来描述，以及（RQ3）物理相关自我概念在多大程度上比性别更适合作为这些类型的自变量。下面我们描述测量工具、参与者以及所收集数据的准备工作。

A. 测量工具

我们使用了一个德语在线测量工具来评估学生对力学和粒子物理的兴趣、物理相关自我概念、性别以及其他背景变量。我们在“SoSci Survey”平台[87]上实现了所有项目。

1. 学生兴趣

如第二节A部分所述，人-物理论允许在定义兴趣对象时采用不同的粒度水平。在物理兴趣研究中，这种粒度范围从将物理学作为一门科学学科的宽泛概念（例如，[20]）到区分内容领域（例如，力学和电子学；[19,88]）的更细致的方法。在本研究中，我们采用内容领域级别的粒度，并重点关注学生对力学和粒子物理的兴趣。这些被概念化为既独立又相关的构念。它们之所以独立，是因为它们涉及通常分开教授的不同课程内容领域（例如，在不同的年级和教学单元中）。同时，它们又相关，因为两者都嵌入在更广泛的学校学科和物理科学学科中。根据测量理论，每个构念（即对粒子物理的兴趣和对力学的兴趣）被定义为一个单维潜在特质，反映了对相应内容领域的不同兴趣程度[89]。因此，我们按照IPN研究中采用的方法来测量学生的兴趣。在那项研究中，使用一段介绍性文本和每个内容领域11个评分项目来评估对物理的8个课程内容领域（例如，力学和电子学）的兴趣。每个内容领域的介绍性文本位于问卷相应部分之前，通过让学生了解该内容领域的大致内容，来弥补学生可能缺乏的先前经验[90]。每个内容领域的11个兴趣项目基于11个项目类别（例如，第一个类别是“进一步了解技术设备的功能原理”）。每个项目类别代表七种不同情境和四项不同任务的特定组合（例如，第一个类别基于情境“日常生活中的技术设备”和任务“接收信息（观察、阅读和聆听）”）[17]。因此，项目类别反映了一系列对应于不同兴趣水平的行为。表I列出了三个示例项目类别以及我们研究中使用的相应项目（未经验证的英文翻译）。所有德语原文项目和英文意译见附录A（见表VIII和IX）。对于所有项目，问题是：“您对做以下与主题相关的事情有多感兴趣？”学生在五级评分量表上表达了对每个项目的兴趣程度[“我对此的兴趣是……”非常高（）、高（）、中等（）、低（）或非常低（）][17]。我们认为，学生在回答由介绍性文本和相应项目组成的测量工具中的每个项目时，表达的是操作性兴趣。操作性兴趣可能由单个项目的有趣性、作为先前刺激的介绍性文本，或学生预先存在的个人兴趣所触发。

表I. 三个示例性IPN项目类别及相应的IPN力学兴趣项目[54]以及为IPPI开发的粒子物理兴趣项目[34]。

序号 IPN项目类别 IPN力学兴趣项目（ID） IPPI项目（ID）
04 进一步了解定性物理 进一步了解汽车的动能如何转化为其他形式的能量（例如，在刹车或溃缩区中）（M04） 进一步了解原子核空间中有哪些基本粒子（PP04）
07 了解与人类相关的工作 进一步了解医学中使用的人工器官（如作为血液泵的心脏）和关节（M07） 了解医疗诊断中心的工作流程（PP07）
08 构建技术设备 构建不同的滑轮并试用它们（M08） 将手机转变为粒子探测器并试用它（PP08）

[i] 注：类别和项目已翻译成英文。每个项目都有一个对应的项目ID。例如，项目M01测量力学兴趣（M），两位数字表示项目类别（01）。

学生对力学的兴趣：为了检验IPN研究的发现是否仍然适用于当今的学生，我们使用IPN问卷中相应的介绍性文本和兴趣项目，对一半学生评估了他们对力学的兴趣。在决定本研究中使用原始IPN工具的哪一部分时，我们考虑了H?u?ler、Hoffmann等人[17,25]报告的结构缺陷。我们找不到任何关于“力学”内容领域的结构缺陷报告。我们还分析了项目措辞，并将它们与预定义的项目类别进行了比较。我们的分析表明，这些项目总体上与类别描述一致。只有第二个项目“从深井中抽油”不能很好地代表“进一步了解自然现象”这一类别。表I列出了用于测量学生对力学兴趣的三个示例项目（未经验证的英文翻译）。

学生对粒子物理的兴趣：为了探索学生对现代物理内容领域的兴趣类型，我们采用了IPPI，该量表由我们先前研究[34]中开发的介绍性文本和11个项目组成。IPPI仿照IPN工具设计，以便比较学生对粒子物理的兴趣和对力学的兴趣。这种平行结构使我们能够就学生兴趣类型的潜在普遍性得出结论。表I还列出了IPPI的三个示例项目（未经验证的英文翻译）。

2. 学生物理相关自我概念

学生的物理相关自我概念是通过结合两种测量工具来评估的，以符合第二节中给出的物理相关自我概念定义。具体而言，评估了两个层面：“能力自我概念”（对物理能力的自我感知）和“感知认可”（对相关他人将其视为物理人的信念）。IPN研究中用于评估自我概念的项目集也涵盖了这两个方面[17]。对于所有项目，问题是：“您在多大程度上同意以下陈述？”学生在四级评分量表上表达了对每个项目的同意程度，范围从完全同意（）、比较同意（）、比较不同意（）到完全不同意（）[92]。每个项目都有一个对应的项目ID。例如，项目SC01测量物理相关SC，两位数字表示项目编号（01）。

物理能力自我概念：物理能力自我概念（能力的自我感知）使用PISA 2006研究[92]中评估科学能力自我概念的相应德语工具进行评估。它由六个项目组成。我们调整了项目措辞，以测量物理能力自我概念，而不是科学能力自我概念（例如，“物理主题对我来说很容易”而不是“科学主题……”）。这是基于Marsh的观点，他认为能力自我概念是领域特定的[74]。

被视为物理人的感知认可：使用Kalender等人[20,78,79]的相应工具（由三个项目组成）来评估被视为物理人的感知认可（例如，“我的父母认为我是物理人”）。我们将原始项目从英文翻译成德文，并增加了第四个关于同学感知认可的项目。

3. 背景变量

使用七个项目分别评估了学生之前在学校中对内容领域的经验，力学（例如，“力”、“速度”和“运动能量”）和粒子物理（例如，“基本粒子”、“粒子探测器”和“电子”）。对于所有项目，问题是：“课堂上对这部分内容的覆盖程度如何？”学生在五级评分量表上表达了对每个项目所呈现内容的经验程度，范围从非常详尽（）、详尽（）、中等（）、仅仅简要（）到完全没有（）。我们还评估了学生的性别[“请勾选您的性别”：女性（）、男性（）、不愿指定（）]；年龄[“您多大年龄？”：14岁（）、15岁（）、16岁（）、其他（）]；以及在家最常说的语言[“您在家最常说什么语言？”：德语（）、另一种语言（）、两种语言同等（）]。此外，每个参与班级都被分配了一个由三个字符组成的班级代码。第一个是字母，表示国家（A = 奥地利，C = 瑞士，D = 德国）。第二和第三个是数字，表示班级的连续编号。例如，“A01”是来自奥地利的一号班级的班级代码。使用班级代码系统可以在以后对数据进行按班级比较。使用一个项目（“您的班级代码是什么？”）和一个限制为三个字符的自由文本字段收集学生的班级代码。学生通过老师转发的电子邮件邀请收到班级代码和问卷链接。最后，学生可以使用一个项目（“您的意见很重要！”）在自由文本字段中表达进一步的意见或反馈。

B. 参与者

我们向奥地利、德国和德语区瑞士的100多名教师发送了参与研究的电子邮件邀请。结果，来自这三个国家不同城乡地区的62个班级填写了问卷。同意与其班级参与研究的教师被要求提供一些关于其班级的背景信息，即学生人数、年级以及他们当前学年是否有物理课。教师获得了每个班级特定的电子邮件邀请，并被要求将其发送给学生。在这封电子邮件邀请中，学生获得了班级代码，并被告知他们需要在问卷末尾输入该班级代码。此外，学生在电子邮件中收到了访问问卷的链接。参与的学校班级为9年级（，77%）、8年级（，19%）、10年级（，2%）以及8年级和9年级混合（，2%）。总共有1219名学生参与了研究。收集的数据可公开获取[93]。五名学生没有写出可识别的班级代码，例如“819”。我们认为这些案例无效，并将其从数据中排除（案例954、2665、3081、3141和3506）。表II提供了数据中参与者的概览。由于所有问题都被标记为必答，因此没有缺失数据。根据自我报告，研究参与者中49%为女性（），44%为男性（），7%的学生（）不愿指定性别。参与学生中，36%为14岁（），47%为15岁（），10%为16岁（），7%有其他年龄（）。

表II. 有效样本的描述性统计。类别 奥地利 瑞士 德国 总计
年级a
8 140（18%） 111（61%） 251（21%）
9 626（78%） 72（39%） 233（100%） 931（77%）
混合（8和9） 17（2%） 17（1%）
10 15（2%） 15（1%）
当前学年的物理课程a
是 659（83%） 116（63%） 233（100%） 1008（83%）
否 128（16%） 67（37%） 193（16%）
混合 11（1%） 11（1%）
年龄
14岁 236（30%） 80（44%） 125（54%） 441（36%）
15岁 403（50.5%） 79（43%） 91（39%） 573（47%）
16岁 91（11%） 14（8%） 10（4%） 115（9%）
其他 68（8.5%） 10（5%） 7（3%） 85（7%）
性别
女 368（46%） 87（48%） 140（60%） 595（49%）
男 373（47%） 83（45%） 73（31%） 529（44%）
不愿说明 57（7%） 13（7%） 20（9%） 90（7%）
在家最常使用的语言
德语 554（69%） 128（70%） 189（81%） 871（72%）
另一种语言 117（15%） 34（19%） 22（9%） 173（14%）
两种均等 127（16%） 21（11%） 22（9%） 170（14%）

a 信息由教师提供并与班级代码相关联。

IV. 数据分析
为了回答我们的三个研究问题，我们首先准备收集到的数据进行分析。完成问卷时间少于3分钟的学生被排除，因为他们极不可能以有意义的方式参与调查。相反，他们可能是随机作答或未阅读引言文本。根据这一标准，27名学生被从数据中移除，最终样本量为 。

A. （混合）Rasch模型
我们使用（混合）Rasch模型分析回答了RQ1（“说德语的14至16岁学生可以归类为哪些不同的物理兴趣类型，同时比较经典和现代物理内容领域，即力学和粒子物理？”），并使用从（混合）Rasch模型得出的回答档案回答了RQ2（“学生的兴趣类型在多大程度上可以用学生兴趣水平的层次来描述？”）。

近年来，国际教育评估项目，如PISA（例如2006年；[94]），使得项目反应理论模型（包括Rasch模型）受到更多关注。使用Rasch模型分析数据可以估计人员和项目的线性测量。人员测量表示学生拥有所评估潜在构念的程度[95]，而项目测量表示一个人有50%概率认可该项目所需的构念水平。这两种测量都表示在同一线性尺度上，并使用logit单位（对数几率单位）。为了可视化人员和项目测量的分布，可以在Rasch分析中生成Wright图[95]。

在简单Rasch模型的基础上，混合Rasch模型有三个基本原则[95,96]：（1）样本由几组具有定性不同回答档案的学生混合组成。在一组学生中，相同的项目相对于彼此被学生更多（或更少）认可。（2）根据他们最可能的组别分配，学生被归类到这些组别之一，类似于潜在类别分析（LCA；[97]）。（3）在每个组内，应用Rasch模型。因此，一组的学生的所测量构念的程度可能不同，即他们的定量人员测量可能不同，这与LCA不同。

我们进行了混合Rasch模型分析，分别调查学生对力学和粒子物理的兴趣类型。也就是说，我们检查了学生不仅在所测量构念的定量程度上存在差异，而且在他们的回答档案上是否存在定性差异（RQ1）。回答档案显示了力学和粒子物理的不同项目相对而言的有趣程度（RQ2）。

有几种（混合）Rasch模型，选择正确的模型需要基于数据的性质。由于我们的兴趣和自我概念测量工具都由评定量表项目组成，我们使用了（混合）Rasch评定量表模型[96]。我们使用软件“Winmira” [98,99]分别对学生的力学兴趣、粒子物理兴趣、物理相关自我概念以及对内容领域在学校中的先前经验的数据进行了（混合）Rasch分析。与我们在内容领域层面上的兴趣概念一致，我们分别将混合Rasch模型应用于两个内容领域的数据，而不是合并数据集。这种方法遵循IPN研究中使用的程序，以确保结果的可比性[17]。此外，分别分析内容领域使得能够更清晰地识别和解释每个内容领域内的潜在兴趣类型。同时，这种方法使得能够检查跨内容领域模式，即兴趣类型跨内容领域的结构不变性。

对于每个数据集，我们估计了具有不同数量潜在组的模型。具体而言，我们为每个数据集计算了四个混合Rasch模型，从单组模型（即样本未划分为具有不同回答档案的学生组）到四组模型。没有考虑多于四组的模型，因为具有相对更多组的模型限制较少，因此往往具有较低的贝叶斯信息准则（BIC）值（见下文）。此外，拥有超过四组会导致相对较小的组规模，这将限制对教育实践描述兴趣类型的实际相关性。

作为模型有效性的标准，我们结合定性和定量方法。定性上，我们分析检索到的模型（例如，由三组具有不同粒子物理兴趣档案的学生组成的模型）是否可以被合理地解释。定量上，我们使用BIC值，因为先前的研究表明，在进行混合Rasch模型分析时，这是最可靠的方法[17,28,100–102]。BIC值对于大样本量近似于贝叶斯因子。因此，我们遵循Kass和Raftery [103]对贝叶斯因子的指导原则；即，较小的BIC值表明相应模型比其他具有较高BIC值的模型更好地描述收集到的数据。参照最低BIC值，计算delta-BIC值。我们认为delta-BIC值大于150表示非常强的证据支持具有较小BIC值的模型，20至150表示强证据，3至20表示积极证据[103]。

B. 对获得的Rasch人员和项目测量的评估
在计算了不同的混合Rasch模型并选择了最佳拟合模型之后，对所有选定模型的所有组的获得的Rasch人员和项目测量分别进行了评估。

项目的拟合使用 指数进行评估，其范围从0到1。 指数为0表示完美拟合，0.5表示特质和项目独立（即随机响应行为），1表示完美失拟[96,104]。 指数的标准化值ZQ可以假设为渐近正态分布，均值为零。为了检查项目拟合，我们使用项目的ZQ值并应用2-sigma（95%）置信区间；即，我们将ZQ值在 到1.96之间的项目视为具有良好拟合。

当满足以下至少一个标准时，人员被排除在进一步分析之外：
（1）使用newfit值评估人员的拟合，这些值“几乎正态分布”[105]。根据Boone等人[106]的经验法则指导原则，newfit 1和/或2值小于 或大于3的人员被排除，以及由于人员测量是极端值而无法计算newfit值的人员也被排除。
（2）为了检测多变量异常值，我们对力学兴趣、粒子物理兴趣和物理相关自我概念的Rasch人员测量进行了线性回归。使用Mahalanobis距离[107]，如Tabachnick和Fidell[108]所推荐，我们将每个案例与自由度为3的卡方分布进行比较。概率小于0.001（即从相同自由度的卡方分布中得到的值小于Mahalanobis距离）的值指示多变量异常值，并从进一步分析中排除。
（3）我们排除了未表明性别（选项：“不愿说明”）的学生的数据，因为他们未表明性别的原因未知。例如，学生可能认为他们的性别无关紧要，或者他们不将自己视为女性或男性。在这些排除之后的简化样本量称为 。

C. 逻辑回归模型
为了回答RQ3（“物理相关自我概念在多大程度上比性别更好的独立变量，用于区分力学和粒子物理的不同兴趣类型？”），我们进行了逻辑回归分析，并辅以线性回归和 检验分析。

逻辑回归模型允许因变量为分类变量，自变量既可以是连续的也可以是分类的。在我们的研究中，因变量是学生从最佳拟合混合Rasch模型中获得的最可能的类型分配（分别针对力学和粒子物理兴趣数据）。自变量是学生的性别（分类）和物理相关自我概念（连续Rasch人员测量）。这使我们能够研究自变量（例如学生的自我概念）与事件可能性（例如学生被分配到某种兴趣类型）之间的相关性。

在分析之前，我们验证了必要的假设，如预期频率的充分性和无异常值，遵循Tabachnick和Fidell的建议[108]，以确保数据适合逻辑回归。

我们使用软件“IBM SPSS statistics 28”计算了多个逻辑回归模型。我们检查了基线模型（即自变量为0的仅常数模型）和不同比较模型的似然比，使用对数似然比检验来寻找显著优于基线模型的模型。选择最佳模型后，我们解释了包含的自变量的优势比。虽然研究人员经常错误地将优势比报告为概率比，但它只表示关系的方向[109]。此外，我们评估了相应相关系数的 值以评估统计显著性。大多数统计软件提供优势比和相应相关系数的 值作为逻辑回归分析的标准输出。在确定关系的方向和显著性后，我们通过“手动”计算相对风险来检查它们的强度（以概率表示）[109]。

为了补充逻辑回归分析，更好地理解性别和兴趣类型在自我概念和兴趣方面的均值水平差异，我们进行了独立样本 检验。此外，我们检查了自我概念和兴趣之间的相关性，以显示它们在连续水平上的关联强度，而不仅仅是通过二分化的兴趣类型。

为了考虑进行多次显著性检验时总体 水平的膨胀，可以应用校正，如Bonferroni校正[110]。因此，我们使用了Bonferroni校正后的 水平为 ，对应于在控制族系 水平为 时的50次显著性检验。只有 值小于该 水平的结果才被认为具有统计显著性。

V. 结果
A. RQ1：学生的物理兴趣类型
1. 力学
我们估计了四个混合Rasch模型来描述学生的力学兴趣，从单组模型（即不划分为具有不同回答档案的组）到四组模型。四组模型具有最小的BIC，delta-BIC值提供了针对一组和两组模型的非常强的证据，以及针对三组模型的强证据（见表III）。

表III. 相对于具有最低BIC的模型，描述学生力学兴趣的四个计算模型的delta-BIC值。
组数 1 2 3 4
812 277 66 0

定性分析也表明，四组模型充分代表了学生的力学兴趣，因为具有更多组的模型包括一个极小组，其档案与另一个相似。因此，学生被分类为组 （ ）、 （ ）、 （ ）和 （ ），其中“M”表示力学。每个学生被分配到成员概率最高的组。下文中的“被分配到”和“被归类为”均指最可能的组别分配。在进行（混合）Rasch分析时，评估所得的项目和人员测量值对于评估所选模型的质量至关重要。首先，我们考察了Rasch项目测量值。项目拟合统计量显示，所有项目在所有力学组中均拟合良好（ZQ值：至1.43）、（至1.63）、（至1.78）和（至1.30）。这些结果表明，数据支持将力学兴趣作为所有四组中的单一潜在特质，表明IPN量表在测量该构念时具有单维性。其次，人员拟合分析导致排除了28名具有极端或缺失拟合值的学生。图1(a)展示了四组项目的相对趣味性。除阈值间距的差异外，组、和兴趣剖面相似。相比之下，组的兴趣剖面与其他组不同。图1. 四个力学（M）兴趣组（、、和）的兴趣剖面和类别概率。(a) 兴趣剖面，即不同项目相互之间的趣味程度。注：在轴上显示项目，在轴上以logit单位显示阈值测量值，每个阈值标记评分量表一个类别与另一个类别之间的分界点。例如，阈值1位于“非常低”和“低”类别之间。数据点之间的连线没有实际意义，但有助于观察某些模式。(b) 类别概率，即选择评分量表不同类别的概率。注：学生在五类评分量表上表达了对每个项目的兴趣程度（“我对这个的兴趣是……”非常高、高、中等、低或非常低）。为了检验组、和之间的差异，我们分析了学生使用评分量表类别的方式。图1(b)展示了所有组选择每个评分量表类别的概率。各组在类别使用上表现出不同的模式。组主要选择非极端类别，尤其是“中等”类别，并且在11个项目上很少使用极端类别“非常低”。组也偏好非极端类别，但根据项目的不同，偶尔使用负向和正向极端类别。组则根据项目频繁使用负向和正向极端类别。各组不同的类别使用方式也可从阈值测量值中看出[图1(a)]。组的阈值间距比组的更宽，而组的阈值间距又比组的更宽。在组中，阈值是无序的。组在11个项目上相对均匀地使用了所有类别。为了表征学生对力学的兴趣类型，我们比较了四组的项目层级结构，其中项目按项目测量值（即趣味性）排序（图2）。该分析揭示了两种不同的力学兴趣模式。第一种模式由组、和共享，其特点是项目测量值存在明显差异。例如，在所有三组中，项目M07（医学中的人造器官和关节）具有最低的项目测量值，表明趣味性高，而项目M05（根据汽车速度计算运动能量）和M10（根据汽车速度计算制动路径）具有相对较高的项目测量值，表明趣味性低。第二种模式发现于组。在这里，所有项目的趣味性评分相似，没有明显的层级，除了项目M07和M11，它们被评为趣味性最低，如高项目测量值所示。图2. 四个力学（M）兴趣组（、、和）的项目ID、相应的Rasch项目测量值（反映其趣味性）和标准误（SE）。Rasch项目测量值和标准误以logit单位列出。较低和较高的项目测量值分别代表更有趣和不太有趣的项目。在混合Rasch分析中，每组的平均项目测量值设为零。项目按组的测量值排序。颜色标度代表所有组的趣味性；深蓝色是最有趣的项目，深红色是最不有趣的项目。基于这些发现，组、和占学生的86%，可以被描述为形成一种力学兴趣类型（TIM1），而组占学生的14%，代表第二种独特的兴趣类型（TIM2）。为进一步表征不同的力学兴趣类型，我们针对两种类型计算了缩减样本量的描述性统计量：TIM1（组、和）和TIM2（组；参见附录B中的图7和表X）。与TIM2学生相比，TIM1学生报告的力学平均兴趣更高，但在学校的力学平均经验较低，且物理相关自我概念较低。TIM1类型包括所有男生中的和所有女生中的。2. 粒子物理学我们估计了四个混合Rasch模型来描述学生对粒子物理学的兴趣，范围从单组模型（即不划分为具有不同回答剖面的组）到四组模型。三组模型具有最小的BIC，delta-BIC值为单组和双组模型提供了非常有力的证据，为四组模型提供了有力证据（见表IV）。表IV. 四个计算模型的delta-BIC值，用于描述学生相对于具有最低BIC的模型的粒子物理学兴趣。组数 1 2 3 4 905 230 0 41 定性分析也表明，三组模型充分代表了学生对粒子物理学的兴趣，因为四组模型包含一个与其他组剖面相似的极小规模组。因此，学生被分类到组（46%）、组（33%）和组（21%），其中“PP”表示粒子物理学。每个学生被分配到成员概率最高的组。项目拟合统计量表明，所有项目在组（ZQ值：至1.18）和组（ZQ值：至1.47）中均拟合良好。在组中，除项目PP07（医学诊断；）外，所有项目也拟合良好（ZQ值：至0.61）。这种失配可能由于PP07的医学背景与其他项目不同，因此可能显得与潜在特质（粒子物理学兴趣）不太直接相关。然而，该特质是广泛的，因为粒子物理学可以在许多不同的背景下呈现（参见[111]关于数学作为广泛领域的论述）。因此，我们认为项目拟合统计量总体上支持粒子物理学兴趣在所有三组中作为单一潜在特质。与我们第一项研究[34]的发现一致，这些结果支持IPPI的单维性。人员拟合统计分析导致排除了39名具有极端或缺失拟合值的学生。图3(a)显示了组、和的兴趣剖面。除阈值间距的差异外，组和的兴趣剖面（即项目的相对趣味性）相似。组的兴趣剖面与其他组不同。图3. 三个粒子物理学（PP）兴趣组（、、）的兴趣剖面和类别概率。(a) 兴趣剖面，即不同项目相互之间的趣味程度。注：在轴上显示项目，在轴上以logit单位显示阈值测量值，每个阈值标记评分量表一个类别与另一个类别之间的分界点。例如，阈值1位于“非常低”和“低”类别之间。数据点之间的连线没有实际意义，但有助于观察某些模式。(b) 类别概率，即选择评分量表不同类别的概率。注：学生在五类评分量表上表达了对每个项目的兴趣程度（“我对这个的兴趣是……”非常高、高、中等、低或非常低）。为了检验组、和之间的差异，我们分析了他们使用评分量表类别的方式。图3(b)展示了类别概率，显示了各组之间的明显差异。组主要选择非极端类别，此外还选择极端类别“非常高”。组根据项目使用了所有类别，包括两个极端。各组不同的类别使用方式也可从阈值测量值中看出[图3(a)]。组的阈值测量值比组的更宽，最大间隙出现在第一和第二阈值之间。在组中，阈值是无序的，可能是由于一个或多个评分量表类别的回答频率较低（如下所述）。组主要选择“中等”、“高”和“非常高”，因此阈值1、2和3间距较宽，而阈值3和4紧密聚集。为了表征学生对粒子物理学的兴趣类型，我们比较了三组的项目层级结构，其中项目按项目测量值（即趣味性）排序（图4）。该分析揭示了两种不同的粒子兴趣模式。第一种模式由组和共享，其特点是项目测量值存在明显差异。例如，项目PP07（医学诊断）具有非常低的项目测量值，表明趣味性高，而项目PP05（粒子质量）和PP10（光速下粒子碰撞的能量）具有非常高的项目测量值，表明趣味性低。第二种模式发现于组，其项目层级结构不同；例如，项目PP07（医学诊断）是最不有趣的项目，而在其他组中它是最有趣的项目之一。鉴于项目层级结构等效，组和的学生占样本的79%，可以被描述为形成一种粒子物理学兴趣类型（TIPP1）。相比之下，最可能分配到组的学生（占样本的21%）在项目层级结构上有所不同，被认为代表第二种粒子物理学兴趣类型（TIPP2）。图4. 三个粒子物理学（PP）兴趣组（、、）的项目ID、相应的Rasch项目测量值（反映其趣味性）和SE。Rasch项目测量值和标准误以logit单位列出。较低和较高的项目测量值分别代表更有趣和不太有趣的项目。在混合Rasch分析中，每组的平均项目测量值设为零。项目按组的测量值排序。颜色标度代表所有组的趣味性；深蓝色是最有趣的项目，深红色是最不有趣的项目。为进一步表征不同的粒子物理学兴趣类型，我们针对两种兴趣类型计算了缩减样本量的描述性统计量：TIPP1（组和）和TIPP2（组；参见附录C中的图8和表XI）。两种类型在学校的粒子物理学平均经验相似。TIPP1学生的粒子物理学平均兴趣和物理相关自我概念平均值低于TIPP2学生。TIPP1类型包括所有女生中的和所有男生中的。总之，与TIPP1学生（组和）相比，TIPP2学生（组）更有可能是男性，并且具有更高的物理相关自我概念，这与力学兴趣类型的发现一致。与力学兴趣类型（其中TIM1学生具有更高的力学平均兴趣）相反，TIPP2学生比TIPP1学生具有更高的粒子物理学平均兴趣。3. 比较为揭示两个内容领域的共同点和分歧点，我们比较了学生在力学和粒子物理学中最可能的类型分配（表V）。总体而言，76%的学生在两个内容领域具有匹配的分配。大多数学生在两个内容领域都属于类型1（），而一致的类型2分配很少见（）。这种类型分配的大量重叠也反映在连续层面上，即学生粒子物理学兴趣与力学兴趣之间存在强正相关，=，95% CI [，]。表V. 最可能的类型分配：TIM1和TIM2对比TIPP1和TIPP2（总计%）。兴趣类型 TIPP1 TIPP2 TIM1 840（71%） 190（16%） TIM2 97（8%） 60（5%）

B. 研究问题2：学生物理兴趣水平层次结构（HOLIP）

在我们的第一项研究中，我们最初为粒子物理学开发了HOLIP（见第二节B，参考文献[34]）。在本研究中，我们采用了一种补充方法，旨在增强该框架的外部效度。具体而言，我们考察了不同的兴趣类型是否表现出与HOLIP一致的兴趣特征。因此，兴趣类型并非用于修订该框架，而是用于评估先前建立的层次结构是否对不同兴趣类型的学生仍然有效。特别地，为了考察学生的兴趣类型是否可以用HOLIP来描述，我们分析了各兴趣类型的项目层次结构，重点关注项目测量值和措辞。如果这一层次结构适用，那么例如设置在社会相关背景（如医学）中的项目应排在最具吸引力之列，而例如设置在纯科学背景（如定性或定量科学）中的项目应排在吸引力最低之列。

1. 对力学的兴趣

对于力学，组别、和具有等效的项目层次结构（见图2），并合并为类型TIM1，即那些兴趣取决于物理学内容所处情境的学生。

对于TIM1学生而言，最有趣的项目涉及人体相关的背景（M07：人工器官和关节，以及M09：为严重事故设计安全汽车）和社会科学议题（M03：交通事故的概率和后果，以及M11：事故统计与限速），这与HOLIP中聚焦兴趣水平的定义一致。然而，同样属于该水平的生存性问题并未在力学项目中体现。与日常生活相关的项目——定义了开放兴趣水平——仅限于汽车相关背景（例如M04：动能向其他形式能量的转化，M05：根据车速计算运动能量，M06：汽车修理厂中的省力装置，以及M10：根据车速计算制动距离）。这些项目属于最不有趣之列（与涉及交通事故的M03、M09和M11不同）。同样，原油的背景也是兴趣最低的项目之一。我们认为，“汽车”和“原油”这两个背景主要反映的是技术，即广泛兴趣水平，而非日常生活，即开放兴趣水平。“科学”这一背景未通过力学项目涉及，因此无法判断其吸引力如何。总体而言，TIM1学生的层次结构与HOLIP的概念化拟合良好，尽管某些方面（生存性问题、更广泛的日常生活和科学）未通过力学项目体现。

对于类型TIM2（组别），所有项目的兴趣总体相似。然而，项目M07（医学中的人工器官和关节）、M08（制作不同的滑轮并试用）和M11（事故统计与限速）的趣味性略低，尽管这些项目对其他类型的学生极具吸引力。相对更有趣的项目是那些设置在汽车相关背景中的：M01（放大力的装置，如滑轮、升降平台）、M03（车速增加导致交通事故概率和后果的增加）、M04（动能向其他形式能量的转化）、M05（根据车速计算运动能量）、M06（汽车修理厂中的省力装置）和M10（根据车速计算制动距离），以及项目M02（从深井中抽取石油，原油背景）。因此，该概念化不能充分描述TIM2类型，因为这些学生对大多数项目的兴趣相似，并不取决于物理学内容所处的情境。

2. 对粒子物理学的兴趣

对于粒子物理学，组别和具有等效的项目层次结构（见图4），并合并为类型TIPP1，即那些兴趣取决于粒子物理学内容所处情境的学生。

对于TIPP1学生而言，最有趣的项目涉及人类生存问题（PP02：粒子物理学与宇宙大爆炸）、社会科学议题（PP03：粒子探测器与走私武器）和健康（PP07：医学诊断）相关的背景。这些背景及其吸引力与聚焦兴趣水平一致。与力学不同，人类生存问题这一方面在粒子物理学项目中得到了明确体现。与日常生活相关的项目[PP01：探测粒子的装置（如数码相机）和PP11：粒子物理学改变了我们的日常生活]趣味性较低，与开放兴趣水平一致。最不有趣的项目（PP04：原子核空间中的粒子，PP05：粒子的质量，PP06：工业中的加速器，以及PP10：计算粒子碰撞的能量）反映了纯科学或技术背景，对应于广泛兴趣水平。总体而言，HOLIP的概念化很好地描述了TIPP1学生的兴趣。

然而，对于TIPP2类型（组别）的学生，该概念化未能捕捉到他们的兴趣。这类学生中的大多数对粒子物理学作为内容领域和科学事业的特殊方面感兴趣，即关注人类生存问题（PP02：粒子物理学与宇宙大爆炸，以及PP04：原子核空间中的粒子）和实验（PP08：将手机转变为粒子探测器，PP09：规划粒子加速实验，以及PP10：计算光速下粒子碰撞的能量）。社会科学、日常生活和技术背景的吸引力较低。因此，TIPP2学生的兴趣直接聚焦于粒子物理学本身，而非更广泛的背景联系。

3. 比较

总之，我们发现，对于兴趣取决于物理学内容所处情境的学生类型，即TIM1和TIPP1，分别涵盖大多数学生对力学（86%）和粒子物理学（79%）的兴趣，其项目层次结构可以用我们关于物理兴趣层次结构的兴趣概念化来描述（HOLIP，见图6，适用于力学和粒子物理学两个内容领域）。

图5. 学生在情境导向和内容导向兴趣类型中的分布。

C. 研究问题3：物理相关自我概念与性别作为兴趣类型分配的独立变量

我们通过排除力学兴趣（28人）、粒子物理学兴趣（39人）和自我概念分析（73人）中个人测量失配的学生来准备数据集，重叠导致总共115人被排除（）。然后我们移除了三个多元离群值（马氏距离，）以及68名无性别信息的学生，得到（540名女性，54%；461名男性，46%）。

接下来，我们将最可能的组别分配重新编码为更广泛的力学兴趣类型（，，；）和粒子物理学兴趣类型（，；）。

利用这些数据，我们对每个内容领域进行了三项逻辑回归模型分析，以类型分配为因变量，物理相关自我概念（连续Rasch测量）和/或性别（分类）为自变量，通过似然比检验、Nagelkerke's和分类准确率比较模型。

对于力学兴趣（表VI），最佳拟合模型（B）包括物理相关自我概念、性别及其交互作用作为自变量（，，），正确分类了87%的案例。这与将所有学生分配给TIM1的基线预测相匹配，Nagelkerke，表明与基线模型相比拟合改善有限[112]。女性学生进入TIM2类型的可能性低62%（O，）。对于男性学生，物理相关自我概念几乎达到Bonferroni校正显著性水平（），表明自我概念每增加一个单位，进入TIM2类型的几率提高20%（）。性别与物理相关自我概念的交互作用不显著（），表明自我概念与TIM2分配之间的关联在性别间无显著差异。

表VI. 力学兴趣类型的回归模型分析（两种类型，参照类型为TIM1）。为相关系数，SE为标准误，OR为优势比，CI为置信区间，为自由度。

模型 A () B () C ()
测量 B (SE) OR [95% CI] B (SE) OR [95% CI] B (SE) OR [95% CI]
常数 ** (0.118) 0.239 *** (0.120) 0.238 *** (0.096) 0.153
自我概念 0.175** (0.060) 1.191 [1.058, 1.341] 0.187*** (0.048) 1.206 [1.098, 1.324]
性别（女性） ** (0.207) 0.307 [0.205, 0.461] ** (0.217) 0.330 [0.215, 0.505]
自我概念×性别 (0.104) 0.905 [0.739, 1.109]
正确分类案例 87.4% 87.4% 87.4%
Nagelkerke's 0.066 0.083 0.030
似然比检验 35.560** 45.086** 15.940**

对于粒子物理学兴趣（表VII），最佳拟合模型（B）也包括自我概念、性别及其交互作用作为自变量（，，），正确分类了82%的案例。分类准确率（82%）相比基线模型仅略有提高，Nagelkerke，表明拟合改善有限[112]。女性学生进入TIPP2类型的可能性低61%（，），而对于男性学生，自我概念每增加一个单位，进入TIPP2类型的几率提高50%（）。重要的是，性别与物理相关自我概念的交互作用几乎达到Bonferroni校正显著性水平（，），表明自我概念与TIPP2分配之间的关联在性别间存在差异。自我概念的积极效应对女性学生显著较弱（10%，）。

表VII. 粒子物理学兴趣类型的回归模型分析（两种类型，参照类型为TIPP1）。为相关系数，SE为标准误，OR为优势比，CI为置信区间，为自由度。

模型 A () B () C ()
测量 B (SE) OR [95% CI] B (SE) OR [95% CI] B (SE) OR [95% CI]
常数 *** (0.101) 0.441 *** (0.108) 0.426 *** (0.081) 0.272
自我概念 0.377*** (0.059) 1.458 [1.299, 1.636] 0.306*** (0.042) 1.359 [1.251, 1.476]
性别（女性） *** (0.170) 0.284 [0.203, 0.396] *** (0.181) 0.319 [0.224, 0.455]
自我概念×性别 **(0.090) 0.758 [0.636, 0.904]
正确分类案例 79.9% 81.7% 80.1%
Nagelkerke's 0.091 0.164 0.089
似然比检验 59.564*** 109.961*** 58.167***

为补充逻辑回归分析，以更好地理解自我概念在性别和兴趣类型间的均值差异，我们进行了独立样本t检验。女性学生的物理相关自我概念显著低于男性（全样本：对比logits，，，，95% CI [0.27, 0.52]）。这一模式在兴趣类型TIM1（对比logits，，，，95% CI [0.21, 0.48]）和TIPP2（对比logits，，，，95% CI [0.36, 0.98]）中成立。对于TIPP1，差异几乎达到Bonferroni校正显著性水平（对比logits，，）。对于兴趣类型TIM2，差异不显著（对比logits，，）。

此外，我们计算了自我概念与兴趣之间的相关性，以显示其在连续水平上的关联强度，而不仅仅是通过二分化的兴趣类型。全样本中，自我概念与力学兴趣（，95% CI [0.32, 0.43]，）和粒子物理学兴趣（，95% CI [0.42, 0.52]，）正相关，女性和男性在兴趣类型TIM1（，95% CI [0.31, 0.46]；，95% CI [0.32, 0.49]）、TIPP1（，95% CI [0.35, 0.50]；，95% CI [0.28, 0.47]）和TIPP2（，95% CI [0.21, 0.62]；，95% CI [0.32, 0.58]）中的关联相似，所有。对于兴趣类型TIM2，相关性对男性学生达到Bonferroni校正显著性水平（，95% CI [0.14, 0.51]，），但对女性学生未达到（，95% CI [0.02, 0.60]，）。

最后，为更好地理解兴趣在性别间的均值差异，我们进行了独立样本t检验。力学方面，总体（）、TIM1内部（）和TIM2内部（）均未发现显著的性别差异。相比之下，粒子物理学兴趣总体而言男性（）略高于女性（；，，，95% CI [0.27, 0.52]），但这一差异在兴趣类型TIPP1（）和TIPP2（）中未达到Bonferroni校正显著性水平。

VI. 讨论

A. 研究问题1：学生的物理兴趣类型

1. 力学

我们发现组别、和具有非常相似的项目层次结构，可以用单一的力学兴趣类型（TIM1）来描述，其兴趣取决于物理学内容所处的情境（更详细的讨论见第六节B）。然而，题目层级的一些微小差异值得讨论：对于组 ，题目M11（事故统计与限速）和M04（运动能量向其他形式能量的转化）相较于题目M09（设计用于严重事故的安全汽车）和M03（随速度增加，汽车事故的概率与后果）趣味性较低；而对于组 和 ，所有“汽车事故”题目均具有高趣味性。可能的原因在于，M11（事故统计与限速）涉及的讨论任务趣味性可能较低，且对“汽车事故”情境的描述不如其他汽车事故题目明确。此外，题目M04（运动能量向其他形式能量的转化）呈现的是“定性物理学”内容，而题目M03（随速度增加，汽车事故的概率与后果）呈现的是“定量物理学”内容。尽管两题均以汽车事故为情境，但M04的趣味性可能低于M03，因为M03的定量方面是衡量事故后果严重性的指标。M08（构建滑轮组并试用）对于组 和 相对更有趣，但对组 而言趣味性最低，可能是由于对动手任务或滑轮内容的兴趣较低。

除上述差异外，三个组的题目层级是等价的。在进行混合Rasch模型分析时，人们可能将所有不同组解释为不同的兴趣类型，如IPN研究的初期出版物中所做的那样[17,19,25]。然而，题目层级的整体相似性表明，分为三组反映的是反应风格的差异，而非根本不同的兴趣类型。如图1(a)所示，组 表现出非极端反应风格（NERS），其特征是“第一和第四阈值间距较大，而第二和第三阈值较为接近”[113]。相比之下，组 显示出极端反应风格（ERS），其阈值“彼此接近，有时甚至重叠”[113]。非有序阈值测量的存在表明，量表的一些类别从未成为最可能的类别。虽然一些研究者（例如[114,115]）将其解释为违背了预期的类别顺序，但另一些研究者（例如[116–118]）表明，非有序阈值源于一个或多个类别中的低反应频率。类别概率图[图1(b)]进一步支持这些解释：组 主要使用非极端类别，偶尔使用极端类别“很高”；组 主要使用两个极端类别；只有组 表现出“正常”反应风格，对极端和非极端类别的使用相对均衡。

相比之下，组 的学生对所有题目的兴趣评价相似，除了M07（人造器官与关节）、M08（构建不同滑轮组并试用）和M11（事故统计与限速）趣味性最低。他们的类别使用类似于正常反应风格。该组（占学生的14%）形成了第二种力学兴趣类型（TIM2），其兴趣不依赖于物理内容所嵌入的情境。

2. 粒子物理学
对于粒子物理学内容领域，79%的样本，即组 和 ，具有高度相似的兴趣剖面，可以用单一兴趣类型（TIPP1）描述，其兴趣依赖于物理内容所嵌入的情境（更详细的讨论见第六部分B节）。尽管组 和 被分别分类，但这归因于不同的反应风格而非不同的题目层级。从类别概率图[图3(b)]和兴趣剖面[图3(a)]可以看出，组 的学生使用非极端类别，并且额外使用极端类别“很高”（ ），导致第一阈值间距较大，而较高阈值间距略小，类似NERS[113]。相比之下，组 的学生使用所有类别，包括极端类别“很低”，这导致整体阈值非常接近，甚至在1和2处出现重叠阈值，类似ERS[113]。

相比之下，21%的学生（组 ）表现出不同的题目层级，并形成了第二种粒子物理学兴趣类型（TIPP2）。组 倾向于仅使用较为积极的类别[中等到很高；见图3(b)]，因此阈值3和4非常接近，而阈值1和2间距较大[图3(a)]。由于这些学生对粒子物理学作为内容领域和科学事业的特殊方面感兴趣，即其关注人类存在性问题（PP02：粒子物理学与大爆炸，以及PP04：原子核空间中的粒子）和实验（PP08：将手机转变为粒子探测器，PP09：规划粒子加速实验，以及PP10：计算光速下粒子碰撞的能量），我们称其为“粒子物理学爱好者”。

3. 比较
对于两个内容领域，区分了两种不同的物理学兴趣类型。第一种（力学的TIM1和粒子物理学的TIPP1）包含对物理内容的兴趣依赖于其所嵌入情境的学生。因此，我们称这种类型为情境导向兴趣类型（更详细的讨论见第六部分B节）。大多数学生（71%）在两个内容领域都被归类为这种类型。虽然这种类型是跨领域的（即独立于内容领域），但第二种兴趣类型因内容领域而异：在力学中，TIM2学生对所有题目的兴趣较为平均，表明其力学兴趣不依赖于特定情境。在粒子物理学中，TIPP2学生对粒子物理学作为内容领域和科学事业的特殊方面感兴趣。TIM2和TIPP2的共同特征是，他们的兴趣分别导向力学和粒子物理学作为内容领域。因此，我们称它们为内容导向类型。

然而，仅有小部分学生（5%）被分配到这两种第二类型中，表明它们是内容特异性的，这与跨领域的情境导向类型形成对比。值得注意的是，有些学生根据内容领域的不同，可能属于情境导向或内容导向类型（见图5）。我们基于混合Rasch分析揭示的组别所描述的两个兴趣类型，得到了过去研究结果的支持（Rost等[27]）。学生关于两个内容领域的情境导向兴趣类型与IPN研究中发现的类型C一致，该类型描述了对物理与人类、自然、应用和社会相关高度感兴趣的学生[26–28]；也与HOPE研究中发现的类别A一致，该类别描述学生的“理解世界、自然现象和宇宙的好奇心”[30]；以及与Drechsel等人对PISA 2006数据发现的“生命系统”兴趣类别一致[29]。分配到这种类型的女性略多于男性。

图6. 情境导向兴趣类型的物理学兴趣水平层级（HOLIP）。

在力学中，TIM2类型，对所有题目兴趣较为平均，仅部分符合IPN类型A，即普遍且高度关注物理学的学生[26–28]。尽管TIM2学生对所有题目的兴趣相似，这符合IPN类型A，但其平均兴趣低于TIM1学生，这不符合IPN类型A。然而，TIM2类型在一定程度上类似于Radi?i?等人在对意大利PISA 2015数据分析中称为“实践探究者”（1.5%）的学生群体[86]。这些实践探究者表现出高自我效能感和工具性动机，参与休闲科学活动，但对科学话题的兴趣最低。同样，我们研究中的TIM2类型学生具有最高的平均物理相关自我概念。

在粒子物理学中，粒子物理学爱好者类型（TIPP2）也仅部分符合IPN类型A[26–28]，因为并非所有题目对他们都具有同等趣味性。无情境的定量题目对他们趣味性较低，而涉及存在性问题（我们来自何方？——大爆炸，以及我们由什么构成？——“原子核中的粒子”）或壮观实验（粒子碰撞、探测器和加速器）的题目趣味性更高。这一发现与HOPE研究中确定的类别B一致，该类别描述学生的“对物理学知识作为一种特殊认知、探究、提问和思考方式的兴趣”[30]，以及与Drechsel等人报告的“物理/技术系统”兴趣类别一致[29]。Olsen和Lie进一步强调，在物理/技术系统聚类中，与火灾和纯科学或前沿科学相关的题目是核心[119]；粒子物理学可被视为此类前沿科学的典型代表。粒子物理学爱好者类型的学生也类似于Radi?i?等人在对意大利PISA 2015数据分析中称为“科学家”（12%）的群体[86]。这些学生表现出最高水平的自我效能感、工具性动机、科学享受，以及对学校和休闲科学活动的兴趣。一致地，粒子物理学爱好者类型报告了最高的平均粒子物理学兴趣。这一模式得到Habig等人的进一步支持，他们发现具有高个人兴趣的学生往往对独特情境表现出更强的兴趣[120]；粒子物理学作为一项科学事业，可被视为这样一种独特情境。粒子物理学爱好者类型主要由男性学生组成。这与ASPIRES研究的发现一致，该研究表明，在12–14岁的学生中，被归类为“科学热衷者”的女性（37%）明显少于男性（63%）[68]。

总体而言，所得描述并未完全复制最新数据分析中定义的IPN类型（A、C和NG）[26–28]。在IPN研究中，混合Rasch等级量表模型产生的所有组别均以兴趣类型来描述。相比之下，我们在描述兴趣类型时考虑了不同组的题目层级。鉴于其题目层级的等价性（即缺乏质性差异），我们将不同组合并为一个兴趣类型。我们认为，鉴于各组题目层级的整体相似性，将其标记为根本不同的兴趣类型会夸大其实质性区别。虽然混合Rasch模型在统计上区分潜在类别，但此类类别的实际解释价值取决于它们是否反映质上不同的兴趣剖面，而非反应风格差异。值得注意的是，这种担忧在混合Rasch传统中并非没有先例。在对IPN数据的重新分析中，Sievers[28]质疑NG类型是否应被视为一个独特的兴趣类型，因为它由兴趣剖面根据内容领域类似于类型A或类型C的学生组成。该类型的定义特征不是独特的题目层级，而是特定的反应风格：学生主要使用量表的极端类别，导致量表类别之间的阈值无序（德语：nicht geordnet）。因此，我们在定义兴趣类型时采用了不同的方法：只有当一组具有独特的题目层级时，我们才将其视为独立的兴趣类型。使用这种方法，我们自然无法复制NG类型。我们能够在两个内容领域复制IPN类型C。IPN类型A仅能部分复制，在力学和粒子物理学中呈现不同形式。因此，类型A并非普适的，而是取决于内容领域。

B. RQ2：学生物理学兴趣水平层级（HOLIP）
我们发现，仅在物理学被置于特定情境时才有兴趣的学生类型（称为“情境导向”），代表大多数学生，其题目层级可以使用我们的HOLIP框架来描述，该框架最初在我们第一项研究中为粒子物理学引入[34]。过往实证研究为HOLIP框架不仅在本研究的粒子物理学类型TIPP1中，而且在力学类型TIM1中仍然有效提供了依据。正如Fechner等人所论证的，当情境可以清晰地区别于内容时，情境对兴趣的影响更为明显，而当内容本身趣味性较低时，情境对兴趣的积极影响更强[55]。基于此，我们认为，对于情境导向类型的学生，（1）在内容领域力学与粒子物理之间，以及它们所嵌入的情境之间，存在明显的区分；（2）内容领域本身被认为不如其情境有趣。相比之下，我们发现，对于内容导向的兴趣类型——仅占学生的一小部分（力学中TIM2为14%，粒子物理中TIPP2为21%）——HOLIP并不适用。在力学中，内容导向类型（TIM2）的学生对所有题目的兴趣相似。在粒子物理中，内容导向类型（TIPP2）的学生对作为内容领域和科学事业的粒子物理最感兴趣。我们将其称为“粒子物理爱好者”。HOLIP无法应用于这些内容导向类型。情境导向兴趣类型（TIM1，TIPP1）与内容导向类型（TIM2，TIPP2）之间在适用性上的差异，可再次参照Fechner等人[55]的解释：对于TIM2学生，在内容领域力学与其所嵌入的情境（主要是与汽车相关的情境）之间可能不存在明显区分。类似地，对于TIPP2学生，粒子物理本身可能与其所嵌入的情境无法区分，或者可能比其所在情境更有趣。在这两种情况下，情境的积极作用不太显著[55]。总之，HOLIP框架最初在我们先前的研究中提出，现已成功应用于描述两个内容领域中第一类学生（情境导向）对不同情境的相对趣味性，即TIM1类型（力学中86%的学生）和TIPP1类型（粒子物理中79%的学生），其中71%的学生在两个内容领域中被一致归类。因此，本研究基于大样本进一步明确，HOLIP对情境导向兴趣类型有效，并通过证明其在不同的物理内容领域均保持有效，增强了该框架的外部效度。如第二节B部分所述，HOLIP包含三个兴趣水平。首先，我们将聚焦兴趣水平定义为当物理被置于与自身身体、社会-科学议题或人类存在性问题相关的情境中时产生的兴趣。我们认为这三个方面可归为同一兴趣水平，因为它们都唤起积极或消极情绪。这对应于兴趣发展的第一阶段——“触发的情境兴趣”，在此阶段情绪成分占主导[43]。其次，处于开放兴趣水平的学生，当物理被置于更广泛的“日常生活”情境中时，也会产生兴趣。我们对开放兴趣的定义与兴趣发展的第二阶段——“维持的情境兴趣”相一致，在此阶段个体开始基于已有的积极感受认识到个人价值，即兴趣的价值相关成分变得更重要[43]。第三，我们将广泛兴趣水平定义为即使物理以纯粹科学或技术情境呈现时仍产生的兴趣。这一广泛水平对应于兴趣发展的第三和第四阶段——“萌芽的”和“发展良好的个体兴趣”，在此阶段兴趣的认知-认知成分占主导[43]。重要的是，这些水平是累积的：广泛水平包含开放水平，而开放水平又包含聚焦水平（见图6）。C. 研究问题3：物理相关自我概念与性别作为兴趣类型分配的独立变量一项直接逻辑回归检验了学生的物理相关自我概念（连续的Rasch人员测量）和/或性别（分类变量）是否预测他们在力学（TIM1 vs TIM2）和粒子物理（TIPP1 vs TIPP2）中的兴趣类型。在两个内容领域中，拟合最佳的模型均包含自我概念（连续）和性别作为显著预测变量。女学生分别更不可能属于TIM2和TIPP2类型，而较高的自我概念增加了属于TIM2和TIPP2类型的几率。对于粒子物理，自我概念与TIPP2分配之间的关联在不同性别间存在差异。特别是，自我概念的积极效应对于女学生显著较弱。然而，逻辑回归模型中优势比的可解释性仅限于效应的方向，因为效应量本身无法以合理的方式解释。此外，据我们所知，无法计算连续变量增加一个单位的概率，因此无法得出相对风险。由于这些限制，我们无法使用逻辑回归模型比较分类变量性别与连续变量物理相关自我概念之间的效应量。为了补充逻辑回归分析，以更好地理解自我概念和兴趣在性别上的均值差异，我们进行了独立样本t检验。总体而言，女学生的自我概念低于男生（小效应），对于平均自我概念较高的学生差异更大（例如，TIPP2；中等效应）。这一发现有些令人惊讶，表明对于平均自我概念较高的学生，性别差异更为显著。类似地，Buccheri等人分析了四个不同国家的PISA 2006数据，发现“女性高表现者在科学能力自我概念上显著低于其男性同行”[80]。对力学的兴趣在性别之间没有显著差异，无论是在总体上还是按类型。相比之下，对于粒子物理（总体），男学生报告了略高的兴趣。这一效应似乎主要由TIPP2类型驱动，尽管差异未达到Bonferroni校正后的显著性水平（p > .05）。因此，我们认为兴趣的性别差异仅存在于高兴趣、高自我概念的“粒子物理爱好者”群体中。作为对二分兴趣类型结果的补充，我们发现自我概念与兴趣在连续水平上的相关性为中等（r ≈ .4），且在所有类型中性别间相似，表明自我概念-兴趣联系是稳定的。因此，女学生观察到的较低平均自我概念反映在较低的平均兴趣上。因此，有意义地描述学生对物理的兴趣需要同时考虑性别（或性别认同）和自我概念。七、优势、局限与未来研究方向本研究考察了学生在力学和粒子物理中的兴趣类型，及其与学生的性别、物理相关自我概念和先前学校内容领域经验的关系。测量工具：通过系统变化情境的条目评估了学生在两个不同物理内容领域的兴趣。尽管包含了不同任务，但其变化不够系统，且学习环境未明确说明。未来研究可以更刻意地包含任务和学习环境，以更全面地理解学生的兴趣类型。此外，该工具主要针对兴趣的认知成分。纳入情感和价值相关成分将产生更符合兴趣理论的表征。最后，兴趣使用非嵌入式条目评估，而如PISA 2006[31]或[121,122]中的嵌入式条目可能更好地模拟课堂情境，并减少学科厌恶效应[70]。物理相关自我概念通过能力信念和作为“物理人”的感知认可度来测量。未来研究可额外包括学生作为物理人的自我感知，以捕捉物理认同框架的所有要素。一个局限涉及兴趣（五类）和自我概念（四类）使用不同评分量表，这限制了对两种构念反应风格的直接比较。先前研究表明，具有中点（例如，五类量表）相较于偶数编号量表会降低极端反应风格（ERS），因为真正中立的受访者（否则会被迫做出任意方向选择）和矛盾型受访者（否则可能通过选择极端选项来解决内部冲突）都可以使用中点[123,124]。确保未来工具中的一致量表将有助于反应风格的比较分析。我们测量性别的工具有些模糊，因为德语术语“Geschlecht”既可指生理性别也可指社会性别。然而，由于条目为“请勾选您的性别”，并提供了“女性、男性、未指定”的选项，我们假设学生将其理解为指生理性别而非社会性别。未来研究应明确关注社会性别，并通过使用其他工具（如Dockendorff和Geist[125]的女性与男性自我感知和感知认可量表）进行明确测量。这将使未来研究能够探索性别自我概念、物理相关自我概念与兴趣之间的联系。（混合）Rasch模型：本研究的一个关键优势是使用混合Rasch模型分析学生的兴趣。通过分析混合Rasch评分量表模型，我们识别出质性不同的兴趣群体。混合Rasch模型特别适合识别此类质性差异，因为与多层次分析不同，它们不依赖预定义的类别。在本研究中，这种方法提供了独特的见解，揭示了学生的兴趣如何在群体间变化，以及不同情境的相对趣味性如何。我们建议使用混合Rasch模型，以防止可能仅适用于特定学生群体的发现被过度概括。例如，我们的结果表明，诸如“男孩比女孩对物理更感兴趣”的普遍说法，源于被分配到力学和粒子物理中第二个较小兴趣类型的小群体的性别差异。我们还建议使用混合Rasch模型来检验项目功能差异（DIF；[101]）。标准DIF检验依赖预定义类别（如性别或年龄），这可能会无意中强化刻板印象。混合Rasch模型相对于标准DIF检验的优势在于其能够检测意外形式的DIF，例如，我们检测到与学生反应风格相关的DIF[101]。因此，我们建议未来研究使用混合Rasch模型检验DIF。受限混合Rasch模型可以在未来工作中确认检测到的与反应风格相关的DIF，如Wetzel等人[113]所建议。我们使用了能力点估计进行二次分析，未来研究可考虑使用例如合理值（plausible values），如Lechner等人[126]和Christensen[127]所推荐。我们方法的一个局限是将力学和粒子物理兴趣视为独立的单维构念。两个内容领域之间的显著相关（r = .62，对应约38%的共享方差）表明存在共同潜在成分，并提示内容领域可能并非完全独立。因此，未来研究应通过应用多维混合Rasch模型扩展本研究。此类模型将允许同时估计学生兴趣中的共享和内容领域特定方差，并提供对物理兴趣潜在维度的更严格检验。逻辑回归模型：虽然研究者常错误地将优势比报告为概率之比，但它仅表明相关关系的方向[109]。在确定关系方向后，可以通过手动计算相对风险来检验统计显著关系的强度（以概率表示）。然而，据我们所知，无法计算连续变量增加一个单位的概率，因此无法计算相对风险。由于这些限制，我们无法使用逻辑回归模型比较分类变量性别与连续变量物理相关自我概念之间的效应量。样本：本研究的一个局限是样本可能偏向于比一般人群中更高比例的粒子物理爱好者。参与的班级在参与后收到了与欧洲核子研究中心（CERN）相关的感谢，特别是由CERN主办的与粒子物理相关的科学表演或关于CERN的概览讲座。这可能吸引了那些对粒子物理个人感兴趣并倾向于培养这种兴趣的教师。因此，与一般人群相比，样本可能过度代表了强烈热爱粒子物理的学生。因此，观察到的TIPP2学生比例（粒子物理爱好者，21%）应被解释为上界估计而非总体参数。重要的是，这种潜在偏差不影响描述TIPP1和TIM1学生的HOLIP，也不影响兴趣类型、物理相关自我概念和性别之间的关联。此外，志愿参与物理教育研究项目的教师可能比一般教师更有奉献精神，这也可能潜在地影响了学生对物理的兴趣，这一点对力学和粒子物理学两个领域都相关。我们样本的一个优势是年龄组（14–16岁，主要为九年级）。由于学生在10至14岁之间对科学的兴趣往往会下降[16]，我们得以在这一关键阶段之后研究兴趣。这也使我们的结果与PISA和ROSE等聚焦于15岁学生的大规模研究具有可比性。然而，粒子物理学通常只在较高年级出现，因此年龄更大的样本可能有助于与力学进行更均衡的比较。尽管如此，我们的目标是比较两个在学生先前学校经验方面存在差异的内容领域的兴趣。

尽管我们的样本仅包含德语学生，但参与者来自奥地利、德国和瑞士，这支持了在该语言背景下的可推广性。另一个优势是大样本量（ ），为统计分析提供了坚实基础。

复制与创新：我们研究的一个优势在于它结合了复制性和创新性元素，(a) 对IPN研究关于经典物理内容领域力学的部分复制，以及(b) 向现代物理内容领域粒子物理学的扩展。我们表明，IPN关于力学中学生兴趣类型的研究发现只能部分复制，并且这些发现只能部分迁移到粒子物理学。未来研究的一个有趣方向是考察新定义的兴趣类型是否可以扩展到其他物理内容领域。

物理兴趣层级（HOLIP）：我们研究的一个优势在于提出了将学生兴趣概念化为物理兴趣层级（HOLIP）。我们能够通过兴趣的三个组成部分（情感、价值相关和认知-认识）来解释这些层级，并与兴趣发展的四阶段模型[43]保持一致。未来研究可以通过系统性地改变内容和情境，同时明确评估情感、价值相关和认知-认识成分，进一步研究学生对物理的兴趣。这将为HOLIP概念化作为层级结构及其与兴趣发展阶段的一致性提供额外证据。此外，纵向研究可以检验该层级是否确实反映了发展过程。

HOLIP框架的另一个优势是其实际效用：它为教育工作者提供了一个简明概览，显示哪些情境更有趣或更少有趣，并可用于指导有趣学习活动的设计。

我们研究的一个限制是，尽管测量工具中包含了任务，但它们在兴趣层级中未被明确考虑。我们决定不这样做，因为任务的变化过于有限，无法得出有意义的结论。共有四项任务，其中接收信息（如阅读和聆听）由七个项目代表，动手任务（如进行实验）由一个项目代表，动脑任务（如计算）由两个项目代表，评估和讨论由一个项目代表。我们关注情境的做法得到了Blankenburg等人[58]研究结果的支持，该研究表明，对特定情境报告更高兴趣的学生也倾向于对该情境中的所有任务表现出更高的兴趣。尽管如此，未来研究仍可结合情境和任务的系统变化来扩展HOLIP框架。

VIII. 结论与启示

为了回答我们的研究问题，我们开展了一项针对14–16岁德语学生的跨队列研究（ ）。我们评估了学生对力学和粒子物理学的兴趣、他们与物理相关的自我概念、在学校中先前对这两个内容领域的经验以及性别。

应用混合Rasch等级量表模型，我们发现大多数学生可以被归为两个内容领域的单一兴趣类型（力学86%，粒子物理学79%）：即兴趣取决于所处情境的学生，称为情境导向兴趣类型。较小群体分别作为力学（14%）和粒子物理学（21%）的内容导向类型出现。前者对所有力学项目兴趣相当均等，而后者对作为科学事业的粒子物理学表现出强烈兴趣。尽管最初针对粒子物理学开发，但我们发现情境导向兴趣类型可以通过我们的HOLIP对两个内容领域进行描述。

将我们的结果与IPN研究[17,27,28]进行比较，我们观察到IPN研究中的兴趣类型定义基于混合Rasch分析产生的个体群体。我们发现并非所有群体都代表实际的兴趣类型，而是由于学生使用等级量表的差异而出现。因此，两个或更多具有相似兴趣概况但等级量表使用不同的群体可以合并为一个兴趣类型。在这个意义上，在Sievers[28]对IPN研究的重新分析中，实际上只发现了两种兴趣类型，一种类型包括仅在特定情境下对物理感兴趣的学生，第二种类型包括对所有项目兴趣相当均等的学生。使用原始的IPN力学工具，我们能够部分复制这些发现并将其扩展到粒子物理学，表明兴趣结构在经典和现代物理内容领域之间是可比的。

此外，通过逻辑回归模型分析，我们发现学生在两个内容领域中属于某种或另一种兴趣类型，通过包含性别和物理相关自我概念的模型比相应的基线模型更好地解释。

总体而言，我们未发现平均兴趣方面的显著性别差异，除了粒子物理学整体外，男孩报告的兴趣高于女孩。这一效应似乎主要由粒子物理学爱好者类型（TIPP2）驱动，尽管差异未达到Bonferroni校正后的显著性水平（TIPP2： ）。虽然关注性别差异可能显得实用，能提供直接的教学建议，但这种方法可能无意中强化刻板印象（例如，将女孩描绘为兴趣较低或需要特殊支持）。此外，它忽视了物理相关自我概念等其他特征的作用。在我们的研究中，女孩报告的平均物理相关自我概念低于男孩，这种差异在平均自我概念较高的兴趣类型（如TIPP2）中更为明显。综合来看，我们的结果表明，学生对物理的兴趣不仅受性别影响，更重要的是受他们与物理相关的自我概念影响，尤其是他们被视为“物理人”的感知认可。因此，对于教育研究，我们建议不强调性别作为解释变量，而是将其与物理相关自我概念结合，正如H?ft和Bernholt[128]所建议的那样。此外，对于教育实践，我们建议旨在提高女生兴趣的努力还应同时改善她们的物理相关自我概念，尤其是被视为“物理人”的感知认可。实际上，先前的研究表明，学生在发展自我概念方面可能存在差异：男性学生（通常报告更高的自我概念水平）倾向于依赖掌握经验，而女性学生（通常报告较低的自我概念水平）更依赖社会说服和替代经验[129]。

此外，我们注意到当前的物理教育仍过度聚焦于科学和技术情境，尽管20世纪70年代和80年代的科学-技术-社会（STS）等举措已旨在将社会情境引入物理课堂[130,131]。我们的结果证实，科学和技术情境仅对少数学生有趣。

我们建议教育工作者将其学习活动与HOLIP概念化对齐。HOLIP可以作为教育工作者设计对大多数学生（无论性别或自我概念如何）都有趣的学习活动的实用工具。特别是，HOLIP根据兴趣发展的四阶段模型[43]表明，涉及情感和价值相关兴趣成分的情境对于培养情境导向学生的兴趣至关重要。通过学习活动设计与情境导向类型的兴趣相匹配，教育工作者也可以维持内容导向类型的兴趣。例如，对于粒子物理学爱好者（TIPP2），在科学情境中学习这一内容（如粒子碰撞的定量分析；涉及认知-认识成分）可能比日常生活情境（如数码相机作为粒子探测器）更有趣。然而，这些学生也对嵌入日常情境中的粒子物理学表现出强烈兴趣（涉及价值相关成分）。相比之下，科学情境中的粒子物理学往往仅对粒子物理学爱好者类型有趣，而不是对大多数学生。

因此，我们建议教育工作者在所有物理内容领域中应用HOLIP框架——前提是内容可以在所建议的情境中呈现。通过这样做，他们可以设计与大多数学生兴趣一致的学习活动，无论性别、性别认同或物理相关自我概念如何。强调相似性，即对大多数学生（无论性别、性别认同或自我概念）都有趣的情境，可以支持大多数教师，因为这反映了他们在实践中遇到的典型异质课堂。最后，我们建议不时准备差异化任务，让学生可以选择他们想要学习某一内容的情境，并纳入对较小兴趣类型的学生特别有趣的情境。

我们的结果也与粒子物理学推广相关，因为推广中通常假设公众与科学家对物理学抱有相同的热情。相反，推广工作应侧重于粒子物理学可以设置的情境，以及这些情境对大多数学生是否有趣。

IX. 伦理声明

本研究符合数据收集时作者所在机构的伦理和人类受试者要求。所有受邀与学校班级一起参与研究的教师都收到了一份信息表，供学生家长阅读，说明参与是自愿的，收集的数据将匿名处理。