1. 问题的提出
2024年，全国教育大会深刻阐述了新时代教育应紧紧围绕立德树人这一根本任务，并提出了稳步实现教育强国的战略目标[1]。学生学业成绩，作为教育质量最直观的风向标，对于扎实构建教育强国具有举足轻重的意义。近期，教育部基础教育质量监测中心发布的《2019年国家义务教育质量监测——语文学习质量监测结果报告》揭示出当前学生在学习自信心方面的不足并在2022年新课标提出的总目标中，着重强调教师要帮助学生建立学好数学的自信心，从而对于学生学习动机与学习效能感亟需得到关注与提升。
鉴于学习成绩的多元构成，其背后蕴含着复杂多样的影响因素，其中学习动机与自我效能感为核心要素，为精准施教、推动教育科学化发展，亟需深化对三者相互作用机制的研究，为教师提供科学指导，助力教育强国战略实施。
1.1. 学习动机与学习成绩关系研究
动机开始研究起源于1930年左右，伍德沃德提出动机是诱导个体去产生行为的内部动力[2]。国内外多项研究表明，学习动机与学习成绩有着紧密的相关性。章茫茫通过实证分析得出学习动机与学习成绩呈正相关关系[3]。刘晓玲以小学生作为研究对象，结果发现小学生的学习动机与其学习成绩呈显著正相关[4]。在国外，多项研究都明确表示学习动机在学生学习活动中扮演着重要的角色，可以预测学习成绩[5] [6]。因此，笔者提出假设H1：学习动机对成绩有显著正向影响。
1.2. 学习自我效能感与学习成绩的关系研究
自我效能感由美国著名心理学家Bandura在1977年首次提出，指的是人们在完成某个目标的时候对自己的信心程度，并且自我效能感同样是影响成绩的要素之一[7] [8]。根据研究发现，学习自我效能感能够正向预测学习成绩，李文辉等人采用随机取样某小学4~6年级学生，发现小学生学习学业成绩对学业自我效能感具有重要的影响，能够正向预测学业自我效能感[9]。童星等人对大学生进行追踪调查发现自我效能感不仅能直接影响学生学业成绩，还可通过学习乐观中介作用间接影响学业成绩[10]。由此，笔者提出假设H2：学习自我效能感对学习成绩有显著正向影响。
1.3. 学习动机、学业自我效能感与学习成绩的关系研究
胡聪[11]将高中生作为研究对象，在英语学科方面发现英语自我效能感与学习动机和成绩之间呈线性关系，效能感高则学习动机高因而成绩也高。有的学者认为学习效能感在学习动机与学习成绩之间起着中介作用，两两存在相关性[12]。李开国等人[13]研究高中化学学科的动机、效能感与成绩这三者之间的关系，发现学习效能感的两个维度对成绩都有正向预测作用，并且学习效能感在学习成绩与学习动机之间起着部分中介作用。于是，笔者提出假设H3：学习效能感在学习动机与学习成绩之间起着中介作用。
据上述分析，并鉴于现有研究多聚焦于初、高中生，较少涉及小学生，本研究选取小学五、六年级学生为对象，探究学习动机、学习效能感与学习成绩的关系及其机制。原因如下：一是该阶段学生正处于思维过渡期，学习动机稳定，具备一定自我反思和调控能力，为研究提供基础；二是随着年级升高和面临小升初考试，压力增大，学习成绩成为升学、择校关键，探讨三者关系对指导学生顺利过渡、提升学业成绩具有重要意义。假设模型图如图1所示。
Figure 1. Assuming model
图1. 假设模型
2. 研究设计
2.1. 研究对象
采用随机抽样方式选取新疆两所学校学生作为研究对象，发放问卷450份，回收问卷450份，剔除无效问卷之后，有效问卷共有410份。有效问卷率：91.1%。其中，男生和女生分别是221人、189人；五年级和六年级人数分别是169人和241人；独生子女和非独生子女分别是95人、315人；学生干部和非学生干部分别是172人和238人；城市和乡村分别是100人、310人。
2.2. 研究工具
研究工具由两部分组成，第一部分是Biggs的《学习过程问卷》，第二部分是梁宇颂(2000)的学习效能感问卷。
其中由Biggs编写的《学习过程问卷》，问卷共有16个题目，包含成就动机、深层动机与表层动机三个维度。该量表采用五点计分方法，从1到5分别表示“完全不符合”“基本不符合”“不确定”“基本符合”“完全符合”。其中有一题为反向计分题，其余题目为正向计分，对施测问卷进行信效度分析，得出整体问卷克隆巴赫系数为0.746。具有良好信度；在对效度进行分析时，KMO系数为0.842，具有良好的效度。
学习效能感问卷共有22个题目，包含学习行为效能感与学习能力效能感两个维度。采用五点计分方法，从1到5分别表示“完全不符合”“基本不符合”“不确定”“基本符合”“完全符合”。其中一题项为反向计分，其他题目均为正向计分。对施测问卷进行信效度分析，得出问卷总体克隆巴赫系数为0.865，具有良好信度；在对效度进行分析时，KMO系数为0.923，具有良好的效度。
学习成绩方面，采用被试语数英期末成绩取平均值作为最终学生成绩。
3. 结果分析
3.1. 共同方法偏差检验分析
采用Harman单因素检验方法对所有题项进行计算和检验，结果显示，特征根大于1的因子一共有9个，旋转前得到的第一个主成分占因子总载荷的26.60%。未超过40%的临界值，说明该研究中的问卷调查结果不存在严重的共同方法偏差。
3.2. 学习动机与学习效能感现状分析
为了解小学生群体的学习动机、学习效能感的现状，即通过描述性统计计算它们的均值与标准差。平均值得分越高，其学习动机与学习效能感也就越强，经过数据分析，结果如表1所示。
Table 1. Descriptive statistics of learning motivation and learning efficacy in upper-grade primary school students
表1. 小学高年级学习动机和学习效能感描述性统计
变量 |
学习动机 |
成就动机 |
表层动机 |
深层动机 |
学习效能感 |
学习行为效能感 |
学习能力效能感 |
M |
3.58 |
3.74 |
3.45 |
3.51 |
3.43 |
3.50 |
3.35 |
SD |
0.50 |
0.70 |
0.55 |
0.63 |
0.53 |
0.45 |
0.69 |
由表1数据得知，样本的学习动机均值为3.58，学习效能感的均值为3.43，由此推之学生的学习动机与学习效能感处于中上水平。从学习动机的各维度看，当前学生的成就动机最高(M = 3.74)，表层动机最低(M = 3.45)，表明长久地维持学生学习的动力是靠获得的成就而不是外在、短暂的奖励或惩罚。从学习效能感各维度来看，学习行为效能感的均值(M = 3.50)高于学习能力效能感(M = 3.35)，表明学生在进行学习活动时，表现出较为积极的态度，相信自己能够通过自己的勤奋、努力等外部因素完成任务。
3.3. 小学高年级学生学习动机、学习自我效能感的差异性分析
为考察学习动机、学习自我效能感在人口学变量上的差异，分别进行了独立样本t检验，结果如表2所示。
Table 2. Differences in learning motivation and learning efficacy (N = 410)
表2. 学习动机、学习效能感的差异情况(N = 410)
变量 |
学习动机 (M ± SD) |
成就动机 (M ± SD) |
表层动机 (M ± SD) |
深层动机 (M ± SD) |
学习
效能感 (M ± SD) |
学习行为
效能感 (M ± SD) |
学习能力
效能感 (M ± SD) |
年级 |
五年级 |
3.73 ± 0.45 |
3.94 ± 0.58 |
3.55 ± 0.55 |
3.66 ± 0.60 |
3.60 ± 0.45 |
3.64 ± 0.41 |
3.55 ± 0.59 |
六年级 |
3.47 ± 0.50 |
3.59 ± 0.74 |
3.38 ± 0.54 |
3.40 ± 0.63 |
3.31 ± 0.54 |
3.40 ± 0.45 |
3.21 ± 0.72 |
T值 |
5.52*** |
5.16*** |
2.99** |
4.31*** |
5.77*** |
5.67*** |
5.03*** |
是否独生 |
是 |
3.64 ± 0.47 |
3.86 ± 0.63 |
3.46 ± 0.46 |
3.55 ± 0.62 |
3.51 ± 0.51 |
3.52 ± 0.46 |
3.51 ± 0.65 |
否 |
3.56 ± 0.50 |
3.70 ± 0.71 |
3.45 ± 0.57 |
3.49 ± 0.63 |
3.40 ± 0.53 |
3.49 ± 0.45 |
3.31 ± 0.69 |
T值 |
1.41 |
1.96 |
0.18 |
0.79 |
1.81 |
0.42 |
2.49* |
是否班干部 |
是 |
3.69 ± 0.49 |
3.91 ± 0.67 |
3.54 ± 0.55 |
3.59 ± 0.66 |
3.59 ± 0.51 |
3.63 ± 0.43 |
3.56 ± 0.68 |
否 |
3.49 ± 0.48 |
3.61 ± 0.69 |
3.38 ± 0.54 |
3.45 ± 0.60 |
3.30 ± 0.50 |
3.40 ± 0.45 |
3.21 ± 0.66 |
T值 |
4.12*** |
4.26*** |
2.88** |
2.33* |
5.70*** |
5.16*** |
5.26*** |
注：*表示在0.05水平上显著，**表示在0.01水平上显著，***表示在0.001水平上显著，下同。
在年级差异方面，五年级学生的学习动机(M = 3.73, t = 5.52, p < 0.001)、成就动机(M = 3.94, t = 5.16, p < 0.001)、表层动机(M = 3.55, t = 2.99, p < 0.01)、深层动机(M = 3.66, t = 4.31, p < 0.001)、学习效能感(M = 3.60, t = 5.71, p < 0.001)、学习行为效能感(M = 3.64, t = 5.67, p < 0.001)和学习能力效能感(M = 3.55, t = 5.03, p < 0.001)均显著高于六年级学生。
在独生子女差异方面，独生子女的学习动机、成就动机、表层动机、深层动机、学习效能感、学习行为效能感和学习能力效能感的均值均高于非独生子女，但只有在学习能力效能感层面上，独生子女与非独生子女存在显著差异(t = 2.49, p < 0.05)。
在班干部差异方面，拥有班干部身份的同学在学习动机(t = 4.12, p < 0.001)、成就动机(t = 4.26, p < 0.001)、表层动机(t = 2.88, p < 0.01)、深层动机(t = 2.33, p < 0.05)、学习效能感(t = 5.70, p < 0.001)、学习行为效能感(t = 5.16, p < 0.001)和学习能力效能感(t = 5.26, p < 0.001)均显著高于非班干部同学。
3.4. 小学高年级学生学习动机、学习自我效能感与学习成绩的相关分析
为考察学习动机、学习自我效能感与学习成绩三者是否存在相关关系，本研究通过SPSS 26.0软件经Pearson相关性进行检验，结果见表3。
Table 3. Correlation analysis of variables (N = 410)
表3. 各变量的相关分析(N = 410)
变量 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
1) 学习动机 |
- |
|
|
|
|
|
|
|
2) 成就动机 |
0.88** |
- |
|
|
|
|
|
|
3) 表层动机 |
0.60** |
0.29** |
- |
|
|
|
|
|
4) 深层动机 |
0.83** |
0.65** |
0.26** |
- |
|
|
|
|
5) 学习效能感 |
0.79** |
0.79** |
0.34** |
0.65** |
- |
|
|
|
6) 学习行为效能感 |
0.67** |
0.67** |
0.29** |
0.55** |
0.88** |
- |
|
|
7) 学习能力效能感 |
0.77** |
0.77** |
0.346** |
0.63** |
0.95** |
0.68** |
- |
|
8) 学习成绩 |
0.68** |
0.68** |
0.39** |
0.46** |
0.79** |
0.63** |
0.80** |
- |
注：**在0.01级别(双尾)，相关性显著。
由表3数据得出，学习动机、学习效能感与学习成绩各维度间均呈现显著的正相关。同时，学习动机(r = 0.68, p < 0.01)和学习效能感(r = 0.79, p < 0.01)都与学习成绩存在强相关关系[14]。结果表明，学习效能感高的学生也有着较高的学习动机与学习成绩。
分析发现在研究中变量之间相关性较高，存在较多0.70以上的数值，为确保排除多重共线性带来的可能影响，确保实证结果可靠，对自变量进行VIF多重共线性检验，如表4所示。
Table 4. Multicollinearity test
表4. 多重共线性检验
变量 |
VIF |
1/VIF |
学习动机 |
2.69 |
0.42 |
成就动机 |
2.98 |
0.34 |
表层动机 |
1.14 |
0.88 |
深层动机 |
1.90 |
0.53 |
学习效能感 |
2.69 |
0.42 |
学习行为效能感 |
2.11 |
0.47 |
学习能力效能感 |
3.01 |
0.33 |
由表4数据结果可以看出VIF数值均小于5，即变量之间不存在多重共线性问题，因此可以进行下一步的回归分析和中介作用分析。
3.5. 小学高年级学习动机、学习效能感、学习成绩的回归分析
1) 学习动机与学习效能感的回归分析
在控制人口统计学变量的情况下，检验小学高年级学生学习动机对学习效能感的影响，结果见表5。模型1检验了学习动机对学习效能感的影响，结果表明具有显著的正向影响(β = 0.75, p < 0.001)，模型1中R2 = 0.65，意味着有65%的学习效能感可以对学习动机进行解释。模型2中以成就动机、表层动机与深层动机作为自变量，学习效能感作为因变量。结果显示，此模型整体显著( = 109.82, p < 0.001)，并且成就动机(β = 0.58, p < 0.001)、表层动机(β = 0.10, p < 0.01)与深层动机(β = 0.22, p < 0.001)均对学习效能感有显著的正向影响。模型3检验了学习动机的三个维度对学习行为效能感的影响，由表5可知成就动机(β = 0.49, p < 0.001)与深层动机(β = 0.18, p < 0.001)对学习行为效能感有显著的正向影响。由模型4可知，成就动机(β = 0.57, p < 0.001)、表层动机(β = 0.10, p < 0.01)与深层动机(β = 0.21, p < 0.001)均对学习能力效能感有显著的正向影响，并从表中还可看出成就动机较表层动机与深层动机对学习能力效能感影响较大。
Table 5. Regression analysis of learning motivation on learning efficacy
表5. 学习动机对学习效能感的回归分析
变量类别 |
因变量 |
学习效能感 |
学习行为效能感 |
学习能力效能感 |
模型1 |
模型2 |
模型3 |
模型4 |
自变量 |
常数 |
1.04*** (5.44) |
1.21*** (6.57) |
1.76*** (8.83) |
0.65* (2.57) |
学习动机 |
0.75*** (23.87) |
- |
- |
- |
成就动机 |
- |
0.58*** (15.15) |
0.49*** (10.10) |
0.57*** (13.98) |
表层动机 |
- |
0.10** (3.28) |
0.07 (1.95) |
0.10** (3.22) |
深层动机 |
- |
0.22*** (5.83) |
0.18*** (3.84) |
0.21*** (5.42) |
R2 |
0.65 |
0.69 |
0.51 |
0.65 |
F |
124.45*** |
109.82*** |
51.15*** |
92.85*** |
2) 学习动机与学习成绩的回归分析
在控制人口统计学变量的情况下，检验小学高年级学生学习动机对学习成绩的影响。结果见表6。通过将学习动机与其三个维度，成就动机、表层动机与深层动机分别通过回归分析考察对学习成绩的影响，发现学习动机(β = 0.61, p < 0.001)、成就动机(β = 0.57, p < 0.001)、表层动机(β = 0.20, p < 0.001)均对学习成绩有显著的正向影响，即能够正向预测学生的学习成绩，H1得到支持。而在模型2中深层动机(β = 0.001, p > 0.05)对学习成绩无显著影响。
Table 6. Regression analysis of learning motivation on academic performance
表6. 学习动机对学习成绩的回归分析
变量类别 |
因变量 |
学习成绩 |
模型1 |
模型2 |
自变量 |
常数 |
37.87*** (6.21) |
36.98*** (6.20) |
学习动机 |
0.61*** (16.55) |
- |
成就动机 |
- |
0.57*** (12.35) |
表层动机 |
- |
0.20*** (5.56) |
深层动机 |
- |
0.001 (0.02) |
R2 |
0.51 |
0.55 |
F |
70.80 |
62.14 |
3) 学习效能感与学习成绩的回归分析
在控制人口统计学变量的情况下，检验小学高年级学生学习动机对学习成绩的影响。结果见表7。通过将学习效能感与其两个维度学习行为效能感与学习能力效能感分别通过回归分析对学习成绩进行检测，在模型1中，发现学习效能感(β = 0.74, p < 0.001)对学习成绩影响显著，其能解释65%的变异量。在模型2中，学习行为效能感(β = 0.15, p < 0.001)与学习能力效能感(β = 0.65, p < 0.001)均与学习成绩有显著的正向影响。综上所述，学习效能感、学习行为效能感与学习能力效能感均能够正向预测学习成绩，从而H2得到验证。
Table 7. Regression analysis of learning efficacy on academic performance
表7. 学习效能感对学习成绩的回归分析
变量类别 |
因变量 |
学习成绩 |
模型1 |
模型2 |
自变量 |
常数 |
24.06*** (4.66) |
30.32*** (5.80) |
学习效能感 |
0.74*** (23.13) |
- |
学习行为效能感 |
- |
0.15*** (3.60) |
学习能力效能感 |
- |
0.65*** (15.79) |
R2 |
0.65 |
0.67 |
F |
124.00 |
114.30 |
3.6. 学习效能感在学习动机与学习成绩之间的中介效应分析
1) 模型建构
为检验学习效能感在学习动机与学习成绩之间是否起到中介作用，对学习动机、学习效能感与学习成绩进一步研究。通过AMOS 23.0构建三者之间的模型结构，并采用方差极大似然法进行参数估计。对图2结构模型运用ML估计法得到模型拟合指数见表8。χ2/df小于5，RMSEA小于0.1，GFI、NFI、RFI、IFI、TLI、CFI均大于0.9 [15]，表明模型拟合较好，可以接受，为进一步进行中介作用检验提供了一定的基础。
Figure 2. Mediating model of learning efficacy
图2. 学习效能感中介模型图
Table 8. Fitting index of the mediating model for learning efficacy
表8. 学习效能感中介模型拟合指数
模型 |
χ2/df |
GFI |
NFI |
RFI |
IFI |
TLI |
CFI |
p |
RMSEA |
适配指数 |
3.70 |
0.98 |
0.99 |
0.96 |
0.99 |
0.97 |
0.99 |
0.001 |
0.08 |
标准 |
<5 |
>0.9 |
>0.9 |
>0.9 |
>0.9 |
>0.9 |
>0.9 |
<0.08 |
<0.1 |
2) 中介效应检验
本研究认为学习动机不仅会直接影响学习成绩，还会通过学习效能感对学习成绩产生影响，因此需要对学习效能感的中介效应进行检验。本研究通过采用偏差校正非参数百分比Bootstrap方法，重复取样5000次，计算95%置信区间的范围，检验得到学习动机对学习成绩的总效应、间接效应和直接效应，各具体值见表9。
Table 9. Decomposition of the mediating model effect of learning efficacy
表9. 学习效能感中介模型效应分解
变量 |
StandardEffect |
p值 |
Bootstrapping |
Bias-Corrected 95% CI |
Percentile 95% CI |
Lower |
Upper |
Lower |
Upper |
Total Effects |
学习动机 → 学习成绩 |
0.68 |
p < 0.01 |
17.44 |
21.43 |
17.52 |
21.53 |
Indirect Effects |
学习动机 → 学习成绩 |
0.55 |
p < 0.001 |
13.33 |
18.16 |
13.35 |
18.18 |
Direct Effects |
学习动机 → 学习成绩 |
0.13 |
p < 0.05 |
0.65 |
6.78 |
0.73 |
6.86 |
通过表9数据显示，偏度矫正(Bias-corrected)的95%置信区间中直接效应[0.65, 6.78]和间接效应[13.33, 18.16]均不包含0，同时百分位数(Percentile)的95%置信区间中直接效应[0.73, 6.86]和间接效应[13.35, 18.18]均不包含0，且p值均小于0.05，说明学习效能感在学习动机与学习成绩之间起到部分中介，且中介作用显著。因此H3得到验证。其中，在标准化环境下，由表9得知学习动机对学习成绩的总效应为0.68，并通过图2得知影响学习成绩有两条路径，其中一条为学习动机直接作用于学习成绩，其直接效应为0.13，另一条通过学习效能感对学习成绩起间接作用，其间接效应为0.55，间接效应占比为81% (0.55/0.68)，由此可见学习效能感在学习动机与学习成绩关系之间所起到的重要作用。
4. 结论与建议
4.1. 结论
1) 小学高年级学生学习动机与学习效能感普遍处于中等偏上水平，其中成就动机表现最为突出，表层动机则相对较低；在学习效能感方面，学习行为效能感的均值大于学习能力效能感。
2) 五年级学生的学习动机与学习效能感均显著高于六年级学生；独生子女的学习能力效能感显著高于非独生子女，且学习动机与学习效能感均值要高于非独生子女；是否为班干部在学习动机与学习效能感的各维度上存在显著差异，且表现为班干部的得分普遍高于非班干部。
主要原因在于：第一，在年级方面六年级学习内容难度提升并且学习压力值也较五年级时期大。第二，在独生子女方面，身为独生子女往往会受到家长的全部关注，并更多地视为“掌上明珠”，因此可能会影响他们的自我认知，使他们认为自己有能力掌控学习，从而学习能力效能感也会与非独生子女产生显著差异。第三，在班干部差异方面，作为班干部往往与老师接触较多，教师会对班干部给予更多的关注、期望。因而，常被视为“别人家的孩子”作为同学的榜样，这种角色期待会促使学生更加努力学习，从而提升学习动机与学习效能感，最后产生显著性的差异。
3) 小学高年级学生学习动机、学习效能感与学习成绩及各维度存在显著的正相关并且学习动机既能够正向预测学习效能感也能够正向预测学习成绩；学习效能感及其学习行为效能感与学习能力效能感均可正向预测学习成绩。
经过研究发现：学习动机及各维度、学习效能感各维度与学习成绩之间均呈现显著正相关关系(p < 0.01)。其中，学习动机和学习效能感与学习成绩之间具有强相关关系(r > 0.65)，即学习动机越强，学习效能感越强，学习成绩也就越高，这与钟俊璇所研究的结果一致[16]。因此，学习动机与学习效能感是影响学习成绩的重要因素[17]。
4) 学习效能感在学习动机与学习成绩间起到部分中介作用。
通过进一步中介效应分析，置信区间中直接效应与间接效应都未包括0并且p值都小于0.05，因此学习效能感在学习动机与学习成绩间起到部分中介作用。自我效能感在人类动机中占据核心地位[18]，学习效能感作为自我效能感的一种具体表现，对于学生的学习动机、学习行为以及学习成绩具有深远的影响。学习效能感能够将学习动机转化为实际的学习行为，还能够通过学习行为的改变来影响学习成绩的提升，在学习动机与学习成绩之间起到了桥梁和纽带的作用。
4.2. 建议
1) 恰当运用激励机制，提升学习动机与效能感
从研究结果来看，学习效能感与学习动机对学习成绩存在显著的正相关，即学习效能感、动机越高，学习质量也就越高。因此，增强学习动机与学习效能感对学习质量的提升会有帮助。教师对于学生的反馈有着重要的意义[19]，教师应持发展眼光，捕捉学生进步与潜力，通过有效表扬引导学生自我认知，克服消极情绪，增强学习效能感与动机。教师既是知识传授者也是人生领航者，应营造尊重包容的环境，鼓励学生表达，确保心理安全与自由。新课改下，采用互动式教学，倡导自主探究与合作，提升课堂参与度。创设有趣真实情境，如利用奥运会自行车项目中的数学问题，激发学习兴趣，培养应用意识。
2) 强化年级衔接，维持学习动机与效能感
本研究发现五年级学生学习动机与效能感高于六年级，呈下降趋势。为维持学生动力，实现教育强国目标，需加强年级衔接。学校可提供专门辅导，如让六年级优秀学生分享经验。教师需提升教学素质，理解教材联系，助力学生过渡。因此，推荐教师采用“大单元”教学法，该法能有效打破传统接受式学习的局限和内容的固化[20]，通过预先规划五年级与六年级教学内容的平滑衔接，灵活调整教学进度与方法。以单元为整体推进教学，突破传统框架，确保学生构建坚实的知识基础，实现年级过渡的顺畅，进而持续激发学生的学习动机与效能感。
3) 充分发挥自我效能感中介作用，实行班干部轮流制
本研究证实，学习效能感在学习动机与学习成绩之间起到中介作用，是学习动机与学习成绩之间的桥梁，并且在学生是否担任班干部变量层面存在显著差异。建议教师采用班干部轮流制，让更多学生通过角色体验获得责任驱动。例如设置“月度轮值班委”“学科小组长”等短期岗位来增强自己的自我效能感及班级主人翁意识。