学术成就重要吗？将职业学生的学习积极性与就业质量联系起来

《Frontiers in Psychology》：Does academic achievement matter? Linking learning engagement to employment quality among vocational students

　　摘要
引言：本研究旨在探讨中国职业学校学生的学习参与度、学术成就和就业质量之间的关系。学习参与度涵盖了认知、情感和行为三个维度，在学术成就和就业质量中起着关键作用。

方法：本研究使用结构方程模型（SEM）分析了来自中国湖南省624名职业学校毕业生的数据。

结果：研究发现，认知参与度、情感参与度和行为参与度对学术成就有显著预测作用，而只有认知参与度对就业质量有直接的积极影响。值得注意的是，学术成就对就业质量没有显著的直接影响。城市学生的就业质量高于农村学生，这凸显了教育和经济机会方面的差距。许多毕业生缺乏正式的劳动合同，以及工作与培训之间的匹配度，反映了高质量就业的结构性障碍。

讨论：建议通过有针对性的教学策略、职业准备教育以及减少城乡差距的政策来促进学习参与度。提高职业教育质量并促进高等教育的可及性，可以改善职业学校学生的就业结果。研究结果强调了需要在职业教育中进行系统性改革，以弥合学习参与度、学术成就和就业质量方面的差距。

1 引言
就业是稳定生计的根本基石。对于学生及其家长来说，投资教育的主要目标是获得更高的回报，如增加收入和提高社会地位，这两者都与就业质量密切相关。识别影响职业学校学生就业质量的因素对于提高中等职业学校的生源质量至关重要。一些研究表明，宏观因素如国家福利体系（O’reilly, 2005）、生产制度（Gallie, 2007）、劳动力市场体系（Fields, 2009; Wial, 1991; Holman, 2013）、科学技术发展（Vivarelli, 2014; Frey and Osborne, 2017）和经济全球化（Reinecke, 2006; Nayyar, 2015）对就业质量有显著影响。同时，其他研究也证实了微观因素对就业质量的显著影响。职业技能是影响个人就业机会和工资的关键因素之一（Acemoglu and Autor, 2011; Piasna et al., 2013; Stierm, 2015）。学生的学术成就和积极参与高中课程被认为是影响就业质量的积极因素。这种影响通过学生对高中课程的满意度这一中介效应变得更加明显（Roh, 2013）。毕业生的就业质量是影响就业状况和工作质量的重要维度（González-Romá et al., 2018）。控制个体差异后，青少年在学校中的参与度对成人的教育和就业结果有持续的积极影响。这些结果表明，学校参与度为未来的教育和职业成功提供了必要的资源（Symonds et al., 2023）。

事实上，由于国家福利体系变化的路径依赖性以及中国经济、科学和技术的长期发展，了解个人因素如何影响就业质量尤为重要，因为它可以为中等职业教育提供更实用的见解。然而，现有理论主要关注一般高等教育或高等学术教育中的学习参与度和学术成就对就业质量的积极影响，对职业教育的关注相对较少。随着产业结构的变化和职业教育的升级，劳动力市场对职业毕业生的需求逐渐从侧重认知技能和学术表现转向重视综合质量、实践操作能力和非认知技能（如沟通、团队合作和适应性）。这种转变在一定程度上削弱了学习参与度、学术成就和就业质量之间的直接相关性。基于上述背景，本研究的目的是考察中国职业院校毕业生的就业质量现状，探讨学习参与度是否以及如何影响其就业质量，并提出通过提高学生的学习参与度和学术成就来改善就业质量的建议。以下研究问题指导了本研究：
RQ：学习参与度（认知参与度、情感参与度、行为参与度）、学术成就和就业质量之间有什么关系？

2 文献综述
2.1 就业质量
就业质量的概念可以追溯到国际劳工组织（ILO）提出的“体面工作”，即“促进男女在自由、公平、安全和尊严的条件下获得体面和生产性的工作”（ILO, 1999）。2007年，欧洲统计学家会议成立了一个专门工作组，包括Eurostat、Eurofound、ILO和UNECE，对包括德国、加拿大、法国、芬兰、匈牙利等九个国家的工作质量进行了测量。他们发布了《衡量就业质量：国家试点报告》，其中包含了七个维度：“就业的安全性和道德、就业收入和福利、工作时间与工作生活平衡、就业保障和社会保护、社会对话、技能发展和培训、就业相关关系以及工作动机”（UNECE, 2010）。2015年，在前述研究的基础上，UNECE发布了《衡量就业质量手册：统计框架》，保留了7个维度但修改了12个二级指标（UNECE, 2010）。2017年，OECD认识到收入和社会保障是就业质量的重要维度，强调了工作环境，包括物理和社会环境、工作任务、组织特征、工作时间安排、就业前景和工作的内在方面（OECD, 2017）。同年，Eurofound发布的《就业质量评估报告》包含了七个指标：物理环境、工作强度、工作时间质量、社会环境、技能和自主性、就业前景和收入（Eurofound, 2017）。从上述内容可以看出，就业质量评估指数系统越来越注重个体工人的物质需求和心理福祉。因此，国际劳动统计会议（ICLS）指出，就业质量可以从三个层面进行解读：社会层面、企业层面和个人层面。在个人层面上，高质量的就业定义为高工资、工作保障、职位稳定性以及需求得到满足（ICLS, 2018）。

在学术文献中，就业质量是一个综合概念，包括宏观和微观两个层面。在宏观层面上，高质量就业的特点是充足的就业机会、合理的就业结构和健全的劳动力保障体系（ICLS, 2018）。在微观层面上，它涵盖了多个维度：工资、标准就业形式、工作时间与工作生活平衡、工作条件和工作保障、培训机会和职业发展以及集体利益代表（Leschke and Watt, 2014）。就业质量在微观层面可以从客观和主观两个方面进行定义（Spencer, 2013）。客观定义指的是工作质量的特定方面，例如薪酬、技能和自主性；主观定义则依赖于员工自我报告的工作满意度（Schroeder, 2007; Sinha, 2012; Green et al., 2013; Brendan et al., 2014; Van Aerden et al., 2016; Sehnbruch et al., 2020）。值得注意的是，仅研究客观或主观维度相比，在统一框架下比较和分析主观和客观指标的加权综合就业质量指数，更有利于根据不同劳动群体的需求提供不同的解决方案。

综上所述，就业质量的定义具有以下三个特征：一是综合性，即需要通过多维度指标来衡量就业质量；二是综合性，意味着需要通过客观指标和员工的主观满意度来衡量就业质量；三是动态性，即就业质量不是固定不变的。通过提高技术技能和就业质量，个体工人可以从低质量就业向高质量就业过渡。为了探讨学习参与度、学术成就和就业质量之间的关系，本文在个体层面考虑了劳动合同、工作场所、雇主类型和职业类型等指标。

2.2 学习参与度
学习参与度是指学生对学习表现出热情和持久性的态度。它包含活力、奉献精神和投入度，反映了高水平的学习热情和强烈的身份认同感（Schaufeli et al., 2002）。这也意味着学生参与学校提供的各种学习和个人发展计划和活动。学习参与度是一个多维度的概念，涵盖行为、情感和认知三个层面（Fredricks et al., 2004; Harper, 2008）。这三个维度中的任何一个都可能影响其他两个维度。行为参与度可以影响和预测情感参与度和认知参与度（Quiment and Smallwood, 2005）。行为参与度是技能发展、积极社会互动和情感参与度的先决条件（Martin, 2007）。首先，认知参与度包括动机、努力和策略运用（Fredricks et al., 2004），这与社会学习效果相关。其本质是学习者使用认知策略来调节自己的学习水平（Wang et al., 2019）。一些学者认为，认知参与度指的是学习者在学习过程中的深度心理和认知投入，即学习者的认知水平（Ravindran and Debacker, 2005）。认知参与度包括学生使用适当的策略并进行必要的努力以理解复杂问题或掌握复杂技能（Fredricks and McColskey, 2012）。与其他两个维度相比，认知投入更强调主观意志力、努力和思维策略的应用（Xie et al., 2019）。其次，情感参与度包括兴趣、价值观和情绪（Fredricks et al., 2004）。它可以定义为积极的情感体验和对学习的强烈兴趣（Lee, 2008）。此外，学习中的情感参与度可以分为两部分：内在情感参与度和外在情感参与度。前者指的是课堂环境中的愉悦感、兴趣、无聊感、悲伤感等情感状态（Appleton et al., 2008; Wang et al., 2014; P?ys? et al., 2018; Manwaring et al., 2017），后者则包括对学校的满意度、归属感和与教师的良好关系（Kahu, 2013; Wang et al., 2011; Wimpenny and Savin-Baden, 2013; Witkowski and Cornell, 2015）。第三，行为参与度包括完成任务和遵守规则（Fredricks et al., 2004）。它包括面对障碍和困难时的努力、坚持和决心（Skinner and Pitzer, 2012）。行为参与度可以看作是学习者与学习环境（如师生互动、同伴互动、小组合作学习等）之间的积极互动程度（Wu and Zhang, 2018）。与情感参与度和认知参与度相比，行为参与度与学习的时间投入、持久性和参与度相关，通常与学术成就和能力相关（Miles and Stipek, 2006）。

2.3 学术成就
学术成就是指学习者通过学习所展示的知识、技能和能力或行为习惯，可以从认知、情感和技能等多个角度进行测量（CHEA, 2003）。它需要一个有计划和有组织的学习体验，即正式的学校活动。因此，广义上的学术成就指的是学生在学习过程中获得的知识和能力（Adam, 2004）。与“学术成就”或“学习成果”等较狭义的术语相比，这个概念具有更广泛的含义。它通常包括学术表现、教育成就（如辍学率或升学率）和认知发展（如标准化测试的成绩或自我报告的知识和技能提升）。因此，衡量学术成就不应仅限于学生在某一学科的表现，而应包括多学科的全面表现。一些学者尝试使用定期成绩（Hamal, 2021）来衡量学术成就，但这还不够全面。学术成就的衡量维度应多样化，并面向教育目标，可以包括广义上的知识、情感和技能，以及狭义上的考试和测试成绩；可以通过教师观察和评价以及学生的自我意识和自我评价来进行衡量。因此，学术成就的评估标准可以包括主观和客观指标。客观指标主要包括重要统一考试的分数、专业排名以及职业技能资格证书的获取，这些对于职业教育的学生来说非常重要。主观指标是指学习者在一定学习周期后自我报告的知识、技能、情绪、态度、价值观等方面的提升。2.4 学习参与度和学业成就 学习参与度是影响学习者学业成就的重要因素（Liu等人，2024年）。研究表明，学习参与度与学业成就呈正相关。例如，Afzal和Crawford（2022年）发现学生参与度与他们在在线学习中的学业成就密切相关。Andrew等人也表明，学习参与度与学习满意度之间存在显著的正相关性，而学习满意度是影响学业成就的重要因素之一（Andrew等人，2015年）。另一项研究声称，在中国非英语专业的大学英语教育领域，学生的参与度（认知参与度、行为参与度和情感参与度）与英语成绩之间存在正相关（Mengjie等人，2023年）。此外，不同类型的学习参与度也与学业成就有关。例如，有研究指出情感参与度与教育成果相关，或者与学业成就和学习满意度呈正相关（Connell等人，1994年；Halverson和Graham，2019年；Fredricks等人，2004年），还有一些研究探讨了情感参与度对学业成就的影响，发现情感参与度在预测学业成就方面起着关键作用（Raver，2002年；Bierman等人，2008年；Liew等人，2008年；Engels等人，2021年；Hasnine等人，2023年）。情感参与度通过行为塑造作为中介影响学业成就（Geertshuis，2019年），或通过与认知参与度的相互作用影响学业成就（Liu等人，2022年）。此外，行为参与度可以预测电子学习中的学业成就（Koko?，2019年）。还有研究表明，西班牙义务教育阶段学生的学业成就与其参与度水平（如作业时间、时间管理能力和完成教师布置的作业数量）密切相关（Suárez等人，2019年）。另外，学习目标得分与有意义的认知参与度（自我调节能力和深度策略使用）呈正相关（Greene和Miller，1996年）。根据Galikyan和Admiraal（2019年）的研究，认知参与度与学业成就也存在正相关。2.5 学习参与度与就业质量 学习参与度对就业质量的影响是教育研究和职业发展中的一个重要主题。根据Dacre Pool和Sewell（2007年）的观点，学习投入是培养毕业生就业质量的重要因素。研究表明，学生对学习过程的投入程度与其未来的就业质量有显著关系（Schunk和Zimmerman，2007年）。2.6 学业成就与就业质量 学业成就可以看作是学生在教育体系中获得的知识和技能的指标，这些因素通常会影响他们的就业质量和职业发展。研究表明，学业成就与就业质量之间存在正相关。例如，Dacre Pool和Sewell（2007年）提出了毕业生就业质量模型，强调了学业成就与就业质量之间的关系，指出高学业成就有助于提高就业机会和职业发展的可能性。已有证据表明，学业成就与自我概念以及就业质量之间存在显著关系（Muhamad，2019年）。一些研究表明，学业成就是评估就业质量的重要因素，并且学业成就与就业质量之间存在明显的相关性（Hillage和Pollard，1998年；Woods和Datchi，2018年）。Choi（2018年）发现学业成就对工作满意度有积极影响。此外，也有人证实学生的学业成就与未来劳动市场的收入之间存在正相关。根据认知技能（人力资本）理论，如果大学教育提供了能提高工作场所生产力的认知技能，那么学业成就与收入之间应该存在正相关关系（Gary，2004年）。研究表明，学生的学业成就会影响未来的劳动力市场回报，发现平均绩点（GPA）对学士学位毕业生的工资有显著正向影响（每增加一个GPA点，工资高出9-12%）（Victor和Sergey，2019年）。然而，一些中国研究表明，学业表现对毕业生的起薪、就业满意度或职业匹配度没有显著影响（Bao，2022年）。2015年中国中等职业教育毕业生就业质量全国调查的数据表明，非认知技能对毕业生工资和就业稳定性的影响大于认知技能，研究结果指出非认知技能对就业质量的正面影响较大（Li等人，2019年）。3 假设和提出的模型 本研究旨在探讨学习参与度（认知参与度、情感参与度和行为参与度）、学业成就和就业质量之间的关系。图1展示了提出的模型。模型中的假设如下：图1提出的模型。H1：认知参与度与学业成就之间存在直接的正相关关系。H2：情感参与度与学业成就之间存在直接的正相关关系。H3：行为参与度与学业成就之间存在直接的正相关关系。H4：认知参与度与就业质量之间存在直接的正相关关系。H5：情感参与度与就业质量之间存在直接的正相关关系。H6：行为参与度与就业质量之间存在直接的正相关关系。H7：学业成就与就业质量之间存在直接的正相关关系。4 方法 4.1 参与者 数据来自2024年由[湖南农业大学]开展的“职业学校学生就业质量调查”。[湖南农业大学]位于中国中部地区。该校的教育学院于1999年获得教育部的批准，成为“国家级重点职业教育教师培训基地”，目前设有28个本科职业教育师范专业，其毕业生在湖南省的各类职业学校任教。考虑到中国不同地区就业质量的显著差异，并为了避免不同就业年份的影响，本研究采用了目的抽样和分层随机抽样方法，即随机选择了部分毕业于[湖南农业大学]的职业学校教师，让他们通过名为Wenjuanxing的中国在线问卷平台向2020年、2021年、2022年和2023年毕业的学生发放问卷。参与者在湖南省的不同专业领域工作了1-4年。在收集数据之前，已获得[湖南农业大学]伦理委员会的批准。参与者在参与前签署了知情同意书。最终收集到708份问卷，去除缺失数据后，分析了624份有效问卷。调查采用中文版本，问卷的英文版本附在附录中。表1提供了受试者人口统计信息的全面概览。表1 变量 组别 频率（%） 性别 男 349 55.93 女 275 44.07 户口登记 城市 528 8.33 农村 572 91.67 父亲的教育水平 文盲 24 3.85 小学 87 13.94 初中 381 16.10 中学 114 18.27 本科 152 2.40 研究生 30 4.8 母亲的教育水平 文盲 40 6.41 小学 118 18.91 初中 357 57.21 中学 96 15.38 本科 132 0.08 研究生 0 0.00 家庭收入 贫困 31 4.97 相对贫困 109 17.47 中等 469 75.16 相对富裕 111 1.76 富裕 40 6.44 参与者人口统计信息（n=624）。4.2 测量方法 我们使用问卷收集学习参与度、自我报告的学业成就和就业质量信息。问卷还包含性别、家庭登记类型和家庭收入等人口统计信息。就业质量量表（见附录1）。由于中国和西方的传统文化和社会经济结构的差异，对就业质量的看法并不相同。因此，我们从CSSCI（中国社会科学引文索引）中搜索了67篇论文，从Web of Science中搜索了30篇论文，以及8份来自国际组织的报告，这些报告的主题包括“就业质量”、“工作质量”、“体面工作”或“工作质量”。我们根据扎根理论对这些97篇论文和报告中的所有指标进行了编码。其中最常见的指标有14个。我们尝试将它们翻译成中文语境，然后设计了4个关于劳动合同、雇主性质、社会保障和职业类型的客观问题，并根据学术界的主流研究方法计算了就业质量指数（Leschke和Watt，2014年）。我们基于四个指标构建了就业质量指数：劳动合同、工作场所、雇主类型和职业类型。首先，我们对这四个指标进行了范围标准化处理，得到标准化的共享指标。使用的公式是：xequij=xij?minj/maxj?minj，其中i代表个体受试者，j代表具体的测量指标，minj和maxj分别是指标的最小值和最大值。在此基础上，我们使用等权重平均法计算了就业质量指数。公式如下：qualityi=1/4∑j=1xequij。100。学业成就量表（见附录2）。从主观角度来看，学生对自己学习成果的自我报告是学业成就的一个重要指标，它可以分为认知、技能、情感、态度和价值观等多个维度。最后，我们设计了一个针对中国中等职业学校学生的学业成就量表，包括自我报告的主观项目（李克特量表）。学习参与度量表（见附录3）。研究表明，学习参与度可以影响学业成就和就业质量。为了研究学习参与度的三个维度，我们参考了“学校参与度量表”（Maroco等人，2016年）设计了调查问卷，包括认知参与度、情感参与度和行为参与度三个部分（由于中国中等职业学校的学生通常是“为就业而学习”，而非“为招生而学习”，因此删除了关于作业的题目），总共有31个问题。受访者用5点李克特量表自我报告他们在职业学校期间的学习参与情况。（1=完全不同意；2=不太同意；3=不确定；4=比较同意；5=完全同意）。调查中还包含了人口统计信息，如性别、家庭收入和家庭登记类型。有研究表明，就业质量受到性别、家庭收入和家庭登记类型（城市或农村）的影响（Zhang等人，2021年）。因此，性别、家庭收入和家庭登记类型被用作控制变量，以减少遗漏变量对研究结果的影响。（1）性别：男性赋值为“1”，女性赋值为“0”。（2）家庭登记类型：“城市”赋值为“1”，“农村”赋值为“0”。（5）家庭收入：1=贫困，2=相对贫困；3=中等/不贫也不富；4=相对富裕；5=富裕。1和2进一步被编码为低收入状态，3、4和5进一步被编码为非低收入状态。4.3 数据分析方法 描述性分析在STATA（18.0）中完成。Mplus软件（版本8.1）用于探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA），以及结构方程建模（SEM）以研究模型和各因素之间的关系。5 结果 5.1 描述性结果 根据我们收集的数据，中国职业学校学生的就业质量不高。我们通过劳动合同、雇主性质、社会保障和职业类型来衡量就业质量。然而，从问卷来看，69.53%的职业学校学生没有签订劳动合同，他们对中国的社会保障体系了解不多，也不知道自己能从中获得什么福利，其中69.06%的学生不知道雇主的性质。45.16%、16.25%、28.91%、9.84%的学生分别是非技术工人、半技术工人、技术工人和 self-employed工人，没有一个是管理人员或经理。5.2 测量模型 在测量模型中，我们包含了认知参与度、情感参与度、行为参与度和学业成就这四个潜在变量。最初，39个项目的可靠性达到了α=0.9787。因子荷载范围在0.45到0.86之间，并分别载荷到四个不同的因子上。对于测量模型，我们使用了以下拟合指数标准：近似均方根误差（RMSEA），阈值设为0.08（Hu和Bentler，1999年）；标准化均方根残差（SRMR），阈值设为0.08（Byrne，1994年）；比较拟合指数（CFI），阈值设为0.90。最初，指数表明拟合度不佳（RMSEA=0.081，CFI=0.889，SRMR=0.043）。根据因子载荷指数，我们检查了那些载荷较低和交叉载荷较高的项目，并从学业成就量表中删除了项目8，从认知参与量表中删除了项目4、项目5和项目6，从行为参与量表中删除了项目1。这五个项目的移除并没有实质性地缩小受影响量表的概念范围。在每种情况下，被删除的项目要么与核心构念关系不大，要么在概念上与剩余项目重叠。剩余的项目仍然能够全面反映学业成就、认知参与和行为参与的理论领域；因此，量表的整体构念覆盖范围保持完整。之后，我们允许特定项目的误差项之间存在相关性，即情绪量表中的项目2和项目3、项目4和项目5、项目8和项目9的误差项之间存在相关性。在模型重新指定后，我们得到了一个可接受的拟合度（χ2(518) = 2445.21，p < 0.001，RMSEA = 0.077，CFI = 0.901，SRMR = 0.041）。表2展示了修改后工具的描述性统计信息。修改后的项目可靠性达到a = 0.9754，剩余项目为34个。

表2
变量 认知参与 情绪参与 行为参与 学业成就 就业质量
均值 23.31 36.48 36.97 25.74 25.63
标准差 5.34 9.62 9.33 6.49 20.88
最小值 61 10 70 30
最大值 50 50 50 35
Cronbach’s alpha 0.92 0.94 0.95 0.91 0.918

* p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001

5.3 结构模型
我们构建了一个结构方程模型（SEM），将认知参与、情绪参与和行为参与作为自变量，学业成就和就业质量作为因变量。性别、城市地位和家庭收入被作为控制变量纳入模型，这些控制变量对学业成就和就业质量有影响。同时，还评估了以学业成就为预测变量、就业质量为结果变量的模型。认知参与、情绪参与、行为参与和学业成就被设计为潜在变量。在结构模型中，模型显示出良好的拟合度（χ2(647) = 2597.55，p < 0.001，RMSEA = 0.070，CFI = 0.900，SRMR = 0.040）。表3展示了结构模型的结果。值得注意的是，我们发现认知参与与学业成就（β = 0.392，p < 0.001）、情绪参与与学业成就（β = 0.238，p < 0.01）以及行为参与与学业成就（β = 0.189，p < 0.05）之间存在显著的正相关关系，表明这三种参与类型都是学业成就的重要预测因素。至于参与与就业质量之间的关系，我们仅发现认知参与与就业质量之间存在显著的正相关关系（β = 0.279，p < 0.01），表明认知参与是就业质量的重要预测因素。相反，情绪参与（β = -0.225，p = 0.056）和行为参与（β = 0.099，p = 0.376）的相关性不显著。此外，我们没有发现学业成绩与就业质量之间存在显著关系（β = -0.109，p = 0.113）。假设H1、H2、H3、H4得到支持，而H5、H6、H7未得到支持。图2展示了具有显著关系的模型结果。

图2 假设结果
* p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001

关于控制变量，我们仅发现城市地位与就业质量之间存在显著关系（β = 0.110，p = 0.005）。我们没有发现性别与就业质量（β = 0.011，p = 0.779）之间存在显著关系，也没有发现家庭收入（β = -0.060，p = 0.126）与就业质量之间的关系。同样，性别与学业成就（β = 0.012，p = 0.669）、城市地位与学业成就（β = -0.007，p = 0.812）以及家庭收入与学业成就（β = -0.021，p = 0.466）之间也没有显著关系。

6. 讨论与建议
本研究探讨了中等职业学校学生的学习参与（认知参与、情绪参与、行为参与）、学业成就和就业质量之间的关系。研究结果表明：（1）根据户籍类型，职业学校学生的就业质量存在显著差异，城市户籍学生的就业质量高于农村户籍学生。De Brauw等人（2002）指出，与中国教育投资回报率10.1%的国际平均水平相比，中国农村学生的回报率通常在0%到6%之间。一些中国学者也通过中国家庭收入调查（CHIP）等数据证实了中国城乡教育回报率的显著差距。这可能是由于中国城乡间的经济和教育质量差异，以及城乡家庭之间的社会资本差异造成的。（2）职业学校学生的学习参与可以积极预测学业成就，认知参与、情绪参与和行为参与都与职业学校学生的学业成就正相关。这与其他类型和教育阶段的学习参与与学业成就之间的关系一致。知识只有当学生投入心理努力去掌握、理解和应用时，才能真正被理解和运用。只有当职业学校学生认识到职业教育的重要性，使用学习策略，保持积极情绪状态，并愿意为此采取行动时，才能取得良好的学业成绩。（3）职业学校学生中的认知投入与就业质量之间存在正相关关系。认知参与与工作成功之间的正向联系通过我们结构模型中的直接路径得到支持。这一结论得到了Li等人（2023）和Daan等人（2025）在中国弱势群体职业培训背景下的研究支持。认知参与强调主观意志力、努力和思维策略的应用。这种主观意志力和努力不仅体现在学习过程中，也体现在职业生涯早期。它不仅影响学习成果，还帮助学习者在工作中持续努力。

基于以上发现，并考虑到职业学校学生就业质量较低的问题，我们对学生、教师和管理者提出以下建议：（1）提高中等职业教育的质量，增强学生的认知参与度，而不仅仅是推动他们追求高等教育。管理者应制定相关政策来提高中等职业学校的教学质量和学习参与度。例如，继续实施“中等职业教育免费”政策，降低职业教育的个人成本，为职业学生开辟专门的升学渠道，提高教育质量，使学生无需升入大学就能获得较高的就业质量。（2）提高农村学生的就业质量，缩小城乡中等职业教育回报率的差距。首先，我们应该继续将“缩小城乡差距”作为政府的指导方向和政治目标。其次，增加对农村教育的投资，提高其质量，使学生能够通过教育获得技术和改善就业质量。最后，依靠乡村振兴政策，为农村学生提供就业 Assistance，消除户籍制度造成的城乡就业质量差距。（3）增强职业学校学生的认知、情绪和行为参与，提高他们的学业成就和就业质量。首先，政府和学校应加强中等职业教育重要性的宣传，让学生了解中等职业教育在提高技能和就业质量方面的作用。学生应运用认知策略专注于学习，课前做好准备，积极参与小组活动，与教师和同学保持和谐关系，互相帮助。教师应提高教学能力，采用现代教学方法，使教学活动更具吸引力，保持课堂内外的积极情绪状态，增强学生对学校和班级的归属感。最后，学校应提供有关学习方法的讲座。当学生遇到学习困难时，教师应帮助他们反思，鼓励他们继续努力，并帮助他们理解和应用知识。（4）提高职业学校学生的认知参与度，提高他们的就业质量。首先，学生应树立正确的学习观念和态度，摒弃“职业教育无用”的功利观念，内化通过学习扩展知识和提高能力以实现自我价值的追求，自觉培养自主学习和自我管理能力，并主动调整心理状态和学习策略。其次，教师应采用“二十一种教学策略”（Kimberly，2013），面向所有学生教学，给予学生思考和发言的机会，鼓励并积极管理所有学生的参与，建立一个包容和公平的课堂氛围，培养多元化思维。最后，学校应开展职业规划教育，指导学生制定学习计划，确定就业目标和生活方向，帮助他们正确理解并把握学习、生活和工作的关系，避免走弯路。

尽管研究发现大量职业学校毕业生缺乏正式劳动合同，这突显了他们在早期劳动力市场中的脆弱性，但许多挑战反映了中国劳动和社会福利制度的结构性问题，需要雇主、监管机构和社会安全框架的协调行动。然而，职业学校仍可以在加强职业准备教育方面发挥重要作用，包括基本劳动法知识、合同意识和社会保险知识。这些努力可以提高学生应对劳动力市场的意识和能力。

我们没有发现学业成就与就业质量之间存在显著关系。在中国职业教育领域，影响就业质量的因素还包括制度特征、家庭社会经济状况和实习经历（Bao，2022）。中等职业学校毕业生的非认知技能对工资有显著的正向影响，其效果大于认知技能，非认知技能可以显著提高就业稳定性（Li等人，2019）。未来的研究应继续探讨学业成就与就业质量之间的关系以及中介因素/变量，或在高等教育领域进行相关研究。

7. 限制
7.1 问卷数量和调查范围
由于中国经济发展水平和劳动力市场的差异，中国不同省份之间的收入存在很大差距。此外，由于文凭贬值，不同年份的职业学校学生的就业质量也存在显著差异。因此，研究对象被限制为过去4年内在同一省份毕业的职业学校学生，共收集到624份有效问卷。尽管具有一定的代表性和可靠性，但如果能够进行更大规模的调查并获得更多样本，将有助于我们更清楚地了解中国职业学校学生的就业质量，以及学习参与和学业成就对就业质量的影响，以及各种内部因素之间的相关性。我们的样本来自中国的一个省份，因此对研究结果的普遍性应谨慎解读。未来的研究可以通过包括其他省份或进行全国性调查来进一步验证我们的结果。进一步的研究应争取更多的资金和社会支持，扩大研究范围并增加样本量。

7.2 学业成就测量的限制
我们在模型中仅采用了学生的自我报告学业成就。从客观角度来看，至少获得一个职业资格证书是中职学生非常重要的教育目标。同时，鉴于不同专业之间比较成绩的难度，专业排名被视为学业成就的重要参考。

7.3 中国特有的因素限制了建议的适用性
中国的政治、经济和福利体系具有独特的特点，在中华人民共和国成立后的最初几十年里，职业学校学生的就业质量较高。然而，近年来，由于高等教育招生规模的扩大和文凭贬值，中等职业教育的相对经济和非经济效益显著下降。中等职业教育已成为经济条件较差的农村家庭中学业成绩不佳的儿童在达到法定工作年龄之前不得不选择的途径。这些儿童学习积极性低、学业成绩差，且就业质量低下，由此形成了一种恶性循环。为打破这一循环，中国政府实施了乡村振兴战略，加强中等职业教育的内涵建设，鼓励中等职业教育学生积极参与学习，改进职业教育的升学考试制度，提升高等职业教育的质量，并为中等职业学校毕业生提供多样化的晋升渠道。然而，这些措施需要来自中央政府的强大支持以及社会主义制度的保障，因此我们提出的建议在其他国家和地区可能难以普遍适用。尽管讨论部分提出的建议在中国背景下具有可行性，但它们严重依赖于国家主导的治理结构和政策机制，而这些机制在其他国家可能并不存在。因此，在国际背景下应用这些建议时应持谨慎态度，因为不同的制度环境和监管体系可能会限制其可直接迁移性。