大学生在线持续学习行为影响因素的实证研究.pdf
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1、学习者的持续学习行为对其在线学习质量至关重要。为明晰大学生在线持续学习的深层动因,以某省重点高校2 1 6 名学生为研究对象,对在线课程环境下大学生持续学习行为的影响因素进行实证研究。一方面,设计“在线课程环境下大学生持续学习行为影响因素调查问卷”,通过问卷调查筛选影响大学生在线持续学习行为的主要因素;另一方面,采用结构方程模型和回归分析法,探索各因素之间的作用路径,构建影响因素的关系结构模型。研究表明,教师助学、平台功能与服务、课程的设计与质量、感知有用性、学习目标与内部动机、知识基础、持续学习意向和社会评价是影响大学生在线持续学习行为的主要因素,其中平台功能与服务和教师助学是根本影响因素、
2、持续学习意向和社会评价是直接影响因素、课程设计与质量是核心影响因素。因此,可以通过加强教师的在线指导与关怀、学习平台的支持服务、在线课程的设计与开发和在线学习品质的培养,促进大学生持续参与在线学习。关键词:在线开放课程;慕课;大学生;持续学习行为;影响因素中图分类号:G434基金项目:辽宁省社会科学基金重点项目“基于社会认知理论的大学生在线学习力影响因素与提升策略研究(L20ASH002)。作者简介:赵磊(1 9 8 4 一),男,辽宁绥中人,辽宁师范大学教育学部讲师,博士,硕士生导师,主要从事高等教育研究;张鼎(1 9 9 6 一),男,吉林白城人,辽宁师范大学教育学部硕士研究生,主要从事在
3、线学习力研究。D0I:10.16401/ki.ysxb.1003-6873.2023.05.070文献标识码:A文章编号:1 0 0 3-6 8 7 3(2 0 2 3)0 5-0 0 8 3-1 2当前,我国高等教育已进入数字化转型的关键时期,以“线上与线下深度融合”为核心特征的混合式教学正逐渐成为高校常态化教学体系的重要组成部分,在线学习也随之成为大学生的主要学习方式。利用MOOC等优质在线课程资源,设计和开发信息化教学模式,打造与实施线上(或线上线下混合式)“金课”,推动高校传统课堂的转型升级,提升大学生在线学习或混合学习质量,是高校教学改革呕需解决的现实问题。然而,从传统课堂教学环境到
4、在线学习环境,再到混合学习环境,互联网技术支持的在线课程在变革传统学习机制的同时,也面临如何有效激发和维持大学生学习行为,显著提升其学习成效的困境。远程教育环境下教与学行为的时空分离和网络课程空间中教师对学生的弱控性,决定了持续学习行为在大学生在线学习过程中的重要性。84相关研究表明,若要更好地实现在线教育平台的使用价值,促进学习者有意义的深度学习,学习者的持续学习行为与持续强度是其中最为重要的必备条件1。探讨哪些因素会对在线课程环境下大学生的持续学习行为产生重要影响以及因素之间有什么关系,不仅有助于提升大学生在线持续学习强度和学习质量,而且对激发和维持大学生开展混合式学习的主动性与积极性,促
5、进其深度参与线下学习活动,完成课堂学习任务,形成对专业知识的深层探究和意义建构,获得丰富、个性化的学习体验,都具有重要意义。近年来,本文第一作者及研究团队通过文献的连续追踪与质性编码,结合访谈研究和专家咨询,提炼了在线课程环境下大学生持续学习行为的影响因素,并运用解释结构模型法构建了大学生在线持续学习行为影响因素的理论模型,系统审视了各因素间的层次结构关系与作用路径 。在前期研究成果的基础上,本文对理论模型中各影响因素之间的关系展开调查研究,并在优化模型的同时,探析在线课程环境下大学生持续学习的深层动因,以期为高校在线(或混合)教学质量的提升和大学生自主学习效果的改善,提供实证支持与现实依据。
6、一、研究设计(一)研究方法与思路首先,根据前期构建的影响因素模型,通过问卷调查法获取数据,探索影响大学生在线持续学习行为的主要因素;然后,运用结构方程模型和回归分析法对各主要因素之间的作用路径进行校验,优化理论模型,明晰影响因素之间的效应关系,具体研究思路如图1 所示。文献法访谈法解释结构模型法(二)问卷设计在前期理论研究中,将在线课程环境下大学生持续学习行为的影响因素归纳为学习者特征、教师助学特征、课程平台特征和应用环境特征四个维度,共1 4 个因素。其中,学习者特征层面的因素主要包括感知有用性(PU)、学习目标与内部动机(LM)、交互行为(IB)、学习满意度(LS)、学习能力与策略(LT)
7、、学习风格(LST)、成本预期(CE)、知识基础(KB)和持续学习意向(CI),教师助学特征(TA)指的是教师信息化教学学术水平、在线教学指导能力与关怀行为,课程平台特征主要涉及课程设计与质量(CQ)和课程平台的功能与服务(PF)两个方面,应用环境特征主要包括高校教学管理制度(TM)和社会评价(SE)两个因素 2)。以上述影响因素的四个维度为一级指标,各维度影响因素为二级指标,设计“在线课程环境下大学生持续学习行为影响因素调查问卷”,包括大学生基本情况和持续学习影响因素两部分,共5 2 道题目。其中,大学生的基本情况包括性别、年级、所属学科、资源获取渠道、课程学习数量与在线学习时间等6 道题目
8、,持续学习赵磊:大学生在线持续学习行为影响因素的实证研究构建影响因素模型样本测试项目分析信度、效度分析正式调查图1 研究的技术路线第5 期设计调查问卷修订间卷确定最终问卷建立结构方程模型因素筛选路径分析模型优化第43 卷影响因素包括46 道题目,采用李克特5点量表形式进行调查。该问卷于2 0 2 1年9 月进行了小样本试测,以对量表题目的适切性进行考察。通过遗漏值分析、反向计分、均值计算、临界比值分析和相关分析等环节,开展项目分析,以对被试在每个题目上的得分进行差异分析与同质性检验。结果显示,每道题目都具有良好的鉴别力和区分度,并保持同质,所有题目均可保留。在此基础上,通过限定因子抽取法对量表
9、中的46 道题目进行探索性因子分析。其中,KMO值大于0.8,Bartlett球型检验的统计值达到显著水平,说明可以进行因子分析。结果显示,有2 道题目的最大因子负荷量所属因子非其原层面因子,有3 道题目的最大因子负荷量低于0.6,因此可以将这5道题目删除,至此保留41道题目。之后,对修订后的问卷进行信度分析。结果表明,问卷总体CronbachsAlpha系数为0.9 8 7,说明问卷内部信度良好,各因素的CronbachsAlpha系数为0.8 0 8 0.9 45,说明问卷具有较高的可靠性和稳定性。(三)研究样本正式调查对象是来自X大学,经常利用在线课程资源进行自主学习或混合学习,并完成一
10、门或一门以上课程的学生,共2 2 8 人。正式问卷于2 0 2 1年11月通过网络社交平台进行发放,共回收问卷2 2 8 份,回收率为10 0%,其中有效问卷2 16 份,有效率为9 4.7%。调查样本的基本信息如表1所示。变量性别年级所属学科课程资源获取渠道学习课程的数量每次在线学习时间盐城师范学院学报(人文社会科学版)表1研究样本的基本信息选项男女大一大二大三大四研究生及以上文史理工其他学校要求平台推送他人推荐其他12门23门45门5门以上不到0.5小时0.51小时12小时23小时3小时以上85人数百分比(%)4119.017581.02210.2188.38237.94721.84721
11、.812859.37434.3146.49443.53214.84721.84319.914165.34520.8115.1198.83717.16731.07635.22411.1125.686二、研究过程与结果(一)调研数据的统计分析1.一级指标的统计与分析问卷中四个一级指标的描述性统计分析包括两部分。一方面,通过总分和均值分析,比较不同层面因素对大学生在线持续学习的影响程度;另一方面,通过偏度值和峰度值分析,揭示被试对问卷各维度题目的主观赋分与均值之间的差异程度和每个维度得分的离散程度,结果如表2所示。从总和与均值来看,教师助学特征对大学生在线持续学习的影响程度最高,其次是课程平台特征与
12、应用环境特征,学习者特征的影响程度最低,但均值都大于3.6 分,说明教师助学最有利于提升大学生的在线持续学习效果;从偏度值来看,各维度题目分数的分布均为负偏态,且绝对值较大,其中教师助学特征、课程平台特征和应用环境特征的绝对值均超过0.5,学习者特征的绝对值接近0.3,说明大学生对这四个维度的认同程度都很高,但相对来说,比较认同教师助学、课程平台和应用环境对自身持续学习行为的影响;从峰度值来看,教师助学特征和应用环境特征的绝对值较小,意味着这两个维度题目的数值分布较为高狭,集中于平均数两侧,说明大学生对这两个维度较为认可。一级指标最小值教师助学特征1课程平台特征1应用环境特征1学习者特征1赵磊
13、:大学生在线持续学习行为影响因素的实证研究表2 一级指标的描述性统计(N=216)最大值总和5828.005821.305813.505785.86第5期均值标准差3.83330.702163.80230.704623.76620.716723.63820.66513偏度0.5290.5730.541一0.2 8 3峰度1.5251.7881.5681.881尽管对一级指标中各因素的相关数据进行了描述性统计,但是它们之间是否具有显著差异,还需通过配对样本t检验进行考察,即按均值水平对一级指标各维度进行降序排列,并将相邻维度进行配对,观察二者之间的平均数差异是否显著。如表3 所示,教师助学特征、
14、课程平台特征和应用环境特征之间均值差异不显著,而学习者特征与应用环境特征之间均值差异显著,说明学习者特征与其他三个维度之间具有显著差异。由此可见,教师助学特征、课程平台特征和应用环境特征对大学生在线持续学习行为影响程度相对较大,学习者自身特征的影响程度相对较小,这与前面描述性统计的分析结果较为一致。表3 一级指标成对样本检验组对教师助学-课程平台课程平台-应用环境应用环境一学习者特征注:*代表p0.05,*代表p0.01,*代表p0.001。平均数0.0310.0360.128标准差0.2970.3290.412平均数的标准误0.0200.0220.028t值1.5341.6114.569*第
15、43 卷2.二级指标的统计与分析根据信息系统领域对“持续使用意向”的界定 3 ,在线课程环境下的持续学习意向可被理解为学习者对在线课程系统的持续使用倾向。如果大学生缺乏持续学习意向,就难以发生持续学习行为。加之前期研究表明,持续学习意向是影响大学生在线持续学习行为的最直接因素,能够对持续学习行为的变化进行有效表征 2 。为此,可将持续学习意向(CI)单独抽取出来,作为结果因素变量(受其他因素影响较大的变量 4),并结合其他13 个原因因素变量(对结果因素影响较大的变量 4),对在线课程环境下大学生持续学习行为的影响机制进行探索。为明确各原因因素变量对大学生持续学习行为的影响程度,可对除CI之外
16、的13 个因素的题目选值进行描述性统计分析,并按均值进行降序排列。从均值水平来看,LM、P U、S E、K B、PF、T A 及CQ等因素对大学生在线持续学习行为的影响程度较高,均值达3.7 以上;TM、L S、LT、L S T 和IB等因素的均值相对较低,在3.3 到3.7 之间;CE的均值最低,只有2.52。从成对t检验结果来看,LM、P U、S E、K B、P F 与TA之间的均值差异不大,但CQ与TA、C Q 与TM之间的显著性概率值均小于0.0 5,表明CQ与位于其前面的TA和位于其后面的TM等因素均具有显著差异。从标准误差来看,CQ的标准误差最小,表明该因素对大学生在线持续学习行为
17、的影响相对稳定。综合以上分析,学习目标与内部动机(LM)、感知有用性(PU)、社会评价(SE)、知识基础(KB)、平台功能与服务(PF)、教师助学(TA)及课程设计与质量(CQ)是影响大学生在线持续学习行为的主要因素,其他原因因素变量对大学生在线持续学习行为的影响不显著。(二)理论模型重构与研究假设通过以上分析,学习目标与内部动机、感知有用性、社会评价、知识基础、平台功能与服务、教师助学及课程设计与质量等因素是影响在线课程环境下大学生持续学习行为的主要原因因素,持续学习意向是具有直接表征作用的结果因素。其他因素对大学生在线持续学习行为的影响不显著,可以删除。在删除未达到显著影响水平的因素后,采
18、用解释结构模型法,按初始模型构建流程,对前期理论研究的影响因素模型进行重构,如图2 所示。知识基础平台功能与服务教师助学盐城师范学院学报(人文社会科学版)课程设计H4与质量87学习目标与H9持续学习意向内部动机H6H7H10感知有用性HII图2 在线课程环境下大学生持续学习行为影响因素的重构模型为进一步厘清各影响因素之间的关系,围绕这些因素提出可能存在的11种研究假设:H1:平台功能与服务对课程设计与质量具有正向显著影响;H2:教师助学对课程设计与质量具有正向显著影响;H3:课程设计与质量对知识基础具有正向显著影响;H4:课程设计与质量对学习目标与内部动机具有正向显著影响;H5:课程设计与质量
19、对感知有用性具有正向显著影响;社会评价88H6:感知有用性对学习目标与内部动机具有正向显著影响;H7:学习目标与内部动机对感知有用性具有正向显著影响;H8:知识基础对持续学习意向具有正向显著影响;H9:学习目标与内部动机对持续学习意向具有正向显著影响;H10:感知有用性对持续学习意向具有正向显著影响;H11:感知有用性对社会评价具有正向显著影响。(三)结构方程模型的建立与评估1.模型建立根据研究假设,采用AMOS26.0软件建立在线课程环境下大学生持续学习行为影响因素的结构方程模型。方程共涉及八个潜变量,分别为教师助学(TA)、平台功能与服务(PF)、课程的设计与质量(CQ)、知识基础(KB)
20、、感知有用性(PU)、学习目标与内部动机(LM)、社会评价(SE)和持续学习意向(CI)。其中,教师助学(TA)和平台功能与服务(PF)为外生潜变量,不需要设定残差项。其余皆为内生潜变量,需要对其设定残差项Y。此外,每个潜变量所对应的观察变量均需设定误差值e。2.模型参数估计违犯估计是指结构模型或测量模型统计输出的估计系数超出了可接受的范围 5。违犯估计法可用于模型参数合理性检验。在进行模型拟合度评估前,需检查模型是否存在违犯估计的情况,分析输出的估计系数是否在可接受或合理范围之内。违犯估计主要包括两种情况,一是误差方差出现负值;二是标准化系数大于0.9 5,接近甚至超过1。通过分析,模型中的
21、误差方差未出现负值,标准化系数的范围是0.0 52 到0.9 3 0,均未超过0.9 5。为此,该模型不存在违犯估计的情况,可进一步进行拟合度检验。3.模型拟合度评估结构方程模型的拟合度越高,其适用性就越高。在参考相关文献提供的测量指标的前提下C6J237,利用AMOS26.0计算估计值,得出模型拟合度的输出结果,如表4所示。测量指标拟合指标CMIN/DF小于3 为可接受,小于2 代表模型的适配度较佳绝对拟合指标RMRRMSEA当RMR的数值越接近0,表示模型的拟合度越好,通常认为RMSEA0.1NFI当NFI的数值越接近1,表示模型的拟合度越好CFI当CFI的数值越接近1,表示模型的拟合度越
22、好增值拟合指标IFITLI赵磊:大学生在线持续学习行为影响因素的实证研究表4模型拟合化测量指标判断标准当RMR的数值越接近0,表示模型的拟合度越好,通常认为RMR0.05当IFI的数值越接近1,表示模型的拟合度越好当TLI的数值越接近1,表示模型的拟合度越好第5期测量值2.7650.0340.0910.8810.9190.9190.908在绝对拟合指标方面,模型的各项指标均符合判断标准。其中,CMIN/DF(卡方自由度比)的值为2.7 6 5,虽然大于2,但在可接受范围之内;RMR(残差均方根)和RMSEA(近似误差的均第43 卷方根)的值分别为0.0 3 4和0.0 9 1,均符合判断标准。
23、在增值拟合指标方面,NFI(规范拟合指数)、IFI(递增拟合指数)、CFI(比较拟合指数)和TLI(相对拟合指数)的值均接近于1,符合判断标准。其中,尽管NFI的数值较小,但在样本较小或自由度较大时,以NFI值检验模型拟合度时会出现低估现象 6 148-49。综合以上分析可知,该模型具有良好的拟合度。通过对各变量进行参数估计,得出模型的参数估计值。如图3 所示,模型中所有变量之间的路径系数均为正值,表明研究假设中相关变量间均存在正向影响。TA1TA2120.212TA330.1322093TA4教师助学X.093TA5盐城师范学院学报(人文社会科学版)e0.1870.070Y2e4)0.118
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