□文/熊天诚 赵 悦 徐 蕾 刘东林

（苏州大学东吴商学院 江苏·苏州）

［提要］在信息技术飞跃发展、智能终端大规模普及、新冠肺炎疫情冲击等多重因素影响下，我国在线教育迎来全新的发展机遇。在线教育平台作为在线教育的载体对于在线教育的发展有着深刻的影响。通过建立多元线性回归模型研究课程特征与平台特征对在线教育平台发展的影响，研究发现：在课程特征方面，课程资源的丰富性程度对在线教育平台的发展有显著的正向影响，而课程资源的多样性程度、课程资源的离散程度对在线教育平台的发展影响不显著。在平台特征方面，平台建设模式、平台授课模式以及平台形式对在线教育平台的发展有显著影响，而平台类型对在线教育平台的发展影响不显著。经过稳健性检验后，结论依然成立。最后，结合对影响因素的探索，就高校在线教育平台提出发展建议。

一、引言

21世纪信息技术的大飞跃，在教育领域掀起一股教育教学方法改革的浪潮。基于现代信息技术的在线教育相比于传统教育而言，扩大了优质教育资源的受益面，突破了时空限制与体制障碍，推动了教育发展。艾瑞咨询数据显示，2016～2019年我国教育行业整体线上化率由8%～10%提升至13%～15%；受2020年新冠肺炎疫情的影响，全国各级各类学校延期开学，在教育部“停课不停学”的总部署和要求下，各学校纷纷开始了大规模的线上教学活动，我国在线教育行业市场规模同比增长35.5%至2，573亿元，整体线上化率提升至23%～25%。总体而言，我国在线教育仍然处于蓝海阶段，发展潜力巨大。

在线教育平台是实现在线教育的载体和依托，在线教育发展之迅猛与在线教育平台的发展息息相关。因此，为了促进在线教育的发展，有必要对在线教育平台的发展进行研究。

在线教育平台是教育和技术相结合的产物，所以其发展也主要受到非技术和技术两个方面因素的影响。在非技术方面，杨晓宏、周效章（2017）选取网易公开课等16个在线教育平台为研究对象，运用调查研究法、内容分析法分析了国内在线教育的发展现状，指出教学资源、教学模式、交互方式、商业模式及盈利模式会对在线教育平台的发展产生影响。毛军权（2020）对在线教育实践进行了反思，指出教学质量、优质资源共享的持续性、个性化教学的开展也是影响在线教育平台发展的重要因素。张男星等（2021）将我国在线高等教育平台与国外在线高等教育平台进行比较，探讨了学科类型、课程语言、课程共享性等因素对在线高等教育平台国际影响力的影响。Kravvaris&Kermanidis（2014）则证实了用户在社交媒体上的推荐对在线教育平台发展的影响。在技术方面，王运武等（2021）通过分析5G网络技术的优势，指出5G时代直播系统将赋能直播教育，可以为在线教育平台提供全新的应用场景和广阔的发展空间。Chen et al.（2020）指出平台的可用性（平台技术）对用户的满意度影响最大，同时也是影响在线教育平台发展的首要因素。他们提出了简化平台设计、提高平台对移动设备的适应性、增加平台功能、优化网络环境等建议以推动在线教育平台持续健康发展。Asarbakhsh&Sars（2013）、刘述（2019）、董伟等（2020）也从用户体验的角度对提高在线教育平台的可用性提出了相应的技术建议。

从以往文献来看，大多数学者主要关注的是一般课程特征（如：课程资源的丰富性程度、课程共享性、课程质量等）和平台技术特征（如：平台可用性、平台设计、平台功能等）对在线教育平台发展的影响，很少有学者关注其他课程特征（如：课程资源的多样性程度、课程资源的离散程度等）以及平台非技术特征（如：平台类型、平台建设模式等）对在线教育平台发展的影响。基于此，本文在充分借鉴和延续前人研究成果的基础上，通过建立多元线性回归模型来研究课程特征和平台特征对在线教育平台发展的影响，并根据研究结果向高校在线教育平台提出发展建议，以期望推动高校课程资源信息化建设。

二、研究设计

（一）样本与数据选取。本文以我国的在线教育平台为研究对象，样本选取过程如下：第一，剔除了只为在线教育提供技术服务的工具型平台；第二，剔除了变量数据不完整的平台。最终获得了121家平台在2020年的截面数据。

（二）模型设计与变量说明。本文在前人研究的基础上，从课程特征与平台特征两个层面来选取解释变量。其中，课程特征层面的解释变量包括：课程资源的丰富性程度、课程资源的多样性程度、课程资源的离散程度。平台特征层面的解释变量包括：平台建设模式、平台类型、平台授课模式、平台形式。据此，建立如下多元线性回归模型：

具体变量解释如下：

1、被解释变量。本文以平台关键词在2020年的日均搜索次数取自然对数（lnSearches）来度量平台的发展状况，数据来源于360趋势——大数据分享平台。该数值越大，说明学习者对该平台的关注度和使用频率越高，平台的发展状况也就越好。

2、解释变量

（1）课程特征层面的解释变量

①课程资源的丰富性程度（lnAmount）。本文以在线教育平台的课程数量取自然对数来度量平台课程资源的丰富性程度。该数值越大，表明在线教育平台课程资源的丰富性程度越高。学习者一般倾向于选择课程资源较为丰富的平台，因此课程资源的丰富性程度越高，平台发展越好，该变量的系数预期显著为正。

②课程资源的多样性程度（Categories）。本文以在线教育平台的课程分类数来度量其课程资源的多样性程度。平台的课程分类数越多，表明其课程覆盖的领域和范围越广，课程资源的多样性程度也就越高。课程资源较为多样的在线教育平台可以为学习者提供更多的选择空间，因此课程资源的多样性程度越高，平台发展越好，该变量的系数预期显著为正。

③课程资源的离散程度（Dispersion）。本文以在线教育平台各类课程数量的变异系数来度量课程资源的离散程度，其计算公式为：

其中，xi表示第i类课程的数量，n表示课程分类数。该数值越大，说明平台课程的离散程度越大。课程分布较为离散的平台可能存在严重的“偏科”问题，可能会对学习者的学习体验造成一定的负面影响，进而影响平台的发展，因此该变量的系数预期显著为负。

（2）平台特征层面的解释变量

①平台建设模式（Two，Three）。主流的在线教育资源与服务的提供者包括政府、学校和企业。本文将平台建设模式分成三种类型：单方建设（政府自建、学校自建、企业自建），双方合建（政府与学校合建、政府与企业合建、学校与企业合建），三方合建（政府、学校和企业共同建设），并根据此分类设置两个虚拟变量。当在线教育平台为单方建设时，Two=0，Three=0；当平台建设模式为双方合建时，Two=1，Three=0；当平台建设模式为三方合建时，Two=0，Three=1。多方合建相比于单方建设而言，可以从更多渠道为平台发展提供更多的资源，因此Two和Three的系数预期显著为正。

②平台类型（Type）。在线教育平台按照业务类型可以划分为综合型和专业型。本文根据此分类设置虚拟变量。当在线教育平台为专业型平台时，Type=0；当平台为综合型平台时，Type=1。综合型平台的课程涉及不同领域，典型的平台有中国大学MOOC、学堂在线等，而专业型平台的课程只涉及某个领域的不同方向，典型的平台有慕课网、CSDN等。随着社会分工和专业化的程度不断提升，专业型平台可能更受学习者的青睐，因此该变量的系数预期显著为负。

③平台授课模式（Teach）。该变量为虚拟变量。当在线教育平台的授课模式为录播时，Teach=0；当平台的授课模式为直播和录播相结合时，Teach=1。直播和录播相结合的模式相比于传统的录播模式而言，授课方式更加多样化，对学习者可能更具有吸引力，因此该变量的系数预期显著为正。

④平台形式（Form）。该变量亦为虚拟变量，当在线教育平台的形式为网页时，Form=0；当在线教育平台的形式为网页和APP时，Form=1。网页和APP共存的形式相比于传统的网页形式而言，形式更加多样化，有利于提高学习者使用平台的便捷性和灵活性，因此该变量的系数亦预期显著为正。

三、实证结果分析

（一）描述性统计。描述性统计结果如表1所示。lnSearches是在线教育平台发展状况的测度指标，lnSearches的最小值为3.219，最大值为12.378，标准差为2.145，说明不同在线教育平台的发展状况存在较大差异。其他变量的描述性统计结果见表1。（表1）

（二）回归结果。本文使用OLS（普通最小二乘法）对多元线性回归模型的参数进行估计，使用的统计工具为StataSE15.1，回归结果如表2所示。（表2）

模型检验：F检验统计量对应的p=0.000＜0.05，说明模型整体而言是显著的。所有解释变量对应的值均小于10，说明模型中不存在严重的多重共线性问题。White检验的检验统计量对应的p=0.236＞0.05，则不拒绝同方差假设，即模型中不存在异方差。在t检验方面，除了课程资源的多样性程度（Categories）、课程资源的离散程度（Dispersion）以及平台类型（Type）在5%的显著性水平上不显著之外，其他解释变量均在1%的显著性水平上显著。

（三）回归结果分析

1、课程资源的丰富性程度。回归结果表明，课程资源的丰富性程度的系数显著为正，在其他条件不变的情况下，平台课程数量每增加1%，平台关键词的日均搜索次数平均增加0.41%，即课程资源的丰富性程度越高，平台发展状况越好，这与预期相符，同时也验证了杨晓宏和周效章（2017）、董伟等（2020）的研究结论。学习者在使用在线教育平台的过程中重点关注的是课程资源的丰富性程度。丰富的课程资源意味着即使是对于同一门课程，学习者也可以拥有较多的选择权，如他们可以自行选择自己偏好的教师风格、课程难度、授课单位、课程价格等，从而找到适合自己的课程。而相对匮乏的课程资源则会严重限制学习者的选择空间，使得他们在无法找到令自己满意的课程的情况下，不得不放弃使用该平台。因此，丰富的课程资源是在线教育平台发展的先决条件。

2、课程资源的多样性程度。回归结果表明，课程资源的多样性程度在统计上不显著，即课程资源的多样性程度对在线教育平台的发展影响甚微，与预期不符。这可能是因为虽然部分在线教育平台的课程分类数较少，课程覆盖的范围和领域较小，但是这些范围和领域都是学习者学习的热门方向，因此即使是较少的课程分类数也会对学习者产生较强的吸引力，从而导致课程资源的多样性程度对在线教育平台的发展影响较小。

3、课程资源的离散程度。回归结果显示，课程资源的离散程度亦在统计上不显著，即课程资源的离散程度对在线教育平台的发展影响也较小，这也与本文的预期不符。这可能是因为虽然许多平台的课程资源的离散程度较高，出现了严重的“偏科”问题，但是其课程资源总体而言较为丰富，所以即使某些学科或领域的课程数量远少于其他学科或领域的课程数量，也完全能够满足学习者的学习需求，不会对学习者的学习体验产生明显的影响，进而不会显著影响在线教育平台的发展。

4、平台建设模式。回归结果显示，双方合建以及三方合建的系数显著为正，在其他条件不变的情况下，双方合建平台的平台关键词日均搜索次数比单方建设平台平均多143%，三方合建平台的平台关键词日均搜索次数比单方建设平台平均多227.7%，这说明双方合建和三方合建都比单方建设更能推动在线教育平台的发展，其中三方合建对在线教育平台的发展影响最大，这与本文的预期相符。多方合建在线教育平台有利于充分发挥各主体的优势：政府作为官方力量参与平台建设，有利于集中优质资源，搭建起可持续发展的官方级在线教育平台，提高平台的权威性与知名度。政府还可以利用政策导向，为平台带来稳定流量。例如，在“停课不停学”期间，教育部指定22个在线教育平台免费开放课程2.4万余门，为全国高校提供教学服务。此外，政府参与平台建设也有利于强化对在线教育平台的引导与监管，防止过度资本化而导致在线教育平台的“野蛮生长”。企业作为社会力量参与平台建设，有利于发挥企业在资金、技术、运营管理等方面的优势，为在线教育平台的发展提供必要的保障。企业作为创新的主体，可以推动在线教育平台的产品创新、服务创新、技术创新、商业模式以及盈利模式创新。同时，企业参与平台建设有利于推动公共教育服务供给社会化，加强平台之间的竞争，促使在线教育平台优胜劣汰。学校参与平台建设，可以为在线教育平台提供教学资源支持，为平台发展注入核心动力。同时，平台与学校合作可以为平台带来源源不断的用户资源，促进平台的可持续发展。总而言之，多方合建尤其是三方合建有利于政府、企业、学校之间优势互补，相互配合，最终推动在线教育平台的良性发展。

5、平台类型。回归结果显示，平台类型在统计上不显著，即专业型在线教育平台和综合型在线教育平台在发展上没有显著差异，与本文的预期不符。这可能是因为不同类型的学习者的需求不同。一般的学习者（如大中小学生）可能经常使用综合型在线教育平台，而部分有专业需求的学习者可能更偏好专业型学习平台，从而导致平台类型对在线教育平台的发展影响较小。

6、平台授课模式。回归结果显示，平台授课模式的系数显著为正，在其他条件不变的情况下，采用直播和录播相结合的模式进行授课的在线教育平台的平台关键词日均搜索次数比单独采用录播模式进行授课的平台平均多130%，即直播和录播相结合的授课模式能够推动在线教育平台的发展，与预期相符。与录播课程相比，直播课程能够模拟真实的课堂环境，增强学生的教学临场感。在教学过程中，学生可以通过举手按钮、对话框、弹幕等方式与老师互动，老师也能通过提问等方式及时检验学生的学习成果，从而提高教学质量和效果。与直播课程相比，录播课程也具有灵活性强、可以为学生提供查漏补缺的机会等优点。因此，相比于单独的录播模式而言，直播和录播相结合的模式不仅实现了两者的优势互补，还给予了学习者更多的选择空间，所以这种模式也更受学习者的青睐。

7、平台形式。回归结果显示，平台形式的系数显著为正，在其他条件不变的情况下，平台形式为网页和APP共存的在线教育平台的关键词日均搜索次数比平台形式为传统网页形式的平台平均多148.1%，即网页和APP共存的平台形式有利于推动在线教育平台的发展，与本文的预期相符。随着近年来移动智能终端的快速普及，我国手机在线教育用户规模呈现井喷式增长。中国互联网络信息中心发布的数据显示，从2015年至2020年6月，我国手机在线教育用户规模从5，303万人增长至3.77亿人。传统的网页形式虽然在功能和内容方面较为齐全，但是极易受到使用场景的限制，在便捷性和灵活性方面都不如移动端APP。在手机在线教育用户规模快速增长的大背景下，在线教育平台在原有网页形式的基础上增加开发APP，实现网页和APP共存的平台形式，有利于顺应时代发展趋势，拓宽平台的发展渠道，促进在线教育平台的发展。

四、稳健性检验

本文从以下两个方面开展稳健性检验：第一，剔除含有非高等教育课程的样本；第二，更换被解释变量的测度指标。

（一）剔除包含非高等教育课程的样本。考虑到本文的落脚点是推动高等院校在线教育平台的发展，而原始样本中包含了部分含有非高等教育课程的平台（占样本总数的9.92%），为了确保本文的结论不受这些含有非高等教育课程的平台的影响，本文将这类样本剔除后再进行回归，结果如表3所示。可以看出，在剔除了含有非高等教育课程的样本后，课程资源的丰富性程度（lnAmount）、双方合建（Two）、三方合建（Three）、平台授课模式（Teach）、平台形式（Form）仍在1%的显著性水平上显著，且系数符号未发生变化。其他3个解释变量依然在5%的显著性水平上不显著。同时，模型中也不存在严重的多重共线性问题与异方差问题（White检验的检验统计量对应的p=0.141＞0.05）。这说明该检验并未改变本文的结论。（表3）

表1 描述性统计结果一览表

表2 回归结果一览表

（二）更换被解释变量的测度指标。本文进一步使用同期各在线教育平台的百度指数取自然对数（lnIndex）替代原有的测度指标来度量在线教育平台的发展状况。同时，为了不受含有非高等教育课程的平台的影响，本文同样将这些样本剔除后再进行回归，结果如表4所示。可以看出，课程资源的丰富性程度（lnAmount）等5个解释变量仍然在5%的显著性水平上显著，且系数符号未发生变化。其他3个解释变量依然在5%的显著性水平上不显著。同时，模型中也不存在严重的多重共线性问题与异方差问题（White检验的检验统计量对应的p=0.231＞0.05）。更换被解释变量的测度指标后，本文的结论依然成立。稳健性检验在一定程度上验证了本文结论的可靠性。（表4）

五、研究结论及发展建议

（一）研究结论。本文通过建立多元线性回归模型来研究课程特征与平台特征对在线教育平台发展的影响。研究发现：在课程特征方面，课程资源的丰富性程度对在线教育平台的发展有显著的正向影响，而课程资源的多样性程度、课程资源的离散程度对在线教育平台的发展影响不显著。在平台特征方面，平台建设模式、平台授课模式以及平台形式对在线教育平台的发展有显著影响，而平台类型对在线教育平台的发展影响不显著。经过稳健性检验后，本文的结论依然成立。

（二）发展建议。根据研究结论，为促进高校在线教育平台发展、推动高校课程资源信息化建设，本文提出如下发展建议：

1、多途径提高课程资源的丰富性。一是注重课程资源的内容丰富。基于时代学科热点，推出学科交叉课程，如“计算机+金融”、“金融+物理”等课程，这些课程代表着学科最新的研究方向，也是当下市场对复合型人才提出的要求。它们不仅能够让学生接触更多的前沿知识，还能增加课程资源的先进性和丰富性。同时，结合高校特色、强势学科或时代热点，开设特色课程或热点课程，如校史解读、传染病防控等选修课程，这些课程作为高校的特有课程、优势课程或紧抓热点的创新课程，不仅有助于提升高校在线教育平台的专业性、新颖性和独特性，也有助于提升高校的声誉和知名度。二是注重课程资源的来源丰富。高校应当以自建课程为主，但也要注重引进其他学校的优秀课程。可以由多所高校联合组建在线教育平台，根据自身优势推出课程，如财经类高校可以推出财经类课程，理工类高校可以推出理工类课程。同一门课程可以由多所学校同时提供，以拓宽学生的选择空间。同时，应提高平台课程资源的共享性。不同高校的平台之间加强合作，将部分甚至全部课程资源在彼此之间共享。课程资源的共享性程度越高，课程资源的丰富性程度也就越高。三是及时更新课程内容，保持课程资源的时效性。部分高校在线教育平台的课程资源看似丰富，但是其中的许多课程早已不具有时效性，属于无效的课程资源。因此，高校应紧跟时代步伐，根据各学科最新研究成果和现实发展更新课程内容，减少因课程内容“过期”而产生的无效课程资源。

2、三方合建共同打造高校在线教育平台。高校可以和政府及企业合作建设在线教育平台。在合建过程中，政府和企业应充分发挥自身优势，助力高校在线教育平台发展。

表3 剔除含有非高等教育课程样本后的回归结果一览表

表4 剔除含有非高等教育课程样本后的回归结果一览表（被解释变量=lnIndex）

就政府而言，第一，应当为高校在线教育平台的发展提供扶持政策。如面对高校在线教育的网络卡顿等问题，政府应当抓住“新基建”的契机，制定相关政策，大力推进在线教育的基础设施建设。第二，做好高校在线教育平台的宣传与普及工作。如利用政府官网、微信公众号等向高校师生宣传平台，或通过官方认定教育活动合作平台，提高平台的知名度。第三，加强对高校在线教育平台的监管与整治。政府应为高校在线教育平台建立规范统一的标准，保证高校在线教育平台的课程质量。同时，知识成果和用户群是在线教育平台立身的根本，政府应当着重规范整治在线教育中的知识产权保护和信息安全问题。

就企业而言，第一，应抓住“互联网+教育”的机遇，做好相应的战略规划，将资金投入到有良好发展前景的在线教育平台中，遵循市场规则，建立竞争机制，以激发平台的发展动力。第二，为平台带来先进的运营与管理理念，丰富平台的发展模式。专业从事教育领域的企业加盟，可以实现强强联合，师资结合；而非专业从事教育领域的高新技术企业，可以与高校进行资源和技术的互补，比如华为与苏州大学共同打造“云中苏大”，江苏大学与弘成教育开展成人继续教育信息化。第三，坚持创新驱动发展，对高校在线教育平台的产品、服务、技术等进行不断地创新，如将高校在线教育与5G、直播等技术相结合，发展智慧课堂、AR/VR沉浸式教学等新型在线教育课堂。

3、采用直播与录播相结合的授课模式。一是注重课程与教学方式结合的多样性。基于课程要求、课程性质和课程特征，制订最适合课程的教学方案。对于部分大类基础课程，如高等数学、大学物理等，其课程难度较大，教学效果与老师的课上讲解和学生的课后理解息息相关。这些课程可以采取直播的方式补充教学，并在课程结束后保留好回放，以便学生课后巩固复习。在条件允许的情况下，一些线下教授的课程可以同步开设直播，并保存回放，使得容量有限但受学生喜爱的课程可以通过直播渠道获取，这有利于丰富高校的课程资源库，鼓励学生蹭课、发掘兴趣、自主学习，增加学生获取专业知识的途径。二是注重增强在线课程的教学临场感。对于录播课程，应当重视对学生的过程监督和结果考核，以群聊、答疑区等多种途径作为补充，重视学生与老师之间的问答互动，及时反馈。对于直播课程，可以通过增设弹幕等功能，及时反映学生接受情况和老师的教学效果，通过师生之间开展头脑风暴、师生角色互换等方式，增加师生之间的互动，弥补在线课程相比线下课程缺失的教学临场感。三是注重完善对教师开展在线课程活动的支持机制和监督机制。在进行课程直播和录播前，高校相关负责人应为教师提供适当的教学场景和完备的教学设备，充分支持教师的教学工作。在教师进行直播和录播的过程中，高校应给予教师充分的授课自由度，并在教师遇到录制困难时给予帮助。当教师课程录播和直播完成后，高校应对教师课程质量和课程评价进行考核，并建立相应的奖惩机制。四是注重合理安排直播课与录播课的数量与比例。对于高校而言，抛去新冠肺炎疫情等不可抗力因素，平时的教学活动都以线下授课为主，直播或录播的课程只能作为线下授课的补充手段。学校作为事业单位无法从开发在线教育平台谋取利润，其本职工作仍然是保证线下课程的教学质量。过多的直播或录播课会增加教师的教学负担，不利于教学质量的提升。因此，在安排课程形式的过程中，应以线下课程为主，线上课程为辅；线上课程中，应以录播课程为主，直播课程为辅。

4、通过技术手段丰富平台形式和优化学习支持系统。一是建设网页和APP两种平台形式。通过与企业开展合作，加强APP和网站的技术开发，及时对网页和APP进行同步更新，保证其流畅度、承载量、交互流畅度。完善页面设计，做到课程分类清晰，导航操作简洁。增加课程倍速、讨论区等功能的开发，加强后台对学生学习行为的观测与监督。同时，应注重对APP的打磨与优化，不断对APP进行迭代升级，以适应各种设备的系统与型号，增强兼容性，并关注用户在应用市场的反馈，提高用户满意度。二是充分考虑适用对象的特征和需求，促进课程平台及教育服务优化升级。利用大数据手段，通过对学生的专业特征、学习习惯等进行分析，对其学习效果和学习需求进行个性化诊断和评估，为其推送相关课程，有针对性地调整教学活动和交互策略，增强学生的平台使用体验。在APP上打造类似于“朋友圈”的“学习圈”，为学生提供互相交流、监督、打卡、鼓励的空间，学生可以通过分享学习进度相互促进。按照专业、兴趣、个性等划分小组，帮助学生找到志同道合的学习伙伴，增加平台学习氛围，维持学生的持续学习意向。