郑 莹

(宜春学院外国语学院，江西 宜春 336000)

一、引言

随着大规模在线开放课程、移动学习、数字化学习、自适应学习以及智慧课堂等技术的发展，学习变得便捷而无处不在。有关如何借助技术增强人的认知和学习的相关思考与研究进一步成为研究热点。技术增强的学习(Technology-enhanced Learning，简称TEL)是将技术融入学习环境的教学干预措施，也是一种具有代表性的教学设计方法，被定义为“将数字技术整合到教学过程以提高学习质量”的技术增强学习或技术增强学与教[1]。

近年来，促进深度学习已成为高等教育的一项重要任务，设计和实施含有学习材料、学习任务、教学策略或完整课程的教学干预也成为高等教育中培养学习者深度学习能力的常用策略[2]。技术增强型学习环境中基于技术的教学干预有助于促使学习者参与复杂的认知活动并促进学习者的深度学习能力的发生发展。同时，因为学习者因素对教学设计产生直接和重要影响，在实施教学设计前应尽可能了解学习者的个体特征，以期助力干预措施发挥预期作用。

二、技术增强型学习环境中的深度学习

深度学习是学习方法的一种，属于学习风格研究的子集。浅层学习方法与深度学习方法是最广泛接受的学习模型，描述了从浅层到深层的学习方法连续体。浅层学习是指在习得知识的过程中学习者以达到考试最低标准为目标而使用的学习方法，深度学习则指学习者积极参与学习内容的建构和深度加工以实现有意义学习的过程[3]。深度学习强调通过互动建立学习者新知和旧知之间的联系，旨在发展学习者的高阶思维能力和批判性思维能力。采用浅层学习方法的学习者更喜欢采用死记硬背的学习策略，采用深度学习方法的学习者偏好使用批判分析和反思等学习策略来全面理解学习内容。换句话说，学习者的学习方法与其所使用的学习策略紧密相关。

研究人员普遍认为，技术可在帮助学习者“使用更高级的思维技能来计划与实施研究、管理项目、解决问题以及使用适当的数字工具和资源作出明智决策”方面发挥重要作用[4]。技术增强型学习环境是以促进学习者深度学习为目标而构建的学习场所，可激发学习者的学习兴趣，支持师生和生生交互，鼓励参与[5]。技术增强型学习环境不仅能促进学习者的反思、激发学习者的创造性思维、扩展学习者的视野，还能为学习者提供多个视角以影响和改变学习者的学习过程。

在技术增强型学习环境中，采用深度学习方法的学习者倾向于更多地参与高阶思维活动，并取得更好的学习结果[6]。因此，技术增强型学习环境的研究人员一直在努力寻求如何设计和实施基于技术的教学干预以使技术增强型学习环境能够真正提高学习者的学习效果。尤其是2020年以来，疫情影响下的技术增强型学习环境已掀起了一波波浪潮。可见，基于技术增强型学习环境促进学习者深度学习的相关研究具有其实践价值。

三、技术增强学习环境中的学习者因素

学习者因素，即学习者特征，主要涉及学习者的认知特点、学习兴趣、学习风格和个性特征等。依据Lee和Choi[7]的研究，本文所说的学习者因素主要指技术增强学习环境中对提高教学系统的适用性和针对性具有重要影响的认识论信念和技术使用态度。

(一)认识论信念

认识论信念是学习者对知识和知识获取所持有的一种观念或态度，渗透在教与学的方方面面，影响学习者的学习过程和结果，对教学亦有不可忽视的影响力。对认识论信念的研究不仅有助于改善教学，还能帮助学习者塑造合理的认识论信念，帮助教师了解学习者学习中的认知机制，为实现教学目标和提高教学效果提供理论指导。

相关研究表明，学生对知识和学习本质的看法(即个人认识论)对于学习过程至关重要[8]。传统教学环境中，学习者的认识论信念是其采用学习策略的重要决定因素。Schommer提出认识论信念由四个维度组成，即知识的确定性、知识的简单性、学习快捷性和能力固定性[9]。无论是在传统教育环境还是在技术增强型学习环境中，认识论信念均可直接或间接地影响学习者的问题解决能力。学习者对认识论信念的依赖程度越低，他们对知识和学习的信念就越成熟，他们用于深度信息处理的学习策略就越先进。例如，相对于使用台式电脑开展学习活动的课程，具有较高认识论信念的学习者在使用平板电脑展开教学的课程中能够取得更好的成绩[10]。此外，学习者的认识论信念亦是影响技术增强型学习环境中学习者自我调节的因素之一，当学习者认为技术增强型学习环境与学习方法存在冲突时，技术将难以促成学习者获得预期的学习成果[11]。

(二)技术使用态度

在技术增强型学习环境中，对技术使用的态度是影响学习者学习方法选择和学习结果的重要因素。相关研究认为，因为技术增强的学习环境为学习者提供真实而复杂的问题，技术有助于从认知上吸引学习者挑战其思维过程，促进学习者积极参与主动学习[12]。

技术使用态度主要涉及学习者的情感和认知两个方面。情感方面的技术使用态度指学习者在使用技术的过程中所体验到的或多或少不舒服或愉快情绪。认知方面的技术使用态度指学习者对技术助力学习过程的一种感知，认为技术可以增强学习者与教师或同伴之间高效且有意义的互动，技术也可以为学习者提供诸多不同程度的好处。无论采用哪种技术，对技术或技术使用的态度都会影响学习者的学习参与度，进而影响他们的学习方式和学习结果。换句话说，即使通过技术增强型学习环境实施了有效的课程设计，学习者个体特征中的消极态度也会对学习成绩产生不良影响。

四、研究问题

到目前为止，国内研究人员鲜有关于技术增强型学习环境中学习者因素对学习者深度学习能力影响的研究。同时，尽管许多研究已经证实学习者对技术的态度与该技术使用效果之间的密切联系，对于技术增强环境中技术使用态度对深度学习的影响情况，知之甚少。

如前所述，为使学习者成为深度学习活动的积极参与者，在设计因素发挥作用之前，需充分考虑学习者因素。技术增强型学习环境下学习者的认识论信念和对技术的态度是其学习者因素的重要组成部分。承此，本研究旨在探讨技术增强型学习环境中学习者的认识论信念、技术使用态度与学习方法之间的结构关系，具体研究以下四个问题：(1)学习者的认识论信念是否会影响其深度学习方法；(2)学习者的认识论信念是否会影响其浅层学习方法；(3)学习者对技术使用的态度是否会影响其深度学习方法；(4)学习者的对技术使用的态度是否会影响其浅层学习方法。

基于以上研究问题列出本研究待检验的假设，相应的研究模型如图1所示。具体研究假设如下：

H1:学习者的认识论信念对其深度学习方法产生积极而直接的影响。

H2:学习者的认识论信念对其浅层学习方法产生积极和直接的影响。

H3:学习者的技术使用态度对其深度学习方法产生积极而直接的影响。

H4:学习者的技术使用态度对其浅层学习方法产生积极而直接的影响。

五、研究设计

(一)数据来源与处理

数据收集自2021年4月至5月，共有来自笔者所在大学的790名学生参与调查。其中，女生占样本的57.72%(456人)，男生占样本的42.28%(334人)。70.76%的参与者是大一学生(559人)，24.56%(194人)是大二学生，2.66%(21人)是大三学生，1.65%(13人)是大四学生，0.38%(3人)是研究生及以上。这些学习者均有英语、工程、护理、艺术、心理学和数学等线上学习或移动学习经历。在技术增强型学习环境中，学习者完成线上学习任务，并参与线上课程的交流与反馈。数据处理采用SPSS 24.0及结构方程模型软件SEM 22.0。

(二)研究工具

在这项研究中，使用自我报告问卷收集数据，该问卷包括四组有效的调查，旨在测量认识论信念、对技术使用的态度以及深度和浅层学习方法。使用李克特五分量表进行回答(1.“非常不同意”，2.“不同意”，3.“一般”，4.“同意”和5.“非常同意”)。使用Cronbach’s α系数对三个结构的内部一致性进行评估。测量学习者因素的39个项目的内部一致性为0.949，大于0.9，因而说明研究数据信度质量高。

1.认识论信念量表

本研究使用Schommer关于认识论信念的开创性量表[9]。该量表包括五个结构：简单知识(具有一个具体且已知的事实性知识)，确定的知识(确定且明确)，无所不知的权威(由权威给予)，先天能力(天生的学习能力)和快速学习(短时间内发生的学习)。本文采用了与知识信念相关的“简单知识”和“特定知识”中的14个项目。我们将这些结构分为复杂知识和简单知识，并对一些项目进行了反向编码。其内部信度为0.884，大于0.8，说明研究数据信度质量高。

2.使用技术态度量表

本研究使用Agyei和Voogt的“信息技术使用态度”量表[13]。该量表中的五个项目被应用于本研究，分别属于三个子类目：技术热衷度(“学习计算机令人兴奋”)，互动性(“学习计算机增强了学生与教师之间的互动”，“学习计算机增强了学生之间的互动”)和学习观(“技术使用使学习更加有效”，“计算机可以成功地用于需要创造性活动的课程”。其内部信度为0.907，大于0.9，说明研究数据信度质量很高。

3.学习方法测量量表

本研究使用Biggs等人开发的“学习过程问卷”(SPQ)测量学习者的学习方式[14]。问卷包含两个类目：浅层学习方法和深度学习方法。深度学习方法包括深度学习动机(例如，“我发现有时学习会让我产生强烈的个人满足感”)和深度学习策略(例如，“我会认真阅读与讲座配套的大部分阅读材料”。而浅层学习方法则包括浅层学习动机(例如，“我的目标是在尽可能少做功课的情况下通过课程”)和浅层学习策略(例如，“我发现通过考试的最佳方法是尝试记住可能出现的问题的答案”)。该问卷的每个子构造含有5项，共计20项。深度学习方法的内部信度为0.884，浅层学习方法的内部信度为0.852，均大于0.8，说明研究数据信度质量高。

(三)数据收集与分析

分析所收集的数据用以探索各种潜在变量(认识论信念、技术使用态度、深度学习、浅层学习)之间的关系。研究模型假设认识论信念对学习者的深度学习方法和浅层学习方法均产生积极而直接的影响，技术使用态度对学习者的深度学习方法和浅层学习方法均产生积极而直接的影响。对基本假设进行了验证性因子分析(Confirmatory Factor Analysis，简称CFA)，根据测量关系修正初始模型，剔除模型中未呈现显著性或标准载荷系数值低于0.6的异常值，修正后总计24项。通过最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation，简称MLE)估计模型，得到模型如图2所示。计算模型拟合的多个拟合优度指数包括χ2、χ2/df、近似均方根误差(RMSEA)、标准拟合指数(NFI)、比较拟合指数(CFI)和图尔凯雷指数(TLI)。因子负荷及其重要性也被用于生成详细的测量模型。

图2 最终模型

六、研究结果

作为变量之间关系的初步探索，利用相关分析去研究深层学习策略、深层学习动机、浅层学习策略、浅层学习动机分别和认识论信念、复杂知识、简单知识、技术使用态度、学习观、互动性、热衷技术共7项之间的相关关系，使用Pearson相关系数表示相关关系的强弱情况。

如表1所示，深层学习策略与认识论信念、复杂知识、简单知识、技术使用态度、学习观、互动性、热衷技术共7项之间全部均呈现出显著性，相关系数值分别是0.703,0.827,0.653,0.663,0.641,0.643和0.606，并且相关系数值均大于0，意味着深层学习策略与其他7项之间有着正相关关系。深层学习动机与认识论信念、复杂知识、简单知识、技术使用态度、学习观、互动性、热衷技术共7项之间全部均呈现出显著性，相关系数值分别是0.698,0.790,0.643,0.656,0.643,0.625和0.607，并且相关系数值均大于0，意味着深层学习动机与其他7项之间有着正相关关系。浅层学习策略与认识论信念、复杂知识、简单知识、技术使用态度、学习观、互动、热衷技术共7项之间全部均呈现出显著性，相关系数值分别是0.733,0.600,0.752,0.390,0.354,0.408和0.400，并且相关系数值均大于0，意味着浅层学习策略与其他7项之间有着正相关关系。浅层学习动机与认识论信念、复杂知识、简单知识、技术使用态度、学习观、互动性、热衷技术共7项之间全部均呈现出显著性，相关系数值分别是0.712,0.610,0.716,0.442,0.422,0.436和0.428，并且相关系数值均大于0，意味着浅层学习动机与其他7项之间有着正相关关系。

表1 Pearson相关系数

如表2所示，模型回归路径系数汇总表格展示变量之间的影响关系情况。技术使用态度对于深度学习影响时，标准化路径系数值为0.416>0，并且此路径呈现出0.01水平的显著性(z=13.316，p=0.000<0.01)，说明技术使用态度会对深度学习产生显著的正向影响关系。认识论信念对于深度学习影响时，标准化路径系数值为0.398>0，并且此路径呈现出0.01水平的显著性(z=12.759，p=0.000<0.01)，说明认识论信念会对深度学习产生显著的正向影响关系。技术使用态度对于浅层学习影响时，此路径并没有呈现出显著性(z=-1.271，p=0.204>0.05)，说明技术使用态度对浅层学习并不会产生影响关系。认识论信念对于浅层学习影响时，标准化路径系数值为0.799>0，并且此路径呈现出0.01水平的显著性(z=27.426，p=0.000<0.01)，说明认识论信念会对浅层学习产生显著的正向影响关系。

表2 模型回归系数汇总表

使用χ2、χ2/df、RMSEA、NFI、CFI和TLI的拟合指数评估整体模型拟合，如表3所示。已有研究普遍认为CMIN/DF应小于5，小于3更佳；NFI、TFI和CFI最好大于0.90，越接近1越好；RMSEA应小于0.10，越接近0越好。值得注意的是，以上指标都不能单独作为评价模型与数据拟合程度的依据，要把各个指标综合起来考虑，只有绝大多数指标都满足惯例要求，才能认定模型与数据拟合[15][16]。因此，卡方(χ2=947.231，df=239)具有统计学意义(p < 0.000)。RMSEA为0.061，表明拟合良好。NFI、CFI和TLI的指数分别为0.90、0.92和0.91，表明拟合良好。拟合指数显示了因果模型和观测数据之间的良好拟合，所有的拟合值显然对研究模型假设的正确验证。

表3 模型拟合指数汇总表

七、讨论与建议

(一)讨论

本研究的目的是探究学习者因素之认识论信念和对技术使用的态度对技术增强型学习环境下学习者深度学习的影响。结果表明，认识论信念和技术使用的态度对学习者的深度学习方法均呈现出显著的正向影响关系，技术使用态度对浅层学习的影响未呈现出显著性。下面将进一步详细讨论。研究结果支持H1、H2和H3的假设。学习者因素对学习者的深度学习方法产生了积极影响。当学习者身处技术增强型学习环境中，与之相关的认识论信念会被激活，从而影响该环境中学习者的学习行为，这与Asha等人[17]的研究结果一致。Akyol和Garrison指出，技术增强型学习环境中的深度学习活动可以通过学习社区培养的认知存在来解释，这种认知存在促进了学习者的深度学习方法并最终促进其高阶思维[18]。Psycharis提出，认识论信念直接影响学习者在技术增强型学习环境和非技术增强型学习环境中的学业表现[19]。在技术增强型学习环境语境中，可以设计基于认识论信念的问题和探究活动来促进学习者的深度学习能力，这与Psychari[19]的研究结果一致。此外，研究表明，以学习者为中心的网络课程社区学习环境能够通过强交互活动积极影响着深度学习方法。由此可见，深度学习动机和深度学习策略可能使学习者的认识论信念外化；将认识论相关的无形干预与学习策略或动机相关的更实际的有形干预措施相结合，能够更好地促进学习者的深度学习能力发展。

研究结果不支持H4的假设。研究发现，技术使用态度对学习者的深度学习产生直接影响，但对浅层学习影响较弱，学习者对技术的态度和他们的浅层学习方法之间不存在统计学上的显著相关性；这与Abdullah等人[20]的研究结果一致，但与Kay[21]和Psycharis[19]的研究结果不同。Kay认为对网络学习工具的态度会影响学习者的学习表现[21]，而Psycharis则提出学习者对技术的态度与学习成果直接相关[19]。这表明，在技术增强型学习环境下的教学设计仍可重点围绕基于互联网的结构化探究、知识共享、反馈交流和协作反思活动展开，以吸引乐于采用浅层学习方法的学习者及其他学习者通过干预活动自然扩展其思维的广度和深度。

总而言之，在技术增强型学习环境中不同水平的学习者因素以不同的方式发挥作用。认识论信念和技术使用态度这两个学习者因素既是学习干预的热点结构，也是相对抽象的学习者因素。事实证明，抽象的学习者因素对传统学习环境中的学习方法和学习成果产生重大影响；在技术增强型学习环境中，抽象的学习者因素也对具体的学习方法产生影响。因此，技术增强型学习环境有助于学习者深度学习的发展，尤其是对于认识论不成熟和态度消极的学习者而言，技术增强型学习环境是更理想的学习环境。

(二)建议

依据研究结论可以得出以下建议：

首先，为促进深度学习的发展，需要提高学习者的认识论信念和端正其技术使用态度。技术增强型学习环境的深度学习，应通过技术提供的真实学习环境促进积极的讨论和反思。同样，仅仅强调学习的积极态度可能不会立即导致期望的学习结果。认识论信念和技术使用态度之间的一致性将作为一种强有力的干预手段促进深度学习的发生，从而发挥技术增强型学习环境的最佳作用。因此，建议在技术增强型学习环境下创设有意义且连贯的学习体验，以良好地促进认识论信念和技术使用态度的发展，从而有效地提高学习者的深度学习能力。这种有意义的、连续的学习体验可能涉及促进深度学习的动机和策略的学习活动和适当的技术应用，允许学习者通过深度参与的学习探究活动来提高个人的学习满足感，要求学习者完成诸如拓展阅读、知识整合、模拟或建模等需要应用深度学习方法的任务。

其次，需要特别关注评估过程中融入能够触发深度学习动机和建构深度学习策略的实际干预措施。从逆向思维的视角看，学习者通常会依据评价标准或评价方法建构对自己的学业成绩最有效和最高效的学习策略。换句话说，评估的标准和方法可以作为选择学习策略和学习方法的强大动力。已有研究认为，以测试为中心的评估对反思性思维有负面影响。因此，高等教育可将学习过程评价的重点转向以深度学习方法为中心的过程性检测，并最终指向学习者的批判性思维和高阶思维发展。