张滢琪 江国舟 吕坤 陈飞燕 苏玲

湖北师范大学计算机与信息工程学院 湖北黄石 435002

0 引言

近几年来，为顺应“互联网+”和后疫情时代的在线学习的飞速发展，树立并增强学生的自主学习意识，提高学生的创新、合作和实践能力，全国中小学及各高校都在努力探索适合自身发展的线上与线下教学相结合的混合式教学模式。但随着在线学习的深入开展，各种问题也日益显现。学生对新知识常停留在浅显的学习层面，并且由于在线学习过程中通常缺乏有效的监管措施，学生的学习参与度普遍较低。而作为衡量教学效果的关键性过程指标之一的学习参与度，将会对混合式教学的有效性造成直接影响，因此需要对其影响因素进行分析并积极探索提升学习参与度的策略和建议。

1 相关概念

1.1 混合式学习

混合式学习可以理解为一种运用多媒体和信息技术，实现“线下+线上”、同步与异步有机结合的学习模式。它突破了传统课堂的局限性，赋予学生充分的学习自主权，锻炼其自主学习能力、培养自律意识和探究精神，从而有效激发学生的主动性和创造力[1]。新冠疫情背景下，混合式学习受到大热的在线学习的推动，逐渐成为促进教育传播、提高教学质量的重要抓手[2]。

1.2 学习参与度

美国学者乔治·库（George D.Kuh）最早提出了学习参与度的概念。他认为学生对学习环境是否支持进步和发展的感知程度以及学生参与有效教育活动的程度即为学习参与度。其相应标准是学生对自身的满意程度和具体的学习成效，所以应当重点关注学生获取的真实的综合成绩[3]。斯金纳（Skinner）等人提出学习参与度是在整个学习过程中学生的持续行为和相应的情感程度，应当高度重视其持续性，因此要求教师在教学过程中应及时发现出现的各类问题，密切关注学生动态，并制定相关的合理策略。

1.3 在线学习参与度

在线学习参与度注重学生之间的互动与沟通，可理解为学生在网络学习环境下参与到有效学习活动中的时间和精力的总和。李克东教授将在线学习参与度定义为“学习者在数字化的学习环境中，利用数字化学习资源，以数字化方式进行学习的过程”[4]。王敏娟[5]提出了包含认知域、情感域和社会域的参与式学习的网络教学法模型。学者塞尔玛·冯德韦尔（Selma Vonderwell）和萨吉特·撒迦利亚（Sajit Zachariah）将影响在线学习的参与度的重要因素分为教育任务、信息负荷、技术和接口界面的特征以及内容体验[6]。瑞典学者赫拉茨基（Hrastinski）认为参与是学习的内在组成部分，而在线参与是一个复杂的过程，包括与同龄人以及老师的沟通、成绩质量评估、学习过程中产生的情感等，并且指出通过在线的方式可以鼓励参与[7]。

2 研究设计

2.1 研究目标

本研究旨在对大学生在线学习参与度现状进行调研，在此基础上探究其影响因素，并针对具体情况提出相应的策略建议，为后疫情时代背景下混合式学习模式的发展提供参考。

2.2 研究对象与方法

以A 大学选修混合式课程的大一到大三的在校生为研究对象，借鉴李爽等编制的远程学生学习投入评价量表[8]和黄慧所编制的量表[9]进行问卷设计。调查问卷第一部分内容主要为学生的基本信息，第二部分是学生在线参与的学习情况。选用李克特量表作为学生学习参与度的影响因素量表，每道题都是从左至右为1 ～5 分进行分数的统计，通过量表中的5个选项分析学习参与度影响因素发挥作用的程度。

在发放调查问卷前，首先对部分学生进行预测试。经分析发现问卷中的题项区分度都达到标准，无须修改或删除。通过问卷星平台共发放220 份，回收209 份，其中有效问卷为207 份，问卷有效回收率为99.04%。搜集整理问卷数据以后运用SPSS 25.0 软件与Excel 2010 软件对整个数据进行分析。

3 数据分析

3.1 问卷信度、效度检测

信度用来检测结果的一致性和稳定性，通过SPSS 25.0 软件显示量表的信度较好，其整体的克隆巴赫系数为0.964，各维度系数分别为学生特质0.875、结伴效应0.884、教师推动0.896、课程认知0.812、学习平台0.861。由此可得，问卷整体及各维度的信度都较高。

效度用以检测结果的有效程度，效度越高则说明所测内容与结果越吻合。经检验，KMO 值为0.971，Bartlett 球形检验值为0.000，这意味着量表的每一个项目在0.01 水平上的统计差异非常显著，因此第三部分的量表有效性较高。

3.2 A 大学学生在线学习参与度现状分析

3.2.1 在线学习整体参与情况

207 名调查对象的整体参与情况如表1所示。其中，参与意愿的均值最高，参与认同的均值最低，学生普遍愿意进行在线学习，但认为在线参与的重要程度一般。每周通过网络参与学习的时长差异最大，标准差为1.13，平均学习时间在4 小时左右。多数学生认为在线学习平台能提供一定的帮助，有利于知识的整合。

表1 在线学习整体参与情况描述性统计

3.2.2 年级、专业对在线学习参与情况的影响

如表2所示，控制因素年级和专业类别对应F统计量的相伴概率Sig.值均大于显著性水平0.05，说明不同年级以及不同专业对学生的参与意愿、周学习时长、参与认同和参与后满意度四个方面都没有显著性影响。年级和专业类别交互作用下得出的对应F统计量的Sig.值仍大于显著性概率0.05，因此可以得出结论，即在线学习整体参与情况与专业和年级并没有本质上的联系，不受二者影响，主要取决于个人的主观感受和实际行为。

表2 多因素方差分析

3.2.3 进行线上学习时对教师角色的需求情况

学生对教师角色需求的统计结果如表3所示，学生希望教师能够共同参与到学习平台中的讨论模块并进行有效的监督，需要教师帮助解答问题。在线教学使互动方式多样化，教师的加入更能提高学习平台的活跃度。异步互动功能使学生当堂找出问题答案的压力减小，将有更加充足的时间去询问师长和同学、查阅相关资料等，对问题的探讨和研究往往会随之深入。从统计结果中我们还发现，需要教师引导思考和建构知识的学生数极少，说明在线学习通过提供多样化的学习资源以及巧设的教学环节能激发学生的学习兴趣，培养和提高了学生的科学思维能力。

表3 对教师角色的需求统计

3.3 影响因素分析

3.3.1 描述性统计分析

三个年级不同专业的本科生在线学习参与度影响因素的描述性统计如表4所示，各维度均值介于3.66 ～3.70 之间，标准差均小于1。表明这5 个维度对大学生在线学习参与度的影响都在一般影响到比较影响之间，且各个维度的所测样本整体认知差异较小。在学生特质维度中，是否具有良好的自我反思能力与是否制订详细的学习计划这两道题的均值相差最多，学生认为制订学习计划更为重要，根据自身实际情况循序渐进能够积极参与并投入到在线学习中。而课中以及课后的回顾与反思则影响较小，原因可能有二。其一是线上学习极具直观性和便利性，学生可以随时接触到变枯燥抽象为直观形象的学习资源，促进对新知识的建构。其二是在线学习不同于线下教学过程中有老师的实时监督，它需要学生有更多的学习自主性，而学生的自我约束和自我反思能力普遍较差。在结伴效应维度中，学生普遍认同通过学习小组完成线上作业且分工明确可以达到更好的学习效果。教师（助教）布置课程任务、对课程本身的喜爱以及教学平台有作业和测验功能等都会促进学生更好地利用网络进行自主学习。

表4 影响因素各维度总体水平的描述性统计表

3.3.2 相关性分析

使用皮尔森相关系数来研究各变量中连续性数据的相关性。如表5所示，学生特质和学习平台之间的相关性最强，相关系数达到0.736，结伴效应与学生特质的相关性系数为0.521，相关系数相对最低。学生特质、结伴效应、教师推动、课程认知、学习平台以及学习参与度两两相关系数介于0.521至0.736 之间，均呈现中等程度相关以上。综上，所有皮尔逊相关系数r均在0.521 以上，且P值小于等于0.01，说明学习参与度与所有影响因素之间均呈显著正相关。结伴效应和教师推动与在线学习参与度的r值较大，说明二者对学习参与度的影响最大。

表5 在线学习参与度影响因素的相关性分析

3.3.3 回归分析

结合研究内容，以学生特质、结伴效应、教师推动、课程认知和学习平台作为自变量，以在线学习参与程度为因变量，进行回归分析。结果如表6所示。

表6 在线学习参与度的回归分析

由表6 中数据所构建的回归方程为：

学习参与度=0.314× 学生特质+0.256×结伴效应+0.331× 教师推动+0.081× 课程认知+0.104×学习平台

结果中测定系数r2为0.822，F值367.736，通过了1%的显著性水平检验，说明各项系数联合有效。学生特质、结伴效应与教师推动3 个维度的Beta 绝对值较大且在1%的水平上显著，即学生自身的感知有用性和感知易用性能很大程度上促进学习参与，教学互动（包括师生互动和生生互动）也能有效激发学生的学习热情。

课程认知对在线学习参与度的影响系数为0.081，对应的P值为0.224，即该项维度对学生的在线参与度没有显著的影响。学习平台的系数为0.104，在1%的水平上显著，表明学习平台的智能化、人性化能在一定程度上激发学生的学习兴趣，提升在线教学效果。

4 研究结论及建议

4.1 研究结论

体验混合式课程的大学生在线学习参与度总体处于中等偏高水平且不受性别、年级和专业的差异性影响。学生使用频率最高的平台功能是试卷测试和视频讲解，因为学习仍是大学生的首要任务，因此这两大功能可增强学生的感知有用性。学生特质主要为是否有学习意愿、学习兴趣、自主性和自我反思能力，同伴的协助和支持以及教师的及时答疑对学生在线学习参与度影响较大，学生渴望在学习中得到周围人的关怀和帮助。学习平台的影响因素主要为学习资源是否丰富、易得、清晰，学生对混合式课程的价值认同感影响在线学习的态度、过程和结果。综上，五大因素对学生在线学习的影响程度存在一定差异，但都是正相关关系。学生保持较强的学习动机，便能持续性地投入学习活动中，进而提高参与度和满意度[10]。

4.2 启示与建议

4.2.1 学生要强化自我约束，实现认知高阶目标

如今正处信息时代，各类优质的在线学习资源层出不穷，而网络亦是一把双刃剑。在线学习平台中的讨论主题下有一定数量的学生回帖，往往是他们在应付了事，难以看到实质性的内容或深一步的思考。因此首先应当增强学生的学习意识，强调自我学习能力的重要性，鼓励、督促其主动地进行学习。大学生要强化自我约束，善于利用网络进行智慧学习、个性化学习。从浅层次信息的获取与分析转向深层次的理解与应用，从强迫式的知识技能习得转向有意义的思维学习，这也是在线学习中极为重要的一环。学生要学会自我激励、自我约束、自我控制，充分利用网络学习资源实现认知高阶目标，才能更好地提升在线学习质量。

4.2.2 分组协作，各担其责，推进同伴互助互评

教师进行分组时，应充分考虑学生的特点，提前设计并派发新任务，对小组成员进行不定期的调整，提升学生对不同合作伙伴的适应能力。要清晰定位小组内各角色的职责，并进行不定期的角色互换，有利于学生在团体中切身感受同伴的心理状态与行为动机，学会协作，更好地完成任务。互评环节中由于学生的点评通常十分直接、真实，具有针对性，因此有助于培养学生的批判性思维能力。通过他人的评价检验出自己对知识的掌握情况，能够激发学生的上进心，更能有针对性地完善自身的知识结构，从而达到分组协作、相互学习和借鉴的目的，强化生生之间的互动性。

4.2.3 以教师为主导，注重过程性和综合性评价

教师要主动调整自身定位，在课前、课中和课后加强对学生的引导与支持，鼓励其独立思考并自主学习，制订符合实际情况的学习计划，在这个过程中注意定期评估学生计划的完成度。除此之外，教师要积极顺应智能化教育环境和教学工具的兴起的潮流，善于使用学习平台中的信息推送功能、数据统计分析功能等，实现教学的及时化、精准化。强调在过程中评价学生，在结果中肯定和鼓励学生。要明确在线学习规范，制定在线学习评价标准，定期为学生提供个性化留言，及时反馈每个学生的情况[11]。在评价过程中教师能够帮助其增强自我监督意识，正确认识自身的优势和不足，促使其不断进步和发展。

4.2.4 及时补充、完善和创新课程资源

为满足学生在线学习的预期，就要从学生对课程学习的需求出发，持续更新、补充和完善在线课程资源的内容[12]，包括预习和复习所需的基础性课程资源和拓展性课程资源等。丰富的课程资源方便学生找到高效的学习方法，从知识的接受者转变为知识共同的建构者。要根据课程内容，增强学习资源的创造性。而教师和学生在对学习资源进行再加工和再创造之后，可以使其不断完善，为学生的自主性学习提供更多的便利[13]。