教師支持與學習投入的分析模型研究

劉金龍 楊柱天 吳芝路 尹振東

摘 要：基于在線學習的實驗教學過程中積累的調查大數據，詳細分析了教師支持的三個維度和學習投入的五個維度，對于教師支持與學習投入的關系，提出一種高效的研究模型，通過對教師投入和學習投入的大數據比較，分析均值、方差、相關系數等數據，結果表明路徑系數均達到p>0.05的顯著水平，證明自主支持、認知支持和情感支持對學習投入存在顯著影響。

關鍵詞：在線學習；大數據；比較模型；教師支持；學習投入

中圖分類號：G640 文獻標志碼：A 文章編號：2096-000X（2018）10-0069-04

Abstract： This paper utilizes the collected big data during e-learning to analyze three dimensions of teacher-support and five dimensions of learning engagement in detail. An effective model is proposed to analyze the relation between teacher-support and learning engagement. Base on the collected big data， Cronbach's alpha， mean， variance， structural equation modeling and correlative coefficient are analyzed to compare teacher-support and learning engagement in the effective model， all path coefficients achieve significant level： p>0.05. This paper proposes the improved recommendations and supplies the effective learning strategies.

Keywords： online-learning； big data； comparative model； teacher-support； learning engagement

一、在線學習實驗教學的背景調查與研究意義

在線學習（online learning）的實驗教學過程中，教師支持對學習者在線學習的效果有很大影響[1]，為此，深入研究在線學習背景下的學習者在不同學習階段的學習投入，分析學習投入維度，可以掌握學習者的學習目的、學習需求和學習習慣，進而幫助從事在線教育的教師在前期的課程設計，以及后期的實驗教學課程實施過程中做到有的放矢，達成有效的對象教育，最大化教育效果；同時也有助于教師們轉變教育理念，提高在線教育的教學質量與工作效率。

學習投入是指學習者在參與教學活動中投入的學習工作量和學習時間[2]，因此，學習投入是在線課程設計的關鍵因素，在線學習的學習投入研究，主要從五個維度來進行數據采集和維度測量：在線投入維度（online engagement）主要測量學習者利用在線學習平臺提升和豐富學習活動的程度；在線主動學習維度（online active learning）主要測量學習者利用在線學習平臺推送的學習方法進行主動學習的程度；在線學習社交互動維度（online social learning）主要測量學習者利用在線學習平臺支持社交活動和論壇討論的情況；在線師生交流維度（online teacher-student interaction）主要測量教育者與學習者在線學習平臺中互動的性質、水平和活躍程度；在線合作維度（online cooperation learning）主要測量學生利用互聯網參與在線學習合作的情況。

教師支持是在線學習教育者在課程設計、課程授課、在線考核和互動交流等環節的投入工作量的程度[3]。教師支持主要有三個方面：自主支持、情感支持和認知支持[4]。自主支持主要是教師在教學內容設計、學習任務的類型選擇、以及關鍵問題的解決方法等方面為學習者提供足夠的自主空間和教學支持，以增強學習者參與學習活動的自主性；情感支持是指教育者關注學習者在參與學習活動中面對的壓力和挑戰給予的情感關懷；認知支持是指教育者為學習者設計難易適中的作業任務和考核任務，提供知識進階的學習挑戰。

通過上述研究背景調查和研究意義分析可以發現，教師支持與在線學習投入的關聯程度如何，哪個維度對在線學習投入的影響最大，還有待進一步探索。因此，本研究基于教師支持和學習投入建立了一個分析模型，為在線實驗教學的教學目標設計，課程方向定位、在線活動開展和考核方法制定等環節提供依據和指導。

二、總體研究方法設計

本研究選取哈爾濱工業大學參與在線課程實驗學習的本科學生作為研究對象，基于整群抽樣和隨機抽樣相結合的研究方法，共選取1351名學習者被試參與問卷調查，采用課堂教學的現場調查和教學系統網路平臺調查相結合的模式，經過初步整理，有效問卷1225份，有效率為90.6%。參與調查的學習者至少完成過2門在線課程的實驗學習，所學實驗課程包括大學物理、大學化學、通信原理、數字邏輯電路與系統、數字信號分析等公共課以及相關專業課程，專業分布情況為：通信工程專業271人，化學工程專業239人，電子信息工程專業311人，材料學專業257人，計算機科學與技術專業147人。

（一）建立學習投入的研究模型

根據考特斯等人修訂的“學習投入量表”[5]，學習投入由在線投入維度（online engagement）、在線主動學習維度（online active learning）、在線學習社交互動維度（online social learning）、在線師生交流維度（online teacher-student interaction）、在線合作維度（online cooperation learning）組成。學習投入量表使用5點計分法，從5分到1分別表示“完全符合”到“完全不符合”，分數越低，表示學習者的學習投入度越低。這五個維度以及調查問卷內部整體一致性信度（Cronbach's alpha）分別為0.81、0.79、0.82、0.85、0.83，數據表明信度較好；驗證性因素的分析結果：χ2=217.5，df=95.6，χ2/df=2.28，GFI=0.86，CFI=0.95，TLI=0.97，RMSEA=0.08，RMR=0.07，數據表明此學習投入量表的結構效度良好。

（二）建立教師支持的研究模型

通過對教師支持下的教學模式分析，本研究將參與調查的學習者感知教師支持作為主要研究途徑，設計科學合理的調查問卷。基于教師支持的研究背景，該調查問卷分為三個方面：自主支持、認知支持、情感支持。問卷包含11個題項，其中自主支持有4個題項，認知支持有4個題項，情感支持有3個題項。教師支持調查問卷采用5點計分法，從5分到1分別表示“完全符合”到“完全不符合”，分數越低，表示教師支持對在線學習者的影響越小。這三個維度以及調查問卷內部整體一致性信度（Cronbach's alpha）分別為0.80、0.78、0.81，其信度較好。驗證性因素的分析結果：χ2=55.93，df=40，χ2/df=1.33，GFI=0.89，CFI=0.97，TLI=0.98，RMSEA=0.06，RMR=0.07，數據表明此教師支持調查問卷的結構效度較好。

（三）數據處理與分析方法

本研究主要利用SPSS軟件對收集的學習投入與教師支持的數據進行聯合處理，利用AMOS工具軟件進行驗證性因素的統計分析。在數據處理方面，基于收集的數據，利用SPSS22.0的工具包進行描述統計和相關分析，結合前期的研究理論和問題假設，構建結構方程的模型，在驗證性因素分析和路徑分析方面，采用AMOS21.0的工具包進行分析處理，探索在線學習實驗教學背景下的教師支持與學習投入的對應關系。

三、研究結果與數據分析

（一）在線學習者學習投入的數據分析

在線學習環境下，學習者學習投入的描述統計分析見表1。可以看出，學習投入整體均值為3.57，相比略高于理論均值3.0。在五個維度上，數據由高到低依次為：在線投入維度、在線主動學習維度、在線學習社交互動維度、在線合作維度、在線師生交流維度。在線投入方面，“課程正式開始前學習平臺會調查學習者的需求”（Mean=4.03），“學習平臺會針對學習情況推薦適合學習者的學習內容”（Mean=3.96），“案例為學習者進行問題分析和設計決策提供了很多有用的細節信息”（Mean=3.72）；在線主動學習方面，“有固定的學習習慣，例如做實時筆記，課前預習、定期總結”（Mean=3.74），該題項上得分最高，其次是“有一套針對在線學習的個性化學習方法”（Mean=3.59），得分最低的是“堅持按時進行在線學習”（Mean=3.30）；在線學習社交互動方面，各題項得分普遍較低，如學習者在“感覺就像面對面的聊天”（Mean=3.48）、“從其他學習者的評價中得到很多好的建議”（Mean=3.41），“和其他學習者分享自己的學習體會與感受”（Mean=3.25），“和其他學習者互相分享學習資源”（Mean=3.28），這些方面都表現得不夠積極；在線合作方面，“團隊成員共同督促和監督學習過程”（Mean=3.29），“在線合作學習情景下，定期探討問題”（Mean=3.21），“發起團體討論活動，積極思考和回答其他學習者的問題”（Mean=3.37）；在線師生交流方面，“遇到不會的問題第一個傾向于求助教師”（Mean=3.08），“教師能及時參與學習者發起的討論，解決學習者提出的問題”（Mean=3.21）、“教師會根據學習者的在線考試和作業情況，提供針對性的建議”（Mean=3.14）。

（二）在線學習者感知教師支持的數據分析

根據描述統計分析，在線學習環境下，學習者感知的教師支持和各維度的均值（Mean）、標準差（Std.Deviation）見表2。表2的數據結果可見，學習者感知教師支持整體水平（Mean=3.67）略高于理論均值，在三個維度上，教師支持程度由低到高依次為情感支持，認知支持，自主支持。基于各維度的具體題項均值數據來看，情感支持維度方面，各題項的情況分別為“對于學習者的建議和思想給予尊重并及時反饋”（Mean=3.69），“對于學習者的表現和學習主動性給予關注”（Mean=3.47）、“對于學習者的學習壓力與挑戰給予理解”（Mean=3.44）；認知支持維度方面，教師在“引導學生自主獲取學習資源，給予學習者在知識進階方面進行指導”（Mean=3.95）方面得分最高，其后依次是“支持學習者開展項目式學習的實驗題目”（Mean=3.72），“講解相關實驗儀器的使用方法”（Mean=3.63），而“提供在線學習實驗操作演示”（Mean=3.60）得分最低；自主支持維度方面，“翻轉課堂的實驗項目評價指標多樣化”（Mean=3.81）得分最高，其次是“課堂實驗教學中給予學習者獨立思考和反思實驗知識的足夠時間”（Mean=3.69），“安排較為自由的學習任務和實驗操作步驟”（Mean=3.65），“實驗過程中讓學習者認知理論知識的重要性”（Mean=3.52）得分較低。

（三）在線學習背景下教師支持與學習投入的相關關系

根據統計學上的積差相關系數特性，教師支持與學習投入可以作相關性分析，總結兩個變量的相關關系，在線學習背景下，教師支持與學習投入的Spearman correlation相關系數的統計情況見表3，分析統計結果可以看出，學習投入的五個關鍵因素與教師支持的三個維度均呈現顯著的相關性，證明教師支持對學習投入的影響較大，依據這一數據分析的結果，進行下一步的回歸分析和路徑分析。

（四）教師支持與學習投入的結構方程模型

建立結構方程模型，進一步深入分析教師支持與學習投入的相關性，基于前文在線學習實驗教學中教師支持與學習投入的基本理論和相關分析結果，將情感支持、認知支持和自主支持作為結構方程模型的外因變量，將在線投入、在線主動學習、在線社交互動度、在線合作、在線師生交流作為內因變量，構建假設模型，對于教師支持與學習投入進行驗證性因素分析，進一步開展路徑計算分析。在完成模型適配度評估和修正步驟后，最終建立基于教師支持為外因變量和學習投入為外因變量的結構方程模型，如圖1所示。

該模型擬合指數為：χ2=10.51，df=6.87，χ2/df=1.52，GFI=0.99，CFI=0.96，TLI=0.98，RMSEA=0.03，RMR=0.07，可以看出，各項指標均符合模型適配標準，擬合度表現良好。同時，依據極大似然法估計相關路徑系數值，標準化回歸系數和顯著性水平表現情況見表4。

參數估計值顯著性的檢驗標準：p<0.05，臨界比的絕對值大于1.96，表中所示三條路徑系數均達0.05的顯著水平，并且在圖1中計算的各條路徑標準化回歸系數β值，取值都為正值，表明情感支持、認知支持和自主支持，可以顯著正向影響學習投入，在線學習背景下，教師支持三個維度對“學習投入”內因變量的直接效果值分別為0.27、0.26、0.33，結果表明，自主支持對學習投入的影響最大，其次是情感支持，最后是認知支持，并且，三者對在線學習投入影響的總效果值為0.56。

四、結束語

在線學習是網絡信息技術發展的必然產物，通過對于教師支持和學習投入的研究分析，教師支持對于提高自主學習的學習效果起著關鍵性作用，在線學習的實驗教學背景下，教師支持對于學習投入的影響較大。依據這一研究結論，承擔實驗課程建設任務的老師、平臺開發運維人員和課程攝制人員，要合理建構課程體系，科學配置教學資源，人性化設置學習平臺功能，提高學習者的成就感和獲得感，提高學習者的學習投入。

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