以學生為中心的在線學習行為模型構建與分析*

王 月 李春杰

（1.渤海大學 教育科學學院，遼寧 錦州 121013；2.渤海大學 信息科學與技術，遼寧 錦州 121013）

引言

互聯網自產生以來得到了迅速發展，并且沖擊著各行各業的變革，教育教學領域也發生了巨大的變化。信息技術與教育教學結合，使學生學習知識的途徑發生了翻天覆地的變化。學生獲取知識的途徑不再局限于教師課堂上的講授，而是轉變為利用網絡空間進行在線學習。隨著信息技術的普遍應用，在線學習被越來越多的人接受。在國內，越來越多的學校開始建設本學校的在線學習網站，也有越來越多的教師開設在線精品課程。但是，學生學習效果并沒有得到想象中的改善，本文針對學生的在線學習行為展開研究，分析影響學生成績的相關因素，并提出相應的解決對策，使學生更好地利用網絡進行在線學習以取得良好的學習成績。隨著在線學習在學生間的廣泛使用，越來越多的研究者對學習者的在線學習行為做了相關研究。胡敏[1]等人對在線學習中的學習者參與度模型進行了研究，并且將學習者的參與度分為行為參與度、認知參與度、情感參與度三個方面；彭文輝[2]等人建立了學生在線學習行為的多維度模型和評估系統的設計并分析了學生在互聯網環境中具體的學習行為；朱珂[3]做了關于在線學習空間中的學習者交互模型及應用的研究，提出了交互模型，并研究了交互性和沉浸感對學習者持續使用意愿的影響；吳林靜[4]等人做出了網絡學習空間中的在線學習行為分析，提出了在線學習行為模型等。以上研究結合學習行為分析進行了深入探索，具有一定的參考意義。本研究通過對學生在線學習行為的度量分析，研究影響學生在線學習的因素與學習成績之間的相關性，并據此提出相應的觀點供相關研究者參考。

一、在線學習行為的概念

到目前為止，國內外還沒有給予在線學習行為官方的概念。與在線學習行為相類似的名稱有“遠程學習行為”“網絡學習行為”以及“網絡自主學習行為”等。彭文輝[5]等人認為網絡學習行為是指發生于e-Learning環境中的、與學習相關的網絡學習者的各種行為。黃克斌[6]等人認為網絡學習行為是指學習者在由現代信息技術所創設的、具有全新溝通機制與豐富資源的學習環境中開展的遠程自主學習行為。通過一定的調查與研究，本文認為在線學習行為是學生自主進行的，有目的地利用現代教育技術所創設的環境進行在線學習的一種行為。

二、以學生為中心的在線學習行為模型構建

在線學習空間主要有以下三大基本要素構成：提供在線學習的學習平臺、學習信息、人（包括教師和同學）。本研究依據學習者與這三大基本要素之間的相互關系，將在線學習空間中學習者的學習行為主要劃分為以下四類。

（一）情感交互行為

它是指學習者在網絡學習空間里與其他學習者進行交流與溝通來完成學習的行為，主要包括學習者與教師、同伴等人進行的各種交流與溝通活動。例如：進行小組討論、在線求助教師等。

（二）平臺交互行為

它是指學習者與專門開發的學習平臺間交互的學習行為。例如：登錄教學平臺，操作的在線時長等。

（三）信息交互行為

它是指學習者利用電子終端設備與在線空間中的資源或者需要學習的內容之間所發生聯系的一種交互行為，如觀看課程視頻、提交作業和發表主題討論等。

（四）內化交互行為

它是指學習者已有的知識概念與在線學習環境中新概念的碰撞而進行調節和反思的一種交互行為，如反思，撰寫日志和自我評價等。

基于以上描述，本研究構建了以學習者為中心的在線學習行為分析模型（如圖1所示）。

圖1 在線學習行為分析模型

三、以學生為中心的在線學習行為量化

為了更好地量化學習者的在線學習行為而制定了相應的量化指標，以便實現學習者在線學習行為的數量化。以下四種在線學習行為的主要行為度量參考毛剛[7]等人的基于活動理論的小組協作學習分析模型與應用和朱柯[8]的網絡學習空間中學習者交互分析模型及應用研究以及吳林靜[9]等人的網絡學習空間中的在線學習行為分析模型及應用研究。表1展示了上述描述的四種在線學習行為的主要行為以及對主要行為的相關描述。

表1 在線學習行為度量指標

四、以學生為中心的在線學習行為分析及建議

該研究選取了遼寧省大學開放課程渤海大學的計算機網絡課程，分析了渤海大學86名學生的在線學習行為與學習成績之間的關系，以幫助學生更好進行在線學習。

（一）大學生在線學習行為分析流程

利用數據挖掘技術對遼寧省開放平臺中學生的在線學習行為進行分析，了解學生在網絡學習中會遇到的各種問題以及不同學生間產生成績差異的因素。基于學生在線學習行為的數據挖掘流程圖如圖2所示：（1）數據收集：是指收集遼寧省開放課程平臺中的數據，主要包括平臺中的數據庫信息和服務器中的信息；（2）數據處理：將存儲在數據庫中的信息抽取出來，進行相應的轉換，然后保存到數據倉庫中等待深度挖掘；（3）數據挖掘：利用數據挖掘模型和數據挖掘軟件對數據倉庫中的信息進行深度挖掘；（4）數據分析：對收集的資料進行深度分析，得出學生在線學習行為的相關結果，再將得到的結果反饋給學生，并對學生的在線學習情況進行一定的評價。

圖2 大學生在線學習行為的數據挖掘流程圖

（二）大學生在線學習行為分析

本研究選取的對象是渤海大學的部分在校大學生，分析的內容是學生使用“遼寧省大學開放課程平臺”學習“計算機網絡”這門課程的相關行為。根據遼寧省大學開放課程平臺中已有的數據進行刷選，選取了共86名學生作為樣本。在這一樣本中，男生共有44名，女生共有42名，大二的學生有78名，大三的學生有6名，大四的學生有2名。

1.收集的數據

第一，主要行為數據，包括訪問網頁的次數、完成任務的次數、視頻觀看的次數、討論次數、在線學習的時長、發帖求助的次數等。第二，學生的平時作業（共三次）以及最終統一考試的期末成績。主要數據來源于遼寧省開放課程平臺上所提供的相關信息以及考試成績匯總的信息。本研究將學生的主要在線學習行為以及平時的作業和最終的成績進行分析。其中，發帖數、回復帖子的數量以及學生延遲提交作業的數據因采集不夠，以下暫且不做分析。

2.基于皮爾遜相關系數分析以上大學生的主要在線學習行為

根據相關數據整理得出如表2所示的相關矩陣圖。

表2 在線學習行為分析相關矩陣圖

3.學生行為分析的結論及建議

（1）瀏覽資源的次數、視頻觀看的次數以及訪問數與學生考試成績之間相關顯著，均達到了0.5以上。其中，瀏覽資源的次數和視頻觀看的次數與考試成績之間密切相關。

（2）作業1、作業2和作業3與考試成績之間關系顯著，其中，作業1與考試成績之間達到了密切相關，從表中也可以看出作業1與瀏覽資源次數和視頻觀看數之間也是密切相關，說明了觀看視頻的次數與成績和作業之間正相關，體現了有效的觀看視頻可以很好地幫助學生學習并且對他們成績的提高有一定的幫助。

（3）延遲提交作業次數與考試成績之間的系數為負數，說明了延遲提交作業次數與考試成績之間無相關性，體現了考試成績與學生獨立完成作業之間存在密切的相關性。

（4）求助的次數與考試成績之間相關性也不大，并且與其他因素之間的相關性也不明顯，說明該因素獨立于其他變量，對學習成績效果影響不大。

基于以上的分析結果，為了有效地提高學生的學習成績，可以采用積分制的方法對學生進行約束管理，具體措施如下：①規定學生每天的基礎積分必須達到30分，積分獲取的方式有：登陸學習平臺、觀看視頻時長、瀏覽文章時長、回復帖子數量、分享學習心得、在線求助以及完成習題等；②在完整觀看視頻的情況下，方可完成相應習題的提交，否則提交失敗，則無法獲得相應積分；③規定學生在校內學完章節課程后，及時登錄遼寧省大學開放課程平臺在線瀏覽資源，并完成章節作業；④規定學生在瀏覽資源和觀看視頻的過程中，發現不懂的問題，及時在線詢問教師或者發帖與同伴討論，對待教師在線提出的討論問題也要積極進行討論；⑤規定學生最遲提交作業的時間點，逾期不可再進行提交，沒有提交者作業成績為0；⑥規定學生要在線發帖討論并回復教師與同學的帖子；⑦對于沒有達到相應積分的學生，可以采用懲罰的形式進行批評教育。

五、結論

本研究基于遼寧省大學開放課程平臺對渤海大學選修計算機網絡課程的大學生進行在線學習行為研究，并構建了以學習者為中心的在線學習行為模型，量化了以學生為中心的典型在線學習行為，分析了以學生為中心的在線學習行為。對學生的在線學習行為進行有效分析，有利于研究學生的學習效果，是指導學生更好地進行在線學習的依據。規范學生的在線學習行為，如：首先，規范學生的信息交互行為，讓學生合理利用在線資源進行自學，能夠及時提交作業并完成線上任務；其次，規定學生與教師和同伴間的情感交互行為，尤其是師生間的情感交互，以便激發學生對課程的興趣，更有利于掌握知識；最后，規范學生的內化交互行為，促進學生本人產生新舊知識的比較，建構新知，能夠及時反思自我，主動學習等行為，有利于改善學生的學習效果，對提高成績具有重要幫助。利用數據挖掘技術對大學生的學習結果進行反饋，有利于提高學生學習效率以及促進學習方法的改進，對改善學生在線學習效果和幫助教師指導學生進行學習具有非常重要的意義。