學習風格對學習滿意度因素模型的影響關系研究

李寶 張文蘭

摘?要：基于構建的混合式學習環境下學生學習滿意度影響因素結構方程模型，研究重點以學習風格中活躍型學習者和沉思型學習者為不同群體進行群組分析，分別對于已建立的因素模型中各因素變量之間的影響關系進行探究。研究結果表明，活躍型學習者和沉思型學習者在因素模型中教學能力與助教行為的共變關系系數、教學能力對于資源呈現方式的影響路徑系數、教學活動設計對于感知有用的影響路徑系數、感知有用和考核方式對于學習動機的影響路徑系數、感知有用和學習獎勵對于交互行為的影響路徑系數存在差異。

關鍵詞：混合式學習;學習滿意度;活躍型學習者;沉思型學習者;因素模型

一、問題的提出

2009年美國曾經在《在線學習中基于循證實踐的評價——一份元分析和在線學習研究的文獻綜述》（Evaluation of evidence-based practices in online learning：A meta-analysis and review of online learning studies）報告中強調“混合式學習是最有效的教學形式”[1]后，截至2015年數據報告顯示，美國混合式學習幾乎占了學校教育的二分之一。國內自從Web2.0技術出現后，利用Moodle、Blackboard、Blog等平臺的在線學習和面對面相結合的學習方式一直受到研究者的關注。Jaggers（2011）提到混合式學習是針對單純的在線學習輟學率比較高的問題而提出的學習方式[2]，同時針對這種環境下學習效果的研究已受到研究者的關注。然而，從學習者個體的角度出發，學習滿意度的差異性是否與學習者個體差異性相關？學習者個體特征是否對于學習滿意度的因素影響程度造成差異？以學習者個體差異角度出發去探究學習者滿意度的研究正好是檢驗教學活動設計是否有效的關鍵途徑，所以從混合式學習環境下學習者個體角度研究和探討其對學習滿意度因素之間關系的影響程度是必不可少的。

近年來，自從學習分析技術、個性化學習、分層教學等概念出現后，研究者更加關注學習過程中個體差異性對于學習效果帶來的影響。混合式學習中，由于學習者作為學習的主體，學習者個體差異會導致不同學習者對于學習過程具有不同的主觀感受和學習體驗。帶來的結果是，不同學習者對于課程學習滿意因素之間的影響關系程度也會有所不同。這種情況之下，學習滿意度的研究又少，學習者個體差異性的研究又是研究者關注的熱點。因此，個體差異性對于學習滿意度因素模型中各因素變量的影響關系程度更是值得深入研究的主題。

二、文獻回溯

（一）個體差異性

關于學習個體差異的研究，從已有的文獻整理來看，主要集中于兩個方面。一方面是從個體性別、年齡、教育水平、學習經歷、計算機水平等等來進行研究。如Ingen L.C.van Soelen（2009）認為學習過程中學習者個體學習速度、遺忘速度的差異會對學習結果造成影響[3];Jesus De la Fuente（2009）認為，學習中學習者存在個體差異主要包括正式成分（聲音的響亮、說話的語速快、精神過于集中、手勢過度以及其他典型舉止）、態度和情緒（敵意、急躁、憤怒、攻擊）、動機方面（成就動機、競爭、成功的歸因和動力等）、行為表現（時間緊迫、速度、多動、工作的參與）和認知方面（需要控制自己周圍的環境作為特征風格的歸屬之一）[4];Philippe Rast（2010）認為學習個體在初始技能、學習速率、漸進技能、年齡、信息處理速度、教育水平等方面存在差異[5];Rishi D.Ruttun（2012）認為應該從性別、年齡、教育水平、學習領域、個人能力、計算機水平等等考慮個體差異[6];Raymond A.Noe（2013）的研究表明在對于非正式學習中學習個體差異研究時，應該從五大個體特征維度（隨和、責任、情緒穩定、外向型、經驗開放）、自我效能感、學習熱情等進行個體差異分析[7];Ali Tarhini（2014）認為學習者對于技術接受度的個體差異重點應在性別、經驗、教育水平、年齡上進行考慮[8]。

另一個方面，對于學習個體差異的研究主要集中從學習風格角度來關注個體差異。學習風格主要利用學習風格量表測量的結果來體現個體的差異性，研究者使用的學習風格量表有Kolb的經驗學習風格量表、Myers Briggs 人格類型的學習風格量表、VARK量表、Dunn&Dunn學習風格量表、多元智力學習風格量表、格拉峽—里奇曼學習風格量表、赫爾曼的大腦四象限分工及優勢測定量表、Felder-Siliverman學習風格量表等等。如Wang Pei-Jung 等人（2013）認為發散型、同化型、順應型、會聚型四個類型的學習者在學習效果上沒有表現出顯著性差異[9];Akdemir和Koszalkab（2008）的研究表明學習風格差異對于研究生課程學習策略的影響關系，發現依存型學習者采用協作型教學策略和獨立型學習者采用探索型教學策略帶來的學習效果是同等的[10];Sun等人（2008）的研究發現學習風格對于學習成效沒有顯著性差異，只是表現出“同化型”學生學習成績普遍稍高[11];Graf和Kinshuk（2009）的研究認為利用系統對于不同學習風格、認知特點的學生在課程學習中使用不同學習策略進行學習與瀏覽行為進行監測，提供給適合不同學習者學習過程的需求，可以不斷完善學習者特征模型。[12]

（二）學習滿意度的影響因素

對學習滿意度的影響因素研究進行文獻梳理，進一步探究學習個體差異性是否會對學習滿意度產生影響。李明輝（2011）認為個體的自我效能感、媒體熟悉程度、技術使用意向等會對在線學習的滿意度產生差異影響[13];Piccoli等人（2001）認為學習動機、學習適應性、自我效能感、對于技術使用態度等會對學習滿意度造成差異影響[14];Arbaugh（2000）認為學生學習投入時間、學生的性別、感知有用、感知易用等個體差異性會對學習滿意度產生影響，而學習經歷對于學習滿意度沒有任何影響關系[15];Kanuka和Nocente（2003）的研究結果表明學習者個體在認知模型、成效期望方面的差異會對學習滿意度造成影響[16];Henry（2008）的研究認為學習風格對于學習滿意度有顯著影響關系[17]，然而Adnan AI Shaikh（2015）認為學習風格和學習滿意度之間沒有直接的影響關系[18];Ong（2006）等研究認為男生往往對于在線學習經歷會有更滿意的學習體驗[19]。關于學習滿意度中個體差異對其影響的研究結論比較復雜，不同研究視角得出的結論有所不同。

通過對個體差異以及學習滿意度的研究文獻匯總，筆者發現從學習者個體差異中學習風格的不同去考慮其對學習滿意度因素的影響關系是目前研究比較缺乏的。筆者前期研究已經得出混合式學習環境下學習滿意度的影響因素層級模型[20]，因此本研究重點探討混合式學習環境下不同學習風格對學習滿意度影響因素模型中各因素之間的影響關系帶來的差異程度。

三、研究設計

（一）研究假設

研究采用成熟的Felder-Siliverman學習風格量表，該量表的信效度已經過Zywno（2003）、Felder和Spurlin（2005）等檢驗[21]，重點以學習風格中處理加工維度中的沉思型學習者和活躍型學習者為例進行深入研究和探討，擬將研究的問題具體化為研究假設“活躍型學習者和沉思型學習者在影響因素模型中各影響因素之間的關系存在差異”。

（二）研究對象

本研究選取某高校參與《信息技術與課程整合》《現代教育技術》《計算機網絡》等課程混合式學習環境下的學生為研究對象，課程學員主要以學習該門課程的學生為主，一共有學員412名。該課程授課形式以面授教學和在線學習相結合的形式，調查研究對象都是按照要求完成整個混合式學習環境下課程學習的學生。研究最終問卷回收409份，經過篩選后保留405份問卷。

（三）研究工具和方法

本研究采用問卷調查的方法，分別使用的問卷為學習風格量表、學習滿意度問卷，學習滿意度量表采用五點里克特計分法，選項分別為“比較滿意”“滿意”“一般”“不滿意”“比較不滿意”，對應計分標準分別為5、4、3、2、1。在國外學習風格量表研究中，Felder-Silverman學習風格量表采用率比較高，Felder-Silverman學習風格模型分為信息加工、感知、輸入、理解四個維度，本研究選取量表中來自信息加工維度的問題進行調查。信息加工維度分為活躍型和沉思型，在實際SPSS數據處理過程中，對于該維度不同的學習風格類型采用數字“1”和“2”進行編碼，其中活躍型學習者232名、沉思型學習者173名。學習滿意度問卷是在Arbaugh設計學習滿意度量表的基礎上進行修改的，從多角度評價學生對課程學習過程中學習的滿意度，同時對修改后的學習滿意度問卷進行了檢驗，問卷的信度系數為0.916，問卷具有良好的信度。同時，對編制的學習滿意度問卷效度進行檢驗，利用因子分析的方法進行分析，采用主成分分析的方法，抽取限定因子數量后，利用最大方差正交旋轉法獲取問卷的KMO值分別為0.885、0.893，方差累計解釋量分別為54.67%、48.95%，滿足要求指標（KMO值大于0.8，方差累計解釋量大于40%），這說明問卷具有良好的效度。

四、研究數據分析與結論

（一）模型假設的檢驗

結合建立的混合式學習滿意度影響模型，前期數據調查分析以及相關研究后發現，助教行為、教學能力、資源特征、資源呈現方式、課程彈性、學習獎勵、活動設計、交互行為、學習動機、感知有用是影響混合式學習環境下學習滿意度的主要因素，感知易用、學習背景、成效期望、自我效能感、平臺功能設計對于學習滿意度未產生顯著性影響關系。刪除不顯著影響因素，對影響因素模型進行重構，得出學習滿意度影響因素的結構方程模型，如圖1所示。其中W1～W23表示模型中各變量之間的相互影響關系系數，W24～W38表示各潛在變量中的觀測變量對其影響程度，V1～V35分別是各觀察變量以及潛在變量的殘差值。

（二）結構方程模型的擬合度檢驗

利用研究的假設在AMOS軟件中構建學習滿意度影響因素的結構模型，之后分別對于活躍型學習者和沉思型學者在模型中的參數進行識別、違犯估計等分析，并進行模型擬合度各項指標的檢驗，如表1所示。其中沉思型學習者群組的模型擬合度中GFI的值為0.893，AGFI的值為0.886，離理想擬合度指標0.90相近，其余各項指標均達到參數指標要求。從整體來考慮，模型的擬合度較為良好;活躍型學習者群組中各項參數滿足擬合度的指標要求。

（三）結構方程模型的修正

在AMOS中利用MI（Modification Indices，修正指標）數據進行模型的完善，從數據中分析發現，教學能力和助教行為兩個因素變量之間的修正指標的值為25.982，這表示助教行為和教學能力兩個變量之間存在共變關系，需要建立兩者之間的關系。在初步模型建立后，發現資源特征對于感知有用、資源呈現方式對于活動設計、資源特征對于交互行為因素變量不存在顯著影響關系，需要進行模型的修正，刪除模型中對應因素之間的影響關系。修正過程中還發現，e31e32的修正指標為17.890，需要考慮建立e31和e32之間的共變關系。模型修正后，再次進行擬合度檢驗，發現沉思型學習者群組的模型擬合度檢驗中GFI的值達到0.903，達到指標要求。

（四）研究假設的檢驗

群組分析后，活躍型學習者在影響因素模型中各因素之間相互的影響關系系數如圖2所示，沉思型學習者如圖3所示。從圖中可以發現，活躍型學習者和沉思型學習者在模型中某些因素之間相互影響關系的程度存在差異。

（1）活躍型學習者與沉思型學習者在教學能力和助教行為之間影響關系上存在差異。活躍型學習者在學習滿意度因素模型中，教師的教學能力和助教行為之間的影響路徑系數為0.59;沉思型學習者在學習滿意度影響因素模型中，教師教學能力和助教行為之間的路徑系數為0.26。研究結果表明，沉思型和活躍型學習者都認為混合式學習環境下主講教師教學能力和助教行為之間存在影響關系。同時，活躍型學習者在模型中兩個因素之間影響關系的程度明顯大于沉思型學習者。這說明活躍型學習者認為教師和助教之間的溝通和交流以及對于面授和在線學習相互銜接的要求程度高于沉思型學習者。

（2）活躍型學習者與沉思型學習者在教師教學能力對于資源呈現方式和活動設計之間的影響關系系數上存在差異。關于教學能力對于資源呈現方式的影響程度，活躍型學習者在因素模型中表現為0.42（P<0.001），沉思型學習者在因素模型中表現為0.25（P<0.005）。即，活躍型學習者和沉思型學習者都會認為教師教學能力對資源的呈現方式帶來顯著的影響關系，只是活躍型學習者認為教師教學能力對資源呈現方式的影響路徑系數明顯高于沉思型學習者;教學能力對活動設計的影響路徑系數在因素模型中可以看出，活躍型群組的路徑系數為0.61（P<0.001）、沉思型群組的路徑系數為0.38（P<0.001），表明教師教學能力會決定混合式學習環境下學習活動的設計，同時活躍型學習者認為其影響系數明顯高于沉思型學習者。因此，個體學習風格的不同會影響模型中教師教學能力和影響因素之間的影響路徑系數。

（3）活躍型學習者與沉思型學習者在教學活動設計對于感知有用的影響路徑系數上存在差異。在影響因素模型中，對活躍型學習者群組分析后，教學活動設計對于感知有用的影響路徑系數為0.53（P<0.001）;而對沉思型學習者群組分析后，教學活動設計對于感知有用的影響路徑系數為0.37（P<0.001）。研究可以發現，教學活動設計對于感知有用的影響關系不論是沉思型學習者還是活躍型學習者都存在顯著性影響，那么在具體教學中可以利用教學活動設計，讓學生參與到具體教學活動中對于學生感知有用有正向顯著影響關系。同時，研究還表明，活躍型學習者認為教師利用教學活動設計讓學生來感知知識內容有用的影響路徑系數明顯高于沉思型學習者，這也反映出活躍型學習者喜歡在活動設計情境中學習和掌握知識點。

（4）活躍型學習者與沉思型學習者在感知有用和考核方式對于學習動機的影響路徑系數上存在差異。活躍型學習者群組在因素模型中，感知有用對于學習動機的影響路徑系數為0.40（P<0.001）;而沉思型學習者群組在因素模型中，影響路徑系數為0.51（P<0.001）。綜合來看，學習者認為感知有用會對學習動機產生顯著性影響關系，只是活躍型學習者認為感知有用對于學習動機的影響路徑系數略小于沉思型學習者。因此，在實際教學中讓學生感知有用是提高學習者學習動機的有效途徑之一。另外，在影響因素模型的群組分析中發現，考核方式對學習動機的影響路徑系數在活躍型學習者和沉思型學習者群組上呈現出差異。活躍型學習者在模型中表現出考核方式對于學習動機的影響關系系數為0.69（P<0.001），而沉思型學習者為0.18（P<0.01），影響因素的關系系數存在顯著性差異。影響因素的關系系數也反映出考核方式對于活躍型學習者來說是影響學習動機因素中影響系數最高的，相反沉思型學習者對于考核方式影響學習動機的系數明顯較低。從感知有用和考核方式兩個因素來看，沉思型學習者認為只有學生感知有用才是影響其學習動機的主要因素;活躍型學習者除了感知有用以外，通過設置考核方式也是影響學生學習動機的主要因素之一。

（5）活躍型學習者與沉思型學習者在感知有用和學習獎勵對于交互行為的影響路徑系數上存在差異。活躍型學習者群組在因素模型中，感知有用對于學生交互行為的影響路徑系數為0.19（P<0.01）;而沉思學習者群組在因素模型中，感知有用對于學生交互行為的影響路徑系數為0.45（P<0.001）。由此可以看出，學生學習時產生交互行為的影響因素中，沉思型學習者往往是通過感知有用進而產生交互行為，同時感知有用對于交互行為產生的影響關系系數明顯高于活躍型學習者。另外，在學習獎勵對于交互行為影響方面，活躍型學習者認為學習獎勵對于交互行為影響的路徑系數要高，而且沉思型學習者群組認為學習獎勵對于交互行為未產生顯著性影響關系（影響路徑系數為0.06，P>0.01）。因此，混合式學習中，活躍型學習者可以通過學習獎勵提高其學習交互行為發生的頻率，沉思型學習者可以通過學習中感知知識有用從而產生交互行為。

五、研究總結

（一）研究總結

本研究選取某高校學生為研究對象，以《信息技術與課程整合》《現代教育技術》《計算機網絡》等為研究課程，通過混合式學習環境下的實際教學應用，構建了學習滿意度影響因素結構方程模型，重點對于活躍型學習者和沉思型學習者在學習滿意度因素模型中各因素變量之間影響路徑系數的差異性進行了分析。本研究主要有以下結論。

（1）從構建的學習滿意度影響因素結構方程模型來看，助教行為和教學能力是影響學生學習滿意度最根本的因素，學習動機和交互行為是影響學習滿意度最直接的因素。學習動機和交互行為均受到資源特征、感知有用、學習獎勵、考核方式的顯著影響，同時學習動機還會影響學生的交互行為等。從研究者建立的學習滿意度影響因素模型來看，模型具體體現了變量因素之間的影響關系。

（2）從學習風格中信息處理加工維度進行群組分析或差異性研究，最終發現在影響因素模型中教師教學能力對助教行為的共變關系系數、教學能力對于資源呈現方式的影響路徑系數、教學活動設計對于感知有用的影響路徑系數、感知有用和考核方式對于學習動機的影響路徑系數、感知有用和學習獎勵對于交互行為的影響路徑系數會因為活躍型學習者群體和沉思型學習者群體的不同而造成相應關系的差異，模型中其他各因素變量之間的相互影響關系在活躍型和沉思型學習者群體中不存在差異。

（二）研究建議

結合研究的結論可以得知，沉思型學習者和活躍型學習者在影響因素模型中某些變量之間的關系存在差異，針對學習者個體差異中學習風格的不同后期采取不同的教學策略，正是本研究需要進一步思考的問題。根據研究中活躍型學習者群體和沉思型學習者群體表現出來的差異，在實際教學中應該注意三個方面的問題。

（1）注重教師教學能力的培養，提高在線學習和面授教學的銜接度。研究中發現教師教學能力對于助教行為、資源呈現方式的影響關系會因為學習者學習風格不同呈現出差異。要實現學習的個性化，就需要關注不同學習者表現出各因素之間影響關系的差異性。教師不斷對自己的教學能力進行塑造，注重自身教學能力的培養，能夠針對不同學習風格的學習者呈現適合學生需要的資源，同時及時和助教進行溝通和交流，將在線學習和面授學習的教學有效銜接起來。在分析研究中也發現，教學能力對資源呈現方式的影響路徑系數在活躍型學習者群體中較高，教師需要在教學中思考如何進行有效的資源呈現方式設計，因為這是活躍型學習者認為可以體現教學能力的重要因素。教師教學能力的體現不單單只是通過資源呈現方式，教師與助教之間的協作和交流也是活躍型學習者認為教師教學能力體現的因素。這就需要教師與助教進行溝通，有效的在線學習設計也是體現教師教學能力的因素。

（2）開展豐富的學習活動設計，明確每項活動評價的標準。活躍型學習者在模型中活動設計對于感知有用的影響路徑系數高于沉思型學習者，所以在實際教學活動中針對活躍型學習者應該多設計情境化學習活動，活躍型學習者認為情境化學習活動設計或者問題解決性的學習活動能夠讓他們感知知識內容的有用。教師在實際教學中應該結合學習者學習風格的類型開展對應的個性化教學活動設計，利用學習活動的設計來引導并且激發與維持學習者學習的動機，引導其參與到對應的學習活動中來，這也恰恰驗證了混合式學習中個性化學習活動設計對于學習滿意度的重要性。在活動設計中，應該將活動的考核方式進行明確的說明。活躍型學習者群體認為考核方式對于學習動機具有重要的影響關系，因此如何去制定活動考核方式對于學生是否參與活動至關重要;沉思型學習者恰恰認為通過感知有用是決定學習動機的主要因素，因此活動設計針對沉思型學習者的重點在于讓學生感知有用。但是，在研究假設的結論中可以看到，活躍型學習者認為教學活動設計對于感知有用的影響關系系數高于沉思型學習者，而感知有用對于學習動機的影響路徑系數卻低于沉思型學習者。因此，通過學習活動設計讓學生感知有用進而提高學習動機對于活躍型學習者而言不是最重要的，因為考核方式的影響系數高于感知有用。

（3）設置表揚或者獎勵的機制，促進學生交互行為的產生。Dragana Jovanovic的研究表明外在的學習獎勵會對學習者學習動機產生影響。[22]研究分析同時也發現，活躍型學習者認為學習獎勵對于學生交互行為具有較高的影響關系系數。因此，在個性化教學策略設計中，可以針對活躍型學習者設置獎勵機制，教師在面授教學中應該及時對學習者學習進行評價與鼓勵，在線學習的老師則需要在學習中設置一些虛擬獎勵、廣播表揚、每周學習之星評選等，利用適當的獎勵來激發學生產生交互行為。但是，對于沉思型學習者而言，學習獎勵對于交互行為未產生顯著影響關系，恰恰感知有用對于交互行為的影響程度較高。針對沉思型學習者進行個性化教學策略設計時，應該讓沉思型學習者通過感知知識的有用性進而產生交互行為。

該研究僅僅針對活躍型學習者和沉思型學習者分別在影響因素模型中各因素變量之間的關系進行了探討，對于Felder-Silverman學習風格量表中其他三個維度未進行繼續研究，后續可以圍繞該研究開展后續研究。同時，本研究選取的研究對象和研究環境僅僅局限于某高校的部分課程，后續研究應該將其研究樣本擴大范圍，對于模型和研究結論不斷進行論證。結合后期研究結論，圍繞著學習風格的差異采取符合個體需求的學習策略并不斷驗證學習滿意度的結果，盡快利用個性化學習活動設計來提高學習者在該環境下學習的適應性，最終個體差異的學習者對于課程學習滿意度能夠達到一致性。

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