“互聯網+”背景下高職學生網絡學習行為偏好分析

尤慶華

（浙江工商職業技術學院 電子信息學院，浙江寧波315012）

2015年的《政府工作報告》首次提出了“互聯網+”行動計劃，標志著“互聯網+”被納入國家戰略。“互聯網+”教育的實施，不僅帶來了教育技術的革新，更是對學習、教學、組織模式的沖擊，一臺電腦、一張互聯網、一個移動終端，可以同時使幾十萬甚至上百萬學生受益。“互聯網+”時代的網絡學習指的是學習者綜合應用學習平臺及互聯網所提供的學習資源、學習工具、交流工具進行學習和交流，并通過網絡自主搜尋有用信息來幫助學習的行為。[1]高職學生是高校學習者中比較特殊的群體，具有學習目標性不強、自制力較差、學習策略水平較低的特點。[2]在信息爆炸、魚龍混雜的“互聯網+”環境下，如果缺乏正確的引導、監督，高職學生比較容易遭遇信息迷航、受到不相干資源的干擾，使得他們的網絡學習行為偏離學習任務，去追求趣味化、娛樂化的體驗，或者僅僅重復在低層次的網絡學習行為層面，難以進行有效的知識積累和加工，這些都會影響學習效果。因此，對高職學生而言，為了保證網絡學習的效果，對該群體的網絡學習行為進行記錄、收集、整理，進行深度挖掘并分析學習者在線學習過程中留下的真實數據，既有利于教師及時了解學生的學習進展，做出及時反饋、引導和監督，從而提供適合高職學生特點的數字化學習資源、學習平臺、學習環境及學習評價；又有利于學生加深對自身的了解，做好清晰的定位，有針對性地改善學習策略，控制自己的學習過程，達到師生在網絡學習方面的高度契合。

一、高職學生網絡學習行為偏好分析模型

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取其中、人們事先不知道的，但又是潛在的有用的信息和知識的過程。[3]本文根據數據挖掘的一般流程，形成如圖1的網絡學習行為分析模型，該模型的設計思路有以下四個方面的內容：（1）分析“互聯網+”背景下高職學生的群體特征及網絡學習現狀，定義網絡學習行為預挖掘的問題。（2）通過學習平臺數據庫信息和服務器web日志信息采集相關的數據。（3）通過數據分析模型和數據挖掘軟件，對數據倉庫的信息進行進一步挖掘，形成有價值的數據信息圖表，根據信息圖表的知識表示，對網絡學習行為進行分析與評價。（4）在數據挖掘網絡學習行為偏好的基礎上，針對學生在關注持續力、自主性、交互性、協作性和學習內容的選擇性等方面表現出來的規律，從教師干預、激勵、引導層面，資源設計層面，學習組織層面研究相關對策。

圖1 高職學生網絡學習行為分析模型

二、高職學生群體特點及網絡學習行為概況分析

（一）高職學生群體特點

從心理上說，很大一部分高職學生認為自己是高考競爭的“失敗者”,有挫敗感，但同時又對大學生活充滿向往，對學習之外的社會活動抱有極大的熱情。他們大多比較活躍，社交能力較強，喜歡新奇富有挑戰性的事物，雖然思維抽象、邏輯思維較欠缺，但形象思維與動手能力較強。他們的學習具有一定的職業定向性，對未來有所思考和規劃，對將來可能從事的工作崗位有一定的了解，能圍繞特定的職業定向相對自由地選擇某些課程和學習內容，有更多可以支配的時間，并選擇自己喜歡的學生方式。同時，他們的學習情緒化較強，對感興趣的東西學習積極性較高，而對枯燥的內容則學習效率較低；學習自制力弱、依賴性強，缺乏自我管理，花在學習上的時間相對較少，容易被其他娛樂或事務占據時間。面對相對自由和豐富多彩的環境，他們更容易遭遇選擇困難，造成精力的分散，學習效率不高。

（二）高職學生網絡學習概況

通過在網上發布相關問卷，以大一新生和部分大二學生為調查對象，共發放問卷500份，回收486份,其中，有效問卷469份，問卷回收率為97.2%，有效率為93.8%。調查顯示：學生所上課程中，85%的課程提供了網絡學習平臺，為學生采用線上線下混合式學習提供了良好的環境。就計算機公共課而言，除搭建了專門的資源共享網絡課程平臺之外，任課老師還利用QQ、微信等社交平臺為特定學生創建了學習群。78.4%的同學表示會在每次課前或課后去查看課程相關微視頻，下載作業并參與課程討論，15.3%的同學偶爾會瀏覽在線課程資源，6.6%的同學從不關心網絡學習平臺。就網絡學習平臺對學生學習的幫助而言，24.7%的學生覺得非常有用，41.5%的同學覺得一般，28.3%的同學覺得無所謂，5.5%的同學認為完全沒用。從最吸引學生訪問的網絡學習平臺的要素看，48.4%的同學選擇教師經常更新及參與討論，36.7%的同學選擇內容精煉、豐富有趣，12.9%的同學認為可以提供在線練習和測驗。

三、網絡學習行為的挖掘及分析

（一）預挖掘問題定義

以“計算機基礎”為例，該課程采用混合式教學，將傳統課堂教學與以“慕課”為主的網絡教學平臺相結合，線下教學與線上輔導相互促進，激發學生自主、協作學習的熱情，以能力培養為核心，著眼解決實際問題，提升學生的信息素養。據統計，2018年秋學期參與計算機基礎“慕課”線上學習的大一新生共1 335人，論文以這段時間內課程資源開放網絡課程學習平臺的學生學習數據庫、服務器web日志為主要數據來源，預挖掘以下11個特征指標表現的四個方面的學習行為規律：（1）網絡學習平臺關注行為，包括學習時間跨度、學習的總時長、登陸的頻度的分布、平均每次在線學習停留時長分布。（2）學生的自主學習行為，包括瀏覽、搜索、創建資源、訂閱等學習行為發生的頻度分布。（3）學生的交互學習行為，包括點評、回復、發起話題等學習行為發生的頻度分布。（4）學生對不同學習材料的選擇偏好。

（二）網絡學習行為挖掘結果的分析

對網絡學習行為挖掘的結果分析，具體如表1所示。

表1 高職學生網絡學習行為各特征指標的總體情況

1.關注力分析。（1）學習時間跨度：從2018年的10月8日到2019年的1月15日，課程學習授課到考試總時長15周，共100天。留下學習記錄的學生學習的時間跨度范圍在5～45天，平均時間跨度在24天，75%的學生達到了平均水平，開學第一周和考試這一周學生登錄最多。（2）學習總時長：學習總時長的跨度在3～30小時，主要分布在8～12小時之間，平均值為12小時，87%的學生達到了平均水平，課程授課15周，差不多每周有0.75小時花費在該課程的網絡學習平臺上。（3）學習頻度：登錄頻度在8～60次，均值為20次，78%的學生達到了平均水平。按授課周數算，參加學習的學生平均每周登錄網絡學習平臺1.33次。（4）平均每次在線學習時長：學習時長范圍為5～45分鐘，人均18分鐘，平均時長偏短，只能看3個微視頻，參考總時長及登錄次數，學習時有中斷。

2.自主力分析。學生自主行為發生頻度平均數表明，學生的自主學習行為基本集中在瀏覽和訂閱方面，這是比較直接的學習行為，也是比較低層次的網絡學習行為。搜索學習次數偏低說明學生有了自己的信息需求，并希望在網絡學習平臺上得到滿足，是值得鼓勵的學習行為，但學習平臺搜索能力的高低也會制約學生搜索行為的發生。創建資源的學習行為表明學習者對某個問題已經有了一定的積累并希望分享，是比較高級的學習行為，教師對學生網絡學習評價時，尤其需要肯定和獎勵，這對滿足學生的自信、分享等情感需求、提高其網絡學習的積極性具有重要意義。

3.交互力分析。網絡學習交互行為主要是一些雙向或多向的學習行為，包括評論、回復、發起話題（主題）等，三種交互行為的平均數最高的是回復，平均為6條，其次是主題4條，最后是評論1.2條，總發帖平均數是11.2條。這主要與教師隨著課程內容開展設置的討論主題有關，在教師的權威性和考核壓力作用下，學生一般都會認真思考并加以回復。主題內容多為學生對教師的提問，教師對提問的反應與時效對主題數有非常關鍵的影響。評論體現的是對他人觀點或作品的評價，這種交互行為發生比較少，表明學生對別人的觀點和作品缺乏深層次的思考和評價，交互深度需要進一步提高。

4.學習材料的選擇分析。對學習內容的選擇方面，根據圖2不同學習材料的點擊率可以看出，學生最喜歡視頻材料，其次是圖文材料、圖片材料，純文字材料的點擊率非常低，只有2%。這說明，高職學生喜歡直接、直觀的教學材料，對于枯燥的文字材料是比較反感的。圖文材料的點擊率高于圖片材料，說明圖文配合的學習材料也是學生比較喜歡的，直觀的文字搭配文字的解說，比較適合課程任務的拓展部分。視頻材料雖然比較受學生喜歡，但也需要在短時間內有條理地講清楚相關內容。

圖2 學習材料的點擊率

四、“互聯網+”背景下高職學生網絡學習行為優化的對策

（一）資源建設：資源設計是網絡學習的基礎

資源的好壞主要體現資源的豐富程度及質量、表現形式及更新頻率。除了基本的硬件資源、軟件資源之外，關鍵是學生接觸到的各種在線學習材料。根據調研分析，高職學生單次平均在線學習的時間偏短，要吸引學生持續學習，需要生動、直觀、貼近實際的教學案例、教學成果、優秀的學生作品，與行業相關的前沿知識和技術技巧、學生自主創建的學習資源、資訊和案例等材料。同時，根據學生對教學材料的偏好，在呈現方式選取上盡量避免純文字材料，多采用視頻、聲音、圖片多種媒體結合，在較短的時間或篇幅內較為清晰地呈現某個技能或操作。教師需及時在線更新課程資源，構建良好的網絡學習環境，建立、建設包括課程學習、在線問答、在線作業、課程通知等模塊構成的云端一體化學習平臺，系統性展示課程資源，便于學生自主學習和自由查閱信息。

（二）團隊組織：構建網絡學習共同體

學生是網絡學習的主導，教師是學生網絡學習的引領者，來自于網絡學習系統外的自覺或非自覺參與學習主題信息的發布者、討論者都可以視為網絡學習的參與者和助力者。從以上的分析可以看出，學生良好的學習交互行為，需要教師和其他助力者的參與，給他們交互學習的議題、動力和壓力。教師通過發起話題、在線答疑，參與學生話題和討論等激勵學生網絡學習的積極性；拓展網絡學習參與的主體，聘請課程顧問和行業專家，定時參與學生的在線學習，為學生解惑答疑、為學生帶來第一線的實踐案例，帶給他們新鮮的議題，啟發他們的思路，促進網絡深層次學習行為的開展。

（三）監督管理：線上和線下要結合

教師的線下課堂教學活動要和學生的線上學習活動相銜接，通過課堂提問、課堂檢查、課堂展示等方式對學生在線學習的成果進行檢查。設計合理的評價指標體系，主要包括網絡在線學習的關注力、交互力、協作及解決問題等方面[4]，將教師評價、學生自評和小組成員互評結合起來,將診斷性評價、形成性評價和終結性評價結合起來，鼓勵學生在網絡上自主學習，加強交互協作。

（四）激勵促進：增強不同主體間的情感交流

利用多種渠道搭建師生溝通的橋梁，如課堂授課時的交流互動、教師的悉心指導、小組的協作等，網絡環境下利用課程平臺和社交APP加強師生溝通，及時疏解學生的學習壓力、負面情緒，解決學生生活、學習中遇到的各種問題，和學生產生情感共鳴。