移動互聯網背景下大學生自主學習現狀及影響因素分析

李寶寶　王彪

【摘要】隨著移動互聯網的發展，網絡已經成為影響大學生自主學習的主要因素之一，大學生能否正確和高效的使用網絡愈發重要。為了研究影響大學生自主學習現狀的因素，設計了調查問卷并對在校大學生進行調查，在已有文獻的基礎上總結分析了大學生內部特征與包含網絡因素在內的外部特征對自主學習的影響，最終得出結論：大學生的內部特征與外部特征都對基于移動互聯網的自主學習效果產生了顯著的正向影響，同時外部特征還通過推動內部特征的進步，進一步促進大學生自主學習能力的提升。

【關鍵詞】移動互聯網大學生自主學習內部特征

外部特征

一、引言

本科不牢，地動山搖！本科教育處在人才培養階段的核心時期，然而在“嚴進寬出”的機制下，大學儼然成了“消遣”的地方，畢業后的本科生普遍能力不足無法滿足社會需求，形勢嚴峻。早在2018年9月，教育部就印發通知，要求全面整頓本科教育教學秩序，嚴格過程管理，切實提升教學水平，嚴厲聲明要對大學生加壓。而提升對大學生能力的要求，根源在于如何提升大學生自主學習能力。

隨著網絡和多媒體技術的廣泛使用，網絡自主學習已經成為一種重要的學習方式,越來越多受到學習者和研究者的重視。根據“中國互聯網信息中心”（CNNIC）于2019年8月的統計數字，截至2019年6月，我國我國網民規模達8.54億，其中在線教育用戶規模達2.32億，較2018年底增長3122萬，占網民整體的27.2%。而在線教育用戶中以學生為主，大學生的數量更是龐大。在網絡的使用中，工作、學習場景下網絡搜索的使用率更是高達76.5%。可見基于移動互聯網的使用已經成為當代社會下學生自主學習的一種極為重要的方式。因此在網絡發達的今天，對自主學習效果影響因素進行研究和分析就顯得尤其重要。

現如今，雖然自主學習領域的研究已經非常豐富，但基于移動互聯網的自主學習研究尚處于起步階段，其中盡管已有學者對移動互聯網背景下的自主學習進行研究，但其一般都處于定性分析層面，分析移動互聯網對大學生自主學習的利弊所在、影響因素并提出相關改進建議。本研究從實證分析出發，以移動互聯網背景下大學生的內外特征為基礎，理清了現階段基于移動互聯網背景下大學生自主學習的現狀，探求大學生自主學習效果的影響因素。此外，本研究綜合了前人考察的大學生自主學習效果影響因素，基于當前社會形勢發展，創造性的將信息素養納入對大學生自主學習能力的測評指標。

二、自主學習的歷史文獻與定義

(一)國外文獻

自主學習是當今教育領域研究的一個熱點問題，備受矚目。其概念源于 20 世紀 60 年代開始的對“終身學習技能”和培養“獨立的思考者”的討論。[1] 隨后衍生出了多種不同的學派，學者從不同的角度對其進行了深入探索，得到了非常豐富的相關研究成果。比如操作主義學派提出將自主學習分為三個過程，自我監控、自我引導和自我加強[2]；社會認知學派的代表人Albert Bandura（1986）認為應該從環境、行為和個人相互作用的角度來詮釋學習者的自主學習；人本主義學派自主學習理論的基石是以學習者為中心的教學，他們強調學習者的心理機制以及其內在因素是研究學習者自主學習的關鍵[3]；構建主義學派強調學習者是自我學習的中心，學習者應該是信息加工過程的主體，是知識意義的主動建構者，而教師則應該是學習者主動建構的促進者；此外還有意志學派、信息加工學派等。這些研究表明研究學習者的自主學習，首先要以學習者為中心，其次環境對學習者而言是非常重要的。環境的范圍非常廣泛，當前階段對于網絡環境的研究很少，本研究中著重分析網絡環境對自主學習效果的影響。

在自主學習的教學實踐中，美國學者齊默曼所建立的自主學習模型（如圖 1 所示）為廣大研究學著提供了可靠的參考和指導，本研究即參考了齊莫曼自主學習模型。他從個人、行為和環境入手對影響自主學習的因素進行了探討[4], 提出影響自主學習的內在因素包括自我效能感、已有知識、元認知過程、目標、情感等, 從學習動機、學習態度、學習方法、學習計劃、學習調控以及對物質和社會環境的利用等維度闡釋了自主學習的狀態。[5]鑒于此，本研究將個人和行為這兩個模塊歸納為學習者的內部特征，對應的環境則屬于外部特征。

個人層面中的自我效能感、元認知計劃、目標設置等，這些屬于主觀因素并隨著學習者的變化而不同，故本文將其歸結于學習者的自我主導。對于環境層面，不管是社會環境還是客觀生活環境，這些都是不可改變的，只能由學習者主動適應，在這個過程中就叫做自我適應。綜合齊莫曼自主學習模型中提到的情緒、情感、自我觀察、自我判斷、自我反應，本研究認為：首先觀察、判斷與反應是對學習者對自我學習效果的一系列行為構成的自我評價過程，其次對于情緒、情感而言，則是學習者基于自我評價產生的對自己的精神反饋。因此自我反饋對學習者的自主學習有著舉足輕重的作用。

(二)國內文獻

鑒于自主學習的重要性，我國在較早時期就展開了對其的研究并取得了一些里程碑式的成就。龐維國（2001）借鑒國內外的研究成果就提出，如果學生對學習動機、學習內容、學習策略、學習時間、學習環境、學習評價等各方面都能自覺做出選擇和控制，其學習就是自主的。[6]這一定義指出了衡量自主學習效果的幾項重要指標。倪清泉（2010）的研究表明，學習動機、學習策略均與自主學習能力呈高度正相關，且學習策略與自主學習能力的相關性更強；工具型動機與自主學習能力的相關性高于融入型動機與自主學習能力的相關性。[7] 趙風琴（2015）認為：所謂自主學習是指大學生在“自我主動、自我激勵、自我教育”的前提下進行的高質量、高效率的學習方式。[8] 辛治杰和唐愛國（2018）提出自主學習是指學生以學習為主體,通過學生獨立的分析、探索、實踐、質疑、創造等方法來實現學習目標[9]。以上研究在一定程度上解釋了自主學習的定義，但是其研究所涉及的維度還不夠全面。

(三)自主學習定義

在總結和借鑒前人研究的基礎之上，本研究對自主學習的概念作出以下界定：自主學習是以“自我主導，自我控制，自我適應，自我反饋”為主的學習過程。能否高效準確且快速的完成這一學習過程是學習者四種能力的體現，分別為主導能力，控制能力，適應能力，反饋能力。

三、研究設計

(一)自主學習影響因素評價指標體系的構建

移動互聯網具有便捷、便攜、即時、依賴性強等特點，將移動通信不受時間與地點限制的特點與互聯網開放性、共享性的特點相結合，在人們的日常生活與工作中發揮著巨大的作用[10]。就高等教育而言，近年來迅速興起的翻轉課堂、微課和慕課 (MOOC)等，就是以移動互聯網帶來的信息化手段引領教育理念和教學模式創新的體現，同時網絡上存在著各種開放共享的豐富學習資源，需要學習者主動去尋找，這些本身就是一個不斷適應的過程。在這個過程中，首先能否正確采集、檢索和分析網絡信息，能否有效利用網絡獲取所需信息與資源，與學習者的信息素養密切相關；其次人的自控力決定了能否正確有效的利用獲取的網絡信息、資源，故將學習者的自控力與信息素養納入該評價指標體系。

移動通信的發展為人們的溝通交流帶來了前所未有的便利，對于學生和教師而言，極大便利了二者之間的交流協作，除此之外還有學生之間的交流，即師生交流與生生交流[11]。能否積極有效地進行師生交流與生生交流，使教師從傳統的知識傳授者轉變為學生學習過程中的的督促者、組織者和引導者，成為學生學習過程中的顧問、信息的來源[1]，是非常重要的，因此學生的交流協作能力納入該評價指標體系之中。

高校作為為社會和國家輸送高素質、專業人才的主要基地，構建網絡信息化服務保證體系是提升高校教育水平，促進高校整體發展，提升當代大學生自主學習能力的重要途徑[12]。構建網絡信息化不僅和所處高校的網絡基礎設施關系密切而且其提供給學生的圖書館資源也發揮著巨大的作用，對二者衡量標準分別是學生對網絡使用是否方便、使用途中是否滿意和網絡信息資源是否足夠豐富、網絡信息資源是否能滿足學習者的需求。教師是學習者在移動互聯網環境下的自主學習中重要的參與者，然而調查顯示目前情況下碩士研究生導師和其他教師在其網絡自主學習中的作用還沒有得到充分的發揮[2]，優秀教師的指導對學生幫助固然更大，但整體而言教師的參與度較低仍有待提高。

此外，參考齊莫曼自主學習模型得出結論，學習者的自我能效感與目標設定是衡量大學生自主學習能力不可或缺的部分。綜上，本研究將移動互聯網背景下影響大學生自主學習的因素之內部特征細分為三個階段：學前需要自我能效感、目標設定，學中最重要的的是自控力、交流協作力和信息素養，學后則需要自我反饋。按照以上思路構造如圖2所示的移動互聯網背景下大學生自主學習影響因素綜合評價指標體系。

(二)研究方法

1.研究工具

本研究所采用的調查問卷，由學生基本情況問卷、內部特征問卷和外部特征問卷三個部分構成，分別對應有5個、13個和6個維度，共計24個題項。基本情況問卷包括學生的性別、年級、學科、每周上網時間、網絡自主學習所占上網時間比以及對網絡自主學習的看法。

在進行內外部特征量表的設計階段，本研究參考了國內外學者編撰的多個自主學習量表，如國外學者Button（1996）的目標定向問卷、Hill（2006）的網絡環境問卷和國內學者編撰的《學習自我監控量表》、《大學生自主學習量表》[13]等。此外，美國知名自主學習研究專家齊默曼、Zimmerman提出的自主學習研究模型也對本研究中量表的設計起到了很大的借鑒作用。在反復研究，仔細論證的基礎上確定了量表內容和形式，所有問卷題項均采用Likert 5點量表形式，讓被試者從“1-很不符合”到“5-很符合”進行自己的評價，量表中的所有條目均為正向計分, 各維度總分越高表示自主學習能力越強。

2.研究對象

本研究采用問卷調查的方式，在經過多名大學生的試調查后，正式向安徽財經大學生發放問卷，采用多段整群隨機抽樣的方式發放 200 份問卷，回收有效問卷171 份，有效回收率為85.5%。其中，男性75人，占43.86%，女性96人，占56.14%；其中主要為2017、2018、2019級的大學生，分別為68、50、46人，占比分別為39.77%、29.24%、26.9%。每周上網時間42小時以上的同學占比最大，為34.5%，但每周進行網絡自主學習的時間占上網時間的一半以下的同學比例卻高達67.84%。從網絡自主學習時間占比可以看出在校大學生相當一部分對網絡自主學習的經驗是比較少的，網絡自主學習意識有待加強。

3.統計方法

本研究首先采用信度和效度分析檢驗問卷數據的信度與效度，然后對主要變量進行描述性統計和相關分析，從而分析判斷各變量之間的相關性與影響力。以上分析過程采用SPSS24統計軟件完成。

四、自主學習現狀及影響因素分析

(一)自主學習現狀

大學生網絡自主學習意識需要加強，網絡自主學習狀況有待改善。從此次調查結果來看，網絡自主學習情況很好的大學生占比只有10%。這表明當前大學生在課外時用于自主學習上的時間花費很少，結合此次調查結果來看，約三分之二的大學生將很大一部分課外時間放在了網上娛樂等其他方面，體現出大學生網絡自主學習情況有待改善，網絡自主學習能力亟須提高。

(二)影響因素分析

1.量表的信度與效度分析

首先，本研究分別對內部特征與外部特征的變量進行的信度檢驗進行的信度檢驗，兩部分的Cronbach Alpha系數分別為0.936與0.879，而全體變量的Cronbach Alpha系數為0.950，可見此量表具有較高的內部一致性，量表信度較好。其次，在基于KMO 和Bartlett 檢驗量表進行的效度分析中，檢驗結果顯示其KMO值為0.920、Bartlett檢驗結果P值小于0.05，由此可見本研究的綜合評價指標體系有效。

2.描述性統計與相關分析

本研究通過spss24對回收的有效問卷數據進行描述性統計與相關分析，主要基于均值對樣本進行分析解讀，如表2。

通過表2的描述性統計結果可以看到，自控力平均值最大為3.0234，而自我反饋力的平均值最小僅為2.4591，均為達到一般水平，這體現出大學生普遍網絡自主學習能力不強，亟需提高。相比之下，大學生在自控力、目標設定和交流協作三方面表現較好，但仍有待提升；而與網絡自主學習至關重要的信息素養，在各指標中處于倒數的位置，說明他們在對待網絡、面對信息的時候，不能對其自如的辨析評估，同時在獲取、處理和分析網絡信息、網絡資源方面也存在著比較大的問題；另外，網絡設施、網絡資源和教師的均值也說明大學生普遍認為其網絡學習條件不足以滿足自己的需求，而且在網絡自主學習時,也很少同老師或同學交流。

3.相關分析

為了分析各變量之間關聯的密切程度，本研究采用Pearson線性相關性分析，如表3。結果顯示，信息素養對內部特征的其他5個維度，即自我效能感、目標設定、自控力、交流協作力、自我反饋力，都存在著顯著的相關性，其相應的Pearson積差相關系數在0.5~0.7之間，可見信息素養在網絡自主學習中無疑發揮著至關重要的作用。此外，包括網絡設施、網絡資源與教師的外部特征與內部特征的各指標也存在著較為顯著的正相關系數，這說明外部特征與內部特征之間是存在著正相關關系的，二者間關系密切。

五、結論及對策建議

以Bandura為主要代表人物的社會認知學派理論，主張學習者的自我學習由內部特征（自我效能感、目標設定、自控力、交流協作力、信息素養和自我反饋力）、外部特征（網絡設施、網絡資源和教師）共同決定，同時二者之間的相互作用還會進一步影響學習者的自主學習[14]。本研究的結論證明了該觀點。

本研究以安徽財經大學在校大學生為研究對象，研究了當前移動互聯網背景下大學生自主學習的影響因素，并就其影響方式做了分析，最終得到了三條結論：第一，學習者的內部特征包括自我效能感、目標設定、自控力、交流協作力、信息素養和自我反饋力，對學習者的網絡自主學習存在著顯著的正向關系，其中信息素養對其他維度的相關系數都比較高，意味著移動互聯網時代下信息素養對大學生的自主學習至關重要；第二，研究也證明了網絡設施、網絡資源和教師這些外部特征，同樣有著顯著的正向影響；第三，學習者的外部特征對于內部特征也存在著重要的正向影響，網絡環境的優劣以及教師的指導參與也會關聯大學生的自我效能感和信息素養水平，進而影響大學生的網絡自我學習。

同時，在研究大學生網絡自主學習的影響因素基礎上，針對移動互聯網背景下大學生自主學習能力普遍不高的現象，為了提升大學生網絡自主學習能力，本研究還提出以下建議：

第一，身處信息時代的大學生必須加強對信息素養的培養，增強其信息意識，要將信息素養教育嵌入到學生的學習和科研過程中，通過問題導向式教學和深度的體驗式探究式學習中讓學生內化吸收[15]；第二，在自主學習過程中學習者的動力大半來自興趣，因此應該以專業知識為核心，充分發揮專業優勢用以增強大學生學習動機；第三，就目標設定而言，學習者應該注意量力而為，要制定適合自己的學習目標，才有利于學生在學習過程中獲得較高的自我效能感；第四，提升教師對于學生自主學習的參與度，促進師生之間積極的交流溝通；第五，擁有良好的網絡環境能極大提升學習者在進行網絡自主學習時的效率，因此校方應該盡力為大學生提供優質便捷的網絡服務，加強硬件設施建設的同時也要豐富和完善網絡學習資源。

【參考文獻】

[1]呂沙. 《國際財務管理》雙語教學中自主學習教學模式的應用[J]. 財會月刊, 2010(21): 97-99.

[2]萬達. 碩士研究生網絡自主學習影響因素探究[D]: 南京郵電大學, 2013.

[3]Mccombs BL. Self-regulated Learning and Academic Achievement: a Phenomenological View[M]. [S.l.]: Springer New York, 1989.

[4]曹萌. 從齊莫曼的自主學習理論看大學英語分級教學中學生自主學習能力的培養[J]. 太原城市職業技術學院學報, 2011: 153-154.

[5]湯會琳,辛小林. 齊莫曼自主學習理論視角的遠程教育個別化學習實現探討[J]. 現代遠程教育研究, 2011: 67-70, 76.

[6]龐維國. 論學生的自主學習[J]. 華東師范大學學報(教育科學版), 2001: 78-83.

[7]倪清泉. 大學英語學習動機、學習策略與自主學習能力的相關性實證研究[J]. 外語界, 2010: 30-35, 79.

[8]趙風琴. 提高高校人才培養質量的研究與思考[J]. 教育現代化, 2015:168-170.

[9]辛治杰,唐愛國. 基于企業文化視角的農民大學生培養項目文化體系構建與實踐研究[J]. 湖南廣播電視大學學報, 2017: 12-17.

[10]董艷軍. 移動互聯網環境下的高校后勤服務信息化建設初探[J]. 教育教學論壇, 2017: 11-12.

[11]張芳. 論共生互學師生交流機制的構建[J]. 林區教學, 2013: 13-15.

[12]邊達. 高校網絡信息化服務保障體系的構建[J]. 產業與科技論壇, 2016: 276-277.

[13]朱祖德,張衛,王靜瓊,等. 大學生自主學習量表的編制[C]//第十屆全國心理學學術大會論文摘要集, 2005: 337-338.

[14]翟緒閣. 大學生網絡自主學習影響因素研究[D]: 大連理工大學, 2008.

[15]馬艷娥. 基于科技查新的嵌入式信息素養教育實踐與啟示——以廣州大學研究生開題查新為例[J]. 智庫時代, 2019: 137-138.

作者簡介：李寶寶（1999——）男，漢族，安徽阜陽人，單位：安徽財經大學管理科學與工程學院，本科，信息管理與信息系統專業，研究方向：自主學習；

王彪（1998——）男，漢族，安徽合肥人，單位：安徽財經大學財政與公共管理學院，本科，稅收學專業，研究方向：自主學習

【基金項目】本文屬《2018年省級創新創業訓練計劃》項目（編號201810378502）研究成果。