在線學習投入的影響因素實證研究

劉榕 文君

摘要：在線學習常態(tài)化發(fā)展的背景下學習質量被廣泛關注，在線學習投入可反映學習質量。通過對338名大學生發(fā)放問卷的方式進行在線學習投入的影響因素實證研究。結果表明，大學生在線學習投入水平一般，其中行為投入、認知投入高于情感投入;在線學習投入水平與性別無關，但會受到年級、在線學習經歷的影響;學生的學業(yè)自我效能感、教師支持、同伴交互顯著正向影響在線學習投入。可從提高學業(yè)自我效能感，提供教師支持，促進同伴交互水平三方面提高在線學習投入。

關鍵詞：在線學習投入;學業(yè)自我效能感;教師支持;同伴交互

中圖分類號：G642 ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）35-0009-05

An Empirical Study on the Influencing Factors of Online Learning Engagement

LIU Rong1， WEN Jun2

（1.Vocational Teacher College， Jiangxi Agricultural University， Nanchang 330045，China; 2. College of Humanities， Jiangxi Agricultural University， Nanchang 330045，China）

Abstract： In the context of the normal development of online learning， learning quality has been widely concerned. Online learning investment can be used as an important indicator to reflect learning quality.338 college students were investigated for the influence factors of online learning investment. The results show that the level of online learning investment of college students is average， and the behavioral investment and cognitive investment are higher than the emotional investment.Online learning engagement level has nothing to do with gender， but is affected by grade and online learning experience.Students' academic self-efficacy， teacher support and peer interaction significantly positively affect online learning engagement.Online learning engagement can be improved from three aspects： improving academic self-efficacy， providing teacher support and promoting peer interaction.

Key words： online learning engagement;academic self-efficacy;teacher support;peer interaction

1 引言

2021年7月教育部等部門發(fā)文指出面向教育高質量發(fā)展需要進行教育新型基礎設施建設，促進信息技術與教育教學深度融合提高教育教學質量[1]。2020年新冠疫情期間“停課不停學”擴大在線學習的應用規(guī)模，后疫情時代在線學習常態(tài)化發(fā)展。賦予線上教育打破教育資源分配不均、解決教育鴻溝的意義，勾勒出知識共享、人人可學的美好藍圖，政府制定政策推動在線學習發(fā)展，高校與企業(yè)多方聯(lián)動將MOOC、在線直播課程等引入日常教學。現(xiàn)代學生被稱為數(shù)字時代的原住民，對線上教學有較高接受程度，但在線學習廣泛運用的過程中暴露出學生學習興趣不強、自主學習能力低、投入不夠、體驗感差、輟學率高等問題，在線教學質量無法得到保證。學生的在線學習投入與在線學習績效[2]、學習收獲[3]、學習滿意度正相關，能夠預測在線學習績效[4]，反映學習質量為有效干預教學提供參考，是評價高等教育質量的重要指標[5]。研究在線學習投入了解學習者在線學習現(xiàn)狀，探索在線學習投入的影響因素，對完善在線學習理論、改善在線學習效果具有重要意義。

2 文獻綜述

2.1 在線學習投入

在線學習投入是學習者在在線學習活動中表現(xiàn)出來的一種積極狀態(tài)，包括認知投入、情感投入和行為投入等三方面[6]。行為投入指學習者的注意力、努力和堅持的投入程度;認知投入指學習者在應對復雜情境學習時所采用的認知策略;情感投入指在任務完成過程中學習者表現(xiàn)出來的積極情緒[7]。學者們對學生在線學習投入的影響因素進行了諸多研究，主要研究集中在以下幾個角度：從內源性角度看，學習動機會影響學習者在線學習投入水平，卜彩麗等[8]在混合式學習情景下發(fā)現(xiàn)學習動機能夠顯著影響在線學習投入程度，高潔[9]以自我決定理論為基礎總結出外部學習動機水平能正向預測學習上的在線學習投入;學者蘭國帥[10]得出學習效能感正向影響在線學習投入，可直接預測學習投入的結論;雷玉菊等[11]實證結果顯示在線學習者感知到的任務價值愈高，愈主動適應在線學習，學習投入程度也愈高;不同性別、年齡、專業(yè)、學習層次的學習者的在線學習投入度存在差異。從外源性角度看，劉斌[12]等運用結構方程模型的分析方法驗證教師支持正向預測在線學習投入;學業(yè)挑戰(zhàn)度，學習界面風格、課程視頻的呈現(xiàn)方式也會影響學習者的在線學習投入。

2.2 學業(yè)自我效能感與在線學習投入的關系

學業(yè)自我效能感是在學習任務開始前對自己能否成功完成學習任務所具備的能力的判斷，影響學習過程中的行為選擇和持續(xù)時間。學生會盡量回避難以執(zhí)行的學習任務，完成能力范圍內的事情。對學習效能的主觀判斷決定著學生遇到學習挫折時的努力程度，學業(yè)自我效能感愈高，其努力程度愈高，堅持時間愈長，持積極態(tài)度迎接學習挑戰(zhàn)。而低學業(yè)自我效能感的學生遇到學習障礙時會產生畏懼心理和退縮行為，進行錯誤歸因，認為失敗的原因是個人能力不足，這種沮喪焦慮的負面情緒和心理壓力往往會導致完全放棄挑戰(zhàn)。研究表明學業(yè)自我效能感能夠顯著影響在線學習投入[13]，且正向預測在線學習投入[5]。

2.3 教師支持與在線學習投入的關系

隨著教學環(huán)境的轉移，教師與學生間的距離增加，但教師在整個課堂中的作用仍然重要，教師的知識水平、信息素養(yǎng)、溝通能力、教學方式影響著學生，良好的教師支持促進師生關系健康發(fā)展。教師支持是指教師支持服務指教師對學生進行工具性指導、知識性引領、情感性幫助、社交性互動等一系列支持服務的總和[14]。工具性支持是指教師幫助學生解決在線學習中遇到的困難和障礙，知識性支持是指教師借助自身豐富的學科知識和教學知識進行靈活教學所提供的服務，情感性支持是指教師傾聽學生需求并給予反饋建立友好師生關系創(chuàng)造積極學習氛圍，社交性支持是指教師與學生間的交流互動。教師支持既包含顯性部分又包含隱性部分，一般用自我報告的方法進行測量。一些研究通過實證分析顯示在線學習中教師的非語言親密行為通過在線學習投入的中介效應提高學生的學習效果[15]，學生感知的教師支持顯著影響在線學習投入[12]。

2.4 同伴交互與在線學習投入的關系

同伴交互是指學習同伴間的交流與互動。學生在溝通中進行意義協(xié)商，在互動中進行知識建構，通過他人評價了解自己的行為并進行調整，將他人學習經驗內化為自身知識獲取群體認同感。在MOOC的學習背景下社會交互正向影響課程學習投入[13]，智能教學環(huán)境學生交互能夠顯著影響下學生的認知投入[16]。

基于上述分析，本研究提出三個問題：（1）大學生的在線學習投入水平如何;（2）在不同背景下的大學生在線學習投入水平有何差異;（3）學業(yè)自我效能感、教師支持和同伴交互與在線學習投入間的關系如何。

3 研究方法與過程

3.1 研究工具

調查問卷由兩部分組成：第一部分包含學習者的在線學習經歷、性別、年級人口統(tǒng)計學背景資料;第二部分包含學習者的學業(yè)自我效能感、教師支持、學生交互、在線學習投入，采用李克特5級量表計分。學業(yè)自我效能感問卷采用Greene等[17]開發(fā)的學業(yè)自我效能感量表，包含7個題項，該問卷開發(fā)時測量的對象是線下課堂中的學生，本研究基于在線學習背景對題目進行改編，例如將“我有信心理解這門課程的內容”修改為“我有信心理解在線課程展示的內容”，通過SPSS軟件統(tǒng)計分析Cronbach's α系數(shù)為0.877。教師支持問卷采用蔣志輝等[18]開發(fā)的學生感知教師支持行為問卷，經修改刪減后剩余8個題項，Cronbach's α系數(shù)為0.941。同伴交互問卷采用Lin等[19]編制的在線課程中學生交互量表，包含5個題項，Cronbach's α系數(shù)為0.908。在線學習投入問卷采用Sun等[20]開發(fā)的在線學習投入問卷（SEDE），包含3維度15個題項，行為投入（3題），情感投入（7題）和認知投入（5題），驗證性因素分析結果顯示，χ2/df=2.605，GFI =0.931，AGFI=0.899，CFI=0.960，IFI=0.960，RMSEA=0.069，Cronbach's α系數(shù)為0.869，均符合學者建議標準。量表信效度如表1所示，各量表的Cronbach's α均大于0.7建議值，表示各量表信度良好，收斂效度AVE值均大于0.5建議值，區(qū)別效度中對角線粗體字為AVE開根號值，下三角形為皮爾遜相關，AVE的開根號值均大于維度與其他維度之間的相關，由此可見量表具有良好的信度、收斂效度和區(qū)別效度。

3.2 數(shù)據收集過程

采用方便取樣原則，通過問卷星向各高校大學生發(fā)放問卷，調查時間為2021年6月3—10日，共收回數(shù)據521份，以每題項平均作答時間不低于2秒為標準刪除183份問卷后剩余338份，問卷有效率為64.9%。調查數(shù)據顯示：男生151人（44.7%），女生123（55.3%）;在線學習經歷1年以下160人（47.3%），1-2年139人（41.1%），2年以上39人（11.5%）;大一128人（37.9%），大二78人（23.1%），大三66人（19.5%），大四66人（19.5%）。

4 研究結果

4.1 大學生在線學習投入現(xiàn)狀的統(tǒng)計分析

統(tǒng)計顯示學生在線學習投入各維度的得分均值分別為行為投入（M=3.762，SD=0.703）、情感投入（M=3.250，SD=0.734）、認知投入（M=3.482，SD=0.730），均高于理論均值3。學生的行為投入得分最高，情感投入得分最低。

4.2不同背景因素下的差異性分析

為探究不同在線學習經驗的學生在線學習投入情況進行差異分析，對學生以往在線學習時長進行分組發(fā)現(xiàn)，具有2年以上在線學習經歷的學生人數(shù)只有39人，1年以下160人，最大值與最小值之間差異超過4倍，所以進行并組處理，將在線學習經歷時長為2年以上和1～2年兩組進行合并，并為1年以上組。從大學生在線學習投入的在線學習經驗差異分析表中可以看出學生的在線學習經歷變量在四個依變量檢驗的t統(tǒng)計量均達顯著水平，顯著性概率值P均小于0.001，表示不同在線學習經歷時長的學生在行為投入、情感投入、認知投入和總的在線學習投入方面均有顯著的不同，有1年以上在線學習經歷的學生的行為投入（M=3.893）顯著高于1年以下的學生（M=3.617），有1年以上在線學習經歷的學生的情感投入（M=3.378）顯著高于1年以下的學生（M=3.106），有1年以上在線學習經歷的學生的認知投入（M=3.598）顯著高于1年以下的學生（M=3.353），有1年以上在線學習經歷的學生的總在線學習投入（M=3.573）顯著高于1年以下的學生（M=3.298）。可以看出學生的在線學習時間愈長，進行在線課程學習愈投入。

為探究不同年級的學生在線學習投入情況進行差異分析，對樣本數(shù)據進行方差齊性檢驗，發(fā)現(xiàn)在線學習投入各維度均未違反方差同質性假定適合做單因素方差分析。單因素方差分析見表5，總體而言，不同年級的大學生的行為投入、認知投入和總體在線學習投入水平存在顯著差異，而情感投入方面不存在顯著差異。Scheffe事后多重比較分析發(fā)現(xiàn)，大四學生的行為投入顯著高于大一和大二的學生，大四學生的認知投入和總體在線學習投入顯著高于大二的學生。此外，學生的在線學習投入不存在性別差異。

4.3 大學生學業(yè)自我效能感、教師支持、同伴交互對在線學習投入的影響

從以下回歸分析表格來看，模型一放入學生背景因素共可解釋在線學習投入5.4%的變異量，多元線性回歸整體檢驗的F值為6.185（P<0.001），達到顯著水平，其中學生的在線學習經歷的標準化回歸系數(shù)β值為0.196（P<0.05）最大，表示學生的個體背景因素中，學生在線學習經歷對學生的在線學習投入影響最大。模型二加入學生的內在影響因素學業(yè)自我效能感，F(xiàn)值為122.873（P<0.001），達到顯著水平，該模型的可解釋方差為59.6%，比模型一增加了54.3%，其中學業(yè)自我效能感的標準化回歸系數(shù)β值為0.749（P<0.05），說明學業(yè)自我效能感對在線學習投入有顯著的解釋力。模型三加入學生外在影響因素教師支持和同伴交互，F(xiàn)值為111.262（P<0.001），達到顯著水平，該模型的共同解釋方差為66.9%，比模型一增加了12.6%，其中達到顯著水平的在線學習經歷、學業(yè)自我效能感、教師支持和同伴交互四個自變量的標準化回歸系數(shù)β值分別為0.089（P<0.05）、0.562（P<0.05）、0.207（P<0.05）、0.143（P<0.05），且β值均大于0，該四個預測變量能夠正向預測學生在線學習投入度，影響力最大的是學業(yè)自我效能感，其次是教師支持、同伴交互，在線學習經歷的影響力最小。

5 討論與啟示

5.1 結果分析

分析學生的各維度投入情況可知，行為投入得分最高，情感投入得分最低。與高潔等的研究結果基本保持一致，在他們的研究中，情感投入和認知投入要低于行為投入。學生處在在線環(huán)境中，按照課程安排、教師管理和學校制度的規(guī)則要求理解課程內容查找相關資料以完成任務，在行為上參與學習。但對于在線學習的價值認可不高情感投入不夠。

學生的在線學習經歷影響學生的投入水平，有過1年以上在線學習經歷的學生進行在線學習時的投入程度顯著高于1年以下的學生。在線學習經驗豐富的學生熟悉在線學習的流程，了解在線學習工具的使用方法，能夠更加快速地進入在線學習的狀態(tài)。而那些未進行過在線學習的學生在遇到困難又無人溝通解決的情況下易產生退縮情緒降低學習投入。

學生的情感投入不存在年級差異，所有年級的學生情感投入都不高。產生此類現(xiàn)象可能是在線學習缺乏歸屬感所導致，通過電子屏幕與教師和學習同伴交流很難捕捉到眼神溝通產生情感共鳴。但是大四學生的行為投入和認知投入顯著高于大一大二的學生，這與在線學習經歷長的學生往往投入程度高的結果不謀而合。大四學生與大一大二的學生相比，學習經驗豐富，對學習的熟悉程度增加了學習投入程度。

對學生在線學習投入影響最大的是學業(yè)自我效能感，學業(yè)自我效能感愈高，在在線學習中愈投入，這與蔡林等[21]的結論一致。高學業(yè)自我效能感的學生相信自己有能力完成學習、完成課程任務，面對學習中遇到的困難不會輕易退縮，這種迎難而上的態(tài)度促使他們集中精力制定學習計劃、安排學習活動、查閱學習資料、加大學習投入以完成學習挑戰(zhàn)。教師支持顯著影響學生的在線學習投入水平，這與劉斌等[12]的研究結果一致。教師在整合學習資源、組織課程內容、鼓勵學生發(fā)言、及時進行反饋等方面為學生提供全方位支持，影響著學生的在線學習投入程度，尤其在學生缺乏情感投入的情況下，教師的關愛與鼓勵尤為重要。同伴交互顯著影響學生的在線學習投入水平，這與聯(lián)結主義的觀點相類似。聯(lián)結主義認為我們與其他人聯(lián)結獲取的信息十分重要，其重要程度與頭腦中已內化的知識一樣。同伴間互動讓彼此的思維進行碰撞，擴展對知識的理解產生共鳴，這種情感上的共鳴增加學生的群體歸屬感，學生獨自學習的孤獨感降低。及時的同伴交互幫助學生解決學習過程中的疑難問題，教授他人知識同時也促進對知識的理解，感知自身能力提高自信感和勝任感。

5.2 研究建議

5.2.1 提高學業(yè)自我效能感

學生提高完成在線學習的信心，利用積極的心理暗示鼓勵自己完成在線課程。過往成功的學習經歷能夠加強學生的自我效能感，最開始進行在線學習時有意識地選擇較簡單內容，增加成功的學習體驗。進行積極的歸因總結，客觀全面評價自身能力，學習過程中遇到知識點難、孤獨感強烈、網絡連接不通暢等問題時正確進行歸因，避免歸因于能力不足。把精力聚焦在尋找解決問題的實際方法中，減少負面情緒降低學習倦怠，獲得成功的學習經歷以提高自信。

5.2.2 提供教師支持

在線課程中教師和學生的時空分離性導致教師對學習環(huán)境和學習者的把控性降低，此時加強教師的支持水平可以從以下兩個層面進行分析。首先，教師要轉變教學觀念加強自身素養(yǎng)。教學中調動學生積極性并引導學生參與在線課程，提高信息技術應用能力、在線學習資源與平臺使用能力、學科知識與智能技術深度融合能力，為有序開展在線學習提供基礎性支撐。其次，注重對學生的情感支持，教師根據課程內容設計多元化活動，加入互動環(huán)節(jié)，提供眼神表情交流，關注學生學習體驗，尊重與鼓勵學生小組合作協(xié)作學習，進行及時反饋，適時疏導學生不良情緒，營造良好云課堂學習氛圍。學生在良好的學習氛圍下感受到教師的信任感和聯(lián)結感，端正態(tài)度提高課程專注度，投入更多的時間與精力以達到教師的期望。

5.2.3 促進同伴交互水平

在線學習過程中學習同伴間的良性互動能夠建立學習同伴間的人際關系，彌補缺失的社會臨場感、實時互動親密性，增加學習存在感和參與感。熟悉使用交互工具是有效交互的前提條件，在線學習開始前詳細介紹交互工具的使用方法，培訓學生的溝通能力，采用分組形式進行學生互評考核以促進學生進行同伴交互。

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【通聯(lián)編輯：王力】