高職學生在線學習投入量表構建與實證分析

劉 超,王召義,江 芳

一、引言

在新冠肺炎疫情防控背景下,2020年2月初,很多高校積極組織教師開展在線教學,不同程度地引導教師擇優選用適合的慕課(MOOC)、專屬在線課程(SPOC)以及校內在線課程資源,應用公共課程服務平臺、校內智慧教學系統和網絡學習空間以及數字化教學軟件等,開展線上教學,組織線上討論、答疑輔導等教學活動。

在疫情防控背景下,各高校開展的在線教學具有特定的歷史使命,成為“停課不停教、停課不停學”的主要實現形式。很多高校在7月份紛紛開展春季學期的線上考試,最終完成了疫情防控背景下在線教學的完整階段。春季學期漸進尾聲,教育主管部門、各高校紛紛開展了疫情期間在線教學的效果評價。不可否認,學生作為學習的主體,其在線學習行為投入是影響學習效果的關鍵因素。本研究以學習投入理論中的行為投入為理論基礎,分析安徽省網絡課程學習中心(e會學)平臺上學生課程學習統計指標,并結合課后針對平臺學生學習過程調查的問卷數據,分析學生在線學習行為投入的測量指標,并與平臺學生的終局性在線考試成績進行相關分析。所得到的結論能幫助了解學校在線教學以及學生學習過程中的問題,并作為改進在線教學與提升學生學習效果的重要參考。

二、相關文獻研究

(一)學習投入的內涵及其維度

學習投入理論起源與發展和泰勒(Tyler)、佩茲(Pace)、艾斯汀(Astin)以及庫(Kuh)等人密切相關。Astin(1984)提出了大學生學習投入與個人和學術成長之間的正向關系,他指出,“學生的發展成果”不僅取決于內容或教學方法,而且還與學生的個人行為有關。[1]Pace(1990)認為教育質量通常取決于學生從經驗中汲取的技能、能力或思維方式,而這些體驗的結果取決于學生對體驗的投入程度。[2]2001年,學習投入(Student Engagement)由Kuh正式引入,認為學習投入是指學生在有目的性的教育活動上投入的時間和精力,也代表了學校致力于有效的教育實踐的努力。[3]

學習投入的研究從僅側重于行為投入的研究轉向包含兩個或三個的多維度視角,主要有三個層面,分別是認知層面、情感層面和行為層面。[4]

認知投入意味著學生采取積極、堅定的態度來提出學習策略。比如學生自行設計了自己的助記符號來記住復雜的內容,或者繪制思維導圖來組織新獲取的信息。學生會主動呈現他們在自己的環境中所學的內容,并采用多種學習策略來盡可能有效地吸收信息并改善他們的表現。認知投入要求學生對自己的工作以及掌握新知識的能力感覺良好。

情感投入是學生在情感層面上與他人(以及訓練環境本身)建立聯系,并在情緒上積極投入,在學習中改善與他人的合作,使自己在學習過程中不會感到孤立無助,不容易感到與課程目標分離。

行為投入相較于前面兩個層面是非常容易觀察到的方面。行為積極的學生總是積極完成學習任務并參加活動。此外,他們在社交論壇上相對活躍。值得注意的是,行為投入也是學習投入最淺的參與形式,因為簡單地完成活動和瀏覽內容與保留或應用新知識并不相同。盡管學習投入被概念化為認知、情感和行為三個層面,但是行為投入更易于操作,因為它是可以被直接觀察的,所以它是最經常用來評估學生學習投入的方面。

(二)學習行為投入與在線學習行為投入的內涵

學習行為投入涉及的問題有學生在課堂上的行為投入、學生參與學?；顒拥男袨橥度胍约皩W生開展興趣活動的行為投入(Cooper,2014;Fredricks,et al.,2004;Shernoff,2013;Yazzie-Mintz&Mc Cormick,2012)。學習行為投入是指學生在學習活動中投入的時間、精力和努力,是可以被觀測到的外顯行為表現。[5]

在線學習(Online Learning)可以使教師教學實現從“以課堂、教師為中心”到“以學生為中心”的轉變,為教師提供更加科學的課堂控制手段和方法,為學生帶來“泛在學習”的便利和“平等學習”的權利。在線學習與傳統課堂學習相比,具有教學內容有多元呈現方式、激發教師創新、有助于提高教學效果和在線互動、超越時空限制等多種優勢。[6]Swan和她的同事(2000)發現,成功的課程設計和學生在線學習的高滿意度與以下三個方面的因素相關:學生與老師互動的頻率和質量、與同學的動態互動以及易于導航的透明界面。[7]但學生的在線學習處于網絡環境中,缺乏教師和同學面對面的接觸,再加上課程存在理解和操作上的難度,學生在線學習過程中極容易形成孤獨感(Lewis,et al.,2006;Ortiz Rodriguez,et al.,2005;Russo,et al.,2004;Song,et al.,2004),失去對學習的興趣,出現消極學習的行為。例如持續學習意志不強、注意力不集中、刷屏掛網騙平臺,在線學習效率低;最終在帶有視頻監控功能的在線考試平臺上考試,出現考試成績低等問題。

在傳統課堂學習行為投入描述的基礎上,形成了對在線學習行為投入的描述:學生需要花費時間和精力學習在線學習材料,展示學習過程和結果,并與班上其他人進行有意義的互動,努力體現真實和提升技能。

(三)在線學習行為投入測量維度

根據學習行為投入的不同分析視角,國內外學者都進行了學習行為投入測量量表的設計工作。國內外研究中采用最多的量表是UWES-S量表、NSSE量表以及基于Fridricks學習投入劃分的學習投入綜合量表,采用其他量表進行研究的較少。[8]結合在線學習行為特點,國內外學者開發了適用在線學習環境的學習行為投入量表(見表1)。[9-13]

表1 在線學習行為投入測量維度

三、在線學習行為投入測量量表建構

(一)在線學習行為投入測量量表

結合前人的研究成果,本研究將學生的在線學習行為投入量表設計成參與、持續、專注、互動、學業挑戰以及自我評估6個維度,構建了基于e會學平臺的學生在線學習行為投入測量量表(見表2)。

表2 在線學習行為投入測量量表

參與(Participation)指學生投入在線上課程內容與資源學習上的時間與精力。一般而言,有關在線學習的研究支持以下觀點:學生的參與對學生的成功至關重要(Dennen,et al.,2007;Kehrwald,2008;Robinson&Hullinger,2008;Shea,et al.,2006;Swan,et al.,2000)。學生在線學習行為中的“參與”表現在在線課程到課率、資源訪問、投入時間三個方面。[14]到課率關注的是學生登錄平臺、課程、課程學習單元的次數;資源訪問關注的是學生瀏覽、下載與課程教學計劃密切相關的內容頁面、視頻等的情況;投入時間是指學生登錄平臺、課程及學習單元的時長以及瀏覽資源的時長。

持續(Persistence)通常指學生遇到困難或挫折時,積極應對、尋求解決方法的反應,表現在學生在在線學習中克服困難、堅持完成學習任務、保持高參與度。相關指標包括完成自測的測驗題數、反復瀏覽的課程內容頁面或播放課件視頻數、各項在線學習任務的完成率、高學習時間投入與資源訪問量的保持等。Yeonji Jung,et al.(2018)在研究MOOC環境下在線學習投入與持久性關系時,認為學習持久性對在線學習投入有著直接影響。[15]此外,學習參與在學術自我效能與學習持久性之間以及在感知的有用性與學習持久性之間起著重要的中介作用。

專注(Concentration)指學生保持注意力的努力程度。在線學習專注的學生能夠排除外界干擾,將注意力集中在學習內容和任務上,如專心聽講、將任務完成后才去做別的事、忘記時間等。[16]因此,我們認為專注表現在一次性完成某項學習任務及保持長時間的在線學習。

互動(Interaction) 指學生與教師、同學以及課程內容互動,既包括學生為掌握知識、解決問題主動與教師和同學進行交流、討論、協作,又包括學生與教師和同學建立、維護良好關系的投入,以及學生與學習內容的交互性。主要表現在學生與教師在線交流的次數,即向教師提出問題的評論數以及回答教師問題的回復數;與同學在線交流的次數,即對同學發布評論的回復數;學生與學習內容互動的次數,即學生發布課程學習評論的次數。

學業挑戰(Academic Challenge) 指學生在特定情境下的批判性思考和高標準的觀念,也指在知識應用與創造或在超越學習要求等更高認知挑戰的學術任務中的投入。學術挑戰相關行為表現在接受有挑戰性的學習任務、積極參與解決學習中的重難點以及課程拓展部分的內容。相關指標包括完成體現知識應用與創新的作業數和測驗題數,課程學習難點的作業或測驗成績,拓展學習資源的訪問量。

自我監控(Self-assessment)是學生自我調節學習的一個周期性的過程,其中包括學生計劃學習任務、學習過程評估以及反思學習結果三個活動。自我監控學習是學生自我指導的過程,通過該過程,學生可以將其心理和身體能力轉化為與任務相關的技能。相關指標包括訪問課程導學和課程公告次數、單元測驗題完成率均值、每期學習內容的完成率以及考試成績的自評情況。

(二)在線學習行為投入數據的處理方法

1.某一指標總次數或總時長計算公式

其中,t ij是指學生i在第j個學習任務中完成的次數或時長,n表示總的任務數。

2.有效回復或評論處理

根據學生回復或評論字數和相關性判斷其有效性。通過機器和人工處理,將表情、簡單形容詞和無關評論剔除,得到單個學生的有效回復或評論數。

3.某一指標完成率計算公式

其中p ij表示第i個學生在第j的在線學習任務中所完成的數量或時長;q表示該任務或時長總數。

(三)在線學習行為投入指標權重賦值

將e會學平臺在線學習行為投入指標權重調査表發送給7名教學一線專家進行權重評判,并對獲取的指標評分進行計算,最終得到e會學平臺在線學習行為投入每個指標維度的權重,具體指標權重見表3。

表3 在線學習行為測量指標權重

將各指標數值與該指標的權重相乘得到各指標的綜合數值。

四、高職學生在線學習行為投入實證分析

基于以上在線學習行為投入測量量表,本研究選取我校電子商務學院237名在安徽省網絡課程學習中心(e會學)平臺上進行“市場調查與信息分析”在線學習學生的系統后臺數據,以及課后針對學習過程調查的問卷數據,從不同維度對在線學習行為投入現狀進行了差異性分析,并對各指標的數據與終局性在線考試成績進行相關性分析,以驗證模型和量化方法的有效性。

(一)指標的描述性分析

將我校疫情期間(2020年春季學期)在e會學平臺上參加為期16周“市場調查與信息分析”課程在線學習學生的學習系統數據,導入SPSS軟件進行描述。

表4 在線學習行為投入各指標描述性分析

從表4可以看出,完成困難測驗題的總數(Pe1)、登錄平臺總次數(Pa1)、瀏覽平臺課程學習內容總次數(Pa2)的標準差遠大于其他指標,這說明學生在這些行為活動中的差異性較大。在次數和完成率方面,每期視頻學習內容的完成率(%)(Sa3)、單元測驗題完成率(%)(Sa2)、每周堅持課程在線學習的天數(Pe4)等指標的標準差較小,具有一定的穩定性,這與任課教師的要求和考勤有較大的關系。此外,有較多指標的最小值為0,這意味著有部分學生在這些方面的投入不夠。

考試成績的自評情況(Sa4)主要了解學生對自身實際學習行為投入與考試成績的匹配的感知情況,利用關鍵詞對問卷結果進行分析,得到以下結果:認為自身實際學習行為投入優于考試結果的占到12.45%;認為自身實際學習行為投入與考試結果基本對等的占到72.78%;認為自身實際學習行為投入低于考試結果的占到14.77%。

(二)指標的階段性變化分析

對疫情期間的16個教學周內237名學生在線學習行為6個投入指標得分進行數據歸一化處理,將計算結果轉換為0—1之間的數值,再將每周數據求平均值,得到學生每周在線學習行為投入指標的變化趨勢。圖1為學生在線學習行為投入指標變動趨勢圖,反映的是在線學習行為投入6個維度在16周的變化情況。

圖1 在線學習行為投入維度變動趨勢圖

從圖1可以看出,6個維度的整體變化趨勢相對一致,且在第2周、第6周和第15周的學習行為投入最高。自我監控維度數值在第7周、第15周、第16周超過了參與維度數值,學生在持續維度的投入超過了學生專注、互動以及學業挑戰三大維度,通過分析了解到,這與授課教師堅持考勤、要求學生堅持打卡有關。此外,學生在第1周和第11周在線學習行為投入值最低,造成這一現象的原因主要是:在課程剛剛開始的第1周,學生對課程處于了解階段,在各指標上的投入較少;在課程學習的中后期,學生處于學習的“懈怠期”,未能全身心地投入到學習中,在第11周各維度投入較少。

(三)在線學習行為投入與期末在線考試成績的相關性分析

對表4中的19個測量指標與學生的期末在線考試成績進行相關性分析,綜合評價學生在線學習行為投入與學習效果之間的關系。

經過數據有效性檢驗,將影響研究結果可信度的測量指標剔除后,將剩余指標利用min-max法實現數據標準化后,使用SPSS 進行相關性分析。分析結果見表5。

表5 在線學習行為投入測量指標與期末在線考試成績的相關性

將剔除后的12項測量指標按相關系數從大到小依次排列,其中,課程學習難點的作業或測驗成績(Ac2)與成績的相關性最高,相關系數為0.672;訪問課程導學和課程公告次數與成績的相關性最低,相關系數僅為0.216。12個測量指標中參與維度3個、持續維度1個、專注維度1個、互動維度1個、學業挑戰維度2個、自我監控維度3個,且學業挑戰和自我監控維度的相關性最髙,參與和專注次之,互動和持續相關性最低。這反映出學生在在線學習過程中,更多地接受教師布置的挑戰任務以及有較高的任務完成率,那么學習結果也會相對較好。

五、結論與啟示

(一)研究結論

通過對237名學生在“市場調查與信息分析”在線學習中生成的系統后臺數據,以及課后針對學習過程調查的問卷數據分析,得到以下結論:

1.學生在參與和持續方面的行為投入存在較大差異

從描述性分析可以看出,學生參與和持續方面的行為投入指標的標準差遠大于其他行為投入指標,尤其是完成困難測驗題的總數(Pe1)、登錄平臺總次數(Pa1)、瀏覽平臺課程學習內容總次數(Pa2)等差異性較大。由于學生的學習環境、習慣、持續性等不同,導致學生在線學習的學習次數、學習總時長、堅持完成困難測驗題總數存在較大差異。

2.學生在線學習行為投入具有被動性,缺乏主動性

通過對學生在線學習行為投入維度變動趨勢分析發現,6個投入維度的變化趨勢總體相對一致,在第2周、第6周和第15周的學習行為投入最高。授課教師堅持考勤、要求學生堅持打卡導致學生的自我監控維度數值在第7周、第15周、第16周超過了參與維度數值,學生在持續維度的投入超過了學生專注、互動以及學業挑戰3個維度。授課教師提出的明確任務,如完成每期課程視頻的觀看、單元測試等,使學生在自我監控維度的投入程度較高,而教師未作要求的方面,如發布評論和完成回復,學生的投入較低,缺乏主動性。

3.考試成績與學業挑戰和自我監控維度相關性最高

通過相關性分析發現,學生在該門課的考試成績與學生在學習期間完成的學業挑戰和自我監控投入的相關性最髙,參與和專注投入次之,互動和持續投入相關性最低。學生完成能體現知識應用與創新的作業數和測驗題、獲得較高的作業或測驗成績能夠有效地幫助其提高考試成績。

(二)實踐啟示

1.強化線上教學的過程管理

在線教學不能因為與學生的時空距離而失去過程管理。任課教師要堅持讓學生在線考勤或在線打卡、上傳在線學習筆記、發布課程評論、回復課程評論、完成課程測驗、設計知識應用性作業等方式,讓學生保持較高的參與度和持續性;關注學生在線學習環境,動態了解學生在線學習頻率和時長,對有特殊情況的學生進行個性化監督和指導。

2.豐富線上教學設計,激發學生學習積極性

學生在線學習行為高投入與豐富的學習內容和科學的教學設計是分不開的。任課教師應借助豐富的信息技術手段,強化學生學習動機,如開展在線視頻答疑、學生線上活動展示、學生線上自評互評、“互聯網+課程”的內容開發等活動,讓學生產生更多的在線學習獲得感,激發學生學習的內部動力,變被動學習為主動學習。

3.堅持線上教學的高要求

線上教學雖不如線下教學可控,但通過研究發現,學生較高的線上學業挑戰投入能夠較直接地促進學習效果。因此,線上教學同樣也要堅持不打折扣的高要求,讓學生自主利用時間理解課程重難點,完成知識應用性、創新性作業或學習任務。線上教學需要教師充分地相信學生、鼓勵學生、幫助學生,用學生的主動學習來確保線上教學的質量。