基于因子分析的大學生學習參與度策略模型建構與實現

侯冬青

混合式教學方法作為創新型人才培養模式，近幾年在各個高校展開積極的探索和應用，然而隨著教學改革的日益深入，混合式學習模式的問題也開始逐漸顯現。基于此，本文根據鄭州西亞斯學院廣告學專業學生在混合式學習環境中所面臨的學習者參與度，進行了調查研究，為提升混合式教學模式中學生學習參與度提供了有益的嘗試，也為提高學生學習成績和教學質量提供了不同的路徑。

為詳細了解混合式學習環境下學生學習參與度各影響因素間的關系，本次調查除對學習者基本信息進行掌握外（如年齡、性別、年級等），還對學習參與度各影響因素、現狀及其關系進行了詳細設計和數據分析。

通過調查問卷，就學生基本信息對學習者參與度的影響進行了解，并對線上學習參與度和線下學習參與度進行統計分析，再利用使用因子分析方法確定學習參與度的影響因子，最后利用回歸分析掌握學習參與度影響因子間的相關性。

效度分析

使用SPSS進行效度分析的主要目的是保證本研究的正確和真實，同時對下一步的推論環節有直接影響。

KMO（Kaiser―Meyer―Olkin）和巴特利特球形檢驗的主要檢查手段通常使用內容效度檢驗來完成。當KMO>0.8時，結構效度很好;當KMO>0.6時，結構效度在接受范圍內;當KMO<0.5時，效果較差。表1中KMO=0.933，其問卷外在效度檢驗中變量間相關性高，可見其中存在有相同的影響因素，故適合做因素分析。

可靠性分析

問卷調查設計中信度常用檢驗方法是L.J.Cronbach的α系數。α系數區間分布及接受情況為：α系數<0.5，不用;α系數<0.6，問卷需重新設計;0.6<α系數<0.7，問卷需增加項目或修改;α系數=0.7，最低可接受邊界;0.7<α系數<0.8，好;0.8<α系數<0.9，非常好;α系數>0.9，極好。本調查研究的可靠性分析如下。

首先，問卷整體可靠性分析。

表2中有效觀察樣本的數量為517，顯示問卷數據無缺失，全部有效。

表3中，α系數>0.9，達到了0.913，說明調查問卷信度較好。

其次，學習參與度影響因素可靠性分析。

表4學習參與度影響因素中的變量α系數=0.971，表明變量一致性較高，信度較好。

調查問卷效度與可靠性值均達到較高水平，問卷可信度和問卷內部變量相關性均較高，可以針對調查問卷數據進行下一步的數據統計分析。

學生基本信息

通過對樣本中學生基本信息的統計分析，在參與學習的學生中大三學生占比為74.51%，其余各年級總和為25.49%;參與學習的學生中女生占比為75.12%，該問題考慮新聞傳播類專業特點，男女生比例本就不平衡。而對于本研究樣本選擇的問題，廣告學專業歸屬于人文學科，其學科體系和課程設置不在本次研究考慮范圍。

一是學生學習參與情況。學生學習參與情況主要包括教學環境、線上課程門數、學習平臺、學習終端、學習時長、線上學習參與情況、答疑需求及線下參與情況等因素。線上課程門數指學生線上課程選擇數量;學習平臺在本研究中主要以超星泛雅的學習通為主，輔以其他平臺;涉及學生線下課程學習的內容主要放在答疑需求中。

二是教學環境。混合式學習的教學環境主要體現在線上和線下的結合。統計數據顯示，學生對于線下課堂教學和線上學習相結合的方式更為主動，接受度達71.95%。而對于單純的線下或線上的學習方式接受度較低（表5）。

三是線上課程門數。因學生選修課程門數不同，授課教師采用授課方式不一致，故學生選擇線上課程門數也有差異性。在選擇線上課程門數中，23.14%的學生選擇了1―2門，56.73%的學生選擇了3―5門，12.71%的學生選擇了6―10門，7.42%的學生選擇超過10門。綜合來看，79.87%的學生選擇了5門以內的線上課程，除通識課程等因素外，表明學生對線上課程具有相當的學習積極性。

四是學習平臺。學習平臺的選擇在樣本學習者中因高校不同而選擇不同平臺，國內主要集中在騰訊課堂、學堂在線及中國大學MOOC，國外主要有Coursera及Edx等。從統計數據來看，學習者選擇的學習平臺主要集中在校內購買平臺，占比達65.26%，慕課占21.91%，其他平臺占12.83%。

五是學習終端。從學情分析來看，作為互聯網的原住民，樣本中學習者使用筆記本電腦和智能手機終端進行學習的占比高達89.63%，這從另外一個側面說明，學習者利用碎片化時間學習的時長遠高于傳統線下授課的時間。

六是學習時長。對比傳統線下授課時長的要求，本研究將每周在線學習時長分為小于2小時、2―4小時、4―6小時和6小時以上，統計數據顯示其占比依次為32.57%、49.62%、17.23%和0.58%。對于一門線上課程來講，每周2―4小時的時間不足以完成其必備的授課要求，但就統計數據而言，學生不能分配更多的時間用以完成課程的主要原因可能有分配給其他課程的時間較多、在線學習缺乏主動性、在線內容不具有吸引力及第二課堂任務較多等。上述原因的出現也成為學習者參與度缺乏的主要原因。

七是線上學習參與情況。學習者線上參與互動是在線學習平臺的主要指標。為此，線上學習參與情況量表的設計為總是、經常、有時、偶爾，統計數據顯示以上分類占比依次為9.23%、35.16%、31.95%和23.66%。從學習者完成學習情況來看，超過60%的學生以完成當次學習任務為主，學習互動情況較少，互動積極性不高，學生間的互助協作更少。為此，如何提高學習者線上互動，積極參與到學習討論中就成了首要解決的問題。

八是線下學習參與情況。線下學習參與情況在混合式學習過程中主要表現為學習者參與線下課堂的過程。因此，學習者線下學習參與情況的量表設計為重要、不重要、沒看法，統計數據顯示以上分類占比依次為76.51%、8.56%和15.93%。超過70%的學習者認為參與課堂教學互動能較好地提高學習效果，同時也為教師課堂設計順利進行提供了基礎，這為進行混合式學習研究提供了依據，也顯示了學習者參與課堂互動在學習效果提升方面效果顯著。

九是答疑需求。教師課堂教學設計被歸入答疑需求是因為教學設計中的引導、解決問題、反饋及監督等環節的加入，所以從學習者角度設計的該部分量表選項主要為引導討論、解決問題、反饋學業情況及監督學習等，統計數據顯示以上分類占比依次為46.92%、25.27%、21.45%和6.36%。從以上數據可以看出，學習者對教師參與課堂互動討論，并能夠引導其進行教學思考是積極的，也為教師理解并進行教學反思提供了數據支撐。

學習參與度影響因素

前面已經對學習參與度影響因素的信度與效度進行了分析，接下來將對量表數據進行因子與回歸分析。因SPSS軟件沒有獨立的主成分分析模塊，所以實現主成分分析是借助因子分析模塊來實現的。

一、學習參與度影響因素的共同度檢驗

因子分析是在主成分分析的基礎上，經過空間旋轉，讓虛擬的主成分具有專業上的可解釋意義。一般來講，因子載荷<0.3稱為低載荷，載荷>0.4稱為高載荷。因此，載荷高低成為判斷是否能夠進行主成分分析的重要前提。主成分載荷分析表明，其共同性值>0.7，各個因子間共同性特征多，有效性明顯，進行主成分分析提取可以完成（見表6）。

二、學習參與度影響因素的主成分分析

在學習參與度影響因素的主成分分析中（見表7），影響因子共有5個，排名前五個的因子方差累計貢獻率為88.813%，且其特征值>1（在SPSS中，作為主成分的首要條件是特征值>1）。

對表7做旋轉，得到旋轉成分矩陣表（表8），確定影響因子。表8的共同因子載荷量>0.7，顯示因子重要性高。

三、學習參與度影響因素的共同因子命名

由表8得到的共同因子命名后結果見表9。

四、學習參與度影響因素回歸分析

學習參與度影響因素回歸分析中，自變量為教師、學習資源、學習平臺、學習評價，因變量為學生。四個自變量在積差相關矩陣中具有顯著相關性，同因變量也呈顯著相關。

由表10得回歸方程如下：

學生=0.617×教師+0.283×學習資源+0.051×學習平臺―0.031×學習評價

啟示

本文基于混合式教學方法的學習參與度調查主要研究對象為鄭州西亞斯學院廣告專業學生。通過調查發現，學生對于線下課堂教學和線上學習相結合的方式更為主動，接受度達71.95%，而對于單純的線下或線上的學習方式接受度較低;79.87%的學生選擇了5門以內的線上課程，除通識課程等因素外，表明學生對線上課程具有相當的學習積極性;超過半數的學生每周在線學習時長不超過4小時;而其中使用筆記本電腦和智能手機終端進行學習的占比高達89.63%;超過60%的學生以完成當次學習任務為主，學習互動情況較少，互動積極性不高;超過70%的學習者認為參與課堂教學互動能較好地提高學習效果;學習者對教師參與課堂互動討論，并能夠引導其進行教學思考是積極的。

通過學習參與度回歸方程得出，其主要影響因素包括學生、教師、學習資源、學習平臺、學習評價。自變量因素教師、學習資源、學習平臺、學習評價對因變量學生有顯著相關性，但同時要提到的是，過度的學習評價也會減弱學生學習參與度，因為學習評價與學生為負相關。

從學習參與度回歸方程再出發，對混合式教學效果提升的主要路徑可以從以下幾個方面入手。

第一，學生主體的確立。混合式學習環境強調能動性，需要學生積極參與到學習過程當中來。教師在混合式教學過程中可多將知識點和社會生活實際相聯系，圍繞在學生現實生活中出現的問題提出教學思路，讓學生能積極參與到教學活動中來，適當引導思考，鼓勵學生間互助，提升學生解決實際問題的能力。

第二，教師主導的把握。混合式教學不意味著放棄教師對課堂的把控，反之，教師在做好引導教學、融入學生的同時，也需把握好知識的權威性，做到對學生問題能答疑解惑，對學生思想能鞭策鼓勵，對學業難度能因人而異。

第三，學習資源的改進。學習資源的更新速度和趣味性成為吸引學習者參與學習的極大動因。在學習資源的更新速度和內容趣味性上可適當引入短視頻模式，短視頻憑借其制作簡單、內容有趣、可視化的表現形式引領了新媒體時代的潮流，可使學習資源內容更加生活化、場景化。

第四，學習平臺的泛在。碎片化的閱讀和學習時間決定了處于現代社會形態中的學習者不會再像之前一樣：固守在單一的學習平臺上，完成既定的學習題目。而泛在化的學習平臺要求能滿足學習者在時間和空間維度上的學習要求，要能滿足學習者從低階到高階的學習需求，而5G、智能媒體、物聯網等新科技手段的出現，可以滿足以上學習泛在化的要求。（基金項目：鄭州西亞斯學院2021年度教改基金資助項目，項目編號：2021JGYB76。）