碎片化背景下大學生學習效果研究
——以蘭州大學為例

蘭州大學 王露

一、引言

21世紀是巨大變革的時代，人們的生活受到信息技術的影響而改變。類似“互聯網+”的技術，正以難以預計的速度滲透在社會生活的方方面面。信息的特性，使我們擁有更多消費方式和選擇途徑，也給大眾帶來了泛在技術的副產品—“碎片化”。

由于碎片化，導致系統地理解難度增加，學習效果極具不穩定性。特別是在知識教育領域，知識和信息“過載”的情況異常嚴重，所學知識和用來學習的時間也越發分散零碎，學習時面臨缺乏系統性、完整性和相關性的問題，使我們學習的難度增加，難以進入深度的學習，學習效率和學習效果不佳，因此受到嚴重的質疑。

二、研究方法

（一）問卷法

問卷是統計調查的一種形式。一般情況下，問卷通過郵件發送，可以單獨發送，也可以集體分發。調查員有責任認真如實填寫表格中提出問題的答案。通過文獻閱讀，選取合適的量表，在前人問卷的基礎上，制作出本研究所需的問卷。

由表1可知，問卷分為兩部分：第一部分負責收集被試者的基本信息；第二部分采用李克特五點量表，從四個維度入手，每個維度下設立十個陳述，調查碎片化背景下大學生的學習效果。

表1 問卷結構

表2 訪談結構

表3 Cronbach 信度分析

（二）訪談法

訪談法常用于收集特定人群對特定事件的理念、經驗等。本研究通過對蘭州大學學生的隨機采訪，獲得實驗需要的大量數據，以此來分析影響碎片化背景下的大學生學習效果的因素。

如表2所示，在擬定訪談提綱方面，考慮到影響碎片化背景下的學習效果因素因人而異，學學習狀況也不盡相同，擬定了七條訪談需得到的必要信息：姓名、性別、年級、專業、對碎片化學習的態度、自身碎片化學習的現狀、對碎片化學習的建議。

三、數據處理

（一）問卷數據處理

1.信效度分析

量表數據需先進行信度、效度分析，以此判斷數據是否能夠進行下一步的因子分析。該問卷的主題部分是四個維度，每個維度由十個評價指標構成，將其平均值作為維度變量，進行信效度的檢驗。

由表3可以看出，信度系數值為0.828，大于0.8，說明研究數據的信度較高，因此不應該作刪除處理。對于“CITC value”（即校正項總計相關性），所有分析項的CITC值都大于0.4，說明分析項之間存在良好的相關性，意味著研究數據信度水平良好。

綜上所述，此研究數據的可靠性和質量較高，可以進行進一步分析。

如表4所示，本研究使用效度研究來分析研究項目的合理性與其價值。在數據分析方法上，具體為通過分析KMO值判斷信息抽取的適宜性。KMO值為0.750，大于0.6，四個因子解釋率值分別為25.919%、25.901%、25.547%和22.633%，旋轉后累積偏差解釋率為100.000%>50%。綜上所述，本研究數據信息能被有效提取。

表4 效度分析結果表

2.性別的差異性分析

此研究中，性別對學習效果的差異采用t檢驗(具體為一般獨立樣本t檢驗)進行研究。由表5可以得出，性別在學習效果上沒有顯著性差異(p=0.131>0.05)，說明不同性別在學習效果上是一致的，沒有差異。

表5 性別t檢驗分析結果

3.年級的差異性分析

此研究中，年級水平對學習效果的差異采用方差分析(具體為一般單因素方差分析)進行研究。由表6可以得出，各年級的學習效果沒有顯著性差異(p=0.102>0.05)，說明不同年級的學習效果一致，沒有差異。

表6 年級方差分析結果

4.專業的差異性分析

此研究中，專業類型對學習效果的差異是通過方差分析(具體為一般單因素方差分析)來研究的。由表7可以得出，各專業類型對學習效果的影響均不顯著(p=0.058>0.05)，說明各專業類型對學習效果的影響均具有一致性，沒有差異。

表7 專業方差分析結果

5.四個維度間的相關性分析

如表8所示，學習管理與學習態度的相關值為0.518，顯著性水平為0.01，說明學習管理與學習態度之間存在顯著相關性。[1]學習管理與學習資源的相關性值為0.439，顯著性水平為0.01，說明學習管理與學習資源具有顯著的相關性。學習管理與學習交互的相關值為0.620，顯著性水平為0.01，說明學習管理與學習交互具有顯著的相關性。

表8 學習管理維度Pearson相關

如表9所示，學習態度與學習管理之間的相關值為0.518，顯著性水平為0.01，說明學習態度與學習管理之間存在顯著相關性。學習態度與學習資源的相關值為0.524，顯著性水平為0.01，說明學習態度與學習資源之間存在顯著的相關性。學習態度與學習交互之間的相關值為0.545，顯著性水平為0.01，說明學習態度與學習交互之間存在顯著的相關性。[2]

表9 學習態度維度Pearson相關

如表10所示學習資源與學習管理的相關值為0.439，顯著性為0.01，說明學習資源與學習管理具有顯著的相關關系。學習資源與學習態度的相關系數取值為0.524，顯著性水平為0.01，說明學習資源與學習態度存在顯著的相關關系。學習資源與學習交互的相關系數取值為0.694，顯著性水平為0.01，說明學習資源與學習交互存在顯著的相關關系。

表10 學習資源維度Pearson相關

如表11所示，學習交互與學習管理之間的相關值為0.620，顯著性水平為0.01，說明學習交互與學習管理之間存在顯著相關性。學習交互與學習態度的相關值為0.545，顯著性為0.01，說明學習交互與學習態度存在顯著的相關關系。學習交互與學習資源的相關值為0.694，顯著性為0.01，說明學習交互與學習資源存在顯著的相關關系。

表11 學習交互維度Pearson相關

如表12所示，本研究通過相關分析，研究了學習效果和學習態度、學習管理、學習資源、學習互動之間的關系。分析結果如下：

表12 學習效果Pearson相關

學習管理與學習效果之間呈現出顯著性，相關系數值是0.807，并且相關系數值均大于0，意味著學習管理與學習效果之間是正相關關系。學習態度與學習效果之間呈現出顯著性，相關系數值為0.769，并且相關系數值均大于0，意味著學習態度與學習效果之間是正相關關系。學習資源與學習效果之間呈現出顯著性，相關系數值為0.813，并且相關系數值均大于0，意味著學習資源與學習效果之間是正相關關系。學習交互與學習效果之間呈現出顯著性，相關系數值為0.875，并且相關系數值均大于0，意味著學習交互與學習效果之間是正相關關系。

（二）訪談數據處理

1.編碼

如表13所示，通過對訪談稿的仔細研究，將其進行概念化的歸納、比較，按照屬性及其維度可以分為：積極態度、中立態度、消極態度、頻率經常、頻率偶爾、頻率極少、學習管理方面、學習態度方面、學習資源方面、學習交互方面。再進行主軸式編碼，也叫二級編碼。通過選擇和構建主要類屬的內容，重新組織數據，可以分為：態度、現狀、建議。最后進行選擇性編碼，也叫三級編碼或者核心性編碼。在前兩級編碼的基礎之上，提煉出一個簡要的主題為：碎片化背景下的學習。

表13 三階段編碼示例表

2.交叉分析

將“性別”屬性與“建議”節點進行編碼查詢，做交叉分析。由表14可知，在男性中有12人關注學習管理方面，8人關注學習資源方面，5人關注學習態度方面，2人關注學習交互方面。在女性中有8人關注學習管理方面，4人關注學習資源方面，2人關注學習態度方面，1人關注學習交互方面。

表14 性別與建議矩陣編碼查詢

將“年級”屬性與“建議”節點進行編碼查詢，做交叉分析。由表15可以得出，不同年級在建議維度并沒有明顯差異。受訪者普遍認為，學習管理是提高學習效果最重要的方面，其次是學習資源、學習態度、學習交互。

表15 年級與建議矩陣編碼查詢

將“專業”屬性與“建議”節點進行編碼查詢，做交叉分析。由表16可以得出，不同專業在建議維度并沒有明顯差異。受訪者普遍認為，學習管理是提高學習效果最重要的方面，其次是學習資源、學習態度、學習交互。

表16 專業與建議矩陣編碼查詢

四、結論

基于收集到的193份數據，利用SPSS處理數據以及呈現出的圖表可得出，在蘭州大學本科生這個群體中，性別、年級、專業的差異不會影響碎片化背景下學習的效果。

根據碎片化背景下學習的四個維度的Pearson相關性分析結果可知，每個維度間都是存在相互影響的，且呈現出顯著的正相關關系。

再從具體系數值可以看出，學習交互維度對學習效果的影響最為顯著，其次是學習資源、學習管理、學習態度。

通過對27位蘭州大學在校大學生的采訪，收集并梳理得出27份訪談樣本數據，使用Nvivo軟件輸入上述采訪數據，進行文本分析得出以下結論：

從總體上看，蘭州大學大學生更為關注碎片化學習的學習管理維度，即關注學習計劃的制訂、學習目標的完成等方面，極少的大學生會關注學習交互維度，即與老師、同學的學習探討。因此，被訪者在日常學習中，會愿意在學習管理上消耗更多時間和精力，期待獲得更高的整體學習效果上的產出。

從基本信息上分析被訪者給出的建議，可以得出以下結論：不同性別、年級、專業不會影響大學生對于提高碎片化背景下學習效果的認知，即重要性由高到低為：學習管理、學習資源、學習態度、學習交互。