大學生外語在線學習投入水平及影響因素實證研究

王宗英，黃志芳

(東華理工大學 外國語學院, 江西 南昌 330013)

一、引言

隨著互聯網和教育信息技術的發展，在線學習已經成為當前大學生重要的學習方式，無論是作為信息時代混合式學習環境下滿足個性化學習需求的方式，還是作為特殊時期無法正常開展線下學習的替代方式，在線學習已顯現出越來越大的影響力。受新冠肺炎疫情的影響，國內外許多高校開展大規模長期的在線學習，學生通過電腦、IPAD或手機參與在線課堂，在線觀看視頻、進行小組討論和互評、在線完成各項學習任務。然而如何保證在線學習質量是教師和學生面臨的新課題。

學習投入是影響學習者在線學習質量的關鍵變量應引起足夠重視[1]，能反映學生真實學習狀態，衡量學生學習過程質量，預測學業成就[2]。信息化時代在線學習已成為大學生外語學習的重要方式，學習投入關注學習者的學習過程，學習者只有全身心地投入到外語學習過程中，才能收獲好的成效[3]。學習投入的研究近年來引起了國內學者的廣泛關注，也取得一批研究成果，但涉及細分領域，如外語教育領域的研究比較匱乏。

二、外語學習投入及其相關研究

語言學習投入是影響外語學習過程和學習效果的關鍵因素，高水平學習投入有利于促進學生外語學習，激發學生內在動機，提升學生學業成績[3]。近幾年，語言學習投入受到國內外外語教學研究者的關注，研究者們認為學習者習得一門語言需要真正的投入，即在語言學習過程中有較強的內部動機，并能獲得滿足感。

國外語言研究者們從理論和實證兩方面對外語學習投入進行了相關研究。理論方面探討了語言學習投入的定義、內涵、維度。語言學習投入是指學習者在語言學習活動中積極參與程度[4]，語言學習投入包含學習者各種具體學習行為，是動態的，其維度包含行為投入、情感投入、認知投入和社會投入；實證研究主要包括語言學習投入水平的測量、學習投入與交際模式的關系研究、各個投入維度對語言學習成效的影響研究。

國內語言學習投入研究起步較晚，且研究主要集中在學習投入的結構方程模型構建[5]、外語學習投入的構成要素[3]及影響因素的理論討論，相關實證研究較少，鮮有研究關注大學生外語在線學習投入水平及其影響因素。

三、研究設計

(一) 研究問題

在線學習已成為當前大學生外語學習一種重要的方式，對在線學習投入進行深入研究，促使學習者高水平地投入外語學習，提升學習效果，有較大現實意義。基于國內外語言學習投入相關理論及研究基礎，本研究試圖探討以下問題：大學生外語在線學習投入水平如何？影響大學生外語在線學習投入水平的影響因素有哪些？

(二)被試

研究對象選取某高校參與大學英語在線課程學習的大一、大二學生，采用整群抽樣和隨機抽樣相結合的方法，共選取1178名被試參與在線調查。被試均完成一學期的大學英語在線課程的學習，年齡在18～20歲，期中男生1142人，女生646人，調查覆蓋的專業面較廣泛，具有一定的代表性。

(三)研究工具

大學生在線外語學習投入量表：研究依據有代表性的迪克森在線學習投入量表(OSES)編制《大學生在線外語學習投入量表》(CLSE)，該量表由在線外語學習行為投入(5個題項)、在線外語學習認知投入(5個題項)和在線外語學習情感投入(5個題項)、在線外語學習社會性投入(4個題項)四個維度組成。量表采用李克特5點計分法，“1”表示完全不符合，“5”表示完全符合，得分越高，表示在線學習者外語學習投入度越高。在線外語學習行為投入、認知投入、情感投入、社會性投入四個維度以及量表整體的內部一致性信度(Cronbach’s系數)分別為0.828、0.840、0.834、0.800、0.880，問卷信度較好。

大學生在線外語學習投入影響因素調查問卷：在線外語學習投入影響因素主要包含學習者個體因素、社會支持、環境因素三個方面。其中個人因素包括自我效能感、學習動機、自主學習能力、感知有用性，社會支持包括教師教學技能、教師參與、學習活動設計、同伴互動、同伴協作，環境因素包括資源呈現形式、平臺設計與功能，共30個項目。問卷采用李克特5點計分法，“1”表示完全不同意，“5”表示完全同意。對問卷進行結構效度檢驗，問卷整體的內部一致性信度(Cronbachh’s系數)KMO值為0.815，Bartlett球形檢驗值為0.000，小于0.05，問卷信度較好。

四、研究結果與分析

(一)大學生外語在線學習投入水平分析

對大學生在線外語學習投入的描述性統計顯示(如表1)，大學生外語在線學習行為投入、情感投入、認知投入、社會性投入的平均值分別為3.5481、3.9103、3.7291、3.8461。總體而言，大學生在線外語學習投入(M=3.7584)處于中等偏上水平，其中情感投入水平最高(M=3.9103)，表明大學生能以積極的狀態投入在線英語學習活動中；而行為投入水平最低，說明大學生在線外語學習知行不一，雖然他們認可在線外語學習能滿足他們積極的情感體驗，但受網絡或娛樂干擾的控制能力還有待提高。

表1 大學生在線外語學習投入項目均值統計

(二)大學生外語在線學習投入影響因素分析

1.大學生外語在線學習投入影響因素描述性分析

由表2可知，學習者個體因素均值為3.94062，達到中等偏上水平，可見學習者自我效能感、學習動機、自主學習能力、感知有用性對學習者在線學習投入有重要的影響作用；教師和同伴因素均值為4.05569，在三類影響因素中呈最高水平，這表明教師教學技能、教師參與、教學活動設計及同伴支持互動是影響大學生在線外語學習最重要的因素；資源環境因素均值達4.02749，可見平臺功能設計、資源呈現形式等學習者在線學習投入也有較為重要的影響。

表2 大學生在線外語學習投入影響因素描述性統計

2.在線學習投入影響因素與在線學習投入水平相關分析

對大學生外語在線學習者個體因素、教師及同伴因素、資源與環境因素和在線學習行為投入、情感投入、認知投入、及社會性投入水平進行雙變量相關分析，結果如表3所示。

表3 大學生在線外語學習投入影響因素與學習投入相關分析

由表3可知，相關分析顯示大學生外語在線學習投入影響因素各個維度與學習投入各個維度呈高度正相關(p=0.000<0.001)，即大學生外語在線學習者個體因素、教師及同伴因素、資源與環境因素和在線學習行為投入、情感投入、認知投入及社會性投入水平呈顯著正相關，這表明大學生英語在線學習者個體、教師與同伴、資源與環境水平越高，大學外語學習者在線學習投入各個維度水平將越高，根據這一結論，將以回歸分析進行進一步論證。

3.在線學習投入影響因素與學習投入水平回歸分析

(1)在線學習行為投入層面多元回歸分析

將大學生在線外語學習行為投入作為因變量，個人因素、教師與同伴因素及資源環境因素作為自變量，采用強迫進入變量法，進行多元回歸分析，統計結果如表4所示。

表4 影響因素對在線學習行為投入回歸分析摘要表

由表4所示，三個預測變量與大學生外語在線學習行為投入R系數為0.157，R2為0.025，調整后的R2為0.023，三個預測變量可解釋大學生外語在線學習行為投入25%的變異量，變異量顯著性F值為14.958，顯著性P值為0.000，表明三個預測變量中至少有一個與在線學習行為投入達到顯著性水平。

三個預測變量中，學習者個體因素自變量的回歸系數最大，顯著性P值為0.02(p<0.05)，表明學習者個體因素對學習者在線學習投入水平有顯著性影響。大學生外語在線資源學習、參與測試、完成作業、參與討論等學習行為的主動性、持續性和專注性受到學習者個體因素的影響，英語學習者學習動機水平高、自主學習能力強、自我效能感高、感知有用性好，在線學習行為投入水平則高，反之則低。而教師與同伴因素及資源環境因素未對大學生外語在線學習行為投入水平產生顯著影響，這可能由于數據收集是在疫情期間，教師及同伴支持、在線學習資源優化達到最大化有關。

(2)在線學習情感投入層面多元回歸分析

將大學生在線外語學習情感投入作為因變量，個人因素、教師及同伴因素及資源環境因素作為自變量，采用強迫進入變量法，進行多元回歸分析，統計結果如表5所示。

表5 影響因素對在線學習情感投入回歸分析摘要表

由表5所示，三個預測變量與大學生外語在線學習情感投入R系數為0.842，R2為0.709，調整后的R2為0.709，三個預測變量可解釋大學生外語在線學習情感投入70.9%的變異量。變異量顯著性F值為1450.298，顯著性P值為0.000，表明三個預測變量中至少有一個與在線學習情感投入會達到顯著性水平。三個預測變量中，學習者個體因素自變量的回歸系數最大，教師及同伴因素次之，表明學習者個體因素、教師及同伴因素對學習者在線學習情感投入水平均有顯著性影響。學習者興趣高、內在動機強、較好的自主學習能力都能激發大學生外語在線學習的熱情。教師對學習者在線學習情感投入的影響主要體現在教學設計與參與度方面，有效的學習活動設計、有效反饋策略及教師的指導和互動都能讓學習者獲得積極的情感體驗。資源環境因素回歸系數未達到顯著性水平，對大學生外語在線學習情感投入無顯著性影響，可能與當前在線平臺功能比較完備、學習資源較為豐富有關。

(3)在線學習認知投入層面多元回歸分析

將大學生在線外語學習認知投入作為因變量，個人因素、教師與同伴因素及資源環境因素作為自變量，采用強迫進入變量法，進行多元回歸分析，統計結果如表6所示。

表6 影響因素對在線學習認知投入回歸分析摘要表

由表6所示，三個預測變量與大學生外語在線學習認知投入R系數為0.803，R2為0.644，調整后的R2為0.644，三個預測變量可解釋大學生外語在線學習情感投入64.4%的變異量，變異量顯著性F值為1076.598，顯著性P值為0.000，表明三個預測變量中至少有一個與認知投入會達到顯著性水平。三個預測變量中，學習者個體因素回歸系數達到顯著性水平，在線外語學習認知活動包括對在線學習內容的理解、聯想、概括、反思等與個體學習態度、學習動機、自主學習及自我效能感有密切關系，而教師與同伴因素、資源環境因素回歸系數未達到顯著性的水平。

(4)在線學習社會性投入層面多元回歸分析

將大學生在線外語學習社會性投入作為因變量，個人因素、教師與同伴因素及資源環境因素作為自變量，采用強迫進入變量法，進行多元回歸分析，統計結果如表7所示。

表7 影響因素對在線學習社會性投入回歸分析摘要表

由表7所示，三個預測變量與大學生外語在線學習認知投入R系數為0.875，R2為0.765，調整后的R2為0.765，三個預測變量可解釋大學生外語在線社會性感投入76.5%的變異量，變異量顯著性F值為1936.401，顯著性P值為0.000，表明三個預測變量中至少有一個與社會性投入會達到顯著性水平。三個預測變量中，學習者個體因素、而教師及同伴因素回歸系數達到顯著性水平。學習者在線外語學習與同伴及教師的互動構成了社會性投入，較強的學習動機能促進學習者參與在線討論并與同伴互動，教師及同伴的幫助、反饋及鼓勵會促使學習者積極參與在線學習活動，而資源環境因素對社會性投入無顯著性影響。

五、討論及建議

(一)研究結果討論

第一，研究表明，大學生在線外語學習投入水平平均值高于理論均值，總體處于中等偏上水平，同時學習者在線外語學習的情感投入水平高于行為投入和認識投入水平，這一研究結果與高潔關于大學生在線學習的認知投入水平高于情感投入及行為投入的結論不一致[6]，反映疫情期間教師全程在線指導，在線學習活動性較強、互動性較好、反饋及時等特征。有效激發在線學習者的情感和社會性投入，而學習行為投入水平最低也表明大學生外語在線學習的自我調控能力不高，還需教師及時的指導和監督。

第二，研究發現，大學生在線外語學習投入的個人因素、教師及同伴因素與學習者在線學習投入呈顯著的正相關。首先，學習者的自我效能感高、學習動機強、自主學習能力高、感知有用性強，他們的在線學習投入就更高，這與高潔研究的自我效能感并不能很好地預測學習者的學習投入不一致[6]，可能因為學科不同的原因，自我效能感影響外語學習策略的選擇和學習的自主性。其次，教師對大學生在線外語學習投入的影響主要體現教學活動設計、教學方法的選用、教師參與及反饋等方面，教師參與學生的學習活動并指導幫助學生，同時適時進行反饋可提升大學生在線學習投入。最后，同伴因素對大學生在線外語學習的影響主要體現同伴支持、同伴評價、同伴關系方面。同伴的鼓勵、支持及積極的評價能促進大學生在線外語學習的投入，這與Fredricks的研究結論一致，即同伴支持與學生的學習投入具有較高的相關性[7]，同伴關系對大學生在線外語學習投入可能起到促進作用或阻礙作用，當同伴的學習投入水平較高時會促進學習者的學習投入，反之會起到阻礙作用。然而，資源環境因素與大學生在線外語學習投入未呈現顯著的關系，這可能與當前豐富的慕課資源、功能齊全的在線教學平臺有關。

(二)建議

大學生外語在線學習投入水平主要受到學習者個體因素、教師及同伴因素的影響，針對大學生外語在線學習投入中存在的問題與不足，從學習者和教師兩個維度提出建議。

第一，學習者維度。首先，培養外語學習者自主學習能力，為在線學習投入提供支持。外語教師應協助學習者制定在線學習計劃，引導學生科學地管理時間，同時引導學習者記錄和總結自己的學習軌跡，修訂科學合理的學習時間管理模式，以免受網絡及娛樂的誘惑。其次，培養個性化的學習策略，創建在線學習激勵機制，提升學習者自我效能，為外語學習者在線學習投入提供認知和情感支持。教師在培訓學生外語每一模塊學習策略的同時，引導學生全面了解和測量自身的學習策略，并形成個性化的學習策略，提高在線學習認知投入，同時創建在線學習激勵機制，激勵學習者積極參與在線外語學習，激發學習者學習動機。

第二，教師維度。首先，提高在線課程及學習活動設計的靈活性和適切性。外語教師應根據學習者英語聽、說、讀、寫、譯，每個模塊的學習水平、學習風格、專業及性別特點等具體情況，設計不同挑戰水平、多元化、趣味性、互動性強的學習任務，激發英語學習者學習興趣，增強同伴之間的互動，提升英語學習者在線學習情感投入和社會性投入。其次，提供及時的在線學習指導和個性化學習支持。外語教師提供及時的指導和支持，甚至將自己視為學習社區的一部分，積極參與到在線學習活動中，可以促進在線外語學習過程中學習者之間的深層次意義建構[8]。教師可以充分收集利用在線平臺教育大數據分析學習者適時學習情況，給學習者在線學習提供專業的個性化的指導，對學習者的觀點意見進行點評、分析糾錯，引導學生進行知識遷移，積極投入在線外語學習活動中。