基于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為畫像的高職大學(xué)生學(xué)習(xí)績(jī)效提升研究

趙建偉 彭成圓 陳 律

(無(wú)錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院 管理學(xué)院,江蘇 無(wú)錫 214121)

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用極大地促進(jìn)了在線教育的蓬勃發(fā)展。特別是在2012年出現(xiàn)的大規(guī)模在線開放課程，即MOOC(Massive Open Online Courses),在傳統(tǒng)教育領(lǐng)域掀起了一場(chǎng)全新的教育教學(xué)革命。黨的十九屆四中全會(huì)強(qiáng)調(diào)：“發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)教育和人工智能優(yōu)勢(shì)，創(chuàng)新教育和學(xué)習(xí)方式，加快發(fā)展面向每個(gè)人、適合每個(gè)人、更加開放靈活的教育體系，建設(shè)學(xué)習(xí)型社會(huì)。”無(wú)論是對(duì)個(gè)人還是對(duì)社會(huì)，互聯(lián)網(wǎng)教育的優(yōu)越性都毋庸置疑。2020年新冠肺炎疫情突如其來，受疫情影響各高校紛紛延期開學(xué)，為貫徹教育部“停課不停教，停課不停學(xué)”的精神，教學(xué)活動(dòng)全面轉(zhuǎn)向線上進(jìn)行，可以說這是一次在線教學(xué)的大規(guī)模實(shí)踐，為在線教學(xué)積累了大量的經(jīng)驗(yàn)。

學(xué)習(xí)行為一般是指學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中為達(dá)到學(xué)習(xí)目標(biāo)而做出的一系列行為方式。學(xué)習(xí)行為的影響因素很多，例如，學(xué)習(xí)目的、學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)方法和學(xué)習(xí)習(xí)慣等。在現(xiàn)代信息技術(shù)背景下，學(xué)習(xí)者的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為是指學(xué)習(xí)者為了滿足一定的學(xué)習(xí)目標(biāo)，在具有強(qiáng)大的在線學(xué)習(xí)平臺(tái)、豐富的在線學(xué)習(xí)資源及便捷高效的社交媒體工具的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中開展自主學(xué)習(xí)的行為。學(xué)習(xí)者有學(xué)習(xí)的自主權(quán)，同時(shí)也能隨時(shí)隨地得到教師的幫助、引導(dǎo)和糾正。

在線學(xué)習(xí)環(huán)境下，在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)、“互聯(lián)網(wǎng)+教育”、“社交媒體+教育”等已經(jīng)成為學(xué)習(xí)者進(jìn)行學(xué)習(xí)活動(dòng)的重要平臺(tái)。學(xué)習(xí)者在使用這些平臺(tái)學(xué)習(xí)的過程中所產(chǎn)生的學(xué)習(xí)行為都被一一記錄下來。因此，可以借助于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘手段，構(gòu)建學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)模型，挖掘?qū)W習(xí)者學(xué)習(xí)行為的規(guī)律、特征和習(xí)慣，總結(jié)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，以及不同學(xué)習(xí)者的個(gè)性化差異，探索和評(píng)估學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)績(jī)效之間的關(guān)系，找出規(guī)律并發(fā)現(xiàn)潛在的問題，進(jìn)而提高學(xué)與教的成效。

1 相關(guān)研究綜述

在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為分析方面，現(xiàn)有的學(xué)者在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的特點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的模式、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的因素等方面的研究成果較多，為本研究提供了較好的研究基礎(chǔ)。王璐等[1]深度挖掘了MOOC平臺(tái)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，并利用K均值聚類算法對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行分類，分析了學(xué)習(xí)者的行為特征。王改花等[2]收集了在線開放課程學(xué)習(xí)者的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程記錄，研究了不同學(xué)習(xí)者群體的行為特征。邢國(guó)春[3]采用實(shí)證調(diào)查的方式了解目前教育界對(duì)網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)的認(rèn)識(shí)及使用情況，對(duì)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下自主學(xué)習(xí)行為和模式進(jìn)行了研究。楊麗娜等[4]以計(jì)劃行為理論、理性行為理論和技術(shù)接受模型為理論框架，從信息技術(shù)采納視角出發(fā)，從心理、技術(shù)和資源等方面建立了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為模型，采用結(jié)構(gòu)方程的統(tǒng)計(jì)方法從實(shí)證角度分析了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為發(fā)生的影響因素。方旭[5]結(jié)合MOOC學(xué)習(xí)實(shí)際從有用性感知和易用性感知兩個(gè)維度基于TAM3(Technology Acceptance Model 3)模型建立了MOOC學(xué)習(xí)行為影響因素模型，并進(jìn)行實(shí)證研究。石磊等[6]通過國(guó)家開放大學(xué)學(xué)生在線學(xué)習(xí)情況和課程交互情況，挖掘行為數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，提出國(guó)家開放大學(xué)MOOC課程學(xué)生學(xué)習(xí)特點(diǎn)及其影響因素。王聿良等[7]則構(gòu)建了翻轉(zhuǎn)課堂學(xué)生學(xué)習(xí)行為影響因素模型并基于大學(xué)英語(yǔ)教學(xué)的實(shí)踐進(jìn)行了實(shí)證研究，認(rèn)為直接影響學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為的因素有學(xué)生的主觀規(guī)范和主題態(tài)度兩個(gè)方面。而對(duì)學(xué)生的主觀規(guī)范有顯著正向影響的是學(xué)習(xí)任務(wù)、學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)和教學(xué)管理等，對(duì)學(xué)生的主體態(tài)度有顯著正向影響的是視頻學(xué)習(xí)資源、教學(xué)活動(dòng)設(shè)計(jì)和教師課堂教學(xué)等。

在學(xué)習(xí)績(jī)效方面，目前學(xué)者的研究成果主要體現(xiàn)在學(xué)習(xí)績(jī)效的影響因素、學(xué)習(xí)投入和學(xué)習(xí)績(jī)效的關(guān)系、學(xué)習(xí)參與和學(xué)習(xí)績(jī)效的關(guān)系等方面。鄭勤華等[8]基于1 850名現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育學(xué)習(xí)者的調(diào)研數(shù)據(jù)，研究了個(gè)體因素、家庭社會(huì)環(huán)境、遠(yuǎn)程教育機(jī)構(gòu)等因素對(duì)學(xué)習(xí)績(jī)效的影響。龔藝等[9]以國(guó)家開發(fā)大學(xué)在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的調(diào)研數(shù)據(jù)為例，構(gòu)建了學(xué)習(xí)投入的評(píng)估模型和具體指標(biāo)體系，研究了學(xué)習(xí)投入和學(xué)習(xí)績(jī)效的具體關(guān)系，為學(xué)習(xí)者提高學(xué)習(xí)成績(jī)提供了依據(jù)。段金菊等[10]研究了MOOC學(xué)習(xí)者的參與度、參與模式和學(xué)習(xí)績(jī)效的關(guān)系，提出了活動(dòng)參與和學(xué)習(xí)績(jī)效呈明顯的正相關(guān)，而且創(chuàng)造類活動(dòng)及參與程度對(duì)學(xué)習(xí)者的績(jī)效提升具有更為顯著的作用。梅紅等[11]基于技術(shù)接受模型理論，調(diào)研了464名大規(guī)模在線開放課程學(xué)習(xí)者，分析了學(xué)習(xí)者的有用性感知和易用性感知對(duì)學(xué)習(xí)績(jī)效的影響。

Personas也就是用戶畫像，最早是由Alan Cooper(1998)提出的。用戶畫像是在用戶調(diào)研的基礎(chǔ)上，根據(jù)真實(shí)數(shù)據(jù)建立的目標(biāo)用戶模型，根據(jù)用戶的社會(huì)屬性、行為特征、習(xí)慣等信息，將他們區(qū)分為不同的類型，然后將這些不同的類型抽象出一個(gè)標(biāo)簽化的用戶模型，形成一個(gè)任務(wù)原型(Personas)。因此，用戶畫像也可以理解為對(duì)人的數(shù)據(jù)化，通過各個(gè)維度給用戶貼“標(biāo)簽”，也就是特征屬性的刻畫。而這些特征信息是通過分析、統(tǒng)計(jì)、挖掘的方式而獲得的用戶潛在的價(jià)值信息，是高度凝練的特征標(biāo)識(shí)。用戶畫像的應(yīng)用已經(jīng)涉及很多領(lǐng)域和行業(yè)，特別是在電子商務(wù)領(lǐng)域，產(chǎn)品經(jīng)理用于完善產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)，評(píng)估營(yíng)銷方案效果，提升服務(wù)質(zhì)量等。經(jīng)過文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)績(jī)效的研究成果較多，但是從學(xué)習(xí)者行為畫像的角度，通過收集和挖掘高職大學(xué)生在線學(xué)習(xí)的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)者行為畫像來探討學(xué)習(xí)者行為與學(xué)習(xí)績(jī)效關(guān)系的研究還比較少，因此，本研究主要從學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為畫像的角度研究高職大學(xué)生學(xué)習(xí)績(jī)效提升的策略。

2 理論基礎(chǔ)和研究框架

本研究的思路是基于高職大學(xué)生在數(shù)字化學(xué)習(xí)平臺(tái)上留下的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，勾勒出學(xué)生一系列特征的標(biāo)簽，對(duì)不同的學(xué)習(xí)者群體進(jìn)行精準(zhǔn)刻畫。在此基礎(chǔ)上準(zhǔn)確識(shí)別學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特征、學(xué)習(xí)習(xí)慣和學(xué)習(xí)狀態(tài)，探索學(xué)習(xí)行為特征和學(xué)習(xí)績(jī)效的關(guān)系，以便針對(duì)不同學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案，加強(qiáng)學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)過程的動(dòng)態(tài)干預(yù)，以期取得更好的學(xué)習(xí)效果，提升高職大學(xué)生的學(xué)習(xí)績(jī)效。

2.1 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為理論基礎(chǔ)

學(xué)習(xí)行為是指學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中所采用的行為方式與方法，它是學(xué)習(xí)者的思想、情感、情緒、動(dòng)機(jī)、能力及運(yùn)作程序的具體行為表現(xiàn)，是學(xué)習(xí)者在特定情境下學(xué)習(xí)活動(dòng)的具體化和現(xiàn)實(shí)化。

關(guān)于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的研究模型主要有計(jì)劃行為理論和理性行為理論。理性行為理論是1975年由美國(guó)學(xué)者Fishbein(菲什拜因)和Ajzen(阿耶茲)提出的。研究認(rèn)可度較高的計(jì)劃行為理論(Ajzen，1991)繼承了理性行為理論的研究成果，在理性行為理論的基礎(chǔ)上加入了對(duì)控制因素的認(rèn)識(shí)及感知促進(jìn)因素，認(rèn)為人的行為是經(jīng)過深思熟慮的計(jì)劃的結(jié)果[12]，如圖1所示。

圖1 計(jì)劃行為理論結(jié)構(gòu)模型

因此，借鑒以上理論研究成果，本研究認(rèn)為學(xué)習(xí)者的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為是學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)情緒、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)習(xí)慣、學(xué)習(xí)風(fēng)格的具體體現(xiàn)。在進(jìn)行學(xué)習(xí)者畫像的時(shí)候若僅從學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為的維度進(jìn)行建模，會(huì)忽略學(xué)習(xí)者社會(huì)屬性的維度。

2.2 學(xué)習(xí)行為畫像總體框架

用戶畫像一般來說是一個(gè)標(biāo)簽化的模型，學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為畫像要通過數(shù)據(jù)挖掘，從在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)、MOOCs中提取學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)時(shí)間、作業(yè)時(shí)間、資源訪問次數(shù)、資源完成情況、任務(wù)點(diǎn)完成情況、每道題的用時(shí)等學(xué)習(xí)活動(dòng)行為數(shù)據(jù)，并從教務(wù)管理系統(tǒng)中提取學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)成績(jī)。通過對(duì)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)興趣和習(xí)慣等行為印記進(jìn)行建模，分析學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的行為，形成不同學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)類型，凝練學(xué)習(xí)者的特征標(biāo)識(shí)，從而刻畫學(xué)習(xí)者畫像標(biāo)簽集，探索不同學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)類型在學(xué)習(xí)績(jī)效方面的突出表現(xiàn);找出差異，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)規(guī)律和學(xué)習(xí)績(jī)效的驅(qū)動(dòng)因素，形成個(gè)性化的學(xué)習(xí)策略，通過提高學(xué)與教的成效進(jìn)而提升學(xué)習(xí)績(jī)效。學(xué)習(xí)行為畫像總體框架如圖2所示。

圖2 學(xué)習(xí)行為畫像總體框架

2.3 指標(biāo)體系

本研究借鑒Ajzen、Fishbein等人的理論研究成果，并結(jié)合楊麗娜等人的實(shí)證研究成果，確定了5個(gè)維度17個(gè)行為指標(biāo)，形成了學(xué)習(xí)行為畫像的指標(biāo)體系[4,12](表1)。

3 實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)來源

為了保證數(shù)據(jù)選取的代表性和可靠性，本研究選取了超星泛雅網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)(http://wxit.fanya.chaoxing.com)上的“大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)實(shí)務(wù)”在線開放課程，本課程已經(jīng)有3年開課歷史，學(xué)習(xí)者主要來自無(wú)錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院市場(chǎng)營(yíng)銷專業(yè)、電子商務(wù)專業(yè)、工商管理專業(yè)以及物流管理專業(yè)等財(cái)經(jīng)商貿(mào)類專業(yè)的大學(xué)生。本課程開課周期持續(xù)18周，累計(jì)選課人數(shù)超過2 000人次，覆蓋面較廣。本研究隨機(jī)抽取了該課程2019年9月至2021年7月秋季、春季四個(gè)學(xué)期總計(jì)1 098位學(xué)習(xí)者的數(shù)據(jù)。通過后臺(tái)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和挖掘，共提取了1 098位學(xué)習(xí)者的13 176條有效學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)。

表1 學(xué)習(xí)行為畫像指標(biāo)體系

由于通過在線學(xué)習(xí)平臺(tái)挖掘得到的數(shù)據(jù)形式多樣，量綱不同，因此，需要對(duì)各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理。同時(shí)考慮到下一步在進(jìn)行學(xué)習(xí)行為畫像過程中將要用到的聚類算法是用距離來度量相似性的，用0均值標(biāo)準(zhǔn)化(Z-score standardization)進(jìn)行無(wú)量綱化處理效果較好，公式如下：

(1)

式中：μ為原始數(shù)據(jù)集的均值，σ為原始數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)差。處理后得到的數(shù)據(jù)是均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的數(shù)據(jù)集。

3.2 算法分析

學(xué)習(xí)者行為畫像就是要將學(xué)習(xí)者分成不同的類別，把具有相似特征的學(xué)習(xí)者放在同一個(gè)類別里并且保證不同的類別相互不相交，因此，在數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)候選擇聚類分析的方法。當(dāng)聚類過程完成后，所有的數(shù)據(jù)集將被劃分成若干個(gè)組(Group)或者簇(Cluster)，同一個(gè)組或簇中所有的對(duì)象有最大的相似度且不同組或簇中所有對(duì)象有最小的相似度時(shí)達(dá)到最優(yōu)聚類。聚類算法有多種，本研究采用的是SPSS K-Means聚類算法。K-Means算法的基本思想是隨機(jī)選取k個(gè)對(duì)象作為初始聚類的質(zhì)心，然后計(jì)算數(shù)據(jù)集中剩余的每個(gè)對(duì)象到初始質(zhì)心的距離，將每個(gè)對(duì)象劃分到距離最近的質(zhì)心;劃分到同一個(gè)質(zhì)心的對(duì)象屬于同一個(gè)組或者簇，總共可以形成k個(gè)組或者簇。通過多次遞歸迭代直到算法收斂，也就是質(zhì)心不再發(fā)生變化時(shí)分組也就固定下來，就停止聚類。此時(shí)同一組或者簇中的對(duì)象都比較相似，不同組或者簇中的對(duì)象差距都比較大。通常聚類的質(zhì)量用誤差平方和來度量，目標(biāo)函數(shù)形式如下：

(2)

式中：p為空間的中點(diǎn)，表示給定的數(shù)據(jù)對(duì)象;mi為簇ci的平均值;E為數(shù)據(jù)庫(kù)中所有對(duì)象的平方誤差的總和。

3.3 數(shù)據(jù)分析

如上分析，首先要確定聚類參數(shù)k才能進(jìn)行聚類分析，從實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的角度來看，k不宜過大或者過小，如果聚類參數(shù)過大、類別太多，那么會(huì)生成眾多無(wú)意義的組或者群，同一類中的對(duì)象就過少并且特征不明顯；如果聚類參數(shù)過小、類別又太少，同一群中對(duì)象太多，那么不同群之間的特征就會(huì)不明顯，分類也會(huì)不夠精細(xì)。這樣的學(xué)習(xí)行為畫像也就毫無(wú)意義，對(duì)學(xué)習(xí)績(jī)效更無(wú)任何指導(dǎo)意義。

因此，k的選擇對(duì)聚類的質(zhì)量影響較大。本研究采用碎石檢驗(yàn)來輔助確定聚類參數(shù)k，先利用SPSS系統(tǒng)聚類生成凝聚順序表，以凝聚順序表中的“階段”也就是聚類數(shù)為縱軸,“系數(shù)”也就是類目間距離為橫軸繪制碎石分析的檢驗(yàn)圖,如圖3所示。當(dāng)類目增加到4以后，類目間的距離迅速減小，說明類目間的差異不明顯。再通過反復(fù)進(jìn)行K-Means聚類，對(duì)比發(fā)現(xiàn)當(dāng)聚類參數(shù)為k=4時(shí)，每個(gè)群的學(xué)習(xí)者對(duì)象分類最為明顯，學(xué)習(xí)者群與學(xué)習(xí)者群之間的界限清晰。因此，將聚類數(shù)定為4類，此時(shí)聚類效果較好且是最優(yōu)的聚類結(jié)果。聚類結(jié)果及對(duì)應(yīng)的學(xué)習(xí)者歸屬類別見表2。

圖3 碎石分析檢驗(yàn)圖

表2 學(xué)習(xí)行為畫像聚類結(jié)果

為了更清晰地呈現(xiàn)四類學(xué)習(xí)者的畫像，使用雷達(dá)圖探究標(biāo)準(zhǔn)化后的聚類結(jié)果數(shù)據(jù)如圖4所示，該圖能清晰地辨識(shí)出四類學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特征。其中，122位屬于聚集1，可歸為資源導(dǎo)向型積極學(xué)習(xí)者，他們的平均綜合學(xué)習(xí)成績(jī)較高(83.87)；494位屬于聚集2，可歸為任務(wù)導(dǎo)向型消極學(xué)習(xí)者，他們的平均綜合學(xué)習(xí)成績(jī)較差(46.41)；472位屬于聚集3，可歸為任務(wù)導(dǎo)向型積極學(xué)習(xí)者，他們的平均綜合學(xué)習(xí)成績(jī)較高(85.19)；10位屬于聚集4，可歸為資源導(dǎo)向型消極學(xué)習(xí)者，他們的平均綜合學(xué)習(xí)成績(jī)較差(43.96)。

圖4 個(gè)案四類聚類雷達(dá)圖

4 結(jié)論及策略建議

4.1 結(jié)論

本研究通過對(duì)1 098位高職大學(xué)生在線學(xué)習(xí)行為畫像的研究，進(jìn)一步印證了學(xué)習(xí)行為在提高學(xué)習(xí)質(zhì)量和提升學(xué)習(xí)績(jī)效中起到關(guān)鍵作用。

4.1.1高職大學(xué)生具有四種學(xué)習(xí)類型 (1) 資源導(dǎo)向型積極學(xué)習(xí)者：此類學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效果較好，其章節(jié)學(xué)習(xí)次數(shù)、視頻完成情況、視頻完成進(jìn)度的數(shù)據(jù)在四類學(xué)習(xí)者中都最高，任務(wù)點(diǎn)完成情況較突出，總討論次數(shù)、回復(fù)討論次數(shù)最高，此類學(xué)習(xí)者是四類中最積極互動(dòng)的一類，其作業(yè)完成積極性與聚集2、聚集3基本一致。(2) 任務(wù)導(dǎo)向型消極學(xué)習(xí)者：此類學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效果較差，作業(yè)完成積極性與聚集1、聚集2基本一致，其簽到次數(shù)和得分表現(xiàn)較好，視頻完成情況及視頻完成的進(jìn)度較差。(3) 任務(wù)導(dǎo)向型積極學(xué)習(xí)者：此類學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效果較好，他們的簽到得分、作業(yè)完成情況、作業(yè)完成積極性的數(shù)據(jù)在四類學(xué)習(xí)者中都最高，其任務(wù)點(diǎn)完成情況、視頻完成情況、視頻完成進(jìn)度稍差，總討論次數(shù)、回復(fù)討論次數(shù)較少，此類學(xué)習(xí)者不能進(jìn)行積極的互動(dòng)。(4) 資源導(dǎo)向型消極學(xué)習(xí)者：此類學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效果較差，雖然能完成簽到，但是其作業(yè)完成情況、作業(yè)完成積極性、視頻完成進(jìn)度等都極差。然而，此類學(xué)習(xí)者的章節(jié)學(xué)習(xí)次數(shù)、視頻學(xué)習(xí)次數(shù)的完成情況較好，說明其對(duì)課程資源有一定的興趣。

4.1.2網(wǎng)絡(luò)課程的內(nèi)容組織方式是影響學(xué)習(xí)績(jī)效的關(guān)鍵因素 從行為特征上看高職大學(xué)生學(xué)習(xí)者可劃分為明顯的四類。從學(xué)習(xí)效果的角度看，第一類和第三類無(wú)明顯差別，第二類和第四類無(wú)明顯差別。高職大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)績(jī)效有資源驅(qū)動(dòng)和任務(wù)驅(qū)動(dòng)兩種類型。影響學(xué)習(xí)行為的關(guān)鍵因素不僅包括網(wǎng)絡(luò)課程的內(nèi)容、資源以及資源的呈現(xiàn)方式，而且包括網(wǎng)絡(luò)課程的內(nèi)容組織方式。

4.1.3網(wǎng)上學(xué)習(xí)互動(dòng)和交流是影響學(xué)習(xí)績(jī)效的另一關(guān)鍵因素 網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)通常是異地的，教師和學(xué)習(xí)者、學(xué)習(xí)者和學(xué)習(xí)者之間通常是不碰面的，但是教學(xué)和學(xué)習(xí)活動(dòng)需要交流和合作。通過分析四類學(xué)習(xí)者的畫像可知，積極參與者的平均學(xué)習(xí)成績(jī)最高，師生網(wǎng)上交互率的高低與學(xué)生網(wǎng)上學(xué)習(xí)的時(shí)間和次數(shù)成正比，因此，網(wǎng)上學(xué)習(xí)互動(dòng)和交流的頻次和質(zhì)量對(duì)學(xué)習(xí)成效會(huì)產(chǎn)生顯著的影響。

4.2 對(duì)策

4.2.1優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境是指網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。安全、方便、快捷的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)應(yīng)該具備的基本條件。除了互聯(lián)網(wǎng)、多媒體計(jì)算機(jī)、移動(dòng)終端、在線學(xué)習(xí)平臺(tái)等必備的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境還應(yīng)提供豐富多樣的學(xué)習(xí)資源和即時(shí)語(yǔ)音、視頻通信等必備的學(xué)習(xí)工具。同時(shí)，要提供良好的學(xué)習(xí)服務(wù)支持，規(guī)范學(xué)習(xí)管理活動(dòng)，以及允許學(xué)習(xí)者不受時(shí)間和地點(diǎn)的限制來開展學(xué)習(xí)課程。

4.2.2培育網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)習(xí)慣 互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)環(huán)境是一種虛擬的學(xué)習(xí)環(huán)境，受限于虛擬環(huán)境下時(shí)間和空間的制約，通常學(xué)習(xí)的中心和主動(dòng)方是學(xué)習(xí)者，學(xué)習(xí)的績(jī)效很大程度上取決于學(xué)習(xí)者自身的學(xué)習(xí)行為。學(xué)習(xí)者應(yīng)該主動(dòng)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)課程的進(jìn)度和安排有計(jì)劃地進(jìn)行課程資源的訪問并且根據(jù)時(shí)間節(jié)點(diǎn)完成作業(yè)、測(cè)試等各項(xiàng)學(xué)習(xí)任務(wù)。另外,必要的學(xué)習(xí)、導(dǎo)航、監(jiān)控和評(píng)價(jià)可以督促和約束學(xué)生的學(xué)習(xí)行為，有利于培養(yǎng)學(xué)生良好的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)習(xí)慣。

4.2.3強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)交互 研究發(fā)現(xiàn)，如果網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中學(xué)習(xí)者之間交互程度過低，學(xué)習(xí)者缺乏必要的解答和指導(dǎo)，那么容易使學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣減弱，不利于學(xué)生深入分析問題。這意味著強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)交互是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵工作。網(wǎng)絡(luò)在線教學(xué)要求教師對(duì)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)有正確的認(rèn)識(shí)；具備較高的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)素質(zhì);對(duì)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)的特點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)教學(xué)模式、網(wǎng)絡(luò)教學(xué)過程中可能會(huì)遇到的問題有充分的了解;通過論壇、留言板、網(wǎng)絡(luò)答疑等平臺(tái)加強(qiáng)教學(xué)交互，及時(shí)解決學(xué)習(xí)者遇到的實(shí)際問題。

4.2.4注重網(wǎng)絡(luò)課程的設(shè)計(jì)和組織 網(wǎng)絡(luò)課程的設(shè)計(jì)和組織在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中至關(guān)重要。一方面，為了提高學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性和主動(dòng)性，教師應(yīng)盡可能提供案例、視頻、動(dòng)畫、微課等豐富多樣的多媒體課程資源。另一方面，教師要了解網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的規(guī)律，掌握適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)教學(xué)設(shè)計(jì)方法，在設(shè)計(jì)工作任務(wù)的時(shí)候兼顧學(xué)生的實(shí)際需求和網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的規(guī)律和特點(diǎn)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源進(jìn)行合理的安排。這樣不僅能夠有效提升學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)態(tài)度和自主學(xué)習(xí)能力，也能同時(shí)提高學(xué)習(xí)者網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的效率和質(zhì)量。