面向SPOC+在線直播的數據庫課程學習者特征要素研究＊

張丹平，余灝然，張 艷

(1.南昌航空大學經濟管理學院，江西 南昌 330063；2.佛羅里達大學計算機科學與工程學院)

0 引言

近年來特別是新冠疫情期間，教育領域開始接受MOOC、SPOC 等多種互聯網教學模式，學習者在MOOC 網站通過視頻在線學習、回看，授課者通過在線直播講解知識點、通過翻轉課堂互動討論。MOOC有著豐富的教學資源，而SPOC 模式則使學習者與教師有了更積極的互動，因而在數據庫課程教學中這種結合SPOC+在線直播的混合式教學模式得到了推廣應用。

雖然SPOC 在強大的教學管理系統引領下致力于提升學生學習的興趣，可是教師與學習者教學空間分離的情境，再加上大容量的班級，都使得教師難以準確掌握所有學習者的學習特征。而學習者特征雖然與學習內容沒有直接聯系，卻始終伴隨著整個學習過程并影響學習成效。因此挖掘學習者的學習行為數據，采用合理、科學、創新、量化的手段反映在線學習數據庫課程學習者的特征要素，與傳統的期末“一張卷”的考核方法相比，不僅可以更客觀的評價學生的學習效果，還有助于教師了解學習者背景與偏好，并對學習材料的選擇、教學目標的創設、教學方法與教具的選用有幫助。

1 SPOC+在線直播環境下學習者特征要素分析框架

數據庫課程是我校經管類專業的專業基礎性課，主要教學目標是提高學生的信息處理能力及計算機應用能力，也為他們學習各類管理信息系統及本專業相關的軟件打下基礎。

SPOC+騰訊課堂混合式教學是指：課前，教師在SPOC 課堂發布公告及微信端發送預習資料供學習者進行課前預習，課上，教師對知識重點和難點進行講解、完成測驗，課后，學習者完成SPOC 平臺的學習內容。平臺數據包括SPOC 學習平臺和騰訊課堂學習平臺兩方面。學習者最終學期成績是由平時成績和期末測試成績共同組成，平時成績是由SPOC 平臺在線學習情況和騰訊課堂表現情況所決定。

綜合SPOC 課程混合式教學模式的特點、經管類學生的特點及數據庫課程特點等因素，從理論分析的角度可以對學生的背景特征、態度特征、在線行為特征、課堂行為特征這四個維度考察他們的特征，對于每個維度的特征要素進行細分并對不同特征要素之間的關聯關系進行分析。

2 學習者特征要素分析及數據來源

2.1 背景特征

數據庫課程學習者的背景信息包括其性別、民族、教育背景等一般特征。并且不同個體的生理特征、社會性特征及個人經驗也會對高校學生的學習造成影響。在SPOC 混合式教學的環境中，還應該考慮到學習者的計算機基礎知識水平、是否具備線上學習經驗等因素，綜合起來，本文的學習者的背景特征選取四項指標：性別、民族、計算機基礎知識水平及線上學習經驗作為，采用問卷調查獲取相關數據。

2.2 態度特征

SPOC 混合式教學過程中，教師需要考查學習者在線上課堂學習的態度以及網絡學習中的狀態，探討這些態度的形成、變化和規律。目前國內外的專家及學者總結出學習者態度因素常見的有：自我效能感、學習動機、元認知、學習策略、學習風格等[1]，結合查閱文獻及分析，并參照數據庫課程學習者自身特點，將學習效能感、學習動機、學習策略這三個比較重要的態度特征作為要素指標，通過調查問卷來了解并分析學習者的態度特征。

學習效能感體現了學習者對自己完成某一行為的能力的推斷，是學習者對調節自身能力水平等的一種主觀判斷[2]。現階段對于學習效能感檢測較多使用梁宇頌編寫的問卷，問卷針對學習行為效能感和學習能力效能感組成[3]。針對數據庫課程的學習者，本文在梁宇頌問卷基礎上結合SPOC 環境下的特點進行效能感特征問卷的編制。

高校學生的學習動機是為了較高層次的需要驅動，主要是為了完成學業獲得畢業證、得到老師和家長的認可及找到一份心儀的職業[4]。數據庫課程學習者的內在學習動機主要是對數據庫知識關注程度和自身對數據庫技術水平的期待目標，外在動機指學習者在數據庫課程的學習中基于成績評價、數據庫課程的難易程度、對學習競爭的關注和希望得到的回報等維度。

學習策略是學習者有目的、有意識地制定的致力于提高學習效果和效率的復雜方案。包括學習者認知策略和自我調節水平兩個方面[5]，參照國內外學者編制的學習策略量表并結合數據庫課程學習者的特點制定問卷。

2.3 在線行為特征

在線學習行為可以概括為通過網絡傳播內容進行學習、授課、安排學習任務等[6]。在我校數據庫課程教學實踐中，在線學習是指中國大學MOOC 的SPOC網絡教學平臺上的學習，主要依據學習發生過程，從登錄學習平臺的時長/次數、教學資源訪問情況（包括視頻學習情況、互動討論情況）、作業情況這三類行為描述學習者在線行為。

2.4 課堂行為特征

基于SPOC 的數據庫課程教學，可以使用騰訊課堂等工具通過“語音+PPT”或者“語音+分享桌面”的方式完成授課，從簽到情況、課堂表現情況（包括課堂互動和實驗操作）、章節測驗情況三個方面分析學習者課堂行為特征。

3 學習者特征數據的采集

3.1 研究對象

問卷從我校經管類專業的學生中抽取4個開設數據庫課程的班級作為研究對象。通過填寫117份有效調查問卷，收集了這些普通高校學習者背景特征、態度特征、在線行為特征及課堂行為特征數據，并使用SPSS 22.0軟件進行學習者特征數據分析。

3.2 信度與效度分析

信度分析可以用來衡量問卷的可靠性，效度分析則檢驗問卷的有效程度，即問卷的確定性、有用性。對問卷量表中所有問題有效樣本采用Cronbach 方法做了信度分析，得到其整體效度α 值為0.826，信度良好。結構效度檢驗采用KMO 和Bartlett 球形檢驗，得到KMO 值為0.898，大于0.8，且顯著性概率Sig 為0.000，小于0.05,說明本文調查問卷具有良好的效度。

4 學習者特征要素統計分析

4.1 學習者背景特征

背景特征主要包括性別、民族、計算機掌握程度、線上學習經驗這四類特征信息，通過問卷可以看出，數據庫課程學習者中女性學習者為68 人所占比例為58.1%，在民族特征上，漢族學習者居多，值得關注的是有七位來自新疆的維族學習者。從計算機掌握程度來看，所有學習者都學習過“計算機文化基礎”課程，另有31 人還學習了“C 語言”課程，占總數的26.5%，說明學習者具備了一定的計算機水平。有25人有過線上學習體驗，占比21.3%，對混合式學習模式有一定了解但沒有體驗的學習者有62人，占比52.9%，說明此次參與調查問卷的學習者在線上學習經驗上有較大差異。

4.2 學習者態度特征

采用李克特量表的五點量表形式獲取學習者態度特征數據。根據問卷結果，關于學習者態度特征的各項樣本統計分析如表1所示。

表1 各項樣本特征均值統計表

學習效能感各項題目中E1、E2、E3、E4、E5屬于學習能力效能感，E6、E7、E8、E9 屬于學習行為效能感。從表3 所示得分均值可見，數據庫課程學習者對于掌握學習內容、處理遇到的學習情況方面表現出較高的信心，在學習過程中思考問題和復習中體現了學習者自主性較高，但是對自身的專業能力、學習能力及課堂狀態方面，其自我效能感相對較弱。

作為學習過程中的驅動力，學習動機的強弱直接影響學習成果。學習動機得分中M1、M2屬于內部動機，M3、M4 屬于外部學習動機，從表3 中可見，學習者在認知、興趣、需求上的動機較強，對于只想完成任務得到學分這樣的外部動機的學習者相對較少。

學習策略的得分情況顯示，學習者在利用現有知識、合作性及信息素養等方面能力較強，時間分配和自我調節的能力相對較弱。

4.3 學習者在線行為特征

⑴登錄行為

觀察整個學習周期，學習者登錄訪問頻次呈現波浪趨勢，第1～3周的平均登錄次數逐漸上升，之后的登錄次數減少推測存在學習熱情下降、課程內容與騰訊課堂授課內容不匹配、教師監控和提醒不夠等原因。但在最后一周及課程結束至考試前，平臺上一直保持大量的登錄次數，說明學習者為期末復習大量觀看考試資料和進行平臺學習。

⑵學習資源訪問及互動

在SPOC站點可以訪問的資源主要包括公告、視頻資源、互動討論等內容。表2列出的是視頻資源訪問、互動討論回帖數及作業得分情況。

表2 視頻資源訪問、互動討論回帖數及作業得分情況表

在參與數據庫課程學習的117位學習者的統計情況中，視頻資源訪問滿分為100分的同學占了大多數，均值達到了88.37，由此可見視頻資源瀏覽情況較好，得分在20 分以下的同學大都來自偏遠居住地網絡訪問不便，這其中也有居住在新疆的維族學習者。在SPOC 教學環境的在線學習中，學習者的互動在討論區下完成，積極參與討論的學習者最多回復為35個帖子，超過半數的同學回復帖子數在20 個以上，體現了學習者在認知、興趣層面的強烈學習動機，但是這其中有14 位學習者是0 回復，除了網絡不通暢原因之外，也反映了少部分學習者的學習策略較為被動。

⑶作業情況

在作業完成情況的統計中，獲得最高分為100分的有24 位同學，90%以上同學的成績達到60 分，20 分以下的四位學習者中有二位同學是維族學習者。可見作業的難易程度適中，能較好分辨出參與者的掌握程度。

4.4 學習者課堂行為特征

疫情期間采用的SPOC+騰訊課堂混合式教學中，騰訊課堂等軟件成為教師和數據庫課程學習者進行更深度交流和學習的環境，表3 統計了出勤（簽到）情況、課堂表現（討論）情況、課堂小測（答題卡）情況來體現學習者的課堂行為特征。

表3 學習者課堂行為特征統計表

出勤率的統計是從騰訊課堂的“考勤”界面導出并計算得出四個實驗班的總到課率。教師開啟課堂發言便于學習者參與討論，統計討論參與次數時剔除了“獻花”和自定義圖片等噪音信息。為了檢測學習者對數據庫課程知識的領會程度并防止學習者上課走神，在直播中常常發起“答題卡”進行課堂小測試并統計測試滿分同學。從表5 可見，四個實驗班中，21、22 班的出勤率較高，22、51 班的學習者較積極參與討論，而31 班的學習者對課堂講授的知識掌握程度最好，這與他們學過“C語言”課程有關。

5 應對措施

5.1 教師方面的應對措施

教師通過了解學習者背景特征和態度特征，可以明確個體學生的認知差異，通過小范圍補課、個別答疑等方式實現對學生的差異化教學。同時，數據的分析結果，能夠幫助教師了解數據庫課程學習者在背景特征、態度特征、在線行為特征及課堂行為特征的差異，對教學環境、資源、模式、環節時間安排等進行調整，創設不同的場景、提出明確的任務，調動學習者的行動興趣和動機，比如在騰訊課堂強化重難知識點的講解，優化教學設計，從而滿足學生的個性化的要求。

5.2 學生方面的應對措施

通過學習者的特征要素數據的分析可見，一方面，學生應保證在課程學習中時間的持續投入并保持專注，另一方面，學生應主動及時地反饋學習過程中的疑難問題，使教師能夠更多地掌握學生的學習狀況并答疑解惑，以提高學習的效果。

6 結論

SPOC+線上直播教學模式是由于疫情而形成的教育研究領域的一種新環境，學習者的背景特征、態度特征、在線行為特征、課堂行為特征可以展示出數據庫課程學習者的差異，通過統計分析方法對117 位數據庫課程學習者的特征剖析可得出以下結論。

⑴計算機知識積累程度的不同，會影響數據庫課程知識的領會，但大多數學習者盡管從未有過線上學習經驗，在經歷了最初的適應期后并未給他們帶來太大的差異。

⑵學習者對數據庫課程在認知、興趣、需求上的動機較強，對于掌握學習內容、處理遇到的學習情況方面表現出較高的信心，但尚有部分學習者的學習策略較為被動。

⑶網絡通暢是進行在線學習的前提條件。經過最初的適應期后，學習者對高質量的MOOC 視頻資源保持了很高的學習熱情，課程作業能較好分辨出參與者的掌握程度，但教師需要通過監控和提醒督促學習者參與課程討論。

⑷騰訊課堂學習者的課堂出勤率較高，且課堂上的表現與自身的專業能力有關聯。

總之，全民抗疫帶來了改變的契機，高等教育在教學形式上可以有新面貌，促進了線上教學的探索性研究。線上、線下結合的教學形式，給老師的教與學生的學更靈活、自主，帶來了新的教育時代的開啟。