大學生在線深度學習現狀及其影響因素研究

李依锘，林蓓蕾

（鄭州大學護理與健康學院，河南 鄭州 450000）

1976 年Marton 等首次提出深度學習的概念[1]，深度學習是一種以提升批判性思維、問題解決等高階能力為目標的學習方式[2]，學習者在學習過程中批判性地學習新知識，并與已有知識相關聯，建立知識結構體系，實現已有知識的遷移并運用在實際生活中。深度學習注重批判理解、強調信息整合、促進知識建構、注重遷移應用、面向問題解決和提倡主動行為[3]。在“互聯網+”環境下，教育教學領域不斷進行改革，大量以智慧教學為核心的教學云平臺的產生改變了傳統的教學模式，眾多高校開展大量在線教學活動，大學生在線深度學習值得關注。在線深度學習指的是教師在互聯網環境中對學生進行精心組織，并對他們進行個體化輔導，學生可以全身心地投入對復雜問題的求解之中，從而得到一個全面發展的有意義的學習過程[4]。國外對深度學習的研究早于國內，近幾年國內對在線深度學習的研究也開始增多，仍有較大探索空間。本研究旨在調查大學生在線深度學習的現狀并分析影響因素，為促使大學生主動提升在線深度學習的能力、更好地激勵大學生在線深度學習、優化線上教學實踐及效果提供參考。

1 對象和方法

1.1 對象

采用便利抽樣方式，選取鄭州大學全日制本科在校生184名進行線上問卷調查。

1.2 測評工具

1.2.1 基本信息調查表 本調查表包括12 個方面的基礎信息，主要為性別、年級、是否獲得過競賽獎項、家庭所在地、家庭人均月收入、父母受教育水平以及是否擔任學生干部等。

1.2.2 大學生深度學習量表 本量表是由唐金娟[5]開發的，包括信息素養、知識再加工、知識建構和溝通共4 個維度，各包含7個、9 個、6 個和5 個條目，共27 個條目，以問卷的形式進行測評和分析，用于評估網絡環境下大學生深度學習水平。采用Likert 5 級評分法，1～5 分表示從完全不符合到完全符合，得分越高，說明大學生在線深度學習水平越高。量表的Cronbach's α系數為0.973，4 個維度的Cronbach's α 系數在0.893～0.941 之間。

1.2.3 網絡學習空間量表 宋琳琳[6]編制出了一種網絡學習空間量表，用來對大學生在線學習的空間獲得、運用進行測評，該量表包括溝通討論（4 項）、資源獲得（5 項）、支持服務（3 項）、評估反饋（3 項）4 個維度，共計15 項條目。運用Likert 5 級評分法，1～5 分表示從完全不同意到完全同意，得分越高，說明對網絡學習空間的使用程度越高，對其利用越好。量表的Cronbach's α 系數為0.961，4 個維度的Cronbach's α 系數在0.878～0.949 之間。

1.2.4 在線學習投入量表 遠程學習投入量表由Sun 與Rueda開發，尹睿等[7]漢化該量表得到在線學習投入量表。在線學習投入量表包括行為投入、認知投入和情感投入3 個維度，各有3個、5 個、7 個條目，共15 個條目。采用Likert 5 級評分法，1～5分表示從非常不符合到非常符合（其中條目9 為反向計分），分數越高，表明在線學習投入度越高。量表的Cronbach's α 系數為0.939，3 個維度的Cronbach's α 系數在0.809～0.954 之間。

1.2.5 教師支持量表 教師支持量表由遲翔藍[8]編制，包含教師自主支持（5 個條目）、教師能力支持（4 個條目）和教師情感支持（4 個條目）3 個維度13 個條目。采用Likert 5 級評分法，1～5分表示從非常不符合到非常符合，得分越高，表明在線學習環境中大學生感知教師支持的程度越高。量表整體Cronbach's α系數為0.974，3 個維度的Cronbach's α 系數在0.912～0.950 之間。

1.2.6 學業成就目標量表 學業成就目標量表由遲翔藍[8]編制，包括學習目標（5 個條目）、成績—趨近目標（5 個條目）和成績—規避目標（5 個條目）3 個維度，共15 個條目。采用Likert 5級計分，1～5 分表示從非常不符合到非常符合，得分越高，表明學業成就目標越高。量表的Cronbach's α 系數為0.928，3 個維度的Cronbach's α 系數在0.857～0.932 之間。

1.3 調查方法

使用問卷星平臺發放問卷，選取鄭州大學的學生在線填寫問卷。問卷發放后，共回收198 份，回收率100%，經過整理篩選后，最終得到有效問卷184 份，有效率為92.93%。

1.4 統計學方法

使用SPSS 25.0 統計軟件分析與處理數據，以頻數和百分比描述一般資料，計量資料用（±s）表示，通過Pearson 相關分析探討各變量間的相關性。采用單因素方差分析或獨立樣本t檢驗比較在線深度學習得分在不同特征大學生之間的差異性；采用多元線性回歸分析了解大學生在線深度學習的影響因素，檢驗水準α=0.05。

2 結果

2.1 不同特征大學生在線深度學習水平得分差異

184 名大學生的在線深度學習總分為（90.81±21.95）分，均分為（3.36±0.81）分，各維度均分均在3 分以上，提示其在線深度學習處于中等偏上水平。單因素分析結果顯示，是否擔任學生干部、是否喜歡借助網絡進行學習、學期內每日在線學習時長、是否獲得過競賽獎項以及是否喜歡借助網絡和他人進行交流的大學生在線深度學習均分差異具有統計學意義（P＜0.05）。擔任學生干部的、喜歡借助網絡進行學習的、獲得過競賽獎項的、喜歡借助網絡和他人進行交流的以及學期內每日在線學習時長在3～＜5 小時的學生得分高于其他學生，詳見表1。

表1 不同特征大學生在線深度學習水平比較（±s，分）Table 1 Comparison of further online learning level among collegians with different characteristics（±s，score）

表1 不同特征大學生在線深度學習水平比較（±s，分）Table 1 Comparison of further online learning level among collegians with different characteristics（±s，score）

項目P 0.303組別n性別年級男女大一t/F 1.033 1.040 0.376家庭所在地0.956 0.386家庭人均月收入（元/月）1.651 0.179父母受教育水平大二大三大四城市縣城鄉鎮/農村000 64 10 50 36 98 58＜1 1 000～4 999 5 000～9 999≥10 000初中及以下高中專科本科及以上1.257 0.291是否擔任學生干部是否獲得過競賽獎項學期內每日在線學習時長（h）是否是否＜1 1.997 2.086 0.047 0.038 1～3～5～＜3 3～5～很不喜歡不喜歡不喜歡也不討厭喜歡很喜歡很不喜歡不喜歡不喜歡也不討厭喜歡很喜歡51 133 77 33 69 45 12 94 43 21 26 70 114 54 130 22 59 52 51 40 46 98 9 42 92 36均分3.46±0.87 3.33±0.79 3.32±0.78 3.37±0.98 3.34±0.77 3.80±0.75 3.49±0.81 3.38±0.78 3.29±0.83 3.17±0.86 3.48±0.80 3.40±0.78 3.49±0.72 3.28±0.89 3.44±0.76 3.63±0.86 3.31±0.49 3.51±0.84 3.27±0.79 3.56±0.78 3.28±0.82 2.94±0.88 3.27±0.85 3.52±0.59 3.50±0.87 3.24±0.90 3.53±0.69 3.33±0.83 3.07±0.84 3.10±0.91 3.37±0.75 3.60±0.68 4.27±0.97 2.89±0.53 3.69±0.75 3.20±0.78 3.30±0.74 4.04±0.95 3.493 0.017學期內在線課程數量（門）1.547 0.216你喜歡借助網絡進行學習的方式嗎？3.873 0.005你喜歡借助網絡和他人進行交流的方式嗎？552 2 77 63 17 5.589＜0.001

2.2 調查對象各量表得分情況及其之間的相關性

大學生各量表得分情況詳見表2。深度學習與在線學習投入、學業成就目標、網絡學習空間、教師支持之間均具有顯著正相關性（P＜0.01），詳見表3。

表2 各量表得分情況（±s，分）Table 2 Scores of each scale（±s，score）

表2 各量表得分情況（±s，分）Table 2 Scores of each scale（±s，score）

維度深度學習條目數量27信息素養知識構建知識再加工溝通7695總量表條目均分3.36±0.81 3.53±0.85 3.20±0.98 3.40±0.86 3.25±0.90 3.59±0.80 3.86±0.81 3.42±0.88 3.35±0.99 3.61±0.91 3.54±0.71 3.84±0.82 3.48±0.91 3.46±0.66 3.69±0.78 3.70±0.79 3.68±0.80 3.69±0.83 3.63±0.67 3.84±0.78 3.58±0.75 3.46±0.79網絡學習空間15資源獲得溝通討論評估反饋支持服務5433在線學習投入15行為投入認知投入情感投入357教師支持13教師自主支持教師情感支持教師能力支持544學業成就目標15學習目標成績—趨近目標成績—規避目標555得分范圍27～135 7～35 6～30 9～45 5～25 15～75 5～25 4～20 3～15 3～15 19～75 3～15 5～25 11～35 25～65 8～25 8～20 8～20 30～75 9～25 10～25 5～25得分90.81±21.95 24.74±5.94 19.22±5.87 30.59±7.70 16.26±4.48 53.88±11.95 19.32±4.07 13.68±3.51 10.04±2.97 10.84±2.73 53.13±10.63 11.52±2.46 17.42±4.57 24.18±4.62 47.93±10.09 18.48±3.94 14.71±3.21 14.74±3.33 54.41±10.04 19.21±3.92 17.91±3.77 17.30±3.97

表3 量表之間的相關性（r）Table 3 Correlation among scales（r）

2.3 大學生在線深度學習影響因素的多元線性回歸分析

多元線性回歸分析結果顯示，大學生在線深度學習情況主要受在線學習投入程度、學業成就目標、網絡學習空間及教師支持等因素的影響（P＜0.05）。是否擔任學生干部、是否獲得過競賽獎項、學期內每日在線學習時長、是否喜歡借助網絡和他人進行交流與學習對大學生在線深度學習影響不顯著（P＞0.05）。在對大學生在線深度學習情況產生影響的因素中，在線學習的高投入、明確的學業目標以及對網絡學習空間的充分利用，都會對大學生的在線深度學習水平產生積極的影響，影響程度由高到低分別為在線學習高投入、網絡學習空間的充分利用、學業成就目標，而在一定情況下，教師支持對大學生在線深度學習水平有負向影響。多元線性回歸分析顯示，調整后R2為0.755，F 值為142.297，P＜0.001，D-W 值為2.023，詳見表4。

表4 大學生在線深度學習影響因素的多元線性回歸分析Table 4 Multiple linear regression analysis of the influencing factors of further online learning for collegians

3 討論

3.1 大學生在線深度學習處于中等偏上水平

參與調查的大學生在線深度學習均分（3.36±0.81）分，處于中等偏上水平。分析各維度得分發現，在線學習過程中，大學生在培養信息素養、進行知識再加工、完成知識構建以及溝通方面表現較好，但是相比于其他方面，知識構建方面得分較低，這表明在在線學習的過程中，大學生缺少對所學的知識展開總結和比較，并缺少與他人共享學習資料和學習成果與收獲的過程。

3.2 充分利用網絡學習空間對在線深度學習有正向影響

在線教學的質量受網絡信息系統質量的影響，不同線上平臺的工具和資源會使教學質量產生顯著差異[9]，學生的學習情況也會不同。在線深度學習側重于思考和聯想，它的發生是在保證有多樣性、可用性的網絡平臺功能[10]以及合理利用網絡學習空間的基礎上發生的。故大學生有良好的網絡學習空間，有利于在線深度學習的發生，這與周艷芳等[11]的研究結果一致。

本研究結果顯示，大學生在網絡空間中能夠便捷地獲得各種各樣的學習資源（均分最高）；評估反饋均分最低，說明在線學習過程中，大學生缺乏對學習過程的總結、反思與學習效果的評價。為了構建良好的網絡學習空間，學校可以豐富網絡教學平臺和完善軟件支持服務，利用大數據對學生學習過程存在的優勢和不足進行科學判斷與分析，根據不同學生的特征，為他們提供關于學習狀態的個性化與全方位的實時評估。借助網絡數據，教師可以幫助學生制定個性化、精準化的學習方案，設計相應的評估指標體系[12]，以科學考評促進學習目標的達成、提升學生的學習積極性與主動性、深化深度學習理念、實現深度學習水平的提升。大學生可以根據學習評估的信息整體把握自身的學習狀態，同時還可以綜合任課教師、學習同伴、自我等多方面的評價，以此來最終評價自己的學習結果，客觀認識自身學習效果的好壞、學習方式的合理性、學習內容的準確性、學習目標的科學性[7]，實時調整學習進度和策略，達到深度學習。

3.3 在線學習投入對在線深度學習有正向影響

Fredricks[13]提出，在線學習投入包括認知投入、情感投入和行為投入3 個方面，指線上學習活動中學習者表現出的一種積極狀態。學習投入通過影響協作交流的進行、批判思維的形成、創造思維的發展，從而影響深度學習能力的培養，學習投入度越高，在線深度學習水平越高，這與白云昕、丁連地等[14，4]的研究結果相符。

調查發現，在線學習過程中，大學生能夠與教師、同學保持交流，自主獲取學習資源，做到行為投入；并且能夠集中自己的注意力，為學習做出努力，做到認知投入。但是在情感投入方面還有所欠缺，表現為對在線課程沒有足夠的興趣、歸屬感與自我效能感不夠強烈。為促進大學生的在線學習投入，學校可以整合、更新在線學習資源，開展關于在線學習平臺操作和應用的培訓，進行學習方法的指導，激發學生學習興趣[14]。課堂中良好的任務設計是促進學生投入的關鍵[15]，教師可以提供有效的資源和交流互動，激發大學生的學習興趣，從而提升其學習熱情，使大學生在學習過程中能夠做到自我調節和監控；同時可以考慮設計一些促進主動參與的教學活動，使大學生進行深入思考，引導其積極主動地提出問題，保證課堂中的互動，削弱在線學習的孤獨感與消極感。通過多種方式豐富教學組織形式，營造緊湊、活躍、有序的學習投入氛圍[16]。大學生應該積極培養自己的專業興趣，對自己所學的專業有更深刻的認識，對自己所學的學科有更清晰的認識，并對自己還沒有學到的東西有更多的好奇心；對于遇到的問題，要盡量用各種方式去解決；在面臨失敗和挫折的時候，要學會積極調整自己的情緒，提升自己對在線學習的適應性，進而提升自己的在線學習投入，推動在線深度學習的發生和發展。

3.4 學業成就目標對在線深度學習有正向影響

學業成就目標包括學習目標、成績—趨近目標和成績—規避目標3 個方面。成就目標與內在動機有關，學習目標和成績—趨近目標對在線深度學習有顯著正向影響[17]。學生在學習的過程中，既設定目標促進技能的增長又關注他人對自身能力的積極評價，同時也會注重隱藏自身能力的不足之處。大學生有明確的學業成就目標，從而去主動學習、積極參與討論以及復雜問題的解決，將自己所學的知識運用其中，提升在線深度學習水平。胡小平等[18-19]的研究也證實了該觀點。

我們的調查發現，學習目標維度得分處于中等偏上水平，說明大學生在在線學習過程中大多數時候有明確的學習目標；由成績—趨近目標和成績—規避目標得分可見，大學生更希望自己在學習過程中有良好的表現。因此，大學生應明晰自己的角色定位，認識到自己的首要任務是什么，設定明確的學習目標，同時在學習的過程中設定階段性目標，根據具體情況定期進行調整。要尋找并確立自己的目標是進行深度學習的基礎和起點，學會規劃自己的未來，明確在不同的階段該做什么、該怎么做，強化對學習重要性的認識，盡可能地豐富自己的知識儲備，提升自身的綜合素質[20]，促進深度學習的發生發展。

3.5 教師支持對在線深度學習有負向影響

教師支持包括自主支持、情感支持和能力支持。教師與學生的良好互動是在線深度學習質量的重要保障，教師的線上指導與學習反饋影響深度學習。教師支持本應該正向影響學生的學習投入，同時正向預測學習動機，有助于深度學習的發生。但是本研究在進行相關性分析時，單獨考慮了教師支持與在線深度學習的關系，其與在線深度學習呈正向高水平相關性（P＜0.01），在多元線性回歸分析中，在控制了其他變量后，教師支持對在線深度學習呈現負向影響（P＜0.05），分析原因可能有3 個方面：一是學生在學習中過度依賴教師支持，缺乏主觀能動性；二是本研究納入的變量之間存在相互影響；三是感知到的學業挑戰度與教師支持度不匹配，產生了消極學習行為。

學生在學習過程中對教師支持的依賴性較強，缺乏自控力，產生的自控行為在多數情況下是他控的結果，難以達到深度學習。為改變這一現狀，在“互聯網+教育”教學觀念的指導下，師生要轉變自身角色，教師要轉變為教學活動的組織、設計者，學生要轉變為主動的知識建構者[21]，從自身需求和興趣出發開展主動學習，提升深度學習水平。遲翔藍[8]在其研究中指出，教師支持對學習投入有影響，同時學業成就目標在教師支持對學習投入的影響中有一定的調節作用，如學習目標對教師情感支持與學習投入關系有顯著的負向調節作用，呈現的結果為教師支持負向影響在線深度學習。因此，厘清教師支持對在線深度學習的影響十分重要，在此基礎上調整影響因素，幫助學生在良好的教師支持下提升在線深度學習水平。此外，徐丹等[22]指出，學生感到的學業挑戰與教師支持匹配度越高，在學習過程中表現越好，如果兩者不匹配，就可能產生消極學習行為。比如當學生在課程學習中面臨的挑戰度較低，而教師支持度高于需求，學生不需要高度參與課程學習和同伴學習就能輕松完成學業任務，這樣就會產生消極學習行為，不會產生深度學習。因此，教師可以適當調整在線課程的難度，拓展課程的深度，或根據課程的難度給予合適的支持，引導大學生積極主動地參與課程學習，培養高階能力，獲得全方面的發展，投入深度學習。

4 結語

本次調查的大學生在線深度學習處于中等偏上水平，還有進一步提升的空間。網絡學習空間的使用、在線學習投入、教師支持、自我成就目標是大學生在線深度學習的主要影響因素。因此，可從豐富、完善網絡資源，促進學習投入，幫助大學生明確學習目標，適當調整在線課程難度與教師支持度等方面促進大學生的在線深度學習。本研究納入的大學生樣本數量有限，各影響因素之間的相互關系有待進一步研究。今后的研究可以納入更多的樣本，加入可能的影響因素，分析各影響因素之間具體的關系。