远程教育新生入学适应性评价研究

2014-05-24孙道金

中国远程教育 2014年8期

□ 孙道金刘静

远程教育新生入学适应性评价研究

□ 孙道金刘静

本研究首先基于文献分析并结合远程教育学习者特征，编制了“网上人大”新生入学适应性测量量表。然后以“网上人大”719名新生为有效被试，对量表进行了项目分析、因素分析以及修订。修订后的适应性评价量表包含五个维度、26个题项。经检验，修订后的适应性评价量表信度较高、效度良好，是有效的测量工具。运用该量表，对“网上人大”新生入学适应性进行评价，结果表明：26个题项的得分分布在3．15～4．36分之间，总体适应性良好；不同群体在五个维度和整体适应性上具有一定的差异。基于此，本研究最后分析讨论了远程教育新生在入学适应性方面存在的问题，并提出了改进建议。

远程教育；新生入学；适应性；量表编制

远程教育是一种新型教学模式，远程学习者自入学开始便要面对新的学习环境。学习者对新的学习环境的适应状况，会直接影响其身心健康、学业成败及未来发展。因而，开展远程学习者入学适应性评价研究具有十分重要的现实意义。

一、研究概述

1．文献分析

新生入学调查是一种系统设计、收集、分析并报告与学习者入学初始阶段有关的信息数据和研究结果的活动（吴燕等，2005）。这些信息数据和研究结果往往是为学习者制订个性化培养方案、提供个性化学习支持服务的重要依据。新生入学调查的一项主要内容是了解新生入学后在初始阶段的适应性。学习适应性，指的是学习者根据学习条件的变化并结合自己的学习需要，努力使自身的学习心理和行为与不断变化的学习条件相协调，进而促进学习能力发展的能力特征（庄榕霞等，2006）。

在学习适应性研究中，西方较为常用的测量工具是“适应行为调查表”，包括五个分量表：自我照顾技能、社会技能、交流技能、学习技能和IE技能等（卢谢峰，2003）。我国研究者主要从学习适应性、人际适应性、生活适应性、职业选择适应性以及角色适应性等几个方面来综合考察学习者的适应状况（戴斌荣等，2011）。在网络教育环境下新生入学适应性研究中，陈东、吴登俊对四川省远程教育的现状进行了深入调查，揭示了学习适应性方面存在的问题，并从宏观和微观层面着手提出了提高远程教育成人学员学习适应性的策略和措施（陈东等，2013）。于巍、薛丽敏分析了开放教育环境下学习者的学习动机、工学矛盾、自主适应性、学习技能与支持服务体系的建立，探讨了学习者对开放教育学习模式的认识程度、适应状况及影响适应能力的因素（于巍等，2008）。彭凯、杨九民、滕翼飞等对远程教育中学习者适应性测量的作用、构成及特点进行了研究（彭凯等，2007）。目前的新生入学适应性评价研究的不足，主要有以下几点：①缺乏完善的理论基础； ②缺乏有效的测量工具；③不能全面细致地应用于个性化学习支持服务中。

2．量表设计与研究实施

学习适应性评价可以帮助新生找到入学之初的基础短板，探究影响其适应网络学习的关键因素，给出培养和提高其适应能力的对策，促进针对新生基础准备和适应性不足等的个性化导学和助学的开展。基于此，“网上人大”开展了远程教育新生入学适应性评价研究。研究内容主要包括两个方面：一是新生入学基本信息，二是学习适应性评价。根据文献研究，结合网络学习的特点，设计出适应性评价量表初稿，经过多次修改，最终形成了远程教育学习适应性评价量表。量表分为5个层面，即生活适应性、学习态度和能力适应性、课程学习适应性、校园文化适应性、职业相关适应性等，分别包含5个、8个、15个、5个、4个题项，共计37个题项。其中，生活适应性是学习适应性的重要基础因素，是开展远程学习的先决条件。学习态度和能力适应性、课程学习适应性以及校园文化适应性是学习适应性评价的核心。职业相关适应性是学习适应性的延伸。在成人教育中，与职业发展相关的实践教学、应用教学十分重要，因而纳入其中。在适应性评价中，采用李科特五分制进行评价。

本次调查对象为“网上人大”所有在籍新生，通过问卷调查系统获取评测数据。对获取的调查数据利用SPSS19．0进行统计分析。研究中，采用项目分析法和因素分析法对评测项目进行调整，并确定量表结构。利用均值检验和方差分析等方法对不同组别的学习者进行学习适应性差异比较。

二、量表检验与修订

1．项目检验

对37个评测项目进行频次分析和鉴别力分析，结果显示：“我期望考试尽快通过，早日拿到文凭”、“我的亲戚朋友都很支持我的学习”两个题项具有较高的社会称许性或表面效度，高于10%，予以保留。但是，“我期望考试尽快通过，早日拿到文凭”一项的鉴别度为0．155，低于0．2，予以删除。

对剩余的36个项目做进一步的探索性因素分析。

2．效度检验

为了检验新生入学适应性评价量表的结构效度，对保留的36个题项采用主成分分析法进行因素分析。因素分析时，抽取特征值大于1的因素，以最大变异法进行正交转轴。因素分析结果显示，样本的KMO值为0．918，表明适合进行因素分析。对各项目进行调整如下：①删除因素负荷值较小的项目“我的亲戚朋友都很支持我的学习”1个题项。②删除因素归类不当的项目共3个，分别是：“我对远程学习充满了信心”、“我觉得当前学习中与工作相关的实践能力培养明显不够”、“我倾向于考前突击学习”。③“我很少参加学校组织的学生团体活动”、“我很少参加学习交互活动”、“我有时想找心理医生寻求帮助”、“我经常感到身体乏力，不舒服”、“我的经济基础薄弱”、“现有的工作影响了我学习的开展”等6个题项所形成的3个因素，由于所解释的变异量较小，题项也较少，予以删除。根据上述标准，共删除了10项目，剩余26个项目。

对剩余的26个题项进行第2次因素分析以检验其结构效度的合理性。KMO测度和Bartlett球体检验结果显示，样本的KMO值为0．917、自由度为325，适合进行因素分析。因素分析的数据摘要表明，因素结构和第一次保持了一致，仅部分因素的顺序发生变动，可累计解释变异量的62．58%。因素结构总结如下：①因素1重新命名为“学习过程适应性”(F1)，其包含9个项目：“我对老师的课程辅导方式不适应”、“我对课程学习以外的支持服务不满意”、“我不习惯网络课堂中老师的讲课方式”、“我对课程的呈现形式不习惯”、“我感觉学习过程缺乏提醒和督导”、“我感觉课程学习的内容不适用”、“我对作业、课后练习环节不适应”、“我感觉没学到什么”、“我更习惯参加面授辅导”。②因素2重新命名为“学习准备适应性”(F2)，其包含6个项目：“我缺乏远程学习所需的计算机网络技能”、“我对自主、分散的远程学习方式不适应”、“我对学习流程的有关信息缺乏足够了解”、“我对学习平台上的各个栏目不够熟悉”、“遇到学习困难，我常常不知该如何寻求解决”、“我现在还没找到较为有效的学习方法”。③因素3依然命名为“职业相关适应性”(F3)，其包含3个项目：“通过课程学习，我有意识地训练、提升自己的职业技能”、“我有意识地把专业学习中的知识应用于工作实践”、“我的职业发展方向和所学专业密切相关”。④因素4重新命名为“自主学习能力适应性”(F4)，其包含4个项目：“学习过程中，我有很强的自我控制能力”、“我有很强的时间管理能力”、“我有明确的学习计划，并严格执行”、“我对知识学习和能力提高有着明确的追求目标”。⑤因素5依然命名为“校园文化适应性”(F5)，其包含4个项目：“我主动结交了一些朋友”、“我和同学之间能愉快合作，交流充分、有效”、“若有机会，我能胜任某种学生干部的工作”、“我很重视发展自己的业余爱好”。

由上述分析看出，经由两次因素分析形成的、由26个项目组成的新生入学适应性评价量表，其中3个因素进行了重新命名，2个因素保持原来命名。修订后的量表具有良好的结构效度，可以开展进一步的分析。

3．信度检验

对上述因素分析形成的26个项目组成的5个分量表、1个总量表进行信度检验，检验结果表明：总量表的Alpha系数为0．918、5个分量表的Alpha系数分布在0．785～0．893之间，表明各量表内项目间的一致性较好，均为信度较高的量表。根据统计测量的一般原则，信度系数在0．7以上可用于团体之间的比较（陈丽娜等，2006）。因此，修订后的量表是一个可靠的测量工具。

表1 适应性评价量表因素分析数据摘要

表2 各量表的Cronbach'sAlpha系数

三、新生入学适应性评价

1．描述统计

本次调查于2013年10月开展，共收到评测数据867条。经过复核，确定有效数据719条，有效率82．93%。有效样本基本特征如下：①女生450人，男生269人。②样本年龄最小17岁、最大56岁，平均28．8岁，21～30岁年龄段的学生最为集中，占57．3%。③ 样本分布在全国92个教学站，北京教学中心样本最多为80人。④样本共涉及10个专业。其中，国际贸易和财政学专业样本较少，均不足30人；会计学和金融学专业样本最多，分别有167人、147人。

测量结果表明，在26个评价项目中，“网上人大”新生学习适应性评价得分分布在3．15～4．36分之间，其中有19项的适应性评价分布在3．54～4．36之间，7项适应性评价分布在3．15～3．48之间。可见，新生在大部分项目上的适应性较好（73．1%），在小部分项目上的适应性一般（占26．9%）。

在适应性评价中，适应性最好的5个项目为：“我对知识学习和能力提高有着明确的追求目标”、“我缺乏远程学习所需的计算机网络技能”、“对作业、课后练习环节的适应”、“对自主、分散的远程学习方式的适应”、“课程学习内容的适用性”。适应性最差的5个项目分别为：“我主动结交了一些朋友”、“我和同学之间能愉快合作，交流充分、有效”、“若有机会，我能胜任某种学生干部的工作”、“我更习惯参加面授辅导”、“我现在还没找到较为有效的学习方法”。

由此看出，新生在“校园文化”层面上存在较多的不适应。此外，新生在“面授教学”、“学习方法”等问题上也需要学院相关部门提供更多帮助。

2．性别差异

对不同性别学生在“学习过程适应性”、“学习准备适应性”、“职业相关适应性”、“自主学习能力适应性”、“校园文化适应性”、“整体适应性”等方面进行差异对比，结果发现：除“学习过程适应性”一项外，男生的各项指标均高于女生。独立样本T检验表明，男生在“职业相关适应性”、“自主学习能力适应性”、“校园文化适应性”、“整体适应性”等方面的评价显著高于女生。

表3 各项目适应性评价描述统计

表4 不同性别学生组的适应性评价差异比较

3．年龄差异

将学生按照年龄分为6个组别，分别为：17～20岁(A组)、21～25岁(B组)、26～30岁(C组)、31～35岁(D组)、36～40岁(E组)、41～56岁(F组)，进行“学习过程适应性”、“学习准备适应性”、“职业相关适应性”、“自主学习能力适应性”、“校园文化适应性”、“整体适应性”等6个方面的差异比较。

由统计数据看出，6个方面的适应性评价在整体上呈现出随年龄增大而提高的趋势。在各个年龄组，“校园文化适应性”明显偏低于其他方面的适应性评价。

对不同年龄组别的学生在6个方面进行单因子变异数分析。结果显示，6个指标的P值均大于0．5，符合同质性假定。事后检验（Scheffe法）结果表明：① 学习过程适应性方面，17～20岁年龄组的适应水平显著低于31～35岁、41～56岁两个年龄组的适应水平。②学习准备适应性方面，17～20岁年龄组的适应水平显著低于26～56岁之间的4个年龄组的适应水平。③职业相关适应性方面，17～20岁年龄组的适应水平显著低于36～40岁年龄组的适应水平；21～25岁年龄组的适应水平显著低于31～35岁、36～40岁两个组别的适应水平。④在自主学习能力适应性方面，21～25岁年龄组的适应水平显著低于36～40岁、41～56岁两个组别的适应水平；26～30岁组别的适应水平显著低于36～40岁组别的适应水平。⑤整体适应性方面，17～20岁组别的适应水平显著低于31～35岁、36～40岁、41～56岁三个组别的适应水平；21～25岁组别的适应水平显著低于31～35岁、36～40岁两个组别的适应水平。⑥不同年龄组别间在校园文化适应性上没有显著差异。

表5 不同年龄段学生适应性评价差异比较

四、讨论

本次适应性评价研究，编制出了远程教育新生入学适应性评价问卷，经过多次修订和调整，最终形成了包括5个层面、26个项目的评价量表。经过检验，修订后的量表结构效度良好、信度较高，是一个可靠的测量工具。“网上人大”新生入学适应性评价显示，26项适应性评价得分分布在3．15～4．36分之间。不同群体在5个层面和整体适应性上显示出一定差异：除了“学习过程适应性”，男生在其他5个方面的适应水平均高于女生；在年龄方面，随年龄增长，适应水平相对越高。总的来说，“网上人大”新生在面对新的学习环境时表现出了较高的适应性。他们有着明确的学习目标，具有远程学习所需的计算机网络技能，适应自主、分散的远程学习方式。但是，有部分学生适应性存在不足，比如“校园文化适应性”水平偏低，学习时间不宽裕，交互程度不足，难以学以致用，等等。为了更好的提高远程教育新生对网络学习环境的适应性，提出以下建议：

1．策略性地开展新生入学教育，提升新生的学习适应性水平。本次调查结果显示，新生在多个项目上的适应性水平相对偏低，比如部分学生没有找到有效的学习方法、习惯参加面授、没有明确的学习计划等，这些问题可以通过策略性的新生入学教育提升他们的适应水平。目前，新生入学教育还没有得到足够重视，有不少学生不能及时参加入学教育。因而，有必要对新生入学教育做出严格的制度安排，将新生入学教育作为一门必修课并赋予一定学分，要求地方教学服务站规范新生入学教育活动。新生入学教育的内容要根据学生的短板和需求进行针对性设计。新生入学教育也可以通过建立一对一的老生帮带机制，将老生的学习经验分享给新生，既可有效提高新生的学习适应性，又可促进新老生之间的情感交流。

2．充分发挥辅导教师的主导作用，通过教学活动的设计和组织让学生在学习过程中提升学习适应水平。面临新的学习环境，新生难免对传统的面授教育有一定的依赖，这就要求辅导教师设计的学习活动既要适合成人的学习特征，突出学习内容的应用型、趣味性，又要让他们在学习中充分交互、摆脱学习孤独感。

3．在网络环境下，更加重视校园文化活动的组织，促进学生人文情感的交流。远程教育中，学生综合素质的提高不仅仅需要知识的扩展，还需要在丰富的校园文化活动中相互交流、共同进步。赋予关键性校园文化活动一定学分是必要的，比如组织新生开展拓展活动等等。

4．定期开展学习适应性评价，及时发现学生的适应性能力短板，有针对性地开展适应性教育，保证学生学业的顺利完成。

[1]陈东，陈鸿，吴登俊.现代远程教育成人学员学习适应性影响因素分析[J].黑龙江高教研究，2014，（3）：151-153.

[2]“学习者对远程开放教育学习模式适应性的研究”课题组（2008）.学习者对开放教育学习模式适应性的调查与分析[J].吉林广播电视大学学报，（5）：14-18.

[3]陈东，吴登俊.成人学员对现代远程教育适应性现状研究——基于四川省网络学院的调查数据[J].继续教育研究，2013，（7）：51-53.

[4]陈丽娜，张明.中小学生感觉寻求量表的编制与应用[J].心理发展与教育，2006，（4）：103-108.

[5]戴斌荣，柴江.大学生社会适应性问卷的初步编制[J].心理与行为研究，2011，（3）：202-208.

[6]郭丽云，赵凤媛，安春娥.关于开放教育学生对新型教学模式适应性的探讨[J].山西广播电视大学，2002，（3）：68-71.

[7]蒋成凤.网络学习者学习适应性的影响因素及其关系模型[J].中国远程教育，2005，（1上）：33-36、79.

[8]梁九义.远程教育入学教育与学习者自治能力的形成——兼谈“人学教育”教学设计[J].远程教育杂志，2005，（4）：59-61、69.

[9]卢谢峰.大学生适应性量表的编制与标准化[D].华中师范大学, 2005.