国内远程开放教育学习者特征研究的五年综述
2016-11-10孙治国孙丽青赵铁成刘娜王迎
孙治国+孙丽青+赵铁成+刘娜+王迎
【摘 要】 远程开放教育是当下中国实现高等教育公平的中流砥柱,随着开放教育质量保证工作的深入开展,学习者特征研究的重要性引起了广泛关注。本研究根据近五年远程开放教育核心期刊的文献检索出132个(篇)样本。数量统计分析发现:该领域的研究数量呈上升趋势,但总体质与量仍然差强人意;远程开放教育试点高校及非试点高校均参与了该项研究,试点高校内67所试点项目普通高校与国家开放大学及其体系处于均势,国家开放大学保持一定的系统优势。研究维度内容分析发现:理论框架亟待演进;学习动机、学习策略等研究维度的实证研究还为数不多;学习障碍的研究以辍学研究为代表开展得较为深入;慕课和数据挖掘是学习者特征研究领域中新的研究维度。本研究根据数量和维度分析,对学习者特征研究提出了相关建议。
【关键词】 远程开放教育;学习者特征;研究综述;核心期刊;五年
【中图分类号】 G420 【文献标识码】 A 【文章编号】 1009—458x(2016)08—0005—08
一、引言
国家开放大学(简称“国开”)2012年转型自中央广播电视大学,无论是改革开放时代背景下中央广播电视大学的诞生,还是国开转型所处的当下“现代信息技术与远程开放教育深度融合”(杨志坚,2014)的新常态中,国开(包括前身)始终走在时代发展的前列,与时俱进,开拓创新。作为一所“新型高等学校”,国开以远程开放教育的形式,着力于我国高级应用型专门人才的培养,从2012年至2014年底,已累积招生302.82万人;截至2014年底,国开在校生总人数达356.1万人。对于国开办学体系而言,在做出巨大贡献的同时,来自系统内的敏锐自省也因应而生。严冰(2006)指出“远程高等教育质量标准的缺失”成为制约远程高等教育良性、可持续“发展的瓶颈”;“超体量”(徐皓,2009)的发展,对于质量保证带来严峻的考验,等等。对此,在《国家开放大学2014年工作要点》中,深化了人才培养模式的改革,明确指出需要“制定国家开放大学质量标准和评估指标体系”。
质量标准是质量保障的准绳。质量标准体系的构建需要将学习者特征纳入考量范围。对学习者特征研究的深入,是国开“由‘量的扩张转向‘质的提升”(严冰,2006)的工作路径。
二、研究方法和样本
郝丹(2012)依据《中国远程教育》和《美国远程教育》两本学术期刊,比较了中美远程教育研究发展与热点,认为国内的“学习者和学习的研究”除了存在量上的不足,还存在研究维度上的不足——“还没有将焦点更多地放在学习者身上”。以此为契机,本研究扩大了对国内远程教育学习者特征研究的提取范围,通过研究数量统计分析和研究内容维度分析,以期描述研究整体发展趋势,为国开及其体系进一步的学习者特征研究提供参考。
样本的提取过程分为五个步骤。第一步,根据三组关键词,即“学习者、学生、learners(learner)”,“特征”和“远程教育、开放教育、网络教育、E-learning”,依次提取一个关键词并组合成文献检索因子。第二步,依托万方数据库搜索引擎,以2010年至2014年为时间维度,依据文献检索因子进行文献的精确检索。第三步,兼顾可操作性原则,将期刊遴选范围设定为五种远程教育核心期刊,即《开放教育研究》《现代远程教育研究》《现代远距离教育》《远程教育杂志》《中国远程教育》,共检索出25篇文献。第四步,以上述文献检索因子为主题,进行文献的模糊检索,共检索出110篇文献。第五步,将精确与模糊检索得到的文献合并,去掉重复的2篇,剔除1篇会议论坛综述,最终得到132篇与学习者特征相关的研究报告,作为文献研究的样本。
三、研究数量的统计分析
(一)五年发展态势
远程开放教育学习者特征研究五年来的整体发展趋势如图1所示,研究数量整体呈上升态势。从2010年19篇,历时5年发展,2014年数量增长逾六成,但仍仅为31篇。如按照年份折算平均数量,也并不理想。其中,2012年出现了较大波动,恰与中央广播电视大学向国家开放大学的转型期重叠。
由于刊物侧重点的不同,选定的五种专业核心期刊对于学习者特征的关注程度是存在客观差异的,如图2。五年间五种核心期刊中,《中国远程教育》对于学习者特征的关注度最高,总共刊发38篇研究文章,显示出国开作为主办单位对于学习者特征研究的关注度较高。综合以上两个方面,在国内远程开放教育研究领域内,学习者特征研究尚未发展成一门显学,有待引起学界更多的关注和重视。
(二)研究主体分析
工作实践的推进与学科研究的发展相辅相成,需要汇聚整个领域的集体智慧和力量。五年来,在学习者特征研究中,处于优势地位的研究主体是教育部1999年批准的现代远程教育试点工作单位(简称“试点高校”),权重高达70%(见图3)。其中,非试点高校在该领域内的参与度接近总量的四分之一。足见“无线网络革命时代”中“互联网、云计算和大数据技术”在教育中的应用(Keegan, 2013)催生了线上和线下教育形式的融合,从而也引起了高等教育领域内试点与非试点高校的共同参与。
试点项目高校可以进一步划分为两个部分,即中央广播电视大学(现转型为国开)与普通高校(67所)。聚焦试点高校内部对于学习者特征研究的贡献率,见图4。在提取的132个样本中,试点项目普通高校贡献率略高于国开及其系统,两者整体处于均势。
进一步深入剖析两个部分的参与度,根据样本中第一作者的所在机构,筛查出67所试点项目普通高校中仅有18所参与了学习者特征研究,占试点项目普通高校总数的26.87%。其中居于贡献数量前三位的分别是北京师范大学(14篇)、华东师范大学(8篇)和华南师范大学(4篇)。与此同时,在国开系统内部,总共有16所地方开大或国开地方分部参与了该项研究(见图5),也仅占所有44所省级电大的29.55%。无论是试点普通高校组内,还是国开系统内部,对该项研究的参与度均不足三分之一。
此外,研究主体中也包括境外高校相关经验的推介,以及国家及部属科研机构的参与,但两者比重较少,合计仅占7%。缺失了对学习者特征的关注及必要的研究,势必会影响教学以及质量保证工作。发挥国开系统优势,在质量保证体系的建设过程中、在质量保证的多重管控机制下,持续地关注学习者特征研究,对于自身发展,乃至整个远程教育的可持续发展,都具有积极且重大的意义。
四、研究维度的内容分析
(一)研究的理论模型发展脉络
学习者特征的调查研究源自教学工作实际需求。“与学习者特征相关的理论模型是远程学习者特征模型调研的重要内容”(程庚等,2005)。在远程开放教育学习者特征研究维度中,首先需要聚焦该研究的理论框架,见表1。
如表1所示,远程开放教育学习者特征研究的理论模型发端于成人教育,“对成人学习了解得越深入,就越能理解远程学习的本质”(穆尔,1996)。程庚等(2005)也指出 “传统的学习者特征分析方法不能实现对远程学习者特征分析”。结合成人教育发展,特别是远程开放教育发展,构建符合中国国情的学习者特征研究理论模型,为教学与研究提供基础,其重大意义不言自明。
在学习者特征研究中,丁兴富(1998)7个维度的研究框架,其“地理学资料”中包含的“通信”以及“情境状态资料”中的“通信条件”等内容,在当下“互联网+”时代有待革新。陈丽等(2005)的模型侧重于学习风格,但学习风格仅仅是学习者特征系统中的一个子系统。对于学习者特征的整体把握,不仅仅建立在对每个子系统的深入了解之上,还涉及诸多子系统之间的关联。王迎等(2006)的DSMS模型锁定了人口学特征、支持性特征、动力特征和策略特征。人口学特征是学习者特征始终保有的组成部分;动力(学习动机)特征是远程开放教育中“教”与“学”发生联系的基础;远程教育语境下的学习支持服务依托于支持性特征;学习者学习策略的甄选应用也纳入到了研究的框架中来。
结合当下中国远程开放教育的发展,科学选取适宜维度并构建实用性强的学习者特征研究模型是颇为奏效的方式。但维度选取的前提条件之一是摸清整体的备选维度项目和其内部的组合及聚合关系,在“现代信息技术与远程开放教育深度融合”(杨志坚,2014)的当下,学界对此的认知仍有待进一步完善。
(二)研究内容的进展
在学习者特征研究中,“大部分学者只对远程学生的人口学特征进行了实证研究,只有少数学者对学习动机、学习策略、学习障碍等特征进行了实证研究,实证研究的力度需要加强”(韩颖,张云祥,2014)。
1. 学习动机的研究进展
学习动机又称学习动力,是激发和维系学习发生和发展的重要指标,对于教与学分离的远程开放教育而言,其重要性尤为突出。江鸿等(2011)讨论了远程学习者的学习动机管理模式。汪向征等(2012)关注了大学生微博的交互行为,在王明辉等(2009)的研究发现基础上指出微博(网上)学生的“人格特征与行为动机间存在关联”。汤会琳、辛小林(2011)从自主学习行为出发,归纳了其内涵维度“学习动机、学习态度、学习方法、学习计划、学习调控以及对物质和社会环境的利用等”,“其中学习动机是核心”,并根据经验认为“当前我国远程学习者在适应自主化、个别化学习上存在元认知方面的缺陷,学习动机功利化,学习态度较差,学习过程的计划、组织、自我指导、自我监控和自我评价基本处于被动状态”。辛普森、肖俊洪(2013)认为,应“主动向学生提供学习动力支持”,而目前“远程教育机构过度关注(尤其是在线的)教学资源的提供,忽视对学生学习动力的激发”。对于如何提升学习动机,岑红霞(2013)通过对开放教育成人学生英语学习过程的研究,“提出了建构自主支持的社会情景……提升学习动机”。这些研究大都集中在模型的构建或构想上,或仅是基于经验的分析,有待通过实证研究来加以验证。
相关的实证研究初见端倪,近五年国内出现了相关的较大样本的定量研究。李运福、傅钢善(2014 a)探索了学习风格与学习动机的关系。依据“Felder-Silverman的学习风格”聚类了2,639位学习者,采用“单因素方差分析法对具有不同学习风格的学习群体的动力性特征进行了差异分析”,归纳总结了“不同学习群体网络学习动力性特征”。此外,“开放大学教学质量保证体系的研究与实践”课题组(2014)(以下简称为“课题组”)在“15个省市级广播电视大学,覆盖本、专科78个专业……6,721份有效问卷的基础上”,分析认为“国家开放大学学习者的结构复杂且分布广泛、学习动机多样且学习需求实际”。其中,课题组(2014)的研究聚焦国开开放教育领域,兼顾了人口学特征、学习支持等维度,样本数量大且提取样本范围广泛。但其发现的学习者特征动力部分与汤会琳、辛小林(2011)基于教学经验的认识并不一致。由此可见,基于主观经验的分析具有某种局限性,相关的定量研究仍有持续深入的必要。
2. 学习策略的研究进展
学习策略是学习者有意识的心理过程,有利于提高学习效果和效率。对于远程开放教育学习者,特别是在遇到学习困难时,其作用显著。戴妍(2014)倡导在在线学习中使用“对话式脚手架”的学习策略。段金菊(2011)“对Moodle教学平台中学习者的谈话行为(包括其中体现的学习策略)进行了分析”,认为促进“高水平思维”对于网络“深度学习”具有核心意义,而该能力的使用属于学习策略范畴。郑勤华、时芝平(2013)研究发现网络教育中,“缺少学习时间以及缺少学习技能”会对学习者评价网络教育机构的服务产生负面影响。虽然其中涉及学习策略部分,如学习时间管理、学习困难时的学习策略运用等,但其焦点是学习者对于教育机构的满意度。目前,对于远程开放教育学习者学习策略水平的整体认识还缺乏必要的实证研究。
对于学习策略的实证研究数量较少。李运福、傅钢善(2014 b)借助AMOS6.0、SPSS19.0等统计分析工具,采用多群组路径分析法,对1,715份有效问卷进行了定量分析。发现了群组间的学习者特征关联,其中与学习策略相关的部分特征见表2。其群组间、变量间的关联分析值得借鉴。在借鉴的同时,需要明晰教育研究范畴中的学习策略研究理应服务于学习效果或间接地影响学习效能感,借助统计手段建立相应的关联颇为必要。
学习障碍(包括非学习性干扰因素)的累积是造成辍学的重要原因。学习障碍或学习困难伴生于整个学习过程,可归类为不同的子类,仅从辍学角度进行讨论会使问题更加凸显,对于支持性特征的分析,乃至于整体学习者特征的研究,都具有重要意义。在国家自然科学基金项目“远程开放教育辍学研究”(项目批准文号:70973148)的资助下,14个省级电大团队进行了历时两学年的研究。“使用量化研究、质性研究以及比较研究法,深入考察国内远程开放教育辍学现象,探究这一现象发生的原因及其规律”(李莹,2014),其中蕴含的学习者特征因素,见表3。
李莹(2014)概括的辍学要素与王迎等(2006)提出的DSMS模型存在整体性匹配关联。换言之,辍学研究与学习者特征研究范畴存在交集。根据大量的质性研究,李莹(2014)提及了辍学者的特征之一是“缺乏(端正的)学习动机”“混文凭的功利动机引发辍学”,与汤会琳、辛小林(2011)的“学习动机功利化”认识相互印证。
对于表3,需要说明“学习基础”是否属于学习者特征范畴。结合现有文献,本研究倾向于认同这种归属关系。杜永新(2012)、焦夕煜和徐小燕等(2012)、孙治国和赵铁成(2015)等都特别关注了开放教育学习者基础薄弱问题。上述研究以英语专业为例,通过质性研究发现在远程开放教育中基础薄弱问题不容忽视。而非英语专业学习者中,本科延迟毕业的重要原因是英语统考通过率不理想。但根据提取的132个样本的560个关键词,并没有“学习基础”的直接体现。进一步对样本摘要进行相同检索,也只有郭晓霞(2014)“分析了在职护理学学习者的一般特征和学习基础”之间的关联,并提出了教学改革的一些思考。
(三)学习者特征研究的新焦点
132个样本中的560个关键词,蕴含了不同的研究维度。通过自然归类得到45个词频大于1的词项,生成高频词项云图(如图6),由此可以洞察到一些新的研究趋势,其中除远程开放教育、学习者等关键词项外,与惯常的认知比较,显得较为突出的是“MOOCs”和“数据挖掘”两个维度项目。
1. MOOCs与学习者特征
MOOC“惠及了大量的学习者”并激励着高等院校的教学改革(袁莉等,2014);孙立会(2014)同样支持“大规模开放网络课程(MOOC)又一次打破了开放教育的壁垒”,但认为“大学校园依旧有其独特性”,因为学习者的学习行为“易产生信息迷航”。在关联主义影响下,李华等(2013)进一步指出,MOOC“使学习者获取知识的途径从简单线性转向复杂化、网络化”。换言之,MOOC催生了学习者学习进程方式的变革,特别是其交互性增强的特征突出区别于传统网络课程学习。
学习者交互性的增强还表现在“学习者置身于真实的网络环境之中……自发地交流、协作、建立连接、构建学习网络”,在自组织与他组织之间实现动态平衡(樊文强,2012)。作为交互学习方式的一种,许云红和王如(2014)指出,目前“同伴互评环节由于设置过于简单”效果差强人意。针对MOOC“高退学率、低通过率”的现象,花燕锋和张龙革(2014)以“学习者特征识别、学习者在线学习行为分析、学习者交互分析”三个典型维度构建了“多元同心学习分析模型”,为MOOC的“具体实施提供指导”。
这些研究大都是观念的引入、模型的构建、方式的初探,等等,在给远程开放教育带来启迪的同时,缺乏相应的实证研究作为支撑。而国外已开始注重学习者在MOOC学习过程中的体验(Zutshi et al., 2013)、从学习者角度来理解和审视MOOC(Liu et al., 2014)等。
2. 数据挖掘与学习者特征
对于学习者在线学习过程特征的解析,杨志坚(2013)指出“围绕学生的学习过程,大数据的分析利用形成了一个新的研究方向,即大数据与学习分析技术”。学习者在线学习行为直接关乎学习成效,花燕锋和张龙革(2014)建议使用“数据挖掘”技术研究学习者特征;胡艺龄等(2014)深入探讨了数据挖掘技术,在对“(在线)学习者的隐性行为特征”分析中构建了“数据、机制、结果三层次模型”。吴青和罗儒国(2014)提出了运用数据挖掘的“J48算法,挖掘不同风格学习者的网络学习行为特征,并构建学习风格模型”。谭明杰等(2013)提出“采用数据挖掘方法,建立学生流失预测模型”以增加保持率。陈鹏和李艳燕(2011)将数据挖掘技术应用于“在线协作学习过程中”用户角色的分析,发现“一般存在着咨询者、参与讨论者、创新者、贡献者和论证者5种用户角色”,并总结出“数据挖掘有助于帮助发现在线交互的特点”。魏顺平(2011)采用数据挖掘技术,研究了学习者的毕业规律等,开拓了研究的新方法和新角度。已有研究多数仍处于数据挖掘在学习者特征研究中的应用模型构建阶段,有待进一步的验证与检验。
五、讨论、建议及研究展望
(一)学习者特征理论框架亟待优化
学习者特征研究模型从丁兴富 (1998)的7维度到王迎等(2006)的4维度,可操作性得到提高,内容得到更新。在与时俱进的同时,还需要“在特征研究框架或体系的完整性和可操作性方面兼顾。要使理论体系能够对实践工作产生意义,还需要将理论构想体系不断推敲……目标不断细化,内容层层分解,使其能够对实践有作用”(陈赓等,2005)。其中,“不断细化,内容层层分解”的前提是梳理清楚系统内部维度项目之间的关系。
以学习环境为例。远程开放教育视域下,学习环境是“学习资源和人际关系的组合” (李文光等,2002),而“数字学习环境、智慧学习环境”(黄荣怀等,2012)、“虚实融合学习环境”(张剑平,2013)等,势必对于学习者包括学习者特征产生影响。由此,学习环境也应在学习者特征的理论框架之中得到进一步的凸显。对此,欧美已有所思考, “随着正式与非正式学习环境的融合……以学习者为中心、技术增强的学习环境,催生了对知识、知识管理、教与学、网络(或人际网格)与个体的反思”(Leone,2013,p.vii)。
(二)实证研究有待发展,效度信度需要提升
本研究发现,对于学习者的学习动机、学习策略,包括数据挖掘的应用等,相关的实证研究特别是定量研究数量还为数不多,跨区域、大样本的研究更是屈指可数。
此外,就研究方法而言,李运福、傅钢善(2014 a)的研究方法较为严谨。为了保证研究的效度和信度,在提取有效网络调查问卷的同时,特别增加了一个步骤,即“根据课程后台记录数据,剔除完整度小于90%、基本信息缺失、选项规律性较强或第二份问卷填写时间小于4 分钟的问卷”。该步骤使得问卷从回收时的2,366 份,降到“最终保留有效问卷1,715 份”,保证了研究的效度和信度。此外,就问卷的编制,Wen(2001)指出要考虑内部效度,但现有定量分析往往对此有所疏忽。
(三)数据挖掘技术的应用值得期待
在保证实证研究的效度和信度方面,一些基于在线行为因素的考量值得借鉴。在线学习行为的数据收集,体现了新技术与教育深度融合的新常态,其中数据挖掘技术具有广泛的应用空间。虽然数据挖掘在学习者特征研究中的应用还为数不多,更多的只是数据挖掘在建模中的应用探讨,但韩艳辉(2014)在“媒体辅助英语教学”课程教学管理中,已经应用该技术统计学习者学习行为并激励学习者进行自主学习。数据挖掘技术的应用在学习者特征的理论研究及教学实践中需要齐头并进。
(四)发挥系统优势突破研究瓶颈
学习者特征研究也涉及学术话语权问题。研究数量的统计分析显示,虽然国开系统内部,分部(省级电大)的参与度仅为29.55%,但国开凭借系统优势,系统的整体贡献率与试点项目普通高校处于均势。样本中,国开地方分部的学习者特征研究总量达32篇,接近国开总部(中央电大)研究数量的2.5倍。进一步发挥系统优势,提高系统内各分部的参与和重视,依托庞大的学生数量,国开系统将为我国远程教育学习者特征研究做出更大的贡献。
六、研究不足
首先,研究样本的提取是通过万方搜索引擎进行的,对于学习者特征研究的关键词遴选具有某种主观性。本研究尽可能通过相关关键词及其近义词及衍生词项进行广泛检索筛查,但仍难免有所遗漏。
其次,考虑到研究的可操作性,本研究只聚焦于《开放教育研究》《现代远程教育研究》《现代远距离教育》《远程教育杂志》《中国远程教育》五种国内较为权威的远程教育核心期刊。在期刊的选定过程中,也曾尝试对其他成人教育、继续教育等核心期刊进行检索,但所得并不理想。
就整体而言,这些局部存在的遗漏与疏忽,并不会对本研究产生重大的消极影响。换言之,研究得到的数量统计分析和维度内容分析是客观的,从中得出的学习者特征研究整体态势和趋势是可信的。希望本研究发现以及讨论建议,对转型期国开系统的质量保证工作、对于学习者特征的研究工作能够有所借鉴和促进。
[参考文献]
奥蒙德·辛普森,肖俊洪. 2013. 主动提供动力支持克服“远程教育缺陷”[J]. 中国远程教育,综合版(7):5-11.
岑红霞. 2013. 开放远程教育英语学习过程及影响因素的实证分析[J]. 远程教育杂志(6):55-60.
陈丽,张伟远,郝丹. 2005. 中国远程学习者学习风格特征的三维模型[J]. 开放教育研究(4):48-52.
陈鹏,李艳燕. 2011. CSCL中基于数据挖掘的角色分析研究[J]. 现代远程教育研究(1):84-88.
戴妍. 2014. 对话式脚手架:一种新的学习策略[J].现代远距离教育(4):44-49.
段金菊. 2011. 技术支撑下的团队深度学习设计研究[J]. 中国远程教育,综合版(1):44-48.
樊文强. 2012. 基于关联主义的大规模网络开放课程(MOOC)及其学习支持[J]. 远程教育杂志(3):31-36.
郭晓霞. 2014. 远程开放教育护理学专业教学改革探索与实践[J]. 中国远程教育,综合版(8):70-75,96.
国家开放大学校办. 2014-3-3. 国家开放大学2014年工作要点[EB/OL]. [2015-2-1]. http://www.ouchn.edu.cn/news/articledetail.aspx?articleid=9e10dda8-1496-40c2-8ef8-62ad0b2e6d05&articletype=1
韩颖,张云祥. 2014. 国内远程学习者特征与远程学习效果的研究述评[J]. 继续教育(2):54-56.
郝丹. 2012. 中美远程教育研究发展与当前热点的比较研究——以远程教育学术期刊为视角[J]. 中国远程教育,综合版(4):40-48.
胡艺龄,顾小清,赵春. 2014. 在线学习行为分析建模及挖掘[J]. 开放教育研究(2):102-110.
花燕锋,张龙革. 2014. 基于MOOCs的多元同心学习分析模型构建[J]. 远程教育杂志(5):104-112.
陈江鸿,周忍,钟志贤. 2011.论远程学习者的学习动机管理[J]. 中国远程教育,综合版(8):46-51,95-96.
将立文,经贵宝. 2006. 中央电大系统的危机与对策[J]. 开放教育研究(5):19-23.
焦夕煜,徐晓燕,孙治国,等. 2012. 开放教育英语专科《听力教程》教材的分析与建议[J]. 阴山学刊:自然科学版,26(2):105-108.
“开放大学教学质量保证体系的研究与实践”课题组. 2014. 国家开放大学学习者研究报告[J]. 中国远程教育,综合版(5):20-26.
李华,龚艺,纪娟,谭明杰,方佳明. 2013. 面向MOOC的学习管理系统框架设计[J]. 现代远程教育研究(3):28-33.
李文光,何志龙,何克抗. 2002. 基于创新能力培养的教学设计理论与试验探索[J]. 中国电化教育(10):12-18.
李莹. 2014. 远程开放教育辍学研究:结论与反思[J]. 开放教育研究(3):79-87.
李运福,傅钢善. 2014. 网络环境下学习者动力性特征群体差异研究[J]. 中国远程教育,综合版(7):31-37.
李运福,傅钢善. 2014. 网络环境下学习者特征间影响权重群体差异研究[J]. 中国远程教育,综合版(10):45-51,52.
斯蒙德·基更(Keegan,A). 2013. 今天的移动学习[J]. 北京广播电视大学学报(6):5-9.
孙立会. 2014. 开放教育基本特征的变迁——兼议MOOC之本源性问题[J]. 远程教育杂志(2):30-38.
孙治国,赵铁成. 2015.远程开放教育辍学现象与学习基础间的关联分析及对策:以开放教育英语专业(专科)为例[J]. 现代远距离教育(1):8-14.
谭明杰,周仲文,邵培基,李莹. 2013. 中国远程教育学生流失现状及归因[J]. 现代远程教育研究(4):67-72,106.
汤会琳,辛小林. 2011. 齐莫曼自主学习理论视角的远程教育个别化学习实现探讨[J]. 现代远程教育研究(6):67-70,76.
汪向征,曹军,焦建利. 2012. 微博学生用户的交互行为与人格特征的关系研究[J]. 远程教育杂志30(6):39-44.
王明辉,李宗波,赵国祥. 2009. 大学生博客行为动机与人格特征的关系[J]. 中国临床心理学杂志(2):230-231,215.
王迎,安玉洁,黄怀荣. 2006. 远程学习者特征模型的构建研究[J]. 开放教育研究(2):47-53.
魏顺平. 2011. 网络高等教育学生毕业时间预测研究[J]. 中国远程教育,综合版(10):18-27.
吴青,罗儒国. 2014. 基于网络学习行为的学习风格挖掘[J]. 现代远距离教育(4):54-62.
许云红,王如. 2014. MOOC 背景下基于推荐机制的提高同伴互评效果的研究[J]. 现代远距离教育(5):17-21.
严冰. 2006. 远程高等教育:跳出游移于“精英与大众”间的怪圈[N].中国教育报,11-13(6).
杨志坚. 2014. 中国远程高等教育发展研究报告(2013)[M]. 北京:中央广播电视大学出版社.
袁莉,Stephen Powell,马红亮,等. 2014. MOOC对高等教育的影响:破坏性创新理论视角[J]. 现代远程教育研究(2):3-9.
张剑平,许玮,杨进中,等. 2013. 虚实融合学习环境:概念、特征与应用[J]. 远程教育杂志(3):3-9.
郑勤华,时芝平,许洋. 2013. 网络教育学生感知服务质量的影响因素研究[J]. 中国远程教育,综合版(12):47-51.
Kaye, A., & Rumble, G. (1981). Distance Teaching for Higher and Adult Education. London: Creom Helm London in association with The Open University Press.
Leone, S.(2013), Characterization of a personal learning environment as a lifelong learning tool (p. vii). New York: Springer.
Liu, M., Kang, J., Cao, M., Lim, M., Ko, Y., Myers, R., & Weiss, A. S. (2014). Understanding MOOCs as an Emerging Online Learning Tool: Perspectives from the students. The American Journal of distance education 28(3): 147-159.
Wen.,Q. F.(2001)Applied linguistics: research methods & thesis writing (English). Beijing: Foreign language teaching and research press.
Zutshi, S., OHare, S., & Rodafinos, A. (2013). Experiences in MOOCs: The perspective of students. The American Journal of distance education 27(4): 218-227.
收稿日期:2015-11-25
定稿日期:2016-02-29
作者简介:孙治国,硕士,副教授;孙丽青,硕士,教授,教务处处长,校长助理;赵铁成,学士,副教授,导学科研处副处长;刘娜,硕士,讲师。青岛广播电视大学(266012)。
王迎,博士,研究员,国家开放大学教育研究院院长(100039)。
责任编辑 刘 莉