大学生在线学习动机影响因素量化研究

王子婷 安建强

摘 要：在线学习作为一种学习者建构性且自主的学习，其中学习动机是指引与驱动学习者学习的动力，也是影响在线学习效果的关键因素。在已有研究基础上，对93名学习者的在线学习动机及其影响因素进行调查研究，从学习者、教学者、课程和平台4个维度及其隶属的13个因素分析其对在线学习动机的影响。研究结果显示，学习需求、自我效能感、教师个人魅力、授课水平、课程内容、课程考核、技术支持、学习交互及奖励措施对在线学习动机可发挥显著正向影响作用。因此，依据数据分析结果，提出激发在线学习者学习动机的建议。

关键词：在线学习；学习动机；影响因素；量化研究

DOI：10. 11907/rjdk. 182458

中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2019）005-0219-06

Abstract：Online learninacts as a constructive and autonomous learning style of learners， in which learning motivation is the driving force for guiding and driving learning as well as the key factor affecting the effectiveness of online learning. Based on the existing research， the paper investigates the current situation and influencing factors of online learning motivation of 93 learners， including the four dimensions of learners， educators， curriculum and platform and 13 subordinates factors.Research shows that learning needs， self-efficacy， teacher personal charm， teaching level， course content， course assessment， technical support， learning interaction and incentive measures have significant positive impacts on online learning motivation. Based on the results of data analysis， the author proposes to stimulate the motivation of online learners.

Key Words： online learning； learning motivation； influencing factor； quantitative research

0 引言

隨着计算机、网络通讯与多媒体技术的迅速发展，信息技术逐步渗透到人们生活的方方面面，对传统教育产生了很大冲击，但同时也为教育领域改革带来了新机遇。信息技术与教育的结合不仅拓宽了学习渠道，还优化了学习环境，能够更好地满足人们的个性化学习需求。在线教育作为其中的代表，近年来逐渐得到普及，并成为当下主流的学习方式之一，其中大学生为在线学习的主体。在线学习可以充分发挥学习者的主观能动性，并能适时监管、调整学习过程。但由于在线学习具有自主性与缺乏限制性等特点，使在线学习动机成为影响学习效果的重要因素。因此，研究大学生在线学习动机影响因素十分必要。

1 研究现状

学习动机是一种直接激励学生开展学习的内部动力[1]，一些学者对在线学习动机模型进行了研究。杨开城等[2]从学习材料、学习工具、学习管理等方面详细分析ARCS模型，以教师视角构建在线学习系统；周效章[3]结合ARCS动机模型与具体课程，探讨在线学习资源具体设计原则。此外，也有学者研究受学习者欢迎的在线课程，针对不同课程学习情况分析ARCS动机模型对动机的激发作用，或对已有动机模型进行改进，形成特定条件下的新型动机模型[4-7]。

除在线学习动机模型相关研究外，还有学者探究学习动机对学习者学习效果与学习行为产生影响的作用机制。Martens等[8]调查分析以在线学习者自我管理作为中介因素，学习动机高低与学习成绩、学习策略选择以及学习行为等之间的关系；雷玉菊等[9]研究网络学习环境下学习者自我动机信念对学习投入、元认知调节策略的影响；高洁[10]从自我决定理论视角，探究学习者外部学习动机与在线学习投入的关系；吴峰等[11]编制成人在线学习动机量表，并据此对高校网络教育、高校MOOC、企业MOOC、企业E-Learning与政府E-Learning 5种不同模式下成人学习动机的差异进行归因。此外，学者对于影响在线学习者动机的因素考量，一般分为内部因素与外部因素。邹晓华[12]基于对江苏省高校案例的实证分析，研究学习者内部需求因素、外部驱动因素和自我效能感因素三方面的影响；Baker[13]分析教师反馈与在线辅导对学习动机的影响，发现其与学生情感、认知及动机均呈正相关关系。

目前在在线学习动机研究中，学习动机影响因素与学习动机激发策略是学者较为关注的方面。其大多采用实证研究和质性研究相结合的方法，但主要针对大学生群体在线学习动机的研究不多，而且对在线学习动机内外部影响因素的综合分析不足。因此，本文以教学系统要素理论作为理论框架，采用调查研究法，从微观角度分析大学生在线学习动机影响因素。

2 理论模型

2.1 模型构建理论基础

2.1.1 教学系统要素理论

关于教学系统基本要素，较为普遍接受的是四要素说，即教师、学生、学习内容和学习媒体是最基本的构成要素。同样在线学习环境中的教学过程也包括四要素：学习者、教学者、在线教学内容和在线教学环境。不同于传统课堂，在线学习环境一般是基于某个学习平台的虚拟网络环境。在线教学内容与传统教学内容没有差别，都是依照规定的教学目标，依照课程标准进行课程内容与教学活动设计。

2.1.2 技术接受模型（TAM）

技术接受模型是Davis在1989年提出的关于用户信息系统接受程度的模型（见图1）。该理论模型认可度较高，用于分析用户采纳信息系统的影响因素，并对信息技术采纳行为进行解释与预测。TAM中提到影响用户使用技术的两个关键因素，即感知易用性和感知有用性。感知易用性是指用户认为使用某一技术或系统的容易程度，感知有用性是指用户对使用某一技术或系统能提升其工作绩效的认可程度。根据该理论模型，感知易用性由外部变量决定，感知有用性则受感知易用性与外部变量的共同影响。用户对技术或系统的使用行为由其行为意图直接决定，而行为意图由其对技术或系统的感知易用性和感知有用性共同影响。

2.2 理论模型构建与研究假设

结合教学系统要素理论与技术接受模型，在分析国内外相关研究成果基础上，本文提出大学生在线学习动机影响因素模型，如图 2所示。该模型将影响在线学习动机的因素分为学习者、教学者、课程与平台4个维度。其中，学习者是影响在線学习动机的内部因素，另外3个均为外部因素。内外部因素共同作用于在线学习过程，对学习者学习动机产生不同影响。

2.2.1 学习者维度

学习动机作为反映学习者学习态度的一部分，对学习效果、目标达成情况具有直接影响，而这主要取决于学习者自身，因此应首要关注学习者这一主体因素。学习者维度主要包括学习兴趣、学习需求、自我效能感、感知易用、感知有用5个因素。学习兴趣体现学习者在学习过程中的某种倾向，会直接影响学习者求知欲强弱；学习需求反映学习者对自身学习目标的明确性，通过在线学习想要获得专业知识与技能还是为了今后职业发展需要等，可以反映出学习者对课程学习意向的强弱；自我效能感由美国著名心理学家班杜拉提出，指学习者对其自身完成学习任务能力的认识与判断，不涉及技能本身，而是利用技能完成任务的自信程度。在在线学习过程中还包含特定领域的自我效能感，即利用网络进行学习的能力与对自身处于虚拟环境中的定位感；感知易用指学习者借助某一平台学习一门课程的难易程度；感知有用指学习者认为某门课程经过在线学习以后，对知识提升、技能发展等方面的作用。二者反映了学习者对在线学习过程中运用技术的难易性与功用性的态度。因此，本研究提出如下假设：

H1a：学习兴趣对在线学习动机有显著正向影响；

H1b：学习需求对在线学习动机有显著正向影响；

H1c：自我效能感对在线学习动机有显著正向影响；

H1d：感知易用对在线学习动机有显著正向影响；

H1e：感知有用对在线学习动机有显著正向影响。

2.2.2 教学者维度

在线学习虽然不同于传统教学中师生之间的面对面授课，但大多数在线教学视频仍以教师讲授的方式呈现。教学者维度包括个人魅力和授课水平两个因素。个人魅力主要指在线学习视频中教师外在形象、教学风格等；授课水平表现在教师专业水平、课程内容设计、教学活动设计等方面。因此，本研究提出如下假设：

H2a：教学者个人魅力对在线学习动机有显著正向影响；

H2b：教学者授课水平对在线学习动机有显著正向影响。

2.2.3 课程维度

课程维度主要考量课程难易程度与复杂程度，包括课程要求、课程内容和课程考核3个因素。课程要求是一定教学目标的体现，对在线学习者学习动机、学习行为以及学习评价起着重要指引作用；课程内容的功用性、有趣性和难易度对学习者学习动机也会产生影响，所以在线课程内容设计是十分关键的；课程考核主要包括课程考试方式与评分标准，可反映最终学习效果。因此，本研究提出如下假设：

H3a：课程要求对在线学习动机有显著正向影响；

H3b：课程内容对在线学习动机有显著正向影响；

H3c：课程考核对在线学习动机有显著正向影响。

2.2.4 平台维度

平台作为影响学习动机的外部环境因素，包括技术支持、学习交互和奖励措施3个因素。技术支持表现在平台的流畅稳定运行上，可进行在线学习资源与学习活动管理等；学习交互是指线上平台的师生交互与生生交互，主要表现在教师为学生辅导答疑、对学生线上学习情况的反馈、小组团体间针对学习话题的合作讨论以及完成线上学习活动任务时的竞争等；奖励措施一般指教师基于学习平台给学习者某些特定学习活动的成绩加分，是侧重于学习的过程性奖励。因此，本研究提出如下假设：

H4a：技术支持对在线学习动机有显著正向影响；

H4b：学习交互对在线学习动机有显著正向影响；

H4c：奖励措施对在线学习动机有显著正向影响。

3 研究过程

本研究采用网络调查问卷方式进行数据收集，首先在参考已有量表基础上针对13个潜变量设计题项，其中问卷主体部分，即大学生在线学习动机影响因素量表采用Likert五点量表测量法，并与专家就具体题项进行讨论与修改，对问卷进行小范围测试，保留Pearson积差相关系数达到0.4以上的题项，最终量表共设置23个题项。

网络问卷调查方式不受时间、空间限制，效率更高，形式更自由，调查样本也更容易获得。本次调查依托问卷星平台开展，量表题项包括个人信息2个题项、学习兴趣1个题项、学习需求2个题项、自我效能感2个题项、感知易用1个题项、感知有用1个题项、个人魅力2个题项、授课水平2个题项、课程要求1个题项、课程内容1个题项、课程考核2个题项、技术支持2个题项、学习交互2个题项、奖励措施1个题项与学习动机1个题项。其中个人信息包括性别和有无在线学习经历，后者可帮助排除无在线学习经历的学习者。本次调查对象主要为在校大学生，样本 IP 地址记录显示，调查样本主要来自山东、江苏和河北。调查共回收问卷110份，其中男生占 53.64%，女生占 46.36%。筛除无在线学习经历及错误填写的问卷外，最终有效问卷为93份，有效率达到84.5%。

4 数据处理与分析

本文对于全部有效问卷，利用 SPSS19.0 进行数据处理与统计分析。

4.1 信效度检验

本研究利用SPSS 19.0 的Cronbach's α系数对数据信度进行检验。一般而言，Cronbach's α系数大于等于0.7时，信度较高。信度分析结果中，Cronbach's α系数为0.955，大于0.7，如表1所示。而且各变量的Cronbach's α系数均大于0.7，说明问卷具有很好的信度。因子分析结果显示，量表的 KMO 值为0.917，Bartlett球形检验的显著性系数为0.000，适合进行因子分析，如表2所示。

4.2 问卷各项变量描述性分析

为进一步了解各项因素对在线学习动机的影响程度，对问卷测量数据进行描述性统计分析，统计结果如表3所示。

从统计结果可以看出，所有题项均值均高于3分，其中变量学习需求（Q4/Q5）、感知有用（Q9）、教师个人魅力（Q11）、授课水平（Q12/Q13）、课程要求（Q14）、学习交互（Q20/Q21）、奖励措施（Q22）与学习动机（Q23）均值相对较高，一般都在4分以上。通过各题项方差情况来看，总体离散程度较低。

4.3 回归分析

对4个维度共13个变量进行多元回归分析，分析结果如表4所示。表中显示学习者在线学习动机与各变量间标准化回归系数均为正值，说明其对学习者在线学习动机有正向影响。在所有变量中，自我效能感、学习交互与奖励措施对在线学习动机有显著正向影响，学习需求、教师个人魅力、授课水平、课程内容、课程考核与技术支持对在线学习动机有极其显著的正向影响。

4.3.1 学习者维度

学习需求极为显著正向影响学习动机，自我效能感显著正向影响学习动机，假设H1b、H1c成立，其它不成立。

学习者学习兴趣与学习动机正相关，但不显著。学习兴趣可以是学习者本身即对在线课程内容感兴趣，也可以是进行了一段时间在线学习之后，受到内容吸引或意识到课程重要性而产生的兴趣。尽管学习兴趣对学习动机的影响并不明显，但存在一定正向作用。已有研究表明，部分学习者由于缺乏学习兴趣，只是为了完成学习任务而进行学习，学习动机低下，导致在线学习效果并不理想。心理学研究表明，人的动机是由需求引起的[14]，因此对于在线学习者而言，对学习目标的渴求会激发学习者学习动机，数据统计结果显示学习需求与学习动机极其显著正相关也印证了这一点；自我效能感作为学习者自我调节学习的重要认知变量[15]，也对学习动机产生显著正向影响。尤其在在线学习环境中，学习者的网络自我效能感将一定程度上影响学习者的自我管理与自我监督行为。已有研究表明，自我效能感强的学习者足够相信自身的在线学习能力与网络操作能力，并善于选择学习策略，因而可以在众多课程资源中筛选得到有价值的学习信息，增强自身网络定位感，消除在线学习焦虑，提升自信；学习者感知易用和感知有用两个因素与学习动机正相关，但不显著，与已有部分研究存在差异。TAM研究表明，在线学习者的有用性感知显著正向影响学习意愿，易用性感知与学习意愿的关系却不显著，但无疑两者均是正向积极影响因素[16-17]。学习者对在线学习环境有用性及易用性的感知会直接影响学习态度，从而引起学习动机的改变。

4.3.2 教学者维度

教学者的个人魅力和授课水平均与学习动机显著正相关，假设H2a、H2b成立。

首先，视频作为主要的在线学习资源，从教学视频中所体现的教学者教學方法、教学风格将直接影响学习者学习意愿与学习动机；其次，教学者在在线学习平台中设计的学习活动，包括学习材料呈现、讨论主题设置、课程任务布置等都是教学者教学设计的体现。因此，在线学习者作为学习活动的直接参与者，教学者将起到关键引导作用。

4.3.3 课程维度

课程要求正向影响学习动机，但不显著，课程内容与课程考核极其显著正向影响学习动机，假设H3b、H3c成立，H3a不成立。

课程要求一般包含在线学习者学习时间、作业完成情况、讨论留言等方面标准，属于课程学习的基本目标要求，对于学习动机的激发作用不明显。在线课程内容与学习者学习需求相联系，课程内容的功用性越强，对学习者学习需求的满足程度越高，学习者学习的内在动机也越强。另有研究表明，结构良好的课程能延长学生在线学习时间。同时，如何设计在线课程界面，以更好地表现课程内容，也被逐渐视为提高在线学习质量的指标。对于自我效能感低的学习者，在线课程内容难度大，课程考核要求高，学习动机也会降低。

4.3.4 平台维度

数据分析表明，技术支持、学习交互、奖励措施3个变量与学习动机呈显著正相关，假设H4a、H4b、H4c成立。

学习者如果对在线学习平台的各项操作十分熟练，可及时浏览学习资源、参与话题讨论交流，并与其他学习者共享观点，在很大程度上会提升学习者的学习兴趣与学习动机。现已有不少学习平台可根据学习者学习轨迹与相关数据智能推送学习资源，该方式不仅极大地满足了学习者学习需求，而且可帮助其在众多学习资源中作出更好的选择。大多数情况下，在线学习是一种自主性学习，所以为了避免学习过程中的孤独感，学习者除与课程内容及学习平台交互外，与在线学习同伴及教师的交互也是学习活动的主要部分。问卷中“我希望教师可以对我的提问积极回帖”这一题项均分高达4.25，说明学生渴望在学习过程中得到教师的反馈；“我希望在线学习过程中与他人交流讨论”这一题项均分为3.96，也相对较高，所以激发在线学习者学习动机，营造学习氛围是十分重要的。奖惩一直是影响学习动机的外在因素，因此在在线学习环境中，奖励措施无疑会激发学习者的学习热情和学习动力。

5 结论与建议

学习动机是激励学习者不断前进的动力，在线学习者更需要利用学习动机驱动学习。笔者根据量化研究结果，结合已有研究，为激发在线学习者学习动机提出以下建议：

5.1 学习者层面

5.1.1 树立积极的学习态度，明确课程学习具体需求

虽然教师、在线学习环境等外在因素可以激发学习者学习动机，但学习者这一主体因素才是影响学习动机的根本要素。因此，学习者要树立积极的学习态度，明确课程学习的具体需求与学习目标。部分学习者对专业知识体系与今后职业发展的认知不够清晰，对在线课程的学习内容也不感兴趣，仅是为了完成学习任务进行学习，而未真正地参与到学习活动中。因此，教学者要加强对在线学习的管理与监督，尽可能地鼓励学习者培养学习兴趣，并对学习者进行积极、正确的专业引导，以此提升学习者的学习动机。

5.1.2 提高在线学习者易用性与有用性感知

为了让学习者轻松、高效地进行在线学习，一般在线学习平台上都有简易的操作指导。同时，要让学习者体验到在线学习相较于传统学习的优势，在满足学习者基本学习需求的前提下，还要能智能推送个性化学习资源。通过让学习者感受到在线资源的丰富性与获取的便捷性，可帮助其提高感知易用性与感知有用性。另外，学习者只有尽可能多地参与在线学习过程，才能深入了解这种感知作用，所以教学者要鼓励学生积极参与学习体验。

5.2 教学者层面

5.2.1 采用丰富多样教学方法

教师在线授课水平对学习者影响较大，因此授课教师应努力提升自身专业水平，在保证教学质量的同时，适当调整教学观念，即以相对轻松、幽默的方式授课激发学生的学习热情。教学者之间可相互交流线上教学心得体会，并尝试采用多样化的教学方法，例如基于案例的教学、基于任务的小组协作学习，以及创建具体问题情境以帮助学习者深化对知识的理解等。当学生需求得到满足、能力得到肯定时，会极大地调动学习者的学习热情。

5.2.2 重视在线学习活动设计

在线学习若只是观看教学视频而缺乏学习活动，对学习者而言，该学习过程是不完整的。学习活动设计体现了教学者的教学设计能力，要善于利用学习平台的支持工具设计有效的学习活动，重视学习共同体在在线学习中的作用，多开展协作学习活动以调动学生参与积极性。

5.3 课程层面

合理设置课程要求与课程考核方式，也可有效激发学生的在线学习动机。在课程计划确定的情况下，对应的课程目标、课程内容、课程考核以及教学活动等都会有明确规划。学习者在进行在线课程学习时，首先需要了解课程概要及知识结构，从而明确自己要做什么、需要掌握哪些内容，以及应该达到什么程度。在线学习尤其对学习者的自学能力要求较高，因此课程要求应该更加合理、可行、有效。同时，在线学习作为一种个性化的学习方式，对其课程设置应多元化，且具备层级性，从而在一定范围内对具备不同学习能力、不同认知风格的学习者同样适用。学习者可依据自身情况循序渐进地学习，逐步达到富有挑战性的学习目标，从而增强学生的自我效能感，提升学习动机。在线课程考核不能仅满足于最终测验成绩，而应依据多项指标，包括在线学习行为、同伴互评、自评等进行考核，即使总结性评价也可根据课程特点，融入作品设计与创作等考核形式。为了提升在线课程考核方式的合理与公正性，需要对其不断进行改良，使其更加完善。

5.4 平台层面

5.4.1 师生、生生积极交互，营造良好的在线学习氛围

积极有效的交互，不仅有助于学生对课程知识的掌握，也能创建良好的学习环境，弥补由于空间距离导致的师生、生生间情感交流的缺失。教师要向学习者反馈学习成效，对于学生的疑难问题及时回帖，以增强其学习信心与动力。相对于面对面交谈，一些学习者反而能更加自如地利用线上平台与教师、同伴进行交流与分享。因此，对于活跃的学习者，教师要给予肯定，在拉近彼此心理距离的同时，也能增强学习者的成就感与自我效能感。

5.4.2 实施奖励措施，营造在线竞争氛围

教学者对于积极参与在线学习且表现优秀的学习者要给予奖励，如线上测验分数较高、参与话题讨论或共享资源次数较多的学习者可以获得额外学分或更高的平台使用权限等，以此提高学生在线学习参与度，强化生生之间协作学习意向。

6 结语

在线学习者学习动机是影响在线学习效果的重要因素，本研究基于理论建模、问卷调查以及定量分析，探究导致大学生在线学习动机差异的可能原因。在剖析相关因素的基础上提出激发在线学习动机的策略与建议，对促进学习者个性化自主学习、提升在线教育质量具有一定参考价值。

研究结果表明，无论是传统教育还是在线教育，其主体都是学习者，关键要素在于人。学习者的内部学习动机虽然不可控，但其实质上与外部学习动机是共生共存的关系。因此，在线教育平台的开发者、建设者、管理者以及在线教育专家只有真正帮助大学生对知识从被动接受向积极建构转变，才能使在线教育具备不可替代的作用。研究从数据来源到数据分析定论，都具备一定信度与效度，但从实证研究角度看，量化研究只是方法之一，有必要辅以观察与访谈等质性研究方法，以更深层次地了解大学生学习群体的心理、情感等因素。同时，随着教育信息化的发展，在线教育方式也日益多样化，不同方式之间的差异性对在线学习动机的影响也不容忽视，需要未来作进一步研究。

参考文献：

[1] 周晓新，王雪，耿霞，等. 学习动机的激发和保持策略在网络课程设计中的应用[J]. 远程教育杂志，2007（6）：55-57.

[2] 杨开城，李秀兰，樊文强. 基于ARCS动机模型构建在线学习系统[J]. 电化教育研究，2001（6）：46-49，66.

[3] 周效章. 基于ARCS的分布式虚拟教学中的学习动机设计探究[J]. 中国电化教育，2013（4）：56-59，69.

[4] 顏磊，樊文强，刘庆慧. 基于ARCS动机模型的网络公开课教学视频分析——从学习动机角度看幸福课的成功及其启示[J]. 现代教育技术，2013，23（7）：72-75，126.

[5] 穆炜炜. 论网络环境下影响学生学习行为的因素[J]. 电脑知识与技术，2015，11（28）：114-115，121.

[6] 赵永岐，孔珍珍. 网络课程中的动机激励设计[J]. 现代远距离教育，2007（6）：52-54.

[7] 张红宇. 网络教学环境中的教学激励探讨[J]. 远程教育杂志，2007（3）：52-55.

[8] MARTENS R， GULIKERS J， BASTIAENS T. The impact of intrinsic motivation on e-learning in authentic computer tasks[J]. Journal of Computer Assisted learning.2004，20（5）：368-376.

[9] 雷玉菊，周宗奎，田媛. 网络学习环境下学习者的动机信念对学习投入的影响[J]. 中国电化教育，2017（2）：82-88.

[10] 高洁. 外部动机与在线学习投入的关系：自我决定理论的视角[J]. 电化教育研究，2016，37（10）：64-69.

[11] 吴峰，王辞晓. 五种不同模式下学习者在线学习动机测量比较[J]. 现代远程教育研究，2016（1）：78-84，95.

[12] 邹晓华，华伟. 网络教育环境下学生学习动机影响因素研究——基于江苏省高校的实证分析[J]. 黑龙江教育：高教研究与评估，2011（11）：80-82.

[13] BAKER C. The impact of instructor immediacy and presence for online student affective learning，cognition，and motivation[J]. The Journal of Educators Online，2010，7（1）：4-11.

[14] 茆意宏，魏雅雯. 大学生移动学习需求的实证分析[J]. 图书情报工作，2013，57（8）：82-85，90.

[15] ZIMMERMAN. A social cognitive view of self-regulated academic learning[J]. Journal of Educational Psychology，1989，81（3）：329-339.

[16] 方旭. MOOC学习行为影响因素研究[J]. 开放教育研究，2015，21（3）：46-54.

[17] 季志. 大学生网络学习行为模型与实证研究[J]. 中国远程教育，2013（5）：59-63，96.

[18] 吴明隆. SPSS 統计应用实务[M]. 北京 ：中国铁道出版社，2000.

（责任编辑：黄 健）