基于扎根理论的网络学习者绩效研究

孙坤康 李小聪 方勇

摘要：随着“互联网+”时代的到来，越来越多的学习者借助互联网进行学习，如何有效评估互联网学习者绩效，帮助互联网学习者自我评估也就成为了一个重要的问题。本文借助扎根理论，收集互联网学习者经验性资料加以分析，构建了一个包含两个核心范畴、5个主范畴以及13个范畴的绩效评估体系。以此为基础，本文对淮安地区大学生网络学习绩效进行了现状调查，发现了不同年级、不同互联网学习经历的学习者间存在的绩效水平差异。

关键词：互联网+;学习者绩效;学习者行为;扎根理论;现状调查

引言

随着互联网的飞速发展，越来越多的学习者通过网络远程获取知识。仅以多贝网为例，其当前学员数已超过2250万，超过61.4万名课程提供者提供了近59万节课程。而这仅仅只是当前中国互联网学习的冰山一角，并且，网络学习者的数量仍在增长。与此同时，许多学者有针对的进行了大量的研究，互联网学习绩效便是其中非常重要的一部分。

1、国内研究概述

目前，国内已有较多学者从不同角度对互联网学习绩效做了一些研究。一类学者重点研究了在多样化的数字化环境下如何进行学习绩效的评估以及如何促进互联网学习者学习绩效的提升，学者们借鉴了一些较为成熟的工具、方法，设计绩效量规，并且从多个方面提出了提升学习绩效的建议。如戴锡莹等（2009）借鉴Kirkpatrick评估模式，设计了包含反应、可行性、认知迁移、行为迁移以及组织成效五个层次的绩效评估模式以及相应的整体流程。这些研究在传统的学习绩效评估中加入了对知识迁移与行为变化的思考，取得了一定的成果，但也存在着结果缺乏实验与数据支撑等问题。

另有一些学者运用已有理论与分析方法，借助实证调研分析学习绩效影响因素与作用机制，从而提出了一些对教育者与学习者均有一定价值的建议。例如徐恩芹（2016）通过实证调研分析了师生交互对互联网学习绩效的影响作用以及一些个人变量的中介效应，为提高学习者学习绩效提供了切实可行的建议;魏婧等（2015）则分析了大学生SNS应用态度与学习绩效的关系，从SNS应用角度对大学生网络学习绩效的提升提出了几点建议。这些研究通过实证研究分析了不用因素的影响作用与作用机制，提出的建议基于数据与实证，具有良好的可信度。

绩效是一个多维的结构，观察和测量的角度不同，其结果都会不同。关于绩效的主流观点经历了一个从仅关注结果到关注行为再到关注被评估者潜在能力素质的演变。而当前的互联网学习，总体上仍停留在对结果的关注上，对学习行为的关注仅是初露端倪;绝大多數网络学习者除了借助较成熟的知识测试外，缺乏其他有效手段对自身绩效进行评估，并且在学习过程中也无法对自身学习状况进行实时评估。已有的相关研究中，针对学习者本身以及其学习行为进行研究，从而确定学习绩效的研究也较少。基于此，本文尝试运用扎根理论，以互联网学习者为研究对象，以学习者经验性资料为基础，关注学习者学习行为，尝试构建一套能够充分考虑学习者素质与学习行为，可供学习者自我评估的互联网学习者绩效评价指标体系，并且以此为基础进行现状调查。

2、研究方法与设计

2.1研究方法

扎根理论是一种自下而上的质性研究方法，由Glaser等首先提出与使用。这一方法关注对经验性资料的分析，通过对资料进行三轮编码来构建理论。强调从原始经验性资料到结论，而不受已有的理论的影响。相较于其他质性研究方法，扎根理论更能体现研究者对研究对象的理解，对资料的分析，而不仅仅只是描述。

2.2研究流程

本研究包含了对经验性资料进行的扎根分析以及对淮安地区大学生进行的现状调查两个部分。扎根分析按照经验资料收集、开放编码、主轴编码、选择编码、理论饱和检测及结构调整等步骤进行，确保分析过程紧贴资料本身，不将已有的理论、观点带人，尊重资料本身，以求尽可能归纳出资料本身中的理论结构。现状调查阶段遵循问卷编制、小规模试测、问卷调整、正式问卷调查、现状分析等步骤进行，确保调查数据真实可信。

2.3数据来源

本研究共进行了三次数据采集，扎根分析部分两次，现状调查一次。扎根分析部分所需经验性资料的主要来源为互联网。包括不同互联网学习平台内优秀学习者分享的文字资料、音频及视频资料的文字整理稿、优秀学习者访谈记录等。这些资料详细描述了学习者进行互联网学习的过程、一些特殊的细节与行为、学习者自身的一些特质、想法、动机、态度等信息。现状调查部分的数据来源为问卷调查。调查问卷以扎根分析得到的指标体系为基础，参考经验性资料的部分内容编制，并且包含一些从经验性资料中选取的人口统计变量。

3、互联网学习绩效指标体系的构建

完成经验性资料的收集后，本文需运用扎根理论，对这些资料进行三轮编码，包括开放编码、主轴编码、选择编码，在每一轮编码中，需要实现不同的目的，最终完成指标体系的建构。

3.1开放编码

在开放编码中，本文需要对所有经验性资料进行逐行逐句的编码，从而形成扎根于材料的构念与范畴。编码过程中，研究者不能带入先人为主的判断，不能受已有理论、研究的干扰，从而确保绩效评估指标能够尊重互联网学习者经验。在分析编码过程中，为了使绩效指标体系易于操作，本文将注意力集中在学习者行为、特质等的外在表征上，依据这些表征界定构念。经过对现象的总结与编码，我们共计得到了57个构念与13个范畴，包括学习态度、互联网学习态度、学习平台态度、学习工具态度、需求认知、驱动力认知、条件认知、资源准备、学习计划、学习辅助、知识固定、自我评估、自我反馈。

3.2主轴编码

主轴编码建立在开放编码之上，在这一过程中，本文以开放编码的结果为基础，结合资料，分析归纳开放编码得到的范畴之间的联系，从而得出合理的主范畴。在分析过程中，本文发现，学习态度、互联网学习态度、学习平台态度、学习工具态度这四个范畴对学习者在互联网学习中将面对的绝大多数对象的态度、认知、情感等进行了评价，因此，我们将这四个范畴归并为主范畴学习者态度;需求认知、驱动力认知、条件认知三个范畴则更多的包含了学习者对自身互联网学习相关的条件因素的认知，我们将其归纳在主范畴自我认知下。资源准备、学习计划、学习辅助、知识固定、自我评估、自我反馈六个范畴涵盖了学习者在互联网学习中不同环节的行为，资源准备与学习计划两个范畴涵盖的行为，更多的发生在学习者开始学习的时候，是为学习者进行学习准备而存在的一些行为，因此，本文将其归纳在主范畴学习准备下;学习辅助与知识固定所涵盖的行为在学习过程中均有发生，伴随着学习者互联网学习的全过程，因此，本文将其归置在主范畴过程行为下;自我评估与自我反馈所涵盖的行为更多发生在每一个学习阶段的结束部分，其后往往跟随者新的学习周期，学习者借助这一过程对学习加以控制，因此我们将其归置在主范畴反馈控制下。

3.3选择编码

选择编码的主要工作在于形成核心范畴，以“故事线”的方式组织描绘学习者的行为与观点，分析各个主范畴与核心范畴之间的关系，形成学习者学习绩效评价指标体系，并对这些指标进行理论饱和检测。经过对13个范畴以及五个主范畴的分析以及对资料的回顾，本文提取了两个核心范畴，分别是学习者素质与学习者行为，学习者态度及自我认知两个主范畴与学习者素质相关联，学习准备、过程行为以及反馈控制三个主范畴则与学习者行为相关联，并且学习者素质与学习者行为两个核心范畴间存在着双向的影响。理论饱和检测的数据来源大体上与前一轮收集相同，最终整理得到了两万字资料，经过对资料的分析，本文发现当前指标体系能够全面的对这些学习者做出评价，没有新的构念与范畴出现，因此，本文认为指标体系达到理论饱和。最终形成的指标体系结构与相关解释详见表1。

4、淮安地区大学生互联网学习绩效现状调查

以前文扎根分析得到的指标体系为基础，综合经验性数据资料，本文编制了调查问卷，对淮安地区大学生互联网学习绩效进行调查。问卷采用李克特7级量表形式，题干描述了某种行为或者观点，要求调查对象对自己的学习过程进行回忆对比，确定其在学习过程中做到该行为或贯彻该观点的程度，符合程度由1至7递增。问卷共包含绩效题项33个，另包含统计变量题项5个，收集了样本个人信息以及互联网学习经历信息。在问卷发放前，本文对问卷进行了初步试测，结果表明本问卷Cronbach's Alpha值达到了0.932，问卷信度良好。正式问卷通过电子与纸质两种途径发放，共计发放623份，回收561份，有效问卷409份，样本组成详见表2。

4.1总体状况

在总体上，淮安地区大学生互联网学习绩效水平中等略偏上，并且分布不均，高水平与低水平组差异显著，中间水平群体数量庞大。由表3可知，当前大学生总体互联网学习绩效水平为4.464，略高于中位值，在各个指标中，绩效水平最高的为自我认知，其次为学习者态度与学习准备，两者均略高于4.5，过程行为与反馈控制两项最低，仅为4.2上下。此处，我们以总体均值加减标准差结果作为高低分组依据，经过测算，本文发现低分组占比约为13.45%，而高分组占比约为15.65%，中等水平组占比超过70%。高分组与低分组绩效水平差值较大，差值达到了近2.7，并且獨立样本T检验结果表明高分组与低分组在总体绩效水平和各个指标上均呈现出显著差异。在分指标上，差值最大项为反馈控制，差值达到了近3.1，差值最小项为学习这态度，差值约为2.2，详细数据较表3。

4.2个人变量与互联网学习绩效

在个人变量方面，本文选择了专业、年级、性别三个变量对学习者进行划分，比较差异。差异检验结果表明，不同性别、不同专业类型大学生互联网学习绩效差异不显著，而不同年级大学生互联网学习绩效存在显著差异。数据结果显示，男大学生互联网学习绩效水平在总体及各个指标上均略低于女大学生，但差值不超过O.l，且差异不显著;文科大学生绩效水平在总体及各个指标上略高于理工科大学生，但差值不超过0.2且差异不显著。

在三个个人因素中，只有不同年级学生绩效水平存在显著差异，高年级学生绩效水平显著高于低年级绩效水平。大一与大二绩效水平分别约为4.37与4.36，大三与大四绩效水平分别为4.72与4.70，高年级组得分均明显高于低年级组，且Sig值为0.003<0.05，达到差异显著水平。经过事后检验，我们发现，差异主要存在于高年级与低年级之间，高年级、低年级内部不存在差异显著性。对绩效水平进行分解之后，我们发现在各个指标上绩效水平得分与总体较相似，高年级与低年级间差值在0.3—0.4浮动。

4.3互联网学习经历变量与互联网学习绩效

在学习经历方面，本文选择收集了淮安地区大学生互联网学习经历时长、学习课程数量两个指标，对学习者进行划分比较。对样本数量进行统计，本文发现绝大多数大学生拥有一定的互联网学习经历，学习时长集中在1-3年之间，学习的课程数量大多达到了五门以上。此外，拥有更丰富的互联网学习经历的大学生学习绩效更高，不同学习经历的群体间差异显著。在对不同学习时长学生进行比较时，由于有三年以上学习经历的样本数太少，数据可靠性不高，因此此处不计入比较。

总体上，具有更长时间学习经历的大学生绩效水平更高。1年以下的学生绩效水平约为4.2，1—2年组学生则达到了4.4，拥有两年以上学习经历的学生则达到了4.7，并且三组间均存在显著差异。对指标分解以及事后检验后，我们发现各个指标绩效水平也延续了随着时长增长的趋势，但是仅在学习者态度、反馈控制两个指标上，三组间均存在显著差异，其他三个指标间上仅两年以上组与其他两组分别存在显著差异。相比于学习时长，学习过不同数量课程的学生间这一趋势更加明显。总体上，学习过2门及以下课程的学生的绩效水平仅为3.6，学习过五门及以下的学生达到了4.6，当课程数增长到了10门及以下，学生绩效水平也增长到了5.1，学习过超过10课程的学生的绩效水平更高，达到了5.9，并且各组间均差异显著，在各个指标上均如此。

5、研究的局限性与展望

5.1研究的局限性

虽然本文借助扎根分析对经验性资料进行分析，完成了绩效指标体系的构建并运用这些指标对大学生互联网学习绩效进行了评价，但研究中仍然存在几点局限性。首先，本文进行扎根分析所适用的经验性资料主要通过互联网收集，是对互联网学习者相关描述的整理与汇总，一部分资料来源并非访谈与直接观察等方式，这就导致了一部分研究对象的资料存在完整性或者逻辑性等方面的缺失，从而影响了指标体系的合理性。因此，在后续研究中，本文应当尽可能扩充访谈、直接观察等来源的资料，使经验性资料更加完整充实。其次，在扎根分析中，研究者应当尽可能不带人自己原有的主观判断或已有理论，但是本文在研究中可能无法避免的带入了一些已有的观念或理论，这也需要在后续研究中加强对研究过程的管理。最后，本文虽然进行了一定的现状调查，进行了一些量化研究，但因为优秀学习者、低效学习者等特定样本的数量不足，因而本文未能够充分对扎根分析过程中得到的理论与模型进行验证，探究特定影响因素，导致本文得到的绩效模型的可用性需要后续研究验证。

5.2未来研究的展望

虽然当前已有许多学者从不同角度对互联网学习绩效进行了研究，但扎根理论在学习绩效的研究中运用还不多，并且当前互联网学习绩效的研究中，对学习者本身以及学习行为的重视仍然不够。因此，在未来相关研究中，仍有许多值得本人及其他学者思考的问题。

首先，本文收集的经验性资料并不十分充足，且存在前文所说的逻辑性以及完整性的欠缺。因此，仍有一些概念以及理论关系因为缺乏足够支撑而没有提出;同时，由于资料的不充分，本文在现状调查中使用的量表形式较为简单，在未来研究中可以在资料与样本丰富化后，可以进行关键事件指标的提取并进行绩效量表的开发，这也更加有利于学习者的自我评估。其次，前文中提及，由于特定群体样本的缺乏，本文并未能够借助量化研究方法，对本文得到的绩效指标体系进行验证，探究更深层次的外部影响因素与内部作用机制，這也是非常重要的未来可供探究的方向。

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