混合学习视域下网络学习行为对学习结果影响的实证研究

王慧君 张念 郭楠

摘 要：本研究以河南某大学参加信息技术课程教学论课程的46名学生为研究对象，以BlackBoard平台数据为数据源，采用数据挖掘和统计学方法，定量分析学生学习行为对学习结果的影响。结果发现：学生在线时间跨度、登录次数、平时作业的质量、学习日志的质量、讨论交流帖子的数量及质量均与学习结果显著正相关，学习结果与在线学习总时长、平均每次在线学习时长、学习日志数量、平时作业提交时间无显著相关关系。

关键词：混合学习;网络学习行为;学习结果;相关性分析

中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：2096-0069（2019）05-0067-05

收稿日期：2019-01-19

基金项目：国家社科基金“十三五”规划2017年度教育学课题“基于‘证据’的混合学习课程学业评价研究”（编号：BCA170076阶段性成果）。

作者简介：王慧君（1966— ），女，河南新乡人，教授，博士，教育技术学硕士生导师，主要研究方向为教师教育、信息技术与课程整合;张念（1995— ），女，河南商丘人，硕士研究生，主要研究方向为信息化教学、学习分析技术;郭楠（1996— ），女，河南开封人，硕士研究生，主要研究方向为信息技术教育应用。

一、网络学习行为对学习结果影响的已有研究

目前，网络学习行为对学习结果影响的研究已成为教育数据挖掘与应用背景下的热点问题。已有研究表明，网络学习行为对学习结果有着重要的影响。傅钢善、王改花的研究显示，学习结果与网上讨论交流次数、学习次数、学生随堂笔记、学习时间长度均呈显著正相关，与平均每次在线学习时长、短信接收数量呈显著负相关。[1]贾积有等人以北京大学6门MOOCs平台课程数据为例，研究了学生网上学习行为与学生学习成绩的关系，结果表明，学习成绩与在线时间、观看视频次数、浏览网页次数、下载讲义次数、论坛参与程度（发帖、回帖）、平时测验成绩呈显著正相关。[2]宗阳、陈丽等人将登录次数、论坛发帖数、论坛回帖数、论坛点击次数、提交作业测试次数等学习行为作为自变量，学习成绩作为因变量进行逻辑回归分析，得出登录课程次数、提交作业测试次数、习题保存次数的均值和视频观看完成度均与学习结果呈显著正相关关系，并认为提交作业测试次数是预测学习成绩的关键指标的结论。[3]李小娟等人以清华教育在线（THEOL）教学平台为数据来源进行研究发现，进入课程、阅读课程材料、参加问卷调查、上交作业、学习笔记、讨论区发帖、讨论区回帖均对学生学习成绩产生积极影响。[4]

综上所述，当下已有的在线学习行为对学习结果产生影响的研究多是基于网络课程的视角。在当前的高校教育教学中，混合学习已经成为教学实施的常态，在某种程度上，探究混合学习视域下网络学习行为对学习结果的影响，弄清网络学习行为与学习结果之间的相互关系，对促进大学教学改革、提升大学教学质量意义更大。

二、研究设计

（一）研究对象与研究问题

《信息技术课程教学论》是教育技术学专业的一门专业限选课。自2014年开始，迄今已开展了5轮教学实践。本课程采用线上线下相结合的混合教学模式，每周在网络教室上课，讲课期间根据教学需要，随时展开线上浏览、查阅以及小组协作学习等活动，并将课下讨论、课后作业等均设计为在线完成。网络课程部分共设置了课程通知、课程简介及特点、教学内容、课程资源、课程调查等14个模块，学生在线学习任务主要包括平时作业、学习日志、学习主题讨论、项目的过程性管理与评价。教学平台自动记录的学生网络学习数据，以及通过对学生的发帖、学习日志、项目互评进行内容分析后所挖掘的相关数据等是后期学习分析数据的主要来源。

本研究以河南某大学教育技术系的混合学习课程《信息技术课程教学论》为例，对2017—2018学年第二学期参与该课程学习的46名大三本科生为期一学期的网络学习行为数据进行收集和分析，并以期末课程综合成绩为学习结果，借助数据挖掘、内容分析、SPSS统计分析软件等，基于大量的鲜活数据、运用实证的方法探讨混合学习视域下学生在线时间跨度、网上学习次数、学习总时长、平均每次在线学习时间长度、平时作业的提交、学习日志、发帖讨论等线上学习行为对学习结果的具体影响，即学生的这些网络学习行为与学习结果是否相关以及具有怎样的相关关系。

（二）研究工具与研究方法

本研究对数据的操作主要经过了数据收集和数据分析两个阶段。数据收集工具主要为BlackBoard教学管理系统。Excel2007和SPSS20.0是本研究的主要数据分析工具。

本研究的研究方法主要有数据挖掘和内容分析法。

三、研究变量选取与数据收集

基于前期的平台课程设计以及后期的平台数据及相关课程报告分析，本研究最终确定了在线时间跨度、登录次数、学习总时长、平均每次在线学习停留时长、平时作业提交、学习日志、讨论交流7种网络学习行为作为研究变量。

本研究的另一变量为学生的学习结果，即学生该门课程的综合学业成绩。课程采取过程性和终结性评价相结合的评价方式，学生的综合课程成绩由20%的平时成绩、40%的项目成绩和40%的卷面考试成绩组成。

四、数据分析

（一）网络学习行为变量的描述性分析

1. 在线时间跨度

数据统计显示，最短学習时间跨度为125天，最长时间跨度为143天，平均在线时间跨度为133.1天。全体学生的学习时间跨度主要分布在130～135天。

2. 在线学习总时长

最短的在线学习总时长为3小时，最高时长为86.5小时，平均在线学习总时长为25小时。全体学生在线学习总时长主要分布在20～25小时之间，37%的学生学习总时长高于25小时。

3. 登录次数

最少登录次数为42次，最多达到513次。全体学生的登录次数主要分布在120～200次之间，学生平均登录次数198次，45.7%的学生登录次数达到200次以上。

4. 平均每次在线停留时长

平均每次在线停留时长最长为19分钟，最短为3.9分钟，平均7.7分钟。全体学生平均每次在线停留时长主要分布在6～8分钟。

5.平时作业

本课程中，作业完成时间均有严格限制。数据显示，学生提交作业的剩余时间平均为42.8小时，表明学生基本上都是在截止日期前一天进行作业的提交。从作业质量上来看，接近40%的学生成绩达到优秀，平时作业的整体质量处于中上等水平。

6.学习日志

学生发表学习日志共906篇，最少为14篇，最多为53篇，平均发表学习日志为19.7篇;结合学习日志内容评价标准，将学习日志分为1、2、3、4、5五个等级，分值分别赋予1分、2分、3分、4分、5分。数据分析表明，6.5%的学生学习日志质量低于2分，54.3%的学生学习日志质量在2～3分之间，39.2%的学生发表的学习日志质量高于3分。从整体上来看，学生学习日志的质量处于中等偏下水平，大部分学生能够利用学习日志进行反思，可浅层次表达自己的见解。

7.讨论交流

学生共发表帖子690条，最少发布8条，最多发布38条，平均每人发布15条。本研究结合闫寒冰等人构建的在线讨论帖子内容深度评价表将帖子质量等级分为灌水帖、浅度、中度、深度四个不同的等级，赋值分别为1分、2分、3分、4分。[5]数据分析表明，学生帖子质量评价，最低得分为1分，最高为3.2分。63%的学生发帖整体质量低于3分，32.4%的学生为3分，处在中度水平。整体来看，学生的讨论质量平均为2.3分，处于浅层水平，多数学生在讨论交流中只是对主题简单回应，缺乏见解。各个自变量描述统计分析如下表所示。

（二）网络学习行为与学习结果相关性分析

运用SPSS20.0数据统计分析工具，以上述讨论的网络学习行为分别作为其中的变量，以学生学习结果为另一变量，进行了两变量间的皮尔森相关性分析，结果显示：在线时间跨度与学习结果的显著性P值为0.029<0.05，表明在线时间跨度与学习结果在0.05水平上显著相关，而且皮尔森相关系数0.323>0，因此两者在0.05水平上呈显著正相关关系;登录次数与学习结果的显著性P值为0.039<0.05，皮尔森相关系数0.036>0，因此两者在0.05水平上呈显著正相关关系;在线学习总时长、平均每次在线停留时长、学习日志数量与学习结果的显著性P值均大于0.05，因此三者均与学习结果不相关;平时作业质量、学习日志质量与学习结果的显著性P值均小于0.01，且相关性系数均大于0，因此三者均与学习结果呈显著正相关关系;讨论交流帖子的数量、质量与学习结果的显著性P值均小于0.05，相关性系数均大于0，因此两者和学习结果都具有显著正相关关系。

五、研究结论及讨论

（一）研究结论

1.学生的在线时间跨度与学习结果呈显著正相关

该结论与傅钢善等人的研究结果一致。本研究的课程采用混合学习模式，线上学习活动与课堂教学几乎同步，每一个专题都有相對应的线上活动，并将线上学习活动作为过程性评价的重要内容。因此学生的在线时间跨度与课堂讲授学习时间跨度基本一致。时间跨度的差异主要出现在课程讲授结束之后的自主学习阶段。这一时期，不再有与课程同步的作业任务，主要是大家对自己的课程项目（特别是网络课程）进行自我完善，学习日志、发帖等的成绩刷新（补充、完善后可申请成绩重新判定）。在一定程度上，在线时间跨度的长短能反映出学生对该课程的重视程度、学习态度以及学生的自我管理、自主学习的能力。

2.学生的登录次数与学习结果呈显著正相关

研究发现，学生的登录次数与学习结果显著相关，学生登录网络平台的次数越多，学生的学业成绩越好。登录次数多，说明学生学习的积极性和主动性强，相应的学习投入就越多。李逢庆等人的混合式教学质量评价研究表明，学生学习投入越大，学习成绩就越好，学习投入对学习结果影响显著[6]。本研究的结论与李逢庆等人的研究是一致的。

3.学生提交作业的时间对学习结果没有影响，学生的平时作业质量与学习结果呈显著正相关

从学生作业的完成情况来看，所有学生都能够按时提交作业，并没有出现未提交成功的情况。由统计检验可看出，学生提交作业的时间与学习结果是无显著相关的。该结论与本研究的研究前提假设一致。相关性分析显示，学生的平时作业质量与学习结果呈显著正相关关系，学生的平时作业完成得越好，学习结果就越好。该课程的平时作业注重对学生理解性知识的评价，倾向于对学生知识理解、实际技能、创新能力的考查。因此学生的平时作业质量越高，说明学生在知识的理解、技能的掌握以及创新能力等方面表现越好，因此会对学习结果产生正向影响。

4.学习日志的质量与学习结果显著相关，而学习日志的数量与学习结果无关

数据结果表明，学生总体上对日志空间的利用率比较高，平均每周都会发表日志。从日志的内容来看，学生主要用日志记录自我反思，包括对学习态度、学习方法、学习计划、项目活动、作业等方面的反思。本研究认为，学习日志的关键在其质量而不是数量，好的学习日志有利于提升学生的反思能力，以及学生自我调节和自我监控能力，对学习有很好的促进作用。学习日志的质量对学习结果具有正向影响作用，与学习结果显著相关。课程中对学习日志的数量要求是“不少于10篇，多则不限”，从学生完成情况来看，所有学生的日志数量都超过了10篇，最少为14篇，最多为53篇，平均发表日志为19.7篇。由统计检验可看出，学习日志的数量与学习结果无关，即学习日志的数量多少对学习结果未产生明显影响。该结论与本研究的前提假设一致。

5.讨论交流与学习结果显著相关

本研究中的“讨论交流”主要是指学生在线讨论的发帖数量和发帖质量。我们认为，帖子的数量不足以反映讨论交流这个变量，帖子的质量与学习结果应有直接性关联。研究发现，学生讨论交流的发帖数量与质量均与学习结果呈显著正相关。学生在讨论中发帖越多，发帖质量越高，学生的学习结果就越好。此结论与傅钢善、张向民等人的研究结果一致[7]。学生的发帖数量多，说明学生在讨论活动中的参与度高，积极性强;帖子质量高，反映学生学习认真，同伴之间的交流深入、具体，促进了同伴间的深度学习。

（二）讨论

本研究在学生的在线学习总时长、平均每次在线学习时间的相关性分析中，得出了与已有研究不同的结论。在此，对这两个问题进行讨论和分析。

1.学生在线学习总时长与学习结果的相关性讨论

已有研究表明，学生的在线学习总时长与学习结果显著相关。而本研究的结果表明，学生的在线学习总时长对学习结果无影响。我们认为，造成结论迥异的主要原因首先在于不同的学习环境（或者说学习方式）。已有研究大多是基于完全在线课程或者翻转课堂的教学模式，学生在线学习的时间大部分都要花费在观看教学视频、浏览课程讲义等学习资源上，而本课程采用的是混合式教学，需要讲授的教学内容通过面对面讲解来完成，学生通过面对面讲解已对知识有了较为系统的、深入的理解，在此基础上，教师再借助网络与教学平台，设计各种学习活动、学习任务，由学生独立或合作完成，有些线上任务可以在课堂上直接完成，有些线上任务则需要学生课下完成。所以，混合学习视域下，学生的在线学习很大程度上都是目的性较强的活动，如参加主题讨论、上传平时作业、完成学习日志、小组线上协作学习等。这在课程报告中得到了印证，平台数据显示大部分学生的在线学习时间主要花费在平时作业、学习日志、专题讨论、同伴互评上，平台上的教学内容、课程资源模块点击量并不高。此外，由于是混合学习，学生可以随时进行线上和线下学习，而线下活动是无法在BlackBoard平台上记录的。而且有的时候，学生也通过外网、手持设备查阅信息和资料，这些时间也无法被BlackBoard平台记录。所以，本研究的这一结论是否正确还有待于进一步验证。

2.平均每次在线学习时间与学习结果的相关性讨论

本研究发现，学生平均每次在线学习时间对学习结果无影响，该结论与傅钢善等人的研究结果不一致。从数据分析的结果来看，傅钢善等人的研究中学生的平均每次在线停留时间约为35分钟，并发现平均每次在线停留时间与学习结果呈显著负相关，学生平均每次在线停留时间越长，学习结果越不好。根据这一结论，傅钢善等人倡导在平台创建微知识模块，将课程知识点碎片化，为学生提供碎片化学习的体验。本课程学生平均每次在线时长最短为3.9分钟，最长为19分钟，全体学生每次在线时长的平均值为7.7分钟，碎片化学习特征非常明显。从理论上讲，该学习时间长度适中，对学生造成的认知负荷相对较小，是学生学习最为适宜的长度段。所以，在这样的长度范围内，学生平均每次在线时间长一点或者短一点都不会影响其学习结果。在这里，时长的差异极有可能是学生的反应时间、打字速度甚至网速原因导致的。此外，这一结论也与本课程的教学设计有关，课程所设计的在线活动都有明确的目的性，而且每次在线活动都会在BlackBoard平台的通知中设置链接，学生点击链接可直接进入作业区域，操作简便，同时也避免了多余信息的打扰，便于学生直奔主题，集中精力完成目标性任务。

参考文献

[1]傅钢善，王改花.基于数据挖掘的网络学习行为与学习结果研究[J].电化教育研究，2014（9）：53-57.

[2]贾积有，缪静敏，汪琼. MOOC学习行为及效果的大数据分析：以北大6门MOOC为例[J].工业和信息化教育，2014（9）：23-29.

[3]宗阳，孙洪涛，张亨国，等.MOOCs学习行为与学习结果的逻辑回归分析[J]. 中国远程教育，2016（5）：14-22.

[4]李小娟，梁中锋，赵楠.在线学习行为对混合学习绩效的影响研究[J].现代教育技术，2017（2）：79-85.

[5]闫寒冰，段春雨，王文娇.在线讨论质量分析工具的研发与实效验证[J].现代远程教育研究，2018（1）：88-97.

[6]李逢庆，韩晓玲.混合式教学质量评价体系的构建与实践[J].中国电化教育，2017（11）：108-113.

[7]张向民.美国学生在线行为及其对学习绩效影响的分析[J].开放学习研究，2017（1）：37-45.

（責任编辑 乔磊 孙震华）

An Empirical Study of the Influence of Network Learning Behavior on Learning Outcomes in the Perspective of Blended Learning

—A Case Study of Information Technology Curriculum and Instructional Theory

WANG Huijun1，ZHANG Nian2，GUO Nan1

（1.School of Education，Henan University，Kaifeng，Henan，China 475004;

2.College of Media，Shangqiu University，Shangqiu，Henan，China 476000）

Abstract： This study takes 46 students from a university in Henan to participate in the course Information Technology Curriculum and Instructional Theory as the research subjects.It uses the BlackBoard platform data as the data source，and it employs data mining and statistical methods to quantitatively analyze students’online learning behaviors. The correlation between students’online learning behaviors and learning results are analyzed，aiming to reveal the impact of online learning behavior on learning outcomes.The results show that the online time span，the number of logins，the quality of the homework，the quality of the learning log， the number and quality of the discussion posts are significantly positively correlated with the learning results.There is no significant correlation between the learning outcomes and the total length of the online learning，the average length of every online learning time，the number of learning logs and the time of submitting homework.

Key words：  blended learning;online learning behavior;learning outcomes;correlation analysis