智慧学习环境下大学生自主学习效果研究

张伟伟，杜叶华

（湘潭大学 商学院，湖南 湘潭 411005）

0 引言

互联网时代的今天，知识信息更新速度飞快，高等院校作为培养优秀人才的主要基地，不仅需要传授知识技能，也要培养学生的自主学习能力，以适应快速变化的时代，并为终身学习打下良好基础.2017年《地平线报告（高等教育版）》长期发展趋势中指出：推进深度学习方法，培养学生的解决问题能力和自主学习能力.党的十九大报告提出必须把教育事业放在优先位置，加快教育现代化.智慧学习环境下培养大学生的自主学习能力是对全面推动教育现代化的有力支撑.为提高大学生核心素养，促进大学生全面发展，未来高等教育的重点将会是教会学生如何自主学习，改变学习过程中的被动问题，化被动为主动.作为教育的主体，学生经过多年的学习经历，显然已具备了一定的自主学习能力.但身处丰富多彩的大学校园，充斥着许多诱惑，面临着内心的抉择，使得很多大学生变得不知所措.在此情形下，了解大学生在智慧学习环境下的自主学习状况非常必要.

1 研究回顾

自主学习的概念最早可以追溯到20世纪70年代，国内外学者对于自主学习的研究成果颇为丰厚，且国外对于自主学习的研究要早于国内.Butler[1]认为自主学习是一种递归的、动态的、主动的过程，它要求学生做出关于任务编排的计划.也有学者认为自主学习是一种能力，它渗透到实践的各个方面[2].目前，虽然对于自主学习的定义尚未统一，但学者们对于自主学习具有一个共性认识——强调其自主性[3，4].

国外学者对于自主学习影响因素的研究中，Ben-Eliyahu等[5]认为自我情绪的管理与自主学习的关系十分密切.Delport等[6]认为学生不同的生活经历、个性和学习风格都会影响自主学习.此外，有学者认为学生的归属感会影响其自主学习的参与度[7]，而自我评价和自我反思会影响自主学习的学习效果[8].在自主学习实证研究方面，研究者通过对加拿大大三大四医学院学生的实习情况的实验调查发现，医学院学生在自主学习过程中缺乏自我反思能力[9].Yot-Domínguez等[10]通过对西班牙711名大学生的调查发现，在自主学习过程中，学生确实使用了数字技术，但他们的使用范围极其有限.此外，文献[11]的研究显示，尽管学生们知道使用技术工具，但他们不知道怎样使用这些技术工具支持他们的自主学习.且多数学生认为，社交网络不被认为是一个具有教育潜力的工具[12].

国内学者对于自主学习的研究始于20世纪80年代初，早期的研究主要关注于自主学习能力的养成[13，14]，在学科方面的自主学习实证研究中，多数学者研究了学生的英语自主学习能力[15，16]，这在于英语学科各组成部分可以作为一个整体便于研究.随着互联网的发展，网络环境下学生的自主学习情况引起学者的广泛兴趣[17，18].

随着智慧教育环境的不断完善和社会对自主学习能力的重视，当今大学生作为未来社会发展的高素质人才，让优秀成为一种习惯，其自主学习能力水平深受关注.社会上常常流传这样的说法：优秀的学生不是老师“教”出来的，而是他们自己“学”出来的，其中的学，就是指自主学习.本研究试图采用问卷调查的方法来探究智慧学习环境下大学生自主学习能力，分析来自不同群体的大学生自主学习能力是否存在差异，以及构成自主学习能力的各个维度之间的关系.

2 研究设计

2.1 研究样本

本研究采用的数据来自于对全国不同地区和不同类型高校本科学生的自主学习能力的调查问卷，共计百余所高校.采用随机滚雪球的方式收集问卷，共计480份，除去所有题项填写同一答案和信息存在漏填的问卷外，有效问卷达454份，回收有效率为94.5%.调查样本的基本特征见表1.

2.2 研究工具

本次调查问卷是在研读国内外文献的基础上自行编制的，问卷的部分内容采用了Jhons Biggs的The Revised Study Process Questionnaire、林莉兰的《大学生英语自主学习能力量表》和Guglielmino所认为的自主学习者应具备的一些特征.在正式发放问卷之前，对80名同学进行了预调查，通过对测试结果的分析以及询问相关专家的意见，剔除了部分与研究不相关的题项，最后编制的问卷一共分为2个部分，即基本信息和现状调查，共计35个题目，其中基本信息部分共有9个题目，现状调查部分共计26个题目.现状调查部分包括4个维度：自我效能感（5个题目）、学习策略（6个题目）、智慧学习环境感知和利用（9个题目）、学习效果（6个题目）.上述题目采用LIKERT 5点量表进行统计，学生对各个题目的回答分别为完全不符合、不符合、有点符合、比较符合、完全符合5个等级，并分别被记分为1，2，3，4，5.此外，现状调查中还有3个题目是开放性问题，学生根据自我情况进行填写.

2.3 信度检验与因子分析

本研究的数据借助SPSS 24.0对量表进行信度检验，使用Mplus 7.0软件对量表进行验证性因子分析方法检验问卷效度和运用结构方程检验中介效应.借助SPSS 24.0对智慧学习环境下大学生自主学习量表进行信度检验的结果如表2所示.

一般认为，克隆巴赫系数α的值越高，问卷的可靠程度就越高，如表2所示，总量表的α=0.9，且各维度内部一致性在0.824～0.909之间，因此，该量表具有较好的信度，适合进行下一步研究.

表1 调查样本的基本特征

表2 智慧学习环境下大学生自主学习量表的构成维度及其信度分析

量表的验证性因素分析结果如表3所示，卡方与自由度之比（χ2/df=2.398）小于3，比较拟合指数（CFI=0.919）、非规范拟合指数（TLI=0.907）的值均大于0.9，标准化残差方根（SRMR=0.45）、近似误差均方根（RMSEM=0.56）的值均小于0.08.由此可知，验证性模型的指数拟合度较好，模型可接受.综上所述，智慧学习环境下自主学习量表具有较好的信效度.

表3 智慧学习环境下大学生自主学习量表的验证性因子分析

2.4 研究假设

近年来，学者对于学习者学习环境的研究成果颇丰.陆根书等[19]认为学习环境是学校或班级的基调、气氛和文化，而师生、生生以及教师之间的关系会影响到教学活动的开展、质量和效果.本研究所涉及的智慧学习环境感知和利用是指学生在学习中所感知或利用到的智慧资源、评估、教学法或者智能技术.学习策略是指学习者在学习活动中有效学习的程序、规则、方法、技巧及调控方式[20].具身认知认为感知与行动的关系密切，不可分割[21]，大量的研究也表明，学生在不同的学习环境下所做的反应是不同的[22].换言之，学生学习策略的变化可以通过学生对学习环境感知的变化来解释[23]，这与文献[22]的研究结果一致，该研究通过对522名学生的调查发现，学生对学习环境中各种因素的感知影响了他们的学习策略，而不同学习策略的运用会影响到学习效果[24]，且学习环境感知会影响学习效果.自我效能感是指人们对自身能否利用所拥有的技能去完成某项工作行为的自信程度[25].大量的研究证明自我效能感与学习环境感知密切相关[26，27]，且学生的自我效能感会影响学生的学业成绩[28].Phillips等[29]通过对125名心理咨询专业研究生的调查发现，研究者的自我效能感与研究的培训环境呈正相关，即研究的培训环境会影响研究者的自我效能感.

据此，提出如下假设（模型结构见图1）：

H1：学习策略在智慧学习环境感知、利用与学习效果之间有显著的中介作用；

H2：自我效能感在智慧学习环境感知、利用与学习效果之间有显著的中介作用.

图1 模型结构

3 智慧学习环境下大学生自主学习的实证分析

3.1 大学生熟知的网上学习平台

随着学习环境的智慧化，当代大学生的学习途径更为广泛，不仅可以利用线下各种资源，还可以利用互联网进行学习.如表4所示，大学生对于本校老师构建的网络课程，以及高校共同构建的网络课程知道的很少，仅仅只占总数的18.8%与14%.而学生对于科普类型的答疑平台和各种其他学习平台（如沪江网校、网易公开课）了解的比重较多，分别为31.2%和31.5%.

3.2 智慧学习环境下自主学习的优点和获益

智慧学习环境中的所感知和利用到的智慧资源、评估、教学法或者智能技术使学生的学习更为方便，与常规学习相比，受到的时间限制、空间限制以及资源限制更小.如表5所示，与常规学习环境下的自主学习相比，27.4%的学生认为智慧学习环境下的自主学习使得学习形式更加多样，27.1%的学生认为自主学习的时间相对而言更加自由，同时，26.2%的学生认为，在智慧学习环境下，学习资源更加丰富多彩，13.9%的学生认为学习效果更加明显.

通过在智慧学习环境下的自主学习，28.8%的学生表示获取了大量的课外知识，15.1%的学生自主考取了相关证书，24.9%的学生表示培养了个人兴趣，15.1%的学生通过自主学习顺利通过必修考试，获得学分，还有13.2%的学生表明这使得他们交到了志同道合的朋友，详见表6.

表4 学生获知网上学习平台情况

表5 智慧学习环境下自主学习的优点

表6 自主学习的获益情况

3.3 智慧学习环境下大学生自主学习情况的描述性统计

智慧学习环境下大学生自主学习得分情况如表7所示.从性别上看，智慧学习环境下男大学生自主学习的得分要高于女大学生；从年级上看，自主学习得分最高的是大三，其次分别为大二、大四、大一；从所属地区看，东部地区的学生得分最高，中部地区次之，西部地区的学生得分最低；从学校层次上看，985/211高校的学生自主学习得分要高于其他院校的学生，其中三本院校的学生得分最低；从户籍层面上看，属于城镇户口的学生得分情况要高于农村户口的学生；从专业上看，理科学生自主学习得分要略高于文科和工科的学生；从性格上看，性格较为安静的学生自主学习得分要高于性格较为活泼的学生；从上网用途上看，用于学习的学生自主学习水平最高，用于娱乐的学生自主学习水平最低；从上网时间上看，每天上网时间在2 h以内的学生自主学习得分最高，而每天上网时间大于6 h的学生自主学习得分最低，这一情况与其上网时间的主要用途有关.

3.4 智慧学习环境下大学生自主学习的差异性分析

为了更清楚地了解不同群体大学生的自主学习能力是否存在差异，下面将分析群体特征变量如年级、性别、专业、地区、学校层次、户籍、性格对自主学习量表的差异化影响.其中两样本数据（如性别、户籍、性格）采用独立样本t检验、多样本数据（如专业、年级、地区和学校层次）使用单因素方差分析方法进行显著性差异检验.

表7 大学生自主学习得分情况

3.4.1 性别与智慧学习环境下自主学习能力

性别与智慧学习环境下自主学习水平的两独立样本t检验结果（表8）表明，t=2.375，自由度为452，对应的P值为0.316，大于显著性水平0.05，因此认为不同性别的大学生在智慧学习环境下自主学习能力不存在显著性差异.

3.4.2 户籍与智慧学习环境下自主学习能力

户籍与智慧学习环境下自主学习能力的两独立样本t检验结果（表9）表明，t=3.366，自由度为452，对应的P值为0.01，明显小于显著性水平0.05，表明不同户籍的大学生自主学习能力存在显著性差异，结合表8可知，城镇户籍的大学生自主学习能力要高于农村户籍的大学生.

3.4.3 性格与智慧学习环境下自主学习能力

性格与智慧学习环境下自主学习能力的两独立样本t检验结果（表10）表明，t=0.869，自由度为452，对应的P值为0.385，大于显著性水平0.05，即不同性格的大学生自主学习能力没有显著差异.

3.4.4 专业与智慧学习环境下自主学习能力

专业与智慧学习环境下大学生自主学习能力的单因素方差分析结果（表11）显示，显著性水平P值为0.141（>0.05），表明不同专业的大学生自主学习能力之间不存在显著差异.

3.4.5 年级与智慧学习环境下自主学习能力

年级与大学生自主学习能力的单因素方差分析结果（表12）显示，其显著性水平P=0.788>0.05，这表明不同年级的大学生自主学习能力不存在显著性差异.

表8 性别与自主学习能力的两样本独立t检验

表9 户籍与自主学习能力的两样本独立t检验

表10 性格与自主学习能力的两样本独立t检验

表11 专业与大学生自主学习能力的单因素方差分析

表12 年级与大学生自主学习能力的单因素方差分析

3.4.6 学校层次与智慧学习环境自主学习能力

学校层次与大学生自主学习能力的单因素方差分析结果（表13）显示，其显著性水平P=0.001<0.05，这表明不同学校层次的大学生自主学习能力存在显著差异.

3.4.7 地区与智慧学习环境自主学习能力

地区与大学生自主学习能力的单因素方差分析结果（表14）显示，其显著性水平P=0.039<0.05，这表明不同地区的大学生自主学习能力存在显著差异.

3.5 假设检验

3.5.1 变量的描述性统计和相关分析

本研究中量表4个子维度的均值、标准差和相关性如表15所示.其中智慧学习环境感知、利用与学习策略、学习效果之间的相关性显著，同时学习策略与学习效果之间也存在正相关的关系.自我效能感与学习效果、智慧学习环境感知、利用之间的相关性显著，且都为正相关.这进一步说明了假设的可靠性.

3.5.2 验证假设模型

借助统计软件Mplus 7.0对假设模型进行拟合，以智慧学习环境感知为自变量，自我效能感和学习策略为中介变量，学习效果为因变量来构建结构方程模型，其中RMSEA=0.064，CFI=0.912，TLI=0.899，χ2/df=2.84，SRMR=0.051，模型的拟合度高.学习策略和自我效能感在智慧学习环境感知、利用和学习效果之间的中介作用机制如表16和图2所示.

表13 学校层次与大学生自主学习能力的单因素方差分析

表14 地区与大学生自主学习能力的单因素方差分析

表15 量表各维度的均值、标准差和相关性（n=455）

根据表16可知，各路径对应的置信区间均不包含0，表明中介效应显著，因此假设H1和假设H2成立.根据图2所示，智慧学习环境感知、利用对学习效果有显著的正向影响（β=0.454，P<0.01），直接效应值为0.454，直接效果量为53%.学习策略在智慧学习环境感知、利用与学习效果之间所产生的间接效应值为0.272，间接效果量为32%.自我效能感在智慧学习环境感知、利用与学习效果之间所产生的间接效应值为0.131，间接效果量为15%.模型的总效应为直接效应和间接效应之和，即0.857.

4 结论与讨论

研究结果表明：从总体上看，智慧学习环境下大学生自主学习能力的水平处于中等偏上水平，有待进一步的提高.不同学校层次、地区、户籍的大学生自主学习能力之间存在显著差异.其中985/211高校的本科生的自主学习能力要明显高于普通本科学生；东部地区大学生的自主学习能力要明显高于中西部地区大学生；城镇户口大学生的自主学习能力同样也高于农村户口的大学生.大学生自主学习能力在年级、专业、性格、性别等层面不存在显著性差异.学习策略在智慧学习环境感知、利用与学习效果之间的中介作用显著.智慧学习环境感知、利用在自我效能感与学习效果之间的中介作用显著.

表16 中介效应模型的特定间接效应分析

图2 模型路径分析结果

不同层次学校、地区、户籍的大学生自主学习能力存在显著差异的原因是基于多种因素共同作用的结果.其中既包括来自大学生自身因素的影响，也与其所处的外在环境息息相关，不同层次学校和地区在师资以及教育投资方面存在差异，这两方面因素的共同作用使得不同层次学校、地区和户籍的大学生自主学习能力存在区别.古语云：师傅领进门，修行靠自身.自主学习能力的培养，其核心在于自制力的养成.苏霍姆林斯基曾经说过：“真正的教育是自我教育”.大学生要注重对自我自主学习能力的培养，增强相关方面技能.另一方面，自主学习能力的培养一定是基于成熟的外部条件.社会要不断努力促进教育资源共享化，营造良好的学习环境和氛围.在这个日益强调终身学习的社会，自主学习作为一种优秀的素质，应该引起重视.因此，高校作为培养优秀人才的主要基地，更应承担起此份责任，教师要依据一定的教育法则，与时俱进地思考如何带领大学生进入自我修行的门.