大学生在线学习投入现状及影响因素研究——以疫情防控下的河南H高校为例

冯小燕，胡萍，李纲

(河南科技学院，河南 新乡 453003)

为应对新冠肺炎疫情，减少人员聚集，教育部于2020年1月29日发布推迟大、中、小学校春季开学时间的通知，并要求各级各类学校积极利用网络平台和信息化教学手段，“停课不停学”。围绕“停课不停学”，全国上下开展了一场有史以来最大规模的在线教育教学。河南省教育厅于2月1日发布《关于做好新型冠状病毒肺炎疫情防控期间网上教学工作指导意见》，指导全省各类学校开展在线教学。河南H高校陆续发布《H高校关于做好新型冠状病毒肺炎疫情防控期间网上教学工作的通知》和《关于进一步加强疫情防控期间线上教学组织与管理工作的通知》等通知要求，并于2月17日起开始进行全校范围内的在线教学。大学生习惯于教室或实验室等特定环境中的学习，习惯于师生面对面的无障碍沟通与互动；面对疫情防控下全新的居家在线学习形式，缺少校园环境和教室的学习条件，缺少同一时空的师生陪伴与学习氛围，其学习投入和学习效果受到前所未有的挑战，他们能否全身心地投入居家在线学习中？影响学习投入的因素有哪些？具体影响如何？对于这些问题的回答，有利于学校和教师了解大学生居家在线学习情况；有利于大学生动态调整学习状态；有利于家长为大学生提供良好的居家学习环境和心理支持，优化疫情防控期间大学生的在线学习过程和学习效果。同时，这也为大学生返校复学后的混合教学模式创新提供参考。

一、研究设计

学习投入是学生积极主动参与学习的活动状态，包括相对独立、稳定且相互影响的认知投入、情感投入和行为投入三个维度[1]。学习投入受多种因素的影响，包括学生的兴趣、动机、能力基础等自身因素[2]，也包括对学习起支持作用的教师、同伴、学习资源环境等外界教育性因素[3]。依据影响学习投入的学生自身因素和外界教育性因素，结合疫情期间大学生居家在线学习的条件和特征，设计调查问卷并进行数据分析。

约翰·桑顿和巴克在小说中均是一个“他者”的身份。以巴克为典型，雪橇狗不断易主，遭受来自自然环境的挑战以及主人的虐待，然而，这并不能说明作者在此想要提出反对人类中心主义的观点。

(一)研究对象

以河南省H高校2020年春季开课，并开展居家在线学习的学生为调查对象，涵盖16个院系67个专业。H高校为河南省地方性本科院校，其在校人数和学校影响力处于河南省高校的中等水平，研究结果具有一定的典型性和区域代表性。问卷在2020年2月24日～3月4日面向H高校开展在线学习的全体学生发放，自愿填写；共回收问卷10 800份，剔除回答不全或回答异常的问卷，共获得有效问卷9 093份，有效率为84.2%，其中男生3 731名(41.03%)，女生5 362名(58.97%)。

2.3.2 疾病经济风险度:由表5可知，门诊自付费用给低收入组和中低收入组的患者带来了很大的风险(矫正RR值>1)，比如，低收入组门诊就诊经济风险度约是高收入组的18倍。随着收入水平的增加，患者门诊就诊的经济风险也逐渐缓解。

(二)理论框架

疫情防控下大学生的年级越高，学习投入水平就越高。不同年级大学生的在线学习投入存在显著差异，随着年级的升高，大学生对在线学习的适应性逐渐增强，学习投入程度也有明显提升。

表1 自变量与因变量具体构成

(三)测量工具

在此基础上对问卷进行信度和效度分析。一是对该问卷进行探索性因子分析，删除1道因子载荷系数低于0.55的问题，共得到21道题目，累积解释变异量为71.127%，方差解释率较好；大学生在线学习投入包括认知投入(8道题)、行为投入(6道题)、情感投入(7道题)三个因子，与最初的理论构想基本一致，说明该问卷具有较好的构念效度。二是对问卷的信度进行考察，认知投入、行为投入、情感投入三个因子的内部一致性系数(Cronbach's a 系数)分别为0.934、0.924、0.930，学习投入总体的内部一致性系数为0.967，问卷信度较好。三是对该问卷进行验证性因子分析，根据尹睿[10]和陈美玲等人[11]已有研究的模型拟合指数情况，确定本问卷的模型拟合指数CMIN=308、DF=91、CMIN/DF=3.385<5、RMSEA =0.024 <0.080、GFI =0.993>0.900、AGFI =0.981>0.900、NFI =0.996>0.900、CFI =0.997>0.900、IFI =0.997>0.900、TLI =0.993>0.900，各项指标符合模型适配标准，模型拟合良好，表明该问卷具有良好的结构效度。

居家在线学习是疫情期间特殊的学习形式，大学生具有鲜明的传统课堂学习习惯和学习行为特点，同时又具有在线学习的主要特征，因此本研究结合Sun等人编制的远程在线学习投入量表[7]、李爽等人编制的远程学生学习投入评价量表[8]和汪雅霜编制的大学生学习投入量表[9]，并结合居家在线学习的特点，形成本研究的在线学习投入问卷，包括认知投入、行为投入和情感投入三个维度。问卷共22道题，采用李克特量表的形式，1=完全不符合，2=不太符合，3=一般，4=比较符合，5=完全符合，得分越高表示学习投入水平越高。问卷在制定过程中进行了专家咨询，并对大学生群体进行访谈和试测，依据专家意见和学生反馈结果对问卷进行项目适切性、代表性和表述方式等方面的修正，确保问卷内容能够准确全面地反映大学生居家在线学习投入的现状。

随着当今社会的不断发展，观众的晚会审美要求也日益增高。观众对于电视晚会一方面对数量有所需求；另一方面注重高品质的节目文化追求。电视台需要尽可能适应市场导向的发展模式，建立奖惩机制，最大限度地提升电视编导的创新理念。电视编导在持续增强自身创新意识的同时，应主动借鉴同行的先进理念和实践经验，向优秀电视编导请教经验并学习，为下一期晚会寻找新的素材，探究符合电视台和自身发展的理念和方式。在此基础之上，增强理论学习与实践的结合，对之前的编导工作展开自我批评，汲取教训，提高专业素养，为人们打造一台喜闻乐见的具有艺术性的电视晚会。

二、疫情防控下大学生在线学习的投入现状与基本特点

通过学习投入内外影响因素和不同学习背景情况影响的调查，发现疫情防控下大学生学习投入情况较稳定，不同学习背景情况对学生学习投入影响存在较明显差异性。

(一)疫情防控下大学生在线学习的投入现状

疫情防控下大学生的信息技术能力越强，学习投入水平就越高。信息技术能力不同的大学生在线学习投入存在显著差异，疫情期间大学生所有科目均需进行在线学习，繁多的学习平台及软件操作要求、丰富的在线学习资源、多样化的在线学习参与形式对大学生的信息技术能力提出了较高要求。信息技术能力强的大学生能够更快更好地适应在线学习，而信息技术能力较低的学生则需要付出较大的时间和精力适应，从而影响其学习投入水平。

表2 疫情防控下大学生在线学习投入情况

采用快速聚类分析(K-Means Cluster)对疫情防控下大学生在线学习投入总体情况进行分析，将其分为高水平投入、中等水平投入和低水平投入，利用ANOVA方差分析对分类结果进行检验，P<0.01，说明该分类结果具有良好的效度，各类学习投入水平的大学生人数分布情况如图1所示。

图1 高、中、低不同学习投入水平学生人数分布

结果表明，疫情防控条件下大学生在线学习投入中等水平的人数最多，占比为60.09%，高水平投入人数占比为20.84%，低水平投入人数占比为19.07%，疫情期间大学生的在线学习投入水平呈现正态分布的特点，这一结果与传统课堂教学中大学生学习投入情况具有相似性[12]。在一定程度上表明大学生学习投入具有相对稳定性，无论是在校园内的课堂学习，还是居家在线学习，其学习投入水平的分布情况较为稳定。

(二)疫情防控下大学生在线学习投入在不同背景条件的差异分析

对性别和居住地等二分变量进行独立样本T检验，对年级、信息技术能力等变量进行ANOVA方差分析，结果如表3所示。

疫情防控下女大学生的学习投入水平显著高于男大学生。男女大学生的在线学习投入水平存在显著差异，行为投入、情感投入和学习总投入方面，女大学生显著高于男大学生，认知投入方面男女大学生无显著差异，女大学生的学习投入程度整体上高于男大学生。

疫情防控下城市大学生的学习投入水平显著高于农村大学生。城市和农村大学生的在线学习投入存在显著差异，与城市大学生相比，农村大学生的居家学习环境相对较差，受到的干扰因素更多，农村家庭在为大学生提供安静、独立的良好学习环境方面的能力不足。

表3 学习投入各维度在大学生不同背景条件下的差异

疫情防控下稳定顺畅的网络是大学生居家在线学习的重要基础条件。大学生居家在线学习的硬件设备主要是台式电脑、平板电脑、智能手机，同时良好的网络环境是基础支撑，不同网络条件下大学生在线学习投入存在显著差异，无论是使用电脑还是智能手机，只要网络流畅且稳定，大学生的学习投入就偏高，否则就偏低。

采用逐步法进行多元回归分析，将所有自变量因素均纳入回归模型，对各影响因素的显著性进行检验，并将对模型贡献小且未达到显著水平的变量剔除。利用SPSS 22.0软件对数据进行处理，进入模型的标准是F的概率值小于或等于0.05，最终形成回归模型。回归模型的方差分析显示，F检验的P<0.05，回归模型显著，表明入选的影响因素自变量与因变量间有显著的相关关系，模型的容忍度系数大于0.5且接近于1，变异膨胀系数VIF介于1和2之间，表明回归模型不存在共线性。各影响因素与学习投入的多元回归分析结果如表4所示。

疫情期间大学生开展居家在线学习，高水平的学习投入是基础保证，缺少了校园环境的支持、教师有效的监督和学习同伴的影响，分散式的居家学习形式使大学生的在线学习过程受到多种因素的影响[4]。按照是否属于学生自身因素可将大学生在线学习投入的影响因素分为学生个体因素和外部因素[5-6]，学生个体因素包括先赋性因素、专业知识基础、信息技术能力和主动性学习因素等；外部因素包括学习环境因素、设备条件因素、教师因素和在线教学活动因素等。各影响因素为自变量，学习投入(认知投入、行为投入、情感投入)为因变量，如表1所示。对两类因素的具体影响进行探究，构建疫情防控下大学生在线学习投入的影响因素模型。

疫情防控下大学生在线学习投入情况如表2所示。可以看出，大学生在线学习投入水平处于中等偏上水平，行为投入最高，情感投入次之，认知投入最低，反映出疫情防控条件下大学生虽然具有较多的在线学习行为，但尚未掌握良好的在线学习策略和学习方法，将明确的外显行为投入转化为有效的认知策略和认知活动方面的能力有待进一步提升。

三、疫情防控下大学生在线学习投入的影响因素分析

采用多元线性回归的方式建立学习投入总体情况与各影响因素间的回归分析模型，探索各因素的具体影响程度，发现自变量和因素量之间的关系强弱，解释变异量达到的显著性水平及预测能力[13]377-381。

海南省政府要立足省情和医疗旅游产业发展的需要，主动作为，在利用好9项政策基础上，积极向国家有关部门争取相关政策：(1)积极与外交部等有关部门协商，对来海南进行医疗旅游的海外游客签发不长于90天的落地医疗旅游签证；(2)推动人力资源和社会保障部、保监会等机构，主动与有关国家医疗保险机构、商业保险机构等就医疗费用报销等问题进行磋商，增强中国医疗旅游市场的吸引力；(3)积极争取国家民航总局支持，开辟若干条国际游客充裕的国际航线，提高旅行的便利化水平；(4)适时推动将博鳌乐城国际医疗旅游先行区9项政策扩大至全省。

(一)回归模型的建立

对表3中的因变量和自变量关系进行回归分析，进入回归方程前需要将类别变量转为虚拟变量，大学生个体因素中的先赋性因素主要指性别，为类别变量，以女大学生为参照组；课程感知难度和信息技术能力因素为连续变量，得分越高表明其课程感知难度越大或信息技术能力越好；主动性学习因素包括学习动机、坚持认真在线学习的时长和参与活动积极性等内在主动性[14]，为连续变量，得分越高表示其学习主动性越好。

当前时代是商品经济时代，商品与人们的生活息息相关，高中生也不例外。人们在挑选商品时，包装成为了影响大众消费行为的重要因素。合理的包装，不仅能保护商品免于挤压，而且还能让商品更显美观，能够拉近消费者与产品之间的距离。事实上，包装不仅是一种外在形式，而且还是商品价值构成中的因素。当前商品过度包装活动的综合表现为：

外部因素中的学习环境因素主要指大学生当前居住地，为类别变量，分为城市和农村，以农村为参照；设备条件主要指大学生开展在线学习所拥有的设备及网络支持情况，为类别变量，分为有网络且有电脑和手机、有网络无电脑但有手机、无网络但手机流量充足、无网络且手机流量不足四种情况，以无网络且手机流量不足为参照组；教师因素及在线教学活动因素主要指教师教学态度的认真程度、教学活动组织的严谨程度、在线教学的时长、作业安排、教学整体满意度情况等，其中教师教学态度的认真程度、教学活动组织的严谨程度、在线教学时长为连续变量，得分越高表明任课教师相应的教学态度越好、教学组织能力越强、在线教学时长越长；作业安排情况为类别变量，分为布置作业且反馈及时和布置作业但反馈不及时，以布置作业但反馈不及时为参照；在线教学整体满意度情况为连续变量，得分越高表明大学生对在线教学整体情况的满意度越高。

基于此建立回归模型假设：疫情防控下，大学生在线学习投入为Y，影响因素为SX1到SXk，各因素的影响比重系数为β1到βK；根据影响因素对学习投入的影响程度构建标准化回归方程式。

即：Y=β1SX1+β2SX2+......+βKSXK

习近平总书记强调:“未来10年,将是世界经济新旧动能转换的关键10年。”[5]“绿色发展是生态文明建设的必然要求,代表了当今科技和产业变革方向……依靠科技创新破解绿色发展难题,形成人与自然和谐发展新格局。”“构建市场导向的绿色技术创新体系。”“培育壮大节能环保产业、清洁生产产业、清洁能源产业。”[6]习近平总书记关于科技创新的重要论述,明确了绿色技术创新的方向,适应经济发展新时代的历史定位,全面贯彻新发展理念,以科技创新培育新动能,以新动能推动经济转型,以经济转型缔造高质量发展。

(1)

(二)影响因素结果分析

实验分别加标量为5、10、50 mg/kg的鲜牛奶、奶粉和酸奶(每个水平重复6次)，按照1.2节和1.4节的方法进行前处理和分析测定，计算加标回收率和RSD，结果见表2-4表。

表4 各影响因素与学习投入的多元回归分析结果

疫情防控下影响大学生学习投入的所有因素中，共有7个影响因素具有显著的解释变异量，其中6个为学生个体因素，1个为外部因素。学习动机的解释力最佳，为37.0%；其次是参与活动积极性和信息技术能力，解释力分别为4.5%和2.4%；再次是能够认真坚持在线学习的时长，解释力为0.7%；而作业安排、性别和课程感知难度的解释力均为0.1%。7个影响因素与学习投入的多元相关系数为67.0%，决定系数为45.0%，回归模型整体性检验的F值为1 059.749(P=0.000<0.05)，因此7个影响因素可有效解释疫情防控下大学生在线学习投入45.0%的变异量，解释力较好。

基于上述数据分析和探讨，本研究发现大学生学习投入水平存在一定差异；影响学习投入的因素较为复杂，且各类因素的影响力水平存在较大差异；激发和维持学习动机是促进大学生在线学习投入的重要途径。

即：学习投入=0.479*学习动机+0.182*参与活动积极性+0.138*信息技术能力+0.088*认真在线学习时长+0.034*作业安排+0.027*性别-0.024*课程感知难度

(2)

四、研究结论与启示

本研究基于大学生在线学习投入影响的个体因素和外部因素构建了疫情防控背景下大学生在线学习投入的影响因素模型，从学生个体因素和外部因素入手，通过大样本的大学生在线学习调研数据和采用多元线性回归建立学习投入情况与各影响因素的回归分析模型，分析了大学生在线学习现状，并进一步探讨了学习投入与各要素之间的影响程度和差异。

(一)研究结论

将标准化回归系数代入方程，可以得出疫情防控下大学生在线学习投入影响因素的标准化回归方程。

1.疫情防控下大学生在线学习的行为投入水平较高，但认知投入水平相对较低

确保细胞平衡的最重要的就是对细胞增殖以及凋亡进行控制[12]。如果细胞出现过度增殖，不能对细胞凋亡进行及时清除，就会使患者发生疾病。对于AM患者而言，由于其体内具有与细胞增殖具有直接关系的基因，就会促进细胞的不断生长，并使患者的子宫内膜中的细胞出现异位增殖，并导致该疾病的发生以及发展。

学习投入的三个维度中，行为投入是可以观察到的显性投入，是学生积极投入的重要表征；认知投入和情感投入是不容易被观察到的内隐性投入，是学生有效投入的重要表征[15]10-14。疫情防控条件下，大学生显性的积极行为投入相对较高，而内隐、有效的认知投入则相对较低，造成这一结果的原因可能是大学生为完成教师布置的学习活动任务，会投入较多的显性学习行为；但由于师生分离的原因，缺少教师的有效指导、面对面的情感交流和同伴间的相互启发，大学生在有效运用认知策略、开展学习反思性学习方面能力不足，认知投入较低。认知投入不足容易造成学习的有效性降低而认知负荷增加，不利于大学生在线学习的长时间维持与学习效果的提升。

2.1.3.2 剖宫产不同时期BMI、新生儿体质量与盆底肌力治疗前后的相关性 剖宫产者盆底肌减退治疗前与不同时期BMI、新生儿体质量无相关性(P>0.05)，而治疗后与不同时期BMI的盆底肌力持续收缩平均值存在相关性(P<0.05)。见表7。

2.不同背景条件下的大学生在线学习投入水平差异较大

性别、居住地、设备条件、年级和信息技术能力等背景条件的不同导致大学生在线学习投入存在群体类别差异。相对于男大学生，女大学生的自我控制能力相对较强，能够在疫情防控条件下，遵守学校规定和教师要求进行居家在线学习，具有较高的学习投入水平。相对于居住在农村的大学生，城市大学生在网络基础及设备条件方面优于农村，其学习投入水平也相对较高。相对于低年级的大学生，高年级大学生的学习投入水平较高，随着年级的增加，大学生的在线学习适应性在逐渐提升。信息技术能力高的大学生能够较好地适应在线学习形式，在学习过程中遇到的技术操作困难更少，其学习投入水平相对较高。开展在线教学时，应充分认识到因性别、居住地、设备条件、年级及信息技术能力差异带来的大学生学习投入水平差异，设计合适的教学组织活动，提高大学生的在线学习投入水平。同时要充分考虑因家庭居住条件差、设备条件不足和信息技术能力基础薄弱、在线学习适应能力差等因素导致的大学生在线学习投入水平较低的问题，照顾学生的个别化差异，尽可能创造良好的在线学习氛围与环境，优化疫情防控下大学生的在线学习效果。

3.相对于外在因素，大学生个体因素对在线学习投入的影响较大

疫情防控下影响在线学习投入的学生个体因素中，学习动机、参与互动积极性、信息技术能力、认真在线学习时长、课程感知难度和性别等6个因素均对大学生的在线学习投入有显著影响，且累计解释量较高，表明影响大学生在线学习投入的因素中，学生个体因素是主要因素；外部因素的影响力则比较有限，仅作业安排因素为显著性影响因素，其他外部因素对大学生在线学习投入的解释量则较小。可见，疫情防控下大学生居家在线学习的投入水平主要受个体因素的影响，受外在因素的影响较小。疫情期间的在线学习使大学生孤立在屏幕一端，其学习投入状态更多受到学习动机、参与活动积极性、信息技术能力和能否长时间专注于在线学习等自身因素的影响。大学生在线学习投入尽管受到自身因素的较大影响，但依然具有相对较高的行为投入，表明大学生的在线学习投入状态较为理性。因此需要任课教师及时了解大学生的个体情况，通过学习平台获取其各项学习数据，有针对性地调整教学方法和策略，给予及时的反馈指导和情感激励，尽可能照顾学生的个体差异和个别化需求，使其保持较高的学习投入水平。

4.激发和维持学习动机是提高疫情防控下大学生在线学习投入的重要途径

根据自定义的判断数据——质量与体积磨损强度，主要对不同工况条件下过流部件材质的试验数据进行纵向对比研究[12-14].

激发和维持学习动机是学习投入干预策略对学习产生影响的关键[16]。学习动机作用的主观能动性对学生的学习成绩有显著的正向促进作用，学习动机和主观能动性显著地影响学生的学业成就[17]。本研究中学习动机因素对疫情防控下大学生学习投入影响的解释量为37.0%，解释力最大。可见，疫情防控下如何激发和维持大学生的学习动机是提高其学习投入水平的重要手段。多样化、富有挑战性和新奇的学习任务能够激起学生的学习动机；当学生对学习任务有持续的学习兴趣并付诸于持续的行动时，就会产生更多的认知投入[18]。因此，教师应为学生设置多样化的学习活动和富有挑战性的学习任务，激发其学习动机；根据学生特点，采取分层激励的策略激发不同类型学生的学习动机，全方位提高疫情防控下大学生的在线学习投入。

(二)启示与建议

以上结论进一步证实了不同环境下的线上学习学生投入差异较大，但整体行为投入水平较高，认知水平较低，而相对外在影响因素来说，内部因素才是影响学生学习投入的主要因素。为更好地开展在线教学，提高大学生在线学习投入水平，优化学习效果，建议从以下几个方面进行改进和完善。

1.为大学生在线学习提供完善的网络设备支持和优质的学习资源

均匀支承应力螺栓(图9)的结构能防止松动。因为在它螺栓头的下法兰面上滚压或锻造一个5～60′的小角度，这会导致法兰在螺栓拧紧时弯曲，从而提供额外的摩擦力来保持螺栓紧固。此种螺栓可能标或不标强度标记。

流畅的通信平台、适切的数字资源、便利的学习工具是有效支撑疫情期间在线学习的重要因素[19]。稳定流畅的网络环境和齐备的在线学习设备有利于大学生保持长时间、高水平的在线学习投入；适切的教育资源、丰富的表征形式，以及良好的使用体验有利于优化大学生的在线学习体验，提升学习投入度。建议高等院校加大信息技术基础设施投入，构建支持大学生泛在学习的智慧学习环境，在教室、实验室、图书馆、机房等不同学习场景中进行5G网络全覆盖及相应的学习平台支持，使在线学习由应急状态向常态化状态发展，为疫情结束后的教学改革和教学模式创新提供环境支撑。

2.重视大学生信息技术能力培养，提升其在线学习的适应能力

信息技术能力显著影响在线学习投入，大学生信息技术能力越高，其学习投入水平就越高。随着在线学习形式在高等教育中的常态化应用，信息技术能力的高低对学习过程和学习效果的影响将不断增大，提高大学生的信息技术能力和在线学习适应能力将成为疫情时期大学生综合素质培养的重要内容。应以本次疫情期间的应急式在线教学为起点，全面吸收教学中的好做法和有益经验，积极巩固大学生在此次疫情期间形成的在线学习适应能力、在线协作能力和自我管理能力，形成大学生在线学习新风貌，促进高等教育课堂教学的更新与迭代。

这几年，兰州大气治污用“笨”办法狠抓落实。整个兰州市区被划成1482个网格，逐一落实减排责任。所有重点排污企业实行干部24小时驻厂监察，1296台锅炉全部进行煤改气。2013年以来，因为治污不力问责近千名干部，一批治污得力的干部获提拔重用。现在，兰州市每个格子里有多少台燃煤炉子、每台炉子“吃”多少煤，能精确到个位数。重拳治污之下，兰州市能源结构迅速优化，城市布局逐渐合理，为科学治污腾挪出空间。2015年兰州GDP比2009年翻了一番多，治污不但没有影响发展，还给城市带来转型机遇。10. 任钦：《兰州样本》，《经济参考报》，2017年1月6日。

3.精心设计在线学习活动，突出大学生的主体地位

美国高等教育信息化协会2020年3月发布的《2020年地平线报告(教学版)》指出高等教育机构正在采用在线课程的新模式，在线教育日益成为高等教育的可扩展方式，教师必须为在线教学模式和混合教学模式作好准备[20]。在线教学正在成为高等教育中不可或缺的教学新模式。高校教师在开展在线教学时应充分重视大学生在线学习的需求和特点，以学生为中心进行教学设计，突出大学生的主体地位；科学合理地设计课前、课中、课后不同时间段的学习活动，促进大学生在线学习投入；担任好在线学习的促进者、引导者、监督者和合作者的角色，调动大学生主动学习的积极性和自主性，综合提高大学生的学习投入水平。

4.科学合理地安排项目任务，提升大学生自主学习的投入水平

当有明确的学习任务时，大学生能够较好地利用课余时间进行自主学习，在提高在线学习投入水平的同时，提升其自主学习能力。教师要鼓励大学生基于项目任务开展探究式学习、研讨式学习，为其安排合理的项目任务，使其积极进行自主学习，与学习同伴进行在线协作学习。教师对项目任务开展情况要给予持续的关注、有力的支持和及时的反馈，让大学生保持较强的社会存在感和学习成就感，提高其学习积极性和学习投入水平。教师要鼓励和支持大学生根据学习任务自主规划课前、课中、课后的时间比，以及各类学校任务间的协调与安排，提升大学生的自主学习能力和创新能力。