网络教育学习效果影响因素的实证研究

2020-12-29亓俊国曹连喆白华

高等继续教育学报 2020年6期

亓俊国，曹连喆，白华

(1.北京师范大学继续教育与教师培训学院，北京 100875；2.首都师范大学教育学院,北京 100037；3.中央民族大学教育学院，北京 100081)

随着现代信息技术的广泛应用，现代远程教育试点高校网络教育得到了快速发展，在为学习者提供全新网络学习环境的同时，也为学习者提供了方便灵活接受高等教育的机会。根据教育部公布的统计数据，截至2018年，我国网络教育本专科在籍生为825.66万人，其中本科在籍生为282.58万人，专科在籍生为543.08万人，网络教育在籍生数已经占全国高等教育在籍生总数的18.26%。[1]网络教育突破了传统教育教与学在空间与时间上的限制，具有开放性、自主性以及多元性的特征，随着网络教育办学规模的不断扩大，研究者开始从学习效果的视角探究开放式教学模式下影响学习者“学习发生了吗”的因素，以期提供有针对性的教学策略，指导与促进网络教育教学实践的开展。

有学者指出，真正的学习是知识传递或个体知识建构的过程，是社会对话、认知网络连接与共享的过程，学习者从不同的学习或实践共同体中得到高级认知能力的训练，得到更全面的发展。[2]网络教育学习者作为在职从业人员，是知识构建的个体以及社会实践共同体中的成员，现有的研究并未揭示其学习活动除了受到网络学习平台、网络课程资源等因素影响外，是否会受到自身的年龄、职业乃至性别等社会与生理因素的影响；学习者的个性化学习特征，如学习方式、学习动机、问题解决方式、学习态度等，会对学习效果产生何种影响，是什么原因导致了这种影响？本文针对这些问题，从分析学习者的特征出发，以实证调查的角度，收集北京M大学的网络教育学习者数据，以课程学习成绩作为学习效果的结果变量，综合研究这些学习者特征对学习效果的影响效应，以此对高校网络教育教学提供建议。

一、研究变量与数据概况

(一)因素分析

已有研究显示，远程学习者遇到的困难可以分为三类，即个人、学习和交流问题。有研究指出，在大规模在线开放课程学习中，学习者自身所具有的特征(如性别、年龄、就业现状等)很重要，而MOOC恰恰缺乏对学习者的先前了解[3]。本研究将可能影响网络教育学习者学习效果的因素分为个人特征与学习特征两个层次：将学习者的性别、年龄以及职业这三个成人学习者的显著特征，作为影响学习效果的个人问题，纳入研究的关键因素，统称为个人特征因素；将学习态度、学习动机、学习方式、解决问题方式、交流方式作为学习和交流问题的影响指标，纳入研究的关键因素，统称为学习特征因素。

(二)研究变量

在变量的构成上，以学习者的性别、年龄以及职业为个人特征变量，将学习态度、学习动机、学习方式等设定为学习特征变量。其中学习态度是学习行为的内在表现，是调节网络教育学习者学习行为较为稳定的行为特征，本研究以“学习者对图书资源的学习情况”作为学习态度的测评指标，即可以理解为将“看书、浏览课程资源多的学习者，视为具有较好的学习态度”。学习动机是能够激发行为的内部动力因素，针对网络教育学习者，学习动机可以从学历提升或能力提升两个维度进行界定，以了解学习者参与学习的动力来源。网络教育学习者有便利的网络学习环境，但是由于缺少师生间、生生间面对面的互动交流以及实时的监督管理，学习者的学习方式、解决问题方式以及沟通方式与传统教学明显不同，本研究将这些因素都纳入变量考虑的范围内。

本研究的因变量是学习成绩，为方便进行检测，一般将课程学习成绩作为判断学习效果的主要指标。本研究将学习者参加网络教育公共基础课全国统一考试的“计算机应用基础”和“大学英语B”两门课程的学习成绩作为因变量(该课程全国统一命题、统一考试，简称统考，以“合格”或“不合格”评定考试成绩)。具体各变量的说明与编码如表1所示。

表1 变量描述及编码方式

(三)数据状况

本研究以北京M大学作为典型个案，所调研的网络教育学习者样本主要来自于该校全国23个省、自治区、直辖市的39个学习中心，样本数量为1809人，全部为接受本科网络教育的学习者，其中52.8%的学习者为幼儿园、中小学教师，其它学习者主要从事管理、营销、法律相关职业。这些学习者以女性为主，女性有1278人，占比71%；男性有531人，占比29%。学习者的年龄分布广泛，主要集中在20～40岁年龄段。学习成绩来源于学习者参加统考的数据，其它数据来源于学习者在M大学教学平台上所做的问卷调查以及学籍信息。

二、不同特征对学习成绩的影响效应分析

为了检验网络教育学习者个人特征(性别、年龄、职业)以及学习特征(学习态度、学习动机、学习策略等)对学习成绩的影响关系，本研究主要借鉴Hanushek(1986)教育生产函数经典理论模型[4]，由于因变量是学习者的学习成绩，将其以二分变量的方式进行呈现，因此利用二元logistic回归方法分析学习成绩的影响效应，建立如下的扩展模型。

Y1=F(A，B，C，D，E，F，X)

在上述分析模型中，Y1代表学习者成绩是否合格，包括“大学英语B”和“计算机应用基础”的成绩；A代表学习动机；B代表学习态度；C代表解决问题方式；D代表学习方式；E代表自主学习能力；F代表交流方式；X代表学习者的性别、年龄和职业的控制变量。模型对学习者学习成绩影响因素的分析结果见表2，具体分析结果如下：

(一)个人特征因素对学习成绩的影响分析

从性别因素对于学习成绩的影响来看，性别对“大学英语B”课程的成绩有显著的影响，而对“计算机应用基础”课程的成绩无显著影响。这说明学科知识体系的学习，与学习者的性别特征是有关联的，但学科不同，影响的程度也不同。究其原因，主要与性别差异所带来的多种因素(如学习观念、学习兴趣、情感态度、学习策略等)以及人的多元发展相关。关于性别因素在成人学习者语言学习能力上存在差异的实证研究较少，但有研究说明中学生英语成绩存在显著的性别差异。[5]

从年龄因素对于学习成绩的影响来看，年龄对两门课程成绩均有显著的负向影响。整体上看，随着学习者年龄增大，两门课程成绩的整体合格率随之降低。在语言学习方面，国际语言学家曾对外语学习效果与学习者年龄之间的关系提出许多假设，其中以生物学为基础的外语学习关键期假设认为语言学习存在一个关键期，过了关键期语言学习难度加大。[6]对计算机类课程而言，需要勤学多练、动手操作，年龄小的学习者学习适应性更强一些。

从职业因素对于学习成绩的影响来看，分析显示职业类型对于两门课程成绩有显著的影响。本研究中非教师职业的学习者两门课程的合格率均高于教师学习者，这与一般认为教师群体学习能力较强、成绩应高的认识不符。进一步分析来看，本次采集的教师样本数据以幼儿园教师为主体，该教师群体对游戏教学技能的要求较高，对计算机与英语相关知识要求较低，这说明幼儿教师在这些课程学习能力上有所不足，高校需要针对教师学习者的工作时间长且工作量分配结构失衡、非教学工作量过多方面的问题做专门支持服务[7]。同时，这也说明成人学习者的学习能力、效果与自己的工作实践有一定关联。

(二)学习特征因素对学习成绩的影响分析

从学习动机对于学习成绩的影响来看，学习动机对两门课程的合格率有显著的影响。分析显示，以“学历为主，同时提高能力”为动机的学习者，在英语与计算机课程的成绩合格率上显著高于其他类型动机的学习者。如果获得学历教育文凭是外驱动力，而提高能力则是内驱动力，内外驱动力良好结合、动机强度适宜、不把获取文凭作为唯一目标，是学习者获得良好学习成绩的重要因素，这也符合耶克斯-多德森(R.M.Yerkers & J.D.Dodson)关于学习动机与学习效率关系的定律。

从学习态度、解决问题方式以及交流方式对学习成绩的影响来看，根据模型分析结果，学习态度和解决问题方式对两门课程成绩没有产生显著影响；交流方式对两门课程成绩有显著影响，面对面的交流方式对于学习成绩的影响最大。这说明英语类课程和计算机类课程有其固有的学习规律，单纯依靠浏览课程图书、死记硬背无法取得好的成绩。而交流方式对这两门课程的学习成绩有显著影响，尤其是面对面的交流以及网上实时答疑对成绩的影响最大，则充分说明这两门课程的学习需要增强交互性才能实现真正的学习，尤其是实时交互不可或缺。同时，这也说明，无论是请教同学、老师，还是依靠自己去解决学习中的问题，方式并不重要，问题解决更为重要，解决问题的方式本身不会对学习效果产生直接的显著影响。

从学习方式对学习成绩的影响来看，学习方式对“大学英语B”课程的成绩没有产生显著影响，而对“计算机应用基础”课程的成绩有显著的正向影响。计算机类课程与英语类课程的学科性质不同，计算机类课程的考试主要偏重于理论应用和上机操作，通过课件的自主学习可以实现基本知识学习与动手操作的结合，有利于专业技能的培养；而英语类课程对听说读写都有所要求，单一的学习方式难以产生显著影响。这说明为了更好地提高学习成绩，对不同学科性质课程，应该采取适宜的学习方式。具体影响因素分析结果如表2所示。

表2 学习者学习成绩的影响因素分析结果

三、总结与启示

通过上述两门统考课程成绩合格率影响因素的分析，可以针对网络教育学习效果影响因素得出如下结论：第一，学习者的个人特征因素(性别、年龄与职业)会对学习效果产生影响，但影响大小与课程类型相关。这说明成人学习者的学习，会受到自身个体以及社会实践因素的影响，学习者的先前特征会影响学习效果。第二，好的学习效果来源于教与学的交互，互动交流对学习者的学习成绩产生显著影响，其中实时交互对学习效果的影响最大。第三，不同知识类型的课程学习，有各自适宜的学习方式。第四，在学历继续教育中，混合学习动机比单一的学习动机能对学习成绩产生更为显著的影响，这种类型的学习动机将提高学历与提升能力融合在一起，从而更好地促进学习的发生。

随着互联网+教育的深度融合发展，在线学习将逐步成为在职成人的主要学习形式，上述以两门课程为例对学习效果影响因素的数据分析，可以为高校研究制定网络教育教学策略提供一定的启示。具体如下：

(一)提高教师信息技术应用能力，让教学符合学生需求，让教师“近起来”

网络教育的本质是教与学的分离，学习者是学习的主体，网络教育教学不能忽视对学习者个体特征以及课程知识类型的分析。网络教育教师要充分利用信息技术的优势，依托“互联网+教育”的网络环境，根据课程知识特点以及学习者学习风格、学习路径上的差异，有效设计课程教学模式与学习方式，做好教学设计，有针对性地加强对部分学习者的学习辅导，从而利于学习者的学习与个人的工作经验、个性特点相结合，促进学习者的社会对话与认知网络连接与共享，缩短师生时空距离，让教学符合学生需求，让教师与学生、学生与知识“近起来”。

(二)以学生活动为主体，强化教与学的交互，让学习者“动起来”

网络学习平台以及学习工具的应用可以为学习者提供良好的学习环境与技术支撑，但师生与生生之间有效交流的缺乏导致学习者的参与和投入氛围缺失。从分析来看，采取一定方式进行交流的学习者学习成绩远高于不交流的学习者；网上实时交互、面授教学等交流方式对学习效果有显著影响。这要求高校要注重混合式教学模式建设，以学习活动为主体进行教学设计，重视线下面授教学辅导的开展，加强网络交流工具的应用，如建立直播课堂、微信群等，以学习小组、协作学习、教师工作坊等多种形式促进自主学习的发生。

(三)构建全方位的学习评价体系，重表象更重结果，让学习评价“实起来”

浏览图书资源的多少以及解决问题的方式未对学习效果产生显著影响，这说明对成人学习者而言，促进学习真正发生，并不取决于学习表面行为的发生，如平台登录次数、看课时间等单一的外在表象，而应更重视学习的结果，即将课程的学习与学习者自身的职业需求结合。要学以致用、让学生带着问题去思考、去解决学习问题方能真正促进能力的提升、学习效果的提升。这要求高校要结合实践重视培养学生解决问题的能力，要让学习行为同学习者的职业行为相结合，让学习评价“实起来”，从而更好地落实培养人的根本任务。