学生眼里的在线教学：行为、效果与挑战——基于新冠疫情期间清华大学学生在线学习行为调查

乔伟峰 刘威童 李曼丽

(清华大学 教育研究院,北京 100084)

一、问题的提出

新冠肺炎疫情的全球大流行，对全球教育体系的应急能力构成重大挑战。根据联合国教科文组织的统计，截至2020年3月25日，全球有164个国家的学校因新冠疫情而关闭，14.45亿学习者受到影响。(1)UNESCO，“COVID-19 Impact on Education，”https://en.unesco.org/covid19/educationresponse/.新冠疫情作为一起突如其来的“黑天鹅”事件，史无前例地促进了大学在线教学需求呈爆发式增长，并快速推动了基于Web 2.0的校园运作全面开启。对世界各地为数众多的大学而言，是否全面开展在线教学，已经从可有可无的多选题，变成了不得不考虑的首选项。

2020年春季学期，清华大学做出“延期开学、如期开课”的决定，自2月17日起全面实施在线教学。按照教学日历，全校共应开设4254门课程，其中的3923门顺利在线开课，春季学期共有2681名教师和25091名学生参与在线教学。这不仅在清华教学历史上是第一次，在世界高等教育发展史上也具有里程碑意义。在线教学的质量和效果到底怎么样，成为教师、学生、大学管理者和其他利益相关者最为关注的问题之一。在此背景下，清华大学教育研究院成立在线教育研究课题组(Tsinghua Task Force for Online Education Research, TFOER 2020)，包括政策研究、行为研究与案例研究三个小组。课题组采用问卷调查、访谈、课堂参与观察等方法，对2020年春季学期清华大学在线教育教学进行全程跟踪研究，旨在为清华大学在线教学的整体质量、推动未来教学改革与创新提供建议。其中，在线教学行为研究组针对教师在线教学与学生在线学习的行为、效果和挑战，分别于2020年3月13-20日和6月18日-25日开展了两轮问卷调查。本文主要基于学生问卷调查数据，回答以下三个问题：1.在线教学中学生的学习行为发生了什么变化？2.学生视角下在线教学是否取得预期效果？ 3.当前的学生在线学习还面临哪些主要挑战？

二、文献回顾

自20世纪90年代以来，互联网的广泛应用极大促进了在线教育的发展，并对大学教学方法、资源配置、发展战略等产生了潜在影响。(2)Chris Curran,“Online Learning and the University,” in Economics of Distance and Online Learning: Theory, Practice, and Research,ed. William J. Bramble and Santosh Panda(New York: Routledge, 2008), 26-51.在线授课比例超过80%的课程通常被视为在线课程(3)Michael Simonson et al.,Teaching and Learning at a Distance: Foundations of Distance Education(4th ed.)(Boston, MA: Allyn & Bacon, 2009), 2-7.，2013年后，大规模在线开放课程(MOOC)出现爆发式增长，在新冠肺炎爆发前，在线教学已经拥有了足够广泛的学习者，大规模在线教学逐渐成为传统面对面教学的良好补充，但是在大学特别是一流大学，在线课程教学并不是教学的主流。同时，实践的发展使在线教育研究出现快速增长，相关文献不仅涉及高等教育领域，还涉及K-12教育、职业技术教育、医学教育等领域，研究范围日益广泛，研究主题日益细密。

教学效果是教育研究者持久关注的研究主题，在线教学的有效性问题尤其得到重视。一些早期研究通过对比研究，认为在许多情况下远程教学与传统课堂教学一样有效，学习效果没有明显差异。(4)Vicki Carter,“Do Media Influence Learning? Revisiting the Debate in the Context of Distance Education,”Open Learning: The Journal of Open, Distance e-Learning 11,no.1(1996): 31-40；Richard E.Clark, “Confounding in Educational Computing Research,”Journal of Educational Computing Research 1,no.2(1985): 137-48；Richard E.Clark,“Media Will Never Influence Learning,”Educational Technology Research Development 42,no.2(1994): 21-29；Robert B.Kozma,“Will Media Influence Learning? Reframing the Debate,”Educational Technology Research and Development 42,no.2(1994): 7-19；James A.Kulik et al.,“The Importance of Outcome Studies: A Reply to Clark,”Journal of Educational Computing Research 1,no.4(1985): 381-87；David A.Cook et al., “Internet-Based Learning in the Health Professions, ” JAMA 300, no.10(2008) :1181-1196；Barbara Means et al.,“The Effectiveness of Online and Blended Learning: A Meta-Analysis of the Empirical Literature,”Teachers College Record 115, no.3(2013): 1-47.此外，好的在线教学与好的面对面教学在教学原则上有重叠性(5)Susan A.Ambrose et al., How Learning Works: Seven Research-Based Principles for Smart Teaching(San Francisco, CA: Jossey-Bass, 2010), 1-9；Judith V.Boettcher,“Ten Core Principles for Designing Effective Learning Environments: Insights from Brain Research and Pedagogical Theory,”Innovate: Journal of Online 3,no.3(2007).，在线教学要经过深思熟虑的设计，要将学习目标、具体学习活动和可衡量的结果联系起来(6)Diana G.Oblinger and Brian L Hawkins,“The Myth About It Security,”Educause Review 41,no.3(2006): 14-15.。当然，研究者也意识到远程学习、在线学习与传统课堂学习既有共同要素也存在明显不同。但在消除潜在障碍之后，远程学习环境同样可以被有效利用。(7)Jill M.Galusha, “Barriers to Learning in Distance Education,” Interpersonal Computing and Technology: An Electronic Journal 5,no.3(1997): 6-14；Lin Muilenburg and Zane L.Berge,“Barriers to Distance Education: A Factor-Analytic Study,”American Journal of Distance Education 15,no.2(2001): 7-22.

在线学习被界定为利用互联网获取学习资料，与学习内容、教师和其他学习者互动，获得知识，获取支持，构建个人意义，从学习经验中成长的过程。(8)Mohamed Ally,“Foundations of Educational Theory for Online Learning,”in Theory and Practice of Online Learning, ed. Terry Anderson and Fathi Elloumi(Athabasca: Athabasca University, 2004): 3-31.对学习行为的研究有助于辨别学习者群体和个体的共性和差异。在线学习行为的相关研究较为关注两个方面：一是如何改善学生的互动行为，包括学生与学习内容的互动、生生互动和师生互动。互动行为无疑是教学过程中非常重要的部分，一些研究表明，在线教学中的生生互动与师生互动程度越高，学生的学习成绩越好(9)J.B.Arbaugh,“Does the Community of Inquiry Framework Predict Outcomes in Online MBA Courses?”The International Review of Research in Open Distributed Learning 9,no.2(2008)；J.B.Arbaugh,“An Empirical Verification of the Community of Inquiry Framework,”Journal of Asynchronous Learning Networks 11,no.1(2007): 73-85；Robert M.Bernard et al.,“A Meta-Analysis of Three Types of Interaction Treatments in Distance Education,”Review of Educational Research 79,no.3(2009): 1243-1289；Eugene Borokhovski et al.,“Are Contextual and Designed Student-Student Interaction Treatments Equally Effective in Distance Education?”Distance Education 33,no.3(2012): 311-329；Georgianna Ravenna et al.,“Increasing Student Interaction Online: A Review of the Literature in Teacher Education Programs,”Journal of Technology Teacher Education 20,no.2(2012): 177-203； Aubteen Darabi et al.,“Effectiveness of Online Discussion Strategies: A Meta-Analysis,”American Journal of Distance Education 27,no.4(2013): 228-41；Jenny Thomas,“Exploring the Use of Asynchronous Online Discussion in Health Care Education: A Literature Review,”Computers & Education 69(2013): 199-215.，但如何开展活跃的在线集体互动更有挑战性(10)Jeri L.Childers and R.Thomas Berner,“General Education Issues, Distance Education Practices: Building Community and Classroom Interaction through the Integration of Curriculum, Instructional Design, and Technology,”The Journal of General Education 49,no.1(2000): 53-65.。第二个关注点是如何促进学生的自主学习。自主学习行为不仅可以促进学生在传统课堂中的学习成绩(11)Bracha Kramarski and Mary Gutman,“How Can Self-Regulated Learning Be Supported in Mathematical E-Learning Environments?”Journal of Computer Assisted Learning 22,no.1(2006): 24-33；Bracha Kramarski and Nava Mizrachi,“Online Discussion and Self-Regulated Learning: Effects of Instructional Methods on Mathematical Literacy,”Journal of Educational Research 99,no.4(2006): 218-230；William Y.Lan,“The Effects of Self-Monitoring on Students’ Course Performance, Use of Learning Strategies, Attitude, Self-Judgment Ability, and Knowledge Representation,”The Journal of Experimental Education 64,no.2(1996): 101-115；Carolyn Orange,“Using Peer Modeling to Teach Self-Regulation,”Journal of Experimental Education 68,no.1(1999): 21-39.，在在线学习中也扮演着重要的角色(12)Chih-Hsuan Wang et al.,“Students’ Characteristics, Self-Regulated Learning, Technology Self-Efficacy, and Course Outcomes in Online Learning,”Distance Education 34,no.3(2013): 302-323.。布罗本特(Broadbent)对自主学习行为与学业表现之间的关系进行了元分析，发现网络学习环境中的时间管理、元认知、批判性思维、调整学习策略与学业成功显著正相关，但其效应量小于传统课堂。(13)Jaclyn Broadbent and Walter L. Poon, “Self-Regulated Learning Strategies & Academic Achievement in Online Higher Education Learning Environments: A Systematic Review,”The Internet and Higher Education 27(2015): 1-13.

通过分析在线教学的文献可以发现：1.目前大部分的研究都表明，互动行为在教学过程中具有重要作用。2.良好的在线教学和良好的面对面教学有许多共通之处，其中，教学支架(scalfolding)和学生自主学习(self-regulated learning)是预测和影响学生在学业表现的重要指标。3.在很多情况下，在线教学能够取得与传统课堂教学相近的效果。当然也有部分研究表明二者存在一定差异，并认为教师和学生是影响在线课程教学有效性的两个主要因素。

三、研究设计与调查工具

(一)研究框架

教学秩序和教学效果是大学教学活动的基本价值追求。当外部干扰因素例如新冠疫情突然出现时，是否能够保障教学秩序和教学效果成为一所大学教学敏捷应对能力的重要体现。我们从“行为-效果”两个维度设计了在线教学行为的调查研究框架，如图 1所示。其中，横轴表示教学行为的可控程度，纵轴表示教学效果的达成程度。本处的教学行为可控性，是指教学质量保障体系有效运行，师生的教与学行为未出现大的偏差，这是确保教学秩序的关键。具体而言，影响教与学行为的因素可分为外因和内因两个部分。外因是与条件有关的因素，包括教学制度、教学设施、教学工具平台以及其他支持条件等。内因是与主体有关的因素，包括教师的责任感、教学能力、教学时间投入、学生的学习动机、自主学习能力、学习时间投入等。外因起作用有赖于质量保障体系的有效运行，内因起作用有赖于师生内在动力的激发。效果达成是指教与学成效符合课程教学预期目标，这是确保教学质量的基础。具体可以从教与学两个方面来判断成效，例如课程教学的内容是否顺畅传递、学生是否有预期学习收获等。

研究框架中，“行为可控性-效果达成度”的状态组合构成四个象限。第一象限里，教与学行为可控性高，效果达成度好，教学秩序和教学质量均得到较好保障；第二象限里，教与学行为可控性低，受到内外部干扰较多，教学效果达成度一般，教学秩序和教学质量虽有一定保障但是还有较大改进空间；第三象限里，教与学行为可控性低，教学效果达成度差，教学秩序和教学质量均得不到保障；第四象限里，教与学行为可控性高，教学活动虽然按部就班进行，但是教学效果达成度差，教学质量得不到基本保障。此外，研究框架中包含了时间维度，以新冠疫情这一重大公共卫生事件为分隔点，目的是开展对比和跟踪研究。

本研究主要通过问卷工具来测量在线学习的行为可控性和效果达成度，通过考察大部分指标值与常态值或预期值的偏离程度和方向，来综合判断教与学状态所处的象限。主要以具体题项的显著性检验来看差异是否值得关注，以效应量统计来看差异程度。

(二)问卷设计与数据分析

基于上述研究框架，课题组设计了中英文版在线教学调查问卷。其中，学生问卷包含学习行为、学习成效和自主学习能力三个子量表，以及学习挑战和个人信息等题项。子量表的操作性定义如下：学习行为(learning behavior)是学习过程中一系列外显行为的总称，主要包括学生与学习内容的交互行为、生生交互行为、师生交互行为。(14)Michael G.Moore,“Three Types of Interaction,”American Journal of Distance Education 3,no.2(1989): 1-7.本研究也考虑了平台上弹幕、答题等行为和在线学习时间的投入。学习成效(learning outcome)是指学生在课程学习中的实际收获。结合清华大学“价值塑造、能力培养、知识传授”三位一体的人才培养理念，将学习成效分为价值观与态度、能力与技能、知识学习收获三个方面，知识学习又分为高阶学习成就与低阶学习成就。自主学习(Self-regulated Learning)是指学生为自己确定学习目标，并对目标与情境引导和约束下的个体认知、动机及行为进行监测、调节和控制的过程。(15)Barry J.Zimmerman and Dale H.Schunk,“Self-Regulated Learning and Performance an Introduction and an Overview,”in Handbook of Self-Regulation of Learning and Performance: Educational Psychology Handbook Series, ed. Zimmerman, Barry J., and Dale H.Schunk(New York: Routledge, 2011), 15-26；黄振中,张晓蕾.自主学习能力对在线学习效果的影响机制探究——兼论在线学习交互体验的中介作用[J].现代教育技术,2018,(3):66-72.

量表的参考文献和第一轮调查的信效度检验值如表 1所示。为进行线上与线下、学期末与学期初的对比，第一轮调查针对2020年春季的在线教学和2019年秋季的面对面教学设置了对照项，第二轮调查针对2020年春季的学期末和学期初设置了对照项。问卷的多数题项采用了Likert六级量表计分法。

经过专家访谈、学生认知访谈和小规模试测，课题组采取随机抽样方式，通过清华大学荷塘雨课堂平台将问卷发放给学校六个年级(大一至大四、硕一、博一)的部分学生。第一轮问卷于2020年3月13日发布，3月20日截止，回收6393份，其中有效样本6080份；第二轮问卷于2020年6月18日发布，6月25日截止，回收1878份，其中有效样本1785份，见表 2。数据清理中进行了中英文数据合并，样本权重计算、反向题目正向化等。

注：两轮问卷相同题项基于第一轮数据进行信效度检验。Y表示该轮调查包含相关题项，N表示该轮调查不包含相关题项。若第一轮无相关题项，信效度检验基于第二轮数据。

(三)数据分析

本文主要使用统计显著性检验和效应量，对学生自我感知的2020年春季和2019秋季(第一轮调查)，以及2020年春季的学期末和学期初(第二轮调查)的学习行为、学习成效进行对比分析。显著性检验采用均值差异检验的多种方法：配对样本T检验、独立样本T检验、单样本T检验和摘要样本T检验。其中，配对样本T检验可对配对资料进行显著性检验，用于推断两种效果有无差别，或推断两种处理是否有差异。(16)简小珠,戴步云.SPSS 23.0统计分析:在心理学与教育学中的应用[M].北京:北京师范大学出版社,2017.95-113.在本研究中，主要用于同一样本的线上、线下学习，以及学期末与学期初的学习行为和成效差异的检验。独立样本T检验适用于两个群体平均数的差异检验，其自变量为二分类别变量，因变量为连续变量。(17)吴明隆.问卷统计分析实务——SPSS操作与应用[M].重庆:重庆大学出版社,2010.332-338.在本研究中，主要用于不同专业、不同群体以及不同自主学习能力的样本的学习行为和成效差异的检验。效应量统计参考最常用的Cohen’s d值。(18)温忠麟.心理与教育统计[M].广州: 广东高等教育出版社,2016.125-128.Cohen’s d值0.2、0.5、0.8分别是差异量较小、中等、较大的参考点。(19)简小珠,戴步云.SPSS 23.0统计分析:在心理学与教育学中的应用[M].北京:北京师范大学出版社, 2017.95-113.

四、主要发现

(一)与线下学习相比，在线学习行为总体可控

第一轮调查数据显示，与线下教学相比，线上教学中的学生与内容互动基本没有变化、学生与教师的互动有小幅提升，效应量Cohen’s d<0.2，表明这些方面的差异较小。但是，学生之间的互动程度降低幅度较大(Cohen’s d=0.370)，表明在线学习过程中，学生之间的互动明显减少，包括与同学分享观点、小组学习和合作学习等均有显著下降。此外，每周花在每门课程的学习时间略有增加，从5.401小时增加到6.157小时。通过以上分析可以认为，教学行为总体上是稳定的，但是生生互动明显下降。

第二轮调查中，请学生比较2020年春季学期末和学期初的互动行为的频次变化。数据表明，在学期末，学生与内容互动、师生互动均有显著提高(P<0.000，Cohen’s d介于0.225至0.545之间)；但是与学期初与相比，学期末的生生互动基本无变化。具体统计量见表3。

此外，学生认为弹幕、课程回放和共享屏幕等方式，可以帮助他们保持专注和及时互动。图2的词云反映出在线教学平台的弹幕、课程回放、共享屏幕等功能，对学生保持学习专注力、提高互动性、参与性及提高学习效果有帮助。

(二)在线教学总体上取得预期成效

除动作技能外，学生在知识学习、能力培养和态度传递三个维度的学习成效差异的效应量Cohen’s d绝大多数在0.2以下，个别题项在0.3附近。具体而言：1.知识学习方面。2020春季与2019秋季相比，从差异的显著性上看，相较于线下学习，在线学习中的低阶学习成就，包括对基本概念、理论和方法的理解等，有轻微降低；高阶学习成就，包括掌握前沿知识、辨析有争议的观点、利用所学知识开展研究设计等有轻微提升。2020年春季学期末与学期初相对比，低阶学习成就(Cohen’s d=0.128，P=0.000)和高阶学习成就均有小幅降低(Cohen’s d=0.299，P=0.000)。产生这样的变化的可能原因有很多，例如，学期末的在线学习倦怠，考试压力增加等，值得进一步探究。知识学习方面学习成效的统计量见表4。

2.能力提升方面。学生认为在分析和解决问题的能力、批判性思维能力、数据分析能力，线下和线上学习没有显著差异。而信息通信技术(ICT)能力有显著提升(P=0.000)，但效应量小于0.2，属于较小的变化。同时，第二轮调查也请选择了实践实验课程的学生填答了动作技能量表，请其比较在线学习与线下学习在动作技能培养方面的差异。学生认为在线学习培养动作技能方面的效果显著低于线下学习，二者差异的总体效应量大于0.8，具体操作能力训练差异的效应量也普遍大于0.2，这表明在线开展实验实践课程对于动作技能的训练还有明显不足。

3.价值观及态度方面。本研究未进行全面的价值观学习收获的调查，主要看教师在教学中进行价值观塑造和学习态度引导方面的成效。数据表明，在线课程中教师对坚守诚信、科学精神、爱国奉献等方面的引导，与线下教学没有显著差异。能力与价值观、态度方面学习成效的具体统计量见表5。

(三)在线学习面临的重要挑战是如何确保学习效率和教学互动效果

本研究设置多选题来了解在线学习中学生面临的挑战，并在2020年春季学期初和学期末分别进行了调查。结果表明两次调查结论相似，两轮学生调查结果均显示，在线学习面临挑战的前三项是“居家学习效率不高”“与同学的讨论不充分”“学习过程不能保持专注”。与此同时，第二轮学生调查还有一个非常重要的发现，与2020年春季学期初相比，为数不少的学生认为，学期末其自主学习能力有一定程度的下降。其中，在“努力解决学习中遇到的困惑”“制定计划管理学习时间”“在学习过程中善于总结反思”等题项上，学期末与学期初差异的效应量均超过了0.3，这一变化值得引起关注。在线学习挑战调查的结果如表 6所示。

(四)不同自主学习风格、本研学生和不同学科的学生，在线学习行为和效果存在差异

为了更进一步探索学生在线学习的特点，对不同自主学习能力、学段和学科的样本进行了群组比较分析，见表7。

在以技术为中介的学习环境中，自主学习能力对在线学习具有显著的积极影响；但许多学生缺乏自主学习能力，这是在线教育面临巨大挑战。(20)Jerry Chih-Yuan Sun and Robert Rueda,“Situational Interest, Computer Self-Efficacy and Self-Regulation: Their Impact on Student Engagement in Distance Education，”British Journal of Educational Technology 43,no.2(Mar 2012): 191-20；Moon-Heum Cho and Demei Shen,“Self-regulation in Online Learning,”Distance Education 34,no.3(2013): 290-301.通过K均值聚类分析，将自主学习分为高自主和低自主两类进行比较。数据表明，高自主学习的学生，在线上交互行为上更加积极，同时学习效果自我报告的分数更高，这在一定程度上印证了先前研究关于自主学习能力与学业表现正相关的结论。

在线环境中，本科生与研究生的学习行为和效果存在差异。相较于本科生，研究生的在线学习交互程度显著更高，同时也呈现了更高的学习效果的自我评价，如表 8所示。实际上，对本科生与研究生在线学习对比的相关文献相对较少。本研究的数据显示，本科生的在线学习，可能需要更多的教学指导。

不同学科的学生在线学习行为存在显著差异，如表 9所示。HASS学生在交互行为上比STEM学生更加积极，这可能与人文社科课程的授课内容有一定的联系；在学习效果方面，HASS学生报告了相对更高的高阶学习成就；在能力方面，STEM学生则表现更佳。

五、主要结论

通过对清华大学本、研学生的两轮问卷调查，本课题组对在线教学的行为、效果和面临的挑战进行了实证性研究，得出一些阶段性结论。需要指出的是，这些结论仅适用于2020年春季学期进行的课程。

(一)结论

结论1：在整体教学效果上，2020春季的在线教学达到了预期。从学生的视角看，在线教学实现了课程目标，学生取得了知识、能力、价值观及态度等方面的实际收获。除了参加实验实践课程的部分同学认为动手能力训练还不能令人满意外，学生自我报告的2020年春季学期在线学习效果，几乎与面授课程相当。这一结果与清华大学的质量保障体系的有效运行有着非常密切的关系。尽管课堂从校园转移到网络空间，清华大学在疫情期间仍坚持高标准的教学水平，积极调动资源，加强行政支持，教师和学生全身心投入，这些因素综合在一起，有效保障了教学效果和质量。

结论2：在线教学给学生带来一些值得关注的行为上的变化。从效应量上看，绝大多数学习行为没有出现大幅度偏离常态的现象，表明疫情期间清华学生的学习行为总体上表现出很强的适应性。学生认为，教师更加注重根据在线教学环境调整教学策略，在线平台支持了多样性和高频率的师生互动，基于信息技术的个性化反馈也被认可，同时教师教学支架的相关行为在学期末均有所增加。但是，两轮的学生调查均显示，在线学习中的生生互动，特别是群体学习活动、小组讨论等活动明显减少，虽然效应量在较小范围，但是在统计检验上是显著的，值得引起关注。

结论3：在线学习仍然面临若干挑战。调查表明，这些挑战主要不是来自于技术和平台等外在因素，而是来自朋辈互动不足、学习专注力不够等与学习者相关的内在因素，学生居家上网学习效率低、注意力不集中等问题需要引起充分关注。

(二)几点讨论

讨论1：教学支架设计对实时直播教学的效果有重要影响。事实上，每位学生的课堂参与差别很大，即使在面授课当中，当众发言都不是大多数中国学生爱做的事情，在线课程使得这一点变得更不乐观。在下一阶段的教学中，教师不仅要关注技术驱动的互动的频率，更要关注互动的效果，要有意识设计和使用多种支架互动(scaffolding interaction)教学方式，借助信息工具将学生的内在学习动机充分激发出来。同时，教师要善于识别那些学习基础较弱、课堂参与不活跃、自主学习能力有欠缺的同学，并在关键环节、关键时机为他们提供及时有效的学习指导和支持。

讨论2：缺乏“在场感”对在线教学的有效性有重要影响。学生居家在线学习不受物理课堂的特定空间限制，可能分散注意力做其他事情。因此，在下一阶段的教学中，教师应采用有效方法鼓励学生进行朋辈学习(peer learning)或社会性学习(social learning)来提升学习的有效性，例如在增加小组学习任务，鼓励课下交流讨论、课上合作展示等。

讨论3：在线学习的内在挑战和群体差异值得关注。调查表明，在线学习面临的挑战主要来自于学习者自身。居家学习效率低、学习注意力不集中等问题，也与自主学习能力密切相关。因此，帮助学生提高自主学习能力是改善在线学习效果的突破口。此外，关注不同群体的差异并采取针对性的教学策略，对改善在线教学也具有重要意义，这也对加强在线学习中的个性化指导提出了新的要求。

(三)主要建议

新冠疫情是一场公共卫生危机，但也为线上线下教学的融合提供了契机。及时总结疫情期间的在线教学经验，深化教学改革，追求教学卓越，进而建立起多样、包容、开放的高质量教育体系，对加快一流大学建设，加快推进高等教育现代化具有重大意义。本研究对大学、教师和学生提出以下具体建议：

学校层面：建立与线上线下教学融合相适应的教学质量评估的新框架；提升大学和院系的质量保障能力，包括教学应急保障和敏捷适应能力；建设教师发展机构，将深度信息化背景下的教师教学能力培训常态化，特别是加强教学原理运用能力、教学工具使用能力、教学支架设计能力等方面的培训；建设学生学习指导机构，为学生改进自主学习能力提供个性化咨询指导，等等。

教师层面：以激励课堂参与、激发内在学习动机、提高自主学习能力、建立学习共同体为目标，有意识地加强在线或混合环境下的教学支架设计；有意识地识别不同类型的学习者在线学习行为的差异，开展个性化的学习指导，等等。

学生层面：加强学习时间规划与管理，促进元认知与学习反思，使用信息工具记录学习过程，学会自我评价，提高自主学习能力；主动加强课堂参与、小组合作；积极参加基于问题、基于项目、基于案例的研究性学习，等等。

(四)研究展望

在线教学是一项复杂的教育活动，如何将信息技术有效地融入教学过程，需要学校、教师和学生共同发挥创造性。本文提出的“行为-效果”研究框架是一个教学状态监测的框架，其主要目的不是为了证明在线教学与线下教学“同质等效”，而是为了从“好”向“更好”的教学持续改进提供建议。需要指出的是，问卷调查工具本身决定了其数据来自我报告，就判断学习效果而言，还需要结合过程记录、考试成绩等更多证据。在后续研究中，需要进一步融合主观与客观数据，进行更全面的考察。

课题组负责人为李曼丽教授，主要成员为乔伟峰、汪潇潇、王帅国、詹逸思、吴凡、黄振中、郭哲、翁默斯、刘威童、李睿淼、郝亚辉、王金羽、何影、林蕾、党漾等。本研究实施过程中得到学校领导、相关部门、在线教学专家组和课题组全体成员和参与调查师生的支持，一并致谢。