移动学习能力影响因素研究——基于在职成人学生的视角

岳俊芳，孙道金，丁 凯

(中国人民大学 继续教育学院，北京 100083)

一、问题提出

随着移动互联网技术在教育领域的深入应用，移动学习突破了课堂面授的限制，实现了真正的随时随地学习，为学习者的个性化学习带来了便利。相关数据显示，移动学习在成人继续教育中得到了快速应用和发展。截至2016年底，236所继续教育院校在535个专业的教学中应用了移动学习系统，共有54万余名学生参与了移动学习。[1]

在职成人学生群体庞大、学员情况复杂，尽管他们在移动终端设备、移动网络和学习资源等方面具备了充足的条件，然而由于在职成人学生的工作、生活事务繁杂导致学习动机、学习能力尤其学习元认知能力不足，进而影响了学习效率。分析研究在职成人学生的移动学习能力现状及其影响因素，进而有针对性地培养在职成人学生的移动学习能力，对于有效提升在职成人学生的学业成绩具有重要的现实意义。本研究通过文献研究，结合在职成人学生的移动学习能力要素构成编制调查问卷，基于在职成人学生移动学习能力影响因素的实证研究，提出移动学习能力与学习绩效的优化策略。

二、相关概念与研究述评

(一)移动学习能力

目前，学习能力还没有形成统一的定义。通常情况下，学习能力是指学生在学习过程中培养形成的，运用科学有效的学习方法获取、分析、加工和利用信息，以解决实际问题的能力特征。移动学习能力是在移动学习和学习能力两个概念基础上提出的，是指学生在移动终端设备上进行学习的过程中运用科学有效的学习方法获取、分析、加工和利用信息，以解决实际问题的能力特征。[2]

显然，移动学习对学生提出了更高的要求：

第一，要求学生有较高的信息素养，否则不能有效获取学习资源，移动学习难以开展；

第二，由于移动学习属于自主学习，这要求学生对自己的学习活动能够自我安排、自我监控、自我评价、自我改进；

第三，移动学习是分散的个体学习，这要求学生善于调节自己的学习情绪，具有坚定的学习意志。

通常，移动学习能力的构成要素包含以下内容：

1.信息素养

“信息素养”作为学生发展的六大核心素养之一，是指学生能主动、有效地获取、评估、鉴别和使用信息的素养。[3]移动学习中，信息素养作为学生最基本的学习技能显得格外重要。

2.辅助工具

辅助工具是进行移动学习的必备条件。移动学习中，学生需要熟练使用移动终端、应用程序，采用标注、摘录、笔记、图表、流程图、思维导图等学习工具来整理形成学习者内在的知识体系。

3.自我监管

移动学习属于相对分散的自主学习，学生工作生活事务繁杂，学习环境变动不一，学习伙伴和指导教师相对缺乏，这要求学生具备较强的自我监管能力，包括自我规划、自我监控、自我评价与反思以及自我调整的能力。

4.沟通协作

约翰·斯通认为，学生在学期间超过50%的知识与技能来自于同学或者伙伴。这充分显示出人际沟通与协作在学习过程中的重要性。移动学习环境下，丰富的应用程序和交互工具为学生进行多向沟通和协作学习提供了便利条件。

(二)研究述评

通过中国知网对关键词“移动学习能力”进行文献检索，共检索得到相关文献16篇，其中在校大学生移动学习能力研究7篇、中小学2篇、高职3篇，英语移动学习能力研究4篇，没有涉及在职成人学生的移动学习能力相关研究。

1.传统高校在校生移动学习能力研究

陈海燕通过实证研究认为，元认知能力和协作沟通能力是大学生移动学习能力中相对薄弱的层面。[4]庞雨滨研究发现，大部分学生对移动学习的自我效能感不强，学生的移动学习能力不能完全适应移动学习，其主要原因在于自我监控能力较弱。[5]蔡丹妮通过大学生移动学习能力研究发现，只有极少数学生善于利用碎片化时间学习，大部分学生缺乏有效的学习策略技巧，学习过程中干扰因素较多，学习效率亟待提高。[6]徐佳程提出了在校大学生移动学习能力影响模型。研究表明，移动学习行为与移动学习能力之间存在正向影响关系。性别变量对模型中各路径具有一定的调节作用。[7]

2.高职院校在校生移动学习能力研究

任丽英研究认为，移动学习环境下高职院校大学生学习兴趣低、自学意识缺乏、学习能力差导致了学习进度明显落后。[8]杨星通过西安翻译学院在读学生的自主学习能力研究认为，学生获取利用网络资源时存在自学意识差、动机薄弱、学习能力低的问题。[9]王进等研究了蓝墨云班课APP平台高职学生自主学习能力影响因素。研究认为，移动学习有助于显著提高学生的自主学习能力。[10]

3.中小学在校生移动学习能力研究

左晓琴以上海X学校3—5年级学生为例研究了移动学习环境下的自主学习现状。研究认为，大部分学生只是利用移动APP应用来解决作业难题。移动学习情境下，中小学生缺少必要的自控能力。[11]

从上述研究现状看出，研究者对移动学习能力的研究还十分稀少。现阶段，移动学习已经成为各类学习群体越来越重要的学习形式。在职成人学生作为一个庞大的学习群体，移动学习扮演了更加重要的角色。然而，目前还没有关于在职成人学生的移动学习能力的相关研究。关于在职成人学生移动学习能力影响因素及其优化的研究，对于推动移动学习在终身学习和学习型社会建设中的深入应用，具有重大的现实意义。

三、研究过程与方法

(一)研究工具

当前，在职成人学生移动学习能力量表的研制尚没有先例。本研究参考陈海燕、庞雨滨等提出的大学生移动学习能力构成要素，结合在职成人学生移动学习具体情境设计，修订形成了移动学习能力影响因素测量问卷。问卷主要由三部分组成:第一部分为被调查者基本人口资料，包括年龄、性别、教学站、层次、专业、省市等；第二部分为移动学习行为特征，包括移动学习时间、移动学习场所、移动学习动机、移动学习效率、移动学习学业成就等；第三部分为在职成人学生移动学习能力影响因素测量量表，包含子量表4个，分别为“信息素养”“辅助工具”“自我监管”“沟通协作”，共计31个观测题项，量表各题项采用李克特5点计分法进行测量。[12]

(二)数据处理与样本特征

测量问卷分别登录到问卷星和网上人大问卷平台，针对中国人民大学继续教育学院网教部现有在籍生进行评测。截至2019年11月底，收集到符合条件的数据564条，经过数据清洗、复核，共删除量表漏写30%以上1条、题项重复填写76条，以及填写用时低于90秒11条。剩余有效问卷数据476条，有效率84.40%。对有效数据采用SPSS24.0进行了数据处理。样本特征如下(见表1)：

表1 有效样本特征

四、研究结果

(一)量表检验与修订

1.效度检验

利用主成分分析法对成人在职学生的移动学习能力评测量表进行结构效度检验。研究中共进行了两次主成分分析。第一次主成分分析Bartlett球形检验x2值(自由度496)为9 631.169，达到显著性水平(p=0.000)。依据因子载荷低于0.5、因子载荷最高与次高相差低于0.1，分别删除了8个、1个题项。剩余22个题项进行第二次主成分分析，Bartlett球形检验x2值(自由度231)为6 724.441，达到显著性水平(p=0.000)。共提取4个因子，累计解释总方差67.087%，解释量分别为23.976%、20.124%、11.698%、11.288%。四个主成分如下：

主成分1包含题项9个，依次为“Q21即使面对很多的诱惑(如看电影、电视剧、游戏等)也能坚持完成设定的学习任务”，“Q19无论工作和生活上事情怎么多，我总是能按时完成既定的学习目标”，“Q22我总能排除学习过程中噪音、朋友、家人等的干扰”，“Q17我经常建立学习日程，为自己设立学习目标、安排学习任务”，“Q18我会将学习目标细化成小目标，以适应碎片化学习”，“Q23学习后我总会对学习过程中的行为表现、学习效果进行自我评价”，“Q20学习时我总能抵制住其他网页新闻、游戏、娱乐等诱惑”，“Q27我了解自己的心理、生理的变化周期、规律，从而更科学地安排学习活动，做到劳逸结合”，“Q24我经常反思、总结自己的学习方法是否恰当”。上述题项属于时间和任务管理、自我监管、反思总结等层面，依然命名为“自我监管(F1)”。

主成分2包含题项7个，依次为“Q3阅读文本或观看视频的时候，我经常为自己构建一些问题进行主动思考”，“Q02观看公开课或教学视频时，我经常主动思考观摩对象的行为和语言”，“Q04我总能注意到文本中、视频中的重要信息”，“Q05我能在繁杂的移动学习资源中查找并辨别出实用、符合主题的学习资源”，“Q08我努力将自己正在学习的内容与已有的知识经验联系起来”，“Q01我能将读到的、听到的、看到的内容进行分类、归纳、提炼和总结”，“Q10当看到或听到某个观点，我经常试图从现实中举例进行论证，以加深理解”，上述题项命名为“信息素养(F2)”。[13—14]

主成分3包含题项3个，依次为“Q11我经常将自己看到的好文章、优质公开课视频等收藏并与他人分享”，“Q12我经常利用微信、微博、邮箱、APP等与同学、同行、同伴一起学习、交流、讨论”，“Q09遇到不懂的问题，我会利用微信、邮箱、QQ等向同学、同事、老师、专家或亲朋好友请教”，上述题项命名为“沟通协作(F3)”。

主成分4包含题项3个，依次为“Q06我经常把引起我思考的句子进行标注或者摘录下来”，“Q07我会定期整理学习笔记以纳入已有的知识体系”，“Q13在阅读文本、观看视频、收听讲座时，我经常认真做好笔记”，上述题项命名为“辅助工具(F4)”。

由以下结构效度数据摘要看出(见表2)，四个主成分各因子载荷分布在0.574—0.832，均超过了0.55。组合信度分别为0.889、0.863、0.806、0.762均超过0.6。平均方差抽取量分布在0.475—0.583之间，其中“自我监管(F1)”、“信息素养(F2)”平均方差抽取量没有达到0.5。根据学者邱皓政相关解释，对单题项而言，因子载荷超过0.55、因子载荷平方0.3就可以接受。[15]从上述数据看出，修订后的在职成人学生移动学习能力测量量表具有较好的结构效度。

2.信度检验

研究中利用克朗巴哈Alpha系数对学生移动学习能力总量表和四个分量表进行内部一致性信度分析。结果显示(见表3)，学习能力总量表的Alpha系数为0.951，四个分量表的Alpha系数分布在0.809—0.931之间，远大于0.7。信度分析时，统计量描述勾选“如果项已删除则进行度量”，结果显示项已删除的Alpha系数均没有比原Alpha系数有任何增加。上述数据表明，修订后的成人在职学生移动学习能力评价量表内部各项目间的一致性很好，具有非常高的信度，可以开展进一步的分析。[16]

表2 结构效度数据摘要

表3 信度分析

3.验证性因子分析

研究中利用IBM SPSS AMOS 24.0结构模型分析软件对学生移动学习能力测量模型进行验证性因素分析，对模型整体进行拟合评价。检验中采用极大似然估计法计算和估计拟合指标，三个适配度维度的9个拟合度指标如下表所示(见表4)。结果表明，9个拟合度指标均达到了标准范围。本研究所建立的在职成人学生移动学习能力测量模型有较好的拟合性。[17]

表4 结构模型适配度指数

(二)移动学习能力整体特征

移动学习能力描述统计结果(见表5)显示， 在职成人学生的移动学习能力整体得分均值3.718分，属于中等水平。四个细分维度上，信息素养(F2)、辅助工具(F4)两个维度的移动学习能力水平相对较高，分别为3.870分、3.734分。自我监管(F1)、沟通协作(F3)两个维度得分则相对较低，分别为3.635分、3.600分。上述数据显示，成人在职学生的移动学习能力及其细分维度均为中等水平，信息素养(F2)、辅助工具(F4)超过了整体水平，自我监管(F1)、沟通协作(F3)两个维度低于整体水平。

移动学习能力最高的5个项目是：“Q05我能在繁杂的移动学习资源中查找并辨别出实用、符合主题的学习资源(3.851)”，“Q02观看公开课或教学视频时，我经常主动思考观摩对象的行为和语言(3.882)”，“Q04我总能注意到文本中、视频中的重要信息(3.91)”，“Q03阅读文本或观看视频的时候，我经常为自己构建一些问题进行主动思考(3.92)”，“Q08我努力将自己正在学习的内容与已有的知识经验联系起来(4.029)”，上述5个项目均属于“信息素养”层面。整体移动学习能力中最低的5个项目是：“Q22我总能排除学习过程中噪音、朋友、家人等的干扰(3.42)”，“Q12我经常利用微信、微博、邮箱、APP等与同学、同行、同伴一起学习、交流、讨论(3.468)”、“Q19无论工作和生活上事情怎么多，我总是能按时完成既定的学习目标(3.525)”，“Q09遇到不懂的问题，我会利用微信、邮箱、QQ等向同学、同事、老师、专家、亲朋好友请教(3.574)”，“Q21即使面对很多的诱惑(如看电影、电视剧、游戏等)，也能坚持完成设定的学习任务(3.595)”，上述5个项目分别属于“自我监管(F1)”、“沟通协作(F3)”层面。因此，“自我监管(F1)”、“沟通协作(F3)”两个维度是当前成人在职学生移动学习能力的薄弱方面，给移动学习绩效带来不利影响，需要重点进行培养提升。

表5 成人在职学生移动学习能力均值和标准差

(三)移动学习能力影响因素分析

移动学习能力因学生群体的个性特征而呈现差异，该研究将会有助于针对不同学生群体进行差别化的移动学习能力培养与提升。以下进行不同性别、不同年龄、不同专业、不同学习投入水平的学生群体在移动学习能力及其各维度上的差异比较。[18]

1.性别对成人在职学生移动学习能力的影响

针对移动学习能力5项指标，利用独立样本T检验进行男生和女生之间的差异比较。数据表明(见表6)，男生的移动学习能力5项指标均高于女生。原因在于：一方面，相对男生而言，女生感性易轻信，因此在信息素养(F2)上明显低于男生；另一方面，成人在职女生往往需要承担更多的家庭生活责任，因此移动学习投入较少，导致学习能力难以得到训练和培养，影响了移动学习能力的提升。独立样本T检验结果显示，信息素养(F2)一项指标在男、女生的之间的差距达到了显著水平，男生显著高于女生,T统计量=0.008，显著性(双尾)P值<0.05。

表6 不同性别学生的移动学习能力差异比较

2.年龄对成人在职学生移动学习能力的影响

针对移动学习能力5项指标， 利用单因子变异数分析进行20—25岁、26—30岁、31—35岁、36—40岁、41—67岁共5个年龄段之间的差异比较。结果显示(见表7)，自我监管(F1)、信息素养(F2)、辅助工具(F4)、移动学习能力(F)四项指标随年龄增长呈现先下降、后增长的“U”型变化，26—30岁最低，41—67岁最高。26—30岁学生移动学习能力最低，原因在于这个年龄段学生大多结婚生子，迫于工作和生活压力，对移动学习的投入水平偏低，影响了学习能力的提升。相对而言，沟通协作(F3)年龄间的差异表现异常，高年龄组的水平最低，原因则在于年龄偏大导致脑思维和行为习惯固化，这个年龄段学生的交流欲望和能力明显降低。

表7 不同年龄学生的移动学习能力差异比较

单因子变异数分析结果表明：信息素养(F2)一个指标在五个年龄段之间的差异达到显著水平(F检验F值=3.226，显著性检验概率值P<0.05)，指标符合同质性假定，采用LSD、Scheffe多重比较法分别进行事后比较。数据显示，41—67岁、20—25岁组别学生的信息素养均显著大于26—30岁学生的信息素养，41—67岁组别学生的信息素养显著大于31—35岁学生的信息素养。

3.专业对成人在职学生移动学习能力的影响

针对移动学习能力5项指标，利用单因子变异数分析进行工商管理、人力资源管理、会计、计算机科学与技术、市场营销、金融学共6个专业学生群体之间的差异比较。结果显示(见表8)，市场营销专业学生移动学习能力5项指标均最低，工商管理专业学生的自我监管(F1)、沟通协作(F3)、移动学习能力(F)三项指标最高，人力资源专业学生信息素养(F2)、辅助工具(F4)两项指标则最高。原因在于市场营销学生性格多数外向，职业应酬多、内心相对浮躁，学业的专注力偏差导致移动学习能力低。

表8 不同专业学生的移动学习能力差异比较

单因子变异数分析结果表明：辅助工具(F4)一个指标的专业差异达到显著水平(F=2.802，P<0.05)。符合同质性假定，采用LSD、Scheffe多重比较法分别进行事后比较。数据显示，工商管理、人力资源管理、会计三个专业学生的辅助工具使用水平均显著高于市场营销专业学生的辅助工具使用水平。

4.学习投入对在职成人学生移动学习能力的影响

针对移动学习能力5项指标，利用单因子变异数分析进行0—30分钟、30分钟—1小时、1—2小时、2—3小时、3小时以上共5个学习投入水平学生群体之间的差异比较。

数据显示(见表9)，移动学习能力(F)上，学习投入越短的学生移动学习能力水平越低，信息素养(F2)、辅助工具(F4)使用水平呈现类似的特征。自我监管(F1)、沟通协作(F3)两个层面，随着学习投入的提升，1—2小时达到高点，2—3小时学习投入学生群体的自我监管(F1)、沟通协作(F3)能力出现下降，3小时以上学习投入学生群体的自我监管(F1)、沟通协作(F3)能力随之再次增长，说明学生在中高度学习投入水平时，对自我监管(F1)、沟通协作(F3)两个维度陷入了迷失，随后经过修复调整回归了正常的提升轨道。

表9 不同学习投入学生的移动学习能力差异比较

单因子变异数分析结果表明：五项指标在不同学习投入水平群体之间的比较均符合同质性假定，且差异达到了显著水平。采用LSD、Scheffe事后检验法进行比较，结果表明：五项指标上，2—3小时、3小时以上两个高学习投入群体的移动学习能力均显著高于0—30分钟、30分钟—1小时两个低学习投入群体的学习能力(P<0.05)。

五、结论与建议

本文通过文献梳理与总结，结合成人在职学生的生活工作实际编制了成人在职学生移动学习能力测量量表。经过检验，修订后的量表具有较好的结构效度和内部一致信度，达到了模型的拟合要求。结果显示，成人在职学生的移动学习能力整体为中等水平(M=3.718，SD=0.677)，存在较大的提升空间。四个细分维度中，信息素养(F2)、辅助工具(F4)水平相对较高，自我监管(F1)、沟通协作(F3)水平相对较低。三级指标中，移动学习能力最低的5个项目分别属于自我监管(F1)、沟通协作(F3)层面。可见，学生移动学习中的自我监管(F1)、沟通协作(F3)能力存在较为明显的缺陷，需要学生和教师在教学中着力加以培养。移动学习能力影响因素分析显示，性别、年龄、专业、学习投入等因素均显著影响了成人在职学生的移动学习能力。男生的移动学习能力5项指标均高于女生。成人在职学生的移动学习能力随年龄增长先下降、后增长。专业方面，市场营销专业学生的移动学习能力最低。学习投入与学习能力呈现出正相关，移动学习能力随学习投入的提高而提高。基于上述分析，以下针对成人在职学生移动学习能力存在的问题与不足，从院校、教师和学生三个角度提出移动学习能力培养与提升的策略和建议。

(一)院校层面

院校层面的移动学习政策导向会对学生的移动学习态度会产生重要影响。院校层面要出台相关政策，一方面让学生深刻认识到移动学习的价值，通过宣传强化学生利用移动终端进行移动学习的意识，远离无价值游戏和低级趣味文本；另一方面可以通过给予移动课程更充分的学分认可或者提高移动学习形成性成绩的比值，激发他们深度参与移动学习的积极性。[19]

当前，移动学习平台和学习资源还存在一些不尽如人意的地方，比如，内容枯燥乏味，不够精简；学习内容不实用，不贴近生活或者职场；课程视频录制不清晰，影响观感。因此，院校层面还要强化用户服务意识，重视对用户知识价值实现、兴趣引导和学习体验的研究，针对学生学习中的痛点不断优化以实现平台和资源升级。

(二)教师层面

教师要给成人学生开设专门的信息素养基础课程，比如“网络信息检索与分析利用”，系统培养学生掌握常用信息检索基本知识和常用的资源平台使用方法，学会充分有效利用各类知识资源，提高其学习能力和研究能力。信息素养课程要尽可能在干中学，基于问题引导，以实例贯穿始终，通过课堂学习、动手练习与作业实践，提高学生的信息获取、分析、评价以及知识转化利用的能力。

信息素养课程主讲教师和辅导教师要善于强化学生的移动学习动机和自我效能感，在教学过程中更多采用鼓励表扬的方式，使学生获得愉悦的移动学习体验，不断感受到移动学习的价值。更重要的是，要让学生充分认识到成人在职学习中自我监管的重要性，缺乏自律和自我管控的学习不会取得学习绩效。教师通过设计教学活动让学生的自我监管能力在学习过程中得到锻炼和培养，在学习活动的各个关键节点进行及时的跟踪指导，逐渐培养学生的信息检索与利用、学习过程管理、学习绩效评价与反思，以及沟通协作的能力。

(三)学生层面

成人在职学生移动学习是自主学习，要求学生具有较高程度的内在驱动力。因此，学生要深刻认识到移动学习在知识传递、转化和增值中的作用，体会到移动学习对促进个人职业发展和实现生命价值的意义，从而转化形成正确的学习态度，这是提高移动学习能力的基础和起点。

1.信息素养与辅助工具使用

移动学习中，由于技术门槛提高、线上资源种类繁多，良好的信息素养和熟练的辅助工具使用成为学生开展自主学习的基本要求。学生要清醒地认识到这些基础能力对学习效率和学习绩效的影响，在学习过程中有意识地培养信息素养和辅助工具的使用能力。

首先，移动学习过程中要明确自己的知识信息需求，清晰了解并准确选取数字图书馆、人际社交群体等立体化的学习资源。

其次，学生要具备筛选和提炼信息的能力，准确筛选出优质适用的学习资源，在枯燥、复杂的信息中分类取舍，快捷地提炼出重点或关键信息。

最后，移动学习时还要养成对重难点、疑点和心得体会及时做笔记的习惯，利用思维导图等辅助工具对零散的知识归纳整合，不断重构自己的知识体系。[20]

2.沟通协作能力

沟通协作是分散的移动学习中重要的学习途径。研究表明，当前成人学生的沟通协作能力在四种学习能力中最差(M=3.60)，明显低于信息素养和辅助工具的使用(M=3.87、M=3.734)。学生普遍存在着交流沟通不够充分有效的缺陷，严重阻碍了移动学习绩效的提升。学生应该在移动学习中充分利用讨论组、讨论群，实现积极合理分工，加强交流，学会分享。遇到不能解决的问题时，即向教师、同学咨询，及时解决专业问题，顺利完成学习任务。

3.自我监管能力

移动学习是分散的自主学习。学习过程和环境存在较多的不确定性，容易受到外部干扰。移动学习对学生的自我管控能力有着严格的要求，学生需要通过制订学习计划、监控并评价学习过程，不断调整自己的学习策略实现更高水平的移动学习绩效。[21]移动学习中，学生需要在以下方面着力提高移动学习中的自我管控能力：

第一，培养定期制订学习计划的习惯。制订切合自己学习条件的学习计划是良好的开端。目前，在职成人学生由于家庭和工作事务繁多，他们对学习的重视程度下降，学习计划也变得可有可无。作为一种重要的学习约束和路径指引方式，学习计划的制订显得格外重要。学生需要定期制订长期和短期的学习计划，以便作为每日、每月和每年学习生活的指引方式。短期计划的制订可以促进学生充分利用好闲散时间，日积月累、积少成多，长尾效应可以带来显著的学习效果。

第二，跟踪监控学习过程及其变动，保证学习效率和学习进度。移动学习充满太多随机因素干扰，这就需要对移动学习过程进行密切监控，以便养成良好的移动学习习惯。移动学习尽量选择安静的学习环境，比如图书馆、自习教室、咖啡馆等，学习时把手机关掉，屏蔽可能的干扰；学习中还要重视知识的输出，比如通过整理学习感悟，或与同学分享，来强化或迭代对新知识的认知。

第三，及时评估学习过程的有效性，不断调整学习策略和学习活动。移动学习过程中，学生要以同学互评、辅导老师、学习平台的评价数据为基础，对制定的学习目标、学习计划、学习活动、学习策略和学习绩效进行及时反思和评估。通过学习过程的反思和评价，发现自己学习薄弱的方面，重新调整学习策略和学习轨迹，使学习策略和学习路径更加有效、移动学习更有效率。