基于MOOC的混合学习适应性研究

赵 康

(商丘职业技术学院，河南 商丘 476000)

前言

随着技术创新的发展，MOOC的影响不断扩大并影响到各行各业，在教育领域中MOOC技术直接或间接地改变着教学过程的设计和实施。智能手机和平板电脑等设备的应用开始取代传统的课堂教学系统，这种变化带来了一种教学模式的转变，特别是在高等教育领域，影响着教学实践和学生获取知识的方式。因此，为了适应当前的技术变革，高职院校必须不断地进行教学模式创新，改变当前的教学实施方法。[1]

一、大规模开放在线课程(MOOC)

MOOC是一种通过在线学习调整教学实施的有效方案，MOOC的主要目的是让学习者以自己的进度和时间获得知识并降低教育学习成本。MOOC是通过互联网教授的免费课程，所开设的课程涵盖所有领域,几乎任何人都可以参加该课程。

当前，对MOOC的研究主要是基于MOOC对教学方法或学习设计进行的探索。从学习者的视角，以考查学生对基于MOOC的混合学习课程的适应性和准备状态等各个方面的研究较少。学生对混合学习的态度可分为6个方面，即：灵活学习态度(LF)、在线学习态度(OL)、学习管理态度(SM)、技术态度(TE)、在线互动态度(OI)和课堂学习态度(CL)[1]。本研究的目的是确定学生对进行基于MOOC的混合学习的准备程度和学习态度。

二、学生对混合学习的态度

在本研究中，确定了6个方面来衡量学生对混合学习模式的准备程度。第一个方面是学习灵活性，混合学习为学生提供了位置和时间的便利，可以在方便的时候随时随地进行，也有无限的时间通过网络访问学习资料；第二个方面是在线学习，在线学习允许学生更好地反映和表达自己的想法，这适合那些不愿在同学面前分享自己想法的学生[1]，一些研究也支持在线学习的讨论能够促进与同龄人的高水平互动，对协作学习产生积极影响，能够增加学生的参与度和提高学生的表现[2]；第三个方面是学习管理，学习管理可以反映为一个自我调节的学习过程，学习者在这个过程中会努力与教师一起计划、管理和指导学习，通过适当的学习管理，学生能够创建高度的自律性，并能在学习过程中激励自己；第四个方面是技术，信息技术是混合学习成功的重要支持，技术允许学习者在任何时间和任何地点更多地参与学习过程，还可通过技术支持，学习者可以自由建立在线社区，比传统的面对面社区更普遍[3]；第五个方面是在线互动，为了让学生参与到学习过程中，必须存在双向互动和小组讨论，将这些要素纳入混合学习环境中，混合学习提供了一个无缝的交流媒介，特别是基于小组的学习，使学生能够在MOOC课程中积极地与其他学生交流[4]。同时，在线学习平台还可以无限地激发和鼓励学生和学生或教师的互动；第六个方面是课堂学习，课堂学习提供了学生和教师之间真正的、有意义的互动，这是在线学习无法替代的。学生对课堂学习的依赖性越强，就越不容易让学生走向需要高度自主性的完全MOOC课堂。然而，借助MOOC提供的交互式学习内容和活动，这些问题可以得到解决。因此，可以得出的假设是，一个对学习灵活性、在线学习、学习管理、技术和在线互动持积极态度的学生，反映了他对MOOC学习的高度适应性。相反，学生对课堂学习越依赖，其对MOOC学习的准备就越不充分。

以上强调的每一个方面都说明了通过MOOC进行混合学习所具有的主要优势。这也反映出MOOC是当代学生首选的在线学习形式之一。当代大学生具有较高的视觉素养；适应图像丰富的学习环境；配备最新的技术和工具，并且他们每天长时间在线。而MOOC则根据学生自己的需要，为获取学习资料和进行学习提供了灵活性。通过本研究，我们可以确定当代大学生对在线学习平台MOOC的准备程度和学习态度。

三、资料与方法

本研究以探索性研究为主，以定量研究为依据，以问卷式调查为主要资料搜集方法。

(一)参与者

调查对象为某高校919名有效受访者(n=919)，涵盖参与调查的3个院系，其中男性610人(66%)，女性309人。他们都是新入学的大一学生，将是第一批体验不同学习环境的学生，因此，通过本研究，可以了解学生对实施基于MOOC的混合式教学的准备程度。在这项研究中，MOOC平台是用于混合学习的学习工具之一。在调查之前，被调查者被告知调查的目的、调查是如何进行的以及研究中使用的几个术语的重要定义。

(二)测量方法

问卷应用于收集学生对混合学习的准备情况，由3个主要部分组成：第一部分收集了受访者的人口统计信息，以及他们对混合学习和MOOC的理解，其中该项采用1—5的Likert scale进行测量(1-完全不熟悉；2-不熟悉；3-稍微熟悉；4-熟悉；5-非常熟悉)选项；第二部分用来衡量学生对6个学习方面的态度，其中39个项目中的每一个都是用1—5的Likert scale(1-完全不同意；2-有点不同意；3-有点同意；4-同意；5-完全同意)来衡量的；第三部分收集了他们使用的技术资料。本研究采用并强化了Tang和Chaw的学生准备模型。问卷由39个项目组成，分为7个学习项目，即学习灵活性(LF)、在线学习(OL)、学习管理(SM)、技术(TE)、在线互动(OI)、课堂学习(CL)和对MOOC的准备(RTM)。在这7个项目中，6个项目被归为自变量(LF、OL、SM、TE、OI、CL)，1个项目归为因变量(RTM)。该模型认为，当学生对学习灵活性、在线学习、学习管理、技术和在线互动持积极态度时，学生更有可能适应混合学习，并对MOOC学习有很高的准备度。另一方面，当学生对课堂学习持积极态度时，他们不太可能准备好进行MOOC学习，因为他们更愿意在课堂上与教师见面，而不是在网上。图1描绘了其中采用的研究模型。

图1 评估学生对MOOC学习准备程度的研究模型

(三)数据收集程序与分析

1000份问卷手工分发给参与者，940份问卷成功返回，其中919份回复被确定为有效回复。为了确定使用的每个项目的可靠性，实施了Cronbach's alpha测试。

四、结果与讨论

研究结果中所有变量的Cronbach's α值反映为可接受(大于0.70)和更可取(大于0.80)，每个构造项之间具有非常好的内部一致性和可靠性，从而反映出本研究中用于测量学生准备状态的项目是可靠的，如表1所示。

表1 Cronbach's Alpha值和项数

(一)人口统计分析

为了获得学生在移动设备上的背景信息以及他们对混合学习和MOOC的理解，在问卷中增加了3项内容。对于他们用来获取信息的移动设备，在919条反馈中，86.8%拥有基于android的手机，17.5%拥有iPhone，11.4%拥有平板电脑，5.7%拥有iPad，2.6%拥有电子书阅读器，1.1%拥有iPod，受访者都拥有随时随地获取学习材料的设备。图2学生对混合学习的理解结果显示，57名受访者(6.2%)完全不熟悉，83名受访者(9.0%)不熟悉，392名受访者(42.7%)稍熟悉，327名受访者(35.6%)熟悉，60名受访者(6.5%)非常熟悉。图3受访者对MOOC学习理解的分布显示，55名受访者(6.0%)完全不熟悉，93名受访者(10.1%)不熟悉，334名受访者(36.3%)稍熟悉，344名受访者(37.4%)对MOOC熟悉，93名受访者(10.1%)对MOOC非常熟悉。

图2 学生对混合学习的理解

图3 学生对MOOC的理解

(二)描述性统计分析

根据每个方面的平均值和标准偏差值进行分析，在灵活学习方面的统计结果，清楚地反映出学生在获取讲义材料、学习时间管理和进行学习地点等方面强烈同意有灵活性的选择，总平均数为4.00，如表2所示。

表2 灵活学习方面描述性分析

在线学习方面的统计结果清楚地反映，大多数学生确实同意在线学习可以让他们更多地参与到课程中，使他们对学习感到更自由，能更好地表达他们的思想，给予他们更多的灵活性，如表3所示。

表3 在线学习方面描述性分析

学习管理结果方面反映大多数学生同意，通过MOOC学习可以帮助他们更好地组织和管理他们的学习过程。此外，他们也同意在线学习使他们对自己的学习更加负责，如表4所示。

表4 学习管理方面描述性分析

技术方面的统计分析得出的总体平均值为3.77，标准偏差可接受。如表5所示，这反映了大多数学生都同意通过网络学习是有效的选择，易于应用。此外，他们还认为，使用iPad、平板电脑、智能手机、可穿戴技术和MOOC是让学习更有趣、更有吸引力的另一种选择。

表5 技术方面描述性分析

在线交互方面统计分析得出的总体平均值为3.56，标准偏差可接受。大多数学生都同意，通过网络交流、讨论和分享自己的观点更舒适、更容易。这反映了通过网络学习可以提高学生表达思想的积极性和自信心水平，如表6所示。

表6 在线互动方面描述性分析

课堂学习方面统计分析得出的总体平均值为3.56，标准差可接受，如表7所示。尤其是CL2、CL3和CL5的平均分分别为4.12、4.0和4.21。这些指标表明，尽管学生同意前面讨论的在线学习所提供的优势，但他们仍然对课堂学习有很强的依赖性。这反映出学生们不太愿意持续进行完全的MOOC学习。然而，如前所述，借助MOOC平台提供的电子内容和电子活动的互动性、在线论坛和学生与教师之间的聊天室，可以减少课堂依赖问题。

表7 课堂学习方面描述性分析

(三)探索性因素分析

采用因子分析法进行统计分析，可用于确定数据结构的维数，进一步探讨所收集的数据。探索性因子分析(EFA)试图检查各个因子影响的项目，以确定因子对项目的影响，任何一个交叉因子载荷超过或弱于任何加载因子的载荷都将被考虑删除。最常用的提取方法是主成分分析(PCA)[1]，在进行验证性因子分析(CFA)之前，有必要对量表的项目进行筛选。

我们首先对36个项目进行了项目分析(从MOOC课程准备中排除了3个项目)，以消除项目间相关性(低于0.3)和项目总相关性(低于0.3)的项目[1]。从在线学习态度结构中删除了两个项目(OL1和OL8)，从学习灵活性态度中删除了1个项目(LF1)，由于存在多重共线性，其余7个项目被从在线交互的态度中删除，总共删除了10个项目。

然后，我们进一步对其余26个项目进行了主成分分析(PCA)。假设各项目之间存在相关性，则采用Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)值为0.867，超过了推荐值0.60，支持了相关矩阵的可因子性，并提供了数据集适合进行因子分析的证据。从公共值来看，采用PCA提取方法，我们只对提取值大于0.30的情况感兴趣，取值(低于0.30)表示该项与其组件中的其他项不太匹配，导致删除一项(SM1)，删除公共值较低的项目的原因是增加解释的总方差。

在本研究中，我们采用Kaiser准则和平行分析技术进行因子分析。根据Kaiser准则的结果，我们只对特征值大于1的因子感兴趣。这里，只有5个因子(7.396，2.982，1.877，1.566，1.343)被建议保留主成分分析。这5个组成部分解释了57.13%的差异，表明5个学习因子能够反映出57.13%的学生对混合学习的准备程度。

在此之后，我们进一步进行了平行分析，以交叉检查其他研究建议的因子数量[1]。平行分析提出了5个因子，在任何因子上载荷低于0.50或交叉载荷高于0.50的项必须删除，以便产生更好的分析结果[1]。结果，删除了5项内容(SM2，OL2，TE1，TE5，TE6)。

在完成项目分析和主成分分析后，共有20个项目被保留，其中5个因子解释了总方差的61.23%(方差贡献率之和)，说明基于这5个学习因子能够反映学生对混合学习的准备程度，因子分析也可用于确定总体研究项目中的关键因子[5]。通过因子分析发现，学习管理是最主要的影响因素，占总方差的61.23%，特征值为5.179，占25.89%，这个因素包括4个方面。第二个因素是课堂学习，特征值为2.775，方差贡献率为13.88%，这个因素包含5项。第三个因素是3项翻转学习，其特征值为1.666，占总方差的8.33%。第四个因素是在线学习，特征值为1.535，方差贡献率为6.77%，这个因素包含5项。第五个因素是一项技术，有3个项目占总方差的6.23%，特征值为1.273，如表8所示。

表8 基于20个项目的探索性因子载荷

五、结论

了解学生对基于MOOC的混合学习模式的态度，是高校成功实施MOOC混合学习的关键因素之一，分析结果显示学生对成功进行混合式MOOC学习的适应性和准备程度有正面的反馈。在本研究中，学生对学习弹性的积极态度、对线上学习的积极态度、对学习管理的积极反馈、对技术的积极反馈、对线上互动的积极态度，反映出他们对MOOC学习的高度适应。另一方面，研究结果还说明，当学生对课堂学习持积极态度时，他们不太可能准备好进行MOOC学习，因为他们更愿意在课堂上与老师和同学见面交流。这些发现也得到了同一研究领域的一些其他研究的支持，通过引入MOOC的混合学习，有利于实现高校基于MOOC的混合学习模式的改革，在MOOC环境下每个学生都必须具有强烈的自主精神才能充分参与学习过程，这项研究也支持自我管理能够激励学生完成MOOC。同时，研究结果也显示，学生对课堂学习的态度与对MOOC学习的准备程度之间存在反向关系，学生对课堂学习的依赖性越强，对要求高度自主的MOOC学习的准备就越弱，借助交互式在线内容和在线活动，如MOOC中的讲座视频、教程视频、每周测验、在线游戏、在线小组讨论、论坛和许多其他交互式活动能够显著增强MOOC学习态度。此外，通过MOOC提供的交互内容和交互活动能够促进主动学习，能够与学习过程建立有意义的联系，使教师能够经常监控学习过程，并支持学生与学生和学生与教师之间的主动互动。

总的来说，这项研究的结果对混合学习模式改革提供了一些启示。首先，通过确定学生对混合学习的准备程度，为高校提供了实施MOOC混合教学学生的适应性和准备情况的信息。教育者可以准备适当的教学改革和学习对策，如：MOOC、SPOC与传统课堂有机融合实现线上线下教学的互补；进行基于MOOC与SPOC课程的差异化教学；构建基于项目驱动的线上课程；将教师与学生和学生与学生组成学习共同体；充分利用交互式学习活动促进学习过程的交流，以支持学生走向高效的混合在线学习。其次，本研究还验证并分享了6个学习方面来衡量学生对MOOC的准备程度的意义，这一实证分析也可以被其他教育者用来衡量他们的学生对混合学习的适应性和准备程度。