在线开放课程学习者学习意愿调查研究

江 琪

(福州外语外贸学院经管学院，福州 350202)

2018年《教育信息化2.0行动计划》掀起了教育形式和学习方式重大变革的浪潮，全国各大高校相继加快推进了淘汰“水课”、建设“金课”的课程改革进程，涌现出一批高质量的线上课程。线上教学目前已成为深化本科教育教学改革的重要途径，在线开放课程的实质性应用也成为高校提高专业人才培养质量的重要手段。在全面加速高校课程在线教学改革的进程中，涌现出一大批如中国大学MOOC、超星泛雅、学堂在线等专业化在线学习平台，催生了愈加多元化的在线教学形式，包括直播课堂、网络云盘、教学录像等。百花齐放的教学形式提供了大学生居家学习的条件，与此同时，大学生也在潜移默化中从被动接受在线开放课程到主动投身于线上学习。

当前我国高校在线教育教学改革仍处在起步阶段，课程授课教师或教学管理部门极易因片面追求线上教学形式而忽略教学的全局管理，影响在线学习者的学习热情和意愿。有些教师单纯地将在线开放课程视为传统课堂的网络复制，忽视线上教学的教学设计和组织管理，不仅在线开放课程教学效果差，而且会造成学生应付学习的现象。有些院校教学管理部门对线上教学缺乏统一部署规划，允许任何课程转为线上教学，学生困扰于线上和传统课堂的时间冲突，背负在线学习的课余课业压力，线上学习既不轻松又不高效，久而久之缺乏持续线上学习的动力。因此，高校在线开放课程建设更要关注大学生想要学什么、如何更愿意学、怎样才能学得更好，实现“以学生为中心”的教学理念，激发在线课堂活力。为建设一个尽可能符合大学生需求、学习意愿强烈的在线开放课程体系，本文以大学生在线开放课程学习意愿调查数据为基础，对高校在线开放课程的学习意愿要素进行分类并识别出关键要素，从而针对性地研究以学生为中心的在线开放课程教学改革。

1 文献综述

学习者是课程学习的主体，对在线开放课程的探讨应更多倾听学习者的声音，即学习者的学习意愿[1]。学习意愿是由个体学习动机引发学习活动，并维持已引发的活动，促使活动朝向学习目标的内在历程[2]。学习者对高校在线开放课程的学习意愿会直接影响到其学习行为和效果，其参与课程学习的意愿和配合程度是建设中国金课的内涵和基础。在系统论视角下，学习者学习意愿应注重在线开放课程体系各层次要素的互动，促进微观层面在线开放课程授课教师团队与学习者的教学融合度，最大限度实现教师传授和学生习得的协同共进与良性互动。同时，提升宏观层面课程之间、专业之间、在线教学平台之间、院校之间在线开放课程优质资源的聚合集成，促进高质量课程教学、学习环境改善、学习绩效提升，激发学习者持续学习的意愿。

关于在线开放课程教学，研究者从个体到系统、从学习者内在驱动到课程生态开展研究。吴筱萌等[3]较早地通过问卷调查表发现系统绩效、课程设计和学生个人特性对在线课程学习体验表征不同；许雪琦等[4]构建UTUAT 模型研究表明心流体验、感知移动性和服务质量显著影响在线学习平台学习用户的持续使用意愿。随着高校在线教育教学改革进程的加快，以及信息技术的教学渗透，持续在线学习的影响要素已不仅仅包括教师教学、同伴学习、物理环境、教学交互等，还包括虚拟环境、数字化学习资源、电子设备等信息技术要素[5]。

在线开放课程学习意愿、持续学习动力和行为的相关研究有了一定的理论基础，学者对在线开放课程学习意愿的概念、内涵和基本要素的观点已基本统一。黄逸珺等[6]认为绩效期望、努力期望、社会影响、促进因素和享乐动机对我国欠发达地区MOOC学习意愿有正向影响；王娟等[7]强调元认知与学习兴趣的正向关系，验证了认知—情绪的调节手段，正面激发MOOC学习者持续学习意向的可行性；白永国等[8]利用结构方程研究发现，认知参与度显著影响网络学习空间持续学习意愿，有必要通过提供在线学习支持，促进学习者客观认识自我；徐顺等[9]基于TAM构建了包含感知有用性、感知易用性、社会影响、平台功能性和平台声望五个影响因素的在线学习平台用户使用意愿影响因素模型。通过相关文献的整理和归纳，发现针对在线开放课程系统层面开展学习者学习意愿的研究较少，且未形成有效而完善的研究模式。故本文从学习者的视角切入，结合已有在线开放课程学习意愿调查研究逻辑，试图揭示大学生对在线开放课程更真实的学习意愿倾向，从而有效促进学习者在线参与度和持续学习动力的全面提升，并推动在线开放课程教学可持续发展。

2 问卷编制与修正

结合国内外既有研究结果，本研究将影响因素分为四个层面，分别是学习者特质、系统绩效、课程设置和学习任务[10]。从学习者特质层面入手，汇总收集学生的年级、专业、先前学习经验、常用学习姿态和在线学习状态等信息，探究不同个体特征的学习者学习意愿的差异。系统绩效层面涉及学生对在线平台资源各要素的感知，包括学习平台数量和在线学习功能。课程设置层面通过在线课程数量、在线课程类型、教学活动形式、师生互动方式、课程互动频率5个要素集中获取大学生对在线开放课程的学习感知。学习任务层面深入聚焦学习者个体，探讨在线学习者的参与度和容忍度，主要包括学习时段、每周在线学时、单日最长累计在线学习时间、单次学习时长。

为更好地研究各要素与在线学习意愿之间的定量关系，进一步选取学习平台数量、在线课程数量、在线课程类型、单日最长累计在线学习时间、单次学习时长、课程互动频率进行量化。其中，学习平台数量、在线课程数量侧重表征在线开放课程学习环境对在线学习意愿的影响；在线课程类型、单日最长累计在线学习时间、单次学习时长、课程互动频率用于表征在线教学组织对在线学习意愿的影响。

采用RP/SP相结合的方法编制了“大学生在线开放课程学习意愿调查问卷”，并通过以下策略保证问卷的信效度：第一，调查问卷是在既往研究问卷题目和文献综述基础上进行编制和修订而成的；第二，由3名同行参与了问卷的修正；第三，采用预调查方式(样本数为30)进一步完善问卷。

3 研究方法与过程

3.1 数据收集与处理

研究采用学习通“问卷”方式展开调查，选取福州大学、福建师范大学、江夏学院和福州外语外贸学院4所高校在线开放课程大一至大三学生为调查对象，以2020-2021学年第一学期在线开放课程学习情况为调查范围。本研究共收集282份问卷，进行剔除筛选，排除无效问卷后共获得有效样本261份。通过SPSS 23.0软件处理问卷数据，经检验，问卷整体Cronbach’s Alpha信度系数值是0.874，KMO值为0.710>0.6，说明问卷具有较高的信度和良好的结构效度水平。

3.2 描述性分析

问卷调查研究了在线开放课程学习者对线上学习行为的认知，旨在从在线开放课程学习过程分析线上学习者的体验感受和学习需求。研究发现，关于大学生在线开放课程学习状态，“常用学习姿态”排名靠前的依次是在学习桌学习、坐在床上学习、躺着学习、边做其他事边学习和边走边学等。另外，受访者关于“在线学习状态”的自我评价，调查显示在线开放课程学习中时常走神的学习者居多(48.28%)，近半数的受访者无法完全认真学习，聚精会神学习者占39.08%，一些有端正学习态度却总被中断学习的受访者占11.49%。线上学习者在学习姿态和学习状态方面已与传统课堂学习产生了较大的差异，学习者自我评价结果凸显了线上自主性学习的固有弊端，唯有多管齐下提升学习者素养、授课教师能力和在线教学技术，方得以解决。

作为在线开放课程的主要参与者，大学生对在线学习形成了一定的认知和偏好。90.8%的受访者认同良好的在线交互有利于提高学习意愿，其中在线课堂案例讲解的认可度高达95.4%，练习测试和作业布置属于有效交互方式的投票超过一半。以一节课45 min为标准，超过半数(63.22%)的学习者赞同一次线上课程有必要在线互动2～3次，即每隔15～25 min有效互动一次，能够提升学习意愿，这与在线学习中学习者的平均注意力集中时间不超过15min的调查结果相一致。另外，调查结果显示，也有相当一部分学生(21.85%)认为单节课4次及以上的频繁互动才能保证学习者始终保持饱满的在线学习状态。

3.3 在线开放课程学习意愿模型的构建与讨论

Logit模型是以效用理论为基础，实质是反映决策者在不同决策结果中某一因素对其的效用作用。在教育教学改革领域，决策者的效用集中表现为学习者学习意愿的强弱。故而Logit模型可甄别出影响在线开放课程学习意愿的关键因素，推论这些关键因素对结果的敏感程度，以及辨别是否存在未列入模型却显著影响的其他因素。

综合各变量，为使在线学习意愿能够得到有效提升，选取6个变量(见表1)，其中，学习平台数量、在线课程数量、在线课程类型和课程互动频率均为离散变量，单次学习时长和单日最长累计在线学习时间视为连续变量，ASC为常数项，以此表征学习者对在线开放课程的学习意愿。

表1 在线开放课程学习意愿影响因素

建立Logit模型，并由极大似然估计法和牛顿法推导出在线开放课程学习意愿概率为：

Uin=β1·X1+β2·X2+β3·X3+β4·X4+β5·X5+β6·X6+ASC

(公式1)

Pin=eUin/∑eUin

(公式2)

式中：

Uin：学习者n选择在线开放课程学习意愿i的固定效用；

Pin：学习者n选择在线开放课程学习意愿i的概率。

3.3.1 参数估计 利用Nlogit软件进行参数估计，得出结果见表2。

表2 在线开放课程学习意愿Logit模型参数估计表

由表2可得，在线开放课程学习意愿模型的似然函数最大值与ρ2分别为-243.624和0.243 3，当ρ2达到0.2～0.4时，模型的拟合效果理想，因此可以认为该模型用来解释大学生在线学习意愿的拟合效果良好[10]。在6个常规变量(除ASC)中，Logit模型已估参数中显著水平高于90%的有5个，具有较强参数解释能力。此外，模型固有哑元(ASC)的显著性水平较低，解释了模型所列之外的变量对大学生在线学习意愿结果的影响并不大，模型可信度较高。

从参数符号上看，在线课程类型和课程互动频率符号均为正，这些参数与在线学习意愿水平呈现正相关，反映出大学生更喜欢非纯理论、实践实用性强且互动频繁的在线开放课程。学习平台数量和在线课程数量符号为负，说明学习者普遍认为同一时期在线课程数量越多，使用平台越多，无形增加了学习负担，极易导致在线学习意愿不高。关于在线学习时间，单次学习时长和单日最长累计在线学习时间的符号为负，这是由于连续不间断的在线学习时间越长，越容易产生学习疲乏和倦怠感，随着时间的延长，这些负面情绪在学习者生理和心理上的反应会更加明显，直观表现为日渐低迷的学习意愿，进而影响在线学习效果。

参数弹性分析，可以衡量大学生在线学习意愿对某个影响因素变动的灵敏度，即参数弹性绝对值越大，在线学习意愿变化越敏感。因此，通过参数弹性值发现各影响因素对在线学习意愿的影响程度，进一步挖掘有利于快速提升学生在线学习意愿的方法。当其他影响因素不变时，研究发现：(1)额外增加使用一个全新的学习平台，学生在线学习的意愿将降低18%；(2)在线课程数量每增加一门，学生在线学习的意愿降低47%；(3)在线开放课程中每增加一次有效的课堂互动，学生在线学习的兴趣将提高19%；(4)实践课程占总课程比例增加10%，能促使在线学习兴趣产生约25%的增幅；(5)关于在线学习时间，同样增加30min学习时间，单次延长30min将导致学生学习兴趣降低65.7%，而单日累计增加30min则仅有0.81%的微幅下降。单次学习时长作用于学生的负面学习感受要比单日累计学习时长更显著。从数据上看，在线课程数量和单次学习时长属于富有弹性的影响因素，增加在线课程数量或者延长单次学习时长明显削弱学习者的学习意愿。值得重视的是在线课程数量，通常只重视单门课程的在线教学质量，往往忽略了某一学习个体在同一时期内接受的在线开放课程总量。大学生普遍能够接受在线学习形式，但是如果不考虑课程是否适合在线教学，或者未科学合理地控制在线开放课程数量，也将导致学生被动地在线填鸭式学习，容易产生负面的在线课程学习意愿，学习效果也将偏离预期。

3.3.2 曲线分析 Logit模型图像呈现出“S曲线”，意味着曲线存在骤然增加(或减少)的拐点，即从曲线上可以寻求出大学生在线开放课程学习意愿的最佳平衡点。由于在线课程数量和单次学习时长极富有弹性，故采用控制变量法描述上述两个影响因素对在线开放课程学习意愿的曲线变化，见图1、图2。

图1为光滑的递减趋势曲线，当学习者需同时参与10门以上在线开放课程学习时，其几乎失去了对在线学习的兴趣；同一个时期同时接受5门在线课程，每10名学习者中有1人愿意全身心投入在线开放课程的学习。因此，在线开放课程开设和实施要具体考虑到每一名大学生的学习承受力，合理控制每学期在线开放课程不超过5门。根据学习者的个体差异性，给予学习者在线开放课程学习的自主选择权。

如图2所示，与传统课堂教学相似的是，50min是学习者能够保持相对高涨学习意愿的单次在线学习时长。结合50min以内学习兴趣的骤然递减变化趋势，建议在线开放课程教学更应实行“短小精炼”的教学模式，以小节休息、师生互动、学习者协作探究等多样化教学方式串联15～20min微课，尽可能减少在线视听疲劳对学习意愿的影响。同时，考虑到缺乏弹性的单日累计在线学时因素，线上实际教学可采取严格控制微课时长、弹性增加微课次数、适当延长每日总学时等原则。

4 结论与建议

首先，在线开放课程学习意愿的关键因素是在线课程数量和单次在线学习时长，是在线开放课程教学设计、开发、实施和反馈过程中需重点关注的因素，均属于富有弹性的影响因素，表现为在有效的方向和范围内改进这些因素，能明显提升学习者的在线学习意愿。但因二者又是学习者学习意愿的负面因素，增加在线课程数量或延长单次在线学习时长都会明显降低其学习意愿。经研究发现，要保证线上学习热情，一名学习者不应同时参与5门以上在线开放课程，每次在线学习时间不宜超过50min。

其次，提升在线开放课程学习意愿的敏感因素包括在线课程类型和课程互动频率，这2个因素对在线开放课程学习者有很大的吸引力，在线开放课程教学改革应注重提高线上课程的实践比例，更突出线上学习的实用性和前沿性，该因素的改善能较大地提高学习者对在线开放课程的满意度。这一结论验证了张玉荣[11]、况姗芸等[12]关于在线交互与学习者在线学习意愿相关的研究结论。在线开放课程互动在平台功能易得性、互动形式多元化、互动呈现可视化方面应加以改善，让学习者在线上学习过程中有地方可以发言，有更多的形式乐于学习，更容易感知学习互动的乐趣，从而沉浸于线上学习。

再次，在线开放课程学习意愿的负面致敏因素在线平台数量会降低学习者对在线开放课程学习的兴趣和满意程度，若能剔除或者简化“在线平台数量”因素将能减缓学习者的不满意度。学习者的学习条件越冗余、习得过程越复杂，实质是泯灭了一大部分大学生在线学习的热情。为了增强学习者对在线开放课程的学习黏性，不断提升学习者的学习意愿，应积极推动高校在线平台资源沉淀，建设区域性共享在线资源云平台，有效整合优质课程资源力量，全面提升学习者学习意愿。

最后，单日最长累计在线学习时间是在线开放课程学习意愿的不敏感因素，对在线开放课程学习者的学习意愿影响并不显著，可适度延长每日学习时间，以达到改善和优化在线开放课程设计要求和教学目标。为尽可能减少持续有效学习产生的学习疲劳，在线教学平台的开发势必要引入云计算、人工智能和虚拟仿真等新兴技术，既能面向高校教师提供多样化、便利性的教学功能，又能以个性化需求、时空兼容性好、互动性强的学习功能更好地服务学习者；教师应构建在线教学服务团队，积极吸纳新的教学方式，灵活变通在线教学平台功能，以丰富多样的教学活动激活在线课堂，并对线上学习的后进生提供准确及时的学习追踪、预警和辅导，提升学习者的在线学习黏性。

综上所述，在线开放课程质量与学习者学习意愿之间不是简单的正反向关系，高校在线开放课程建设和教学可根据以上因素的敏感性和相关性有的放矢地进行合理的课程教学改革，使大学生更自主、更积极地参与到在线开放课程学习中来。

5 结 语

学习意愿是在线开放课程学习者持续学习行为发生的内在归因，本研究采用Logit模型的问卷设计与理论研究方法，精确识别出高校大学生在线开放课程学习意愿的影响因素，并基于此提出了一些建议。后续将在本研究基础上开展实证研究，验证本研究提出的教学建议，进一步探讨在线开放课程教学活动设计对高校大学生线上学习意愿与参与度的相关影响，完善本研究对在线交互及互动频率相关研究的不足，为应对高等学校在线教育持续变化的挑战提供思路。