大学生在线课程参与度量表编制及初步应用

谢威士 尹小敏

（合肥师范学院 教师教育学院 安徽 合肥 230601）

我国新冠肺炎疫情期间，按照教育部“停课不停教、停课不停学”的统一部署，大部分高校利用在线课程方式进行教学。据教育部官方统计，截至2020年5月8日，全国开展在线教学的高校达到1454所，其中，103万教师开设了107万门在线课程，合计开设在线课程1226万门次；1775万大学生参与在线课程学习，合计23亿人次[1]。在线课程是运用网络媒介等现代信息技术进行线上教与学互动的新型课堂教学方式。这种新的教学方式在教育的组织、教学和服务模式均有所创新[2]。作为一种有别于传统课堂教学的新型教学方式，学生的在线课程参与度及其因素影响等问题研究对在线课程的设计、实施和评价等均能提供有益参考。在厘清在线课程参与度概念的基础上，试图编制大学生在线课程参与度量表，以揭示大学生在线课程参与度的现状，为以后开展相关研究提供科学的测量工具和理论借鉴。

1 大学生在线课程参与度量表的编制

结合在线课程这一新型的教学方式的特点，基于对国内外有关课程参与度文献的梳理和归纳，借助其他教学方式参与度的理论框架，将在线课程参与度界定为：在线课程教学过程中，大学生在认知、互动、情感、行动等层面对在线课程学习参与程度。

1.1 量表编制程序

初步编制的量表，邀请1名大学教师、4位研究生和20位参与在线课程学习的大学生对量表进行评价，并按照以下标准提出反馈意见：①项目的含义简洁、清晰、不存在歧义；②项目没有交叉或重复；③项目易于回答；④量表所包含内容全面而合理。根据上述反馈意见对量表的项目进行删减和修改。为进一步提高量表的有效性、科学性，再请5位参与在线课程教学的教师更具有上述标准提出修改意见，然后再次对初稿进行删减和修改，最终形成《大学生在线课程参与度量表》正式稿。正式稿包括26个项目，所有项目采用李克特6级评定。最后，选取154名参与在线课程学习的大学生进行预测。针对预测结果，再次对项目进行了修改。

1.2 研究对象

采用问卷星平台网上采集数据的方式，按照方便取样原则，面向参与过在线课程学习的大学生发放问卷1056份，得到有效问卷为978份。由于问卷星平台可以设置问卷项目未完全作答则无法提交，因此所有问卷都无缺失值（见表1）。

表1 研究样本构成

把所得数据（N=978）随机分成两个样本。样本1（n＝489）：所得数据用于项目分析、相关分析和探索性因素分析，样本2（n＝489）：所得数据用于验证性因素分析。

1.3 数据处理与分析

1.3.1 项目分析在心理和教育测量学中，项目分析通常采用三种方法：即标准差法、临界比率值法和题总相关法。按照以上三种方法对样本1的所得数据进行分析：①标准差法。通常将标准差小于0.8的项目剔除。按照该标准，本量表26个项目中，有8个项目的标准差小于0.8，故将这8个项目删除；②临界比率值法。即采用用独立样本T检验，分析每个项目在量表总分高低分组上的得分差异性，删除不存在显著差异的项目。结果发现，有4个项目在两组上的得分不存在差异（p＞0.05）；③题总相关法。所有项目得分与总分的相关均有统计学意义（p<0.01）。

1.3.2 探索性因素分析 在项目分析的基础上，对剩余的14个项目进行探索性因素分析。结果发现，KMO 值为 0.926，χ2=4883.558，df=91，p<0.001，说明适合做探索性因素分析。采用主成分分析和方差最大正交旋转法，基于特征根大于1的标准进行抽取，参照碎石图，得到《大学生在线课程参与度量表》包含4个因子，共14个项目，4个因子的特征值分别为 2.911、2.810、2.690、2.306，累计解释方差总变异的77.119%，方差解释率较好。项目的载荷值在 0.613～0.836之间，共同度范围为 0.690～0.894（见表2）。

表2 各项目的因子负荷值和共同度

根据各因子所包含项目的内容，将四个因子命名如下：因子1包括4个项目，主要反映在线课程学习过程中，个体在学习复杂知识和掌握困难技能方面的智力参与程度；故命名为认知参与度。因子2包括4个项目，主要反映在线课程学习参与者之间的互动和交流程度，即学生与老师以及同学之间的学习互动，故命名为互动参与度。因子3包括3个项目，主要反映在在线课程学习过程中，学生对在线课程参与的行动力，即个体遵守制度规范和积极参与在线课程和课外活动的程度。故命名为行动参与度。因子4包括3个项目，主要反映参与在线课程学习的学生对在线课程内容的所持有的情感程度，故命名为情感参与度。

1.4 正式量表的信度和效度检验

1.4.1 信度检验《大学生在线课程参与度量表》总量表Cronbach'sα系数为0.935，分半信度为0.845，量表四个因子认知参与度、互动参与度、行动参与度、情感参与度的Cronbach'sα信度系数分别为：0.894、0.861、0.839、0.873，符合心理与教育测量学的要求，该量表作为大学生在线课程参与度的测量工具具有较高的可信度。

1.4.2 效度检验（1）内容效度。首先，初始量表的各个因素及项目的编制，是建立在对国内外课程学习参与度研究成果分析整理的基础上，并参考了其他教学方式的课程学习参与度量表的项目。在量表编制过程中，邀请了行业专家、研究生以及参与在线课程的老师和大学生对量表进行评价和修订。再者，在量表编制过程中经过预测对项目进行修改和完善，以此确保项目具有良好的代表性和真实性。因此，本量表具有较高的内容效度。（2）结构效度。采用结构方程模型来检验量表的效度。运用Amos 26.0对样本2所得数据进行验证性因素分析。结果显示，χ2/df=0.489，p＜0.001，GFI=0.901，CFI=0.940，IFI=0.941，NFI=0.928，TLI=0.919，RMSEA=0.094。表明《大学生在线课程参与度量表》四因素模型的各项拟合指标良好。见图1。这些指标综合反映提取的4个因子具有较高的结构效度，是用来测量大学生在线课程参与度的较好工具。

图1 在线课程参与度的结构模型

2 大学生在线课程参与度的调查结果

2.1 大学生在线课程参与度的总体情况

本文通过各项评分均值来表示大学生在线课程学习参与度的水平，从表3结果可以看出，大学生在线课程学习的总体参与度较好，总参与度得分大于量表中值1个标准差。四个因子情况为，认知参与度和行动参与度也均大于量表中值1个标准差，而互动参与度和情感参与度大于量表中值不到一个标准差。这说明大学生在线课程学习的认知参与度和行为情感参与度较好，而情感参与度和互动参与度一般。

表3 大学生在线课程学习参与度情况

2.2 大学生在线课程参与度的差异比较

2.2.1 大学生在线课程参与度的性别差异独立样本T检验结果显示，女生在线课程参与度总得分和行动参与度得分均高于男生，（p=0.027＜0.05；p＜0.001），而认知参与度、互动参与度和情感参与度三个维度上的得分差异不显著（p＞0.05），结果见表4。

表4 在线课程参与度的性别差异（±s）

表4 在线课程参与度的性别差异（±s）

注：*p＜0.05；**p＜0.01；***p＜0.001；下同

维度认知参与度互动参与度行动参与度情感参与度总参与度男女t 4.52±0.994.59±0.82-1.20 4.15±1.134.25±0.82-1.61 4.89±0.945.16±0.66-5.180*4.09±1.254.13±1.04-0.57 4.40±0.935.52±0.68-2.216 8 3**8*

2.2.2 大学生在线课程参与度的年级差异方差分析结果发现，不同年级在认知参与度得分、行动参与度得分存在显著的差异（p=0.001）；在线课程参与度总得分、互动参与度维度得分达到边缘显著差异（p=0.061&p=0.055）；而情感参与度维度差异不显著（p=0.489）。多重比较发现，大一、大二学生在线课程总参与度和认知参与度、互动参与度两个维度上的得明显高于大三学生（p＜0.05），而大一、大二、大三的大学生在行动参与度维度得分明显高于大四学生（p＜0.05）（见表5）。

表5 在线课程参与度的年级差异（±s）

表5 在线课程参与度的年级差异（±s）

大一 大二 大三 大四F认知参与度4.62±0.874.60±0.824.30±0.964.23±1.575.316*与度4.21±0.974.30±0.884.02±0.924.21±1.552.466与度5.08±0.785.06±0.665.01±0.854.18±1.595.868*与度4.11±1.144.17±1.054.03±1.134.44±1.580.809与度4.49±0.804.52±0.714.32±0.754.26±1.522.545互动参行动参情感参总参**

2.2.3 大学生在线课程参与度的专业差异方差分析结果发现，不同专业大学生在线课程参与度总得分和认知参与度、互动参与度、情感参与度三个维度上的得分存在显著的差异（p＜0.01），并且多重比较发现，文科和理科大学生总得分和三个维度得分均大于工科生的得分（p＜0.05）；另外，不同专业大学生行动参与度得分存在边缘显著（p=0.079），多重比较发现，文科大学生行动参与度得分明显高于工科大学生（p=0.025）（见表6）。

表6 在线课程参与度的专业差异（±s）

表6 在线课程参与度的专业差异（±s）

文科 理科 工科4.62±0.864.59±0.834.42±1.043 4.28±0.844.27±0.933.95±1.109.8 5.11±0.765.06±0.714.95±0.962 4.13±1.054.25±1.083.80±1.2511.4.52±0.724.53±0.754.27±0.938.9 F认知参与度互动参与度行动参与度情感参与度总参与度.641*71***.545 656***35***

2.2.4 大学生在线课程参与度的居住地差异分别以在线课程参与度总得分及各维度得分为因变量，以目前居住地为自变量，做多因素方差分析，结果表明，城市、县镇和农村大学生的在线课程参与度总得分以及各维度得分均不存在显著差异（p＞0.05）。

3 结论与教学启示

3.1 大学生在线课程参与度整体较好

调查显示，大学生在线课程参与度较好。疫情期间，为了保证在线课程学习质量，教育部、各高校和任课教师对学生提出了一系列的在线课程的学习要求和纪律规定，大学生在教师的带领下，能够积极参与在线课程教学的各个环节，并认真完成课程学习任务。但情感参与度和互动参与度两个因素大于量表中值不到一个标准差。在线课程教学中，教师更要通过巧妙的教学设计和灵动的教学实施，创造在线课程的师生、生生互动的机会，以自己丰富的情感与饱满的热情感染学生，提高其情感参与度和互动参与度。另外，教师工作的重点应该放到有针对性的答疑解惑、深化拓展、应用创新和反思评价，引导学生在解决问题中巩固学习内容，着重对学生思维能力的培养。学生自身的学习和发展逐渐成为教育关注重心，教学理念也逐渐从“以教师为中心”转变为“以学生为中心”[3]。以此来提高学生在线课程学习的参与度。

3.2 大学生在线课程参与度受性别因素的影响

研究结果显示，大学生在线课程参与度存在显著性别差异，即女生在线课程参与度总得分和行动参与度得分均高于男生，这可能是因为目前国内大学在线课程形式更适合女生的学习特点。女生比男生能够更好的在课程学习过程中进行应用与交流[4]；另外，女生较男生更具有计划性，预习更加认真全面等学习特点[5]。这些能够让她们更加积极主动地参与到在线课程学习中，其在线课程学习的参与度也较高。所以，在以后的在线课程教学中，应该加强能够提高男生在线课程学习参与度的教学设计。首先，教师在进行在线课程教学时，要做到“教而有类”。要根据男女生各自的学习特点，设计合理的教学内容，更新教学方法和手段；其次，教师在在线课程教学过程中，讲授和互动交流相结合，增加课堂实践教学和案例教学环节，全面提升学生的在线课程参与度。

3.3 大学生在线课程参与度受年级因素的影响

在线课堂参与度调查显示，除情感参与度不存在年级差异之外，认知参与度、互动参与度、行动参与度以及在线课程参与度总分均存在差异。而且低年级的参与度水平明显高于高年级。大一学生的参与度最高。这是因为大一学生从高中进入到大学，对大学抱有美好的憧憬和期望，学习的参与度通常保持在一个较高的水平。而通过大学一年级的学习经历之后，他们的学习方式也趋于表层化，其在线课程学习的参与度也会降低。大四与其他年级相比课程比较少，课业压力相对较轻。这可能是他们在线课程学习参与度最低的原因。大学生在线课程学习参与度的年级变化规律表明大学一年级在整个大学四年中的关键作用。大一学生的大学适应性在很大程度上影响了大学四年的教育教学质量[6]。因此，开展在线课程教学应该深入研究大学生的学习规律，要特别重视做好大一学生的教学质量管理，加强新生入学指导，提升大一学生的适应能力。此外，在线课程教学还要考虑到大二、大三学生表现出来较强烈的表层学习方式倾向，探讨如何缩短大二、大三的过渡期，使大学生在线课程学习参与度从大一到大四呈现出一个不断上升的发展趋势。

3.4 大学生在线课程参与度受专业因素的影响

不同专业大学生在线课程参与度总得分和认知参与度、互动参与度、情感参与度三个维度上的得分存在显著的差异，并且文科和理科大学生在总得分和三个维度得分均大于工科生的得分；另外，文科学生的行动参与度得分明显高于工科。这一结果说明，文科学习内容以理论知识为主，学习者更加专注于在线学习，具有更强的学习韧性，相对理工科学习他们更容易克服在线学习中遇到的障碍[7]；因此他们有较高在线课程参与度。而理工科学习内容以实践知识为主，在线课程教学过程受到教学条件限制很难进行实践操作，理工类学生的在线课程学习相对困难。首先，教师应该给予他们更多的关注和鼓励，加强对他们的专业学习指导，对在线课程重点难点进行详细的辅导，鼓励他们积极参与在线讨论。其次，应该针对专业特点设计教学内容，利用生动活泼的案例教学、在线实验教学等来弥补实践教学无法开设的不足。最后，根据专业特点，巧妙设计教学内容，提高在线课程的吸引力。