大学生在线学习现状及影响因素研究

摘   要：在线学习是与传统课堂学习存在差异的学习活动，其发展受到越来越多的重视。文章基于高职和本科大学生在线学习数据，从内外因的视角剖析大学生在线学习的影响因素;通过基于OLS模型的回归分析发现，存在适应网课困难、网课互动少、学习受到打扰、网速慢等情况的大学生，对网课学习效果的评价较低，而且内部因素对在线学习的影响大于外部因素，其中网课互动的影响最大。研究结果表明，提高高校教师在线教学能力和大学生自主学习能力，是增强大学生在线学习效果，并将教育信息化进程推向深入的重要举措。

关键词：大学生;在线学习;影响因素

中图分类号：G434 文献标志码：A         文章编号：1673-8454（2022）03-0073-08

一、问题的提出

在线学习（Online Learning）又称为电子学习、数字学习或基于电脑的学习，指的是在数字化设备上进行的教学[1]。从行为科学的角度来说，在线学习行为是学习者在网络学习环境中，为实现特定学习目标，与学习环境产生的双向交互过程[2]。

相较于传统的课堂学习，在线学习在师生时空分离的情境下进行，学习活动依托网络和相关教学平台或软件，学习资源是数字化的，并且以自主学习为主要特点[3]。由于缺少教师面对面指导和传统课堂内朋辈学习氛围的带动，以及社会临场感，在线学习对大学生提出很大挑战，如在线学习特别需要学生的自律和自控力、学习自组织能力[4]。

二、文献综述和研究假设

目前，有关大学生在线学习的研究呈逐年上升的趋势，研究者主要聚焦于以下三个方面问题：

一是关于大学生在线学习的机遇和挑战。黄爱华指出大学生在线学习的特点成为信息化时代教学模式改革的动力[5];潘懋元等主张大学生在线学习要坚持有虚有实，并提供相关的制度性保障，还要注重课堂互动[6];乔伟峰等基于2020年疫情期间大学生在线学习数据的研究，发现互动减少、学习效率降低、专注力下降、缺乏动作技能训练等是在线学习面临的挑战[7];蔡宝来等认为大学生在线学习面临的挑战主要有学习方式、学习效率、学习体验、教学互动、教学模式、师生关系等，并对未来的在线教学进行了研判[8];李艳等认为自律性不足是大学生在线学习面临的最大挑战[9]。

二是关于大学生在线学习的实证研究。郭娇指出，新数字鸿沟是影响在线学习的重要因素，而心智投入是减少和消除数字鸿沟的關键[10];王智颖等发现在线异步讨论中的角色转换脚本能够促进大学生的深度学习[11];卢强比较了深层教学交互和浅层教学交互对在线深度学习的影响大小，发现前者较后者的影响大[12];贺宝勋等指出游戏化教学评价具有提升在线学习成绩的潜质[13];贾文军等的研究结果表明大学生在线学习的影响因素是教师教学、学生自主学习能力、平台和技术硬件设施等[14];汪卫平等研究不同区域大学生的在线学习体验和影响因素，发现东部地区大学生的在线学习体验最好，并且互动、平台、环境是重要的在线学习体验影响因素[15];还有研究指出，社会临场感是在线学习质量的有力保障，“以学生为中心”的课程设计和具有个体差异的教学设计有助于激发学生参与在线学习，学习者对在线课程的信任是成功进行在线学习的根本因素[16]。

三是关于高校在线教学的建议。有研究提出实用的建议：通过讨论板促进学生的学习，结合多媒体评价课程和改变在线教学环境下的教学策略等[17]。贾文军等认为应强化教师的信息素养、加强大学生在线学习适应能力，并加大环境支持、补齐在线教学的短板等[14]。

由此可见，有关在线学习的研究文献既有定性的理论探讨，也有定量的数据分析。在理论探讨方面，主要涉及大学生在线学习的机遇和挑战，以及有关在线学习的建议;在定量数据分析方面，主要研究影响大学生在线学习的相关因素。基于上述研究，本文以内外因为视角，以期发现相关因素对大学生在线学习影响的大小。

基于行为科学的理论，本文提出大学生在线学习的分析框架，如图1所示。在线学习的内部因素是指大学生的主体性因素，如大学生是否存在网课适应困难现象、是否在网课中有互动;在线学习的外部因素主要指外部环境因素，如网速、是否受到干扰等独立于主体之外的因素。过往研究表明，在线学习行为会影响学习效果[18][19]，有效的师生互动可以显著提升大学生的学习效果[20-22]。据此，本文认为，在线学习的行为会影响到其效果。笔者将“在线学习影响因素”作为关键解释变量来研究其对大学生学习效果的影响，并从学习质量、学习进度两个维度来研究在线学习效果。本文中的大学生包括高职生和本科生，由于他们在学历层次、家庭背景、认知等方面存在差异，因此需要区分并进行比较研究。

基于文献和现实的经验，本文提出如下研究假设：

假设1：网课适应困难会降低大学生的在线学习效果。

假设2：网课互动少会降低大学生在线学习效果。

假设3：学习受打扰会降低大学生在线学习效果。

假设4：网速慢会降低大学生在线学习效果。

假设5：大学生在线学习内部因素的影响大于外部因素。

假设6：高职大学生和本科大学生的在线学习效果差异显著。

其中，假设1、2是针对在线学习内部影响因素提出的研究假设;假设3、4是针对在线学习外部影响因素提出的研究假设。

三、数据、变量和方法

（一）数据

本文数据是2020年5月新冠肺炎疫情期间，通过问卷网平台收集得到。电子问卷由教师通过微信或QQ推送给学生，学生可以在电脑或手机端进行在线填写并提交。本次调查共回收有效问卷1532份，其中高职学生约占40%、本科学生约占60%;男性学生约占61%、女性学生约占39%。

（二）变量

1.因变量

本文使用的因变量是大学生的在线学习效果，分为在线学习质量和学习进度两个维度。在线学习质量和学习进度评价分别通过一个五分类量表来测量，即“1非常好、2比较好、3一般、4不太好、5非常不好”。本文对在线学习质量和学习进度这两个变量分别进行了因子分析，提取在线学习效果公因子，并构建在线学习效果变量，作为因变量使用。

2.关鍵解释变量

本文的关键解释变量是大学生的在线学习影响因素，主要从内外部影响因素的视角来测量，内部影响因素主要包括网课互动情况和网课适应情况，外部影响因素主要包括在线学习是否受打扰和网速情况。

3.控制变量

本文的控制变量主要是人口学特征变量，包括性别、年龄、专业、上网工具、在线学习时长、学校类型等。其中，专业包括文科类和理工类;上网工具包括手机、平板和笔记本电脑等在线学习设备;在线学习时长指每天进行在线学习的小时数;学校类型分为高职和本科两类。

（三）统计分析方法

大学生的网课学习效果作为因变量，是一个五分类的定序变量，可以作为连续变量使用。因此，本文采用OLS模型进行统计分析，该模型的回归方程是：

<D：＼2022年＼2022年中国教育信息化＼信息化2022-3＼TP＼公式.tif>

因变量Y代表大学生网课学习效果，它是由大学生网课学习质量和学习进度两个变量进行因子分析后构建的新变量。X是一组影响大学生在线学习的自变量，主要包括网课适应情况、互动情况、学习是否受打扰和网速情况，这些都是二分类变量;Z是一组控制变量，包括人口学特征、专业、在线学习工具以及在线学习时长等;ε是残差。

四、实证分析

（一）在线学习现状

1.在线学习参与情况

表1描述了不同层次高校的大学生在线学习参与情况。本科院校有87%的学生参与在线学习;高职院校则超过94%的学生参与在线学习。卡方检验表明，高职大学生在线学习的比例显著高于本科大学生，且在0.001水平上显著，可见高职大学生的课时压力更大。

2.在线学习设备使用情况

大学生进行在线学习，使用的电子设备一般有手机、电脑和平板这三种类型。据表2可知，本科生进行在线学习的电子设备以电脑为主，占比达55%;高职生主要通过手机进行在线学习，占比达56.58%。卡方检验表明，本科生和高职生的在线学习工具存在显著性差异（P<0.001）。

3.在线学习时长

对于大学生来说，在疫情防控期间进行在线学习似乎是每天的必修课。从调查数据来看（见表3），本科生平均每天在线学习4.86小时，而高职生则为5.15小时。t检验表明，高职生每天在线学习的时长显著大于本科生（P<0.01），可见高职生每天的课时压力显著大于本科生。

4.在线学习影响因素

表4对高职生和本科生的在线学习影响因素进行了比较。结果显示，41%的高职大学生存在网课适应困难的情况，而本科大学生的这一比例是34.43%。卡方检验表明，高职生网课适应困难比例显著高于本科生（P<0.01），也就是说，尽管高职生参与在线学习的比例、在线学习时长均超过本科生，但网课适应程度却不及本科生。在网课互动和学习打扰方面，高职生和本科生在统计上不具有显著性差异。在网速方面，有49%高职生反映网速慢，在本科生中存在这一问题的比例占37.92%。卡方检验表明，本科生的网速显著高于高职生（P<0.001）。

5.网课学习效果

本文将大学生的网课学习效果操作化为网课学习质量和网课学习进度两个方面。关于大学生对网课学习质量和学习进度的评价情况，本文进行如下赋值：非常好=5、比较好=4、一般=3、不太好=2、非常不好=1。大学生网课学习质量和学习进度评分如表5所示，其中网课学习质量评分最小值为1分、最大值为5分、均值为3.27分;网课学习进度评分最小值为1分、最大值为5分、均值为3.39分，略高于网课学习质量评分。

对大学生网课学习质量和学习进度得分使用探索性因子正交方差最大法进行主成分因子分析，得到一个特征值为1.76（>1）的公因子。网课学习质量和学习进度的因子负荷系数均为0.94（>0.5），它们同属一个公因子，取名为大学生网课学习效果公因子（见表6），由信度系数为0.86可知，网课学习质量和网课学习进度的内部一致性比较高。

将同属一个公因子的两个题项（网课学习质量和学习进度）标准化后求平均值，从而构建网课学习效果变量。为方便解释，将网课学习效果评价得分取值范围转换到0～100之间（见表7），大学生对网课学习效果的评价得分是58.34分，总体来讲，大学生对在线学习的效果不满意。

（二）变量的描述性统计

表8对进入模型的变量进行了描述，总计样本量为1380，其中被调查者以男性为主，平均年龄不足21岁，文科类和理工农医类比例旗鼓相当，本科院校比例较高。有关在线学习效果的影响因素中，“网速慢”可谓是头号杀手（47.17%），其次是“网课互动少”（43.70%），紧随其后的是“网课的适应困难”（41.01%），最后是“学习被打扰”（34.06%）。大学生对网课学习效果的评分约为58分（满分100分）。

（三）模型分析

大学生在线学习效果的OLS模型分析结果如表9所示。从内部因素来看，网课适应困难的学生对网课学习效果的评价，比网课适应不困难的大学生低8.669分，在0.001水平上显著，假设1得到数据支持。从学生主体性因素方面来看，他们之所以适应网课困难，或许是由于不熟悉在线学习平台和教学App，说明这部分学生的信息素养、信息化技术水平亟待提高，但也不排除一部分学生的认知偏见，他们主观上排斥在线学习，认为在线学习缺乏临场感，不是正式的学习。网课互动少的学生对学习效果的评价比互动多的学生低11.030分，且统计显著，假设2得到数据支持。可见，网课互动尤为必要，缺乏互动会降低学生在线学习的效果。有研究表明，部分高校教师在上网课时，主要以讲解PPT课件为主，师生、生生互动少[23]，没有充分利用信息技术，也没有进行诸如“弹幕”“递纸条”等虚拟环境下的交互，无法实现师生间的高频交互，也无法增加学生的黏性[24]。

在线学习被打扰是在线学习的外部影响因素。表9的回归结果表明，在线学习受到打扰的学生对网课学习效果的评价，较未受打扰的学生低6.152分，并且具有统计显著性（P<0.001），假设3得到数据支持。在线学习被打扰是大学生面临的一个无法回避的问题。

影响网课学习效果的另一个外部因素是网速。据模型结果可知，网速慢的学生对网课学习效果的评价，较网速快的学生低3.539分，且在统计上具有显著性（P<0.001），假设4得到数据支持。网速对直播教学的影响尤其大，并对学生在线学习的心情、进度、质量、效果等都有不利影响，尤其对需要通过观看直播来完成学习任务的学生来说，网络卡顿可谓是致命性的。

通过统计模型的标准化回归系数，对网课学习效果内外部影响因素的作用大小进行比较。据表9可知，网课互动少（内部因素）对学生网课学习效果的影响最大（标准化回归系数为-0.281），其次是网课适应困难（内部因素，标准化回归系数为-0.219）。可见，网课互动非常重要，在线学习的内部影响因素对网课学习效果的影响程度大于外部影响因素，假设5得到数据支持。

在控制其他变量后，高职生对网课学习效果的评价比本科生高2.350分（P<0.05），也就是说，高职生的网课学习效果显著好于本科生，假设6得到数据支持。

在模型的控制变量中，性别、年龄和在線学习工具对大学生的网课学习效果有显著性影响。具体来说，女学生较男学生对网课学习效果的评价低（P<0.01）;学生的年龄越大，对网课学习效果的评价越高（P<0.01）;使用手机的学生对网课学习效果的评价显著低于使用电脑的学生（P<0.001）。

五、结论与讨论

基于在线学习调查数据，本文探讨了大学生在线学习的现状及其对网课学习效果的影响，并对高职生和本科生进行了比较。研究发现，内外部因素共同影响大学生的在线学习效果，并且内部因素的影响大于外部因素。这一结论验证了马克思主义哲学中有关内外因辩证关系的原理。马克思主义哲学指出：内因是事物自身运动的源泉和动力，是事物发展的根本原因和变化的根据，外因通过内因才能发挥作用。本文的实证研究表明，对大学生在线学习效果影响最大的是内部因素：网课互动少和网课适应困难。不难发现，无论是大学生的网课适应问题，还是互动问题，都或多或少地与师生的信息技术水平、信息素养有关。在线学习互动对学习效果的影响最大，要实现有效互动，既离不开教师的在线教学设计，也离不开师生的信息化技术水平、数字素养作为支撑和保障。鉴于上述结论，为增强大学生的在线学习效果，应重视以下两个方面工作：

（一）提高高校教师的在线教学能力

“打铁还需自身硬”。高校教师要着力提高自身的在线教学水平，加强对信息技术的深刻理解、领悟和运用，通过参加相关培训等手段熟练掌握教学平台，并学会应对和解决学生在网上遇到的突发情况。同时，控场、调动远程学生的积极性并调节环境、创造条件帮助学生自主学习等，都是高校教师需要学习和提高的基本能力。

教师还应做好在线教学的设计和组织工作，思考如何对教学材料进行合理设计、如何有效组织在线学习活动并保持适当的学习节奏、如何实施在线教学、如何提供配套学习支持服务。尤其是要思考如何加强小组在线协作和分工，调动学生的学习积极性，发挥同伴的影响作用，从而增强在线学习临场感。高校教师要当好学生在线学习的帮扶者和导学者，可以利用游戏激发学生情境兴趣，营造幽默的在线学习氛围。

由于互动可以促进知识的深度理解和内化、促进师生和生生交流、增强临场感，因此，互动在提升在线学习效果方面作用显著。在互动问题方面，教师可以考虑采用回应率更高的方式进行提问，并给予行之有效的及时反馈，选择和学生生活密切相关的内容进行互动，有助于其重视学习的内容，同时鼓励学生用所学知识解决复杂任务。

（二）提高大学生的自主学习能力

对于大学生而言，需要培养他们的信息素养，增强其利用网络资源积极主动进行自主学习和解决实际问题的意识和能力[25]。从本质上来说，学习是学生内心的思考活动，仅仅依赖“教”是不够的，“教”只是为“学”提供了条件，知识其实是学生在思考和实践过程中逐渐领悟到的。正如建构主义理论指出，知识是学生在学习过程中建构的，而不是传授的，教师的责任只是设计、引导和管理这个学习过程，而学生才是学习过程的主体。在线学习比传统的课堂学习更依赖学生自主学习，因为自主学习能力被视为在线学习的核心[26]。

大学生要认真学习教师发放的学习资料，积极主动参与在线学习互动，并进行深入思考，从而形成自己的独立见解。互动和参与可以增强大学生的自主学习能力，从而学得更多、学得更好。对学生而言，在线学习不仅仅是增加了在线学习平台，而且为改进学习创造了难得的机遇[24]。只有进行自主学习，学生才能真正享受到在线学习的快乐。

改善大学生的在线学习，需要高校教师、学生和网络平台，以及相关软件等多方面因素的协同作用，而高校师生作为受教育程度比较高的群体，理应走信息技术和现代高等教育深度融合发展的道路，深入推进教育信息化进程。

参考文献：

[1]CLARK R C， MAYER R E. E-learning and the science of instruction： proven guidelines for consumers and designers of multimedia learning[M]. New York： John Wiley，2016.

[2]孔丽丽，马志强，易玉何，等.在线学习行为影响因素模型研究——基于行为科学理论的评述[J].开放学习研究，2017 （5）：46-53.

[3]黄荣怀，汪燕，王欢欢，等.未来教育之教学新形态：弹性教学与主动学习[J].现代远程教育研究，2020（32）：3-14.

[4]漆格.学会在线教学[M].广州：广东教育出版社，2020.

[5]黄爱华.高等教育教学模式的演进、研究与变革[J].高校教育管理，2017（1）：92-96.

[6]潘懋元，陈斌.“互联网+教育”是高校教学改革的必然趋势[J].重庆高教研究，2017（1）：3-8.

[7]乔伟峰，刘威童，李曼丽.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[J].清华大学教育研究，2021（1）：57-66.

[8]蔡宝来，林强，梁广，等.在线教学环境下大学生学习方式转型研究：问题、趋势与发展路径[J].黑龙江高教研究，2020（12）：140-144.

[9]李艳，陈新亚，陈逸煊，等.疫情期间大学生在线学习调查与启示——以浙江大学竺可桢学院为例[J].开放教育研究，2020（5）：60-70.

[10]郭娇.数字鸿沟的演变：从网络接入到心智投入——基于疫情期间大学生在线学习的调查[J].华东师范大学学报（教育科学版），2021（7）：16-26.

[11]王智颖，翟芸，吴娟.在线异步讨论中角色轮换脚本对大学生深度学习的影响[J].现代远程教育研究，2021（3）：100-112.

[12]卢强.教学交互层次对大学生在线深度学习的影响研究[J].电化教育研究，2021（3）：34-41.

[13]贺宝勋，张立国，庄科君.游戏化评价对大学生在线学习倦怠及学习成绩的影响研究[J].电化教育研究，2021（3）：62-68.

[14]贾文军，黄玉珍，陈武元.大学生在线学习体验：影响因素与改进策略[J].高等教育研究，2021（3）：60-69.

[15]汪卫平，李文.中国大学生在线学习体验的区域差异及影响因素——基于国内334所高校调查数据的分析[J].开放教育研究，2020（6）：89-99.

[16]BHAGAT K. Development and validation of the perception of students towards online learning[J]. Educational Technology & Society， 2016，19（1）：350-359.

[17]CLARK M， SCOTT L. Learning to teach online[J]. Teaching Sociology， 2008，36（1）：34-41.

[18]郭芳侠，刘琦.在线学习行为与学习效果的相关性研究——基于Blackboard的翻转课堂教学实践[J].高等理科教育，2018（1）：8-13.

[19]沈欣忆，刘美辰，吴健伟，等. MOOC学习者在线学习行为和学习绩效评估模型研究[J].中国远程教育，2020（10）：1-8.

[20]LEO V L. The classroom and the language learner： ethnography and second-language classroom research[M]. London： Longman，1988.

[21]Walsh S， LI L. Conversations as space for learning[J]. International Journal of Applied Linguistics， 2013，23（2）：247-266.

[22]田媛，席玉婷.高校混合课堂教学模式应用研究[J].中国大学教学，2020（8）：78-86.

[23][25]吴砥，余丽芹，饶景阳，等.大规模长周期在线教学对师生信息素养的挑战与提升策略[J].电化教育研究，2020（5）：12-17.

[24]汪潇潇.实时在线交互课程给高等教育带来什么启示[EB/OL].（2020-08-20）[2021-07-28].http：//xxh.resource.edu.cn/news/2144.html.

[26]万昆，郑旭东，任友群.规模化在线学习准备好了吗——后疫情时期的在线学习与智能技术应用思考[J].远程教育杂志，2020（3）：105-112.

作者简介：

王晓莹，南京信息职业技术学院马克思主义学院讲师，博士，邮箱：971271614@qq.com。

A Research on the Current Situation and Influencing Factors

of College Students’ Online Learning

Xiaoying WANG

（School of Marxism， Nanjing Vocational College of Information Technology， Nanjing Jiangsu 210023）

Abstract： Online learning is different from traditional classroom learning， which has captured extensive attention of researchers and relevant stakeholders. This paper uses a survey data of online learning from vocational colleges and universities to examine the effect of online learning on the assessment of learning outcome from internal and external perspectives. By using OLS regression， the results showed that college students who had difficulties in online learning adaption had fewer online class interactions， more disruptions to the online learning， lower connection speed， and lower assessments of online learning effect compared to the counterparts. Besides， the internal factors have more influential effects impacted on online learning than external factors， among which online class interaction matters most. Finally， we pointed out that improvement on the online instruction skills of college teachers and autonomous learning ability of college students are very essential to the online learning effect of college students， which can give further impetus to the process of modern education informatization.

Keywords： College students; Online learning; Influencing factors

編辑：王晓明   校对：李晓萍