“互联网+”背景下大学生在线学习适应性及影响因素研究

陈子婧，潘春英，娄德平

（哈尔滨剑桥学院外国语学院,哈尔滨 150069）

在当今信息技术与教育深度融合的大趋势下，线上线下混合教学对教师来说既是严峻的挑战也是难得的机遇。线上课程突破了时间和空间的限制，学习资源丰富，在一定程度上解决了教育不公平问题，并创新了人才培养模式。然而，在教学过程中，学生在线上学习中需要根据自身学习需求，努力调整自我，完成学习任务；多数学生对在线教学还不适应，在新鲜感消失后，参与线上学习的积极性有所消退，学习效果难以保证，线上学习适应能力仍需加强。

1 在线习适性及响因研

Jean Piaget认为智慧的本质从生物学来说是一种适应。学习适应性是指学生在学习环境中，能够根据自身需求调整自我，适应学习环境、达成学习目标的行为过程[1]。20世纪80年代，学习适应性引起了国外专家学者的注意。Zitow、Baker&Siryk、Simon等学者都编制了大学生适应性水平量表。进入21世纪后，我国冯廷勇、刘培军等学者编制和完善了适应中国大学生的适应能力量表。随着信息技术和教学的不断融合，学者们开始研究各专业学生的适应性，以及新的学习方式中学生的适应性，并开始探讨提高学习适应性的策略和方法。通过对研究现状的梳理和分析，可以总结出大学生在线学习适应性由学习态度、自主学习能力、学习交流、学习环境和身心健康五个维度构成。

近年来，何高大、曹贤中、张萌、于莹等学者也对网络环境下自主学习适应性影响因素进行了研究。学者们对大学生网络学习适应能力的测试量表划分基本可以归纳为内部因素和外部因素；内部因素有态度、动机、能力、策略等，外部因素主要为学习环境因素。总的来说，在线学习适应性影响因素包括学习动机、学习自我效能感、教师支持和学习资源。

2 学习应性表的制

基于周步成[2]、Baker[3]、冯廷勇[4]、Simon[5]等学者的成熟量表，结合前文探讨的大学生在线学习适应性及影响因素，编制了下面的大学生在线学习适应性量表。此量表采用李克特5点计分形式，选项为“非常符合（5分）”“基本符合（4分）”“不确定（3分）”“不太符合（2分）”“非常不符合（1分）”，具体见表1。

表1 大学生在线学习适应性量表

本次调查通过问卷星向哈尔滨剑桥学院300名在校学生发放了问卷。剔除了回收问卷中用时过短、作答不完整和所选选项单一等无效问卷，共计收回有效问卷276份。用SPSS 27.0进行信度分析发现，大学生在线学习适应性量表的克隆巴赫系数（Cronbach’s Alpha）信度为0.906，单个维度的α均在0.800以上，信度较好。用SPSS 27.0对量表进行效度分析发现，大学生在线学习适应性量表KMO（取样适切性量度）值为0.826，大于0.8，Bartlett球形检验结果的显著性P值为0.000，小于0.05，达到显著水平，表示数据适合进行探索性因素分析。

5点计分法以3、3.75、4.25为判断数据结果高低的临界点，学生的在线学习适应性均值为3.29，在临界点3～3.75之间偏下区域，表示学生的在线学习适应性处于中等偏低水平。

3 大学在线习适性干方案设计实

从大学生在线学习适应能力偏向于不适应的问题出发，结合在线学习适应性影响因素，设计、实施了大学生在线学习适应性的干预方案。

3.1 大学在线习适性干方案设

笔者将参与问卷调查的300名学生分为各150人的实验组和对照组，在实验组进行干预实验。实验结合学习动机、学习自我效能感、教师支持和学习资源四个在线学习适应性影响因素，在产出导向法的指导下，根据学生的兴趣，设计了一系列在线学习产出任务，引导学生进行在线学习。

实验的设计理念是从在线学习适应性影响因素入手，学习动机的提高一方面依靠教师在教学活动中强调、显化学习的意义和目标，另一方面依靠设计学习和兴趣结合的在线学习产出任务。自主学习能力的提升主要通过引导学生以团队合作的方式进行一系列的在线学习产出任务，通过一次次的产出任务进行自主学习，提升大学生的自主学习能力；提升教师支持度，让教师认识到适应能力对于学生在线学习的重要性，从而改进教学方法，适应在线教学中的多个角色，助力学生在线学习；拓展学习资源，一方面依靠教师提供与课程教学相关的资源，另一方面依靠学生根据产出任务，在线上寻找适合自身进行在线学习的线上资源。

3.2 大学生在线学习适应性干预方案的实施

实验组的150名同学自由组合成4～6人的产出任务学习团队。教师综合教学内容，设计了20个在线学习产出任务；随后对实验组的同学发起投票，选出4个学生最感兴趣的团队产出任务。学生以产出任务为导向，利用线上资源进行自主学习，并将成果在课堂上与同学和教师分享。在进行产出任务的过程中，学生对英语学习表现出的兴趣和学习成果大大超出了预期，学生的学习行为也从原来单一浏览课件、完成作业等被动的、浅层次的学习，融入了更多的反思、质疑等主动的、深层次的学习。

在产出导向法的指导下进行了一个学期的在线学习适应性干预实验之后，再次邀请实验组和对照组共计300位同学进行问卷调查，剔除了回收问卷中用时过短、作答不完整和所选选项单一等无效问卷，共计收回有效问卷276份，具体结果见表2。

表2 在线学习适应性干预实验结果统计

从量表统计结果可见，在线学习适应性干预实验初见成效。实验组的在线学习适应性平均值从3.29提升到了3.67，提高了0.38；对照组的在线学习适应性前测平均值为3.31，后测得分均值为3.39，提高了0.08；两次问卷调查的统计结果表明，相比对照组，实验组的在线学习适应性提高较为显著。五个在线学习适应性维度中，只有身心健康适应性（前测：3.66，后测：3.78）变化不明显，学习态度适应性（前测：3.15，后测：3.60）、自主学习能力适应性（前测：3.09，后测：3.47）、学习交流适应性（前测：3.35，后测：3.84）、学习环境适应性（前测：3.24，后测：3.67）都有较为明显的提高。

其中，学习交流适应性平均值的变化最为显著，平均值从3.35提升到了3.84，说明产出导向法指导下的在线学习适应性干预实验大大促进了学生与教师、学生与学生之间的交流。通过知识共享，学生能够获得各种各样的反馈，反过来能帮助他们学习。在线学习适应性干预实验中，教师首先在教学活动中强调了学习的目的和意义，又根据学生的兴趣制定了教学活动，设置了产出任务作为输出驱动，为学生提供学习资源和获取知识的渠道进行输入促成；与兴趣相结合的产出任务更是激发了学生的学习兴趣，提升了他们的学习态度适应性。而团队协作形式的产出任务更促进了学生与学生、学生与教师之间的交流。在完成产出任务的过程中，学生能够根据自身的兴趣和学习需要，积极使用教师提供的资源并自主地在线上寻找适合自己的资源进行在线学习，积极完成产出任务，提高了学生的自主学习能力适应性和学习环境适应性。

4 结语

本文梳理了国内外专家学者对于学习适应性及影响因素的研究，在前人成熟量表的基础上编制了大学生在线学习适应性量表[6-7]。以问卷调查的方式对300名在校大学生进行了调查，调查结果显示其在线学习适应能力偏向于不适应。本文从学生在线学习适应能力偏向于不适应的问题出发，结合包括学习动机、学习自我效能感、教师支持和学习资源在内的四个在线学习适应性影响因素，在产出导向法的指导下设计了大学生在线学习适应性的干预方案。将参与问卷调查的300名学生分成了各150名学生的实验组和对照组，在实验组实行了一个学期在线学习适应性的干预方案之后，发现实验组学生的在线学习适应性有所提高。五个在线学习适应性维度中，除了身心健康适应性变化不明显，学习态度适应性、自主学习能力适应性、学习交流适应性、学习环境适应性都有较为明显的提高，说明实验组学生的在线学习适应性干预实验初见成效。最后，希望今后能有条件进行更大规模的在线学习适应性干预实验，为以后的学习适应性及影响因素的研究提供有益借鉴。