基于因子分析的大学生学习参与度策略模型建构与实现

侯冬青

混合式教学方法作为创新型人才培养模式，近几年在各个高校展开积极的探索和应用，然而随着教学改革的日益深入，混合式学习模式的问题也开始逐渐显现。基于此，本文根据郑州西亚斯学院广告学专业学生在混合式学习环境中所面临的学习者参与度，进行了调查研究，为提升混合式教学模式中学生学习参与度提供了有益的尝试，也为提高學生学习成绩和教学质量提供了不同的路径。

为详细了解混合式学习环境下学生学习参与度各影响因素间的关系，本次调查除对学习者基本信息进行掌握外（如年龄、性别、年级等），还对学习参与度各影响因素、现状及其关系进行了详细设计和数据分析。

通过调查问卷，就学生基本信息对学习者参与度的影响进行了解，并对线上学习参与度和线下学习参与度进行统计分析，再利用使用因子分析方法确定学习参与度的影响因子，最后利用回归分析掌握学习参与度影响因子间的相关性。

效度分析

使用SPSS进行效度分析的主要目的是保证本研究的正确和真实，同时对下一步的推论环节有直接影响。

KMO（Kaiser―Meyer―Olkin）和巴特利特球形检验的主要检查手段通常使用内容效度检验来完成。当KMO>0.8时，结构效度很好;当KMO>0.6时，结构效度在接受范围内;当KMO<0.5时，效果较差。表1中KMO=0.933，其问卷外在效度检验中变量间相关性高，可见其中存在有相同的影响因素，故适合做因素分析。

可靠性分析

问卷调查设计中信度常用检验方法是L.J.Cronbach的α系数。α系数区间分布及接受情况为：α系数<0.5，不用;α系数<0.6，问卷需重新设计;0.6<α系数<0.7，问卷需增加项目或修改;α系数=0.7，最低可接受边界;0.7<α系数<0.8，好;0.8<α系数<0.9，非常好;α系数>0.9，极好。本调查研究的可靠性分析如下。

首先，问卷整体可靠性分析。

表2中有效观察样本的数量为517，显示问卷数据无缺失，全部有效。

表3中，α系数>0.9，达到了0.913，说明调查问卷信度较好。

其次，学习参与度影响因素可靠性分析。

表4学习参与度影响因素中的变量α系数=0.971，表明变量一致性较高，信度较好。

调查问卷效度与可靠性值均达到较高水平，问卷可信度和问卷内部变量相关性均较高，可以针对调查问卷数据进行下一步的数据统计分析。

学生基本信息

通过对样本中学生基本信息的统计分析，在参与学习的学生中大三学生占比为74.51%，其余各年级总和为25.49%;参与学习的学生中女生占比为75.12%，该问题考虑新闻传播类专业特点，男女生比例本就不平衡。而对于本研究样本选择的问题，广告学专业归属于人文学科，其学科体系和课程设置不在本次研究考虑范围。

一是学生学习参与情况。学生学习参与情况主要包括教学环境、线上课程门数、学习平台、学习终端、学习时长、线上学习参与情况、答疑需求及线下参与情况等因素。线上课程门数指学生线上课程选择数量;学习平台在本研究中主要以超星泛雅的学习通为主，辅以其他平台;涉及学生线下课程学习的内容主要放在答疑需求中。

二是教学环境。混合式学习的教学环境主要体现在线上和线下的结合。统计数据显示，学生对于线下课堂教学和线上学习相结合的方式更为主动，接受度达71.95%。而对于单纯的线下或线上的学习方式接受度较低（表5）。

三是线上课程门数。因学生选修课程门数不同，授课教师采用授课方式不一致，故学生选择线上课程门数也有差异性。在选择线上课程门数中，23.14%的学生选择了1―2门，56.73%的学生选择了3―5门，12.71%的学生选择了6―10门，7.42%的学生选择超过10门。综合来看，79.87%的学生选择了5门以内的线上课程，除通识课程等因素外，表明学生对线上课程具有相当的学习积极性。

四是学习平台。学习平台的选择在样本学习者中因高校不同而选择不同平台，国内主要集中在腾讯课堂、学堂在线及中国大学MOOC，国外主要有Coursera及Edx等。从统计数据来看，学习者选择的学习平台主要集中在校内购买平台，占比达65.26%，慕课占21.91%，其他平台占12.83%。

五是学习终端。从学情分析来看，作为互联网的原住民，样本中学习者使用笔记本电脑和智能手机终端进行学习的占比高达89.63%，这从另外一个侧面说明，学习者利用碎片化时间学习的时长远高于传统线下授课的时间。

六是学习时长。对比传统线下授课时长的要求，本研究将每周在线学习时长分为小于2小时、2―4小时、4―6小时和6小时以上，统计数据显示其占比依次为32.57%、49.62%、17.23%和0.58%。对于一门线上课程来讲，每周2―4小时的时间不足以完成其必备的授课要求，但就统计数据而言，学生不能分配更多的时间用以完成课程的主要原因可能有分配给其他课程的时间较多、在线学习缺乏主动性、在线内容不具有吸引力及第二课堂任务较多等。上述原因的出现也成为学习者参与度缺乏的主要原因。

七是线上学习参与情况。学习者线上参与互动是在线学习平台的主要指标。为此，线上学习参与情况量表的设计为总是、经常、有时、偶尔，统计数据显示以上分类占比依次为9.23%、35.16%、31.95%和23.66%。从学习者完成学习情况来看，超过60%的学生以完成当次学习任务为主，学习互动情况较少，互动积极性不高，学生间的互助协作更少。为此，如何提高学习者线上互动，积极参与到学习讨论中就成了首要解决的问题。

八是线下学习参与情况。线下学习参与情况在混合式学习过程中主要表现为学习者参与线下课堂的过程。因此，学习者线下学习参与情况的量表设计为重要、不重要、没看法，统计数据显示以上分类占比依次为76.51%、8.56%和15.93%。超过70%的学习者认为参与课堂教学互动能较好地提高学习效果，同时也为教师课堂设计顺利进行提供了基础，这为进行混合式学习研究提供了依据，也显示了学习者参与课堂互动在学习效果提升方面效果显著。

九是答疑需求。教师课堂教学设计被归入答疑需求是因为教学设计中的引导、解决问题、反馈及监督等环节的加入，所以从学习者角度设计的该部分量表选项主要为引导讨论、解决问题、反馈学业情况及监督学习等，统计数据显示以上分类占比依次为46.92%、25.27%、21.45%和6.36%。从以上数据可以看出，学习者对教师参与课堂互动讨论，并能够引导其进行教学思考是积极的，也为教师理解并进行教学反思提供了数据支撑。

学习参与度影响因素

前面已经对学习参与度影响因素的信度与效度进行了分析，接下来将对量表数据进行因子与回归分析。因SPSS软件没有独立的主成分分析模块，所以实现主成分分析是借助因子分析模块来实现的。

一、学习参与度影响因素的共同度检验

因子分析是在主成分分析的基础上，经过空间旋转，让虚拟的主成分具有专业上的可解释意义。一般来讲，因子载荷<0.3称为低载荷，载荷>0.4称为高载荷。因此，载荷高低成为判断是否能够进行主成分分析的重要前提。主成分載荷分析表明，其共同性值>0.7，各个因子间共同性特征多，有效性明显，进行主成分分析提取可以完成（见表6）。

二、学习参与度影响因素的主成分分析

在学习参与度影响因素的主成分分析中（见表7），影响因子共有5个，排名前五个的因子方差累计贡献率为88.813%，且其特征值>1（在SPSS中，作为主成分的首要条件是特征值>1）。

对表7做旋转，得到旋转成分矩阵表（表8），确定影响因子。表8的共同因子载荷量>0.7，显示因子重要性高。

三、学习参与度影响因素的共同因子命名

由表8得到的共同因子命名后结果见表9。

四、学习参与度影响因素回归分析

学习参与度影响因素回归分析中，自变量为教师、学习资源、学习平台、学习评价，因变量为学生。四个自变量在积差相关矩阵中具有显著相关性，同因变量也呈显著相关。

由表10得回归方程如下：

学生=0.617×教师+0.283×学习资源+0.051×学习平台―0.031×学习评价

启示

本文基于混合式教学方法的学习参与度调查主要研究对象为郑州西亚斯学院广告专业学生。通过调查发现，学生对于线下课堂教学和线上学习相结合的方式更为主动，接受度达71.95%，而对于单纯的线下或线上的学习方式接受度较低;79.87%的学生选择了5门以内的线上课程，除通识课程等因素外，表明学生对线上课程具有相当的学习积极性;超过半数的学生每周在线学习时长不超过4小时;而其中使用笔记本电脑和智能手机终端进行学习的占比高达89.63%;超过60%的学生以完成当次学习任务为主，学习互动情况较少，互动积极性不高;超过70%的学习者认为参与课堂教学互动能较好地提高学习效果;学习者对教师参与课堂互动讨论，并能够引导其进行教学思考是积极的。

通过学习参与度回归方程得出，其主要影响因素包括学生、教师、学习资源、学习平台、学习评价。自变量因素教师、学习资源、学习平台、学习评价对因变量学生有显著相关性，但同时要提到的是，过度的学习评价也会减弱学生学习参与度，因为学习评价与学生为负相关。

从学习参与度回归方程再出发，对混合式教学效果提升的主要路径可以从以下几个方面入手。

第一，学生主体的确立。混合式学习环境强调能动性，需要学生积极参与到学习过程当中来。教师在混合式教学过程中可多将知识点和社会生活实际相联系，围绕在学生现实生活中出现的问题提出教学思路，让学生能积极参与到教学活动中来，适当引导思考，鼓励学生间互助，提升学生解决实际问题的能力。

第二，教师主导的把握。混合式教学不意味着放弃教师对课堂的把控，反之，教师在做好引导教学、融入学生的同时，也需把握好知识的权威性，做到对学生问题能答疑解惑，对学生思想能鞭策鼓励，对学业难度能因人而异。

第三，学习资源的改进。学习资源的更新速度和趣味性成为吸引学习者参与学习的极大动因。在学习资源的更新速度和内容趣味性上可适当引入短视频模式，短视频凭借其制作简单、内容有趣、可视化的表现形式引领了新媒体时代的潮流，可使学习资源内容更加生活化、场景化。

第四，学习平台的泛在。碎片化的阅读和学习时间决定了处于现代社会形态中的学习者不会再像之前一样：固守在单一的学习平台上，完成既定的学习题目。而泛在化的学习平台要求能满足学习者在时间和空间维度上的学习要求，要能满足学习者从低阶到高阶的学习需求，而5G、智能媒体、物联网等新科技手段的出现，可以满足以上学习泛在化的要求。（基金项目：郑州西亚斯学院2021年度教改基金资助项目，项目编号：2021JGYB76。）