社会认知理论视角下学习者在线学习满意度影响因素研究*

兰国帅 赵晓丽 郭 倩 刘国宁

1. 河南大学教育学部 2. 河南省教育信息化发展研究中心3. 上海开放大学发展研究部 4. 东北师范大学信息科学与技术学院

疫情时期及后疫情时期，在线教学能够有效做到“停课不停学”，因此受到前所未有的关注。在线学习满意度是评价在线学习质量的重要指标，是在线学习成功的重要影响因素［1］，因此人们逐渐关注学习者在线学习满意度问题。学习者对自身学习体验越满意，就越有动力坚持学习，进而提升课程的完成率。因此，学习者在线学习满意度影响因素有哪些，各因素间存在什么关系，如何提升学习者在线学习满意度等问题亟待考究。

美国学者班杜拉（Albert Bandura）提出了社会认知理论，其核心的“三元交互”模型得到广泛应用，也为在线学习满意度研究提供了新的研究视角。社会认知理论认为，学习过程应涵盖学习者个体、学习行为和学习环境。其中学习者个体因素包含主观和客观因素，而动机因素，特别是自我效能和任务价值，通常被认为是影响在线学习的学习者主观因素［2-3］。社会认知理论强调，行为反应是自我激发的，个体具有自我监测与调节能力［4］。评价在线学习行为的重要指标之一是学习投入度。根据社会认知理论，学习者只有具备并维持较强的学习动机，具有较强的自我调节学习能力，才能更好地投入到学习活动中，产生较好的效果，学习者的在线学习满意度才会更高。因此，本研究从学习者个人角度出发，探究学习者感知的自我效能、任务价值、自我调节学习、学习投入度对其在线学习满意度的影响，并进一步探讨如何有效提升学习者在线学习满意度，为促进学生更好地进行在线学习提供指导和参考。

一、 文献综述与研究假设

（一） 文献综述

已有前人探究了自我效能、任务价值、自我调节学习、学习投入度和在线学习满意度这五者之间的相互关系，如李（Lee）等从社会认知理论视角考察了MOOC 学习者的自我效能、任务价值和自我调节学习间的关系，发现自我效能与自我调节学习策略使用呈正相关，任务价值与自我调节学习策略使用呈正相关，自我效能和任务价值是自我调节学习策略使用的显著预测因子［5］；学习投入度的影响因素方面，兰国帅等研究发现，MOOC 学习者的学术自我效能对其学习投入度有显著正向直接影响［6］，Zhang 等探讨发现在线专业学习社区中，教师感知的任务价值与其学习投入呈正相关［7］。Sun 等研究表明，自我调节与学习投入度显著相关［8］；在线学习满意度影响因素方面，李莹莹等构建了大学生网络学习满意度理论模型，发现任务价值感知、网络自我效能等显著正向影响学习满意度［9］。Murillo-Zamorano 等研究发现学习投入度与学习满意度间呈正相关［10］。

（二） 研究假设

基于上述文献综述，提出本研究的研究模型（图1）和研究假设。

图1 研究模型

H1：自我效能、任务价值对自我调节学习有显著直接影响；

H2：自我效能、任务价值、自我调节学习对学习投入度有显著直接影响；

H3：自我效能、任务价值、学习投入度对在线学习满意度有显著直接影响；

H4：自我效能、任务价值通过自我调节学习的中介作用对学习投入度产生间接积极影响；

H5：自我效能和任务价值通过学习投入度的中介作用对学习者的在线学习满意度产生间接的积极影响。

二、 研究设计

（一） 研究情景与对象

本研究选取某重点高校H 大学，新冠肺炎疫情期间，该校实施“停课不停学”，开设了在线课程，故学生都有在线学习经历。以教育学、理学等12 个学科门类的学生为研究对象，使用问卷星平台，对其进行网络调查。

（二） 研究工具

本研究以自我效能量表、任务价值量表、自我调节学习量表、学习投入度量表和在线学习满意度量表为研究工具。首先，选取学习动机策略量表中自我效能和任务价值部分［11］，选择其中的12 项题目，以测量学习者在线学习中的自我效能和任务价值水平。其次，采用巴纳德（Barnard）等编制的自我调节学习量表［12］，该量表将自我调节学习行为分为目标设定、环境结构、学习策略、时间管理、寻求指导、自我评估六方面，基于在线学习特性，选取其中16 项题目。再次，采用Sun 等开发的学习投入度量表［8］，选取其中的10 项题目。然后，参照Shin 开发的在线学习满意度量表［13］，用于检测学习者在线学习过程中的满意度。最后，对上述形成的5 个分量表（共45 项题目）进行汉化处理及适当修订，并采用李克特七级量表设计题项，研制了自我效能量表、任务价值量表、自我调节学习量表、学习投入度量表和在线学习满意度量表。经本研究前测信效度检验，量表克隆巴赫信度系数（Cronbach’s α）均符合要求。

（三） 问卷发放与回收

本研究进行两次问卷发放。第一次主要进行小样本施测，在H 大学随机选取64 名学生填写调查问卷，筛选后得到60 份有效问卷，并对其进行信效度分析，分析发现问卷信度和效度均较好。在确保问卷信效度符合标准后，大规模发放正式问卷，通过问卷星平台共收回问卷364 份，其中329 份为有效问卷，有效率为90.4%。

三、 研究结果与讨论

（一） 描述性统计与相关分析

本研究分析了五个研究变量的平均值、标准差、偏度和峰度，描述了研究变量的整体水平分布，验证了正态分布假设。结果显示，所有研究变量的均值都在4.75—5.25 范围内，标准差都在0.822—0.876 范围内。偏度绝对值范围为0.677—0.767，峰度绝对值范围为0.082—0.363，样本数据满足多元正态分布假设。相关分析显示，各研究变量间的相关系数均大于或等于0.63，且小于0.76，在0.01α水平下，所有研究变量间呈显著正相关。

（二） 结构方程模型分析

本研究采用AMOS 24.0 软件，以自我效能、任务价值为自变量，自我调节学习、学习投入度为中介变量，在线学习满意度为因变量，建立结构方程模型。

1. 测量模型检验

本研究用KMO 和Bartlett 球形检验对采样充足度和因子分析适宜度进行检验。结果为：KMO=0.969，Bartlett 球形检验为：x2=9706.045，df=780，p＜0.001，满足显著水平要求，这说明样本数据适合做因子分析。之后，对所有观察变量进行探索性因子分析，采用主成分分析法，运用最大方差法进行旋转，因子提取标准为特征值大于1，最终解释累积64.855%。将因子载荷量过低和交叉负荷的观察变量予以删除，删除5 个题项，保留40 个题项。

之后，对包含40 个观察变量的测量模型进行信效度检验，以确保测量模型有效。信度检验采用克隆巴赫信度系数（Cronbach’sα）和组成信度（CR）。测量模型中潜在变量的Cronbach’sα都超过0.8，CR 都超过0.7，说明测量模型信度较好，测量数据内部一致性较高［14］。在效度检验方面，采用平均方差萃取量（AVE 值）检验收敛效度。本研究AVE 值均超过0.5，表明测量模型收敛效度较好。此外，研究发现，各潜在变量的AVE 平方根均大于各潜在变量间的相关系数α，说明测量模型区别效度较好［15］。

最后，对测量模型进行验证性因子分析。结果显示所有观察变量的因子载荷量范围从0.68 到0.81，在0.05 水平下均显著（P＜0.05）。测量模型的皮尔森相关系数α 的范围从0.62到0.83。验证性因子分析显示，测量模型中各潜在变量有效性较好，方差均为正值且显著。因此，测量模型很好地拟合了样本数据。

2. 结构模型检验

本研究利用AMOS 24.0 软件对结构模型进行检验，包含参数检验和拟合度检验。参数检验包括显著性检验（P ＜0.05）和合理性检验。最大似然估计分析结果给出了测量模型的拟合度，CMIN/DF 的值为1.898，大于1 小于3，适配理想；RMSEA 为0.052，接近0.05，适配理想；GFI 和AGFI 分别为0.818 和0.804，均大于0.8，结果可接受；IFI 和CFI 均为0.930，大于0.9，结果较好；TLI 为0.925，大于0.9，结果较好。拟合度指标分析显示，初始结构模型与样本数据较吻合。

为检验研究假设，通过标准化回归系数β权重的估计，以P＜0.005 的α水平检验自我效能、任务价值、自我调节学习、学习投入度对在线学习满意度的影响（表1）。首先，自我效能、任务价值对自我调节学习具有显著直接影响。其中，自我效能对自我调节学习的β=0.434（Z=6.386，p=0.000），任务价值对自我调节学习的β=0.452（Z=6.527，p=0.000）。其次，任务价值、自我调节学习对学习投入度有显著直接影响。其中，任务价值对学习投入度的β=0.481（Z=5.956，p=0.000），自我调节学习对学习投入度的β=0.404（Z=5.026，p=0.000），但自我效能并不会显著影响学习投入度（β=0.014，Z=0.207，p=0.836）。最后，学习投入度、任务价值和自我效能对在线学习满意度有显著影响。学习投入度对在线学习满意度的β=0.367（Z=4.731，p=0.000），任务价值对在线学习满意度的β=0.401（Z=4.753，p=0.000），自我效能对在线学习满意度的β=0.151（Z=2.456，p=0.014 ＜0.05）。综上所述，只有自我效能不会显著影响学习投入度。因此，将其从初始结构模型中剔除，得到简洁修正后的结构模型，分析修正后的拟合度指标，显示修正模型检验值均符合参考标准要求，具有良好的拟合度，即修正后的结构模型符合要求。图2 为修正模型的标准化回归系数。

图2 修正模型及其标准化回归系数

表1 初始结构模型的显著性检验和标准化回归系数（n=329）

3. 研究假设检验

为验证直接效应，即研究假设H1、H2、H3 是否成立，用修正结构模型来分析自我效能、任务价值、自我调节学习、学习投入度对在线学习满意度的影响。首先，自我效能（β=0.435，Z=6.386，p=0.000）和任务价值（β=0.451，Z=6.518，p=0.000）均对自我调节学习有正向显著直接影响，且自我调节学习的R2=0.684 ＞0.67，支持了研究假设H1。其次，任务价值（β=0.487，z=6.4，p=0.000）和自我调节学习（β=0.411，z=5.577，p=0.000）都对学习投入度有显著直接影响，且学习投入度的R2=0.716 ＞0.67，自我效能→学习投入度路径模型由于参数检验不显著而被移除，因此研究假设H2 得到了部分支持。最后，学习投入度（β=0.367，Z=4.732，p=0.000）、任务价值（β=0.401，Z=4.727，p=0.000）和自我效能（β=0.152，Z=2.462，p=0.014 ＜0.05）均对在线学习满意度有正向显著直接影响，且在线学习满意度的R2=0.721 ＞0.67，支持了研究假设H3。

4. 中介效应检验

为验证研究假设H4 和H5 是否成立，采取自助法（Bootstrapping）进行检验。构建了四个中介效应路径模型，即：模型一（自我效能→自我调节学习→学习投入度）、模型二（任务价值→自我调节学习→学习投入度）、模型三（自我效能→学习投入度→在线学习满意度）和模型四（任务价值→学习投入度→在线学习满意度）。由于自我效能对学习投入度无显著影响，故将模型三（自我效能→学习投入度→在线学习满意度）剔除。分析结果表明，中介效应路径模型一、模型二和模型四的中介效应都显著，故研究假设H4 得到了完全支持，研究假设H5 得到了部分支持。

总之，研究表明，在直接效应方面，研究假设H1 和H3 得到了完全支持，而H2 得到了部分支持。在中介效应方面，研究假设H4 得到了完全支持，H5 得到了部分支持。

四、 研究结论与建议

（一） 研究结论

本研究基于社会认知理论视角，重点考察了学习者感知的自我效能、任务价值、自我调节学习、学习投入度对其在线学习满意度的影响。得出如下研究结论：

第一，自我效能和任务价值对自我调节学习有显著直接影响。

第二，任务价值和自我调节学习对学习投入度有显著直接影响，自我效能对学习投入度无显著直接影响，但会通过自我调节学习对学习投入度产生间接积极影响。

第三，自我效能、任务价值和学习投入度对在线学习满意度有显著直接影响。

第四，自我效能和任务价值通过自我调节学习间接影响学习投入度。

第五，任务价值通过学习投入度间接影响在线学习满意度。

（二） 研究建议

本研究的相关发现可为设计有效的在线教学和学习策略，优化在线课程设计，提高学习者在线学习满意度提供一些参考和启示。

1. 注重培养自我效能，突出课程任务价值

研究发现自我效能会显著正向影响自我调节学习，因此在线教学中，教师应注重培养学习者自我效能。首先，在实施在线教学前，可提供适当的技能培训（如信息搜索技能培训），增加学习者利用互联网以及解决问题的信心。其次，教师可通过系统生成的电子邮件通知定期向学习者展示其学习进度，以提高其自我效能。最后，教师可以在测验中提供有说服力的反馈。同时，研究发现任务价值会显著正向影响自我调节学习，因此在线课程的设计者和教师要注重提高在线课程的教学设计质量，突出任务价值。发布的学习任务应符合学习者认知和个性化需求，并与其个人发展相联系［16］，让学习者认识到学习任务的价值，以提高其学习投入度和在线学习满意度。

2. 使用多种自我调节学习策略，促进学习者学习投入度

研究发现任务价值和自我调节学习会显著影响学习者学习投入度。因此，为提高学习投入度，建议发布的学习任务要满足学习者真实需求。采用自下而上的方法，如问卷调查或访谈，可获得学习者实际需求。在线课程的组织者在发布学习任务之前，可通过调查或访谈了解学习者的学习需求，然后选择大多数学习者感兴趣的学习任务，以提高其学习投入度。同时，可采用多种自我调节学习策略，以促进学习者学习投入度。基于自我调节学习的六个维度，学习者可通过树立短期和长期学习目标、设置专门的学习环境、合理使用时间管理策略、学会寻求教师和学伴帮助、善于进行自我评估等进行自我调节学习。同时，教师发布的学习任务要满足学习者的真实需求。

3. 关注真实学习需求，提高学习者在线学习满意度

自我效能、任务价值、学习投入度对在线学习满意度有显著正向影响。因此，为提高学习者在线学习满意度，课程设计应综合教师、学习者和学习平台系统等多个因素。在教师层面，开发课程时要遵循学习者为中心的理念，提供符合学习者发展需求的学习任务，不断更新课程资源以调动学习兴趣，增加在线交流形式和机会，促使学习者个性化发展。学习者则要设立适合自身的学习目标，注重学习评估和反馈，在协作中解决学习问题。在学习平台层面，课程设计者要选择适合学习者的平台，可以设置丰富的导航栏，易于使用，使学习者能够熟练操作学习平台。

4. 以学习者为中心，完善在线学习过程与体验

研究发现，学习者个体内部因素，如学习者感知的自我效能、任务价值、学习投入度等对在线学习满意度都有重要影响。因此，教师和教学设计师要注重以学习者为中心，如设置以学习者为中心的讨论和以学习团队为基础的学习策略，促进学习者积极参与和对话，从而使学习者能够感知到自身重要性和价值，进而提高其在线学习过程体验。同时，教师或教学设计者要关注学习者对提高其自我调节学习能力的策略需求，应用科学的学习理论来确定教学原则，计划与这些原则相一致的活动，在实践中实施其计划，监控结果，提高学习者在线学习满意度。