高职艺术类专业线上实验教学学生网络自我调节学习成效研究

2022-10-20杨柳

西部皮革 2022年19期

杨柳

（无锡工艺职业技术学院，江苏宜兴214200）

互联网时代背景下，互联网技术平台已成为推动教育进步、效率提升、组织变革、增强教育创新力和生产力的有力工具。而实验教学在整个高职艺术设计专业教学体系中占有重要的地位，是培养学生创新能力的有力抓手。鉴于疫情防控的特殊需要，高职艺术类实验教学从线下课堂走向了线上实验教学。因此，高职艺术类专业在开展线上实验教学中学生的网络自我调节学习水平及特点关系着线上实验教学各环节的开展和制定，有助于教师把握学生线上网络学习的特色开展教学。因此，本研究对高职院校艺术类学生开展问卷调研，深入分析研究高职艺术类学生网络自我调节学习与成效之间的关系，通过对已开展线上实验学习的学生进行网络自我调节学习的调研，对比不同性别、不同年级、不同招生类别下学生之间的网络自我调节学习差异来识别学生网络自我调节学习成效水平。

1 文献回顾与研究问题

网络自我调节学习是指学习者在进行线上网络学习时，为达到学习目标学习者在自我引导中的认知、情感和行为。网络自我调节学习包括目标设定、环境构建、任务策略、时间管理、寻求帮助和自我评价六个维度。国外多个研究[1-2]表明，网络自我调节学习水平的高低对学习成效具有直接的影响。国内学者研究[3-5]发现不同性别、不同学科中网络自我调节学习水平存在差异，但整体网络自我调节学习水平不高。综上所述，国内外对学生网络自我调节学习水平主要从差异研究和成效角度进行研究。但对高职艺术类学生的网络自我调节学习水平以及是否存在差异问题并未进行深入研究。因此，本研究将针对高职艺术类学生进行深入调研，分析学生的网络调节学习现状和特点。

2 研究设计

2.1 研究对象

依托高职艺术院校，以已经开展线上实验教学的选课学生为研究对象，这些学生前期学习课程主要使用“中国大学生mooc”“超星学习通”两大网络学习平台。所学课程为艺术类专业核心课，采用线上实验教学的形式，教师在课前发布学习内容及学习资源，在线上组织课间测试、讨论、问答等互动形式。课间学生之间可以通过QQ 群进行分组合作与互动。课程中创意思维的展现环节使用学生之间互评的方式来进行，最终的方案为教师打分和学生互评相结合的方式。经过五周的线上实验教学后，采用问卷调研的形式收集101 位学生的网络自我调节学习情况。

2.2 研究工具

研究采用的网络自我调节学习调查量表[6]，量表共有24 道题目6 个维度，从目标设定、环境构建、任务策略、时间管理、寻求帮助和自我评价等方面，全面评述了学生网络自我调节的学习情况。同时为比较不同学生在进行网络自我调节学习时的具体差异情况，增加了学生性别、年级、招生类别、以往成绩情况的调查问题。

2.3 数据处理

24 道题目均采用李克特五点量表的形式，题项按照完全不符合、多数不符合、半数符合、多数符合、完全符合的顺序排列，依次计分1、2、3、4、5 分。数据收集采用问卷星填写并收集问卷，导入spss26 后，采用描述性统计方法获得样本基本情况以及网络自我调节学习情况，使用独立样本T 检验研究不同学生之间网络自我调节学习是否具有差异。因测量的学生网络自我调节学习水平为5 分制，最小值为1，最大值为5，因此将1～2.5 分为网络自我调节学习的低水平，2.5～3.5 分为网络自我调节学习的中水平，3.5～5 为网络自我调节学习的高水平。

3 研究结果

通过回收网络自我调节学习调查问卷，最后共回收101 份有效问卷，利用spss26 进行量表的信效度分析，然后使用描述性统计对样本情况进行分析，最后根据独立样本T 检验分析出不同学生网络自我调节学习的差异，分析结果如下：

3.1 量表具有较好的效度和信度

量表的题项经前人研究验证后具有良好的信度。由可靠性统计报表结果可知，克隆巴赫值Cronbach’s Alpha 为，根据Hair建议[7]，α 值在0.7 以上可接受，0.8 以上为理想，由报表可知，本研究总计报表和各维度的Cronbach’s Alpha 值均达到可靠水平，具有较好的信效度。

3.2 学生网络自我调节学习水平

参与本次研究人数共计101 人，学科类别皆为艺术设计专业。其中男生46 人，占45.5%；女生55 人，占54.5%。大一学生60 人，占59.4%；大二学生41 人，占40.6%。参加高考入校61人，占60.4%；单招入校40 人，占39.6%。从以往学生成绩观察获得90～100 分数20 人，占19.8%；80～90 分53 人，占52.5%；70～80 分24 人，占比23.8%；60～70 分4 人，占比4%，成绩整体呈正态分布趋势。

表1 自我调节学习描述性统计

使用统计软件对学生网络自我调节学习总体水平以及六个维度进行分析，得出各项均值、标准差、方差等数据。从数据中可以看出，学生网络自我调节学习水平均值3.4992，高水平占比46.5%，中水平占比50.5%，总体处于中高等水平；在环境构建维度得分最高均值3.7054，其中高水平占比56.4%，中水平39.6%；在任务策略方面得分最低均值3.3837，其中高水平占比35.6%，中水平54.5%，如图1。

3.3 不同类别学生之间的线上实验教学差异

3.3.1 男女生网络自我调节学习水平无显著差异

统计结果显示，性别在自我调节学习的F 值（F=4.378，p=0.039<0.05），表示两组方差不同质。自我调节学习的检验结果未达显著水平（t=1.591，p=0.116>0.05），表示男生与女生对于网络自我调节学习上没有显著差异。在目标设定维度的F 值（F=5.06，p=0.027<0.05），表示两组方差不同质。目标设定的检验结果未达显著水平（t=1.989，p=0.059>0.05），在环境构建维度的F 值（F=3.656，p=0.059>0.05），表示两组方差同质。环境构建维度的检验结果未达显著水平（t=0.921，p=0.359>0.05），表示男生与女生对于环境构建维度上没有显著差异。在任务策略维度的F 值（F=5.874，p=0.017<0.05），表示两组方差不同质。任务策略维度的检验结果未达显著水平（t=1.165，p=0.247>0.05），表示男生与女生对于任务策略维度上没有显著差异。在时间管理维度的F 值（F=2.274，p=0.135>0.05），表示两组方差同质。时间管理维度的检验结果未达显著水平（t=1.606，p=0.111>0.05），表示男生与女生对于时间管理维度上没有显著差异。在寻求帮助维度的F 值（F=4.678，p=0.033<0.05），表示两组方差不同质。寻求帮助维度的检验结果未达显著水平（t=0.808，p=0.421>0.05），表示男生与女生对于寻求帮助维度上没有显著差异。在自我评价维度的F 值（F=5.519，p=0.021<0.05），表示两组方差不同质。自我评价维度的检验结果未达显著水平（t=1.698，p=0.093>0.05），表示男生与女生对于自我评价维度上没有显著差异。

3.3.2 大一与大二不同年级网络自我调节学习水平无显著差异

统计结果显示，不同年级在自我调节学习的F 值（F=1.15，p=0.286>0.05），表示两组方差同质。自我调节学习的检验结果未达显著水平（t=-0.929，p=0.355>0.05），表示不同年级对于网络自我调节学习上没有显著差异。在目标设定维度的F 值（F=0.567，p=0.453>0.05），表示两组方差同质。目标设定的检验结果未达显著水平（t=-1.742，p=0.085>0.05），在环境构建维度的F 值（F=0.055，p=0.815>0.05），表示两组方差同质。环境构建维度的检验结果未达显著水平（t=0.439，p=0.662>0.05），表示不同年级对于环境构建维度上没有显著差异。在任务策略维度的F 值（F=0.179，p=0.674>0.05），表示两组方差同质。任务策略维度的检验结果未达显著水平（t=-1.692，p=0.094>0.05），表示不同年级对于任务策略维度上没有显著差异。在时间管理维度的F 值（F=2.838，p=0.095>0.05），表示两组方差同质。时间管理维度的检验结果未达显著水平（t=-0.885，p=0.378>0.05），表示不同年级对于时间管理维度上没有显著差异。在寻求帮助维度的F 值（F=0.876，p=0.351>0.05），表示两组方差同质。寻求帮助维度的检验结果未达显著水平（t=-0.241，p=0.81>0.05），表示不同年级对于寻求帮助维度上没有显著差异。在自我评价维度的F 值（F=3.473，p=0.065>0.05），表示两组方差同质。自我评价维度的检验结果未达显著水平（t=-0.554，p=0.581>0.05），表示不同年级对于自我评价维度上没有显著差异。

3.3.3 不同招生类别学生网络自我调节学习水平无显著差异

统计结果显示，招生类别在自我调节学习的F 值（F=0.610，p=0.437>0.05），表示两组方差同质。自我调节学习的检验结果未达显著水平（t=-0.611，p=0.543>0.05），表示招生类别对于网络自我调节学习上没有显著差异。在目标设定维度的F 值（F=0.633，p=0.428>0.05），表示两组方差同质。目标设定的检验结果未达显著水平（t=-1.591，p=0.115>0.05），在环境构建维度的F 值（F=0.157，p=0.693>0.05），表示两组方差同质。环境构建维度的检验结果未达显著水平（t=0.519，p=0.605>0.05），表示招生类别对于环境构建维度上没有显著差异。在任务策略维度的F 值（F=0.062，p=0.804>0.05），表示两组方差同质。任务策略维度的检验结果未达显著水平（t=-1.449，p=0.151>0.05），表示招生类别对于任务策略维度上没有显著差异。在时间管理维度的F 值（F=1.327，p=0.252>0.05），表示两组方差同质。时间管理维度的检验结果未达显著水平（t=-0.461，p=0.646>0.05），表示招生类别对于时间管理维度上没有显著差异。在寻求帮助维度的F 值（F=0.231，p=0.632>0.05），表示两组方差同质。寻求帮助维度的检验结果未达显著水平（t=0.161，p=0.872>0.05），表示招生类别对于寻求帮助维度上没有显著差异。在自我评价维度的F 值（F=1.718，p=0.193>0.05），表示两组方差同质。自我评价维度的检验结果未达显著水平（t=0.137，p=0.891>0.05），表示招生类别对于自我评价维度上没有显著差异。

4 研究结果与讨论

4.1 高职艺术设计类学生的网络自我调节学习处于中高等水平

研究将调研数据中的五分制分为高中低三个水平，从研究分析结果看来高职艺术设计类学生的网络自我调节学习处于中高等水平，具备网络自我调节能力。在环境构建维度表现出色，得分最高。表明教师在进行线上实验教学时，大部分高职艺术设计类学生能够合理地选择有效的学习环境进行网络学习。但缺乏自主任务管理的能力，较少会边听课边做笔记，在和同学或者老师交流讨论前并未提前做好准备或者规划，同时对老师所发布的课外拓展内容的学习缺乏主动性，在课外更少会自己主动地寻找资料进行拓展学习。由此可以看出，高职艺术设计类学生在进行网络学习时较为缺乏学习的主动性，对任务安排和策略缺乏系统规划。

4.2 男女生网络自我调节水平无显著差异

根据本次研究结果，男女生网络自我调节水平并无显著差异，只在目标设定维度中男性均值3.6087 略高于女性3.3127，但p 值=0.05，显示差异并不显著。这与前人[8]的研究相同。

4.3 不同年级学生的网络自我调节水平无显著差异

张成龙等人的研究中发现，大二学生的环境构建水平高于大一学生。但本研究中，大一与大二学生在网络自我调节学习水平中并无显著差异，张成龙等人的研究对象采用的是三门不同课程的混合式教学，而本研究采用的是同一门线上实验教学课程。另外，张成龙等人的研究发现在环境构建方面人文社科类学生显著高于理工科类学生，这也佐证了本研究中环境构建维度得分最高的结论。