基于Python数据分析的高职学生在线学习投入影响因素研究

王春华 张书锋

关键词：Python数据分析；在线学习；学习投入；影响因素

0 引言

2020年新冠疫情的暴发改变了以往的教学模式，很多高校从线下教学或“线上线下”相结合的教学模式，转变为全面线上网络教学。教学形式的转变，带来了一些新问题。缺少了校园环境的支持、教师有效的监督和学习同伴的影响等外部学习因素的分散式居家学习方式，到底会有怎样的学习效果，是社会、学校以及学生家长关注的问题，也成为教育工作者所亟须解决问题[1]。

学习的主体是学生，其在线学习的投入度是影响学习效果的关键因素。长时间的在线教学过程中，在线学习者的有效参与度和积极投入度明显不够，学习适应性不强、在线主动学习能力不足、学习状态不持久、被动参与现象普遍存在，而且会随着时间的推移，学生在线学习的投入程度将进一步降低。为了解决这些问题，帮助高职学生适应新的学习环境，养成良好学习行为，有必要探析高职学生在线学习投入的特征和影响因素，解决在线学习中存在的一些典型问题，提升在线学习的质量和教学目标达成度[2]。

通过对学习投入度及其影响因素的数据分析，结合居家在线学习的特点，高职学生的学习习惯和行为习惯，基于Sun、李爽、汪雅霜等人的研究结果，设计了在线学习调查问卷[3]。通过大样本的大学生在线学习调查数据和对学习投入情况以及影响因素的分析，得出了大学生的在线学习状态信息，分析了学习投入度与相关要素间的关联度，提出了相应的解决方案。

1 大学生在线学习投入度及其影响因素

1.1 在线学习投入度

学习投入相关理论最早是由泰勒（Tyer）、艾斯汀（Astin）、库（Kuh）以及佩兹（Pace）等人提出的[4]。学术界普遍认为，教育质量通常取决于学生从经验中汲取的技能、能力或思维方式，而这些体验的结果取决于学生对体验的投入程度。基于这种普遍认知，可将在线学习投入度概括为学生在网课学习中投入的时间、精力、情感等资源。学习投入的研究通常从三个层面展开，即行为层面、认知层面、情感层面[5]，如图1 所示。

學习行为投入是最直观的，表现为学习者在课堂上的学习时长、参与程度、学习频率等、学习行为积极的学生总是参与时间长、参与度高、积极活跃地回答问题，作业完成的书简和质量也比较好。行为投入是学习投入中最浅的参与方式，表现为线上学习过程中的各种可被观测到的学习行为的一种度量，由于它易于操作，容易观察，也成为经常使用的评估方法。

学习认知投入是指学生采取坚定、积极的态度提出的学习策略，如设计并绘制了思维导图来重组新学习的知识，设计学习道具、学习谱图等，尽可能有效地吸收信息以形成知识，是对学习方式、学习策略、学习风格等所进行的测量。学习认知投入通常是在对新知识掌握比较好的情况下才会呈现。

学习情感投入是学生在情感层面上与其他物品、其他人建立联系的合作方式，在情绪上积极投入，在学习中与老师同学互动，在学习过程中感受到合作和自我的实现，并朝着课程目标和人生目标前进，体现了在线课程中的个人情感体验和师生关系的测量。

1.2 在线学习投入影响因素

影响学习投入的因素有很多，如兴趣、学习动机、性别、能力基础、学习层次、信息素养、自我效能感等自身因素，也包括对学习起支持作用的教师魅力、教学方法、同伴、教学数据管理反馈、学习资源环境等外界教育性因素。疫情期间，高校普遍开展居家在线学习，学习投入度高，是取得良好学习效果的基础。但是，缺少了校园环境的支持、教师和学校有效的监督，以及学习同伴的互相影响，这种分散式居家学习形式，使得学习过程中受到的影响因素趋于多元化[6]。学术界从不同的角度对此进行了分析。房萌萌等认为，影响学习投入的因素包括课程、教师、学校和学习者四个方面，况珊芸等认为影响在线学习投入的因素主要分为内因和外因两方面[7]。按照是否属于学生自身因素的范畴，可将影响大学生在线学习投入的因素分为学生个体因素和外部因素[7 -8]，学生个体因素包括：先赋性因素、主动性学习因素、信息技术素养能力和专业知识基础等；外部因素包括：教师因素、在线教学活动组织因素、学习环境因素和设备条件因素等。

若将影响因素看作自变量，将学习投入的三个层次（认知投入、行为投入、情感投入）作为因变量，可构造出两大类因素对在线学习投入影响的分析模型，如图2所示。

2 数据采集与结果分析

2.1 数据采集

依据影响学习投入的学生自身因素和外界教育性因素，结合疫情期间大学生居家在线学习的条件和特征，借鉴Skinner等人完善的学习投入量表和Martin 编制的标准化评估量表，设计出了调查问卷——《高职大学生在线学习调查问卷》，并进行了数据的调查与分析。在设计调查问卷期间，还采用了访谈方式，对问卷题目做了适当修改。《高职大学生在线学习调查问卷》由两部分构成：一是学生个体因素和高职在线课程安排管理，采用选择和填空方式获取数据；二是学生的学习行为投入、认知投入、情感投入，采用标准化评估量表方式获取数据。《高职大学生在线学习调查问卷》的部分样例如表1所示。

调查对象是江苏省苏州工业园区服务外包职业学院的在校学生，针对2022年春季课程，以在线学习的学生为调查对象，涵盖了4个院系的15个专业。苏州工业园区服务为外包职业学院是一所综合性的职业学校，面向全国招生，无论从地域还是学生性别等方面，分布都比较平均，具有代表性。

2022年5月23日到6月1日期间，面向4个院系的15个专业全体学生发放了完整的调查问卷，参与调查的学生涉及30个省、自治区、直辖市。调查对象自愿参加，回答问卷中的相关问题，共回收问卷1 693 份，有效问卷为1 495份，有效率为88.3%。参与问卷调查的学生中，女生占59.83，男生占40.17%；来自农村的占76.38%，来自城市的占23.62%；来自独生子女家庭的占46.57%，非独生子女家庭的占53.43%。

2.2 数据分析过程及结果

首先用Python读取数据到DateFrame变量表中，利用Python机器学习库Numpy和Pandas，针对特殊数据进行标准化和归一化处理，然后通过scatter函数绘制散点图，利用corr函数进行不同影响因素与在线学习投入度的相关性判断，筛选出相关性高的影响因子，最后根据得到的相关性进行结果分析。

分析结果表明，在学习投入度方面，投入度高的，得分也高，有效地反映了投入效应；在适应能力方面，适应能力强的学生，其分值也高，与实际情形相吻合。

高职大学生在线学习投入度现状的描述性问题调查问卷的数据处理，结果如表2所示。从表2可以看出，行为投入、情感投入、认知投入的平均值分别为3.601、3.374、3.259。其中，行为投入数值最高，整体属于中高水平，但仍然低于4，这说明在线学习中学生的行为参与度投入还有上升空间；情感投入和认知投入属于中等水平，最低的是认知投入，说明学生尽管有较多的行为参与了在线学习，但是并没有采取积极、坚定的态度，也没有掌握良好的在线学习策略和学习方法，认知活动方面还需进一步强化。

对高职大学生在线学习投入度影响因素的描述性问题调查数据处理结果如表3所示。从表3可以看出，自身因素的平均值为3.470，属于中等偏上水平，表明在线学习者在自我效能感受、认知负荷和技术运用度等方面，均达到了中等偏上的水平；教师因素的平均值为3.617，也为中等偏上水平，表明在线学习者比较认同教师的教育理念、教学设计方法和信息技术水平，在师生交互方面，由于标准差偏大，体现出在线学习者在教师因素认同度上存在分歧；同伴因素的平均值为3.305，属于4个因素维度中的最低值，表明调查对象对学生间的交互满意度相对较低。由于疫情居家线上上课缺少了以往学习中同伴的交流和帮助，所以来自同伴的影响相对较少；环境因素维度的平均值为3.927，在所列影响因素维度中的分值最高，但标准差0.593属于中间水平，说明在线学习的大学生对环境因素的认识较为一致，能够很大程度地感受来自网络设备环境、课程环境、资源环境和互动环境的支持。

3 结束语

通过对1 693名高职学生在线学习投入度和内外影响因素的调查，结合超星平台的学习数据分析，得出了在线学习投入度与各影响因素之间的关联和影响程度。结果表明：大学生的学习投入度差别较大，影响在线学习投入的因素比较复杂，其中个人因素影响较大，特别是学习动机的几个核心要素，刺激这些核心要素，激发出学习动机，是在线学习质量的重要环节。

高职大学生在线学习投入度的三个维度中，显性行为投入相对较高，但是调查平台的数据显示，后期行为投入呈下降趋势，说明持续性不强；在情感投入维度方面，针对不同课程的不同教师，学生的投入度有一定差异，尤其是学生在教育活动中的情感体验或反应，如好奇、快乐、厌烦、归属感等方面；认知投入维度相对偏低，表明学生虽然有较多的显性行为投入，但是没有采取适当的学习策略和学习方式，所以导致降低了学习的有效性，也说明内隐、有效的认知投入需要加强[9]。

影响高职学生在线学习投入度的因素中，学生个体因素的影响力度较大，外部因素的解释力较小。从学生的个体差异看出，不同地域的学生，城市和农村的学生对比来看，存在细微差别。疫情期间，国家各部门大力配合线上教学，无论移动、电信还是联通都对线上教学环境进行了提升；独生子女和非独生子女也有一定的差别，非独生子女的投入度要略低于独生子女，与家庭情况、父母的关心等，都有一定的關系；性别差异明显地体现出了不同结果，男生不如女生学习投入度高，通过后期的回访可以发现，男生情感上不如女生细腻，并且男生不轻易对他人展现自己的情感，从而在情感的交互和行为的反馈上相对女生较少；另外学生自身的信息技术能力素养也有一定的影响，但是影响最大的还是学习主体的学习动机，激发和提升学生的学习动机是解决问题的关键[10]。外部因素中，教师的教学方式，教学活动组织和反馈影响力度相对较大；环境因素在学习初期有影响，但随着网络等技术发展，这种影响逐渐变小。另外，调查分析显示，在线学习中同伴的影响相对较小。

通过本项研究可得到如下启示：1）在线重构课程结构，挖掘更多课程案例，丰富教学资源，创设情景，提升学生的学习兴趣，激发学生学习动机，是改进线上教学质量的关键环节。2）提升教师现代教育技术水平，丰富线上教学展现，增加学习互动性，细化反馈点，提升反馈频率，让学生始终在不同的任务中提升自我效能感，是线上教学的改进方向。3）强化思想政治教育和家校合作，多树立线上课程典范，创造舆论环境，引导学生调节不良情绪，家校合作共同加强思想引导，逐步提高学生对线上授课的认同度，是线上教学改进的必要措施。4）改进教学监督评价体系，改革线下教学为主的评价体系，形成线上教学方式的多元评价标准，丰富教务监管部门的信息化监评水平，设计多样化的评价体系，并形成“反馈-改进-反馈”的螺旋上升模式，是线上教学质量的可靠保障。