在线学习投入对学习效果的影响：学业情绪和师生互动的中介效应

吕镇洋

（1.南阳职业学院商学院，河南 西峡 474500；2.泰国宣素那他皇家大学创新管理学院，泰国 曼谷 10220）

一、问题的提出

学习是人类的基本行为活动之一，是人类发展的必备条件之一，更是处于发展核心期的大学生成长、成才的重要途经。随着我国高等教育的不断发展，大学生在校人数不断攀升，我国已经迈入了高等教育大众化的阶段。然而，随着学生人数的增多，如何提高教育质量，促进大学生学习能力的提升，已经成为了重中之重的问题。

在线学习作为学习的一种方式，随着互联网技术的广泛应用而在高等教育中逐渐占据重要位置。在新冠肺炎疫情防控期间，开展线上教学既是保障教育教学的重要措施，也是新时代教育教学改革发展的必由之路［1］（易福侠，2023）。此外，随着以MOOC为代表的在线开放课程迅猛席卷全球，一方面师生快捷地获取各类课程资源，正以此引起一场课程和教学的改革。而另一方面人们发现学生“辍课率”居高不下，学生参与性不断降低，学习深度不够强等质量危机。因此，寻找在线学习过程中的影响学习投入、学习成效的因素，并以此为基础构建新的在线学习模型，更好地服务在线教学的开展，促使教学质量的提升，是一项重要的工作。

二、文献综述

（一）在线学习

在线学习的历史最早可追溯到计算机辅助教学。自上个世纪60年代开始，从微机辅助学习、多媒体智能化、到互联网+在线学习，学习的方式方法早已突破空间和时间的限制，变得随时随地可以进行。在线学习的相关体系建立始于1996 年美国《培训杂志》上关于E-learning 的文章开始，文章研究了如何在培训教育中应该在线学习进行教学的技术和放法。［2］2007 年美国开始流行翻转课堂教学，在互联网普及的背景下，这种教学模式得到了深入的发展和应用。

国内在线学习自2003年“非典”时期就已经开始实践。到2011年，在线公开视频课的上线，标志着我国在线学习的正式启动。2003年以来，中国大学在线资源建设在教育部的支持下取得了进展，教育部更是出台了一系列的文件政策支持在线网络开放课程的建设。在这样的背景下，大型开放式网络课程（Massive Open Online Courses，MOOC，简称慕课)成为中国特色的在线开放课程体系的代表［3］。2020 年以来，在新冠肺炎特殊的背景下，依托MOOC、腾讯会议、钉钉会议、学习通、小鹅通、QQ群、微信群等平台的在线开放课程方兴未艾，极大地拓展了在线学习的边界。

（二）在线学习投入与成效

学习投入这一概念由来已久。早在1987 年奇克林等(Chickering，1987)进行了大学教学和学习研究，提出了改善“本科教育的七项原则”，即（1）鼓励学生和教师之间的联系;（2）发展学生之间的互惠与合作;（3）使用主动学习技巧;（4）及时反馈;（5）强调任务时间;（6）传达高期望;（7）尊重不同的才能和学习方式。这一系列的原则此后长期被视为学习投入度的影响因素。［4］稍晚的Pace（1979）“参与理论”［5］以及Pascarella 和Terenzini（1991）提出的“努力程度”［6］与前述七项原则具有高度的一致性。奇克林（Chickering，1996）对上述原则进行更深入的研究，认为在新的通信和信息技术成为高等教育教学的主要资源情况下，这七项原则同样适用于在线学习环境。［7］Schaufeli 等（2003）［8］把工作投入的研究对象变更为学生群体，认为学习投入是一种与学习相关的积极的、充实的精神状态，包括活力、奉献和专注三个维度。国内学者尹睿（2016）［9］在对在线学习投入的研究现状、发展前瞻进行了系统梳理和分析研究，认为未来在线学习投入的研究中将转向学习者、学习社群与环境相互作用的视角。

学习成效是学习者进行学习过程后导致个体心理与行为上发生变化的结果，主要包含成果和效果两个方面，成果是直观的可以量化的指标，主要包括成绩、奖励、身体素质等。效果是非显性的难以测量的，包括学生的知识水平、智力水平、能力水平、技能水平等方面。学习成效已经形成了金字塔理论，其根据信息的不同传播途径揭示了个体对知识的保持率［10］（姜艳玲，2014），学习成效的评价工具则主要有以平衡记分卡为主的多尺度评价［11］（张美玲，2022）、模糊积分的学习效果评价［12］（刘玉，2022）等，以及采用满意度的评价方法［13-14］（甘甜等，2022；许利敏等，2022）。

（三）师生互动

师生互动通常是指在教学中，教师与学生之间相互影响和作用，是课堂教学中最重要的人际活动，叶子（2001）［15］认为师生互动是指在师生间发生的一切交互作用和影响，具有教育性、交互性和连续性、网络性、组织化和非正式化相结合、非对应性。赵必华（2018）［16］在基于35 所本科院校5855名大三学生的调研分析基础上，得出结论认为生师互动可以正向预测大学生学习结果。关于师生互动的研究测量形成了多种工具，比较有代表的有弗兰德斯互动分析系统(FLAS)、贝尔斯交互作用过程分析模式（IPA）、布若芬和古德的师生互动系统模式(TCIS)、瓦特的师生依恋分类量表（AOL）、莱利的师生互动问卷（QTI）以及近期运用广泛的由Pianta研究团队研制的CLASS 评分系统（ClassAssessment Scoring System）等。师生互动的研究一直都是学者们比较关注的焦点，但是在突发公共卫生事件中，被迫开展在线教学的过程中，如何有效地进行师生互动，师生互动对学习成效的影响仍然是空白领域。

（四）学生学业情绪

学生学业情绪（Academic Emotions）是指在学习过程中，与学生学业产生关系的相关活动导致的各种情绪体验。这一概念最早由德国学者Pekrun于2002年提出，他将学业学习、课堂教学和学业成就三部分的情绪体验统称为学业情绪［17］。俞国良（2005）［18］认为主要包括课堂学习过程中、作业完成过程中和考试期间三种情绪体验。长期以来，学者们在对学业情绪的研究中，仅聚焦在学业焦虑中，其他的学业情绪没有得到重视。事实上，学生的学业情绪远非仅有焦虑一种，愉悦、无聊、沮丧、羞愧等都应当包含在内。在学生学业情绪的维度划分上，不同学者也有相应的研究，二分法一般认为包含积极情绪和消极情绪。Ravaja等(2004)［19］将学业情绪分为唤醒度和愉悦度两个维度。Pekrun(2007)［20］从控制–价值理论出发，将学生学业情绪分为控制评价(control appraisal)和价值评价(value appraisal)。药文静（2020）［21］在此基础上进一步研究认为，控制评价可以分为因果期望和因果归因。价值评价可分为内部价值评价和外部价值评价。

（五）研究模型和假设

学生的学习行为投入是影响学习绩效的重要因素。李爽等（2016）［22］在对2268名学生基于Moodle 平台的数据进行了统计分析，构建了在线学习行为投入分析框架，研究得到21 个测量指标,以及主动交互、平均参与度、绩效努力、学术挑战、自我监控五个投入因子。并发现，在五个投入因子中，四个指标对课程成绩有显著预测作用,能够预测成绩26.9%的变异。同样，房萌萌（2018）［23］等认识到在线学习投入是衡量在线学习的首要因素。刘孙发(2022)［24］基于学习行为投入理论和学习分析技术，构建了在线学习行为与学习成效相关性分析模型，通过结构方程模型等研究，表明学习投入四个维度对学习综合表现都有显著的正向影响。吴凡（2022）［25］等基于F 省内高校大学生学习经验调查发现：线上线下教学模式下学生的学习投入、学习时间及学习效果存在显著差异，线上教学模式下学生学习投入不足，学习时间大幅缩减，线上学习效果总体上出现中等幅度偏离常态的现象，学习质量堪忧。陈春平（2023）［26］等对10所高校1496名大学生进行调研研究，以探究在线学习中大学生数字化学习能力、学习投入与学习效果三者之间的关系。研究表明数字化学习能力既能直接预测在线学习效果，还能通过学习投入间接影响在线学习效果。基于此，我们假设：

H1：学习投入对学习成效产生正向影响

讨论师生互动、学习投入和学习成效之间的影响路径是提高高校质量的重要切入点。师生互动是学生学习收获的关键影响因素［27］，与教学质量和教学满意度直接相关，也是推动高校教学模式转变的核心动力之一。赵必华（2018）的研究表明生师互动可以正向影响大学生学习成效。李庆丰（2020）［28］等采用独立样本t检验等方法研究工科生师生互动现状及其对学习收获的影响,发现师生互动与学习收获呈显著正相关关系,各项的师生互动内容影响了不同维度的学习收获。李凌等（2021）［29］基于重庆市普通高校本科生进行了问卷调查,并运用SEM 分析了生师互动对大学生学习收获的影响机制，研究显示生师互动对大学生的学习收获有显著正向影响。冯海玲（2023）［30］以普通本科高校学生为研究对象,讨论生师互动、深度学习和学习收获之间的关系,研究结果显示生师互动对大学生学习收获有显著正向影响。杨天晴等（2022）［31］在分析了影响在线学习师生互动效果的因素后认为，在线学习中师生互动对学习成效产生重要的影响作用。基于此，我们假设：

H2：师生互动在学习投入对学习成效的影响中具有中介作用

学业情绪贯穿于学习过程的始终，不同的学业情绪会对学生的行为产生不同的影响，学业情绪对学生学习的重要性毋庸置疑。早在2006年，Pekrun的研究中就发现，学业情绪在学生学习过程中起着重要的中介作用［32］。此后，国内学者在相关的研究中也不断发现学业情绪的中介效应。豆雅媛（2022）［33］在文献述评的基础上认为，学业情绪对学生的学习态度、学业成绩、身心健康发展产生重要的影响。吴世珍等(2021)［34］在对4226 名学生进行实证研究的基础上认为学业情绪在适应能力和学习投入之间具有中介作用。贾茹（2022）［35］从大学生学业成就的影响因素出发,构建大学生学业情绪、学习动机与学业成就的研究模型，研究表明学生学业情绪显著预测大学生学习动机及学业成就。曹美辰（2023）［36］以旅游管理专业本科生为研究对象，构建了教师支持、积极学业情绪、学业成就三者之间的研究模型，研究表明积极学业情绪在教师支持和学业成就之间起中介作用。王国诚（2023）［37］等在2136 名在校高职生进行了问卷调查，结果显示高职生学业情绪在学校归属感与学习投入间起链式中介作用。王文菁（2023）以疫情为背景，基于学习者的学业情绪，采用外语专业学生线上学习为个案，研究发现整体上疫情期间线上学习过程中学生学业情绪对学习成效产生影响［38］。基于此，我们假设：

H3：学业情绪在学习投入对学习成效的影响中具有中介作用

综上所述，根据假设H1-3，本研究建立模型如图1所示：

图1 研究模型图

三、研究设计与方法

（一）研究对象

本研究的对象是南阳职业学院大一、大二、大三学生。调查通过学校教学质量管理办公室在2022年10月1日—12月31日之间进行。调查问卷发放前组织了各二级院系的系统性培训，并委托各院系学生科培训辅导员，培训过程中详细解释了本次调查的主要目的和注意事项，调查采用匿名问卷进行，并当场收回。共发放调查问卷4500 份，回收4300 份，有效问卷4112 份，有效回收率为91.4%。问卷涵盖了南阳职业学院6 个院系，其中：商学院103份，占2.5%，教育学院1395，占33.9%，智能制造技术学院390 份，占9.5%，仲景中医药与健康学院596 份，占14.5%，计算机与信息技术学院1165 份，占28.3%，建筑与艺术学院463 份，占11.3%。各院系回收的比率与本院系在校生人数比例高度吻合。

（二）研究工具

1.在线学习投入量表

学习投入量表主要有丛彭彭(2012)［39］翻译的王(Wang，2011)等人编制的学业投入量表，对在线学习者学习投入进行测量。Schaufeli 等人编制的学习投入量表（UWES－S）［40］［41］，此量表是在他们研究的“工作投入量表”（UWES）后，把研究对象换为大学生所编制的，经过不断的实证研究，具备较好的信度效度。方来坛和时勘翻译了前述的量表（UWES－S）［42］，崔文琴（2013）在此基础上进行了修订。饶爱京（2020）［43］参考国外应用较广的MOOC学习投入度量（DengR，2019）［44］，该量表分为在线学习行为投入、在线学习认知投入、在线学习情感投入、在线学习社会投入等4个维度14个题项。谢睿（2015）［45］在对大学生专业课学习进行研究的基础上编制了大学生投入与效果量表，该量表分为行为投入、情感投入、认知投入。经过综合比较，本研究拟采用崔文琴（2013）［46］修订后的量表《UWESS 学习投入量表》，并在此基础上将相关题项修改成具有在线学习意涵，修改后的量表共有17 个题项，分为活力、奉献、专注三个维度。

2.在线学习成效量表

彭华茂等(2006)［47］编制的《远程学习效能感问卷》，该量表共43 道题，包括在线学习一般效能感和在线学习特殊效能感两个分量表。沈忠华（2020）［48］将学习成效分为学习时间、学习效率和学习效果三个维度，共5 题。本研究采用沈忠华（2020）研究的成果开展研究，包括学习成效和学习满意度两个维度。对题目1-2-4-5-8进行反向计分。

3.在线学业情绪量表

高洁（2016）［49］将董妍和俞国良(2007)［50］编制的《青少年学业情绪问卷》进行修订，取得了较好的效果，其中积极学习情绪和消极学习情绪两个分量表的内部一致性信度在0.75～0.89 之间，四个因子结构效度良好，经验证，修订后的量表可用在对在线学习者的学业情绪进行测量。本研究采用前述量表开展研究。

4.师生互动量表

石文宜（2006）［51-52］在参考Leary（1957）的研究基础上，将把师生互动分为：影响力和亲近性两个维度。黄韫臻（2013）［53］在对大学生导师与学生互动的研究中，编制了《大学导师生互动关系量表》，该量表亦分为影响力和亲近性。杨致慧（2013）［54］以Flanders（1970）以及Moore（1989）的互动类型为基础，进行了修订，编制了《科技大学英文课堂师生互动量表》，该量表分师生教学互动和同级学生互动。本研究采用黄韫臻（2013）编制的量表，在此基础上进行改编。

上述量表均采用李克特五点量表执行数据收集，1分代表“非常不同意”，2 分代表“不同意”，3 分代表“一般或不清楚”，4 分代表“同意”，5 分代表“非常同意”。数据统计分析采用SPSS25.0 和Smart-PLS 3.0 进行。信效度分析结果表明问卷具有良好的信效度，具体见表1：

表1 本研究四个量表的信效度检验结果

四、研究发现

（一）描述统计分析

根据研究收集到的问卷进行描述性分析可知，从性别上看，男生1999人，占比48.6%，女生2113人，占比51.4%；从年级上看，大一2201人，占比53.5%，大二1634 人，占比39.7%，大三277 人，占比6.7%。从年龄上看，17及以下86人，占比2.1%，18岁647人，占比15.7%，19 岁1381 人，占比33.6%，20 岁1271人，占比30.9%，21岁568人，占比13.8%，22及以上159人，占比3.9%；从家庭住址上看，城镇999人，占比24.3%，农村3113人占比75.7%，农村明显多于城镇。描述性统计分析表明，男女生比例符合分布，因此抽样是合理的。大三学生分布比例较低，和学生毕业有关，数据采集难度增加。学生年龄的分布符合正态分布，也表明了抽样的科学性。

（二）相关性分析

运用皮尔逊相关性的理论和方法，对相关性统计分析（表2），结果表明：四个变量学习投入、学习成效、学业情绪、师生互动之间均有强的相关性，其相关系数均为显著。因此，可以进行回归分析和中介效应的检验。

表2 相关性分析表

（三）回归分析

运用回归分析的理论和方法，使用SPSS25.0对模型学习投入、学业情绪和师生互动对学习成效的影响分别进行统计分析，如表4所示方程1的R方=0.374，表示可以被学习投入解释的变异量为37.4%；方程2的R方=0.489，表示可以被学习投入、学业情绪和师生互动解释的变异量为48.9%。模型ANOVA中，方程1 的F=2455.089,方程2 的F=1309.872489，均呈正向显著状态（p=0.000），表明模型具有较好的显著性和解释性。进一步分析△R2 和△F 可知，方程2比方程1解释的变异量增加了11.5%。

同时，我们也得到该模型的回归分析系数摘要表（表3），其中β的绝对值越大，表明该预测变量对因变量的影响就越大。本研究主要考察学习投入对学习成效的影响，其β值为0.411，p＝0.000（p<0.05），达到正向显著水平。因此，假设H1（学习投入对学习成效产生正向积极影响）成立。

表3 回归系数摘要表

（四）中介效应检验

依据方杰（2012）总结的方法［55］，运用Hair（2019）基于smart-pls 的使用原理，对数据进行分析，得到研究的结构方程模型和路径系数（图2）。利用Bootstrapping 方法计算各路径系数的T 统计量，检验路径系数估计的显著性水平（双尾检验），统计结果表明各路径系数均显著：学业情绪对学习成效的路径（T=15.541，p=***0.000），学习投入对学业情绪的路径（T=39.783，p=***0.000），学习投入对学习成效的路径（T=18.191，p=***0.000），学习投入对师生互动的路径（T=32.235p=***0.000），师生互动对学习成效的路径（T=3.535 p=***0.000）均有显著效应，进一步比较T值可以看出学习投入对学业情绪的影响最重。

图2 结构方程模型图

从中介效应中看，学业情绪（T=13.69p=***0.000）和师生互动( T=3.513p=***0.000)均具有中介效应。学业情绪的效应强于师生互动。因此，假设H2（师生互动在学习投入对学习成效的影响中具有中介作用）和H3（学习情绪在学习投入对学习成效的影响中具有中介作用）均成立。

五、结论和建议

（一）研究结论

通过描述性统计、相关性分析、回归分析和中介效应的检验等理论和方法，对数据进行处理，可以验证假设H1,H2,H3均成立，表明在线学习中，学习投入对学习成效具有正向的积极影响，学业情绪和师生互动均产生中介效应。

（二）研究讨论和建议

1.理论贡献

本研究在新冠病毒流行，高校普遍开展在线教学的背景下，将师生互动和学业情绪引入到学习投入对学习成效的影响中，构建新的在线学习模型。研究发现，在线教学过程中，师生互动和学业情绪起到重要的作用。具体来看：

第一、丰富了在线学习过程的理论研究。在线学习活动研究已经成为远程教育领域的研究热点［56］，过往的研究主要关注单一的学习投入或学习效果。大学生在线深度学习的现状是：学习处于中等偏上水平,主要影响因素是在线学习投入、自我成就目标、网络学习空间和教师支持［57］（李依锘，2023）。尤其是在疫情防控期间，各高校被迫开展在线教学的背景下，大学生在线学习中存在投入水平低、课程作业完成率低、学习质量参差不齐等问题，影响大学生在线学习投入的因素主要有自我效能感、感知教师支持、在线学习平台体验、在线课程内容质量［58］（郭庆，2023）、教师教学风格［59］（刘东英，2023）、教学方式［60］（汪雅霜等，2023）、教师关怀［61］（郭沫，2023）以及正念［62］（叶清波，2023）。在学习成效上，过度依赖结果性评价，而忽略的过程性。近年来，有学者们关注于学习效果评价指标的学生认可度［63］（张咏鸥等，2023）、以用户画像为载体的在线个性化学习效果评价［64］（周怡林，2020）等。上述这些研究取得了丰硕的成果，但也需要看到，缺乏对学习投入和学习效果之间影响的研究，即如何提高大学生的投入度，进而提升学习成效。

同时，既往的研究虽然也关注到了教师在学习过程中的作用（郭沫，2023；刘东英，2023；汪雅霜等，2023），但是却鲜有师生互动学习过程中发挥作用的研究。而学业情绪方面，则主要侧重在对学习投入［65］（左灿等，2023）、学业帮扶及反馈机制［66］（王盛，2023）、自主学习能力［67］（王芳，2023）等方面的研究，尚未有对学习成效方面直接效应的研究。而本文以在线学习背景下，学习投入、学习成效作为主要研究对象,在增强理论可靠性的同时,引入学业情绪和师生互动，丰富了在线学习过程这一研究主题。

第二、本文通过探究师生互动和学业情绪在学习投入影响学习成效中的中介作用,揭示了学习投入影响学习成效的内在机制。既往的研究仅揭示了教师个体和学生学业情绪对学习投入的影响，而忽略了其对学习成效的影响。而本研究则发现，将学业情绪和师生互动引入到学习过程中，其解释性能提高11.5%（表4）。这表明，在增强以往研究中发现学习投入影响因素的同时，进一步加强师生互动和调节学业情绪，能够极大地提升学习成效。

第三、丰富了师生互动和学业情绪的研究。结构方程模型研究发现在学业情绪的四个维度中，积极高唤醒和积极低唤醒的影响效应最高（图2），表明调节学生的积极情绪具有重要引导作用。在师生互动的两个维度中，亲近性要大于影响力的作用（图2），表明教师在互动过程中，要提高亲近性。

2.实践启示

第一、加强学生学习投入度的干预。任何情况下，学生都是学习的主体。学生的学习投入度直接正向地影响到学习成效。学习揉入的三个维度活力、奉献和专注，是学生心理的积极面。因此，提高学生的学习投入度应当从以下几个方面进行干预：（1）强化专业认同，校级层面应当加强专业学科建设，院系级层面应当提高专业教育。学生自身层面应当加强自身的约束，制定合理的学习规划。（2）对不同类别的学生有针对性地进行干预，高年级学生应当加强身体素质，提高活力。低年级的学生应当加强注意力的训练，提高专注度。（3）激发学生个人学习兴趣。高职学生的学习基础相对薄弱，个人学习兴趣普遍不高。校级和院系两个层面应当从新生入学开始，通过专业教育，提高学生对专业的兴趣度和好奇心，帮助他们进行职业生涯规划，促使他们产生浓厚的学习兴趣。

第二、加强在线学习过程中师生互动的管理。师生互动在教育教学中的重要性不言而喻，张紫屏（2015）［68］认为，课堂教学的本质就是师生互动的过程。面对职业院校学生自主学习能力差，疫情期间在线学习监管不到位的现状，更要求学校、院系应该关注在线课堂师生互动情况，教师应当在课堂提问等方面下功夫，学生应当积极参与到师生互动中去。具体对策为：（1）在管理上，建立全方位的师生互动体系，教学管理部门应当将师生互动情况纳入教学质量监控中，以强化师生互动的管理和干预提高在线课堂中的学生学习成效。（2）在内容上，应当根据学生程度，完善学业考核机制，通过布置挑战性、过程性的考核内容，强化学生及时反馈管理，改变以往“死记硬背”顺利过关，以此刺激学生积极参与到师生互动来。（3）在制度上，改进教师绩效考核评价体系，提升院系两级组织支持、重视生师互动价值，以制度激励教师投入生师互动［69］。鼓励教师参与到Boyer（1990）的“教学学术”［70］上，并持续地投入精力，促使教师积极开展师生互动。（4）在技术上，开拓生师互动渠道，利用互联网+，不断改进在线课程的过程管理，以网络为载体建立师生互动的交互，为学生提供人性化课程体验。

第三、对学生的学业情绪进行关注和干预。研究表明，学生学业情绪在学习投入对学习成效的影响中具有中介效应。进一步分析，学业情绪中分为积极和消极两个方面，其中消极的学业情绪比积极学业情绪对学习成效的影响更重要。因此，在线学习过程中，学生应当善于调节自身的不良情绪，保持积极的学业情绪。教学管理方和教师应当积极关注学生的情绪变化，及时进行干预：（1）利用分享、交流、答疑等活动，对学生在学习过程中遇到的困难及时解决。（2）积极引导学生学会调节消极情绪，做情绪的主人，通过谈心、聊天等对不良情绪的发生进行有效的干预。（3）对特殊群体学生在线学习学业情绪进行关注和干预，例如对听力障碍的学生，应当善于利用文字进行学习辅导。

通过上述三个方面的措施，可以有效提高在线学习过程中学生的学习投入，进而可以直接提高学习成效。在对在线学习过程中师生互动管理和对学生的学业情绪进行关注和干预，可以进一步促使学习成效提高。这些措施的实践可以提升教育教学质量，进而提高学生就业能力［71］。尽管如此，本研究还有一些不足之处，例如数据的采集还可以优化，文献的梳理还可以更加细致。