在线学习体验影响因素结构关系探析
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本文由《现代远距离教育》杂志授权发布
作者：江毓君 白雪梅 伍文臣 罗晓娟
摘要
学习体验不佳是目前国内外在线教育普遍存在的问题。探索影响在线学习体验的关键因素及其结构关系，是提高学生在线学习绩效需解决的重要问题。通过文献分析和访谈，初步确定在线学习体验的影响因素。以参加A大学在线公共课学习的学生为样本，通过问卷收集数据，采用结构方程模型法构建出在线学习体验影响因素的结构关系模型。结果表明，影响在线学习体验的关键因素有6个，从强至弱依次是师生互动、同伴互动和协作、课程任务、教师教学技能、资源特性和课程活动设计。依据各影响因素之间的结构关系提出了改善在线学习体验的合理建议。
关键词：在线学习体验；影响因素；结构关系
一、引言
《国家信息化发展战略纲要》中提议要加大教育信息化推广力度，建立网络环境下开放式的学习模式，推动更多学校使用网络课程[1]。教育部办公厅颁布的《2017年教育信息化工作要点》也明确指出，有必要组织推行在线教育普惠行动，深入贯彻落实《关于加强高校在线开放课程建设应用与管理的意见》[2]。可见，在线学习已经成为当今时代教育发展的一个主要趋势。MOOCs进一步加速了在线学习的发展，将在线学习推到了前所未有的高度，成为教育研究者们广泛应用和重点研究的对象。然而，在线学习的实际效果还未达到人们的期望，学生参加线上学习的积极性不够，在线学习时易出现焦虑、无助、学习效率低等问题[3]。不少师生对于线上学习能够取得与面授教学相当的效果表示质疑[4]。为解决这些现实问题，研究者们逐渐由关注在线学习的理念、模式、特征、学生成绩等转移到学生的内部心理、情感、反应等一些微观层面。至此，在线学习体验开始受到人们的关注[5]。在线环境中学习者的体验受多种因素影响[5]，研究其结构关系不仅能为网络技术应用于实践教学提供有效的理论基础，而且有助于教师从学生的角度来改善课程建设和活动设计。
二、在线学习体验影响因素文献回溯
国内外涉及在线学习体验影响因素的相关成果主要有：Young B J研究了学习者之间的个体差异（包括意愿和动机、自控能力、决策能力、技术能力等）对网络学习体验的影响情况[6]；Kyung-Sun Kim等探究了信息素养、学习方式、师生及同伴互动对在线学习体验的影响，结果显示师生及同伴互动、信息素养可显著预测学生的在线学习体验，而学习方式对在线学习体验没有显著影响[7]，Maier等通过对2196名学习者的网络体验进行调查后提出，其影响因素主要包括网络学习环境、网络学习资源、个体学习过程、师生及同伴互动、网络学习效果等[8]。Douglas Colbeck等调查了合作学习对在线学习体验的作用，探究如何设计适宜的合作学习活动以提高学生的线上体验[9]。刘斌等通过文献研究系统地讨论了网络学习体验影响因素间的结构关系，提出网络学习体验的关键影响因素主要有学习环境、活动设计、教师（助教）、学生主体和互动行为[10]，但并未利用数据加以佐证。山峰等运用问卷调查、访谈及日志分析的方法对影响艺术类专业学生在线学习体验的各类因素进行了研究[11]。李佳赟以问卷形式对学生的基本信息、个体学习风格、平台体验、活动体验和学习效果进行了调查，以此来探究学生在MOOC课程中的体验情况及学生的基本特征、学习风格和学习体验三者间的关系[12]。
。
分析国内外已有成果可以发现，涉及在线学习体验影响因素的研究是国内外学者共同关注的问题。目前，该类研究已经取得了很多有意义的成果，但仍存在一些不足。（1）从现有研究的视角来看，主要停留在分析个别要素对在线学习体验的影响层面，缺乏从系统的角度出发整体分析在线学习体验的多种影响因素。对其结构关系的研究也正处在探究阶段，尚未深入地揭示出各个因素间的作用机制。（2）从研究的方法来看，大多数都侧重于文献研究及问卷调查，数据处理及分析的方法也较为单一。学生在线学习的体验对在线学习绩效具有重要作用，明确影响在线学习体验的各种因素和结构关系，并据此提出如何有效改善学生的线上学习体验与提高在线学习效果的策略是未来需要关注的重点，这些问题都有待进一步探析。因此，本研究在国内外现有相关成果的基础上，通过对学生和专家组进行访谈，以及对参加此次在线学习的学生进行问卷调查，利用多种数据分析方法，最终确立了在线学习体验影响因素的结构关系模型，并依据分析所得结论为在线课程的设计与实施提供了有效的建议。研究重点探讨这样两个问题：（1）哪些因素会对学生的在线学习体验产生影响，以及关键影响因素有哪些。（2）影响学生在线学习体验的各种要素之间存在着何种结构关系。
三、研究方法与过程
（一）研究情景
本研究所选择的对象是在Blackboard课程平台参加“信息技术与课程整合”课程线上学习的两个班级共141位学生，其中A班80人，B班61人。该课程是A大学面向本科生开设的一门在线公选课，课程共计十个章节，选修的学生分别来自不同年级和专业。教师及备课组成员（多名研究生助教）将课程资源（包括PPT、视频、任务、扩展资源等）设计并整理好后上传至该平台，学生主要利用平台采用在线学习的形式来学习本课程。课程活动包含三个环节，即利用平台自主学习、线上交流讨论和完成课程任务（个人和小组任务）。
（二）研究工具
从文献分析来看，已有研究多是探究影响在线学习体验的个别要素，暂未发现有针对整体影响因素且影响力较大的调查问卷。基于此，本研究以自编的“在线学习体验影响因素调查问卷”为研究工具，对选修该课程的学生进行调查研究。问卷设计过程如下：
首先依据文献分析及访谈来确定影响在线学习体验的各个因素，以此明确问卷应包含的维度框架。具体步骤是：基于国内外有关文献的研究，初步确定出在线学习体验的12个影响因素。对参加过在线学习的26名学生（A大学某专业研究生）进行开放式访谈，访谈题目为“在线学习时，你认为哪些要素会对你的学习体验造成影响”。访谈结束后，依据所得记录对影响因素予以修改和完善。最终将各类影响因素总结为四个层面，共涉及15个具体因素（各因素及其确定依据如表1所示）。
在明确“在线学习体验影响因素调查问卷”应包含的维度框架后，问卷各题项内容的编写重点参考了国内比较成熟的影响因素量表[26-27]。编制初稿后，又依据学生及专家团队（3位博士生导师及4位在读博士研究生）的意见进行了多次修订，以完善问卷内容。最终确定出正式施测的调查问卷包含三部分，共48道题项。第一部分包含基本信息3项，分别为学生性别、平台登陆次数和登录后的学习时间；第二部分包含影响因素调查43项，依次从学习者层面、技术层面、教师层面、课程学习层面的15个具体因素展开调查。该部分全部为Likert（李克特）五点量表形式的选择题；第三部分包含2道开放问答题，分别是：①影响你在线学习体验的因素还有哪些？②该在线课程是否存在需要改进的地方？需如何改进？（可任意挑选某方面进行回答，如教师技能、课程平台、课程资源、在线活动等）。
（三）研究过程
以A大学在Blackboard课程平台上开展的一门网络公选课为研究课程，课程结束后运用自编的“在线学习体验影响因素调查问卷”对参加本次线上学习的学生展开调查。依照问卷统计分析的结果，明确影响学生线上学习体验的关键因素。接着通过解释结构模型建模法初步建立因素间的关系模型，得出各个因素间的关系。并进一步使用结构方程模型法（包括绘制模型、违反估计、拟合评估、修正等）对建立的影响因素模型予以验证和修改。最后基于确定的模型分析各因素对在线学习体验的影响，并参考已有研究成果对改善学生的在线学习体验提出合理建议。
（四）数据处理与分析
1.问卷信效度分析
对收集到的141份问卷进行筛选，排除无效问卷后共获得133份有效问卷。接着采用cronbach’s Alpha系数对问卷的信度予以检验，结果显示，问卷整体信度Alpha系数值是0.933，每个维度信度Alpha系数值都在0.714至0.876之间，表明问卷在整体和各维度上都有较好的信度。关于问卷的效度，在此主要采用了探索性因子分析来检验问卷的建构效度。首先，以每个层面的KMO值和Bartlett显著性概率值来判断是否可以进行因素分析。在确定了所有层面的KMO值都超过0.745和Bartlett显著性概率值全部达到显著的基础上，运用限定抽取共同因素法，分别把每个层面的所有题项均选入到程序中。通过萃取共同因素，并依据输出的“旋转成分矩阵”表来判断各因素所含题项与原问卷题项是否一致。在完成信效度检验后，学习经验、学习动机、自我效能感、平台设计和功能、自主学习能力五个因素所含题项中均有一题被删除，最终确定的问卷第二部分包含38道题项。此时问卷整体具备了较好的信效度，可以对其进行分析。
2.描述性统计分析
为确定影响在线学习体验的关键因素，在此，运用SPSS软件对问卷调查所得数据进行了描述性统计，结果依平均值从小到大罗列（见表2）。由此可知，影响在线学习体验的最次要因素是资源呈现方式，最关键因素是师生互动。
3.成对样本检验
为明确区分影响在线学习体验的次要因素和关键因素，还需进行成对样本检验。按平均值从小到大依次成对，由SPSS软件输出成对样本检验的结果如表3所示。由表3可知，自主学习能力与课程活动设计一组的显著性p值是0.017，有显著差异。因此可以确定影响在线学习体验的关键因素是师生互动、同伴互动和协作、课程任务、教师教学技能、资源特性和课程活动设计，其余均为次要影响因素。
4.解释结构模型的构建
在删除次要因素后，运用解释结构模型法初步建立因素间的关系模型。主要包括几个环节：①通过文献研究初步建立影响因素关系矩阵，并运用德尔菲（Delphi）法向专家团队咨询意见。经过三轮征询，由专家组共同认定各个因素之间的逻辑联系，得出影响因素的邻接矩阵；②利用MATLAB计算可达矩阵；③求出先行集和可达集，确定所有因素间的层级联系；④绘制出体现层级联系的模型图。完成以上步骤后，最终得到各因素结构关系的初构模型（见图1）。
依据上述模型，可得出影响因素间的12个关系。分别是：R1a教师教学技能对课程任务有正向显著影响；R1b教师教学技能对课程活动设计有正向显著影响；R1c教师教学技能对资源特性有正向显著影响；R2a课程任务对师生互动有正向显著影响；R2b课程任务对同伴互动和协作有正向显著影响；R3a课程活动设计对课程任务有正向显著影响；R3b课程活动设计对师生互动有正向显著影响；R3c课程活动设计对同伴互动和协作有正向显著影响；R3d课程活动设计对资源特性有正向显著影响；R4a资源特性对师生互动有正向显著影响；R4b资源特性对同伴互动和协作有正向显著影响；R5a同伴互动和协作对师生互动有正向显著影响。
四、结构方程模型检验
（一）模型的绘制
为对建立的影响因素初构模型进行验证，接下来将利用结构方程模型法分别进行违犯估计和拟合指标检验，以此来判断R1a-R5a这12个结构关系的正误。
基于前面建立的影响因素初构模型，在此运用Amos Graphics软件绘制结构方程模型图（见图2）。该模型图中，椭圆所包含的内容为潜变量。其中，教师教学技能是外因潜变量，其余五个为内因潜变量。Y1-Y5为残差项，e1-e18为误差项，方框所示内容为观测变量。每个潜在变量上第一观测变量的路径系数起始值都定为1，观测变量上所有误差项的路径系数也设为1。之后将SPSS中的问卷数据纳入到Amos Graphics软件中予以分析。
（二）模型拟合评估
在Amos Graphics软件中，运用Analyze（分析）中的Calculate estimate（计算估计值）能够得到结构方程模型的各个统计数据。在对模型进行拟合评估前，还需确定其没有违犯估计。模型违犯估计包含以下三类情形：①误差方差小于0；②t值小于1.96；③标准化的系数超过或接近1。由Amos输出结果可知，各变量的误差方差范围介于0.014-0.045之间；所有t值均超过1.96，标准化的系数值在0.058-0.348之间。因此，能够判断模型未违犯估计，接下来可以做拟合评估。
模型的拟合指数用来判断前面所建立的初构模型与所得数据的一致程度。拟合指数值是否达到标准一般由绝对拟合指数与增值拟合指数来判断，具体包括X2（p值）、CMIN/DF、GFI、RMSEA、RMR、CFI、NFI、IFI、TLI等。各拟合指数值的建议标准及由Amos输出结果得到的初构模型拟合指数值如表4所示。
从上表4可看出，初构模型拟合指数中的X2（p值）为0.037，GFI值为0.893，未达到建议标准。由此表明，前期建立的影响因素初构模型与实际所得数据不能完全契合；因此，为了改善模型拟合还需做进一步的校正。
（三）模型修正
在此，依据Amos所得结果中的Modification Indices值（MI值，即修正指数）对初构模型进行完善。若MI值最大，则说明校正这一参数能最大程度减小卡方值。根据MI值修正模型，必须结合参考Par Change值（期望参数改变量）。当MI值很大且Par Change值也较大时，表明校正该参数可显著减小卡方值，校正存在意义。若MI值不大，但Par Change值的绝对值很大，则表示校正该参数后新参数值的变化较为显著，也需对其进行校正。校正过程中需注意，一次只能校正一个参数，然后再重新估计。
依据Amos Graphics软件输出报表中的Modified Index表（修正指数表）可知，初构模型中e4和e13两个误差项之间不存在相关关系，但其MI值最大。如果对e4和e13增加共变关系，卡方值最少会降低16.424，且其Par Change值为正数。由此，对初构模型进行修改，增加e4和e13两个误差项之间为共变关系。接着继续将修正后的模型进行二次拟合评估。结果表明，在拟合指数中，X2（p值）改变为0.212（大于0.05），GFI值改变为0.905（大于0.9），达到指标建议标准。且CMIN/DF、GFI、RMSEA、RMR、CFI、NFI、IFI、TLI指数值仍在标准内。因此，可确定修正的模型和实际调查获得的数据契合。
采用Amos Graphics软件继续对校正后的模型进行统计分析，得出模型路径系数和显著性结果。对应前面得出的各个影响因素间的关系，最终得到关系检验结果见表5。其中，C.R.是检验统计量，如果C.R.大于1.96，则说明达到显著性水平。若p值＞0.001，数值呈现在表中；p值<0.001，则显示为“***”。
由表5可知，H4a关系的C.R.值为0.594（小于1.96），p值为0.553（大于0.05），未达显著性水平，因此H4a不成立，即资源特性对师生间的互动没有正向显著影响，除此之外，其余关系全部成立（C.R.值都大于1.96，p值都小于0.05）。在去掉不符合的H4a关系（路径）后，再次利用Amos软件做参数估计，所得结构关系模型的参数估计值如图3所示（其路径系数是标准化回归系数）。由各因素变量之间的路径系数可以判定，前期利用解释结构模型法建立的初构模型得出的关系基本成立（H4a关系除外）。
五、总结与展望
（一）结论
本次研究所得结论主要包括这几点：①在线学习体验的各类影响因素可归为四个层面，即学习者层面、教师层面、技术层面和课程学习层面。②教师教学技能、课程任务、师生互动、同伴互动和协作、课程活动设计、资源特性是在线学习体验的关键影响因素。③由最终得到的结构关系模型（图3）可知，教师教学技能是最根本的影响因素，且正向显著影响课程任务、课程活动设计和资源特性；师生互动是最直接的影响因素；课程任务、同伴互动和协作、资源特性、课程活动设计则间接影响在线学习体验。
（二）启示
由本研究可得到以下启示。
（1）鉴于教师教学技能是在线学习体验的根本影响因素，且正向显著影响课程活动设计、课程任务和资源特性，作为在线课程开展过程中发挥主导作用的教师，应不断提升自身的在线教学技能。除专业深度、表达能力外，还应包括领导力、组织力、信息素养等[28]。国内在线教育起步相对较晚，很多网络课程都只是将传统课程搬到平台上，多数教师并不具备开展在线教育的必要教学技能[29]。对比传统的教学模式，教师不仅是“讲授者”，也是“领导者”和“激励者”[30]。领导能力在明确和实现小组目标方面起着至关重要的引导和推动作用[31]。为顺应现代化的学习需要，教师须摒弃“教师主体”的陈旧理念，不断提升自身设计和组织在线教学的能力，引导、促进学习者向共同目标迈进。
（2）鉴于师生互动对在线学习体验有最直接的影响，在线学习时教师需主动建立起平等、融洽的师生关系。课程平台记录表明，教师的反馈情况（答疑、评价、加分、表扬等行为）直接影响学生的参与度和在线学习热情。线上学习时，师生间的互动多数是利用平台上的论坛和电子邮件异步进行。虽有研究认为，异步沟通和交流能够不受发言时间的局限，优势在于可让师生更好地思考并组织语言，在方便的时间参与对话[32]，但本研究通过问卷调查和访谈发现，多数学生表示师生间的异步沟通似乎并不能促进他们更好地参与讨论，反而造成遇到问题时不能及时得到帮助，不少在线学习者仍期望师生间能够进行更多的同步交互。对现有文献的进一步分析发现，教师对学生的指导匮乏会导致学生产生负面学习体验[33]。徐恩芹等也认为，网络学习中教师需对交互内容进行正确引导并适当延长师生间的交互时间[34]。因此，开展在线课程时，教师应密切关注平台信息的实时传播，经常同步参与到学生在线课程的对话中，利用多样化的评价方式和诊断性的反馈来强化交互。
（3）鉴于同伴互动和协作是影响在线学习体验的关键因素，可知学生之间的有效沟通对于在线学习体验的提升十分重要。线上学习的学生处在不同空间，网络虚拟特性使学生在线学习时难免有强烈的疏离感，进一步加大了学习者之间建立稳定协作关系的难度[35]。Khalil等认为，孤独感和缺少同伴互动被认为是学习者退出网络课程的关键原因[36]。课程的开展不仅要求学习者对内容具有较强的兴趣，还需要同伴之间对观点、问题的实时交流。良好的在线课程讨论氛围和学习者的积极参与可以增强学生线上学习的动力和归属感，且有助于提升学习者间的交流能力和对个别差异的接受能力[37]。开展在线学习时，教师应鼓励学生充分利用课程平台的协作工具，包括Wiki、电子邮件、博客、文件交换和讨论板等，同时也可鼓励学生使用一些实时交流工具，如微信、QQ等。注重引导学生参与小组讨论、阐述个人学习思想及对他人观点进行评价，使学生之间加强社会性联系。通过这种方式来减弱学生线上学习的孤独感，提升学生合作学习的能力。
（4）鉴于课程活动设计位于结构关系模型中间位置，且向外箭头最多，对课程任务、同伴互动和协作、师生互动、资源特性均有正向显著影响，可将其作为在线学习体验的核心影响要素。根据问卷调查，不少学生认为网络课程活动的设计和开展是影响其学习体验的关键。杜威先生曾说：“经验是由个体活动来实现的”。为提升在线学习效果，在线课程活动设计应成为每位网络教育设计者最根本的任务[38]。因此，开展在线课程时，教师需密切结合教学内容和课程目标组织多样化的在线活动，重点关注学生参与、知识处理和知识迁移三个方面[39]，从学习者主体出发，充分考虑学生的学习背景、个性特征及学习期待等，在实践层面设计出具体可操作的活动及模型。
（5）鉴于资源特性是在线学习体验的关键影响因素，在线课程应为学生提供优质且多元化的学习资源。在线资源是在线课程的重要部分，其特性包含了难易程度、趣味性、知识类型等。国内开展在线教育时较少会依据学生的个性特征来提供不同的学习资源，多数在线课程仅仅是为学生罗列出海量的资源，不仅不能满足学习者们的实际需要，还加大了学生线上学习的负担[40]。为促进学生获得良好体验，教师在开展在线教学前，应依据课程目标、学生的建设性意见和学习需求，在把握学习资源的科学性和趣味性的基础上，选择和开发适合学生个性特征的在线学习资源，不断减小资源建设过程中师生间的认知差异。Penfold认为，随着“在线交往的不断扩展，所有人都希望可以成为作家、编辑和无限知识容量接受者[41]。地平线报告也多次将学生由资源的“消费者”转变为资源的“创造者”列为未来教育发展的重要趋势[42-43]。可以看出，网络参与式民主学习成为时代发展的迫切需要。因此在线学习时，教师还需将学生在自主学习、讨论和反思中产生的新观点组合到在线课程的资源中，鼓励发挥学生潜在的创造能力，不断实现在线资源的创建和生成。
（6）鉴于课程任务是在线学习体验的关键影响因素，在线教育应注重为学生提供有效且适切的课程任务。Nandi等人认为，为网络课程的学习者提供能够引发广泛参与的讨论主题和任务是较为可行的做法[44]。Manu Kapur发现的“有益失败”模式认为，应先让学生在具有挑战性的任务中完整经历坚持、挣扎、迷茫甚至失败后，再为其提供一定的指导，这样可以加深学习者的体验[45]。可见，有效的任务设计不仅应该激发学生的兴趣，还应促进学生深度学习。在线课程建设过程中，教师须确定明确的目标，为学生提供具体可执行的课程任务和评价准则；通过实时监控学生在线学习时的效果，及时对任务和评价准则进行动态调整。另外，设计在线任务时，还需注重将内容与生活实际相联系，充分考虑真实情境和学科领域问题，为学生提供具有现实意义的任务。适当阐述真实情境与课程任务之间的关系，使学习者清晰理解任务背后的价值，同时还可起到激发学生在线学习动机的作用。对于本文的后继研究，有以下建议：第一，本研究主要采用访谈和问卷调查来获得数据，后续还可利用数据挖掘对平台上的日志、行为记录等进行分析；第二，可进一步从学习者视角出发，对在线学习体验的内容进行梳理和量化，以此来评测在线学习者的体验情况。
基金项目：江西省教育科学“十三五”规划2017年度课题“应用型本科高校教师教学能力提升策略研究——以萍乡学院为例”（编号：17Yb271）。
作者简介：江毓君（通信作者），硕士，萍乡学院信息与计算机工程学院助教；白雪梅，华东师范大学教育信息技术学系博士研究生；伍文臣，硕士，广州市越秀区教育信息中心教师；罗晓娟，硕士，萍乡学院信息与计算机工程学院副教授。
转载自：《现代远距离教育》2019年第1期
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