韓莉莉 張靜怡 吳詩媛 趙夏榮 劉 敏 孫 雯
(天津商業(yè)大學(xué)理學(xué)院 天津 300134)
黨的十九大報告提出:“建設(shè)教育強國是中華民族偉大復(fù)興的基礎(chǔ)工程”,要“加快教育現(xiàn)代化”,辦好網(wǎng)絡(luò)教育[1]?!督逃畔⒒?.0行動計劃》也提出我國要建立一體化的“互聯(lián)網(wǎng)+教育”平臺,建設(shè)人人皆學(xué)、處處能學(xué)、隨時可學(xué)的社會[2]。慕課的發(fā)展推動了在線教學(xué)的普及,同時也承擔(dān)著教育現(xiàn)代化的任務(wù)。2020年初,新冠疫情暴發(fā),天津市各大高校積極響應(yīng)教育部“停課不停學(xué)”的號召開展在線教學(xué)[3]。文章通過調(diào)研天津市各大高校學(xué)生在疫情期間學(xué)習(xí)狀況,探究大學(xué)生在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性問題。
關(guān)于適應(yīng)的概念,大多數(shù)學(xué)者以皮亞杰提出的“平衡說”作為理論基礎(chǔ)[4]。田瀾認為學(xué)習(xí)適應(yīng)性是指學(xué)習(xí)者在吸取知識的過程中根據(jù)自身狀況,積極做出改變使自身發(fā)展適應(yīng)學(xué)習(xí)環(huán)境[5]。我國早期學(xué)習(xí)適應(yīng)性研究中,以定性研究、學(xué)習(xí)適應(yīng)性與學(xué)生的自身特點、外部的環(huán)境條件之間的關(guān)系占大多數(shù)[6]。如田瀾等對學(xué)習(xí)適應(yīng)性進行了定義[7];徐富明認為,外在環(huán)境給予的支持越多,時間越長,學(xué)習(xí)適應(yīng)性越強[8]。牛麗鳳認為,學(xué)生的自我效能感能夠預(yù)測學(xué)習(xí)適應(yīng)性[9]。陳肖生從理論層面加入網(wǎng)絡(luò)元素,提出了網(wǎng)絡(luò)不僅是技術(shù)、手段,更是理念與文化,網(wǎng)絡(luò)條件下的學(xué)習(xí)適應(yīng)性也應(yīng)多維、多視角研究[10]。
近年來,隨著在線學(xué)習(xí)迅速發(fā)展,學(xué)者們逐漸意識到這種信息化的教學(xué)方式,是學(xué)習(xí)者通過網(wǎng)絡(luò)獲取學(xué)習(xí)資源并與他人互動、獲取知識的一種新型學(xué)習(xí)模式[11],對在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性開展了實證研究,如馮廷勇對學(xué)習(xí)適應(yīng)性量表的研究[12],李林探討大學(xué)生在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性與學(xué)習(xí)效果的關(guān)系等[13]。學(xué)界的這些探討為疫情期間研究在線教學(xué)提供了借鑒。2020年初新冠疫情期間,天津市的各大高校陸續(xù)開展了在線教學(xué)。在新冠肺炎疫情背景下本文對大學(xué)生在線學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)節(jié)奏掌握、在線學(xué)習(xí)效果、學(xué)習(xí)滿意度、制約因素等方面開展在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性調(diào)查。
項目組通過問卷星向天津各大高校學(xué)生發(fā)放問卷241份。其中,男生58人(24.07%),女生183人(75.93%);年級分布上,大一90人(37.34%),大二89人(36.93%),大三43人(17.84%),大四19人(7.88%);學(xué)科人數(shù)分布上,文科136人(56.43%),理科74人(30.71%),工科19人(7.88%),藝術(shù)4人(1.66%),其他學(xué)科8人(3.32%);高校類別分布上,天津市屬高校169人(70.12%),教育部直屬高校72人(29.88%)。
問卷設(shè)置“在線學(xué)習(xí)認知”“在線學(xué)習(xí)過程適應(yīng)性”“在線學(xué)習(xí)現(xiàn)狀與發(fā)展瓶頸”三個主要維度,每個主要維度下設(shè)次要維度(如表1所示),分別為“在線學(xué)習(xí)環(huán)境適應(yīng)”“在線學(xué)習(xí)方式”“學(xué)習(xí)節(jié)奏掌握”“學(xué)習(xí)效果”“學(xué)習(xí)滿意度”“制約因素”并有相關(guān)題項進行支撐。問卷信度為0.826,可見總體可靠性水平較高。
表1 問卷各層面的信度和總信度
具體來看,“在線學(xué)習(xí)方式”相關(guān)題項包含學(xué)習(xí)使用設(shè)備、學(xué)習(xí)所用App、教師使用在線平臺、教師是否提前進行平臺使用說明講解,信度水平較高,說明此問題可以研究?!霸诰€學(xué)習(xí)環(huán)境”的信度為0.578,小于0.7,說明此類信度不可靠,故文章不采用;“學(xué)習(xí)滿意度”信度為0.664,信度水平一般;“學(xué)習(xí)效果”信度為負,說明此項與題項相反,應(yīng)刪除;而“學(xué)習(xí)節(jié)奏掌握”“制約因素”信度均大于0.8,兩者信度較強。
由SPSS軟件對問卷20個量表問題做信效度分析,發(fā)現(xiàn)alpha=0.825,基于標(biāo)準(zhǔn)化項的alpha=0.829,系數(shù)均大于0.7,故分析的數(shù)據(jù)有很高的內(nèi)在一致性,可靠性較好,并且信度比較強。對數(shù)據(jù)進行KMO和Bartlett的球形檢驗,得出KMO的值為0.822,P值(Sig值)為0.000,說明該問卷有效,顯著性概率達到極其顯著的水平,可進行因子分析和探索性因子分析[14]。
本文用主成分分析法對在線學(xué)習(xí)環(huán)境適應(yīng)、在線學(xué)習(xí)節(jié)奏掌握、學(xué)習(xí)滿意度、制約因素四個方面進行因子分析,同時建立基于AMOS的在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性模型,分析各個維度對適應(yīng)性的影響。
1.因子分析
根據(jù)因子分析基本原理,建立如下因子分析模型:
2.提取主成分和公因子
文章通過線性檢驗,通過KMO和Bartlett檢驗值,發(fā)現(xiàn)變量之間存在較好相關(guān)性,數(shù)據(jù)適合做因子分析。通過計算六個特征值及累計貢獻率,前兩個公因子特征值分別為3.283和1.035均大于1,累計貢獻率達71.97%,可信度較高,因此提取兩個公因子可以反映各因素變量對實踐教學(xué)的影響情況。為明確各因子的實際意義,經(jīng)方差最大正交旋轉(zhuǎn)后,由因子載荷系數(shù)矩陣可知,因子載荷系數(shù)的值越大,因子與變量之間的相關(guān)性越強,因子對變量的代表性越大[15]。
根據(jù)表2可知,F(xiàn)1中因子載荷系數(shù)較大的變量為制約因素(x2),則第一公因子F1稱作“制約因子”。F2中因子載荷系數(shù)較大的變量為學(xué)習(xí)效果滿意度(x3)、學(xué)習(xí)節(jié)奏掌握(x1),因此第二公因子F2稱作“意識因子”。綜上所述,影響在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性的多個變量可歸納為制約因子(F1)、意識因子(F2)。根據(jù)因子分析結(jié)果得出因子分析模型如下:
表2 成份矩陣
3.基于AMOS的在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性模型檢驗
為了進一步說明每個因子的貢獻率,本研究采用結(jié)構(gòu)方程模型AMOS分析方法對疫情期間在線學(xué)習(xí)節(jié)奏掌握的按時上課因素、按時完成任務(wù)因素、積極參與課程因素與疫情期間在線學(xué)習(xí)制約因素的時間地點限制、學(xué)習(xí)資源、時間和精力、自主選擇學(xué)科因素對疫情期間大學(xué)生在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性的直接關(guān)系以及學(xué)習(xí)滿意度的中介關(guān)系進行檢驗。
通過研究變量的界定,研究共包括5個潛在變量,其中學(xué)習(xí)節(jié)奏掌握的按時上課因素、按時完成任務(wù)因素、積極參與課程因素和學(xué)習(xí)滿意度為自變量,在線學(xué)習(xí)環(huán)境適應(yīng)性為因變量,學(xué)習(xí)滿意度為中介變量[16],據(jù)此給出基本假設(shè):
H1:節(jié)奏掌握按時上課因素對學(xué)習(xí)滿意度有影響
H2:節(jié)奏掌握按時完成任務(wù)因素對學(xué)習(xí)滿意度有影響
H3:節(jié)奏掌握積極參與課程因素對學(xué)習(xí)滿意度有影響
H4:節(jié)奏掌握按時上課因素對在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性有影響
H5:節(jié)奏掌握按時完成任務(wù)因素對在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性有影響
H6:節(jié)奏掌握積極參與課程因素對在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性有影響
H7:制約因素時間地點限制對學(xué)習(xí)滿意度有影響
H8:制約因素學(xué)習(xí)資源對學(xué)習(xí)滿意度有影響
H9:制約因素時間和精力對學(xué)習(xí)滿意度有影響
H10:制約因素自主選擇學(xué)科對學(xué)習(xí)滿意度有影響
H11:制約因素時間地點限制對在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性有影響
H12:制約因素學(xué)習(xí)資源對在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性有影響
H13:制約因素時間和精力對在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性有影響
H14:制約因素自主選擇學(xué)科對在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性有影響
H15:學(xué)習(xí)滿意度對在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性有影響
基于上述假設(shè),構(gòu)建了疫情期間大學(xué)生在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性模型結(jié)構(gòu)(如圖1所示)。
圖1 疫情期間大學(xué)生在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性模型結(jié)構(gòu)
4.模型擬合度檢驗及修正
經(jīng)AMOS的第一次計算得出模型卡方值(CMIN=109.851)、卡 方 自 由 度 比 值(CMIN/DF=2.891)、擬合殘差(RMR=0.123)、擬合度指數(shù)(GFI=0.919)、漸進殘差均方和平方根(RMSEA=0.089)、基準(zhǔn)線比較(Baseline Comparisons,包括NFI=0.910、RFI=0.870、IFI=0.939、TLI=0.911和CFI=0.938)。對結(jié)構(gòu)方程進行綜合考慮,根據(jù)判別模型擬合度的各個參考標(biāo)準(zhǔn)與第一次統(tǒng)計結(jié)果進行比較,可知RMR、DFI、Baseline Comparisons和CMIN/DF的值全部符合模型擬合標(biāo)準(zhǔn)。但是RMSEA值為0.089相對于標(biāo)準(zhǔn)(0.08)偏大,所以將模型進行進一步修正。
基于AMOS軟件的數(shù)據(jù)分析結(jié)果、修正指標(biāo)和估計值進行模型修正,M.I.值大于5時,需要進行修正,因此選取M.I.值最大的一項“e4<--->e8”(值為15.988)在模型中添加。綜上,得到的結(jié)構(gòu)方程模型如圖2所示。
圖2 結(jié)構(gòu)方程第一次修正圖
修正后,對模型進行第二次計算,得到CMIN/DF值 為2.473,RMSEA值 為0.078,小 于 標(biāo) 準(zhǔn) 值0.08,且其他指標(biāo)均正常,所以該模型此時可以接受。根據(jù)疫情期間在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性結(jié)構(gòu)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)的數(shù)據(jù)可得:各個路徑對應(yīng)的P值均小于0.05,所以可以認為各個路徑系數(shù)在置信水平為95%的情況下顯著。估計的參數(shù)具有統(tǒng)計意義,研究模型可靠?;谝陨辖Y(jié)果分析,研究假設(shè)的驗證結(jié)果均為有影響。根據(jù)因子得分權(quán)重表的驗證結(jié)果:
(1)制約因素=0.007在線學(xué)習(xí)的了解+0.028態(tài)度改變+0.037在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性+0.190學(xué)習(xí)滿意度+0.059自主選擇學(xué)科+0.252時間地點限制+0.340教學(xué)資源+0.103時間和精力-0.005按時上課-0.007按時完成任務(wù)-0.008積極參與課程
(2)節(jié)奏掌握=0.003在線學(xué)習(xí)的了解-0.007態(tài)度改變+0.016在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性+0.036學(xué)習(xí)滿意度+0.007時間地點限制-0.001教學(xué)資源+0.108按時上課+0.151按時完成任務(wù)+0.172積極參與課程
(3)滿意度=0.01在線學(xué)習(xí)的了解-0.117態(tài)度改變+0.049在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性+0.614學(xué)習(xí)滿意度-0.006自主選擇學(xué)科+0.115時間地點限制-0.034教學(xué)資源-0.01時間和精力+0.041按時上課+0.057按時完成任務(wù)+0.065積極參與課程
(4)適應(yīng)性=0.114在線學(xué)習(xí)的了解-0.016態(tài)度改變+0.572在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性+0.103學(xué)習(xí)滿意度+0.003自主選擇學(xué)科+0.032時間地點限制+0.015教學(xué)資源+0.004時間和精力+0.032按時上課+0.044按時完成任務(wù)+0.05積極參與課程
學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中可以不受時間地點限制,滿足學(xué)習(xí)資源越豐富、時間和精力越節(jié)省,并擁有自主選擇學(xué)科的權(quán)力等制約因素時,學(xué)生越滿意其在線學(xué)習(xí)的情況,也會更加適應(yīng)在線學(xué)習(xí)這一方式。制約因素受主觀意識的影響較小,且對學(xué)習(xí)適應(yīng)性有正向影響,系數(shù)分別為0.252,0.340,0.103,0.059,因此在高校在開展線上教學(xué)時,應(yīng)拓寬教學(xué)資源,實現(xiàn)學(xué)生隨時隨地學(xué)習(xí)。
學(xué)習(xí)節(jié)奏包括學(xué)生是否按時上課、按時完成任務(wù)、參與課程積極程度等方面。通過前文分析,學(xué)生按時上課,按時完成任務(wù)并積極參與課程時,學(xué)生對其在線學(xué)習(xí)的滿意度越高,在線學(xué)習(xí)的適應(yīng)性也越好。學(xué)習(xí)節(jié)奏掌握與在線學(xué)習(xí)滿意度均主要受學(xué)生主觀意識的影響并對適應(yīng)性有正向影響作用,系數(shù)分別為0.032、0.044、0.05、0.103,因此教師在線教學(xué)過程中應(yīng)重視學(xué)生的學(xué)習(xí)節(jié)奏,如課程預(yù)習(xí)、課堂表現(xiàn)及課后復(fù)習(xí)等進度,使學(xué)生更好地適應(yīng)在線學(xué)習(xí)。
學(xué)生對在線學(xué)習(xí)以及學(xué)習(xí)平臺的了解程度越高,越適應(yīng)在線學(xué)習(xí)這一學(xué)習(xí)方式,并且在本文相關(guān)影響因子中,在線學(xué)習(xí)的了解對適應(yīng)性的影響最大。因此高校在進行線上授課時,應(yīng)提前告知學(xué)生學(xué)習(xí)平臺、授課方式以及平臺使用方式,提高學(xué)習(xí)質(zhì)量。
由于疫情期間大學(xué)生在線學(xué)習(xí)適應(yīng)性受主觀意識影響較大,所以應(yīng)積極引導(dǎo)學(xué)生增強自主學(xué)習(xí)意識。各大高校要積極了解疫情時期學(xué)生的心理發(fā)展?fàn)顩r,加強對學(xué)生疫情時期的心理疏導(dǎo)工作,幫助學(xué)生調(diào)整平穩(wěn)心態(tài),增強主動學(xué)習(xí)的意識,激發(fā)學(xué)習(xí)潛力,主動適應(yīng)“互聯(lián)網(wǎng)+”的教育變革[17]。
從問卷來看,有超過一半的學(xué)生希望在接下來的學(xué)習(xí)中可以進行線上線下的綜合學(xué)習(xí),說明經(jīng)歷此次疫情之后,大學(xué)生更傾向于線上線下混合教學(xué)模式,側(cè)面反映其對在線學(xué)習(xí)的適應(yīng)性較強。各高校可以逐步推廣線上線下教學(xué)模式。線下教學(xué)著重于增強學(xué)生的學(xué)習(xí)效率、學(xué)習(xí)氛圍以及和老師的互動性;線上教學(xué)則讓學(xué)生自行查找更多資源來鞏固學(xué)習(xí)效果,學(xué)習(xí)更多感興趣的學(xué)科。
在新冠疫情背景下,本文分析了大學(xué)生在線學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)狀況、適應(yīng)性問題及影響學(xué)習(xí)效率的主要因素。需要指出的是,數(shù)據(jù)分析需要數(shù)據(jù)的積累,由于新冠疫情的突發(fā)性,各高校對于在線學(xué)習(xí)的經(jīng)驗并不多,且本文收集的數(shù)據(jù)量相對較少。隨著線上教學(xué)模式及線上線下混合教學(xué)的不斷發(fā)展,數(shù)據(jù)將越來越豐富,且具有代表性[18-19],大學(xué)生則可以根據(jù)自身出現(xiàn)的具體問題調(diào)整學(xué)習(xí)行為,教師也可據(jù)此調(diào)整教學(xué)方法。