开放大学远程学习者在线学习行为的特征分析*

孙月亚

(北京开放大学 课程中心，北京 100081)

开放大学远程学习者在线学习行为的特征分析*

孙月亚

(北京开放大学 课程中心，北京 100081)

为了解开放大学建设初期的改革成效，本研究以北京开放大学自主本科专业教学的初步实践为对象，通过对学习者在线学习记录数据的统计，分析了远程学习者在线学习行为四个阶段的特征。结果表明，开放大学学习者在线学习特征主要包括：(1)重开端：前两周以较多时间投入在线学习；(2)轻视频：相比于视频型资源，学习者更喜欢文本型资源；(3)重考核：学习者在线学习行为受到在线教学考核方式的直接影响；(4)轻反思：学习者主动发新贴和深入互动的交流帖子不多。研究认为，当前我国开放大学构建理想办学模式的实践，仍处在探索试验的早期阶段，距离国家教育体制改革试点的任务目标还有距离。开放大学需要立足现实，不断实践，寻找新的视角和发展思路。

开放大学；远程学习者；在线学习行为；特征分析；实证研究

一、研究背景

作为国家教育体制改革“探索开放大学建设模式”试点参与单位，北京开放大学自2012年正式挂牌以来实施了一系列教学改革尝试，在自主本科专业中推行“标准化、小班化、信息化”的教学模式和“有支持的自主学习”模式[1]，以期实现从传统电大向开放大学转型。从2013年底开始，经过对在线课程(多所国内知名大学的专家参与课程建设)的开发，六个自主本科专业，陆续开班。借鉴国际经验，尝试每门课程以4学分为基准，以6周为一个课程周期，单科独进。通过组建30人以内的小班，在学习平台上开展全网络教学，每班配备一位业界教师提供全程在线辅导和一位助学咨询师提供学习支持服务。同时，对学习者在线学习行为制定严格的考勤与管理规则。截至2015年1月31日，共有16门课程212名学习者参与了学习。这些学习者主要表现出三个群体特征：(1)行业经验较多。此次招生采用B2B方式，学习者所学专业与其行业密切相关，已有一定课程相关实践经验。(2)信息素养较高。学习者年龄主要集中在25-35岁之间，也有个别在此之外，年龄最长者59岁。随着我国经济和信息技术的发展，学习者较早接触了互联网，其信息素养满足在线学习基本要求。(3)工作压力较大。学习者在工作之余开展远程学习，普遍工作压力较大，学习时间不富裕。总的来看，首批学习者在原来传统电大学习者的特点基础上，又增加了新的特征，这些都可能影响学习者的在线学习行为和学习体验。

如何监控评价学习者的在线学习行为，是考量网络课程实际效用的基本视角。长久以来，对远程学习者主体特征的调查、分析和研究一直是研究者关注的焦点，比如对远程学习者学习风格特征三维模型的研究[2]；对远程学习者特征模型构建和研究现状的分析[3][4]。这些研究提供了远程教学的理论支持。而对学习者在线学习行为特征研究，则对远程教学提供了参考，比如优化教学设计、促进资源开发、改进评价方式、优化教学平台和改进学习支持服务等[5][6]。

然而，国内许多在线课程的教学现状表明，学习者在线学习时间投入普遍偏低[7]。甚至有专家认为：我国学习者的网上学习并没有真的发生。即使发生了，也只是表面的学习，而没有深层次的学习[8]。那么，在实施了一系列教学模式改革之后，学习者的学习状况如何？学习者的学习行为有哪些特征？跟以往有没有显著不同？网上学习发生了没有？本文力图通过对所在开放大学首批课程的教学开展情况所产生的实际数据进行分析，以期采用实证研究的方法来探讨这些问题。

二、文献综述

本文中，在线学习行为特指学习者注册某个远程教育机构的网络课程，并在其提供的学习平台和教学组织形式下开展的各种学习行为，具体包括登录平台、访问资源、参与各种学习活动、完成学习评价、与老师和同伴进行在线互动等行为。它和文献中常出现的“网络学习行为”存在一定区别[9][10]。后者一般是指学习者在由现代信息技术所创设的、具有全新沟通机制与丰富资源的学习环境中，开展的远程自主学习行为，泛指学习者在一个网络化的环境中，开展自主学习的一些行为[11]。

(一)在线学习行为特征研究

关于网络相关学习行为的研究，主要包括特征分析、模型构建、规律总结及服务措施改进等方面，一般通过两种途径进行。调查研究是主要途径之一。如远程学习者学习行为及规律分析[12]，如何提供全天候学习支持服务等[13]。途径二是通过分析学习者在线学习行为数据，如有研究登录数据、资源浏览数据和形成性考试数据等[14]，还有关于我国西部一所地州级电大部分学生的在线学习行为数据分析[15]等。调查研究法运用较多，但其存在一定缺陷，如不能充分、客观地反映远程学习者的实际学习行为。而远程学习平台所收集的大量学习者的在线学习相关数据，如果经过分析，更容易对学习中潜在问题进行诊断，以便教师及时调整教学策略。因此，本研究将采取第二种途径。

电大是我国远程教育机构的主力军，然而当前对于电大学习者学习行为特征的研究并不多。而且当前仅有的几个研究成果中涉猎的学习者学习行为比较单一，数据项不多，没有学习者浏览文本、视频等不同资源以及参加学习活动和完成作业等不同学习行为状况的分析与比较，也没有翔实可靠的学习成绩归因分析。另外，在当前电大转型为开放大学并进行一系列教学改革探索后，学习者的学习行为特征及其变化研究尚无人涉及。因此，开放大学的教学成效迫切需要从分析学习者行为特征中获得实证资料。

(二)研究主题及其框架

1.学习者在线学习行为过程

结合北京开放大学教学组织形式，如图1所示。研究框架图中把学习者在线学习行为过程分为四阶段：

(1)学习发生阶段：时间分配情况(含每一课程的登录次数、持续在线时间)；

(2)知识获取阶段：资源访问情况主要包括文本类型的资源和视频类型的资源(包括文本访问量、文本访问率、视频访问量、视频访问率、视频访问时长)；

(3)互动反思阶段：参与网上学习活动的情况，主要研究参与论坛帖子的互动数量(包括完成率、发帖量、回帖量、发新帖量)；

(4)学习巩固阶段：在线任务完成情况，如在线作业完成率。本研究还分析在线学习行为对学习成绩产生的影响以及从性别和学科两方面分析不同学习者的在线学习行为差异。

图1 研究框架图

2.关键概念操作性说明

(1)资源访问：将学习者点击打开一个资源的操作或者下载一个资源的操作视为学习者“访问”了该学习资源，定义“文本资源访问率”为文本型资源访问数除以文本型资源总数后所得百分比。视频类型的资源访问率的计算同理。

(2)讨论完成：将学习者在某讨论主题中回复了至少一个帖子视为完成了该讨论活动，定义“讨论活动完成率”为讨论活动完成数除以该课程主题讨论活动总数得到的百分比，定义学习者发布一个新帖为“发新帖数”，定义学习者回复他人的帖子数为“回帖数”，定义“发帖合计”为回帖数加上发新帖数。

(3)作业完成：将学习者在作业中提交了文档视为完成该作业，定义“作业完成率”为完成的作业数除以该课程设置的作业总数得到的百分比。每个学习阶段分析要素的相关方面说明如表1所示。

表1 学习者在线学习行为的分析要素

3.主要探讨的问题

(1)从四个学习阶段综合来看，开放大学学习者在线学习行为的基本情况如何？

(2)不同类型(如性别、学科之间)学习者是否存在在线学习行为之间的差异？

(3)在四个学习阶段的表现方面，开放大学学习者学习行为之间是否存在相关关系？

(4)开放大学学习者的学习成绩受到哪些在线学习行为因素的直接影响？

(5)本文对建立可行的开放大学教学模式能提供哪些借鉴？

三、研究方法

(一)研究样本

本研究以北京开放大学自主专业的首批课程和学习者为样本总体。首先采用分层抽样方法在6个已开设专业的16门课程中逐级选取9门课程样本(201位学习者，311人次学习)，既覆盖所有专业，又包括专业课和通识课。之后，又从各专业选择1门课(共6门课，195位学习者)，通过系统日志、用户访问数据库和学校为教学管理而开发的一系列报表，提取每位学习者的学习过程数据，包括其浏览文本资源、观看视频资源、参加讨论活动、完成作业等学习行为数据加以研究分析。样本分布情况如表2所示。

表2 样本课程及样本学习者情况构成表

(二)数据收集与分析过程

数据收集和分析在2015年2月中旬完成。根据需求利用微软EXCEL2013软件对数据进行删除重复项、统计等数据整理，利用IBM SPSS21.0软件进行数据的描述统计、相关性统计、均值比较统计和回归分析等。

四、研究结果

结合五个研究问题，本文依次采取描述性分析、相关分析、均值比较分析、回归分析等方法进行综合分析和讨论，并结合远程在线课程学习情况对开放大学教学提供一些建议。

(一)学习行为要素分析

1.学习发生阶段

经过对学习者在不同学习周登录次数的统计分析，学习者6周学习过程中每周的平均登录次数如图2所示。

图2 每周平均登录次数

上图中实线代表实际登录平台次数，虚线代表从第1周到第6周的发展趋势。虚线说明，每周平均登录次数总体趋势是下降的。学习者在第一周登录次数最多，接近17次，平均每天超过2次；而第6周登录次数最少，刚刚超过10次。总的算来，每周平均12.76次，每天平均1.82次。统计结果也表明，个体在线学习情况存在明显差异。

如图3所示，按照每周平均在线学习时间的统计结果生成，周均在线时间为2.34-3.49小时间。随着学习进程，在线时间逐周减少，即每周在线学习时间不均等。重点表现在第1周学习时间最长，第2周其次，最短是第4周，从1到4周逐步递减。然而在第5周又出现增长，但并未超过前两周。可能是因为学习者前两周的学习热情相对较高，也因为随着时间进展熟悉要求后，投入较少时间就可完成任务。而第5周可能因为考勤制度要求及要完成任务更重的大作业等原因，又需投入较多的时间。可以说，当前学习者每周在线学习时间(低于4小时)距离北京开放大学教学计划所制定的每周24小时推荐学习时间(含线上和线下)相距甚远。

图3 学习者周均在线时长

2.知识获取阶段

课程中的资源包括图片、文本、音频、视频、动画、多媒体课件等形式，其中被普遍使用的资源主要有文本型和视频型两类，被访问情况如表3所示。

表3 文本型和视频型资源的访问情况表

上表说明，文本资源访问率均值(26.13%)高于视频资源访问率(18.20%)，可能因为文本资源平面化呈现更便于浏览。但两数据之低都说明相当一部分在线课程中的教学资源没有被学习者访问，大量的文本资源和视频资源被学习者“无视”。后续访谈也显示，文本资源内容为完成讨论和作业提供了比视频更便于使用的素材。

视频资源长度均值为26.28分钟，最长达63.43分钟。视频资源访问时长比率均值经计算为73.45%。按观看长度比定义了5个比例区间(25%，50%，75%，97%，100%)，统计分配情况如表4所示。由于视频末尾往往是片尾字幕等信息，观看超过97%的长度被定义为“完整观看”。

表4 视频观看比例的空间分配表

上表说明被访问的视频中有57.6%的视频资源被完整观看，有42.4%学习者会中途放弃观看，其中有19.3%的视频资源仅被访问不到25%，其他三个区段访问量也都较低，比例巧合相同为7.7%。而有过半数学习者只要点开视频，就能坚持看完。因为有42.4%的学习者观看视频过程中会放弃观看，于是本研究又进一步统计学习者放弃观看的时长频次。将观看率低于97%的数据留存(共有281条数据)，分5区间来统计观看时长(分钟)的出现频次，如表5所示。

表5 视频资源访问时长(N = 281)

上表是对281条未被完整访问的视频资源的实际访问时长分析。坚持不到5分钟就放弃的人最多，达42.3%。而有近15%学习者会在5到10分钟内选择放弃。这一结果说明过长视频未发挥作用，而每一段视频开头5分钟最重要，成为“粘住”学习者的主要关注点。

3.学习互动阶段

在线学习活动包括讨论、Wiki、思维导图、测验等多种类型。所有活动中，讨论活动的使用是最普遍的，所有课程都在课程开发时精心设计了讨论主题，参与情况如表6所示。

表6 学习者参与在线学习活动的情况(N=195)

上表说明平均每门课有15.48个讨论活动主题，平均每周2.58个。从实际完成情况看，学习者平均完成13.60个讨论主题，讨论活动完成率达到87.04%。数据说明，学习者在线学习活动参与表现较为活跃，这可能与课程的考核方式有关。但学习者发新帖提问的情况不容乐观，每门课程新帖数均值仅为0.05帖，在195位学习者中，仅有6位学习者发了新帖，而其他学习者均没有发生这一行为。在一定程度上说明，学习者能积极学习，但不能主动提出问题，而“学生提不出问题才是最大问题”。

学习者回复主题帖，在线分享与讨论自己的思考与观点。上表回帖数均值为19.54，每周超过3条。发帖最多达到61条，即周均超过10条。与西部一个地州级电大学习者分析结果年均2.83帖[16]相比，比较乐观。回帖数除以活动主题数得到学习者对每个主题帖的发帖参与数均值是1.26次，说明有不少学习者在讨论活动中开展了多次互动。观察发现，回帖中不乏有学习者对主题的个性化思考，但学习者主要以回复主题帖为主，鲜有“生生互动”出现，其中也有不少是学习者对辅导教师回复的感谢言辞等。现有数据中很难发现学习者之间围绕某个主题展开相应的争论、观点碰撞和深入讨论。

4.学习巩固阶段

课程均采用以“作业”为主的形成性考核评价方式，作业主要以案例分析、小论文撰写、调研报告等成果的形式在线提交。作业完成率数据如表7所示。

表7 学习者完成在线作业的情况(N=195)

学习者作业完成率达82.66%。大部分学习者都能较好完成相应学习任务，如针对幼儿园领导者角色看法的作业中，“作为一个幼儿园的管理者，第一要真诚待人，信守诺言。第二，要以身作则。第三，要敢于负责任，敢下决断。”“管理者应具有沟通能力、协调能力、规划与统整能力、决策与执行能力、培训能力、统驭能力……但无论管理者的角色再怎么复杂多变，赢得员工的信任都是首要条件”。这些不同观点说明学习者的不同思考，并有个性化提炼，但也发现个别学习者作业有从网上抄的“嫌疑”。今后，学习平台可以考虑引入抄袭检查软件。

5.学习成绩表现

学习成绩是衡量学习者完成一门课程学习任务质量的重要指标。本研究课程的学习成绩由学习者完成形成性考核的得分组成，每周作业累计约占60%，其余40%由讨论活动得分累计组成。统计分析发现，学习者平均成绩为75.56(百分制)，居中等水平。课程平均合格率为86.67%。而不合格的学习者中，也包括个别因考勤不合格未通过课程的。

(二)不同类型学习者的差异分析

本研究试图从不同性别和不同学科两个因素来分析不同类型的学习者在线学习行为之间的差异。经过t值检验，结果如表8所示。

表8 学习者在不同性别、学科因素上的行为表现差异描述

从左侧数据看，女生的回帖量、文本访问率和登录次数均远超过男生，说明女性学习者在学习方面的积极性强于男性，与一般认识“女性在学习方面会更努力”一致。右侧数据表明，除“视频访问率”不存在学科显著差异，文科生的回帖量、文本访问率、作业完成率、讨论完成率、登录次数、在线学习时长和成绩方面，均显著超过理科生。说明学习者之间存在个体差异，须对在线学习做到“因材施教”，不能采取完全“无差”的教学安排。

(三)不同要素之间的相关关系分析

分析不同行为如何影响其它行为的发生，可以避免孤立地看待学习者在线学习行为的发生。为此，本研究用皮尔逊积差相关分析方法探讨了不同要素间的相关性，如表9所示。

表9 在线学习行为各要素之间的相关程度

学习者成绩与多种行为要素(除“发新帖数”)均存在显著相关关系，说明在线学习行为与成绩的密切关系，特别表现在作业完成率与其成绩之间达到强相关(0.61，强相关)。学习者讨论活动的完成率与学习成绩存在中等相关关系。后两者充分说明，积极参加在线讨论学习和完成作业等活动，能更显著提高学习成绩。讨论活动完成率与作业完成率达到强相关的关系(0.63，强相关)。但是学习者参与在线活动、完成作业与资源访问之间的相关性值得关注。视频资源除了与“作业完成率”存在显著相关(0.22，弱相关)，但与其他几项主要学习活动要素(回帖数、发帖合计、活动完成率)之间完全不相关。文本资源访问方面，资源访问率与“回帖数”“发帖合计”活动要素之间均显著相关(0.36和0.37)，但与“作业完成率”“活动完成率”之间均不存在显著相关关系。这一结果非常值得思考。资源访问情况本应对学习者在线学习活动或学习任务的完成具有直接影响。研究数据表明，资源访问情况并未“有效”影响他们参与在线学习活动和完成作业。

(四)行为要素对学习成绩的回归效应分析

本文利用回归方法对学习成绩影响因素进行了回归分析。分析过程是将“成绩”作为因变量，将学习者学习行为的所有要素(发新帖量、回帖量、发帖合计、讨论完成率、作业完成率、视频访问率、文本访问率、登录次数、在线时长等9个预测变量)作为自变量，做逐步线性回归分析，结果如表10所示。

表10 预测学习成绩之逐步多元回归分析摘要表

进入回归方程式的显著变量共有3个，多元相关系数为.695，联合解释变异量为.483，即表中3个变量能联合预测成绩48.3%的变化量。而就个别变量的解释量来看，以作业完成率层面的预测力最佳(解释量为37.2%)，其余依次为课程登录次数、文本访问率(解释量分别为9.3%、1.8%)。由此可知，影响成绩的主要因素为作业完成率和登录次数，此外还受到文本访问情况影响。

五、讨论与分析

基于上述分析，开放大学学习者明显表现出一些在线学习的特征。

(一)在线学习行为的总体特征

1.重开端：学习者会在前两周以较多的学习时间投入在线学习。随着六个学习周时间的发展，学习者的周均登录次数在逐渐下降。学习者前两周平均在线学习时间都高于后面四周。可以说，相比于后几周来说，学习者前两周学习更投入。因此，抓好前两周的教学安排是关键。同时，需要为学习者提供更多支持，避免学习中段的惰性。

2.轻视频：相比于视频资源来说，学习者更喜欢访问文本资源。仅有18.20%的视频资源被访问(文本访问率为26.13%)，即便访问了，也有近一半只访问了前5分钟。理科生的视频资源访问率更低，仅14.72%。为此，要进一步分析，为何投入较大、制作过程相对复杂的视频型资源却没有受到学习者喜爱？一般印象中，视频因其内容的丰富性、有声音、有教师的形象等因素更应该受到学习者的喜好。视频的开发是否还需要改进等问题也需进一步探讨。

3.重考核：在线学习行为主要围绕教学要求和教学任务展开。未被计入成绩与考勤的文本资源和视频资源访问率普遍偏低；然而被计入成绩和考勤的讨论活动和作业的完成率较高。回归分析结果也发现，学习者成绩受到登录次数与教学考核相关因素的直接影响。“重考核”也体现在学习者第5周在线时间超过与之接近的前两周，说明学习者在面临课程结束前的考核关键期会更关注学习。

4.轻反思：学习者在学习过程中按照教学要求能回复主题帖子，但深入互动不多，“生生互动”更少，且几乎没有主动发新帖子。在学习互动阶段，突出的表现就是学习者只按照教学要求回复相应的帖子，大多讨论的内容都是简单回复，未能开展相对深入的互动讨论，难以形成积极的虚拟学习氛围。特别是在发新帖方面，一门课程最多才有2条新帖子。这充分说明，学习者在线学习过程中，没有充分分享自己的学习问题和学习思考，缺乏有效的学习反思过程。

(二)借助“微课”理念，开发适合在线行为特征的资源

本研究数据分析发现，19.3%的学习者在观看视频不到四分之一的时候就已经放弃了。有近半数的学习者只观看了不到5分钟。而课程视频资源的平均长度26.28分钟，最长的63.43分钟，浪费确实极大。加强对视频内容和形式的设计，把握好视频的前5分钟才有可能更好吸引学习者。内容要能够有吸引点，能够有粘住学习者的“法宝”。

随着信息技术的不断渗透，特别是移动互联网时代的到来，学习进入到了碎片化、移动化的“微时代”，一些“微课程”“微视频”的观念不断地进入到教育教学领域。视频资源因其媒体内容的丰富性、动态性等特点而受到学习者的青睐。微视频具有哪些特征呢？内容少，针对性强，通常会以一个知识点或一个教学环节或一类教学活动为单位；时间短，内容精，通常在5-10分钟内，以吸引学习者注意力，实现教学资源更有效地分享与交流；数据量小，易于网络传输分享，方便自主学习。为此，建议借助“微视频”理念开发适合学习者当前在线学习行为特征的资源。微视频也便于教师开展灵活的在线教学活动，避免单一化教学模式。

(三)优化学习评价和学习活动的设计，促进“积极学习空间氛围”的形成

学习者参与在线学习活动和完成作业情况与资源访问之间的相关不太显著(除了视频资源访问率与作业完成率之间的弱相关关系)，也就是说，资源访问情况并未“有效”影响他们参与在线学习活动和完成作业。学习者的讨论参与率与作业完成率远高于文本与视频资源访问率。可能因为讨论活动和作业计入考勤和成绩，并且是成绩中最重要的组成部分。与学习者以成绩为导向的特点[17]相关。尽管发帖量较多，是以往电大学习者的几十倍；但帖子质量有待提高，鲜有学习者主动提问、发起讨论和“生生交互”。

如何促进学习者访问资源，提升学习者参加在线互动学习的热情，并最终改进在线学习质量与效果呢？国外研究发现，在13个最频繁的在线学习行为之中，学习者最重视沉浸在“积极在线学习氛围”，这个氛围会影响学习者努力或为学习网络做出贡献。如何促进学生的共享和知识创造才是教师要努力思考和实践的[18]。建议考虑优化学习评价和学习活动的设计与引导，来促进学习者对资源的深入学习以及积极学习氛围的形成，如遵循学习目标引领的学习评价、学习活动、学习资源等教学设计路径，告知学习评价、学习活动与学习资源的相关性来引导学习者访问学习资源，联系真实生活设计引导学习者把学习内容与实际生活体验衔接起来，在学习思考中发现和创新，精心设计小组学习活动，加强辅导教师引导和要求等。

(四)加强对学习互动的质量检验，促进网上学习真正发生

网上学习是否真正发生？早在2008年，就有文献提出我国学习者的网上学习并没有真的发生。即使发生了，也只是表面的学习，而没有深层次的学习。信息时代的学习应当是以发现为主的知识建构，是社会性的互动体验过程，需要学习者充分发挥其主动性[19]。北京开放大学近年开展的教学探索，通过建立起一套学生网上自主学习的制度和规则，提供辅导教师和咨询师协同督导及评价、学生签署协议自我管理等多种方式，以促进网上学习得以发生[20]。现在看来，大多数学习者在线学习能够自主进行，学习参与率比以往明显提高。16门课程顺利实施和反馈，体现出学习平台的稳定运行、功能丰富，满足教与学的基本需求，辅导教师和学习咨询师在指导、引导、促进和督促学习者学习方面起到了良好的作用。

不足的是，“亦学亦师”现象还未被广泛发现。如何发挥成人学习特点，给优秀学习者提供“线”上担任“隐形老师”的机会，促学促长，都有待进一步采取措施。建议加强对在线互动质量的检查和评价，从教学质量督导角度细化规则和落实检查，重视学习者的学习体验和满意度调查与访谈，发现真实问题，并从课程的设计与开发、辅导教师的引导与促进、平台技术支持以及学习支持服务提供等方面的改进来解决问题。

六、研究结论与建议

本研究认为，当前开放大学远程学习者在线学习行为特征主要存在“两重两轻”。两重是“重开端、重考核”。两轻是“轻视频、轻反思”。无论是“重”，还是“轻”，都可以成为下一步提升在线学习行为质量改革的抓手。针对学习者“重开端、重考核”，进一步说明网络课程的在线运营要能够以开端为导入，以评价为吸引。针对学习者“轻视频、轻反思”，需要进一步提升资源质量，改进学习评价和学习活动的设计与引导来促进“积极学习空间氛围”的形成。成人学习不仅要立足于课程，还要能够迁移到生活中、工作上，这样才能吸引他们继续在远程学习方式上为自己的人生助力，也能体现出“互联网+ 教育”的真正价值！

只有学习者行为(如课程分数、被感知的学习以及对媒体的满意度)才能真正预测学生的学习效果[21]。当前，北京开放大学的教育实验已经迈开了坚实的一步，完成学业的学生获得了较好的课程成绩，学生积极登录学习平台，有参与讨论回帖、完成作业等实质性的学习情况发生，但在线学习时长欠缺，对媒体资源的使用和满意度不足，自主学习和思考的表现不强。从这一点来看，北京开放大学自主本科专业首批课程的运行机制和人才培养效果在达到一定要求的基础上，还需要不断改进。甚至可以说，距离理想开放大学构建目标还有很长的路。开放大学需要立足现实，不断实践，寻找新的视角和发展思路。

[1][20]胡晓松.学习贯彻十八届三中全会精神 扎实推进北京开放大学建设[J].北京广播电视大学学报,2014,(3):3-11.

[2]陈丽,张伟远,郝丹.中国远程学习者学习风格特征的三维模型[J].开放教育研究,2005,11(2):48-52.

[3]王迎,安玉洁,黄荣怀.远程学习者特征模型的构建研究[J].开放教育研究,2006,12(1):47-53.

[4]陈庚,安玉洁,李亚春等.远程学习者特征研究的现状[J].中国远程教育,2006,(11S):13-15.

[5][9][11]彭文辉,杨宗凯,黄克斌.网络学习行为分析及其模型研究[J].中国电化教育,2006,(10):31-35.

[6][7][14]魏顺平.在线学习行为特点及其影响因素分析研究[J].开放教育研究,2012,18(4):81-90.

[8][19]黄荣怀,张振虹,陈庚等.网上学习:学习真的发生了吗?——跨文化背景下中英网上学习的比较研究[J].开放教育研究,2008,13(6):12-24.

[10]徐红彩.在校大学生网络学习行为的调查与研究[J].电化教育研究,2005,(6):61-63.

[12]彭文辉,杨宗凯,涂山音等.网络学习者的学习行为调查及分析[J].中国电化教育,2007,(12):52-56.

[13]曾祥跃,袁松鹤.远程学习者网络学习行为的调查与分析[J].中国远程教育,2008,(7):47-51.

[15][16]张红艳,梁玉珍.远程学习者在线学习行为的实证研究[J].远程教育杂志,2013,(6):42-47.

[17]里查德·弗雷曼.远程学习材料的设计与开发[M].北京:中央广播电视大学出版社,2008.

[18]Yeh Y C.Analyzing Online Behaviors,Roles,and Learning Communities via Online Discussions[J].Educational Technology amp; Society,2010,13(1):140-151.

[21]Arbaugh J B.System,scholar or students? Which most influences online MBA course effectiveness?[J].Journal of Computer Assisted Learning,2014,30(4):349-362.

孙月亚：北京开放大学课程中心副主任(主持工作)，研究方向为网络学习平台、远程学习分析、网络课程教学设计(sunyy@mail.bjou.edu.cn)。

2015年4月26日

责任编辑：赵兴龙

Characteristics Analysis of Online Learning Behavior of Distance Learners in Open University

Sun Yueya
(Course Center,Beijing Open University,Beijing 100081)

Looking into the effect of reform in the initial period of Open University Construction,the article explored the characteristics of online learning behavior according to the four stages,based on the statistics of online learning recorded data in Beijing Open University independent undergraduate teaching practice.The results indicated that there were four critical characteristics of those Open University learners online learning as following.(1)more efforts at beginning.Learners usually take more time on online learning in the fi rst two weeks.(2)less attention to video.Compared to video resources,learners often prefer to text resources.(3)assessment oriented.Learners’ online learning behavior was directly affected by assessment of online teaching.(4)less re fl ection.Learners don’t post or interact so much.China’s current construction practice of Open University is still in the preliminary stage of the experiment,and has a long way from the mission objectives of national education system reform.Open University needs to be based on reality,practice,fi nd the angle of view and the new development ideas.

Open University; Distance Learner; Online Learning Behavior; Characteristics Analysis; Empirical Study

G434

A

1006—9860(2015)08—0064—08

* 本文系北京市教育委员会社科计划面上项目“北京开放大学网络学习与管理平台功能开发和应用研究”(项目编号：SM201351160002)研究成果。