远程学习者二维满意度评价量表编制及其应用研究——以“网上人大”为例

岳俊芳，孙道金

(中国人民大学 继续教育学院 网络教育部，北京 100083)

远程学习者二维满意度评价量表编制及其应用研究
——以“网上人大”为例

岳俊芳，孙道金

(中国人民大学 继续教育学院 网络教育部，北京 100083)

为了更好地尊重和维护学生权益、确保网络教育的办学质量，建立基于学生视角的教学评价机制是十分有益的。该文在分析总结顾客满意度以及网络教育学生满意度评价等相关文献调研的基础上，以中国人民大学网络教育为例，设计了远程学习者二维满意度评价指标体系和评价方法。通过开展问卷调查获得了评价数据，利用SPSS19.0对评价数据进行了统计分析。研究中利用因子分析、独立样本T检验对问卷进行了检验和修订，修订后的二维满意度评价量表结构良好、信度较高。对满意度各因素及其项目进行了分析评价，对不同群体学生的多项指标进行了差异比较。结果显示，远程学习者的期望质量和感知质量均较高。但是，各个项目均没有达到学习者的期望水平，其中学习资源(F4)、教学模式与课程指导(F1)两个层面的绩效差距相对较大。最后，该文从强化服务意识提高服务能力、重视品牌建设、完善数字资源体系、加强实践教学、开展个性化服务，以及完善学生满意度评价机制等方面探讨了学生满意度提升的策略建议。

网络教育；质量评价；学生满意度；量表编制；策略建议

网络教育，也称作现代远程教育，是综合运用现代计算机技术、通信技术、多媒体技术来实现系统教学和通信联系的新型教育形式[1]。截至2013年，我国累计招收网络教育本专科学生1500多万人，累计毕业学生1000多万人[2]；开展非学历教育进行专业技术人才培训累计数千万人次。网络教育已经成为我国高等教育体系的重要组成部分，对于推进我国终身教育体系和学习型社会的建设起到了重要作用。2014年1月，国务院常务会议提出进一步深化行政审批制度改革的三项重要措施，指出国务院将取消和下放“利用网络实施远程高等学历教育的网校审批”。2015年10月，国务院发文取消高校现代远程教育校外学习中心(点)审核。浙江省教育厅率先从2015年起，不再受理全国远程教育试点高校建设提出的校外学习中心审批申请。上述举措意味着将有越来越多的办学机构拥有远程高等教育的办学资质，网络教育的生源市场竞争将会越来越激烈。在此背景下，远程高等教育院校需要确保教育质量，不断优化学习体验、吸引并保有一定生源规模，从而保障网络教育的长远持续发展。本研究基于网络教育中最重要的利益相关者——学生的视角，以中国人民大学网络教育(即“网上人大”)为例，开展网络教育学生满意度评价量表的编制及其应用研究。

一、研究概述

学生满意度，是学习者在参与学习活动时，个体需求或愿望实现的一种心理感受。如果需求或愿望得到满足，学习者感到愉快，则表示学生满意度高；如果需求或愿望未得到满足，学习者感到不愉快，则表示学生满意度低[3]。从产生的时间长短来分，满意度通常分为特定情形满意度和累积满意度，前者是用户在某特定情形下使用产品或服务后短期内做出的满意程度评价，后者是用户在某一段时期内多次使用产品或服务后做出的满意度评价[4]。本研究中的学生满意度属于累积满意度。

学生满意度评价在国外应用较为广泛。1966年，美国教育委员会最早使用合作制度研究方案评价新生满意度，并沿用至今[5]；2006年，美国研究者Naj Shaik、Sue Lowe&Kem Pinegar通过对180名远程学生的调查，构建了远程学习服务质量测量量表。在众多学生满意度评价量表中，以在美国顾客满意度指数模型基础上研制的《大学生满意度量表》(the Student Satisfaction Inventory，SSI)应用最为广泛，该量表采用满意度、重要度两个维度进行测量，通过计算两者之间的绩差获知学校各项工作对学生期望的满足程度。

在国内，专家学者对网络教育学生满意度评价进行了多种形式的研究。范祖仲对网络高等教育质量监控体系进行了研究，他分析探讨了我国网络高等教育质量监控的目标定位，提出了我国网络高等教育质量监控的主要内容，论述了我国网络高等教育质量监控的方式与方法[6]；禹丽锋进行了网络教育培训课程的学员满意度研究，提出了满意度提升的策略建议[7]；杨晓英对网络教育非学术性支持服务和学生满意度关系进行了研究[8]；曹嘉碧认为，校外学习中心是网络试点院校与学生进行沟通和交流的重要纽带。他对西部校外学习中心提供的支持服务现状进行了分析，并提出了改进措施[9]；李峰对ACSI及TAM模型进行了调整，提出了中国网络远程教学学员满意度指数模型(CNESI)，并进行了模型验证分析；研究认为，为提高网络教育的满意度，需要注重网络教育系统开发中的实用性和便利性问题[10]；王莉艳以ACSI模型为基础，建构了远程开放教育顾客满意指标(ODE-CSI)模型[11]；陶宗琮将用户满意和信息技术接受结合起来，构建了网络教育系统用户接受模型，以电子科技大学网络学院为例，探讨了系统特征如何影响用户满意，进而影响网络教育系统的接受行为[12]。胡勇以《远程教育和网络教育应用》网络课程为例，探讨了学习者在远程学习中个人和小组特征对学习满意度差异带来的影响。结果发现，社会临场感、学习态度、学习时间、学习风格，以及小组内部冲突等因素会对学习满意度产生显著影响[13]。

然而，上述研究也存在一些不足和缺陷，主要体现在大部分研究缺乏系统性，研究不是连续的，多是偶尔测评一下教学服务质量的学生满意度；在实践中，学生满意度评价并没有得到足够重视。学生没有充分参与到对网络教育质量的评价中，学生对教学测评的应用范围比较小，学生满意度评价在教育质量管理中的实际应用不够深入、影响力不够。

二、研究设计

根据上述文献的回顾和分析，本文提出网络教育学生满意度评价二维量表(Distance Learners’Two-Dimensional Satisfaction Questionnaire，DLTDSQ)，提出网络教育学生满意度评价的影响因素是期望质量和感知质量。

(一)研究内容

本研究基于“网上人大”的办学实际，充分考虑影响网络教育教学质量的各种影响因素。指标体系的设计和修订充分考虑学生反馈、专家意见、以及辅导教师建议。经过多次修订，将学生满意度评价内容确定为以下部分：(1)学生基本个人信息，主要包括学生姓名、性别、入学批次、教学站、年龄、专业、层次、是否跨专业、所在省市等基本人口信息；(2)期望质量和感知质量评价子量表，分别有5个维度：教学模式及制度、教学过程、教学平台、学习资源、学生管理及支持服务，5个子量表共计27个题项；(3)满意度综合评价，共设计2个题项。满意度各评价题项的测量均采用李克特5级量表进行，“1”代表很低，“2”代表较低，“3”代表一般，“4”代表较高，“5”代表很高。

(二)研究对象与数据收集

本次调查研究的对象为2015年“网上人大”的注册在读生。将调查问卷录入到“网上人大”问卷调查系统，通过手机短信通知样本学生填写问卷。学生填写问卷时需要通过身份认证，且只能填写一次，以保证样本数据的有效性。最后，通过短信催促没有及时填写问卷的学员填写。

(三)样本特征

在本次调查中，共获得调查数据387条。经过复核后剩余有效记录279条，有效率为72.09%。利用SPSS19.0统计软件、Access数据库进行数据处理和统计分析。对获得的279条有效数据进行数据统计，得出样本的基本特征如下：(1)男、女生样本比例分别为39.8%、60.2%，男生的样本量偏低于女生；(2)在年龄方面，样本的平均年龄为31.6岁，最小年龄19岁，最大年龄53岁；19-35岁年龄段的样本最为集中，有202人(占72.3%)；(3)在入学批次方面，2013、2014年度4个入学批次的样本量较多，两个年度样本分别有96人、143人，合计占85.7%。2008-2012年5个年度10个入学批次学生的样本所占比率偏低(37人、占13.4%)；(4)在专业方面，会计学、工商管理、人力资源管理、法学、金融学、汉语言文学、市场营销、公共事业管理、国际经济与贸易、社会工作、财务管理、传播学、财政学共13个专业均有样本。其中，会计学、工商管理、人力资源管理等3个专业的样本量均超过了30个；(5)在学历层次方面，专起本和高起专学历层次的样本最多，分别占48%、39.4%。其他层次的样本较少，均不超过30人；(6)在样本的省市分布上，279个样本分布在全国22个省市，浙江、北京、广东、山东、安徽等5个省市样本量均超过了20人，其余省市样本量均不足20人。

三、研究结果

(一)问卷检验与修订

为了保证问卷的质量和测量的精确度，需要对问卷中的评价量表进行项目分析、以及信度和效度的检验。本研究采用Cronbach’s Alpha系数来判别量表的内部一致性，根据Nunnally(1978)的建议，Cronbach's Alpha系数大于0.7其信度就可接受。量表的效度可分为内容效度(Content Validity)和结构效度(Construct Validity)，内容效度是测量目标与测量内容之间的适合度与相符性。本研究中的问卷经过了相关文献研究和多次调查反复修改得来，因此具有一定的内容效度。以下对问卷进行项目检验、信度检验和结构效度检验。

1.项目检验

对问卷中质量评价的绩效差距(期望质量评价与感知质量之差)，共计27个题项，求出各题项的总分，以27%为临界分为高低组，进行独立样本T检验。经检验，高分组和低分组在各题项上均具有显著区分度(P＜0.001)。

2.效度检验

对质量评价的绩效差距量表的27个题项进行因素分析，以检验绩效差距量表的结构效度。研究中利用主成分分析法(PC)抽取共同因素。因素抽取时，抽取特征值大于1的因素，以最大变异法进行正交转轴。研究中根据项目划分与原层面拟合程度、题项的聚集效果和区分效果进行删除或调整。KMO测度和Bartlett球体检验数据表明适合进行因素分析。本次因素分析经过8次迭代共萃取出4个因素，分别解释变异量的16.873%、16.424%、13.133%、11.888%，累计解释变异量的58.318%。经过旋转后提取出的4个因子，其中3个因子与指标体系设计中基本一致，1个因子由指标体系中的2个层面合并而成。提取的每个因子涵盖了载荷值大于0.4的不同变量。27个题项中，23个题项在其他维度上的载荷值均不超过0.4。因此，绝大多数题项所在因子的区别效度和聚敛效度都比较理想。

观察表1因素分析数据摘要可以看出，绩效差距量表因素结构调整如下：

(1)因素1包含了9个项目：“教学进度安排是合理的”“课程学习辅导是及时可用的”“学习评价内容及程序是清晰合理的”“课程设置是符合社会需要的”“经常开展生生、师生互动的学习活动”“经常开展了应用型较强的实践教学活动”“教学目标是明确合理的”“辅导教师善于激发学生的学习兴趣”“辅导教师经常推荐适合的电子资源”。上述项目包含在原指标体系中的教学模式及制度、教学过程两个因素中，重新命名为“教学模式与课程指导(F1)”。

表1 绩效差距量表因素分析数据摘要

(2)因素2包含了以下7个项目：“选课程序是清晰便捷的”“学生手册为我的学习提供了有效指引”“学费的支付手续是便利的”“学院为我进行了科学的学习策略指导”“学务老师工作耐心细致、效率较高”“教师对我的学习进度进行了个性化督导与关怀”“学院为经济困难学生提供了经济上的帮助”。上述项目包含在原指标体系中的学生管理及支持服务因素中，依然命名为“学生管理及支持服务(F2)”。

(3)因素3包含了以下7个项目：“网络平台很容易使用”“我能顺利的在学习平台上找到所需要的功能”“网络平台为个性化学习提供了便利”“网络平台访问速度快”“我能够通过各种移动终端进行有效学习”“提供了恰当、及时的技术支持与帮助”“网络平台提供了我所需要的各类信息”，依然命名为“教学平台(F3)”。

(4)因素4包含了以下4个项目：“网络课程教学品质很高”“网络课程设计有清晰的导航”“纸介课程教材内容卓越”“学习指导材料对课程学习是适当的”，依然命名为“学习资源(F4)”。

由上述分析看出，经由因素分析后调整而成的绩效差距量表，具有较好的结构效度，可以开展进一步的分析。

3.信度检验

本研究通过内部一致性方法进行量表的信度检验。对修订后的4个绩效差距子量表、1个绩效差距总量表的Alpha系数进行检验。结果表明：5个量表的Alpha系数分布在0.846～0.949之间。各量表的Alpha系数均大于0.7，表明各量表内项目间的一致性很好，均为信度较高的量表。

表2 教学质量三级指标评价

(二)质量评价

1.描述统计

在27个三级教学质量评价指标中，期望质量评价得分分布在4.165-4.548分之间，感知质量评价得分分布在3.932-4.416分之间，各项指标期望质量和感知质量评价普遍都较高，如表2所示。在期望质量的评价中，期望质量最低的5项为：经常开展了应用型较强的实践教学活动、网络课程教学品质很高、学生手册为我的学习提供了有效指引、我能顺利的在学习平台上找到所需要的功能、经常开展生生/师生互动的学习活动；期望质量最高的5项为：教学目标是明确合理的、网络平台提供了我所需要的各类信息、教学进度安排是合理的、提供了恰当及时的技术支持与帮助、课程设置是符合社会需要的。在感知质量的评价中，评价最低的5项为：经常开展了应用型较强的实践教学活动、网络课程教学品质很高、经常开展生生/师生互动的学习活动、学生手册为我的学习提供了有效指引、我能顺利的在学习平台上找到所需要的功能；学生评价最高的5项为：网络平台提供了我所需要的各类信息、教学目标是明确合理的、辅导教师善于激发学生的学习兴趣、教学进度安排是合理的、学费的支付手续是便利的。

经过汇总，在质量评价的4个层面中，教学模式与课程指导(F1)、学生管理及支持服务(F2)、教学平台(F3)三个层面的期望质量和感知质量得分较高。相比较而言，学习资源层面的期望质量、感知质量得分偏低。

2.绩效差距

绩效差距是学生对项目事前期望质量和实际感知质量评价之间的差距，即期望质量与感知质量之差。绩效差距分析可以找出期望和感知之间差距较高的领域，以便采取措施使服务更接近学生的期望。绩效差距结果表明，有多个项目的期望质量与感知质量差距相对较大，需要给予关注或加以改进，主要有以下5个方面：经常开展生生/师生互动的学习活动、经常开展应用型较强的实践教学活动、辅导教师经常推荐适合的电子资源、学生手册为我的学习提供了有效指引、学务老师工作耐心细致/效率较高；期望质量与感知质量的差距相对较小的5项有如下：网络平台提供了我所需要的各类信息、网络平台很容易使用、辅导教师善于激发学生的学习兴趣、学院为我进行了科学的学习策略指导、学费的支付手续是便利的等，这些项目项目分别属于教学平台、教学模式与课程指导、学生管理与支持服务等方面，较好的满足了学生的学习需求。

对质量评价的二级指标进行绩效差距比较，结果表明：学习资源(F4)、教学模式与课程指导(F1)两个层面的差距相对较大。学生管理及支持服务(F2)、教学平台(F3)等层面满足学生期望的程度相对好，可维持现状、或略加改善，如表3所示。

表3 教学质量二级指标评价

(三)学生满意度综合评价

在学生对中国人民大学网络教育的满意度综合评价中，非常满意、比较满意度的人次分别有133人(49.08%)、104人(38.38%)，合计占87.46%；评价为一般的有29人(10.70%)，不满意有2人(占0.74%)。在对学习体验满足期望的程度评价中，满足程度非常高、比较高的人次分别有114人(42.07%)、111人(40.96%)，所占比例合计83.03%；评价为一般的有45人(16.61%)，满足程度不高的有1人(占0.37%)，如表4所示。

表4 学生满意度综合评价

在满意度评价不高的学生中，学生反映存在的问题主要有：(1)课程陈旧；(2)没有组织，缺乏交流，全靠自学；(3)比较书本化，和实际结合不够密切。

(四)差异比较

为进一步了解网络教育学生满意度评价各指标的影响因素，分别对不同学生群体的绩效差距—教学模式与课程指导(F1)、绩效差距—学生管理及支持服务(F2)、绩效差距—教学平台(F3)、绩效差距—学习资源(F4)、绩效差距(F)、满意度综合评价共计6个指标进行差异比较分析。结果显示，不同性别、专业和地域的学生群体在上述指标上呈现出差异。

1.性别差异

利用独立样本T检验进行男生和女生之间在6个指标上的差异比较。如表5所示，男生的满意度综合评价水平显著高于女生，而女生的绩效差距—教学模式与课程指导(F1)、绩效差距—教学平台(F3)、绩效差距—学习资源(F4)、绩效差距(F)相比男生更大，有更大的缺口。T检验表明，男、女生的绩效差距—学习资源(F4)、满意度综合评价之间的差距达到了显著水平。

表5 不同性别学生的差异比较

2.专业差异

对法学、工商管理、汉语言文学、会计学、金融学、人力资源管理6个专业学生进行6个指标的差异比较。如表6所示，法学专业学生的绩效差距(F)最小，人力资源管理专业学生的绩效差距(F)最大。事后比较表明，各专业之间在6个指标上的差异均没有达到显著水平。

表6 不同专业学生的差异比较

3.地域差异

对安徽、北京、广东、山东、浙江5个省市的学生在6个指标上进行差异比较。如下页表7所示，在绩效差距—教学模式与课程指导(F1)、绩效差距-学生管理及支持服务(F2)、绩效差距—教学平台(F3)、绩效差距—学习资源(F4)、绩效差距(F)5个方面，广东省学生的差距最大，其次为北京，安徽、浙江和山东等省学生的差距均较小。与绩效差距评价的表现相反，广东学生在满意度综合评价方面的评价最低，安徽、浙江等省的学生的评价较高。

对不同省市的学生在6个指标上进行单因子变异数分析。符合同质性假定采用LSD事后检验法，不符合同质性假定采用Tamhane' T2事后检验法。事后检验的结果表明：不同省市学生在绩效差距—教学模式与课程指导(F1)、绩效差距—教学平台(F3)、绩效差距(F)、满意度综合评价等方面的差异达到了显著水平，前3者符合同质性假定，后者不符合同质性假定。(1)绩效差距—教学模式与课程指导(F1)方面，广东学生的差距显著大于浙江学生的差距；(2)绩效差距—教学平台(F3)方面，没有检验出不同省市学生之间的显著差异；(3)绩效差距(F)方面，广东学生的差距显著大于浙江学生的差距；(4)满意度综合评价方面，广东学生的满意度综合评价显著小于安徽、北京、山东、浙江等省学生的满意度综合评价。

表7 不同省市学生的差异比较

四、结论与建议

本次远程学习者的满意度评价研究，编制出了二维满意度测量量表，经过修订和调整，量表包括4个层面、27个项目。经过检验，修订后的量表结构良好、信度较高。评测结果显示，“网上人大”学生满意度评价的4个层面中，学习者的期望质量和感知质量均较高，其中学习资源(F4)、教学模式与课程指导(F1)的绩效差距较大，教学平台(F3)、学生管理及支持服务(F2)的绩效差距相对较小。在三级指标中，有多个项目的期望质量与感知质量差距相对较大，需要给予关注或加以改进，主要有以下5个方面：经常开展生生/师生互动的学习活动、经常开展应用型较强的实践教学活动、辅导教师经常推荐适合的电子资源、学生手册为我的学习提供了有效指引、学务老师工作耐心细致/效率较高。上述结果显示，学习者尽管对参加“网上人大”的学习体验有较高的感知质量评价，但是各个项目均没有达到他们的期望质量，存在不同程度的绩效差距。针对上述评价结果，提出学生满意度提升的策略建议：

(一)树立以学生为中心的服务质量观，提升教职员工的服务意识和职业能力

由于网络高等教育脱胎于原来的函授教育或成人教育，在教育观念、管理制度、教学方式等方面都带有传统教育的烙印。随着网络教育办学门槛的逐步降低，网络教育市场化的属性越来越明显，生源竞争将会日趋激烈。网络教育的生源对象是在职成人，他们面临着多种入学机会的选择。因而，学生在一定程度上就是办学院校的消费者，尊重并维护消费者的权益是现实的选择。

在这样的背景下，建立以学生为中心的全面的服务质量观，将学生视为服务的对象，以学生的满意度评价作为学院工作考核的标准之一是十分必要的。网络教育院校的学生满意度与教职员工的服务意识和职业能力息息相关，要提升学生的满意度水平，最根本的还是要增强网络教育教职员工的服务意识和职业能力。教职员工缺乏服务意识，或者职业能力低下，优质的教学资源、个性化的学习支持服务就无从谈起，提升学生满意度水平也就无从谈起。

因此，转变落后的教育观念，建立以学生为中心的服务质量观是提升学生满意水平的基本要求[14]。这就需要明确并规范相关部门和个人的岗位职责和工作标准，并定期对教职员工进行服务观念和工作技能的培训。

(二)建立符合人才培养目标的资源和教学体系，优化学生对网络教育各环节的学习体验

绝大多数网络学院的教学计划、课程设置以及课程内容都参照了校内本科或继续教育学院，与学习者的理论素养和职业需求都存在一定的偏差，与网络教育的人才培养目标也不完全吻合。因此，依据人才培养目标来设立网络高等教育的教学计划和课程内容，是资源建设的起点，增强实践教学则是重要的抓手。

1.建立丰富、实用、更新及时的数字教学资源体系

中国人民大学网络教育现有的课程资源基本能够满足学生的各类学习活动，但还有很多可以改善的空间。首先，需要持之以恒地建设、更新、优化网络课程资源。继续增强课程的应用性，并根据理论和实践变化不断更新课程内容；在确保知识体系完整的前提上，以微课化、模块化的方式组织课程资源。其次，网络教育学生远离校园，当地的传统图书馆通常也不能满足需要。因而，数字图书馆在他们的学习过程中就非常重要。目前已有的数字图书馆只有两个数据库，即Apabi数字图书馆和万方论文数据库，资源种类单薄、且馆藏资源数量较少，远远不能满足学生需求[15]，需要及时地补充更多种类的资源库，比如中国知网(CNKI)、超星数字图书馆以及新东方多媒体资源库等。第三，丰富的互联网信息资源对于网络教学有着重要的意义。但是，由于网络信息杂乱无章，需要利用专业软件(如InfoRadar)在网络信息中挖掘、整理出有价值的信息，通过分类的或目录式的方式，为学生提供学科网络资源的导航。

2.强化实践教学，着力于提升学生的工作实践能力

网络教育学生是在职成人，因此网络教育是以职业能力培养为核心的应用型教育。实践教学是网络教育各环节中至为重要的一环。但是，在当前的网络教学中实践教学还比较薄弱。为了培养更多高素质应用型人才，网络教育需要在资源建设、教学辅导等过程中把职业教育摆在更加突出的位置。为了有效的开展实践教学，要制定实践教学的规范，开设更多的实践教学课程，并对实践教学的过程进行监控，逐步形成规范的制度化的实践教学机制[16]。实践教学方案的设计中，要聘请企业有丰富经验的工作人员作为兼职导师，争取做到“学校培养的，就是企事业单位所需要的”。在开展实践教学过程中可以采取多种形式，自主建立、或者校企合作共建实训基地是实践教学的重要形式，也可以考虑采购兄弟院校的实践教学课程，这类课程具有成本低廉的优势。

3.开展个性化学习支持服务，强化学习进度管理

个性化的学生支持服务也是网络教育办学环节中的一个薄弱环节，可以采取以下措施进行加强改进：

(1)开展入学教育，端正学生的学习观念，提高学生学习的主观积极性。目前，不少学生依然残留“唯文凭”的不良观念，在学习过程中和课程考试中不能够端正态度，期望能够投机取巧、蒙混过关。这就需要对学生进行入学前的教育培训，使他们转变学习观念、端正学习态度，掌握必要的网络学习技巧与方法，以积极的态度参与网络学习。

(2)建立多种形式相结合的信息发布渠道。网络教育学生基本都是在职成人，他们由于工作、生活繁忙，和同学、老师之间的沟通和交流缺乏，分散的状态导致了学习氛围的缺失。有些学生难免会遗忘或遗漏学院发出的相关教学通知，从而使他们错失了关键的学习环节，影响了学习进度。为了避免上述问题出现，学院需要建立多种形式相结合的信息发布渠道。不仅要利用电话、手机短信，而且要充分利用网站通知、QQ群、微信群、微博等新兴媒体将相关信息及时传递给学生。但是，信息的发送应该是有针对性的，实现不同类型信息的学生个性化定制，避免给学生发送不需要的冗余信息。

(3)重视学生学习分析，进行个性化的学习进度管理。参加网络教育的学生具有多样的个性特征，他们的学习偏好和行为特征各异。因此，学生的学习支持服务要加强针对性。开展个性化的学习进度管理，就要对学生的个性化学习特征、个性化的学习需求进行跟踪和分析，并可视化的将学习进展、或存在的问题呈现出来，及时地反馈给相应部门和教师，以便开展个性化的学习支持服务。同时，系统也要向学生进行学习过程中存在的问题进行预警，避免课程知识环节的遗漏、或者向学生推送所需要的资源帮助学生解决目前的学习障碍。

(4)建立多样化的网络教学交互，提高学生的学习参与度。目前，课程考核基本上是终结性的，学生的学习积极性不高。在新的学习环境中，学生难免感到不适应，辅导教师可以采用启发式、或者探究式的教学策略，引导学生参与，鼓励他们将所学课程的知识点应用在工作中或现实生活中[17]。在师生交互或生生交互中，还要充分利用新型的媒介和工具，比如微信、微信群、订阅号等，新兴媒体的使用将会激发他们的学习积极性。

(三)重视教育品牌建设，提高社会知名度和美誉度

目前，不少学生还存在“用人单位认可度低”的心理担忧，这反映出网络教育的办学质量还没有得到社会的普遍认可。网络院校能否被社会认可，取决于内在的办学质量和外在的教育品牌两个方面。因此，要提高用人单位的社会认可度，就需要在上述两个方面狠下功夫。

网络教育是应用型教育，其办学质量取决于毕业生的素质和能力是否过硬，取决于他们的工作绩效。然而，要培养一批批的优质的毕业生，就要靠全面的持续的办学质量管理和特色的办学能力。这需要网络院校树立高度的责任感，提供优质的教学资源、提供无缝的学习支持服务，不断提高网络教育的办学质量。在社会整体学习风气不良的情况下，加强课程考试的考风考纪建设显得格外重要。考试形式可以引入形成性考核，增加对学习过程考核的分值。严肃考风考纪将有助于培养出更多的优秀毕业生来证明高水平的办学质量，这样才能逐步满足社会的期望。

同时，网络院校也要重视教育品牌的塑造，提高社会知名度和美誉度。网络院校大都是以正规的高等院校为依托而建立的，相应的也具有一定的“名校效应”。然而，由于专业设置、办学模式的趋同，各个院校缺乏各自的特色。因而，网络院校需要强化突出自己的办学特色，利用传统媒体、新兴媒体来传播网络教育的亮点和优势，强化自己的品牌形象，来提高社会认可度。值得注意的是，网络教育学生很乐意向他人传播他们的学习体验，口碑传播在网络教育的生源推广和教育品牌建设中具有十分重要的作用，制定并实施科学的口碑传播策略将会收到事半功倍的效果。

(四)完善学生满意度评价机制、重视评价结果的应用和落实

1.完善学生满意度评价的流程和机制

目前的学生满意度评价还存在一些问题，主要体现在以下方面：第一，学生的问卷填写率偏低。由于问卷填写缺乏足够的约束和激励机制，学生对问卷的填写没有足够的积极性；第二，填写问卷的质量也有待提高，尤其是漏填写以及重复填写的问题比较突出；第三，现有的满意度评价是年度一次，时间跨度过大，缺乏对教学支持服务的过程控制；第四，目前的年度满意度评价只涉及中国人民大学网络教育的学生群体，对问题的反馈相对狭隘，无法进行横向的比较。

针对上述问题，可采用以下解决办法：第一，组建由各个部门或环节人员组成的学生满意度评价项目小组，投入更多的人员参与；第二，通过简化调查问卷题项、并提供物质或名誉上的激励以提高学生填写问卷的积极性、强化学生准确填写问卷的意识；第三，开展日常的满意度评价也是有必要的，通过设计开发日常满意度评价系统来及时发现问题、进行预警，将问题解决在患发之初；第四，可以开展多院校学生满意度评价的横向比较，以便树立标杆，发现兄弟院校的优点和长处，及时进行学习。

2.重视满意度评价结果的应用和落实

学生满意度评价从整体上发现了教学管理诸环节存在的问题，但是满意度评价的价值不仅在于发现问题，更重要的是将满意度评价的结果落到实处。当前对满意度评价结果的应用主要是会议通报、使相关部门“知晓”，这就大大降低了学生满意度评价的意义。

要真正树立“以学生为中心”的服务观念，将学生的权益视为头等大事，就需要将学生满意度评价中反映出的存在的问题进行严肃的审视、查找存在的原因、设计出改进方案并实施改进。解决上述问题的有效办法是，将满意度评价中突出问题的解决效果同相关部门、员工的个人工作绩效、福利待遇进行关联，促使满意度评价较低、绩效差距明显、或者提升幅度较低的相关环节落实到具体部门或者个人，相关部门或个人要形成可行的改进方案，确定时间节点，直到问题得到改进。改进方案及其实施进度和效果要及时反馈给学生，让他们体会到学院对教学服务质量的高度重视。

[1] 郝红伟.网络远程教育服务质量与学习者满意度研究[D].西安：陕西师范大学,2012.

[2] 杨伏山,李静.中国现代远程教育已培养本专科毕业生1500多万[EB/OL].http：//a1010910905.oinsite.yh.mynet.cn/_d275514117.htm,2014-03-19.

[3] 王耐寒.网络教育学习满意度影响因素的研究[D].济南：山东师范大学,2011.

[4] 杨文正,熊才平,丁继红,姜雨晴.教育信息资源质量满意度影响因素及机制研究——基于296份中学教师调查问卷的结构方程模型分析[J].中国电化教育,2014,(5)：104-112.

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责任编辑：李馨 赵云建

Research on Construction and Application of Two-dimension Scale of Distance Learners’Satisfaction Evaluation——Taking Online Education of Renmin University of China as an Example

Yue Junfang, Sun Daojin
(Continuing Education Department of Network Teaching, Renmin University of China School, Beijing 100083)

In order to respect and safeguard the rights and interests of students,and to improve the quality of network teaching,establishing the teaching evaluation mechanism based students’perspective is very beneficial.Based on the analysis of literatures about customers’satisfaction and evaluation on distance learners’ satisfaction,the paper took Online Education of Renmin University of China as an example,designed the evaluation index system and evaluation method,we acquired the evaluation data by conducting a questionnaire survey,then used the SPSS19.0 to make the statistical analysis of these data.In the research,we used factor analysis,independent sample T analysis to test the questionnaire,analysed and evaluated the factors and items of satisfaction model,compared a number of indicators among different groups of student. Finally,we brought out strategies and recommendations about how to enhance students’ satisfaction from the perspectives of strengthening service awareness to enhance service ability,attaching importance to brand building,improving digital resources system,strengthening teaching practice,developing individualized service,and improving the evaluation system of students’ satisfaction.

Distance Learning;Quality Evaluation of Student Satisfaction;Scale Construction;Strategies and Recommendations

G434

：A

1006—9860(2016)08—0053—08

岳俊芳：博士，副教授，研究方向为远程教育管理(yuejunfang@cmr.net.cn)。

孙道金：硕士，研究专员，研究方向为成人远程教育(sundaojin@cmr.net.cn)。

2016年3月25日