远程学习者学习参与度及其提升策略研究

文书锋　孙道金

摘要：学习参与度作为衡量教育质量的重要指标，在教育质量管理中的应用越来越受到重视。该文在分析总结远程学习者学习参与度相关文献的基础上，以中国人民大学网络教育在读学员为研究对象，采用问卷调查的方法，对其学习参与度的现状进行了分析，并比较了不同细分学生群体的学习参与度水平的差异。结果表明：远程学习者学习参与度整体处于中等偏上水平，具体表现为：情感投入和认知投入水平相对较高，交互学习投入和自主学习投入水平相对较低。在三级指标中，学习投入水平最低的5个项目均属于交互学习投入。研究同时表明，不同性别、专业、学龄、学习层次、年龄的学生群体在学习参与度上存在差异。最后，该文根据评价结果、基于学习参与度的影响因素，从学生和学院两个角度提出了远程学习者学习参与度提升的策略建议。

关键词：远程教育；学习参与度；质量评价；提升策略

中图分类号：G434 文献标识码：A

近年来，随着现代远程教育的不断兴起，学习者“无法深度学习”“低参与度”“较高的辍课率”已成为远程教育办学面临的重大问题。如何有效的促进学习者开展远程学习成为提高教育质量的关键。

根据教育部最新统计，2015年我国网络教育本、专科招生人数约为203万，在校生多达628万。教育质量一向被认为是高等教育的生命线，对于网络院校而言，面对规模如此庞大的学习群体，如何规范教学环节、保证教学质量，进而取得社会各界的广泛认同成为一项重要课题。在此背景下，网络教育质量的有效评价和持续改进，逐渐成为网络院校和社会各界共同关注的问题。近年来，教育质量的测量和评估正从注重资源投入转向学生的学习性投入（即学生参与度）。学生的学习性投入是影响教学改革成功与否的重要因素，作为教育质量的重要指标，学生的学习性投入评价在教育质量管理中越来越受到重视。因此，有效测评远程学习者学习性投入，对于了解远程学习者的学习绩效状况、提高教学质量，具有重要的理论和实践应用价值。

本文在对远程学习者学习性投入现有文献梳理的基础上，结合建构主义、情境认知等基本理论，以中国人民大学网络教育（即“网上人大”，办学主体为中国人民大学继续教育学院网络教育部）为例开展实证研究，进而提出远程学习者的学习参与度提升策略建议。

一、研究概述

学生参与度，又称作学生的学习性投入。20世纪末，美国学者乔治·库（George D.Kuh）提出了学习性投入理论。乔治·库认为，学生在学习过程中投入的时间和精力越多，院校为学生提供的支持越多，学生的学习效果和发展水平就越高，院校就具有较高的教育质量。远程学习者的学习参与度，是指网络学习环境中的学习者在学习过程中的学习参与度。Hrastinski认为，网络学习参与度包括在线和离线学习中的行为、交流、思考，以及感受和归属感等。与传统学习参与度一样，网络环境中的学生学习参与活动同样包括认知投入、行为投入和情感投入。

基于学习性投入理论，美国自2000年在全国范围内开展了“全美大学生学习性投入调查（NSSE）”。在国内，2007年清华大学教育研究院汉化了NSSE评价工具，并于2009年开展了“中国大学生学习性投入调查”。与传统高等教育相比，我国对远程学习者学习性投入的研究相对较少，现有的研究主要体现在以下两个方面。

（一）实证研究

方舟等以浙江奥鹏远程教育为例，对学生参与度与学习支持服务的相互关系进行了调查研究。研究结果显示，学习参与度与学习支持服务之间存在正相关，达到了显著水平。基于社会认知理论，高洁对在线学习者学业情绪对学习投入的影响进行了研究。结果显示，学业情绪是影响学习投入的重要心理因素。他提出建议认为学习者要保持积极的学习情绪、增强学习效能感以促进学习投入水平。李爽等在现有学生投入测量量表和相关理论基础上，编制了远程学生学习投入测量量表。经过修订和验证，该量表包括行为、情感、认知三个投入分量表。他以北京大学医学网络教育学院和北大青鸟的远程学生为例进行了调查研究。研究发现，远程学生的学习投入水平整体良好；相对于行为与认知投入，情感投入水平显著较高；不同性别、职业、婚姻、学习经验、教育类型学生的学习投入水平存在显著差异。潘丽佳开展了MOOC学习者参与度和学习绩效的关系研究。他在研究中考察了不同的属性对学习者参与度以及学习绩效的影响。结果显示，MOOC的多样性、互动性和自主性对学习绩效存在正向的影响关系，学习参与度对学习绩效起到中介作用。宋雅燕针对上海电视大学3L远程教学模式，对学习者的学习投入情况进行了调查研究。他按照学习投入的定义编制了“学习投入情况问卷”并展开调查，分析了学习者在各维度上存在的差异、原因以及带来的启示。苏琴以华中师大师范专业本科生《现代教育技术》课上的学生为例，开展了混合式学习环境下学生参与度研究。结果显示，学生参与学习的主动性不高、课堂中的主动参与略高于在线学习、不同学生群体的参与度存在较大差异、分组方式对学习参与度有多重影响。叶甲生等以安徽广播电视大学为样本院校，开展了远程学习者的学习性投入研究。结果显示，学习者的学习性投入水平整体较高，其中学业要求水平最高、人际互动投入水平最低。远程学习者的学习时长、学历层次对学业要求有显著影响，年龄对学习性投入整体及个体努力有显著影响。

（二）策略研究

王建英以新西兰开放理工学院为例，探讨了提高学生参与度的学习支持计划。他在研究中认为，在开放理工学院学习中心实施的3项学习支持计划，有效提高了远程学习者的参与度，帮助学习者获得了学业成功。毛艳丽调查了多媒体教学环境下学生在大学英语课堂中学习参与的状况，提出了促进大学英语课堂学习参与的策略建议，有效提高大学英语课堂的教学效果。孙传远等以上海电视大学青浦分校为例，进行了远程学习者的学习投入现状研究。他分析了学习投入的五个维度及其存在的差异，并提出了策略建议，以期改进学习者的学习绩效。唐翠兰从学习参与度的角度，探讨了不同教学方式下教学有效性的差异，提出了网络环境下高校课堂教学改进的方向，提出了提高高校课堂教学质量的策略建议。杨杉对在线学习参与度的提升策略进行了研究。他认为MOOCs虽然得到了广泛应用，但存在学习参与度低的问题。在研究中他构建了提升学习者在线学习参与度的策略模型，并将部分策略应用于实践。乌兰托娅以北京交通大学远程与继续教育为例，开展了在线学习参与度的干预研究。在研究中，他提出了参与度干预策略模型，并通过干预实验对模型进行了验。基于同伴互评、知识情境化理论，沈欣忆等设计了“同伴推荐”“作业认可”，以及“提出问题”等策略。结果表明，上述策略有效提升了远程学习者的学习参与度，从而提高了学习绩效。庄文认为，远程教育学生的学习参与度普遍不高，他从混合学习的角度，探讨了远程开放教育学生参与度面临的挑战与机遇。张蔷通过观察、访谈、问卷调查，进行了提高在线学习参与度的策略研究。他把在線学习参与度分为两个层次，即表层参与和深层参与。结果显示，在线学习参与度不高的影响因素既有内部因素也有外部因素。基于上述影响因素，他提出了混合式教学模式下促进学生在线学习参与的策略建议。

通过文献分析看出，远程学习者参与度研究目的在于促进学生在远程学习过程中的深度参与、进而有效提升学习绩效，这首先需要对学习者的学习投入状况进行全面持续的跟踪，分析、诊断出现的问题，针对发现的问题及时采取相应措施对学生进行指导和训练。国内对于高等教育学习参与度的研究相对较晚，是在美国NSSE的影响下开始逐步开展的。在远程教育领域的研究虽然有了起步，但是还没有在较大范围内开展应用，同时学习参与度的研究与应用也缺乏持续性。在实证研究中，还没有形成相对规范统一的评价问卷，因此得出的结论零散而缺乏可比较。基于以上，本文在现有测量工具的基础上进行了修订、和检验，进而探讨远程学习者学习参与度的现状、并分析远程学习参与度的影响因素。

二、研究设计

（一）測量工具

目前，已有一些关于学生参与度的测量量表，其中全美大学生学习投入调查问卷NSSE较为成熟并有一定影响力。本研究在参考李爽等制定的“远程学生学习投入评价量表”的基础上进行了修订。形成的测量量表包括行为、情感、认知三个分量表，共44个题项。其中，认知投入10个题项、情感投入14个题项、行为投入20个题项。题项评价采用里克特五点量表形式，每个题项都有1-5共五个选项，1表示“完全不符合”、3表示“不确定”、5表示“完全符合”。

（二）样本特征

研究中将评价量表放到“网上人大”网上调查系统，通过短信、微信等方式通知、并督促在读学生填写问卷。截止2016年12月，共收到调查数据537条，复核后剩余473条，有效率88.1%。研究中利用SPSS Statistics 19对调查数据进行了统计分析。有效样本基本特征如表1所示。

（三）量表检验

对学生参与度评价量表进行因子分析，以检验量表的结构效度。研究中利用主成份法抽取共同因子。因子抽取时，抽取特征值大于1的因子，以最大方差法进行正交转轴。根据题项与原维度的拟合程度、题项的聚集效果和区分效果进行题项删除或调整。研究中共进行了3次因子分析，因子分析中的KMO和Bartlett的球形度检验中，结果表明均适合进行因子分析。第1次因子分析删除了11个题项、第2次删除了1个题项，剩余32个题项。对剩余32个题项进行第3次因子分析，共萃取出4个因子，可累计解释变异量的67.24%，4个因子分别解释变异量的20.18%、16.98%、16.42%、13.65%。其中认知投入和情感投入两个维度与原量表保持了一致，行为投入1个维度拆分为2个因子。形成的4个因子分别命名为认知投入（F1）、情感投入（F2）、交互学习投入（F3）与自主学习投入（F4）。由上述因子分析结果看出，经修订之后形成的远程学习者参与度评价量表，具有良好的结构效度。

研究中采用克朗巴哈Alpha系数（Cronbachs alpha）对量表进行内部一致性信度检验。检验结果表明，经过因子分析修订之后的1个总量表、4个分量表，Alpha系数分布在0.906～0.971之间，远大于0.7。这表明，5个评价量表内部的各项目之间的一致性很好，都是信度较高的量表，可以开展进一步的分析。

三、研究结果

（一）远程学习者学习参与度整体水平

通过对远程学习者的学习参与度进行描述统计，得出学习者参与度整体及四个细分维度的均值和标准差如表2所示。

结果显示，远程学习者的学习参与度整体得分为3.806分，在四个细分维度得分上，情感投入（F2）、认知投入（F1）两个维度的参与度得分较高，分别为3.914分、3.899分；行为投入的两个维度，即自主学习投入（F4）、交互学习投入（F3）的参与度得分相对较低，分别为3.77分、3.477分。各维度参与度得分均为中等偏上水平，认知投入（F1）、情感投入（F2）超过了整体水平、行为投入的两个维度低于整体水平。对各维度进行配对样本检验，如表3所示。

结果表明，认知投入（F1）、情感投入（F2）两者之间的差异不显著，其他维度之间的差异都是显著的。也就是，情感投入（F2）、认知投入（F1）均显著大于交互学习投入（F3）、自主学习投入（F4）；自主学习投入（F4）显著大于交互学习投入（F3）。

具体到各个细分维度，详细学习参与情况如下：

1.认知投入（F1）。在认知投入维度，得分最高的是“在远程学习过程中，我会努力不受外界事物的干扰”，得分4.025分；其次是“我会尝试寻求合适的实例帮助我理解重要的概念”“我会尝试用自己的语言总结重要的学习内容”，分别得分3.958分、3.945分；得分最低的两项是“我能较好地管理自己的远程学习时间”“我经常会总结整理出一些有效的学习方法”，分别得分3.837分、3.77分。上述数据表明，远程学习者多数是成人在职人员，他们有明显的学习导向、有强烈的意识尽量避免在学习中不受外界干扰，他们有着相对丰富的生活和工作经验使得他们能够用个性的实例或语言来阐释课程中的知识点。但是，由于他们大部分要兼顾家庭、工作和学习，所以他们的时间往往不能够科学合理的分配，加上远程学习是一种新型学习方式，网络环境下充满各类困扰，使得他们难以找到有效的学习方法。

2.情感投入（F2）。在情感投入维度，得分最高的是“当完成远程学习任务时，我会感到开心”，得分4.125分；其次是“我对将要学习的课程内容总是充满好奇”“我觉得有义务帮助班里其他同学”，分别得分3.985分、3.975分；得分最低的两项是“我觉得老师或同学比较尊重我的观点和意见”“当在学习中情绪低落时，我会找一些方法让自己从学习中找到乐趣”，分别得分3.806分、3.803分。上述数据表明，远程学习者对即将学习的课程和学习任务充满了好奇，他们在课程学习之初有着良好的期待。并且，在完成学习任务之后，他们也会感到开心，说明他们的付出有了足够的回报。但是，由于网络环境的虚拟性，学生之间的交流缺乏真实的情景，他们对自己的观点没有得到足够重视感到失落。在学习情绪低落时，他们也不善于调节情绪，无法保持积极的学习心态，从而使学习进度受阻。

3.交互学习投入（F3）。在交互学习投入维度，这个维度的总体得分最低，各个项目的得分也是最低。其中，在该维度内，得分最高的是“我会向同学、老师分享我的观点或有用的资源”，得分3.598分；其次是“我会积极回应老师或同学的提问、求助或发帖”，得分3.535分；得分最低的是“我会经常与同学或老师讨论学习以外的话题”，得分3.277分。上述数据表明，远程学习者在学习过程中的交互水平普遍较低，相对而言他们比较倾向于向其他人分享资源这类浅层次的单向交互，而且他们对学习之外的非学术性情感交流更加缺乏。

4.自主学习投入（F4）。在自主学习投入维度，得分最高的是“我会根据课程要求定期学习课程提供的文本、音、视频材料”，得分3.886分；其次是“當遇到不理解的内容，我会反复阅读与琢磨，甚至查阅相关资料或求助他人”，得分3.825分；得分最低的是“我会定期评价自己的学习效果并诊断学习问题”，得分3.704分。上述数据表明，远程学习者基本能够按照课程学习要求定期学习文本、音、视频材料，但是他们在学习过程中不知道如何评价自己的学习效果，对诊断学习问题也缺乏有效的策略。

（二）远程学习者学习参与度差异分析

为进一步了解远程学习者学习参与度的现状、探索参与度各指标的影响因素，分别对不同学生群体的认知投入（F1）、情感投入（F2）、自主学习投入（F4）、交互学习投入（F3）、整体参与度（F）共计5个指标进行差异比较分析。

1.不同性别的远程学习者学习参与度差异比较

利用独立样本T检验进行男生和女生之间在5个指标上的差异比较，如表4所示。数据显示，男生在5个指标上的学习参与水平均高于女生。原因在于，相比较男生而言，女生除了工作上、还需要在家庭生活承担更多，她们的学习时间和学习环境不能得到有效保障。

T检验结果表明，男、女生的交互学习投入（F3）之间的差距达到了显著水平（F=2.564，P<0.05），其他4个指标没有达到显著水平（P>0.05）。

2.不同专业的远程学习者学习参与度差异比较

对人力资源管理、金融学、会计学、工商管理、法学等专业的学生在5个参与度指标上进行差异比较，如下页表5所示。数据显示，整体参与度（F）上，法学最高、人力资源管理最低。在4个子维度上，人力资源管理参与水平均最低。法学在认知投入（F1）、情感投入（F2）、自主学习投入（F4）上均最高，工商管理在交互学习投入（F3）上参与水平最高。法学是优势学科，资源建设和教师辅导水平较高，人力资源管理最低则和他们的认知、情感投入低有关，这导致了学习行为的低水平投入。

对不同专业学生进行参与度各指标的单因子变异数分析，符合同质性假定、不符合同质性假定分别采用LSD、Scheffe和TamhaneT2事后检验法。结果表明：5个指标均符合同质性假定，采用LSD、Scheffe多重比较法。结果表明，交互学习投入（F3）一个指标达到显著水平，LSD比较法得出结论，工商管理均大于会计学、人力资源管理，达到了显著水平（F=3.064，P<0.05）。其他4个指标没有达到显著水平（P>0.05）。

3.不同学龄远程学习者学习参与度差异比较

对201503批次、201509批次、201603批次、201609批次共计4个入学批次的学生在5个指标上进行差异比较，结果如表6所示。相对而言，入学批次较早的学生学龄较长、入学批次较晚的学生学龄较短。数据显示，整体参与度（F）上，学龄越短的学生学习参与水平越低，认知投入（F1）呈现类似的趋势。情感投入（F2）、自主学习投入（F4）两个维度，随着学龄的降低，学生的参与水平先降低、后提升。在交互学习投入（F3）方面，随着学龄增长，学生参与水平先增长后降低。可见，入学之初，学生学习意愿较高，他们和同学、老师的交互水平也较高。但是，自主学习投入低。进而，学生的认知投入、自主学习投入开始提升，尽管交互学习明显降低，整体的参与水平依然逐步提升。

对不同入学批次学生进行参与度各指标的单因子变异数分析，符合同质性假定、不符合同质性假定分别采用LSD、Scheffe和TamhaneT2事后检验法。结果表明：认知投入（F1）、自主学习投入（F4）、交互学习投入（F3）3个指标均符合同质性假定，采用LSD、Scheffe多重比较法；情感投入（F2）、整体参与度（F）不符合同质性检验采用TamhaneT2检验法。结果表明，自主学习投入（F4）一个指标达到显著水平，LSD比较法得出结论，201503批次高于201603批次，其差异达到了显著水平（F=2.73 1，P<0.05）。其他4个指标没有达到显著水平（P>0.05）。

4.不同层次的远程学习者学习参与度差异比较

对本科第二学历、高中起点专科、专科起点本科3个学历层次学生进行5个指标的差异比较，如表7所示。结果表明，整体参与水平差别不明显，相对而言本科第二学历的参与度水平最低，专科起点本科参与度最高，高中起点专科略低于专科起点本科的参与度水平。认知投入（F1）上，高中起点专科、本科第二学历略低于专科起点本科的参与水平。在情感投入（F2）、自主学习投入（F4）方面，三个学历层次差别不明显。但是，交互学习投入（F3）方面，本科第二学历明显低于于高中起点专科、专科起点本科学生的参与水平。可见，本科第二学历需要在交互学习投入（F3）上加大投入水平，不能吃老本、或者仅仅奔着文凭去。

对不同学历层次学生进行参与度各指标的单因子变异数分析，符合同质性假定、不符合同质性假定分别采用LSD、Scheffe和TamhaneT2事后检验法。结果表明：5个指标均符合同质性假定。但是，多重比较结果表明，3个层次在5个指标上的差异均没有达到显著水平（P>0.05）。

5.不同年龄的远程学习者学习参与度差异比较

对17-20岁、21 30岁、31-40岁、41-50岁4个年龄段学生进行5个指标的差异比较，如下页表8所示。结果表明，整体参与水平上，随着年龄增长先降低后增长，21 30岁学生的参与水平最低，41-50岁学生的参与度最高。在认知投入（F1）、情感投入（F2）两个指标上，学生随着年龄的增长投入水平也越高；在自主学习投入（F4）、交互学习投入（F3）两个方面，学生参与度水平呈现与总体水平类似的情况，随年龄增长先下降后增长。可以得出结论认为，学生年龄越大参与学习的意愿就越强烈，但是31-40岁年龄段学生由于客观的工作或生活方面的原因，没有在行为上产生深度的学习参与。检验结果表明，各年龄段学生在参与度各指标上的差异均没有达到显著水平（P>0.05）。

四、问题与建议

研究结果显示，“網上人大”学生的学习参与度水平整体中等偏上（M=3.806，SD=0.747），还有较大的提升空间。在4个维度中，情感投入和认知投入水平相对较高，交互学习投入和自主学习投入水平相对较低。在三级指标中，学习投入水平最高的5个项目有“当完成远程学习任务时，我会感到开心”“在远程学习过程中，我会努力不受外界事物的干扰”“我对将要学习的课程内容总是充满好奇”“我觉得有义务帮助班里其他同学”“我会尝试寻求合适的实例帮助我理解重要的概念”等，均属于认知投入或情感投入。学习投入水平最低的5个项目有“我会向同学、老师分享我的观点或有用的资源”“我会积极回应老师或同学的提问、求助或发帖”“我会积极参加小组学习活动”“我会经常与同学讨论课程学习中的问题”“我会经常与同学或老师讨论学习以外的话题”等，均属于交互学习投入。可见，学生的交互学习投入存在较为严重的缺陷，需要在教学实施中着力加以改进。

上述学习投入中存在的问题，产生的根源主要来自两个方面，就是学生和学院两个方面。就学生而言，导致其学习参与度不高的原因在客观上主要是缺少学习时间，他们因为家庭和工作的原因导致学习时间不足，同时他们也缺乏适宜的学习环境。在主观上，有部分学生参加网络学习的目的在于考试取证，因而对学习缺乏积极性，这也在很大程度上影响了学习投入的水平。同时，学习能力的不足也影响了他们的学习投入水平，有不少学生独立学习能力差，没有掌握基本的网络学习方法，对学习时间的安排不合理。在学院方面，学习资源、学习平台与工具以及学习支持服务等存在的不足也导致了学生较低的学习参与。主要体现在以下方面：（1）学习过程中辅导教师不能及时根据学习进度进行有效的督导；（2）没有对学生按专业、课程进行有效分组，学生学习缺少集体学习氛围，学习互动性不强，遇到问题无法进行及时的沟通交流；（3）课程内容脱离了工作实际，对工作实践和职业发展的帮助不大；（4）部分老旧课程没有来得及更新，视频课程形式单一、缺乏直播教学，教师讲解照本宣科，枯燥乏味；（5）师生、生生之间缺乏情感交流，学生在学习过程中不同程度的存在孤独、焦虑等心理障碍。

由上述分析看出，远程学习者学习投入水平不仅受到学习者自身的影响，还受到辅导教师、学习资源、学习平台与工具等因素的影响。这些因素之间相互影响、相互促进，共同决定了远程学习者的学习参与度水平。基于上述分析，针对学生学习参与中存在的问题与不足，提出以下远程学习者学习参与度提升的策略建议。

（一）学生角度

学生学习投入源于个性、认知、情感与行为等多种因素在学习过程的共同作用。其中，学习态度对学习行为有着决定性作用。因此，树立科学的学习观念和正确态度是学生参与远程学习的基础和前提，这要求学生摒弃唯文凭的功利心态，建立起通过学习扩展知识、提升能力进而实现自我价值的内在追求。在远程学习过程中，学生需要自觉的培养网络学习的能力，尤其是自我管理的能力，有效的参与各类学习活动，以提高学习绩效。

1.制定个性化学习计划。学生要根据专业课程设置、工作需要或兴趣发展制定长短相结合的学习计划，并在学习过程中根据学习进度对学习计划进行及时修订。

2.科学、合理的时间管理。时间管理是学生在远程学习过程中相对比较突出的学习障碍。由于网络资源过于庞杂、诱惑较多，学生容易产生迷航，不知不觉偏离了自己的学习计划。为了提高学生学习中的时间管理能力，学生需要在学习之初记录自己的学习轨迹，及时地进行总结，反思在时间利用上存在的不足并及时进行修正。反复修订之后，就会形成自己科学合理的时间管理模式。

3.个性化的学习策略与学习习惯培养。学生要养成良好的学习习惯，要对自己学习策略的应用现状进行全面了解和测量，并对存在的缺陷和不足着力改进。

4.交互策略。研究中发现学生的学习交互水平普遍较低，这不仅不利于对课程内容的深入理解，也削弱了学生的归属感。为了提高交互水平，学生要对学习活动保持足够信心，在学习活动之前进行预习，熟悉学习活动的内容、流程和学习工具。在学习活动中，由于辅导教师面对的学生人数众多，学生要自觉加强交互，建立学习伙伴共同分析遇到的学习困难、寻找解决问题的合理路径。学生也难免因为工作、生活的原因，或者学习内容枯燥、学习难度大而影响了学习进度，学习伙伴之间要相互提醒和鼓励，及时消除负向情绪，促进学习的深度参与。

5.反思与总结。学生要善于在不同的学习阶段对自己的学习行为和绩效进行客观评价，及时反思和总结经验教训，不断提高学习能力和学习绩效。

（二）学院角度

1.辅导教师

辅导教师在学生的学习过程中承担了内容辅导、元认知辅导、过程辅导、资源提供等多重功能，对学生的学习参与水平有着比较直接的影响。（1）辅导教师通过设计各类学习活动引导学生制定个性化的学习计划，在学习过程中培养学生的自我管理学习能力，及时调整后进学生的学习态度和学习策略，监控督促进度落后的学生保证学习进度；（2）辅导教师要营造宽严适度的网络学习氛围，尊重和鼓励学生，对学生提出的问题及时回应；通过组织趣味知识竞赛、有奖问答等活动引起学生学习好奇心，促使学生产生学习兴趣。在学习活动中对学生进行合理分组，学习伙伴之间积极互动，促进学生深度参与学习、共同完成学习任务；（3）辅导教师要充分利用微信/微博等新媒体形式组织学生集中学习讨论，开展文字或音视频的辅导答疑。定期组织生动有趣的面授教学，开展实践教学活动，强化面对面交流；（4）加大形成性考核的比例。在线课程直播讨论、学习活动生生互评等都要加大分值记录到课程学习总成绩中；（5）研究数据表明，女生、人力资源管理专业、学龄较短、本科二学历、21-30岁等学生群体的学习投入水平相对偏低，辅导教师需要对这些相对弱势学生群体采取个性化措施，进行有针对性的引导和学业促进。

为了充分调动辅导教师在远程教学辅导中的积极性，学院在激励机制、约束机制和管理措施上采取多种手段。在辅导教师的选拔中，通过面试、试讲和测试对辅导教师的素质和职业技能进行了严格把关和筛选，并定期对辅导教师进行职业素养培训，培养教师具有较高的服务意识和社会责任感，提高辅导教师的道德水平和职业操守，激发他们以公益的心态做教育事业。在约束机制方面，对兼职教师进行教学辅导过程跟踪评价，对辅导答疑过程的延误或产生错误的教师扣分，并在薪资水平上体现出来。对专职辅导教师进行考评，和绩效工资进行挂钩，以此督促辅导教师的工作积极性。

2.学习资源

数字学习资源是学生在网络学习过程中用来学习利用的网络信息资源的总和，主要包括音视频、PPT、电子书、数字论文等数字资源。数字资源在很大程度上影响了学生的学习参与水平。学习资源的重要缺陷会阻碍学生的学习参与，比如枯燥乏味的文字、陈旧而脱离实际的理论、照本宣科的视频讲解，以及形式单一、资源稀少的数字图书馆等等。学习的枯燥乏味对于成人学生是个长久难以解决的难题。远程成人学生群体的个性特征决定了趣味性和应用性是在职学生群体的最重要需求。为了提高学习的趣味性和课程多样性，目前的网络课程中设计了人机互动的课后习题、随堂作业、网络课堂中的专题讨论，开发应用了研究性教学和案例教学等小学分课程，并对网络课程形式进行了多样化尝试（白板演示、大屏互动以及Flash动画等）。但是，上述尝试还依然没有满足学生需求。

为了促进学生的学习参与，在教学设计过程中要对学习资源做以下强化和改进：（1）加强网络课程的趣味性和实用性。要求授课教师具有幽默的口才，善于讲故事和调动欢快的学习氛围。课程内容适当的采用趣味的故事表现出来，课程讲解生动活泼、杜绝照本宣科，才可以有效吸引学生参与到学习中来。加强课程内容的实用性，就要紧密结合学生的工作和职业发展需要、提供鲜活的案例。（2）及时更新内容。第三方资源繁冗庞杂，要有选择性的提供给学生，并及时进行更新，才能激发学习者的学习兴趣，促进深度的学习参与。（3）数字资源也可以从内部产生，辅导教师和学生可以在教学过程中整合产生出有价值的知识资源，这些资源通过学习平台和其他学习者分享共同促进。

3.学习平台、学习工具

網络学习平台和学习工具为学生学习提供了基础环境和技术支撑。以下学习平台与学习工具的改进能有效促进学习参与：（1）优化网络学习环境、为学生课程学习提供清晰的导航，有利于学生学习过程中快捷的找到功能模块、学习资源或学习工具，能促进学生的学习参与。（2）为学习者提供丰富实用的学习工具也能有效促进学生的学习参与，这些工具包括互动交流工具比如微信群、聊天室、论坛，学习反思工具比如博客、个人日志，以及课程专业软件比如统计学的SPSS等等；（3）移动学习已经渐成趋势，“网上人大”APP的功能和应用范围还有很大的提升空间，尤其是音/视频学习功能还没有得到学生的认可。