教师干预效能对大学生MOOC学习绩效影响程度的调查研究

昂 娟

（马鞍山师范高等专科学校 软件工程系，安徽 马鞍山 243041）

教师干预效能对大学生MOOC学习绩效影响程度的调查研究

昂 娟

（马鞍山师范高等专科学校 软件工程系，安徽 马鞍山 243041）

选取ewant育网开放教育平台的《2D动画制作》为课程学习对象，以笔者所授课的两个平行班为教学对象进行实证研究，探讨不同强弱的教师干预效能对学生MOOC学习绩效的影响程度。验证结论为：强干预行为对学生的MOOC学习投入度、学习目标完成水平和MOOC成绩均具显著促进作用。建议教师将优秀的MOOC资源深度融合至课堂进行混合学习，为学生定制个性化MOOC学习路径提供学习支持和引导，从而最大化MOOC学习绩效。

教师干预；MOOC；学习绩效；有效学习

MOOC学习已成为当前重要的在线学习方式，然而，MOOC学习的灵活性和自主性也会导致学习者学习绩效低下，高辍学率、低完成率成为困扰学者的首要问题。在线学习强调“以学生为主体，以教师为主导”，教师需要在学生的MOOC学习进程中进行有效干预，充分发挥主导作用，方可最大化实现学生的MOOC学习绩效。本研究将从教师干预效能角度探讨分析对大学生MOOC学习绩效的影响程度。

一、研究现状

在中国知网全文数据库以“MOOC”为主题词进行精确检索①共获得5 004篇文献。国内MOOC文献在 2012年首次“亮相”，从2014年起研究呈现“井喷式”增长，随后一直保持稳定增长状态。然而，关于MOOC的学习绩效研究成果却甚微，以主题词为“MOOC”和“学习绩效”进行精确检索，仅获得12篇文献（见表 1）。

在关于MOOC学习绩效的研究上，笔者曾在《MOOC有效学习调查研究——以“2D动画制作”课程为例》和《MOOC对大学生技能竞赛学习之影响因素研究》中，分别用实证法研究学生应用ShareCourse平台和网易云课堂的MOOC课程的学习绩效情况，结果显示，影响学生MOOC学习绩效的因素主要体现在“平台普适性不强，作业提交互评功能不健全，学习内容难度较大，时间自我管理欠缺”等方面，提出课程的易访问性和内容的实用性是影响学生修完MOOC课程的首要因素，并建议MOOC开发者和课程提供者可从“开课时间、学习视频、作业互评与反馈机制、建立学习同伴、加强互动讨论”等方面提高学习者MOOC学习绩效[1][2]。

表1 检索结果

方旭在《MOOC学习行为影响因素研究》一文提出MOOC学习行为影响因素模型，通过实证研究，从学习者的主观规范感知、有用性感知和易用性感知等三方面探讨对MOOC学习意向的影响程序[3]。

郑勤华等人在《MOOCs中学习者论坛交互中心度与交互质量的关系实证研究》一文中，以Coursera平台的某门课程为调研对象进行数据分析，研究表明，学习者在开课初的社交质量对整个学业过程的交互水平产生显著影响[4]。

综观现有的MOOC学习绩效研究，多数是从学习者角度来进行分析，如上述列举的数例。另有部分文献从平台技术角度提出自适应学习系统模型，促进学习绩效[5]。

二、研究过程

笔者结合自己所授专业课《Flash动画基础》，从ewant育网开放教育平台选择与其开设内容和时间相吻合的《2D动画制作》MOOC课程作为调研课程，（该课程由国立云林科技大学杨晰勋和陈世昌老师主讲，学习周期近三个月），学生提供课后拓展资源加以学习研究，并分别对笔者所授课两个平行班实施不同强度的教师干预效能，探讨学生MOOC学习绩效的差异性。

（一）研究目的

探讨教师干预强弱效能对学生MOOC学习绩效的影响程度，以期从教师视角提出促进学生MOOC学习绩效的有效方案。

（二）研究假设

笔者试图从教师干预视角探讨验证如下三个问题：（1）实验班与对照班的MOOC学习投入度差异显著。（2）实验班与对照班的MOOC学习目标完成水平差异显著。（3）实验班与对照班的MOOC成绩差异显著。

（三）研究设计

笔者选取所授课程的两个平行班为实验对象，研究开始前，通过问卷分别对学生的MOOC学习经验进行前测，若无显著差异，则视两个班学生的MOOC学习经验水平能力相当。

研究指定1班为实验班，2班为对照班。其中，实验班39人，对照班37人。对实验班实施强教师干预行为，就对照班实施弱教师干预行为；其他方面，如授课内容、授课时数和授课进度等，两班皆保持一致。

研究从2016年9月6日始，在此后近13周的MOOC学习结束后，通过问卷进行半结构化网络问卷调查，剔除回答不完整的无效问卷，最终分别获得实验班和对照班有效样本数为38和32。调查结束后，用独立样本t检验，分别对两个班学生MOOC学习绩效进行分析，验证上述研究假设。

（四）研究工具

问卷采用封闭式问题，使用单选题编码方法，分别按选项顺序对变量编码为 1、2、3、4、5，其余选项数值类推，并采用SPSS19.0对问卷数据进行分析和处理。

（五）实验方案

根据笔者所授课程《Flash动画基础》需要，选择《2D动画制作》MOOC课程，分别组织所授课程的两个平行班学生进行注册学习。在学习过程中，教师分别对两个班级实施不同性质的干预，实验班的教师干预性强，在学习过程中，教师通过微博、微信、QQ等社交媒体组织学生进行学习讨论，并对学生的作业进行展示，最后将MOOC成绩纳入课程考核中。对照班的教师干预性弱，仅发布通知组织学生自主完成学习，也将MOOC成绩纳入课程考核中，上述实验方案如图1所示。

图1 实验方案流程图

三、研究结果

（一）信度分析

在对问卷数据分析前，通常需对数据进行信度分析以验证其科学性和可靠性。一般认为，Cron-bach’s Alpha系数大于0.9，表明数据信度极高[6]。本研究整体的Cronbach’s Alpha系数为0.928，大于0.9，说明问卷数据具有很高的内在一致性，可信度非常高。

（二）实验班与对照班的MOOC学习经验前测分析

实验前，通过网络问卷分别对实验班与对照班进行了MOOC学习经验的测试，问题选项分别为“没听说过”“听说过，但无学习经验”“少于3个月”“3 个月～6 个月”“6 个月～12 个月”和“1 年以上”，依次赋值为 1、2、3、4、5 和 6。

对两班学生的MOOC学习经验进行独立样本t检验，得到表2所示结果：p=0.588＞0.05，说明实验班与对照班的MOOC学习经验水平无显著性差异；标准差分别为1.192和1.176，说明两班学生的组内MOOC学习经验差异较小。

实验班和对照班均值分别为3.34和3.19，皆为3～4，且接近3，说明两个班学生的MOOC学习经验皆处在6个月以下水平且以少于3个月的学生偏多。

表2 MOOC学习经验前测结果

（三）研究结果分析

1.实验班与对照班的MOOC学习投入度差异显著。对学生的MOOC学习投入度进行分析，主要从MOOC完成的进度和每周投入MOOC学习的时间两方面来展开。

“MOOC完成的进度”问题选项分别为“只浏览过，但未学过”“学了1/3”“学了1/3～2/3”“学了2/3以上，但未学完”“全部学完”和“不仅全部学完，对部分章节还重复多次学过”，依次赋值为 1、2、3、4、5、6 和 7。

“每周投入MOOC学习的时间”问题选项分别为“少于1小时”“1小时～3小时”“3小时～5小时”和“5 小时以上”，依次赋值为 1、2、3 和 4。

对两个班学生的MOOC学习投入度进行独立样本t检验，得到表3所示结果：学习进度和学习时间的p皆为0.000，小于0.05，故接受原假设，说明实验班与对照班的MOOC学习投入度存在显著性差异。

表3 MOOC学习投入度调查结果

实验班和对照班的学习进度标准差分别为0.714和1.107，说明两个班学生组内MOOC学习进度差异较小。实验班学习进度均值为5.63，说明实验班的平均学习进度位于2/3至全部学完，且5.63接近6，说明大部分学生全部学完。对照班均值为3.53，说明对照班的平均学习进度位于1/3～2/3。

实验班和对照班的学习时间标准差分别为0.935和0.716，说明两个班学生的组内MOOC学习时间投入度差异较小。实验班学习时间均值为2.79，说明实验班平均每周投入MOOC学习的时间为1小时～5小时，且2.79接近3，说明大部分学生每周投入MOOC学习的时间为3小时～5小时。对照班均值为1.56，说明对照班平均每周投入MOOC学习的时间在3小时以下。

通过对学生的MOOC学习投入度数据进行分析可知，实验班均值高于对照班，由此得出教师干预性强对督促学生在MOOC学习的投入度上具有显著促进作用。

2.实验班与对照班的MOOC学习目标完成水平差异显著。在新的课程标准中，强调学生对知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观三维目标的达成。[7]这三维目标互相联系，融为一体，能综合反映学生的发展要求。笔者围绕该三维目标，通过如下题项调查学生的学习目标完成水平（见表4）。（1）知识与技能目标。知识与技能目标又称结果性目标，强调学生对知识的了解、理解和掌握。在此笔者通过对学生的动画制作知识原理和对知识的融会贯通能力两个题项，对学生的知识与技能目标完成水平进行调查。（2）过程与方法目标。过程与方法目标又称程序性目标，强调学生在做中学、学中做和反思的能力。笔者通过对学生的自主学习能力和在线社交能力两个题项，对学生的过程与方法目标完成水平进行调查。（3）情感态度与价值观目标。情感态度与价值观目标又称体验性目标，是学生在学习后的态度倾向和主观体会。笔者通过对学生的在线学习感受、MOOC教学满意度、MOOC学习期望值和推广MOOC等题项，对学生的情感态度与价值观目标完成水平进行调查。

研究采用李克特5等分测量法[8]对学习目标完成水平进行测量，选项分别为“非常不赞成”“不赞成”“中立”“赞成”和“非常赞成”，并依次赋值为1、2、3、4和5，分值越高，表明学生的认同感越强，学习目标完成水平越高，反之，认同感越弱，学习目标完成水平越低。

对两个班学生MOOC学习目标完成水平进行独立样本t检验，得到表4所示结果：所有题项的p＜0.05，故接受原假设，说明实验班与对照班MOOC学习目标完成水平存在显著性差异。实验班和对照班的标准差分别为 0.718～1.001和 0.801～1.177，说明两个班学生的组内MOOC学习目标完成水平差异较小。

表4 学习目标完成水平调查结果

实验班均值皆为3～4，说明实验班大部分学生对自身学习目标完成水平的认同度处在“中立”和“认同”之间。其中，知识与技能维度“掌握了动画制作知识原理”这项均值相对最高，为3.61，说明实验班对知识的掌握水平认同感最强。另外，情感态度与价值观维度“学习效果达到了先前期望”和“会推荐同学或朋友使用MOOC”这两项均值为3.53，也相对较高，说明实验班对MOOC学习持较认可态度。过程与方法维度“与学伴的在线社交能力得到锻炼”均值相对最低，为3.26，说明大部分学生对社交能力该项学习目标的完成水平持中立态度。

对照班均值皆在2左右，说明对照班大部分学生对自身的学习目标完成水平认同度不高，处在“不赞成”和“中立”之间。尤其是知识与技能维度“能融会贯通所学知识制作动画”和过程与方法维度“自主学习能力得到了提高”的均值皆在2以下，说明对照班大部分学生对这两项学习目标的完成水平持否定态度。

通过对MOOC学习目标完成水平几项指标的数据分析可知，实验班均值皆高于对照班，可以得出，教师干预性强对促进学生实现MOOC学习目标具有显著正向促进作用。

3.实验班与对照班的MOOC成绩差异显著。“MOOC学习成绩”问题选项分别为“0分～9分”“10分～19 分”“20 分～29 分”“30 分～39 分”“40 分～49分”“50 分～59 分”“60 分～69 分”“70 分～79 分”“80分～89 分”和“90 分～100 分”，依次赋值为 1、2、3、4、5、6、7、8、9 和 10。

利用SPSS对两个班学生的MOOC成绩进行独立样本t检验，得到表5所示结果：p=0.000＜0.05，故接受原假设，说明实验班与对照班的MOOC成绩存在显著性差异。实验班标准差为0.775，说明实验班的MOOC成绩差异较小，对照班标准差为3.469，说明对照班的MOOC学习成绩差异较大。

实验班均值为7.68，说明实验班的平均成绩为60分～79分，且7.68接近8，说明70分～79分的人数偏多，且由图2可知，实验班共有68.4%的学生分数为70分～79分，该区间人数最多。成绩为80分～89分、60分～69分、50分～59分和40分～49分的人数占比分别为5.3%、18.4%、5.3%和2.6%，最低分为40分～49分。

表5 MOOC成绩调查结果

对照班均值为3.97，然而对照班标准差较大，由图2可知，对照班共有56.3%的学生分数为0分，该区间人数最多。成绩为80分～89分、70分～79分和60分～69分的人数占比分别为12.5%、9.4%和21.9%。另外，对照班80分～89分和60分～69分的人数比例大于实验班，尤其是高分段80分～89分的人数比例比实验班多7.2%，说明对照班学生提高自主学习能力和自我约束力是取得较高MOOC成绩的重要因素。

综上所述，通过对MOOC成绩数据分析，实验班均值高于对照班，可以得出教师干预性强对学生取得良好的MOOC成绩具有显著影响。

图2 MOOC成绩对比图

四、研究结论

随着在线学习的发展，MOOC已成为大学生定制个性化学习的首选平台。然而，2016年《地平线报告》指出，当前的在线学习技术尚不能完全解决个性化学习的问题，还需包含有效的教师参与[9]。笔者从教师干预视角通过实证研究得出：教师实施强干预行为对学生的MOOC学习投入度、学习目标完成水平和MOOC成绩均具有显著促进作用。另外，学生较强的自主学习能力也是取得优良MOOC成绩的重要因素。

综观MOOC迅猛的发展态势，建议教师将优秀的MOOC资源深度融合至课堂进行混合学习，通过微博、微信、QQ等社交媒体加强学习讨论和成果展示，通过丰富的学习行为数据对学生的MOOC学习成效进行分析，为学生定制个性化MOOC学习路径提供学习支持和引导，为提高课程教学质量和MOOC学习绩效提供创新思路。

注释：

①注：数据统计结果截至2017年3月11日。

［1］昂娟，俞欣.MOOC有效学习调查研究——以“2D动画制作”课程为例［J］.萍乡学院学报，2016，（3）：98-103，116.

［2］昂娟，黄莺.MOOC对大学生技能竞赛学习之影响因素研究［J］.凯里学院学报，2016，（3）：147-150.

［3］方旭.MOOC学习行为影响因素研究［J］.开放教育研究，2015，（3）：46-54.

［4］郑勤华，李秋劼，陈丽.MOOCs中学习者论坛交互中心度与交互质量的关系实证研究［J］.中国电化教育，2016，（2）：58-63.

［5］昂娟，陈八零，董娜.基于翻转课堂的微型自适应设计模式探析［J］.贵州师范学院学报，2015，（11）：63-67.

［6］陈树良.统计软件［D］.沈阳：东北大学，2014：344-345.

［7］赖麟，陈代娟.现代教育技术［D］.成都：四川大学出版社，2014：43.

［8］Venkatesh V，Morris M G，Davis G B.User Acceptance of Information Technology：Toward a Unified View［J］.MIS QUARTERLY，2003，27（3）：425-478.

［9］金慧，刘迪，高玲，慧宋蕾.新媒体联盟《地平线报告》（2016高等教育版）解读与启示［J］.远程教育杂志，2016，（2）：3-10.

责任编辑：李金霞

Abstract:Take the course of Two-Dimensional Animation as an example，which's selected from open education platform of ewant，this paper had an empirical research on the two parallel classes taught by the author，and discuss the influence degree of teacher's intervention effect on students'learning performance in MOOC.The following conclusions are verified:the learning commitment，the learning objectives and the scores of students are proved to be promoted to the strong involvement implemented by teachers.This paper also recommends that in order to maximize the MOOC learning performance，teachers could integrate the excellent MOOC with the curriculum deeply to implement blended learning，and customize personalized learning path to provide learning support and guidance for students.

Key words:teachers'involvement，MOOC，learning performance，effective learning

An Investigation on the Influence of Teachers'Involvement on Students'Learning Performance in MOOC

Ang Juan
（Department of Software Engineering，Ma'anshan Teachers'College，Ma'anshan 243041，China）

G258.6

A

1673-1573（2017）03-0083-06

2017-04-18

安徽省高校人文社科重点项目“MOOC学习者有效学习关键技术研究”（SK2015A751）；安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目（gxyqZD2016575）；安徽省教学研究项目“MOOC对高职学生学习绩效影响实证研究”（2016jyxm1008）。

昂娟（1983-），女，安徽巢湖人，马鞍山师范高等专科学校软件工程系副教授，研究方向为新媒体传播和教育。