学习风格对学习满意度因素模型的影响关系研究

李宝 张文兰

摘 要：基于构建的混合式学习环境下学生学习满意度影响因素结构方程模型，研究重点以学习风格中活跃型学习者和沉思型学习者为不同群体进行群组分析，分别对于已建立的因素模型中各因素变量之间的影响关系进行探究。研究结果表明，活跃型学习者和沉思型学习者在因素模型中教学能力与助教行为的共变关系系数、教学能力对于资源呈现方式的影响路径系数、教学活动设计对于感知有用的影响路径系数、感知有用和考核方式对于学习动机的影响路径系数、感知有用和学习奖励对于交互行为的影响路径系数存在差异。

关键词：混合式学习;学习满意度;活跃型学习者;沉思型学习者;因素模型

一、问题的提出

2009年美国曾经在《在线学习中基于循证实践的评价——一份元分析和在线学习研究的文献综述》（Evaluation of evidence-based practices in online learning：A meta-analysis and review of online learning studies）报告中强调“混合式学习是最有效的教学形式”[1]后，截至2015年数据报告显示，美国混合式学习几乎占了学校教育的二分之一。国内自从Web2.0技术出现后，利用Moodle、Blackboard、Blog等平台的在线学习和面对面相结合的学习方式一直受到研究者的关注。Jaggers（2011）提到混合式学习是针对单纯的在线学习辍学率比较高的问题而提出的学习方式[2]，同时针对这种环境下学习效果的研究已受到研究者的关注。然而，从学习者个体的角度出发，学习满意度的差异性是否与学习者个体差异性相关？学习者个体特征是否对于学习满意度的因素影响程度造成差异？以学习者个体差异角度出发去探究学习者满意度的研究正好是检验教学活动设计是否有效的关键途径，所以从混合式学习环境下学习者个体角度研究和探讨其对学习满意度因素之间关系的影响程度是必不可少的。

近年来，自从学习分析技术、个性化学习、分层教学等概念出现后，研究者更加关注学习过程中个体差异性对于学习效果带来的影响。混合式学习中，由于学习者作为学习的主体，学习者个体差异会导致不同学习者对于学习过程具有不同的主观感受和学习體验。带来的结果是，不同学习者对于课程学习满意因素之间的影响关系程度也会有所不同。这种情况之下，学习满意度的研究又少，学习者个体差异性的研究又是研究者关注的热点。因此，个体差异性对于学习满意度因素模型中各因素变量的影响关系程度更是值得深入研究的主题。

二、文献回溯

（一）个体差异性

关于学习个体差异的研究，从已有的文献整理来看，主要集中于两个方面。一方面是从个体性别、年龄、教育水平、学习经历、计算机水平等等来进行研究。如Ingen L.C.van Soelen（2009）认为学习过程中学习者个体学习速度、遗忘速度的差异会对学习结果造成影响[3];Jesus De la Fuente（2009）认为，学习中学习者存在个体差异主要包括正式成分（声音的响亮、说话的语速快、精神过于集中、手势过度以及其他典型举止）、态度和情绪（敌意、急躁、愤怒、攻击）、动机方面（成就动机、竞争、成功的归因和动力等）、行为表现（时间紧迫、速度、多动、工作的参与）和认知方面（需要控制自己周围的环境作为特征风格的归属之一）[4];Philippe Rast（2010）认为学习个体在初始技能、学习速率、渐进技能、年龄、信息处理速度、教育水平等方面存在差异[5];Rishi D.Ruttun（2012）认为应该从性别、年龄、教育水平、学习领域、个人能力、计算机水平等等考虑个体差异[6];Raymond A.Noe（2013）的研究表明在对于非正式学习中学习个体差异研究时，应该从五大个体特征维度（随和、责任、情绪稳定、外向型、经验开放）、自我效能感、学习热情等进行个体差异分析[7];Ali Tarhini（2014）认为学习者对于技术接受度的个体差异重点应在性别、经验、教育水平、年龄上进行考虑[8]。

另一个方面，对于学习个体差异的研究主要集中从学习风格角度来关注个体差异。学习风格主要利用学习风格量表测量的结果来体现个体的差异性，研究者使用的学习风格量表有Kolb的经验学习风格量表、Myers Briggs 人格类型的学习风格量表、VARK量表、Dunn&Dunn学习风格量表、多元智力学习风格量表、格拉峡—里奇曼学习风格量表、赫尔曼的大脑四象限分工及优势测定量表、Felder-Siliverman学习风格量表等等。如Wang Pei-Jung 等人（2013）认为发散型、同化型、顺应型、会聚型四个类型的学习者在学习效果上没有表现出显著性差异[9];Akdemir和Koszalkab（2008）的研究表明学习风格差异对于研究生课程学习策略的影响关系，发现依存型学习者采用协作型教学策略和独立型学习者采用探索型教学策略带来的学习效果是同等的[10];Sun等人（2008）的研究发现学习风格对于学习成效没有显著性差异，只是表现出“同化型”学生学习成绩普遍稍高[11];Graf和Kinshuk（2009）的研究认为利用系统对于不同学习风格、认知特点的学生在课程学习中使用不同学习策略进行学习与浏览行为进行监测，提供给适合不同学习者学习过程的需求，可以不断完善学习者特征模型。[12]

（二）学习满意度的影响因素

对学习满意度的影响因素研究进行文献梳理，进一步探究学习个体差异性是否会对学习满意度产生影响。李明辉（2011）认为个体的自我效能感、媒体熟悉程度、技术使用意向等会对在线学习的满意度产生差异影响[13];Piccoli等人（2001）认为学习动机、学习适应性、自我效能感、对于技术使用态度等会对学习满意度造成差异影响[14];Arbaugh（2000）认为学生学习投入时间、学生的性别、感知有用、感知易用等个体差异性会对学习满意度产生影响，而学习经历对于学习满意度没有任何影响关系[15];Kanuka和Nocente（2003）的研究结果表明学习者个体在认知模型、成效期望方面的差异会对学习满意度造成影响[16];Henry（2008）的研究认为学习风格对于学习满意度有显著影响关系[17]，然而Adnan AI Shaikh（2015）认为学习风格和学习满意度之间没有直接的影响关系[18];Ong（2006）等研究认为男生往往对于在线学习经历会有更满意的学习体验[19]。关于学习满意度中个体差异对其影响的研究结论比较复杂，不同研究视角得出的结论有所不同。

通过对个体差异以及学习满意度的研究文献汇总，笔者发现从学习者个体差异中学习风格的不同去考虑其对学习满意度因素的影响关系是目前研究比较缺乏的。笔者前期研究已经得出混合式学习环境下学习满意度的影响因素层级模型[20]，因此本研究重点探讨混合式学习环境下不同学习风格对学习满意度影响因素模型中各因素之间的影响关系带来的差异程度。

三、研究设计

（一）研究假设

研究采用成熟的Felder-Siliverman学习风格量表，该量表的信效度已经过Zywno（2003）、Felder和Spurlin（2005）等检验[21]，重点以学习风格中处理加工维度中的沉思型学习者和活跃型学习者为例进行深入研究和探讨，拟将研究的问题具体化为研究假设“活跃型学习者和沉思型学习者在影响因素模型中各影响因素之间的关系存在差异”。

（二）研究对象

本研究选取某高校参与《信息技术与课程整合》《现代教育技术》《计算机网络》等课程混合式学习环境下的学生为研究对象，课程学员主要以学习该门课程的学生为主，一共有学员412名。该课程授课形式以面授教学和在线学习相结合的形式，调查研究對象都是按照要求完成整个混合式学习环境下课程学习的学生。研究最终问卷回收409份，经过筛选后保留405份问卷。

（三）研究工具和方法

本研究采用问卷调查的方法，分别使用的问卷为学习风格量表、学习满意度问卷，学习满意度量表采用五点里克特计分法，选项分别为“比较满意”“满意”“一般”“不满意”“比较不满意”，对应计分标准分别为5、4、3、2、1。在国外学习风格量表研究中，Felder-Silverman学习风格量表采用率比较高，Felder-Silverman学习风格模型分为信息加工、感知、输入、理解四个维度，本研究选取量表中来自信息加工维度的问题进行调查。信息加工维度分为活跃型和沉思型，在实际SPSS数据处理过程中，对于该维度不同的学习风格类型采用数字“1”和“2”进行编码，其中活跃型学习者232名、沉思型学习者173名。学习满意度问卷是在Arbaugh设计学习满意度量表的基础上进行修改的，从多角度评价学生对课程学习过程中学习的满意度，同时对修改后的学习满意度问卷进行了检验，问卷的信度系数为0.916，问卷具有良好的信度。同时，对编制的学习满意度问卷效度进行检验，利用因子分析的方法进行分析，采用主成分分析的方法，抽取限定因子数量后，利用最大方差正交旋转法获取问卷的KMO值分别为0.885、0.893，方差累计解释量分别为54.67%、48.95%，满足要求指标（KMO值大于0.8，方差累计解释量大于40%），这说明问卷具有良好的效度。

四、研究数据分析与结论

（一）模型假设的检验

结合建立的混合式学习满意度影响模型，前期数据调查分析以及相关研究后发现，助教行为、教学能力、资源特征、资源呈现方式、课程弹性、学习奖励、活动设计、交互行为、学习动机、感知有用是影响混合式学习环境下学习满意度的主要因素，感知易用、学习背景、成效期望、自我效能感、平台功能设计对于学习满意度未产生显著性影响关系。删除不显著影响因素，对影响因素模型进行重构，得出学习满意度影响因素的结构方程模型，如图1所示。其中W1～W23表示模型中各变量之间的相互影响关系系数，W24～W38表示各潜在变量中的观测变量对其影响程度，V1～V35分别是各观察变量以及潜在变量的残差值。

（二）结构方程模型的拟合度检验

利用研究的假设在AMOS软件中构建学习满意度影响因素的结构模型，之后分别对于活跃型学习者和沉思型学者在模型中的参数进行识别、违犯估计等分析，并进行模型拟合度各项指标的检验，如表1所示。其中沉思型学习者群组的模型拟合度中GFI的值为0.893，AGFI的值为0.886，离理想拟合度指标0.90相近，其余各项指标均达到参数指标要求。从整体来考虑，模型的拟合度较为良好;活跃型学习者群组中各项参数满足拟合度的指标要求。

（三）结构方程模型的修正

在AMOS中利用MI（Modification Indices，修正指标）数据进行模型的完善，从数据中分析发现，教学能力和助教行为两个因素变量之间的修正指标的值为25.982，这表示助教行为和教学能力两个变量之间存在共变关系，需要建立两者之间的关系。在初步模型建立后，发现资源特征对于感知有用、资源呈现方式对于活动设计、资源特征对于交互行为因素变量不存在显著影响关系，需要进行模型的修正，删除模型中对应因素之间的影响关系。修正过程中还发现，e31e32的修正指标为17.890，需要考虑建立e31和e32之间的共变关系。模型修正后，再次进行拟合度检验，发现沉思型学习者群组的模型拟合度检验中GFI的值达到0.903，达到指标要求。

（四）研究假设的检验

群组分析后，活跃型学习者在影响因素模型中各因素之间相互的影响关系系数如图2所示，沉思型学习者如图3所示。从图中可以发现，活跃型学习者和沉思型学习者在模型中某些因素之间相互影响关系的程度存在差异。

（1）活跃型学习者与沉思型学习者在教学能力和助教行为之间影响关系上存在差异。活跃型学习者在学习满意度因素模型中，教师的教学能力和助教行为之间的影响路径系数为0.59;沉思型学习者在学习满意度影响因素模型中，教师教学能力和助教行为之间的路径系数为0.26。研究结果表明，沉思型和活跃型学习者都认为混合式学习环境下主讲教师教学能力和助教行为之间存在影响关系。同时，活跃型学习者在模型中两个因素之间影响关系的程度明显大于沉思型学习者。这说明活跃型学习者认为教师和助教之间的沟通和交流以及对于面授和在线学习相互衔接的要求程度高于沉思型学习者。

（2）活跃型学习者与沉思型学习者在教师教学能力对于资源呈现方式和活动设计之间的影响关系系数上存在差异。关于教学能力对于资源呈现方式的影响程度，活跃型学习者在因素模型中表现为0.42（P<0.001），沉思型学习者在因素模型中表现为0.25（P<0.005）。即，活跃型学习者和沉思型学习者都会认为教师教学能力对资源的呈现方式带来显著的影响关系，只是活跃型学习者认为教师教学能力对资源呈现方式的影响路径系数明显高于沉思型学习者;教学能力对活动设计的影响路径系数在因素模型中可以看出，活跃型群组的路径系数为0.61（P<0.001）、沉思型群组的路径系数为0.38（P<0.001），表明教师教学能力会决定混合式学习环境下学习活动的设计，同时活跃型学习者认为其影响系数明显高于沉思型学习者。因此，个体学习风格的不同会影响模型中教师教学能力和影响因素之间的影响路径系数。

（3）活跃型学习者与沉思型学习者在教学活动设计对于感知有用的影响路径系数上存在差异。在影响因素模型中，对活跃型学习者群组分析后，教学活动设计对于感知有用的影响路径系数为0.53（P<0.001）;而对沉思型学习者群组分析后，教学活动设计对于感知有用的影响路径系数为0.37（P<0.001）。研究可以发现，教学活动设计对于感知有用的影响关系不论是沉思型学习者还是活跃型学习者都存在显著性影响，那么在具体教学中可以利用教学活动设计，让学生参与到具体教学活动中对于学生感知有用有正向显著影响关系。同时，研究还表明，活跃型学习者认为教师利用教学活动设计让学生来感知知识内容有用的影响路径系数明显高于沉思型学习者，这也反映出活跃型学习者喜欢在活动设计情境中学习和掌握知识点。

（4）活跃型学习者与沉思型学习者在感知有用和考核方式对于学习动机的影响路径系数上存在差异。活跃型学习者群组在因素模型中，感知有用对于学习动机的影响路径系数为0.40（P<0.001）;而沉思型学习者群组在因素模型中，影响路径系数为0.51（P<0.001）。综合来看，学习者认为感知有用会对学习动机产生显著性影响关系，只是活跃型学习者认为感知有用对于学习动机的影響路径系数略小于沉思型学习者。因此，在实际教学中让学生感知有用是提高学习者学习动机的有效途径之一。另外，在影响因素模型的群组分析中发现，考核方式对学习动机的影响路径系数在活跃型学习者和沉思型学习者群组上呈现出差异。活跃型学习者在模型中表现出考核方式对于学习动机的影响关系系数为0.69（P<0.001），而沉思型学习者为0.18（P<0.01），影响因素的关系系数存在显著性差异。影响因素的关系系数也反映出考核方式对于活跃型学习者来说是影响学习动机因素中影响系数最高的，相反沉思型学习者对于考核方式影响学习动机的系数明显较低。从感知有用和考核方式两个因素来看，沉思型学习者认为只有学生感知有用才是影响其学习动机的主要因素;活跃型学习者除了感知有用以外，通过设置考核方式也是影响学生学习动机的主要因素之一。

（5）活跃型学习者与沉思型学习者在感知有用和学习奖励对于交互行为的影响路径系数上存在差异。活跃型学习者群组在因素模型中，感知有用对于学生交互行为的影响路径系数为0.19（P<0.01）;而沉思学习者群组在因素模型中，感知有用对于学生交互行为的影响路径系数为0.45（P<0.001）。由此可以看出，学生学习时产生交互行为的影响因素中，沉思型学习者往往是通过感知有用进而产生交互行为，同时感知有用对于交互行为产生的影响关系系数明显高于活跃型学习者。另外，在学习奖励对于交互行为影响方面，活跃型学习者认为学习奖励对于交互行为影响的路径系数要高，而且沉思型学习者群组认为学习奖励对于交互行为未产生显著性影响关系（影响路径系数为0.06，P>0.01）。因此，混合式学习中，活跃型学习者可以通过学习奖励提高其学习交互行为发生的频率，沉思型学习者可以通过学习中感知知识有用从而产生交互行为。

五、研究总结

（一）研究总结

本研究选取某高校学生为研究对象，以《信息技术与课程整合》《现代教育技术》《计算机网络》等为研究课程，通过混合式学习环境下的实际教学应用，构建了学习满意度影响因素结构方程模型，重点对于活跃型学习者和沉思型学习者在学习满意度因素模型中各因素变量之间影响路径系数的差异性进行了分析。本研究主要有以下结论。

（1）从构建的学习满意度影响因素结构方程模型来看，助教行为和教学能力是影响学生学习满意度最根本的因素，学习动机和交互行为是影响学习满意度最直接的因素。学习动机和交互行为均受到资源特征、感知有用、学习奖励、考核方式的显著影响，同时学习动机还会影响学生的交互行为等。从研究者建立的学习满意度影响因素模型来看，模型具体体现了变量因素之间的影响关系。

（2）从学习风格中信息处理加工维度进行群组分析或差异性研究，最终发现在影响因素模型中教师教学能力对助教行为的共变关系系数、教学能力对于资源呈现方式的影响路径系数、教学活动设计对于感知有用的影响路径系数、感知有用和考核方式对于学习动机的影响路径系数、感知有用和学习奖励对于交互行为的影响路径系数会因为活跃型学习者群体和沉思型学习者群体的不同而造成相应关系的差异，模型中其他各因素变量之间的相互影响关系在活跃型和沉思型学习者群体中不存在差异。

（二）研究建议

结合研究的结论可以得知，沉思型学习者和活跃型学习者在影响因素模型中某些变量之间的关系存在差异，针对学习者个体差异中学习风格的不同后期采取不同的教学策略，正是本研究需要进一步思考的问题。根据研究中活跃型学习者群体和沉思型学习者群体表现出来的差异，在实际教学中应该注意三个方面的问题。

（1）注重教师教学能力的培养，提高在线学习和面授教学的衔接度。研究中发现教师教学能力对于助教行为、资源呈现方式的影响关系会因为学习者学习风格不同呈现出差异。要实现学习的个性化，就需要关注不同学习者表现出各因素之间影响关系的差异性。教师不断对自己的教学能力进行塑造，注重自身教学能力的培养，能够针对不同学习风格的学习者呈现适合学生需要的资源，同时及时和助教进行沟通和交流，将在线学习和面授学习的教学有效衔接起来。在分析研究中也发现，教学能力对资源呈现方式的影响路径系数在活跃型学习者群体中较高，教师需要在教学中思考如何进行有效的资源呈现方式设计，因为这是活跃型学习者认为可以体现教学能力的重要因素。教师教学能力的体现不单单只是通过资源呈现方式，教师与助教之间的协作和交流也是活跃型学习者认为教师教学能力体现的因素。这就需要教师与助教进行沟通，有效的在线学习设计也是体现教师教学能力的因素。

（2）开展丰富的学习活动设计，明确每项活动评价的标准。活跃型学习者在模型中活动设计对于感知有用的影响路径系数高于沉思型学习者，所以在实际教学活动中针对活跃型学习者应该多设计情境化学习活动，活跃型学习者认为情境化学习活动设计或者问题解决性的学习活动能够让他们感知知识内容的有用。教师在实际教学中应该结合学习者学习风格的类型开展对应的个性化教学活动设计，利用学习活动的设计来引导并且激发与维持学习者学习的动机，引导其参与到对应的学习活动中来，这也恰恰验证了混合式学习中个性化学习活动设计对于学习满意度的重要性。在活动设计中，应该将活动的考核方式进行明确的说明。活跃型学习者群体认为考核方式对于学习动机具有重要的影响关系，因此如何去制定活动考核方式对于学生是否参与活动至关重要;沉思型学习者恰恰认为通过感知有用是决定学习动机的主要因素，因此活动设计针对沉思型学习者的重点在于让学生感知有用。但是，在研究假设的结论中可以看到，活跃型学习者认为教学活动设计对于感知有用的影响关系系数高于沉思型学习者，而感知有用对于学习动机的影响路径系数却低于沉思型学习者。因此，通过学习活动设计让学生感知有用进而提高学习动机对于活跃型学习者而言不是最重要的，因为考核方式的影响系数高于感知有用。

（3）設置表扬或者奖励的机制，促进学生交互行为的产生。Dragana Jovanovic的研究表明外在的学习奖励会对学习者学习动机产生影响。[22]研究分析同时也发现，活跃型学习者认为学习奖励对于学生交互行为具有较高的影响关系系数。因此，在个性化教学策略设计中，可以针对活跃型学习者设置奖励机制，教师在面授教学中应该及时对学习者学习进行评价与鼓励，在线学习的老师则需要在学习中设置一些虚拟奖励、广播表扬、每周学习之星评选等，利用适当的奖励来激发学生产生交互行为。但是，对于沉思型学习者而言，学习奖励对于交互行为未产生显著影响关系，恰恰感知有用对于交互行为的影响程度较高。针对沉思型学习者进行个性化教学策略设计时，应该让沉思型学习者通过感知知识的有用性进而产生交互行为。

该研究仅仅针对活跃型学习者和沉思型学习者分别在影响因素模型中各因素变量之间的关系进行了探讨，对于Felder-Silverman学习风格量表中其他三个维度未进行继续研究，后续可以围绕该研究开展后续研究。同时，本研究选取的研究对象和研究环境仅仅局限于某高校的部分课程，后续研究应该将其研究样本扩大范围，对于模型和研究结论不断进行论证。结合后期研究结论，围绕着学习风格的差异采取符合个体需求的学习策略并不断验证学习满意度的结果，尽快利用个性化学习活动设计来提高学习者在该环境下学习的适应性，最终个体差异的学习者对于课程学习满意度能够达到一致性。

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