基于在线开放课程的学习体验调查及学习模式优化探索

黄静，王帆

（江西科技师范大学，江西南昌 330038）

MOOC是大规模在线开放课程（Massive open Online Course）的英文简称，这一术语自2008年被提出以来，就在国内外各高校掀起了一股MOOC在线课程的热潮。相比传统的课堂教学活动，MOOC以其便捷性，多样性，系统性，专业性等特征迅速获得大批学习者和教师的认同。因此，学者们在这一方面的研究也正迅速推进，有关MOOC的学术文献从2012年的4篇逐年激增到2016年的5 000余篇。也正是因为这股热潮的发展，使得学习者的学习体验成为研究的重中之重。学习者是MOOC的主要参与者，了解他们的学习体验对MOOC的发展与优化有着至关重要的作用。该文通过对江西科技师范大学的在校学生进行抽样问卷调查，了解并分析他们对MOOC的学习体验，从而针对调查结果进行一定的学习模式优化探索。

1 问卷的信度和效度分析

为了保证问卷的可靠性和有效性，在正式发放问卷之前，笔者对问卷进行了小范围的第一轮的信度检测。结果显示问卷的总信度为0.938，说明总问卷信度良好。

正式发放一共收集到问卷294份，共去除无效问卷96份，最后得到有效问卷198份。对问卷总体维度及三个一级维度做信度分析，得到的信度数据分别为0.954，0.963，0.953 和 0.866，结果均大于 0.6，说明信度良好。

为了了解问卷测量的准确度，对数据进行了因子分析，得到KMO的值为0.937，大于0.7，说明该问卷的效度良好。

2 问卷的设计及遵循的原则

该研究的目的是了解学习者对于MOOC的学习体验以及学习者在MOOC学习中的学习模式，从而对他们的体验和模式进行分析和研究，以提出相对有效的学习模式。问卷的设计总共分为四个部分，第一个部分对学习者的基本信息进行了调查，第二部分是对于学习者学习模式的调查，第三部分是关于学习者学习模式的调查，第四部分是有关学习者对自身的学习评价以及对MOOC开放课程评价的调查。

3 问卷的描述性分析

3.1 学习体验的描述性分析

在对学习体验二级维度中的各个小题进行统计分析后发现，学习者们对于MOOC平台的体验的各个小题的平均分值介于数值3～4之间。大部分学生对平台的信息获取，平台的设计，平台的反应速度，声音的清晰度以及提醒功能方面都持正面态度。由此可见，MOOC平台方面给学生带来的体验良好，但还存在一定的改进空间。

学习体验中的关于课程体验的二级维度为第七大题，共14小题，各小题的平均分值约为3.5分。其中教师的反馈，教师的作业批改，教师的鼓励机制以及教师PPT的美观程度的平均分值为3分。相比其余小题4分的平均分值，学生们在这些方面的学习体验相对较差。而对于教师的教学目标，教学安排，教学难度，教学风格，以及教师的专业知识等方面，学生的体验较佳。

交互体验共分为四小题，各个小题平均分约为3分。从此题的分值可以看出，学生在MOOC平台交互方面的学习体验不尽如人意，有关MOOC交互方面的设计还有待改进。

3.2 学习模式的描述性分析

学习模式部分的二级维度主要分为学习动机，学生的认知参与度，情感参与度，和行为参与度。分析得知，学习动机七个小题的平均分为3分。学生的内部动机，如学生自身的兴趣，和扩展自身的知识面等，是造成学习者学习MOOC课程的主要原因。学习者的认知参与度分为短期目标，长期目标，独立思考能力和深入思考能力。数据分析结果显示认知参与度各小题平均分为2.75。由此得知，大部分学生在使用MOOC的过程中没有对自己产生清楚的认知，没有明确的目标，认知参与度较差。至于情感参与度，问卷主要涉及了学习者对课程的期望，对课程知识的好奇，和同学交流的意愿，对课程结束的态度等，共五小题，各小题分值约为2.8分。此分数低于中间值，从而可以清晰地看出学生们对MOOC的情感参与度不高，缺乏正确的情感态度。最后关于学生的行为参与度，问卷共设置了五道小题，分别为课前预习，主动参与问题讨论，及时查看讨论情况，按照要求完成作业，课后复习等方面。这五小题的平均分为3分，表明学生在学习过程中的行为参与度中等。

4 问卷的相关性分析

以学习效果的得分为主要线索，将被调查者分为了两组。学习效果得分大于或等于平均分的受试者被命名为A组，得分低于平均分的受试者则被命名为B组。并且使用独立样本T检验，对A、B两组在学习体验、学习模式上是否存在显著差异进行检验。结果显示，A、B两组，在学习体验的课程体验，交互体验，平台体验，学习动机、参与度上均有显著性差异。

4.1 学习效果和学习动机的分析

将A组受试者的学习成果和学习模式下的一级维度学习动机做spearman相关性分析，发现学习效果和学习动机呈显著正相关关系，相关系数为0.518，这是在置信水平为0.01时成立的。为进一步探明哪一种动机对A组学生的学习成果影响更大，将A组受试者的学习成果和一级维度学习动机下的三个二级维度分别做了spearman相关性分析，发现同样是呈正相关关系。学习效果和外在动机、内在动机和成就动机的相关系数分别为0.545，0.507和0.444。将B组受试者的学习成果和一级维度做spearman相关性分析，发现两者同样存在相关关系，但是不再是显著相关关系，而是微弱的相关关系，其相关系数为0.183。

4.2 学习效果和学习过程中的参与度的分析

将A组受试者的学习成果和学习模式下的一级维度学习过程中的参与度做spearman相关性分析，结果显示两者为显著正相关关系，相关系数为0.589。进一步对学习成果和学习模式一级维度下的学习参与度的二级维度认知参与度、情感参与度和行为参与度分别做相关性分析，结果显示，学习成果和学习动机、认知参与度、情感参与度和行为参与度的均有显著相关关系，且都为正相关关系。相关系数分别为0.518，0.473，0.579和0.538。对B组受试者的学习成果和学习模式的一级维度学习参与度，以及二级维度，认知参与度、情感参与度和行为参与度做spearman相关性分析，结果显示，学习成果和学习动机、认知参与度、情感参与度和行为参与度的也存在显著相关关系，同样是正相关关系，且相关系数分别为0.415，0.455，0.503。

从各自的相关性角度出发，对A组受试者来说，情感参与度>行为参与度>学习动机>认知参与度。对B组的受试者来说，行为参与度>情感参与度>认知参与度>学习动机。就A、B两组数据的差异性出发，B组的学习成果和学习动机、认知参与度、情感参与度以及行为参与度之间的相关关系是普遍比A组的相关关系要弱的，其中最为明显的就是学习动机和学习成果之间的关系。从A、B两组的共同点出发，可以发现情感参与度和行为参与度是影响学习成效最大的两个因素，而学习动机和认知参与度的影响其次。为辨明A、B两组受试者在学习动机上较大的差异，对学习动机进行了进一步的分析，分析结果显示，A组被调查者的平均外在动机得分为7.45，内在动机得分为11.53，成就动机得分为7.68，其B组被调查者的平均外在动机得分为5.1，内在动机得分为7.5，成就动机得分为5.3。因此，A组被调查者的动机得分普遍比B组要高。

综上所述，A组的学习成果普遍要比B组的好，对比其影响因素可以发现，学习动机和学习过程中的参与度都不同程度地影响了学习成效，A、B两组相比较而言，A组的学习动机得分要比B组要高，尤其体现在内在动机的得分上，也就说明A组的学习动机普遍要比B组的学习动机强。除此之外，A组的学习参与度得分普遍要比B组的得分要高，说明A组的学生更加积极主动地参与了学习。

5 学习模式的优化

从学生的角度来看，想要通过同一个课程的学习获得更好的学习效果，就需要对自己的学习模式进行一定的改善。一个人的学习模式可以从选定课程开始。第一，获取课程信息要主动，不能只依靠他人的推荐，要自己主动去寻找课程信息，才更有可能寻找到适合自己的课程。第二，当开始学习课程，若发现课程内容或难度与自己的期望不符合，可以选择继续该课程或者是退选该课程并且重新选择课程，切勿在放弃后就不进行课程的学习。第三，当课程正式开始后，每周上课的平均时长应达到3～4 h，使用平台的次数最多可以达到6次。第四，在选择每天固定的时间段进行学习还是选择自己碎片段时间的问题上，这两种选择都可以带来比较好的学习效果，但学习效果最好的学习者，还是更倾向于选择固定时间段学习。第五，根据个人的情况的不同，无论是选择按课程要求完成全部作业还是按自己薄弱的地方完成作业都可以得到比较好的学习效果。第六，应尽力挖掘自身对于课程的内在动机，争取为自己而学习而不是为他人而学习。第七，在学习过程中应该投入一定的情感，要将学习变为积极主动的事情，而不是一件机械无趣的事，要带有感情地参与到学习中。以上七点是给大部分学习者学习时的建议，并不一定适合每一个人，个人应该根据自身情况对自己的学习模式进行调整，以求得更高的学习效率。