网络家庭作业与传统家庭作业学习效果差异元分析

乔 陆 范会勇

(渤海大学 教育科学学院，辽宁锦州121000)

一、引 言

家庭作业是教师分配给学生的非教学时间完成的问题解决任务(Cooper et al.，2006)。作为学校教育和家庭教育的桥梁，家庭作业无疑对学生学业成绩和个人发展发挥着潜移默化的影响。半个世纪以来，国内外学者都对其学习影响展开了讨论(Cooper，1989； Rosário et al.，2015；Fan et al.，2017)。库珀等(Cooper et al.，2006)认为家庭作业已成为学生日常生活最重要的一部分。近年，网络家庭作业在学生学习、教师教学等方面扮演着更多不同于传统家庭作业的角色。

过去三十年，已有许多学者探究了网络家庭作业与传统家庭作业学习效果的差异(Elias et al.，2017； Chllahan ，2016； Mendicino，2009； Jonsdottir et al.，2017)。由于学业压力的影响，教育政策的变革，网络家庭作业是否优于传统家庭作业，更适合学生发展逐渐成为学校、教师关心的问题(Demirci，2006； Demirci，2010)。然而，以往研究对网络家庭作业与传统家庭作业学习效果是否有显著差异存在分歧，主要有两种观点：一种认为网络家庭作业对学生学习的影响显著优于传统家庭作业；另一种认为二者对学习的影响无显著差异。

那么，网络家庭作业与传统家庭作业的学习效果是否真的有差异？差异有多大？哪些因素导致了这些差异？为了回答以上问题，本文采用元分析方法综合分析21篇原始文献的研究结果，研究二者差异的影响，并对相关问题进行了讨论。

二、文献综述

(一)网络家庭作业与传统家庭作业比较

在传统家庭作业的模式中，教师自主设计作业数量和内容，通过口述或网络社交媒体布置作业，包括阅读、写作、归类、问题解决、技巧联系等(Corno，1996)，以便巩固课堂知识、提高学生对知识的理解程度等(Cooper，1989；李学书，2009)。学生通常以纸笔方式在家中完成，第二天交给教师，收到教师反馈后修改其中的错误，再次交给教师评价，一周大概需要2-3天。网络家庭作业以网络家庭作业系统为载体，省时便捷、公共免费、即时反馈、功能丰富等。常见的系统有WebAssign、WebWork、Blackboard、 MyMathLab、CalcPortal等(Lucas，2012；Chllahan，2016；Mendicino，2009；Patall et al.，2008；Singh et al.，2011)，一般包含教师和学生两部分。学生部分包含学习模块、作业模块、考试模块等。学生注册登录后，系统会对该用户的学习能力和水平进行前测，然后根据测试结果选择和完成一个或多个作业任务，学生点击提交按钮，作业系统会立即评定该作业，并给予不同形式的反馈(包括作答正确与否、解题线索、正确答案及解释)(Fyfe，2016)。此外，教师可对学生作业进行评价并下载作业的记录和分数(Palocsay & Stevens，2008；Bonham et al.，2003)(见表一)。

表一 网络家庭作业与传统家庭作业差异比较

与传统家庭作业相比，网络家庭作业有以下特点：一，学生学习不再受时间地点的制约(Hitt，2014)；二，学习方式的改变影响学习风格，同时对师生交流、同辈沟通发挥作用(AL-A’ali，2008)；三，网络家庭作业与传统家庭作业最大的不同在于反馈类型(Renee & Jonhn，2003)。瓦尔贝格等(Walberg et al.，1985)发现，没有反馈机制的家庭作业在学习中发挥的作用较小。理想环境中，学生应该在下一次课前收到上一次课的作业反馈，这种反馈不仅有正确答案，还有对应的图表、公式、方法、评价，使学生能通过错误学习。然而，现实中由于教师任务较多，精力有限，难以达到这种理想化要求(Mathai & Olsen，2013)。从学生角度看，网络家庭作业可以帮助他们评估自己的知识和技能水平，自动设置与其知识水平相符的问题，提供高质量、高时效的学习反馈和指导，针对学生薄弱点提供专项帮助，为学生定制个性化测验，全方位综合评价学生成绩(Palocsay & Stevens，2008；Renee & Jonhn，2003)。玛琳等人(Milkent & Roth，1989)的研究表明，网络家庭作业出现的对话框、图表和考试模拟系统有利于训练学生认知能力，即时反馈也有利于提高学生学习效率。反复练习能提高课堂内容的保留度和家庭作业对学习的贡献，有效防止抄袭，增强学生上课动机和课堂参与度(Singh et al.，2011)。从教师角度看，网络家庭作业系统有庞大的数据库，方便教师构建作业框架，减轻工作负担，节省时间和精力，快速锁定学习困难的学生，促进师生间的互动。此外，它可以为教师提供学生作业的细节表现，还可为教师课程和教学创新提供支持(Palocsay & Stevens，2008；Bonham et al.，2003)。

(二)已有研究的分歧

传统家庭作业和网络家庭作业学习效果差异的两种观点是：一部分研究者认为二者无显著差异。博纳姆等(Bonham et al.，2003)比较了两组学生物理课的表现，控制组学生做传统家庭作业，对照组学生做网络家庭作业。实验由四个教师授课并布置作业，常规测验分数和期末考试分数显示，两组之间不存在显著差异。代米尔吉(Demirci，2006)通过问卷调查学生物理课中网络家庭作业和传统家庭作业的差异表明，从物理考试平均成绩看，二者没有显著不同；但从家庭作业表现的平均分数看，二者存在显著差异，且学生对网络家庭作业方式态度积极。迪弗雷纳等(Dufresne et al.，2002)对比了完成上述两种家庭作业学生的物理课程表现，发现了相似的结果。霍克等(Hauk et al.，2014)将12个班作为实验组(网络家庭作业组)，7个班作为控制组(传统家庭作业组)，一学期后利用协方差分析对比学生代数成绩。结果显示，两组学生的成绩不存在显著差异，支持网络家庭作业与传统家庭作业之间差异不显著的观点。

另一部分研究者持不同意见，认为上述两种作业对学生学习效果差异显著。琼斯多蒂尔等(Jonsdottir et al.，2017)历时四年的研究发现，网络家庭作业对学习产生了显著的积极影响，网络家庭作业与传统家庭作业对学生学习效果带来显著差异。迪弗雷纳(Dufresne et al.，2002)等通过三年教学实验，检验网络家庭作业与传统家庭作业对物理考试成绩的影响。结果发现，网络家庭作业组的学生考试分数更高。希特(Hitt，2014)等将某班大学生随机分为控制组(传统家庭作业组)和实验组(网络家庭作业组)，再将两组学生按数学能力分为高能力组和低能力组，最后对比控制组和实验组学生的期末考试成绩。结果显示，对数学能力高的学生，网络家庭作业对其学习成绩有显著影响，而对数学能力较低的学生来说，网络家庭作业不能提高其期末成绩。拉罗斯(Larose，2010)研究发现，网络家庭作业比传统家庭作业更能激发学生做作业的积极性，也有利于学生更好地理解做家庭作业的重要意义。凯利等(Kelly et al.，2013)同样发现，完成网络家庭作业的学生比完成传统家庭作业的学生学习收获更多。

(三) 研究结果不一的可能原因

从已有研究看，导致结果不一的因素可能有出版类型、学段等。

1.出版类型

刊发网络家庭作业研究成果的，包含期刊论文、会议论文、学术报告或学位论文等。期刊论文有匿名评审制度，要求较高，而其它类型的论文没有这种要求。要求的不同，可能导致结果不同。方法学研究者发现，期刊论文的评审制度会带来较强的选择性，那些统计检验不显著的研究很可能被排除掉。本研究也可能存在这种问题。也就是说，期刊论文比学位论文更容易报告显著结果，从而导致结论不一(Card，2011)。

2.区域

家庭作业存在跨文化差异。例如，朱燕(Zhu，2015)发现，家庭作业的相关研究中，国别是重要的影响因素。不同国家之间，学生家庭作业花费的时间不同，且不同地区网络普及程度不同，教育技术普及的应用程度也不一样。本研究纳入的原始研究来自世界不同区域，因此将区域作为分析的调节变量之一，探究网络家庭作业与传统家庭作业间的差异是否受区域的影响。

3.学段

已有研究表明，家庭作业与成绩之间的关系受被试学段的影响。库珀(Cooper，1989)发现，小学生家庭作业与成绩之间的相关系数为0，中学生家庭作业与成绩之间的相关系数为0.07，高中生家庭作业与成绩之间的相关系数为0.25。这表明，家庭作业对不同学段学生成绩的影响不同。本研究纳入的原始研究中，贝兰(Belland，2009)发现，中小学生的网络家庭作业与传统家庭作业对学习成绩的影响显著不同(p=0.002)；卡拉汉(Chllahan，2016)发现，两者对大学生学习成绩的影响没有显著差异(p=0.354)。米尔肯特等(Milkent & Roth，1989)研究也表明，网络家庭作业与传统家庭作业对学生学习成绩没有显著差异(p=0.120)。鉴于这一结论，本研究把学段作为调节变量进行分析。

4.实验时长

已有原始研究表明，不同实验时长得到的结果不同。例如，博纳姆等(Bonham et al.，2003)围绕网络家庭作业与传统家庭作业间差异开展了一学期的实验发现，两者存在显著差异；代米尔吉(Demirci，2010)的研究持续了两个学期，实验结果却不存在显著差异。因此，实验时长也是值得探讨的调节变量。

5.研究设计

笔者阅读原始研究发现，研究设计可能对研究结果产生影响。例如，42个样本中13个样本运用真实验法，结果呈显著的样本7个(Jonsdottir et al.，2017；Larose，2010；Mathai & Olsen，2014；Dufresne et al.，2002；Belland，2009；Burch & Kuo，2010)；27个样本运用准实验法，结果呈显著的有13个(Bonham et al.，2003；Demirci，2006；Mendicino，2009；Demirci，2010；Hauk et al.，2014；Douglass，2011；Chllahan，2016；Dawes，2016；Gok，2011)；2个样本应用相关研究法，结果都呈显著差异(Elias et al.，2017)。真实验法是否比准实验法更易获得显著结果，本文将探讨这一问题。

6.科目类型

虽然只有少量研究探究不同类型家庭作业效果是否存在差异(Paschal et al.，1984； Trautwein，2007)，但学科类型在家庭作业中的重要角色不容忽视。纳入的原始研究中，拉罗斯(Larose，2010)在微积分课程中用网络家庭作业代替传统家庭作业，探究网络家庭作业对学生行为的影响及学生对网络家庭作业的态度。结果发现，完成网络家庭作业的学生不比完成传统家庭作业的学生表现差，反而更好。米尔肯特等(Milkent & Roth，1989)探究网络家庭作业对学习成绩的影响发现，物理学科中网络家庭作业的实施可将学生间的差异降到最低。代米尔吉(Demirci，2006)发现，第一学期传统家庭作业组的学生比网络家庭作业组的学生表现更好，第二学期时网络家庭作业组的学生比传统家庭作业组的学生表现更好。对于这种差异，有学者(Trautwein，2007)认为学生可能会在不同学科花费不同的时间，付出不同的努力。因此这一变量也值得深入分析。

7.教师

为了控制教师带来的影响，有研究安排同一位教师(Jonsdottir et al.，2017)负责数学教学，包括布置作业。结果显示，网络家庭作业与传统家庭作业之间存在显著差异(p=0.009)；贝兰(Belland，2009)也安排同一教师负责科学学科的教学，结果呈显著差异(p=0.002)。另一些研究因被试样本规模大而安排了多名教师。例如，巴恩斯利(Barnsley，2014)的实验共有被试423人，分19个班，6位教师负责代数课的教学。结果发现，网络家庭作业对学生成绩及态度没有产生显著影响，但科目水平间交互作用显著。雅各布森(Jacobson，2006)的研究也证明，教师与网络家庭作业之间存在显著的交互作用。因此，把教师作为单独的调节变量格外重要。

三、研究方法

(一)原始研究检索

本研究检索了Taylor & Francis、Springer、Wiley Online Library、Science Direct、Google Scholar、ProQuest、中国知网、万方八个数据库。搜索的关键词为“web-based homework”“online homework”“internet AND homework”“autoumated homework”“网络家庭作业”。为了确保获得足够数量的文献，本研究将文献出版时间定为近30年(1990-2018年)，首次检索到原始文献124篇。

(二)筛选标准

被纳入本研究元分析的文献须符合以下条件：

1)被试必须是在校学生，如小学生、中学生、大学生。

2)文献内容是比较网络家庭作业和传统家庭作业差异的，探究网络家庭作业对学生考试成绩影响的文献需排除。

3)纳入的文献必须是定量研究。原始研究需包括样本量，两者差异的效应量，或能够计算效应量的平均值、标准差等。

在124篇原始研究中，21篇文献符合上述标准，被纳入元分析研究。

(三)信息提取

为了更好地了解原始文献信息，找出潜在调节变量，我们系统地梳理了论文，从每篇论文中提取文献类型、区域、被试学段、时间跨度、测量方法、科目、教师数量等(见表二)。

(四)编码过程及编码质量

编码分三个阶段：第一阶段，笔者请教家庭作业专家，制定编码计划，该计划包含后续分析所需信息。编码计划由两位编码者分别制定，经讨论确定最终编码计划。第二阶段，笔者对每篇文献进行两次编码，时间相隔半个月，避免记忆痕迹，确保较高的一致性。第三阶段，笔者请家庭作业专家检查编码的整体情况，专家如对原始研究的编码持不同意见，需经讨论后确定最终编码结果。这样，本研究文献编码的一致性为95.24%(21-1/21=95.24%)。编码后有21篇文献符合元分析纳入标准，共产生42个独立样本，总样本量为6894。其中，7篇原始研究的结果分别来自不同的独立样本，5篇原始研究的结果基于不同的指标得出。

表二 纳入分析的原始研究基本资料

(五)效应量计算

本研究试图探究网络家庭作业与传统家庭作业对学生学习成效影响的差异是否显著。纳入的原始文献大多为实验研究，设置了控制组和对照组，样本量都不大。分析方法学家建议在计算时最好采用Hedges's g作为效应量指标(Card，2011)。需要说明的是，有一篇原始研究(Elias et al.，2017)没有采用实验法，而是采用问卷法，所以研究结果没有提供t值，只提供了r值。在之后的数据分析中，我们将从文献提取的t值、r值、p值统一转换为Hedges’s g。

(六)异质性检验

异质性检验，也叫统计量的齐性检验，评价各独立样本的效应值是否存在差异。如果各效应值之间差异显著，即Q统计量远大于对应自由度的标准值，那就表明，效应值是异质的，需要进一步探究哪些调节变量发生作用。本研究利用CMA 2.0进行异质性分析，指标为Q统计量和I2统计量，两者表示异质性程度大小。

(七)效应估计模型

在固定效应模型下，本研究假设纳入的所有文献有一个真实效应。每个研究结果的不同是因为抽样误差造成的。在随机效应模型下，本研究允许不同文献间的真实效应不同。例如，研究对象的差异造成效应值更高或更低；或者干预措施的不同，研究间存在不同的效应值。由于纳入的研究对象来自不同国家、不同学段，实验使用的网络家庭作业系统也各不相同，且有一篇原始文献采用问卷法进行，基于以上情况，我们采用随机效应模型(Card，2011)。

(八)出版偏倚

四、统计结果

(一)出版偏倚检验

漏斗图(见图1)顶部样本多分布在左侧，图形底部样本呈均匀分布，图形不对称。剪补法分析结果显示，剪补前的平均效应量为0.523(95%CI：0.305，0.742)，剪补后的平均效应量为0.738(95%CI：0.547，0.931)，剪补前后平均效应量差异较大。失安全系数为4658(4658>5K+10=5*42+10=220)。综合来看，出版偏倚影响不大。

图1 样本数据发表偏倚检测漏斗图

(二)敏感性分析

使用漏斗图分析出版偏倚时发现，图的右侧分布着三个空心圆点，即三个样本的效应值(Hedges’s g=2.490，Hedges’s g=3.093，Hedges’s g=2.169)。这三个样本来自于两篇原始文献，分别是伊莱亚斯(Elias et al.，2017)和霍克(Hauk et al.，2014)的研究。除去这三个样本后，对其他原始研究的数据进行敏感性分析，随机效应模型下效应值Hedges’s g由0.523变为0.331，异质性Q由874.132变为75.971，I2由95.310变为49.981，说明这两篇原始研究对总效应量的影响较大。伊莱亚斯等(Elias et al.，2017)的实验持续了两个学期，分别为2014年秋和2015年秋。学生第一年认为通过纸笔解决问题比在网络系统中解决问题更有帮助，二者相差不大(0.7±0.4SD)。学生第二年认为通过纸笔解决问题和通过网络系统解决问题同样重要。他们认为网络家庭作业的问题有高质量、高可靠性且作业软件价格便宜等优点，67%的学生认为网络家庭作业非常有帮助。霍克(Hauk et al.，2014)的研究显示，644名研究对象来自于不同国家的19个班级，15名授课教师，其中4位教师学历为硕士，教学经验少，9位教师学历为硕士，教学经验丰富，2位教师为博士。授课方式为大班授课制，每班40人，一学期间，205名学生因缺勤、放弃等没有记录其数据，最后只有439名学生数据纳入。由此，本研究分析认为学生和教师异质性高，但由于中途退出的学生较多，最终数据的差异性低，可能导致两种作业方式之间差异的效应值较大。总之，虽然这两篇原始文献研究特点独特，使其对本研究元分析的合并效应值影响较大，但没有证据表明它们与其他原始研究存在本质区别，因此仍将其纳入本研究分析的范畴。

(三)网络与传统家庭作业之间的差异

在随机效应模型下，42个样本的合并效应值Hedges’s g=0.523(95%CI：0.305-0.742)。同质性检验中，Q=874.132(p<0.001)。在亚组分析中，以作业表现为比较指标的样本有20个，平均效应值为0.596(95%CI：0.353-0.838)。这表明，网络与传统家庭作业间差异中等；以学生考试成绩为比较指标的样本有18个，平均效应值为0.217(95%CI：0.139-0.295)。这表明，两种作业方式差异较小；以学生自评分数为比较指标的样本有4个，平均效应值为1.497(95%CI：0.014-3.007)。这表明，两种作业方式差异较大。结果显示，从作业表现、考试成绩、学生自评三个维度看，网络家庭作业与传统家庭作业之间存在显著差异(见表三)。

表三 网络家庭作业与传统家庭作业差异

(四)调节效应

1.出版类型

本研究将纳入分析的原始研究分为两类：期刊论文(k=36)和硕博论文(k=6)，差异比较结果Qb=2.454, p=0.091>0.05。这表明，出版类型之间不存在异质性。期刊论文的平均效应值为0.550，硕博论文的平均效应值为0.303，期刊论文对网络与传统家庭作业间差异的影响比硕博论文的影响更大(见表四)。

表四 出版类型的调节效应

2.区域

根据区域位置，本研究的原始文献可分为四类：冰岛(k=1)、加拿大(k=2)、美国(k=33)、土耳其(k=6)。差异比较结果Qb=72.228，p<0.001。这表明，比较网络家庭作业与传统家庭作业差异，区域的调节效应极其显著，即国家对网络家庭作业与传统家庭作业之间的差异影响较大。其中，加拿大的平均效应值最大(Hedges’s g=2.787)，美国和土耳其的平均效应值中等(Hedges’s g=0.395，Hedges’s g=0.508)，冰岛的平均效应值最小(Hedges’s g=0.187)，即加拿大两种作业间差异的影响最大，美国和土耳其次之，冰岛最小(见表五)。

表五 区域调节效应

3.学段

本研究将原始研究对象分为两类：大学生(k=39)、中小学生(k=3)。差异比较结果为Qb=3.764，p=0.052>0.05。这表明，学段不存在调节效应，即大学生与中小学生的网络家庭作业与传统家庭作业对学生学习成效影响的差异不显著(见表六)。

表六 学段调节效应

4.实验时长

本研究将原始研究的时间跨度分为一学期及以下和一学期以上。差异比较结果显示，Qb=5.152，p=0.076>0.05。这表明，时间跨度的调节效应不显著，研究时间跨度没有显著影响网络家庭作业与传统家庭作业之间的差异(见表七)。

表七 研究时长调节效应

5.研究设计

根据原始研究提供的信息，本研究将研究设计分为准实验(k=27)、真实验(k=13)、相关研究(k=2)。差异比较结果显示，Qb=71.200，p<0.001。这表明，研究设计的调节效应显著，即不同研究设计下的网络家庭作业与传统家庭作业之间差异的显著性不同。其中，相关研究法的平均效应值最大(Hedges’s g=2.787)，准实验法和真实验法平均效应值中等(Hedges’s g=0.457，Hedges’s g=0.262)。这表明，相关研究法对调节效应的影响最大(见表八)。

表八 研究设计的调节效应

6.科目

本研究将原始研究文献涉及的科目分为工程热力(k=2)、科学(k=18)、数学(k=22)。需要说明的是，一些科目只有一或两篇原始文献，若将其单独作为一组分析，可能会因样本量太少造成效应量偏差。为了方便做调节效应分析，本研究将微积分、数学、统计、数感、代数、算数统一归入数学，将物理、代数物理、物理科学、化学、科学统一归入科学，工程热力保持不变。同质性检验结果显示，Qb=61.181，p<0.001。这表明，科目类型的调节效应显著，即不同科目之间的两种家庭作业的差异显著不同。其中，工程热力的平均效应值最大(Hedges’s g=2.787)，科学和数学平均效应值中等(Hedges’s g=0.387，Hedges’s g=0.406)，表明工程热力对该调节效应的影响最大(见表九)。

表九 科目类型调节效应

7.教师

在实验过程中， 教师作为实验助手，主要负责布置和批改家庭作业等。根据原始研究提供的信息，本研究对实验中是否是同一教师做了区分，差异比较结果显示，Qb=12.035，p<0.001。这表明，教师异同的调节效应显著，即实验中教师是否相同会对两种家庭作业间的差异造成显著影响。其中，多个教师的平均效应值(Hedges’s g=0.628)大于一个教师的平均效应值(Hedges’s g=0.344)，对该调节效应影响更大(见表十)。

表十 教师数量的调节效应

五、结论与讨论

(一)网络家庭作业与传统家庭作业对学习效果影响差异很大

元分析结果显示，网络家庭作业与传统家庭作业之间差异的平均效应值Hedges’s g=0.573，p<0.01，表明网络家庭作业与传统家庭作业的学习成效存在显著差异；亚组分析(作业表现、考试成绩、学生自评)结果显示，网络家庭作业与传统家庭作业之间差异的效应量Hedges’s g=0.596、Hedges’s g=0.217、Hedges’s g=1.497。这表明，通过布置不同形式的家庭作业，学生日常作业表现、考试成绩、自我感受存在显著差异。具体来说，网络家庭作业的行为表现、考试成绩、学生自我感受优于传统家庭作业。这与伊莱亚斯(Elias et al.，2017)、布鲁尔(Brewer，2009)、代米尔吉(Demirci，2006)等的结论一致。从作业表现和考试成绩角度看，原因可能为：1)网络家庭作业的反馈机制为学生提供了即时有效的判断与指导，学生可以按照作业系统给予的反馈与提示独立工作(Michael，2013)，节省时间成本，巩固强化课堂内容(Dillard-Eggers et al.，2011； Singh et al.，2011)，还将学生课堂相关问题的表现反馈给教师(Penn et al.，2000)。2)网络家庭作业系统包含巨大的问题库，教师可根据需要灵活布置任务(Dufresne et al.，2002)，学生的ID不同，收到的作业也不同，极大减少了作弊或抄袭的可能性，学生不得不主动参与家庭作业。3)网络家庭作业系统可以自动储存学生学习的难点，形成目录，增加难点的练习，完善技能(Arasasingham et al.，2011)。4)网络家庭作业系统除文字信息外，还有音频、视频、讨论等，提高了学生作业的积极性，增加了学生与学生以及学生与教师之间的互动沟通，且这种互动不受时间限制(Draves，2000)。5)学生可以不受时间地点的约束完成家庭作业，比如，除电脑客户端外，还可以在移动设备上完成作业，这使学生更愿意做作业了(Sundgren，2012)。从自我感受方面看，学生认为网络家庭作业比传统家庭作业更好。学生自评调查问卷涉及两类问题：一是学生对网络家庭作业和传统家庭作业学习效果的评价，一是学生对网络家庭作业和传统家庭作业的使用感受。问卷采用李克特5点评分法(1分代表“一点也不好”，5分代表“非常好”)。从学生的评分看，使用网络家庭作业系统的第一年，学生认为网络家庭作业(3.6±1.2)不如传统家庭作业(4.3±0.8)对学业成绩的帮助大，且认为网络家庭作业系统使用不够简单方便(3.6±1.3)。但第二年学生提高了网络家庭作业系统的评分，缩小了与传统家庭作业间分数的差。

(二)区域决定差异

本研究发现区域(即国别)效应显著，与朱燕的预测一致(Zhu，2015)。不同国家的教育系统不同，学生在家庭作业上花费的时间不同，教育技术的应用程度也不一样。将来可以着重结合具体国家的实际，深入研究网络家庭作业与传统家庭作业的差异。

(三)研究设计的效度决定信息的准确性

本研究发现研究设计的调节效应显著，相关研究的差异最大，真实验设计的差异最小，准实验设计的差异居于二者之间。这可能与研究设计本身的特点有关，真实验随机分配被试，内部效度高，但被试数量不多，外部效度不高；准实验设计缺乏随机分配，内部效度不一定高，且被试数量不多，外部效度也不高；相关研究缺乏随机分配被试机制，内部效度不高，但被试较多，外部效度相对较高(Heiman，2001)。研究设计的调节效应提示我们，不同研究设计提供的信息不同，应注重研究设计的多元化。

(四)学习科目决定作业的适宜性

家庭作业对不同科目成绩的贡献程度不同。范会勇(Fan et al.，2016)发现，家庭作业与数学成绩之间的相关值为0.221。库珀(Cooper et al.，2006)发现，家庭作业与英语成绩之间的相关值为d=0.39。本研究认为，不同科目学科性质不同，有些科目需要课下巩固所学知识，有些科目需要创造性，对家庭作业的依赖较少。此外，有些科目的作业形式差异较大，比如程序性知识的传统家庭作业和网络家庭作业没有太大差别，而需要逻辑思维的作业可能更适用于网络。因此，探究网络家庭作业与传统家庭作业的学习效果差异时，科目性质可能会对研究结果产生影响。

(五)教师数量决定前后的一致性

琼斯多蒂尔(Jonsdottir et al.，2017)提出，已有研究的局限之处在于控制组(传统家庭作业组)和实验组(网络家庭作业组)由不同教师授课。有的原始研究实验时间长，被试多，安排了不同的教师授课和布置作业，可能影响实验结果。一般来说，教师的教学风格、教学经验、人格特质等会与学生相互作用，正如帕洛克赛等(Palocsay & Stevens，2008)的研究发现，学生的表现显著依赖于教师的教学经验和自身的学业能力，经验丰富的教师课堂效率更高。本研究认为，这可能是导致教师数量调节效应显著的主要原因。

(六)学段、实验时长的作用有待深入探索

本研究中学段、时间长度变量的调节作用不显著，网络与传统家庭作业间的差异在各学段不显著。由于纳入的样本中中小学生的被试群体只有2个(Mendicino，2009)，因此本研究认为增加中小学生样本可能会导致结果产生变化。时间长度的调节效应不显著，可能的原因是将时间长度划分的分界点为一学期，对学生来说已经充分适应新的作业方式，结果逐渐趋于稳定(Jonsdottir et al.，2017)，所以该调节效应不显著，后续研究可以深入分析时间长度变量，将其划分得更具体。

总之，本研究整合了网络与传统家庭作业学习效果差异比较的原始文献，得出以下结论：从合并效应值看，两者在学习效果上存在差异；两种形式家庭作业之间的差异受区域、研究设计、科目、教师数量变量的调节。

本研究有助于人们澄清过去片面的认识，为教育决策者、学校教育者及学生和家长提供新的见解，未来值得研究的问题还有很多。例如，学科背景对网络和传统家庭作业间差异的影响如何？当科目为文科时，两者间的差异是否还显著？网络家庭作业是否值得中小学生群体青睐？