学习网环境下支持服务影响因子实证分析

朱云霏

摘要：随着开放教育的深入发展，国家开放大学学习网的成为了广大师生教与学的重要平台，而面授辅导教师基于学习网环境下为学生提供的教学支持服务与学生的学习成绩有着紧密的联系，文章对支持服务影响因子与学习成绩进行了相关性分析，得出了支持服务影响因子与学习成绩存在正相关关系的结论，并建立了回归分析模型。

关键词：国家开放大学;支持服务因子;成绩

学习网是国家开放大学根据教学需要，适应开放教育学习形式，专门开发的利于师生互动，有效提高教学效果的学习平台。从2017年开始国开学习网在线平台重新定位，进行了全新的改变，其更加注重学习和研究、探索和实践，学习网的功能通过学习建议、师生签到、形考辅导、学生学习等多重环节体现出来。因此如何充分利用学习网上的资源成为了广大师生的一项重要课题，而教师在利用学习网进行教学活动时，其主要任务是提供教学支持服务，引导学生利用学习资源开展学习，提高学习效果。

一、研究背景

在信息技术迅猛发展的今天，学生的学习方式已经发生了变化，在提出了人人时时处处可学的同时，学习资源的建设与共享是这种学习模式成为了可能。而学习网提供的学习资源只需学生利用学号姓名进行登录，即可进入个人学习空间获得学习资源。如果按照学期来推进，每学期学生都要按照学分选择一些课程，这些课程的资源便进入了学生的学习空间，假如每学期选择4门课，那么就会有4门课程的学习资源，每门课程的学习资源包含不同的学习模块，实施方案与教学大纲更是各不相同，每门课程都有几百条甚至上千条的学习资源，面对这么多的学习资源，学生往往感到无从下手。因此，课程的面授辅导教师需要对学生提供支持服务，帮助他们有选择的利用这些学习资源，满足他们的学习需求，并将这些学习资源充分的利用起来，满足教学需要。

学习成绩的影响因素分析是学校、家庭和社会非常关注的问题，从学生角度来说，对学习成绩起决定作用的，主要是学生学习的心理状态、智能水平、学习方法和学习时间等方面的因素。从教师角度来说，对学习成绩起作用的主要是教学方法、教学环境、教学设备等因素，从社会的角度来说，对学习成绩起作用的主要是教育教学规章制度、家庭条件、社会的关注度、社会环境等。

二、研究现状

关于教学支持服务的研究，从目标上来说多为基础教育、地方综合性大学、开放教育、网络教育等环境下教学支持服务的研究。从研究的角度来说，有理论研究（李益骐等对西方发达国家教学支持服务体系建设经验与启示，郝杰对高校“教师教学支持服务体系”建设的理论与实践研究）、个案研究（史承军等对远程开放教育学习支持服务体系的构建——上海开放大学的实践与探索）、比较研究（李娟对遠程初学者的学习支持服务研究——基于英、美、澳三所开放大学的比较的研究）、经验研究（李春英，白晓晶等引领网上学习过程的支持服务实践研究与探索研究），从组织机构视角的研究，有工作机制研究（董阜平对诉求与回应：“互联网+”时代高校教学支持服务体系的构建等）、支持服务机构研究（秦炜炜对高校教学支持服务的发展的研究）。这些研究多是基于对教学管理工作而展开的对国内外教学支持服务的经验探究，对于国开学习网的支持服务多涉及理论研究，在中外教育学习支持服务的对比中，多是对国内外成功经验的介绍和肯定，缺少对国开学习网环境下的课程教学支持服务有具体的、可实施的建议和方法等。

三、关于学习成绩影响因素的学习支持服务因子假设

学习支持服务是指远程教育机构（院校）为指导和帮助远程学习者自主学习，实现学习者学习目标，通过各种形式和途径提供的各种类型的服务的总和。本文所研究的支持服务是指以学习网环境为依托由教师开展的以课程为单位有目的的对学生的学习给予的支持服务，包括在师生之间进行的课程面授，教师基于信息媒体技术开展的与学生之间的双向交流为主的各种技术的、信息的、资源的、人员的和设施的支持服务。

本研究主要从教师的角度，以学习网为依托，去分析影响学习成绩的支持服务因子，收集了60个样本的调查数据，问卷涉及的主要变量有：年龄、专科学习过市场营销学、学习网上学习资源知晓情况、面授课解决自学遇到的问题情况、面授课引导完成网上形考作业、引导学生参与主题讨论情况、考前辅导、学习网上学习行为，分析了学生的学习情况和影响学习成绩的因素。

本文从影响学生成绩的支持服务因子入手，研究支持服务因子与学生学习成绩之间的关系，力图建立相关分析表达模型，对支持服务与学习成绩进行实证分析。影响学习成绩的因素有很多，本文只对与本数据提供的相关变量假设如下：

A. 学习网上学习资源知晓情况

B. 学习网上学习行为

C. 面授课解决自学遇到的问题情况

D. 引导学生完成网上形考作业

E. 引导学生参与主题讨论情况

F. 考前辅导情况

四、样本的总体特征与影响因素的描述与统计

（一）样本的总体特征

实验选择我校开设《市场营销学》课程的学生为研究对象，通过微信群推送调查问卷，根据学生填写调查问卷情况，选取2017春工商管理学生24人、2018春工商管理学生22人、2019春工商管理学生14人共计60名学生作为样本，并通过学习网后台数据导出的方式收集学生考试成绩、网上学习行为等数据资料。

（二）学习成绩总体描述

对抽取的60个样本运用spss进行描述性分析得出如下结论：

（三）年龄对学习成绩的影响

将样本的年龄分为三个层次，18-25岁、26-35岁、36岁以上。通过年龄分析，得出三个年龄段所占百分比为23.3%、43.3%、33.3%。将年龄与考试成绩通过spss进行相关性分析，年龄与成绩的相关性分析，相关系数为0.262，显著性为0.043>0.05，相关系数低于0.3，说明年龄与考试成绩存在微弱相关，年龄对考试成绩影响较小。

五、影响因子分析

（一）指导学生完成形考作业、引导学生参与主题讨论、面授课解决自学中遇到的问题、网上学习行为对学习成绩的影响

完成作业是学习过程必不可少的环节。形考作业是指在学习网上布置的形成性考核作业，完成形考作业取得的成绩为形考成绩。市场营销学网上形成性考核作业共有5次，经过面授教师指导后形考作业的成绩均值87.13高于没有指导的学生形考作业成绩均值69.73。说明指导学生完成作业对形考成绩有影响。指导学生完成网上作业情况与考试成绩的相关性分析，相关系数为0.820，显著性水平小于0.05，说明指导学生完成网上作业情况与考试成绩存在显著性。相关系数大于0.8，说明是指导学生完成作业与考试成绩存在高度正相关关系。

市场营销学课程在学习网上开辟了讨论栏目供师生在平台上讨论交流。而主题讨论是面授教师就该课程的教学内容设置一个主题，由学生参与的讨论。设置该教学环节的目的是推动学生将所学内容应用于实践，并巩固所学知识。对是否引导学生参与主题讨论与学生考试成绩进行均值分析，得出引导学生参与主题讨论的学生考试成绩均值为86.9，不引导学生参与主题讨论的学生考试成绩均值为69.97，引导学生参与主题讨论的学生考试成绩比不引导的平均成绩高。是否引导学生参与主题讨论与考试成绩的相关系数为0.798，显著性水平为低于0.05，说明是否引导学生参与主题讨论与考试成绩存在相关性，相关系数为0.798，说明是否引导学生参与主题讨论与考试成绩存在显著正相关关系。

对面授课解决学生自学中遇到的问题与学生考试成绩进行均值分析，得出面授课能解决学生自学中遇到的问题的学生考试成绩均值为88.65，面授课基本能解决学生自学中遇到的问题的学生考试成绩均值为75.78，面授课不能解决学生自学中遇到的问题的学生考试成绩均值为61.57，面授课能和基本能解决学生自学中遇到的问题的学生考试成绩比不能解决的平均成绩高。面授课解决自学中遇到的问题情况与考试成绩的相关性分析，相关系数为0.783，显著性水平小于0.05，说明面授课解决自学中遇到的问题情况与考试成绩存在显著性，相关系数为0.783，说明面授课解决自学中遇到的问题情况与考试成绩存在显著正相关关系。

网上学习行为包括网上学习天数、网上行为总数、浏览数，经过分析得出网上学习行为天数与考试成绩在0.01的显著性水平下显著，相关系数为0.720，即网上学习行为天数影响考试成绩;网上行为总数与考试成绩在0.01的显著性水平下显著，相关系数为0.685，即网上行为总数影响考试成绩;浏览数与考试成绩在0.01的显著性水平下显著，相关系数为0.769，即浏览数影响考试成绩。网上学习行为的相关系数均在0.5-0.8之间，表现为显著相关。

（二）学习网资源知晓情况、考前辅导对学习成绩的影响

本研究以学习网为依托，学生对学习网上的学习资源知晓情况对学生的学习效果有关系。对学生学习网上的资源知晓情况分为非常清楚、比较清楚、清楚、不太清楚、清楚几个层次，通过spss分析，得出学生对学习网上资源知晓情况与成绩的相关系数为0.901，显著性水平小于0.05，说明学生对学习网上的學习资源知晓情况与考试成绩存在显著性，相关系数为0.901，说明对学习网上资源知晓情况与考试成绩高度正相关关系。

考前辅导是面授教师在考试之前针对教学大纲和以往的考试经验，对学生进行的辅导，使学生在复习过程中能够有所依据。那么考前辅导与考试成绩的是否有影响，通过spss分析得出参加考前辅导的学生考试成绩均值为86.87，未参加考前辅导的学生考试成绩均值为70，参加考前辅导的学生考试成绩高于未参加的学生。是否参加考前辅导与考试成绩进行相关性分析，相关系数为0.795，显著性水平小于0.05，说明是否参加考前辅导情况与考试成绩存在显著性，相关系数为0.795，说明是否参加考前辅导情况与考试成绩存在显著正相关关系。

六、建立模型

为了进一步说明学习网上资源知晓情况、考前辅导情况与考试成绩的关系，建立线性回归模型。学习网上资源知晓情况为X₁，学生参加考前辅导X₂，考试成绩为Y，通过spss分析，结论如下：

从表中看出，拟合度R²=0.844较高，该线性方程拟合度较好，F=154.551，显著性水平小于0.05，自变量的回归系数分别为6.764和5.819，t检验值为8.806和3.476。所以该二元回归方程为：

Y=57.868+6.764X₁+5.819X₂

七、总结

课程教学支持服务因子包括学习网上资源知晓情况、学习网上学习行为、面授课解决自学遇到的问题情况、引导学生完成网上形考作业情况、引导学生参与主题讨论情况、考前辅导情况，这些影响因子与考试成绩具有相关性，学习网上学习资源知晓情况与考试成绩的相关系数为0.901;学习网上学习行为包括网上学习天数、网上行为总数、浏览数，网上学习行为天数与考试成绩相关系数为0.720，网上行为总数与考试成绩的相关系数为0.685，浏览数与考试成绩的相关系数为0.769;面授课解决自学遇到的问题情况与考试成绩的相关系数为0.783;引导学生完成网上形考作业与考试成绩的相关系数为0.820;引导学生参与主题讨论情况与考试成绩的相关系数为0.798;考前辅导情况与考试成绩的相关系数为0.795。这些相关系数均在0.5-1之间，说明影响因子与考试成绩存在正相关关系。

那么，在分析了教学支持服务因子与考试成绩的相互关系之后，作为教师，就应该认真研究以往的教学行为，积极探索教学支持服务方法，不断改进支持服务模式，为学生提供更加有效和可行的支持服务，以此来改善学生的考试成绩。虽说考试成绩不是衡量学习效果的唯一标准，但不容否认的是考试成绩的高低从一定程度上反映出学生对知识的掌握和理解程度。同时要对服务对象加强研究，对于在职成人学生来说，要想获得学历，必须达到规定的总学分要求，而总学分是由每门课程的学分构成的，每门课程的学分获取就成了学生的首要任务。要想获得每门课程的学分必须完成规定的学习任务，这些学习任务完成的效果直接决定了是否能取得该门课程的学分。因此，需要课程授课教师给与学生教学支持服务，帮助他们进行课程学习，取得课程的学分。

教师进行支持服务设计时，首先要考虑课程的实际情况，将课程学习资源进行碎片化分解，满足“人人皆学、时时能学、处处可学”的学习需要。然后针对不同的学生个性学习要求，提供个性化的学习支持服务，满足学生自主学习需求。最后要不断的进行反思和总结，对教学支持服务不断调整和改进，以适应不断变化的需要。

参考文献：

[1]：刘改.2018.9.国家开放大学学习网“学习支持服务”探析.《吉林广播电视大学学报》

[2]：蒋明蓉，安素芳，李继梅.2019.11.远程教育中基于区块链技术的学习支持服务新模式探索.《成人教育》