大学生居家在线学习的注意力失焦行为研究

陈长胜,隆景云

(1.山东青年政治学院 现代服务管理学院，济南 250103；2.济南市历下区龙奥学校，济南 250015)

一、引言

在线学习是增加教育可及性和降低高等教育成本的途径，并已经成为大学生学习方式的重要组成部分。面对新冠肺炎疫情，教育部出台了“停课不停学”的应对措施[1]，居家在线学习成为破解大学生“上学难题”的解方。然而，教学组织结构由共位集中式到异位散布式的转变[2]，以及学习模式由正式学习到碎片化学习的转变，迫使大学生面对居家在线学习环境，这无形中给他们的自我管理带来新的挑战。

认知科学认为，注意力先于认知信息处理，学习者意识到并有意地调控他们的注意力是保持学习专注和投入的关键。[3]注意力失焦是碎片化学习中出现的注意力弱化现象，表现为学习者受到干扰因素影响而暂停学习活动并将注意力转移到其他事物上。[4]已有研究表明，注意力失焦是影响大学生在线学习效果的重要因素，威胁在线教育质量。[5]当前，疫情防控对大学生最大的影响莫过于学习环境的转变，笔记本电脑、手机等数字化学习工具(包括系统和终端)的集中使用，增加了他们学习时注意力失焦的风险。因此，大学生能否很好适应居家在线学习环境，并保持良好的注意力状态和学习参与是保证在线学习质量的关键。基于上述分析，本文采用分层抽样和随机抽样相结合的方式，研究大学生居家在线学习的注意力失焦的行为表现和群体差异，提出疫情期间学习支持与服务的应对之策，为提升居家在线学习质量提供参考。

二、文献综述

早在1971年，哈伯特·西蒙(Herbert A.Simon)[6]就预见性地提出，信息需要消耗信息接受者的注意力，过量的信息将会导致注意力的贫乏。在数字化学习环境中，注意力是在线学习中学生自我管理和努力调节的重要对象，作为学习投入的重要评价指标受到学界关注。分析发现，既有研究对注意力失焦的探究主要聚焦于特征描述、影响因素以及干预策略三个维度。

在注意力失焦的特征描述层面，研究者分析了学生课程学习、网络使用与注意力失焦行为的关系。在课程学习与注意力失焦的关系维度，李元勋(Yuan Hsuan Lee)等[7]认为，受到社交媒体的惯性行为及其愉悦经历的吸引，学生在线学习中极易模糊最初的学习意图，偏离原有的学习轨迹，从而对学习质量构成潜在的威胁。何善亮[8]研究注意力曲线对教学的价值，指出注意力与刺激水平之间有紧密的联系，两者表现出倒U型曲线的规律性，并且学生对自我注意力变化有着不同的感受模式，使得注意力问题又表现出个体的差异性。埃文·里斯科(Evan F. Risko)等[9]分析注意力与学习内容的关系，认为学生的学习结果在很大程度上依赖于学生对学习内容的持续专注力。在网络使用与注意力失焦的关系维度，陈晓曦等[10]研究网络成瘾问题，认为青少年在使用互联网时，注意力往往处于高度集中状态，久而久之将会导致对外界事物的忽视、注意力涣散、持续注意和集中注意下降等问题。曹培杰[11]归纳注意力失焦的动因，认为长时间的互联网使用可能会对学生的注意力产生负面影响。马秀麟等[12]的调查发现，移动学习普遍存在着因学生惰性及移动环境娱乐性而导致的“学生注意力无法持久”等问题， 进而影响了学习效果。此外，还有学者探究了人口变量对注意力失焦行为的影响。[13-14]

在注意力失焦的影响因素层面，研究者讨论了引发注意力失焦行为的内外因素。例如，维斯努·维拉丹尼(Wisnu Wiradhany)和詹妮克·科特斯(Janneke Koerts)[15]的调查研究发现，频繁的媒体多任务处理与注意力调节(增加走神、注意力分散等)、行为调节(情绪调节、自我监控等)、抑制/冲动(较高的冲动水平和较低的抑制水平)和记忆方面的问题相关。胡航等[16]对英语学习者的脑机接口实验研究发现，脑机交互技术在提高学业成绩和注意力、改善学习态度和自我效能感等方面具有较好的效果。刘君玲等[17-18]认为，情感作为非认知因素，会影响学习者协作问题解决的注意力、思维方式以及行为决策。张灵聪和周华发等[19]调查发现，学习自控力能够显著影响注意力状态。此外，近年来，基于眼动实验、游戏设计等方面的研究，也证实学习注意力对学习结果具有直接或间接的效应。[20-21]

在注意力失焦干预策略层面，研究者从学习者、教师和学习环境等角度提出了一些见解。例如，马秀麟等[22]从强化学生外在动机、提升其学习效能感、激发学生求知欲等视角，探索了在移动学习环境中克服环境诱惑、提升自主学习阶段学生的积极性和注意力持久性的策略。有学者指出，引导学生对注意力问题进行合理归因[23]，让学生自觉将注意力监控的成败与自尊心联系起来[24-25]，可以有效培养学生的努力调节能力。伊洛娜·纳沃特(Ilona Nawro)和安托万·杜斯特(Antoine Doucet)[26]认为，时间管理是应对注意力问题的基本策略。

三、研究设计

(一)研究目的

本文以注意力理论和相关研究成果为基础，以居家在线学习的大学生为研究对象，分析他们居家在线学习的注意力失焦行为表现及群体差异，为提升居家在线学习环境适应能力和在线学习效果提供借鉴与参考。研究的问题包括以下两个方面：

1.大学生居家在线学习的注意力失焦行为有哪些表现和特征？

2.大学生居家在线学习的注意力失焦行为是否存在群体差异性？

(二)研究对象

本研究采用分层抽样和随机抽样相结合的方法，从山东、湖北等6个省的12所高校(含“211”高校、省属普通高校和职业院校)抽取居家在线学习的大学生作为研究样本，样本描述性统计见表1。

表1 研究样本的描述性统计

从性别来看，男生476人，占比35.7%，女生856人，占比64.3%；从年龄结构来看，低于20岁的850人，占比63.8%，20岁及以上的482人，占比36.2%；从学历结构来看，专科生432人，占比32.4%，本科生858人，占比64.4%，研究生42人，占比3.2%。整体来看，本研究的抽样质量良好。从网络学习经验来看，疫情之前学生每周在线学习时长大多处于“1～5小时”(占比54.3%)，而疫情期间学生每周在线学习时长大多处于“6～15小时”(占比49.9%)，并且有39.7%的学生达到15个小时以上，这说明疫情防控期间学生普遍增加了在线学习的时长，居家在线学习成为主要的学习形式。

(三)研究工具

本文的调查问卷分为两部分，第一部分5个题目为调查对象的基本信息，具体包括性别、年龄、网络学习经验等；第二部分19个题目用于调查大学生居家在线学习注意力失焦行为表现。其中，注意力失焦行为表现的题项选取吴俊育(Jiun-Yu Wu)等[27]研究者提出的OL-MARS量表。该量表共有24个题目，选取适用于本研究的感知注意力子量表，其中，包括感知注意力分散题项(8个)、思维游荡题项(4个)和社交媒体吸引题项(3个)。学习满意度研究工具采用了埃姆蒂南·阿尔库拉希(Emtinan Alqurashi)[28]开发的量表，该量表共有4个题目。量表的所有题目均针对参与在线学习的高校学生编制。鉴于调查对象与原有量表施测对象存在一定的文化背景差异。量表修改后共计24个题项，与量表的开发者进行了最终确认，以此提高研究工具的信度和效度。注意力失焦行为和学习满意度等变量均采用5点Likert量表进行测量，其中，1代表完全不符合，5代表完全符合。

本研究中问卷信度采用克隆巴赫系数α值和复合信度(CR)值进行测量。结果表明，CR取值介于0.874～0.925之间，α取值介于0.801～0.909之间，全都大于0.8；所有变量的因子负载的取值均介于0.641～0.807之间，均大于0.6，说明本文使用的研究工具具有良好的信度。探索性因子分析发现，本问卷的KMO值为0.936，p<0.01，Bartlett球形检验p<0.01，达到显著水平，并且采用主成份方法提取特征值大于1的因子共2个，2个因子能够解释66.483%的变异，说明问卷具有良好的效度。

(四)数据收集与统计分析

通过问卷星网站采集数据，数据收集时间为2020年3月6日至2020年3月30日，历时25天。共收答卷1603份，经过剔除作答时间过长(600秒)或过短(100秒)以及所有题项回答一致的无效问卷后，最终获得有效问卷1332份，有效率为83.1%。

综合运用SPSS 22.0和Rstudio工具对数据进行处理分析，对问卷的信度和效度进行检验，通过描述性统计、相关分析、独立样本t检验分析大学生居家在线学习的注意力失焦行为表现和群体差异，以可视化技术刻画相关研究发现。

四、结果分析

(一)注意力失焦行为的表现及特征

居家在线学习期间，引发大学生学习注意力失焦的因素主要包括注意力分散、社交媒体吸引和思维游荡，如表2所示。从影响程度来看，由大到小依次是社交媒体吸引(M=2.853，SD=0.969)、注意力分散(M=2.426，SD=0.839)和思维游荡(M=2.255，SD=0.90)。学生居家在线学习的满意度整体良好(M=3.206，SD=0.927)。从各变量的整体分布来看，社交媒体吸引呈现扁平分布，注意力分散呈现轻微偏斜且尖峰分布，思维游荡呈现中度偏斜且尖峰分布，学习满意度呈现轻微偏斜且尖峰分布。

表2 研究变量的描述性统计

为探究各变量之间的相关性，根据研究数据特征进行Kendall’s tau-b相关性分析，结果如图1所示。注意力分散(PAD)、思维游荡(MS)和社交媒体吸引(SMN)之间均存在显著的相关性(p<0.01)，且相关系数τ介于0.40～0.58之间，说明本文设定的注意力失焦变量具有很高的内部一致性，能够反映注意力失焦行为的主要方面。同时，以上三个变量与学习满意度也存在不同程度的显著相关，正如前文分析，思维游荡(τ=-0.15)、注意力分散(τ=-0.15)和社交媒体吸引(τ=-0.052)均会对学习满意度产生显著的负向影响。

图1 研究变量之间的相关性

具体来看，由社交媒体吸引产生的注意力失焦主要源于学生的手机使用和App管理，主要表现是，当出现来自计算机、Pad或智能手机等数字终端的信息提示，学生离开原有学习任务转而处理或者关注这些媒体信息。由注意力分散产生的注意力失焦主要源于学生的媒体多任务处理，即学习者在个人学习环境中不能控制注意力，并且参与到与学习无关的多种媒体活动的行为表现，例如，发短信、在线聊天、与工作无关的网络使用[29]。由思维游荡产生的注意力失焦主要源于学生对自己偏爱的媒体或关心的事务的思考，例如，琢磨自己的QQ空间是否有新的动态，之前发送的消息是否有反馈等。综上分析，居家在线学习环境下，学习者的自我导向学习和数字终端使用，会给其学习注意力集中带来潜在的风险，这将严重影响学习者的在线学习参与度和学习满意度，必须给予高度重视。

(二)注意力失焦的群体差异性分析

为深入理解人口学变量对注意力失焦行为的影响，本文采用独立样本t检验和可视化方法，分析性别、年龄和网络学习经验等人口学变量在注意力失焦行为上的表现差异。首先，确定研究样本的分组。按照性别分为男生组(476人，35.7%)和女生组(856人，64.3%)；按照年龄分为低年龄组(低于20岁组，850人，63.8%)和高年龄组(20岁及以上组，482人，36.2%)；按照网络学习经验分为低经验组(每周15小时以下，529人，39.7%)和高经验组(每周15小时以上，803人，60.3%)。然后，依次对各组进行独立样本t检验，通过方差方程的 Levene 检验和均值方程的 t 检验结果，判断各组别在注意力失焦各维度上的差异。

1.注意力失焦行为的性别差异

对注意力失焦各变量与性别进行独立样本t检验，结果如图2所示，注意力分散存在显著的性别差异(t(827.572)=-0.2042，p=0.042)， 并且男生(M=2.359，SD=0.947)好于女生(M=2.462，SD=0.771)。社交媒体吸引在性别上不存在显著差异，t(853.775)=-3.067，p=0.376，思维游荡在性别上不存在显著差异，t(826.453)=-0.744，p=0.457。在注意力失焦影响之下，学习满意度在性别上不存在显著差异，t(811.079)=-0.886，p=0.376。这说明相比男生，女生往往存在由注意力分散引发的注意力失焦行为，但是居家在线学习满意度不存在显著的性别差异，这应该引起任课教师的注意。

图2 注意力失焦的性别差异

2.注意力失焦行为的年龄差异

对注意力失焦各变量与年龄进行独立样本t检验，结果如图3所示，注意力分散在年龄上存在显著差异，t(1330)=-2.065，p=0.039，并且低年龄组(M=2.390，SD=0.830)好于高年龄组(M=2.489，SD=0.852)；社交媒体吸引在年龄上存在显著差异，t( 1330)=-2.432，p=0.015，并且低年龄组(M=2.80，SD=0.969)好于高年龄组(M=2.938，SD=0.964)；思维游荡在年龄上不存在显著差异，t( 1330)=-1.468，p=0.139。在注意力失焦影响之下，学习满意度在年龄上不存在显著差异，t(1330)=0.652，p=0.26。这说明相比低年龄组，高年龄组的学生往往存在由注意力分散和社交媒体吸引引发的注意力失焦行为，各年龄组学生居家在线学习满意度相差不大。

图3 注意力失焦的年龄差异

3.注意力失焦行为的网络经验差异

对注意力失焦各变量与网络学习进行独立样本t检验，结果如图4所示，注意力分散在网络学习经验上不存在显著差异，t(1053.604)=1.213，p=0.226；社交媒体吸引在网络学习经验上不存在显著差异，t(1053.872)=-0.35，p=0.727；思维游荡在网络学习经验上不存在显著差异，t( 1059.623)=-0.573，p=0.567。在注意力失焦影响之下，学习满意度在网络学习经验上存在显著差异，t(1032.604)=-2.125，p=0.034，并且高经验组(M=3.274，SD=0.993)好于低经验组(M=3.161，SD=0.879)。这说明不同网络学习经验在注意力失焦行为上无显著差异，但高经验组的居家在线学习体验更好，整体的学习满意度也相对较高。

图4 注意力失焦的网络学习经验差异

五、研究结论及建议

(一)研究结论

在线学习是面向未来的重要学习方式，对当下疫情防控下的大学生居家学习，以及未来学习者终身学习和职业发展均具有重要价值。研究大学生居家在线学习的注意力失焦行为，为学习者提供及时且准确的学习支持服务，体现了教育现代化的发展方向。本文通过对居家在线学习的大学生进行抽样调查，采用描述性统计、相关分析和独立样本t检验，对在线学习的注意力失焦行为表现及其群体差异进行了实证研究，并得出如下结论：

1.大学生居家在线学习存在中等程度的注意力失焦问题，主要表现在注意力分散、社交媒体吸引、思维游荡三个方面，并且与学习满意度存在显著负相关

受到学习环境转变和学习工具使用惯性的影响，当前，引发大学生在线学习注意力失焦的因素主要包括注意力分散、社交媒体吸引、思维游荡，并且，社交媒体吸引的影响最突出，其次是注意力分散和思维游荡。这一结论与吴俊育等人[30]的研究结论部分一致，略有不同的是，他们对台湾大学生的调查发现，学生的注意力分散是引发注意力失焦行为的首要因素。产生差异的可能原因有两个，一是两岸学生的教育文化背景和网络使用经验存在差异，二是当前居家在线学习模式会让学生选择学习工具存在更多自由，手机及社交媒体应用较为普遍。于岩等[31]的研究也证实，智能手机往往是移动学习者的首选。此外，学生注意力失焦的三要素都与学习满意度存在负相关。玛丽亚·普瑞菲洛(Maria Puzziferro)的研究也得到了相似的结论，即元认知自我调节、时间管理和学习环境与学习者学习满意度有明显的关联，注意力分散者具有较低的学习满意度。[32]由此可见，注意力集中是在线学习的重要品质，有效的学习投入和参与是学生获得在线学习满意度的关键。

2. 性别、年龄在注意力失焦行为上存在群体差异，女生容易出现注意力分散的问题，高年龄组容易出现注意力分散和社交媒体吸引的问题

研究发现，女生的注意力失焦行为更突出。这与帕兹·普伦德斯(Paz Prendes)等的研究结论不同，他们的研究发现，女性更重视利用社交网络进行学习。[33]事实上，注意力分散主要源于学生的媒体多任务处理。女生过多的注意力分散很可能跟其在线学习中开启的学习任务(或支持系统)过多有关。性别、年龄在学习满意度上不存在显著差异，这可能跟学生的自我调节策略满足了他们的学习需求(自主需求、能力需求、亲缘需求)有关[34]。此外，高经验组学生的居家在线学习体验更好，整体的学习满意度也相对较高。这一结论与以往崔国强等的研究也类似，即大多数年长的学生比年纪稍轻的学生会有更强的学习动力，他们具有更清楚的学习目标，往往能够获得更好的学习体验。[35]

(二)研究建议

1.教育引导并重，培养学生良好的媒体素养和数字化学习工具使用习惯

疫情期间，学习环境的转变给大学生的学习带来新的挑战，很多学生出现了在线学习的注意力失焦问题。事实上，居家在线学习环境是学习者在教师指导下构建的个人学习环境，这种环境具有选配灵活、自我导向和无师监督等特征，因此，合理使用数字化学习工具是学生保持注意力的关键。建议教师加强大学生媒介素养教育，培养学生形成良好的数字化学习工具选择、理解、使用和管理等行为习惯。尤其针对高年级学生，要让他们正确认识数字化学习工具与个人学习的关系及其限度，引导其科学合理的使用数字化学习工具，在满足学习需要的同时，注重提高学习效率。例如，可以建议学生在线学习时身边只留一个数字终端、上课前关闭非必要的页面和软件、将手机铃声静音或关闭信息提示功能等，以有效减少注意力分散和社交媒体吸引对学习注意力产生的负面影响。

2.优化教学设计，以教学内容和任务吸引学生的注意力

学生的学习结果很大程度上依赖于学生对学习内容的持续专注力。有学者指出，通过优化学习资源、使学习资源更适合学生、知识结构可视化等手段， 能够激发学生的内部学习动机，进而促进在线学习行为发生、保持注意力持久性。[36]因此，建议教师一方面立足居家环境特点，优化教学设计和学习资源，让新颖的学习内容吸引学生。例如，对于管理学和社会学类课程，可以结合疫情防控或复工复产等形势阐发课程知识的潜在价值，以此活化知识体系并促进学生的认知建构。另一方面，可以适当增加交互元素设计和互动任务，以此激发学生的积极参与和深度思考。例如，对于服务管理类学生，可以要求他们在线协作完成一个疫情期间的接待方案，以此训练其知识迁移和高阶思维能力。此外，鉴于注意力分散存在性别差异性，教师应该注意引导女生聚焦学习任务，减少媒体多任务处理，实现绩效驱动的学习。

3.构建长效机制，培养大学生的在线学习能力

当前，“停课不停学”既是对高校应急机制的考验，也是对学生在线学习能力的检验。未来在线学习的可及性更强，保障终身学习质量离不开学习者的在线学习能力。[37]随着教育现代化的推进，以环境适应、知识管理、协作与创新和自我管理等为代表的能力结构，对学习者适应未来教育显得越来越重要。因此，高校应该构建长效机制，着力培养学生的在线学习能力。首先，应在当下和未来教学中，注重构建适应未来教育需要的课程体系，例如，学习科学课程、协作与创新课程等，培养学生的数字化生存能力；其次，要尽早构建终身学习实践体系，从课堂教学和课外实践等育人环节，强化学生的终身学习意识和技能。最后，还应该加强信息素养教育，提高学生的文化素养、信息意识和信息技能。