社会性交互对MOOC学习者粘性影响模型构建研究——以“Web系统开发与设计”课程为例

杨乐

（江西农业大学计算机与信息工程学院，江西 南昌 330045）

MOOC 中的学习资源是在线开放并异步呈现，几乎不设置用户注册门槛，学习时没有任何限制，因此大量不同知识背景、不同学习动机的学习者纷纷加入到MOOC学习之中［1］。统计数据表明，在Coursera 平台的用户注册人数已经超过了4500万。然而，如此高注册率的背后却是课程的低完成率［2］。据宾夕法尼亚大学研究生院对16门MOOC 课程的数据统计分析表明，学习者的平均完成率仅有4%。根据果壳网对我国MOOC 的调查分析表明，学习者的课程完成率也仅为6%。因为MOOC采用“时空分离”的学习方式，学习者在学习过程中难免产生孤独情绪，久而久之就会放弃课程学习。研究表明，有效的社会性交互可以促进MOOC 课程完成率。学习本质上就是一个不断交互的过程，学习者借助社会性交互能够打破“时空分离”的限制，有利于积累知识和维系感情，促进学习的积极性和课程的持续性，增强自身粘性［3］。

Appiah-Kubi［4］研 究 了 社 会 性 交 互 对 促 进MOOC 学习者完成课程学习过程的支持作用。Diyi Yang［5］寻求了一种文本和图形聚类集成的方法，以研究社会性交互在MOOC 课程中的实践应用。Sunar［6］研究表明重复和频繁的社交性交互可以降低学习者的辍学率。李爱霞构建了MOOC学习者粘性影响因素理论模型，并剖析了8 个影响因素［7］。王美月结合MOOC社会性交互平台内外部环境的特点与学习者特征，提取影响学习者社会性交互行为的因素，构建MOOC 学习者社会性交互影响因素理论模型［8］。方佳明的研究表明社会性交互除了对MOOC 学习投入有直接影响效应，也通过能力和关系需求的满足以及沉浸感的提升间接影响MOOC学习投入［9］。张喜艳研究了MOOC 社会性交互影响因素与提升策略，提高了MOOC 学习者课程完成率［10］。杨乐给出了提升MOOC 学习者粘性的策略，增强了课程的粘性，提高了MOOC 课程完成率［3］。这些研究成果在一定程度上都能有效地促进MOOC 课程的学习完成率，而以MOOC 学习者粘性作为视角的研究成果相对较少。因此本文基于MOOC 学习者粘性，以“Web 系统开发与设计”课程为例，研究社会性交互对MOOC 学习者粘性的影响因素，构建社会性交互对MOOC 学习者粘性影响模型，以期增强MOOC 学习者粘性，增加MOOC 课程完成率。

1 社会性交互与MOOC学习者粘性

Bates 早在1991年就把人类的交互行为划分成两类：个别化交互和社会性交互［11］。个别化交互是指学习者与学习资源之间的模拟交互，社会性交互是指学习者与教师、学习者之间、学习者与家人朋友之间关于学习的直接或间接交互［12］。社会性交互以线上和线下两种交互的方式为主，功能主要包括认知层面、元认知层面、行为层面、情感层面和社会化层面。

课程对学习者吸引并保持学习者持续性学习意愿的内在动力称之为MOOC 学生粘性［13］。学习者作为MOOC 平台的使用用户，MOOC 学习者粘性展现了学习者对授课教师的信任和好感，对MOOC平台的依赖感和再使用期望值。MOOC学习者粘性增强了，其持续学习MOOC 课程的时间就延长了，MOOC课程的完成率也就提升了。

2 构建社会性交互对MOOC 学习者粘性影响模型

结合社会性交互与MOOC 学习者粘性的特点，把社会性交互分成8 个维度，即交互态度、交互行为、交互动机、交互距离、独立活动与交互活动平衡性、学习支持服务、教学交互设计和教学平台功能，以学习者满意度作为中间变量，研究这8个维度对MOOC学习者粘性能够产生怎样的影响。本文建构了如图1 所示的社会性交互对MOOC学习者粘性影响模型。

图1 社会性交互对MOOC学习者粘性影响模型

（1）交互态度。MOOC 学习者在实现社会性交互过程中所产生的积极或者消极的感受称之为交互态度。例如，MOOC 学习者在选修课程的时候充分感受到了社会性交互活动所带来的益处，在课程论坛和留言板上提出问题并得到了最终的解决方案，同学和老师会及时提供必要的帮助，沟通的手段和学习效率得到了提高等，就会拥有积极的心态，才会对MOOC 课程产生浓厚的学习兴趣，切实提升学习者粘性和MOOC 课程的粘性。

（2）交互行为。在社会性交互环境影响下，MOOC学习者引起自身心理变化的外在表现称之为交互行为。交互态度和交互行为是互为正向关系，MOOC 学习者积极的交互态度必定会使学习者不断产生积极的交互行为［14］。例如学习者经常在MOOC 平台分享课程学习经验，虚心接收同伴的建议，时常解答同学所提出的问题，并主动用各种交互方式去学习MOOC 课程等，课程完成率和学习绩效都会得到有交效地提升。

（3）交互动机。是决定MOOC 学习者交互行为的内在动力，分成主动交互和被动交互两种。学生发自心理的自愿性的交互行为称之为主动交互，而为了学分、成绩等客观原因而被动采取的交互称之为被动交互。如果在平台研修MOOC课程的过程中，学习者其自身始终具备主动性的交互动机，那么就一定会坚持MOOC 课程学习，产生良好的学习行为。

（4）交互距离。因为物理距离、沟通不畅等因素造成老师和学生在心理上或者信息传播过程中所滋生的潜在误解距离称之为交互距离。交互距离理论研究表明师生交互距离越大，双方交流的机会就越少，容易挫伤学生学习的积极性，就会形成一定的孤独感。然而，老师和学习者在MOOC 平台上的交互距离往往很大，平时的交流较少，这就需要学习者更加积极地学习。因此，需要考虑在MOOC 课程中缩短交互距离，将师生信息交流的方式多元化，变通课程教学计划结构，引入和丰富教学对话，加强和学习者的交互。

（5）学习者满意度。MOOC 学习者在课程学习过程中的满意程度称之为学习者满意度，是学习者实际体验值与心理期望值对比之后的主观感受，是教育领域中的顾客满意指数。学生在MOOC平台中的满意度越高，学习兴趣就会越浓，良好的课程满意度能够激发其持续学习的愿望，进一步维系学习者课程学习的行为，增强学习者粘性。研究表明学习者满意度的影响因素主要包括教学交互设计、学习支持服务和教学平台功能三个方面。

①教学交互设计。教学交互是有效弥补MOOC 课程教学“时空分离”的不足，提升课程教学质量的重要环节。依据教学交互设计理论，需要设计以学习者为中心的课程教学交互方式，设计和安排的教学交互活动应该以优化课程结构作为侧重点，主要包括学习资源内容、学习资源形式和学习平台功能三个方面的交互设计。在MOOC 课程制件过程中，教师可以从优化课程结构、改进教学方法、排列知识对象、选择合适媒体和调整活动顺序等方面进行教学交互设计，增强MOOC课程教学交互设计质量。合理的教学交互设计有利于提高学习者满意度，有利于提升学习者学习质量。

②学习支持服务。MOOC课程教学的重要内容之一就是学习支持服务，具体是指在学习过程中学生遇到困难后从各方面所得到的技术支持服务。通过网络技术、移动智能终端等多媒体手段，在虚拟的MOOC 平台中重新“整合”教师和学生，实现师生之间、生生之间的信息资源共享，保证教学行为和学习行为的有效发生，及时高效地获取需求信息，达到提升学习者学习质量和效果的目标。

③教学平台功能。教学平台必须对开展MOOC课程教学提供环境支持及功能保障。从支持学习方面来看，MOOC平台需要记录、存贮和分析课程学习过程数据，为学习者提供帮助服务，内置学习导航服务，提供多样化的通信手段和学习工具服务等。从支持教学交互方面来看，MOOC 教学平台需要友好的人机交互界面、丰富的信息交互方式等。从支持教学管理方面来看，MOOC教学平台应该实行教师管理、学生管理、课程管理、作业和成绩管理、报表管理及技术管理等方面一站式的网络教学管理，以满足日常的管理需要。从保障教学质量方面来看，MOOC 教学平台能够分析学生的学习行为，并适时督导学生的学习情况。

（6）独立活动与交互活动平衡性。MOOC 学习者的自主学习活动称之为独立活动，而师生之间或者生生之间的社会性交互活动称之为交互活动。丹尼尔的独立活动与交互活动平衡性将教学活动分为了独立活动和交互活动两种，并证明了独立活动与交互活动的比重对学习成功率所产生的影响［13］。MOOC课程采用时空分离的学习方式，如果学习者的独立活动太多，容易导致MOOC学习者产生孤独情绪；如果交互活动太多，又会影响学习进程、压抑自主个性化学习。因此，MOOC 学习者需要合理分配独立活动与交互活动两者之间的平衡性，均衡调节独立活动和交互活动的学习时间，那么就能发挥MOOC 教育的最大优势，增强学习者粘性。

3 模型实证研究

3.1 数据收集

本文采用调查问卷的研究方法，整个问卷分成两大部分，第一部分主要是个人基本信息，包括性别、学历、专业、职业、受教育程度和学习动机等；第二部分是调查问卷最为核心的部分，总共有26 道题目选项，测试潜在变量遍布模型的8个维度：交互态度（2 个题项）、交互行为（3 个题项）、交互动机（3 个题项）、交互距离（3 个题项）、独立活动与交互活动平衡性（6 个题项）、学习支持服务（3个题项）、教学交互设计（3个题项）和教学平台功能（3个题项）。题目选项使用李克特五点量表的方式来记分，即非常同意(5 分)、同意(4分) 、一般(3 分) 、不同意(2 分)和非常不同意(1分)。利用线上和线下两种方式发放调查问卷360份，在问卷星官网上发放电子调查问卷130份，在课堂、图书馆和校园内发放230 份纸质的调查问卷。共收回345份，收回率为95.8%，其中有效问卷324份，有效率为93.9%。

3.2 信度与效度分析

为了验证模型的可靠性和有效性，需要对模型进行信度分析和效度分析。克隆巴赫系数(Cronbach's )是常用的信度分析方法，如果大于或等于0.7，表明模型具有较好的信度。此外，复合信度（Composite Reliability，简称CR）也是一种常用的信度分析方法，用于表征模型8 大维度之间的内在一致性，如果CR大于0.7，表明各维度之间的一致性较好。从表1 可以看出，模型中8 个维度的系数全部大于0.7，同时CR 也全部大于0.7，由此表明本研究提出的模型具有良好的信度。

表1 模型信度分析

本文主要从收敛效度和区分效度两个方面来进行模型的效度分析。模型的收敛效度有三个衡量准则：（1）各维度的因子载荷必须大于0.7；（2）复合信度CR应该大于0.7；（3）平均方差提取值需要大于0.5。模型的收敛效度分析结果如表2 所示，数据显示本模型同时满足以上三个衡量准则，表明本研究提出的模型收敛效度较好。

表2 模型收敛效度分析

表3 模型区分效度分析

表3是模型区分效度的分析结果。将表2中平均方差提取值开平方根得到表3中的对角线上的值，其它值则是该维度和其他维度的相关系数值。表3对角线上的数值全部大于和它同行或是同列的数值，由此表明本研究提出的模型具有较好的区分效度。因为模型具有良好的收敛效度和区分效度，本模型的8大维度均达适配标准，说明模型建构效度较为理想。

4 实施与评估

为了检验本文所提出的模型是否能够增强学习者粘性、提升MOOC 课程完成率，以笔者在中国大学MOOC 中开设的“Web 系统开发与设计”课程为例，通过分析慕课堂管理数据，选取学习进度、视频学习情况和考核完成情况三个指标进行分析研究。

（1）学习进度的增长

宾夕法尼亚大学研究生院和果壳网的调查结果表明，MOOC 课程的平均完成率仅在4%－6%之间，经过模型运用的“Web系统开发与设计”课程，选课人数在增长的同时，平均学习进度也在提高，达到了81%，说明社会性交互对MOOC学习者的确具有较强的吸引力，学习进度统计如图2所示。

图2 学习进度统计

（2）视频学习热度的增加

为了消除MOOC 学习者的孤独感，在“Web系统开发与设计”MOOC课程制件过程中，将课程的教学内容“撕碎”后进行充分“搓揉”、“聚类”与“重组”，改进教学方法，增强教学交互设计，从46个视频统计分析可以得出改进后的教学视频对MOOC 学习者具有足够的吸引力，有利于提高学习者满意度，视频学习情况统计如图3所示。

图3 视频学习情况统计

（3）考核完成情况

第一轮在中国大学MOOC 中开设的“Web 系统开发与设计”MOOC课程的缀学率较高，学习者的积极性不高，完成课程考核的人数更少。为了彰显社会性交互的效果，第二轮MOOC 课程中注重教学交互设计、独立活动与交互活动平衡性的设计，MOOC 学习者的交互态度和交互行为得到增加，提高了课程的考核率，考核完成情况统计如图4所示。

图4 考核完成情况统计

5 结论

MOOC 学习者不但是课程内容的接收者，而且还是MOOC 平台持续互动的参与者。因此，本研究以学习者社会性交互的影响为驱动因素，基于顾客满意度理论，构建了社会性交互对MOOC学习者粘性影响模型，根据调查问卷数据的数据分析，对模型的有效性从信度分析和效度分析两方面进行了验证，并以中国大学MOOC 中开设的“Web系统开发与设计”课程为例，定量与定性分析学习进度、视频学习情况和考核完成情况三个指标，结果表明模型能够最大化地加强MOOC 学习者粘性，提高MOOC课程的完成率。