地域文化视角下MOOC自主学习影响因素研究

喻 葵

（东华大学 旭日工商管理学院，上海 200051）

一、前言

随着网络教育的迅速发展，学生在网络环境中的行为、感知和动机在理论和实践中都获得了广泛的研究。网络学习环境中课程设计、与教师和同伴的互动是影响学生感知学习和学生满意度的因素。国外文献显示，在线学习最主要的特点就是自主性，网络学生群体的多样性显示个体和群体在态度、行为和对在线学习环境的感知都存在差异。2020年受到新冠疫情的影响，几乎所有教育机构都开展了在线教学，未来这一教学方式可能会延续。目前，国内关于不同地域文化人口与在线自主学习关系的研究却相对匮乏。研究MOOC学习者的地域文化、自主学习、感知学习和学生满意度四个变量之间的关系有助于制定有针对性的在线教学干预措施，改变在线学习者的态度，强化他们的动机，并防止群体或个体学习者辍学。本研究尝试性地引入地域文化视角探讨MOOC的自主学习，这在国内尚属首次。近年来国家倡导对传统文化、传统思想价值体系的认同与尊崇，文化自信是道路自信、理论自信、制度自信的底色，而文化自信首先就是了解自己，认识文化。基于此，本研究回顾了地域文化、自主学习、感知学习、学生满意度的相关文献，并根据文献建立假设，在对数据收集和数据分析的基础上，展开地域文化视角下MOOC自主学习影响因素研究。

二、文献综述及研究假设

（一）自主学习与感知学习

自主学习被定义为“学生通过调节认知的方式以及对学习资源进行管理以实现自控学习”（Pintrich, 1999）。自主学习者知道自己的长处和短处，能够将时间、资源和脑力用于实现学习目标（Zimmerman, 2002）。与传统的课堂教学相比，在线学习需要学习者更多的自我控制和自我调节，这些要求代表了更高水平的智力发展。学习者个人选择并控制所需的方法来自主调节他们的学习目的，根据自己设定的目标评估自己的进度（Boekaerts, 1996;1997;Garcia, 1996）。Kizilcec、Pérez-Sanagustín和Maldonado（2017）的定量研究显示，自主学习中更多参与目标设定和战略规划的学习者更有可能实现个人课程目标。Pintrich和De Groot（1990）定义资源管理是对时间和学习环境的管理。Purdie和Hattie（1996）的研究发现，三组澳大利亚和日本学生群体最重要的自主学习都一致显示为目标设定和环境构建。Bell（2007）研究得出自主学习的影响因子包括：学习期望、内在目标导向和资源管理，最常用的策略包括构建物理环境和自我评测（Purdie & Hattie, 1996）。学习行为影响因素包括发生阶段和学习环境的类型（孔丽丽，马志强，易玉何，杨昊，2017）。自主学习中环境构建的研究发现，学习者一方面接受环境潜移默化的影响，处于不自觉的状态，另一方面又主动选择自主学习环境，对其进行判断、筛选（李建军，胡弼成，2001）。感知学习一般指对学习内容的信息处理的结果，高介入的感知学习包括人们为解决问题或适应环境所进行的一切脑力活动，涉及对观念、概念、态度等方面的学习。Flavell（1979）和Hofer（2001）认为，自主学习的个体积极地自我监督他们的学习，并更倾向于对知识和学习有复杂的信念，思考和解决问题的能力也更强。Weinsten（1987）的研究探索了传统学习方式下自主学习与感知学习的关系，结论是学生使用自主学习策略来阐述和组织信息，将新材料与之前的知识联系起来，并对给出的内容阐述主要观点，自主学习能支持和增加有意义的学习和记忆，并帮助产生和使用解决方案。基于此，本研究的MOOC自主学习选取目标设定和环境构建两个维度，并提出以下假设：

H1a：目标设定显著影响感知学习

H1b：环境构建显著影响感知学习

（二）地域文化与自主学习

文化与自主学习的相关研究主要集中在跨文化领域，Kağitçibaşi（1989）强调个人主义和集体主义是东西方文化的主要差异，这点也反映在西方学生和亚洲学生的自主学习方面。Purdie和Hattie（1996）的研究显示亚洲学生在追求学术成就时表现出相当大的自控力。Rothbaum、Weisz和Snyder（1982）与Weisz、Rothbaum和Blackburn（1984）的研究认为这种自控力是“次要的”，是希望通过适应现实或努力与事物保持和谐来获得满足，尚不清楚是否应该被解释为高水平的自主学习。Chen、Lee和Stevenson（1995）的研究提出了一个更具体的文化差异模型，以解释学生成绩的国别和民族差异。社会认知理论一直强调，自主学习受到环境因素的影响。Purdie和Hattie（1996）是最早将语境扩展到跨文化维度的研究者，试图在研究中识别澳大利亚和日本高中生在自主学习方面的差异。Nenniger（1991）的研究表明，甚至在西方国家之间，对能力与努力的态度以及对教育的社会支持方面也存在差异。Pintrich和Karabenick（2005）指出，自主学习非常依赖于情境。经济越活跃的地区，个人主义文化越强，自主调节的目标选择、实现方式及行为控制上都存在个体差异。跨文化研究方法主要有Hofstede（2010）的价值观文化维度，其次跨文化领域研究学者Schwartz（1992）以自己提出的文化价值观理论为基础，聚集出 6种文化类型。国内跨文化与自主学习的相关研究仅有张雪莲和范丽军（2019）的探寻跨文化认同在自主学习模式促进机制中的体现方式及有效策略。本研究引入地域文化因素探索其对自主学习的影响，地域文化判别依据来自赵向阳、李海和孙川（2015）的中国区域文化类型分类。该分类在一个普适的理论框架内，采用相同的标准，对中国各个地域的地理条件、人口因素、自我概念、语言特点、经济发展水平等文化差异进行了系统的比较研究，建立了中国地域文化地图。基于地域文化研究视角，本文提出以下假设：

H2a：地域文化显著影响目标设定

H2b：地域文化显著影响环境构建

（三）地域文化与感知学习

文化是交互过程中释义和意义建构的感知框架。文化属性会影响在线场域和学习者的感知，学习者的文化背景会影响他们对在线学习的响应。Li（2005）指出，孔子文化中的教育强调的是道德，而西方教育强调的是思想，这些差异会影响学生的学习态度和行为。Purdie和Hattie（1996）的研究指出，在与学习概念相关的内隐心理框架方面，东西方学生存在差异。东亚学生的学习过程被概念化为在道德和社会上发展自己，在西方，学习则是获得个人见识并发展认知能力（Li, 2005）。西方学生在学习方法上相当积极，其特点是自信、独立、接受多样性、善于提出问题并探索另类的思考和行动方式，相比之下，亚洲学生的特点是比较依赖死记硬背，更多的是在几乎不理解的情况下复制已经学过的东西。已有的对于文化与感知学习的关系研究多产生在国外的文献中，以对比东西方或者不同族裔的感知学习为主，而中国疆域广袤辽阔，由于地理条件、历史过程、宗教、语言、经济、政治等因素造成了人口感知能力的地域差异，国内尚没有展开基于地域文化的感知学习比较研究。本研究提出以下假设：

H3：地域文化显著影响感知学习

（四）学生满意度与自主学习，感知学习和地域文化

学生满意度可以被定义为学生对学习经历的感知，以及在进入教育机构期间所接受的教育的感知价值，经常被证实它与学习结果正相关（Astin, 1993）。自主学习者能通过不断控制自己的进度和状态来调整他们的方式，以实现自己的目标，这类学习者通常对他们的学习体验比较满意（曾嘉灵 等，2018）。研究表明，具有较高元认知、能较好地管理时间和精力的学生对在线课程的满意度更高，更多采用自主学习的学生对课程的满意度更高（Puzziferro, 2008）。另一种观点则认为学生的自主学习并不影响他们的在线课程满意度，也不影响他们的在线学习效果。本研究提出以下假设：

H4a：目标设定显著影响学生满意度

H4b：环境构建显著影响学生满意度

线下教学研究显示感知学习是影响学生课程满意度的重要因素。在线课程的设计、与教师和同伴的互动是显著影响学生在线课程满意度的因素之一（Eom, Wen, & Ashill, 2006）。基于此，本研究提出以下假设：

H5：感知学习显著影响学生满意度

Zhu（2013）的研究显示文化背景影响在线课程的满意度，中国学生和来自西欧的学生对在线课程的满意度存在显著差异。Shapiro等人（2017）的访谈分析表明美国的学生比来自非洲和亚洲的学生更为挑剔。高语境文化的学生对网络学习的总体满意度与低语境文化的学生不尽相同，高语境提供的线索较多，因此并不需要大量的显性信息（Morse, 2003）。在线学习环境应该是适应性或包容性的，以支持不同种族/文化群体的学习者，方能产生令人满意的学习体验。文化对学生满意度的影响研究多集中在跨文化领域，国内尚缺乏地域文化与学生满意度的相关研究，基于此，提出假设：

H6：地域文化显著影响学生满意度

图1 结构模型

图1 所示为结构方程模型及提出的所有假设（用字母H 和数字表示）。

三、研究方法

（一）研究对象

研究使用了某大学管理学院分别由不同的教师授课的17门MOOC课程，所有课程免费获取。在线调查通过电子邮件分发给了每门课程的所有活跃学生，共回收有效样本4 503份。

（二）研究工具

1. 自主学习问卷

使用Barnard、Lan、To、Paton和Lai（2009）设计的在线自主学习问卷（OSLQ）来测量自主学习。该问卷是对学生在混合或网络环境下的自主学习进行测量，共24个问题项，本研究选取目标设定和环境构建两个维度的相关问题项。回答采用李克特5级量表，从“非常同意”到“非常不同意”。

2. 学生满意度问卷

基于明尼苏达满意度量表（Weiss, Dawis, & England, 1967）设计了3个问题项来测量学习者对课程的满意度，既符合研究目的，又限制了调查问题项的总数。回答采用李克特5级量表，从“非常同意”到“非常不同意”。

3. 感知学习问卷

感知学习测量采用由Rovai、Wighting、Baker和Grooms（2009）设计的认知、情感和心理活动的感知学习量表进行。该量表是为面授和在线学习设计的。由于许多课程并没有将心理活动纳入他们的学习目标中，为了使不同课程的结果具有可比性，本研究只选取了该工具的6个认知和情感问题项。回答采用李克特7级量表，从“完全不同意”到“完全同意”。

4. 地域文化

下页表1显示了中国地域文化分布，研究中要求样本据此确定自我最为认同的文化。

表1 地域文化问题项和备选

（三）研究过程及数据分析

调研在某大学的管理学院及网络教育学院进行，在获得同意后开始收集数据。2018年2月，一封带有调查链接的电子邮件被发送给了这些课程中所有活跃的学生（一门课每周上线至少三次或者一个月累计上线12次被定义为活跃的学生）。调查开放两周，允许学生有足够的时间完成。

利用结构方程对模型进行验证。所有数据清理和分析均使用R 3.4和相关软件包进行处理。使用R语言lavaan 0.6.2软件包进行验证性数据分析和结构方程建模，该软件广泛应用于心理学、社会科学等领域。semtools0.5.1软件包用于分析模型的多个拟合指标。在删除了缺失值之后，最终样本包含4 503个观测值（N=4 503），其中男女比例分别为42.1%和57.9%。地域文化中占比前三的分别是长江中下游文化（43.5%），西南山地文化（15.4%），国际化、大都市文化（15.1%）。

采用两步建模方法，先进行验证性因子分析，然后是结构方程模型检验。经过模型的拟合指标和因子载荷进行的验证性因子分析，结果并不令人满意，最终选择了在线自主学习问卷中的8个问题项和感知学习量表的6个问题项。本研究发现西南山地文化在几个方面与其他地域有很大不同，故将西南山地文化作为与其他组别进行比较的实验组。

四、研究结果

（一）描述性统计

模型中被测变量的描述性统计如表2所示，其中偏度和峰度是描述单变量正态性的指标。平均得分范围从3.77到4.62。标准偏差得分范围从0.76到1.53。除了学生满意度1和满意度2这两项，所有的峰度评分均未超出可接受正常值范围（偏度不超过|3|，峰度不超过|10|）。采用lavaan对有序内生变量进行对角加权最小二乘估计法，经过分析，这两个问题项被认为是没有问题的。

表2 测量问题项的描述性统计及单变量的正态性指标

（二）测量模型

验证性因子分析结果如下页表3所示，标准化因子载荷均大于0.70，介于0.76～0.97之间。R2的得分范围在0.57到0.93之间，意味着解释了57%到93%的潜变量。所有Cronbach’s alpha均大于0.70，表明该构念的问题项具有良好的信度。测量模型的收敛效度通过两个数据来测量：组合信度和平均方差提取。采用McDonald’s omega系数作为组合信度的测量值。通过组合信度和平均方差的提取，可以认为该测量模型具有较好的收敛效度。

表3 测量模型的验证性因子分析结果及组合信度指标

使用异质—单质相关比检验区分效度，结果显示该模型具有较好的区分效度。

由于本研究样本量相当大（N=4 503），卡方检验x2确定具有显著性，因此不显示卡方结果。lavaan为这些拟合指标提供了稳健的测量，解释了无偏标准差。表4给出了测量模型的稳健拟合指标和推荐阈值。

表4 测量模型的拟合指标

（三）结构模型

对结构模型的检验表明，模型拟合良好，其中比较拟合指标（CFI）=0.99, 非标准拟合指数（TLI）=0.99, 近似误差均方根（RMSEA）=0.034, 近似误差均方根90%置信区间为（0.032, 0.036），标准化均方根残差（SRMR）=0.03。图2为路径系数结果。

图2 结构模型的路径系数

表5给出了除地域文化外的所有数据处理结果。

表5 结构模型路径系数分析（地域文化除外）

7个地域文化与西南山地文化进行比较，结果单列于表6中，显示一些文化群体和西南山地文化群体在目标设定和学生满意度方面存在一些差异，但最明显的差异在于，自述为西南山地文化的学习者会更多地构建环境，同时感知学习也更强。

表6 其他地域文化与西南山地文化的路径系数比较

（四）模型对比

将研究模型与删除了非重要路径的模型进行比较，Δ卡方（Δx2）（p ＞0.05）和Δ比较拟合指标（ΔCFI ＜ 0.01）表明这两个模型没有显著差异。

五、讨论

（一）结果讨论

本研究旨在通过构建一个结构方程模型，以探讨MOOC学习者的地域文化、自主学习、感知学习和满意度之间的关系。结果显示自主学习的环境构建呈现出明显的地域文化差异，感知学习也存在地域文化的差异。自主学习和感知学习均对满意度产生影响。本研究中所涉及的地域文化价值观和文化习俗是深层次的、内隐的文化构念，这种内隐的文化价值观比外显的物质文化和制度文化更加稳定、更加同质一些。自述为西南山地文化的样本比其他文化群体更多地进行环境构建。对环境构建的测量包括选择安静、舒适的地点和时间以及期待几乎不受干扰的学习。西南山地特指四川、重庆、云南、贵州和广西北部等地，被高山峻岭阻隔。据笔者所知，西南地域并没有根据当地文化进行环境的特别设置，也没有迹象表明当地教育强化了对学习环境的控制。因此，这一结果可能与西南山地样本的其他一些变量有关，如当前的工作状态或社会经济地位，这些隐藏的变量在研究中没有被测量，但可能有助于更好地进行环境构建。从生物学的观点来解释，一个国家的富足或者贫穷在很大程度上可以归因于当地的自然环境和所在的地理位置（Diamond，1997）。相比沿海区域，西南山地文化特点几乎自成一脉，人们表现出更高的集体主义和更强的人际关怀导向，会更多地考虑他人、家庭和邻居等的需要，生活环境也更加闲淡舒适，而沿海区域的人们则相反。因为可以和外部世界进行物质和文化方面的交换，人们会更加独立一些，人际关怀导向也比较低一些；第二种可能的解释是，西南山地经济相对落后，人们对公平的教育资源的诉求比收入公平更强；第三种可能的解释是，该区域的传统特征是文化自治，具有持久的再生产能力，自给自足，属于有文化再造能力的类型。西南山地的样本也比其他文化群体表现出更强的感知学习。尽管许多西南地域贫困率较高、收入不均等，但该区域人民的幸福指数较高，普遍具有较高的情感状态，因此能感知到更多的情感学习，学生满意度也因此更高。研究同时还发现东南沿海的课程满意度低于西南山地，其他组别的满意度与西南山地没有显著差异。可能的解释是东南沿海文化包括五岭之南和南海之滨的广大地区，与中原文化的整合历时千年，过去 30 年，这里从经济特区起步，形成了自己独特的区域文化，由于缺乏理论和研究来支持这一点，这种差异可能是由于某些尚未测量的变量或者只是偶然。

（二）启示

对于MOOC的自主学习研究和实践，本研究有三个主要启示。

1. 强调了自主学习的重要性，揭示了自主学习与感知学习、学生满意度之间的关系

本研究进一步支持自主学习与感知学习以及课程满意度之间的正向关系。研究人员和教学设计者应该积极探索在自主的网络学习环境中能够培养哪些学习能力。有研究发现，即使是一个小的行为，只要能帮助学生意识到他们的学习情况对他们来说就是一种帮助，研究人员可以从设计简单的干预措施，如每周发送含“学习提示”的学习通知开始，促成学生提高这种意识。

2.了解学习者地域文化与自主学习之间的关系，有助于培养学习者，尤其是特定学习群体的自主学习

针对不同背景和动机的学生，采取不同的学习和评估方式是非常必要的，有研究认为学习者退出MOOC的首要原因通常是“没时间”（Shapiro et al., 2017; Zheng, Rosson, Shih, & Carroll, 2015），将不同背景和动机作为变量输入，通过分析算法对有风险的学生进行预警，针对目标人群设计自主学习的干预措施，就可以预防学习者因缺乏资源或时间等原因而中途辍学，或者为他们设计最佳学习路径，在适当的时间给予帮助。然而，由于所有影响因子解释的两种自主学习的总方差都较小，未来的研究应该探讨可能导致自主学习差异的其他变量。

3. 不同文化的学习者在自主学习、感知学习和学生满意度方面的差异研究对跨文化教学的研究人员、教师和教学设计者都有一些启示

本研究支持MOOC学习者的感知学习存在地域文化差异。如果把注意力仅集中在文化差异的静态特征上，可能会出现泛文化的问题（Gutiérrez & Rogoff, 2003），但与所有其他研究群体差异的文献一样，文化为个体或群体在教学上的差异提供了一个新的维度。基于本土的地域文化语境，研究人员可以进一步验证西南山地文化的学习者是否比其他任何文化群体更多地进行环境构建，如果西南山地的教育体系或家庭价值观中确实有特殊原因帮助学生实施此行为，那就可能适用于指导其他地域文化进行环境构建。同样，西南山地文化的学习者具有较强的感知，其原因也很有参考价值。近年来文化价值逐步转向本土定向的研究，未来在这一领域值得展开更多本土化的深入探索。

（三）局限

研究局限归纳为四个，尽管在此类工作中非常常见，但在得出结论时还是应该注意。

1. 与随机样本相比，使用方便样本的调查研究缺乏外部有效性

一所大学在一个平台上提供的MOOC并不能代表所有的MOOC，本研究的调查对象也不能代表所有的在校生。虽然本研究选择的课程包含多个领域，但有的样本只选修了一门课程，不能代表整个MOOC学生群体的结论。

2. 自述反馈的争议性

本研究是基于学习者的自述反馈数据。尽管自述反馈数据可以扩充到直接观察或其他效果评估无法测量的领域，但自述反馈数据的问题在研究中也一直被激烈地讨论，包括反馈过多或者不足以及存在社会期望偏差的问题。未来的研究应包括更客观的测量，如学习管理系统日志的数据和考试分数，以作为更全面了解学习者行为、学习效果和动机的依据。

3. 样本的无响应偏差

第三个局限是无响应偏差，由于样本的回收率偏低，大多数采用调查法研究MOOC都存在这种局限性。另外，关于构念效度，尽管本研究使用了两种现有的测量自主学习和感知学习的工具，但子量表的因子分析结果并不令人满意。本研究的探索性因子分析删除了原工具中的一些问题项，多个信度指标表明问题项具有良好的信度，然而，有关MOOC的问卷检验仍需要进一步的研究。