黄小龙,冯 艳,蒋 麓,吴佳清
(1.福建工程学院,福建 福州 350118;2.福州大学,福建 福州 350108;3.莆田学院,福建 莆田 351100)
2019年底全球爆发新冠肺炎疫情,短短数月便发展成为世界性的严重灾难,目前仍处于全球疫情防控战役的关键阶段,对教育正常开展提出了严峻挑战。2020年1月,我国在全球最先提出利用网络平台推进各级学校“停课不停学”,各地教育部门、各大中小学纷纷制定在线教学方案,各大教育平台、互联网公司全面提供技术支持与服务,一场线上教学与学习的战役正式打响。据统计,福建省39所普通本科高校在2月17日以线上教学的方式如期开启新学期第一课,首周线上开课达到22 082门、开课48 392门次、在线教学教师22 833人、学生上线学习3 263 191人次。[1]
从短期来看,突如其来的疫情打乱了高校原有的教学计划,在线教学给教师带来了极大压力,新型学习方式引发了大学生的普遍不适。但是从长远来看,大规模、全覆盖的线上教学实践成了高等教育信息化的助推器,社会各界普遍意识到在线教育的重要性和紧迫性,以新技术革命为支撑的自主学习风潮正推动教学从“以教为主”向“以学为主”的模式转变,“以学习者为中心”的教育革命正在加速到来。而大学生大规模在线学习的实际效果究竟如何、主要影响因素有哪些、如何保证在线学习与线下课堂教学质量的实质等效,这些问题将对在线教育的未来走向产生深远影响,是广大研究者需深度思考的议题。为此,本文借鉴厦门大学史秋衡教授所主持的国家大学生学情调查(NCSS)的研究成果,建立大学生在线学习质量的Presage-Process-Product模型,基于新冠肺炎防疫时期福建省大规模线上教学的大背景,探析大学生在线学习质量的影响因素并提出意见建议。
当前,我国经济由高速增长转向高质量发展,原本以粗放式规模扩张为主要特征的高等教育发展模式,已经无法适应新技术革命和新产业变革对拔尖人才培养的新要求。以“学生中心、产出导向、持续改进”为基本理念的工程教育正在引领我国高等教育迈入新质量革命时代,大学生成为高等教育不可或缺的质量评价主体已是不争事实,其学习质量也作为衡量高校人才培养质量的直观标尺。
1.影响大学生在线学习质量的前置因素
澳大利亚学者约翰·彼格斯最早提出大学生学习过程模型,他认为大学生学习的前置因素、过程因素及结果因素存在彼此关联且逻辑严谨的非线性关系,它们共同对大学生学习产生深刻影响。[2]大学生学习前置因素通常包括个体性特征和情境特征。个体性特征是以大学生学习观为中心,在自我意识和先行知识的共同铺垫下,结合个人智力、能力及家庭背景所形成的独特表征。[3]教育信息化的新技术要素使得研究者在审视个体性特征时,不得不考虑互联网对个人学习观念、行为选择的影响,大学生的知识来源不再局限在课堂和教师,他们对学习有更强的自主性和选择性。情境特征主要考量的是大学生所处的外在环境对学习质量的影响。在传统学习模式中,大学生学校适应被用来指代情境特征,即大学生能够以愉悦的心情经历大学校园生活并完成大学生角色赋予的任务。新冠肺炎疫情情境和互联网情境使得情境特征更为复杂,一方面它们对原有的静态情境造成了严重冲击,大学生所处的学习环境不再局限在校园,而是形成与社会联系更加紧密、更加开放多元的动态情境;另一方面作为不可或缺的新要素,重新定义在线学习的情境特征,直接对学习过程质量和结果质量施加影响。因此,本文在大学生学习过程理论的指导下,基于学生感知视角,将前置因素解构为个体性特征和情境特征,结合当前新冠肺炎疫情情境和互联网情境要素,自制大学生在线学习质量前置因素量表,并提出研究假设:
假设1:个体性特征的各组成要素(学习观念、自我意识、先行知识、技术熟练度)对大学生在线学习过程质量、学习结果质量均产生显著的正向影响;
假设2:情境特征的各组成要素(疫情环境、技术成熟度、课堂环境、人际互动)对大学生在线学习过程质量、学习结果质量均产生显著的正向影响。
2.影响大学生在线学习质量的过程因素
大学生学习是学习过程和学习结果的有机结合,这就意味着研究者对大学生学习的关注不仅要聚焦在结果质量上,更要注意学习过程对大学生成长的影响。[2]作为高等教育的服务对象,大学生是学习质量的生成主体和质量评估的重要主体,相比于前置因素和结果因素,大学生在学习过程中发挥着更强的主观能动性作用。约翰·彼格斯在实证研究的基础上,指出学生学习方式是学习过程的核心内容,并将学习动机和学习策略的组合称为学习方式。[4]黄黎明、高凌飚认为学习者在某一时段内对学习认识及采用的学习方式是稳定的,但是在长期时间内学生对学习的认识是可能发生变化的,进而会不断修正学习策略,学习方式也随之发生变化。[5]当前新冠肺炎疫情加快了教育信息化的节奏,大规模在线教学对大学生学习方式的冲击是突然的、剧烈的,大学生要在短时间内快速调整学习动机和学习策略,以适应在线学习普及化的新趋势和新要求。鉴于学习方式在大学生学习过程中的重要性,本文将其作为衡量在线学习质量的过程因素,并自制大学生在线学习方式量表,提出研究假设:
假设3:学习方式在大学生在线学习质量的前置因素和结果因素之间发挥着良好的中介作用。
3.大学生在线学习质量的结果因素
学习收获是衡量大学生学习质量的重要表征,是反映大学生学习客观结果的一种主观体验。对学习收获评价的日益重视侧面反映了高等教育质量观由外围向内核的实质性迁移,既是大学生教育主体性的价值回归,也是高等教育回应社会问责的重要依据。学生在大学阶段的学习收获不同于普通教育阶段,这是由高等教育特殊的学科专业属性和大学生的强自主性特征所共同决定的。从内涵上来说,学习收获是一个从学习投入到输出的动态性概念,包括学习方法掌握、知识收获、技能收获、价值观收获等要素。本文认为大学生学习收获的组成要素在传统教学模式和在线模式下并无明显差异,但是大规模在线教学对大学生学习收获体验的影响较为显著。基于此,本文自制大学生在线学习收获量表对在线学习质量的结果因素进行测量。
综上,本文在大学生学习过程模型的理论基础上,提出在线学习质量的3P模型(Presage-Process-Product),确定了研究的基本理论框架,具体如图1所示。
1.研究方法
结构方程模型(SEM)是基于变量间协方差矩阵(或相关系数矩阵)来分析变量之间关系的一种多元统计方法,其优势在于可以将无法直接测量或观测的抽象概念具体化、结构化,完整的结构方程模型由测量模型和结构模型组成。[6]本文使用SPSS Amos 26作为分析工具,利用极大似然法对拟合指标进行计算,其主要指标的理想值分别为:卡方检验Chi-squareP值>0.05,近似误差均方根RMSEA≤0.1,拟合优度指数GFI、规范拟合指数NFI、比较拟合指数CFI≥0.9。我们认为拟合指标若达到理想值说明整体模型适配度较好,若达不到则须对结构方程模型进行修正和再拟合检验,直至达到理想状态。
2.问卷设计
基于大量关于大学生学习质量实证研究的现有成果,结合新冠肺炎疫情及在线学习的新形势,课题组设计了大学生在线学习质量前置因素量表、在线学习方式量表及在线学习收获量表,其中前置因素量表由8个潜在变量、19个观察变量组成,在线学习方式量表由潜在变量在线学习方式及5个观察变量组成,在线学习收获量表由潜在变量在线学习收获及6个观察变量组成。问卷采用李克特五级评价法对卷题项进行测度,根据被调查者感知体验,分别赋值1~5分来表示“非常不满意或不同意”到“非常满意或同意”的语气变化。2020年3月15日至20日,课题组以问卷星为线上调查平台进行预调查,121名福州大学本科生参与调查,根据结果反馈对问卷题项和表达方式进行修正,提高了问卷的内容效度。此外,问卷还对被调查者的性别、年级、专业类别、生源地及城乡分布情况进行调查。大学生在线学习质量调查问卷如表1所示。
表1 大学生在线学习质量调查问卷设计(简化版)
3.样本统计
课题组在2020年4月5日至25日,采用问卷星的方式对福州大学、福建师范大学、福建农林大学、福建工程学院、莆田学院5所福建省高校的本科生开展随机在线学习质量调查。本次调查共1 765名本科生参加答卷,剔除无效问卷91份,最终问卷有效率为94.84%,得到样本的描述性统计特征如表2所示。
表2 样本的描述性统计特征(n=1 674)
1.信度和效度检验
社会调查类实证研究的问卷设计及数据采集质量对结果影响较大,因此在正式分析模型之前必须进行信度检验和效度检验。
第一步信度检验。信度是指问卷数据的一致性和稳定性,当信度系数Cronbach’α值介于0.7~1时,说明问卷具备较好的信度。[7]计算结果显示,10个潜在变量的Cronbach’α值均达到0.7的临界理想值,说明问卷内部数据的一致性和稳定性较好。
第二步效度检验。效度是指问卷内容和模型结构的有效程度,即利用测量工具或手段形成的测量结果能够准确反映所要考察内容的程序。考虑到问卷产生于大量文献分析且进行了预问卷,所以仅考察结构效度即可。研究采用探索性因子分析来揭示观察变量的结构特征,结果显示,10个潜在变量的KMO值均超过理想值0.7,且Bartlett球体检验卡方统计的P值达到0.05的显著水平,说明可以做探索性因子分析。继而采用主成分分析法中的最大方差法提取有效因子,得到各题项的标准化因子荷载值均大于理想值0.5,说明问卷具备良好的效度。
2.模型初始拟合检验
样本数据的方差、协方差是进行模型拟合检验的关键性指标,变量间的路径系数和模型的拟合指数是重要的指标参数。在模型结构参数方面,我们通常用变量估计值的回归系数除以标准误差得到的临界值,来判断变量之间是否存在相关关系,若临界值的绝对值大于1.96,则说明变量之间存在相关关系。经计算,“在线学习方式←先行知识”“在线学习方式←人际互动”“在线学习收获←学习观念”的临界值分别为1.102、-0.856、1.324,说明它们之间不存在关联。在模型统计参数方面,模型的RMSEA、GFI、NFI及CFI分别为0.784、0.912、0.972、0.786,其中CFI未达到0.9的理想水平,说明需要对模型进行修正。
3.模型修正与再检验
在删除“在线学习方式←先行知识”“在线学习方式←人际互动”“在线学习收获←学习观念”这三条无关路径之后,重新对模型进行再检验,模型修正后的RMSEA、GFI、NFI及CFI均达到理想水平,说明经过修正的模型优于原模型。据此,本文得到大学生在线学习质量的结构方程模型,各有关变量之间的路径系数如图2所示,系数越大说明变量之间的影响越显著。
4.研究结果分析
通过对福建省5所高校大学生在线学习质量的调查数据进行分析,并运用结构方程模型进行实证检验,揭示新冠肺炎防疫时期大学生在线学习质量的前置、过程及结果因素之间的作用机理,验证了个体性特征、情境特征与在线学习方式、在线学习收获的影响效应和强度。
在线学习过程质量的影响因素方面,个体性特征的各组成要素对在线学习方式的影响强度排序是:自我意识>技术熟练度>学习观念,先行知识对其未产生影响;情境特征的各组成要素对在线学习方式的影响强度排序是:技术成熟度>课堂环境>疫情环境,人际互动对在线学习方式无影响。
在线学习结果质量的影响因素方面,在线学习方式发挥了良好的中介效应,中介强度达到0.58;学习观念通过在线学习方式产生间接效应0.28,先行知识、人际互动对在线学习收获形成直接效应0.46、0.49;自我意识、技术熟练度、疫情环境、技术成熟度、课堂环境对在线学习结果质量不仅存在直接效应,也存在间接效应,综合影响强度分别达到0.69、0.63、0.58、0.57、0.52。
此外,本文28个观察指标对各自潜在变量的解释力均大于0.55的临时值,说明各观察变量能够客观地反映潜在变量的数据特征。
面向未来的在线教育是实现高等教育现代化和国际化的重要手段,新冠肺炎防疫背景下的大学生在线学习加速了在线教育的广泛普及、技术提升和思维突破,呈现出“底线扩张为先、兼顾学习质量”的阶段性特征,积累了大规模线上教学的宝贵经验,高等教育借助在线发展已成不可逆转的趋势。
首先,传统线下教育的评价要素对大学生在线学习质量的影响依旧深刻。无论是传统教育模式抑或是在线教育,大学生的受众主体性是不变的,继而决定了他们后天所形成的学习观念、自我意识、先行知识等个体性特征,传统的课堂环境、人际互动关系都会影响其在线学习质量,但是这种影响必须置于在线教育环境进行重新定义。在线学习是实现全民终身学习教育体系的重要支撑,高等教育管理者和广大教师要遵循互联网思维和在线教育特性,积极引导大学生转变学习观念,强化对线上学习的认同度和重视程度。大学生的先行知识也不能仅局限于考察专业知识掌握程度,更要综合考虑信息技术知识的掌握情况。应用现代教育技术与传统教学是两种不同的教育模式,师生要共同建构彰显在线教育当代特征的课堂环境和人际互动方式,形成以新技术革命为支撑的大学生在线自主交互学习模式。
其次,教育技术革新正在打破业已形成的教师教学惯性和大学生学习记忆。在长期的传统教育环境下,教师的教学设计、授课方式、考核评价,以及学生的学习行为、思考习惯等都已经模式化和固化,多数师生进入了集体无意识状态。[8]教育现代化不是现有资源的简单利用,而是现代教育技术与教学方法、学习方式的深度融合——一方面要整合和发展在线教育资源和信息技术,完善在线教学公共支持服务体系,盘活中国大学慕课等在线学习平台现有资源,增强教学平台的资源丰富性、功能完备性、使用便捷性以及模式可选性,为不同办学类型、层次的高校学生提供有针对性的过程支持服务,保障过程实施效果;另一方面要深化信息化教学实践应用,引导师生重新认识教育技术的力量和价值,提高教师在线教学的互联网素养和应用水平,提升大学生的网络自主学习能力,弥补信息技术应用与师生使用习惯之间的缝隙,不断推进我国现代教育技术的迭代更新。
最后,新冠肺炎疫情对我国高校教学秩序带来了较大影响。从本质上说,在线教育发展是教育技术迭代升级的必然产物,与任何社会政治经济制度变革无关,更与新冠肺炎疫情没有任何关联。[8]但是突如其来的疫情迫使高校应急走上了线上教学,打破了原本渐进式的教育技术演进过程,加速了在线教育新时代的到来。本次疫情对大学生最直接的影响是心理健康状态、学习精力投入,这两个变量对大学生学习动机、学习策略等过程因素的影响有限,而专业知识和技能、价值观念、通用能力、学习方法等学习结果输出受其影响相对较大,在实践中要以学习成果为导向,兼顾学习过程要素,优化大学生学习策略和行为选择,建立重大疫情教学运行机制和应急保障体系,提升在线教育的疫情应对能力和整体教学质量。