元注意对大学生在线项目式学习参与度的影响:网络自我调节学习的中介作用

2021-11-24 06:39李肖霞朱万侠
甘肃开放大学学报 2021年5期
关键词:效度信度参与度

李肖霞,朱万侠

(西北民族大学 教育科学与技术学院,甘肃 兰州 730030)

一、引言

互联网+教育的发展不仅扩大了高等教育的范围,同时也促使学习资源获取和学习方式的改变[1]。MOOC的发展为学习者提供了丰富的课程学习资源和交流机会。网络学习空间人人通的实现,使学生能够正式或非正式的学习并与他人分享、合作和交流。依托在线学习平台可以组织如项目式教学等不同形式的教学。教师可以利用在线平台的项目模块设计项目任务、引导和评价项目,学习者可以利用平台的项目管理和实施功能分组合作完成项目,完成项目评价。总的来说,在线学习平台为学习者提供了一个开放自主的个人学习环境,同时也对学习者提出了更高的要求。

在线学习的个人学习环境是一个自我导向的环境[2],因此,在线学习环境中需要学生有较强的网络自我调节注意力和调节学习的能力,以获得较好的学习绩效[3]。在参与在线学习活动前,学习者需要对自己的注意力有一定的了解,将自己的注意力集中到在线学习任务上并保持。基于注意力的相关研究,有学者提出了“元注意水平越高的学习者其学习成绩越差”这个假设,并通过实证研究进行了验证[4]56-72。

基于此,本研究依托基于项目的在线学习实践,探讨元注意对在线项目式学习参与度的影响,同时探讨学习者的网络自我调节学习能力是否在其中起着中介作用。

二、研究理论基础与假设

(一)研究理论基础

1.元注意理论

注意主要是选择需要进一步处理的信息,同时抑制其他信息的处理。元注意是学生的注意意识和对注意的调节,这对学习活动起着至关重要的作用[5]。在线学习环境中,可以将注意意识概念化为知觉注意问题,即为学习者对媒体相关注意问题的感知,包括意识到需要对高优先级事件保持警惕、意识到自己的注意力被其他事物吸引、对认知加工选择信息的执行控制意识。注意调节可以概念化为自我调节策略,即为学习者调节注意力的策略。如果学习者具有较高的知觉注意问题和较差的自我调节策略,说明他具有较差的对注意力分散和调节的意识[4]56-72。本研究对元注意的研究主要关注知觉注意问题维度。

2.网络自我调节

Bandura(1986)认为自我调节能力是对自己行为进行控制的能力。自我调节学习的过程不仅由个人决定,还受到环境和行为事件的影响。社会主义认知理论认为自我调节包括自我观察、自我判断和自我反应三类交互作用的子过程[6]。在线学习环境中,学习者自我调节能力首先受到在线学习环境因素的影响。在线学习中学习者的学习行为都可以从在线环境中获得反馈,比如由于学习者未及时登陆在线学习平台错过小组互评时间[7]。Fisher和Baird(2005)发现,在线学习中网络社区环境可以增加学习者在线学习的自律学习行为,同时参与在线交流的学习者希望达到同伴的期望。由此总结出,可以通过同侪评价和分组项目提高学习者网络自我调节。项目学习可以创造一个在线协作学习环境,促使学习者在线互动和评价[8]。

(二)研究假设

根据相关研究理论和已有研究表明,元注意(知觉注意问题)对学业成绩有负向影响,网络自我调节能力是在线学习中的关键。基于此,提出了本研究的研究假设。

H1:知觉注意问题水平越高,学习者项目参与度越低;

H2:知觉注意问题水平越高,网络自我调节学习能力越低;

H3:网络自我调节学习能力越高,学习者项目参与度越高。

三、研究方法

(一)调查对象

本研究的调查对象是某高校教育技术学专业2017级和2018级学生,共134人。两届学生都学习了“多媒体课程资源设计与开发”课程,此课程是基于超星的泛雅平台开展的项目式混合教学。课程实践性较强,将理论知识的学习融入到项目实践,并基于在线平台发布、管理、实施、评价项目。学生基于在线平台参与项目、分组开展项目、管理项目并参与讨论和项目评价。

(二)调查问卷

元注意量表主要参考了Jiun-Yu Wu基于元注意理论修订的在线学习动机注意量表中的知觉注意问题(PAP)量表,主要包括感知注意力不连续(PAD)、挥之不去的思绪(LT)、社交媒体通知(SMN)三个子维度[9]。网络自我调节学习量表参考了Lucy Barnard开发并验证的在线自我调节学习问卷(OSLQ)[4]56-72。根据本研究选取上述量表中的部分题目并进行修订。量表每个问题均以李克特(Likert)型7分制进行衡量,范围从1(完全不同意)到7(完全同意)。

项目参与度维度是通过统计泛雅平台中学生参与项目的行为数据来确定。主要统计的数据有:项目发起讨论数、参与讨论数、共享资料数、使用资料数、成果编辑次数、参与互评次数。

(三)数据分析工具

本研究采用偏最小二乘法结构方程模型(Partial Least Squares Structural Eequation Modeling,PLS-SEM)方法进行数据分析,所采用的分析工具为SmartPLS2.0。本研究数据分析的大致步骤是:第一步进行测量模型分析,评估模型的信度、构面的内部一致性、收敛效度和区别效度;第二步进行结构模型分析,评估模型的判定系数、路径系数以及中介效应。

四、研究结果分析

(一)测量模型

测量模型的评估是通过评估题目信度、构面的内部一致性、收敛效度和区别效度四个方面进行的。

1.题目信度

通过题目的因素负荷量来评估题目的信度。根据Hair的建议,题目的因素负荷量大于0.6即可[10]。本研究中,题目因素负荷量的范围是[0.695,0.854],均大于建议值。

2.构面的内部一致性

构面的内部一致性通过克隆巴斯Alpha[Cronbach’s alpha(CA)]或组成信度(CR)来评估。根据Nunnally和Bernstein的建议,Cronbach’s alpha应大于0.8,组成信度应大于0.7(Nunally and Bernstein,1994)[11]。本研究中,知觉注意问题(PAP)构面的克隆巴斯Alpha是0.907,组成信度为0.923;网络自我调节学习(OSRL)构面的克隆巴斯Alpha是0.849,组成信度为0.889,均大于建议值。说明测量构面的内部一致性较好。

3.收敛效度

收敛效度反映构面的单个题目与测量不同构面的题目相比收敛的程度。收敛效度的一种常用标准是Fornell和Larcker(1981)提出的平均方差萃取量(AVE)。根据 Fornell and Larcker(1981)的建议,AVE值应大于0.5,才具有足够的收敛效度[12]39-50。本研究中,知觉注意问题(PAP)构面的AVE值是0.545,网络自我调节学习(OSRL)构面的AVE值是0.573,均大于建议值。

4.区别效度

区别效度可以通过“每个潜在变量的AVE平方根应超过该变量与所有其他潜在变量之间的相关性(Fornell and Larcker,1981)”来评估[12]39-50。本研究中,所有构面的平均方差萃取量的开根号值均大于与其他构面的皮尔森相关系数(如表1所示),这说明本研究的构面具有区别效度。

表1 区别效度分析结果

(二)结构模型

1.判定系数(R2)

判定系数(R2)是模型中内在潜变量的可解释方差与总方差的比例,是评估模型预测效果的指标之一。Chin建议,当内生潜变量的判定系数为0.670,表示该潜在变量的预测效果“大”;当内生潜变量的判定系数为0.333,表示该潜在变量的预测效果“中”;当内生潜变量的判定系数为0.190,表示该潜在变量的预测效果“小”[13]。本研究中,网络自我调节学习的R2为0.354,项目参与度的R2为0.623。由此可见,本研究的内生潜变量具有“中”等的预测效果。

2.路径系数和中介效应检验结果

本研究利用偏最小二乘法结构方程模型算法,对研究模型的路径系数及中介效应进行评估。具体结果如表2所示。

表2 路径系数、效应量和显著性结果

由表2所示,每条路径系数均显著,三个假设均成立。利用Sobel检验方法得到,Sobel-t值为-4.632,其绝对值大于1.96,中介效果显著,因此说明网络自我调节学习在知觉注意问题对项目参与度的影响过程中起着中介作用[14]。

五、研究结论与建议

(一)结论

1.元注意(知觉注意问题)对大学生在线项目式学习参与度有负向影响

通过结果分析得出,知觉注意问题到项目参与度的路径系数为负值并且显著,说明知觉注意问题负向影响项目参与度,即为学习者的知觉注意问题水平越高,越容易分散注意力,参与在线项目式学习的程度越低。

2.元注意(知觉注意问题)对网络自我调节学习有负向影响

通过结果分析得出,知觉注意问题到网络自我调节学习的路径系数为负值并且显著,说明知觉注意问题负向影响网络自我调节学习,即学习者的知觉注意问题水平越高,网络自我调节学习能力会越低。

3.网络自我调节学习对大学生在线项目式学习参与度有正向影响

通过结果分析得出,网络自我调节学习到项目参与度的路径系数为正值并且显著,说明网络自我调节学习正向影响学习者的项目参与度,即为网络自我调节学习能力越高,学习者参与在线项目式学习的程度越高。

(二)建议

1.避免干扰因素,降低学习者知觉注意问题水平

知觉注意问题高的学习者在参与在线项目式学习时,应尽可能排除一些干扰因素,如关闭与学习无关的网页、游戏、社交软件、视频网站等,将手机远离或调为静音状态。另外,学习者可以明确项目学习目标和任务,将目标和任务写在便利贴上并贴到醒目处,时刻提醒自己目前的学习任务,而不去做与学习无关的事情。

2.加强自我调节,提高学习者网络自我调节学习能力

在线学习过程中,学习者可以明确学习目标,制定合理的在线学习目标,促使自己提高在线学习效率;可以根据自己的学习风格,寻找适合自己学习的场所,保证良好的在线学习环境;可以通过做笔记、与在线同伴交流、查阅学习资料等策略来提高在线学习效果;可以通过制定学习计划、规划学习时间来监督自己在线学习;可以借助在线交流工具与教师和同伴进行学习交流和寻求帮助,增加在线学习的临场感;可以借助在线学习评价机制和测试题,进行自我评价和反思,从而获得在线学习的成就感。

本研究基于元注意理论和网络自我调节学习理论,对大学生参与在线项目式学习程度进行了调查分析。研究还存在一定局限性,如样本数目不够大,样本学科专业集中,不能代表不同专业不同阶段学习者的情况;项目参与度指标的界定可能存在一定局限,还需进一步验证。今后研究在此基础上扩大研究范围,更科学设计研究过程。

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