基于线上学习的艺术类高职学生在线学习行为分析

郑涵容

摘  要：线上学习已经成为当前学生学习的重要组成部分，通过对艺术类高职学生在线学习行为数据的收集和分析，可以掌握学生的学习状态、态度和需求等，有助于教师和教育研究者改进教学方法，优化教育资源，提高教学质量。本文研究了在线学习行为评测指标，并根据指标结合网络教学平台的数据，对学生使用资源、提交作業、参加考试等学习行为进行分析。研究数据表明，艺术类高职学生在线上学习的自主性、积极性方面仍有欠缺，需要教师积极地引导和督促。教师应严格加强管理，指导学生主动高效地开展学习。

关键词：线上学习;艺术类高职学生;在线学习行为

中图分类号：G711    文献标识码：A    文章编号：1673-7164（2021）39-0025-03

随着互联网和移动技术的爆炸式增长和多样化发展，信息化教学也在不断地发展升级，线上学习在企业学习战略和高等职业院校教育中正逐步成为不可或缺的一部分。线上学习有别于传统的学习方法，它以互联网和信息技术为基础，以学习者为中心，不受时间和空间的限制，以促进学习者的个性化学习和全面发展、教师的专业化教学改革为目的，实现专业教育资源的共享化、学习过程的自主化、交互行为的信息化、学习风格的个性化、学习评价的全程化和教学管理的高效化[1]。高职学生相较于其他本科院校学生而言，普遍具有学习能力弱、学习持久力差、缺乏学习主动性和积极性等特点，因此对其在线学习行为进行分析和研究，可以帮助其寻找到适宜的学习方法，提高学习能力，帮助教师及时调整和改进教学资源和教学机制，帮助平台管理部门改善和优化平台功能。

一、在线学习行为概述

在线学习是比较典型的自主学习行为，是指学习者通过互联网或移动无线网络进行学习和传播的一种学习方式。学习者可以根据自己的学习目标，合理有效地安排学习任务，及时调整适合自己的学习方法。学习行为是指学习者在外驱力或内驱力的引导下，为获得某种结果而进行的学习活动，一般是学习者与周围环境进行交互的一系列活动。因此，在线学习行为是指学习者在网络学习过程中，为了达到一定的学习目标，采用多种学习方式进行线上学习而产生的活动总和，其中学习目标是学习者根据个人实际情况或由教师按照统一的学习标准所制订。

在线学习行为分析需要多个学科领域的知识支撑，例如数据挖掘、行为主义、认知心理学、人工智能、教学科学、评估科学等。教师根据课程的教学计划，按照教学实际，准备大量包含教学信息的多媒体素材，主要有文字、图片、视频、音频、动画等，并上传至教学平台;学习者通过选课、登录、学习、作业、讨论、考试等环节，在学习平台留下自己的学习轨迹和相关数据;学习平台则收集并统计学生学习行为的各项数据，如登录频率、学习时长、学习进度、讨论交流、作业答疑等。

二、学生在线学习行为总体分析

（一）在线学习行为评测指标

关于学习行为评测指标，国内外研究并没有统一的说法。有研究认为，学习行为评测指标应包括登录频率、登录时间间隔、在线学习时长、资源的浏览量以及发帖的次数等;也有学者收集总在线学习时间、资源浏览量、论坛浏览量、发帖量、回帖量以及提交测验、任务的数量等学习行为测量变量等[2]。北京师范大学宗阳等[3]按照学习过程的不同阶段采集的MOOC学习行为测量指标涉及浏览课程详情页的次数、注册课程时长、登录频次、浏览访问次数、每次登录观看视频时长、视频观看完成度、重复观看视频次数、论坛发帖数、回帖数、提交测验的次数、习题保存次数的均值等。本文拟将登录频次、学生访问章节、在线学习时间、发表话题、参与讨论、提交作业、提交考试等，作为具体的学习行为评测指标。

（二）在线学习行为统计与分析

关于学生的在线学习行为研究方法和角度众多，有些专家从广度、深度、持续度三个维度进行研究[4]。本文拟从学习态度、学习能力和学习实践三个方面进行数据采集、统计和分析。其中，学习态度包括学生登录频率、学生访问章节、在线学习时长等行为[5];学习能力包括视频观看情况、是否积极发表话题、发表问卷调查、参与讨论等行为;学习实践则包括学生作业提交情况、章节测验情况和考试成绩情况等。

1. 学习态度

根据线上网络教学平台的后台数据库显示，学生的登录比例较低。经调研分析后得知，选课人数和实际上课人数之间的差距甚大，主要原因为部分学生以获得课程学分为主要任务，先抢占教学资源，后得知学分已修满，便未开展课程学习。每月登录、章节访问比例（见表1）显示4月最少、5月最多，这表明学生在经历过开学的初期学习后，可能觉得期末还很遥远，在学习上有所懈怠;而到了5月后，有了下个月就要参加考试的紧迫感，登录比例反而最高。6月的学生访问章节比例最高，是由于最后一月要完成一定比例的章节学习才能进入考试环节，因此访问行为是一种任务驱使。

在线学习时长反映了学生在课程学习上花费的时间和精力。网络教学平台的各类课程、章节数不等，只能以章节学习比例来规定达到测验的基本条件，学生至少需要完成视频80%的观看量，才可以进入测验环节。从最后的结果可以看出，参与课程学习的学生有近90%都达到了在线学习时长的基本要求，还有10%左右的学生学习时长低于10%，可能是因为选择了一门自己不喜欢的学科，却始终无法强迫自己认真学习，最终还是选择放弃。

2. 学习能力

从在线学习时长的分类中可以看出，相较于普通文字类的教科书式教学，学生更倾向于视频教学。在一个学期的学习中，学生观看视频的总时长远远大于课程专题阅读时长。

话题讨论区是供学生或师生间互相交流和讨论的空间，学生可以向老师提问，也可以解答其他同学的疑问。通过学生发表观点或提出问题、解答问题的次数以及参与问卷调查的次数和质量等数据，可以分析各个系的学生参与线上学习的积极性和活跃度，进而判断其学习态度和学习能力。下表是学期各系学生的在线讨论情况。

从表2可以看出，三个表演系学生的讨论数与其所在系学生数呈正比，三个非表演系学生数则相当，美术系的讨论数最高，是其他两个系的十多倍，说明美术系学生比较适应或喜欢讨论环节。音乐系的回帖总数远高于发帖总数，说明学生喜欢就某个主题展开讨论，但在自身的学习过程中提的问题较少。

3. 学习实践

图1对学期最后一周学生提交作业时间情况做的统计，可以看到前面5天数据较为平缓，最后2天作业提交量是之前每天的两倍多。学生卡点交作业的现象，说明学生对课程的学习兴趣缺失、自我管理能力不足，完全是由学分这个外因在推动他们学习。

表3和表4分别是学生的考试成绩和综合成绩分布情况，综合成绩包含音视频观看、章节测验和考试三个部分。从表中可以看出，综合成绩90分以上的人数几乎和考试成绩90以上的人数一致，占选课学生总数的70%以上;考试成绩的合格率为78.99%，综合成绩的合格率为84.24%，由此可以看出考试成绩的占比在综合成绩里并非主要，学生的音视频观看、章节测验情况如果完成得好，在一定程度上可以影响综合成绩的分值;不管是考试成绩还是综合成绩，0分学生的比率都高达10%以上，说明学生只是完成了选课，并没有认真上课，造成了教学资源的浪费。

三、研究结论

学生在线学习行为主要集中在浏览学习资源（主要为音视频资源）、完成作业、章节测验、话题讨论、考试等方面。话题讨论流于形式，学生参与度低;相较于发表话题，学生更倾向于在课程论坛上回帖，不能主动提出问题表明学生并未在学习过程中积极主动的思考问题继而解决问题。交作业情况和课程合格率表明，学生在学习过程中仍处于被动学习阶段，作业、考试仍是驱动他们学习的主要原因，他们学习的最终目标只是学分。

研究结论表明，线上学习虽然是学生的个人学习行为和能力的一种体现，但教师也不能置身事外，反而应对学生加强管理，严格要求，引导学生积极主动地参与学习和讨论，不能让线上学习流于形式。学校网络教学平台的建设，也不是一味地加强信息资源建设，而是要以学生为出发点，遵循教学规律，依据学习和教学的规律去改进线上教学内容、优化教学内容设计，让学生真正爱上学习并提高学习效率。

参考文献：

[1] 杜世纯. MOOC背景下混合式学习的实现路径与效果评价研究[D]. 北京：中国农业大学，2017：3.

[2] 张雪燕. 学习行为分析在高职学生在线学习中的应用研究[J]. 宁波广播电视大学学报，2020，18（02）：81-85.

[3] 宗阳，孙洪涛，张亨国，等. MOOCs学习行为与学习效果的逻辑回归分析[J]. 中国远程教育，2016（05）：14-22+79.

[4] 魏顺平，程罡，王丽娜，等. 数据驱动的在线课程实施过程评价指标体系构建研究[J]. 开放学习研究，2016（02）：46.

[5] 吳峰. 混合式学习模式下大学生公共课在线学习行为分析——以“心理健康教育”课程为例[J]. 辽宁科技学院学报，2019，21（03）：60-62.

（荐稿人：陈阳，浙江传媒学院高级实验师）

（责任编辑：淳洁）