大学生在线学习满意度分析

罗 正，陈怡怡，欧诗德

（玉林师范学院数学与统计学院，广西 玉林 537000）

0 引言

在线学习，具体地讲就是利用网络平台实现一个新的学习模式，是一种在教育领域搭建平台，使用者可以通过互联网在平台中完成学习，因而这是一种可以通过使用网络平台的过程学习[1]。在线学习一般包括三个重要方面：以多媒体形式呈现的课程内容、知识流程的管理平台和由研究者、内容开发商和专家构成的网络化社会。在这个互联网的平台中，汇聚了大数据分析、教学软件、课程、档案资料、趣味讨论组、新闻组等内容资源，构成了一种高度整合集成的资源库。

在线学习的概念早在20世纪90年代初期，就已经被带到中国学术界[2]。1997年6月，宋树生博士在《我国电教》刊登了第一部在线学习分析论文《在线学习——运用互联网开展教学的新方法》，从此在国内掀起了一股在线学习分析的热潮，发展至今已有二十多年[3]。步入21世纪以来，伴随着科学技术的飞跃，在线学习也步入一个全新的发展阶段。为全面把握中国大学生在线学习状况[4]，对宁德师范学院学生的学习模式、学习环境、学业状况、学业评估标准等方面，展开了调查分析[5]。

为实现中国在线教育行业进一步发展、提升学生的在线学习品质与教学效果[6-7]，本文从学习者、教师、在线教育平台等方面，运用统计学方法，对学生在线学习满意度及影响因素进行数据统计分析。以某所高校学生为样本，利用问卷调查分析学生在线学习的情况，以获取有关数据资料，建立对学习满意度的客观评价方法，并使用了SPSS22.0和办公软件Excel，进行了描述性数据分析、相关性分析和回归式数据分析等，对评估指标关系进行探讨，揭示学生们在线学习可能出现的问题，并针对存在的问题向在线学习的学生、提供在线课程的老师、在线学习平台提出合理化的建议和措施。

1 统计数据

我们团队通过实地走访和线上线下结合调查收集数据。在线下，我们通过走访学校，探询学生的学习方式和状态。在线上，我们借助问卷调查分析数据的方式，剖析学生的学习情况从而进行研究。以某高校2021-2022年进行在线学习的学生为主要研究对象，采用网上问卷发放的模式，运用简单随机抽样的方法对在校大学生进行调研问卷。在2021年的问卷调研中，共收集问卷340份，接受有效问卷为310份，其中包括103名（33.23%）男生，207名（66.77%）女生。2022年问卷调查中，共收到有效问卷380份，其中男生168名，女生212名。涉及四个年级的学生，从性别比重上可以看出，女生的数量明显大于男生的数量。相比于2021年，2022年研究主体从大三转到大二。

信效度分析。该问卷主要架构共计13道单项选择题，对该研究运用信用Cronbach’s Alpha系数法进行内部一致性检验，结果两年问卷调查的可靠性统计Alpha系数均大于0.85，可见该问卷信度较高。经KMO检验和巴特利特球行度检验，得到2021年问卷调查的KMO值为0.894，大于0.85，2022年问卷的KMO值更是高达0.901，说明本研究的变量之间存在较强的相关性，可以实现因子分析;bartlett球形度检验Sig值均为0.000，小于0.001，说明本研究变量之间相关性强，因子分析切实有效。综上所述，本问卷的信效度较强，并且数据真实可信。

2 调查结果统计分析

2.1 学习满意度的相关分析

在线学习满意度关系到课程内容、平台设计、平台技术、学习交互等变量，其相关关系见下表1（P28）。结果表明在线学习满意度与这些变量均有显著正相关关系（P<0.001），且为强正相关。课程资源、学生与学生之间的交流在0.3～0.5之间，存在中度正相关；在线学习满意度的相关系数中，学习交互对在线学习满意度的Person系数最大，达到0.651，说明此因素对在线学习的满意度有较大影响；学习者与教师之间的交流对在线学习满意度的Person系数最小，仅有0.193，说明此因素对在线学习的满意度基本没有影响。由此可以推断出，要提高大学生在线学习满意度，首先需要提高学习交互，给学生建立一个良好的学习氛围，合理利用网络上丰富的学习资源，提高平台外观设计，提高网速，等外界支持水平，此外需要同学与同学之间加强沟通。

表1 Person相关性分析

2.2 师生学习交流需求分析

在线学习中交互问题一直是关注的热点问题。在教师与学生交流方面，主要分为提出问题、引导学习、对问题进行反馈和讨论、引发思考、监督学习等互动方式。2021-2022年期间，针对在线学习中学生希望教师如何指导学习的问题进行了问卷调查。2021年调查人数为310人，2022年调查人数为380人，两年中都超过90%的学生选择提出问题、引导学习、对问题进行反馈和讨论、监督学习这四个选择，只有一少部分人选择其他。

除了师生之间的交流，学生与学生之间的交流也极为重要。在2021年调查的310个人中，有20.7%的同学表示与同学之间有交流且比较多，有69.7%学生表示偶尔与同学交流，也有9.7%同学表示没有与同学们之间有过交流。而在2022年的调查中，学生在学习的过程中与其他同学的交流大幅度增加。调查表明：在线学习中学生之间的沟通基本流畅，但也有部分同学在线学习中与同学沟通遇到了问题，这类学生应该多与同学之间交流学习。

2.3 教师在线授课方式改进分析

在老师线上授课方面，有超过50%比例以上的同学觉得“授课工具——上课尽量少切换平台，节约时间”和“课程进度——及时针对学生所提的问题答疑解惑”这两方面的授课方法需要改进。此外，也有接近50%的同学认为和“课后学习——及时反馈作业情况”和“教学互动——多参与学生的讨论，引导学生进行积极思考”这方面要进一步改进。除了以上四个方面以外，认为其他方面要改进的仅有9.47%的比例。

2.4 在线课程学习男生、女生满意度差异性分析

针对男生和女生对在线学习满意度统计结果可以看出：选择比较满意的人数最多，选择不太满意的人数最少，总体上，同学们对在线学习还是感到比较满意的。其中相比女生来说男生认为非常满意的比例更大，女生则偏向比较满意和一般。为了研究男生和女生对在线学习这种方式满意度是否存在显著差异，本研究采用卡方检验，结果见表2。研究结果表明：男生和女生对在线学习这种方式满意度没有差异的原假设下，渐进显著性水平P值小于0.05，即男生和女生对在线学习这种方式满意度有显著差异。

表2 卡方检验

2.5 在线学习满意度的影响因素分析

满意度y受课程内容x1、课程资源x2、平台设计x3、平台技术x4、学习者与教师之间的交流x5、学生与学生之间的交流x6、学习交互x7等多个自变量的影响，可能会出现自变量因素对因变量因素造成影响不大的情况，并且多个自变量之间也可能出现较强的关联关系，从而影响最终结果的预测。为此，先使用方差扩大因子法进行变量之间的多重共线性诊断，结果表明，7个自变量的VIF值都小于10，即不存在多重共线性。

在SPSS22.0软件中，利用逐步回归分析的“严进宽出”，即默认显著水平为0.05选入变量，以显著性水平为0.10剔除变量，为此我们以显著水平为0.05进行逐步回归分析，结果见表2。结果表明课程资源x2、平台技术x4、学习者与教师之间的交流x5、学习交互x7这些影响因素对满意度y不显著，所以去除这些影响因素。保留课程内容x1、平台设计x3、学生与学生之间的交流x6三个影响因素，这三个影响因素都对满意度y有显著的线性关系。

表3 系数表

回归模型为：y=0.284+0.220x1+0.210x3+0.509x6。

3 结论与建议

本文以某高校在校大学生为主要研究对象，将调查问卷作为辅助工具，线上线下共同发放，对在线学习的满意度进行调查分析。运用 Cronbach’s Alpha信用系数法、KMO检验和巴特利特球行度检验分析信度和效度。运用逐步回归方法对满意度的影响因素进行分析，找出大学生在线学习满意度的主要影响因素，最终构建多元线性回归模型。大学生在线学习的总体满意度较为良好、男生和女生对在线学习这种方式满意度有显著差异、交互方式与大学生在线学习的满意度的影响最大、交互方式、平台设计、学习者与学习者之间的交流这三个影响因素都对大学生的在线满意度有积极影响。为使在线学习取得更好的学习效果，我们建议：

（1）学生要树立良好的学习态度，加强自主学习，提升在线学习效率，充分发挥自身的主观能动性，积极学习并参与师生互动，主动、自律地管理自己的学习，不断提高自主学习能力。

（2）完善教学内容，适当增加混合教学方式。教师可以充分使用优质慕课和“互联网+虚拟仿真”线上教学资源，不仅能够确保教学进度和质量，还能减轻教师的备课负担。

（3）优化平台，提升学生体验。全面了解用户需求，改进课程内容、教学方法等，以促进学生获得更好的学习体验。