大学生居家学习环境与行为研究报告

华中科技大学 党娅琪，邱静

一、研究背景

随着互联网时代的来临，更多的教学理念开始突破传统的线下课堂教育模式，进入到线上的教育过程中，其中包括线上自主学习等。研究表明，大学生正面临对新学习方式和激烈竞争的就业环境的适应问题，在居家线上学习时更容易产生心理负面情绪。为更好地关注学生心理，本研究提出居住环境对学生居家学习状态影响的相关思考，居住环境是否具备对新行为需求的适应性在大学生居家学习期间被显现出来。

二、研究方法及问卷设计

（一）研究内容及方法

前期对网络资料及文献整理预调研，并结合居家学习的环境-行为-心理要素进行归纳分析，提出研究对象和研究的主要问题，并在问题预设的基础上设置调查问卷，展开针对大学生居家学习的客观行为特征和客观环境要素对学习状态的影响的调查研究，进行进一步的结果分析与讨论。

（二）问卷设计

我们采取网络问卷方式，对象为大学生，采用随机抽样的形式共收集筛选出108份有效问卷，包括非毕业年级本科生30人（27.68%）、毕业年级本科生21人（19.64%）、非毕业年级研究生46人（41.07%）、毕业年级研究生11人（9.82%），其中男女比接近1：1，专业类别集中在工学，经济学和艺术学其次，其他专业类别分布的样本较少。

三、大学生居家学习的“环境-行为-心理状态”现状及特征

（一）个人因素—大学生居家学习行为现状及特征

孙岩在研究环境行为理论研究评述时，在总结《雅典宪章》中的“三分法”，以及日本住居学者吉阪隆正的生活三类型基础上，将居住行为分为三大类：人类最基本的生理行为，维持和服务第一生活而进行的物质活动以及更高层次的精神生活，如游戏、交流、冥想等精神活动[4]。

学习行为作为这次的主要研究对象，选取疫情行为受限的极端条件下分别对其所呈现的大学生居家学习的客观现状进行调查研究：一方面探究个人因素不同是否会在一定程度上对心理状态产生影响；另一方面研究依赖网络媒介进行居家学习的行为特征。

（二）环境要素—居家学习行为相关环境要素现状及特征

徐磊青在研究疗愈环境与建筑时，提出“对使用者造成影响的主要物理因素”，并进行有关分类：“环境中对使用者能造成影响的因素很多，疗愈环境设计致力于增加其中的积极因素，消减消极因素以营造令人满意的环境。在建筑设计语境下，这些因素可以被划分为四类：环境因素、建筑因素、装饰因素和设备因素。”

本研究考虑与居家学习有关的环境要素进行重新分类：在微观层面，分为建筑因素、环境因素以及设备因素。建筑因素主要考察空间大小、空间围透，环境因素主要考察室外景观、环境声音、光照条件，设备因素主要考察网络条件。在中观层面，结合居住空间的分隔情况和学习空间的使用现状，考察学习行为所在空间的使用状况。

（三）学习状态因素—大学生居家学习心理状态主观自评量表制定

本研究选择具有代表性和可行性较高的三项作为本次问卷的测度标准，分别是代表情绪影响的“焦虑”以及代表绩效影响的“专注度”和“积极性”。问卷使用NASA-TLX量表进行工作负荷评价，以矩阵量表的形式，将3个测试项分在 0（一点都不是）到 6（完全是）的 7 点量表上，填写问卷者对项目进行评分，分正向提问和反向提问，作为无效问卷的判别标准之一。

四、大学生居家学习的“环境-行为-心理状态”相关关系

为方便下一步描述性分析，将样本分类进行较为均匀科学的数据调整，整理过后的有效样本结合学习状态的自评得分进行分析，研究不同个人因素及环境要素对大学生长期居家学习状态自评总分的影响。

（一）个人因素与学习状态关系的描述性分析

1.学习媒介因素影响自评

从图1中可推断学生居家学习过程中学习状态随着对网络的依赖程度升高而降低，在“较少依赖网络”时影响最明显。由此推测，学习行为对网络的依赖可能会对学习状态产生一定的消极作用。

图1 学习媒介因素影响自评

2.学习时长因素影响自评

根据图2可知，学习状态的自评分数随着学习时长增加而变高，由此推测，更多的学习时间可以较显著地对学习状态产生促进作用。

图2 学习时长因素影响自评

（二）环境要素与学习状态关系的描述性分析

1.私密性因素影响自评

通过图3可以看出学习状态得分的平均数在“中”为最大；三项数据的偏度检验显示均成正态分布；标准差没有明显区别；最大值在“中”为最小；最小值在“强”为最小。可初步推断空间私密性对学习状态自评没有明显影响。

图3 学习空间私密性因素影响自评

2.空间尺度因素影响自评

根据图4可初步推断空间越宽敞，学习状态的自评分数越高，在“非常宽敞”时影响最弱，而在“较宽敞”时影响最明显。由此推测，足够宽敞的空间可以较显著地对学习状态产生促进作用。

图4 空间尺度因素影响自评

3.空间围透因素影响自评

根据图5可初步推断在一定程度上开窗面积越大，学习状态越好，而过大的开窗面积则会产生相反的影响，学习状态的自评分数有所下降。由此推测，较大面积的开窗可以在一定程度上对学习状态产生促进作用。

图5 空间围透因素影响自评

4.窗景因素影响自评

根据图6可初步推断在一定程度上城市景观越少自然景观越多，学习状态的自评分数越高，而完全的城市景观会对学习状态产生相反的影响，自然景观可在一定程度上对学习状态产生促进作用，而高质量纯人工环境的窗景，会让人产生一定的环境适应性，对学习状态可能也有较为积极的影响。

图6 窗景因素影响自评

5.光环境因素影响自评

根据图7可初步推断自然采光越充足，学习状态的自评分数越高，而当自然采光不足，人工光照补充时，会产生相反的影响，由此推测，充足的自然采光会对学习状态产生积极的促进作用，而人工光照的补充也可以在一定程度上缓解自然光照不足对学习状态的消极影响。

图7 光环境因素影响自评

6.声环境因素影响自评

通过图8可以看出学习状态得分的平均数没有明显变化，可初步推断无论是城市声音还是自然声音，只要声音大小不至于影响学习状态，声环境种类对学习状态自评无明显影响。

图8 声环境因素影响自评

（三）多元回归分析

下面对个人因素和环境要素对学习状态的协同影响做进一步的研究。考虑到变量的数据特征，用spss分析软件进行多元回归分析。

1.个人因素与学习状态变量多元回归分析

用spss对四种因素进行多元回归分析，结果显示：学习媒介、学习时长这两个因素能显著影响学习状态；按影响作用大小排列，依次是学习时长（β=0.355，p＜0.001）、学习媒介（β=-0.268，p=0.005）、行为受限（β=-0.085，p=0.358）、学业层次（β=-0.024，p=0.794）。其中，学习媒介与学习状态存在一定的负相关性，即更多地依赖网络会负面影响长期居家的学习状态；学习时长和学习状态存在一定的正相关性，即在一定程度上长时间学习能正面影响居家学习的状态。

2.环境要素与学习状态变量多元回归分析

用spss对多种环境要素进行多元回归分析，结果显示：空间尺度能显著影响学习状态；按影响作用大小排列，依次是空间尺度（β=0.244，p＜0.05）、 窗 景（β=0.138，p=0.202）、光环境（β=0.110，p=0.271）、声环境（β=-0.103，p=0.334）、空间私密性（β=-063，p=0.526）、空间围透（β=0.009，p=0.931）。其中空间尺度和学习状态存在一定的正相关性，即较大的空间尺度能正面影响长期居家的学习状态。

五、结论

经上述调查结果得出影响大学生居家学习的因素如下：一，个人因素：学生的总学习时长越长，其花费在学习上的精力越多，其学习状态越好；网络对学生的学习状态有显著负面影响，更多依赖无效网络会负面影响长期居家的学习状态。二，环境要素：空间尺度上，可适当增加学习空间尺度，或例如减少杂物等方法使得空间干净整洁从而增加宽敞感；空间围透上，并不是窗户越大越利于学习，保持适中最佳；光环境上，充足的自然光可对学习状态产生积极的促进作用，学习空间靠近光源为宜，自然光照不足时，人工光照也可以一定程度缓解这一消极影响。