疫情常态下设计专业大学生在线学习满意度实证研究

周媛 罗晓岚 周瑄

关键词：新冠疫情 设计专业 在线学习 满意度模型 多元线性回归

引言

2021年疫情防控常态化，根据《教育部应对新型冠状病毒感染肺炎疫情工作领导小组办公室关于在疫情防控期间做好普通高校在线教学组织与管理工作的指导意见》等有关精神要求，各大高校及时开展了在线教学活动[1] 。在此背景下，线上教学模式逐渐显露出相应的弊端，已无法完全满足设计专业教学理论与实践并重的需求[2] 。因此，文章从疫情常态设计专业大学生线上教学关系出发，分析其在线学习满意度及影响因素，以此对未来优化此类学习模式提出建设性建议。

一、理论模型的构建

（一）理论基础

1.学生满意度理论。学生满意度理论是指学生接受教育后，所形成的实际体验感与预期感之间的比较关系，可作为学生对授课内容收获程度的评价[3] 。本研究关注疫情影响下该专业大学生对在线学习的广泛认同度，将其满意度的内涵界定为学生在线学习投入程度、学习者目标达成情况、学后意向反馈三个维度。

2.自主学习理论。美国学者齐莫曼等人提出的自主学习理论包括计划阶段、行为或意志控制阶段、自我反思阶段三个社会阶段。从学习实质来看，大致分为自主学习动机、学习方法、学习时间、学习行为表现、学习物质环境、学习社会性六个维度。这些为后续大学生自身特征确定提供了可靠的理论支撑。

3.艺术设计实践教学网络系统理论。艺术设计实践教学网络系统简称为APNT，指学校运用网络教育和大数据媒介，将实验、实操、实训、实习四大设计课程环节与网络教学系统有机整合。在此背景下，为设计专业师生在线实践课堂教学提供了一个充分交互的教学平台。

（二）设计专业框架的分析

综上所述，本研究综合设计专业大学生自身特征、设计专业教师教学的要素、設计专业网络课程的特征、设计专业社会支持的保障和设计专业网络学习的交互要素五个方面构建大学生在线学习满意度理论框架（见图1）。

1.学生自身特征。学习动机能产生激发、维持、引导作用。PISA和TIMSS两项研究报告已论证学习动机与学业成绩表现之间的正向关系[4] 。在线学习过程中，学生所感知的任务价值和学业情绪是学生在线学习满意度的重要部分[5] 。学生学习行为也能够反映学习满意程度，适当调控与干预学习行为能够提高学习质量和效率，提升学习满意度。

2.教师教学要素。开放性是在线教学最主要的特怔，利用网络平台进行教学，是让学习者充分体验学习的主体性和创造性。在线教学要想取得成功，教师要具备优异的个人品质和教学能力等[6] 。教师根据在线教学特点选择合适的教学传递方式，提供结构清晰的教学内容和教学进度表，有助于调动学生积极情绪，提升学生满意度[7] 。

3.网络课程特征。我国当前设计专业主要包括工业设计、交互设计、视觉传达、环境艺术等在内的多个分类。设计专业教育课程包括基本理论课、技术课、实践课三大模块，专业课程之间占比不同，各个模块课程需要采用对应的教学方法，利用网络优势采用多元化的课程形式，展现丰富的课程，提高学生的自我能动性。

4.社会保障因素。社会支持保障泛指学生进行在线教育时，所感受来自学校、家庭、教师、同学们带来的认知支持、情感支持及学生自主发展支持。良好网络质量和优质课程平台是作为实现师生顺利进行在线教育的物质基础[8] 。因此，本研究将社会支持保障因素扩大到包括家庭、学校、教师、企业的横向因素和来自同学之间的纵向因素范畴。

5.学习交互要素。在线教学过程中会发生人与人、人与物多层次交互。其中，在线课程学习中师生及课程平台、校企彼此之间相互作用。师生、生生之间双向交流可以丰富学生对课堂内容的理解[9] [10] ，同时也会引发学生的自主性，形成批判性思维。因此，师生、校企交互为完善线上教学课程模块提供直接性桥梁，对在线学习绩效产生一定效应[11] 。

二、研究设计

（一）问卷设计与量表开发。本研究在界定理论模型的基础上，将调查问卷分为三部分：第一部分为学生性别、年龄、学校、年级、专业等基本信息;第二部分为学生在线课程影响因素，采取5级量表的形式设计问卷，以匿名的方式展开;为避免量表问卷的单一性，第三部分包括突出事件记录及新期望点等在内的开放性问题，研究结果部分引用主要调研结果，使其达到定性、定量相互支撑的目的。

（二）数据收集与描述统计。本次问卷采用匿名方式，运用“问卷星”网络媒介，向高校分发电子问卷。委托长沙市9所包含设计专业院校的老师同学转发宣传，含盖包括中南大学、湖南大学等其他双一流院校、湖南科技大学、湖南涉外经济学院等其他本科院校和湖南工业大学科技学院等其他高职院校。问卷于2021年3月11日-30日期间发放，共发放1201份，收回1132份，其中有效数量为811份，回收率94.33%，有效率71.64%。

专业分布为工业设计类321名，交互设计类112名，环境艺术设计类149名，视觉传达设计类105名，数字传媒设计类124名;年级分布为新生14.80%，大二13.81%，大三37.36%，大四34.03%;学校分布为双一流院校、本科院校和高职院校，其中，本科院校占较大比重（67.82%）;男生占237名，女生占574名。无论从总体特征或从分项属性分析，所得数据都具有足够的代表性（见表1）。

三、模型检验与分析

（一）问卷信度和效度检验。本研究为保证问卷题项各维度的一致性，对其进行项目分析，所有结果呈显著性，区分性良好。量表精度克朗巴哈Alpha系数为0.956，高于0.8的量表参考精度标准，说明量表信度较高，有较好的测量可靠性与准确性。问卷基于大量文献案例分析研究，整合相关专家意见，结合现实背景研制而成。同时，经过多轮预检测和反复调整后方才正式启用，题项内容具有较高的信度和效度。因子分析结果所得的KMO值大约为0.888，近似卡方值为6317.537，Sig值为0.000，数据通过Bartlett球形度检验（P<0.05）。

因此，借助探索性因子分析法对因子问卷中57个题项进行分析，采用主成分分析法和最大方差正交旋转法提取公因子[12] ，最终确定31个题项，对应8个公因子，累计方差贡献率为73.406%（见表2）。

（二）学生及行为特征变量差异分析。本研究将设计专业大学生满意度作为因变量函数y，将学生个性特征程度作为自变量函数x，运用样本中的T检验、单位多因素方差分析法进行解释变量统计及各不同维度的差异统计分析（见表3）。其中“专业类别”“学校类别”“授课模式”“授课平台”四项个体特征的差异对满意度产生影响;采用多重比较Scheffe法对其余选项再分析得：1）视觉传达专业学生的满意度高于其他设计专业。2）专科生满意度低于本科生。3）设计专业学生对线上授课+线下授课的授课模式满意度高于其他授课模式。

4）设计专业学生对Bilibili授课平台满意度高于其他授课平台。

（三）在线学习满意度影响因素分析。本研究将学生网络在线课程OC（Online courses）、社会支持保障SS（social support）、学生自我效能感SE（Self efficacy）、网络学习交互EI（E-learninginteraction）、教师教学要素TT（Teacher teaching）、学生内在动力IM（internal motivation）、网络使用能力NU（Network usage）、学生外在动机EM（Extrinsic motivation）作为模型自变量，将设计专业大学生在线学习满意度OLSODM（Online learning satisfactionof Design Majors）作为因变量，采用多元线性回归方法进行分析。

1.相关分析。从自变量与因变量的Pearson相关值可知，在线教学课程与满意度呈正相关，且相关性最大（r=0.55），其次是学生的自我效能感（r=0. 37），然后是教师在线教育教学质量（r=0. 36），其中学生外部动机相关系数最小（r=0.09）（见表4）。由此可得，设计专业大学生拥有高质量的网络教学课程、网络教学的高价值感知以及积极的学业情绪能促进师生和生生之间的高效交流，形成良性循环的學业绩效和积极的意向反馈，从而提高学生满意度。

2.标准化回归方程。本研究将数据进行多元线性回归分析可得，所选自变量皆对数据满意度呈显著预测效果，自变量与因变量的多元相关系数值为0.863，决定系数（r2）=0.746，最终线性回归数据模型整体性检验F值=470.797（p=0.000），自变量值可有效率解释因变量74.6%的多元变异预测量（见表5）。从预测力度高低看，“设计专业网络教学课程”，解释变异量26.7%，对设计专业大学生在线学习满意度最具高度预测力;其次是“自我效能感”，解释变异量21.5%;再次，“设计专业教育网络教育教学质量”解释变异量10.8%。其余五个自变量“设计专业学生感知的社会支持”“设计专业网络学习交互”“设计专业学生的内在学习动力”“设计专业学生的网络使用能力”及“设计专业学生的外部学习动机”解释变异量分别为7.6%、3.6%、2.7%、1.3%及0.5%，预测效果呈现降低趋势。根据标准化回归模型系数分析，其中的八个预测变量β值分别为0.507、0.447、0.303、0.254、0.181、0.153、0.096及0.070，均为正值，表明它们对于设计专业大学生在线学习满意度的影响皆是正向关系，且标准化的回归方程式定义如下：

CSSOL=0.507*OC+0.447*EI+0.303*TT+0.254*SS+0.181*SE+0.153*IM+0.096*NU+0.070*EM

同时，在所有自变量共线性统计数据中，VIF值均小于10，表示各自变量间各自独立，模型回归方程式结果可信度高。另外，由标准化残差散点图（见图2）可发现，残差值在-2到+2之间，可解释绝大部分预测值，说明回归方程有效。

四、结论及对策

（一）研究结论。设计专业自我效能感、网络教学课程、教师在线教学质量能较好地预测在线学习满意度。样本分析得知：1.自我效能感方面存在的主要问题有“线上教学模式无法满足师生、生生之间面对面交流，导致其共情能力降低”和“网络抗干扰能力弱，学生自控力不足”。2.网络教学课程方面的主要矛盾表现为“在线教学模式破坏了设计类课程教学结构的完整性，实践课程操作性下降”及“线上教学模式阻碍了设计类专业原有团队合作需求，给小组讨论带来了不便”。3.教师在线教学质量需要调节的地方是“线上教学，部分授课老师表达方式、教学态度欠佳"同”学习目标不明确，不清楚学习进度"等问题需要解决。

经过研究问卷开放性问题可得，设计类课程在线学习存在一定的特殊性和局限性，其中包括“线上教学模式使学生课堂学习的体验感下降”“线上平台设计不合理，功能不全面”等需要改进。

（二）管理对策。

1.多项策略共融，提升自我效能。（1）积极倡导，明确课堂教学计划：教师可实施科学有效的方式，合理安排课堂讲授、示范、实践、翻转互动课堂等教学环节。同时，及时深入检验各个学习阶段教学成效，通过专题汇报和设计构思等多种有效途径，使学生对课程内容进行内化、领悟、迁移、再创造[13] [14] 。（2）多元考核，细化课程系统评价：学生可选择形成性、过程性、综合性三合一的评价模式，对授课课程进行全面了解。教师可采用包括校方评价、自我评价、学生评价的“三段式”评价模式，使教师全方位、系统性找准定位。

2.强化实操互动，打造卓越课程。（1）洞悉诉求，完善实践教学体系：高校可基于虚实相结合原则，借用3D模拟技术将设计实践环节真实再现，实现疫情期间设计场景的可视化，实训项目的操作性[15] 。

（2）多维互动，建立“3-M”交互模式：高校可采用①多角度（MultiAngle）模式：增加课堂黏性，增设课堂分数统计、成果查看、及时反馈、个别指导等环节;②多方位（Multi Orientation）模式：小组讨论期间，建立共同目标，确立共同体身份，重视交流的行动和结果，树立成员责任意识[16] [17] ;③多层次（Multilevel）模式：构建师生互动、线上讨论考评、奖励机制，形成小组与个人成绩双重考核、师生互动交流体验流程体系，增强互动效率和质量。

3.全面“协同共治”，提高教学质量。（1）因材施教，营造沉浸学习环境：国家及政府相关部门可在一定条件下大力支持在线学习教学资源的开发，构建专门的在线学习教学平台，避免在线学习教学平台带来的系统缺陷，满足学生在线学习所需要的学习环境。（2）正确归因，提升客观判断能力：教育相关部门可从技术支持和教学管理服务入手，树立以学生为重心的理念，改良高校的学习空间，从而帮助师生共同实现努力感和自我认同感，提高自我效能，改善教学质量。

结语

本研究以设计专业大学生满意度评价为主轴，从定性与定量角度出发，通过李克特量表满意度分析，实证检验疫情常态该专业大学生在线教育影响因素，探索形成在线教育困境与不便的原因。借此使得其在线学习模式有针对性的提升，对优化在线教育策略有一定的参考价值与科学意义，也为助推践行教育系统有序开展在线教育、抗击疫情做出重要贡献。

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