程迪 蔡旻君 赵欣媛 魏钰
[摘要]教师的教学支持对学生的在线学习行为投入具有重要影响作用。教师支持主要体现在“评价多样化”“进度自主化”“任务灵活化”“过程标准化”4个方面;学生的在线学习投入主要表现为“参与”“交互”“专注”3种行为类型。调查研究结果显示:(1)评价多样化与参与存在负相关关系,与专注和交互存在正相关关系;(2)进度自主化与参与和交互存在正相关关系,与专注存在负相关关系;(3)任务灵活化与参与存在正相关关系,与专注和交互存在负相关关系;(4)过程标准化与参与、专注和交互均存在正相关关系。基于此,针对教师支持提出以下4条建议:(1)适时提供引导性评价信息;(2)给予学生充分且自主的在线学习时间;(3)解释多种学习任务规则的不同点;(4)呈现在线课程内容的学习目标。
[关键词]在线学习行为投入;教师教学支持;影响因素;大学生
[中图分类号]G40-057[文献标识码]A[文章编号]1005-4634(2023)03-0015-081问题提出
自2020年以来,疫情使得各级各类学校的教学活动纷纷转为线上,在线教学的规模化趋势已很明显。加之大学校园浓厚的自主学习氛围更需要线上学习资源的充实,线上线下混合学习已成为高校教学的主要形式。面对教与学行为的时空分离状态,如何提高大学生线上学习效果成为当前亟待解决的问题。相关研究表明,线上学与线下学以及混合学在学习效果上并没有显著差异,也与教学媒体无关[1]。而真正提升在线学习效果的关键,在于在线教与学的方法,即采用什么方法来真正促进学习者的在线深度学习[2]。已有研究认为,学生的在线学习行为投入是反映线上学习效果的一个重要指标。李爽等将在线学习行为投入界定为参与、坚持、专注、交互、学术挑战和自我监控六类,并设计了远程学习者学习投入的四类行为表征:即在线参与、主动交互、自我监控和绩效努力[3-4];张琪等将基于电子书包平台的学习行为投入分为4个维度,即:持续性、反思性、主动性和专注性[5];张思等通过对网络学习行为的大数据分析,设计了网络学习空间中学习者学习投入模型,包含参与、专注、规律和交互4个维度[6]。由此可见,在线学习行为投入的一般表现被认为是学习者在学习过程中为实现学习目标而在课程资源开展的各种活动中所付出的持续性努力。针对在线学习行为投入的不同分析,有关影响在线学习行为投入因素的探讨也较为多样化:刘司卓考察了学生个体、课堂教学和环境因素对学习行为投入的影响情况[7];Prior等基于远程在线教育环境,分析了数字素养、学习态度和自我效能感对在线学习行为的影响[8];Hew对MOOC学习者的学习投入进行了定性分析,并调查了学习者学习投入的原因,发现学习者的学习投入取决于教师的希望、学生之间互动的程度、教师对讲座的热情以及教师提供的学习材料[9]。在影响在线学习行为投入因素分析的基础上,众多研究者发现教师的在线教学支持对学生的在线学习投入具有重要影响。刘斌等认为在线学习环境下的教师支持主要体现在教师的教学任务设计中,学生通过完成学习活动任务,感受到教师的教学支持,这种支持体现在对在线教学中的评价设计、时间设计、任务设计和过程设计4个方面[10]。Froiland认为教师教学支持包含3个维度:即允许学生选择、鼓励批评学生以及帮助学生理解所学材料的相关性[11];在Wellborn等开发的《the Teacher as Social Context Questionnaire》量表中将教师支持分为选择、控制、尊重和相关4个维度[12]。吴华君等研究了在线学習环境下教师支持对学习者持续学习意愿的影响[13];沙景荣等发现在混合教学环境下教师支持策略对情感投入和行为投入并无显著性影响,但是行为投入的同学关系和学习状态的低分特征则明显减少[14]。如何发挥教师的有效支持作用,针对学生在线学习行为投入影响的研究还有待进一步深入推进。
黄庆双等认为内在动机可以让学习者沉浸在学习过程中,进而提高学习投入[15]。Zhang等认为教师教学支持能够激发学生的内在动机[16]。Deci等提出了一种以周围的人、物和事等组成的环境为基础,感受到自我决定,并实施决定行为的学习动机过程理论,即自我决定理论[17]。自我决定理论能够指导教师自主支持对学生在线学习行为投入的影响,学生参与在线课程必然有学习动机因素的介入,学习动机触发学习行为,直接影响在线学习行为投入。该理论认为,在线学习环境中教师和学生时空分离,削弱了教师对学生的管控和监督效果,降低了外在动机作用,教师教学支持能够激发学生的内在动机,表现出较高水平的在线学习行为投入,进而提高学习效果。当学生感知的自主程度高时,能够更好地提升学生自主学习能力,教师教学支持能够正向影响学生的自主学习能力。从自我决定理论的视角出发,综合考虑教师的教学支持特点及学生的学习动机因素,进一步分析在线学习环境下教师教学支持的具体表现及其对大学生在线学习行为投入的影响作用将成为一个重要的研究课题。
2研究设计
2.1问卷编制
本研究的主要工具是调查问卷,编制的《大学生在线学习行为投入影响因素调查问卷》包含两个子问卷,分别是《在线学习行为投入影响因素测量问卷》(子问卷一)和《在线学习行为投入测量问卷》(子问卷二),问卷各题项均运用5级李克特量表递增计分,数值越大符合程度越高。子问卷一考察了在线学习环境下大学生在学习过程中感知教师教学支持的情况,主要参考了由Williams和Deci编制、刘桂荣修订的问卷[18],根据刘斌等设计的问卷[19],做出改编,包含4个维度,即:“评价多样化”“进度自主化”“任务灵活化”“过程标准化”,其总的Cronbach′s系数值为0.936,说明问卷具有较好的内部一致性,信度较高。子问卷二考察了大学生在线学习行为投入情况,借鉴了Dixson和Sun&Rueda的问卷设计[20-21],做出改编,包含3个维度,即:“参与”“专注”“交互”,其总的Cronbach′s系数值为0.918,说明问卷具有较好的内部一致性,信度较高。本研究在教学期间面向A市某大学242名学生开展了问卷调查,剔除无效问卷8份,保留有效问卷234份,有效率为96.7%。其中,男生87人有效问卷占比为37%;女生147人,有效问卷占比为63%。为确保问卷信息的填写真实有效,调查取样的对象主要是参与过学校现代教育技术类在线课程学习的本科生,其中大三学生126人,大二学生108人。
2.2研究假设
Niemi等通过梳理近十年关于在线学习投入的文献,阐述了当前在线学习投入的发展方向,并提出了在线学习投入的“三角模型”(如图1所示[22]),即学习者的动机特征、先前经验、技术倾向等,影响到学习者的学习行为、认知以及情感投入,进而影响到学习者的满意度、分数以及高级思维的发展。正如Chen等人的研究发现,在行为投入、期望和学习成绩之间,行为投入起到中介作用[23]。Hew对MOOC学习者的学习投入进行了定性分析,并调查了学习者学习投入的原因,发现学习者的学习投入取决于教师的希望、学生之间互动的程度、教师对讲座的热情以及教师提供的学习材料等[24]。正是基于此,本研究尝试进一步分析教师教学支持对大学生在线学习的影响作用。
根据已有文献对学生在线学习行为投入和教师教学支持的维度进行了分析。本研究将大学生在线学习行为投入划分为3个维度,即“参与”“专注”和“交互”。其中,“参与”表示在线学习者参加平台学习活动的情况,如登录在线课程平台、浏览课程资源(文本、视频)、参加学习活动(“作业”“讨论区”“互动评价”和“测验”等)的次数;“专注”用于表示学习者学习投入的程度,如测验成绩、作业的字数和质量、讨论区里发帖和回帖的贴子内容深度,以及在互动评价任务里给出客观公正且有效的评价;“交互”表示在线学习者与同伴与教师之间的沟通与协作情况,表现为学习者在学习活动任务中与他人交流互动而形成的交互网。根据线上学习教师指导的特点,结合已有文献中对教师支持概念的解析,本研究将在线学习环境下的教师支持划分为4个维度,即:“评价多样化”“进度自主化”“任务灵活化”“过程标准化”。对于教师支持,已有研究多是从学习者角度进行测量,即学生感知的教师支持,本研究亦如此。在线教学指导主要依据“教、学、评一体化”的教学评价理念,充分发挥评价的方向性、过程性和监测性功能,尊重学生的认知判断和情感选择,从而真正实现学生在教学中的主体地位。从教的层面看,指导形式要规范,目标要明确,过程要清晰;从学的层面看,学习进度安排要考虑学生自主学习的需要;从评价层面看,其评价任务设计要考虑学生多种能力的发展,内容要丰富多样,形式要灵活自主,便于学生参与其中。具体而言,“评价多样化”表现为在线课程活动中,为学生提供多样化评价方式和评价策略;“进度自主化”表现为学生在课程活动中自主把握学习时间和学习内容;“任务灵活化”表现为学生任务形式灵活多变(如:个人或小组协作学习、方案提交或汇报演示),选择适合自己任务的提交方式(如:文档、PPT、网页、思维导图或表格等);“过程标准化”表现为学生规范化学习,教师为学生说明课程或章节内容的重要性并强调任务的规则(如:分享学习目标、说明任务规则和提醒学生任务完成时间等)。
基于本研究划分的维度,依据“三角模型”,探究教师自主支持的“评价多样化”“进度自主化”“任务灵活化”“过程标准化”对大学生在线学习行为投入的“参与”“专注”“交互”的影响,提出了教师教学支持对大学生在线学习行为投入的假设模型(如图2所示)。
根据假设模型作出如下假设:
H1:“评价多样化”对“参与”有正向影响;
H2:“评价多样化”对“专注”有正向影响;
H3:“评价多样化”对“交互”有正向影响;
H4:“进度自主化”对“参与”有正向影响;
H5:“进度自主化”对“专注”有正向影响;
H6:“进度自主化”对“交互”有正向影响;
H7:“任务灵活化”对“参与”有正向影响;
H8:“任务灵活化”对“专注”有正向影响;
H9:“任务灵活化”对“交互”有正向影响;
H10:“过程标准化”对“参与”有正向影响;
H11:“过程标准化”对“专注”有正向影响;
H12:“过程标准化”对“交互”有正向影响。
3研究过程
运用SPSS软件对问卷数据进行探索性因子分析,得到变量的表征维度,确定研究工具。通过验证性因素分析对假设模型的拟合度进行验证,梳理出教师自主支持对大学生在线学习行为投入影响的结构关系,构建大学生在线学习行为投入模型。
3.1探索性因素分析
运用SPSS软件对問卷数据进行探索性因子分析,删除相关性小的题目,梳理各个维度的题目,保留特征根最高的因子上负荷值大于0.50和公因子对剩余题项的方差贡献率大于50%的题目。子问卷一的相关题项为X1-X15,在理论上已将其设定为“评价多样化”“过程标准化”“任务灵活化”和“进度自主化”4个维度,对这15个题项进行探索性因子分析,删除贡献率较低的题目,最终得到:题目X2、X3、X1、X4归属于“评价多样化”维度,X5、X6、X8归属于“进度自主化”维度,X10、X11归属于“活动灵活化”维度,X15、X13、X14归属于“过程标准化”维度。子问卷二的相关题项为Y1-Y11,在理论上已将其设定为“参与”“专注”“交互”3个维度,通过探索性因子分析,最终得到:题目Y1、Y2、Y3归属于“参与”维度,Y7、Y6、Y4、Y5归属于“专注”维度,Y11、Y9、Y10归属于“交互”维度。问卷总的Cronbach′s系数值为0.941,具有较好的内部一致性,信度较高,编制的《大学生在线学习行为投入影响因素调查问卷》工具用于本研究。
3.2验证性因素分析
结构方程模型能依据内部的相关关系来检验多个变量之间的结构关系。本研究将大学生在线学习行为投入及其影响因素两个核心概念放置在同一个模型中,分析两者之间的内部关系,运用AMOS工具进行结构方程模型中的路径分析,对大学生在线学习行为投入的各维度与其影响因素进行了结构关系分析。
将“评价多样化”“进度自主化”“任务灵活化”和“过程标准化”各个影响因素作为自变量,“参与”“专注”和“交互”3个潜在变量作为因变量,采用结构方程模型探索教师自主支持对大学生在线学习行为投入影响的结构关系,如图3所示。
教师自主支持对大学生在线学习行为投入影响的结构关系模型的拟合度指标基本符合评价标准。CMIN/DF、GFI、AGFI、NFI、IFI、CFI和RMSEA指标值分别为:1.699、0.878、0.866、0.811、0.857、0.850和0.058,符合标准(见表1),模型的拟合度比较好,即关于教师自主支持中的“评价多样化”“进度自主化”“任务灵活化”和“过程标准化”属于大学生在线学习行为投入影响因素这一变量的测量模型得到了较好的数据支撑,大学生在线学习行为投入影响因素的测量模型结果理想。
通过将自变量评价多样化、进度自主化、任务灵活化和过程标准化4个潜变量和因变量参与、专注和交互3个潜变量处于一个结构方程模型时,评价多样化、进度自主化、任务灵活化和过程标准化与参与、专注和交互的路径关系显示:评价多样化、进度自主化、任务灵活化和过程标准化都对在线学习行为投入的各个潜在变量存在显著的影响,研究假设H2、H3、H4、H6、H7、H10、H11、H12成立。
4讨论与建议
4.1讨论
(1) “评价多样化”结果分析与讨论。X1-X4是测量“评价多样化”的显变量,结构方程模型路径分析呈现出“评价多样化”这一潜在变量与在线学习行为投入3个潜在变量之间的关系:在线学习环境下,教师自主支持的“评价多样化”对在线学习行为投入的“参与”存在负相关关系(路径系数为-7.597),对“专注”存在正相关关系(路径系数为11.126),对“交互”存在正相关关系(路径系数为1.449)。不恰当的评语会使在线学习者抵触参与学习中的评价任务,柏宏权等认为若同伴评语激发了消极情绪,被评价者更倾向于拒绝接受同伴的评语[25],进而影响其学习成果的质量。
教师辅助的在线互动讨论比教师主导时学生的互动讨论模式更丰富、讨论程度更深入,批判性思维水平更高[26]。将评价融入到教学中,可以更好地发挥评价作用,促使学生自主学习。“评价多样化”为学生提供了多种评价方式和评价策略,教师根据学生个性,给出引导性、肯定性或鼓励性等不同作用的评语,在这样一个双向实时交互的学习过程中,教师和学生、学生和学生都有了更多的交流,同伴互评能有效促进交流和互动过程[27]。如果在线教学过程中缺少“评价多样化”,教师对学生的了解就会不全面,学生给出敷衍的反馈信息,价值性不高,参考的可信度低,对教师和学生均会产生不利的影响,容易降低教学和学习的效率。因此,在线课程中要设计合理科学的评价体系,利用评价多样化,将教师、学生和学习内容三者有效地结合起来,提高在线教学效果。
(2) “进度自主化”结果分析与讨论。X5-X7是测量“进度自主化”的显变量,结构方程模型路径分析呈现出“进度自主化”这一潜在变量与在线学习行为投入3个潜在变量之间的关系:在线学习环境下,教师自主支持的“进度自主化”对在线学习行为投入的“参与”存在正相关关系(路径系数为1.854),对“专注”存在负相关关系(路径系数为-0.314),对“交互”存在正相关关系(路径系数为1.865)。学习者自己可以确定学习进度,掌握对学习过程的控制权限,灵活的在线学习环境支持以及各类学习活动设计也过多依赖学习者的自制力[28],对学习者的专注力有很强的要求。
Li等认为规划能够帮助学生监测和管理自己的学习进度[29],对任务规则的理解可以影响学习结果。学生只有了解自己的学习任务,才能更好地控制自己的学习方向,取得更好的学习成绩。“进度自主化”锻炼了学生在线自主学习的能力,教学过程是教师为其教学所规划的蓝图,学生是在这片蓝图下自由生长,“进度自主化”是在教师规划的蓝图下学生自主安排学习内容与时间。如果过分拘谨于教师和教材中的内容和进度,就会使在线课堂成为“模板”课堂,使课堂缺乏灵动性,不利于学生的个性化成长。在线课堂相比传统线下课堂的最大特征是拥有更多的在线学习资源,如果严格把控教学内容和时间进度,给所有学生安排有限且同样的学习过程,会抑制学生的个性发展,甚至可能会导致学生不愿意思考,对教师和教材产生依赖,淡化自主学习意识,使自主学习能力下降。
(3) “任务灵活化”结果分析与讨论。X8-X9是测量“任務灵活化”的显变量,结构方程模型路径分析呈现出“任务灵活化”这一潜在变量与在线学习行为投入3个潜在变量之间的关系:在线学习环境下,教师自主支持的“任务灵活化”对在线学习行为投入的“参与”存在正相关关系(路径系数为5.572),对“专注”存在负相关关系(路径系数为-10.367),对“交互”存在负相关关系(路径系数为-3.487)。在一些小组协作的活动中,若某个成员只是参与,不表达观点,被动地听其他人的发言,对小组无贡献,那么该成员就是在被动学习,被动学习者不专注于学习,学习效果较差[30]。
在线学习环境下,学生通过完成活动中的学习任务来探取知识,过于死板、无趣、缺乏灵活性的学习任务,会减弱学生的学习兴趣,降低学习积极性。赵磊等认为,灵活的教学设计和有组织的学习活动,为学生提供多元化的学习路径,允许他们以多种方式完成学习任务,维持学习进程,使其能学、会学[31]。为学生提供多种教学活动方案,使学生不再拘泥于同一个学习方式,充分发挥自己的强项,更好地完成学习任务。教师在设计学习任务时,注重其灵活性,将学习活动趣味化,新颖有趣的学习任务可以使学生的学习兴趣保持长久,更加投入到学习过程中去。
(4) “过程标准化”结果分析与讨论。X10-X12是测量“过程标准化”的显变量,结构方程模型路径分析呈现出“过程标准化”这一潜在变量与在线学习行为投入3个潜在变量之间的关系:在线学习环境下,教师自主支持的“过程标准化”对在线学习行为投入的“参与”存在正相关关系(路径系数为1.173),对“专注”存在正相关关系(路径系数为0.473),对“交互”存在正相关关系(路径系数为1.338)。
有研究表明,感受到教师支持的学生更加愿意参与到学习中,因为他们理解了教学目标[32]。“过程标准化”是为顺利实施教学过程做铺垫,在线教学过程更加需要这些目标说明、内容提示和方法策略等让学生明晰学习目的,知道如何学习,并了解这门课程对自己未来职业生涯所产生的影响,体会课程内容的重要性。在线学习环境中,“过程标准化”是为学生提供一本学习的“地图手册”,保障学生在数字资源的海洋不迷路,能到达最终的目的地。只有明白了前进的方向和路况,才不会轻易地被沿途的岔路口所误导,学生只有在了解课程规范的情况下,才能够更好地把握自己的学习方向,在学习过程中更加投入。
4.2建议
基于构建的大学生在线学习投入模型,笔者开展了一个学期的教学行动研究。在教学实践过程中,对参与线上教学的教师和学生进行访谈,并结合教学活动过程中信息的分析和讨论结果,为后续更好地设计实施在线教学活动,特提出以下4条建议。
(1) 适时提供引导性评价信息。适时适地的教学评价可以促使学生的学习得到提升,达到事半功倍的效果[33]。在线学习环境中,教学评价活动是一个双向性过程,在恰当的时间里给出鼓励性和针对性的教学评价可以引导学生进行在线自主学习,引导性评价信息可以提高学生在线自主学习能力。教师可以根据在线教学活动内容和教学时间安排,把握实时评价和延时评价这两种不同的评价时间,在恰当的时间将评价信息反馈给学生,避免学生在接收反馈信息时产生抵触情绪以及导致学生不认真地对待教学评价信息。教师在给出评价时不仅要考虑到反馈的时间,还要注意评价信息的表达,鼓励性教学能够激发学生的学习动力,教师在给出评语时要用引导性语言鼓励学生更好地进行在线学习,学生也可以锻炼在线自主学习能力。
(2) 给予学生充分且自主的在线学习时间。在线学习让学生不再受学习时间和空间的束缚,在不影响教学进度的前提下,教师给予学生充分的在线学习时间,并让学生自主安排在线学习时间,可以提高学生的在线自主学习意识,促进学生进行在线自主学习。每位学生的学习时间偏好是不一样的,例如:有的学生喜欢在课上完成学习任务,有的學生喜欢在课下完成学习任务,有的学生喜欢在晚上做作业等,并且每位学生的生活和学习时间安排也是不同的,在线教学恰好可以让学生自己选择学习时间,教师也要根据教学活动内容把握讲授时间,给予学生充分的在线学习时间。学生掌握自己的学习节奏比跟着教师的教学节奏学习更能够让学生自己体会到幸福感,更能投入到在线学习过程中,提升在线学习效果。
(3) 解释多种学习任务规则的不同之处。在线课程教学主要以设计活动和发布学习任务的方式进行,在一个完整的在线课程中会有很多不同的学习任务,让学生清晰分辨每个学习任务,不混淆学习任务是学生完成学习任务的前提。教师在给学生发布在线学习任务之前,明确学习任务的规则,告知学生学习任务的完成截止时间、任务提交的方式以及任务完成的方式(小组/个人)等,让学生更好地安排自己如何完成学习任务,提高在线学习效率。当多个学习任务同时发布时,教师要对比不同任务完成的截止时间、任务提交方式和任务完成方式,更加强调每个学习任务的规则,防止学生混乱学习任务,错过任务提交时间或把完成的学习任务提交到别的在线学习任务模块里,导致学习任务混乱,学习积极性下降,学生在线学习效果不好。
(4) 呈现在线课程内容的学习目标。基于在线学习环境的教学过程需要明确教学目标和学习目标,教师不仅自己要清楚教学目标,还要让学生清楚教学目标和学习目标,教学目标和学习目标对教师和学生都很重要。解释在线课程内容的教学目标和学习目标,能够让学生更加清楚在线课程的学习内容,并意识到课程内容的重要性,从而激发学生的学习动机。教师在清晰教学目标的前提下,还要了解学习目标,并对教学目标和学习目标进行解释,使教师掌握更多的教学内容,同时使学生更加清楚地知道该如何学习。在线课程学习的方式和传统学习方式有很大差别,学生了解学习目标和教学目标可以更好地朝向学习目的出发,在每一章在线课程的内容开始前,向学生说明学习目标,让学生知道要学习的内容,同时向学生解释教学目标,是让学生明白教师教学内容的目的,帮助学生更好地完成学习过程,保障学生的学习效果。
5结语
教师在教学过程中的眼神、动作幅度、语言以及语气和教学态度等传达的信息会影响着学生在课堂中的交流互动、学习态度、学习行为表现和学习状态等,对学生的学习成绩、品质发展、自我效能感和学习投入等效果因素有直接作用。在线教学是一种情境性较强的教学活动,其中教师对学生的在线学习效果有很大影响。对在线教学中的教师进行研究,是学生取得良好在线学习效果的前提。Jaiswa认为教师是学生在虚拟学习环境中进行辩证性学习和反思性学习的重要参与者[34]。网络学习过程中,教师不仅要掌握现代信息技术,还要依据在线课程的具体内容和学生特征,做学生心理健康的引导者和网络教学之中的信息提供者[35],只有成为学生的“对话者”,才能顺利进行有效教学。然而,目前针对网络环境下教师的教学行为研究还处于一系列的未知状态,对混合学习中教师教学行为的指导及其监督评估也缺乏足够证据,持续深入地推进这一研究工作就显得非常必要。本研究虽然明晰了教师自主支持对大学生在线学习行为投入的影响因素和路径关系,对结果进行分析和讨论,并提出了相关建议,也仅仅只是一种粗线条的描述。随着研究者对研究问题认识的不断提升,希望在后续的研究中,可以将构建的模型应用到实际的在线教学中,运用质性研究的方法捕获在线学习过程中学习者的在线学习状态和数据,为开展更加深入细致的解释和阐述工作提供可能。
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online learning behavior engagement
CHENG Di CAI Min-jun ZHAO Xin-yuan WEI Yu
(1. Yongkang District Vocational and Technical school,Yongkang,Zhejiang 321300,China;
2. the College of Educational Technology,Northwest Normal University,Lanzhou,Gansu 730070,China)
AbstractIn the process of online teaching,teachers′ teaching support has an important impact on students′ online learning input.Teachers′ support is mainly reflected in four aspects: "evaluation diversification""schedule autonomy""task flexibility" and "process standardization";students′ involvement in online learning can be divided into three types:"participation""interaction" and "concentration".The results show that:(1)evaluation diversification has a negative correlation with participation and a positive correlation with concentration and interaction; (2)schedule autonomy has a positive correlation with participation and interaction,and a negative correlation with concentration; (3)task flexibility has a positive correlation with participation and a negative correlation with concentration and interaction.(4)process standardization has a positive correlation with participation,concentration and interaction.This study puts forward the following four suggestions: (1) provide guiding evaluation information in a timely manner; (2) give students sufficient and independent online learning time; (3) clarify the differences of various learning task rules; (4) explain the learning objectives of online course content.
Keywordsonline learning behavioral engagement; teachers′ teaching support; influence factors; college students
[责任编辑孙菊]