基于教学交互理论的大学生在线学习行为与效果分析研究

徐世东 魏鲁红

摘  要  依据教学交互理论，按照学习者与平台、学习者与教学内容、学习者与师生三种在线教学交互类型维度，建立大学生在线学习行为分析框架。选取课程与大学生为研究对象，调查大学生的在线学习行为，与学习效果做相关性分析，并提出开展在线学习的策略与建议。

关键词  在线学习；教学交互理论；学习行为；学习效果；大学生

中图分类号：G434    文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2023）09-0028-04

0  引言

自2020年初新冠肺炎疫情暴发以来，在线学习人数、在线课程数量、在线教学平台爆发式增长，每年高校在线课程数高达百万门，融合了“互联网+”“数据+”技术的在线教学已经成为高等教育发展的主流趋势。本文以北京某大学网络教学平台上的某公共课为例开展研究，构建大学生在线学习行为框架，分析在线学习行为以及与学习效果的关系，并提出策略与建议。

1  大学生在线学习行为分析框架

1.1  大学生在线学习行为界定

在线学习行为不等同于在线学习，属于在线学习模式下的产物。学者彭文辉[1]认为：网络（在线）学习行为是指学习者在由现代信息技术所创设的、具有全新沟通机制与丰富资源的学习环境中开展的远程自主学习行为。在线学习行为在普适性环境下是一个比较宽泛的概念，在本文中，根据研究背景对其具象化，将在线学习行为界定为：在线学习环境下，学习者为了完成学习任务与学习目标，在网络或校内平台中与教学资源、教师、其他学习者等环境产生交互的行为总和。

1.2  教学交互理论

教学交互是远程教育的核心主题，也是设计在线学习最重要的要素[2]。它是一种发生在学习者和学习环境之间的事件，包括学习者和教师、学习者和学习者之间的交流，也包括学习者和各种物化的资源之间的相互交流和相互作用[3]。不同的学者对于教学交互的具体解释不同，如国外学者Moore认为，在远程教育中存在三种类型的教学交互：第一种是学习者与学习内容的交互；第二种是学习者与教师的交互；第三种是学习者与学习者之间的交互。学者Hillman在Moore的基础上又进一步提出学习者与学习系统的交互，即与学习平台之间的交互。

根據各学者对于教学交互的理解，学习者在线学习行为的发生，实质上就是与周围的各类学习环境进行交互时发生的事件，因此，教学交互理论对于本研究构建在线学习行为分析框架具有针对性的指导意义。

1.3  大学生在线学习行为框架构建

搭建好在线学习行为的分析框架是分析学习行为的关键前提。根据教学交互理论，将学习者产生的在线学习行为分为三种交互类型：学习者与平台、学习者与教学内容、学习者与师生。每种交互类型下存在不同的学习行为维度，进一步细化为具体行为指标，如表1所示。

2  数据分析

为保证结果的普适性，选择的课程为各专业都会参与学习的公共课程，学生异质性较强。因此，本研究以某大学毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论课程中学生学习情况为研究对象，对他们学习该课程时产生的过程行为数据与结果数据进行提取，共获取330份学生数据，并运用Excel和SPSS统计分析软件对数据进行处理和分析。

2.1  在线学习行为描述性分析

对学生的相关学习行为数据进行描述性统计分析后，结果如表2所示，发现各项学习行为指标中不同学生之间存在较大差异，表现为最大值与最小值之间的差值较大且标准差数值较大。如“视频观看时长”指标中，最大值为1 070（分钟），最小值为0，平均值为342.71（分钟），通过数据反映出每个学生对课程的重视程度不同，较多学生自我监控能力不足，且在线学习的模式更加放大了这种差距。另外，发现学生表现较为积极的指标为观看视频、完成任务点硬性指标，对于抢答、发帖等主动行为则较为消极，反映出学生与教师和其他学生互动的积极性不够。

2.2  在线学习行为差异性分析

2.2.1  性别差异

本文所选取的所有研究对象都处于同一个年龄阶段和学习水平，因此可以进行横向的对比研究。以性别为分组变量来分析不同学生之间存在的差异，可以进一步探究大学生的在线学习行为现状。

将学生按照不同性别分为两组，由于所有被两两分组的学习数据均不符合正态分布，因此使用的分析方法为独立样本非参数检验。将男生命名为1组，女生为2组。

由表3可知，在十项学习行为指标中，共有九项存在性别上的具备统计学意义的显著性差异，且根据四分位数显示，“章节学习次数”“视频观看时长”“发帖总数”等指标中，男性与女性之间表现出的差异较大，且均为女性数据高于男性；只有“抢答参与数”不存在组别之间的显著性差异，且中位数与四分位距均为0。本研究使用的数据是学生在线学习过程中产生的真实数据，因此，无论什么样的分析结果都是真实的。从此项行为指标的差异性分析结果可以看出，不论男生或女生，全体学生都很难做出抢答行为，虽然教师更希望学生能够主动分享自己的观点，但是实际上多数学生都很难做到。

2.2.2  专业差异

由于本研究选取的研究对象都是同一个学习阶段的在读大学生，因此可以以专业为分组变量，检验不同专业之间是否存在学习行为表现上的差异。在本部分研究中，已知各项学习行为指标的数据都不符合正态分布，且研究对象大于等于三组，因此，用到的分析方法为非参数检验之多个独立样本比较的Kruskal-Wallis H检验方法。如表4所示，只有“抢答参与数”的显著值超过最大临界值，其他指标都呈现出显著性的差异，即各专业之间至少有两组之间存在显著性的差异。

2.3  在线学习行为与学习效果相关性分析

为进一步深入探究在线学习行为对在线学习效果是否存在影响、存在什么影响，将学生的课程成绩与各项在线学习行为指标作为双变量，进行相关性分析，结果如表5所示。

根据表5显示，学生的综合成绩与除“抢答参与数”之外的九个行为指标呈现显著的正相关关系。其中，综合成绩与“章节测验完成数”呈现低度正相关，与“章节学习次数”“视频观看时长”“作业完成数”“考试完成数”“签到完成数”呈现中度正相关，与“视频观看完成数”“任务点完成数”呈现强正相关，与“发帖总数”呈现极强正相关。

3  增强在线学习效果的策略与建议

3.1  教师方面

当在线教学不再是辅助而是成为主流教学方式时，其实是给教师与学生的一次共同挑战。然而，教学与技术产生的效果并不是二者单纯叠加得来的，合理地进行在线教学设计，这需要教师适时更新自己的教学理念，并最大化地利用教育技术。

另外，从研究结果来看，学生主动参与在线课堂的指标数据表现并不理想。这一结果带来的思考是：在在线课堂中，教师更需要发挥引导者的作用，积极调动学生的学习态度，帮助学生规范在线学习行为，提高在线课堂参与度，不要让在线教学流于形式，要致力于让师生都真正参与进来。

3.2  学生方面

面对大量的在线教学环境，学生的社会临场感被极大地削减，师生关系、生生关系实质上是一种虚拟化的关系[4]，学生更需要积极地调整学习态度，适应学习环境，并提升学习动机。再加上在线学习环境的特殊性会检验学生的信息素养水平，暴露出一些学生缺乏高级信息检索与分析能力的问题[5]，因此，在线学习形式对学生的要求更高。在线学习不可能只存在这一时，而是未来重要的学习方式，学生需要积极适应在线学习的环境和规则，加强学习时间规划与管理，促进元认知与学习反思，使用信息工具记录学习过程，学会自我评价，提高自主学习能力[6]。

3.3  技术方面

在线教学与教育技术的发展是相辅相成的，两者相互促进，因此，加强技术层面进而深度保障学生的在线学习效果很有必要。当前，各种直播软件、校內网络平台逐渐实现签到、选人、讨论等课堂教学基本功能，做到平台与技术无缝结合，逐步构建起既具有真实课堂情境又兼顾效果的在线课堂，满足授课和答疑的需要[7]。但超前的教育信息技术是否能正向影响在线教学的效果，还是一个需要深入研究的问题。汪卫平等[8]认为：在教师的在线教学风格与策略过于迎合学生时，很难说学生到底是满意于学习效果提高，还是仅仅对教育技术比较满意。如何在这其中把握平衡，也是教师、学生与技术三方面亟待解决的问题。

在线教学给师生带来挑战，但挑战背后带来的是更大的机遇。在线教学中蕴藏了丰富的在线教育教学规律，如何正确利用规律优化教学效果，是今后教育信息化改革的重要方向。各高校网络教学平台日渐兴起，为在线教学的后续建设提供了丰富的教学资源。大学生要利用优质的在线学习资源提升自己，提升在线学习的参与度，改善在线学习行为，并提高在线学习的质量。

4  参考文献

[1] 彭文辉，杨宗凯，黄克斌.网络学习行为分析及其模型研究[J].中国电化教育，2006（10）：31-35.

[2] 王志军，陈丽.国际远程教育教学交互理论研究脉络及新进展[J].开放教育研究，2015，21（2）：30-39.

[3] 陈丽.术语“教学交互”的本质及其相关概念的辨析[J].中国远程教育，2004（3）：12-16，78-79.

[4] 文婷.提升学生在线学习社会临场感的交互模型研究[D].浙江：浙江师范大学，2021.

[5] 黄荣怀，汪燕，王欢欢，等.未来教育之教学新形态：弹性教学与主动学习[J].现代远程教育研究，2020，32（3）：3-14.

[6] 乔伟峰，刘威童，李曼丽.学生眼里的在线教学：行为、效果与挑战：基于新冠疫情期间清华大学学生在线学习行为调查[J].清华大学教育研究，2021，42（1）：57-66.

[7] 吴王杰，杨军，吴方平，等.疫情期间大学物理课程在线教学实践研究[J].中国现代教育装备，2021（17）：72-74.

[8] 汪卫平，李文.中国大学生在线学习体验的区域差异及影响因素：基于国内334所高校调查数据的分析[J].开放教育研究，2020，26（6）：89-99.