数字化赋能地方高校学生自主学习能力调查研究

张 芮

（渭南师范学院教育科学学院，陕西渭南 714099）

习近平总书记在党的二十大报告中提出：“推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国。”［1］33培养终身学习者已成为当前建设数字化社会的基本要求，其中自主学习能力是终身学习能力培养的核心素养和关键特征，更是我国高等教育创新型人才培养的本质要求，已成为国内外教育领域的研究热点问题。高等院校学生未来若想适应社会发展，长远立足于工作岗位，应当树立终身学习理念，具备自主学习能力。近年来，我国高等教育尤其是地方高等教育发展突飞猛进，截至2022 年12 月底，全国高等院校总计2 756 所，地方高校合计2 638 所［2］，占比达95.7%，可以看出地方院校在高等教育体系中具有举足轻重的地位。因此，深入探究我国地方高校学生自主学习能力的现状，剖析影响学生自主学习能力的因素，明晰各个因素如何影响地方高校学生的自主学习能力，从而提出提升学生自主学习能力的策略和建议显得尤为重要。

一、研究综述和概念界定

对已有文献梳理与阅读发现，国外研究起步比较早，20 世纪50 年代学者基于不同视角对自主学习方面进行思考。法国学者霍尔克（Henri Holec）［3］44-45认为自主学习能力是学习者坚定目标、决定内容、掌握进度、选择方法、自我监控与自我调节的能力；美国心理学家齐莫曼（Zimmerman）［4］105-125基于元认知、学习动机和学习行为视角对自主学习能力进行研究，认为动机、方法、环境等影响着学生的自主学习能力；美国学者宾特里奇（Pintrich）［5］452-502将自主学习能力定义为学习者能够进行自我调节的学习，具有主动性、能动性与建构性。国内对自主学习系统深入的研究始于20 世纪70 年代末80 年代初，代表性学者有董奇、庞维国等。董奇等［6］提出自主学习过程中学习者能够进行自我监控的策略和方法。庞维国［7］认为自主学习是学习者确定目标、制定计划、选择方法、监控过程及评价结果的能力。尽管不同的学者通过不同视域对自主学习能力的含义、评判标准等进行了探究，但关键主旨基本类似，即自主学习能力（Self-regulated Learning Ability，SRLA）充分体现“以学习者为中心”的理念，学习者可以依据自身情况、制定与调节学习内容、监控与自我评价的能力，而不是被动、消极地进行学习。

纵观研究内容，国内外研究目前聚焦于自主学习能力基本理论的研究（基本内涵、理论基础等）；与学科融合的研究（化学学科、英语学科），对象较为单一；学习策略的研究，但仅仅在对个别因素研究的基础上提出的自主学习策略。通过对文献整理与分析发现，现有研究内容不够丰富、研究范围局限、研究视角较为单一，因此本文立足于教育数字化转型的视角，聚焦地方高校学生，对其自主学习能力进行全面、系统化研究。

二、研究设计与数据收集

（一）问卷编制依据

参考国内外有关自主学习能力的问卷和成熟量表，如宾特里奇（Pintrich）［5］452-502“学习动机和策略问卷量表”（Motivated Strategies for Learning Questionnaire，MSLQ）；齐莫曼（Zimmerman）等［8］编制的“自主学习访谈表和学生自主学习结果评定量表”（Self-regulated Learning Interview Schedule，SRLIS）；地丽热巴·克依木等［9］编制的“远程学习者自主学习能力自评量表”等，同时结合前期大量文献阅读与分析，立足教育数字化转型的大背景，聚焦地方高校学生这一视角，在借鉴已有研究成果的基础上，确定影响地方高校学生自主学习的维度，包括内部和外部影响因素。内部影响因素涵盖学习动机、自我效能感、学习目标、学习方法四个维度；外部影响因素涵盖师生因素与环境因素两个维度。

内部因素中的学习动机（Learning Motivation，LM）维度是指引学生自主前进的动力，根据Biggs［10］540“学习过程问卷”从表层动机（Surface Motivation，SM）、深层动机（Deep Motivation，DM）和成就动机（Achievement Motivation，AM）进行分析，主要体现在学生学习是为了追求表层利益、深层感兴趣并充实知识、发展成就自己；自我效能感（Self-Efficacy，SE）维度是学习者自主完成学习任务的自信程度，主要体现在学生对自主学习的态度、坚持、信心和信念等方面；学习目标（Learning Objective，LO）［11］是学生自主学习努力的方向，主要体现在学生自主学习过程中明确目标、提前计划、调整策略、与他人交流目标等；学习方法（Study Method，SM）［12］是学习者自主学习的路径，方法的恰当有效性会影响自主学习结果，主要体现在学生思考、请教、完善、评价自己的学习方法。外部因素中的师生因素（Teacher-student Factor，TSF）是学习者自主学习时的伴随者，包括主动与教师和同学探究交流学习问题、参与学习活动、评价学习结果等。环境因素（Environmental Factor，EF）［13］泛指与自主学习相关的一切软硬件环境，主要体现在对电子化和非电子化资源的利用、学习氛围的适应及学习环境的调整和评价等方面。

结合已有成熟量表、文献综述及研究现状，从内部、外部两方面对地方高校学生的自主学习能力进行研究，其中内部影响因素涉及学习动机、自我效能感、学习目标和学习方法；外部影响因素包括师生因素与环境因素。

（二）问卷设计

根据对地方高校学生自主学习能力划分，结合研究需要编制“数字赋能地方高校学生自主学习能力调查问卷”，问卷内容包含基本信息及影响因素两大模块，依据6 个指标设计30 道具体问题。（1）基本信息：涉及学生性别、学科背景、年级。性别设置主要是了解不同性别学习者自主学习能力的情况；学科背景设置分为文史类、理工类、术科类，旨在分析不同学科背景学习者自主学习能力的情况；通过年级设置剖析不同年级自主学习者的情况。（2）影响因素变量：包括内部和外部影响因素。内部影响因素涵盖学习动机、自我效能感、学习目标、学习方法四个维度；外部影响因素涵盖师生因素与环境因素两个维度。影响因素各维度均采用李克特（Likert Scale）五级量表（完全不符合=1、不符合=2、一般=3、符合=4、完全符合=5）进行量化评分。详细内容如表1 所示。

（三）问卷的信效度检验

为了验证问卷的合理性，首先进行了问卷预测，测试对象是238 名地方高校学生，通过对其发放问卷，分析问卷的信度和效度。共回收问卷235份，回收率98.739%，剔除全部选项一致等5 份无效问卷，最终获得230 份有效问卷，有效率97.872%。

1.问卷的信度检验

问卷的信度检验采用克隆巴赫系数（Cronbach’s Alpha）计算法，根据吴明隆等［14］249提出的信度指标标准，可以判断Cronbach’s Alpha 系数值大于等于0.7，表明问卷的信度较好，系数值越大其信度越高。结合表2 地方高校学生自主学习能力调查量表信度分析发现，学习动机、自我效能感、学习目标、学习方法、师生因素、环境因素及自主学习能力的Cronbach’s Alpha 系数分别为：0.774，0.817，0.818，0.875，0.868，0.829，0.964，问卷的信度良好，内部一致性较高。

2.问卷的效度检验

调查问卷的效度检验结果显示，KMO 取样适切性量数为0.888，其值高于0.8，同时Bartlett 球形度检验结果呈现显著性（P＜0.001），此适合做因子分析。结合问卷设计、文献综述和研究需要，对6 个因子进行了探索性因子分析，可解释总方差84.26%，各项指标均较好，具体分析结果如表3 所示。

表3 学习动机等变量的KMO 值及Bartlett’s 检验

（四）正式问卷的发放

调查对象是4 所地方高校大学生，基本覆盖不同性别、不同学科、不同年级，一定程度上保证了调查对象的多元化及普适性。问卷发放通过问卷星、QQ、微信及邮箱等，共发放问卷525 份，回收512 份，为确保问卷结构完整及内容恰当，对填写时间小于15 秒、答案选择单一性等无效问卷进行剔除，最终得到有效问卷496 份，问卷有效率96.88%。数据分析工具采用SPSS 20.0 和EXCEL 2016。

三、数据处理与统计分析

（一）描述性统计分析

1.人口学变量的统计分析

通过对学生性别、学科、年级等人口学因素的统计分析发现，男生98 人，占比19.758%，女生398人，占比80.242%。学科背景中，文史类252 人，占比50.806%；理工类150 人，占比30.242%；术科类94人，占比18.952%。年级分布中，大一67 人，占比13.508%；大二230 人，46.371%；大三125 人，占比25.202%；大四74 人，占比14.919%。

2.自主学习能力描述性统计分析

自主学习能力各维度总体的描述性统计分析如表4 所示，地方高校学生自主学习能力的平均值是112.915，标准差是9.555。首先，学生在学习方法层面平均值和标准差最高，分别是26.308，3.383，说明学生学习方法较好，但学习者之间内部差异也最大；其次，地方高校学生具有较明确的学习目标，平均值为19.431；师生因素和自我效能感表现较低，平均值分别为18.616，18.308；最后，地方高校学生的学习动机偏低，均值为15.345。学生认为环境因素对其自主学习能力影响较小，均值仅为14.829。

表4 自主学习能力各维度描述性统计分析

3.自主学习能力各维度占比分析

由表5 自主学习能力各维度具体内容占比分析发现，学习动机维度：48.173%与21.199%的学生都是为了应付考试才激发起个人自主学习的动机，仅有不到10%的学生不仅仅是为了浅层的考试而学习；40%左右的学生促进其学习的动机来自兴趣，然而将近60%的学生不是因为对学习感兴趣而学习；从丰富知识层面来看，97%的学生意识到自主学习是可以丰富自己的知识、开拓个人视野的。因此，相对来说，92%的学生有深层学习动机的想法，特别清楚地认识到自主学习是为了以后更好地发展自己。

表5 自主学习能力各维度具体内容占比分析

综上分析可以发现，地方高校学生内心意识层面有深刻的学习动机，但仅仅停留于浅层与成就动机层面，深层学习动机存在偏差，对自己所要学习的知识兴趣点不足、行动力不强，在实际行动、具体学习活动中表现较差，学习动机更多是为了应付四六级、期末等各种考试。

自我效能感维度：11.101%和50.183%的学生认为自己只要付出努力、认真学习都可以学得很好，分别“完全符合”及“符合”自己目前自主学习的现状，只有不到8%的学生任务“完全不符合”或是“不符合”个人自主学习情况；61.858%的学生认为以往成功或失败的经验其实都可以鼓励自己坚持学习，学生自我挫伤和自我成功的能力还不错；学生对课程学习的信心比例分布具有一定的差异性，其中超过40%的学生觉得自学过程中对课程没有信心，因此呈现出“完全不符合”和“不符合”的学生较多，不到60%的学生认为自主学习过程中对课程有信心；超过90%的学生很明确自主学习过程中可以朝着目标努力奋斗，某种程度上可以看出，地方高校学生内心对自主学习是满怀憧憬、富有自信，但缺乏课程学习的信心。

学习目标维度：68.439%与10.041%的学生学习目标会结合实际学习情况制定，是“符合”和“完全符合”目前自主学习的现状；然而，也有超过20%的学生只是认为“一般”或者“不符合”。将近60%的学生在自主学习过程中目标不明确、不具体，坚持性也不强；仅有12.743%和11.545%的学生有明确的目标，认为“符合”“完全符合”自主学习过程目标的达成度。25.3%的学生认为自己的学习目标会准时且顺利达成，但是50%以上学生觉得自己的学习目标按时、成功完成是“完全不符合”和“不符合”自主学习过程中学习目标的达成度。70%以上的学生自主学习过程中都会设定目标，并且会作出调整，不到40%的学生自主学习过程中会和同伴、教师交流自己的学习目标。

学习方法维度：64.252%和9.136%的学生自主学习过程中会向其他学习成绩好的学生请教学习方法；超过96%的学生若发现所定目标不能实现时，会根据具体问题进行具体分析；同时90%以上学生也会根据先前经验，尝试不同方法，调整方案，以实现目标。不到19%的学生在遇到困难或是学期末后，才会对自主学习过程中的方法进行考虑和反思。

师生因素维度：该维度属于影响学习者自主学习的外因。10.206%和6.202%的学生会和教师、同学谈及学习问题；17%的学生愿意主动记下教师联系方式，遇到难题积极和教师联系；10.011%和10.203%的学生一般会根据教师提供的答案等标准对自己的学习任务完成情况作出评价，近65%的学生基本不做此项工作；同时经常会和其他同伴对自己所看书籍的重要性进行的也是少数，“符合”“完全符合”的比例分别为19.303%和12.202%。自主学习过程中，近50%学生觉得教师设置的活动并未凸显多元化，对自己的学习帮助不大。

环境因素维度：20.201%和10.500%的学生认为学校图书馆、电子图书等资源，能够支持自己自主学习，“符合”和“完全符合”所需；28.603%和10.311%的学生认为学校、班级等外部环境目前还不错，有助于自己进行自主学习，但有近31%的学生觉得学习氛围不够好，不利于进行自主学习；77%的学生考试完后会对学习所处的自主学习环境进行调整，41%的学生不会对周围环境进行评价。

（二）差异性检验分析

为了解不同性别、不同学科及不同年级学生之间的自主学习能力是否存在差异性，不同因素是否对其产生影响，分别基于性别、学科和年级对地方高校学生的自主学习能力进行差异性检验分析。

1.不同性别学生自主学习能力的差异性检验分析

采用分析—比较均值—独立样本T 检验，对不同性别学生的自主学习能力进行检验分析。由表6 统计分析可以发现，不同性别学习者在师生因素层面没有显著性差异（P=0.273＞0.05），而学习动机、自我效能感、学习目标、学习方法、环境因素、自主学习能力维度均呈现显著性差异（P＜0.05）。

表6 不同性别学生自主学习能力的差异性检验分析

女生在学习动机、学习目标、学习方法、师生因素、环境因素、自主学习能力方面明显高于男生，男生的自我效能感明显高于女生。详细数据如表6所示。

2.不同学科学生自主学习能力的差异性检验分析

采用分析—比较均值—单因素ANOVA—两两对比LSD（L），对其进行描述性（D）及方差同质性检验（H），通过数据分析发现，学习动机、自我效能感、学习目标、学习方法、师生与环境因素、总自主学习能力方差齐性检验结果中，显著性分别为0.667，0.654，0.185，0.068，0.111，0.068，0.353，P值均大于0.05，因此可以进行单因素ANOVA 方差分析。

表7 是不同学科学生自主学习能力的差异性分析。由表7 可知，自主学习能力层面：文史类、理工类及术科类不同学科背景学习者在各维度均存在显著性差异（P＜0.001），并且理工类＞文史类＞术科类学生。学习动机层面：文史类、理工类学生分别与术科类学生之间存在显著性差异（P＜0.001），其中理工类＞文史类＞术科类学生；文史类与理工类没有显著性差异。自我效能感层面：文史类与理工类学生存在显著性差异，理工类与术科类学生存在显著性差异，文史类与术科类学生不存在显著性差异，其中自我效能感理工类＞术科类＞文史类学生。学习目标层面：文史类、理工类、术科类学生三者间均存在显著性差异（P＜0.001），学习目标中理工类＞文史类＞术科类学生。学习方法层面：文史类、理工类均与术科类学生之间存在显著性差异；文史类与理工类学生在学习方法层面不存在显著性差异。学习方法层面理工类＞文史类＞术科类学生。师生因素层面：文史类、理工类与术科类学生之间均存在显著性差异；文史类与理工类学生之间不存在显著性差异。该层面文史类＞理工类＞术科类学生。环境因素层面：文史类与理工类、术科类学生之间均存在显著性差异；理工类与术科类学生之间不存在显著性差异。环境因素中术科类＞理工类＞文史类学生。

表7 不同学科学生自主学习能力的差异性检验分析

3.不同年级学生自主学习能力的差异性检验分析

采用分析—比较均值—单因素ANOVA—两两对比LSD（L），对其进行描述性（D）及方差同质性检验（H）。对不同年级自主学习者能力进行差异性检验分析，由表8 统计分析发现，在学习动机、自我效能感、学习目标、学习方法、师生与环境因素、总自主学习能力方差齐性检验结果中，显著性分别为0.213，0.095，0.010，0.032，0.125，0.073，0.221，各维度P值均大于0.05，可以进行单因素ANOVA 方差分析。

表8 不同年级学生自主学习能力的差异性检验分析

表8 是不同年级学生自主学习能力的差异性检验分析。由表8 可知，自主学习能力层面：大一与大二学生之间存在显著性差异；大一、大三、大四学生在不同维度不存在显著性差异。自主学习能力方面，大一＞大三＞大四＞大二，大一学生自主学习能力较强，大二学生呈现偏低。学习动机层面：大二与大四学生学习动机存在显著性差异，大一、大二、大三各年级间学生自主学习动机不存在显著性差异。其中大四＞大一＞大三＞大二。自我效能感层面：大一与大二、大四学生之间自我效能感呈现显著性差异，大一、大三、大四不同年级之间学生自我效能感不存在显著性差异。比较分析：大一＞大四＞大三＞大二。大一、大三、大四学生自我效能感较高，大二学生偏低。学习目标层面：所有年级学习者在学习目标方面均不存在显著性差异，但是分析发现，大四学生学习目标高于其他各年级学生，即大四＞大三＞大二＞大一。可以看出大四学生具有较强的学习目标，知道自己努力的方向，而大一学生学习目标方面不是很明确，对未来规划不是很明朗。学习方法层面：大一与大二学生之间存在显著性差异，大一、大三、大四学生之间在学习方法上没有显著性差异，大一＞大三＞大四＞大二，大数据、“互联网+”时代，大一学生学习方法更佳，更能适应自主学习；大二学生分析数据最低。师生因素层面：大一与大三、大四学生之间存在显著性差异；大二、大三与大四学生之间存在显著性差异。其中受师生因素影响最大的是大一学生，受影响程度最小的是大四学生，即大一＞大二＞大三＞大四。环境因素层面：大一与大三、大四学生在环境方面存在显著性差异，大一学生受环境影响最高，大四学生受影响最低，即大一＞大二＞大三＞大四。

四、研究结论与对策建议

（一）研究结论

第一，教育数字化转型背景下，通过对地方高校学生自主学习能力总体水平分析，其结果显示学生水平一般，均值112.915、总分150，但内部差异性较大，标准差9.555。学生学习方法层面最为突出，均值26.308，但该层面不同学生之间表现不同：好的较好、差的较差，极端分布明显，一部分学生个人学习习惯、学习行为较好，其自主学习能力较强，久而久之自主学习能力也会得到提高，尤其在大数据、人工智能等数字化时代，在学习方法层面表现更为突出。相反，另外一部分学生从小个体学习兴趣不高、习惯不好，其自主学习能力表现不佳。

学生的学习目标、师生因素、自我效能感影响偏弱，学习目标均值19.431、师生因素均值18.616、自我效能感均值18.308，究其原因可能与地方高校学生较多受传统定式教育教学影响较大。互联网迅速崛起的今天，信息化学习与传统学习是不同的，其对地方高校来说是一场挑战，传统教学评价中重视期末考试等总结性评价，较少关注学生学习过程等形成性评价，同时师生间、生生间较少交流与互动、反馈与激励机制，新兴信息技术的应用，学生的学习目标、师生因素及自我效能感均受限。

学生学习动机最低、环境因素结果显示最不理想。其中学习动机均值15.345、环境因素均值14.829，由于地方高校当前的软硬件设施建设、教育教学环境等存在一定问题，学生学习资源供应不足，其日常接触外界优质教育机会较少，学生学习场景仅是课堂、教室，一味被动接受知识，不能满足学生自主学习的需求，学生自主学习意识淡薄、自主学习能力不足，会影响个人的学习动机。

第二，不同性别、不同学科背景及不同年级学生自主学习能力各维度表现存在一定差异性。不同性别学生总体自主学习能力具有显著性差异（P=0.018＜0.05），且师生因素、学习动机等其他五维度均存在显著性差异。总体来看，女生的自主学习能力（113.419）强于男生（110.867）。分维度来看女生的学习动机、自我效能感、学习目标、学习方法、师生因素层面都高于男生；但是男生自我效能感（19.561）强于女生自我效能感（18.000），男生环境适应能力（15.643）强于女生环境适应能力（14.628），男生优于女生。女生的学习目的很明确，知道自己学习是近期的考试及长远个人发展；同时能够结合自己详细的个人规划，积极主动与教师、同伴等交流互动，遇到困难能及时调整学习方法和学习策略，探究学习问题，有效地完成学习任务。男生对学习充满信心，一般情况下只要下定决心、利用好学习资源还是能够取得较好的学习效果，而且男生受挫能力较强，遇到困难能够自我调整，受环境因素影响较小，某种程度上与其个人性格、学习行为的养成有关。

不同学科背景学生之间有一定差异性。总体来看，理工类学生学习动机、自我效能感、学习目标、学习方法层面优于其他两类学科学生，P值均小于0.05，文史类学生受师生因素影响大，术科类学生受环境因素影响最大。观察均值可以发现：学习动机，理工类（15.793）＞文史类（15.464）＞术科类（14.308）；自我效能感，理工类（19.380）＞术科类（17.989）＞文史类（17.789）；学习目标，理工类（20.067）＞文史类（19.468）＞术科类（18.319）；学习方法，理工类（26.813）＞文史类（26.623）＞术科类（24.660）；师生因素，文史类（18.865）＞理工类（18.813）＞术科类（18.043）；环境因素，术科类（15.574）＞理工类（15.380）＞文史类（14.222）。理工类学生逻辑能力较强，需要从事更多实验等自主学习研究，学生探究与合作学习能力强，无论从外界的环境和师生因素，还是内部的动机、目标、方法等因素，都对其自主学习能力培养具有很强感染力。文史类学生思维相对活跃，具有一定的发散性，但其动手实践能力较弱。术科类学生个性特点比较鲜明，容易受环境因素影响，专业的特殊性需要更专业的软硬件条件，学生表演、练习、实践活动等都会与场地、设备有关，数字化时代不仅仅是外在环境条件的搭建，更多是技术化手段支持下自主学习能力的培养和锻炼。

不同年级学生自主学习能力差异性不同。大一学生自主学习能力优于其他年级学生，其均值分别为大一（114.940）＞大三（113.176）＞大四（112.878）＞大二（112.196），可能由于大一学生刚进入大学，延续高中时期自觉学习意识和良好学习习惯，学生坚持得好，总体学习能力较强；同时近年来受数字化技术与疫情影响，大一学生自高中阶段已开始接触在线学习、电子化学习设备等，会利用信息化教学资源及网络化环境进行学习，其适应性较强，对学生自主学习能力有一定影响。大三、大四学生面对考研、就业等影响，学生学习动机、学习目标、学习方法及学习意识较强，积极主动探索数字化环境下的学习工具及学习资源，自主学习能力相对较高。大二学生已从大一的学习紧张期到松弛期，自主学习意识相对偏弱，也没有面临考研、就业等压力，学生心理压力较小，对学生自主学习能力的提高较弱。

（二）对策建议

基于国家数字化战略行动背景，聚焦地方高校卓越人才培养的视角，探究培养学生的自主学习能力，对数字化赋能教育高质量发展，实现教育强国、人才强国意义重大。

第一，优化升级数字化校园环境。人才培养导向的转变需要教育系统进行改造和升级，我国地方高校数量多、学生基数大、学校软硬件设施较差，环境跟不上技术发展水平，一定程度上不利于学生自主学习能力的培养。为此，教育部、教育厅等部门应加大对地方高校资金投入，重视顶层设计、夯实基础保障，加强对地方高校在教室、图书馆、实验室建设等方面的智能化升级，完善基础设施建设、改善校园数字化环境、打造智慧化的学习环境；学生能够充分利用网络化资源进行学习，助力地方高校早日建好“人人皆学、处处能学、时时可学”的个性化、智能化校园。

第二，打造数智化新型教学模式。教师是教育发展的核心力量，是人才培养的坚实保障，是学生成长道路的引领者。数字化背景下的教学不同于传统的教学，从教学方式来看，教师应该由教学的控制者、课堂的主宰者、教材的执行者，向学生学习活动的组织者、设计者和参与者转变。因此，教师应该树立终身学习意识、更新教育教学理念、提升个人数字素养、丰富课堂教学内容，充分应用信息技术手段，探索翻转课堂、线上线下混合式教学等新型模式，营造更加开放的学习空间，提供多样化的学习资源，方便师生间、生生间的交流互动，增进了解、相互促进、共同提高。另外，可借助大数据、人工智能等技术对学生的学习数据进行分析，为学生进行自主学习提供多样化路径。

第三，提升师生数字素养和数字技能。自主学习能力的培养不仅需要外部因素，而且更应重视内部因素的塑造。对于地方高校学生，应该增强数字化意识、技术知识与技能，转变“要我学”到“我要学”的理念。充分利用互联网设备，定期开展数字素养等相关培训，增强师生信息化资源的加工、处理能力，努力探索适合自己的资源，对于自己不懂、不了解、不明白的知识点，积极主动地与教师、同伴沟通，努力培养个人学习兴趣、提高自我效能感。对教师而言，应该主动应变、积极求变，灵活运用信息化教学手段开展教育教学活动，为学生打造数字化学习环境、提高自主学习能力提供保障。

第四，完善数字赋能的教学评价体系。信息技术与高等教育的融合不仅对学习资源提出较高要求，而且要求师生把握教与学规律，充分利用数字化的平台和工具，对教学过程进行多元化评价，调整教学方法、丰富教学内容、优化教学过程。教师可借助云班课、国家智慧教育公共服务平台、学习通、中国大学MOOC 等，设计多种学习活动，通过分析学生在线讨论、作业提交、同伴互评等，优化过程性评价，完善教学评价体系，激发学生自主学习的意识，助推精准化教与学，实现数据赋能高校学生因材施教，全面提高人才培养质量。

五、结语

本文基于教育数字化时代，以地方高校学生为研究样本，通过深入探究影响学习者自主学生能力的内部与外部因素，结果发现学习动机、自我效能感、学习目标、学习方法、师生与环境因素等各维度表现均不同，分别就描述性统计、具体内容占比进行分析，对不同性别、不同学科、不同年级的学生进行差异性检验，以此对促进我国地方高校学生自主学习能力的提升建言献策。由于本文只对4 所地方高校学生的自主学习能力进行了调查，选取样本数量存在一定的局限性，所以后期将扩大研究范围、拓宽研究领域、深入研究内容，为进一步提升地方院校学生终身学习能力、推动我国数字化社会的建设提供参考。