大学生网络学习力问卷编制及信效度分析

朱 琳,王文娟

(蚌埠医科大学 精神卫生学院,安徽 蚌埠 233030)

2020年新冠疫情防控期间,教育部倡议延期开学,提出了“停课不停学”政策,并倡导利用网络平台开展在线教学,全国高校积极响应教育部的倡议,全面启动在线教学工作。而网络在线学习和传统课堂的学习方式有较大差异,学习者会遇到诸如学习时间上的投入[1],学习缺乏计划性[2]及对学习效果较低的自我评价[3]等新问题,对学习者产生负面影响。同时,纵观国际,数字化网络教学已经成为大学教学不可逆转的趋势[4],而疫情之下的在线教学可以看作是对未来网络学习的一种预演[5],因此对大学生网络学习的关注和研究对进一步优化和改进网络教学有着积极意义。

学习力的概念源于管理学,近年来逐步被引入心理学、教育学领域,是学习者学习动力、能力等各项心理要素的集成表征[6]。随着信息技术的不断发展,教育与信息化的结合,以及网络技术驱动下的学习引发了研究者更多的思考,学习力的研究也在“互联网+”的大环境下不断深入,进而提出了学习力的亚概念——网络学习力[7]。网络学习力,是指在网络环境下,学习者学习动力、学习毅力、学习能力和学习转化力的综合表现[8]。随着各种新的理念和技术不断推动高等教育的改革和发展,大规模网络开放课程、智慧课堂、虚拟仿真技术等为学习者提供了更多的学习机会、优质丰富的学习资源和个性化的课程内容。但在如今在线教学的过程中,学生在多大程度上能够有效的利用在线课程的资源?是否能够持续有效的学习?同时传统的学习策略和方法已经不能适应新的“互联网+”时代的学习[9],因而对疫情期间大学生的网络学习力进行研究,能够为提高大学生网络学习的质量和效果提供建议和对策。

目前对于网络学习力的研究是较新的领域,大多还停留在内涵阐述和要素解构的研究层面[10]。对于网络学习力的结构,研究者有着不同的观点。如张嘉丽[11]综合学习力“四要素说”和“七要素说”提出远程学习力结构的六要素,包括学习动力、学习态度、时间管理、创新能力、自主学习能力和学习效率;庄会连[12]结合学习力三要素说,认为网络学习力属于学习力的亚概念也包括三个要素,即网络学习动力、网络学习毅力和网络学习能力;丁亚元等[13]则认为网络学习力由学习动力、学习毅力、学习能力和学习转化力四个要素组成,并构建了网络学习力的同心圆结构。其中丁亚元等[11,13]在相应网络学习力结构的基础上亦编制了相关问卷。但已有问卷大都针对成人远程教育的自主在线学习而编制,且并未得到广泛使用。因而本研究关注于高校网络教学中大学生的网络学习力,编制相关问卷并对问卷信效度进行检验,以期为大学生网络学习力的测量提供有效工具,促进大学生在网络教学中更有效地进行学习。

1 对象与方法

1.1项目的形成

本研究采用庄会连[12]对网络学习力的定义,即网络学习力是基于网络环境下的学习力,网络学习力的结构包括三个要素:网络学习动力、网络学习毅力和网络学习能力。结合网络学习力三要素,梳理国内外关于学习力和学习相关的测量工具,从成熟的测量工具中挑选适合的题项,经过修改加工纳入初测问卷。

同时,结合开放式问卷收集大学生对于网络学习力及其相关因素的认识,如“你认为如何才能更好的完成网络在线学习?”“完成网络在线学习需要具备哪些条件?”“如果不能完成网络在线学习你认为主要的影响因素是什么?”等。对开放性问卷中获得的信息进行分类及频数统计,通过加工纳入与网络学习情绪、网络学习结果的反馈与自我评价等高频因素纳入初测问卷进行探索。

最后,由10名心理学工作者对题项的表达和清晰度、有无歧义、有无重复题项及问卷内容的适当性、全面性进行评估,最终形成80个题项的初测问卷。问卷采用Likert 5点计分,“完全不符合”记1分,“完全符合”记5分,无反向计分题项。

1.2研究对象

选取大学本科院校一到三年级已完成或正在进行一门以上网络课程学习的大学生作为研究对象,于2020年3-6月采用线上问卷调查,分四次完成问卷发放:(1)预测,在安徽省进行线上教学的某高校通过方便抽样发放开放性问卷150分,回收有效问卷132份,有效率88.00%,其中男生58人,女生74人,用于题项收集。(2)初测,在安徽省四所进行线上教学的高校,通过分层随机抽样发放问卷400份,回收有效问卷383份,有效率95.75%,其中男生137人,女生246人,用于问卷编制。(3)正式施测,在安徽省四所进行线上教学的高校,通过分层随机抽样发放问卷450份,回收有效问卷438份,有效率97.33%,其中男生137人,女生246人,用于问卷信效度检验。(4)采用正式问卷,通过方便抽样发放120份问卷进行测试,并在间隔两周后进行重测,最终回收有效问卷103份,有效率85.83%,其中男生40人,女生63人,用于计算重测信度。

1.3统计学方法

采用SPSS20.0和AMOS22.0对数据进行项目基本描述、因子分析、验证性因子分析和信效度检验。

2 结果

2.1项目分析

采用第二次初测样本,对初测问卷进行项目分析[14]:(1)临界比,计算问卷总分并按总分高低排序,选取前27%作为高分组,后27%为低分组,对高分组和低分组被试在初测问卷的每个题项上的得分进行差异显著性检验,删除未达到显著的题项。(2)项目区分度,将初测问卷所有题项的得分和总分进行相关分析,删除与总分相关未达到显著或相关系数低于0.4的题项。(3)项目筛选,通过同质性检验删除因素负荷值小于0.40,共同度小于0.20,“概括”负荷小于0.50的项目。经过上述项目分析,最终保留49个题项。

2.2探索性因子分析

根据项目分析的结果,对保留的49个题项进行探索性因素分析。问卷的KMO值为0.970,Bartlett球形检验值为15 440.261(P=0.000),表明样本适合做因素分析。采用主成分分析、直接斜交转轴法进行探索性因素分析,根据因素分析理论,删除因素负荷小于0.40;共同度小于0.20的项目[14]。抽取特征值大于1和项目数大于3的因子。最终抽取4个因子,累计方差贡献率61.01%(见表1、2)。因子1包含8个题项,涉及使用网络、电脑及各种程序进行学习的能力,命名为网络学习能力;因子2包含8个题项,涉及大学生网络学习的意愿、主动性和学习计划,命名为网络学习动力;因子3包含7个题项,涉及学生对自己网络学习成果、表现的自我评价,命名为网络学习效能;因子4包含7个题项,涉及网络学习时间的管理、对于计划的坚持和完成,命名为网络学习毅力。最终形成包含30个题项四个因子的正式问卷。

表1 大学生网络学习力问卷探索性因子分析

表2 大学生网络学习力问卷各因素命名、特征值及贡献率

2.3信度

采用第三次正式施测的样本,对问卷进行信度分析。采用Cronbach′s α系数和Spearman-Brown分半信度对问卷内部一致性信度进行考查。结果显示,问卷的Cronbach′s α系数为0.956,分半信度为0.837;问卷四个因子的内部一致性系数为0.899～0.946,分半信度为0.868～0.922。对103名样本进行三周后重测,问卷重测信度为0.887,各因子的重测信度为0.639～0.892(见表3)。

表3 大学生网络学习力问卷信度

2.4效度

2.4.1 内容效度 在问卷的编制过程中对网络学习力内涵和结构进行梳理、思考,确定网络学习力的概念和结构,并在此基础上严格按照心理测量学要求编制、筛选题目,问卷的项目可以反映网络学习力的基本特征,保证了问卷编制的内容效度。

2.4.2 结构效度 采用第三次正式施测的样本,首先计算问卷四个因子与总分、及因子与因子间的相关系数。问卷四个因子间呈中等程度相关,相关系数为0.463～0.632;问卷四个因子和总分存在较高相关,相关系数0.791～0.856(见表4)。

表4 大学生网络学习力问卷信各因子、总分及校标相关系数

使用AMOS22.0进行验证性因素分析(见图1),χ2/df值为2.497,IFI值为0.937,TLI值为0.931,CFI值为0.936,GFI值为0.860,AGFI值为0.837,RMSEA值为0.058,结果显示模型χ2=996.153,df=399,RMSEA=0.059,IFI=0.937,TLI=0.931,CFI=0.936,GFI=0.860,AGFI=0.837,各项指标均达到统计学要求[15]。

2.4.3 校标关联效度 由于对于网络学习力的研究较少,缺乏高信效度的成熟量表,本研究采用SCHAUFELI等编制的大学生学习投入量表(UWES-S)作为校标。相关分析结果如表4所示,大学生网络学习力总分及四个因子均与学习投入总分呈明显正相关关系。

3 讨论

本研究严格按照问卷编制的步骤和要求完成问卷编制,问卷的各项指标符合心理测量学要求。由于网络学习力的概念较为复杂,且网络学习力的结构目前尚无统一的划分,因此研究在参考网络学习力三要素理论模型的同时结合开放问卷调查的实证方法,对大学生网络学习力的结构进行探索。以接受网络教学的大学生为对象进行施测,通过项目分析和探索性因素分析,最终形成包涵30个题项4个因子的正式问卷。

大学生网络学习力的问卷的4个因子分别为网络学习能力、网络学习动力、网络学习效能、网络学习毅力。其中网络学习能力、网络学习动力和网络学习毅力和网络学习力三要素相吻合。在以往研究中也有研究者提出学习力的四因素说,如魏笑梅等[8,13]在三因素的基础上提出了网络学习转化力因子,即将知识转化为生产力、服务社会的能力。而在本研究中则未发现网络学习转化力的因子,可能因为以往的网络学习力的研究对象多为成人远程教育和职业教育,而成人教育和职业教育的知识和技能与实际生产力联系更为紧密。而本研究的对象为本科院校一到三年级的在校大学生,正处于知识储备的阶段,因而未发现学习转化力因子。同时网络教学的特殊性使得老师和学生、以及学生和学生之间有较远的距离,难以进行观察、模仿、恰当提问和小组学习等使学习群体共同受益的行为,因而本研究也未发现曹立人等[16-17]提出的学习互惠力因子。本研究发现学生在网络学习中通过及时反馈的课堂提问、章节测试和课堂讨论等网络互动获得相应的学习效果的反馈,形成对于学习的自我效能感是组成网络学习力的因子之一,虽然这一因子在学习力三因素说中并未涉及,但已有研究认为网络学习的自我效能感能够直接影响学生的学习动机和学习兴趣[18],同时自我效能感所带来的对于学习的积极情感也能够使学习者的思维更集中、活跃,持续学习的时间也更长[19]。因而,可以认为网络学习效能感,可以直接影响的大学生网络学习的行为和结果,是网络学习力的重要组成部分。

本研究通过多种方法检验了大学生网络学习力问卷的信效度。信度方面,以接受网络教学的大学生为对象发放正式问卷,回收有效问卷438份。对正式问卷的数据进行Cronbach′s α系数分析及Spearman-Brown分半信度分析,问卷总分和各因子的信度均符合心理学测量标准。同时抽取103名大学生三周后进行重测,重测结果表明问卷总分和各因子的结果较为稳定,具有较高的重测信度。在效度方面,首先检验了问卷各因子及总分间的相关,结果显示问卷各因子与总分间均呈明显正相关关系,且各因子与总分间的相关系数高于各因子间的相关。这说明大学生网络学习力问卷的四个因子既能反映出问卷所测量的共同特质,同时又具有一定的独立性,能够很好地测量同一特质的不同维度。验证性因素分析结果显示模型各项指标均符合评价标准,模型的适配度佳,说明大学生网络学习力问卷具有较好的结构效度。由于暂无网络学习的权威问卷,本研究采用学习投入问卷作为预测校标,分析结果表明问卷校标效度良好。

综上所述,大学生网络学习力问卷通过标准化的问卷编制流程,稳定可靠,结构良好,具有较高的信度和效度,可以作为研究网络学习力的测量工具。