教育数字化转型对学生学习习惯影响的研究

【摘 要】学习习惯是学生在学习过程中逐渐形成的行为方式，是影响学习绩效的重要因素。为进一步探究教育数字化转型对学生学习习惯的影响，本文采用元分析方法对15篇国内外学习习惯实验和准实验研究的文章进行了系统定量分析。分析结果显示：教育数字化转型对培养学生学习习惯具有中等程度的积极影响，教育数字化转型对学习习惯、不同的学段、环境的影响不存在显著性差异，但成正向影响。由此，应针对不同学段的学生采取不同数字化情境中习惯的培养，有针对地做教学设计。

【关键词】教育数字化转型；学习习惯；元分析

【中图分类号】G434 【文献标志码】A

【论文编号】1671-7384（2024）07-032-04

问题的提出

教育数字化转型是建立在数字化转换（从模拟格式到数字格式的转变）、数字化升级（利用数字技术和信息改变组织的运作过程）基础上的转型。2022年《“十四五”数字经济发展规划》中指出“提升全民数字素养和技能”“加快推动文化教育等领域公共服务资源数字化”等[1]。数字化经济发展的当下，数字化转型日趋深入，在这一趋势下教育数字化转型步入“快车道”，加速数字技术与教育体系的深度融合已成为全球教育发展的重要方向[2]。教育数字化转型的目的是提升学生的学习效果，而良好学习习惯的培养对学生的学习成绩至关重要。

因此，本研究采用元分析方法（Meta-Analysis），通过对已有研究的定量分析，探究教育数字化转型对不同学段、不同环境下的学生学习习惯有何影响，什么环境更适合对学习习惯的培养，从而为教育数字化的应用与进一步发展提供参考。

研究现状

1.数字化背景下学习习惯的研究热点分析

教育数字化转型为学生学习习惯的培养与干预提供了更多新的可能，数字化时代为学生带来的不仅仅是学习载体或环境变革，更多的是学习思维和习惯的变化，逐渐让学生的学习能力与时代发展同频共振[3]。本文运用Bicomb2.0文本挖掘工具软件，在中国知网（CNKI）中以“学习习惯”“数字化+数字化转型”为关键词进行检索，将文献发表时间设定为2012年8月至2023年12月。在外国Web of Science中以“Learning habits”“Digital education”为关键词进行检索。选择所需要的文献导入书目共现分析系统Bicomb2.0中，对关键词进行筛选、梳理、挖掘，最后得到以下数据，如表1所示。

2.文献研究

经过系统文献梳理发现，已有一些教育数字化转型对学生学习习惯的影响实证研究。Sedat等专家根据问卷量表得出通过手机上网，阅读网页和社交媒体可以有效地养成数字阅读习惯[4]。Abdolreza等人采用实验组与对照组的方式对本科生进行实验，结果得出合理使用在线应用程序对学生的教育提升与习惯培养有正面影响[5]。而Andrea等人发现，过度使用社交网络会导致不良的学习习惯，与学习成绩下降有关[6]。这些不一致的结论不利于学生习惯培育机制的设计。

研究设计

考虑到数字化转型对学习习惯的影响可能涉及多个因素和潜在的复杂性，本研究选择了元分析（Meta-analysis）作为主要的分析模型。元分析能够综合多个独立研究的结果，通过统计方法对这些结果进行再分析，从而得出更为全面和可靠的结论。

1.文献来源

在“中国知网”“万方数据”“维普期刊资源整合服务平台”等中文数据库，以“学习习惯”并含“教育数字化转型”“影响”“在线”作为主题词或关键词进行检索；在“Web of Science”“Wiley Online Library”等外文数据库以“learning habits”“Digitization”“Online education”作为主题词或关键词进行检索。检索完成后用回溯法进行补充，最终检索到中文文献127篇，外文文献495篇。

2.文献纳入标准

通过阅读文献的标题、摘要和全文，甄别有关文献，选择适合元分析研究的论文。其甄别标准如下：场景必须是数字化场景，包括在线教学、使用数字设备、数字平台等教学环境；研究问题必须是学习习惯（包括阅读习惯、思维习惯、写作习惯等与学习相关习惯）；研究类型须以实证研究为主，剔除理论研究、综述性论文和其他文献的影响；要清楚报告样本的大小，相关系数、均值、标准差或者标准误差都能换算成效应量的值。

样本筛选完成后，共纳入符合标准的文献15篇，其中中文文献2篇，英文文献13篇。

3.文献编码与处理

根据前期对文献中关键词的提取，本研究对参与计算的原始文献的特征值进行了编码处理，并对文献的基本信息、样本数量、学生习惯、环境特征、所学学段进行了详细统计，文献编码信息框架见表2。

结果分析与讨论

1.教育数字化转型对学习习惯的整体影响

本研究通过对纳入的效应量进行异质性检验，采用Q检验和I2检验。表3为15项研究中的合并效应值，样本异质性检验结果显示：Q=785.20，p=0.000<0.10，I2=98.2>75，说明各样本之间具有高异质性，故应选用随机效应模型进行分析。

根据表3中的随机效应模型分析，教育数字化转型对于学生学习习惯的培养有着积极的正面作用（P<0.001），教育数字化转型对培养学生学习习惯有中等的积极影响（ES=0.33）。

在模拟的数据中，所有研究的平均效应量均为正值，这暗示数字化转型可能在一定程度上促进了学生学习习惯的积极改变。

2.教育数字化转型对不同学生学习习惯的影响

根据由样本分析得出的结果（表4）可以看出，其中学习习惯的合并效应值为1.60，思维习惯为-0.71，阅读习惯为0.84，数字阅读习惯为-0.26，媒体使用习惯为-1.20，都达到统计显著水平。其中学习习惯、数字阅读习惯、睡眠习惯、语言游戏习惯、游戏学习习惯、媒体使用习惯的p值在0.001水平下显著（p<0.001），这说明数字化转型对这几类学习习惯具有中等程度的积极影响。其中思维习惯、数字阅读习惯、媒体使用习惯的效应值为负数，这说明数字技术可能对这三种习惯的培养有负面影响。从组间效应来看，p=0.290，说明教育数字化转型对不同学生学习习惯的形成不存在显著差异。

3.教育数字化转型对不同环境的学生学习习惯的影响

根据由样本分析得出结果（表5）可以看出，数字化环境的合并效应值为0.80，达到了统计显著水平，且数字化环境、数字平台、数字设备、数字化教学的p值在0.001水平下显著（p<0.001），说明教育数字化转型对四种环境都具有中等程度的积极影响，对数字平台的影响稍弱；组间效应p=0.383>0.05，说明教育数字化转型对不同环境的学生学习习惯的影响不存在显著差异。

4.教育数字化转型对不同学段学生学习习惯的影响

根据由样本分析得出结果（表6）可以看出，小学合并效应值为-0.71，大学为0.89，中学为0.17，这三个数据的合并效应值均达到了统计学生的显著性，而且大学与其他的p值在0.001水平下显著（P<0.001），小学在0.05水平下显著（P<0.05），说明教育数字化转型对不同学段均具有中等程度的影响，对小学有负面影响。

发表偏倚检验采用Begg's和漏斗图检验来监测发表偏倚。Begg秩相关法是用秩相关检验定量识别偏倚的方法（简称Begg's检验）。从由样本分析得出的图1可以看出，漏斗曲线上的各点基本上都是在合并效应值0.33周围呈对称分布的。理想情况下，如果没有出版偏误，漏斗图应该呈现出对称的形状。这初步显示不存在发表偏倚。Begg's检验结果显示Z=0.59<1.96，P=0.5526>0.05，表明不存在发表偏倚，因此本研究得到的合并效应值是稳健的。

5.研究结论

通过以上研究发现，教育数字化转型对学生整体学习习惯的培养呈中等程度的积极影响，对学生阅读习惯影响效果最佳，对学生媒体使用习惯和思维习惯呈负向影响；对不同环境的学生学习习惯的影响不存在显著差异，对数字化环境下学生学习习惯的积极影响度相对较高，而对数字化教学背景下学生学习习惯呈负向影响；对不同学段的学生学习习惯的影响不存在显著差异，对大学学段学生学习习惯呈高等程度积极影响，对小学学段呈负向影响。

研究建议

教育数字化转型可能并非适用所有的学段、环境。在之后具体的学生学习习惯干预与培养中，笔者建议从以下几个方面逐步完善干预机制。

1.减少碎片化阅读，培养深度阅读习惯

通过以上数据可以得知，教育数字化转型对学生思维习惯与数字阅读习惯呈正向影响。有研究显示：电子资源对学生的阅读习惯呈积极显著影响，且数字阅读增加了学生的选择性阅读，但减少了学生的深度阅读、集中阅读和持续注意力[7]。虽然数字化对学生阅读习惯呈正向影响，但仍存在一些弊端，为学生提供合适的阅读文本、创造良好的阅读环境对深度阅读起着重要的作用。

2.提升学生自主学习能力，完善小学学段学生习惯培养机制

小学学段学生缺乏自主学习能力，且对使用电子设备的时间没有自控能力，在没有老师和家长的监控条件下，过度使用电子设备对学生学习习惯的培养势必产生负面作用。从教育性的角度看，我们应秉持以学生为本的原则：学习习惯干预设计应以学习者自我管理为主，教师管理和家长参与为辅的原则。而教育数字化转型的兴起势必普及小学学段，因此对于小学学段学生技术的使用应做到家校社共同参与。

3.优化数字化教学环境，推进人机协同变革

优化数字化教学环境，采用项目式学习、协作式学习、探究式学习与混合式教学等新型教学模式策略，促进学生学习能力的增强与自主学习行为的发生，实现“人师”与“机师”并存的“双师”教学模式，使“人类”与“机器”共同增效。

注：本文系2022年黑龙江省哲学社会科学研究规划项目“多模态数据驱动的学习习惯诊断与干预研究”（课题编号：22EDB131）的成果

参考文献

国务院.国务院关于印发“十四五”数字经济发展规划的通知[DB/OL].（2022-01-12）[2024-02-01].https：//www.gov.cn/zhengce/content/2022-01/12/content_5667817.html.

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王义仁，曲艳红. 大数据背景下学习习惯的研究分析及未来展望 [J]. 中国新通信， 2023，25（6）： 95-97.

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