大學生網絡學習行為調查研究

[摘 要] 如何提高網絡學習的質量是當前網絡教育研究和實踐工作者共同關心的問題。對這個問題的思考，在較長時間的學習系統研制和優質資源建設基礎上，一些研究者開始把注意力轉向網絡學習行為課題的研究。本文在借鑒相關研究成果和大樣本問卷調查基礎上，采用描述性分析、相關性分析和回歸分析等研究方法，從互動交流、在線偏好、堅持性、靈活性和學習態度等五個方面對大學生網絡學習行為的現狀及其人口學特征、大學生網絡學習行為與學習效果的關系、預測作用及貢獻等方面進行了科學的分析，希望能為針對大學生的網絡學習資源開發、課程教學系統建設以及網絡教學決策等工作提供依據和參考。

[關鍵詞] 大學生； 網絡學習行為； 調查研究

[中圖分類號] G434 [文獻標志碼] A

[作者簡介] 李玉斌（1975—），男，河北承德人。副教授，博士，主要從事信息化教育、現代遠程教育、教師專業發展研究。E-mail：lybemail@126.com。

一、引 言

研究網絡學習行為具有重要的理論意義和實踐價值。從理論層面講，研究網絡學習行為的發生、發展規律以及制約因素，有利于深化人們對網絡學習行為的認識，進而提升網絡教學質量。在實踐層面，關于網絡學習行為的研究成果不但對課程教學平臺建設、網絡學習資源開發以及網絡教學管理等工作具有重要的指導作用，而且有利于給教師提供動態掌握學生學習情況的途徑和手段，從而便于有效地組織學習活動、實施教學調控和進行工作反思等[1]。

近年來，已有一些針對大學生網絡學習行為進行調查的研究成果發表。在中國知網（CNKI）上，以“網絡學習行為+調查”為篇名關鍵詞進行精確檢索，相關研究論文有11篇（檢索時間為2013年8月27日）。其中，最早的是郭宏群等人于2002年10月份發表的“大學生網絡教育價值的認知水平和網絡學習行為的調查研究”，被引次數最多的是徐紅彩在《電化教育研究》2005年第6期上發表的《在校大學生網絡學習行為的調查與研究》。通過文獻分析可知，已有調查研究的內容主要集中在大學生使用網絡的基本情況（包括使用的網絡設備、接入方式、所處場所、資源利用等）、網絡學習過程中存在的實際問題以及影響網絡學習行為發生的因素等，試圖為進一步深化網絡學習應用提出有效建議和策略。通過調查反映出來的主要問題有：（1）大學生的上網時間很多，但用在學習上的時間較少；（2）大學生的上網條件得到了顯著改善，但利用網絡學習的積極性不高；（3）大量網絡學習資源被建設出來，但使用并不充分；（4）大學生的自主學習能力不強，學習動力嚴重不足。總之，在網絡學習環境明顯改善、數字化學習資源迅速豐富的背景下，大學生網絡學習的效果還不能令人滿意。那么，網絡學習方式是否對大學生的日常學習效果有貢獻？如果有貢獻，貢獻有多少？哪些網絡學習行為對大學生的網絡學習效果貢獻最大？網絡學習行為是否具有人口學方面的特征以及如何加以調控？對于這些問題的回答，尚缺乏科學系統的分析，至今沒有明確的實證結論。

二、研究設計與工具

（一）概念界定

關于網絡學習行為的嚴格界定和合理運用，目前雖已引起人們的重視，但迄今為止還沒有一個能夠得到普遍認同的定義[2]。班杜拉（Bandura）認為，行為是為了達到某一預期的結果[3]。活動理論研究者指出“行為受行為動機支配，它由一系列活動組成，且活動都要受行為目標的控制”[4]。依據班杜拉對行為的理解和活動理論觀點，本研究將網絡學習行為界定為學習者為實現一定的學習預期而利用網絡進行學習的心理調節和外在操作的總和。

（二）問卷設計

本次調查采用自主設計的《大學生網絡學習行為調查》問卷。該問卷包括三個部分，共計32個題目。其中，第一部分是關于個人基本情況等人口學特征調查，具體包括性別、年級、年齡、家庭所在地等信息。第二部分是關于大學生利用網絡學習效果的調查。該部分依據王昭君的《影響網絡學習效果關鍵因素探究》[5]和李玉斌的《大學生網絡學習調節機制研究》[6]中有關網絡學習效果的闡述和建議，從提升學習成績、擴大知識面、提高學習效率和提高作業質量等四個方面進行了調查。最后一部分是對大學生網絡學習行為情況的測量，包括互動交流、在線偏好、堅持性、靈活性和學習態度等五個方面。

（三）大學生網絡學習行為的測量項目

由于目前還沒有完整通用的大學生網絡學習行為的測量工具，本研究主要依據臺灣學者Ho，Li-An[7]開發的E-learning在線學習行為量表和我國學者金枝[8]在“大學生網絡學習行為研究”中使用的測量項目為基礎，從五個方面對大學生的網絡學習行為了進行測量，包括互動交流（和同學、老師互動，與同伴分享，參與度，快樂感）、行為堅持性（專注、積極性、放棄）、學習態度（自信心、目標達成、主動性）、在線偏好（網絡使用、學習時間）以及行為靈活性（技術應用與創新），見表1。

（四）測量工具的信度和效度分析

在正式施測前，課題組首先發放了60份預試問卷（回收有效樣本50份），對測量工具的信度和效度進行檢驗。測量項目采用李克特（Likert）五點式設計，即1～5分別為完全不同意、不同意、中立、同意、完全同意等五個等級。利用SPSS對預試數據進行分析，問卷的Cronbach系數見表2。從表2可以看出，網絡學習行為的五個維度和學習效果的Cronbach系數均高于0.7，說明測量工具有較好的內在一致性，信度較高。

為保證測量工具的效度，項目組在充分吸收現有成果基礎上，對測量問卷的措辭、陳述方式等進行了多次檢查和修改，消除了有歧義和晦澀的詞語。預試結果顯示，各題項與測量主題具有顯著的相關性（P值均大于0.05），說明問卷具有較好的內容效度，能夠用于實際調查。表3是在線偏好維度的內容效度分析結果，出于篇幅考慮，其他維度分析結果在此省略。

三、調查過程與結果分析

（一）調查基本情況

本研究采取分層抽樣的方法，對L省七所大學的在校學生進行了調查，其中部屬學校2所，省屬學校3所，市級學校2所。本次調查共發放問卷1500份，通過研究者現場指導填寫、當場逐份回收的方式進行，發放的問卷最終全部收回，其中有效問卷1482份，有效率為98.8%。調查樣本情況見表4。

根據調查數據，樣本總體的最小值Min=22，最大值Max=110，標準差SD=9.79257，均值（M=72.7996）大于理論均值（66），說明大學生網絡學習行為的整體得分較高，且個體差異較大。行為數據的Q-Q分布如圖1所示，基本符合正態分布，表明本研究的抽樣具有一定的合理性。

（二）大學生網絡學習行為的描述性分析

描述性分析是對各變量的均值、標準差等做出統計，用來了解研究對象的基本情況。在本研究中，網絡學習行為是指學習者為實現一定的學習預期而利用網絡進行學習的心理調節和外在操作的總和，包括互動交流、行為堅持性、學習態度、在線偏好以及行為靈活性等方面。統計結果見表5。

從統計結果來看：

（1）互動交流維度的得分最高，均值為3.4706。其中，在對“我愿意使用網絡和同學分享我的想法”題目的回答中，有59.5%的學生選擇了4（同意）或5（完全同意）；在對“在使用網絡學習的過程中，我感到很快樂” 題目的回答中有55.1%的學生選擇了4（同意）或5（完全同意），說明網絡已經成為多數大學生表達想法、溝通交流的主要渠道之一。與學生交談后了解到，他們目前主要是用QQ進行學習交流，基本上每位學生都會通過手機、Pad或電腦等方式掛著QQ，幾乎做到了即時的信息分享和意見溝通。

（2）在五個維度中，得分最低的是“行為堅持性”維度，分數是2.7264，處于平均分以下，這說明大學生在網絡學習過程中，意志力不強，容易受到外部其他因素的影響。例如，在“一旦有其他事情影響，我就不能專注的學習”題目的回答中，有53.26%的學生選擇了4（同意）或5（完全同意）。因此，如何提升意志力、堅持性，是當前大學生網絡學習過程中面臨的挑戰之一。

（3）學習態度、在線偏好和靈活性等三個維度的得分都在3分以上，說明大部分學生對網絡學習方式抱以積極的態度，在網絡學習行為上沒有大的技術障礙，正在形成利用網絡進行學習和交流的習慣。在線偏好維度中，“遇到學習困難時，我經常通過網絡來解決問題”題目的得分最高（3.6134），說明網絡已經成為大學生解決學習問題的重要途徑之一。

（三）大學生網絡學習行為與人口學特征的相關性分析

在調查問卷中，本研究設置了“性別、年級、家庭所在地”三個人口學方面的問題。大學生的網絡學習行為與人口學特征的相關性分析結果見表6。

從表6的統計結果可以看出：

（1）網絡學習行為整體上與性別具有一定的相關性（相關系數為0.065，盡管該值很小，也應引起重視），但其靈活性維度與性別之間不存在顯著的相關性（p值為0.125，大于0.05）。這說明大學生的網絡學習行為能力在男女生之間存在一定的不均衡性，這種不均衡主要不是技術障礙造成的，而是來源于互動交流（和同學、老師互動、與同伴分享、參與度、快樂感）、行為堅持性（專注、積極性、放棄）、學習態度（自信心、目標達成、主動性）和在線偏好（學習任務、花費時間）等方面，尤其是在互動交流方面（相關系數r達0.123，p值小于0.01）。

（2）大學生網絡學習行為的五個維度均與年級具有顯著的相關性（P在0.01顯著水平上），這說明高年級的學生利用網絡進行學習的行為能力較低年級的學生要強。因此，對剛入校的學生在網絡學習行為方面需要給予必要的關注和指導，以使他們盡快提高使用網絡進行學習的能力和水平。

（3）學生的家庭所在地與網絡學習行為的堅持性方面不具有相關性，但與其他方面均具有顯著的相關性。總體來看，農村、城鎮入學的學生可能由于上大學前接觸網絡比較少，在網絡學習行為方面應該給予更多的幫助和支持。最后，大學生的網絡學習行為與學校的性質沒有顯著的相關性，即大學生的網絡學習行為能力在部屬、省屬和市屬院校之間不存在差異。

（四）大學生網絡學習行為與學習效果的相關性分析

本研究從提升學習成績、擴大知識面、提高學習效率和提高作業質量等四個方面對大學生網絡學習效果進行了測量。大學生網絡學習行為與學習效果的相關性統計結果見表7。

（1）整體網絡學習行為與學習效果的相關分析

大學生的網絡學習行為與其學習效果在整體上的相關系數為0.464，p值小于0.01，說明兩者具有顯著的相關性。在“提升學習成績”方面，r值為0.366，p值小于0.01；在“擴大知識面”方面，r為0.370，p值小于0.01；在“提高學習效率”方面，r為0.340，p值小于0.01；在“提高作業質量”方面，r為0.358，p值小于0.01。這些數據表明，大學生的網絡學習行為整體上與其學習效果的各層面均具有正相關性，但沒有達到高度相關程度。因此，網絡學習行為還不能作為大學生學習效果的完全預測變量。

（2）“互動交流”、“學習態度”、“在線偏好”、“靈活性”層面與學習效果的相關分析

表 7 顯示，“互動交流”、“學習態度”、“在線偏好”、“靈活性”層面與整體及各個層面的學習效果的相關系數均大于 0，介于 0.278～0.464之間，且達到非常顯著水平（P<0.01）。 其中，“互動交流”層面與學習效果的相關程度最高，r值為0.463。

（3）“行為堅持性”層面與學習效果的相關分析

“行為堅持性”層面與整體學習效果以及學習效果的“學習成績”、“知識面”、“作業質量”層面的相關系數均大于0，說明兩者呈顯著正相關，但相關程度最低，屬于低度相關。在學習效果的“學習效率”層面上，r為0. 051，p值小于0.05，說明“行為堅持性”與“學習效率”不具有相關性。

（五）網絡學習行為對學習效果的預測作用及貢獻分析

為了弄清大學生網絡學習行為各層面對其學習效果的貢獻，需要進行回歸分析。回歸分析的過程主要包括“觀察散點圖，看是否需要對變量進行變換、觀察平方復相關系數（R2）、 建立回歸方程、檢驗并評價所得的回歸方程”[9] 。從“網絡學習行為與學習效果”的散點圖（如圖2所示）可以看出，二維散點分布圖呈現斜長并較集中的帶狀，沒有明顯的函數變換提示，因此可以對“網絡學習行為與學習效果”關系做線性回歸分析，可以直接進行R2和β值的計算。

（1）網絡學習行為對學習效果的預測作用

下面以“互動交流、在線偏好、學習態度、靈活性和堅持性”為自變量，網絡學習效果為因變量，采用逐步回歸法選擇變量做回歸分析（結果見表8）。

從表8可以看出，首先進入回歸方程的是互動交流，說明互動交流對大學生的網絡學習效果的影響最大。另外，模型1中包含互動交流一個變量，R2值為0.218，增加了在線偏好自變量后（即模型2），R2值出現了一定程度的增加，與模型1相比，增量達到了0.033，這說明在線偏好對大學生網絡學習效果也有一定的影響。因此，“互動交流”和“在線偏好”對大學生的整體學習效果具有較大的預測效果。

（2）網絡學習行為對學習效果的貢獻分析

表9為逐步回歸最后結果的系數的估計及其顯著性檢驗的結果。從表9中的數據可知，回歸方程是：網絡學習效果=0.977+0.294互動交流+0.168在線偏好+0.112學習態度+0.128靈活性+0.128 注意行為堅持性。另外，在表8中，Durbin- Watson值為1.936，說明殘差結果沒有序列相關，而標準差基本都介于0到2之間，表明沒有異常點。因此，回歸方程基本反映了大學生網絡學習行為與學習效果之間的關系。不過，從表8模型5的平方復相關系數R2值（0.278）來看，大學生的學習效果不能完全由網絡學習行為的變化來預測或解釋，且R2值明顯偏低，這說明網絡學習行為對大學生學習效果的貢獻還比較小，低于30%。

四、研究結論與建議

本文在借鑒相關研究成果和大樣本問卷調查基礎上，采用描述性分析、相關性分析和回歸分析等研究方法，從互動交流、在線偏好、堅持性、靈活性和學習態度等五個方面對大學生網絡學習行為的現狀及其人口學特征，大學生網絡學習行為與學習效果的關系、預測作用及貢獻等進行了科學分析。主要結論和建議有以下四個方面。

第一，大部分學生對網絡學習方式抱以積極的態度，在網絡學習行為上沒有大的技術障礙，正在形成利用網絡進行學習和交流的習慣，網絡已經成為大學生解決學習問題、表達想法和溝通交流的重要途徑之一。不過，他（她）們意志力不強，學習行為容易受到外部因素的影響。因此，如何提升意志力和堅持性，是當前大學生網絡學習中需要重點解決的問題之一。

第二，大學生網絡學習行為整體上與性別、年級和家庭所在地具有一定的相關性。（1）大學生的網絡學習行為能力在男女生之間并不均衡，這種不均衡主要不是由于網絡操作能力造成的，而是來源于互動交流、行為堅持性、學習態度和在線偏好等方面，尤其是在互動交流方面。（2）高年級的學生利用網絡進行學習的行為能力較低年級的學生要強，對剛入校的學生在網絡學習行為方面需要給予必要的指導；農村、城鎮入學的學生可能由于上大學前使用網絡比較少，在網絡學習行為方面應該給予更多的幫助。（3）大學生的網絡學習行為與學校的性質沒有顯著的相關性，即大學生的網絡學習行為能力在部屬、省屬和市屬院校之間不存在明顯差異。因此，在網絡學習活動設計、網絡學習過程管理和網絡學習行為調控等方面，針對不同人口特征的學生，分別給予不同指導和個性化支持是十分必要的，在今后的網絡學習行為研究中應特別關注。

第三，網絡學習行為的五個層面（互動交流、在線偏好、行為堅持性、靈活性和學習態度）對大學生的整體學習效果均具有統計上的相關性。其中，互動交流和在線偏好對大學生的整體學習效果具有較好的預測性。也就是說，對互動交流質量進行管理，對在線偏好行為進行培養，是提升大學生網絡學習成效的有效途徑。

第四，大學生的網絡學習行為對其日常學習效果已有一定的貢獻，但貢獻還不大，統計結果為27.8%。需要指出的是，本研究從“課程成績、知識面、學習效率和作業質量”四個方面對大學生的學習效果進行測量，實際上是對認知效果的測量。因此，網絡在促進大學生認知學習上還有較大的提升空間。

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