高校虛擬學習社區的學習有效性評價研究

惠 震，王利霞，蔡英歌

高校虛擬學習社區的學習有效性評價研究

惠 震，王利霞，蔡英歌

虛擬學習社區在高校教學中的應用日趨廣泛，如何評價社區學習的有效性是當前亟待解決的重要問題。通過對虛擬學習社區學習有效性評價內涵的分析，結合已有的網絡學習評價研究，構建了虛擬學習社區的學習有效性評價體系，該體系包含學習目標、交互行為、學習衍生品和社區學習滿意度4個一級指標以及9個二級指標。依據評價體系編制了虛擬學習社區學習有效性評價量表，并以“教育技術專業英語”課程學習社區為案例對象進行了有效性評價。結果顯示，評價結果與客觀數據比較相符,該評價量表能實現對虛擬學習社區學習有效性的評價。

虛擬學習社區；學習有效性；評價

一、研究背景

虛擬學習社區是獨立在線學習和虛擬社區結合的產物，[1]正以獨特的交互性和開放性影響著傳統教學方式，越來越受到人們的重視。《教育信息化十年發展規劃(2011-2020)》中也提出，“構建高校網上虛擬社區，廣泛進行思想與文化交流、創新，發展先進文化。”[2]可見，高校虛擬學習社區建設將成為加快教育信息化和高等教育變革的重要途徑之一。目前國內已建設完成一批高校虛擬學習社區，典型代表有首都師范大學的“首師大虛擬學習社區”、華南師范大學的“華師在線”、中國人民大學的“網上人大”、北京師范大學的“學習元”等，但在虛擬學習社區實踐應用的過程中也出現了一些問題，比如學習者參與積極性不高、交互實時性不強、學習資源不能實現真正共享、資源重復建設等。這些問題的出現使我們不得不思考：虛擬學習社區的有效學習是否發生？有效性如何？因此如何評價有效學習是亟待解決的重要問題。

國內對虛擬學習社區的研究興起于2003年，研究重點多集中在理論基礎、技術構建、社會網絡交互、生態結構等方面。多數學者對虛擬學習社區內涵的理解為：基于建構主義學習理論的、以計算機網絡技術構建的學習環境，且要以學習者為中心，以有效學習為目的，能夠實現知識建構與社會交互的新型網絡學習共同體。另外，建構性、交互性、社會性和技術性是虛擬學習社區的主要特征。現有研究認為虛擬學習社區的有效學習受行為、認知、技術、制度等四個維度的影響，學習者的學習受自身的內部因素和外部環境因素的相互作用。[3]而在虛擬學習社區中的學習行為是否形成、是否有效并沒有定論。虛擬學習社區的學習有效性評價成為新的研究重點，而原有的研究點立足于學習者角度、影響因素、績效技術的角度并不盡完美，對學習有效性的評價歸根結底是對學習的評價，要從學習結果和學習過程兩方面展開。基于此，本研究擬從學習評價的角度構建一種新的評價體系，期望能為虛擬學習社區中的學習有效性評價實踐提供一定的指導。

二、學習有效性評價的內涵

《現代漢語詞典》對“有效”的解釋為“能實現預期的目的，有效果”，即人們的主觀需要、愿望實現和滿足程度。英文用“effective”來解釋“有效”：足夠實現某一目的，達成預期或所期望的結果。學習中的“有效”則是指通過一段時間的學習之后，學生所獲得的具體進步或發展，學生有無進步或發展是學習是否有效的判斷標準。學生經過學習活動之后的進步和發展則是由學生取得的學習成就和學習成果來評判的。

有效性是指將人們實踐活動的結果與開展這一活動的目標進行比較，所達到的真實、有效的程度。學習有效性是指學習者遵循學習活動的客觀規律，以盡可能少的時間、人力和物力實現特定的學習目標，取得盡可能好的學習效果，以滿足社會和個人的學習需求。對學習有效性的考察是一個持續、復雜的過程，需要通過一定時間才能得出結論，而且學習效果除了作業和測試的成績是客觀的、可以量化的以外，知識的應用能力、技能水平的發展、學習情感的升華、學習者對學習的滿意度等都是無法量化的。對學習有效性的評價要從過程和結果兩方面入手，選擇形成性評價和總結性評價相結合的方式最合適。

虛擬學習社區的學習有效性是指其虛擬學習社區中的學習是否符合學習規律，是否能有效地實現學習目標。不僅要對學習者在虛擬學習社區內學習的過程進行評價，還要對學習者是否實現學習目標進行評估。故筆者從形成性評價和總結性評價入手，結合虛擬學習社區的特點(建構性、交互性、社會性、技術性)，以已有的網絡學習評價指標體系為基礎，得出虛擬學習社區學習有效性評價的四個維度：學習目標、學習衍生品、交互行為、社區學習滿意度(如圖1)。

圖1 虛擬學習社區的學習有效性評價內涵

三、評價指標體系的構建

1.網絡學習評價研究現狀

虛擬學習社區是網絡學習的一種重要形式。調研網絡學習評價的相關研究，能為虛擬學習社區學習有效性評價指標的構建提供參考。目前，國內外對網絡學習評價的研究已比較成熟，構建了一些合理有效的評價體系。2000年美國高等教育政策研究所發表的《在線教育質量: 遠程互聯網教育成功應用的基準》[4]報告中將評價指標劃分為學校支持評價基準、課程開發評價基準、教學過程評價基準、學生服務評價基準、教師培訓評價基準和教學效果評價基準七大類。斯隆聯盟公布的《穿越距離：2011年美國在線教育》[5]調研報告顯示，學習效果、戰略規劃、教師支持、資源開放、注冊人數是在線高等教育評價的五個重要指標，其中學習效果是核心內容。從形成性評價的角度，網絡學習的評價可以從主觀評價(學生自評和互評、教師評價)、在線記錄(在線時長、學習內容、交流、討論、提問)以及客觀評價(練習、反思、期末成績)三個方面進行。[6]從學習活動評價和學習結果評價入手，學習活動評價包括答疑情況、學習態度、學習交互、資源利用等，學習結果評價主要來自相應的作業和考試成績。[7]除此之外，對網絡學習評價多從學習態度、交互、資源利用、評價等方面展開，[8-10]其中，學習態度主要考察學習者的登錄次數、在線時間；交互主要包括提問次數、回答次數；資源是指上傳和下載的次數；評價則包括學生自評、生生互評、教師評價。此外，學習者的學習效果(平時成績、隨堂測試、期末成績)和學習成果(學習反思、研究論文、教學實錄)也是評價的重要方面。[11]

2.學習有效性評價體系構建

通過對當前網絡學習評價體系的相關調研，結合虛擬學習社區學習有效性評價的內涵，得出虛擬學習社區的學習有效性評價體系，其中一級指標分別是學習目標、學習衍生品、交互行為、社區學習滿意度。

(1)學習目標。學習目標既是學習的起點，又是學習的終點，這種變化是從學習者的學習期望開始的。為實現期望，在整個的學習過程中，學習者通過自身努力，最終實現目標。學習目標是以學習者的身心變化為標準的，即學生經過一定階段的學習，學會了知識，掌握了技能，并通過了學習測驗、技能鑒定，這就表明實現了學習目標。學習目標并不單單指向學習成績，也包含技能、情感和態度的變化。

學習目標的實現是針對學習結果的評價。判斷學習是否有效，就要判斷學習者在學習過程結束以后是否在知識、技能、情感態度方面取得了進步和發展，學習目標的內涵恰好與此相符合。目前，我國教育領域對學習的評價多為知識測驗，而基于虛擬學習社區的學習強調知識的建構，學習者不只是要掌握知識，在技能和情感態度方面都要有進步和發展。所以在對學習目標的評價方面提出三個更為具體二級評價指標：知識與技能、過程與方法、情感與態度。

(2)交互行為。虛擬學習社區中學習者的知識建構主要是發生在社區內的交互過程中，所以對虛擬學習社區學習有效性的過程性評價的核心是對交互行為的評價。調研各高校虛擬學習社區中的交互工具，多為論壇、聊天室、留言板、問題答疑、個人空間等，但并不是每一個社區內部都包含這些工具。通過對已有研究的總結，目前對在線學習交互行為的分類存在以下四類：第一，個人空間、群體空間、公共空間；第二，異步交互與同步交互；第三，學習性交互與非學習性交互；第四，人際交互(包括學習者與指導者的交互以及學習者之間的交互)與人機交互(包括學習者與學習內容的交互以及學習者與平臺的交互)。綜上所述，本研究將虛擬學習社區的交互行為界定為：發生在虛擬學習社區各內部空間的，異步或同步的、學習性的、學習者與指導者以及其他學習者之間的人際交互。

目前，對交互行為的研究多是通過社會網絡分析法對交互結構、交互內容等進行分析，本文研究的是高校虛擬學習社區內的交互行為，既要把不同的交互行為包含在內，又要能對使用不同的交互工具發生的交互行為進行分析，所以從交互的頻度和深度兩個方面展開研究。交互的頻度越高，交互才有可能更深入，學習才能更有效；交互程度越深，越有利于知識的建構和有效學習。所以，在對交互行為的評價方面提出“頻率”和“深度”兩個二級評價指標。

(3)學習衍生品。學習衍生品是針對學習過程中可能產生的作品的評價。衍生品是指從原生事物中派生出來的事物。我國的《著作權法》將“衍生品”定義為：基于一件或多件已經存在的作品，通過改編、再創作得到的作品。[12]如翻譯、音樂劇改編、戲劇改編、小說改編、影視翻拍、錄音、藝術再創作、節寫、摘要等都屬于原作品的衍生品。從這兩個概念中可以看出，藝術衍生品就是一種基于原作的再生產、再創作產物。[13]因此，本研究將學習衍生品界定為學習者在把教師傳授的知識轉化為自身知識的過程中生成的、能體現學習效果的抽象的或物化的學習成果，比如想法、觀點、筆記、學習心得體會、報告、論文、多媒體產品(ppt、flash、圖片、視頻等)等。抽象形態的學習衍生品是無法考量的，且抽象的學習成果最終也是以物化形態呈現出來的，所以，對學習過程中生成的抽象形態的學習衍生品的評價主要還是通過評價其轉化而成的物化形態的學習成果。通過對現有的虛擬學習社區的調研發現，在使用虛擬學習社區進行學習的過程中產生的物化形態的學習衍生品主要有帖子、筆記、學習心得體會、報告、論文、多媒體產品(ppt、flash、圖片、視頻、網頁等)。對虛擬學習社區的學習衍生品的評價將從文本信息(帖子、筆記、學習心得體會、報告、論文)和多媒體產品(ppt、flash、圖片、視頻、音頻、網頁、電子書等)兩個方面進行。所以進一步提出“文本”和“多媒體產品”兩個二級評價指標。

(4)社區學習滿意度。不論學習者的學習成績如何，是否積極參與學習過程，他們都會根據自己的主觀判斷，做出是否繼續學習過程的決定。可見，學習者的學習滿意度是可以反映學習是否有效的標準之一。對學習滿意度的研究最初是源于顧客滿意理論，理論認為顧客滿意是一種包含不同程度的情感反應，這種反應有特定的指向，比如產品購買經理等，它發生在購買前后的各個時間里。[14]教育學者對學習滿意度的看法是一種感覺態度或態度的心理狀態，或者是愿望或需求的達成，又或者是需求或愿望達成后的感覺、態度。

虛擬學習社區的學習滿意度既要包含學習的屬性又要包含社區的屬性，對社區學習滿意度的評價要從學習者對所在虛擬學習社區內“學習整體的滿意度”和“社區存在滿意度”“教師指導滿意度”“學習資源滿意度”“技術操作滿意度”五個二級指標進行研究。

綜上所述，將學習目標歸結為知識與技能、過程與方法、情感與態度三個子維度；交互行為分為交互頻度和深度兩個子維度；學習衍生品從文本和多媒體作品兩個子維度進行分析；社區學習滿意度歸納為學習整體滿意度和社區存在滿意度、教師指導滿意度、學習資源滿意度、技術操作滿意度五個子維度，如表1。

表1 虛擬學習社區學習有效性評價的指標設計

四、評價量表的編制

1.評價量表的編制

量表的評價對象是輔助高校教學的虛擬學習社區，被測者是虛擬學習社區中的學習者。量表的測量結果是對學習者有效學習狀況最直接的表現，量表質量的高低會直接影響學習者學習有效性的評價，因此在編制評價量表時要務必遵循項目與目標一致的原則、全面與重點結合的原則、獨立與相關結合的原則和可操作的原則。

為了編制可信度更高的量表，筆者大量調研了國內外已有的相關研究成果。其中學習目標變量是根據學習目標的三大分類，參考王寧的《Moodle平臺遠程學習有效性評價指標體系》設計的[15]；交互行為變量中頻度潛變量是自行設計的，深度潛變量是依據Gunawardena的知識的社會建構交互分析模型設計的[16]；學習衍生品變量是根據國內外學者對生成性資源的分類，并結合《現代遠程教育資源建設技術規范(試行)》中對媒體素材的分類自行設計的[17];社區學習滿意度變量是參考Jennifer C. Richardson, Ph.D.的《Examining social presence in online courses in relation to students’ perceived learning and satisfaction》量表設計的[18]。最終形成的預測量表共有43條題項。

量表初步設計完成后，在預測之前要進行內容效度的檢驗。本研究選擇虛擬學習社區和遠程教育領域的4位專家學者進行郵件訪談。訪談內容為：對虛擬學習社區學習有效性評價框架的意見；對虛擬學習社區學習有效性評價量表的意見。

第一，專家1認為本研究中量表的框架設計合理；對量表中變量題項的描述有一些建議，如表2。

表2 專家意見

續表

第二，專家2就本量表的測量對象和普適性產生了疑問。在兩次交流以后，專家2認為本量表框架設計基本合理，個別項目設計存在交叉，建議筆者對量表的適用范圍和測量對象進行界定，盡最大可能降低因差異性造成的測量誤差。

第三，專家3認為量表的框架設計合理，但兩個題項設置不合理，需要修改。

第四，專家4認為在社區學習滿意度中對教師指導、學習資源、技術操作的評價不屬于虛擬學習社區學習有效性評價的范圍內，應該是對虛擬學習社區的有效性評價維度更好，故建議刪除教師指導滿意度、學習資源滿意度、技術操作滿意度。

綜合以上專家意見，進行修改。共剩余題項32題。

接著選取5個具有虛擬學習社區學習經驗的教育技術學專業本科生進行面對面的訪談。訪談問題為：題目設計是否合理；題目描述是夠易懂；是否存在有異議的題目；是否有重復的題目；題目數量是否過多。通過訪談，5位被訪談者均認為量表的設計合理，但在形式上可以更加簡化。

根據以上對量表的修改，形成本測量表，共有題項32題，如表3。

2.評價量表的預測

(1)預測的實施。本次預測選擇的對象為具有虛擬學習社區學習經驗的大學生。本次預測共發放問卷120份，回收113份，回收率94.16%，其中有效問卷109份，無效問卷4份，有效率96.33%。

(2)預測結果分析。本研究采用臨界比分析法對量表題項的區分度進行項目分析。獨立樣本T檢驗處理的結果顯示，預測量表的所有測量題項都具有極其顯著的鑒別度，都可以保留下來作為正式量表題項。

表3 虛擬學習社區學習有效性評價預測量表

?量表的效度分析。由于虛擬學習社區的學習有效性評價框架和評價量表在設計之初已經征求了4位專家的意見，并根據專家的反饋意見對量表進行了修改，因此可以保證本評價量表有較好的內容效度。

為測量量表的結構效度，對量表各題項的相關系數矩陣進行統計分析，將相關系數均值小于0.3的題項4、13、20、29、32等5個題項刪除，剩余27題，實現了變量的濃縮，使量表結構更緊湊。然后對剩余的27道題項進行因子分析檢驗(見表4)，得到Bartlett’s值=1315.133，P=0.000<0.001，表明量表的相關系數矩陣不是單位矩陣，可以進行因子分析。此外，KMO值=0.781，比較接近0.8，表明比較適合用因子分析法進行結構效度分析。

表4 量表的KMO 和 Bartlett 的檢驗

按照特征根大于1的原則提取公共因子，共得到9個因子，累計貢獻率達到68.751%。一般來說累計方差達到60%以上就有良好的解釋度，所以說明這9個公共因子具有良好的解釋度，基本反映了量表的設計結構，證明該量表具有較高的結構效度。各因子的特征根、貢獻率及累計貢獻率結果詳見表5。

?量表的信度分析。本研究以Cronbach.5alpha系數作為問卷的內部一致性為信度指標。通過SPSS18.0對量表的總體信度和各維度的信度進行了可靠性分析。結果顯示Cronbach.5alpha=0.864(見表6)，信度較高。各維度α值均在0.7以上，說明本量表的各個測量項目之間的內在一致性程度很高，量表的信度達到了理想狀態。

表5 量表因子分析的總方差解釋結果

注：提取方法為主成份分析。

表6 各指標的信度分析

通過對預測結果的分析，刪除預測量表中的題項4、13、20、29、32，將剩余題項組合成正式的評價量表。

五、評價案例的分析

高校虛擬學習社區學習有效性評價量表的開發是以評價學習有效性為目標的，在經歷試測和修改之后，正式評價量表具有較高的信效度。本文選擇的案例是輔助高校教學的“教育技術專業英語”學習社區。該社區是江蘇某高校在基于“教育技術專業英語”面授課程的基礎上創建的，主要用于課程的課上與課下的學習資源的共享、學習任務的發布、學習者之間的交流與協作。該課程的學習者是江蘇某高校教育技術學專業大二和大三的在讀本科生。

1.評價的實施

對“教育技術專業英語”課程的兩個班級的學習者進行了集中式的紙質問卷調查，收集數據并對數據進行相關處理。調查共發放問卷101份(兩個班分別49份、52份)，共回收問卷93份，回收率為92.1%，其中有效問卷90份，有效率96.8%。采用Microsoft Excel和SPSS 18.0對有效數據進行數據處理。

2.結果分析

(1)各維度與學習有效性的相關性分析。學習有效性評價是學習者對自身利用虛擬學習社區進行學習的過程與結果的評價，評價量表中設置了5個選項，分別是非常不同意、不同意、一般、同意、非常同意。通過對4個一級指標與學習有效性的相關性分析可以看出(見表7)，4個維度與學習有效性存在著正相關，這說明學習者對項目表述的行為觀點越滿意，則學習者的學習有效性越高，由于學習者的態度是由“非常不同意到非常同意”，且分別被定義為“1-5分”，所以學習者得分的均值如果1-2分說明學習者的學習有效性較差；2-3分說明學習有效性一般，處及格水平；3-4分表示學習有效性良好；4-5分說明學習有效性極好。

表7 各維度與學習有效性相關性分析

**. 在 .01 水平(雙側)上顯著相關。

(2)學習有效性的描述性分析。通過對90份樣本數據進行統計分析，得出學習者對各指標項選擇結果所在的百分比以及各指標的平均分和二級指標、一級指標的平均分、學習有效性的總平均分。根據上面得出的評價等級，對學習有效性的平均得分進行分析。結果如表8。

表8 教育技術專業英語課程學習有效性評價結果

從學習目標的平均得分來看，學習者對自己完成學習目標的態度是肯定的。根據學習有效性的評分標準，學習目標平均得分3.52分，說明學習者能夠較好地完成學習目標，尤其是在學科知識的掌握和協作學習方面的能力得到了明顯的提高，但學習者的信息獲取與篩選、批判性思維，以及學習興趣方面的得分均低于3.5，這說明該社區在提高學習者的信息素養和批判性思維方面還有待提高，在提高學習者對虛擬學習社區的學習興趣方面還需要做得更好。

交互行為的平均得分3.41，說明該社區的交互水平良好，交互次數上表現一般。交互深度中5個項目的設計是按照知識建構的水平設計的，DE1-DE5分別表示知識建構層次的5個等級，從平均得分可以明顯看出學習者對知識建構的水平由淺層次向深層次的得分呈現遞減，這說明學習者的深度互動水平不高。

學習衍生品的平均得分較低，處于一般水平，這可能與課程的性質有關。該社區的課程是教育技術專業英語，課程主要學習內容是一些專業英語詞匯和英語翻譯方法，學習衍生品得分不高是與課程的性質相符的。

學習者對社區學習的滿意度平均得分3.61分，說明學習者對該社區的學習還是比較滿意的。學習者的社區存在滿意度得分較高，說明學習元平臺有良好的社區氛圍，學習者能得到社區認同和自我認同。

筆者又對回收的90份問卷的結果分別求平均值，得到每份數據的平均得分(見圖2)，其中最低分為2.62，最高分為4.59；得分在2-3分之間的有10名學習者，占總人數的11.11%；得分在3-4分之間的有76名學習者，占總人數的82.22%；得分在4-5分之間的有6名學習者，占總人數的6.67%。該社區中學習者在虛擬學習社區內的學習有效性達到良好水平的占總人數的88.89%，說明教育技術專業英語課程學習社區整體學習有效性良好。

圖2 學習有效性整體評價

3.學習有效性的客觀數據分析

評價量表的結果是學習者對社區學習有效性的主觀評價，為了驗證評價工具的科學性，并使學習有效性評價更加客觀、合理、可信，筆者對學習者的課程成績和社區內的數據進行分析。

(1)學習成績分析。該課程的學習成績由平時成績和期末考試成績組成，分別占總成績的30%、70%。期末考試成績是學習者的卷面得分成績，指學習者對課程知識的掌握情況，對期末成績求平均值，平均得分84.56，處于良好水平。參考表8可知，學習者在“掌握學科知識”題項的平均得分為3.63，基本處于良好水平，略低于考試成績。說明這有可能與期末考試的開卷考試有關，學習者在考試中可以通過詞典等材料獲取信息，但是學習者自身對詞匯的掌握并沒有達到相應水平，導致學習者的自我評價與期末考試卷面成績之間存在誤差。

(2)交互數據分析。筆者選擇教育技術專業英語課程實施過程中，社區內形成的交互數據作為數據來源。將該社區的社區成員分為13個小組，包括12個學生組和一個教師組，任課教師自成一組。社區內的交互為學習小組內部與學習小組之間的交互以及學習小組與教師的交互。

?交互行為的數量分析。通過對社區內帖子的數量以及評論的數量進行統計分析(如表9)，得出以下結論。在本次課程的交互過程中，學生主要集中于組內討論，組間討論開展的情況并不十分理想。除去任課教師外，小組的自評和自評百分比在60%以上，評他和他評百分比只有30%左右，該社區內部的組內交互的次數要高于組間交互的次數，總體交互次數處于良好水平，這與本量表中學習者的交互頻度的結果是相一致的。

表9 學習小組被評論情況

?交互內容分析。對交互內容的分析，本研究選擇Gunawardena知識建構分析模型(如表10)。樣本選擇該社區后臺形成的交互數據，包括評論、回復、批注、帖子，共有539條信息，由于Gunawardena分析模型的分析單位為有明確指向意義的句子，為使每一個句子只有一個明確意義，將信息共拆分為544條信息。

筆者和團隊成員以表10中的分類方法為基礎，進行編碼者信度測試。根據歸類一致性指數測試公式CA=2@S/(T1+T2)，計算得出本次編碼的歸類一致性指數，最后測得編碼的歸類一致性指數為81.99%。然后對544條分析單位進行基于Gunawardena分析模型的分析。

表10 Gunawardena(1995)知識建構分析模型

從表11可知，學習者知識建構過程主要集中在第一階段、第二階段和第三階段，且每一個階段所占的比例相差不多(其中，第一階段即信息和觀點的分享階段占45.94%，第二階段即發現和分析不一致以深化認識階段占47.33%，第三階段即意義建構群體協商達成一致階段占32.95%)。內容分析得出的結論與評價量表的結論基本一致，學習者在知識建構的各階段的平均得分遞減。但量表評價的結果顯示仍有少部分人認為可以做到第四和第五個階段(新知識的檢驗和協商形成新的知識)，相比來說，學習者對自我知識建構水平的評價存在一定偏差。

表11 Gunawardena 分析數據表

六、總結與啟示

本次研究編制了高校虛擬學習社區的學習有效性評價量表，預測結果顯示，量表具有較高的信效度。通過應用評價量表對教育技術專業英語課程學習社區的學習有效性進行實踐檢驗，可知該評價量表能夠對虛擬學習社區的學習有效性進行有效評價，且評價結果與客觀數據比較一致。但由于量表的評價對象是學習者，易產生因學習者自我認識過高或過低而導致的偏差。因此，對學習有效性的評價要把握：(1)主觀與客觀相結合的原則，不能僅從學習者主觀的態度入手，要與客觀數據相結合；(2)過程與結果相結合的原則，考試成績不能作為評判有效學習的標準，要結合學習者在學習過程中的進步和發展。

本研究的不足之處在于，評價案例課程已經結束，學習者對學習效果的評價是否模糊，甚至遺忘，都能影響量表的評價結果。另外，評價量表目前僅應用于教育技術專業英語課程學習社區，對其他學科、其他社區是否適用還有待進一步的驗證。

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責任編輯 張軍濤

On Assessment of Learning Effectiveness in University Virtual Learning Community

HUIZhen，WANGLi-xia,CAIYing-ge

/Xi'anPolytechnicUniversity

Virtual learning community is widely used in the colleges and universities teaching, while how to evaluate the effectiveness of the learning community is an important problem to be solved at present. Based on the analysis of learning effectiveness evaluation and combined with the existing network learning evaluation researches, an effectiveness evaluation system of virtual learning community learning is constructed containing four first-class indicators, namely learning goals, interaction behavior, learning derivatives, and the degree of community learning satisfaction, and nine second-class indicators. Based on the evaluation system, an effectiveness evaluation scale of virtual learning community is established. Then a case study is conducted in English learning community of Education Technology Major. The study shows that the evaluation result is consistent with the objective data; the assessment scale can realize the effectiveness evaluation of the virtual learning community.

virtual learning communities; learning effectiveness; evaluation

惠震，西安工程大學網絡管理中心助理工程師，理學碩士，主要從事教育技術理論基礎與實踐研究。(huizhen@xpu.edu.cn)

西安工程大學哲學社會科學研究項目“面向智慧教育的高校教學過程管理研究”(2015ZXSK21)

G420 ∶G642.0

A

2095-6576(2015)05-0035-10

2015-05-30