國際遠程教育領域相關性研究應用圖景
——基于國際遠程教育學術期刊的質性元分析

□馮曉英　劉月　宋瓊　張艷霞

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國際遠程教育領域相關性研究應用圖景
——基于國際遠程教育學術期刊的質性元分析

□馮曉英劉月宋瓊張艷霞

摘要：隨著大量教學理論的提出及新興技術的應用，遠程教育中的教學元素越發(fā)多樣化與復雜化。采用科學有效的方法與技術進行相關性研究將有助于我們了解這些要素之間以及要素與在線教學之間的相關關系，可以為遠程教育的研究者和實踐者學習分析和教育數(shù)據(jù)挖掘提供借鑒和參考。為了探究國際遠程教育領域相關性研究的方法技術以及研究領域，研究者選擇近十年內國際遠程教育領域9本英語期刊中的181篇相關性研究論文，采用文獻計量法和質性元分析方法，對各期刊的論文刊載情況、研究主題、數(shù)據(jù)收集與分析方法等方面進行了分析和比較，由此發(fā)現(xiàn)，國際遠程教育領域相關性研究論文數(shù)量從2009年開始穩(wěn)定增加，多以自變量和因變量都確定的研究為主。研究主要采用問卷調查和內容分析的方法對“學習者特征”、“互動反饋”和“技術與媒體”的微觀領域進行分析，并采用相關分析、方差分析與回歸分析進行了數(shù)據(jù)分析。目前相關性研究在遠程教育領域的應用主要是微觀的、教學的層面，學習分析正在成為相關性研究新的應用領域。

關鍵詞：遠程教育；相關性研究；學習分析；質性元分析

一、問題提出

教育研究是為了發(fā)現(xiàn)或確立教育中有效的事實以及事實之間有價值的關系，而采取的周密的、有系統(tǒng)性的調查（Charles，1998）。教育研究中非常重要的一種研究類型——相關性研究，就是為了發(fā)現(xiàn)或確立事實之間有價值的關系。相關性研究的目的是發(fā)現(xiàn)兩個或多個變量之間的相關性。在教育領域中，研究者試圖通過相關性研究找出具有相互關系的教學要素，進而對教學進行解釋、預測或干預。

按照研究的目的，教育研究可以分為四類：描述研究、解釋研究、預測研究、干預研究（Gall et al，2007）。在遠程教育領域，相關性研究主要用于解釋類研究和預測類研究。用于解釋的相關性研究幫助我們理解一些教育要素與事實之間的關系，從而對教育現(xiàn)象和行為進行解釋，最終為改進教學提供依據(jù)。例如，探討教學交互與學習動機之間的關系或者遠程教育中學習成績與滿意度的影響因素等。用于預測的相關性研究則幫助我們根據(jù)已知的變量預測另一變量的情況，從而確定是否可以通過某一時間點收集的信息，預測以后某一時刻的行為或事件。例如，通過相關性研究預測具有哪種學習特征的遠程學習者更易于獲得成功。

相關性研究是一種典型的定量研究，其研究過程嚴格遵循杜威的定量研究過程：（1）確定研究問題；（2）建立研究假設；（3）收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)；（4）形成研究結論；（5）使用結論驗證或拒絕假設（杜威，1938）。在相關性研究中，首要的一步是確定研究變量，即確定哪些變量是所研究的特征或行為方式的重要決定因素（Gall et al.，2007）。根據(jù)變量的確定情況，遠程教育領域中的相關性研究可以分為三種類型：（1）自變量、因變量均確定的相關性研究，如：社會性交互對遠程學習者意義建構的影響。（2）自變量已確定的相關性研究，如：情緒在在線教學中的作用。（3）因變量已確定的相關性研究，如：影響遠程學習中問題解決的因素。

隨著大量教學理論的提出及新興技術在遠程教育教學中的應用，遠程教育中的教學元素越發(fā)的多元化、復雜化。與傳統(tǒng)教育相比，遠程教育是更加復雜的教育系統(tǒng)。各種元素之間的相互聯(lián)系、相互作用對遠程教育領域的教育目標起著直接或間接的制約作用。了解這些要素與在線教學之間的關系以及各要素間的相關關系，為遠程教育領域的研究者和實踐者發(fā)現(xiàn)規(guī)律、解釋現(xiàn)象、設計干預、改進教學提供了依據(jù)和可能。因此，長期以來，相關性研究被廣泛應用在宏觀、中觀和微觀的遠程教育問題研究上，包括社會層面、機構和系統(tǒng)層面、課程層面、教學層面等。特別是隨著學習分析和教育數(shù)據(jù)挖掘領域的興起，相關性研究被普遍應用于驗證教學要素與學習行為之間的相關性，以及構建教學要素與學習行為之間的學習分析模型。

那么，研究者應當如何科學、有效地應用和開展相關性研究呢？相關性研究適合于解決哪些問題？開展相關性研究時有哪些關鍵方法和技術，來保證研究的可信度和有效性？針對以上問題，本研究采用文獻計量法和質性元分析的方法，重點從研究方法的角度，對近十年內國際遠程教育領域9本英文期刊中的相關性研究論文進行了分析，以期為國內學者開展相關性研究提供借鑒和參考。

二、研究設計

1.研究樣本的選擇

本研究采用立意抽樣的方法。綜合考慮樣本的權威性及全面性，本研究將研究樣本確定為國際遠程教育領域最有影響力的9本英文期刊，分別是：《American Journal of Distance Education》、《British Journal of Educational Technology》、《Distance Education》、《Interactive Learning Environment》、《International Review of Research in Open and Distance Learning》、《Journal of Distance Education》、《Journal of Online Learning and Teaching》、《Open Learning》、《Internet and Higher Education》。研究者對上述9本期刊中2005-2014年間的全部相關性研究論文進行逐一篩選，篩選標準為：（1）遠程教育領域（包括混合教育）；（2）關注高等教育階段；（3）實證研究。作者根據(jù)篩選標準對所選期刊中文章進行了篩選，最終得到181篇遠程教育領域相關性研究論文，具體分布如表1所示。

表1　研究樣本分布情況

2.編碼框架與一致性

本文針對以下維度對樣本進行了分析：（1）不同期刊中，相關性研究論文的刊載情況；（2）相關性研究論文隨著時間的變化情況；（3）第一作者國別的分布情況；（4）研究主題的分布情況；（5）三類相關性研究論文的分布情況；（6）相關性研究中主要采用的數(shù)據(jù)收集方法；（7）相關性研究中的數(shù)據(jù)分析方法。

其中對文章主題的分析以張偉遠（1999）歸納的20類遠程教育領域研究主題為基礎，但由于相關性研究為實證研究，主要關注的遠程教育領域微觀教學層面，其研究內容并不會覆蓋到所有的主題，因此在統(tǒng)計過程中，研究者根據(jù)實際編碼情況對研究主題進行了刪減和修改，最終確定了13個傳統(tǒng)研究領域和1個新興研究領域。13個傳統(tǒng)研究領域為：學習者特征、互動與反饋、技術與媒體在教育中的應用、教學設計與課程開發(fā)、學生支持服務、學習材料的設計與發(fā)展、管理與規(guī)劃、教學與學習模式的研究、文化與傳統(tǒng)、學科教育、學習環(huán)境、教師特征、質量保證。新興研究領域為學習分析，它是利用數(shù)據(jù)挖掘技術挖掘學習者產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和分析模型探究信息和社會的聯(lián)系，并且對學習作出預測和建議（Simens，2010）。

數(shù)據(jù)收集方法與數(shù)據(jù)分析方法以文獻中采用的方法為準，最終確定數(shù)據(jù)收集的方法有：問卷調查法、內容分析法、測驗法、數(shù)據(jù)庫、訪談法、自我報告法、文獻計量法。數(shù)據(jù)分析方法有相關分析、方差分析、T檢驗、回歸分析、卡方檢驗等22種。

本研究對論文的編碼由兩位編碼員完成。兩位編碼員在充分理解編框架及編碼規(guī)則后采取背對背編碼，統(tǒng)計其編碼一致性為80%。然后兩位編碼員對不一致內容進行討論確認后，修訂編碼結果。

三、研究結果

1.不同期刊中相關性研究論文數(shù)量分布情況

通過對9本期刊中相關性研究論文的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，不同期刊中對相關性研究論文的刊載情況有一定的差異（如圖1所示）。《Internet and Higher Education》中刊載相關性研究論文最多，占該刊10年間刊載文章總量的10.46%，其次是《American Journal of Distance Education》，刊載的相關性研究論文占此期刊文章總量的7.87%?？d相關性研究論文相對較多的還有《British Journal of Educational Technology》和《Interactive Learning Environment》，相關性研究論文分別為6.27%、5.43%?？d相關性研究論文較少對的期刊為《Open Learning》、《Journal of Online Learning and Teaching》和《Journal of Distance Education》，相關性研究論文數(shù)量占各自期刊中文章總量的2.49%、3.90%、3.97%。

圖1　各類期刊中相關性研究論文的占有比例

2.相關性研究論文隨著時間的變化

分析結果顯示，在2005-2014的十年間，相關性研究論文隨著時間的變化整體呈現(xiàn)上升趨勢（如圖2所示）。通過分析相關性研究論文占期刊文章總量的百分比情況，可知在2005-2009的五年間，相關性研究論文數(shù)量隨時間波動的情況比較明顯，均呈先增長、后回落的趨勢。自2009年開始，相關性研究文章數(shù)量的發(fā)展趨于穩(wěn)定，總體呈逐步上升的趨勢。

圖2　相關性研究論文在期刊總量中所占比例隨時間變化情況

3.作者分布情況

對論文第一作者進行分析發(fā)現(xiàn)，所有文章中第一作者來源最多的國家為美國，占樣本總量的48.62%，其次是來自中國（含臺灣和香港地區(qū)），占樣本總量的13.26%。第一作者所在地排在前五位的還有澳大利亞（4.97%）、荷蘭（4.42%）、加拿大（4.42%）。其中在第一作者來自中國的24篇文章中，有18篇文章的第一作者來自中國臺灣、3篇文章的第一作者來自中國香港。

4.研究變量的分類情況

相關性研究是用來探討兩個或多個變量之間的關聯(lián)程度，因此本文對所選文章的變量確定情況進行了統(tǒng)計分析。結果顯示：自變量和因變量均已確定的相關性研究比例最大，占樣本總量的78.45%，其次是探討影響教學元素的影響因素的研究，即確定因變量的相關性研究，占樣本總量的14.92%。確定自變量的文章相對較少，占樣本總量的6.63%。

5.研究主題的分布情況

對研究主題的分布情況如表2所示，可知遠程教育領域中相關性研究主要關注的是學習者特征（45.86%），以及“互動與反饋”（12.15%）、“技術與媒體在教育中的應用”（11.60%）、“教學設計與課程開發(fā)”（8.84%）、“學生支持服務”（7.73%）、“學習材料的設計與發(fā)展”（5.52%）。相對而言，“質量保證”、“教師特征”、“學習環(huán)境”這三個主題的文章較少。

表2　研究主題的分布情況

（1）學習者特征

學習者特征是相關性研究中的基本研究主題，大量的研究者圍繞學習者特征探討了遠程教育領域中存在的相關關系。學習者特征包括了學習者人口統(tǒng)計學特征、學習者心理特征、學習行為。如在學習者人口統(tǒng)計學特征方面，Lin和Overbaugh（2009）應用相關性研究討論了學習者年齡與對基于計算機媒體的交流模式（同步與異步）的偏好之間的關系。Ashong和Commander（2012）探討了不同種族和性別的學生對在線學習的看法。MacCann （2006）則是探討了年齡、社會經(jīng)濟狀態(tài)與測試模式之間的相互影響。

國外研究者應用相關性研究對學習者特征探討最多的為學習者心理特征，包括學習動機、學習風格、自我效能感、學習滿意度、自主學習能力等。大量的相關性研究探討了學習風格與在線學習要素之間的關系，例如：學習風格與應用在線學習材料的態(tài)度之間的關系、學習風格對基于計算機的批判性討論過程的影響、學習風格對課程傳遞方式偏好和學習結果的影響（Jeong & Lee，2008；Bolliger & Supanakorn，2011；Zacharis，2011）。通過相關性研究，研究者還發(fā)現(xiàn)，學習者的學習動機與學習中多個要素相關，如學習動機會對學習者參與在線異步討論的過程產(chǎn)生影響（Xie & Ke 2011）；自主學習與學習結果相關，如Barnard等（2008）在其研究中探討了自主學習行為與學習結果的關系。研究者還探討了學生滿意度和在線學習與認知負荷的關系（Bradford，2011），情緒與自主學習行為之間的關系（Artino & Jones，2012）。Lazonder （2005）則探討了學習在線協(xié)作情況對網(wǎng)絡搜索策略的影響。

也有一些研究中并不是單一研究某一個學習者特征，而是從多個角度研究學習者的學習情況。例如Sun和Rueda（2012）探討了學生興趣、自我效能、自主學習能力對學習投入的影響。Joo （2014）探討了自主學習、學習流、學習滿意度與學習毅力幾個要素之間的相互關系。

（2）互動與反饋

遠程教育中由于教與學的時空分離，教學過程中的交互與反饋一直是研究者和實踐者關注的熱點。大量的交互研究都是基于穆爾的交互分類，即按照交互對象，將在線交互分為：學生與學生之間的交互、學生與教師之間的交互、學生與學習資源之間的交互。近十年來，國際學者應用相關性研究圍繞遠程教育中的交互與反饋開展了大量的研究。其中一個熱點是遠程教育中交互的作用和影響。大量研究證明，遠程教育中交互對學習結果、意義建構、認知情況有所影響（O'Leary & Quinlan Jr，2007；Godwin et al.，2008；Timmers et al.，2008；Yang et al.，2010；Zha & Ottendorfer，2011；Casta?o Mu?oz et al.，2014）。研究還表明，交互不僅對學習結果產(chǎn)生直接影響，也會對遠程學習中的關鍵要素產(chǎn)生影響。例如，有研究發(fā)現(xiàn)，師生之間的交互與學習滿意度相關（O'Leary & Quinlan Jr，2007），交互協(xié)作可提升學習者對團體的認同感（Park & Seo，2013），社會性交互會促進學生的學習投入（Lu & Churchill，2014），同伴的協(xié)作交互對學習者動機和持續(xù)學習有所影響（Poellhuber & Chomienne，2007；Shin & Dickson，2010）。

隨著學習分析研究的興起，越來越多的學者應用相關性研究，探究交互行為對在線學習的影響，以及教學設計對在線交互的影響等。例如，Davie 和Graff（2005）探討了學生的在線交互頻次對學習結果的影響；Jeong和Frazier（2008）研究了發(fā)帖時間對討論內容層次的影響。Bradley等（2008）從在線討論的內容角度出發(fā)，研究論壇中問題類型對在線討論的數(shù)量和質量的影響。Flowers和Cotton等（2007）研究了交互策略對遠程教學的影響。

（3）技術與媒體在教育中的應用

針對技術與媒體在遠程教育中應用的相關性研究目前主要有兩個關注點。一個關注點是技術與媒體在教育中應用的影響因素。例如一些學者探討了影響學生使用學習系統(tǒng)的因素（Abbad et al.，2009；Yu & Yu，2010；Nasser et al.，2011）。

另一個關注點是探討技術與媒體在促進遠程教學與學習方面的作用。一些學者通過相關性研究探究和驗證了技術媒體的應用對遠程教學結果的影響。例如Vogel-Walcutt等（2010）探討了媒體的形式對知識獲取和學習效率的影響。Meiselwitz和Sadera（2008）探討了在線學習環(huán)境的可用性和學習結果之間的關系。Hwang等（2011）探討了即時通訊技術對學生團體和學習成就的影響。研究還發(fā)現(xiàn)，技術媒體的使用對遠程學習的一些關鍵要素有影響。例如Hodge等（2009）的研究證明了基于網(wǎng)絡的作業(yè)工具對學生動機、策略、學習認知的影響。Kert和Kurt（2012）的研究證明了電子支持系統(tǒng)對自主學習技能的影響。還有部分研究探討了技術與媒體對學生學習行為的影響，例如Hrastinski （2006）討論同步交流工具對學習者參與在線小組協(xié)作學習有所影響；Liu等（2013）的研究中討論了推薦系統(tǒng)對學生搜索行為和策略的影響。

（4）教學設計與課程開發(fā)

教學設計與課程開發(fā)領域，研究者主要應用相關性研究探究遠程教育教學設計中的關鍵要素，如教學策略設計、學習活動設計、學習任務設計等，與學習結果之間的關系。例如，一些學者探討了教學策略與學習動機、學習結果、在線討論質量之間的關系

（Kanuka et al.，2007；Chang et al.，2010；Yen et al.，

2012）。Abedin等（2012）的研究中討論了學習任務的類型與學習結果之間的關系。Cameron等（2009）探討了社會性任務與社區(qū)歸屬感之間的關系。Paulus （2005）討論了學習任務類型對學生選擇協(xié)作方式的影響。Pittenge和Doering（2010）則發(fā)現(xiàn)，遠程教學中的激勵設計會提高學習者的完成率。

（5）學生支持服務

學生支持服務也是相關性研究的熱點主題之一，其中主要的研究內容為教師的各種干預、支持措施對學生學習的影響。如學生支持對學生狀態(tài)的影響，包括學生的滿意度、臨場感、學習投入、學習動機等（Choi & Johnson，2005；Han，2013；Draus et al.，2014）；對學生學習結果的影響，如學生學習成績、學生討論的質量、學生學習的保持率（Nichols，2010；Pulford，2011；Tladi，2013；Murphy et al.，2014）。探討學生對學生支持服務的態(tài)度也是研究者關注的熱點之一，如Lee（2011）的研究討論了學生對學生支持的認知。

（6）學習材料的設計與開發(fā)

在遠程教育領域中，學習者主要通過學習材料進行獨立學習或協(xié)作學習，因此遠程學習材料與學習資源的設計與開發(fā)是遠程教育中的一個重要環(huán)節(jié)。圍繞遠程學習材料與資源的設計開發(fā)，相關性研究主要關注兩個方面：一方面是不同類型學習材料對遠程學習的影響。大量研究關注于視頻材料的設計，如Choi和Johnson（2007）討論了基于問題的視頻指導對學生滿意度、理解力、保留率的影響；Verleur等（2007）討論了引發(fā)學生情緒的視頻對問題解決活動的影響；Verleur等（2011）研究了視聽資源的設計對遠程教育的影響。此外，教育游戲與在線學習的關系也是國外研究者關注的熱點，如Gerber和Scott（2011）探討了游戲與批判性思維之間的關系；Siewiorek等（2013）的研究證明了計算機模擬游戲影響學習者對領導方式的看法；Huang等（2013）的研究討論了教育游戲的特點與動機和認知投入之間的關系。

另一方面是學習資源的特征對遠程學習的影響，例如，網(wǎng)絡資源的開放性對學習者使用信息系統(tǒng)意圖的影響（Hsu et al.，2012）；信息的有效性對學生獲取信息的影響（Shen et al.，2013）；學習材料的模式對學習結果、學生自主學習、學習動機、內容焦慮情況的影響（Eden & Eshet-Alkalai，2013；Rockinson-Szapkiw et al，2013）等。

（7）學習分析

近年來隨著學習分析成為遠程教育領域的熱點，越來越多的學者采用相關性研究開展學習分析領域的研究，主要的關注點有以下幾方面。

學習者特征。研究者多采用相關性研究探討學習者的人口統(tǒng)計學特征、心理特征等對在線學習行為的影響。例如，Xie（2011）探討了動機和同伴反饋對學習者在線行為的影響，研究發(fā)現(xiàn)可通過動機和同伴反饋預測學習者在線討論中的發(fā)帖行為。

交互。研究者主要關注學習者的交互行為對其學習結果的影響，包括學習成績、知識的意義建構、課程完成率等。例如Davies和Graff（2005）的研究探討了在線討論對學習結果的影響，結果證明：在線交互頻率對成績較好的學生并沒有顯著的影響，但是對成績較差的學生影響顯著。Yang等（2010）探討了社會交互對意義建構的影響。Zimmerman（2012）的研究則關注了學生-內容之間的交互與學生成績之間的關系。

學生支持服務。學生支持服務也是此類研究的一個熱點，一些研究者基于學習分析的思路采用相關性研究對學習支持服務的有效性進行了驗證。例如，Kim和Kim（2008）探討了學習支持（工具支持和導師支持）對學習者共享心理模型和協(xié)同行為的影響。Draus等（2014）探討了教師生成的視頻內容對學生的滿意度和參與度的影響。Murphy等（2014）探討了教師干預對學生討論質量和頻率的影響。

技術與媒體的應用。還有一些研究者從學習分析視角，采用相關性研究來探討技術和媒體在遠程教育中的應用效果和影響因素。例如，Nasser等（2011）從學習分析的視角討論了影響學習者應用學習管理系統(tǒng)的因素。Liu等（2013）探討了推薦系統(tǒng)對不同學習者的搜索行為和搜索策略的影響。

6.數(shù)據(jù)收集方法

相關性研究需要收集量化的數(shù)據(jù)，定量研究中常用的數(shù)據(jù)收集方法被普遍應用到相關性研究。如表3所示，總的來看，相關性研究中采用問卷調查收集數(shù)據(jù)的研究案例最多，占樣本總量的77.35%。其次是采用內容分析法（17.13%）、測驗法（15.47%）進行數(shù)據(jù)收集。此外，近十年的相關性研究中，通過網(wǎng)絡平臺的數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)收集的研究案例也越來越多，共21篇，占樣本總量的11.60%。

表3　研究中數(shù)據(jù)收集方法

7.數(shù)據(jù)分析方法

（1）數(shù)據(jù)分析方法

本研究的181篇文章樣本中所用到的數(shù)據(jù)分析方法共有22種之多。表4列出了除平均數(shù)、標準差等基本統(tǒng)計外應用次數(shù)排在前五位的數(shù)據(jù)分析方法，分別是相關分析（35.91%）、方差分析（32.04%）、T檢驗（27.62%）、回歸分析（24.86%）、卡方檢驗（18.23%）。相關性研究中探究變量之間的相關性主要有兩種數(shù)據(jù)分析的思路。第一種思路是直接考察變量的相關度，采用的數(shù)據(jù)分析方法主要有相關分析、回歸分析。第二種思路是通過檢驗差異性來間接考察變量的相關度，常用方法有方差分析、T檢驗、卡方檢驗等。

表4　研究使用的主要數(shù)據(jù)分析方法

第一，相關分析。相關分析用于描述兩變量之間關系的密切程度，它反映的是當控制了其中一個變量的取值后，另一個變量的變異程度（梁彥冰，2010）。在研究中，常利用相關系數(shù)定量描述兩個變量之間線性關系的緊密程度。在遠程教育領域，可通過相關分析探討教育要素的關系，如學習動機與學習結果之間的關系、性別與學習風格、媒體類型與學習者滿意度之間的關系等等（梁彥冰，2010）。相關分析對數(shù)據(jù)的要求較低，既可以是連續(xù)數(shù)據(jù)，也可以離散數(shù)據(jù)。相關分析的結果主要通過相關系數(shù)呈現(xiàn)，常用r表示，r的絕對值越大，表示相關程度越強。例如，Reio和Crim（2013）在研究學生特征變量與參與在線課程之間的相關性時采用相關分析方法，探討年齡、性別、在線學習經(jīng)驗、動機與參與課程意愿之間的關系，得出年齡與參與在線課程的意愿成正相關，但相關性較弱（r= 0.13，p=0.02）；在線課程經(jīng)驗與參與在線課程的意愿的相關性與年齡相比較強（r=0.30，p＜0.001）；喜歡在線的方便性、享受在線交互與參與在線課程的意愿呈正相關（r=0.36，p＜0.001；r= 0.19，p＜0.001）；只有通過在線方式提供與參與在線課程的意愿呈負相關（r =-0.21，p＜0.001）。

第二，回歸分析。在遠程教育研究中，回歸分析是探討變量間數(shù)量關系的一種常用統(tǒng)計方法。它通過變量間的數(shù)學模型對變量進行預測和控制。回歸分析與相關分析存在共同的起點，即確定變量之間是否存在關系。二者不同的是，相關分析著重檢驗變量之間關系的密切程度，而回歸分析則是確定變量之間數(shù)量關系的可能形式（張厚粲，2003）。如在探討影響學生接受移動學習的因素時，不同因素對學習者使用移動學習的意愿的影響是不同的，這種情況則可通過回歸分析，觀察各變量對學習者接受移動學習意愿的影響情況。在相關性研究中，當研究者不僅需要探討具有相關性的變量，更需要討論不同變量間的影響程度時，則采用回歸分析。如Artino和Jones（2012）在探討成就情緒與自主學習策略之間的關系時采用回歸分析的方法，對通過問卷調查法獲得有關情緒和自我調節(jié)策略的數(shù)據(jù)進行了分析，分析結果顯示：針對Elaboration的最終模型具有統(tǒng)計學上的顯著意義，可解釋34%的變量。

第三，方差分析。方差分析是檢驗兩個或多個樣本均數(shù)間差異的顯著性，即通過分析實驗數(shù)據(jù)中不同來源的變異對總變異的貢獻大小，確定自變量是否對因變量有重要影響。如Arbaugh等（2010）在研究學科差異對臨場感的影響時，采用方差分析的方法探討來自不同學科的學生的臨場感是否存在差異，結果顯示來自不同學科的學生的教學臨場感、社會臨場感、認知臨場感均有顯著差異。

第四，T檢驗。T檢驗與方差分析的目的類似，均是檢驗平均數(shù)差異的顯著性檢驗。不同的是方差分析多用于檢驗多個樣本均數(shù)間差異的顯著性，而T檢驗主要用來檢驗兩個樣本均數(shù)間差異的顯著性。同時T檢驗是在總體正態(tài)分布、總體方差未知時，用來檢驗差異的。如Kim和Kim（2010）在研究屏幕尺寸對單詞學習的影響時，采用T檢驗討論使用不同的教學材料時學習者的單詞學習情況的差異，結果顯示二者并無明顯差異。Richardson和Newby（2006）在研究學生認知投入在在線學習中的作用時，采用T檢驗探討不同性別的學生在學習動機方面是否存在差異，結果顯示存在顯著差異。

第五，卡方檢驗?？ǚ綑z驗是用來檢驗樣本觀測次數(shù)（或百分比）與理論或總體次數(shù)（或百分比）的差異性?？捎脕硖接憙蓚€或兩個以上因素各種分類之間是否有關聯(lián)或是否具有獨立性的問題。如Zacharis（2011）在研究學生學習風格對其學生網(wǎng)絡課程學習偏好的影響時，采用卡方檢驗討論不同學習風格的學生對教學環(huán)境的選擇情況，結果顯示沒有明顯差異，說明學生的學習風格并不會影響其對教學模式的選擇。

（2）三類相關性研究的數(shù)據(jù)分析方法

根據(jù)自變量和因變量的確定情況，相關性研究可分為三類，三類相關性研究所采用的數(shù)據(jù)分析方法也有所不同。

第一，自變量和因變量都確定的相關性研究。該類研究主要用于探討變量A對變量B的影響或相關。此類研究中主要采用的數(shù)據(jù)分析方法包括相關分析（36.62%）、方差分析（35.21%）、T檢驗（28.17%）和回歸分析（23.24%）。也有一些研究采用了卡方檢驗，占本組文章的16.20%。

第二，自變量確定的相關性研究。該類研究主要用于探討某個變量在遠程教學中的作用或效果。此類研究中應用最多的數(shù)據(jù)分析方法是方差分析，占到了此類研究的50%。此外應用較多的數(shù)據(jù)分析方法還包括：T檢驗（33.33%）、卡方檢驗（25.00%）、相關分析（25.00%）。此類相關性研究中采用較多的還有路徑分析的方法。路徑分析的主要目的是檢驗一個假想的因果模型的準確和可靠程度，測量變量間因果關系的強弱。路徑分析可回答以下問題：模型中兩變量間是否存在相關關系；若存在相關關系，則需進一步研究兩者間是否有因果關系；變量1是直接影響變量2，還是通過中介變量間接影響，或兩種情況都有；直接影響與間接影響兩者的大小如何等。

第三，因變量確定的相關性研究。該類研究通常用于探索對某個教學現(xiàn)象或變量產(chǎn)生影響的關鍵因素。此類相關性研究中采用最多的數(shù)據(jù)分析方法為相關分析和回歸分析，均占到了此類文章的37.04%，其次是因素分析（29.60%）、卡方檢驗（25.93%）。其中，因素分析主要用于對量表工具的效度進行檢驗。

四、結論與啟示

相關性研究是遠程教育研究中一種重要的實證研究類型，用于探討事實之間有價值的關系。特別是隨著學習分析和教育數(shù)據(jù)挖掘的興起，相關性研究在遠程教育領域的應用越來越多。然而分析結果顯示，國內學者在國際核心期刊中發(fā)表此類研究論文數(shù)量很少。本文試圖通過分析國際遠程教育主要英文期刊論文中的相關性研究論文，對國外學者應用相關性研究的研究主題、研究熱點、關鍵技術和方法進行梳理，以期對國內遠程教育領域的研究人員應用和開展相關性研究有所借鑒和啟示。

1.論文刊載與研究主題

分析發(fā)現(xiàn)，2005-2014十年間，遠程教育領域發(fā)表在《British Journal of Educational Technology》雜志的相關性研究論文數(shù)量多，《Internet and Higher Education》刊載的相關性研究論文比例最大。國外遠程教育相關性研究越來越多，但作者大部分來源于美國，國內尤其是大陸地區(qū)作者較少。

在研究主題上，國際遠程教育領域相關性研究主要關注三個主題：（1）學習者特征分析。尤其是學習者心理特征，包括學習動機、學習風格與在線學習要素之間的關系。（2）互動與反饋。主要聚焦于三類交互對在線學習的影響。（3）技術與媒體。包括兩個方面：一方面，關注影響技術與媒體在遠程教育中應用的因素；另一方面，關注技術媒體對遠程學習和教學結果的影響。

2.三類相關性研究：不同的問題和不同的方法

任何一個實證研究為了保證其嚴謹性，必須首先保證研究主題、研究問題、研究類型、研究方法之間的一致性與適切性。按照變量的確定情況，我們將相關性研究分為三類，分別適用于三類不同事實之間的關系問題。這三類相關性研究適用于不同的研究主題，回答不同的研究問題，并適用不同的分析方法。研究者應根據(jù)具體的研究主題進行恰當?shù)倪x擇和設計。

3.相關性研究：從微觀到中觀和宏觀

Saba（2008）基于研究變量在遠程教育系統(tǒng)中所處的層級，將遠程教育研究由宏觀到微觀逐層劃分為：國際層面的研究、社會系統(tǒng)層面的研究、教育系統(tǒng)層面的研究、教學系統(tǒng)層面的研究，以及通信和軟硬件系統(tǒng)層面的研究。本研究對相關性研究所關注的變量和主題的分析發(fā)現(xiàn)，目前相關性研究在遠程教育領域的應用，主要是較為微觀的、教學層面的研究，且?guī)缀鹾w了遠程教育教學系統(tǒng)的各個關鍵要素和環(huán)節(jié)，例如：教學設計、學生支持、媒體應用、交互與反饋、學習者特征。研究者通過相關性研究對遠程教學中各變量和事實關系的探討，有助于更好地揭示遠程教學的規(guī)律，為改善教學服務。而目前對于中觀和宏觀層面的研究，例如遠程教育系統(tǒng)層面或社會層面的研究甚少。這種情況的產(chǎn)生，與國際學者更多關注微觀層面的問題有關。而我國的遠程教育實踐中，除了微觀層面的遠程教學問題需要研究，社會和系統(tǒng)等中觀和宏觀層面也有大量問題和規(guī)律需要研究，其中很多問題都可以應用相關性研究去開展有益的實證性探索。

4.學習分析：相關性研究的應用新前景

最近五年的相關性研究論文中，學習分析領域的研究數(shù)量在逐年遞增。與此同時，相關性研究也成為目前學習分析領域的一種重要研究類型。學習分析領域目前大多也關注在微觀的、遠程教學層面的問題。新媒體聯(lián)盟（NMC）在2011年度的《地平線報告》中指出:“學習分析組合了一系列數(shù)據(jù)收集工具和分析技術，研究學生的投入情況、績效和學習進展情況，以期及時將研究結果用于修訂課程、教學和評估?！保↗ohnson et al.，2012）早期的學習分析工具主要以簡單地可視化呈現(xiàn)學習行為數(shù)據(jù)為主，而隨著學習分析研究與技術的逐步發(fā)展，學習分析工具與應用正在走向更復雜、更有意義的評價、預測或干預，而后者往往需要相應的學習分析模型支持，例如關系挖掘模型、聚類模型等。學習分析領域的很多研究都應用了相關性研究構建學習分析模型。可以預見，學習分析正在成為相關性研究新的應用領域。

參考文獻：

［1］梁彥冰（2010）. SPSS 15.0統(tǒng)計分析與實踐應用寶典［M］.北京:中國鐵道出版社.

［2］張厚粲（2003）.現(xiàn)代心理與教育統(tǒng)計學［M］.北京:北京師范大學出版社.

［3］張偉遠（1999）.中、英、美三國開放與遠程教育研究論文的比較研究［J］.開放教育研究，（Z1）:59-62.

［4］Abbad，M.M.，Morris，D.，& De Nahlik，C.（2009）. Looking Under the Bonnet: Factors Affecting Student Adoption of E-Learning Systems in Jordan［J］. International Review of Research in Open and Distributed Learning，10（2）:239-287.

［5］Abedin，B.，Daneshgar，F(xiàn).，& D'Ambra，J.（2012）. Do Nontask Interactions Matter？The Relationship Between Nontask Sociability of Computer Supported Collaborative Learning and Learning Outcomes［J］. British Journal of Educational Technology，43（3）:385-397.

［6］Akyol，Z.，Vaughan，N.，& Garrison，D. R.（2011）. The Impact of Course Duration on the Development of a Community of Inquiry［J］. Interactive Learning Environments，19（19）: 231-246.

［7］Artino，A. R.，& Jones，K. D.（2012）. Exploring the Complex Relations Between Achievement Emotions and Self-Regulated Learning Behaviors in Online Learning［J］. Internet and Higher Education，15（3）:170-175.

［8］Ashong，C. Y.，& Commander，N. E.（2012）. Ethnicity，Gender，and Perceptions of Online Learning in Higher Education ［J］. Journal of Online Learning and Teaching，8（2）.

［9］Bolliger，D. U.，& Supanakorn，S.（2011）. Learning Styles and Student Perceptions of the Use of Interactive Online Tutorials［J］. British Journal of Educational Technology，42（3）: 470-481.

［10］Bradford，G. R.（2011）. A Relationship Study of Student Satisfaction with Learning Online and Cognitive Load: Initial Results［J］. Internet and Higher Education，14（4）:217-226.

［11］Bradley，M. E.，Thom，L. R.，& Hayes，J. et al.（2008）. Ask and You Will Receive: How Question Type Influences Quantity and Quality of Online Discussions［J］. British Journal of Educational Technology，39（5）:888-900.

［12］Casta?o-Mu?oz，J.，Duart，J. M.，& Sancho-Vinuesa，T.（2014）. The Internet in Face-to-Face Higher Education: Can Interactive Learning Improve Academic Achievement？［J］British Journal of Educational Technology，45（1）:149-159.

［13］Chang，Y. C.，Peng，H. Y.，& Chao，H. C.（2010）. Examining the Effects of Learning Motivation and of Course Design in an Instructional Simulation Game［J］. Interactive Learning Environments，18（4）:319-339.

［14］Charles，C. M.（1998）. Introduction to Educational Research（Third Edition）［M］. Addison Wesley Longman Inc.

［15］Choi，H. J.，& Johnson，S. D.（2005）. The Effect of Context-Based Video Instruction on Learning and Motivation in Online Courses［J］. The American Journal of Distance Education，19 （4）:215-227.

［16］Choi，H. J.，& Johnson，S. D.（2007）. The Effect of Problem-Based Video Instruction on Learner Satisfaction，Comprehension and Retention in College Courses［J］. British Journal of Educational Technology，38（5）:885-895.

［17］Davies，J.，& Graff，M.（2005）. Performance in E-Learning: Online Participation and Student Grades［J］. British Journal of Educational Technology，36（4）:657-663.

［18］Dewey，J.（1938）. Education and Experience［M］. New York: Simon and Schuster.

［19］Draus，P. J.，Curran，M. J.，& Trempus，M. S.（2014）. The Influence of Instructor-Generated Video Content on Student Satisfaction with and Engagement in Asynchronous Online Classes［J］. Journal of Online Learning and Teaching，10（2）: 240-254.

［20］Eden，S.，& Eshet-Alkalai，Y.（2013）. The Effect of Format on Performance: Editing Text in Print Versus Digital Formats［J］. British Journal of Educational Technology，44（5）: 846-856.

［21］Flowers，J.，& Cotton，S. E.（2007）. Impacts of Student Categorization of Their Online Discussion Contributions［J］. The American Journal of Distance Education，21（2）:93-104.

［22］Gall，J. P.，Gall，M. D.，& Borg，W. R.（2007）.教育研究方法實用指南［M］.屈書杰，郭書彩，胡秀國.北京:北京大學出版社.

［23］Gerber，S.，& Scott，L.（2011）. Gamers and Gaming Context: Relationships to Critical Thinking［J］. British Journal of Educational Technology，42（5）:842-849.

［24］Godwin，S. J.，Thorpe，M. S.，& Richardson，J. T. （2008）. The Impact of Computer-Mediated Interaction on Distance Learning［J］. British Journal of Educational Technology，39 （1）:52-70.

［25］Han，H.（2013）. Do Nonverbal Emotional Cues Matter？- Effects of Video Casting in Synchronous Virtual Classrooms［J］. American Journal of Distance Education，27（4）: 253-264.

［26］Hodge，A.，Richardson，J. C.，& York，C. S.（2009）. The Impact of a Web-Based Homework Tool in University Algebra Courses on Student Learning and Strategies［J］. Journal of Online Learning and Teaching，5（4）:619-929.

［27］Hrastinski，S.（2006）. The Relationship Between Adopting a Synchronous Medium and Participation in Online Group Work: An Explorative Study［J］. Interactive Learning Environments，14（2）:137-152.

［28］Hsu，C. K.，Hwang，G. J.，& Chuang，C. W. et al. （2012）. Effects on Learners' Performance of Using Selected and Open Network Resources in a Problem-Based Learning Activity ［J］. British Journal of Educational Technology，43（4）:606-623.

［29］Hwang，W. Y.，Huang，Y. M.，& Wu，S. Y.（2011）. The Effect of an MSN Agent on Learning Community and Achievement［J］. Interactive Learning Environments，19（4）:413-432.

［30］Kanuka，H.，Rourke，L.，& Laflamme，E.（2007）. The Influence of Instructional Methods on the Quality of Online Discussion［J］. British Journal of Educational Technology，38（2）: 260-271.

［31］Kert，S. B.，& Kurt，A. A.（2012）. The Effect of Electronic Performance Support Systems on Self-Regulated Learning Skills［J］. Interactive Learning Environments，20（6）: 485-500.

［32］Kim，D.，& Kim，D. J.（2012）. Effect of Screen Size on Multimedia Vocabulary Learning［J］. British Journal of Educational Technology，43（1）:62-70.

［33］Jeong，A.，& Frazier，S.（2008）. How Day of Posting Affects Level of Critical Discourse in Asynchronous Discussions and Computer-Supported Collaborative Argumentation［J］. British Journal of Educational Technology，39（5）:875-887.

［34］Jeong，A.，& Lee，J.（2008）. The Effects of Active Versus Reflective Learning Style on the Processes of Critical Discourse in Computer-Supported Collaborative Argumentation ［J］. British Journal of Educational Technology，39（4）:651-665.

［35］Johnson，L.，Adams，S.，& Cummins，M.（2012）. The NMC Horizon Report: 2012 Higher Education Edition［R］.

［36］Lazonder，A. W.（2005）. Do Two Heads Search Better than One？- Effects of Student Collaboration on Web Search Behaviour and Search Outcomes［J］. British Journal of Educational Technology，36（3）:465-475.

［37］Lee，S. J.，Srinivasan，S.，& Trail，T. et al.（2011）. Examining the Relationship Among Student Perception of Support，Course Satisfaction，and Learning Outcomes in Online Learning［J］. The Internet and Higher Education，14（3）:158-163.

［38］Lin，S.，& Overbaugh，R. C.（2009）. Computer-Mediated Discussion，Self-Efficacy and Gender［J］. British Journal of Educational Technology，40（6）:999-1013.

［39］Liu，C. C.，Chang，C. J.，& Tseng，J. M.（2013）. The Effect of Recommendation Systems on Internet-Based Learning for Different Learners: A Data Mining Analysis［J］. British Journal of Educational Technology，44（5）:758-773.

［40］Lu，J.，& Churchill，D.（2014）. The Effect of Social Interaction on Learning Engagement in a Social Networking Environment［J］. Interactive Learning Environments，22（4）: 401-417.

［41］MacCann，R.（2006）. The Equivalence of Online and Traditional Testing for Different Subpopulations and Item Types ［J］. British Journal of Educational Technology，37（1）:79-91.

［42］Meiselwitz，G.，& Sadera，W.（2008）. Investigating the Connection Between Usability and Learning Outcomes in Online Learning Environments［J］. Journal of Online Learning & Teaching，4（2）: 9.

［43］Murphy，C. A.，F(xiàn)ortner，R. A.，& Mukherjee，P. et al. （2014）. Impact of Instructor Intervention on the Quality and Frequency of Student Discussion Posts in a Blended Classroom ［J］. Journal of Online Learning & Teaching，10（3）.

［44］Nasser，R.，Cherif，M.，& Romanowski，M.（2011）. Factors that Impact Student Usage of the Learning Management System in Qatari Schools［J］.International Review of Research in Open and Distributed Learning，12（6）:39-62.

［45］Nichols，M.（2010）. Student Perceptions of Support Services and the Influence of Targeted Interventions on Retention in Distance Education［J］. Distance Education，31（1）:93-113.

［46］O'Leary，P. F.，& Quinlan Jr，T. J.（2007）. Learner-Instructor Telephone Interaction: Effects on Satisfaction and Achievement of Online Students［J］. American Journal of Distance Education，21（3）:133-143.

［47］Park，H.，& Seo，S.（2013）. Effects of Collaborative Activities on Group Identity in Virtual World［J］. Interactive Learning Environments，21（6）:516-527.

［48］Pittenger，A.，& Doering，A.（2010）. Influence of Motivational Design on Completion Rates in Online Self-Study Pharmacy-Content Courses［J］. Distance Education，31（3）:275-293.

［49］Poellhuber，B.，& Chomienne，M.（2007）. The Effect of Peer Collaboration and Collaborative Learning on Motivation and Persistence in Learner-Paced Distance Courses［A］. Proceedings of the World Conference on Educational Multimedia，Hypermedia and Telecommunications［C］:1931-1940.

［50］Pulford，B. D.（2011）. The Influence of Advice in a Virtual Learning Environment［J］. British Journal of Educational Technology，42（1）:31-39.

［51］Reio Jr，T. G.，& Crim，S. J.（2013）. Social Presence and Student Satisfaction as Predictors of Online Enrollment Intent［J］. American Journal of Distance Education，27（2）:122-133.

［52］Richardson，J. C.，& Newby，T.（2006）. The Role of Students' Cognitive Engagement in Online Learning［J］. The American Journal of Distance Education，20（1）:23-37.

［53］Rockinson-Szapkiw，A. J.，Wendt，J.，& Lunde，R. （2013）. Electronic Versus Print Textbooks: The Influence of Textbook Format on University Students' Self-Regulated Learning Strategies，Motivation，and Text Anxiety［J］. American Journal of Distance Education，27（3）:179-188.

［54］Saba，F(xiàn).（2008）. An Introduction to Distance Education and E-Learning［EB/OL］.［2016-01-10］. http://www.Distance-Educator. com.

［55］Shen，X. L.，Cheung，C. M.，& Lee，M. K.（2013）. What Leads Students to Adopt Information from Wikipedia？An Empirical Investigation into the Role of Trust and Information Usefulness［J］. British Journal of Educational Technology，44（3）: 502-517.

［56］Shin，T. S.，& Dickson，W. P.（2010）. The Effects of Peer-and Self-Referenced Feedback on Students' Motivation and Academic Performance in Online Learning Environments［J］. Journal of Online Learning and Teaching，6（1）.

［57］Sun，C. Y.，& Rueda，R.（2012）. Situational Interest，Computer Self-Efficacy and Self-Regulation: Their Impact on Student Engagement in Distance Education［J］. British Journal of Educational Technology，43（2）:191-204.

［58］Timmers，S.，Valcke，M.，& De Mil，K. et al.（2008）. The Impact of Computer Supported Collaborative Learning on Internship Outcomes of Pharmacy Students［J］. Interactive Learning Environments，16（2）:131-141.

［59］Tladi，L. S.（2013）. Factors Affecting Examination Attrition: Does Academic Support Help？A Survey of ACN203S （Cost Accounting and Control）Students at Unisa［J］. The Journal of Open，Distance and E-Learning，28（1）:67-82.

［60］Verleur，R.，Heuvelman，A.，& Verhagen，P. W.（2011）. Trigger Videos on the Web: Impact of Audiovisual Design［J］. British Journal of Educational Technology，42（4）:573-582.

［61］Vogel-Walcutt，J. J.，Gebrim，J. B.，& Nicholson，D. （2010）. Animated Versus Static Images of Team Processes to Affect Knowledge Acquisition and Learning Efficiency［J］. Journal of Online Learning and Teaching，6（1）:1.

［62］Yang，Y. F.，Yeh，H. C.，& Wong，W. K.（2010）. The Influence of Social Interaction on Meaning Construction in a Virtual Community［J］. British Journal of Educational Technology，41（2）:287-306.

［63］Yen，J. C.，Lee，C. Y.，& Chen，I.（2012）. The Effects of Image-Based Concept Mapping on the Learning Outcomes and Cognitive Processes of Mobile Learners［J］. British Journal of Educational Technology，43（2）:307-320.

［64］Yu，T. K.，& Yu，T. Y.（2010）. Modelling the Factors that Affect Individuals' Utilisation of Online Learning Systems: An Empirical Study Combining the Task Technology Fit Model with the Theory of Planned Behaviour［J］. British Journal of Educational Technology，41（6）:1003-1017.

［65］Zacharis，N. Z.（2011）. The Effect of Learning Style on Preference for Web-Based Courses and Learning Outcomes［J］. British Journal of Educational Technology，42（5）:790-800.

［66］Zha，S.，& Ottendorfer，C. L.（2011）. Effects ofPeer-Led Online Asynchronous Discussion on Undergraduate Students' Cognitive Achievement［J］. American Journal of Distance Education，25（4）:238-253.

［67］Zimmerman，T. D.（2012）. Exploring Learner to Content Interaction as a Success Factor in Online Courses［J］. The International Review of Research in Open and Distributed Learning，13（4）:152-165.

Application Prospect of Correlation Studies in International Distance Education——A Qualitative Meta-Analysis of International Distance Education Core Journals

Feng Xiaoying，Liu Yue，Song Qiong，Zhang Yanxia

Abstract：With the development of a large number of teaching theories and the application of new technologies，the teaching elements in distance education have become more diversified and complicated. Correlation research that adopts scientific and effective methods and techniques will contribute to our understanding of the relationships between these elements and the relationships between elements and online teaching. It also provides the reference for distance education researchers and practitioners to carry out learning analytics and educational data mining. To explore the technique and research field of correlation research in international distance education，this research used bibliometric method and qualitative meta-analysis method to study 181 correlation research papers published in international distance education core periodicals in recent ten years，by analyzing the number of papers published，topics，and methods of date collection and data analysis. Results indicated that the number of correlation research papers in the field of international distance education was increasing from 2009，and most of the studies had defined independent variables and dependent variables. These researches mainly adopted questionnaire survey and content analysis method to analyze the micro areas of distance education，such as "learning characteristics"，"interactive and feedback" and "technique and media"，and conducted data analysis by the means of correlation analysis，variance analysis and regression analysis. At present，correlation research in the field of distance education mainly focused on the microscopic and the teaching level，and learning analytics is becoming a new application field of correlation research.

Keywords:Distance Education；Correlation Research；Learning Analytics；Qualitative Meta-Analysis

收稿日期2016-01-14責任編輯何苗

作者簡介：馮曉英，博士，副教授，碩士生導師；劉月、宋瓊，碩士研究生，北京師范大學遠程教育研究中心（北京100875）；張艷霞，碩士，助理研究員，北京語言大學網(wǎng)絡教育學院（北京100083）。

中圖分類號：G434

文獻標識碼：A

文章編號：1009-5195（2016）03-0047-12 doi10.3969/j.issn.1009-5195.2016.03.006