基于在線開放課程的混合式學習績效影響因素統計學模型研究

史占波 鄭采星 丁靜

摘要：本文在分析影響因素的基礎上，編制了多維度、多層次的混合式學習績效影響因素調查問卷。并根據六因子統計學模型計算權重，制訂了混合式學習績效量表，抽取兩個專業的學生做實證分析并結合實測數據和網絡學習大數據對混合式學習情況進行了整體分析和分組討論。

關鍵詞：混合式學習；學習績效；SPSS因子分析；學習者模型

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A 論文編號：1674-2117（2018）05-0098-07

● 研究綜述

“績效”是指“人們在一定時間和條件下完成某一任務時所取得的工作業績、效果和效益”。[1]學習績效主要表現在學習效率、學習效果以及學習成果的數量和質量上。本文中的學習績效主要是指學習效率與效果，基于在線開放課程的混合式學習績效是學生在傳統課堂學習的同時利用在線開放課程資源輔助學習的效率與效果，在線開放課程提供網絡學習資源，嵌入到課程教學中，是校內傳統教學的有益補充，而不是完全替代。

雖然國內外研究者從不同的角度提出了影響學習績效的因素，但也存在一些不足：一是多以理論分析為主，缺乏以在線課程資源為背景的混合式學習影響因素的實證研究；二是多以英語課程及遠程學習為主，缺乏以理工科學生和量大面廣的基礎課為對象的研究，對目前綜合性大學廣泛推進的混合式學習不具有普遍的指導作用。另外，在教育數據挖掘和學習者模型構建的研究領域也缺乏實證研究。因此，本研究擬從在線開放課程的混合式學習績效影響因素入手，用探索性因子分析方法進行教育數據挖掘和分析，探索教育變量之間的相互關系，獲得統計學模型，全面剖析和了解學習者，以便針對性地促進教與學。

● 研究方法與過程

1.研究方法

在理論研究和訪談調研的基礎上，制訂基于在線開放課程的混合式學習績效影響因素調查問卷。調查數據利用SPSS軟件進行分析，采用量的研究方法，根據物理學的分析范式即舍棄次要因素，突出主要因素，用少量因子代替原始變量，用因子分析的聚類和降維，得出函數關系式，建立學習者統計學模型，并根據模型計算指標權重，得出績效評測量表。模型驗證和數據分析結合湖南大學理工科基礎課“大學物理”混合式教學過程做實證研究。

2.問卷設計

混合式學習績效影響因素初測問卷首先確定學生、教師以及教育管理者三個維度，14個指標，46道題目，按學生的同意程度設五級評分制（Likert五分計分法），適當設立反向計分題，并在充分考慮問卷邏輯性的基礎上，與正向計分題間隔排列。

初測問卷利用網絡平臺進行發放，由湖南大學理工科專業學生自愿填寫，在指定時間共回收有效問卷128份。對初測問卷進行的信度檢驗[2]顯示：Cronbach's Alpha為0.955，信度值大于0.8，說明本問卷的信度較好。繼而，對初測樣本進行標準差、偏態及斯皮爾曼秩相關分析，鑒別題目基本性質，刪減區分度不達標的題目，最終確立問卷題目42道。同時根據教師和學生的訪談意見，認為問卷指標設置對教育管理者方面的考慮不夠完善，因此增設政策環境指標。

最后，正式問卷確定為學生、教師以及教育管理者三個維度，十五個指標。其中學生維度下設內部動機、外部動機、自主學習、協作學習、學習方法、學習習慣、學習計劃與調節、學習觀念和信息技能九個指標，教師維度下設在線資源提供、活動組織引導和信息素養三個指標，教育管理者下設資源環境、學校環境和政策環境三個指標。

3.數據處理

正式問卷采用網絡填寫與課堂發放相結合，共回收有效問卷510份，專業覆蓋湖南大學理工科院系各專業，調查數據具有一定的代表性。

數據處理采用因子分析的方法，在進行因子分析之前，要對樣本進行KMO和Bartlett球形檢驗[3]，以確定樣本是否適合做因子分析。分析結果表明，KMO值為0.895，根據Kaiser給出的KMO度量標準，認為適合做因子分析；Bartlett球形檢驗給出的相伴概率值為0.000，小于0.05，同樣適合做因子分析。

根據因子特征值大于1和碎石檢驗的標準[4]，因子分析計算得出六個公共因子。方差貢獻率是衡量公共因子相對重要性的指標，其值越大，說明公共因子的貢獻越大。而六個公共因子的累計方差貢獻率達到72.405%，表1較好地解釋了原始變量的方差。

由于很多因子變量在因子中的載荷都較高或者相近，而旋轉過的載荷矩陣可以使結構簡化，使其含義更加清楚。如上頁表1所示（帶*的為該公共因子的主要影響因子），各因子旋轉后因子載荷都在0.719～0.982之間，高于0.7，這說明本問卷具有良好的結構效度。

● 研究結果

1.統計學模型

根據表2旋轉后的載荷矩陣可以清晰地看出各公共因子中所包含的主要原始變量，并可對其進行命名：F1主要包括學習方法、學習習慣和學習計劃與調節，而元認知是指學習者學習過程中對認知過程的計劃和調節[5]，因此命名為元認知因子；F2包括在線資源提供、活動組織引導和教師信息素養，命名為教師組織引導因子；F3包含學校環境和政策環境，命名為學習環境因子；F4為內部動機因子；F5為外部動機因子；F6為學習觀念因子。通過因子分析得到了按重要程度排列的元認知、教師組織引導、學習環境、內部動機、外部動機、學習觀念的六因子統計學模型。

以各公共因子旋轉后方差貢獻率除以累計貢獻率作為權重，還可以得到在線開放課程的混合式學習績效影響因素統計學模型的數學表示式（如左圖中①式）。

式中F1至F6為各公共因子得分，可以通過各公共因子與原始變量x之間線性關系的因子得分矩陣（如表2）作為因子得分系數，計算每個公共因子得分。以F1為例如左圖中②式所示。

2.績效量表

（1）指標體系

筆者根據因子分析的結果及統計學模型，得到績效表的評價指標體系（如上頁表3）。

（2）權重計算

①一級指標與二級指標權重。

根據表2公共因子的提取過程，將方差貢獻率分別除以累計方差貢獻率72.405，可分別計算出每個公共因子的權重。據此，得到六個公共因子權重分別為0.28、0.28、0.14、0.11、0.10、0.09。設定績效表滿分為100分，則公共因子賦予分值分別為28分、28分、14分、11分、10分、9分。

繼而得到一級指標權重分值為：學習者方面為58分，教師方面為28分，教育管理者為14分。二級指標為六大公共因子，權重分值分別為：元認知28分，學習動機21分，學習觀念9分，教師組織引導28分，學習環境14分。

②三級指標權重。

三級指標為各原始指標，可以根據各公共因子得分公式計算具體的指標權重值。因子得分矩陣表示各原始變量與公共因子的相關程度，所得值有正負之分，應把相關程度的高低看作絕對值來計算。按R型因子分析[6]計算每個公共因子中各指標權重。以公共因子F1為例，將公共因子F1上的因子得分系數絕對值相加得2.164，其所包含原始變量因子得分分別為學習方法0.336、學習習慣0.339和學習計劃與調節0.274，三者權重分別為0.336/2.164、0.339/2.164、0.274/2.164。將其權重進行歸一化處理，由于F1分值為28分，則四舍五入后，學習方法10分，學習習慣10分，學習計劃與調節8分。同理可得剩余各三級指標權重分值。

計算完權重分值之后，按照正式問卷的題目并參考各題的得分情況，可以為每個三級指標設置具體的指標和評分標準，以公共因子F1為例進行說明，如上頁表4所示。

3.模型驗證

筆者抽取“大學物理”課程學習的給水、化工專業的學生做實證分析，由于是同一學校、同一教師所教的班級，故略去教師和教育管理者兩方面，僅讓學生填寫學習者方面分值按比例放大后的績效表。學生按照課程學習成績分為六組，100～90分數段為優一組，90～80分數段為優二組，80～70分數段為良一組，70～60分數段為良二組，60～50分數段為差一組，50分以下為差二組，每組隨機取樣27人。表5為各組成績平均分、績效表平均分以及標準分處理后的平均分。

從表中可以看出，前兩組學生績效表平均分高于后四組學生，特別是標準分處理后可以看出前兩組學生的得分遠遠高于后四組，并且課程學習成績與績效表得分之間有明顯的正相關關系。因此，可以得出學習者模型在統計學上是成立的的結論。

● 分析與討論

在模型成立的基礎上，根據取樣學生的績效表綜合得分，做進一步分析，以探究學生整體和各不同分數段學生混合式學習特點。其中，各三級指標具體內容包括內部動機包含學習者對課程的興趣、自身專業發展的需要以及對在線開放課程的好奇心和探索欲而產生的學習動力；外部動機包括學習者受到考研、獎學金或者為了避免掛科以及教師的督促等外部原因而產生的學習動力；學習方法是學習者學習過程中采用的策略、措施，做筆記、總結以及利用資源學習的方法；學習習慣包括預習習慣、聽課習慣、作業習慣及反思習慣；學習計劃與調節包括學習者對學習計劃以及利用資源對學習過程的調控（具體參見表5）；學習觀念指學習者對混合式學習的認同程度，如對課堂教學以及在線學習的態度。

根據六組學生的績效表得分與各指標得分標準分處理后的情況（如表6），按照習慣以學習動機、元認知和學習觀念排序，對不同分數段的學生基于資源的混合式學習特點做了分組討論，結果如下：

1.優一組

從表6中可以看出，成績最好的優一組學習績效表得分也最高。從績效表得分數據來看，優一組是學習動機得分最高的組別，說明該組學生內外部動機都很強烈，但是在學習計劃與調節因子以及混合式學習觀念上得分低于優二組學生，說明該組學生在元認知和利用資源輔助學習方面有所欠缺，另外，從網絡平臺學習大數據分析發現在這組中有個別學生很少在線學習，但是在課堂學習和作業完成這些傳統學習方面做得非常好。教師應組織好混合式學習，引導其認識協作式學習、探究式學習、翻轉體驗式學習等多種學習方式，提高其綜合能力。

2.優二組

相比優一組，優二組的外部動機得分并不高，學習方法上也不重視預習和總結，但是他們由于內部動機比較強烈，成績依然很好。除此之外，該組學生在學習計劃與調節因子和混合式學習觀念上得分高于優一組學生，說明該組學生善于利用資源輔助自己的學習，找到傳統學習與基于資源學習的契合點，高效利用教師提供的資源輔助自己的學習，大數據也顯示該組學生在線學習普遍形成常態。根據該組學生的學習特點，教師應激發其學習熱情和引導其改進學習方法。

3.良一組

良一組的績效表綜合得分與前兩組相比有顯著性差異，在學習內部動機上的得分大幅下降，現實表現為學習投入不夠，在元認知和學習觀念上下降也較明顯。這說明該組學生在基于資源的混合式學習中沒有找到適合自己的學習方法，不良的學習習慣以及沒有對自己不足的地方及時調控，導致學習成績不理想。根據績效表指標及大數據分析和后期訪談，學習觀念上得分下降是因為學生對一些混合式學習觀念的不認同，導致其不愿意參與其中。本組中的學生有兩種情況值得重視：一是投入不夠效果差，二是方法不當效率低。當然也可能兼而有之，教師應注意分辯和針對性引導。

4.良二組

良二組學生的學習成績基本上就是剛剛及格，他們的學習動力主要來自外部動機，如教師的督促、考試等外部因素的影響，內部動機較弱，是“被動的學習者”。在學習過程中，他們投入不夠也沒有形成適合自己的學習方法，但還能間斷或被動地利用資源輔助學習，在各方面還有較大的提升空間。教師應對此類學生特別關注，在了解其需求的基礎上，提供感興趣的學習內容，促進外部動機向內部動機的轉化。

5.差一組與差二組

差一組與差二組學生的成績基本處于及格線附近徘徊或不及格的狀態，學習動機得分低，尤其以差二組為甚。這兩組學生在學習過程中難以維持學習動機，是造成其學習績效低的主要因素。除了動機外，他們在元認知上得分也較低，說明這兩組學生在基于資源的混合式學習中，不知道如何進行學習，更不知道如何調控自己的學習，所以教師應從激發學習動機入手，喚起學習動力，在組織教學活動中，可以考慮與成績優異的優一組學生搭配分組，組成學習共同體，共同進步。

● 結語

本研究采用物理學的分析范式，利用因子分析法構建了基于在線開放課程的混合式學習績效影響因素統計學模型，并依據數據分析結果，對大學理工科學生基于資源的混合式學習情況進行了分組討論。希望能夠拋磚引玉，為后續研究提供借鑒。

參考文獻：

[1]張祖忻.績效技術概論[M].上海：上海外語教育出版社，2005：3-4.

[2]吳明隆.問卷統計分析實務——SPSS操作與應用[M].重慶：重慶大學出版社，2010：493-494.

[3]楊曉明.SPSS在教育統計中的應用[M].北京：高等教育出版社，2004：274.

[4]雷鵬飛，束學軍.外語學習績效模型構建的實證研究與分析[J].現代教育技術，2011，21（3）：86-90.

[5]陳琦，劉儒德.當代教育心理學[M].北京：北京師范大學出版社，2007：383-387.

[6]張萌.大學物理網絡學習適應性問題剖析及干預策略[D].長沙：湖南大學，2014：30-31.

作者簡介：史占波，碩士，安陽幼兒師范高等專科學校，研究方向為教育資源建設與教學設計；鄭采星，教授，博士，碩士研究生導師，湖南大學現代教育技術研究所所長，研究方向為教學設計與績效技術、信息技術與課程整合；丁靜，碩士，研究方向為教育信息處理。