學習網環境下支持服務影響因子實證分析

朱云霏

摘要：隨著開放教育的深入發展，國家開放大學學習網的成為了廣大師生教與學的重要平臺，而面授輔導教師基于學習網環境下為學生提供的教學支持服務與學生的學習成績有著緊密的聯系，文章對支持服務影響因子與學習成績進行了相關性分析，得出了支持服務影響因子與學習成績存在正相關關系的結論，并建立了回歸分析模型。

關鍵詞：國家開放大學;支持服務因子;成績

學習網是國家開放大學根據教學需要，適應開放教育學習形式，專門開發的利于師生互動，有效提高教學效果的學習平臺。從2017年開始國開學習網在線平臺重新定位，進行了全新的改變，其更加注重學習和研究、探索和實踐，學習網的功能通過學習建議、師生簽到、形考輔導、學生學習等多重環節體現出來。因此如何充分利用學習網上的資源成為了廣大師生的一項重要課題，而教師在利用學習網進行教學活動時，其主要任務是提供教學支持服務，引導學生利用學習資源開展學習，提高學習效果。

一、研究背景

在信息技術迅猛發展的今天，學生的學習方式已經發生了變化，在提出了人人時時處處可學的同時，學習資源的建設與共享是這種學習模式成為了可能。而學習網提供的學習資源只需學生利用學號姓名進行登錄，即可進入個人學習空間獲得學習資源。如果按照學期來推進，每學期學生都要按照學分選擇一些課程，這些課程的資源便進入了學生的學習空間，假如每學期選擇4門課，那么就會有4門課程的學習資源，每門課程的學習資源包含不同的學習模塊，實施方案與教學大綱更是各不相同，每門課程都有幾百條甚至上千條的學習資源，面對這么多的學習資源，學生往往感到無從下手。因此，課程的面授輔導教師需要對學生提供支持服務，幫助他們有選擇的利用這些學習資源，滿足他們的學習需求，并將這些學習資源充分的利用起來，滿足教學需要。

學習成績的影響因素分析是學校、家庭和社會非常關注的問題，從學生角度來說，對學習成績起決定作用的，主要是學生學習的心理狀態、智能水平、學習方法和學習時間等方面的因素。從教師角度來說，對學習成績起作用的主要是教學方法、教學環境、教學設備等因素，從社會的角度來說，對學習成績起作用的主要是教育教學規章制度、家庭條件、社會的關注度、社會環境等。

二、研究現狀

關于教學支持服務的研究，從目標上來說多為基礎教育、地方綜合性大學、開放教育、網絡教育等環境下教學支持服務的研究。從研究的角度來說，有理論研究（李益騏等對西方發達國家教學支持服務體系建設經驗與啟示，郝杰對高校“教師教學支持服務體系”建設的理論與實踐研究）、個案研究（史承軍等對遠程開放教育學習支持服務體系的構建——上海開放大學的實踐與探索）、比較研究（李娟對遠程初學者的學習支持服務研究——基于英、美、澳三所開放大學的比較的研究）、經驗研究（李春英，白曉晶等引領網上學習過程的支持服務實踐研究與探索研究），從組織機構視角的研究，有工作機制研究（董阜平對訴求與回應：“互聯網+”時代高校教學支持服務體系的構建等）、支持服務機構研究（秦煒煒對高校教學支持服務的發展的研究）。這些研究多是基于對教學管理工作而展開的對國內外教學支持服務的經驗探究，對于國開學習網的支持服務多涉及理論研究，在中外教育學習支持服務的對比中，多是對國內外成功經驗的介紹和肯定，缺少對國開學習網環境下的課程教學支持服務有具體的、可實施的建議和方法等。

三、關于學習成績影響因素的學習支持服務因子假設

學習支持服務是指遠程教育機構（院校）為指導和幫助遠程學習者自主學習，實現學習者學習目標，通過各種形式和途徑提供的各種類型的服務的總和。本文所研究的支持服務是指以學習網環境為依托由教師開展的以課程為單位有目的的對學生的學習給予的支持服務，包括在師生之間進行的課程面授，教師基于信息媒體技術開展的與學生之間的雙向交流為主的各種技術的、信息的、資源的、人員的和設施的支持服務。

本研究主要從教師的角度，以學習網為依托，去分析影響學習成績的支持服務因子，收集了60個樣本的調查數據，問卷涉及的主要變量有：年齡、專科學習過市場營銷學、學習網上學習資源知曉情況、面授課解決自學遇到的問題情況、面授課引導完成網上形考作業、引導學生參與主題討論情況、考前輔導、學習網上學習行為，分析了學生的學習情況和影響學習成績的因素。

本文從影響學生成績的支持服務因子入手，研究支持服務因子與學生學習成績之間的關系，力圖建立相關分析表達模型，對支持服務與學習成績進行實證分析。影響學習成績的因素有很多，本文只對與本數據提供的相關變量假設如下：

A. 學習網上學習資源知曉情況

B. 學習網上學習行為

C. 面授課解決自學遇到的問題情況

D. 引導學生完成網上形考作業

E. 引導學生參與主題討論情況

F. 考前輔導情況

四、樣本的總體特征與影響因素的描述與統計

（一）樣本的總體特征

實驗選擇我校開設《市場營銷學》課程的學生為研究對象，通過微信群推送調查問卷，根據學生填寫調查問卷情況，選取2017春工商管理學生24人、2018春工商管理學生22人、2019春工商管理學生14人共計60名學生作為樣本，并通過學習網后臺數據導出的方式收集學生考試成績、網上學習行為等數據資料。

（二）學習成績總體描述

對抽取的60個樣本運用spss進行描述性分析得出如下結論：

（三）年齡對學習成績的影響

將樣本的年齡分為三個層次，18-25歲、26-35歲、36歲以上。通過年齡分析，得出三個年齡段所占百分比為23.3%、43.3%、33.3%。將年齡與考試成績通過spss進行相關性分析，年齡與成績的相關性分析，相關系數為0.262，顯著性為0.043>0.05，相關系數低于0.3，說明年齡與考試成績存在微弱相關，年齡對考試成績影響較小。

五、影響因子分析

（一）指導學生完成形考作業、引導學生參與主題討論、面授課解決自學中遇到的問題、網上學習行為對學習成績的影響

完成作業是學習過程必不可少的環節。形考作業是指在學習網上布置的形成性考核作業，完成形考作業取得的成績為形考成績。市場營銷學網上形成性考核作業共有5次，經過面授教師指導后形考作業的成績均值87.13高于沒有指導的學生形考作業成績均值69.73。說明指導學生完成作業對形考成績有影響。指導學生完成網上作業情況與考試成績的相關性分析，相關系數為0.820，顯著性水平小于0.05，說明指導學生完成網上作業情況與考試成績存在顯著性。相關系數大于0.8，說明是指導學生完成作業與考試成績存在高度正相關關系。

市場營銷學課程在學習網上開辟了討論欄目供師生在平臺上討論交流。而主題討論是面授教師就該課程的教學內容設置一個主題，由學生參與的討論。設置該教學環節的目的是推動學生將所學內容應用于實踐，并鞏固所學知識。對是否引導學生參與主題討論與學生考試成績進行均值分析，得出引導學生參與主題討論的學生考試成績均值為86.9，不引導學生參與主題討論的學生考試成績均值為69.97，引導學生參與主題討論的學生考試成績比不引導的平均成績高。是否引導學生參與主題討論與考試成績的相關系數為0.798，顯著性水平為低于0.05，說明是否引導學生參與主題討論與考試成績存在相關性，相關系數為0.798，說明是否引導學生參與主題討論與考試成績存在顯著正相關關系。

對面授課解決學生自學中遇到的問題與學生考試成績進行均值分析，得出面授課能解決學生自學中遇到的問題的學生考試成績均值為88.65，面授課基本能解決學生自學中遇到的問題的學生考試成績均值為75.78，面授課不能解決學生自學中遇到的問題的學生考試成績均值為61.57，面授課能和基本能解決學生自學中遇到的問題的學生考試成績比不能解決的平均成績高。面授課解決自學中遇到的問題情況與考試成績的相關性分析，相關系數為0.783，顯著性水平小于0.05，說明面授課解決自學中遇到的問題情況與考試成績存在顯著性，相關系數為0.783，說明面授課解決自學中遇到的問題情況與考試成績存在顯著正相關關系。

網上學習行為包括網上學習天數、網上行為總數、瀏覽數，經過分析得出網上學習行為天數與考試成績在0.01的顯著性水平下顯著，相關系數為0.720，即網上學習行為天數影響考試成績;網上行為總數與考試成績在0.01的顯著性水平下顯著，相關系數為0.685，即網上行為總數影響考試成績;瀏覽數與考試成績在0.01的顯著性水平下顯著，相關系數為0.769，即瀏覽數影響考試成績。網上學習行為的相關系數均在0.5-0.8之間，表現為顯著相關。

（二）學習網資源知曉情況、考前輔導對學習成績的影響

本研究以學習網為依托，學生對學習網上的學習資源知曉情況對學生的學習效果有關系。對學生學習網上的資源知曉情況分為非常清楚、比較清楚、清楚、不太清楚、清楚幾個層次，通過spss分析，得出學生對學習網上資源知曉情況與成績的相關系數為0.901，顯著性水平小于0.05，說明學生對學習網上的學習資源知曉情況與考試成績存在顯著性，相關系數為0.901，說明對學習網上資源知曉情況與考試成績高度正相關關系。

考前輔導是面授教師在考試之前針對教學大綱和以往的考試經驗，對學生進行的輔導，使學生在復習過程中能夠有所依據。那么考前輔導與考試成績的是否有影響，通過spss分析得出參加考前輔導的學生考試成績均值為86.87，未參加考前輔導的學生考試成績均值為70，參加考前輔導的學生考試成績高于未參加的學生。是否參加考前輔導與考試成績進行相關性分析，相關系數為0.795，顯著性水平小于0.05，說明是否參加考前輔導情況與考試成績存在顯著性，相關系數為0.795，說明是否參加考前輔導情況與考試成績存在顯著正相關關系。

六、建立模型

為了進一步說明學習網上資源知曉情況、考前輔導情況與考試成績的關系，建立線性回歸模型。學習網上資源知曉情況為X₁，學生參加考前輔導X₂，考試成績為Y，通過spss分析，結論如下：

從表中看出，擬合度R²=0.844較高，該線性方程擬合度較好，F=154.551，顯著性水平小于0.05，自變量的回歸系數分別為6.764和5.819，t檢驗值為8.806和3.476。所以該二元回歸方程為：

Y=57.868+6.764X₁+5.819X₂

七、總結

課程教學支持服務因子包括學習網上資源知曉情況、學習網上學習行為、面授課解決自學遇到的問題情況、引導學生完成網上形考作業情況、引導學生參與主題討論情況、考前輔導情況，這些影響因子與考試成績具有相關性，學習網上學習資源知曉情況與考試成績的相關系數為0.901;學習網上學習行為包括網上學習天數、網上行為總數、瀏覽數，網上學習行為天數與考試成績相關系數為0.720，網上行為總數與考試成績的相關系數為0.685，瀏覽數與考試成績的相關系數為0.769;面授課解決自學遇到的問題情況與考試成績的相關系數為0.783;引導學生完成網上形考作業與考試成績的相關系數為0.820;引導學生參與主題討論情況與考試成績的相關系數為0.798;考前輔導情況與考試成績的相關系數為0.795。這些相關系數均在0.5-1之間，說明影響因子與考試成績存在正相關關系。

那么，在分析了教學支持服務因子與考試成績的相互關系之后，作為教師，就應該認真研究以往的教學行為，積極探索教學支持服務方法，不斷改進支持服務模式，為學生提供更加有效和可行的支持服務，以此來改善學生的考試成績。雖說考試成績不是衡量學習效果的唯一標準，但不容否認的是考試成績的高低從一定程度上反映出學生對知識的掌握和理解程度。同時要對服務對象加強研究，對于在職成人學生來說，要想獲得學歷，必須達到規定的總學分要求，而總學分是由每門課程的學分構成的，每門課程的學分獲取就成了學生的首要任務。要想獲得每門課程的學分必須完成規定的學習任務，這些學習任務完成的效果直接決定了是否能取得該門課程的學分。因此，需要課程授課教師給與學生教學支持服務，幫助他們進行課程學習，取得課程的學分。

教師進行支持服務設計時，首先要考慮課程的實際情況，將課程學習資源進行碎片化分解，滿足“人人皆學、時時能學、處處可學”的學習需要。然后針對不同的學生個性學習要求，提供個性化的學習支持服務，滿足學生自主學習需求。最后要不斷的進行反思和總結，對教學支持服務不斷調整和改進，以適應不斷變化的需要。

參考文獻：

[1]：劉改.2018.9.國家開放大學學習網“學習支持服務”探析.《吉林廣播電視大學學報》

[2]：蔣明蓉，安素芳，李繼梅.2019.11.遠程教育中基于區塊鏈技術的學習支持服務新模式探索.《成人教育》