唐成晨 甘曉雯 錢懿華 晏世雷 須 萍
(蘇州大學物理科學與技術學院,江蘇 蘇州 215006)
目前,網絡學習成為了“互聯網+教育”的重要組成部分,我國已有許多較為成熟的MOOC平臺,如中國大學MOOC-愛課程、學堂在線、好大學在線CNMOOC等.這些平臺中的MOOC課程是網絡學習的重要資源組成.然而,面對不同的學習者,這些課程缺乏適應性和針對性.
研究者在教師教學風格對學習者學習成效的影響方面做了大量研究.國內研究表明,若向學習者提供與其學習風格相適的學習資源,學習者對知識的掌握程度會明顯提高,改善學習成效.[1]西方有關學習風格的研究集中于用科學實驗對學習風格的各種因素進行探討、論證,并制定相應的教學策略.但這些研究大都基于傳統的小班制課堂得出的結論.一方面,樣本較少,得出的結論不具有統計規律性;另一方面,將該方法生搬硬套到大班制課堂教學中很難實施,兼顧每位學生學習風格進而提供不同的學習資源不切實際.
本文利用Felder-Silverman學習風格量表診斷出學習者的學習風格,分析學習者學習風格與MOOC課程資源組織形式的匹配程度,進而分析學習成效與學習風格間的關系.在新課改倡導的個性化學習,突出學生主體性的理念下,提出一些優化策略,促進學生全面而有個性的發展,為個性化學習提供一些實踐依據.
學習風格是指人們在學習時所具有的或偏愛的方式.[2-3]學習風格一詞,最早由美國學者哈伯特塞倫(Herbert Thelen)于1954年提出,國外學者對其給出了多種解釋.[4]其中Rita Dunn提出的關于學習風格的解釋較為權威,他將學習風格定義為當學習者學習新的或復雜的內容時所表現出來的一種獨特方式,關注的是學生如何學而不是學生學什么.并且,他認為不同的個體往往具有不同的學習風格,不同的學生在相同的學習環境下會表現出不同的學習水平和質量.學習風格的識別可以促進教師更好的教,學習者更好的學.
學習風格的測量工具有Gregorc的Gregorc Style Delineator, Kolb的Experiential Learning style和Felder-Silverman學習風格量表.國內最著名的學習風格量表是由陸根書于2003年設計的.[5]比較國內外主流的學習風格量表,Felder-Silverman學習風格模型對學習風格的描述最為詳細,且內部結構設計的獨特性與完整性有利于對學習群體進行劃分.此外,該模型在網絡學習的研究領域中也被廣泛應用.[6]鑒于此,本文選用Felder-Silverman模型來劃分學習群體.
Felder-Silverman學習風格量表是由Felder和Soloman于1997年開發的,用于系統前測和診斷學習者的學習風格,被CS383、MASPLANG、LSAS、TANGOW等國外著名的自適應學習系統所采納.在大量實驗數據的支持下,證明了其在網絡教學環境下良好的適用性和信效度.[7]該問卷共有44道選擇題,每題有兩個選項,用于區分與學習風格密切相關的學習行為.該量表從4個維度去劃分學習者的學習風格,分別是信息加工、感知、信息輸入、內容理解.各維度下又分3種類型,其中兩種類型存在顯著性差異,還有一類平衡型.平衡型學習者的學習風格趨向性不強烈,不能歸為其他兩類中的具體一類.[8]本研究中對平衡型學習者不做過多分析.每一種類型學習者的學習特點參見表 1 學習風格分類及特點.

表1 學習風格分類及特點
《普通物理學》MOOC教學模式如圖1所示.[9]本課程具備穩定的學習群體,豐富的學習對象、連貫的學習過程、相對成熟的系統管理,具有研究意義.本文選取參加2018—2019學年春季學期《普通物理學》MOOC課程的學生為研究對象,涉及數學科學與技術學院等共計9個學院的學生.該課于2018年9月17日開課,2019年1月13日結課.《普通物理學》MOOC課程分為上和下兩部分,《普通物理學(上)》內容主要涉及力學和電磁學,《普通物理學(下)》內容主要涉及光學、熱學和近代物理基礎.
考慮到數據收集的便利性以及學生答題的偏好,本問卷使用在線調查形式,學生自愿參加.《普通物理學》MOOC課程學習人數共有620人,本次調查回收有效問卷249份,參與率40%,其中《普通物理學(上)》117份,《普通物理學(下)》132份.使用SPSS24軟件對數據進行處理.

圖1 現行MOOC教學模式流程圖
綜合考核學習者多方面的學習表現,得到期末總評成績,以此作為考察學習者學習成效的指標,揭示規律,得到具有說服力和代表性的結論.其中平時成績占40%,由網上學習、單元測驗、作業情況、互動交流發帖的數量和質量4項組成.過程化考試成績占60%,含線下的3次階段性考核,權重分別為20%、20%、10%,線上考試占10%.
2.2.1 樣本描述
經統計,參與調查的學習者的學習風格如表2所示.各維度中平衡型人數居多,剔除這些數據后,活躍型/沉思型學習者分別為40和52人;感悟型/直覺型學習者分別為98和18人;視覺型/言語型學習者分別為129和4人;序列型/綜合型學習者分別為56和29人.

表2 學習風格分布表
2.2.2 同維度下不同類型學習者的學習成效差異分析
對同維度下不同類型學習者的學習成效差異進行分析,采用獨立樣本t檢驗.由于MOOC課程是以視頻的方式呈現給學習者,并且言語型學習者所占比例僅3%,對第三維度不做過多分析.

表3 同維度下不同類型學習者的學習成效差異
如表3所示,信息加工維度下,活躍型與沉思型學習者兩者均分差異系數為0.341,在95%的置信區間內并無顯著差異,但沉思型學習者均分80.9,活躍型學習者均分77.9,沉思型學習者學習成效優于活躍型.進一步比較兩者的標準差差異,系數為0.027,具有顯著差異.這意味著活躍型學習者學習成效兩極分化現象更嚴重,沉思型學習者表現得更加穩定.
感知維度下,感悟型與直覺型學習者均分差異系數以及標準差差異系數分別為0.237,0.685,即均分和標準差都無顯著差異.其中,感悟型均分81.9優于直覺型77.6.內容理解維度下,均分差異以及標準差差異系數分別為0.113,0.144均大于0.05,兩者無顯著差異.序列型均分83.4優于綜合型79.1.
在四個維度中,本研究僅在信息加工維度中,沉思型與活躍型學習者學習成效標準差差異上發現顯著差異.沉思型學習者與活躍型學習者學習成效兩極分化現象比較明顯,而其余類型學習者學習成效并無太大差異.MOOC的線上教學形式能夠很好地滿足不同學習風格學習者的學習需求,各種類型學習者學習成效差異不大,MOOC具有的個性化學習優勢得到體現.
2.2.3 同一類型學習者針對不同課程內容學習成效差異分析
如表4所示,通過對第一維度下相同類型學習者學習《普通物理學(上)》與《普通物理學(下)》不同課程內容時的成效對比,發現活躍型學習者學習《普通物理學(上)》與《普通物理學(下)》時的均分以及標準差都存在顯著差異,均分差異以及標準差差異系數分別為0.023和0.047,且《普通物理學(上)》的學習者均分84.3,學習成效顯著高于(下)均分72.2,且更趨正態分布.沉思型學習者均分以及標準差差異系數分別為0.082和0.402,沉思型學習者均分及標準差都無顯著差異.

表4 同一類型學習者不同課程內容學習成效差異
第二維度下相同類型學習者對比:感悟型學習者的《普通物理學(上)》均分為85.1明顯高于《普通物理學(下)》感悟型學習者78.3的均分,分數的偏度相差并不是很大(標準差差異系數0.089).通過對直覺型學習者的對比發現,兩者均分分別為82.1、74.8,均分、標準差差異系數分別為0.285、0.910,并無顯著差異.
第四維度下相同類型學習者對比:《普通物理學(上)》與《普通物理學(下)》的學習者均分、標準差差異系數分別為0.150、0.205,也無顯著差異.
調查研究發現,活躍型學習者在學習《普通物理學(上)》時獲得更好的學習成效,且與《普通物理學(下)》所獲得的學習成效間存在顯著差異;感悟型學習者在學習《普通物理學(上)》時也能獲得顯著優于《普通物理學(下)》的學習成效.其余類型學習者在《普通物理學(上)》與《普通物理學(下)》的學習中學習成效無顯著差異.
2.3.1 內部因素:學習者特點
第一維度下,活躍型學習者喜歡先動手做然后再思考、團隊合作等,易受外界影響,在思考問題時往往不如沉思型學習者那么深入和全面.當活躍型學習者遇到符合他們風格的教學方式時往往會學得比較輕松.例如,MOOC平臺提供視頻、文本、圖文、討論區等豐富的教學資源都能吸引活躍型學習者積極參與學習.
《普通物理學(下)》的課程內容以抽象概念和原理為主,活躍型學習者不夠深入的思考往往會在解晦澀難懂題目時出現問題,而沉思型學習者偏好獨立思考、冷靜分析,能夠透過問題表面去思考其內在含義,受外界形式刺激的影響較活躍型學習者小,故而綜合考核分數的分布更為穩定,兩極分化較活躍型更弱.
第二維度下,針對感悟型學習者在《普通物理學(上)》、《普通物理學(下)》學習過程中表現出的均分差異,進一步分析MOOC資源,發現《普通物理學(上)》視頻中所列生活實例以及基于生活背景的例題明顯多于《普通物理學(下)》.表5列出了《普通物理學(上)》第2章《質點動力學》與《普通物理學(下)》第17章《光的干涉》的視頻內容對比.由表可知,就第2章與第17章而言,《普通物理學(下)》每節的時長都要長于《普通物理學(上)》的章節,但其涉及的具體案例卻遠少于《普通物理學(上)》.《普通物理學(上)》實例教學所占視頻時長的百分比要明顯高于《普通物理學(下)》,而感悟型學習者擅長記憶事實,更易接受與生活相聯系的知識,因此感悟型學習者在學習《普通物理學(上)》時的學習成效要明顯優于《普通物理學(下)》同類型學習者.

表5 《普通物理學(上)》第2章與《普通物理學(下)》第17章的視頻內容對比
第四維度下兩種類型的學習者在均分以及標準差上均無顯著差異,但序列型學習者均分83.4高于綜合型學習者79.1,則是由MOOC課程的呈現方式導致的.該MOOC課程主要將知識分為幾大章,每章下面又有好幾節,各章節之間知識銜接性不明顯,且每章各節的知識點有著較強的遞進關系.序列型學習者喜歡按照邏輯順序進行學習,而綜合型學習者喜歡厘清知識脈絡,綜合把握知識框架后再進行深入學習.
通過綜合分析,發現當學習者的學習風格與課程資源組織形式越一致時,相應地其學習成效也越好.
2.3.2 外部因素
(1) 教師要求不同.如圖2,比較了學習者在《普通物理學(上)》與《普通物理學(下)》的學習過程中在討論區參與討論的情況,《普通物理學(上)》的學習者論壇發帖數高于《普通物理學(下)》的學習者.進一步探討形成差別的原因,發現負責這兩門課程的教師對學生在討論區發言的要求不同:《普通物理學(上)》的教師重視討論區的主題設問、方法提示、討論引導、思想碰撞,《普通物理學(上)》的學生在討論區更加活躍.

圖2 論壇發帖數
活躍型學習者更適應《普通物理學(上)》教師的要求.學生在討論區中活動時間越長頻率越高,積極參與討論會對其學習成效有更大影響.沉思型學習者喜歡獨立思考,對知識的理解有一定的深度,因此《普通物理學(上)》和《普通物理學(下)》中的沉思型學習者間并未發現有太多差異.
(2) 課程資源不同.如上所述,兩門課程的教學資源存在差異,導致學習者在感知維度上出現了差異.感知型學習者學習成效顯著優于感悟型學習者.
此外,不論是《普通物理學(上)》還是《普通物理學(下)》,都是以每一小節的視頻講授為主,因此對于序列型的學習者而言,比較適合他們的學習風格,因此兩者并無顯著差異.
故而,課程內容以及組織的形式對不同風格的學習者都會產生不一樣的影響.
大多數學習者并不知道自己所屬的學習風格.因此,在進入MOOC學習之前,通過系統做一個簡單的前測,即時給學習者反饋,幫助學習者更加清楚地了解自己的學習風格,作為接下來推送以及篩選學習資源的一個重要依據.系統后臺記錄下每位學習者的學習風格,智能地為每位學習者推送相適應的學習資源,學習者可以根據自己的能力水平篩選和組織課程內容,定制專屬的課程資源進行學習.

圖3 基于學習風格前測的MOOC個性化選課流程圖
已有研究表明,網絡學習平臺的訪問次數是網絡學習行為的重要指標.它會影響學生的學習態度、論壇討論次數以及課程視頻觀看時長等,而這些都會對學習者的學習成效產生影響.[10]
促進學習者的學習成效最優化,視頻的點擊量以及學生的參與度是首要前提.在學習過程中,如果沒有教師適時的引導和激勵,學生便會對網絡學習平臺失去興趣,毫無目的的瀏覽,學生很難抓住課程的重點,其學習興趣也會逐漸喪失,最后淪落為簡單地播放視頻完成進度.因此,教師需要針對每節的內容,預先布置思考題,讓學生帶著學習任務有目的有針對性的觀看學習內容.這種任務驅動模式,使學生為了尋求解答往往會多次觀看視頻,理解知識點.
另外,MOOC學習中缺乏反饋的即時性,學習者在學習過程中很難自我檢測知識掌握程度.為了進一步提高學生的參與度,可以在視頻中插入測試題(這些題目所考察的知識點都隱含在已經播放完的視頻中).正確解答的學生信心倍加,學習熱情更加高漲;而解答錯誤的學生則會再次學習視頻,直至做對弄懂該題為止.
在調查的樣本中,活躍型、感悟型、序列型學習者要明顯多于沉思型、直覺型和綜合型學習者.現行的課程資源呈現形式更加符合感悟型以及序列型學習者的學習特點,基于學習風格的前測以及課程要求和目標,學習者可合理篩選組織與他們學習風格相一致的學習資源.
教師需要針對不同的學習者調整教學方法.例如,對論壇發帖數以及討論頻率這一要求上,活躍型學習者喜歡通過積極的討論、積極動手和解釋給別人聽來獲取知識,喜歡團隊合作.而沉思型學習者更傾向于獨立思考.因此,對所有學生都要求論壇發帖數并不適合沉思型學習者,反而會有損沉思型學習者的學習積極性.教師可以免去對沉思型學習者發帖的要求,取而代之的是建議這類學生將每節知識以思維導圖的形式整理下來并上傳到論壇上供大家一起參考學習.并對優秀的作品給予適當的獎勵.針對綜合型學習者,教師可以給出整本教材的知識框架,讓綜合型學習者在把握整體框架以及知識間聯系后進行深入的學習.