高校學生線上學習適應性研究與教育對策

董燕

[摘 要] 2020年春季學期全國各地高校紛紛開展線上教學活動，學生線上學習適應性直接影響學習效果。通過對749名高校在校生進行問卷調查，分析學生線上學習適應性，結果表明：大學生線上學習適應性總體水平不高，存在顯著的性別、年級差異;線上學習適應性各影響因素的重要程度與線下學習差異大，學習能力成為大學生線上學習適應性的首要影響因素;大學生線上學習適應性各維度在專業類別、是否獨生、父母受教育程度、家庭月收入上存在差異。為提升高校學生學習適應性，高校應進一步優化教育內容結構，全面提升學生自主學習能力，應聚焦群體差異性，注重增強女生群體、低年級群體線上學習適應性;教育主管部門、在線教學平臺、高校及家庭應多方協同努力，改善學生線上學習環境;家庭應注重對學生學習環境適應性的教養。

[關鍵詞] 高校學生;教育對策;線上學習

[基金項目] 2018年度三江學院教學建設與改革項目“《會展公共關系策劃》優秀課程建設”（J17025）

[作者簡介] 董 燕（1986—），女，江蘇鹽城人，法學碩士，三江學院文化產業與旅游管理學院講師，主要從事人口社會學、文化社會學研究。

[中圖分類號] C92? ? [文獻標識碼] A? ? [文章編號] 1674-9324（2020）40-0107-04? ? [收稿日期] 2020-07-20

2020年春季學期全國各地高校紛紛響應教育部“停課不停教、停課不停學”號召，將線下教學調整為線上教學。線上教學，學生始終是學習的主體，也是教育過程的主體，學生的學習適應性直接影響教育教學質量。因此，有必要分析高校學生線上學習適應性水平及影響因素并針對性地提出教育對策，為提升學生學習效果、提高線上教育教學質量提供依據。

一、文獻回顧

1.高校線上學習的相關研究。自2010年以來，圍繞“高校線上教學”的研究逐漸增多，不同的研究者研究了高校線上教學模式、教學平臺、大學生線上學習、教師線上教學等主要內容，但專門對大學生線上學習適應性的研究還較少。賈文軍對大學生學習體驗展開研究，利用網絡爬蟲采集微博信息并通過聚類分析得出大學生學習體驗可分為7大類別，并根據大學生學習體驗現狀得出線上學習不能完全取代線下教學的結論[1]。劉燚等人通過調查研究得出大學生學習態度和自主學習能力影響在線教學效果[2]。

2.學習適應性的相關研究。適應的概念，大都以皮亞杰的“平衡說”作為理論基礎，是指行為主體為了更好地生存和發展，依據內外環境的變化，積極進行各方面的調整以使得自身與環境和諧統一的過程[3]。馮廷勇指出，大學生學習適應性是個體根據環境的變化及自身學習的需要，主動調整自身的學習動力與學習行為，提高學習能力，使自身的學習與不斷變化的學習條件相互適應，取得良好學習成就的能力特征[4]。馮廷勇、蘇堤等人認為大學生學習適應性影響因素包括學習動機、學習能力、學習態度、教學模式、環境因素五個因素，并編制了大學生學習適應性問卷[4]。在隨后的研究中馮廷勇等人對學習適應性各影響因素作了詳細的解釋，指出學習動機是激發個體進行學習活動、維持已有的學習活動，并使學習行為朝向一定目標的內在心理狀態;學習能力主要是指感知能力、記憶能力和思維能力等，也包括方法學習的能力;教學模式是指在一定教學理論或教學思想指導下，在實踐中形成的相對穩定的教學活動的結構和方式;學習態度是大學生在長期的學習活動中習得的對待學習活動比較穩定的、具有選擇性的反應傾向;環境因素是一個較為復雜的維度，主要包括學習環境、社交因素和家庭因素[5]。

二、研究設計

1.調查對象基本情況。本研究以高校大學生作為調查對象，采用網絡調查方式，通過騰訊問卷進行“高校學生線上學習適應性調查”共取得有效問卷749份，樣本的基本情況如下：男生347人，女生402人;獨生子女381人，占比50.9%;大一124人，大二250人，大三286人，大四89人;專業屬于人文社會科學類的學生435人，自然科學類的學生314人;學生干部176人，占比23.5%;月生活費1000元及以下210人，1000～3000元530人，3000元及以上9人;生活在省會城市76人，地級市149人，縣級市212人，鄉鎮128人，農村184人;家庭月收入5000元及以下240人，5000～10000元323人，1萬～2萬元138人，2萬元及以上48人;父母最高受教育程度：未受正式教育21人，小學73人，初中308人，高中180人，職高31人，大專76人，本科及以上60人。

2.調查工具與方法。本研究以馮廷勇、李紅等人編制的大學生學習適應量表為基礎，結合線上學習內容與特點，對該量表進行適當改編。改編后的量表更適合測量學生線上學習適應性，量表共5個維度28個題項，其中學習動機適應3項、教學模式適應5項、學習能力適應8項、學習態度適應5項、學習環境適應7項。該量表的內部一致性系數為0.94，間隔2周再測信度為0.995，且具有良好的內容效度和結構效度。

三、結果分析

1.線上學習適應性的影響因素。學習適應性調查共28個有效題項，做因子分析，對因素進行最大正交旋轉，結合碎石圖，共抽取5個公因子，5個公因子的累計貢獻率達65.30%，因子結構及各項因子負荷見下表。

結合題項調查的內容，本文把大學生線上學習適應性影響因素概括為五個：學習能力（14/15/12/13/16/5/6/1八個題項）、學習環境（24/25/22/26/28/23/27七個題項）、學習態度（18/17/20/19/21五個題項）、教學模式（10/7/9/8/11五個題項）、學習動機（3/4/2三個題項）。五個因素與馮廷勇量表基本一致，但各因素重要性排序有所不同，最重要的影響因素由學習動機改為學習能力，學習環境的重要性也提高了，這與線上學習的特質是相符的，線上學習比線下學習對學生學習能力、學習環境與學生態度的要求提高了，相比之下原來最重要的學習動機和教學模式重要性反而降低了。結合因子解釋的總方差，經Delphi法確定各因子的權重為：學習能力0.29、學習環境0.22、學習態度0.21、教學模式0.15、學習動機0.13。

2.高校學生線上學習適應性現狀。為研究學生線上學習適應性水平，對749個樣本的問卷結果進行分析，對學生線上學習適應性情況的結果按照“完全不符合、較不符合、不確定、較符合、完全符合”分別計以“1、2、3、4、5”分，計算各適應因素得分，并按照影響因素的權重綜合計算學生線上學習適應性得分。為清楚了解學生線上學習適應水平，按照適應水平很高（得分S≥4.25）、適應水平較高（3.5≤S<4.25）、適應水平一般（2.75≤S<3.5）、適應水平較低（2≤S<2.75）、適應水平很低（S<2）得出學生適應情況。結果得出，調查對象線上學習適應總均分為2.77分，總體適應水平一般;各因素中學習能力得分3.02分，學習環境得分2.87分，學習動機得分2.84分，適應水平一般;學習模式得分2.68分，學習態度得分2.34分，適應水平較低。

3.高校學生線上學習適應的差異分析。（1）性別差異。以高校學生性別為自變量，對高校學生學習適應性進行獨立樣本T檢驗。結果表明，大學生線上學習總體適應性存在性別上的顯著差異（Sig.=0.04），男生的均值顯著高于女生;學習態度（Sig.=0.00）、教學模式（Sig.=0.027）存在顯著差異，男生均值高于女生;學習能力、學習環境、學習動機不存在性別上的顯著差異。（2）年級差異。以年級為自變量，對高校學生學習適應性進行單因素方差分析。結果表明，大學生線上學習適應總體上存在顯著的年級差異（Sig.=0.00），適應水平由高到低為大三、大四、大二、大一;學習態度適應性存在顯著的年級差異（Sig.=0.00），且通過相關分析發現學習態度與年級顯著正相關（Sig.=0.00，Pearson相關性系數=0.155），年級越高學習態度適應性越高;學習模式適應性也存在顯著的年級差異（Sig.=0.01）;學習能力、學習環境、學習動機適應性不存在顯著的年級差異。（3）專業類型差異。將被試專業類型分為人文社會科學和自然科學兩大類，以專業類型為自變量，對大學生學習適應性進行獨立樣本T檢驗。結果顯示，僅在學習態度這個維度上存在顯著性差異（方差齊，Sig.=0.001），專業為自然科學的大學生比人文社會科學類大學生的學習態度適應性高得多。（4）是否獨生差異。將被試分為獨生子女和非獨生子女，以其為自變量，對大學生學習適應性進行獨立樣本T檢驗。結果顯示，在學習動機這一維度上存在顯著性差異（方差齊，Sig.=0.016），非獨生子女學習動機適應性高于獨生子女。（5）是否上過網課差異。將被試分為疫情前上過網課和沒有上過網課，以其為自變量，對大學生學習適應性進行獨立樣本T檢驗。結果顯示，僅在學習能力這一維度上存在顯著性差異（方差齊，Sig.=0.012），上過網課的學生學習能力適應性明顯高于未上過網課的學生。（6）生源地差異。將被試生源地分為省會/直轄市、地級市、縣級市/縣城、鄉鎮、農村，以生源地為自變量，對大學生學習適應性進行單因素方差分析，結果顯示大學生學習適應性各維度在生源地上不存在顯著差異。因該生源地的分類過于精細，將變量重新賦值后，只分為城市和農村兩種生源地后再進行獨立樣本T檢驗后發現，仍然不存在顯著性差異。（7）是否學生干部差異。將被試分為學生干部與非學生干部，進行獨立樣本T檢驗，結果顯示大學生學習適應性各維度在是否學生干部上不存在顯著差異。（8）父母受教育程度差異。將被試父母受教育程度分為初中及以下、高中及以上，進行獨立樣本T檢驗，結果顯示僅在學習態度（方差齊，Sig.=0.003）和學習動機（方差齊，Sig.=0.005）維度存在顯著差異。父母受教育程度為初中及以下的大學生學習態度、學習動機適應性明顯高于父母受教育程度為高中及以上的大學生。（9）家庭收入差異。將被試家庭平均月收入分為5000元及以下、5000元～10000元、10000元～20000萬元、2萬元及以上，進行單因素方差分析，結果顯示學習環境適應性在家庭收入上（Sig.=0.001）存在顯著差異。且通過相關分析后發現，大學生線上學習環境適應性與家庭平均月收入呈顯著負相關，即家庭月收入越高，學生學習環境適應性越低。

四、研究結論

1.線上學習適應性各影響因素的重要程度與線下學習差異大，學習能力成為大學生線上學習適應性的首要影響因素。與線下學習適應性影響因素重要性排序學習動機、教學模式、學習能力、學習態度、學習環境不同的是，線上學習適應性影響因素重要性排序為學習能力、學習環境、學習態度、教學模式、學習動機。學習動機和教學模式是線下學習適應性最重要的影響因素，反而成為線上學習適應性重要程度最低的影響因素;學習能力和學習環境成為線上學習適應性最重要的影響因素。

2.大學生線上學習適應性總體水平不高。將大學生線上學習適應性水平分為很高、較高、一般、較低、很低后，大學生線上學習適應性總體水平一般;學習能力、學習環境、學習動機適應性水平一般;學習模式、學習態度適應性水平較低。

3.大學生線上學習適應性存在顯著的性別、年級差異。大學生線上學習適應性存在顯著的性別差異，男生高于女生;學習態度與教學模式適應性存在顯著的性別差異，男生高于女生。大學生線上學習適應總體上存在顯著的年級差異，適應水平由高到低為大三、大四、大二、大一;學習態度適應性存在顯著的年級差異，且通過相關分析發現學習態度與年級顯著正相關，年級越高學習態度適應性越高;學習模式適應性也存在顯著的年級差異。

4.大學生線上學習適應性各維度在專業類別、是否獨生、父母受教育程度、家庭月收入上存在差異。自然科學類的大學生比人文社會科學類大學生的學習態度適應性高得多;非獨生子女學習動機適應性高于獨生子女;父母受教育程度為初中及以下的大學生學習態度、學習動機適應性明顯高于父母受教育程度為高中及以上的大學生;大學生線上學習環境適應性與家庭平均月收入呈顯著負相關，家庭月收入越高，學生學習環境適應性越低。

五、提升大學生線上學習適應性的教育對策

1.高校應進一步優化教育內容結構，全面提升學生自主學習能力。學習能力成為線上學習適應性的首要影響因素，提升學習能力對于全面提高大學生線上學習適應性水平具有重要作用。經過高考的選拔，大學生的感知、記憶和思維能力普遍較高，但方法學習能力差異較大。而大學學習專業性強，要求學生能夠根據專業、課程、教學模式等靈活采用多種方法學習，再加之線上學習使學生無法與教師、同學面對面互動交流，學生在線上學習中是個體而不是群體成員，群體引導個體行為的功能無法發揮，這些都要求大學生在線上學習中具有較高的自主學習能力。因此，高校在教育過程中應進一步優化教育內容結構，通過在常規教學過程中增加自主學習能力引導環節及開設專門的提升自主學習能力講座等方式，從培養學生自主學習意識、增強學生自主學習動機、指導學生自主學習策略、提供學生自主學習環境等方面全面提升學生自主學習能力。

2.教育主管部門、在線教學平臺、高校及家庭應多方協同努力，改善學生線上學習環境;家庭應注重對學生學習環境適應性的教養，而不單純只是為孩子提供良好的學習環境。學習環境是學生線上學習適應性的第二大影響因素，高校學生線上學習環境主要包括線上教學環境和學生學習的家庭環境，線上教學環境主要包括教師個人及教學平臺環境，家庭環境包括學生學習所在空間、所需的設備、網絡條件等硬件環境及父母教養、學習氛圍等軟環境。高校在未精心籌備線上教學各項事宜的情況下，學生線上學習使用的平臺種類繁多，包括中國大學MOOC、雨課堂、智慧樹、QQ群課堂、騰訊會議等，同一門課程使用多個平臺的現象也普遍存在，造成線上教學環境繁雜，學生適應性差;由于用戶量激增，各平臺在運行過程中頻繁出現的卡頓、閃退、崩潰等問題也嚴重影響學生學習。基于此，一方面，高校在今后的教育教學過程中應未雨綢繆，積極開展各項線上教學準備工作;另一方面，各教學平臺也應加強與教育教學部門的交流與合作，提升平臺運行質量，承擔起教育教學的社會責任，保障線上教學正常開展。值得一提的是，家庭月收入越高，學生學習環境適應性越低，說明家庭為學生提供良好的學習環境并不意味著學生學習環境適應性就高，當學習環境改變時，長期擁有良好學習環境的學生可能會難以適應新環境，因此，家庭應注重對學生學習環境適應性的教養，而不是只為孩子提供一個良好的學習環境。

3.高校應聚焦群體差異性，注重增強女生群體、低年級群體線上學習適應性。高校學生線下學習適應性研究結果通常是女生適應性高于男生，本研究結果顯示男生線上學習適應性高于女生。從年級維度看，大三學生線上學習適應性最高，其次是大四、大二、大一。經過大學階段的學習，高年級學生線上學習適應性普遍高于低年級學生。這一結論引導高校在進行線上教育教學工作時，應聚焦群體差異性，針對不同群體采取差別化的應對措施，以全面提升高校學生線上學習適應性。

六、結語

線上教學是時代發展的產物，能彌補傳統課堂時間、空間上的不足，線上教學或將成為未來教育的“新常態”，但線上教學也存在諸多問題。未來的線上線下教學之爭，首當其沖的是學生的學習體驗之爭。本研究關注疫情期間大學生的在線學習體驗，通過調查分析探討學生線上學習適應性，目的在于提升、改善學生學習效果，本研究為一線教育教學提供了真實的現狀反饋，研究結果為未來線上教學提供參考。

參考文獻

[1]賈文軍，郭玉婷，趙澤寧.大學生在線學習體驗的聚類分析研究[J].中國高教研究，2020（4）：23-27.

[2]劉燚，張輝蓉.高校線上教學調查研究[J].重慶高教研究，2020（5）.

[3]鄒小勤.我國大學生學校適應特征的實證分析[J].現代教育管理，2014（5）：100-104.

[4]馮廷勇，蘇堤，等.大學生學習適應量表的編制[J].心理學報，2006（5）：762-769.

[5]馮廷勇，劉雁，等.當代大學生學習適應性研究進展與教育對策[J].西南大學學報（社會科學版），2010（2）：135-139.