基于Logistic 模型的福建省大學生網課學習效益影響因素實證分析

（福州工商學院商學院，福建 福州 350700）

0 引言

2020年，全國各高校利用網絡平臺，實施“停課不停教、停課不停學”，教師使用各類優質教育教學資源，加強與網上教學平臺的合作與交流，采用網絡自主學習、混合式教學等多種形式開展線上教學，是利用信息化手段實施教學的一種探索。學習效益是指學生通過理論知識學習后，所獲得知識儲備的效果和收益。本調查中的“學習效益”，是指相較于傳統線下教學，在單位時間內得到的學習收獲是否有所差異（即是否有效益）。本文通過構建二元Logistic 模型對福建省大學生網課學習效益的影響因素進行分析，對影響福建省大學生網課學習效益的因素進行分析，提出相應的建議和對策，為未來打造高質量、專業化的信息化教學環境，以及未來網課平臺的健康發展提供依據。

1 調查情況分析

1.1 調查對象及方法

本次調查以就讀于福建省高等院校的大學生（包括專科、本科及研究生）為主要研究對象，所就讀的高校所在地包括福州市、泉州市、廈門市、漳州市、龍巖市、莆田市、三明市、南平市和寧德市9個地級市。調查以線上問卷調查的為主，進行匿名調查。除了線上問卷調查的方式之外，還通過電話、短信、微信、QQ 等訪談方式進行調查。

1.2 問卷的信度與效度

問卷調查主要包含基本信息、網課學習效益滿意度、網課學習體驗調查這三個部分，每個部分均從不同的層面提出問題，展開了對于福建省大學生網課學習效益的調查。利用SPSS21.0軟件分析中α 系數的大小來衡量調查問卷的信度。一般而言，如果信度系數達到0.8以上信度較好，并在信度分析合格的前提下進行效度分析，效度高于0.7 說明效度較好。該問卷調查的項數為18，信度系數為0.807，效度達到0.793，該問卷信效度較好。

1.3 樣本基本情況

在抽樣調查中，樣本的隨機性造成的樣本值與總體值之間的差異，因此抽樣誤差將不可避免的存在。采取改變樣本容量的方式，進行計量控制，將誤差降低至可以接受的范圍，根據給定精度及可靠程度，計算必要樣本容量。根據調查在置信度95%、抽樣誤差5%條件下，根據方差最大比例原則，計算得知至少需要樣本數為384份，本次調查最后收得419份有效問卷，達到最低樣本數要求。

在419份問卷中，男女比例約為1：1.3。就讀高校位于九個地級市的均出現隨機受訪者。學生年級是大一的占24.34%，大二的占31.50%，大三的占32.70%，大四的占8.35%，研究生的占3.10%，大四和研究生的課程相對較少，因此所占重偏低。學生所學科目經濟管理類的占41.29%，人文歷史類的占21.71%，工科類的占15.99%，理科類的占14.08%，其他學科的占6.92%。從以上性別、就讀高校地區、年級及學科等分布情況來看，樣本分布較均勻。

2 福建省大學生網絡學習效益影響因素分析

2.1 模型的設定

二元Logistic 回歸的因變量y 是二分類變量，可以用0、l 表示兩個不同的狀態，其中，y=0表示“事情未發生”，y=1表示“事情發生”，它的概率P=P（y=l）是所研究的對象。很多自變量會影響y 的取值，因此，在P（y=l）和之間就能建立一種線性關系，自變量可以是連續性變量或者是分類變量。Logistic 回歸模型公式可以表示為：

2.2 變量的設定

2.3 影響因素的Logistic 回歸分析

在419個樣本中，福建省大學生覺得“有效益”的占比49.165%，“無效益”的占比50.835%。通過SPSS21.0統計分析軟件進行卡方檢驗，結果表明年級（x1）、學科（x2）、解答問題針對性（x5）、學生自律性（x11）、聽課狀態（x12），在α=0.05的顯著性水平下，拒絕原假設，說明這5個變量與福建省大學生網課學習效益存在顯著相關。

為簡化模型得到較好的實證分析效果，剔除部分影響不顯著的變量，對年級（x1）、學科（x2）、解答問題針對性（x5）、學生自律性（x11）、聽課狀態（x12）5個顯著相關因素，采用向后篩選（Backward：Wald）方式進行回歸分析。回歸模型的卡方檢驗值為26.886，顯著水平為0.000，說明檢驗效果及精確度較好。從表1模型回歸系數及檢驗結果可以看出，年級（x1）、解答問題針對性（x5）、學生自律性（x11）、聽課狀態（x12）是顯著影響網課學習效益的因素，其他因素均不顯著。

表1 模型回歸系數及檢驗結果

Logistic 回歸模型為：

3 結論與建議

3.1 結論

就福建省大學生對網課學習的滿意度而言，受訪者中86.39%對網課學習總體滿意度達到滿意及以上，說明福建省大學生普遍認為網課學習對自身能夠收獲到較為良好的學習效益。同時，通過卡方檢驗得到不同性別、不同地區、不同學科的福建省大學生對網課學習滿意度存在明顯差異。

通過Logistic 模型的標準化回歸系數（β）的大小可看出，這4個顯著影響變量對因變量的影響大小排序是：年級（x1）＞解答問題針對性（x5）＞聽課狀態（x12）＞學生自律性（x11）。從冪值（Exp（B））來分析，學生所處年級對網課學習效益有影響，其發生比是其年級對網課學習效益沒有影響的1.291倍；認為解答問題有針對性的學習效益，其發生比是解答問題沒有針對性的0.729倍；學生有自律性的學習效益，其發生比是學生沒有自律性的0.562倍；聽課狀態良好的學習效益，其發生比是聽課狀態不佳的0.801倍。

3.2 建議

第一，督促學生端正網課學習態度。學生的學習態度決定網課學習效益高低，各大高校應該加強網課學習宣傳力度，讓學生有一種積極的心態，意識到網課學習重要性，加強學生對網課學習的興趣，提高大學生網課學習效益。學習過程中，學生也要根據自身需求，選擇適合自己的網課學習形式，學校也可以適當的采取一些鼓勵活動，加強學生對網課學習的興趣，提高大學生網課學習的效益。

第二，提升教師網課學習的技能。線上教學是新生產物，仍有部分教師難以適應，有的教師平時很少接觸互聯網，對各種軟件都不熟悉，因此各種“直播事件”層出不窮。再次網絡直播課缺少了師生間面對面的交流，使得教學效果收效有限。所以，要加強網課建設管理和教師培訓，提升教師技能和素質。

第三，建設“線上＋線下”結合式教學模式。大學生參加網課學習，在未來可能作為一種不可或缺的社會性重要資源，因此要不斷完善高校的線上課堂體系，建設“線上＋線下”結合式教學模式。此外，學校可結合具體情況，對學生的線上學習進行過程評價，督促學生認真對待網課學習，提高網課學習效益。