基于不同地域樣本的在線教學學習投入度的影響因素模型探討

呂晶晶 王楠 李燕萍 李彥

摘要以江蘇、湖北、廣東分別代表華東、華中、華南三個地區，通過多群組結構方程模型考察不同地區的在線教學學習投入度影響因素模型是否存在顯著差異，通過實證分析，三個地區確實存在顯著差異，完全線上學習背景下，江蘇的學習投入度模型擬合效果是最佳的，湖北次之，廣東的樣本從數據擬合結果來看，與江蘇差異是最大的。

關鍵詞線上教學;線上學習投入度;多群組結構方程模型

中圖分類號：G434文獻標識碼：ADOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2021.34.049

Discussion on the Influencing Factor Model of Online Teaching Learning Engagement Based on Different Regional Samples

LV Jingjing，WANG Nan，LI Yanping，LI Yan

（Guangdong Ocean University，Zhanjiang，Guangdong 524088）

AbstractTaking Jiangsu，Hubei and Guangdong as representatives of East China，central China and South China respectively，this paper investigates whether there are significant differences in the influencing factor models of online teaching and learning engagement in different regions through the multi group structural equation model. Through empirical analysis，there are significant differences in the three regions. Under the background of complete online learning，the fitting effect of Jiangsu's learning engagement model is the best，Hubei takes the second place，and the difference between Guangdong and Jiangsu is the largest from the data fitting results.

Keywordsonline teaching;online learning engagement;multi-group structural equation model

網絡技術的高速發展為線上教學模式提供了更加寬廣的前景。由于在線學習知識習得方式發生了較大變化，學生需從以往十幾年來形成的群體學習環境轉移到個體學習環境，因此調動學生的積極主動性更顯得尤為重要。本研究將結合在線學習理論與TAM模型以及社會認同理論，以在線學習模式下學生學習投入度作為研究視角，創新性引入交互投入這一重要維度，構建后疫情時代學生線上學習投入度影響因素模型（Online Active Learning Intention，OA-LI），幫助教師深入洞悉學生在線主動學習意愿及其產生機理，為提升線上式教學效果和培養學生自主學習能力提供參考。

1理論基礎

1.1在線教學理論

國內學者對于在線教學概念是以網絡為媒介，使師生雙方處于不同的時空當中，通過輔助性的組織教學，間接提高學生自主學習能力，從而在二者之間形成一種雙向反饋的遠程教育活動形式（丁興富，2000）。這種學習方式依托現代互聯網技術，是應教育發展需求，進一步產生的以學習者個體為中心的一種新型教學模式（云玉芹，2011）。在線教學不同于傳統的教學形式，這對非面對面交流的狀態可以讓學生不受時空限制，跟隨自己制定的計劃，選擇想要學習的知識和技術，能大幅度增進學習者效率（徐海波，2014）。

1.2技術接受模型

1989年Davis以理性行為理論（Theory of Reasoned Action，TRA）為原型，吸收了期望理論、自我效能理論的相關理論內核，提出了技術接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）。TAM中將用戶的兩個特殊的信念構念，即感知有用性（perceived usefulness）構念和感知易用性（perceived ease of use），Gong（2004）在TAM的基礎上，引入計算機自我效能作為影響感知易用性和行為意圖的新變量，對原有模型進行擴展。拓展后的模型用于研究教師對于在線教育的接受問題，結果顯示TAM中的所有原有路徑和新加入的兩條路徑均被證明有效。

1.3社會認同理論

Tajfel&Tumer（1986）提出了社會認同理論，該理論解釋了個體在群體中獲得自我認知和社會認知兩個層面的過程，此過程經歷了類化、認同和比較三個階段。通過這三個階段，個體為維護自己的群體地位而試圖改變自己，提升自己。我們在工作中運用社會認同理論，可以理解協同性的工作環境中，個體如何融入群體，并依靠群體帶給自身的歸屬和認同感獲得肯定，進而努力保持自身和所在群體的一致性。

2研究概念及內涵

2.1在線教學模式下的學習投入度

Frednck（2010）認為學習投入度分為行為投入、認知投入和情感投入三個維度。周媛（2018）參照Frednck（2010）的學習投入度三維框架模型探討了認知、行為、情感三維度學習投入度的差異，然而，根據社會認同理論，當學習者作為課堂學習者之一參與到在線學習中，學習者對其所在群體的認同度越高時，個體之間的社會交互將導致學習者更高水平的沉浸體驗。尤其當在線課堂中有小組討論、師生問答、上課打卡、微信墻或彈幕等互動環節，更能激發學習者的學習熱情和持續學習的意愿，因此，本研究認為在線學習投入度應包含四個維度，即認知投入、行為投入、情感投入和交互投入。

2.2在線學習投入度的影響因素

在線學習投入度的影響要素根據在線學習情景要素（主體、客體、工具、共同體、規則、分工以及結果），映射到混合學習活動中的組織結構中，結合以上活動要素，抽取核心概念，認為可以把在線學習投入度的影響因素分解為教師因素、個人因素和交互設計因素。

3理論模型構建

本研究是基于三個不同地域的隨機樣本，調查在線學習模式下大學生學習投入度的影響因素，調查的初衷來源于筆者參與教學論壇交流時，發現來自不同地域的學校和老師對在線教學的理解和看法存在不少差異，甚至對線上教學設計中的學生角色和任務也有不同看法，筆者想通過不同地域學生對參與在線學習的感知體驗，來確認影響大學生在線學習投入度的影響因素模型對不同地域是否存在較大差異，因此本研究擬采用多群組結構方程模型對基于不同地域樣本的大學生在線學習投入度及影響因素做實證分析，模型的因變量為在線學習投入度，由四個維度構成，分別是行為投入、認知投入、情感投入、交互投入。

基于前期調研及小范圍前測，筆者根據在線學習理論、技術接受理論以及社會認同理論及在線學習投入度的維度和影響因素，筆者做出以下理論假設：

H1：大學生受教育所在地域、年級、學科對學生在線學習中的行為投入、認知投入、情感投入和社會交互投入有顯著的直接影響。

H2：大學生自身因素對學生在線學習中的行為投入、認知投入、情感投入和社會交互投入有顯著的直接影響。

H3：教師因素對學生在線學習中的行為投入、認知投入、情感投入和社會交互投入有顯著的直接影響。

H4：交互設計因素對學生在線學習中的行為投入、認知投入、情感投入和社會交互投入有顯著的直接影響。

因此，基于上述理論假設，本研究構建了一個理論模型，基于前面的文獻和基本概念的梳理，將在線學習中的大學生在線學習投入度定義為大學生在線學習過程中的行為投入、認知投入、情感投入與交互投入的程度。同時，本研究提出一個設想，由于所處地域不同，當地教師可能因為對線上學習形式的理解程度不同因而有不同的施教手段，從而導致學生和老師在學習過程中產生不同的學習效果。調研量表在參考了國外和國內大學生學習投入度的研究，結合華東、華中、廣東地區的在線學習狀況和推廣情況環境特征，參考對華南師范大學汪曉東教授和上海交通大學姜玉龍教授的訪談結果，最終形成大學生在線學習投入度及影響因素的量表，利用credamo平臺集中收集了廣東、湖北、江蘇三地的高校大學生在線學習投入度影響因素模型問卷，項目預計回收650份數據，總共收集到有效問卷496份（其中廣東130份，湖北140份，江蘇226份），問卷回收有效率達到76.3%，但總體上不算完美，由于填寫問卷的人數分布不均，三地問卷數量相差較大。

4研究結論

4.1信度檢驗

為確認調查問卷的可靠性和有效性，本研究運用SPSS 25軟件對可觀測變量和潛變量進行信度分析。調查問卷整體的Cronbachs a值所對應的信度為高信度，結果表明各項觀測指標的一致性較好。

4.2效度檢驗

通過計算問卷相關系數矩陣，顯示計算的相關系數值普遍大于0.4;其次，進行KM0和巴特萊特檢驗，顯示KM0的值為0.967，巴特萊特近似卡方值為12662，p值小于0.001，證明數據具有較高的相關性，適合做因子分析。使用最大方差法因子旋轉對問卷進行結構效度檢驗，各觀測變量的標準因子載荷系數基本都大于0.6，證明各潛變量的結構效度較好。

4.3驗證型因子分析

本研究使用Amos25軟件對所建構的結構方程模型進行驗證性因子分析，以驗證前文提出假設。基于本研究樣本是廣東，江蘇，湖北三個省份的學生研究樣本，除去個別指標（GFI大于0.8，基本可接受），該結構方程模型適配度評價指標均滿足適配標準，證明本結構方程模型在大范圍樣本數據擬合較為良好。

4.4多群組的結構方程檢驗

本研究的多群組分析以地區特征（廣東，江蘇，湖北三個省份）為調節變量，即設置限制測量系數相等模型（Measurement weights），通過實證分析驗證研究假設在不同群組研究樣本間是否具有跨省分不變性。通過多群組模型分析，本研究對三個省份的假設路徑參數進行卡方檢驗，結果顯示模型卡方差異的p值=0.000<0.05，表示整體上三個群組在測量系數上存在顯著差異。多群組分析結果見表1。

根據研究結論，可以發現目前三地當中江蘇的在線學習模型擬合程度較好，湖北次之、廣東與江蘇的模型擬合效果差異最大，結合之前對相關專家的訪談結果，研究結論是符合預期的。在線學習投入度影響因素模型中，自身因素、教師因素、交互設計因素都對學習投入度具有顯著的正向影響，其中對在線學習投入度影響最大的是自身因素，其次是教師因素，最后是交互設計因素。可見，在線學習投入度的提高主要在于調動學生的積極性，外部條件例如同伴的配合、教學平臺網絡的設計都不占主導地位。

在通過對廣東、湖北、江蘇三個區域的問卷實證分析，我們可以看出江蘇地區的樣本更符合本研究的在線學習投入度的模型設定，模型擬合效果是最好的，湖北次之，廣東地區與江蘇地區差異最大，究其原因在于本研究中考察的重點是在線學習，幾乎所有指標都是基于線上環境完成的，除去線上自學的階段，老師和學生以及學習伙伴間的交互也是在線上學習平臺上完成的。而廣東地區早就開展并堅持長期探索的翻轉課堂與上述研究背景并不是完全一致，廣東地區一直以來敢于嘗試接觸新生事物，是國內最早接觸并使用翻轉課堂進行教學的地區，廣東地區的翻轉課堂也是結合線上教學完成的，但課堂討論、項目小組合作，作業互評等很多交互反饋工作多是以線下形式完成的，這與研究結論中出現廣東樣本與江蘇樣本模型擬合差異較大的情況是相符的。研究結果恰恰表現出廣東地區樣本的協作交互能力對教學效果的影響是最強的，而不能看出個體學習環境下學習效果的顯著。

參考文獻

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