陳歡 朱晗 李闖 張焱 池召艷



摘要:為探究疫情期間大學生居家在線學習效果影響因素,本文采用線上問卷形式對湖北文理學院的大學生進行調查,共收到有效問卷300份。首先利用R軟件進行列聯分析初步篩選出12個與在線學習效果滿意度的相關變量,進而建立有序多分類Logistic回歸模型,采用逐步回歸來優化模型。結果表明:大學生在線學習意愿、網課適應程度、平臺交互性3個顯著變量影響在線學習效果。最后根據分析結果給出了提高大學生在線學習效果的建議。
關鍵詞: 在線學習效果;列聯分析;有序多分類Logistic回歸模型
中圖分類號:TP393? ? ? 文獻標識碼:A
文章編號:1009-3044(2021)26-0177-02
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1 引言
為應對新冠肺炎疫情,保障師生安全,全國所有高校均實施了在線教學。據統計疫情期間,參加在線學習的大學生達2259萬人。為此研究在線學習效果就顯得尤為重要。
目前研究主要集中在三個方面:一是研究在線學習適應性現狀,如高潔等量化了大學生在線學習適應性程度[1];二是研究在線學習行為與學習效果的關系,如李陽等通過調查問卷,研究大學生不同群體的特征差異和內在聯系[2];三是研究在線學習滿意度,如陳惠惠等提出在線課程學習滿意度的評估指標和影響其滿意度的關鍵因素[3]。少部分研究是基于大量的樣本進行實證分析[4]。但大多采取相關性分析簡單篩選變量,忽略分類變量取值少的特點,使分析有偏差。本文基于調查問卷數據采用多種統計方法,探究大學生在線學習效果影響因素。
2 數據預處理
本次調查對象為湖北文理學院的學生,共設計24個問題。通過刪除了填寫不完整的問卷,最終收到有效問卷300份。問卷的Cronbach's alpha系數值為0.714,說明該問卷具有較高信度。問卷的KMO值為0.82>0.8,Bartlett球型統計量的為2905.971,p值為0.000<0.001,說明問卷的結構效度良好。本文共有24個解釋變量,均來自題目選項。各變量定義見下表,其中單選題按層次遞增賦值;多選題選項已選則賦值1,未選則賦值0。因變量采取李克特量表五點選項計分法。
3大學生在線學習效果影響因素的實證分析
3.1 列聯分析
本文以在線學習效果的滿意度作為列聯表的列變量,將24個解釋變量作為行變量。列聯分析原假設為在線學習效果的滿意度與解釋變量無關聯,備擇假設為有關聯。通過計算得到p值小于5%置信水平的行變量有[x1]、[x4]、[x5]、[x6]、[x7]、[x8]、[x9]、[x13]、[x16]、[x21]、[x22]、[x24],共12個變量通過列聯獨立性檢驗。
3.2 有序多分類Logistic回歸分析
首先進行共線性檢驗:自變量矩陣的條件數為K=4.86,計算得各自變量的方差膨脹因子均小于10,可認為各自變量間不存在多重共線性。本文以在線學習效果的滿意度為因變量,建立有序多分類Logistic回歸模型,本文因變量有五個等級。建立有序多分類Logistic回歸模型如下:
其中,[ pj]為在第j個回歸的概率,[ αj]為截距,[βi]為偏回歸系數。采用極大似然法估計回歸系數,以AIC信息統計量最小為準則,來減少變量。通過R語言自動逐步回歸七次后,使AIC達到最小,其最終結果如表2。在顯著性水平為0.05下,[x4]、[x5]、[x7]的t值均遠大于1.86,與因變量有非常顯著的關系,[x8]、[x22]的t值絕對值接近于1.86,與因變量有較顯著的關系。
回歸方程中[x4]、[x5]、[x7]和[x8]的系數分別為0.99、0.91、1.14、0.46,均體現出對在線學習效果呈現正向影響,隨著大學生參加在線學習的意愿增加、網課適應程度上升、在線學習平臺的交互性變好、獲取知識越多,在線學習的效果便越好。
回歸方程中[x22]的系數為-0.58,代表大學生在線學習時沒有教材對在線學習效果呈現負向影響。由于調查時間為疫情居家在線學習情況,大多數同學沒有教材輔助在線學習,會使得在線學習效果下降。
4提升大學生在線學習效果的建議
依據前述分析得出的影響因素,現對提升大學生在線學習效果給出以下建議:
(1)平臺交互性對大學生在線學習效果影響最為顯著,建議在線學習平臺通過改善交互性能來幫助大學生提升在線學習效果,如及時解決平臺卡頓的情況、增加信息整理板塊等;授課老師可采用錯峰上課的形式,避免授課過程卡頓。
(2)針對大學生參加在線學習意愿對學習效果影響也非常顯著,建議學校和授課老師大力宣傳在線學習的必要性和在線學習的優勢,讓學生能夠以積極的心態對待在線學習,提升學習效果。
(3)回歸結果顯示大學生網課適用程度也對學習效果有著顯著影響,為此建議授課老師對學生的在線學習給出具體的指導意見,并制定適合在線學習的教學計劃、教學內容等,從而讓學生及早的適應網上授課方式。
參考文獻:
[1] 高潔,杜依銘,郭秀玥.大學生在線學習適應性現狀的調查研究——基于陜西學前師范學院在線課程的實證分析[J].陜西學前師范學院學報,2019,35(9):115-120.
[2] 李陽,馬力,官巍.大學生在線學習行為與人格特征的相關性研究[J].中國教育信息化,2016(17):18-21.
[3] 陳惠惠.大學生在線課程學習滿意度的影響因素探析——基于南京市多所大學的調查[D].南京:南京師范大學,2017.
[4] 李林,劉媛媛.大學生在線學習適應性及學習效果研究:基于1698個問卷樣本的數據[J].昌吉學院學報,2020(3):100-105.
【通聯編輯:光文玲】