智慧學習空間中師范生自我導向學習實證研究*

李小娟 劉清堂 王姣陽 梁中鋒 常瑀倍

智慧學習空間中師范生自我導向學習實證研究*

李小娟1,2劉清堂1[通訊作者]王姣陽3梁中鋒4常瑀倍1

（1．華中師范大學 人工智能教育學部，湖北武漢 430079；2．河南師范大學 教育學部，河南新鄉 453007；3．南京師范大學 教育科學學院，江蘇南京 210097；4．新鄉工程學院 信息工程學院，河南新鄉 453007）

文章首先聚焦于“自我導向學習”和“智慧學習空間”，設計了智慧學習空間支持的師范生自我導向學習模式。之后，文章在某高校“現代教育技術”實驗課中開展了為期18周的實證研究，探討了自我導向學習對師范生自主學習能力、學業成績和在線學習行為的影響，結果發現：自我導向學習對學習者策略、資源利用兩個維度的自主學習能力提升效果明顯，但在態度維度提升不明顯；自我導向學習整體提升了學業成績，尤其是對低自主學習水平者的學業成績和自主學習能力提升效果更明顯，但其在在線自主學習行為方面表現欠佳。最后，文章提出給予情感支持、設計多元智能活動組合策略和提供及時高效反饋的適切策略，以期在智慧學習空間中有效開展自我導向學習。

自我導向學習；智慧學習空間；師范生；實證研究

自我導向學習（Self-Directed Learning，SDL）是指在教師引導或同伴幫助下，學習者擬定計劃、參與活動、監控評價、反思調節自身學習行為和認知的過程[1]。已有研究表明，利用移動智能設備開展自我導向學習，可以改善學習者的信息技術學習與應用場所[2]。師范生作為當代大學生和未來教師，培養其學會利用技術促進自己成長為自我導向型學習者，是落實師范生信息化教學應用能力培養的關鍵需求[3]。然而，當前高校師范生信息化教學應用能力培養面臨大班實驗課個性化教學難的問題，影響了師范生信息技術與學科融合知識、能力方面的整體學習績效[4]。而智慧學習空間具有無縫泛在、交互參與、精準干預等關鍵特征，為學習者從被動接受式學習向主動自我導向式學習的轉變提供了豐富場域，有助于發揮技術環境正向促進培養師范生信息化教學應用能力的作用[5][6][7]。因此，本研究立足于培養師范生信息化教學應用能力的“現代教育技術”實驗課，圍繞如何設計智慧學習空間支持的師范生自我導向學習模式以改善大班實驗課個性化教學難的問題，并在某高校開展師范生自我導向實證研究，以分析和探究師范生在智慧學習空間中的自我導向學習對其自主學習能力、在線學習行為、學業成績的影響。

一 文獻綜述

1 自我導向學習的內涵及特征

自我導向學習是一種融合個人發展的主動學習過程，學習者在這一過程中可按自己制定的計劃實施并主動承擔學習的責任，而教師或同伴主要起促進其自主學習的作用[8]。自我導向學習模式主要包括確定目標計劃、查看學習資源、開展學習活動、監控和評價效果、反思評估策略五大要素[9]。基于對成人在線學習者自主學習能力的構成分類和發展過程解析，趙宏等[10]提出了自我導向學習活動設計的四個步驟，即腳手架搭建、策略設計、認知工具提供、學習方式確定，以此激發學習者的主動反思、體驗和新知建構行為。可見，基于自我導向學習理念的活動設計能夠改變學習者的學習行為和觀念。在教學中，教師通過確定任務活動所需的知識和技能，引導學生選擇支持學習的適當策略，提供學習效果評價量規，幫助學生有效達成學習目標。

2 智慧學習空間中的自我導向學習

智慧學習空間在本質上是一種技術增強型學習環境，而在技術增強型的學習空間中可無縫開展協作學習和個性化學習[11]。在智慧教室中，可融合云服務、教學、資源等平臺組成智慧學習空間[12]。智慧學習空間以適當的技術、工具、資源和活動為支撐，通過對學習進程中的各種行為數據進行記錄和分析，為學習者有針對性地推薦個性化的學習任務和活動，以達到有效觸發自我導向學習的目的[13]。對智慧學習空間中自我導向學習應用的相關實踐研究表明，其主要功能包括支持學習者自定步調學習、感知學習者學習狀態、即時可視化提供學習反饋等，并幫助學習者擬定學習計劃、監控學習活動、評估學習效果和反思調整學習行為[14]，有助于推動學習者的深度學習，并提高其自我效能、改善其自主學習行為。

3 自我導向學習對在線學業成績的影響

自我導向是在線學習成功的關鍵[15]，而自我導向學習干預可正向影響學習投入和終身學習傾向，有助于提升學生的學習專注力和學習動力[16]。例如，黃振中等[17]認為，在線自我導向學習以交互體驗為中介間接影響學習效果；Wong等[18]提出以問題提示的形式提供自我導向學習支持，可有效提高MOOC學習者的時間管理和課程規劃能力；徐雄偉等[19]認為民辦高校教師的自我導向學習可正向促進其教學投入，且組織激勵是促進其教學投入的中介因素。

但是，Broadbent等[20]認為自我導向學習策略并非造成個人學業成績差異的唯一因素，學習者對任務價值的感知、先驗知識、任務完成的時間投入等都有助于提升學業成績。因此，教師需創設有利于學生自我效能提升、方便提供腳手架策略支持以及從感知到情感支持的學習環境，并設計體現分布式認知特征的特定情境和任務（如基于交互工具的討論或協作），以促進學生的監控和調整自我學習進程能力的發展[21]。此外，潘星竹等[22]發現自我導向學習對學業成績的改善主要體現在低分組學生學習成績的提升幅度大于高分組，驗證了自我導向式網絡學習空間系統的有效性；同時，自我導向學習顯著正向影響學習者的自我效能感和自主學習行為，尤其是空間中的獎勵機制和適應性反饋機制功能的設置，對自我效能的提升效果明顯。但是，Li[23]、Wong[24]發現相較于高自主學習能力的學生，低自主學習能力的學生在閱讀投入、目標計劃和交互監控行為及其表現出的學習動機方面都更差，且態度消極。

綜上可知，自我導向學習效果受個體因素、學習策略、先驗知識、行為投入、學習態度等多因素的影響。在智慧學習空間中，因受選課人數多、小班教學場地和時間受限等影響，研究者對于師范生自我導向學習中自主學習能力、學業成績和在線學習行為等如何相互影響，以及存在什么關系等問題并未進行深入探討。因此，本研究嘗試收集并分析學生自主學習能力、學業成績和在線學習行為三個維度的數據，針對師范生在智慧學習空間中的自我導向學習來探討以下三個問題：①自我導向學習對師范生整體自主學習能力有何影響？②自我導向學習對師范生階段性學業成績有何影響，以及師范生原有自主學習能力水平對其學業成績有何影響？③自我導向學習對師范生在線學習行為及其自主學習能力提升程度有何影響？

二 智慧學習空間支持的師范生自我導向學習模式的構建

1 “超星泛雅”支持自我導向學習

智慧學習空間中的教學平臺高度整合了支持教學管理、組織和評價的各個子系統，而支持教學的空間設計一般遵循教學法—空間—技術（PST）的原則[25]。“超星泛雅”平臺融合了“學習通”APP打造的智慧教學平臺，利用移動互聯網、云計算、大數據等新技術，能為任一課程輕松構建具有強交互性、便捷共享、資源豐富等特點的智慧學習空間——一個支持教師教學內容和學生學習結果雙向互動、可智能化記錄學習過程的學習空間[26]，其提供的教學預警和學習監控功能有利于促進學習者主動學習的發生，如圖1所示。

圖1 智慧學習空間中的教學預警和學習監控功能

2 智慧學習空間支持的師范生自我導向學習模式

依托自我導向學習理論，結合智慧學習空間的自我導向性特征，本研究構建了智慧學習空間支持的師范生自我導向學習模式，如圖2所示。該模式以師范生自學活動為主線，旨在通過教師引導活動和智慧學習空間支持，幫助師范生完成擬定學習計劃、進行學習活動、評價學習成效、自我反思調整四個階段的自我導向學習。

（1）擬定學習計劃階段

本階段是后續進行學習活動、評價學習成效的基礎。在本階段，教師根據“現代教育技術”實驗課的內容進行學情分析，設計自主學習任務單，上傳學習資源和測試題，并在智慧學習空間中清晰呈現任務點，以引導師范生結合自身情況明確學習目標、制定學習計劃，從而更好地參與學習活動。

圖2 智慧學習空間支持的師范生自我導向學習模式

（2）進行學習活動階段

本階段是自我導向學習的關鍵。師范生在學習計劃的指引下，自學學習資源、參與在線討論等活動；而教師作為引導者，利用智慧學習空間的預警監控和任務進展監控功能給予個性化指導，比如，在師范生遇到困難時及時答疑解惑，啟發、引導師范生自主解決問題。

（3）評價學習成效階段

本階段既是對擬定學習計劃、進行學習活動這兩個階段的總結，也是下一步開展自我反思調整的基礎。學習成效評價是針對師范生學習狀態和知識掌握情況的評價，主要包括作業進展反饋、同伴對比評估、教師評價反饋三部分。其中，作業進展反饋有助于師范生進行自我評估，同伴對比評估可以使師范生清楚地看到自己與他人的差距，教師評價反饋則有助于師范生深入地了解自己。

（4）自我反思調整階段

本階段是師范生依據學習成效評價階段的反饋結果，反思調整自我導向學習過程。也就是說，當師范生通過反思發現存在的問題之后，可以先向教師尋求幫助，請教師提供學習建議、情感支持等；之后，師范生根據學習成效評價情況和教師的建議，對學習計劃進行重新規劃；最后，師范生根據自身的知識掌握情況，靈活調整學習節奏。

三 師范生自我導向學習的實證研究設計

1 研究情境

本研究以河南省新鄉市牧野區H大學2016級選修“現代教育技術”實驗課的521名本科生為研究對象，這些學生來自中文、數學、心理、小學教育、英語等5個專業。該課程課時為18周，實驗內容包括信息化教學設計典型案例分析和撰寫、PPT多媒體課件設計與制作、微課設計與制作三大模塊，實驗數據主要有自主學習能力問卷的前后測數據、學生自主學習行為記錄數據和平時的學業成績數據。智慧學習空間平臺記錄了學生的任務點完成情況、視頻查看次數、在線討論情況等詳盡的學習行為數據；平時測驗側重考核學生對基本理念和基本操作的掌握情況，測試內容依據相關模塊的具體實驗內容確定，但難度保持一致。

2 研究流程

本研究采用單組前、后測實驗研究法，以自我導向學習模式為自變量，因變量是自主學習能力、學業成績和自主學習行為，干擾變量是教學時長、教學進度和授課內容。為了控制實驗中的干擾變量，本研究確保了五個專業的教學時長、教學進度和授課內容完全一致。單組前、后測實驗流程如圖3所示，其中前測在第4周實施，而后測在第18周實施。

圖3 單組前、后測實驗流程

3 研究工具

為了確保調查結果的可信度，本研究采用分層抽樣的方法進行問卷調查，即從上述5個專業中隨機抽取40人發放問卷，共發放問卷200份。問卷參照朱祖德等[27]所編的大學生自主學習能力問卷進行編制，設有態度、策略、資源利用等三個維度、共41題。量化記分方式采用李克特五點量表，將完全不符合、不符合、一般、較符合、完全符合依次記為1～5分。問卷整體的Cronbach’s α值=0.882，其中態度、策略、資源利用三個維度的Cronbach’s α值分別為0.847、0.902、0.792，均大于0.7，說明問卷具有良好的信度；而問卷整體的KMO值=0.870，其中態度、策略、資源利用三個維度的KMO值分別為0.888、0.905、0.834，也都高于0.7，表明問卷具有較好的結構效度。本研究共回收問卷200份，剔除不合格問卷后，得到有效問卷188份，有效率為94%。

四 基于實證數據的師范生自我導向學習相關問題分析

1 自我導向學習對師范生整體自主學習能力的影響分析

本研究使用軟件SPSS 22.0對自主學習能力問卷的前后測數據進行配對樣本t檢驗，來檢測學習者參與“現代教育技術”實驗課前后的自主學習能力變化，結果表明：學生整體的自主學習能力（MD=0.1217，t=4.697，<0.05）和策略（MD=0.193，t=5.971，<0.05）、資源利用（MD=0.1294，t=5.971，<0.05）均有顯著性差異，且后測成績均高于前測，說明智慧學習空間支持的師范生自我導向學習模式的應用在整體上提升了學生的自主學習能力，尤其是在策略和資源利用兩方面能力的提升前后差異顯著。但是，態度（t=0.246，=0.806）的顯著性（雙尾）大于0.05，表明學生在態度方面前后差異不顯著；另外從平均值來看，學生態度（MD=0.0071）的提升幅度也較小。

2 自我導向學習對師范生階段性學業成績的影響分析

（1）階段性學業成績的可視化分析

為探究自我導向學習對不同學科師范生在不同階段學業成績的影響，本研究利用折線圖可視化呈現了5個專業學生的階段性學業成績情況，如圖4所示。圖4顯示，5個專業學生的測試成績整體呈遞增趨勢，說明隨著智慧學習空間支持的師范生自我導向學習模式的應用，學生的學業成績越來越高。而在T3處出現的明顯波動，說明學生在模式應用前期可能處于適應階段，而實驗內容的變化使處于適應期的學生在學業成績方面出現波動。隨著學生對模式的逐漸適應，學生的學業成績不再隨實驗內容的變化而大幅波動。整體而言，自我導向學習對師范生階段性學業成績的提升作用明顯，但隨著學生對自我導向學習模式的適應，自我導向學習對階段性學業成績的影響漸趨平穩。

圖4 5個專業學生的階段性學業成績情況

（2）自主學習水平對學業成績的影響分析

為了進一步分析學生自主學習水平與學業成績的關系，本研究依據自主學習能力問卷前測數據的平均值，將學生劃分為兩組：高于平均值的記為高自主學習水平組，而低于平均值的記為低自主學習水平組。本研究采用獨立樣本t檢驗，來分析這兩組學生的前后測學業成績變化情況，結果發現：高自主學習水平組（MD=13.5923，t=12.327，<0.05）和低自主學習水平組（MD=14.708，t=14.461，<0.05）學生的學業成績都有顯著提高（分別提高了13.5923分、14.708分）——相較于高自主學習水平組，低自主學習水平組的學業成績提升效果更明顯，這在一定程度上驗證了自我導向學習模式的有效性，同時也說明了此模式更有利于提升低自主學習水平組的學業成績。

3 自我導向學習對師范生在線學習行為及自主學習能力提升程度的影響分析

（1）在線學習行為的差異化分析

本研究對“超星泛雅”平臺自動記錄的在線學習行為數據進行整理與篩選，并根據謝魁等[28]提出的在線學習行為分類指標，確定了三種反映自主學習能力的在線學習行為：任務完成百分比、課程測驗得分和視頻觀看時長。獨立樣本t檢驗結果顯示：從整體來看，高自主學習水平組（n=82）在線學習行為表現更好，三種在線學習行為的平均值都高于低自主學習水平組（n=106），且兩組在課程測驗得分（MD=5.08，t=5.971，<0.05）和視頻觀看時長（MD=38.36，t=2.318，<0.05）兩種行為上有顯著差異；但是，兩組在任務完成百分比（t=0.246，>0.05）行為上無顯著差異，且兩組的任務完成百分比數值均接近100%，說明自主學習水平不同的學生在進行自我導向學習的過程中，都能很好地完成教師布置的任務，說明在線學習行為的投入程度對兩組學生的自主學習能力都有一定的影響。

（2）不同自主學習水平者的自主學習能力提升程度分析

為了進一步分析不同自主學習水平者的在線自主學習行為投入會對其自主學習能力的提升有怎樣的影響。本研究用后測與前測的差值來表示整體的自主學習能力（t=-3.977，<0.05）和態度、策略、資源利用三個維度（t=-4.141，<0.05；t=-3.334，<0.05；t=-2.042，<0.05）的變化情況，其顯著性均小于0.05，說明存在顯著性差異。獨立樣本t檢驗結果表明：低自主學習水平組的自主學習能力提升程度更明顯，但高自主學習水平組的自主學習能力仍高于低自主學習水平組（后測自主學習能力強），說明在自我導向學習的過程中，低自主學習水平的學生在態度、策略、資源利用三個維度的自主學習能力提升都更快，但課程結束后這些學生的自主學習能力仍低于高自主學習水平的學生。

五 研究結論與建議

1 研究結論

（1）自主學習能力整體提升，但態度提升不明顯

自我導向學習能夠提升學習者的自主學習能力，尤其是在策略和資源利用兩個維度的提升十分明顯，但在態度維度沒有顯著提升——此結論與馬秀麟等[29]關于翻轉課堂促進大學生自主學習能力發展的研究結論相似，即都發現學習者的態度在教學前后差異不大，而對學習資源的利用在教學后有顯著提升，說明能力類的資源利用更易提升，而心理傾向類的態度在短期內可能不易有明顯改變。這是因為，學習者對某類學習現象形成一貫的態度后，想要改變它很不容易，而且態度經歷的時間越長就越不容易改變[30]。

（2）學業成績整體提升，低自主學習水平者的學業成績提升效果更明顯

自我導向學習能夠提升學習者的學業成績，且前期成績遞增趨勢明顯，偶有波動，后期成績穩定在較高水平。此現象可通過知識反轉效應進行解釋，說明自我導向學習在模式應用初期可以促進學習者的學業成績提升，但隨著學習者知識的增長，該模式發揮的作用越來越小，因此后期需要結合一些其它的教學策略來進一步提升學習者的學業成績——這一結論與Broadbent等[31]提出的自我導向學習策略不是唯一造成學業成績差異之因素的觀點一致。在學業成績的提升程度方面，低自主學習水平者的學業成績提升程度高于高自主學習水平者，這可能是因為高自主學習水平者本身的成績更好，成績提升的空間低于低自主學習水平者；同時，高自主學習水平者可能更傾向于自己探索，更喜歡多元化的學習方式，而自我導向學習模式可能束縛了高自主學習水平者的一些選擇[32]。

（3）低自主學習水平者在線學習行為表現欠佳，但自主學習能力提升明顯

相較于高自主學習水平者，低自主學習水平者的在線學習行為整體表現更差，尤其是在課程測驗得分和視頻觀看時長兩方面表現不佳——這一實證研究結論驗證了Li[33]和Wong[34]的研究發現。但低自主學習水平者并未出現消極態度，這與已有的研究結論不一致，可能與智慧學習空間中及時的教師引導、頻繁的同伴幫助和平臺任務進展反饋的支持有關。不過，在任務完成百分比方面，兩組學生無顯著差異；同時，低自主學習水平者的自主學習能力提升程度更明顯——這一結論與潘星竹[35]的研究結果一致；但是，低自主學習水平者在課程結束后的自主學習能力仍低于高自主學習水平者，表明在學生類型方面，自我導向學習更適合用來對低自主學習水平者進行培養。此外，胡志金[36]還指出，教師要對遠程學習過程中的低自主學習水平者給予輔助型指導，包括對目標任務、驗收日期等做出部署安排，對學習資源的使用和方法的運用進行示范、指導等。

2 建議

適當的學習策略有助于提升學習績效[37]。為了更好地培養師范生的信息化教學能力和自主學習能力，提升其主動適應智能技術的能力并促其開展終身學習，同時解決大班實驗課個性化教學難的問題，本研究基于實證研究結果，為在智慧學習空間中有效開展自我導向學習提出以下建議：

①加強師范生自我導向學習過程中的智能情感支持。在自我導向學習的過程中，教師提供及時精準的情感支持，可有效觸發學習者積極的感知體驗，且教師情感支持是激勵和維持學習者學習動機的重要內容。因此，教師可借助智能學習空間的強交互功能，通過智能技術支持的多元情感手段為學生提供個性化反饋。例如，通過空間自動發送信息功能，教師編輯有針對性的鼓勵信息，定時發送給學生，不斷增強其對自我導向學習促進終身學習發展重要性的價值理解，重塑對未來教師之自主學習成長路徑的認知態度。

②學習后期設計多元靈活的智慧學習活動策略組合。基于知識反轉效應解釋，自我導向學習模式在學習后期對學生學業成績的影響效果減弱。為此，教師可在學習后期通過設計不同組合的智慧學習活動，為學習者提供多元化的選擇機會，促進師范生后期的學業成績更上一個臺階。例如，教師可以設計具有提示支架的問題討論活動或者支持同伴互評的作業測試等，同時配合適時的任務提醒，幫助學生學會用自己的語言解釋、遷移學到的知識和技能。

③為低自主學習水平者提供及時、高效的反饋。高效反饋有助于學生對自己的學習進度進行正確評估，從而識別存在的差距并有意識地改善自身行為和學習表現，以增強其自我導向學習能力。因此，針對低自主學習水平者，教師要在其自主學習過程中給予有效的反饋支持，如針對學習任務、學習過程、自主學習策略或方法給予及時、精準的反饋，并以個性化、可視化的方式提供明晰的改善建議，以促進其學習行為調整和學業進步。

[1][8]Brockett R G, Hiemstra R. Self-direction in adult learning: Perspective on theory, research and practice[M]. New York: Routledge, 1991:1-63.

[2]鄭蘭琴,崔盼盼,李欣.移動學習能促進學習績效嗎——基于2011-2017年國際英文期刊92項研究的元分析[J].現代遠程教育研究,2018,(6):45-54.

[3]任友群,鄭旭東,吳旻瑜.深度推進信息技術與教育的融合創新——《教育信息化“十三五”規劃》(2016)解讀[J].現代遠程教育研究,2016,(5):3-9.

[4][5]王巍,閆寒冰,魏非,等.發展師范生信息化教學能力:支持要素、關鍵問題與可為路徑——基于20所師范院校調研數據的分析[J].教師教育研究,2021,(2):38-44.

[5][7]李小娟,梁中鋒,趙楠.在線學習行為對混合學習績效的影響研究[J].現代教育技術,2017,(2):79-85.

[6]祝智庭.智慧教育新發展:從翻轉課堂到智慧課堂及智慧學習空間[J].開放教育研究,2016,(1):18-26、49.

[9]Kim J S. The effects of a constructivist teaching approach on student academic achievement, self-concept, and learning strategies[J]. Asia Pacific Education Review, 2005,(1):7-19.

[10]趙宏,陳麗,鄭勤華,等.成人遠程學習者自主學習能力培養的教學模式探究[J].中國電化教育,2014,(6):37-41、48.

[11]許亞鋒,塔衛剛,張際平.技術增強的學習空間的特征與要素分析[J].現代遠距離教育,2015,(2):22-31.

[12][26]胡國良,黃美初.“5G+AI”視域下智慧學習空間的構建研究——基于開放大學的實踐探索[J].遠程教育雜志,2020,(3):95-104.

[13]楊海茹,劉清堂,張玉,等.信息技術支持的生態化“物理—虛擬—資源”學習環境設計[J].中國電化教育,2019,(3):89-96.

[14]習海旭,廖宏建,黃純國.智慧學習環境的架構設計與實施策略[J].電化教育研究,2017,(4):72-76.

[15]Chen C H, Chen K Z, Tsai H F. Did self-directed learning curriculum guidelines change taiwanese high-school students’ self-directed learning readiness?[J]. The Asia-Pacific Education,2021:1-18.

[16]Chukwuedo S O, Mbagwu F O, Ogbuanya T C. Motivating academic engagement and lifelong learning among vocational and adult education students via self-direction in learning[J]. Learning and Motivation, 2021,74:10-29.

[17]黃振中,張曉蕾.自主學習能力對在線學習效果的影響機制探究——兼論在線學習交互體驗的中介作用[J].現代教育技術,2018,(3):66-72.

[18][24][34]Wong J, Baars M, Koning B, et al. Examining the use of prompts to facilitate self-regulated learning in massive open online courses[J]. Computers in Human Behavior, 2021,115:1-27.

[19]徐雄偉,張國平.民辦高校教師自我導向學習對其教學投入的影響研究[J].教師教育研究,2020,(5):16-23.

[20][31]Broadbent J, Sharman S, Panadero E, et al. How does self-regulated learning influence formative assessment and summative grade? Comparing online and blended learners[J]. The Internet and Higher Education, 2021,(4):1-8.

[21]Chan C K K. Co-regulation of learning in computer-supported collaborative learning environments: A discussion[J]. Metacognition and Learning, 2012,(1):63-73.

[22][32][35]潘星竹,姜強,趙蔚.“互聯網+”時代自我導向式網絡學習空間設計與應用成效研究[J].現代遠距離教育,2018,(3):75-87.

[23][33]Li H Y, Majumdar R, Chen M, et al. Goal-oriented active learning (GOAL) system to promote reading engagement, self-directed learning behavior, and motivation in extensive reading[J]. Computers & Education, 2021,171:1-11.

[25]Radcliffe D. A pedagogy-space-technology (PST) framework for designing and evaluating learning places[A]. Proceedings of the Next Generation Learning Spaces 2008 Colloquium[C]. Brisbane: The University of Queensland, 2009,(5):11-16.

[27]朱祖德,王靜瓊,張衛,等.大學生自主學習量表的編制[J].心理發展與教育,2005,(3):60-65.

[28]Xie K. What do the numbers say? The influence of motivation and peer feedback on students’ behaviour in online discussions[J]. British Journal of Educational Technology, 2013,(2):288-301.

[29]馬秀麟,趙國慶,鄔彤.翻轉課堂促進大學生自主學習能力發展的實證研究——基于大學計算機公共課的實踐[J].中國電化教育,2016,(7):99-106、136.

[30]李文富.論學習態度的形成、變化及功能價值[J].成都教育學院學報,2002,(4):16-18.

[36]胡志金.對遠程學習者分層的研究[J].中國遠程教育,2008,(1):34-41、78-79.

[37]吳永和,程歌星,劉博文,等.LAK十周年:引領與塑造領域之未來——2020學習分析與知識國際會議評述[J].遠程教育雜志,2020,(4):15-26.

An Empirical Study on Self-directed Learning of Normal School Students in Smart Learning Space

LI Xiao-juan1,2LIU Qing-tang1[Corresponding Author]WANG Jiao-yang3LIANG Zhong-feng4CHANG Yu-bei1

Firstly, this paper focused on “self-directed learning” and “smart learning space”, and designed a self-directed learning mode for normal school students supported by smart learning space. After that, this paper conducted an empirical study of 18 weeks in the experiment course of “Modern Educational Technology” in a university to explore the influence of self-directed learning on the autonomous learning ability, academic performance and online learning behaviors of normal school teachers. The results showed that self-directed learning caused obvious improvement iautonomous learning ability in the two dimensions of learning strategy and resource utilization, but little in the attitude dimension. Self-directed learning improved academic performance as a whole, especially improved obviously the academic performance and autonomous learning ability for those with a low level of autonomous learning, but its performance in online autonomous learning behavior was poor. Finally, this paper proposed appropriate strategies such as providing emotional support, designing multiple intelligence activity combination strategies and offerintimely and efficient feedback, in order to effectively carry out self-directed learning in smart learning space.

self-directed learning; smart learning space; normal school student; empirical study

G40-057

A

1009—8097（2022）01—0054—10

10.3969/j.issn.1009-8097.2022.01.006

基金項目：本文受2020年國家自然科學基金“數據驅動的學習動機診斷模型及應用研究”（項目編號：61977035）、2020年教育部人文社會科學研究規劃基金“基于遠程課堂學習情緒計算的同步課堂教學干預機制研究”（項目編號：20YJA880009）、2019年河南省高等學校青年骨干教師培養計劃項目“基于智慧學習空間混合式教學實證研究”（項目編號：2019GGJS298）資助。

李小娟，河南師范大學講師，華中師范大學在讀博士，研究方向為混合學習、多模態學習分析，郵箱為lixiaojuan2019@htu.edu.cn。

2021年7月13日

編輯：小新