大學生在線課程參與度量表編制及初步應用

謝威士 尹小敏

（合肥師范學院 教師教育學院 安徽 合肥 230601）

我國新冠肺炎疫情期間，按照教育部“停課不停教、停課不停學”的統一部署，大部分高校利用在線課程方式進行教學。據教育部官方統計，截至2020年5月8日，全國開展在線教學的高校達到1454所，其中，103萬教師開設了107萬門在線課程，合計開設在線課程1226萬門次；1775萬大學生參與在線課程學習，合計23億人次[1]。在線課程是運用網絡媒介等現代信息技術進行線上教與學互動的新型課堂教學方式。這種新的教學方式在教育的組織、教學和服務模式均有所創新[2]。作為一種有別于傳統課堂教學的新型教學方式，學生的在線課程參與度及其因素影響等問題研究對在線課程的設計、實施和評價等均能提供有益參考。在厘清在線課程參與度概念的基礎上，試圖編制大學生在線課程參與度量表，以揭示大學生在線課程參與度的現狀，為以后開展相關研究提供科學的測量工具和理論借鑒。

1 大學生在線課程參與度量表的編制

結合在線課程這一新型的教學方式的特點，基于對國內外有關課程參與度文獻的梳理和歸納，借助其他教學方式參與度的理論框架，將在線課程參與度界定為：在線課程教學過程中，大學生在認知、互動、情感、行動等層面對在線課程學習參與程度。

1.1 量表編制程序

初步編制的量表，邀請1名大學教師、4位研究生和20位參與在線課程學習的大學生對量表進行評價，并按照以下標準提出反饋意見：①項目的含義簡潔、清晰、不存在歧義；②項目沒有交叉或重復；③項目易于回答；④量表所包含內容全面而合理。根據上述反饋意見對量表的項目進行刪減和修改。為進一步提高量表的有效性、科學性，再請5位參與在線課程教學的教師更具有上述標準提出修改意見，然后再次對初稿進行刪減和修改，最終形成《大學生在線課程參與度量表》正式稿。正式稿包括26個項目，所有項目采用李克特6級評定。最后，選取154名參與在線課程學習的大學生進行預測。針對預測結果，再次對項目進行了修改。

1.2 研究對象

采用問卷星平臺網上采集數據的方式，按照方便取樣原則，面向參與過在線課程學習的大學生發放問卷1056份，得到有效問卷為978份。由于問卷星平臺可以設置問卷項目未完全作答則無法提交，因此所有問卷都無缺失值（見表1）。

表1 研究樣本構成

把所得數據（N=978）隨機分成兩個樣本。樣本1（n＝489）：所得數據用于項目分析、相關分析和探索性因素分析，樣本2（n＝489）：所得數據用于驗證性因素分析。

1.3 數據處理與分析

1.3.1 項目分析在心理和教育測量學中，項目分析通常采用三種方法：即標準差法、臨界比率值法和題總相關法。按照以上三種方法對樣本1的所得數據進行分析：①標準差法。通常將標準差小于0.8的項目剔除。按照該標準，本量表26個項目中，有8個項目的標準差小于0.8，故將這8個項目刪除；②臨界比率值法。即采用用獨立樣本T檢驗，分析每個項目在量表總分高低分組上的得分差異性，刪除不存在顯著差異的項目。結果發現，有4個項目在兩組上的得分不存在差異（p＞0.05）；③題總相關法。所有項目得分與總分的相關均有統計學意義（p<0.01）。

1.3.2 探索性因素分析 在項目分析的基礎上，對剩余的14個項目進行探索性因素分析。結果發現，KMO 值為 0.926，χ2=4883.558，df=91，p<0.001，說明適合做探索性因素分析。采用主成分分析和方差最大正交旋轉法，基于特征根大于1的標準進行抽取，參照碎石圖，得到《大學生在線課程參與度量表》包含4個因子，共14個項目，4個因子的特征值分別為 2.911、2.810、2.690、2.306，累計解釋方差總變異的77.119%，方差解釋率較好。項目的載荷值在 0.613～0.836之間，共同度范圍為 0.690～0.894（見表2）。

表2 各項目的因子負荷值和共同度

根據各因子所包含項目的內容，將四個因子命名如下：因子1包括4個項目，主要反映在線課程學習過程中，個體在學習復雜知識和掌握困難技能方面的智力參與程度；故命名為認知參與度。因子2包括4個項目，主要反映在線課程學習參與者之間的互動和交流程度，即學生與老師以及同學之間的學習互動，故命名為互動參與度。因子3包括3個項目，主要反映在在線課程學習過程中，學生對在線課程參與的行動力，即個體遵守制度規范和積極參與在線課程和課外活動的程度。故命名為行動參與度。因子4包括3個項目，主要反映參與在線課程學習的學生對在線課程內容的所持有的情感程度，故命名為情感參與度。

1.4 正式量表的信度和效度檢驗

1.4.1 信度檢驗《大學生在線課程參與度量表》總量表Cronbach'sα系數為0.935，分半信度為0.845，量表四個因子認知參與度、互動參與度、行動參與度、情感參與度的Cronbach'sα信度系數分別為：0.894、0.861、0.839、0.873，符合心理與教育測量學的要求，該量表作為大學生在線課程參與度的測量工具具有較高的可信度。

1.4.2 效度檢驗（1）內容效度。首先，初始量表的各個因素及項目的編制，是建立在對國內外課程學習參與度研究成果分析整理的基礎上，并參考了其他教學方式的課程學習參與度量表的項目。在量表編制過程中，邀請了行業專家、研究生以及參與在線課程的老師和大學生對量表進行評價和修訂。再者，在量表編制過程中經過預測對項目進行修改和完善，以此確保項目具有良好的代表性和真實性。因此，本量表具有較高的內容效度。（2）結構效度。采用結構方程模型來檢驗量表的效度。運用Amos 26.0對樣本2所得數據進行驗證性因素分析。結果顯示，χ2/df=0.489，p＜0.001，GFI=0.901，CFI=0.940，IFI=0.941，NFI=0.928，TLI=0.919，RMSEA=0.094。表明《大學生在線課程參與度量表》四因素模型的各項擬合指標良好。見圖1。這些指標綜合反映提取的4個因子具有較高的結構效度，是用來測量大學生在線課程參與度的較好工具。

圖1 在線課程參與度的結構模型

2 大學生在線課程參與度的調查結果

2.1 大學生在線課程參與度的總體情況

本文通過各項評分均值來表示大學生在線課程學習參與度的水平，從表3結果可以看出，大學生在線課程學習的總體參與度較好，總參與度得分大于量表中值1個標準差。四個因子情況為，認知參與度和行動參與度也均大于量表中值1個標準差，而互動參與度和情感參與度大于量表中值不到一個標準差。這說明大學生在線課程學習的認知參與度和行為情感參與度較好，而情感參與度和互動參與度一般。

表3 大學生在線課程學習參與度情況

2.2 大學生在線課程參與度的差異比較

2.2.1 大學生在線課程參與度的性別差異獨立樣本T檢驗結果顯示，女生在線課程參與度總得分和行動參與度得分均高于男生，（p=0.027＜0.05；p＜0.001），而認知參與度、互動參與度和情感參與度三個維度上的得分差異不顯著（p＞0.05），結果見表4。

表4 在線課程參與度的性別差異（±s）

表4 在線課程參與度的性別差異（±s）

注：*p＜0.05；**p＜0.01；***p＜0.001；下同

維度認知參與度互動參與度行動參與度情感參與度總參與度男女t 4.52±0.994.59±0.82-1.20 4.15±1.134.25±0.82-1.61 4.89±0.945.16±0.66-5.180*4.09±1.254.13±1.04-0.57 4.40±0.935.52±0.68-2.216 8 3**8*

2.2.2 大學生在線課程參與度的年級差異方差分析結果發現，不同年級在認知參與度得分、行動參與度得分存在顯著的差異（p=0.001）；在線課程參與度總得分、互動參與度維度得分達到邊緣顯著差異（p=0.061&p=0.055）；而情感參與度維度差異不顯著（p=0.489）。多重比較發現，大一、大二學生在線課程總參與度和認知參與度、互動參與度兩個維度上的得明顯高于大三學生（p＜0.05），而大一、大二、大三的大學生在行動參與度維度得分明顯高于大四學生（p＜0.05）（見表5）。

表5 在線課程參與度的年級差異（±s）

表5 在線課程參與度的年級差異（±s）

大一 大二 大三 大四F認知參與度4.62±0.874.60±0.824.30±0.964.23±1.575.316*與度4.21±0.974.30±0.884.02±0.924.21±1.552.466與度5.08±0.785.06±0.665.01±0.854.18±1.595.868*與度4.11±1.144.17±1.054.03±1.134.44±1.580.809與度4.49±0.804.52±0.714.32±0.754.26±1.522.545互動參行動參情感參總參**

2.2.3 大學生在線課程參與度的專業差異方差分析結果發現，不同專業大學生在線課程參與度總得分和認知參與度、互動參與度、情感參與度三個維度上的得分存在顯著的差異（p＜0.01），并且多重比較發現，文科和理科大學生總得分和三個維度得分均大于工科生的得分（p＜0.05）；另外，不同專業大學生行動參與度得分存在邊緣顯著（p=0.079），多重比較發現，文科大學生行動參與度得分明顯高于工科大學生（p=0.025）（見表6）。

表6 在線課程參與度的專業差異（±s）

表6 在線課程參與度的專業差異（±s）

文科 理科 工科4.62±0.864.59±0.834.42±1.043 4.28±0.844.27±0.933.95±1.109.8 5.11±0.765.06±0.714.95±0.962 4.13±1.054.25±1.083.80±1.2511.4.52±0.724.53±0.754.27±0.938.9 F認知參與度互動參與度行動參與度情感參與度總參與度.641*71***.545 656***35***

2.2.4 大學生在線課程參與度的居住地差異分別以在線課程參與度總得分及各維度得分為因變量，以目前居住地為自變量，做多因素方差分析，結果表明，城市、縣鎮和農村大學生的在線課程參與度總得分以及各維度得分均不存在顯著差異（p＞0.05）。

3 結論與教學啟示

3.1 大學生在線課程參與度整體較好

調查顯示，大學生在線課程參與度較好。疫情期間，為了保證在線課程學習質量，教育部、各高校和任課教師對學生提出了一系列的在線課程的學習要求和紀律規定，大學生在教師的帶領下，能夠積極參與在線課程教學的各個環節，并認真完成課程學習任務。但情感參與度和互動參與度兩個因素大于量表中值不到一個標準差。在線課程教學中，教師更要通過巧妙的教學設計和靈動的教學實施，創造在線課程的師生、生生互動的機會，以自己豐富的情感與飽滿的熱情感染學生，提高其情感參與度和互動參與度。另外，教師工作的重點應該放到有針對性的答疑解惑、深化拓展、應用創新和反思評價，引導學生在解決問題中鞏固學習內容，著重對學生思維能力的培養。學生自身的學習和發展逐漸成為教育關注重心，教學理念也逐漸從“以教師為中心”轉變為“以學生為中心”[3]。以此來提高學生在線課程學習的參與度。

3.2 大學生在線課程參與度受性別因素的影響

研究結果顯示，大學生在線課程參與度存在顯著性別差異，即女生在線課程參與度總得分和行動參與度得分均高于男生，這可能是因為目前國內大學在線課程形式更適合女生的學習特點。女生比男生能夠更好的在課程學習過程中進行應用與交流[4]；另外，女生較男生更具有計劃性，預習更加認真全面等學習特點[5]。這些能夠讓她們更加積極主動地參與到在線課程學習中，其在線課程學習的參與度也較高。所以，在以后的在線課程教學中，應該加強能夠提高男生在線課程學習參與度的教學設計。首先，教師在進行在線課程教學時，要做到“教而有類”。要根據男女生各自的學習特點，設計合理的教學內容，更新教學方法和手段；其次，教師在在線課程教學過程中，講授和互動交流相結合，增加課堂實踐教學和案例教學環節，全面提升學生的在線課程參與度。

3.3 大學生在線課程參與度受年級因素的影響

在線課堂參與度調查顯示，除情感參與度不存在年級差異之外，認知參與度、互動參與度、行動參與度以及在線課程參與度總分均存在差異。而且低年級的參與度水平明顯高于高年級。大一學生的參與度最高。這是因為大一學生從高中進入到大學，對大學抱有美好的憧憬和期望，學習的參與度通常保持在一個較高的水平。而通過大學一年級的學習經歷之后，他們的學習方式也趨于表層化，其在線課程學習的參與度也會降低。大四與其他年級相比課程比較少，課業壓力相對較輕。這可能是他們在線課程學習參與度最低的原因。大學生在線課程學習參與度的年級變化規律表明大學一年級在整個大學四年中的關鍵作用。大一學生的大學適應性在很大程度上影響了大學四年的教育教學質量[6]。因此，開展在線課程教學應該深入研究大學生的學習規律，要特別重視做好大一學生的教學質量管理，加強新生入學指導，提升大一學生的適應能力。此外，在線課程教學還要考慮到大二、大三學生表現出來較強烈的表層學習方式傾向，探討如何縮短大二、大三的過渡期，使大學生在線課程學習參與度從大一到大四呈現出一個不斷上升的發展趨勢。

3.4 大學生在線課程參與度受專業因素的影響

不同專業大學生在線課程參與度總得分和認知參與度、互動參與度、情感參與度三個維度上的得分存在顯著的差異，并且文科和理科大學生在總得分和三個維度得分均大于工科生的得分；另外，文科學生的行動參與度得分明顯高于工科。這一結果說明，文科學習內容以理論知識為主，學習者更加專注于在線學習，具有更強的學習韌性，相對理工科學習他們更容易克服在線學習中遇到的障礙[7]；因此他們有較高在線課程參與度。而理工科學習內容以實踐知識為主，在線課程教學過程受到教學條件限制很難進行實踐操作，理工類學生的在線課程學習相對困難。首先，教師應該給予他們更多的關注和鼓勵，加強對他們的專業學習指導，對在線課程重點難點進行詳細的輔導，鼓勵他們積極參與在線討論。其次，應該針對專業特點設計教學內容，利用生動活潑的案例教學、在線實驗教學等來彌補實踐教學無法開設的不足。最后，根據專業特點，巧妙設計教學內容，提高在線課程的吸引力。