在線學習投入研究分析：現狀與啟示

楊惋清，李士平

(長春師范大學 教育學院，吉林 長春 130032)

學習投入的相關研究最早可以追溯到20世紀80年代，研究者將其作為輟學模型中的一個變量來研究。時至今日，學習投入已成為掌握教育質量的不可或缺的概念。[1]從心理學視角，在線學習投入可以理解為在線學習環境下學習者表現出的積極的心理機能狀態。[2]對于學習投入的構成要素，Martin提出學習投入包括行為和認知二個維度[3]；Fredricks等提出學習投入包含“行為、認知、情感”三個維度，后來增加了社交投入維度，形成四維框架。[4]近年來，我國研究者對在線學習投入的研究已取得豐富的經驗，具有很高的借鑒價值。本文以學者們對在線學習投入的研究經驗為基礎，總結在線學習投入研究現狀，分析研究特征，為學習投入研究提供更多理論參考。

一、研究設計

本研究采用文獻法開展研究，通過對主題為在線學習投入的相關文獻進行檢索，根據需要進行篩選，獲取一定數量的文獻。再對獲取的文獻進行統計，分析在線學習投入研究的特征。最后進行總結，根據分析結果探究對后續研究的啟示。

(一)文獻檢索過程

為有效獲取近年來在線學習投入的高質量研究文獻，本研究在知網文獻數據庫中以在線學習投入為主題進行精確檢索，文獻發表時間設置為2017年1月1日到2021年12月31日，共獲得206篇期刊論文。

(二)文獻篩選標準

檢索后進行兩次精細篩選，第一輪篩選中，選擇來源類別，勾選“核心期刊”與“中國社會科學引文索引(CSSCI)”兩個選項，篩選后剩余文獻96篇。第二輪篩選為手動篩選，具體篩選要求是：研究主題是在線學習投入，文章篇幅在5個版面以上，研究問題、研究方法與研究結論明確。篩選后剩余文獻41篇。本研究最終獲得符合條件的文獻41篇。

二、基于文獻計量分析的在線學習投入研究現狀

本研究聚焦我國近五年來關于在線學習投入的研究，主要按照研究設計特征的三方面來具體分析國內學習投入研究的基本特征。

本研究對文獻的發表時間進行了統計，結果表明，近五年來在線學習投入相關主題文章發表有逐年遞增的趨勢。41篇文獻共發表在20個不同期刊上，其中發表在有關教育教學的期刊上的文章有38篇，發表在心理學領域期刊上的文章有1篇，發表在醫學領域期刊上的文章有2篇。這說明有關在線學習投入的文獻多數發表在教育類的期刊上，有少數涉及心理學、醫學領域。教育類期刊中，《電化教育研究》《開放教育研究》《中國遠程教育》等期刊收錄的文獻最多。由此可見，在線學習投入正越來越多地受到學習者們的關注，總結分析其研究設計特征是非常必要的。

為進一步分析學習投入研究設計特征，本研究主要從研究對象、研究樣本數、研究工具三個部分來歸納。

(一)研究對象以大學生為主

從研究對象來看，國內近五年關于在線學習投入的研究中，以大學生為研究對象的占68.3%(n=28)，以在線課程學習者為研究對象的占26.8%(n=11)，以基礎教育為研究對象的占4.9%(n=2)。因此，國內關于在線學習投入的研究對象多為大學生和在線課程學習者。

(二)研究樣本數量不足

從研究樣本數量來看，本研究所統計的在線學習投入的41篇文獻中，有38篇文獻具體描述了研究樣本數量，其中有50%(n=19)的研究樣本數量低于300人，21.1%(n=8)的研究樣本數量在300人到1000人之間，18.4%(n=7)的樣本數量在1 000人到5 000人之間，5 000以上樣本數量的文獻占10.5%(n=4)。

(三)研究工具以量表和問卷居多

從測量學習投入的研究工具來看，多數研究采用問卷、量表的方式收集數據，少部分研究整理了學習者在在線學習平臺上的學習行為數據，也有研究同時采用問卷量表與在線學習平臺的學習行為數據來更精準地評測在線學習投入，具體占比如表1所示。研究發現，部分探究為了使研究數據較為準確，運用了多種研究工具。有學者利用多模態分析方法，收集人臉表情與鼠標移動數據構建集成評測模型，精準掌握學習者在線學習投入度。[5]還有學者利用眼動儀、腦波儀設備與量表共同測量學習投入，突破了以往研究工具過于單一的局面。[6]

表1 在線學習投入研究工具統計(n=41)

三、我國學習投入研究特征分析

通過對文獻的總結發現，國內對在線學習投入的研究有三個顯著特征。

(一)研究的指標體系較寬泛

在41篇文獻中，有38篇明確解釋了研究所依據的理論框架。其中，有18篇文獻引用了Fredricks提出的三維框架，有6篇文獻引用了Fredricks在2016年提出的四維框架。有6篇文獻僅從在線課程完成率、交互頻率等方面評價學習投入。有5篇文獻僅關注了行為投入，二級指標的劃分多數以參與、專注、交互為主。有學者根據三維框架，將學習投入劃分為情感、認知以及其他投入。還有學者在三維框架上進一步拓展，加入了學習動機與能動性投入。[7-8]值得一提的是，已有研究關注到學習投入在在線學習情景下的差異性，結合在線學習情景化特點提出新的理論框架。本研究整理了學者們引用的學習投入研究框架，如表2所示。由于研究角度不同，研究框架也存在一定的差異性。在線學習投入研究框架及指標的構建還可以進一步深入研究。

表2 學習投入研究框架及指標統計(n=38)

(二)在線學習投入較多關注整體

研究表明，多數學者站在整體視角把在線學習投入作為統一的整體來研究，對其內在結構關系的研究還可以繼續拓展。有學者研究表明，行為投入受認知、社會、情感投入的正向影響。[9]我國對在線學習投入的研究整體性比較突出，對其內在結構關系的研究還可以更加深入，可重點關注不同教學情境對學習者認知、行為、情感投入的不同影響，進而更全面地掌握在線學習投入情況。

(三)測量方法相對多元

通過對研究工具的統計，在線學習投入的測量方法比較多元，多用問卷或量表形式。問卷與量表是收集在線學習投入數據最普遍的方式，具有獲取數據快速、操作便捷等優點。有學者利用在線學習平臺的學習行為數據分析學生學習投入情況，這種方法的客觀性較強。此外，有學者創新性地加入了人臉表情與鼠標移動的集成模型、眼動儀、腦波儀設備，用來收集在線學習數據，保證了學習投入研究數據的多樣化。目前，在線學習投入數據的收集方法較為多元，但是部分以技術為依托的研究方法還沒有普及，對在線學習投入的研究存在一定的局限性。

四、研究結論與啟示

(一)研究結論

本研究篩選了國內近五年以在線學習投入為主題的41篇文獻，按照研究設計特征的三個方面進行了總結與分析。

從文獻發表情況來看，近五年關于在線學習投入的文獻發表數量呈逐年遞增的趨勢，表明在線學習投入受到研究者越來越多的關注。從發表的期刊上來看，文獻大多發表在教育類的期刊上。

從研究設計特征來看，在線學習投入的研究對象多為大學生和在線課程學習者，研究樣本數量不足。

從研究工具來看，在線學習投入的研究工具多為問卷和量表，也有部分研究運用學習行為數據分析工具和方法。

(二)研究啟示

本研究在分析近五年我國學者對在線學習投入研究的基礎上，總結了對我國未來在線學習投入研究的三點啟示。

其一，研究指標體系需注重情景化特點。針對不同的教學情境，學習投入的指標還可以根據其特點進一步細化。研究表明，僅有43.9%的研究者引用了Fredricks的三維研究框架，且這些研究者對二級指標的構建也不盡相同，對學習投入的測量與研究也站在不同的角度。例如，劉司卓[10]將學習投入的二級指標界定為規范遵守、學術參與和社會參與三方面，以此探究直播課堂情境下的學習行為投入評價。翟興[11]從網絡技能投入、網絡學習情感投入、網絡學習交互投入、網絡學習表現投入這四個角度，測量大學生網絡學習投入。因此，學者在開展在線學習投入的研究時，需要借鑒理論框架，根據研究場景特點，有針對性地拓展現有在線學習投入的二級指標。

其二，關注在線學習投入多元維度的內在聯系。國內近五年來有關在線學習投入影響因素的多數研究將在線學習投入作為一個整體開展研究，探究教師的教學行為、學生的自我效能感和適應能力與在線學習投入之間的關系。研究者在未來的研究中可以進一步關注行為投入、認知投入、情感投入中的內在聯系。挖掘三維框架的內在聯系，有助于對在線學習投入的精確測評。由于行為投入數據比較容易提取，認知和情感投入的數據獲取較為困難，未來研究者們可在認知和情感投入方面給予更多關注，同時也可嘗試通過對行為數據的提取間接推斷認知和情感投入情況，進一步豐富在線學習投入三維框架的內部聯系。

其三，重視應用多模態數據獲取方法。隨著計算機技術、人工智能技術在教育領域的應用，人臉識別數據、視頻數據、日志數據等多模態數據分析將成為未來研究的重要路徑。因此，學者在測量學習投入時，將傳統三維框架測評與在線學習數據相結合，有望為在線數據的測量帶來新突破。在線學習領域的學者可以與人工智能、計算機領域的學者加強合作，應用多模態數據分析方法，發揮各自領域的優勢，共同開展研究，推動在線學習投入研究的進步與創新。