在線學(xué)習(xí)投入研究分析：現(xiàn)狀與啟示

楊惋清，李士平

(長春師范大學(xué) 教育學(xué)院，吉林 長春 130032)

學(xué)習(xí)投入的相關(guān)研究最早可以追溯到20世紀(jì)80年代，研究者將其作為輟學(xué)模型中的一個(gè)變量來研究。時(shí)至今日，學(xué)習(xí)投入已成為掌握教育質(zhì)量的不可或缺的概念。[1]從心理學(xué)視角，在線學(xué)習(xí)投入可以理解為在線學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)習(xí)者表現(xiàn)出的積極的心理機(jī)能狀態(tài)。[2]對于學(xué)習(xí)投入的構(gòu)成要素，Martin提出學(xué)習(xí)投入包括行為和認(rèn)知二個(gè)維度[3]；Fredricks等提出學(xué)習(xí)投入包含“行為、認(rèn)知、情感”三個(gè)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(xué)習(xí)投入的研究已取得豐富的經(jīng)驗(yàn)，具有很高的借鑒價(jià)值。本文以學(xué)者們對在線學(xué)習(xí)投入的研究經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，總結(jié)在線學(xué)習(xí)投入研究現(xiàn)狀，分析研究特征，為學(xué)習(xí)投入研究提供更多理論參考。

一、研究設(shè)計(jì)

本研究采用文獻(xiàn)法開展研究，通過對主題為在線學(xué)習(xí)投入的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行檢索，根據(jù)需要進(jìn)行篩選，獲取一定數(shù)量的文獻(xiàn)。再對獲取的文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分析在線學(xué)習(xí)投入研究的特征。最后進(jìn)行總結(jié)，根據(jù)分析結(jié)果探究對后續(xù)研究的啟示。

(一)文獻(xiàn)檢索過程

為有效獲取近年來在線學(xué)習(xí)投入的高質(zhì)量研究文獻(xiàn)，本研究在知網(wǎng)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫中以在線學(xué)習(xí)投入為主題進(jìn)行精確檢索，文獻(xiàn)發(fā)表時(shí)間設(shè)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(xiàn)篩選標(biāo)準(zhǔn)

檢索后進(jìn)行兩次精細(xì)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(xué)引文索引(CSSCI)”兩個(gè)選項(xiàng)，篩選后剩余文獻(xiàn)96篇。第二輪篩選為手動(dòng)篩選，具體篩選要求是：研究主題是在線學(xué)習(xí)投入，文章篇幅在5個(gè)版面以上，研究問題、研究方法與研究結(jié)論明確。篩選后剩余文獻(xiàn)41篇。本研究最終獲得符合條件的文獻(xiàn)41篇。

二、基于文獻(xiàn)計(jì)量分析的在線學(xué)習(xí)投入研究現(xiàn)狀

本研究聚焦我國近五年來關(guān)于在線學(xué)習(xí)投入的研究，主要按照研究設(shè)計(jì)特征的三方面來具體分析國內(nèi)學(xué)習(xí)投入研究的基本特征。

本研究對文獻(xiàn)的發(fā)表時(shí)間進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，結(jié)果表明，近五年來在線學(xué)習(xí)投入相關(guān)主題文章發(fā)表有逐年遞增的趨勢。41篇文獻(xiàn)共發(fā)表在20個(gè)不同期刊上，其中發(fā)表在有關(guān)教育教學(xué)的期刊上的文章有38篇，發(fā)表在心理學(xué)領(lǐng)域期刊上的文章有1篇，發(fā)表在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域期刊上的文章有2篇。這說明有關(guān)在線學(xué)習(xí)投入的文獻(xiàn)多數(shù)發(fā)表在教育類的期刊上，有少數(shù)涉及心理學(xué)、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。教育類期刊中，《電化教育研究》《開放教育研究》《中國遠(yuǎn)程教育》等期刊收錄的文獻(xiàn)最多。由此可見，在線學(xué)習(xí)投入正越來越多地受到學(xué)習(xí)者們的關(guān)注，總結(jié)分析其研究設(shè)計(jì)特征是非常必要的。

為進(jìn)一步分析學(xué)習(xí)投入研究設(shè)計(jì)特征，本研究主要從研究對象、研究樣本數(shù)、研究工具三個(gè)部分來歸納。

(一)研究對象以大學(xué)生為主

從研究對象來看，國內(nèi)近五年關(guān)于在線學(xué)習(xí)投入的研究中，以大學(xué)生為研究對象的占68.3%(n=28)，以在線課程學(xué)習(xí)者為研究對象的占26.8%(n=11)，以基礎(chǔ)教育為研究對象的占4.9%(n=2)。因此，國內(nèi)關(guān)于在線學(xué)習(xí)投入的研究對象多為大學(xué)生和在線課程學(xué)習(xí)者。

(二)研究樣本數(shù)量不足

從研究樣本數(shù)量來看，本研究所統(tǒng)計(jì)的在線學(xué)習(xí)投入的41篇文獻(xiàn)中，有38篇文獻(xiàn)具體描述了研究樣本數(shù)量，其中有50%(n=19)的研究樣本數(shù)量低于300人，21.1%(n=8)的研究樣本數(shù)量在300人到1000人之間，18.4%(n=7)的樣本數(shù)量在1 000人到5 000人之間，5 000以上樣本數(shù)量的文獻(xiàn)占10.5%(n=4)。

(三)研究工具以量表和問卷居多

從測量學(xué)習(xí)投入的研究工具來看，多數(shù)研究采用問卷、量表的方式收集數(shù)據(jù)，少部分研究整理了學(xué)習(xí)者在在線學(xué)習(xí)平臺上的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，也有研究同時(shí)采用問卷量表與在線學(xué)習(xí)平臺的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)來更精準(zhǔn)地評測在線學(xué)習(xí)投入，具體占比如表1所示。研究發(fā)現(xiàn)，部分探究為了使研究數(shù)據(jù)較為準(zhǔn)確，運(yùn)用了多種研究工具。有學(xué)者利用多模態(tài)分析方法，收集人臉表情與鼠標(biāo)移動(dòng)數(shù)據(jù)構(gòu)建集成評測模型，精準(zhǔn)掌握學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)投入度。[5]還有學(xué)者利用眼動(dòng)儀、腦波儀設(shè)備與量表共同測量學(xué)習(xí)投入，突破了以往研究工具過于單一的局面。[6]

表1 在線學(xué)習(xí)投入研究工具統(tǒng)計(jì)(n=41)

三、我國學(xué)習(xí)投入研究特征分析

通過對文獻(xiàn)的總結(jié)發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)對在線學(xué)習(xí)投入的研究有三個(gè)顯著特征。

(一)研究的指標(biāo)體系較寬泛

在41篇文獻(xiàn)中，有38篇明確解釋了研究所依據(jù)的理論框架。其中，有18篇文獻(xiàn)引用了Fredricks提出的三維框架，有6篇文獻(xiàn)引用了Fredricks在2016年提出的四維框架。有6篇文獻(xiàn)僅從在線課程完成率、交互頻率等方面評價(jià)學(xué)習(xí)投入。有5篇文獻(xiàn)僅關(guān)注了行為投入，二級指標(biāo)的劃分多數(shù)以參與、專注、交互為主。有學(xué)者根據(jù)三維框架，將學(xué)習(xí)投入劃分為情感、認(rèn)知以及其他投入。還有學(xué)者在三維框架上進(jìn)一步拓展，加入了學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)與能動(dòng)性投入。[7-8]值得一提的是，已有研究關(guān)注到學(xué)習(xí)投入在在線學(xué)習(xí)情景下的差異性，結(jié)合在線學(xué)習(xí)情景化特點(diǎn)提出新的理論框架。本研究整理了學(xué)者們引用的學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)投入研究框架及指標(biāo)的構(gòu)建還可以進(jìn)一步深入研究。

表2 學(xué)習(xí)投入研究框架及指標(biāo)統(tǒng)計(jì)(n=38)

(二)在線學(xué)習(xí)投入較多關(guān)注整體

研究表明，多數(shù)學(xué)者站在整體視角把在線學(xué)習(xí)投入作為統(tǒng)一的整體來研究，對其內(nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系的研究還可以繼續(xù)拓展。有學(xué)者研究表明，行為投入受認(rèn)知、社會、情感投入的正向影響。[9]我國對在線學(xué)習(xí)投入的研究整體性比較突出，對其內(nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系的研究還可以更加深入，可重點(diǎn)關(guān)注不同教學(xué)情境對學(xué)習(xí)者認(rèn)知、行為、情感投入的不同影響，進(jìn)而更全面地掌握在線學(xué)習(xí)投入情況。

(三)測量方法相對多元

通過對研究工具的統(tǒng)計(jì)，在線學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)投入數(shù)據(jù)最普遍的方式，具有獲取數(shù)據(jù)快速、操作便捷等優(yōu)點(diǎn)。有學(xué)者利用在線學(xué)習(xí)平臺的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析學(xué)生學(xué)習(xí)投入情況，這種方法的客觀性較強(qiáng)。此外，有學(xué)者創(chuàng)新性地加入了人臉表情與鼠標(biāo)移動(dòng)的集成模型、眼動(dòng)儀、腦波儀設(shè)備，用來收集在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，保證了學(xué)習(xí)投入研究數(shù)據(jù)的多樣化。目前，在線學(xué)習(xí)投入數(shù)據(jù)的收集方法較為多元，但是部分以技術(shù)為依托的研究方法還沒有普及，對在線學(xué)習(xí)投入的研究存在一定的局限性。

四、研究結(jié)論與啟示

(一)研究結(jié)論

本研究篩選了國內(nèi)近五年以在線學(xué)習(xí)投入為主題的41篇文獻(xiàn)，按照研究設(shè)計(jì)特征的三個(gè)方面進(jìn)行了總結(jié)與分析。

從文獻(xiàn)發(fā)表情況來看，近五年關(guān)于在線學(xué)習(xí)投入的文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量呈逐年遞增的趨勢，表明在線學(xué)習(xí)投入受到研究者越來越多的關(guān)注。從發(fā)表的期刊上來看，文獻(xiàn)大多發(fā)表在教育類的期刊上。

從研究設(shè)計(jì)特征來看，在線學(xué)習(xí)投入的研究對象多為大學(xué)生和在線課程學(xué)習(xí)者，研究樣本數(shù)量不足。

從研究工具來看，在線學(xué)習(xí)投入的研究工具多為問卷和量表，也有部分研究運(yùn)用學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析工具和方法。

(二)研究啟示

本研究在分析近五年我國學(xué)者對在線學(xué)習(xí)投入研究的基礎(chǔ)上，總結(jié)了對我國未來在線學(xué)習(xí)投入研究的三點(diǎn)啟示。

其一，研究指標(biāo)體系需注重情景化特點(diǎn)。針對不同的教學(xué)情境，學(xué)習(xí)投入的指標(biāo)還可以根據(jù)其特點(diǎn)進(jìn)一步細(xì)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(biāo)的構(gòu)建也不盡相同，對學(xué)習(xí)投入的測量與研究也站在不同的角度。例如，劉司卓[10]將學(xué)習(xí)投入的二級指標(biāo)界定為規(guī)范遵守、學(xué)術(shù)參與和社會參與三方面，以此探究直播課堂情境下的學(xué)習(xí)行為投入評價(jià)。翟興[11]從網(wǎng)絡(luò)技能投入、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)情感投入、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)交互投入、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)表現(xiàn)投入這四個(gè)角度，測量大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)投入。因此，學(xué)者在開展在線學(xué)習(xí)投入的研究時(shí)，需要借鑒理論框架，根據(jù)研究場景特點(diǎn)，有針對性地拓展現(xiàn)有在線學(xué)習(xí)投入的二級指標(biāo)。

其二，關(guān)注在線學(xué)習(xí)投入多元維度的內(nèi)在聯(lián)系。國內(nèi)近五年來有關(guān)在線學(xué)習(xí)投入影響因素的多數(shù)研究將在線學(xué)習(xí)投入作為一個(gè)整體開展研究，探究教師的教學(xué)行為、學(xué)生的自我效能感和適應(yīng)能力與在線學(xué)習(xí)投入之間的關(guān)系。研究者在未來的研究中可以進(jìn)一步關(guān)注行為投入、認(rèn)知投入、情感投入中的內(nèi)在聯(lián)系。挖掘三維框架的內(nèi)在聯(lián)系，有助于對在線學(xué)習(xí)投入的精確測評。由于行為投入數(shù)據(jù)比較容易提取，認(rèn)知和情感投入的數(shù)據(jù)獲取較為困難，未來研究者們可在認(rèn)知和情感投入方面給予更多關(guān)注，同時(shí)也可嘗試通過對行為數(shù)據(jù)的提取間接推斷認(rèn)知和情感投入情況，進(jìn)一步豐富在線學(xué)習(xí)投入三維框架的內(nèi)部聯(lián)系。

其三，重視應(yīng)用多模態(tài)數(shù)據(jù)獲取方法。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用，人臉識別數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等多模態(tài)數(shù)據(jù)分析將成為未來研究的重要路徑。因此，學(xué)者在測量學(xué)習(xí)投入時(shí)，將傳統(tǒng)三維框架測評與在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)相結(jié)合，有望為在線數(shù)據(jù)的測量帶來新突破。在線學(xué)習(xí)領(lǐng)域的學(xué)者可以與人工智能、計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的學(xué)者加強(qiáng)合作，應(yīng)用多模態(tài)數(shù)據(jù)分析方法，發(fā)揮各自領(lǐng)域的優(yōu)勢，共同開展研究，推動(dòng)在線學(xué)習(xí)投入研究的進(jìn)步與創(chuàng)新。