基于探究社區理論的高職學生在線學習投入實證研究

摘 要 對378位高職生問卷調查的數據分析，結果顯示，三種臨場對高職生在線學習投入分別具有顯著的正向影響；班級氛圍在社會臨場和認知臨場對在線學習投入影響中分別起部分中介效應，在教學臨場對在線學習投入影響中起完全中介效應；性別在社會臨場、認知臨場與在線學習投入之間分別起調節效應，男生比女生的影響程度均更大；性別在教學臨場對在線學習投入影響中不具有調節效應。基于此提出：利用平臺大數據，完善學生學習投入和教師教學設計綜合評價；擴大在線學習活動參與性，提高學業自我效能感；梳理多元化生源特點，提升在線學習投入效果。

關鍵詞 探究社區理論；高職生；在線學習投入；班級氛圍

中圖分類號 G712 文獻標識碼 A 文章編號 1008-3219（2024）17-0039-06

隨著信息化技術水平的提高以及學習需求的多元化發展，在線學習已成為高職院校開展專業教學工作和課程考核評價的重要手段。如何利用信息化的優勢與環境，提高學生在線學習的參與度與投入度，并提升線上教學的效果，已成為在線教學的重要研究課題[1]。在線學習投入是指學習者在網絡情境中參與教學人員組織的學習活動，與同伴、教學人員等進行交互活動的復雜過程，并表現出來的持續不斷的有效狀態[2]，是學習者在學習任務、學習項目和學習興趣的驅動下，在線完成教學目標和教學內容的學習行為[3]。已有關于在線學習投入的研究較為豐富，研究者從在線學習者自身、授課教師、網絡平臺及學習評價等多層面挖掘探討了在線學習投入的影響因素，并從認知投入、教師支持、在線課程學習行為等維度探究了對在線學習者學習投入的影響機制。但是，學習者在線學習的環境往往相對孤立，社會屬性缺失，并較難接受監管，從而導致在線學習參與度不高，學習目標和質量難以達成，已有研究幾乎未涉及這一問題的探討。Akyol的研究表明，構建一個學習社區有助于提升學習者的在線學習體驗性和參與度[4]。探究社區理論通過認知臨場、社會臨場和教學臨場這三大關鍵要素，設計教學方案，增強網絡學習投入，達到預期的教學目標。本研究以全日制非實習階段高職學生為研究對象，運用探究社區理論，選取班級氛圍作為中介變量以及性別作為調節變量，探索三大要素對在線學習投入的影響機制，以幫助高職院校和教師優化在線教學場景，提高在線學習質量。

一、理論基礎與研究假設

（一）探究社區理論

探究社區理論由加拿大蘭迪·加里森（Randy Garrison）等學者構建，該理論以教學互動體驗為中心，融入社區探究要素，將在線學習過程假設成一個教學人員和學習者共同調查社區成員的互動進行研究。認知臨場是參加學習人員通過問題確認、設定任務、整合方案、解決困難的過程，以此形成的有效學習[5]。社會臨場是指學習者身處一個友好的學習氛圍中，與他人進行情感化、互動性溝通交流的能力[6]。教學臨場是教師對學習人員的學習活動進行統籌、優化和策劃，以此實現學習人員的學習目標[7]。

（二）探究社區理論對在線學習投入的影響

有研究指出，探究社區的三種臨場對學習者學習的持久性有顯著的影響[8]。尹睿調查發現，社會交互和認知活動程度低會造成在線學習投入程度低[9]。王廣新等人研究發現，在線課程的教學臨場與學習績效顯著相關[10]。吳祥恩等人從學習者的社會屬性入手，發現在線臨場通過匯聚大學生的網絡學習過程， 對混合學習教學效果有提升[11]。黃慶雙通過對教師參加師德師風在線培訓的分析，揭示了三種臨場分別與在線學習投入呈正相關[12]。基于以上分析，本研究提出以下研究假設：

H1a：社會臨場對在線學習投入有正向影響；

H1b：認知臨場對在線學習投入有正向影響；

H1c：教學臨場對在線學習投入有正向影響。

（三）班級氛圍的中介作用

班級氛圍是某一個班級成長與穩定發展的程度，通常體現為師生互動、生生互動、矛盾沖突、和諧發展等不同差異[13]。丁湘梅等人研究發現，師生關系、同伴關系、班級紀律、競爭程度等班級氛圍與學業拖延狀況均呈負相關[14]。韋雪艷等人提出，不同班級環境氛圍的學生在學習投入上有顯著差異[15]。程瀟認為網絡視頻教學的新手段“彈幕”技術應用與班級的氛圍及學習倦怠感顯著相關，班級氛圍在兩者間起部分中介效應[16]。楊念等人利用多層分析法研究發現，班級氛圍在教師效能與學業態度間起完全中介效應[17]。根據上述分析，提出以下假設：

H2a：班級氛圍在社會臨場對在線學習投入影響中起中介效應；

H2b：班級氛圍在認知臨場對在線學習投入影響中起中介效應；

H2c：班級氛圍在教學臨場對在線學習投入影響中起中介效應。

（四）性別的調節作用

白然等人通過對cMOOC“互聯網+教育”學習者的調查研究發現，不同性別的在線學員在學習收獲方面有顯著差異[18]。鄭勤華等人認為，在線學習水平與性別等要素顯著相關[19]。陳武元等人通過對全國334所大學的問卷調查和訪談發現，不同性別學生的在線學習體驗存在著顯著差異[20]。丁亞元等人對廣播電視大學學員的調查發現，遠程學習者的認知力和轉化力在性別上有顯著差異[21]。基于以上分析，本研究提出以下研究假設：

H3a：性別在社會臨場對在線學習投入影響中起調節效應；

H3b：性別在認知臨場對在線學習投入影響中起調節效應；

H3c：性別在教學臨場對在線學習投入影響中起調節效應。

二、研究設計

（一）被試

本研究樣本來源于蘇州、常州、南通的6所高職院校的非實習階段學生。2022年10月發放問卷400份，共回收有效問卷378份，有效回收率為94.5%。考慮到班級氛圍變量對于同一個班級的學生而言，總體感知差異不大，故發放問卷時盡量在由不同班級學生組成的學生群體中進行，如學校或系部團委學生會、學生社團、公選課學生等，以提高問卷統計分析的精確度。被試樣本的性別、年級、專業結構分布較為合理，具體為：男生216人（57.1%），女生162人（42.9%）；大一學生224人（59.3%），大二學生154人（40.7%）；文科專業學生114人（30.2%），理工科專業學生248人（65.6%），其他專業學生16人（4.2%）。

（二）研究變量

1. 探究社區量表

本研究使用蘭國帥等人開發的中文版探究社區量表[22]，該量表分為認知臨場、社會臨場、教學臨場三個維度，已被學者們廣泛認可。量表使用李克特五點計分法，選項1表示“非常不同意”至選項5表示“非常同意”。量表共編制18個題項，如認知臨場測量“課程的學習活動幫助我分析和解決方案”、教學臨場測量“教師的行動加強了我的學習社區意識”、社會臨場測量“與其他在線學習者進行互動交流時，我感到很自在”等。本研究中，社會臨場、認知臨場、教學臨場的內部一致性信度（Cronbach’s α）分別為0.83、0.89、0.87，該問卷整體α系數為0.89，均大于0.8，表明問卷信度良好。經進一步驗證性因素分析，問卷的x2/df、NFI、CFI、RMSEA、SRMR、IFI分別為2.98、0.893、0.924、0.082、0.049、0.918，表明問卷具有良好的結構效度。

2. 班級氛圍量表

本研究借鑒李向東等人開發的大學生班級心理氛圍量表來測量班級氛圍變量[23]，由于班級氛圍變量只作為中介變量測量，故共選取6個題項，如“班級集體存在不認真學習就會被淘汰的氛圍”等。該量表同樣采用李克特五點計分法，選項1表示“非常不同意”至選項5表示“非常同意”。其α系數為0.91，信度良好。

3. 在線學習投入量表

在線學習投入變量借鑒使用Sun等人開發的遠程學習投入量表[24]，該量表為國外英文版成熟量表，依據“翻譯—回譯”程序將測量題項譯為中文，同時邀請教育專業和英語專業各一位副教授進行商討，確保量表題項翻譯準確。根據中國學生在線學習實際情況，將量表修改為8個題項，如“我試著從網絡、書籍等資源中找到與課程相關的信息”“當我不明白網課中某個內容時，我會通過回放視頻再次學習”等。問卷使用李克特五點計分法，1～5分值越高，表明該學生在線學習投入越多，其α系數為0.87。

（三）數據統計

針對調查獲取的數據，使用SPSS26.0軟件進行信度檢驗、描述性統計、回歸檢驗，使用AMOS23.0軟件進行驗證性因素分析和共同方法偏差檢驗，以驗證探究社區理論對在線學習投入的影響、班級氛圍的中介作用及性別的調節作用。

三、研究結果

（一）共同方法偏差檢驗

本研究各變量的題項由學生在同一時間填寫完成，數據可能存在共同方法偏差，故使用2種共同方法偏差檢驗。首先，使用探索性因子分析，對認知臨場、社會臨場、教學臨場、班級氛圍、在線學習投入五個因子進行單因素檢驗，未旋轉情況下第1個因子解釋方差只有31.6%，可見不存在嚴重的共同方法偏差問題。其次，分別進行五因子和單因子模型的驗證性因素分析，模型擬合指數x2/df、NFI、CFI、RMSEA、SRMR、IFI的數值，五因子模型分別為2.61、0.87、0.914、0.065、0.048、0.915，模型擬合效果較好，單因子模型分別為8.855、0.54、0.568、0.144、0.135、0.57，擬合效果明顯不及五因子模型，同樣說明不存在嚴重的共同方法偏差問題。

（二）描述性統計與分析

本研究的自變量探究社區（認知臨場、社會臨場、教學臨場）、中介變量（班級氛圍）、因變量（在線學習投入）的均值、標準差、偏度、峰度的描述性統計分析詳見表1。從均值統計結果來看，學生的社會臨場（3.73）、班級氛圍（3.75）、在線學習投入（3.80）水平略高。從標準差統計結果來看，教學臨場（0.71）和在線學習投入（0.69）在認同度上相對較為穩定。從偏度值指標分析上看，所有變量指標均為負偏態，表明各變量大于均值的樣本均多于小于均值的樣本，且少數樣本分值偏低，班級氛圍（-1.04）變量尤為明顯，結合題項分析，說明更多的高職班級在線學習環境與氛圍良好，但也有少數班級的氛圍較差。從峰度值指標分析上看，班級氛圍（1.57）和在線學習投入（1.79）兩個變量為正值且數值較大，表明學生對這兩個變量的態度較為集中。偏度和峰度絕對值均小于2，可進一步做正態研究。

（三）各變量相關關系分析

使用Pearson相關分析法，對各變量進行相關分析，見表2。從表2統計結果可以看出，社會臨場、認知臨場、教學臨場、班級氛圍與在線學習投入之間的相關系數均呈現出0.01水平上的顯著性。另外，控制變量中，高職生的年級和專業與其他研究變量不存在顯著相關關系，性別與探究社區、班級氛圍、在線學習投入存在0.01水平上的顯著相關。

（四）假設檢驗結果分析

1.探究社區對在線學習投入的直接效應分析

本研究用線性回歸分析的方法檢驗探究社區理論對在線學習投入的影響。從表3中可以看出，M2顯示自變量社會臨場帶入模型M1后對在線學習投入的影響，結果顯示，社會臨場對在線學習投入有顯著正向影響（R2=0.296，β=0.483，Plt;0.001），因此假設H1a得到了驗證。M3的統計結果顯示，認知臨場對在線學習投入有顯著正向影響（R2=0.285，β=0.471，Plt;0.001），因此假設H1b得到了驗證。M4顯示教學臨場對在線學習投入也有顯著正向影響（R2=0.087，β=0.136，Plt;0.01），假設H1c也得到了驗證。

2.班級氛圍在探究社區與在線學習投入之間中介效應的分析

本研究使用分層回歸法進行中介效應檢驗。由表4可以看出，在M5中，社會臨場對班級氛圍的回歸系數0.613在0.001水平上顯著，在M2基礎上將班級氛圍帶入回歸方程建立M6，R2變化值為0.095，社會臨場對在線學習投入的回歸系數為0.241，班級氛圍對在線學習投入的回歸系數0.395均在0.001水平上顯著，因此，在社會臨場對在線學習投入的影響過程中，班級氛圍起部分中介效應，假設H2a得到驗證。

表5的結果顯示，M7中認知臨場對班級氛圍的系數0.642在0.001水平上顯著，在M3基礎上將班級氛圍帶入回歸方程建立M8，R2變化值為0.096，認知臨場對在線學習投入的回歸系數為0.209，以及班級氛圍對在線學習投入的系數0.408均在0.001水平上顯著，可見在認知臨場對在線學習投入影響過程中，班級氛圍同樣起部分中介效應，假設H2b得到驗證。

由表6可知，教學臨場對班級氛圍系數0.233在0.001水平上顯著，將班級氛圍帶入回歸方程建立M10，R2變化值達到0.269，教學臨場對在線學習投入的回歸系數0.010不顯著（Pgt;0.05），而班級氛圍對在線學習投入系數0.540在0.001水平上顯著，綜上，在教學臨場對在線學習投入的影響過程中，班級氛圍起完全中介效應，假設H2c也得到了驗證。

3.性別在探究社區與在線學習投入之間調節效應的分析

本研究調節效應使用分層回歸分析方法，以女生為參照項，首先將自變量、調節變量對因變量在線學習投入進行回歸，再帶入自變量與性別的交互項進行檢驗。表7的回歸分析統計結果表明，M12中，交互項“社會臨場*性別”（R2=0.317，β=0.272，Plt;0.001）顯著，F變化值12.978在0.001水平上顯著，性別在社會臨場對在線學習投入影響中起正向調節效應，假設H3a成立。M14中，交互項“認知臨場*性別”（R2=0.313，β=0.318，Plt;0.001）顯著，F變化值17.366也在0.001水平上顯著，性別在認知臨場對在線學習投入影響中同樣起正向調節效應，假設H3b成立。M16中，交互項“教學臨場*性別”（R2=0.084，β=0.061，Pgt;0.05）不顯著，且F變化值0.597不顯著（Pgt;0.05），性別在教學臨場對在線學習投入影響中不起調節效應，假設H3c沒有得到驗證。可見，性別在社會臨場、認知臨場與在線學習投入之間調節作用，相對于女生而言，在社會臨場對高職生在線學習投入的影響過程中，及在認知臨場對高職生在線學習投入的影響過程中，均是男生的影響程度更大。

四、討論與建議

（一）相關討論

探究社區理論的社會臨場、認知臨場、教學臨場對高職生在線學習投入都具有正向影響。社會臨場的影響最大，而認知臨場的影響次之，教學臨場的影響最小。本研究的施教者是日常以線下教學為主的教師，在線教學實施能力有待提高；研究對象是高職學生，他們的學習積極性、主動性以及靈活運用各類教學方法的能力存在不足。

班級氛圍在社會臨場和認知臨場對高職生在線學習投入影響中起部分中介效應，表明即使是在線教學環境，一個大學學習集體的班風、班貌、學風、師德、師生關系、生生關系等環境與氛圍都會影響學生的課程學習狀況。另外，班級氛圍在教學臨場對高職生在線學習投入影響中起完全中介效應，這說明良好的班級氛圍完全能在恰當的教師教學方法和學生在線學習投入中起到橋梁作用。融洽的師生關系氛圍可以使日常在線教與學的互動效果事半功倍。

在社會臨場和認知臨場對在線學習投入的影響中，男生比女生的影響程度更大。這就要求專業教師在在線學習的活動設計、監督管理、課后指導、課外關懷等方面，要對男學生和女學生差異化對待。

（二）相關建議

1.利用平臺大數據，完善學生學習投入和教師教學設計綜合評價

目前對于高職生在線學習質量的評價過于注重結果，忽視了學生在線學習的過程，忽視了教法與學法的交互質量，更忽視了專業教師在在線學習中教學設計與教學活動的主導作用。根據本研究的結論，社會臨場、認知臨場、教學臨場在高職生在線學習活動中都表現出了良好的水平，而且對在線學習投入都具有顯著的正向影響。學校和教育主管部門應聯合在線學習平臺開發商，布局教師教學設計和學生學習參與的大數據捕捉系統。一方面收集學生在線學習活動中的文檔、視頻、作業、考試、討論、簽到等各項數據，進行系統計算分析，對學習質量進行過程性評價，對學習成績進行關聯性分析，不斷提高認知臨場和社會臨場。另一方面，捕捉系統還應針對教師的教學設計、教學方法、教學資源內容與類型、考核方式與比例、資料原創性等進行數據分析，評價教師的在線教學水平與績效，有效提高教學臨場，從而進一步促使學生在線學習投入與質量的提升。

2.擴大在線學習活動參與性，提高學業自我效能感

學業自我效能感是大學生在課程學習過程中，對個體學習組織能力和執行特定學習行動的預期信心和主觀判斷。本研究結論得出，班級氛圍在社會臨場和認知臨場對高職生在線學習投入影響中起部分中介效應，在教學臨場對在線學習投入影響中起完全中介效應。專業課程教師應通過多維度在線教學活動設計，調動班級氛圍和學生學習積極性，提高學生的學業自我效能感，從而提升在線學習投入。具體途徑如下：對于需要情景模擬的技能知識點，課后按小組完成短視頻拍攝，上傳平臺，可以提高認識臨場；對于各類在線學習任務，由學生先進行互相評價，教師再做點評，可以提高社會臨場；對于每次在線學習課后作業，特別是閱讀類任務，教師也應在平臺督查完成情況，以提高教學臨場。

3.梳理多元化生源特點，提升高職生在線學習投入效果

隨著教育主管部門招生政策的變革，高職生生源類型呈現出多元化的特點，就江蘇省而言，生源較少的同一個行政班級學生除正常高招外，還有提前單招、對口單招、注冊入學等類型。各類學生的心智模式存在著較大的差異，再加上外省生源，學習基礎也有所相同。因此，在線課程的專業教師應梳理不同類型學生的在線學習特征和在線學習情緒，設計個性化在線學習活動，并可在平臺內建立學生建議反饋板塊，在平臺外建立師生教學溝通微信群等，滿足個性化在線學習需求，從而提升在線學習投入的效果。另外本研究還發現，男學生和女學生在社會臨場、認知臨場與在線學習投入之間起調節效應，在兩種臨場對在線學習投入的影響中，男生比女生的影響程度更大。所以還應針對男生和女生不同的心智模式、學習習慣、思維方式等，創設不同的在線教學情境，對于個別課程構建不同的評價考核體系，提高不同性別學生社會臨場和認知臨場的水平，以達到在線學習的最佳績效。

參 考 文 獻

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An Empirical Study on Higher Vocational Students’Online Learning Investment Based on Inquiry Community Theory

Huang Zhigang， Jin Cheng

Abstract" Through data analysis of 378 higher vocational students’questionnaire survey， the results show that the three kinds of presence have significant positive effects on Higher Vocational Students’online learning investment respectively; class atmosphere has a partial mediating effect in the impact of social presence and cognitive presence on online learning investment， and a complete mediating effect in the impact of teaching presence on online learning investment; gender has a moderating effect on social presence， cognitive presence and online learning investment， and the influence of boys is greater than that of girls; Gender has no moderating effect on the impact of teaching presence on online learning investment. Therefore， we should use the platform big data to improve the comprehensive evaluation of students’learning investment and teachers’teaching design; expand the participation of online learning activities and improve academic self-efficacy; sort out the characteristics of diversified students and improve the investment effect of online learning.

Key words" inquiry community theory; higher vocational students; online learning investment; classroom atmosphere

Author" Huang Zhigang， associate professor of Changzhou Institute of Industry Technology （Changzhou 213164）

Corresponding author" Jin Cheng， professor of Nanjing Normal University （Nanjing 210023）