基于多元統計分析的高職院校學生在線學習收獲提升研究

摘要：對某高職院校3760名大學生線上學習創業營銷策劃課程的數據進行了比較均值法和多元回歸分析。研究發現：在性別方面，女生在線課堂學習收獲、個體學習態度、學習策略以及學習動機方面表現出顯著優于男生；在專業類別方面，交通運輸大類的學生獲得了最多的學習收獲，財經商貿類學生排名次之，能源動力與材料大類學生的學習收獲最小；從影響因素來看，厭學態度對學習收獲的影響最大，學習動機次之，學習策略最小。由此提出提升學生在線學習收獲的建議：降低學生的曠課率，激發學生的課堂參與感；增強同伴之間的正向互動，以提高學生的線上學習興趣；促進學習自覺性，特別要注重內容的鞏固；定期進行知識檢驗，以加深對知識的理解。

關鍵詞：比較均值法；多元回歸分析；學習收獲

中圖分類號：G4" 文獻標識碼：A""" doi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.17.067

0 引言

在全球教育領域，智慧課堂的概念逐漸成為推動教育創新和提升學習效果的重要力量。以MOOC和SPOC為代表的智慧課堂在線教育平臺應運而生。它不僅改變了傳統的教學模式，還極大促進了教育資源的優化配置和教育方式的革新。然而，智慧課堂的實施也受到了一系列的挑戰。一方面，技術接入不平等可能加劇教育資源的不均衡分配，特別是在經濟較弱或地理位置偏遠的區域。另一方面，教師對于新技術的適應能力及其整合到教學實踐中的能力是智慧課堂成功與否的關鍵因素。此外，如何在保持教育質量的同時，有效地促進學生之間以及師生間的互動與協作，是目前智慧課堂需要解決的重要問題。因此，本研究旨在探討智慧課堂環境下如何促進學生學習收獲提升。

諸多學者從學習性投入、課堂學習環境、學習投入類型、課堂教學行為、學習信念等角度來探討與學生學習收獲的關系。第一，學生學習性投入與學業收獲之間關系。王紓（2011）研究了大學生學習性投入，指出學生學習性投入對學習收獲有影響[1]。汪雅霜（2015）探討了學生學習投入對學業收獲的影響機制，發現同伴互動因子對學習收獲的影響最大[2]。郭卉，韓婷（2018）通過調研發現大學生科研學習投入對學習收獲影響顯著[3]。第二，課堂學習環境與學習收獲之間關系。文雯（2014）從留學生課堂學習環境的角度研究了教育收獲，指出課堂學習環境對留學生教育收獲具有影響[4]。劉宏哲，劉金蘭，林盛（2012）運用結構方程模型，指出大學生主動參與成為辨析大學環境與學習收獲環境的途徑[5]。王爍（2017）以課堂學習活動為研究對象，探究了學生課堂有效參與活動對學習收獲的影響[6]。第三，學習投入類型與學習收獲。楊院等（2017）研究了大學生學習投入類型，發現不同類型的學生具有不同的學習收獲，強調了不同學習投入類型的影響[7]。白華（2013）關注了少數民族學生的學習收獲，強調學生的學習投入和校園環境對學習收獲的積極影響[8]。第四，課堂教學行為與學習收獲。趙輝，陳勁松（2018）以學生視角的課堂教學評價指標，探討了不同教學行為對學生的學習投入和學習收獲的影響路徑[9]。龍永紅等（2019）研究了大學生的學習力與學習收獲之間的關系，提出了加強同伴合作學習的建議[10]。第五，學習信念與學習收獲。楊院（2016）研究了學習信念對學習收獲的影響機制，強調學習信念通過學習投入影響學習收獲[11]。李慶豐，王超（2021）研究了本科生的寫作活動與學習收獲之間的關系，指出寫作活動與學習收獲呈正相關關系[12]。

諸多文獻雖從不同角度展開學習收獲方面的研究，但這仍有深入研究的空間。一方面，以往的研究多聚焦于傳統教學行為下學生的學習收獲情況，本文將在智慧課堂協作下探討學生在線學習收獲情況，研究背景更具針對性；另一方面，運用比較均值法與多元回歸模型深入分析了影響學生在線學習收獲的因素，并對模型進行了穩健性檢驗，研究方法更具深入性。

1 研究設計

1.1 數據來源

本研究的調查數據來源于中國大學MOOC課程學習平臺，篩選出2020年春季C高職院校的創業營銷策劃課程的3760個學生的學業數據，并進行實證分析。被解釋變量是：學生的學習收獲（最終成績表示），解釋變量：厭學態度（曠課率表示）；學習策略（參與討論次數與課后作業得分表示）；學習動機（每周測試得分表示），控制變量：個體特征（性別表示）。

1.2 大學生在線學習現狀分析

1.2.1 大學生厭學態度分析

相較于本科院校而言，高職院校學生的厭學態度尤為嚴重，大部分學生或多或少都存在線上曠課的情況。從性別與厭學態度的關系而言，根據獨立樣本t檢驗結果表明性別與大學生厭學態度的p值小于0.05，因此，可以認為在0.05的顯著性水平下，男生與女生在厭學態度方面有顯著性差異。并結合男生與女生的平均曠課率發現，男生的平均曠課率（15.17%）高于女生的平均曠課率（12.94%）。從專業與厭學態度的關系而言，根據ANOVA結果表明專業類型與大學生的厭學態度的p值小于0.05，可以認為在0.05的顯著性水平下，各專業學生在厭學態度方面有顯著性差異，并且，藝術類的學生的曠課率最高，厭學態度最嚴重的。

1.2.2 大學生學習策略分析

本研究主要從參與討論次數和課后作業得分進行分析大學生的學習策略。從參與討論的次數而言，根據獨立樣本t檢驗結果表明性別對參與討論次數的卡方檢驗的p值小于0.05，可以認為在0.05的顯著性水平下，性別對網絡課堂參與討論次數有顯著性差異，并且結合男生參與網絡課堂討論的平均次數（4.2118）小于女生參與網絡課程平均討論的次數（5.7204）。同時，根據ANOVA結果表明專業類別對參與討論次數的卡方檢驗的p值小于0.05，認為在0.05的顯著性水平下，專業類別對課堂參與討論次數有顯著性差異，新聞與傳播大類的學生參與討論的次數最多，并且文科學生參與討論次數明顯高于理工科學生。

從課后作業的得分來看，根據獨立樣本t檢驗結果發現性別與大學生的課后作業得分有顯著性差異，并且，女生的課后作業得分（132.5858）大于男生的課后作業得分（118.8430）。同時，根據ANOVA結果表明專業類別對大學生課后作業得分有顯著性差異，并且發現交通運輸類專業的學生課后作業得分最高，財經商貿大類的學生次之，生物與化工大類的學生的作業得分最低。

1.2.3 大學生學習動機分析

大學生的學習動機通過每周的測試得分來表示。根據獨立樣本t檢驗結果發現，性別對大學生的學習動機有著顯著性差異，并且，男生的學習動機（38.9437）遠小于女生的學習動機（43.9424）。根據ANOVA結果表明，專業類別對大學生的學習動機有著顯著性差異，還發現交通運輸大類的學生的學習動機最大，財經商貿類學生的學習動機次之，能源動力與材料大類學生的學習動機最小。

1.2.4 大學生學習收獲情況分析

大學生的學習收獲通過期末最終成績來表示。根據獨立樣本t檢驗結果，性別對大學生的學習收獲有著顯著性差異，并且發現男生的學習收獲（3.8398）遠小于女生的學習收獲（4.3018）。ANOVA結果表明，專業類別對大學生的學習收獲有著顯著性差異，且交通運輸大類的學生的學習收獲最多，財經商貿類學生的學習收獲次之，能源動力與材料大類學生的學習收獲最小。

2 大學生學習收獲的影響因素分析

從整體回歸結果顯示，學生的厭學態度、學習策略、學習動機都對個體的學習收獲有影響。具體而言，從學生的學習態度而言，學生的厭學態度對學生的在線學習收獲的有著顯著的負相關關系。學生厭學態度越低，學生的學習收獲越高。從學習動機而言，學生的學習動機與個體的在線學習收獲有著顯著的正相關關系。學生的學習動機越強烈致使學習收獲越高?？赡苁怯捎谖磥砺殬I的不確定性，使得深刻了解到知識學習對未來職業有著至關重要的作用，從而增強了在線教育學習的積極動機，這種積極學習動機有效提升了學生的學習收獲。從學生的學習策略而言，學生的學習策略與個體的學習收獲有著顯著的正相關關系。具體而言，學生個體參與線上討論的次數越多，學生的學習收獲越高。課后作業得分越高，學生的學習收獲越高。由于在線學習與線下學習對學生個體的要求有著很大的區別，在線學習更需要學生的主動性與參與熱情。學生若采用積極有效的在線學習策略可能更有利于提升學生的在線學習收獲。

本研究對上述模型進行穩定性檢驗。一方面，按專業劃分為人文社科類和理工類來進行穩健性檢驗。研究發現除在人文社科類數據中參與討論次數未通過顯著性檢驗，說明在人文社科類學科為主的課堂上，學生主要以“強調課后作業的完成度、弱化參與課堂討論”來當作其自身的學習策略，從而提升個體的學習收獲。另一方面，將考察在出勤率為100%的情況下，對模型進行穩健性檢驗。上述檢驗結果皆表明影響在線學習收獲的關鍵因素未有變化。

3 結論與啟示

研究發現學生的學習收獲受到學生自身學習態度、學習策略、學習動機的影響。因此，教師應在課程設計環節注重課堂趣味性的融入，激發學生的學習動機。并且，教師在線上定期開展知識的檢驗對知識的深入理解至關重要。學生對知識的鞏固與理解不僅依賴線上學習與定期測驗，還需要在線下對課程的反復強化。教師應幫助學生養成定期復習和鞏固已學知識的習慣，并鼓勵學生將所學知識應用于實際問題中，進一步鞏固學習效果。

研究中發現女生的學習收獲更為顯著，因此，學校或教師應該積極借助網絡平臺，合理利用女生的同伴正向效應，促進學生學習收獲的提升。具體而言，一方面，學校在安排公選課教學時，可以考慮混合安排理工科與文科專業，從而有助于激發女生的同伴正向效應，促進男生學習收獲的提升；另一方面，鼓勵學生自由組建線上學習小組，培養學生的團隊合作能力。

主要參考文獻

［1］王紓.研究型大學學生學習性投入對學習收獲的影響機制研究——基于2009年“中國大學生學情調查”的數據分析[J].清華大學教育研究，2011，（4）：2432.

[2]汪雅霜.大學生學習投入度對學習收獲影響的實證研究——基于多層線性模型的分析結果[J].國家教育行政學院學報，2015，（7）：7681.

[3]郭卉，韓婷.大學生科研學習投入對學習收獲影響的實證研究[J].教育研究，2018，39（6）：6069.

[4]文雯等.課堂學習環境與來華留學生學習收獲的研究——以清華大學為例[J].清華大學教育研究，2014，（2）：107113.

[5]劉宏哲，劉金蘭，林盛.大學環境影響學習收獲的自主參與模型解析——基于K大學調查的實證[J].復旦教育論壇，2012，（5）：3944.

[6]王爍.基于學生參與度的課程學習收獲實證研究[J].高教探索，2017，（5）：4953.

[7]楊院，李艷娜，丁楠.大學生學習投入類型及其與學習收獲關系的實證研究[J].高教探索，2017，（3）：7477.

[8]白華.本科生就讀經驗影響學習收獲的路徑研究——基于結構方程模型[J].中國高教研究，2013，（6）：2632.

[9]趙輝，陳勁松.大學課堂中的教學行為，學習投入與學習收獲—學生視角的調查[J].高教探索，2018，（3）：3742.

[10]龍永紅，聶邦軍，貝靜雯.大學生學習力及其對學習收獲的影響研究[J].黑龍江高教研究，2019，（1）：96100.

[11]楊院.以學習投入為中介：學生學習信念影響學習收獲的機制探究——以“985高?！北究粕鸀槔姆治鯷J].高教探索，2016，（3）：7578.

[12]李慶豐，王超.寫作活動對本科生學習收獲的影響研究[J].高教發展與評估，2021，037（001）：102112.