课程双线融合对大学生学习满意度的影响研究_李小东.pdf
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1、第38卷第1期2023年2月Vol.38 No.1Feb.2023景德镇学院学报Journal of Jingdezhen University摘要:本文从可供性视角探讨课程的线上线下双线融合形式如何影响大学生的学习效果。以在校大学生为调查对象,采用问卷调查的方法收集数据,使用MPLUS软件对388份有效数据进行分析。结果表明双线融合度对学习卷入度、交流质量、复习习惯和反馈清晰度有显著正向影响;学习卷入度、复习习惯和反馈清晰度显著正向影响学习满意度,而交流质量对学习满意度有显著负向作用;学习卷入度、交流质量和复习习惯中介双线融合与学习满意度间关系。关键词:混合课程;学习满意度;可供性中图分类号
2、:G434文献标志码:A文章编号:2095-9699(2023)01-0113-07(安徽工程大学 经济与管理学院,安徽 芜湖 241000)课程双线融合对大学生学习满意度的影响研究李小东,刘志雯收稿日期:2022-10-09作者简介:教育部产学合作协同育人项目(202102629049);安徽工程大学教学研究重点项目(2020jyxm05)作者简介:李小东(1987-),男,河南周口人,副教授,博士,主要从事服务管理、教育研究;刘志雯(1998-),女,安徽滁州人,在读硕士研究生,主要从事服务管理研究。线上与线下交互混合学习成为一种流行的新型 学 习 方 式1。这 种 双 线 混 合 方 式
3、(Blendedlearning)能有效连接深度学习理念与高校教育目的,促进更新大学生的学习思路和学习模式,在高等教育领域引起重视,成为高等教育课程改革主要着力点。基于高等教育领域系列政策的引导与实施,双线融合的学习方式得到快速发展。后疫情时代,双线融合更是成为常态。研究课程的双线融合对大学生学习效果的具体影响十分必要。国内外对双线融合课程学习进行了一定的研究。尽管这些研究在双线融合提升大学生学习效果上取得较为一致的结果,但在如何提升学习的具体影响机制描述上仍不够清晰。基于此,本文基于可供性理论推演出双线融合如何通过影响学习过程而作用于学习满意度的具体路径,采用问卷调查方法对所提出的假设进行检
4、验。本文首先推进了双线融合学习的研究进程,补充阐释了影响大学生融合学习方式满意度的具体影响机理。其次,本研究总结出双线融合学习如何满足学习活动的四个方面,为课程的双线融合设计如何分配资源提供了具体启示。最后,相关研究结果有助于明晰大学生双线融合学习满意度的提升路径。一、双线融合学习双线融合学习(课程)尽管在形式上很直观,但在表述上存在差异。就内涵而言,韩志祥2认为,双线融合学习应像 DNA 双螺旋结构那样形成学习方式的“融合”的结构。而柯蒂斯邦克3把双线融合学习视为线下教学与计算机技术的结合应用。有观点指出,双线融合学习应具备三个核心元素:(1)有较高比重的在线学习内容;(2)需要线下教师指导
5、;(3)学习成为一种综合性体验。结合已有观点,本研究认为双线融合在形式上是线上与线下结合教学,其核心是教学内容和学习经历的融合体验,强调在线技术与传统教学的优势互补和有机融合。已有研究对双线融合对学习参与、学习效果等影响进行了一定的研究。例如,De Brito Lima和 Lautert4通过对比双线混合和非双线混合学习发现学生在双线混合学习场景中参与度更高。马婧5基于 600 多名大学生的调查发现双线混合景德镇学院学报2023年第1期对大学生学习投入有正向影响。同时,邢蓓蓓等6通过 3 个月的基础课程实践研究发现,混合式教学能提升学生的学习兴趣和学习体验,正向促进学习成效。Maria7通过对
6、比混合式教学与常规教学,发现混合式教学场景下学生成绩和教师表现水平得到明显提升。尽管已有研究对理解双线融合对学习效果的影响提供了一定启示,但仍未有研究细致考察双线学习如何具体影响大学生学习满意度。基于此,本研究基于可供性理论探讨双线融合如何通过学习过程影响大学生学习满意度。二、研究模型可供性(Affordance)是用来描述事物能帮助人们达成某种目的而呈现出的属性特征,其产生于参与和使用中的过程感知。在线上线下混合式学习环境中,可供性基于对学习过程的感知为如何理解双线融合及其效果提供了分析视角。一方面,可供性能协助描述双线融合教学为学生提供的行为可能;另一方面,面向信息技术的可供性阐释对学习活
7、动的拆解已具备稳健的理论基础。本研究基于双线融合对学习的可供性视角刻画出学习过程的活动特征,具体如下。在线学习可以支持不同学习者非同步的学习需求,并提供多元、多样、多场景的学习材料,创造个性化、舒适、轻松的学习环境。基于可供性视角,时间和精力投入是双线融合场景下呈现出的基础属性刻画。大学生学习成效的提高也直接与时间和精力投入相关。双线融合场景强调学生在学习过程中的责任与义务,也体现出学习者的自主性程度。他们一方面自由地选择所需的、感兴趣的学习内容,另一方面需决定学习时间、付出精力和努力程度。因此,本文采用学习卷入度来衡量大学生对双线融合的学习投入。对于大学生来说,双线融合学习模式转变了以往师生
8、间单向交流的语言学习模式,它更注重多形式、多层次、多主体的互动与协作,促进学习过程中的沟通频次和效率。基于可供性视角,双线融合学习提供了知识分享、观点表达与评论以及互动、交流、协作的学习平台,促进师生间、生生间的跨界、跨级交互,提升学习体验的循环反馈效果。因此,本文采用交流质量来衡量大学生的交流阶段。线上学习过程中能促使学生通过多种技术手段充分利用优质网络资源。如通过截图、回看等方式对内容进行针对性练习,不受时间和次数限制。这种自主性、多频次、针对性的复习方式能够夯实学习基础,促进系统性知识迁移。在双线融合情景下,这种学习与复习模式可以使得学习者更加方便对所学内容进行复习巩固,加深理解,理清线
9、索。因此,本文采用复习习惯来衡量双线融合背景下大学生的复习阶段。反馈是高效学习中核心一环,没有反馈的学习往往是低效的,甚至是徒劳的。从可供性理论视角来看,双线融合使得教学反馈更为快速、系统和客观。学习者通过线上记录、线下对比等信息能较为准确地反馈学习体验与学习效果。因此,本文采用反馈清晰度来衡量大学生学习的反馈阶段。总体来说,在双线融合教学场景下参与课程学习可以提高专注度、注意力和愉悦感;通过加大学习的卷入,增强交流的质量,培养良好的复习习惯和提供明确而清晰的有效反馈等,促进大学生学习成效的提高。因此,基于以上的论述提出以下的研究模型(图 1)。三、相关假设(一)学习卷入度学习卷入度指的是个体
10、投入到课程学习活动上的有效时间及所呈现出的努力程度。已有研究表明,线上线下教学环境的切换有助于提升学习者的注意力投入水平。线上课程的灵活接入性有助于大学生高效利用空闲时间,而线下对线上的支持有助于大学生提升学习关注度、专业度和投入度。两者的混合在一定程度上解决了大学生在学习过程中所面临的时间限制和课程深度参与的问题。学生能够充分利用偏好和喜爱,平衡学习场景提升学习投入度。因此提出如下图1 研究模型学习卷入度交流质量复习习惯反馈清晰度双线融合度学习满意度H1H2H3H4H5aH5bH5cH5d114假设:H1:双线融合度正向影响学习卷入度。(二)交流质量交流质量指学习者在学习体验中沟通交流的通畅
11、程度。线下教学的面对面交流能够通过肢体语言增强彼此间的亲近感;而线上课程学习能利用平台所提供的工具打破时间和空间限制,拓宽交流的层次。已有研究表明,双线融合教学在保障学习者间和师生间的情感互动的同时,提升了沟通的通畅度。基于情感性、全方位、系统化沟通达成交流目标。例如,双线融合教学环境中多样化的交流讨论工具以及更为客观、记录式、反思性的交流方式更能促进教与学、学与学间的协作,达成学习效果8。因此,本文提出以下假设:H2:双线融合度正向影响交流质量。(三)复习习惯复习习惯指的是学习者学习后自主加深理解、消化知识而呈现出的惯性行为程度。面对面教学往往需要教师强调和督促学生做好复习。学生在具体要求下
12、通过复习解构所学知识。而在线学习通过相应的信息技术提升了课堂体验,触发学生自主地整合各类资源促进知识消化。线上线下相融合一方面带来了学生自主解构知识而达到了复习效果9,另一方面又能基于教师要求而完成预期的复习目标。通过融合方式达成学生线上自主复习而提升知识点内化程度;自发的内化又促成线下课程的轻松学习而更积极地完成复习目标,进而形成复习的正向持续反馈环。所以,本研究提出以下假设:H3:双线融合度正向影响复习习惯。(四)反馈清晰度反馈指个体理解并运用个人表现信息的基本方式。反馈清晰度指的是一个人对于自己从一项活动中提取出来的信息有着明确的反应和评估。由于传统的面对面教学拉进了教师和学生之间的交流
13、距离,学生能够通过语言、表情或动作更便捷地观察和接受教师的反馈。在线学习通过技术工具实时记录和识别学生的学习状态,教师和学生都能利用彼此的反馈信息及时纠正状态,采取干预措施消除负面影响10。例如,教师通过在线批改作业以及对学生成绩的统计存档,可以第一时间反馈给学生,学生得到反馈后可以根据评价及时调整。教师的线下学习指导和线上学习的反馈相融合,不仅能够提高学生的反思能力,提高他们的学习成绩,还能够帮助教师更好地运用教学中的反馈活动。基于此,本文提出以下假设:H4:双线融合度正向影响反馈清晰度。(五)学习满意度已 有 研 究 发 现,参 与 和 投 入 能 提 升 满 意 感知。学习的高投入有助于
14、产生学习体验的高满意度,通过持续性学习提高学习效果和成就,实现自我进步与发展。大学生在双线融合教学中接触到更多的学习资源,花费了很多学习精力。通过双线融合多学习场景的转换,提升了大学生的学习注意力和学习活动的专注度,使得他们享受学习。基于此,本研究提出如下假设:H5a:学习投入度正向影响学习满意度。已有研究表明,交互质量是线上学习活动满意度的重要因素。如沈忠华和邬大光11认为良好的师生互动有助于提高学生学习满意度。国外学者采取网络问卷统计数据对学习经验和风格的分析表明,师生间的交互对网络学习满意度有重要影响。双线融合教学模式以网络信息技术为支撑,师生之间多了交流的平台,学生可以进行线上或线下讨
15、论,教师可以在线上答疑解惑,畅通的交流保障了学习内容的传递,提升了学习过程的融洽程度。基于此,本文提出如下假设:H5b:交流质量正向影响学习满意度。良好的复习习惯对保障学习成效至关重要。已有研究表明,只有充分的在线自主学习能力和良 好 的 课 后 回 顾 才 能 拥 有 良 好 的 在 线 学 习 效果9。此外,朱连才和王宁12的研究也认为复习是影响大学生学习满意度的重要因素。由于双线融合是一种教学行为,融合了线上和线下的学习优势,所培养形成的良好复习习惯会提高学生的自主学习能力,增强双线融合学习满意度。基于此,本文提出以下假设:H5c:复习习惯正向影响学习满意度。反馈是进行自我评估和自我调节
16、的基础。在学习过程中,提供给学生清晰的反馈可以帮助他们及时发现差距,早日采取措施达成预期学习结果。同时,学习中的反馈行为是培养师生关系的重要内容,而纽带强度影响学习体验。徐晓青和李小东,刘志雯:课程双线融合对大学生学习满意度的影响研究2023年第1期115景德镇学院学报2023年第1期赵蔚13的研究证实了反馈与交互是在线学习满意度的重要驱动因素。沈忠华和邬大光11证实了教师反馈与学习满意度呈正相关关系。在双线融合背景下,线上的教师反馈和线下的自我反馈会加强反馈的清晰度,而这种清晰度又会强化自己对学习的认知,达成大学生学习的自我调节,进而提高学习满意度。基于此,本文提出以下假设:H5d:反馈清晰
17、度正向影响学习满意度。四、数据收集与分析(一)调查过程设计与样本分布本研究为收集数据于 2022 年面向长三角高校大学生,以工科、理科、人文和经管四类学科为对象随机发放调查问卷 500 份。删除 112 份不合格 或 无 效 个 案 后,388 份 有 效 样 本 个 案 用 于 分析。表 1 所示的样本分布表明,男女比例和学科分类都较为均衡。(二)量表研究量表中题项从以往研究中选取,采用李克特五级打分测量。关于课程的双线融合度测量研究借鉴了 Li 和 Liu14中关于双线融合的概念,用四个题项来测度课程实施过程中的核心活动(即资料获取、课程讲授、答疑和考核)线上和线下形式的融合。学习卷入度的
18、三个题项改编自Wilcox 和 Kramer15的任务卷入量表。交流质量的测量改编自 Bradley 和 Pridmore16的研究,复习习惯选自 Venkatesh 和 Thong17所使用的量表,反馈清晰度选自 Quinn18所使用的量表(具体题项见表2),学 习 满 意 度 的 测 量 选 自 Muoz-Carril 和Hernndez-Sells19所使用的量表。为保证量表的质量,首先基于以往研究中的量表进行双向盲翻生成中文量表;其次,由 5 名大学生、4 名研究人员组成量表审查小组对生成的中文量表进行审查,参与者一起比较、删除、补充和修改这些量表题目,形成最终量表。最后,本研究对量表
19、进行了初测,结果表明信度和效度可以接受。注:所有因子载荷在 0.001 水平上显著。(三)测量模型因子相关测量模型运用 MPLUS7.0 软件构建,形 成 验 证 性 因 子 分 析。模 型 结 果 显 示:卡 方(358.764)/自 由 度(194)=1.849,比 较 拟 合 指 数(CFI)=0.966,塔克-刘易斯系数指数(TLI)=0.960 和近似误差均方根(RMSEA)=0.047;表明该调查数据与因子模型的拟合度较好。此外,当考虑方法因表1 样本分布分类变量性别所属学科男女工科理科人文经管频数201187146869462比例51.848.237.6322.1624.2315
20、.98表2 测量题项及因子载荷变量双线融合度学习卷入度交流质量复习习惯反馈清晰度题项1课程资料从线上线下都能方便获取2教师的课程讲授可以在线上线下自由切换3线上与线下的课程答疑效果一样4课程考核由线上和线下的表现综合决定1对课程活动的参与度高2对课程学习感兴趣3足够精力投入到课程学习中1课程相关的交流可以每天24小时随时进行2课程交流时间令人满意3课程相关的线上交流可靠性高4在时间上能足够保证需要的交流1复习功课成了我的一个习惯2我对线上复习功课有瘾3我有时候必须在线上复习4线上复习对我变得很自然了1我意识到自己表现得有多好2我很清楚自己做得有多好3我可以通过我的表现来判断我做得有多好均值3.
21、3093.2633.3663.3583.4023.433.3353.1442.992.8432.9773.3513.5593.5493.4643.4593.3253.446标准差1.0431.0851.0661.0131.0581.0361.0221.131.2641.2611.2541.1021.1131.1251.1191.1071.121.049因子载荷a0.8160.8510.8490.7990.7990.780.7630.7430.8620.8690.8020.7820.7850.7940.7320.8380.7810.745116子时,模型拟合估计几乎保持不变,表明数据不存在明显的
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