谁从在线学习中受益更大_—...在线知识共享行为的实证研究_孙迟瑶.pdf
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1、DOI:10.16382/ki.1000-5560.2023.02.003谁从在线学习中受益更大?*基于研究生在线知识共享行为的实证研究孙迟瑶1刘继安2徐艳茹2(1.中国科学院大学中丹学院,北京 100049;2.中国科学院大学公共政策与管理学院,北京 100049)摘要:在线知识共享是数字时代个体发展的关键环节。研究生是未来知识社会的核心成员,探索影响其在线知识共享行为的因素,对促进研究生公平地享受数字红利,为建设数字中国作出贡献具有积极意义。然而,已有文献缺少对该主题的关注。本研究从社会结构性和个体能动性两个层面出发,探究了导致研究生在线知识共享行为差异化的原因。对 501 位在读研究生开
2、展问卷调查的结果显示:(1)不是所有研究生都是数字时代的原住民。社会结构性因素(性别、学校类型、城乡所在地、父亲职业、父亲受教育程度)对研究生的在线知识共享行为具有显著影响。与在线知识共享数量相比,社会结构性因素对在线知识共享质量的影响更大。(2)个体能动性因素(信息素养)对研究生的在线知识共享行为同样具有显著影响。与在线知识共享质量相比,个体能动性因素对在线知识共享数量的影响更大。(3)存在互联网情境下的马太效应。社会结构性因素对研究生在线知识共享行为的部分影响通过个体能动性因素间接产生。社会结构性因素处于优势地位的人表现出更高水平的信息素养,这鼓励了他们更加积极和高质量的在线知识共享行为。
3、关键词:数字社会;数字鸿沟;社会结构性因素;个体能动性因素;在线知识共享行为 一、引言伴随着互联网的推广普及,接入互联网的人口比例越来越高(Pew,2014;Scheerder,Van-Deursen&Van-Dijk,2017)。高等教育阶段关注的数字鸿沟从个人是否能够访问和接入互联网的“起点不平等”(Larry Irving et al,1999;Light,2001;Hohlfeld et al,2008;Campos-Castillo,2015)逐渐转向在线参与行为的差距,即“过程不平等”(Lee,Park,&Hwang,2015;Ragnedda&Muschert,2013)。研究发
4、现,这种关于互联网使用者内部的“第二级数字鸿沟”(DiMaggio&Hargittai,2001;Van Deursen,Helsper,Eynon,&VanDijk,2017)将会给个体发展带来不同的影响,加剧社会不平等(Hargittai,Piper,Morris,2019)。在线知识共享是在线参与行为的一个关键环节。作为知识生产和知识共享的重要参与者,研究生积极的在线知识共享行为不仅对其个体发展发挥关键作用,而且对国家面向未来的战略人才储备具有重要意义。有观点认为,研究生等年轻人作为数字时代的原住民,掌握更高水平的数字技能,在参与在线知识共享方面具有显著优势,更有可能通过在线学习获得好的
5、学习成果,实现资本增益(Eynon&Malmberg,2021)。然而,这一观点基于群体内部同质化的假设,忽略了群体内部在线知识共享行为的差异性。此外,已有研究较少聚焦于研究生群体,而研究生作为接受过高等教育的科技创新生力军和未来知识社会发展的核心力量,探索影响其在线知识共享行为的因素,对促进研究生公平地享受数字 *基金项目:国家社会科学基金教育科学“十三五”规划一般课题“研究生科研资助在创新人才培养中的作用机理与制度构建”(BIA170171)。JOURNAL OF EAST CHINA NORMAL UNIVERSITYEducational Sciences No.2,202325红利,
6、为数字中国的建设作出贡献具有积极意义。因此,本研究关心的是,就在线知识共享行为而言,研究生内部是否存在“第二级数字鸿沟”?如果存在,哪些研究生获益更大?二、文献综述(一)研究生在线知识共享行为在线知识共享行为是指,用户在虚拟学术社区中,借助信息技术与其他用户交换资源、共享信息,通过浏览、点赞、转发、评论、发帖等在线学习方式,实现知识的加工、整合和创新(Charband&Navimipour,2016;Nguyen&Malik,2020)。以共享内容的侧重点作为划分依据,在线知识共享行为包括在线知识共享数量和在线知识共享质量。有学者认为,侧重数量的知识共享行为以发帖量和回帖活跃度为主要追求,对信
7、息质量的关注较少;侧重质量的在线知识共享行为则关注共享内容的可靠性和完整性,更强调富有价值和创新的知识共享(Chang&Chuang,2011;Wasko&Faraj,2005)。研究发现,高质量的在线知识共享行为往往与更好的创新绩效和更高的资本增益相关。黄谷子(2007)比较了企业在虚拟社区进行客户知识迁移行为和企业创新绩效之间的关系,其中,71.4%的客户知识迁移质量转化为了企业的创新绩效,比客户知识迁移数量的创新转化效率高出 20%。专门针对研究生的在线知识共享行为的研究数量有限,但有关本科生和年轻人的在线参与行为研究数量不少,这些研究为本研究提供了一定的借鉴和参考。(二)影响在线知识共
8、享行为的因素:个体能动性因素作为数字时代能力结构的重要组成部分,信息素养是影响在线知识共享行为的重要先决因素(董黎明&焦宝聪,2014;Van Deursen,Helsper,Eynon&Van Dijk,2017)。胡小勇,徐欢云和陈泽璇(2020)发现,本科生的信息素养对其在线学习投入和在线学习绩效具有显著积极影响。各国政府也关注到高水平的信息素养和数字技能在缩小个体在线参与行为的差距中发挥的积极作用,试图以“扩大教育和培训,提高总体能力”为落脚点,弥合第二级数字鸿沟(Selwyn et al,2020)。2017 年,英国政府出台数字经济法,为处于劣势地位的成年人免费提供数据素养和数字技
9、能的培训机会(The Digital EconomyAct,2017)。美国西部州长大学同样聚焦于农村工人等处于劣势经济地位的人,通过制定信息素养和数字技能培训计划,弥合数字鸿沟,帮助其适应就业市场的技能需求(Horrigan,2020)。2021 年 4 月,中国人力资源和社会保障部正式提出提升全民数字技能工作方案,将围绕“提升公民信息素养”这一目标推动一批重点项目(中华人民共和国中央人民政府门户网站,2021)。本研究沿用美国图书馆协会对信息素养的定义,认为信息素养是一种“能够充分认识到何时需要信息,并且有能力去获取、评价和有效利用所需信息的能力”(American Library Ass
10、ociation,1989),并结合定义,将信息素养分为信息意识、信息获取、信息辨别及信息应用 4 个维度。(三)影响在线知识共享行为的因素:社会结构性因素政府认为“如果个人具备必要的能力,那么就具备了充分利用新技术的机会”(Eynon,2021),因此仅将加强信息素养培训、提升个人技能作为弥合第二级数字鸿沟的途径。然而,这种“责任个人化”的政策,忽略了更隐蔽、更底层的社会结构性因素的阻碍(Allatt&Tett,2019;Eynon&Malmberg,2021;Zheng&Walsham,2021)。实证研究表明,处于社会结构性优势地位的人往往在在线学习中获益更多,这一群体包括男性、年轻人、
11、白人、非少数族裔、高社会经济地位、高受教育程度、高职业层次、拥有良好家庭背景、居住在城市等(Bannykh,2021;Eynon&Malmberg,2021;Eynon&Geniets,2016;郭娇,2021;Torres-Diaz&Duart,2015;Williamson,Eynon&Potter,2020;Hansen&Reich,2015;Selwyn et al,2020)。Winters et al(2020)认为,这可能受到互联网技术底层算法逻辑的限制。算法的训练基础源自真实世界的大型数据集,而这些数据本身就在一定程度上反映了现实中的社会结构差异与偏见。Buolamwini&G
12、ebru(2018)发现,训练人脸识别算法的数据集大多源自在网络环境中更加活跃的白种人,这导致黑人女性的人脸识别错误率高达 34.7%。因此,技术不是中性的,它经常复制现实社会结构华东师范大学学报(教育科学版)2023 年 第 2 期教育评价26以及嵌入其中的不平等,社会结构通过技术实现再生产,使那些已经处于资源优势地位的人受益(Funes&Mackness,2018;Houlden&Veletsianos,2019;Macgilchrist,2019)。已有研究发现了社会结构性因素对在线学习的重要作用,考虑到在线知识共享是在线学习的一个关键环节,因此本研究推测,上述因素对在线知识共享也将产生
13、显著影响。三、研究模型与研究假设综上,有必要在探究研究生在线知识共享行为影响因素的模型中,同时加入个体能动性因素和社会结构性因素。其中,信息素养被宣传为个人从在线学习中获得更多收益的关键,是在线学习领域“责任个人化”政策干预的一项重点内容(Dunn,2010;Scheerder,Van-Deursen&Van-Dijk,2017)。因此,本研究将信息素养作为个人能动性因素的核心指标。社会结构性因素包括与研究生所在社会结构位置具有相关性的社会人口统计学变量,如性别、年龄、学校类型、城乡所在地、父亲职业层次、父亲受教育程度等(Eynon&Malmberg,2021;ICT,2020;Hohlfel
14、d et al,2008;Eynon&Geniets,2016)。基于第二级数字鸿沟的关注重点,即在线学习过程的差异,将研究生在线知识共享行为划分为在线知识共享数量和在线知识共享质量。3 个核心模块之间的关系以及相应假设(图 1)如下:(一)个体能动性与知识共享行为随着社会对互联网依赖程度的提高,信息素养等互联网相关技能成为在线参与的重要资产(Van-Deursen&Van-Dijk,2010),对研究生的在线参与行为产生重要影响。Cigna(2018)认为,具有良好的信息素养和数字技能的人,能够更好地利用 IT 设备和在线发声机会,更加倾向于参与在线知识共享和在线政治活动。有学者在 2014
15、2015 年对中国 398 位农民工进行调查后发现,75%的农民工信息素养处于较低水平。因此,他们更加倾向于参加在线社交、娱乐等活动,对促进个人或职业发展方面(如使用在线图书馆)的在线活动的参与率较低(Yu et al,2018)。Hohlfeld et al(2008)发现,教师的信息素养和 ICT 技能是 K-12 学校学生在线参与的重要先决条件,他认为,具有较高信息素养、受过良好 ICT 技能训练的老师能够将技术灵活应用于教学和管理,这一过程将鼓励学生的相关技能,为其积极的在线参与行为提供可能。基于此,研究提出如下假设:H1.1 个体能动性因素(信息素养)对在线知识共享数量具有正向影响;
16、H1.2 个体能动性因素(信息素养)对在线知识共享质量具有正向影响。(二)社会结构性与知识共享行为研究发现,互联网的使用行为、使用目的以及使用形式受到性别、年龄等社会结构性因素和惯习的影响(Zillien&Hargittai,2009)。男性、拥有良好教育背景和家庭背景的人使用互联网时,更多出于参加在线政治活动或增加自身资本存量的目的(Bannykh,2021;Min,2010;Deursen&Helsper,2015;Jack-son,2008;Yu et al,2018),然而,互联网这把双刃剑的负面性对处于社会结构性弱势地位的群体的消极影响更大。父母受教育程度较低、缺乏家庭支持的参与者,
17、更有可能受到在线教育质量问题、伦理问题、在线赌博和超前消费的困扰(Eynon,2021)。女性和受教育程度为高中及以下的在线参与者更有可能泄露个人隐私(Lee et al,2021;Eynon,2021)。也有学者发现,城乡所在地对本科生的在线学习行为产生显著影响。与城市学生相比,来自农村地区的大学生的在线使用行为表现出明显的娱乐偏好,且其持续学习行为和在线学习的专注程度均表现较差(郭娇,2021)。基于此,研究提出如下假设:H2.1 社会结构性因素(性别、学校类型、城乡所在地、父亲职业层次、父亲受教育程度)对数量导向型在线知识共享行为具有影响。H2.2 社会结构性因素(性别、学校类型、城乡所
18、在地、父亲职业层次、父亲受教育程度)对质量导向型在线知识共享行为具有影响。(三)社会结构性与个体能动性吉登斯的结构化理论认为,性别、年龄、教育背景、家庭背景等社会结构性因素是不断卷入社会系孙迟瑶等:谁从在线学习中受益更大?基于研究生在线知识共享行为的实证研究27统的再生产过程中的规则和资源,对行动者主观能动性的发挥具有规范和导向作用(吉登斯,2016)。Hatlevik&Gudmundsdottir(2013)发现,家庭文化资本(父母种族、受教育水平和职业)和家庭语言(主导语言或少数族裔语言)将显著影响挪威初中毕业生的信息素养。Van-Deursen,Helsper&Eynon(2016)借助
19、自编的互联网技能量表测量发现,不同职业群体呈现出不平等的素养水平,相较于全职雇员和学生,兼职工作者和失业人员的信息素养处于较低水平。有关性别对信息素养与技能影响的研究则更加细致,研究发现,男性拥有更高的互联网实操素养和创新素养,女性则在信息导航素养方面占据优势(Van-Deursen,Helsper,Eynon&Van-Dijk,2017)。基于此,研究提出如下假设:H3 社会结构性因素(性别、学校类型、城乡所在地、父亲职业层次、父亲受教育程度)对个体能动性因素(信息素养)具有正向影响。(四)社会结构性、个体能动性与知识共享行为除了 3 个模块间两两一组的直接关系外,结构、能动性和行为之间的间
20、接关系也非常关键。Zilli-en&Hargittai(2009)认为,互联网普及融入日常生活这一过程并不是独立于现有环境中的分层与鸿沟而发生的,相反,互联网是众多离线社会因素相互作用后的组成部分。处于特权地位的人往往具有更好的信息素养和数据技能,能够更加高效地运用互联网提供的资源,借此不断巩固和改善自己的社会地位;然而,个人现有的离线资源越少,其在互联网域内和域间的价值就越低,更有可能在数字技能和技术使用方面被边缘化,无法借助互联网技术产生更好的参与结果(Lutz,2019;Van-Deursen,Helsper,Eynon&Van-Dijk,2017;Winters et al,2020)
21、。这将导致“穷人越穷,富人越富”,形成在线环境下的马太效应。基于此,研究提出如下假设:H4.1 个体能动性因素(信息素养)在社会结构性因素(性别、学校类型、城乡所在地、父亲职业层次、父亲受教育程度)与在线知识共享数量之间发挥中介作用;H4.2 个体能动性因素(信息素养)在社会结构性因素(性别、学校类型、城乡所在地、父亲职业层次、父亲受教育程度)与在线知识共享质量之间发挥中介作用。社会结构性因素性别学校类型个体能动性因素信息素养信息意识素养在线知识共享行为在线知识共享数量在线知识共享质量信息获取素养H1信息辨别素养信息应用素养城乡所在地H3H2父亲职业层次父亲受教育程度图 1 研究框架和对应假设
22、 四、研究方法本研究采用问卷调查法,借助 SPSS26.0 及 PROCESS 插件,以研究生为研究对象探讨了其对信息素养和在线知识共享行为的自我评价与其社会结构性因素之间的关系。(一)样本受疫情防控的限制,本研究采取线上线下结合的方式收集数据。其中,线上主要通过在中国高校内部论坛和知乎、经管之家等被普遍接受的虚拟学术社区发布帖子,线下则通过进入研究生公共课课华东师范大学学报(教育科学版)2023 年 第 2 期教育评价28堂、实验室等,鼓励他们回答一份耗时 812 分钟的问卷。参与者在知情的情况下填写信息素养量表、在线知识共享行为量表和背景信息表(题目以随机顺序呈现)。2021 年 46 月
23、,研究共回收642 份问卷,其中有效问卷 501 份,有效回收率 78.04%。参与者平均年龄为 25.56 周岁(SD=2.39),样本分布在各类别的比例较为均衡、代表性较好,有关样本基本信息的描述性统计详见表 1。表 1 样本基本信息的描述性统计类别分类频数比例性别男21542.91%女28657.09%受教育程度硕士研究生25250.30%博士研究生24949.70%学校类型一流大学建设高校19438.72%一流学科建设高校15130.14%普通高校15631.14%城乡所在地城镇29258.28%农村20941.72%父亲职业层次体力劳动者23847.50%技术工作者20039.92%
24、企事业负责人6312.57%父亲受教育程度小学及以下14228.34%初中16232.34%高中11823.55%大学及以上7915.77%(二)量表信息素养量表信息素养量表改编自北京地区高校信息素质教育研究会发布的北京地区高校信息素质能力指标体系(曾晓牧等,2006),该指标体系是基于美国大学与研究型图书馆协会颁布的高等教育信息素质能力标准(LCSHE)已有指标体系(The Association of College and Research Libraries,2000),结合中国高校信息素养教育现状补充制定的。本研究参考美国图书馆协会对信息素养的定义,结合研究目的和研究对象实际情况对部
25、分二级指标进行删减合并,共获得覆盖信息意识、信息获取、信息辨别和信息应用 4 个维度的 13 个问题。量表采用李克特六分法,题目包括“我了解与虚拟学术社区知识共享相关的伦理、法律”,“我能比较社区中不同来源的信息和知识,评价其质量,辨认信息中存在的偏见、欺诈等”,等等(内部一致性 Cronbachs alpha=0.961,问卷有效性 2(70)=240.005*,2/df=3.435,CFI=0.970,TLI=0.961,RMSEA=0.070,SRMR=0.045)。在线知识共享行为量表在线知识共享行为量表包括数量导向型行为和质量导向型行为,分别改编自中国大学生追踪调查(PSCUS)问卷
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