学习内在价值能直接提升学生在线学习接受度吗?——自我调节学习技能的中介作用

随着在线学习逐渐成为传统院校学历教育学分课程的可选学习方式,迫切需要更多理论与实证研究洞察这种不同于非正式与混合式学习的新场景下在线学习的特征与机制。鉴于此,在学习动机和自我调节学习经典量表以及技术接受度模型的基础上编制问卷,对我国某高校在线学习学分课程的大学生施测,基于1021份有效问卷数据,通过结构方程建模方法检验学习内在价值对在线学习接受度的影响,以及目标设定、环境构建、任务策略、时间管理、寻求帮助、自我评价六维自我调节学习技能在二者之间的中介作用。研究结果表明:学生感知的学习内在价值不会直接影响其对在线学习的接受度,而是通过学生各项自我调节学习技能间接影响;内在价值对六维自我调节学习技能的驱动作用不同,对目标设定、环境构建和寻求帮助的影响更强;除了寻求帮助维度,其他五维自我调节学习技能均能显著影响学生的在线学习接受度,并在内在价值和在线学习接受度之间发挥显著中介作用。基于研究结果的讨论,提出多种途径促进学生自我调节学习技能的全面发展、重视在线课程中自我调节学习的支架设计、根据在线学习情境部署规划公共学习支持服务等建议。

大学生自主在线学习意识及在线学习效果的实证研究

在新冠疫情背景下在线学习的常态化发展,大学生的自主在线学习意识和学习效果已然成为评价学习质量和教育质量的观察指标。该研究旨在通过对336名大学生进行自主在线学习意识、学习效果及两者关系的研究分析,为在线学习意识和效果的提高提出相关建议。采用曼-惠特尼U检验和Kruskal-Wallis检验分析进行在线学习意识、学习效果的现状及差异性分析;采用多因素线性回归分析在线学习意识和学习效果的影响因素;在线学习意识和学习效果的相关性检验采用Spearman相关性分析。研究发现影响大学生自主在线学习意识和学习效果的因素包括专业、年级、学习时间、学习频率及网络环境。建议学校针对不同专业、年级学生合理有计划地安排自主在线学习时间和频率,优化在线学习网络环境和在线学习资源,进而提高自主在线学习意愿和学习效果。

在线交互对非英语专业大学生英语在线学习满意度的影响

本研究通过问卷调查了496名中国非英语专业大学生的英语在线学习交互体验与在线学习满意度的基本状况,并通过结构方程模型进一步考察在线学习交互体验与在线学习满意度的潜在关系。结果发现非英语专业大学生具有良好的英语在线学习互动体验,非英语专业大学生的在线学习交互体验与在线学习满意度之间存在高相关性,非英语专业大学生在线学习交互的三个维度(师生交互、生生交互、学生与学习内容交互)对在线学习满意度均具有显著正向预测力,生生交互是在线学习满意度的最强预测因子。研究结果为大学英语在线教育教学改革提供了实践启示。

大学生在线学习动机、学习策略对在线学习绩效影响机制——自我效能感的中介作用

以高校大学生为研究对象,基于887份有效问卷,运用结构方程模型和Bootstrap中介检验法系统探究了大学生在线学习动机、学习策略对在线学习绩效的影响机制。研究表明:在线学习动机直接正向影响在线学习绩效,但没有通过自我效能感间接影响在线学习绩效;学习策略直接正向影响在线学习绩效,同时通过自我效能感间接影响在线学习绩效,自我效能感在学习策略对在线学习绩效正向影响中起完全中介作用;自我效能感是正向影响在线学习绩效的最重要因素,其次是在线学习动机和学习策略。基于此,提出了增强大学生在线学习的自我效能感,适度提升大学生在线学习动机,优化大学生在线学习策略,进而提高在线学习绩效的建议。

自我决定理论视角下在线学习力模型构建——基于扎根理论的质性分析

在线学习已经成为重要的学习方式之一,与之相对应的在线学习力成为一个热点问题。通过收集S校7位大学生的在线讲座信息、对Y校8位优秀网络教育学生进行访谈获取的资料,以自我决定理论为指导,基于扎根理论的三级编码方法,利用NVivo12.0质性分析软件构建了动机—行为—绩效的在线学习力模型,具体包括学习动机、学习投入、学习技能、学习情绪和学习绩效5个维度。其中,学习动机由目标倾向和价值意义组成;学习投入由意识认知、行为努力和社交支撑构成;学习技能落实在学习策略、信息能力和综合能力3个方面;学习情绪具有积极心态和负面情绪2个类别;学习绩效则体现在学习业绩和学习满意度2个层面。从教育视角来看,提高在线学习力必须强化在线学习体验,加强教师的教学设计和教学干预,完善在线学习绩效评价等。

基于多模态数据的在线学习认知负荷评估

近年来,认知负荷过载成为影响在线学习效果的一个重要因素。为解决此问题,文章聚焦在线学习认知负荷评估,首先设计了基于多模态数据的在线学习认知负荷评估研究框架,包含多模态数据采集、多模态特征提取和评估模型构建三个部分。接着,文章通过实验,采集学习者在特定在线学习环境下的多模态数据,提取人脸表情特征、眼动追踪指标特征和脑电信号特征,构建在线学习认知负荷评估模型。之后,文章对评估模型的准确性进行验证,发现在五种机器学习算法模型中,KNN模型的综合性能最佳,故将此模型作为最终的在线学习认知评估模型;同时,文章对多模态数据进行了分析,发现多模态融合方法在认知负荷评估上具有优越性。文章构建的评估模型可赋能在线学习平台实现认知负荷的实时评估,进而实现基于认知负荷的个性化学习,增强学习动机,提升学习效果,促进在线教育质量提升。

新媒介素养视域下大学生在线学习能力的提升策略研究

在线学习为当代大学生提供了享有更多优质教育资源的机会与平台,但相关媒介素养上的缺失却让大量的“网课”达不到预期的学习效果。本文以新媒介素养理论框架为依据,建构在线学习能力的具体内涵与测量指标,以此考察大学生在“在线学习”这一特殊“数字化生存”活动场景中的实际状态、所遇具体问题,探索以新媒介素养培育来有效提升大学生在线学习能力的对策,从而找到促进“互联网+教育资源”效果最大化实现的突破口。

大学生在线学习持续力影响因素及优化策略

随着互联网和移动设备的普及,大学生在线学习已成为一种趋势。在线学习具有时间灵活、资源丰富、互动性强等优势,为大学生提供了更加便捷的学习条件。在实际的学习过程中,许多大学生存在学习持续力不足的问题,如学习时间短、学习频率低、学习效果差等。这些问题不仅影响了大学生的学业成绩,也制约了他们的个人成长和发展。基于此,旨在研究大学生在线学习持续力的影响因素及其优化策略。采用定性和定量研究方法,通过深度访谈和文献综述法来了解大学生在线学习持续力的实际情况和影响因素。研究结果表明,大学生在线学习持续力受到多个因素的影响,包括学生个人因素、课程因素、教师因素、社会环境因素等。为了提高大学生在线学习的持续性,提出了一些优化策略,这些策略为大学生在线学习持续性提供了有效的保障和支持。研究结果对于提高大学生在线学习的质量和效果具有一定的参考和借鉴价值。

家庭背景对大学生在线学习成效的影响机制研究——信息技术获取的中介作用

在线教育过程中优质教育资源共享带来的“公平”与信息技术获取缺失导致的“不公平”交织在一起,引起学者对在线教育公平问题的探讨和辨析。本研究以VanDijk的信息技术获取模型为理论基础,基于大学生在线调查数据,使用多元线性回归和非参数百分位Bootstrap方法分析了家庭背景对大学生在线学习成效的影响机制。研究发现:(1)不同家庭背景的大学生群体间存在多道数字鸿沟;(2)数字鸿沟会转化为教育结果鸿沟,家庭背景通过信息技术获取间接影响在线学习满意度和学习效果;(3)以动机态度和信息技术使用为代表的“新数字鸿沟”对在线学习效果的影响显著大于“旧数字鸿沟”。本研究加深了家庭背景这一结构性因素对在线学习成效影响机制的理解,揭示了在线教育不平等的机制。这为促进教育公平提供了新的思路和经验证据,同时也回应了信息技术对教育结果影响的争议。

智慧教育环境下个性化在线学习模式构建

以构建个性化在线学习模式的重要性和方法为基点,介绍了智慧教育的概念和特点以及个性化学习的含义和重要性,提出在智慧教育环境下构建个性化在线学习模式的关键要素:学习目标的设定、学习资源的个性化配置、学习内容的个性化呈现、学习评估的个性化方法和学习支持的个性化服务等,探讨了实施个性化在线学习模式的策略,包括数据分析与挖掘技术的应用、人工智能技术的运用、教师角色的转变与培训,以及学习环境的优化和支持。讨论了构建个性化在线学习模式过程中可能面临的挑战,并提出了相应的对策,以期为智慧教育环境下,实现“因材施教”“因人施教”提供解决方案。

基于在线学习平台问卷调查的混合式教学在妇科教学中的应用

目的观察基于在线学习平台问卷调查的混合式教学对妇科理论教学效果的影响。方法选取2021年7月—2022年7月滨州医学院2018级全日制本科临床医学专业学生113名作为研究对象,随机分为研究组57名和对照组56名。研究组采用在线学习平台调查问卷与线下教学相结合的教学模式,对照组采用传统教学模式,比较2组学生课堂表现、课后知识测评成绩和满意度问卷调查。结果研究组测评成绩(86.61±8.37)分,对照组成绩(82.07±12.25)分,研究组高于对照组,差异有统计学意义(t=2.304,P<0.05),满意度问卷调查结果显示研究组教学方法更得到学生的肯定(P<0.05)。结论基于慕课堂授课前后问卷调查混合教学模式适合当前教学形势,能有效提高学生学习主动性,提高教学质量。

教育信息化背景下高职学生在线学习调查及对策研究

我国教育信息化发展十分迅速,在线学习成为高职学生重要的学习方式。以江苏食品药品职业技术学院为例,调研旅游类专业在线教学现状,分析存在的主要问题,并在此基础上提出培养学生专注力、优化网络教学环境、丰富学习资源类型、提升教师信息技术素养等建议,为提高高职院校教学质量提供科学依据和参考。

基于画像技术的在线学习行为分析研究

由于在线学习的时空分离特性,如何监督和掌握学生的学习状态并提供及时的学习干预,成为在线教学首要解决的难题。文章从学生学习画像的角度出发,将画像技术和学习行为分析技术相结合,构建时效性较强的学生个体和群体画像,可视化地呈现了学生行为数据并进行干预,以提高学习质量。

在线学习界面对本科生学业成绩的影响研究——基于创造性思维的中介作用

为了检验了不同类型的在线学习界面是否会影响及如何影响本科生在线学习时的学业成绩,文章通过更换学习材料的内容和类型、招募不同高校的本科生被试,开展了三个在线教学实验,结果显示,与直接触摸界面的学习相比,间接触摸界面的学习可以提升学生的学业成绩,同时这一现象背后的内在机制是创造性思维的提升。

近十年国内外在线学习焦虑研究热点及前沿趋势--基于CiteSpace的可视化分析

运用CiteSpace文献计量可视化软件,选取Web of Science和CNKI数据库中在线学习焦虑研究的相关文献为研究对象,将文献关键词作为关键变量,系统梳理该领域的研究现状与前沿趋势。结果表明,近十年该领域的研究热点集中于在线学习焦虑的引发原因、学科研究、影响关系研究和干预研究四个方面;在线学习焦虑研究逐渐走向深化,从早期关注在线学习焦虑的引发原因、外在表现,发展到深入关注特定群体的心理状态,再到聚焦于在线学习焦虑发展的系统环境和干预方式,即考察社会支持、特殊干预策略对在线学习焦虑的积极影响。

在线学习者学习行为研究——基于扎根理论的探索分析

近年来,在线学习凭借较强的包容性、便利性、课程丰富多样性等优点发展迅速,但是其在带来许多便利的同时也面临着辍学率高的问题,如何提高在线课程的完成率是一个亟待解决的问题。为更深层次地探寻在线学习者学习行为的影响因素和内在机理,采用扎根理论方法,对学习者的学习过程进行探索,并以此构建出在线学习者学习行为的理论模型,给出促进在线课程完成率提高的建议。

基于用户影响力感知的在线学习资源推荐方法

针对在线学习中推荐数据稀疏性和资源多样化需求等问题,构建了一套在线学习混合推荐策略。该研究提出了一种基于用户相似性、知识可信度和用户影响力评估的在线学习用户模型LIAM,以提高推荐效果。同时,采用动态直觉模糊DIF策略对LIAM模型进行优化,以提高模型的推荐准确性和可解释性。最后,该研究提出了一种基于自组织的推荐方法SOR,用于解决推荐结果的多样性和覆盖性问题,从而形成了一套完整的在线学习混合推荐策略。同时,采用Coursera数据集对推荐方法SOR进行性能验证,实验结果表明,该方法优于其他两种代表性推荐方法。推荐方法SOR有望为在线学习推荐系统提供更加准确和个性化的推荐服务,提升学习效果和用户体验。

大学生在线学习力测评量表开发研究

在数字化赋能高等教育质量提升的关键时期,在线学习成为促进大学生持续发展与终身学习的重要方式,有效驱动在线自主学习也随之成为了大学生学习力的重要指向。基于自主学习视角,开展在线学习力测评,是提升大学生在线学习水平和学习质量的核心内容。该研究以齐莫曼自主学习研究框架为理论依据,结合文献分析与专家访谈,探索构成在线学习力的关键要素,研制大学生在线学习力测评量表,并通过两轮问卷调研(共1117个有效样本),验证量表的科学性和有效性。研究结果表明,大学生在线学习力因子模型主要涉及驱动力、策应力、调节力、顺应力和互惠力五个维度,量表具有较好的鉴别度、内容效度、结构效度和信度,可应用于更大范围的调查研究。

教育智能体情绪线索赋能在线学习的模型构建及实践研究

教育数字化转型会带来课程内容、教学活动等要素的内涵及其关系的变化,在线学习和混合教学等数字化学习方式将成为主流教学方式。在线学习带来诸多优越性的同时,也存在师生交互缺失、情绪交流缺乏的问题。虚拟学习环境中具有情绪线索的教育智能体为破解该问题提供了一种更加智慧化的手段。教育智能体是用于在线学习环境以满足不同教学目标要求、类似教师的虚拟角色,可为学习者提供认知和情感支持。然而,已有研究关于教育智能体情绪线索对在线学习全过程的作用效果尚未达成共识。为此,从动机、情绪、理解、巩固和迁移5个角度对2003年以来国内外42个相关实证研究进行了系统性分析,构建教育智能体情绪线索赋能在线学习的理论模型,并结合问卷量表法、社会网络分析法和内容分析法对高校专业课教学进行实践探究。结果表明:(1)情绪智能体组学习者的学习动机在实验前后呈现了最大幅度的提升,且存在显著高效应;(2)情绪智能体组学习者协作交互的积极性在增加,交互水平也在提升,学习热情最高;(3)情绪智能体组学习者的内部和外部认知负荷无明显变化,而相关认知负荷显著增加,促进其新知的掌握;(4)教育智能体情绪线索助力学习者记住更多的项目,从而提高了其知识保持成绩;(5)教育智能体情绪线索可以帮助学习者对更高层次的反思进行深度构建,从而发展了反思能力,也反映了其迁移能力的提升。最后,针对教育智能体的设计提出建议,以期为在线学习提供更符合个性化需求的情感认知工具,推动人工智能与教育的融合发展。

在线学习行为投入对学习绩效的影响——基于国内外30篇实证研究文献的元分析

在线学习行为投入是影响学习者学习绩效的关键要素,但具体行为投入的效度如何仍存在争议。本文通过对国内外30篇实证研究文献进行元分析,审视在线学习行为投入对学习绩效的影响效果,并探究学习者类型、学习区域和实验周期三个调节变量的效果差异。结果显示:在线学习行为投入对学习绩效有中等程度的积极影响,但学术挑战任务的质量和工作量、回复主题帖、克服困难、自我评价与反思、明确学习目标与要求、单项任务完成度等7个指标行为,与学习绩效表现出高相关性;在调节变量方面,相较于国外,在线学习行为投入对国内大学生6个月以上长周期的学习绩效影响较大。建议从任务挑战度、交互激励机制和在线学习周期等方面完善在线学习设计。