基于教學視頻的自主學習影響因素研究

郝銀華，凌萬強，沙夢華

（黃山學院 文化與傳播學院，安徽 黃山245041）

一、引 言

《2013地平線報告（高等教育版）》顯示，在未來12個月內(nèi)，大規(guī)模開放網(wǎng)絡課程（MOOCs）和平板電腦將得到廣泛的應用，大規(guī)模開放網(wǎng)絡課程以其免費、高質(zhì)量等方面的優(yōu)勢已經(jīng)成為高校學生在線學習最流行的選擇。[1]各大高校、網(wǎng)站、研究機構相繼推出精品視頻公開課、微課程、微視頻等視頻教學資源，使其成為在校大學生獲取知識、豐富課余文化生活最主要的學習資源。高校的學習方式主要是以學生為中心的自主學習，基于教學視頻的學習是新媒體時代大學生獲取新知識和前沿技術的有效途徑。隨著教學視頻資源越來越多，學生通過教學視頻獲取知識逐漸流行。究竟有哪些因素影響大學生基于教學視頻的自主學習效果，這是當前許多大學生關心的問題，目前尚無相關深入、全面的研究。因此，研究基于教學視頻的自主學習影響因素，有一定的理論意義和現(xiàn)實價值。

二、研究綜述

教學視頻是以視頻、音頻技術呈現(xiàn)教學內(nèi)容的一種媒體。從學習者角度來看，自主學習是指學習者能夠獨立地確定自己的學習目標、學習內(nèi)容、學習方法、學習時間的一整套評估體系。[2]287-289隨著學習方式的變革和認知工具的發(fā)展，基于教學視頻的自主學習作為學習者獲取知識的重要途徑，越來越受到重視，同時許多學者對教學視頻和自主學習做了大量的研究。

（一）教學視頻的研究綜述

學者對于教學視頻的研究主要有教學視頻的設計制作、教學視頻的應用效果等。首先，許多學者從不同理論和技術角度研究教學視頻的設計制作。如李遠、翁家隆等人從移動學習視角設計微型學習視頻資源；[3]179-181鄭軍、王以寧等人通過問卷調(diào)查研究微型學習視頻的設計；[4]21-24楊斌、鐘穗珠等人從前期拍攝和后期編輯兩方面研究課堂教學視頻案例的制作；[5]36-37陳芳芳等人研究幾種典型的教學視頻制作軟件。[6]48-49其次，還有學者從傳統(tǒng)課堂教學與開放教育的視角研究教學視頻的應用效果。如國外學者阿曼達·羅西（Amanda L Roshier）和尼爾·福斯特（Neil Foster）等人研究顯示，在高等教育環(huán)境下的增強輔助教學方面，教學視頻資源發(fā)揮很大作用。[7]1-13佩普·斯摩（Pep Simo）和維森·費爾南德斯（Vicenc Fernandez）等人研究學生使用MOODLE平臺中的教學視頻，結果顯示學生的學習動機有所提高，感知效率有所增加。[8]2937-2941范福蘭和張屹等人研究基于交互式微視頻教學資源教學模式的教學效果，結果顯示教師講授后使用微視頻學習的效果優(yōu)于授課前使用微視頻，并且使用微視頻比沒有使用微視頻的傳統(tǒng)教學效果更好。[9]24-28

（二）自主學習及影響因素的研究綜述

學者主要從不同層面、不同角度（學習策略、學習評價、學習能力等影響因素）研究自主學習及其影響因素。如尼爾森·杜布瓦(Nelson F.Du Bois)和理查德·斯特利(Richard K.Staley)認為自主學習策略包括動機策略、認知策略、元認知策略和意志策略；自主學習過程包括自我觀察、自我評價和自我反思。[10]171-197齊莫曼(Zimmerman)在總結前人自主學習理論的基礎上提出，影響學習者自主學習的因素有內(nèi)在因素、行為因素和環(huán)境因素。內(nèi)在因素主要有自我效能感、已有知識、元認知過程、目標、情感等；行為因素包括自我觀察、自我判斷和自我反應等；環(huán)境因素主要是與學習者密切相關的社會環(huán)境和物質(zhì)環(huán)境。[11]68-74佩德羅·羅薩里奧(Pedro Rosário)和何塞·努涅斯（José C.Núez）研究證實，加強新生的自我管理，改善其學習方法，對大學生的學習策略和自我監(jiān)控有顯著效果。[12]411-428國內(nèi)學者宋偉、張學和等人從遠程自主學習環(huán)境的視角研究自主學習能力構建所涉及的個人因素，主要從自我效能感、認知策略、自我激勵、元認知、社會合作能力、實踐應用能力和學習目標設置等七個維度進行分析，結果表明我國遠程自主學習者的個人學習能力已經(jīng)嚴重影響到學習效果。[13]47-53

（三）基于教學視頻的自主學習研究綜述

關于教學視頻的自主學習，主要研究教學視頻作為學習資源促進學習者自主學習的效果。如王健、郝銀華等人研究教學視頻呈現(xiàn)方式（學習內(nèi)容）對自主學習效果的影響。實驗結果顯示，有解說字幕比無解說字幕的教學視頻對學習者自主學習的效果好，視頻類教學視頻比圖文類教學視頻的學習滿意度高。[14]93-99國外崔熙俊(Hee Jun Choi)和斯科特·約翰遜（Scott D.Johnson）等人研究顯示，網(wǎng)絡環(huán)境下視頻教學能潛在地提高學習者的記憶和學習動機。[15]215-227沈夏林和周躍良等人從開放課程視頻的交互學習角度提出個性化視頻課堂（學習資源）、過程化的反思性學習（學習策略）、個性化課堂的分享與協(xié)作、基于知識點的主題研討、基于學習者行為日志的學習反思策略等主張，認為其有助于提升使用者與學習內(nèi)容、學習者之間、學習者與教師的交互體驗（人際關系）。[16]84～87

（四）研究問題

綜合以上分析可知，基于教學視頻的自主學習研究不多，而且基于教學視頻的自主學習影響因素研究很有必要。從學習者的自主學習視角，以教學設計和學習心理學為理論基礎，通過對自主學習影響因素和基于教學視頻的自主學習等文獻分析，總結出基于教學視頻的自主學習影響因素有認知目標、動作目標、情感領域目標、認知內(nèi)驅力、自我提高內(nèi)驅力、附屬內(nèi)驅力、認知策略、元認知策略、社會情感策略、認知結構、建構能力、學習風格、學習資源、人際關系、診斷性評價、過程性評價和總結性評價等17個。探討它們?nèi)绾斡绊懟诮虒W視頻的自主學習效果以及影響程度，其影響因素結構框架圖如圖1所示。

圖1 基于教學視頻的自主學習相關因素結構框架圖

三、研究設計

（一）問卷編制

問卷編制是以影響大學生基于教學視頻的自主學習效果相關因素作為出發(fā)點，借鑒國內(nèi)外的相關研究成果和專家訪談的建議進行編制，并通過預試來確定問卷的適切程度。問卷包含三部分：第一部分收集被試的一些資料信息，主要有性別、年級和學科類別等信息；第二部分收集影響大學生基于教學視頻的自主學習效果的相關因素 （有17個因素，每個因素有多個題目測量）；第三部分從認知、行為和態(tài)度三個方面收集被試基于教學視頻的自主學習效果。問卷采用里克特（Likert）五點量表進行評定，包括 A（完全符合）、B（基本符合）、C（不太符合）、D（基本不符合）、E（完全不符合）五個等級。

（二）預期變量

根據(jù)影響大學生基于教學視頻的自主學習效果的相關因素結構框架，以認知目標、動作目標、情感領域目標、認知內(nèi)驅力、自我提高內(nèi)驅力、附屬內(nèi)驅力、認知策略、元認知策略、社會情感策略、認知結構、建構能力、學習風格、學習資源、人際關系、診斷性評價、過程性評價和總結性評價等因素作為自變量，以基于教學視頻的自主學習效果為因變量。通過問卷調(diào)查方式在收集相關數(shù)據(jù)的基礎上，利用探索性因素分析和回歸分析，總結概括出影響大學生基于教學視頻的自主學習效果的關鍵因素，并分析這些影響因素對學習者基于教學視頻的自主學習效果的解釋程度。

（三）研究方法

前期研究通過個別訪談法了解大學生學習教學視頻的基本情況，并收集有效因素。后期研究主要采用文獻研究，結合問卷調(diào)查，運用統(tǒng)計軟件SPSS20對數(shù)據(jù)進行分析，采用的具體統(tǒng)計方法有項目分析、因素分析、信度分析和回歸分析等。

（四）預測試

根據(jù)以上文獻分析得出的17個因素，按照每個因素2-3個題項、總共40個題項編制預測試問卷。在H大學隨機發(fā)放100份，回收問卷并收集數(shù)據(jù)，通過項目分析、因素分析、信度分析，刪除效果不顯著的2個題項，同時修改其中一些不合適的問題，最終形成包含38個題項的正式問卷。

四、數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析

（一）背景資料分析

在H大學圖書館隨機選取該校學生作為被試，由于該校將爾雅網(wǎng)絡視頻作為一門選修課程，并通過考核授予學分，所以選取的學生都有基于教學視頻的學習經(jīng)歷，具有統(tǒng)計意義。發(fā)放問卷200份，回收199份，回收率99.5%。在性別方面，被試男生、女生分別為114、85人；大一、大二、大三、大四學生分別為 43、53、67、36 人；文科類、理科類和其他學科類學生分別為 71、86、42人。

（二）項目分析

項目分析的主要目的是求出問卷個別題項的臨界比率值（CR值），將未達顯著水平的題項刪除，從而對問卷進行完善和修訂。[17]15-110本研究中，題a26顯著性檢驗和鑒別度不高，在因素分析前將其刪除，以保證問卷潛在結構的穩(wěn)定性。

（三）因素分析和信度分析

因素分析的目的是求得量表的 “結構效度”，把數(shù)個很難解釋而彼此有關的變量轉化成少數(shù)有概念化意義而彼此獨立性大的因素。[17]15-110經(jīng)KMO（取樣適當性量數(shù)）和Bartlett檢驗，知KMO值為0.829。根據(jù)學者Kaiser（1974）的觀點，KMO值大于 0.6即表明該問卷涉及到的變量適合進行因素分析。

針對調(diào)查的變量因素，采用學者Kaiser所提出的標準，以特征值大于1為判斷依據(jù)。以直接斜交轉軸法進行探索性因素分析。[17]15-110根據(jù)表1所示的因素分析結果，可以看到特征值大于1的因素共有6個，其特征值分別為 2.789、2.470、2.232、2.207、2.185和 2.122， 解釋變異量分別為 8.996、7.967、7.200、7.120、7.050和6.844，所抽取的6個因素累計解釋變異量達到45.177%。由題項與研究因素間的關系可以發(fā)現(xiàn)，各題項的因素分析結果均被包含在欲衡量的因素結構中。因此，根據(jù)表1中的題項以及與之對應的影響因素重新合并為6個新的因素，并命名為 “學習評價”（題項有 a31、a27、a29、a32、a30）、“學習者特征”（題項有 a18、a17、a20、a21）、“學習環(huán)境”（題項有a25、a24、a23、a22）、“學習目標”（題項有 a6、a5、a1）、“學習 動 機”（題項 有 a16、a19、a7、a8、a9、a11）和“學習策略”（題項有 a13、a14、a15）。

表1 基于教學視頻的自主學習因素分析和信度表

在因素分析后，采用Cronbach's α系數(shù)檢驗進一步了解問卷的可靠性和有效性。結果顯示量表總信度為0.875，其中6大因素的Cronbach's α值分別為 0.744、0.720、0.730、0.668、0.710 和 0.717。 總量表和各大因素的Cronbach's α值都在0.6之上，證明調(diào)整后的問卷信度較好。

（四）回歸分析

通過因素分析，可以發(fā)現(xiàn)基于教學視頻的自主學習影響因素有學習評價、學習者特征、學習環(huán)境、學習目標、學習動機和學習策略。為了進一步探究這6個因素如何影響教學視頻的自主學習效果以及有多大影響等問題，對數(shù)據(jù)進行多元回歸分析。

多元回歸分析的主要目的是了解6個變量對因變量（學習效果）的解釋情況以及如何對因變量的變異提出一套最具有合理解釋的回歸模型。在回歸分析的諸多方法中，一般采用同時回歸法（Simultaneous Regression）進行分析。由于解釋變量之間（如X1和X6之間）可能具有高度相關，可能會影響每一個解釋變量對于因變量解釋力的估計程度，所以首先需要對解釋變量進行共線性診斷。整體回歸模型的共線性診斷情況如表2所示。

表2 共線性診斷表

整體回歸模型的共線性診斷通常使用條件索引（CI）的數(shù)值來進行判斷。本研究中，整體回歸模型的CI值為15.916，未達到30，故整體模型不存在共線性問題。進一步參照表4，發(fā)現(xiàn)個別解釋變量（X1-X6）的容忍值均在0.5-0.8之間。按照學者的觀點，容忍值的范圍介于0-1之間，越接近0表示共性越明顯。[17]15-110由此可見，本研究的共線性不明顯，即以上6個解釋變量均會保留在回歸模型中，故初步的因素回歸模型方程式可表示為Y=b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6+a，回歸模型匯總如表3所示。

表3 回歸模型匯總表

表4 回歸系數(shù)表

從表4可以看出，6個因素對學習效果具有高度的解釋力。回歸方程的擬合度系數(shù)R比較高，達到0.683，反映出學習評價、學習者特征、學習環(huán)境、學習目標、學習動機和學習策略等6個因素與教學視頻的自主學習效果具有顯著的線性關系。此外，整個回歸模型檢驗的結果F=28.038，顯著性水平p值為0，表明研究模型通過設定檢驗，即自變量（6個因素）與因變量（學習效果）之間的線性關系顯著。同時，從回歸模型匯總表中還可以看出6個因素對學習效果具有45.0%的解釋力，即R2系數(shù)值為0.450，表示經(jīng)因素分析得出的6個解釋變量可以從整體上解釋因變量（學習效果）的45.0%。由變異數(shù)分析可知，整體回歸模型達到顯著水平（即F=28.038，p=0.000），表示前述45.0%的回歸解釋力具有統(tǒng)計意義。

回歸系數(shù)a的情形如表4所示?？梢钥闯?，學習評價（b1）的回歸 Bete 系數(shù)（B）為 0.438，t=6.396，p=0.000；學習者特征（b2）的回歸 Bete 系數(shù)為 0.241，t=2.164，p=0.032；學習動機（b5）的回歸 Bete 系數(shù)為0.306，t=3.457，p=0.001；學習策略（b6）的回歸 Bete系數(shù)為0.317，t=2.138，p=0.034。在0.05水平上達顯著，都具有顯著的解釋力，這表明學習評價、學習者特征、學習動機和學習策略對大學生基于教學視頻的自主學習效果具有顯著影響。而學習環(huán)境（b3）和學習目標（b4）這兩個解釋因素未達到0.05的顯著水平，說明對基于教學視頻的自主學習效果影響不顯著。綜合表4得到各因素的個別解釋力（B），可歸納得出基于教學視頻的自主學習影響因素的回歸模型方程式為Y=0.438X1+0.241X2+0.044X3+0.003X4+0.306X5+0.317X6＋0.455，并可以得出基于教學視頻的自主學習影響因素結構模型圖，如圖2所示。

圖2 基于教學視頻的自主學習影響因素結構模型圖

五、研究結論和建議

（一）從項目分析來看，需要加強大學生信息素養(yǎng)能力

從項目分析的結果來看，題a26顯著性不明顯，即學習資源對大學生的學習效果影響不顯著?，F(xiàn)代教育媒體在信息化教學模式中不僅扮演信息傳遞的角色，而且主要充當學生查詢、探索、處理信息的認知工具的角色。[18]67教學視頻作為現(xiàn)代教學媒體的一種輔助工具，也同樣具有以上認知工具角色。其中不顯著的主要原因為應試教育培養(yǎng)的大學生信息素養(yǎng)不夠高，缺乏獲取數(shù)字化學習資源和學習工具的能力。進入大學后，許多學生并沒有改變高中的傳統(tǒng)學習方式，把主要學習精力放在課堂正式學習上，沒有突出課外的自主學習，沒有主動探索知識，更別提通過教學視頻等學習資源來獲取專業(yè)知識。通過訪談和教務處的反映，即使是在課堂等正式學習環(huán)境下，大學生的學習效果也不是很理想。而非正式學習是大學生補充專業(yè)知識和獲取新知識、新技能的重要途徑，特別是一些應用型專業(yè)需要學生在課外大量積累知識，而教學視頻能給學生提供學習資源。還有部分優(yōu)秀學生想通過自主學習來改變自己、提升自己，但他們僅僅勤奮刻苦地看書、查資料，并沒有很好地利用教學視頻資源。這也許是其不知道如何獲取教學視頻資源，也許是沒有優(yōu)秀的教學視頻資源適合學習。因此，為了提高大學生基于教學視頻的自主學習效果，需要提高大學生使用認知工具和獲取教學視頻資源等信息的能力。

（二）從因素分析來看，需要全面考慮六個影響因素

從因素分析和信度分析的結果來看，基于教學視頻的自主學習核心影響因素有學習評價、學習者特征、學習環(huán)境、學習目標、學習動機和學習策略等6個。學習科學理論提出學習是新手向專家轉變的過程，并強調(diào)學習的情境性，為學習者設置一定的情境，使學習者在原有知識的基礎上進行知識建構，使其利用腳手架和外化表達進行深層次的學習。不僅僅強調(diào)學習評價、學習者特征、學習環(huán)境、學習策略等因素的影響，同時也要注意學習目標和學習動機對大學生的重要影響。通過對個體訪談，發(fā)現(xiàn)學習評價、學習環(huán)境、學習者特征、學習目標、學習動機和學習策略等因素在一定程度上影響和制約大學生基于教學視頻的自主學習。因此，基于教學視頻的自主學習需要全面考慮以上6個因素是如何影響學習效果的，同時也需要針對17個子因素進行具體分析和深入探索。

（三）從回歸分析來看，需要良好的學習環(huán)境和明確的學習目標

從回歸分析的結果來看，學習評價、學習者特征、學習動機和學習策略等因素在不同層面不同程度地對大學生基于教學視頻的學習效果產(chǎn)生顯著影響，而學習環(huán)境、學習目標對大學生基于教學視頻的自主學習效果影響不顯著。學習環(huán)境是學習資源和人際關系的總和，而學習者的知識是在一定的情境下借助他人的幫助，通過意義建構而獲得的，包括同化和順應等階段。大學生針對教學視頻學習也是一種意義建構的過程，不僅僅強調(diào)教學視頻內(nèi)容的學習，同時需要將學習的內(nèi)容與同伴分享、合作，從而強化自己所學知識。而在學習環(huán)境方面不顯著的主要原因在于現(xiàn)在的大學生多為獨生子女，很少與同伴進行協(xié)作、競爭和互動，很少共享學習資源和擴大學習效果。社會文化研究者發(fā)現(xiàn)個體認知的獲得應該先通過人與人之間的互動或通過與社會環(huán)境的互動，然后再通過個體內(nèi)心的活動或通過內(nèi)化而形成，其強調(diào)環(huán)境對學習者的學習和思維的重要影響。[19]21～24在以知識為前提的教育環(huán)境下成長的大學生，盲目地學習知識，弱化了獲取教學視頻等數(shù)字化學習資源和學習工具的能力，以及與同伴合作、互助、溝通的能力。學習目標是學習者通過學習應該表現(xiàn)出來的具體、明確的表述，具有導向功能、控制功能、激勵功能、中介功能和測度功能。在學習教學視頻時，需要有明確的自主學習目標，通過對學習目標的達成度來改進自主學習過程和自主學習效果。而在學習目標方面不顯著的主要原因為被試大學生大部分是80、90后，他們生活在優(yōu)越的環(huán)境下，對于工作壓力和自我提高意識的理解不夠深入，沒有明確的學習目標。許多大學生沒有自主學習意識，也沒有通過教學視頻資源獲取知識，從而導致其學習教學視頻時不知所措。因此，基于教學視頻的自主學習需要良好的學習環(huán)境和明確的學習目標，這樣才能有更好的學習效果。

[1]2013年地平線報告 （高等教育版）.[EB/OL].[2015-03-28].http://ishare.iask.sina.com.cn/download/explain.php?fileid=62738537.

[2]何蓮珍.自主學習及其能力的培養(yǎng)[J].外語教學與研究,2003(4).

[3]李遠,翁家隆.移動學習視角下微型學習視頻資源設計研究[J].軟件導刊,2013（2）.

[4]鄭軍,王以寧,王凱玲,等.微型學習視頻的設計研究[J].中國電化教育,2012(4).

[5]楊斌，鐘穗珠.淺談課堂教學視頻案例中的視音頻制作[J].現(xiàn)代教育技術，2006(1).

[6]陳芳芳.淺談制作教學視頻的幾種方法[J].中國教育信息化，2008(14).

[7]Amanda L Roshier,Neil Foster,Michael A Jones.Veterinary students'usage and perception of video teaching resources[J].BMC Medical Education,2011(11).

[8]Pep Simo，Vicenc Fernandez Ines Algaba,etc.Video stream and teaching channels:quantitative analysis of the use of low-cost educational videos on the web[J].Procedia Social and Behavioral Sciences，2010(2).

[9]范福蘭，張屹，白清玉，等.基于交互式微視頻教學資源教學模式的應用效果分析[J].現(xiàn)代教育技術，2012(6).

[10]Nelson F.Du Bois1,Richard K.Staley.A Self-Regulated Learning Approach to Teaching Educational Psychology[J].Educational Psychology Review,1997(2).

[11]龐維國.自主學習理論的新進展[J].華東師范大學學報,1993(3).

[12]Pedro Rosário,José C.Núez,Julio González-Pienda.Enhancing self-regulation and approaches to learning in firstyear college students:a narrative-based programme assessed in the Iberian Peninsula[J].European Journal of Psychology of Education,2010(25).

[13]宋偉,張學和,胡海洋.遠程自主學習者個人學習因素研究[J].中國電化教育,2010(1).

[14]王健,郝銀華,盧吉龍.教學視頻呈現(xiàn)方式對自主學習效果的實驗研究[J].電化教育研究,2014（3）.

[15]Hee Jun Choi,Scott D.Johnson.The Effect of Context-Based Video Instruction on Learning and Motivation in Online Courses[J].The American Journal Of Distance Education,2005(4).

[16]沈夏林,周躍良.論開放課程視頻的學習交互設計[J].電化教育研究,2012(2).

[17]吳明隆.SPSS統(tǒng)計應用實務[M].北京:中國鐵道出版社,2000.

[18]南國農(nóng).信息化教育概論[M].北京:高等教育出版社,2010.

[19]鄭新民.社會文化學與英語教學[J].外國語言文學,2005(1).