學(xué)習(xí)反饋與在線學(xué)習(xí)參與度關(guān)系研究

王慧

摘 要：在線學(xué)習(xí)參與度與學(xué)習(xí)反饋的關(guān)系是一個值得深入研究的內(nèi)容。本研究運用在線學(xué)習(xí)參與量表和學(xué)習(xí)反饋量表對60名參與校本網(wǎng)絡(luò)課程的學(xué)生進行測量，并訪談了在線學(xué)習(xí)表現(xiàn)突出的兩名學(xué)生，以分析學(xué)習(xí)反饋與在線學(xué)習(xí)參與的關(guān)系。研究結(jié)果表明：①大學(xué)生在線學(xué)習(xí)參與度不高，多數(shù)還停留在關(guān)注與應(yīng)付教師考評需要；②結(jié)果反饋最受大學(xué)生在線學(xué)習(xí)青睞，也是在線學(xué)習(xí)能夠深入下去的一個核心因素；③動機反饋貫穿于整個在線學(xué)習(xí)過程中，是學(xué)生參與在線學(xué)習(xí)的推動因素；④優(yōu)化學(xué)習(xí)反饋策略、提升學(xué)生自我調(diào)控能力是在線學(xué)習(xí)得以持續(xù)的主要因素。

關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)反饋；在線學(xué)習(xí)；參與度

中圖分類號：G40-058.1 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2018）07-0027-05

一、問題的提出

現(xiàn)代教育信息化的趨勢不可避免，在線教學(xué)作為傳統(tǒng)教學(xué)的有益補充，展示出了智能性、交互性、開放性、便捷性等無可比擬的優(yōu)勢，成為高校教育信息化進程中的一個核心環(huán)節(jié)，并在近年來得到了廣泛的推廣與發(fā)展。然而在教育信息化快速發(fā)展的過程中，也暴露出諸多問題。比如，在線學(xué)習(xí)過程中學(xué)生參與情況并不理想，參與的持續(xù)性及效率不佳：學(xué)習(xí)過程中行動懶散、發(fā)言提問不積極、交流范圍小、對學(xué)習(xí)結(jié)果無所謂，即使堅持下來的學(xué)生往往只求能夠達到課程最低要求，而不是努力思考或者廣泛閱讀。因此，探索影響在線學(xué)習(xí)參與的因素，并有針對性地進行干預(yù)和改進，對優(yōu)化在線教學(xué)設(shè)計、提升在線學(xué)習(xí)質(zhì)量、促進教育信息化健康發(fā)展具有積極的意義。

參與通常與個人投入、承諾有關(guān)，阿斯廷將學(xué)生參與定義為大學(xué)生在學(xué)習(xí)活動中所投入的心理和體力的總和。[1]趙麗敏[2]認為學(xué)生參與是學(xué)生在教師指導(dǎo)下積極參與到教學(xué)活動中，實現(xiàn)學(xué)生主體建構(gòu)與發(fā)展的過程。胡敏[3]認為在線學(xué)習(xí)參與是指學(xué)生利用在線學(xué)習(xí)平臺進行學(xué)習(xí)時的參與，包括行為參與、認知參與和情感參與。在線學(xué)習(xí)參與是學(xué)生利用在線學(xué)習(xí)平臺進行學(xué)習(xí)的一種方式，學(xué)生可以同時進入在線學(xué)習(xí)平臺發(fā)表自己的觀點和看法，分享和貢獻自己的資源、瀏覽課程、提交作業(yè)、參與討論、分享作品……要參與到在線學(xué)習(xí)中，既包括量的投入，也包括質(zhì)的投入，在哲學(xué)中，度則是質(zhì)和量的統(tǒng)一，因此，本文用學(xué)生參與度來指代學(xué)生參與的程度。

近年來國內(nèi)外學(xué)者陸續(xù)從多個角度展開對在線學(xué)習(xí)參與度的相關(guān)研究。高潔[4][5]研究了學(xué)習(xí)情緒與外部學(xué)習(xí)動機對在線學(xué)習(xí)投入的影響，指出自主性較強的外部動機能夠促進在線學(xué)習(xí)投入，積極的學(xué)業(yè)情緒能夠產(chǎn)生正向的學(xué)習(xí)效能感，從而推動在線學(xué)習(xí)投入程度。馬薩爾等[6]通過對巴西的塞阿拉聯(lián)邦大學(xué)474名學(xué)生的分組實驗，研究移動通信與傳統(tǒng)LMS消息推送形式對學(xué)生參與積極性的影響，指出將兩者的有效結(jié)合更能滿足學(xué)生的需求、推動學(xué)生在線學(xué)習(xí)的參與度。史蒂芬森[7]從提升課程價值與學(xué)習(xí)者興趣的角度研究通過激發(fā)學(xué)習(xí)動機，從而推動學(xué)生更多地參與到課程學(xué)習(xí)中來。由以上研究分析發(fā)現(xiàn)，從學(xué)習(xí)反饋角度研究在線學(xué)習(xí)參與度的文獻證據(jù)還不多。國外學(xué)者哈蒂[8]認為反饋是對學(xué)習(xí)過程最強大的影響之一，是幫助學(xué)習(xí)者改變錯誤的知識分量。薩德勒認為，反饋的目的是促使學(xué)生了解自己當前學(xué)習(xí)狀況與學(xué)習(xí)目標之間的差距，并能夠幫助他們彌合這一差距。[9]哈克斯等[10]用實證方法研究了反饋對自我效能、興趣與成績的影響，發(fā)現(xiàn)與過程同步的詳盡反饋效果要好于針對目標的結(jié)論性反饋。沃倫史萊格等[11]通過對德國漢堡的四個小學(xué)六個班對比性實驗，研究了反饋作為中介介質(zhì)對學(xué)習(xí)過程中自我調(diào)節(jié)的影響以及基于反饋的校正精度的策略，證明遞增分級的量規(guī)反饋對學(xué)習(xí)更有效。反饋作為學(xué)習(xí)母體的一部分，對任何形式的學(xué)習(xí)都是必不可少的一環(huán)，尤其是在線學(xué)習(xí)更需要及時跟進的反饋，保證學(xué)習(xí)進度的順利完成。反饋對在線學(xué)習(xí)參與度有何影響、兩者之間的關(guān)系如何，顯然是一個值得研究的課題。本研究嘗試運用統(tǒng)計學(xué)與數(shù)據(jù)分析方法，來分析學(xué)習(xí)反饋與在線學(xué)習(xí)參與度的關(guān)系，以期得出有價值的認識供同仁參考。

二、研究方法

1.被調(diào)查者

選取寧波大學(xué)大二與大三學(xué)生共60名，收回有效問卷55份。測試課程平臺基于校本網(wǎng)絡(luò)課程，并針對具體問題訪談了L與X兩名學(xué)生。

2.在線學(xué)習(xí)參與量表

本研究參考了美國NSSE（National Survey of Student Engagement）常用指標，研究修訂了李爽、喻忱編制的《遠程學(xué)生學(xué)習(xí)投入評價量表》，對在線學(xué)習(xí)參與度進行測量。修訂后的量表包括關(guān)注（注意、感興趣某門網(wǎng)絡(luò)課程）、保持（持續(xù)在線學(xué)習(xí)）與投入（深入探究所學(xué)內(nèi)容）三個遞進分量，依次代表著學(xué)習(xí)的深入程度，共20道題目。量表采用李克特5點評定，“1”表示“完全不符合”，“5”表示“完全符合”。本份問卷各維度的內(nèi)部一致性信度為0.71～0.83之間，其構(gòu)想效度擬合指數(shù) x2/df 為 2.79（小于 5），RMSEA 值為 0.077（小于 0.08），其余各項也很理想，滿足心理測量學(xué)中對量表效度的要求，因此可以利用來進行本研究。

3.學(xué)習(xí)反饋量表

本研究依據(jù)學(xué)習(xí)反饋的基本特征，研究和修訂了周利根據(jù)我國中學(xué)教學(xué)實際情境編制的學(xué)業(yè)反饋問卷，生成關(guān)于在線學(xué)習(xí)反饋的量表。該量表包括結(jié)果反饋（提供成績分數(shù)、概念解讀提示、技能操作指導(dǎo)、錯題分析等）、過程反饋（提供學(xué)習(xí)策略、元認知反思與自我監(jiān)控指導(dǎo)等）、動機反饋（提供課程價值與意義解讀、個體鼓勵與表揚、情緒調(diào)動策略等）三個維度，共設(shè)計題目20道，主要從自我調(diào)節(jié)、學(xué)習(xí)動力與知識掌握角度來設(shè)計反饋題目。量表采用李克特5點評定，“1”表示“完全不符合”，“5”表示“完全符合”。本份問卷各維度的內(nèi)部一致性信度為0.75～0.84之間，其構(gòu)想效度擬合指數(shù) x2/df 為 2.65，RMSEA 值為 0.057，其余各項指標也滿足測量效度要求，因此可以利用來進行本研究。

三、調(diào)查結(jié)果與數(shù)據(jù)分析

本研究使用IBM SPSS21.0和EXCEL 2007統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)分析，檢驗學(xué)習(xí)反饋與在線學(xué)習(xí)參與之間的關(guān)系。

1.實驗數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計

（1）學(xué)習(xí)反饋主要項目差異分析

由問卷選項觀察可知，正向選擇學(xué)生以“比較符合”集中，反向以“不太符合”為集中，以此兩項作為參考標準，進行頻率統(tǒng)計。

通過對學(xué)習(xí)反饋選擇“比較符合”的集中項進行數(shù)據(jù)分析，如圖1所示。發(fā)現(xiàn)學(xué)生比較看重反饋的質(zhì)量與速度，通過與X學(xué)生、L學(xué)生交流可知，不能及時反饋會使學(xué)習(xí)受阻，導(dǎo)致學(xué)習(xí)中斷。在線學(xué)習(xí)與面授課程不同，對于反饋的尋求更加細致與頻繁，學(xué)生需要感覺到在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間有一個學(xué)習(xí)陪同者能夠及時指導(dǎo)自己的學(xué)習(xí)不足，增強持續(xù)在線學(xué)習(xí)的信心。另外，有60.6%的被調(diào)查者選擇了歸因性結(jié)果反饋策略，可見解決問題獲得技能是大學(xué)生更看重的，成為學(xué)習(xí)者投入在線學(xué)習(xí)的重要原因之一。在線學(xué)習(xí)由于缺乏面對面的情感“潤滑”，更需要情感和精神上的鼓勵和支持，因此有50.9%的學(xué)生選擇了需要鼓勵、自信等動機反饋。通過分析可以發(fā)現(xiàn)有47.3%學(xué)生選擇了在線學(xué)習(xí)過程中需要第三方監(jiān)督，這是由于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)很多時間處于一種無人監(jiān)管狀態(tài)，更需要學(xué)生個體較強的自我控制力。對于此，學(xué)生通常表現(xiàn)為即使有強烈的學(xué)習(xí)意愿，也不能保證網(wǎng)上學(xué)習(xí)保持較長時間的投入和持續(xù)，需要第三方或外力的干預(yù)與督促。

（2）在線學(xué)習(xí)參與主要項目差異分析

通過對在線參與選擇“不太符合”的數(shù)據(jù)分析，如圖2所示。發(fā)現(xiàn)在線參與的堅持與深度互動還是最缺乏的，40.7%的被調(diào)查者不能做到每周查看與回復(fù)他人帖子，30.9%學(xué)生不能達到每周觀看學(xué)習(xí)視頻2～3個的要求。與上述兩名學(xué)生交流獲知，缺少面對面的監(jiān)督、約束與自我控制力差是導(dǎo)致網(wǎng)上學(xué)習(xí)流失的主要原因。沒有了“第三只眼”的監(jiān)督，學(xué)習(xí)者認為網(wǎng)上學(xué)習(xí)是隨意的事情，想學(xué)就學(xué)，想離開就離開，表明學(xué)生在線學(xué)習(xí)更需要規(guī)范、引導(dǎo)、監(jiān)督與有效的評價手段。課程內(nèi)容的規(guī)范、學(xué)習(xí)目標的導(dǎo)引、平臺與教師的監(jiān)督、及時跟進的評價構(gòu)成在線學(xué)習(xí)環(huán)環(huán)相扣的鏈條，缺一不可。

（3）量表各維度差異分析

此項研究分別對學(xué)習(xí)反饋與學(xué)習(xí)參與進行各自三個維度的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，查看學(xué)生對兩個量表三個維度的選擇情況，考察他們對學(xué)習(xí)反饋的需求以及在線參與的情況，如圖3所示。通過對反饋分量分析發(fā)現(xiàn)，學(xué)生最需要結(jié)果類型反饋，這一結(jié)果部分支持了哈蒂有關(guān)學(xué)生接受反饋形式的結(jié)論，哈蒂[12]發(fā)現(xiàn)決定學(xué)生接收哪類反饋方式的強大影響因素在于該反饋是否能夠增強學(xué)習(xí)經(jīng)驗、提高學(xué)習(xí)效果。大學(xué)生群體作為學(xué)習(xí)目標明確、對未來規(guī)劃更理智的群體，顯然能夠診斷學(xué)習(xí)問題并且給予校正，反饋帶來更多益處，更被他們接受。

動機反饋與過程反饋的需求度相對降低分別為32.7%和27.3%，分析可知對學(xué)習(xí)結(jié)果的看重是普遍的，而情感和性格因素是因人而異的，所以出現(xiàn)了差異性。通過與學(xué)生交談和考量選項分布發(fā)現(xiàn)，學(xué)生對自我情感需求和控制能力存在估計不足和認識不清的情況，兩方面的自我度量與調(diào)控恰恰是在線學(xué)習(xí)得以完成的基本保證，因此與之相對應(yīng)的反饋支持是必要的。

目前針對校本網(wǎng)絡(luò)課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生還處于被動狀態(tài)，教師要求什么做什么，還缺乏主動性與在線學(xué)習(xí)的鉆研精神。數(shù)據(jù)分析結(jié)果也表明更多學(xué)生還處于參與的關(guān)注狀態(tài)，有43.5%，投入學(xué)習(xí)的部分較少只為30.2%，學(xué)習(xí)參與持續(xù)性較差的為26.3%，表明雖然大學(xué)生群體已成人，對自己內(nèi)心有一定的把握，但是由于缺乏直觀的監(jiān)督以及在線環(huán)境充滿了吸引和誘惑，持續(xù)一段時間有質(zhì)量的在線學(xué)習(xí)對學(xué)生來說還較困難。通過與X和L兩名學(xué)生交談可知，中斷學(xué)習(xí)的原因很多，主要是網(wǎng)絡(luò)其他因素誘惑和學(xué)習(xí)遇阻。前者需要個人的自控力，后者需要他方的學(xué)習(xí)幫助。

2.學(xué)習(xí)反饋與在線學(xué)習(xí)參與的相關(guān)性分析

本部分使用相關(guān)和簡單線性回歸分析調(diào)查整體學(xué)生參與度，分別對自變量和因變量作Pearson相關(guān)關(guān)系檢驗，結(jié)果見表1。由數(shù)據(jù)分析可知，結(jié)果反饋、過程反饋與動機反饋與因變量保持正相關(guān)，結(jié)果反饋對注意狀態(tài)幾乎無影響，而對在線參與投入狀態(tài)給予了很好的支持，R為0.693，表明大學(xué)群體更加理智，更在意技能本領(lǐng)的掌握。在線參與的保持狀態(tài)表現(xiàn)為學(xué)習(xí)的連續(xù)性與時間性，更需要心力與自我控制，分析結(jié)果顯然也支持了這一經(jīng)驗總結(jié)，過程反饋給予的自我控制能力是制約學(xué)生保持在線學(xué)習(xí)的關(guān)鍵因素，與在線學(xué)習(xí)參與的保持狀態(tài)顯著相關(guān)，R為0.531。情感、價值等動機因素是學(xué)生參與的先導(dǎo)動力，在學(xué)習(xí)過程中會給行為參與和認知參與產(chǎn)生直接或間接的影響。哈克斯等[13]研究表明學(xué)生如何學(xué)習(xí)隨著時間的推移變化很大，發(fā)現(xiàn)積極的學(xué)習(xí)情緒有助于學(xué)習(xí)者進行密集的在線學(xué)習(xí)活動。本研究結(jié)果部分支持了這一結(jié)論，動機反饋與參與的三個狀態(tài)保持了不同程度的中等相關(guān)水平，說明動機分布在整個學(xué)習(xí)過程中。參與的注意階段是在線學(xué)習(xí)的開始，受動機反饋影響較大，投入可理解為是某種力的瞬間釋放，動機作用很好地推動這種力的發(fā)生，愉悅的學(xué)習(xí)情緒帶來良好的學(xué)習(xí)體驗，有助于學(xué)習(xí)狀態(tài)的保持，減少在線學(xué)習(xí)低完課率情況的發(fā)生。

由表1進一步發(fā)現(xiàn)，反饋三個維度相互作用存在統(tǒng)計學(xué)上相關(guān)性，說明反饋是一個連續(xù)的過程，哈蒂和田伯烈[14]描述了反饋多維度的相互作用級別：對任務(wù)性能提供的反饋信息（任務(wù)級別）或完成任務(wù)（過程級別）的進程受到通過動機導(dǎo)向和自我調(diào)節(jié)過程的學(xué)習(xí)者自身（自我調(diào)節(jié)水平）的影響，三者之間互相影響互相促進，符合學(xué)與教的發(fā)展規(guī)律。學(xué)習(xí)參與的三個維度相關(guān)性很弱，關(guān)注了某個在線學(xué)習(xí)課程，并不一定代表著會投入和長時間堅持學(xué)下去，這既反映了在線學(xué)習(xí)的復(fù)雜性，也說明了學(xué)習(xí)者內(nèi)心的諸多不確定性，由此可見，反饋的引領(lǐng)和監(jiān)督作用對參與在線學(xué)習(xí)很重要。

四、小結(jié)與建議

1.加強動機反饋，促進參與在線學(xué)習(xí)

研究表明，動機反饋是在線學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)引擎，與參與過程的三個階段都具有較高相關(guān)性。安德魯·馬丁提出“動機參與論”模型，指出動機涉及一組潛在的價值觀，行動與思想是決定學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中的自適應(yīng)與受阻的重要因素，積極的思想信念與課程價值解讀、愉悅的心情體驗都給學(xué)習(xí)者帶來了良好的自適應(yīng)學(xué)習(xí)狀態(tài)。[15]伊瓦拉等[16]認為反饋需要提供有效信息，而不是一個回顧性基礎(chǔ)，不允許改變或改進的反饋，應(yīng)該是著眼于未來的前饋。因此，對學(xué)習(xí)者動機因素的前瞻性分析、評估與反饋干預(yù)尤為重要，決定著網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的動力。通過分析學(xué)習(xí)者的認知狀態(tài)與心理情感變化狀態(tài)，將學(xué)習(xí)過程與積極屬性相關(guān)聯(lián)，評估應(yīng)給予的反饋信息，這些信息有助于更好地塑造教學(xué)和學(xué)習(xí)，規(guī)范學(xué)習(xí)路徑，激勵、營造積極學(xué)習(xí)環(huán)境，延長在線參與的時間，提高在線學(xué)習(xí)投入的質(zhì)量。另外，李盧一、許容等提出了基于ARCS 模型的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)反饋策略，強調(diào)教師提供的刺激應(yīng)與學(xué)習(xí)者高度相關(guān)，讓學(xué)習(xí)者產(chǎn)生一種能力感，感覺有能力處理未來的測試情況，在學(xué)習(xí)后有較高學(xué)習(xí)滿意度，從而學(xué)習(xí)者可以獲得學(xué)習(xí)相關(guān)內(nèi)容的積極性與主動性，增強在線學(xué)習(xí)的參與度。[17]

2.提升自我監(jiān)控，保障參與的持續(xù)性

本研究表明，學(xué)生愿意獲得深層次的反饋指導(dǎo)，但是并不代表他會堅持或投入在線學(xué)習(xí)中去，究其原因主要是缺乏自我調(diào)節(jié)意識與控制能力。馬林納等人[18]認為參與水平隨時間而下降，學(xué)生自我調(diào)節(jié)和參與反饋可支持持續(xù)的學(xué)習(xí)實踐。過程反饋關(guān)注理解過程和監(jiān)管的元認知過程，支持內(nèi)部不穩(wěn)定歸因，在失敗的情況下提供詳細闡述個人學(xué)習(xí)優(yōu)勢的反饋信息，發(fā)現(xiàn)問題及時調(diào)整學(xué)習(xí)狀態(tài)，調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)策略，提升參與水平。

通過對學(xué)生個體訪談可知，對于干預(yù)自我調(diào)節(jié)的反饋策略，他們在一定程度上采取回避態(tài)度，不希望他人過多干預(yù)個人內(nèi)心，因此需要更加人性化的干預(yù)措施。反饋不是單方控制而是發(fā)生在雙方愉快的溝通當中，與他人的對等互動有利于學(xué)生發(fā)展自我調(diào)節(jié)能力和習(xí)慣，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)更需要教師或同伴的對話，有效的反饋必須涉及與學(xué)生進行持續(xù)對話，對話的目的是開發(fā)和豐富反饋信息，促進學(xué)生明確自我監(jiān)測標準，提高自我評價精度，發(fā)展自我評估能力，教師嘗試激勵學(xué)生掌握自己學(xué)習(xí)的所有權(quán)，將外部反饋信息構(gòu)成內(nèi)部循環(huán)回路，解讀自身弱項與問題，在內(nèi)部回路信息監(jiān)控下，完成自我調(diào)節(jié)，增強在線參與的深度。

3.量規(guī)反饋，提升參入的投入性

帕納德羅[19]認為量規(guī)反饋被定義為“通過描述與標準中的每一個相關(guān)項的質(zhì)量水平差異來列出評估標準”。哈蒂和田伯烈的量規(guī)反饋模型通過三個反饋問題總結(jié)了經(jīng)驗確定的有效性標準——我要去哪里（學(xué)習(xí)目標的透明度）、我要怎么辦（信息對當前任務(wù)的表現(xiàn)）、下一步（個人提示如何達到所需的任務(wù)性能）。[20]反饋應(yīng)闡明具體的學(xué)習(xí)目標，包括關(guān)于學(xué)習(xí)過程當前狀態(tài)的提示，并給出關(guān)于如何提高任務(wù)績效的信息。

由研究可知，指向問題解決的詳細反饋更有助于深度參與在線學(xué)習(xí)，它被認為比等級形式的非詳盡的反饋更有用。詳細的反饋應(yīng)該包括指出問題的原因、幫助接收者糾正目標的策略、程序錯誤以及改正措施等。在基于計算機的學(xué)習(xí)環(huán)境中，詳細的反饋信息和個性化的顯示學(xué)生下一步做什么被認為是高效的。因此，需要比較系統(tǒng)地將反饋規(guī)則分配到更多反饋問題上去。通過遞增分級的反饋問題，并根據(jù)它們對學(xué)生學(xué)習(xí)的影響，系統(tǒng)地比較這些反饋條件，可以識別哪些問題是確定的、哪些問題是不確定的，反饋任務(wù)改進的信息，使學(xué)生糾正錯誤的知識組件，導(dǎo)致其結(jié)果的改進，最大限度發(fā)揮量規(guī)反饋作用。

參考文獻：

[1]Astin A W.student involvement：A developmental theory for higher education[J]. Journal of College Student Development， 1984（4）：297-308.

[2]趙麗敏.論學(xué)生參與機制[J].中國教育學(xué)刊，2002（4）：26-29.

[3]胡敏.在線學(xué)習(xí)中學(xué)生參與度模型及應(yīng)用研究[D].武漢：華中師范大學(xué)，2015：42-45.

[4]高潔.外部動機與在線學(xué)習(xí)投入的關(guān)系：自我決定理論的視角[J].電化教育研究，2016（10）：64-68.

[5]高潔.在線學(xué)業(yè)情緒對學(xué)習(xí)投入的影響——社會認知理論的視角[J].開放教育研究，2016（2）：89-92.

[6]Mar?al E， et al. Using mobile messages to improve student participation in blended courses： A Brazilian Case Study[J].ACM SIGAPP Applied Computing Review，2016（3）：15-25.

[7]Stephenson B. Using python and quickdraw to foster student engagement in CS1[A]. Companion to the ACM SIGPLAN Conference on Object-oriented Programming[C].ACM，2009：675-682.

[8][12]Hattie J. Know thy impact[J].Educational Leadership，2012（1）：18-23.

[9][11]Wollenschl?ger M，Hattie J， et al. What makes rubrics effective in teacher-feedback？ Transparency of learning goals is not enough[J].Contemporary Educational Psychology， 2016：1-11.

[10][13]Harks B， Rakoczy K， et al. The effects of feedback on achievement， interest and self-evaluation： The role of feedbacks perceived usefulness[J].Educational Psychology，2014（3）：269-290.

[14][20]Hattie J， Timperley H. The power of feedback[J].Review of Educational Research，2007（1）：81-102.

[15]Tempelaar DT， Rienties B， et al. In search for the most informative data for feedback generation： Learning analytics in a data-rich context[J].Computers in Human Behavior， 2015（3）：157-167

[16]Ibarra-s， et al. Monitoring and Information on Skills Development at University： A Multiple-case Study [A].Teem16 Fourth International Conference on Technological Ecosystems for Enhancing Multiculturality[C].ACM 2016：193-197.

[17]李盧一，許蓉，鄭燕林.ARCS模型視角下網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)反饋設(shè)計[J].現(xiàn)代遠距離教育，2013（3）：68-71.

[18][19]Mulliner E， Tucker. M. Feedback on feedback practice： perceptions of students and academics[J].Assessment & Evaluation in Higher Education，2015（10）：1-23.

（編輯：王天鵬）