國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為五年綜述

馮天敏 張如靜

摘? 要? 近年來(lái)隨著國(guó)家“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略的提出，在線(xiàn)教育教育市場(chǎng)的迅速發(fā)展，學(xué)習(xí)者的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為受到研究者越來(lái)越多的關(guān)注。使用質(zhì)性分析軟件NVivo11對(duì)近五年關(guān)于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的七本核心期刊的相關(guān)論文進(jìn)行內(nèi)容分析，根據(jù)研究熱點(diǎn)對(duì)所有論文進(jìn)行編碼分類(lèi)，得出近五年相關(guān)研究的內(nèi)容維度，并針對(duì)研究現(xiàn)狀提出了建議，為后續(xù)研究提供參考和啟示。

關(guān)鍵詞? 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為;內(nèi)容分析;研究綜述;五年

中圖分類(lèi)號(hào)? G2? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼? A? ? ? 文章編號(hào)? 2096-0360（2019）07-0075-05

2019年2月29日的《第43次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》指出，截至2018年12月，中國(guó)在線(xiàn)教育用戶(hù)規(guī)模達(dá)20 123萬(wàn)，手機(jī)在線(xiàn)課程用戶(hù)19 416萬(wàn)，相對(duì)于2017年分別增加了29.7%和63.3%，人們使用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)越來(lái)越平?；?。因此，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)作為一種現(xiàn)象受到研究者的關(guān)注。為達(dá)到優(yōu)良的學(xué)習(xí)效果以及網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的持續(xù)性，研究者們從學(xué)習(xí)者特征、學(xué)習(xí)環(huán)境架構(gòu)、學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)甚至對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程監(jiān)控進(jìn)行學(xué)習(xí)干預(yù)。彭文輝2013年對(duì)我國(guó)2003—2013年對(duì)于有關(guān)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的期刊論文進(jìn)行分析，得出了十年間研究重心的變化，并提出了研究趨勢(shì)?；诖?，本文使用質(zhì)性分析軟件NVivo11對(duì)2013年以來(lái)關(guān)于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的CSSCI收錄的核心期刊論文進(jìn)行內(nèi)容分析，根據(jù)研究熱點(diǎn)對(duì)所有論文進(jìn)行編碼分類(lèi)，以得出近五年相關(guān)研究的內(nèi)容維度，為后續(xù)研究提供參考和啟示。

1? 研究方法

本文以近五年以“網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為”為主題的期刊論文為研究對(duì)象，采取內(nèi)容分析法，使用質(zhì)性分析軟件NVivo11進(jìn)行編碼合并，得到五年來(lái)國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為研究的主要內(nèi)容維度。

1.1? 研究樣本

本文選擇了對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為關(guān)注較高的7個(gè)CSSCI收錄核心期刊為數(shù)據(jù)來(lái)源，包括：電化教育研究、中國(guó)電化教育、開(kāi)放教育研究、中國(guó)遠(yuǎn)程教育、現(xiàn)代教育技術(shù)、現(xiàn)代遠(yuǎn)距離教育及現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究。檢索條件為：主題（網(wǎng)絡(luò)）或含（在線(xiàn)或遠(yuǎn)程）并且主題（學(xué)習(xí)行為），檢索時(shí)間為2014年1月1日到2018年12月31日，模糊查找后得到文獻(xiàn)116篇，剔除采訪(fǎng)、綜述、英文文章等不相關(guān)樣本，共109篇期刊論文，以此109篇文獻(xiàn)作為研究樣本。

1.2? 研究設(shè)計(jì)

將樣本的主要信息（包括題目、作者、關(guān)鍵詞、摘要）導(dǎo)入到NVivo11中，使用NVivo11的詞頻查詢(xún)功能，統(tǒng)計(jì)樣本庫(kù)中關(guān)鍵詞的詞頻確定研究熱點(diǎn)。再根據(jù)研究熱點(diǎn)對(duì)論文進(jìn)行聚類(lèi)和編碼，確定二級(jí)節(jié)點(diǎn);根據(jù)已有研究對(duì)二級(jí)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行提煉和理論概括，確定一級(jí)節(jié)點(diǎn)，從而確定網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的研究?jī)?nèi)容維度。

1.3? 研究的信度

為檢驗(yàn)編碼的信度，兩位研究者對(duì)同樣的材料分別編碼，將兩個(gè)項(xiàng)目合并后，使用NVivo11提供的“編碼比較查詢(xún)”進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，得出Kappa系數(shù)和編碼一致性的百分比。如表1所示。隨機(jī)抽樣中的四個(gè)節(jié)點(diǎn)，編碼一致性的百分比都大于95%，但學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)和學(xué)習(xí)風(fēng)格兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的Kappa系數(shù)較低。

Kappa系數(shù)不但計(jì)算了兩位研究者的編碼一致性百分比，還兼顧了研究者在材料來(lái)源中編碼的覆蓋率問(wèn)題。如果研究者編碼的覆蓋率低，那么即使編碼一致性的百分比較高，Kappa依然會(huì)較低。

另外，NVivo11只能計(jì)算單個(gè)材料來(lái)源中單個(gè)節(jié)點(diǎn)上的編碼一致性，為計(jì)算兩位編碼人員之間的編碼一致性，使用了NVivo官網(wǎng)提供的spreadsheet，得出所有節(jié)點(diǎn)的平均Kappa值為0.7648，證明該研究具有較好的信度和效度。

2? 數(shù)據(jù)分析

2.1? 描述性統(tǒng)計(jì)

2.1.1? 年份分布

從圖1中可看出，近五年有關(guān)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的論文數(shù)量總體較為穩(wěn)定，2017年網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的論文數(shù)量顯著增加。究其原因，大數(shù)據(jù)與學(xué)習(xí)分析技術(shù)為研究者們?cè)诶碚?、技術(shù)、實(shí)際應(yīng)用等方面提供新的是研究視角。同時(shí)，相對(duì)于以往的調(diào)查與實(shí)證研究，多數(shù)學(xué)校的教師缺乏學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的獲取渠道及基于大數(shù)據(jù)的研究方法，這在某種程度上限制網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為研究。

2.1.2? 研究熱點(diǎn)分析

本研究采用詞頻分析法，根據(jù)關(guān)鍵詞或主題詞頻次的高低分布，來(lái)研究該領(lǐng)域發(fā)展動(dòng)向和研究熱點(diǎn)。對(duì)以網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為為主題的文獻(xiàn)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)分析，并將近義詞合并，如“網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為”和“在線(xiàn)學(xué)習(xí)行為”合并為同一詞“網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為”，將MOOC和MOOCs合并為MOOC，得到表2。

從表2中可以看出，與前十年相比[1]，學(xué)習(xí)分析成為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為研究領(lǐng)域內(nèi)頻次最高的研究熱點(diǎn)。大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘的熱度明顯增高，個(gè)性化學(xué)習(xí)也隨之成為研究的熱點(diǎn)之一。MOOC仍舊是在線(xiàn)學(xué)習(xí)的主要形式，混合式學(xué)習(xí)也依舊是實(shí)踐領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，基于行為分析的成績(jī)預(yù)測(cè)與預(yù)警也成了新的研究熱點(diǎn)。同時(shí)，研究者們的視角更加開(kāi)闊，動(dòng)機(jī)—行為、情感投入等豐富了心理學(xué)角度的研究，社會(huì)學(xué)視角的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析也成為近五年的研究熱點(diǎn)，這說(shuō)明，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為不單只作為個(gè)體行為來(lái)研究，更作為一種群體行為越來(lái)越大眾化，因此，分析網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為以實(shí)現(xiàn)優(yōu)化變得更加有意義。

2.2.1? 學(xué)習(xí)分析技術(shù)的應(yīng)用

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用，使得學(xué)習(xí)分析技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。從高頻關(guān)鍵詞詞表中已知，學(xué)習(xí)分析已成為近五年網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為研究中頻次最高的研究熱點(diǎn)。研究者們關(guān)注的是學(xué)習(xí)分析技術(shù)對(duì)在線(xiàn)學(xué)習(xí)過(guò)程中學(xué)生各種行為的分析，以對(duì)學(xué)習(xí)效果進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行監(jiān)控以及干預(yù)活動(dòng)。

在研究樣本中，主題為學(xué)習(xí)分析的論文共有29篇，研究維度主要包含以下三個(gè)方面。

1）學(xué)習(xí)分析模型。樣本中的學(xué)習(xí)分析模型主要分為以下三種：在線(xiàn)學(xué)習(xí)分析模型、評(píng)價(jià)模型和干預(yù)模型。

其中，個(gè)性化自適應(yīng)在線(xiàn)學(xué)習(xí)分析模型使用知識(shí)結(jié)構(gòu)可視化和學(xué)習(xí)過(guò)程可視化的呈現(xiàn)方式，自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)可對(duì)學(xué)習(xí)者的行為生成海量數(shù)據(jù)，使得學(xué)習(xí)者及時(shí)得到學(xué)習(xí)反饋，從而最大限度地發(fā)揮自己的自我調(diào)節(jié)能力，最終提高學(xué)習(xí)質(zhì)量[2]。在線(xiàn)認(rèn)知水平的評(píng)價(jià)模型以個(gè)體行為、交互行為、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)屬性三個(gè)維度探索網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為為與認(rèn)知水平的相關(guān)關(guān)系，以形成在線(xiàn)認(rèn)知能力的形成性評(píng)價(jià)指標(biāo)，為教師在線(xiàn)教學(xué)進(jìn)行過(guò)程性評(píng)價(jià)提供理論依據(jù)[3]。在線(xiàn)學(xué)習(xí)干預(yù)模型利用數(shù)據(jù)挖掘與分析工具對(duì)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，利用決策樹(shù)算法判斷學(xué)習(xí)者是否存在學(xué)習(xí)危機(jī)，并提供相應(yīng)的干預(yù)對(duì)策[4]。

2）學(xué)習(xí)分析的實(shí)踐研究。學(xué)習(xí)分析技術(shù)的實(shí)踐多是通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為以實(shí)現(xiàn)學(xué)業(yè)預(yù)警、獲得過(guò)程性評(píng)價(jià)或采取學(xué)業(yè)干預(yù)。馬婧等借助網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)中的行為數(shù)據(jù)，基于學(xué)習(xí)分析定量的方法分析了群體層面的師生教學(xué)交互行為及相互關(guān)系[5];趙艷等對(duì)Moodle學(xué)習(xí)管理平臺(tái)上中小學(xué)教室接受遠(yuǎn)程培訓(xùn)的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析展開(kāi)實(shí)證研究，找出遠(yuǎn)程培訓(xùn)效果的影響因素[6]。

3）學(xué)習(xí)分析技術(shù)與工具。目前國(guó)內(nèi)學(xué)習(xí)分析技術(shù)主要有文本分析、話(huà)語(yǔ)分析、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、性格分析和情境分析五大類(lèi)[7]。另外，滯后序列分析法基于現(xiàn)有學(xué)習(xí)行為推斷其他行為出現(xiàn)的概率，應(yīng)用到學(xué)習(xí)分析中可準(zhǔn)確把握學(xué)習(xí)者潛在的行為模式[8]。對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的學(xué)習(xí)分析技術(shù)和工具多限于國(guó)外分析方法及工具的介紹。國(guó)內(nèi)應(yīng)用的相對(duì)較少。尤其是文本分析和話(huà)語(yǔ)分析方法的運(yùn)用本可開(kāi)展質(zhì)性研究，以了解學(xué)習(xí)者在遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)過(guò)程中的真實(shí)感受，但涉及到學(xué)習(xí)者的隱私及研究倫理等問(wèn)題，尚未發(fā)現(xiàn)較深入的質(zhì)性研究。

綜上，盡管學(xué)習(xí)分析已成為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為研究領(lǐng)域炙手可熱的研究熱點(diǎn)，但相關(guān)研究仍不夠成熟。目前學(xué)習(xí)分析統(tǒng)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單，僅限于登錄次數(shù)，發(fā)帖次數(shù)等行為類(lèi)別及次數(shù)的簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)，但缺乏對(duì)學(xué)習(xí)者內(nèi)在反饋的深入挖掘，盡管研究者提出了話(huà)語(yǔ)分析、文本分析等方法，但仍缺乏質(zhì)性的深入研究。

2.2.2? 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為特征及影響因素研究

在這一節(jié)點(diǎn)主要研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為特征、與學(xué)習(xí)效果關(guān)系以及影響因素，三種主題的研究在五年內(nèi)年均占比相當(dāng)。

網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為特征研究大多使用了大數(shù)據(jù)分析與可視化技術(shù)，例如：聚類(lèi)分析對(duì)不同類(lèi)型的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為進(jìn)行分類(lèi)[9];采用滯后序列分析法提取SPOC環(huán)境下大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，分析不同群體之間學(xué)習(xí)行為模式的差異性[10];利用VISMOOC對(duì)MOOC視頻點(diǎn)擊流行為信息進(jìn)行可視化分析，探索點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)產(chǎn)生的學(xué)習(xí)規(guī)律[11];利用Google Analytics對(duì)某門(mén)開(kāi)放課程的學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)、學(xué)習(xí)投入、學(xué)習(xí)順序等學(xué)習(xí)行為進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并可視化呈現(xiàn)，揭示了高校開(kāi)放課程中學(xué)習(xí)者社群和學(xué)習(xí)行為總體特點(diǎn)和衍變趨[12]。

網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)效果節(jié)點(diǎn)主要研究通過(guò)聚類(lèi)分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、回歸分析等挖掘?qū)W習(xí)行為與學(xué)習(xí)效果、知識(shí)建構(gòu)之間的關(guān)系，以對(duì)學(xué)習(xí)成績(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)及個(gè)性化服務(wù)提供支持。如：吳青等基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘出學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)成績(jī)之間的關(guān)系[13];宗陽(yáng)等應(yīng)用邏輯回歸對(duì)學(xué)習(xí)者在線(xiàn)學(xué)習(xí)行為對(duì)學(xué)習(xí)成績(jī)的影響進(jìn)行了探究[14];傅鋼善等采用數(shù)據(jù)挖掘探討了學(xué)習(xí)行為與成績(jī)的關(guān)系，并用決策樹(shù)方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為與成績(jī)進(jìn)行了預(yù)測(cè)[15];武法提等建立了學(xué)習(xí)行為分析模型并設(shè)計(jì)了學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測(cè)框架[16]。

影響因素分析是該節(jié)點(diǎn)的主要研究?jī)?nèi)容，主要通過(guò)實(shí)證研究或結(jié)合數(shù)據(jù)分析采用混合方法研究學(xué)習(xí)投入、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)風(fēng)格對(duì)學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)結(jié)果的影響。如：北師大遠(yuǎn)程教育研究中心編制了遠(yuǎn)程學(xué)生學(xué)習(xí)投入評(píng)價(jià)量表，從行為、情感和認(rèn)知三個(gè)方面分別測(cè)量，并展開(kāi)了抽樣調(diào)查[17]。后有其他學(xué)者基于學(xué)習(xí)投入理論構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為修正模型，通過(guò)實(shí)證研究得出認(rèn)知與情感投入因素顯著影響網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為[18];陳雷、吳青等分別通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘分析了學(xué)習(xí)者行為態(tài)勢(shì)影響機(jī)制、學(xué)習(xí)風(fēng)格與學(xué)習(xí)行為的關(guān)聯(lián)關(guān)系;毛剛、彭文輝、陳長(zhǎng)勝等通過(guò)建立分析模型調(diào)查了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為中的問(wèn)題行為。

2.2.3? 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境及學(xué)習(xí)模式研究

根據(jù)武法提定義的學(xué)習(xí)環(huán)境含義，將學(xué)習(xí)模式歸入到學(xué)習(xí)環(huán)境一類(lèi)，二者相關(guān)研究數(shù)量相當(dāng)。

近幾年網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境關(guān)注的熱點(diǎn)有網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間、學(xué)習(xí)支持工具等。如，華南農(nóng)業(yè)大學(xué)人機(jī)交互工作室從生態(tài)學(xué)的視角構(gòu)建了具備文化生態(tài)特征的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體，共同體內(nèi)的學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)環(huán)境構(gòu)成了完善的生態(tài)系統(tǒng)，使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為自組織、自適應(yīng)地發(fā)生和延續(xù)[19]。趙慧勤等構(gòu)建了泛在學(xué)習(xí)環(huán)境中基于情境感知的個(gè)人學(xué)習(xí)空間，以智能獲取學(xué)習(xí)者個(gè)性化信息為目的，介紹了不同學(xué)習(xí)終端的實(shí)現(xiàn)技術(shù)[20];溫小勇等設(shè)計(jì)了教育徽章并對(duì)起促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證[21];張振虹等介紹了基于數(shù)據(jù)分析技術(shù)的學(xué)習(xí)分析儀表盤(pán)對(duì)學(xué)習(xí)支持的作用[22]。

學(xué)習(xí)模式下的子節(jié)點(diǎn)主要包括：在線(xiàn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)行為模式、在線(xiàn)學(xué)習(xí)參與模式、個(gè)性化教學(xué)、在線(xiàn)學(xué)習(xí)活動(dòng)設(shè)計(jì)。陳海建等采集學(xué)習(xí)者的腦電圖信號(hào)以獲取學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)特征，以開(kāi)展對(duì)應(yīng)不同學(xué)習(xí)風(fēng)格和知識(shí)點(diǎn)興趣的個(gè)性化教學(xué)[23]。張文蘭等針對(duì)以自主學(xué)習(xí)為主要方式的在線(xiàn)學(xué)習(xí)堅(jiān)持率較低等問(wèn)題，根據(jù)引領(lǐng)式在線(xiàn)學(xué)習(xí)理念設(shè)計(jì)了引領(lǐng)式在線(xiàn)學(xué)習(xí)活動(dòng)，實(shí)踐證明，引領(lǐng)式在線(xiàn)學(xué)習(xí)活動(dòng)對(duì)學(xué)習(xí)者的在線(xiàn)學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)態(tài)度和元認(rèn)知能力有積極影響作用[24]。衷克定從人格類(lèi)型理論出發(fā)，設(shè)計(jì)出一套學(xué)習(xí)活動(dòng)體系，實(shí)驗(yàn)證明不同人格類(lèi)型的學(xué)習(xí)者對(duì)在線(xiàn)活動(dòng)的適應(yīng)程度不同，可設(shè)計(jì)出與人格類(lèi)型相匹配的學(xué)習(xí)活動(dòng)[25]。

網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境及學(xué)習(xí)模式的研究均推崇尊重學(xué)習(xí)者差異，開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境或設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)活動(dòng)，個(gè)性化、自適應(yīng)是其熱點(diǎn)。然而，研究者們雖以實(shí)證證明了個(gè)性化教學(xué)的必要性，但如何開(kāi)展線(xiàn)上個(gè)性化教學(xué)仍未展開(kāi)具體研究。

2.2.4? 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為中斷及對(duì)策研究

在線(xiàn)學(xué)習(xí)以其“學(xué)習(xí)泛在化、資源海量化”的優(yōu)點(diǎn)贏得了無(wú)數(shù)學(xué)習(xí)者的青睞。然而，無(wú)論是開(kāi)放大學(xué)的遠(yuǎn)程教育平臺(tái)還是免費(fèi)的MOOC課程都存在課程完成率低，學(xué)生流失率高的現(xiàn)狀。因此，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為中斷、投入低等引起了學(xué)者們的關(guān)注。

如表3中所示，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為中斷及對(duì)策研究的子節(jié)點(diǎn)包含：持續(xù)使用、干預(yù)與調(diào)控。王衛(wèi)等人（2017）基于心流體驗(yàn)理論，認(rèn)為用戶(hù)滿(mǎn)意度和積極的態(tài)度是在線(xiàn)學(xué)習(xí)意愿的影響因素。楊根福（2016）構(gòu)建了MOOC用戶(hù)持續(xù)使用意愿影響因素研究模型，展開(kāi)實(shí)證研究，得出外在動(dòng)機(jī)和內(nèi)在動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)者的滿(mǎn)意度以及MOOC的內(nèi)容質(zhì)量對(duì)學(xué)習(xí)者的持續(xù)使用意愿有顯著直接影響。樊超等人（2016）從人類(lèi)動(dòng)力學(xué)的角度分析MOOC網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為，發(fā)現(xiàn)大比例的用戶(hù)投入學(xué)習(xí)時(shí)間較短，甚至中斷學(xué)習(xí)行為，歸因于在線(xiàn)學(xué)習(xí)方式對(duì)學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)較弱的用戶(hù)缺乏監(jiān)督和激勵(lì)機(jī)制。

學(xué)者們對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為中斷現(xiàn)象提出的對(duì)策基本一致，一是改善MOOC平臺(tái)，包括課程資源以及交互功能，二是采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析學(xué)生的認(rèn)知風(fēng)格等個(gè)性特征，對(duì)學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為進(jìn)行學(xué)習(xí)分析，對(duì)學(xué)業(yè)進(jìn)行預(yù)測(cè)和預(yù)警，并為學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案與學(xué)習(xí)支持，在做出學(xué)習(xí)中斷行為之前進(jìn)行預(yù)測(cè)并采取挽留措施。如何提高網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)質(zhì)量，保持網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的持續(xù)性仍是研究者們?cè)撽P(guān)注的焦點(diǎn)。

3? 結(jié)論與討論

通過(guò)對(duì)五年來(lái)國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為研究的期刊論文分析，可看出過(guò)去五年的研究進(jìn)展：

1）跨學(xué)科研究豐富。相對(duì)于前十年，研究者們綜合了心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、傳播學(xué)甚至人類(lèi)學(xué)的概念，進(jìn)行量化或質(zhì)化研究。心理學(xué)的理論引用較多，多是用來(lái)分析學(xué)習(xí)者個(gè)性特征，除常見(jiàn)的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、自我效能感等常用理論用，人格類(lèi)型理論也被應(yīng)用到學(xué)習(xí)者差異上。也有研究者從傳播學(xué)的角度比較不同媒體類(lèi)型對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的影響，社會(huì)學(xué)理論的應(yīng)用不但體現(xiàn)在交互研究上，還體現(xiàn)在學(xué)習(xí)者甚至學(xué)習(xí)共同體內(nèi)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析。

2）基于數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)分析技術(shù)的應(yīng)用使得網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的研究在深度和廣度上有了顯著的進(jìn)步。學(xué)習(xí)分析模型的構(gòu)建豐富了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為理論知識(shí)體系，學(xué)習(xí)分析的實(shí)踐研究為在學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)和干預(yù)提供數(shù)據(jù)支持。學(xué)習(xí)分析技術(shù)的應(yīng)用為提高學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)參與和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)質(zhì)量提供了保障，深度學(xué)習(xí)行為的分析也開(kāi)始受到研究者關(guān)注。

但同時(shí)，我國(guó)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的研究仍存在很多不足。第一，基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為分析研究停留在模型建構(gòu)、關(guān)系挖掘及對(duì)學(xué)業(yè)預(yù)測(cè)的理論階段，真正用于實(shí)踐的研究少。特別是學(xué)習(xí)分析技術(shù)應(yīng)用發(fā)現(xiàn)問(wèn)題后的解決之道大都是個(gè)別化教學(xué)，但個(gè)別化、自適應(yīng)學(xué)習(xí)仍缺乏大量實(shí)踐研究，這不但要考慮技術(shù)上的設(shè)計(jì)還要考慮學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)模式的設(shè)計(jì)。第二，學(xué)習(xí)支持缺乏智能化、個(gè)性化的研究，特別是情感支持還未引起研究者的關(guān)注。第三，隨著智慧教育、云教育的應(yīng)用發(fā)展，越來(lái)越多的中小學(xué)生頻繁使用網(wǎng)絡(luò)接受學(xué)習(xí)輔導(dǎo)甚至自發(fā)性地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，研究者們應(yīng)拓展實(shí)踐研究領(lǐng)域，研究中小學(xué)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為不但有助于學(xué)習(xí)效果的改善和提高，更利于中小學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣的培養(yǎng)和自控力的形成。第四，研究方法單一，缺乏解釋性。研究國(guó)內(nèi)對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的研究多采用實(shí)證分析、調(diào)查研究為主，解釋性研究較少。行為的發(fā)生或中斷是一個(gè)復(fù)雜的現(xiàn)象，應(yīng)考慮行為背后的情感因素及其持續(xù)性和有效性，才是從本質(zhì)上了解網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為，從而設(shè)計(jì)促進(jìn)學(xué)習(xí)策略、學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)活動(dòng)的有效措施。

4? 結(jié)束語(yǔ)

研究使用NVivo11軟件對(duì)2013年以來(lái)的CSSCI核心期刊上以網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為為主題的論文進(jìn)行內(nèi)容分析，文章從研究熱點(diǎn)出發(fā)對(duì)研究?jī)?nèi)容進(jìn)行編碼分類(lèi)，以劃定五年來(lái)的研究維度，研究結(jié)果客觀(guān)可信，供網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的研究者討論與參考。研究中發(fā)現(xiàn)的不足，如缺乏交互設(shè)計(jì)、個(gè)別化教學(xué)的實(shí)踐研究，歸根結(jié)底是人力資源的不足引起的，人工智能在知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用已初見(jiàn)端倪，情感計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步有望逐步實(shí)現(xiàn)師生間的情感補(bǔ)償。筆者相信，隨著網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中師生交互的改善，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為類(lèi)型更加豐富，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)質(zhì)量也終將得到提高。

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