基于積極情緒理論的大學生在線課程知識轉(zhuǎn)移效果研究

祁繼 莽逸弘 樸紫維 陳向華

[摘 要] 通過發(fā)放調(diào)查問卷，運用知識轉(zhuǎn)移理論和積極情緒理論研究大學生在線課程學習效果的影響因素。研究發(fā)現(xiàn)，情緒和線上學習效果有明顯的相關性，積極情緒對線上課程學習效果有正向促進作用，消極情緒對線上課程學習效果有負向影響。

[關鍵詞] 積極情緒的拓展—建構理論;知識轉(zhuǎn)移理論;在線課程

一、文獻綜述

在線學習平臺作為當代學生學習的一個常用形式，起著搭載知識的平臺作用，學生使用平臺進行學習的過程就相當于一個完整的知識轉(zhuǎn)移過程。這個過程不僅受其本身因素的影響，也會受知識轉(zhuǎn)移過程中因素的影響。從積極情緒的拓展建構理論角度，外部情緒誘發(fā)和內(nèi)部情緒設計作為重要的教學設計形式，可以誘發(fā)學習者產(chǎn)生積極情緒，積極情緒會對學習效果產(chǎn)生影響。國外研究者也發(fā)現(xiàn)外部誘發(fā)的積極情緒會干擾學習者的注意力，阻礙理解和遷移成績，而在不同的情境下，積極情緒也會對學習效果產(chǎn)生積極影響或未影響學習效果。

本文將大學生使用在線平臺學習視作一個知識轉(zhuǎn)移過程，通過調(diào)查大學生的積極情緒對他們在線課程學習效果的影響，了解積極情緒對在線平臺用戶知識轉(zhuǎn)移效果的影響。

二、實證研究設計

1.模型構建。本文從積極情緒與知識轉(zhuǎn)移理論出發(fā)，將大學生在線課程學習效果作為被解釋變量，從積極情緒角度出發(fā)，將個體積極情緒作為解釋變量，并以群體情緒和物理環(huán)境對學習效果的影響、知識發(fā)送能力、知識接受能力、知識消化能力、知識特性、年齡性別、學歷和家庭背景作為控制變量建立模型。在進行因子降維處理后，分別得到學習者與教師之間的交互、學習者與外部環(huán)境之間的交互、消極情緒對學習效果的反向影響三個因子。

2.預測試。本研究選取各個層次大學的學生作為研究對象，首次發(fā)放了100份問卷進行預測試，對產(chǎn)生的問題進行修改，并對排版進行了修改。最終發(fā)放問卷400份，其中回收390份，其中有效問卷374份，有效回收率為93.5%，使用SPSS22.0對數(shù)據(jù)進行錄入和分析。分析結果，刪除10個無關題目后得到新的問卷。

三、實證研究結果及分析

1.信度分析。為了確保問卷收集數(shù)據(jù)的可靠性和穩(wěn)定性，本研究利用SPSS22.0軟件對測試問卷進行信度和效度分析。其中信度分析利用Cronbachs Alpha系數(shù)進行檢驗，一般Cronbachs Alpha系數(shù)在0.9以上，表明問卷的信度很高;信度系數(shù)大于0.7，則說明問卷信度是可以接受的;如果低于0.7，需要重新設計問卷。本研究的信度系數(shù)大于0.9。

2.探索性因子分析。綜合KMO檢驗和Bartlett檢驗的結果，該量表變量間信息的相關程度較高，比較適合做因子分析。

利用因子分析中的探索性因子分析方法對問卷調(diào)查數(shù)據(jù)進行分析。提取特征根大于1.6的因子形成5個公因子，5個公因子的累計方差貢獻率達到70.853%。5個公因子中只有因子1和因子2累計方差貢獻率較高，方差解釋能力較強，題項在每個公因歸屬明確，說明提取的前兩個因子有效，因子3、因子4、因子5歸為一類，成為因子3。公因子1命名為學習者與教師之間的交互信息因子;公因子2為學習者與外部環(huán)境的交互關系因子;公因子3命名為負向情緒影響因子。

3.回歸分析。通過SPSS22.0得出，線上學習效果與學習者與教師之間的交互、學習者與環(huán)境的交互有線性關系。通過降維得到的學習者與教師之間的交互因子回歸平方為289.532，殘差平方和為83.468，負向情緒的反向影響因子回歸平方為290.457，殘差平方和為82.543，說明線性模型充分解釋了總平方和，擬合效果理想。Sig表示當回歸方程包含不同變量時，因子1顯著性概率為0.00，小于0.01，所以可以顯著地拒絕總體回歸系數(shù)為0的原假設。

4.方差分析。

（1）性別。方差同質(zhì)性檢驗采用的是levene檢驗，檢驗兩種性別之間的方差是否齊性，結果顯著性為0.138，大于0.05，可知性別對線上學習的效果沒有顯著影響。

（2）學校屬性。方差齊性檢驗和單因素方差分析的結果，levene統(tǒng)計量的顯著性都大于0.05，即都是齊性的，故拒絕原假設，說明不同學校的大學生在線上學習效果方面有顯著差異。

（3）專業(yè)。通過levene統(tǒng)計量的顯著性都大于0.05，說明都是齊性的。顯著性都大于0.05，說明沒有顯著差異，即不同專業(yè)的大學生在線上學習的效果無顯著差異，專業(yè)不是影響線上學習效果的顯著變量。

（4）成績在專業(yè)的排名。根據(jù)數(shù)據(jù)結果，排名分布對課程效果有顯著影響。

（5）線上課程學習成績。Levene統(tǒng)計量的顯著性水平小于0.05，說明在0.05的顯著性水平下，各組變量的方差有顯著差異，認為方差齊性。線上課程學習成績在F檢驗中的顯著性水平小于0.05，線上課程學習成績對于線上課程學習效果的影響有顯著差異。其中，及格類、中等類、優(yōu)秀類線上學習效果差異最明顯。

（6）家庭經(jīng)濟狀況。在本部分的研究中，采用Levene統(tǒng)計和F檢驗的方法進行檢驗。通過方差齊性檢驗和單因素方差分析，Levene統(tǒng)計量的顯著性水平都小于0.05，說明在0.05的顯著性水平下，各組變量的方差有顯著差異，沒有方差齊性。家庭經(jīng)濟狀況在F檢驗中的顯著性水平大于0.05，所以不同家庭經(jīng)濟狀況對于線上學習效果的影響沒有顯著差異。

四、研究結論及對策

1.研究結論。本研究通過對在線課程學習的大學生進行調(diào)查訪問，基于積極情緒理論的拓展功能與建構功能進行分析。研究發(fā)現(xiàn)，學生與老師、平臺間的交互作用以及外部環(huán)境對學生在線課程學習效果影響顯著，學校屬性、專業(yè)、成績排名對結果有顯著性影響，性別、家庭收入對線上課程學習效果并無顯著性影響;情緒和線上學習效果有明顯的相關關系，積極情緒對線上課程學習效果有正向促進作用，消極情緒對線上課程學習效果有負向影響。

2.對策。

（1）完善學習平臺。第一，讓學習者了解更多的有專業(yè)性、特色性的學習平臺，目前應用較廣的學習平臺有超星平臺、智慧樹平臺、MOOC以及網(wǎng)易公開課等大型平臺，但偶爾會出現(xiàn)平臺上的課程不能滿足同學們的需要，因此可增加其他學習平臺的使用，便于學生更全面的學習。第二，規(guī)范學習平臺。當前學習平臺經(jīng)常出現(xiàn)彈出廣告多、與課程無關信息多的問題，因此需要信息技術人員加強對平臺的管理，強化準入制度。第三，提高平臺的服務水平。當前有出現(xiàn)客服聯(lián)系不上、有問題無人解決的情況，因此要求平臺的服務人員加強管理，完善平臺相應的服務。

（2）增強學生與老師間的互動。目前很多線上課程都是只有視頻學習，同學們聽課不認真，即使有問題也沒有辦法解決?？梢酝ㄟ^見面課、答疑群等方式加強老師與同學間的互動。

（3）積極情緒的培養(yǎng)。線上課程的授課教師可以通過豐富課程形式、結合生活實例等方式來調(diào)動同學們的積極情緒。同時，平臺可以增加論壇討論，便于同學們相互討論問題、解決問題，從而激發(fā)群體之間相互調(diào)動的積極情緒。

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