在線學(xué)習(xí)中深層次學(xué)習(xí)影響因素研究

王孝金 穆肅

[摘? ?要] 在線學(xué)習(xí)中深層次學(xué)習(xí)的發(fā)生是教學(xué)雙方追求的共同目標(biāo)，為達(dá)成這一目標(biāo)，需要剖析影響深層次學(xué)習(xí)的因素并深入探討其內(nèi)部作用機(jī)制。為此，研究從個(gè)體、交互、環(huán)境三個(gè)維度梳理影響因素，提出理論模型及相應(yīng)假設(shè)，根據(jù)假設(shè)設(shè)計(jì)測(cè)量工具，對(duì)470名學(xué)習(xí)者進(jìn)行測(cè)試和數(shù)據(jù)分析，同時(shí)，結(jié)合88名學(xué)習(xí)者5周在線學(xué)習(xí)的完整數(shù)據(jù)對(duì)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行再驗(yàn)證和深入分析。研究發(fā)現(xiàn)：（1）在線學(xué)習(xí)中，環(huán)境因素對(duì)深層次學(xué)習(xí)影響最大，個(gè)體因素影響較小，簡(jiǎn)單交互對(duì)深層次學(xué)習(xí)沒有直接影響;（2）環(huán)境因素對(duì)交互因素的影響大于個(gè)體因素，環(huán)境因素對(duì)個(gè)體因素具有正向影響，還可以通過(guò)個(gè)體因素這一中介變量影響交互。以上結(jié)論可為在線教學(xué)、線上線下混合學(xué)習(xí)中促進(jìn)深層次學(xué)習(xí)策略的實(shí)施和教學(xué)實(shí)踐提供依據(jù)。

[關(guān)鍵詞] 在線學(xué)習(xí); 深層次學(xué)習(xí); 個(gè)體因素; 交互因素; 環(huán)境因素; 作用機(jī)制

[中圖分類號(hào)] G434? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

[作者簡(jiǎn)介] 王孝金（1990—），女，山東濟(jì)寧人。博士研究生，主要從事在線學(xué)習(xí)中深層次學(xué)習(xí)理論及實(shí)踐研究。E-mail：wangxiaojin@m.scnu.edu.cn。穆肅為通訊作者，E-mail：musu@m.scnu.edu.cn。

一、問(wèn)題的提出

在線教育行業(yè)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，至2020年3月，我國(guó)在線教育用戶達(dá)4.23億[1]。 然而，在線教育廣泛開展的同時(shí)，也暴露出一些問(wèn)題，如大多數(shù)在線學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)體驗(yàn)和效果并不理想，學(xué)習(xí)多處于成效平平或混亂的狀態(tài)[2]，甚至有學(xué)者產(chǎn)生了在線學(xué)習(xí)環(huán)境正成為滋生“淺層學(xué)習(xí)”的溫床的擔(dān)憂[3]。學(xué)生作為學(xué)習(xí)的主體，未能積極主動(dòng)地投入到學(xué)習(xí)中，出現(xiàn)敷衍、抵觸、應(yīng)付或放棄等現(xiàn)象。教師作為教學(xué)的設(shè)計(jì)和組織者，未能厘清深層次學(xué)習(xí)未發(fā)生的原因及影響因素，從而難以采取針對(duì)性策略，深層次學(xué)習(xí)目標(biāo)難以達(dá)成已成為普遍問(wèn)題。針對(duì)這一問(wèn)題，需要剖析哪些因素影響深層次學(xué)習(xí)的發(fā)生，影響方式如何。為此，不少學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究。一是從在線學(xué)習(xí)投入視角，參考和改編全美大學(xué)生學(xué)習(xí)性投入調(diào)查（簡(jiǎn)稱NSSE）量表，探究深層次學(xué)習(xí)的影響因素，這類研究以碩士論文居多[4-6];二是提出并檢驗(yàn)單一影響變量與深層次學(xué)習(xí)之間的作用關(guān)系[7-10]。吳亞婕從已有理論和研究中提煉出深層次學(xué)習(xí)的影響因素，并進(jìn)行了較為全面的梳理，但并未對(duì)相關(guān)結(jié)論進(jìn)行驗(yàn)證[11]。以上研究雖均對(duì)深層次學(xué)習(xí)的影響因素進(jìn)行了分析與總結(jié)，但有的缺少基于數(shù)據(jù)的分析，有的缺少分析的理論框架，有的未進(jìn)行驗(yàn)證，都未能對(duì)在線學(xué)習(xí)中深層次學(xué)習(xí)的影響因素及作用機(jī)制進(jìn)行深入探討。為此，本研究借鑒和梳理已有研究成果，提出理論假設(shè)模型，首先，通過(guò)測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證;然后，基于真實(shí)的在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行再驗(yàn)證和進(jìn)一步分析;最后，揭示了在線學(xué)習(xí)中影響深層次學(xué)習(xí)發(fā)生的因素及相互作用關(guān)系。

二、研究模型及假設(shè)

（一）在線學(xué)習(xí)中深層次學(xué)習(xí)影響因素梳理

學(xué)習(xí)者個(gè)體因素，如動(dòng)機(jī)、自我效能感等與深層次學(xué)習(xí)有關(guān)[8，12]，并且在不同程度上影響著深層次學(xué)習(xí)的發(fā)生。有學(xué)者強(qiáng)調(diào)，交互和協(xié)作會(huì)引發(fā)更多地交流、思考，因此，也能引發(fā)知識(shí)的深化、觀點(diǎn)的創(chuàng)新或解決方法的提出，從而產(chǎn)生深層次學(xué)習(xí)[13]。Zhao等人認(rèn)為，交互是促進(jìn)在線學(xué)習(xí)者有效學(xué)習(xí)的關(guān)鍵[14-16]，學(xué)生與學(xué)生、學(xué)生與教師和學(xué)生與內(nèi)容三種類型的交互都能在一定程度上促進(jìn)學(xué)習(xí)成效并提升滿意度，當(dāng)任何一種交互處于高水平時(shí)，深層次和有意義的正式學(xué)習(xí)更易發(fā)生。在線學(xué)習(xí)行為較為復(fù)雜，包含學(xué)習(xí)者參與、堅(jiān)持、專注、交互、學(xué)術(shù)挑戰(zhàn)、自我監(jiān)控等[17]。吳亞婕將影響深層次學(xué)習(xí)的因素歸納為三個(gè)維度，即個(gè)體因素、行為因素以及環(huán)境因素[11]。以學(xué)習(xí)者為中心的學(xué)習(xí)環(huán)境積極地影響著深層次學(xué)習(xí)[18]，Bünyamin等人通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境和工具對(duì)學(xué)習(xí)成效和滿意度有重要影響[19]。通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理和歸納可知，多數(shù)研究認(rèn)同深層次學(xué)習(xí)受到個(gè)體、交互和環(huán)境因素的影響。本研究結(jié)合在線學(xué)習(xí)的特點(diǎn)和對(duì)已有研究的分析，對(duì)吳亞婕提出的在線深層次學(xué)習(xí)影響因素理論模型進(jìn)行調(diào)整，將個(gè)體、交互和環(huán)境三個(gè)方面納入到理論模型中，認(rèn)為它們之間存在相互影響。

（二）研究假設(shè)及模型建構(gòu)

1. 交互因素

在線學(xué)習(xí)中的交互包括師生交互、生生交互、學(xué)生和學(xué)習(xí)內(nèi)容的交互[20]。在線學(xué)習(xí)中多樣性的交互將影響批判性思維的發(fā)展，而批判性思維被認(rèn)為是深層次學(xué)習(xí)的重要表現(xiàn)[16]。隨著交互的增加，學(xué)習(xí)者會(huì)產(chǎn)生更高層次的思考，促進(jìn)深入的知識(shí)加工[21]。Sandra等人的研究表明，同伴之間通過(guò)交互方式學(xué)習(xí)時(shí)，深層次學(xué)習(xí)效果要比教師指導(dǎo)效果更好[22]。學(xué)習(xí)者與內(nèi)容的交互對(duì)深層次學(xué)習(xí)也有影響，學(xué)生與學(xué)習(xí)內(nèi)容的交互出現(xiàn)在使用教學(xué)資料的過(guò)程中，如觀看視頻、閱讀文本、瀏覽嵌入網(wǎng)址。小組或個(gè)人學(xué)習(xí)時(shí)，學(xué)習(xí)者可通過(guò)內(nèi)容學(xué)習(xí)感受其中的教學(xué)理念并引發(fā)思考[23]。據(jù)此，本研究提出假設(shè)H1。

H1：交互因素對(duì)深層次學(xué)習(xí)具有正向影響作用。

2. 個(gè)體因素

影響學(xué)生深層次學(xué)習(xí)的個(gè)體因素主要有三類。一是學(xué)生對(duì)教學(xué)情境的感知[24]。張琪指出，自我效能感和深層次學(xué)習(xí)之間存在顯著的正相關(guān)[8];李文波等在研究中發(fā)現(xiàn)，具有較強(qiáng)自我效能感的學(xué)生會(huì)更傾向于使用深層次學(xué)習(xí)方法[25]。二是學(xué)生先前學(xué)習(xí)觀念、知識(shí)觀念和學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的影響[26]。對(duì)信息技術(shù)和以計(jì)算機(jī)為媒介的交流態(tài)度、個(gè)人的首要學(xué)習(xí)風(fēng)格、先前的文化傾向等都深刻影響著在線學(xué)習(xí)的發(fā)生[25]。馬秀峰的研究指出，不同學(xué)習(xí)風(fēng)格會(huì)影響在線學(xué)習(xí)交互的頻度、深度和績(jī)效[26];陳琦等指出，學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)是直接推動(dòng)學(xué)習(xí)者進(jìn)行學(xué)習(xí)的一種內(nèi)部驅(qū)動(dòng)力，是用以激勵(lì)和指引學(xué)習(xí)者進(jìn)行學(xué)習(xí)的一種需要[27]，它能夠說(shuō)明不同學(xué)生進(jìn)行交互的原因以及交互意愿產(chǎn)生的源頭。三是人口學(xué)基本信息如性別、家庭背景等均影響著深層次學(xué)習(xí)的發(fā)生[28]?；谏鲜龇治?，提出假設(shè)H2和H3。

H2：個(gè)體因素對(duì)深層次學(xué)習(xí)具有正向影響作用。

H3：個(gè)體因素對(duì)交互因素具有正向影響作用。

3. 環(huán)境因素

在線學(xué)習(xí)環(huán)境決定了學(xué)習(xí)者是否能夠隨時(shí)隨地和同伴或教師進(jìn)行交互，為學(xué)習(xí)者提供過(guò)程性的評(píng)價(jià)能夠提高教學(xué)的有效性[9]，網(wǎng)絡(luò)課程的社區(qū)感和交互性強(qiáng)，更能引發(fā)學(xué)習(xí)者的深層次學(xué)習(xí)。趙宏等研究證明，在線課程內(nèi)容和平臺(tái)的質(zhì)量對(duì)在線學(xué)習(xí)者情緒有影響[29];Feng 等人研究指出，網(wǎng)絡(luò)課程設(shè)計(jì)模式和在線交流類型均能對(duì)學(xué)生的交互產(chǎn)生影響[18];香港大學(xué)Webster等人以1563名學(xué)生為調(diào)查對(duì)象，發(fā)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)教學(xué)、清晰的目標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)、適當(dāng)?shù)墓ぷ髫?fù)荷等環(huán)境感知因素是影響學(xué)生深層次學(xué)習(xí)的重要方面[30]。基于上述分析，提出假設(shè)H4、H5和H6。

H4：環(huán)境因素對(duì)深層次學(xué)習(xí)具有正向影響作用。

H5：環(huán)境因素對(duì)交互因素具有正向影響作用。

H6：環(huán)境因素對(duì)個(gè)體因素具有正向影響作用。

基于以上分析，本研究構(gòu)建了如圖1所示的影響因素構(gòu)成及相互關(guān)系理論模型。

三、測(cè)量設(shè)計(jì)及實(shí)施

（一）測(cè)量工具

基于已有研究量表對(duì)個(gè)體、交互和環(huán)境因素三個(gè)維度測(cè)量問(wèn)題進(jìn)行修改和整合，深層次學(xué)習(xí)效果量表參考清華大學(xué)教育研究院NSSE-China課題組構(gòu)建的深層次學(xué)習(xí)子量表[31]修改形成。題項(xiàng)均采用李克特五點(diǎn)計(jì)分方式設(shè)計(jì)（1—5分別表示“完全不符合”“基本不符合”“一般”“基本符合”“完全符合”），量表詳細(xì)設(shè)計(jì)見表1。

（二）量表修訂及發(fā)放

初始量表對(duì)70名大學(xué)生進(jìn)行試測(cè)，結(jié)果顯示，初始量表總體信效度較高，但個(gè)體因素中的1和5選項(xiàng)信度較低，故對(duì)其進(jìn)行剔除。試測(cè)階段就量表內(nèi)容對(duì)10名大學(xué)生進(jìn)行了訪談，針對(duì)學(xué)生認(rèn)為描述較為抽象的題項(xiàng)進(jìn)行了修訂，形成了正式量表。正式量表選取來(lái)自廣東、山東等地5所本科院校的470名有在線學(xué)習(xí)經(jīng)歷的大學(xué)生進(jìn)行在線填答。共計(jì)發(fā)放量表470份，回收461份，剔除填答時(shí)間過(guò)短的無(wú)效數(shù)據(jù)，最終保留有效問(wèn)卷440份。

四、結(jié)構(gòu)方程模型數(shù)據(jù)分析及結(jié)果

利用AMOS 22.0軟件對(duì)模型進(jìn)行信效度檢驗(yàn)。信度檢驗(yàn)一般以克隆巴赫系數(shù)（Cronbach α）和組合信度為標(biāo)準(zhǔn)。測(cè)量模型中個(gè)體因素、交互因素、環(huán)境因素和深層次學(xué)習(xí)效果的α值均大于0.70，組合信度介于0.771～0.886之間，符合Hair等人提出的標(biāo)準(zhǔn)[34]，表明具有良好的組合信度。用驗(yàn)證性因子分析對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收斂效度分析。結(jié)果表明，測(cè)量指標(biāo)的因子載荷量介于0.649～0.839之間，符合大于0.5的標(biāo)準(zhǔn)。Fornell 和 Larcker認(rèn)為，當(dāng)AVE 值大于 0.5 時(shí)，測(cè)量題項(xiàng)之間的一致性是可以接受的[35]，本研究中的 AVE值介于0.532～0.570，說(shuō)明量表聚合效度良好。

（一）結(jié)構(gòu)模型檢驗(yàn)

結(jié)構(gòu)方程模型驗(yàn)證和評(píng)價(jià)通常需要參數(shù)檢驗(yàn)和擬合程度檢驗(yàn)。參數(shù)檢驗(yàn)主要指參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)（C.R.>2，p<0.05）和合理性檢驗(yàn)（參數(shù)估計(jì)的方差、標(biāo)準(zhǔn)誤差要大于 0，標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)不能超過(guò)或太接近于 1 等）。根據(jù)本研究的實(shí)際參數(shù)檢驗(yàn)值可知，所有參數(shù)檢驗(yàn)值均在參數(shù)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)值范圍內(nèi)，表明符合標(biāo)準(zhǔn)，模型擬合度較好，結(jié)構(gòu)方程模型通過(guò)驗(yàn)證檢驗(yàn)。

（二）假設(shè)檢驗(yàn)

假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果表明，除路徑“交互因素→深層次學(xué)習(xí)”的 Z值小于1.96外，其余 5 條路徑的 Z 值均大于1.96，表明除假設(shè)1不成立以外，其他5個(gè)假設(shè)均成立，具體見表2。

深層次學(xué)習(xí)受到個(gè)體因素和環(huán)境因素的直接影響，其中，環(huán)境因素的影響達(dá)到了0.8，個(gè)體因素的影響相對(duì)較小為0.13，可見良好的在線學(xué)習(xí)環(huán)境的建構(gòu)對(duì)促進(jìn)深層次學(xué)習(xí)的發(fā)生起著至關(guān)重要的作用。當(dāng)然，個(gè)體因素也不可忽視，在線學(xué)習(xí)需要學(xué)習(xí)者對(duì)自身學(xué)習(xí)狀況的知曉、控制和調(diào)整。環(huán)境因素可通過(guò)個(gè)體因素影響深層次學(xué)習(xí)，對(duì)個(gè)體的學(xué)習(xí)體驗(yàn)、自我效能感等都有不可忽視的作用，因此，環(huán)境因素對(duì)在線學(xué)習(xí)的影響是雙重的。交互對(duì)深層次學(xué)習(xí)無(wú)直接影響，這一結(jié)果與已有研究結(jié)論或提出的理論構(gòu)想不一致，也與教師經(jīng)驗(yàn)不符，原因需從交互的類型、方式、深度等角度進(jìn)行深入分析。另外，交互因素直接受到個(gè)體因素和環(huán)境因素的影響，效應(yīng)值分別為0.31和0.63，表明環(huán)境因素對(duì)交互影響更為顯著。這與已有對(duì)在線學(xué)習(xí)中交互研究的結(jié)果一致，即個(gè)體因素、在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的交互功能和交互方式等都會(huì)對(duì)交互的過(guò)程和效果產(chǎn)生影響[36]。結(jié)構(gòu)方程模型如圖2所示。

五、基于真實(shí)的在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)對(duì)影響因素及

相互作用的再驗(yàn)證

（一）數(shù)據(jù)說(shuō)明

為進(jìn)一步驗(yàn)證以上測(cè)量數(shù)據(jù)形成的影響因素構(gòu)成及內(nèi)部作用機(jī)制，本研究利用真實(shí)的在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行了再驗(yàn)證。團(tuán)隊(duì)基于為期5周的“學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)與實(shí)施”在線課程中88位學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)和訪談數(shù)據(jù)，對(duì)結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證分析。根據(jù)影響因素結(jié)構(gòu)模型的測(cè)試量表，選取相應(yīng)的過(guò)程性數(shù)據(jù)進(jìn)行量化和分析。由于環(huán)境因素較難基于平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，因此，環(huán)境因素及其影響均利用訪談數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在線學(xué)習(xí)中兩次實(shí)踐的過(guò)程、表現(xiàn)和作品用于考察學(xué)習(xí)者深層次學(xué)習(xí)的成效。

（二）各因素對(duì)深層次學(xué)習(xí)的影響分析

學(xué)習(xí)平臺(tái)和應(yīng)用工具構(gòu)成了在線學(xué)習(xí)的線上環(huán)境。在線課程以學(xué)習(xí)者為中心對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)活動(dòng)和學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)進(jìn)行設(shè)計(jì)。從概念、理論和方法的自主學(xué)習(xí)開始，以小組研討和協(xié)作學(xué)習(xí)為主。小組學(xué)習(xí)使用石墨文檔和Xmind等協(xié)作工具進(jìn)行，設(shè)置線上教學(xué)問(wèn)題箱，鼓勵(lì)學(xué)生提出問(wèn)題，并提供及時(shí)反饋。在這樣的在線學(xué)習(xí)環(huán)境中，綜合學(xué)生自評(píng)、同伴互評(píng)和教師評(píng)價(jià)，學(xué)習(xí)者兩次實(shí)踐得分均在88分以上。對(duì)學(xué)生訪談中關(guān)于課程和學(xué)習(xí)感受的內(nèi)容進(jìn)行詞頻分析，“深度思考”被提及38次，為最高頻出現(xiàn)的評(píng)價(jià);其次是“學(xué)習(xí)效果好”被提及23次，“同伴間深入交流”15次，“積極參與”也達(dá)到10次。一位學(xué)生說(shuō)：“我運(yùn)用所學(xué)知識(shí)，利用石墨文檔設(shè)計(jì)在線圓桌會(huì)議活動(dòng)，受到廣泛好評(píng)?！绷硪晃粚W(xué)生評(píng)價(jià)道：“整個(gè)課程的學(xué)習(xí)就是一個(gè)深層次學(xué)習(xí)的過(guò)程，在參與學(xué)習(xí)的過(guò)程中，我學(xué)會(huì)了學(xué)習(xí)活動(dòng)的設(shè)計(jì)、組織，能結(jié)合多種工具開展相關(guān)教學(xué)方法的實(shí)踐?！笨梢?，在線學(xué)習(xí)環(huán)境設(shè)計(jì)對(duì)深層次學(xué)習(xí)產(chǎn)生了影響。

個(gè)體因素可基于在線學(xué)習(xí)平臺(tái)中的行為數(shù)據(jù)來(lái)量化，如平臺(tái)訪問(wèn)次數(shù)和觀看視頻時(shí)長(zhǎng)。通過(guò)對(duì)個(gè)體因素與深層次學(xué)習(xí)效果的相關(guān)分析可知，平臺(tái)訪問(wèn)次數(shù)和觀看視頻時(shí)長(zhǎng)與深層次學(xué)習(xí)效果均具有相關(guān)性，說(shuō)明個(gè)體因素對(duì)深層次學(xué)習(xí)有影響。正如一位學(xué)生在反思中寫道：“無(wú)論是活動(dòng)本身還是課程安排，都讓我更愿意參與學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)更強(qiáng)，同時(shí)也促進(jìn)了小組和個(gè)人深層次學(xué)習(xí)的發(fā)生?！本唧w見表3。

本次課程設(shè)置多次主題討論活動(dòng)和小組協(xié)作活動(dòng)，學(xué)生發(fā)帖和回帖數(shù)量能在一定程度上反映交互情況。學(xué)生回帖和深層次學(xué)習(xí)水平相關(guān)分析的結(jié)果表明，回帖和深層次學(xué)習(xí)水平不存在顯著相關(guān)（r=-0.004<1，p=0.968>0.05）。這一結(jié)果與結(jié)構(gòu)方程模型中交互因素對(duì)深層次學(xué)習(xí)影響的結(jié)論一致。對(duì)在線討論內(nèi)容進(jìn)行的文本分析發(fā)現(xiàn)，雖然有些學(xué)生回帖較多，但多是點(diǎn)贊和簡(jiǎn)單陳述，并沒有對(duì)他人的觀點(diǎn)進(jìn)行分析或提出深入探討的問(wèn)題，因此，深層次學(xué)習(xí)并未發(fā)生。而主動(dòng)補(bǔ)充別人的觀點(diǎn)和對(duì)討論問(wèn)題有深入探討的學(xué)生，實(shí)踐成績(jī)較高，且訪談中對(duì)自己學(xué)習(xí)體驗(yàn)的認(rèn)同感更強(qiáng)。由此可知，如果要通過(guò)交互引發(fā)深入思考和學(xué)習(xí)，不僅要鼓勵(lì)學(xué)習(xí)者多參與活動(dòng)，更要采取策略引導(dǎo)他們通過(guò)活動(dòng)進(jìn)行思考、辨析、商議或演繹。

（三）因素之間相互作用的分析

在線學(xué)習(xí)中開展了基于在線協(xié)作工具石墨文檔的“促進(jìn)深層次學(xué)習(xí)在線活動(dòng)設(shè)計(jì)”活動(dòng)。石墨文檔除提供協(xié)同同步、異步文字輸入和文本編輯的功能，還可在支持協(xié)作的同時(shí)，利用批注、聊天、直接編輯內(nèi)容等方式進(jìn)行討論、分享和評(píng)議。活動(dòng)后的訪談中，38位學(xué)習(xí)者對(duì)協(xié)同寫作過(guò)程中的交互感受進(jìn)行了描述。數(shù)據(jù)顯示：13位學(xué)習(xí)者認(rèn)為石墨文檔既可編輯文檔，又可在討論區(qū)討論，提供了友好的交互環(huán)境，有效提高了組員的交流效率和協(xié)作效果。這與測(cè)量數(shù)據(jù)顯示環(huán)境因素中“在線交互模塊設(shè)計(jì)”對(duì)交互具有正向顯著影響結(jié)果一致。一名學(xué)習(xí)者描述到：“石墨文檔創(chuàng)造了一個(gè)好的交互條件，可以同步操作，進(jìn)行思維碰撞，便于在相互交流中形成更深層次的學(xué)習(xí)?！?位學(xué)習(xí)者提到石墨文檔的交互方式新穎，參與積極性更強(qiáng)，參與交互的個(gè)人感受好。這與環(huán)境因素對(duì)個(gè)體“學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)”和“自我效能感”有影響的結(jié)果相呼應(yīng)。

對(duì)學(xué)習(xí)者觀看視頻時(shí)長(zhǎng)這一個(gè)體因素與討論回帖進(jìn)行皮爾遜相關(guān)分析，顯示觀看視頻時(shí)長(zhǎng)與回帖具有相關(guān)性（r=0.247<1，p=0.021<0.05）。這與結(jié)構(gòu)方程模型中個(gè)體因素對(duì)交互因素有影響的結(jié)論相符合。可見，提高學(xué)習(xí)者參與在線學(xué)習(xí)的自我效能感對(duì)提升交互的數(shù)量有影響。有學(xué)習(xí)者提出“需要提前了解活動(dòng)流程，熟悉平臺(tái)技術(shù)操作”，這些觀點(diǎn)則反映了個(gè)體因素中的“信息技術(shù)能力”和“學(xué)習(xí)習(xí)慣”等對(duì)交互具有影響。

六、結(jié)論及建議

（一）綜合考慮影響因素，優(yōu)化在線學(xué)習(xí)環(huán)境設(shè)計(jì)

以上分析揭示了環(huán)境因素對(duì)在線學(xué)習(xí)中深層次學(xué)習(xí)的影響最為重要和突出。因此，關(guān)注在線學(xué)習(xí)環(huán)境的整體設(shè)計(jì)、營(yíng)造良好的在線學(xué)習(xí)氛圍是促進(jìn)在線學(xué)習(xí)中深層次學(xué)習(xí)首要考慮的關(guān)鍵問(wèn)題。同時(shí)，環(huán)境因素對(duì)學(xué)習(xí)者個(gè)體的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、自我效能感及交互均具有影響。聶勝欣在研究中還發(fā)現(xiàn)，在線學(xué)習(xí)環(huán)境設(shè)計(jì)可以影響學(xué)習(xí)取向，進(jìn)而影響學(xué)生的批判性思維發(fā)展[37]。在線學(xué)習(xí)環(huán)境因素中的平臺(tái)社區(qū)感、內(nèi)容品質(zhì)、學(xué)習(xí)活動(dòng)設(shè)置、及時(shí)指導(dǎo)反饋、平臺(tái)操作用戶體驗(yàn)、交互支持等是影響深層次學(xué)習(xí)的具體因素，這就要求在線課程團(tuán)隊(duì)要關(guān)注以上各方面的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。如在線課程學(xué)習(xí)任務(wù)和活動(dòng)的安排要遵循循序漸進(jìn)的原則，各項(xiàng)任務(wù)之間形成關(guān)聯(lián)，讓學(xué)習(xí)者掌握學(xué)習(xí)主線;優(yōu)化在線學(xué)習(xí)活動(dòng)設(shè)計(jì)，可采用基于設(shè)計(jì)的研究方式不斷改進(jìn)，如俞樹煜等建構(gòu)了能有效促進(jìn)學(xué)習(xí)者批判性思維發(fā)展的學(xué)習(xí)活動(dòng)設(shè)計(jì)模型[38]。 在線學(xué)習(xí)平臺(tái)界面設(shè)計(jì)要促進(jìn)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)自控，如增加學(xué)習(xí)者進(jìn)度條，讓學(xué)習(xí)者每次登錄可以看到自己的完成情況，進(jìn)行自我管理和激勵(lì)。

（二）激勵(lì)學(xué)習(xí)者主動(dòng)、投入地參與在線學(xué)習(xí)

在線學(xué)習(xí)者的自我效能感、信息素養(yǎng)及在線學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)等對(duì)能否產(chǎn)生深層次學(xué)習(xí)有影響。任友群等認(rèn)為，從“學(xué)習(xí)者”角度來(lái)提升在線學(xué)習(xí)效果需要增強(qiáng)在線學(xué)習(xí)信心、解決學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)和學(xué)習(xí)孤獨(dú)感等問(wèn)題[39]。因此，在線教學(xué)也應(yīng)從學(xué)習(xí)者個(gè)體的層面采用策略來(lái)促進(jìn)深層次學(xué)習(xí)。如交互活動(dòng)中制定激勵(lì)機(jī)制，輔導(dǎo)教師在交互過(guò)程中及時(shí)用言語(yǔ)鼓勵(lì)、發(fā)放勛章或增加平時(shí)表現(xiàn)評(píng)分等進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)，增強(qiáng)學(xué)習(xí)意愿，提高成就感。當(dāng)學(xué)習(xí)者主動(dòng)、積極地參與主題討論、協(xié)同寫作、問(wèn)題解決或作品制作等活動(dòng)時(shí)，自然能獲得較好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。個(gè)體因素和環(huán)境因素是影響深層次學(xué)習(xí)的中介變量，正如李彤彤等研究中提出的環(huán)境的給養(yǎng)和學(xué)習(xí)者的效能共同決定著學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為[40]，因此，在線平臺(tái)的設(shè)計(jì)考慮增加促進(jìn)學(xué)生主動(dòng)參與、激發(fā)學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)的互動(dòng)和實(shí)時(shí)答疑等活動(dòng)。

（三）提升交互深度，讓交互真正發(fā)揮作用

測(cè)量數(shù)據(jù)顯示，交互沒有對(duì)深層次學(xué)習(xí)產(chǎn)生影響?？赡軐?dǎo)致這一結(jié)果出現(xiàn)的原因在基于真實(shí)的在線學(xué)習(xí)交互內(nèi)容的分析中得到了初步回應(yīng)。當(dāng)前學(xué)習(xí)者雖然參與了交互活動(dòng)，但通常交互層次較淺，不足以促使他們進(jìn)行深入思考，形成批判性思維或觀點(diǎn)等[41]。例如：論壇中通常以點(diǎn)贊、同意等方式對(duì)他人觀點(diǎn)進(jìn)行回應(yīng)，卻很少進(jìn)行追問(wèn)、辨析或總結(jié)等。學(xué)習(xí)者的交互行為多為分享、簡(jiǎn)單態(tài)度表達(dá)，而協(xié)商、質(zhì)疑較為少見，知識(shí)建構(gòu)未發(fā)生，可見，淺層次的交互沒有促進(jìn)在線學(xué)習(xí)中深層次學(xué)習(xí)的發(fā)生[42]。本研究建立的影響因素理論模型中的交互因素指深入和有效的交互，當(dāng)它在在線學(xué)習(xí)中并未出現(xiàn)時(shí)，也就無(wú)法發(fā)揮影響作用。為提升交互的深度，教師應(yīng)設(shè)計(jì)精細(xì)的教學(xué)內(nèi)容，且能夠結(jié)合學(xué)習(xí)平臺(tái)功能，讓學(xué)生與內(nèi)容進(jìn)行深入交互，如讓學(xué)生對(duì)視頻課程進(jìn)行彈幕交流，對(duì)文本內(nèi)容進(jìn)行注釋和修改等。對(duì)于討論的設(shè)置不再是僅拋出問(wèn)題讓學(xué)生討論，可以采用新的討論形式，如“三級(jí)提問(wèn)”等，問(wèn)題的難度設(shè)置是逐級(jí)增加的，從而引發(fā)學(xué)生逐級(jí)思考和回答[43]。對(duì)在線學(xué)習(xí)行為的評(píng)價(jià)機(jī)制更傾向于質(zhì)而不是量，如以討論發(fā)帖的質(zhì)量而不是數(shù)量為標(biāo)準(zhǔn)，以此來(lái)鼓勵(lì)學(xué)生進(jìn)行深入交互。

本研究對(duì)真實(shí)的在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，明確了在線學(xué)習(xí)中深層次學(xué)習(xí)的影響因素及作用機(jī)制，可為設(shè)計(jì)、實(shí)施和評(píng)價(jià)深層次學(xué)習(xí)提供理論支撐。結(jié)果表明，在線學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)中，既要重點(diǎn)關(guān)注在線學(xué)習(xí)環(huán)境的建構(gòu)，形成交互活動(dòng)豐富深入、在線社區(qū)感強(qiáng)和學(xué)習(xí)支持服務(wù)到位的在線學(xué)習(xí)境脈;還要關(guān)注學(xué)習(xí)者個(gè)體因素的影響，通過(guò)學(xué)習(xí)活動(dòng)、學(xué)習(xí)資源和深入互動(dòng)提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、自我效能感等，從而促進(jìn)深層次學(xué)習(xí)的發(fā)生。

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Research on Influencing Factors of Deep Learning in Online Learning

WANG Xiaojin，? MU Su

（School of Information Technology in Education， South China Normal University， Guangzhou Guangdong 510631）

[Abstract] Deep learning in online learning is the ultimate goal pursued by both teaching and learning. To achieve this goal， it is necessary to analyze the factors affecting deep learning and explore its internal mechanism. This study sorts out the influencing factors from three dimensions of individual， interaction and environment and proposes a theoretical model and corresponding hypotheses. Measurement tools based on those hypotheses are designed， and 470 learners are tested and analyzed. At the same time， combined with the complete data of the 5-week online learning of 88 learners， the measured results are re-verified and analyzed deeply. The study finds that （1） in online learning， environmental factors have the greatest impact on deep learning， while individual factors have little impact. Simple interaction has no direct impact on deep learning. （2） environmental factors have a greater impact on interaction factors than individual factors. Environmental factors have a positive impact on individual factors， and can also affect interaction through individual factors as an intermediary variable. The above conclusions can provide a basis for promoting the implementation of deep learning strategies and teaching practice in online teaching and hybrid learning.

[Keywords] Online Learning; Deep Learning; Individual Factors; Interactive Factors; Environmental Factors; Mechanism