學習行為對學習成績的影響：基于線上線下教學模式的比較

康廷虎　牛靜茹

摘? ?要：文章基于線上線下課程教學中的信息管理，以到課率、觀看總頁數(shù)、彈幕總次數(shù)、閱讀公告數(shù)為學習行為指標，使用T檢驗、相關(guān)及回歸分析的方法，考察不同教學模式下大學生的學習行為及其對學習成績的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：①不同教學模式下，大學生學習行為如閱讀公告數(shù)、觀看總頁數(shù)存在顯著差異。②回歸分析表明，線上教學模式下，閱讀公告數(shù)對學生的學習成績具有顯著預測作用;而線下教學模式下，彈幕總次數(shù)對學習成績具有顯著預測作用。這表明，不同教學模式下大學生學習成績存在顯著差異，且這種差異與大學生在不同教學模式下的學習行為有關(guān)。

關(guān)鍵詞：教學模式;學習行為;學習成績;信息管理

中圖分類號：G434? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ?文章編號：1673-8454（2022）09-0070-06

一、引言

2015年，教育部在《關(guān)于加強高等學校在線開放課程建設(shè)應用與管理的意見》中明確提出“促進在線開放課程廣泛應用”“在保證教學質(zhì)量的前提下，鼓勵高校開展在線學習”。[1]近些年，隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”和現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展，在線教育平臺得到快速發(fā)展，如中國慕課、空中課堂、雨課堂百花齊放，教學模式得到不斷改革，這為線上教學模式的發(fā)展提供技術(shù)支持;[2][3]2020年，在新冠肺炎疫情影響下，教育部提出“停課不停教、停課不停學”的教學建議，線上教育和云端教學得到史無前例的應用和推廣。[4][5]教育部發(fā)布的《關(guān)于一流本科課程建設(shè)的實施意見》明確提出要“大力推進現(xiàn)代信息技術(shù)與教學深度融合”，同時，在實施一流本科課程“雙萬計劃”中提出“從2019年到2021年，要完成4000門左右國家級線上一流課程（國家精品在線開放課程）、4000門左右國家級線下一流課程、6000門左右國家級線上線下混合式一流課程等認定工作”。[6]在此推動下，充分利用線上學習平臺的優(yōu)質(zhì)教學資源并創(chuàng)新教學模式，已成為高等教育推進教學改革的重要舉措。

研究學習行為是預測大學生學習態(tài)度和學習成績的重要方式。[7]有學者認為“學習者的學習行為始終是研究者發(fā)現(xiàn)問題、尋找問題解決途徑的關(guān)注對象”;[8]有學者在研究中指出：“學習行為分析是學習分析的重要組成部分?！盵9]隨著線上學習的迅速發(fā)展，更多學者通過研究大學生線上學習時的登錄時間、登錄次數(shù)[7]、總時長[10]，文檔閱讀時間及次數(shù)、討論時長及次數(shù)[11]，發(fā)帖、回帖、閱帖次數(shù)，作業(yè)次數(shù)、分數(shù)、時長，測試分數(shù)[12]等指標來研究大學生線上學習行為對學習成績的影響。有學者發(fā)現(xiàn)“線上學習的接受度和準備度影響大學生最終學習成績”;[13]有學者通過研究發(fā)現(xiàn)“大學生因?qū)W習工具的使用存在障礙，使其不能很好地適應線上學習方式，進而影響最終的學習成績”;[4]有學者在研究中以“學生線上學習時間段及訪問量”“學生線上觀看視頻反芻比（反芻比是學生觀看視頻時長在視頻總時長中所占的百分比）”“學生線上任務點完成率”“學生線上參與討論數(shù)”為學習行為指標，分析學習行為對學習成績的影響。[8]研究結(jié)果表明，訪問量、觀看視頻反芻比、任務點完成率、參與討論數(shù)均對學習成績有顯著影響;另有學者則認為：“混合式教學模式下，學習態(tài)度（出勤次數(shù)和登錄次數(shù)）、學習方式（瀏覽資源和查看材料）、學習效果（回帖量和論文成績）、交流協(xié)作（互動），及其間的相互作用是影響大學生學習成績的主要因素?！盵7]

由于線上教育興起的時間較晚、發(fā)展的時間較短，目前，大部分研究主要探討的是線上教學模式下學習行為對學習成績的影響，而線上線下兩種教學模式下學生學習行為是否存在差異方面的研究較少。因此，本研究將主要探討線上線下兩種教學模式下大學生學習行為是否存在差異及其對學習成績的影響;研究假設(shè)不同教學模式下，學生的學習行為是存在顯著差異的，且學習行為對學習成績具有正向預測作用，這對今后的教學改革和教學管理有重要的借鑒意義。

二、研究方法

（一）被試

為了考察線上教學和線下教學過程中，信息管理平臺的應用及其對學生學習成績的影響，研究結(jié)合教學實踐，于2019年8月至2020年7月，以公共選修類通識教育課程為載體，選擇149名不同年級的大學本科生（一年級96人，占64%;二年級41人，占28%;三年級10人，占7%;四年級2人，占1%）參加教學實驗。其中線下教學班級人數(shù)為41人，4人未參加期末考試，有效數(shù)據(jù)為37人;線上教學班級人數(shù)為118人，6人未參加期末考試，有效數(shù)據(jù)為112人。

（二）信息平臺的應用

隨著“互聯(lián)網(wǎng)+教育”的迅速發(fā)展，在線教育平臺廣泛應用于線上教學。主要的線上教育平臺有智慧樹、中國大學MOOC、學堂在線、雨課堂、課堂派等信息教學服務與管理平臺。本研究應用的雨課堂（長江雨課堂）信息管理平臺，是由清華大學和學堂在線共同推出的新型智慧教學平臺，具有考勤、課堂彈幕、習題推送、學生分組等多種課堂管理功能。在本研究中，主要使用幻燈片查看、到課率、彈幕、公告閱讀數(shù)等指標，這些指標可以反映學生課前預習、課堂互動等情況。

（三）學習成績的收集

在本研究中，對學生學習成績的考察，主要以學生的綜合成績?yōu)橐罁?jù)。綜合成績包括過程性評價和學習成績兩部分。其中，過程性評價是以雨課堂信息管理平臺中記錄的學習行為數(shù)據(jù)為分析指標;學習成績是以卷面考試成績?yōu)榉治鲋笜?，主要考察學生對課程基本知識的理解和應用。針對兩個班級的試卷信效度分析表明，試卷具有同質(zhì)性，可以用于同一門課程的教學評價，學生的成績可以較好地反映學生對課程知識的學習和掌握。

（四）教學的組織和實施

為了避免對正常教學的干擾，在本研究中結(jié)合課堂教學實踐，針對修讀課程學生，完成18周的課堂教學任務。結(jié)合實際教學內(nèi)容的安排，線下課程教學、線上直播課程教學采用相同的教學材料，保證基本知識內(nèi)容、基本教學方法的有效性和一致性，并利用雨課堂信息管理平臺采集課堂實際教學管理的數(shù)據(jù)。

（五）數(shù)據(jù)的整理和分析

利用雨課堂后臺管理功能，導出課堂教學的相關(guān)數(shù)據(jù)，將其與學生學習成績整合。數(shù)據(jù)分析應用SPSS23.0統(tǒng)計分析軟件，主要采用描述統(tǒng)計、獨立樣本t檢驗、相關(guān)分析、回歸分析等統(tǒng)計分析方法。在數(shù)據(jù)整理中，為了保證不同類型數(shù)據(jù)的可比性，對部分數(shù)據(jù)做Z分數(shù)的轉(zhuǎn)換，其中，學習成績以原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的Z分數(shù)作為分析指標;到課率為學生實際簽到次數(shù)與總簽到次數(shù)之比，為方便數(shù)據(jù)分析將所收集的數(shù)據(jù)進行處理，即轉(zhuǎn)換成整數(shù)進行分析;觀看總頁數(shù)、彈幕總次數(shù)、閱讀公告數(shù)均以所收集的原始數(shù)據(jù)為分析指標，未進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。

三、研究結(jié)果

本研究以學習行為（觀看總頁數(shù)、到課率、彈幕總次數(shù)、閱讀公告數(shù)）為研究指標，對接受不同教學模式下的149名本科生的學習成績進行統(tǒng)計與分析。

（一）不同教學模式下大學生學習行為與學習成績統(tǒng)計分析

表1呈現(xiàn)的是在不同的教學模式下，學習行為與學習成績間的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果。獨立樣本t檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)，不同的教學模式在觀看總頁數(shù)上的差異顯著（t=-2.177，df=147，p<0.05）;不同的教學模式在到課率上的差異不顯著（t=0.708， df=45.49，p>0.05）;不同的教學模式在彈幕總次數(shù)上的差異不顯著（t=0.966，df=147，p>0.05）;不同的教學模式在閱讀公告數(shù)上的差異顯著（t=10.212，df=147，p<0.05）;不同的教學模式在總成績（Z分數(shù)）上的差異顯著（t=-9.066，df=147，p< 0.05），且線下分數(shù)顯著高于線上。

（二）學習行為與學習成績間的回歸分析

1.線上教學模式中學習行為與學習成績間的回歸分析

表2呈現(xiàn)的相關(guān)分析結(jié)果表明，觀看總頁數(shù)和學習成績間存在顯著性相關(guān)（p<0.05）;到課率和閱讀公告數(shù)間存在顯著性相關(guān)（p<0.05）;到課率、彈幕總次數(shù)、閱讀公告數(shù)、學習成績間不存在顯著性相關(guān)（p>0.05）。進一步回歸分析發(fā)現(xiàn)，閱讀公告數(shù)對總成績具有顯著預測作用，而觀看總頁數(shù)、到課率、彈幕總次數(shù)對總成績的預測作用不顯著。

標準化回歸方程為：總成績=0.101×觀看總頁數(shù)+0.173×到課率+0.025×彈幕總次數(shù)+0.198×閱讀公告數(shù)，決定系數(shù)R2=0.104。

2.線下教學模式中學習行為與學習成績間的回歸分析

通過對線下教學模式中觀看總頁數(shù)、到課率、彈幕總次數(shù)、閱讀公告數(shù)分別與總成績的回歸分析發(fā)現(xiàn)，彈幕總次數(shù)對總成績具有顯著預測作用，而到課率、觀看總頁數(shù)、閱讀公告數(shù)對總成績沒有顯著的預測作用。學習行為與學習成績的回歸分析結(jié)果如表3所示。

標準化回歸方程為：總成績=0.232×觀看總頁數(shù)+0.484×到課率-0.398×彈幕總次數(shù)+0.177×閱讀公告數(shù)，決定系數(shù)R2= 0.383。

四、討論與建議

研究結(jié)果表明，學生的學習行為對學習成績具有顯著的預測作用，這與許金蘭、徐崗的研究結(jié)果一致。[14]相關(guān)分析結(jié)果表明，觀看總頁數(shù)和學習成績間存在顯著性相關(guān)，到課率、彈幕總次數(shù)、閱讀公告數(shù)均與學習成績間不存在相關(guān);回歸分析結(jié)果表明，基于線上教學條件，閱讀公告數(shù)對學習成績具有顯著的預測作用;基于線下教學條件，彈幕總次數(shù)對學習成績具有顯著的預測作用。

獨立樣本t檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)，不同教學模式下學生的彈幕總次數(shù)并不存在顯著性差異，這可能是教學過程中彈幕總次數(shù)并不能充分反映師生間的互動、學生的參與性不高導致的。[15][16]不同的教學模式在觀看總頁數(shù)上的差異顯著，這可能是因為觀看總頁數(shù)是學生獲取學習資源的重要方式，特別是線下教學模式中，教師多以講解課件或PPT為主要教學活動;且相比線下教學，線上教學缺少教師面對面的監(jiān)督，學生自主學習的動機減弱，導致線上的觀看總頁數(shù)明顯低于線下。此外，不同教學模式下學生到課率上的差異顯著，這可能與簽到方式的影響有關(guān);線上教學模式中，學生只需打開電腦或手機就可以進行簽到，操作簡單便捷;相反，線下課堂教學中，學生的考勤往往存在面對面的反饋和交流。大學生在不同教學模式下閱讀公告數(shù)也存在顯著性差異，這可能是因為閱讀公告數(shù)是學生了解教師教學計劃、進行課前準備的重要信息來源。[7]因此，學生在學習中如果試圖獲得更好的學習成績，需及時關(guān)注并查看教師發(fā)布的相關(guān)信息。而且，線上教學模式下，需要學生及時、主動地查看公告數(shù)以獲取學習資源和教學信息;而線下教學中，多數(shù)情況下授課教師課堂上會隨時發(fā)布相關(guān)教學內(nèi)容，因而學生主動閱讀課堂公告的次數(shù)減少。

對不同教學模式下學生總成績的分析發(fā)現(xiàn)，學生線下成績顯著高于線上;這表明，盡管很多學生已經(jīng)接受線上教學模式，但是相比線下課堂教學，線上學習因為缺乏有效的監(jiān)督和管理，以及師生之間的有效互動，可能會降低學生的學習主動性和學習效果，[11]有學者認為：“線上教學模式中對學生的監(jiān)督和反饋力度大大降低，影響學生最終的學習成績?！盵17]這表明，不同教學模式下學生的學習成績是存在顯著差異的，這可能與大學生的學習行為有關(guān)。在對兩種不同教學模式下學習行為與學習成績之間關(guān)系的分析中發(fā)現(xiàn)，線上教學模式下，閱讀公告數(shù)對總成績具有顯著預測作用，而到課率、彈幕總次數(shù)、觀看總頁數(shù)對總成績的預測作用不顯著。這表明，線上教學中學生可通過閱讀課程公告提前查閱和預習課程內(nèi)容及重難點，一定程度上反映學生學習的積極性和主動性;同時，發(fā)布課堂公告充分體現(xiàn)教師在教學過程中的管理和引導作用;不同的是，線上學習模式下，到課率的高低并不能準確地反映學生的學習行為是否有效，也可能存在掛機狀態(tài)的無效學習情況;[13]彈幕總次數(shù)對學習成績無顯著影響，可能與師生互動的效果和質(zhì)量有關(guān)，線上教學模式下教師不能和學生進行面對面的有效溝通，這可能會導致互動質(zhì)量低;[11]觀看總頁數(shù)對學習成績無顯著影響，可能是因缺少教師面對面的監(jiān)督和約束，使學生觀看課件的自主性降低所致，也可能是受教學內(nèi)容簡單、新穎性低、課程資源不夠豐富等影響而使學生的學習興趣降低所致。[3]

線下教學模式中，彈幕總次數(shù)對總成績具有顯著預測作用，而到課率、觀看總頁數(shù)、閱讀公告數(shù)均對總成績沒有顯著性預測作用。其中，彈幕總次數(shù)有顯著負向預測作用，可能是因為線下教學過程中，大學生主動參與課堂互動的次數(shù)較低，而彈幕次數(shù)反映學生的被動參與情況，即線下課堂教學中，學生對發(fā)表自己的觀點和想法缺乏一定的主動性，而且，受教學時間限制，師生間有效、深度互動次數(shù)減少。[18]觀看總頁數(shù)和閱讀公告數(shù)對學習成績無顯著預測作用的原因，可能是在傳統(tǒng)的線下教學中，對大多數(shù)學生而言，在教學相關(guān)信息的獲得、幻燈片內(nèi)容的理解等方面主要依賴于課堂教師的教授和要求所致，因此，學生不必主動閱讀信息平臺發(fā)布的閱讀公告以及教學幻燈片。對線下課堂教學中學生到課率的分析發(fā)現(xiàn)，學生的到課率均在90%以上，不同學生之間不存在顯著性差別，對于線下課堂教學而言，到課率并不能作為預測學習成績的有效指標。

本研究也發(fā)現(xiàn)，針對不同的教學模式，評價學生學習行為及其與學習成績的關(guān)系，需要探索更敏感的評價指標。同時，針對彈幕次數(shù)的負向預測作用，教師在教學過程中應充分體現(xiàn)以學生發(fā)展為中心的教學理念，采取項目驅(qū)動、問題導向等教學方法，以提高教學過程中學生參與課堂的積極性和主動性。[19]教師也需要積極引導、啟發(fā)學生，培養(yǎng)學生善于思考、敢于批判的精神，以提高課堂教學中師生互動的質(zhì)量，[20][21]讓學生在課堂上能充分表達自己的觀點和想法，構(gòu)建新型師生關(guān)系即民主型師生關(guān)系。[22]課程設(shè)計方面，給學生提供的平臺資料應體現(xiàn)新穎性、啟發(fā)性，而不能簡單地將線下教學資料重復發(fā)布在信息管理平臺，從而降低學生的學習興趣和學習的積極性。[23][24]此外，為了更好地考察不同教學模式下學生的學習成績，也需要對學生考試題型進行詳細分類，以提高教學效果評價的有效性。

參考文獻：

[1]教育部關(guān)于加強高等學校在線開放課程建設(shè)應用與管理的意見[EB/OL].（2015-04-28）[2021-08-10].http//：www.gov.cn/xinwen/2015-04/28/content_2854088.htm？from=androidqq.

[2]高芳征.基于“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下的慕課和“雨課堂”的高校教學課堂模式研究[J].安陽師范學院學報，2018（5）：126-128.

[3]熊天誠，趙悅，徐蕾，等.在線教育平臺發(fā)展研究[J].合作經(jīng)濟與科技，2021（11）：61-65.

[4]徐蘇麗，張艷珍，汪家龍，等.“互聯(lián)網(wǎng)+課堂”背景下學生線上自主學習行為和心理特征研究[J].吉林工程技術(shù)師范學院學報，2021，37（1）：33-35.

[5]ANEESH C， PRASHANT L， KRISHNEEL C. Remote learning and online teaching in Fiji during COVID-19： the challenges and opportunities[J]. International Journal of Surgery， 2021：106019.

[6]教育部關(guān)于一流本科課程建設(shè)的實施意見[EB/OL].（2019-10-30）[2021-08-10].http//：www.moe.gov.cn/srcsite/A08/s7056/201910/t20191031_406269.html？tdsourcetag=s_pcqq_ aiomsg.

[7]許煒，劉文同，詹曉慶，等.基于大學課堂學習行為的成績預測方法研究[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2021，31（6）：104-111.

[8]李華，魏一通.混合式教學中學生學習行為評估體系構(gòu)建與應用研究[J].理論與爭鳴，2020，405（10）：58-66.

[9]胡宇弘，閆艾萍，王彤.教育數(shù)據(jù)背景下學生線上學習行為研究[J].安徽體育科技，2020，41（4）：66-71.

[10]成振波，柯善軍，秦燕.SPOC模式下“計算機輔助工業(yè)設(shè)計”課程的學習行為分析[J].西南師范大學學報（自然科學版），2019，44（9）：149-155.

[11]AMRIEH E A， HAMTINI T， ALJARAH I. Mining educational data to predict students academic performance using ensemble methods[J]. International Journal of Database Theory and Application， 2016（8）：119-136.

[12]高慧.基于在線學習行為數(shù)據(jù)進行成績預測的分析探索[J].南京廣播電視大學學報，2021，102（1）：53-57.

[13]張荔，倪夢佳，曾莎莎，等.大學生線上學習接受度和準備度調(diào)查研究[J].外語與翻譯，2020，106（3）：72-81.

[14]許金蘭，徐崗.基于線上數(shù)據(jù)對學習行為的分析與探索[J].教育教學論壇，2018（26）：151-153.

[15]宋莉，施培蓓.以學生為中心的疫情線上教學行為分析與策略研究[J].西安文理學院學報（自然科學版），2021，24（2）：120-124，128.

[16]鄧天平，張林.基于慕課堂數(shù)據(jù)的學生學習行為分析[J].電氣電子教學學報，2021，43（2）：78-82.

[17]羊英.線上教學模式下學生學習行為及影響因素[J].上海第二工業(yè)大學學報，2020，37（4）：332-340.

[18]馬朝東.基于學習者線上學習行為的遠程教學模式設(shè)計與研究[J].成人教育，2013，322（11）：24-27.

[19]王沛，康廷虎.建構(gòu)主義學習理論述評[J].教師教育研究，2004，16（5）：17-21.

[20]PEIGANG LIU， YU TING ZHANG， JUNJIE ZHAO. Research on the deep interaction of online teaching and Its value embodiment[J]. Open Access Library Journal， 2021（8）：1-11.

[21]焦會銀.論教學中學生主體意識的覺醒——基于弗萊雷本體論視角[J].當代教育科學，2021（6）：20-26.

[22]荊永君，李昕，姜雪.在線學習行為意向影響因素分析及后疫情時代的教育啟示[J].中國電化教育，2021，413（6）：31-38.

[23]李曉麗.布魯納學習理論及其對教學工作的啟示[J].教育探索，2015，293（11）：5-8.

[24]鞏國忠，王超.基于線上學習教學課程資源庫建設(shè)的思考[J].新課程導學，2021（4）：13.

作者簡介：

康廷虎，教授，博士，主要研究方向為職業(yè)心理、場景認知、教育心理等，郵箱： kangyan313@126.com;

牛靜茹，碩士研究生，通訊作者，主要研究方向為應用心理學，郵箱：15117240128@163.com。

Effect of Learning Behavior on Academic Achievement：

A Comparison of Online and Offline Teaching Models

Tinghu KANG， Jingru NIU

（School of psychology， North west Normal University， Lanzhou Gansu 700070）

Abstract： Through T test， correlation and regression analysis， this study explores the college students learning behavior and its influence on their academic achievement under the information technology of different teaching modes. There are four indicators for learning behavior： the attendance rate， the total number of pages watched， the total number of bullet， and the number of reading announcements. According to the results， firstly， there are significant differences in students learning behaviors in different teaching modes， such as the number of announcements reading and the total number of pages watched. Secondly， there are also magnificent differences in the number of reading announcements and academic achievement with online teaching mode according to regression analysis. However， in offline teaching mode， the total number of bullets plays a critical role in predicting students academic performance. These show that college students differentiate to a great extent in their academic performance under different teaching modes， which is related to the college students learning behavior.

Keywords： Teaching mode; Learning behavior; Learning performance; Information management

編輯：王天鵬? ?校對：王曉明