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    疫情背景下大學生線上學習效果的影響因子分析

    2022-08-31 15:23:14巢文錢曉濤
    電腦知識與技術(shù) 2022年19期
    關(guān)鍵詞:線上學習問卷調(diào)查因子分析

    巢文 錢曉濤

    摘要:疫情背景下,線上教學成為各個高校落實“停課不停學”的主要途徑。文章通過發(fā)放問卷的形式,運用因子分析法對問卷數(shù)據(jù)進行處理,歸納出大學生線上學習效果的四類影響因子,分別是學生投入度、考核與互動、平臺體驗和教師投入度,并針對上述因素提出了有關(guān)提升大學生線上學習效果的建議。

    關(guān)鍵詞:因子分析;線上學習;問卷調(diào)查

    中圖分類號:G642? ? ? ? 文獻標識碼:A

    文章編號:1009-3044(2022)19-0017-03

    1 引言

    面對突如其來的疫情,線上教學已成為各個學校落實“停課不停學”的主要方式。探究大學生線上學習效果的影響因素,不僅能了解大學生線上學習情況,還能為高校教師調(diào)整教學行為提供可行的思路,具有重要的現(xiàn)實意義。目前,關(guān)于大學生學習效果影響因素的文獻主要集中在線下學習方面,如李強和盧堯選[1]從社會學的綜合性視角出發(fā),提出了影響學習成績和學習能力的四個維度。文靜[2]通過調(diào)查問卷分析得出,全面提升大學生學習滿意度可以歸結(jié)為結(jié)構(gòu)式路徑和過程式路徑兩方面。但需要注意的是,線上教學會出現(xiàn)學生注意力容易分散,學習容易受網(wǎng)絡(luò)及學習環(huán)境的影響、在線交流不深入等問題[3]。因此線上教學不能全盤照搬線下教學的模式。現(xiàn)有線上學習效果的研究主要側(cè)重于理論方面的探討[4-5],缺少實證分析。為了更全面地了解大學生線上學習效果的主要影響因素,本文采用因子分析法萃取具有共性的因子作為公因子,建立線上學習影響因子的評價體系。

    2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

    2.1樣本選擇與變量設(shè)定

    針對福州地區(qū)的五所高校的經(jīng)濟管理類學生進行抽樣調(diào)查,總共發(fā)放問卷95份,收回有效問卷90份,問卷有效率為94.7%。根據(jù)研究的目的,問卷設(shè)計分為兩部分,第一部分是對被調(diào)查者的基本情況進行了解。第二部分是基于研究大學生線上學習效果的影響因素所設(shè)計的測度指標,共有10個測量題項(見表1)。采用李克特五級計分衡量法和陳述句形式,根據(jù)大學生對測量指標的認同度分為“非常不認同”“比較不認同”“一般”“比較認同”“非常認同”,以數(shù)字“1”“2”“3”“4”“5”進行代替,題量得分越高代表該學生認為該因素越重要。

    2.2 研究方法

    因子分析法是一項用來找出多元變量的本質(zhì)結(jié)構(gòu),并進行降維處理的技術(shù),因而能夠?qū)⒕哂绣e綜復雜關(guān)系的變量綜合為少數(shù)幾個核心因子,使關(guān)鍵因子清晰地顯示在觀察者面前。因子分析的一般步驟如下:(1)將原始數(shù)據(jù)進行初步標準化處理;(2)采用KMO檢驗和巴特利特(Bartlett)球形檢驗,判斷數(shù)據(jù)是否適合做因子分析;(3)計算因子的特征值和方差累積貢獻率,并按一定標準確定提取因子個數(shù);(4)考察因子的可解釋性,必要時進行旋轉(zhuǎn),得到最佳解釋方式;(5)如有必要,計算各個因子得分和綜合得分進行排序分析。

    3 線上學習效果的因子分析

    3.1因子分析

    為保證數(shù)據(jù)的可靠性和有效性,本研究采用SPSS23.0軟件,對數(shù)據(jù)進行KMO和Bartlett球形檢驗,以判斷是否適合做因子分析。一般KMO的值越接近1,越適合做因子分析。由表2可知,KMO值為0.712,Bartlett檢驗統(tǒng)計量的觀測值為201.078,顯著性為0.000,小于0.05,說明數(shù)據(jù)適合做因子分析。

    運用主成分方法進行因子的提取、特征值、貢獻率及累積貢獻率的計算。如表3所示,提取特征值大于1的四個公因子,累積貢獻率達到69.088%,說明這四個公因子足夠表達原始數(shù)據(jù)所蘊含的信息。把提取的四個公因子分別用F1、F2 、F3和F4表示。同時,通過碎石圖(圖1)確認因子個數(shù)。圖中曲線從第5個因子開始變得逐漸平緩,因此取4個因子較為適合。

    根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣,獲得主成分因子的相關(guān)指標。如表4所示,可以看出因子F1對X1、X2、X3 、X4、X5有較大載荷,反映了學生積極參與線上討論、及時完成作業(yè)和自主進行課前預習和課后復習的情況,可以命名為學生投入度因子;因子F2對X7和X8有較大載荷,主要反映了教師線上提問、教師考核學生等情況,可將其命名為考核與互動因子;因子F3對X9和X10有較大載荷,代表了線上教學平臺的使用情況,可以稱為平臺體驗因子;因子F4對X6有較大載荷,代表教師為了集中學生注意力,進行視頻和案例的穿插講解,可命名為教師投入度因子。

    根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣(表5),得出四個公因子的計算模型,再由此可以計算出學生在線學習效果的綜合得分(記為F),綜合得分是根據(jù)各個因子的貢獻率進行加權(quán)求和,即為:

    [F=27.07569.088F1+16.87669.088F2+13.61269.088F3+11.53469.088F4]

    根據(jù)以上公式可以計算對各個學生的綜合得分情況。由于統(tǒng)計數(shù)據(jù)較多,無法逐一羅列,因此在表6中僅列出排名前10名的學生得分情況。

    3.2 結(jié)果分析

    由表6因子得分、綜合得分以及排名可以看出:

    從得分和排名可以發(fā)現(xiàn),綜合得分排在第1名的學生,在學生投入度、平臺體驗兩個因子方面得分都比較靠前,但教師投入度方面排在第9位。學生投入度因子F1方面,學號為77的男生得分最高,分值接近2,而學號為40的男生得分最低,分值接近-0.5,線上投入度較少。該因子下的排名與綜合得分下的排名一致,說明學生自身的投入度是影響線上學習效果的最重要因子??己伺c互動因子F2方面,最高得分為正數(shù),接近2,得分最低的依然是負數(shù)。與因子F1相較,互動與考核因子的分值超過1的有8個學生,說明教師經(jīng)常性地基于學習任務(wù)的線上小測和互動有助于提高學生的注意力。平臺體驗因子F3方面,得分最高的超過2,最低的接近-0.1。該因子下,排在前兩名的都是男生,說明男生在平臺的應(yīng)用能力方面要優(yōu)于女生。相較于其他因子,教師投入度因子F4的得分總體偏低,最高得分只有1.18,說明教師在線上的投入程度略顯不足。

    4 結(jié)論與對策建議

    本文采用因子分析法探究了影響大學生線上學習效果的關(guān)鍵因素,通過主成分提取因子法將影響線上學習效果的因素分為四個類別,分別是學生投入度因子、考核與互動因子、平臺體驗因子和教師投入度因子。針對以上研究結(jié)論,提出相應(yīng)的對策建議:

    (1)提高學生自主學習意識。與傳統(tǒng)的線下教學不同,線上教學中學生的行為和學習進度不受教師控制,很容易受外界影響,因此其自我管理能力顯得尤為重要。鑒于此,高??梢蚤_展思想教育講座,一方面改善大學生線上學習的態(tài)度,提高線上學習主動性和參與性。如課前提前預習,課上主動提問,課后勤于復習。另一方面,激勵具有自律能力的學生保持此水平繼續(xù)學習。

    (2)探索多元化的考核與互動方式。教師在教學中除了采用課堂提問、隨堂測試等方式外,還可以采用互動式、探討式的教學方式調(diào)動學生學習的積極性。比如采用小組討論的方式,提高學生投入的積極性。

    (3)加強在線平臺的維護和管理。面對眾多的線上教學平臺,很多老師由于對平臺功能了解不足,操作不熟練,導致浪費大量時間和精力在軟件的調(diào)試上,降低了教學時間的有效性。因此,高校在開課前要組織教師對平臺進行培訓,從而能盡快熟悉在線平臺的各類操作。最后,高校的管理部門要做好后勤保障工作,比如為網(wǎng)絡(luò)學習有困難的學生提供解決方案,為需要錄播的教師提供錄播場地和輔助設(shè)備。

    (4)創(chuàng)新教學方式。要喚醒學生的自主學習性,興趣是重要的內(nèi)在驅(qū)動力。線上教學由于教師無法跟學生面對面,很難捕捉到學生的情緒,如果還沿用線下填鴨式的教學方法,必然很難調(diào)動學生的學習積極性。因此,特殊時期教師要靈活選擇講授方法,創(chuàng)新教學方式。比如準備更多鮮活的案例穿插在課程當中調(diào)動學生求知欲,還可以讓學生分享視頻音頻等方法促進學生參與。

    參考文獻:

    [1] 李強,盧堯選.學生學習成績和學習能力影響因素之研究——四個維度的分析框架初探[J].西北師大學報(社會科學版),2019,56(3):5-14.

    [2] 文靜.大學生學習滿意度的提升路徑及優(yōu)化方略[J].國家教育行政學院學報,2019(8):58-65.

    [3] 沈宏興,郝大魁,江婧婧.“停課不停學”時期在線教學實踐與疫后在線教學改革的思考——以上海交通大學為例[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2020,30(5):11-18.

    [4] 吳青,羅儒國.基于在線學習行為的學習成績預測及教學反思[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2017,27(6):18-24.

    [5] 余勝泉,王慧敏.如何在疫情等極端環(huán)境下更好地組織在線學習[J].中國電化教育,2020(5):6-14,33.

    收稿日期:2021-09-22

    基金項目:國家自然科學基金項目(11871152);福建省自然科學基金項目(2021J01330);福建工程學院本科教改項目(jg2021023)。

    作者簡介:巢文(1988—),女,博士,講師,研究方向:風險管理與資產(chǎn)定價;錢曉濤(1984—),男,博士,副教授,研究方向:隨機過程與非線性分析。

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