大規(guī)模線上教學對高校學生社會情感體驗的影響

謝紅雨，肖 荷

（內江師范學院 a.教育科學學院；b.外國語學院，四川 內江 641000）

一、線上教學及相關理論

21世紀以來，高等教育已經在全世界開展了數(shù)字化在線學習。在線教育數(shù)字化非常重要，不僅涉及技術設備，而且要提供適當?shù)膶W習氛圍空間［1］。即使數(shù)字化線上教學不會降低學生的滿意度，但課堂教學似乎更受學生的青睞。研究表明，與課堂教學相比，參加在線課程的學生對較高水平的技術所表現(xiàn)出的陌生、不知所措和無助是存在的［2］，且由此造成的有限的社會交流可能會助長這種負面情緒。技術可以是一種工具，但它不能取代課堂教學。由于社會發(fā)展變化引起的特殊情況對高等教育系統(tǒng)和教師來說，特別是對學生本身來說都是一種壓力測試［3］。為了解學生如何應對這種情況，首先需要調查學生的先決條件，即在處理完全線上教學和學習時的準備情況，因此，調查學生在線上教學背景下的社會情感體驗勢在必行。

二、研究目標和問題

研究調查了在疫情防控背景下，高等教育學生對在線遠程學習的準備程度。研究的重點是把學生的技術設備、以前的技術學習經驗，以及對在線遠程學習技能的自我評估，作為其準備接受線上學習的指標。此外，還分析了學生對疫情防控下在線學習的社會情感體驗。具體研究問題如下：（1）高校學生對線上學習的準備是否充分(含技術設備、經驗和技能方面）；（2）與課堂教學相比，線上學習有關的學生社會情感體驗是什么；（3）學生的社會情感體驗是否取決于他們對線上學習的準備程度。

三、研究方法

（一）研究設計

針對2020年春季學期高校學生線上教學開展調查，對西南地區(qū)4所有代表性的高校在讀學生發(fā)放線上問卷，測量時間約為20分鐘，測量內容為學生對學習設備的看法、學生的在線學習體驗及情感和社會經驗，測量工具為問卷星。參與者的隱私受到保護，所有數(shù)據均匿名化。

首先，討論年齡、性別和經濟相關問題。要求學生提供關于線上學習時期所屬年級、學習課程和學位、家庭成員情況等信息，說明其是否具備在線學習設備（臺式電腦、筆記本電腦、平板電腦、手機等）。另外，研究評估了他們在大學應用的9種不同的電子學習工具（講稿、錄音、講座、數(shù)字媒體、在線學習模塊、在線交流、其他在線學習機會、電子測試、在線自我測試）的經驗。

為了評估學生的在線學習技能，研究應用了兩個線上學習準備等級量表。這兩個量表最能代表臨時改變在線數(shù)字學習所需的技能，且顯示內部結果是一致的（數(shù)字工具應用4項：α=0.77，例如，“我可以在計算機或其他移動設備中管理軟件或應用程序”。信息共享行為4項：α=0.85，例如，“我可以使用實時通信工具，如視頻會議工具等與同學互動”）。

為了評估學生在線上學習時的社會情感學習經驗，研究使用了李克特量表。首先，通過問卷星評估了學生的擔憂（例如，“我擔心我可能無法實現(xiàn)我的目標”）、緊張（例如，“我感到緊張”）、喜悅（例如，“我覺得我在做我真正喜歡的事情”）和超負荷（例如，“我有太多的事情要做”）情緒，每個項目都有5個子項目（Cronbach’s α=0.82～0.89）；情緒孤獨有6個項目（例如，“我想念別人陪伴的樂趣”，α=0.68）；社交孤獨有5個項目（例如，“有很多人我可以完全信任”，α=0.88）；工作生活平衡有5個項目（例如，“我發(fā)現(xiàn)很難調和我的學習和我的個人生活”，α=0.88）。

（二）研究樣本

調查對象均為西南地區(qū)4所有代表性高校的在校學生，共1680名，平均年齡為23.3歲，其中，女性占53.1%，男性占46.9%。4所高校不同專業(yè)（人文、社會科學：n=420，科學學院：n=221，商業(yè)、經濟和法律學院，n=315，工程學院：n=444，醫(yī)學院：n=280）、不同學歷（學士：n=1074，碩士：n=456，博士：n=36，其他：n=114）的學生都自愿參加了在線調查。

（三）數(shù)據分析

為了檢驗研究問題，使用SPSS進行描述性和相關分析及方差分析。此外，利用關于學生數(shù)字學習先決條件的k均值聚類分析對學生進行分組。最后，通過多元方差分析，研究群體成員關系中社會情感變量的群體差異。

四、研究結果

研究表明，在10個給定的在線學習資源中，平均有一半以上學生可以正常使用；不到1%的學生報告說無法使用筆記本、臺式電腦或平板電腦；92%的學生可以熟練下載相關學習資源，但只有大約6%的學生喜歡上直播課；大約50%的學生使用學習模塊或在線交流等更多的在線元素。這些數(shù)據與各高校對教學和學習條件內部評估的結果相當，表明學生已經在在線教學和學習方面取得了一些經驗。學生自我報告的在線學習技能（數(shù)字工具應用、信息共享）行為較高（平均值高于4.5，范圍為1～6）。為了進一步研究樣本中的在線學習準備狀態(tài)，我們進行了以性別或能力為自變量的多元方差分析，并將在線學習準備狀態(tài)的4個指標作為因變量。男性學生報告的在線學習準備程度高于女性學生，其中，Wilks λ=0.81,F（4,1591）=97.72,p＜0.05,η2=0.19。不同專業(yè)的學生對在線學習準備不同，工程學院學生報告的準備程度在各個變量之間最高，人文、社會科學專業(yè)學生報告的準備程度較低，其中，Wilks λ=0.90,F（16,5624）=12.46,p＜0.05,η2=0.03 。最后，與學生年級差別顯著相關（例如，學生年級越高，在線學習準備程度就越高，r=0.25,p＜0.05）。

（一）相互關系

為了檢驗學生對在線學習準備程度與其社會情感體驗之間的相互關系，利用Pearson相關系數(shù)進行計算。首先，發(fā)現(xiàn)學生設備、電子學習經驗和其自我數(shù)字學習技能之間的相關性很小。在社會情緒變量中，PSQ-20的4個量表及評估社會和情緒孤獨的兩個量表都有很高的相關性。社會情緒變量之間的進一步相關性是中等。

在線學習準備狀態(tài)與社會情緒變量之間的相互關系成正比［4］。從本質上講，學生擁有技術經驗越多，在線學習技能越高，情緒中的緊張、超負荷、憂慮和孤獨就越少，快樂越多，工作與生活平衡就越好［5］。應該指出的是，信息共享行為的相關性似乎最突出，特別是在社會孤獨感方面。也就是說，那些能夠通過技術設備進行交流的學生社交孤獨感越少。

（二）聚類分析

研究進行了k均值聚類分析，其中4個變量代表學生對在線學習的準備程度（技術設備、電子學習經驗、在線學習的自我報告技能）。為了估計最佳簇數(shù)，采用平均剪影寬度，兩個簇均表示兩個簇為最佳解（兩個簇的平均剪影寬度=26）。

一個具有標準化變量的兩組解決方案揭示了兩個不同的學生群體：（1）高度準備在線學習，即設備良好，高在線學習經驗，高自我報告的在線學習技能；（2）無準備好在線學習，4個變量的分數(shù)均較低。

為驗證集群解決方案進行多次分析。首先，除了剪影系數(shù)作為內部聚類驗證的度量外，計算Dunn系數(shù)（Dunn=0.01,Dunn2=1.31）和聚類之間和內部的平均距離，簇間平均距離（M=3.07）大于簇內平均距離（M=2.22）。最后，與子樣本一起使用交叉驗證。驗證顯示兩個樣本之間有高度的相關性，Cohen’sκ=0.82,p＜0.05。作為外部集群驗證的措施，研究了每個集群的學生特征。以聚類隸屬度為自變量，研究項為因變量的單變量方差分析表明，研究項對聚類隸屬度的依賴性有顯著性差異，其中，F(xiàn)（2,1740）=19.86,p＜0.05,η2=0.01，第1組的學生（M=4.79,SD=2.89）比第2 組的學生（M=4.19,SD=2.66）有更多的學習經驗。也就是說，在數(shù)字設備方面裝備精良、具有較高的在線學習技能和經驗的學生是進入較高年級的學生。此外，卡方檢驗顯示性別差異顯著，χ2（1）=111.40,p＜0.05；標準化的相對數(shù)字表明，第1組中男性的比例較高，第2組中女性的比例較高。同樣，卡方檢驗表明，不同學校的學生之間存在顯著差異，χ2（8）=74.28,p＜0.05。正如預期，在第1組中，工程學院的學生人數(shù)更多。

為了研究數(shù)字化準備是否影響和如何影響學生的社會情感體驗，研究進行了以聚類成員為自變量、社會情感變量為因變量的多元方差分析。所有變量都發(fā)現(xiàn)了因集群成員而產生的顯著和小到中等差異（見表1）。也就是說，為在線學習做好準備的集群1的學生壓力較小，表明工作與生活平衡更好，孤獨感報告較少。

表1 兩種類型的集群（M，SD）描述性統(tǒng)計

五、討論

本研究調查了在特殊情況下高等教育從傳統(tǒng)教學模式向在線教學模式的轉變中，學生對在線學習的準備情況，對提高線上教學和學生在線學習質量具有一定的參考價值［6］。

關于研究問題1，學生對在線學習的準備比較令人滿意。不到1%的學生無法使用個人計算機，這表明學生使用數(shù)字工具的技能及信息共享行為處于相對較高水平。此外，在調查的樣本中不存在沒有個人電腦或互聯(lián)網的學生，這可能與選取的樣本量不足有關。聚類分析確定了兩組學生：完全具有學習數(shù)字化良好先決條件的學生（第1組）和先決條件有問題的學生（第2組），集群解決方案可以在內部和外部進行驗證，揭示了在緊急遠程教學中，在數(shù)字準備方面的個體內部差異。這意味著，雖然大多數(shù)高校學生都在第1組，但仍然有相當大比例的學生屬于第2組。

關于研究問題2，研究得出了學生緊張、超負荷、焦慮和情緒孤獨的數(shù)值。數(shù)值高于量表平均值的代表快樂和工作與生活平衡。也就是說，學生似乎對到來的學期情況相當滿意。盡管實行了封閉管理，但學生在社交孤獨中的數(shù)值相當?shù)停@表明他們可能通過社交媒體保持很好的聯(lián)系。一個懸而未決的問題是，這種模式是否仍然穩(wěn)定，如果不是，學生的社會情感體驗在這個學期是如何發(fā)展的，或者從長遠來看，他們是如何受到影響的。與面對面教學相比，學生的壓力值可能會增加，因為在線學期的工作量較大。

最后，學生對在線學習的準備程度和學生自我報告的社會情感值是相關的（研究問題3）。準備接受在線學習的學生（集群1）的緊張、超負荷、憂慮、社會和情感孤獨少，取而代之的是更高的快樂和更好的工作與生活平衡。雖然這些影響很小，但這表明，沒有準備好進行在線學習的學生不僅可能缺乏參加在線遠程課程的設備和技能，而且可能會產生更大的壓力和孤獨。

此外，必須指出的是，由于論文僅僅是對2020年春季學生在線學習情感體驗的研究，沒有比較對照此階段之前學生的社會情感，因此，研究具有一定的局限性。目前，尚不清楚研究得出的數(shù)據是否代表比平時更高或更低的壓力、工作與生活的平衡或孤獨感。此外，所調查的變量，即感知壓力、工作生活平衡及社會和情感孤獨感是非常個人化與情境化的，難以精確確定。因而，調查方法和研究條件（調查類型、調查地點、調查特征）可能在一定程度上影響研究結果。

疫情防控對社會各個領域的影響是客觀存在的［7］。雖然這是對教育系統(tǒng)的一個強有力的壓力測試，但這也是發(fā)展替代傳統(tǒng)教育的機會［8］。高校學生具有相對良好的先決條件，能夠接受高水平教育，具有通過數(shù)字媒體處理和交流的高技能，以及在很大程度上擁有良好的技術。為了加強學生的社會情感心理狀態(tài)，提供有關信息可能是一個良好的開端，學校教學管理部門可以為學生，特別是人文和社會科學專業(yè)的學生，提供學習和互動信息。此外，教師不僅要提高使用技術和在線教學能力，而且要意識到學生的個體差異。