數(shù)智化時代開放教育學生在線學習投入及影響因素研究

摘 要：開放教育的數(shù)智化轉型升級是開放教育未來發(fā)展的大趨勢，而學生在線學習投入與開放教育教學質量密切相關。通過問卷調查分析，本研究發(fā)現(xiàn)學生英語在線學習投入普遍處于中等偏上水平，其中教師因素尤為關鍵。鑒于此，研究建議通過強化人工智能在師資培訓中的應用，整合優(yōu)質教育資源，構建智能化學習激勵與社區(qū)互動平臺，以提升開放教育在數(shù)智化進程中的轉型升級，提高教學質量。

關鍵詞：開放教育；在線學習投入；英語；數(shù)智化升級

中圖分類號：G642.0

文獻標識碼：A "文章編號：2095-5995（2024）11-0036-05

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術的出現(xiàn)，數(shù)字化和智能化教育已成為現(xiàn)代教育的重要發(fā)展趨勢。教育部頒布的《國家開放大學綜合改革方案》對開放大學在數(shù)字化、智能化、終身化和融合化教育發(fā)展提出了明確要求。近些年來，開放大學制作了大量新型的數(shù)字化學習資源，開發(fā)了在線學習平臺和移動端等數(shù)智化學習模式，取得了一定成果。但在實際教學中，依然存在諸如學生參加線上學習時的參與度低，互動不足，注意力不集中，容易轉換學習目標和脫離學習任務等行為。數(shù)智化在線學習能否有效促進學生學習投入？這是一個需要認真研究的問題。［1］

公共英語作為國家開放大學的重點課程之一，是不同專業(yè)學生的公共必修課。面對眾多學生的需求，國家開放大學不斷對英語課程進行改革，制作了大量數(shù)智化教學資源。在這一背景下，本研究旨在探討開放教育公共英語課程中學生的在線學習投入及其影響因素，探索開放教育在數(shù)智化教育轉型中對提升教學質量的有效路徑。

一、學習投入相關研究

學習投入長期以來是教育領域研究的焦點問題。在在線學習投入的研究中，王宗英、黃志芳［2］指出，外語在線學習中的學習投入對學習成就有正向影響，是評估在線學習效果的關鍵指標之一； 劉繁華，易錫添［3］的研究表明，在線學習投入是影響學習績效的關鍵要素，開展在線學習投入研究可以為學習者提供針對性的教學干預和過程性的學習支持。然而，現(xiàn)有文獻對開放教育環(huán)境下的在線學習投入的研究關注有限，尤其是對英語學科的研究明顯不足。

在學習投入研究框架方面，初期的研究以“認知投入和行為投入”的兩個維度為研究框架，后轉變?yōu)椤罢J知投入、行為投入和情感投入”三個維度。開放教育學生的數(shù)智化在線學習行為投入表現(xiàn)為在線課堂的學習時長、學習頻率、參與程度、學習積極性以及完成網(wǎng)絡形成性作業(yè)、參加互動討論等行為；在線學習認知投入表現(xiàn)為學生采取的學習策略、學習方式和學習風格、知識加工體系等；在線學習情感投入是指學生參與在線學習時情感上的積極投入、與教師同學互動溝通時感受到的情緒體驗。

在線學習投入的影響因素研究方面，姚淑梅等［4］歸納出研究者主要圍繞外在因素、內在因素兩方面展開探討，內在因素即學生個體因素，外在因素包括教師支持和在線學習平臺環(huán)境。王春華等［5］也將影響因素的研究框架分為學生個體因素和外部因素兩方面分析，他將學生個體因素細分為主動性學習因素、信息技術素養(yǎng)能力和專業(yè)知識基礎等，外部因素分為教師因素，在線教學組織因素，平臺設備環(huán)境因素等。

二、研究設計

（一）研究問題

本研究主要討論三個問題，一是開放教育學生公共英語在線學習投入水平，二是探討影響開放教育學生公共英語在線學習投入的影響因素，三是討論提高開放大學學生公共英語在線學習投入的相關路徑。

（二）研究工具

基于學習投入的經(jīng)典三維框架（行為投入、認知投入、情感投入）設計了開放教育學生公共英語課程在線學習投入量表，采用5點李克特量表評分，從“1”（不參與）到“5”（高度參與），分數(shù)越高代表學習參與度越高。

基于現(xiàn)有文獻歸納出的影響因素研究框架［2］［4］［5］ 將開放教育學生公共英語課程在線學習投入影響因素分為個體因素和外部因素兩個維度分析（表1所示）并形成影響因素問卷調查表。同樣使用5點李克特計分法，其中“1”表示完全不同意，而“5”表示完全同意。兩份問卷經(jīng)過信效度測量，其Cronbach’s α系數(shù)均超過0.8，這一結果表明問卷具有良好的內部一致性；經(jīng)過專家論證，問卷的內容設計與研究主題高度吻合，確認其可靠性在可接受范圍內。

（三）研究對象和數(shù)據(jù)的收集

研究對象是溫州、臺州兩地的開放大學開放教育在籍的學生。學生使用開放教育現(xiàn)有的數(shù)智化學習資源，進行在線學習，包括在線學習聽課、在國家開放大學一網(wǎng)一平臺上瀏覽學習資源并完成作業(yè)，通過移動端APP進行課程學習。該研究通過電子問卷“問卷星”發(fā)放并篩選，共收集到1561份有效問卷。其中，在性別分布上，女性占比61%，男性占比39%。年齡分布顯示，大多數(shù)受訪者集中在25至40歲之間，占總樣本的62.7%，而41歲以上的受訪者占21.8%，18至25歲的年輕學生占15.5%。

三、研究結果與分析

（一）開放教育學生在線學習投入水平

研究采用SPSS 21.0軟件對開放教育學生公共英語課程在線學習的投入水平進行了數(shù)據(jù)分析。結果表明，學生在線學習投入的總體平均得分為3.35，行為投入的平均得分最高，達到3.53分，表明學生在參與在線學習活動方面表現(xiàn)較為積極。然而，情感投入和認知投入的平均得分分別為3.32分和3.21分，相對較低，這反映出學生在情感態(tài)度和認知策略上存在提升空間。

（二）開放教育學生在線學習投入影響因素

1.描述性分析

如表2所示，影響因素總體平均值得分3.70，表明學生個體因素、教師因素、同伴因素以及課程環(huán)境均對學生的在線學習投入均有影響。其中，教師因素得分最高，是最重要的影響因素；其次是學生個體因素，學生的自我效感、學校動機、信息技術能力、自主學習能力和感知有用性也對學生在線學習投入產(chǎn)生明顯的影響。同伴因素和課程環(huán)境因素的平均得分分別為3.35分和3.51分，低于總體平均水平。

2.相關性分析為進一步了解英語在線學習投入水平與影響因素之間是否存在相關性，對數(shù)據(jù)進行相關性分析（表3）。開放教育學生英語在線學習投入影響因素各個維度與在線學習投入水平的各個維度之間相關性系數(shù)均大于0，呈高度正相關。這表明學生在個體、教師、同伴及課程環(huán)境因素上水平越高，其行為投入、情感投入、認知投入水平就越高。

3.開放教育學生公共英語在線學習投入影響因素與學習投入水平回歸分析

為進一步論證在線學習投入與各維度影響因素的關系，該研究通過多元回歸分析，依次將在線行為投入、情感投入和認知投入作為因變量，將四個維度的影響因素（個體、教師、同伴及課程環(huán)境因素）作為自變量，采用強迫進入變量法，進行研究。結果如表4所示。

（1）公共英語在線學習行為投入多元回歸分析。在線學習行為投入作為因變量，個體因素、教師因素、同伴因素和課程環(huán)境因素作為自變量。分析結果顯示，模型擬合度顯著（F=14.675，P=0.000），四個預測變量共同解釋了28%的在線學習行為投入的變異量。其中，教師因素是最顯著的預測變量，其回歸系數(shù)為0.189，P值為0.011，表明教師的教學技能、教學組織和師生互動對學生的在線學習行為投入有顯著正向影響。學生個體因素也顯示出顯著正向影響（回歸系數(shù)為0.167，P值為0.021），這包括學習動機、自主學習能力、自我效能感、信息技術能力和對學習有用性的感知。相比之下，同伴因素和課程環(huán)境因素的影響不顯著（P值gt;0.05），尤其是同伴因素的影響最小，這可能反映了在線學習環(huán)境中同伴交流機會的減少。

（2）公共英語在線學習情感投入多元回歸分析。將學習情感投入作為因變量進行分析，發(fā)現(xiàn)四個預測變量共同解釋了50.7%的在線學習情感投入的變異量，模型顯著（F=120.297，P=0.000）。進一步分析發(fā)現(xiàn)，教師因素和學生個體因素對情感投入有高度顯著影響（P=0.000），其中教師因素的回歸系數(shù)為0.581，影響力更為顯著。這表明教師的互動方式、教學設計和策略，以及學生的興趣和內在動機，都對情感投入有顯著影響。課程環(huán)境因素對情感投入的影響不顯著（P=0.512），這可能意味著課程環(huán)境因素在當前在線學習環(huán)境中的作用有限。

（3）公共英語在線學習認知投入多元回歸分析。英語在線學習認知投入的分析中，四個變量共同解釋了64.3%的變異量，模型顯著（F=1030.843，P=0.000）。學生個體因素和教師因素顯著，而同伴和課程環(huán)境因素不顯著。個體因素的回歸系數(shù)最高，為0.863，這表明學生對學習內容的理解和反思等認知活動與其學習態(tài)度、能力、動機和自我效能感緊密相關。教師因素的回歸系數(shù)為0.561，P值為0.026，進一步證實了教師支持在促進學生認知學習內容方面的關鍵作用。與此同時，同伴因素和課程環(huán)境因素在認知投入方面的顯著性不足。

四、數(shù)智化提高開放教育學生公共英語在線學習投入的有效路徑

基于上述數(shù)據(jù)，開放教育學生公共英語在線學習投入水平總體上處于中等偏上，其中行為投入的水平最高，認知投入和情感投入的水平有待提升。根據(jù)考核要求，學生必須完成規(guī)定的考勤和網(wǎng)絡作業(yè)任務，這在一定程度上促進了學生的在線學習參與度，但從認知投入和情感投入的數(shù)據(jù)可以推測學生并沒有明顯堅定或積極的學習態(tài)度，也沒有掌握較好的英語在線學習策略與方法。教師因素是最關鍵的影響因素，影響學生的行為和情感投入，其次是個體、課程環(huán)境和同伴因素?；诖耍Y合數(shù)智化賦能教育的大背景，該研究提出以下幾點提升學生在線投入的有效路徑。

（一）強化人工智能賦能師資隊伍

教師的教學技能、教學內容組織以及師生互動支持都對學生的學習投入產(chǎn)生重要影響。盡管開放教育已經(jīng)發(fā)展了一定的數(shù)智化資源，但許多教師仍面臨數(shù)智化技能不足的問題，無法有效利用智能工具進行教學［6］。在線學習中，及時的反饋和有效的指導對學習者至關重要，尤其在自我學習能力較低的成人學習者中，教師的角色變得更為關鍵。

為提升教師的教學能力，首先應強調教師的數(shù)智化素養(yǎng)提升。教師需要主動適應人工智能帶來的變革，將教學內容與最新的AI技能結合，進行智能化教學。針對不同學生的特點，教師應設計多元化的教學活動，豐富線上課堂形式，以激發(fā)學生的學習興趣。同時，借助大數(shù)據(jù)分析技術，教師可以更精準地分析學生的學習風格和特點，提供個性化的學習指導和建議。此外，利用AI技術如智能問答系統(tǒng)、在線小組討論等，教師可以有效增強與學生之間的互動和溝通，及時反饋學生的學習困惑。

教師在在線學習中還應發(fā)揮情感支持的作用。在線學習的環(huán)境可能使學生感到孤獨和焦慮，教師可以利用人工智能的情緒識別技術，實時追蹤和了解學生在學習過程中的情緒變化。同時，聊天機器人和虛擬導師等智能工具也可以協(xié)助教師收集學生的反饋，為學生提供必要的情感支持。這些措施將共同促進學生的學習投入，提升在線教育的質量。

（二）整合優(yōu)質資源，豐富場景應用

該次調查中，課程環(huán)境因素對學生在線學習投入產(chǎn)生一定影響，但在學生情感投入方面并不顯著，這或許是因為許多學生還不夠熟悉平臺的使用。開放教育的學生群體年齡結構復雜，技術熟練度參差不齊，對平臺的易用性和導航的清晰度有著更高的要求。

對此，首先，利用人工智能技術對學習平臺進行智能化優(yōu)化。通過用戶行為分析，平臺能夠自動調整界面布局，提供個性化的學習路徑推薦。同時，引入智能助手功能，利用自然語言處理技術，為學生提供實時的學習幫助和疑難解答，從而降低學習門檻。

其次，為了幫助學生更好地掌握網(wǎng)絡學習平臺的使用方法，學校應增設信息技術培訓課程。這些課程可以基于人工智能技術，根據(jù)學生的學習進度和能力，提供個性化的學習計劃和教學資源。此外，利用虛擬現(xiàn)實（VR）或增強現(xiàn)實（AR）技術，模擬真實的信息技術操作環(huán)境，讓學生在虛擬空間中學習和實踐，能夠進一步提高學習效果。

在教學內容資源方面，針對開放教育英語課程職場英語系列教材，教師可以借助AI技術對教材進行智能分析和適配。根據(jù)學生的學習情況和專業(yè)需求，自動調整教學內容的難度和深度，確保教學難度符合學生的學情。同時，將教學內容與學生的生活和工作實際相聯(lián)系，以此激發(fā)學生的在線學習動機。同時，開發(fā)基于AI的微課制作工具，支持教師快速制作高質量、短小精悍的微課資源。這些微課資源可以滿足學生利用碎片化時間進行自主學習的需求，緩解長時間網(wǎng)絡自主學習帶來的疲勞和工學矛盾。

最后，應進一步升級現(xiàn)有的學習APP，如開放云書院APP。通過引入AI技術，優(yōu)化學習體驗，提供智能推薦、學習進度跟蹤、學習成果展示等功能。同時，引入游戲化學習元素，通過智能算法設計學習挑戰(zhàn)和獎勵機制，提高學生的學習積極性和參與度。

（三）構建智能化學習激勵與社區(qū)互動平臺

開放教育的學生群體常常面臨工作與學習的雙重壓力，他們的學習動機往往與學位要求相關，而非出于個人興趣，這可能導致他們的學習投入水平有限。為了應對這一挑戰(zhàn)，學校可以結合人工智能技術，構建一種新型的學習激勵機制和協(xié)作互動社區(qū)，以促進學生自主學習能力的提升。通過智能推薦系統(tǒng)，為學生推薦符合其個性化需求的英語學習內容，使其學習更具針對性和趣味性。同時，結合學生的工作和生活實際，設計實用且富有挑戰(zhàn)性的學習任務，讓學生在完成任務的過程中提升職場競爭力。

此外，在該次調查中發(fā)現(xiàn)，同伴因素對學生在線學習投入水平的影響并不顯著，這可能由于在線學習減少了學生面對面接觸的機會，進而減少了同學之間的交流與幫助。然而，這并不意味著同伴間的互動和合作在在線學習環(huán)境中缺乏價值。學?？梢砸劳猩缃幻襟w和人工智能技術，為學生搭建一個在線學習社區(qū)。在這個社區(qū)中，學生可以隨時隨地與同伴進行討論、分享學習資源、建立學習小組等。

教師可以利用AI技術為學習社區(qū)提供智能支持和指導，例如通過智能問答系統(tǒng)解答學生的疑問，通過智能推薦算法為學生推薦合適的學習伙伴和小組等。此外，教師還可以設計一些需要團隊合作的學習任務，并通過AI系統(tǒng)對任務完成情況進行跟蹤和評估，以確保每個學生都能夠積極參與到團隊活動中來。

五、結語

數(shù)智化轉型是新時代教育發(fā)展的必然趨勢。學生學習投入與教學質量密切相關。通過整合優(yōu)質資源、建設智能化教學平臺，開放教育得以優(yōu)化資源配置，提升教學質量。針對開放教育英語課程，該文研究了學生在線學習的投入水平及其影響因素，并基于研究結果提出了相應的數(shù)智化轉型路徑。當前研究雖以量化方法為主，但未來研究將結合訪談等質性研究手段，更細致地探討影響因素及其相互作用機制。隨著信息技術與教學的深度融合，預計學生在線學習投入將展現(xiàn)新的結構與特征。為應對這些變化，相關研究將持續(xù)更新，確保開放教育在數(shù)智化的發(fā)展升級中，能夠靈活適應教育技術的演進和學習者需求的變化，推動教育的持續(xù)創(chuàng)新與發(fā)展。

參考文獻：

［1］

KOP R.The Challenges to Connectivist Learning.Open 0nline Networks：Learning Experiences During a Massive 0pen 0nline course［J］.International Review of Research in Openamp;Distance Learning，2011（3）：19-37．

［2］ 王宗英，黃志芳.大學生外語在線學習投入水平及影響因素實證研究［J］.高教論壇， 2022（7）：4.

［3］ 劉繁華，易錫添.在線學習投入的分析模型構建及應用研究［J］.電化教育研究， 2021， 42（9）：69-75.

［4］ 姚淑梅，林雯，蘇秋燕，等.在線學習行為研究熱點探析——基于中國知網(wǎng)文獻的可視化分析［J］.廣西廣播電視大學學報， 2023， 34（1）：11-16.

［5］ 王春華，張書鋒.基于Python數(shù)據(jù)分析的高職學生在線學習投入影響因素研究［J］.電腦知識與技術：學術版， 2023， 19（15）：59-62.

［6］于冰楠， 楊慧. 數(shù)智化轉型助推開放教育高質量發(fā)展路徑研究［J］. 現(xiàn)代職業(yè)教育（2023）：177-180.

Research on Online Learning Engagement and Influencing Factors of Open Education Students in the Digital and Intelligent Era： A Case Study of Public English Courses

Bai Qing-xue

（Wenzhou Open University， Wenzhou， Zhejiang 325000）

Abstract：

The digital and intelligent transformation and upgrading of open education has become a major trend in the education field. The level of student engagement in online learning is closely related to the quality of open education. Through a questionnaire survey analysis， this study found that students’ engagement in online English learning is generally above average， with teacher factors being particularly critical. In view of this， the study suggests enhancing the application of artificial intelligence in teacher training， integrating high-quality educational resources， and building intelligent learning incentive and community interaction platforms to improve the transformation and upgrading of open education in the digital and intelligent process， thereby improving teaching quality.

Keywords：

open education; online learning engagement; English; digital and intelligent upgrading（責任編校：吳云漢）