基于Logistic的大学生网课学习效果影响因素分析*

2021-09-24 06:12张骞予于国龙付会森
科技与创新 2021年18期
关键词:网课学习效果程度

张骞予,于国龙,付会森,吴 恋

(贵州师范学院数学与大数据学院,贵州 贵阳550018)

1 引言

近年来,随着网络科技的不断发展,线上教学模式走进学生的学习生活中。为学生带来了新的教学模式[1],但是学生们对于线上学习的教育方式也持有不同见解。针对大学生网课学习效果的影响因素利用线上问卷调查收集数据,将最终收集的样本数据使用SPSS.25统计学分析软件进行多元有序回归分析,来评估影响大学生网课学习效果的主要因素,为大学生线上学习的教育模式提供更精确的指导。

2 数据采集机分析方法

2.1 数据采集

样本数据收集采用线上调查问卷的方式,为了保证问卷的可靠性,以贵州师范学院大学生为样本总体,于2020-10—2020-12开展问卷调查。变量分类表如表1所示。

表1中13个自变量对应相应的问题来采集信息,经过随机问卷,有效回收问卷355份,数据处理使用SPSS.25统计学软件,开展新冠疫情下影响大学生网课学习效果的研究。

表1 变量分类表

表1(续)

2.2 分析方法

以网络在线学习效果为因变量,将网络在线学习效果分为非常不好、不好、一般、好、非常好五个变量,将影响大学生网课学习效果的因素分为两大类:个人特质因素和平台整体及外界因素。本文使用SPSS软件进行共线性检验自变量,之后进行Logistic多元有序回归分析[2]。研究样本含量较大,资料符合Logistic回归分析的条件,构建Logit模型具体公式如下:

3 多元有序Logistic回归分析研究

3.1 共线性检验结果分析

通过SPSS统计学软件对13个自变量进行逻辑回归分析,然后通过共线性检验对被解释变量有影响的13个自变量进行筛选,检查13个自变量之间是否存在线性关系。

利用SPSS统计软件经过共线性检验后VIF值均符合规定,没有出现偏大数值。可知以上13个自变量之间不存在共线性,可以进行多元有序Logistic回归分析[4]。

3.2 多元有序Logistic回归结果分析研究

通过回归分析可以得到影响大学生网课学习效果的显著因素为网上授课教师所授课程的理解程度以及学生对所学课程每周访问次数,以每周访问5次以上为基准,可以看出其与等级对于因变量的结果有显著影响。学习环境安静程度、在线学习平台的便捷[5]程度、课堂互动设计合理程度、平台对于学生学习及考试监管程度、网上授课教师所授课程的理解程度的系数都是正数,对于被解释变量网课学习效果均有影响。

4 结论与政策建议

从以上分析结果看来,个人特质因素中的注意力集中程度以及每周平均访问次数与外界及平台整体的因素中的网上授课教师所授课程的理解程度,对于大学生网课学习效果有很大的影响。疫情期间,国内所有高校采用线上授课教学方式,通过建立模型,将样本自变量进行多元有序回归分析并得出如下结论:①学生自身方面要增强自制力,即自我把控能力,集中注意力听讲是提高网络学习效果的重要因素;②在外界因素上,网络教育平台的监管程度以及学习平台整体上使用流畅程度,可以影响学生网课学习的效果。

因此,针对提高教育平台的监管程度以及学习平台整体上使用流畅程度可以提高学生网课学习的效果,现提出以下建议:①网络教学平台在设计线上作业及线上教学的过程中,可以设置关卡教程及关卡作业,将教学内容有效分布在每个知识点中,同时注意环节的设计,避免学生产生厌学情绪,集中学生学习的注意力,激发学生学习的兴趣;②为学生们提供严格高效的考试监管程度,使学生们高效利用学习时间;③提高网上授课教师所授课程的易理解程度,使学生们可以轻松学习、高效学习。

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