在线学习投入研究分析：现状与启示

杨惋清，李士平

(长春师范大学 教育学院，吉林 长春 130032)

学习投入的相关研究最早可以追溯到20世纪80年代，研究者将其作为辍学模型中的一个变量来研究。时至今日，学习投入已成为掌握教育质量的不可或缺的概念。[1]从心理学视角，在线学习投入可以理解为在线学习环境下学习者表现出的积极的心理机能状态。[2]对于学习投入的构成要素，Martin提出学习投入包括行为和认知二个维度[3]；Fredricks等提出学习投入包含“行为、认知、情感”三个维度，后来增加了社交投入维度，形成四维框架。[4]近年来，我国研究者对在线学习投入的研究已取得丰富的经验，具有很高的借鉴价值。本文以学者们对在线学习投入的研究经验为基础，总结在线学习投入研究现状，分析研究特征，为学习投入研究提供更多理论参考。

一、研究设计

本研究采用文献法开展研究，通过对主题为在线学习投入的相关文献进行检索，根据需要进行筛选，获取一定数量的文献。再对获取的文献进行统计，分析在线学习投入研究的特征。最后进行总结，根据分析结果探究对后续研究的启示。

(一)文献检索过程

为有效获取近年来在线学习投入的高质量研究文献，本研究在知网文献数据库中以在线学习投入为主题进行精确检索，文献发表时间设置为2017年1月1日到2021年12月31日，共获得206篇期刊论文。

(二)文献筛选标准

检索后进行两次精细筛选，第一轮筛选中，选择来源类别，勾选“核心期刊”与“中国社会科学引文索引(CSSCI)”两个选项，筛选后剩余文献96篇。第二轮筛选为手动筛选，具体筛选要求是：研究主题是在线学习投入，文章篇幅在5个版面以上，研究问题、研究方法与研究结论明确。筛选后剩余文献41篇。本研究最终获得符合条件的文献41篇。

二、基于文献计量分析的在线学习投入研究现状

本研究聚焦我国近五年来关于在线学习投入的研究，主要按照研究设计特征的三方面来具体分析国内学习投入研究的基本特征。

本研究对文献的发表时间进行了统计，结果表明，近五年来在线学习投入相关主题文章发表有逐年递增的趋势。41篇文献共发表在20个不同期刊上，其中发表在有关教育教学的期刊上的文章有38篇，发表在心理学领域期刊上的文章有1篇，发表在医学领域期刊上的文章有2篇。这说明有关在线学习投入的文献多数发表在教育类的期刊上，有少数涉及心理学、医学领域。教育类期刊中，《电化教育研究》《开放教育研究》《中国远程教育》等期刊收录的文献最多。由此可见，在线学习投入正越来越多地受到学习者们的关注，总结分析其研究设计特征是非常必要的。

为进一步分析学习投入研究设计特征，本研究主要从研究对象、研究样本数、研究工具三个部分来归纳。

(一)研究对象以大学生为主

从研究对象来看，国内近五年关于在线学习投入的研究中，以大学生为研究对象的占68.3%(n=28)，以在线课程学习者为研究对象的占26.8%(n=11)，以基础教育为研究对象的占4.9%(n=2)。因此，国内关于在线学习投入的研究对象多为大学生和在线课程学习者。

(二)研究样本数量不足

从研究样本数量来看，本研究所统计的在线学习投入的41篇文献中，有38篇文献具体描述了研究样本数量，其中有50%(n=19)的研究样本数量低于300人，21.1%(n=8)的研究样本数量在300人到1000人之间，18.4%(n=7)的样本数量在1 000人到5 000人之间，5 000以上样本数量的文献占10.5%(n=4)。

(三)研究工具以量表和问卷居多

从测量学习投入的研究工具来看，多数研究采用问卷、量表的方式收集数据，少部分研究整理了学习者在在线学习平台上的学习行为数据，也有研究同时采用问卷量表与在线学习平台的学习行为数据来更精准地评测在线学习投入，具体占比如表1所示。研究发现，部分探究为了使研究数据较为准确，运用了多种研究工具。有学者利用多模态分析方法，收集人脸表情与鼠标移动数据构建集成评测模型，精准掌握学习者在线学习投入度。[5]还有学者利用眼动仪、脑波仪设备与量表共同测量学习投入，突破了以往研究工具过于单一的局面。[6]

表1 在线学习投入研究工具统计(n=41)

三、我国学习投入研究特征分析

通过对文献的总结发现，国内对在线学习投入的研究有三个显著特征。

(一)研究的指标体系较宽泛

在41篇文献中，有38篇明确解释了研究所依据的理论框架。其中，有18篇文献引用了Fredricks提出的三维框架，有6篇文献引用了Fredricks在2016年提出的四维框架。有6篇文献仅从在线课程完成率、交互频率等方面评价学习投入。有5篇文献仅关注了行为投入，二级指标的划分多数以参与、专注、交互为主。有学者根据三维框架，将学习投入划分为情感、认知以及其他投入。还有学者在三维框架上进一步拓展，加入了学习动机与能动性投入。[7-8]值得一提的是，已有研究关注到学习投入在在线学习情景下的差异性，结合在线学习情景化特点提出新的理论框架。本研究整理了学者们引用的学习投入研究框架，如表2所示。由于研究角度不同，研究框架也存在一定的差异性。在线学习投入研究框架及指标的构建还可以进一步深入研究。

表2 学习投入研究框架及指标统计(n=38)

(二)在线学习投入较多关注整体

研究表明，多数学者站在整体视角把在线学习投入作为统一的整体来研究，对其内在结构关系的研究还可以继续拓展。有学者研究表明，行为投入受认知、社会、情感投入的正向影响。[9]我国对在线学习投入的研究整体性比较突出，对其内在结构关系的研究还可以更加深入，可重点关注不同教学情境对学习者认知、行为、情感投入的不同影响，进而更全面地掌握在线学习投入情况。

(三)测量方法相对多元

通过对研究工具的统计，在线学习投入的测量方法比较多元，多用问卷或量表形式。问卷与量表是收集在线学习投入数据最普遍的方式，具有获取数据快速、操作便捷等优点。有学者利用在线学习平台的学习行为数据分析学生学习投入情况，这种方法的客观性较强。此外，有学者创新性地加入了人脸表情与鼠标移动的集成模型、眼动仪、脑波仪设备，用来收集在线学习数据，保证了学习投入研究数据的多样化。目前，在线学习投入数据的收集方法较为多元，但是部分以技术为依托的研究方法还没有普及，对在线学习投入的研究存在一定的局限性。

四、研究结论与启示

(一)研究结论

本研究筛选了国内近五年以在线学习投入为主题的41篇文献，按照研究设计特征的三个方面进行了总结与分析。

从文献发表情况来看，近五年关于在线学习投入的文献发表数量呈逐年递增的趋势，表明在线学习投入受到研究者越来越多的关注。从发表的期刊上来看，文献大多发表在教育类的期刊上。

从研究设计特征来看，在线学习投入的研究对象多为大学生和在线课程学习者，研究样本数量不足。

从研究工具来看，在线学习投入的研究工具多为问卷和量表，也有部分研究运用学习行为数据分析工具和方法。

(二)研究启示

本研究在分析近五年我国学者对在线学习投入研究的基础上，总结了对我国未来在线学习投入研究的三点启示。

其一，研究指标体系需注重情景化特点。针对不同的教学情境，学习投入的指标还可以根据其特点进一步细化。研究表明，仅有43.9%的研究者引用了Fredricks的三维研究框架，且这些研究者对二级指标的构建也不尽相同，对学习投入的测量与研究也站在不同的角度。例如，刘司卓[10]将学习投入的二级指标界定为规范遵守、学术参与和社会参与三方面，以此探究直播课堂情境下的学习行为投入评价。翟兴[11]从网络技能投入、网络学习情感投入、网络学习交互投入、网络学习表现投入这四个角度，测量大学生网络学习投入。因此，学者在开展在线学习投入的研究时，需要借鉴理论框架，根据研究场景特点，有针对性地拓展现有在线学习投入的二级指标。

其二，关注在线学习投入多元维度的内在联系。国内近五年来有关在线学习投入影响因素的多数研究将在线学习投入作为一个整体开展研究，探究教师的教学行为、学生的自我效能感和适应能力与在线学习投入之间的关系。研究者在未来的研究中可以进一步关注行为投入、认知投入、情感投入中的内在联系。挖掘三维框架的内在联系，有助于对在线学习投入的精确测评。由于行为投入数据比较容易提取，认知和情感投入的数据获取较为困难，未来研究者们可在认知和情感投入方面给予更多关注，同时也可尝试通过对行为数据的提取间接推断认知和情感投入情况，进一步丰富在线学习投入三维框架的内部联系。

其三，重视应用多模态数据获取方法。随着计算机技术、人工智能技术在教育领域的应用，人脸识别数据、视频数据、日志数据等多模态数据分析将成为未来研究的重要路径。因此，学者在测量学习投入时，将传统三维框架测评与在线学习数据相结合，有望为在线数据的测量带来新突破。在线学习领域的学者可以与人工智能、计算机领域的学者加强合作，应用多模态数据分析方法，发挥各自领域的优势，共同开展研究，推动在线学习投入研究的进步与创新。