高职学生网络平台学习适应性影响因素研究

曹育红，李凤玲

(广东技术师范大学, 广州 510665)

新冠疫情使国内外各行业遭受到不同程度的重创，传统的经济模式和教学模式都受到重大冲击。在教育方面，网络学习平台如雨后春笋般不断涌现，腾讯课堂、云班课、企业微信、雨课堂、超星学习通等逐渐走入大众视野。网络学习平台是教师利用平台这种教学工具辅助教学，平台功能大致分为课程和资源两方面，在课程上主要指上课通知、课堂签到、学习任务、交流讨论区，资源上包括课程音视频、各领域图书、PPT等拓展资源。这类平台有着大数据的集合优势，能够做到资源实时更新，信息及时反馈，学习资料共享等强大功能。教师在进行线上教学的过程中，利用平台设置互动环节，学生可通过平台与教师和同学进行实时交流，能够有效提高师生互动、生生互动效率，调动学生的学习积极性。

然而随着教学实践的开展，有学者发现高职学生在学习过程中往往会出现对学习自信心缺乏、情感交流不足、对学习环境和学习策略不适应等问题，这些问题会直接影响到他们的学习效果与学习质量。究其缘由，具体可以从两方面进行了解，一方面对于高职生来说在网络平台上学习是种全新的体验，而进入一个新的环境都需要有一定的适应过程；另一方面适应的过程是一个长期不断调整自我的过程，网络平台课程内容繁多、教学资源多样，不同学生在适应能力方面也会有不同，一小部分学习适应性强的学生通过自我调整能在较短时间内掌握适合自己的学习方法，学习适应性能力较弱的学生却需要大量的时间精力去探索适应这种新的学习方法和路径。本研究深入探索学习适应性的相关规律和影响因素，提出改进策略，以帮助高职学生尽快适应网络学习方法，有效提高网络学习的效果。

一、研究基础和研究假设

(一)研究基础

探究学习质量离不开学习适应性这一重要衡量指标，学习适应性是决定网络学习平台学习质量的关键。不同学者对学习适应性这一概念有不同视角的解读，周步成认为学习适应性是一种学习适应能力，是个体能够克服学习困难取得较好的学习效果的适应能力[1]。徐小军认为学习适应性是学生为了取得良好的学习效果，通过调节自身的心理和行为来适应处在变化中的学习环境的过程[2]。本研究认为学习适应性是学生为了适应瞬息万变的外在环境而不断调整自己的心理和行为的过程，学习适应能力也通过这个过程不断得到提高。

通过文献搜索，国外大学生网络平台学习适应性影响因素大致归类为学生因素和环境因素。学生因素又包括学习动机、学习自我效能感、个体自尊等。Nishino研究发现网络课程中学生学习偏好和学习适应性存在关联[3]。Selim研究发现学生特征、教师支持、信息技术环境等都是直接影响学生网络学习适应性的因素[4]。Xu研究认为男生、黑人年轻学生以及成绩差的学生较难适应网络学习[5]。通过对国内相关文献的梳理，了解到影响网络学习平台学习适应性的因素主要包括学习态度、自我效能感、教师教学质量、移动平台、学习支持等。高洁研究发现大学生网络学习适应性在性别和年级上存在显著差异，由此从课程建设、课程管理服务、提高学习者自身适应能力等方面提出相关举措[6]。吴丹丹从学习者、教师以及学习环境三个方面初步构建影响因素模型，发现学习者信息素养、学习态度、学习动机、教师支持、学习环境都会影响学生的网络学习适应性[7]。王晓萍研究发现中学生线上课堂学业情绪与学习适应性有显著关系[8]。李林通过问卷调查发现大学生在线学习适应性情况较好，影响大学生在线学习网络适应性的主要因素主要有网络平台功能和学习环境[9]。

(二)研究假设

通过研究梳理国内外相关文献，可以进一步发现学者主要采用问卷调查、访谈、行动研究等方法分析网络平台学习适应性的影响因素。现有研究成果将影响因素主要归结为内部因素与外部因素两部分，内部因素包括学习态度、学习自我效能感等，外部因素包括课程内容质量、教师教学、网络教学平台等[10]。通过整合验证，初步构建网络学习平台学习适应性影响因素指标和建立研究假设。

1.构建移动学习平台学习适应性影响因素指标

2.研究假设的建立

(1)高职学生学习适应性在性别、年级、专业、网龄、上网时长存在差异

(2)学习态度、学习动机、学习自我效能感、教师教学、网络学习平台、课程内容质量、学习支持、学习环境八个影响因素和学习适应性之间存在联系，以及影响因素之间存在关系(表1)。

表1 研究假设

二、研究设计

(一)研究对象与量表结构

本研究选取三所职业院校学生为调查对象，发放调查问卷，共收回297份问卷，有效问卷272份，有效率达到92.6%。问卷主要包含两部分内容，第一部分内容是样本的基本信息，进行描述性统计分析。第二部分包含学习态度、学习动机、学习自我效能感、教师教学、移动学习平台、课程内容质量、学习支持、学习环境等8个维度31个题项。

(二)量表的信效度

从表2知每个维度的α系数都大于0.7，同时量表的总α系数为0.95，说明问卷信度较好。

表2 模型信度检验

问卷的质量好坏不仅依赖于信度，效度也非常重要。效度高则区分性好，此调查问卷整体KMO值为0.93，显著性为0.000，达到显著性水平(表3)。通过对问卷各维度进行分析，发现每个维度潜变量KMO值均大于0.6(表4)，建构效度结构良好，显著性概率值P等于0.000，所以适合进一步做因子分析。

表3 KMO 和巴特利特检验

表4 各维度KMO和巴特利特检验

三、数据统计与结果分析

用SPSS22.0对数据进行描述性统计、独立样本T检验和单因素方差分析，使用AMOS对模型拟合度进行测量，并且验证模型假设是否成立。

(一)变量的描述性统计

从表5可知，参与调查的学生中男生数量比例占44.1%，女生数量比例占55.9%，比例相差差异不大。年级方面，大一人数为27.2%，大二人数为45.2%，大三人数为27.6%。专业上，旅游管理专业学生占总人数的21.0%，计算机应用技术专业学生占22.8%，会计专业学生占28.7%，市场营销专业学生占27.6%。在每天上网时长上，每天上网达到4-6小时的学生有30.9%，6小时以上的学生有40.8%，这两个时间段的学生最多。网龄2-5年的学生占比最多，达到56.6%。高职学生每个月学习线上课程频率4-8次的达到37.9%，8-12次的有27.2%，12次以上的有23.9%，也主要集中在这三段上。

表5 变量基本信息统计

对量表的八个变量分别计算出均值和标准差，从表6总的来看学生网络学习平台学习适应性处于中等水平，从结果来看，学生学习自我效能感、学习支持、学习环境的维度得分较低，网络教学平台得分最高。

表6 变量的描述性统计

(二)基本信息对学习适应性变量的影响

1.不同性别、年级、专业、网龄、每个月线上学习课程时间的学习适应性差异

以性别为自变量，学习适应性为因变量进行独立样本T检验分析，结果显示不同性别(P=0.215>0.05)的高职学生在网络平台的学习适应性上不存在显著差异。分别以年级、专业、网龄、每个月线上学习课程时间为自变量，学习适应性为因变量进行单因素方差分析，结果显示不同年级(p=0.378>0.05)、不同专业(p=0.245>0.05)、不同网龄(p=0.527>0.05)、每个月线上学习课程时间不同(p=0.705>0.05)的高职学生学习适应性不存在显著性差异。

2.不同上网时长的学习适应性差异

不同上网时长的学生学习适应性的显著性差异用单因素方差分析法分析。从表中数据得出结论：每天上网时间不同的高职学生的学习适应性平均值上有明显差异，每天使用网络时间在4-6小时的高职学生更容易适应网络学习，在表7中可以看到sig值为0.086,高于0.05，未达到显著性水平，说明每天上网时间不同的高职生在学习适应性上不存在显著性差异。但通过LSD方法进行多重比较发现(表8)，每天使用网络时间在4-6小时的学生和使用网络时间2小时以下的学生之间的sig值为0.016，低于0.05,说明二者在网络学习平台学习适应性上表现出显著性差异。

表7 每天使用网络时间在学习适应性上单因素方差分析

表8 每天使用网络时间在学习适应性上多重比较

(三)学习适应性及其各变量之间关系

从表9中可知，一般适配指标用来衡量模型拟合度。从指标的参考值来看，得出来的拟合值通过模型修正后均在参考指标范围内，模型拟合度较好。

表9 模型拟合度

首先构建网络学习平台学习适应性影响因素关系假设模型(图1)，再验证构建的假设模型，得到标准化路径系数和显著性结果，从表10中数据得知，假设H6、H7、H9、H12的P值都小于0.001，其路径系数都大于0，表示这四个假设成立，也表明教师教学对学习自我效能感、课程内容质量、学习适应性三者都有显著正向影响，课程内容质量对学习适应性也有显著正向影响。假设H2、H5、H15的路径系数均大于0，P值均小于0.05，表示这三个假设都达到显著性水平，学习态度对学习动机有显著正向影响，学习自我效能感和学习环境都对学习适应性有显著正向影响。而假设H1、H3、H4、H8、H10、H11、H13、H14的P值都大于0.05，故假设不成立。

表10 验证假设模型

图1 网络学习平台学习适应性影响因素关系假设模型

四、研究结论与对策

(一)研究结论

1.参与网络学习平台学习的高职学生学习适应性良好，属于中等偏上水平，表明其能较好的适应网络学习平台的学习。其原因可能是现代大部分学生每天使用网络的时间较长，对于网络各种学习、娱乐的平台已经非常熟悉。区别于传统教学当中教师的一言堂，高职学生对网络学习来说有一定的自主性，可以激发其学习动机和学习兴趣。

2.在学习适应性影响因素方面，教师教学对高职生网络学习适应性有显著的正面影响。原因是教师属于网络学习平台的另一重要主体，教师专业学科知识的丰富度和一定的教学能力都能有效促进学生对网络学习更好的适应。学生的学习自我效能感和学习环境对网络学习适应性也有一般的显著正向影响，学习自我效能感的显著提高，能让学生对自己的学习能力有更好的归因，有效控制学习行为和坚定学业能力信念，从而更好的适应网络学习；安静舒适的学习环境和同伴交流环境能让学生身心放松，集中精力学习网课知识，网络学习适应性也会更强。

3.教师教学对学生学习自我效能感有显著的正向影响，说明教师在教学过程中给予学生很多的正向反馈和鼓励，学生在课堂中可以自由平等交流自己的观点，自我效能感得到显著提高。另外教师教学对课程内容质量也有直接显著影响，说明专业熟练的教师对课程的内容质量要求较高，以学生喜闻乐见的教学方法作用于课程内容，可以为学生提供更优质的教学服务。

(二)研究对策

1.提升学生学习自我效能感，激发网络学习平台主动学习的内驱力

从本文调查数据可知，高职学生的学习自我效能感在其他影响因素得分中相对较低。学习自我效能感会深刻影响学生对自我学习行为的坚持度和努力程度，也会考验他们面临困难的忍耐力和解决能力。高自我效能感的学生会对自己的学习能力和学习结果充满自信，遇到学业困难或者失败时也不轻言放弃或者选择逃避，而是对自己的学习结果进行认真理智的归因，竭尽全力通过各种方法战胜困难和暂时的困境。教师作为学生在学习和生活中的指路明灯，首先可以引导学生对于学习成败的合理归因，让他们看到学业成绩和自身能力、努力程度和任务难度之间的关系，将学业成绩好坏和自身努力程度挂钩，从而提高他们的自我效能感。再者教师可以配合家长双向给与学生积极正向的言语肯定，多给予细节性的“说明性反馈”夸奖，学生自尊心也会得到保护和提高。其次帮助学生寻找合适的成功榜样。“班内斯特效应”启示我们学习榜样的重要性，学生可以学习榜样解决困难无坚不摧的毅力以及榜样内在的人格魅力，来获得替代经验，从而引领激励学生向着成功榜样看齐。最后学校可以通过心理辅导活动，积极举办心理讲座、心理训练或者个别咨询活动探寻自我效能感低下的原因，为效能感低下的学生营造尊重信任的咨询环境，采用具体有效的方法改变他们的不良归因和做法。

2.加强教师教学服务，助推学生网络平台学习的学习适应性

从假设模型验证结果看，教师教学是高职学生网络学习平台学习适应性的关键要素，教师教学对学生的自我效能感和课程内容质量都有显著正向影响。在网络平台环境中，教师在课堂中的角色悄然从知识信息传播者向引导学生确立自主学习目标的指导者转变。教师需要不断接受新知识，更新教育理念，提高掌握现代教育技术的能力。教师作为网络平台教育的研究者，需要有更多的时间精力深耕教育科研领域，通过网络平台环境进行一系列教学实验，以学生的认知规律和学习特点为基础创设良好的教学情景，加深他们对网络教学知识的理解。同时教师应该培养学生自我调控能力和知识技能迁移能力。教师作为网络课程内容的设计者和开发者，为学生筛选设计好先进的信息资源，同时在开发课程体系时，与时俱进改变传统课程中不相适应的部分，重新完善教学策略和课程结构体系[11]。

3.构建良好稳定的学习环境，增强学生网络学习良好体验感

学习环境潜移默化影响学生学习的效率和专注度。学生在网络平台上学习时常出现软件卡顿，严重影响网络学习的体验感和课堂秩序。在硬件建设方面，学校建设集功能强大、环境优雅为一体的多媒体网络教室，优化网络环境，保证网速顺畅和信号稳定，能加强学生学习的专注度。在软件建设方面教师需要精心进行教学设计，以学生自主学习为本，创设丰富的教学情境，将已知知识和新知识能够进行系统建构，提高他们的认知兴趣。同时教师在网络平台教学中，可以积极为学生构建网络学习共同体，创建新型的学习协作关系，学习共同体可以让学生之间通过交流迸发灵感，帮助他们进行自我认知的反思和重构，从而打破传统教学过程中教师“一言堂”的教学现象，为学生创建一种良好和谐的协作关系和学习氛围。