高校混合学习满意度及其影响因素研究

邹莉媛 刘 茜

（安徽财经大学文学院 安徽蚌埠 233030）

作为信息化课堂和智慧校园建设的重要方向，混合学习已越来越得到我国各大高校院所的认可，成为国家高等教育发展战略的一部分。考虑到线上教学与混合学习的共性特征，如何创建一个良好的混合学习环境，提高学习者满意度，实现学习形式与内容的统一，从而保障混合学习质量和教学有效性，成了现阶段混合学习理论与实践亟待解决的课题。

一、研究设计与模型构建

（一）问卷设计与数据收集。研究所使用的测量问卷由两个部分组成。第一部分为探究社区量表，用以测量学习者对混合学习体验的感知。该量表由Arbaugh 等人[1]开发和编制，共34 个题项，涉及探究社区理论框架的10 个维度。第二部分为学习满意度量表，参考澳大利亚教育与培训部《学习与教学质量指标体系》中学生体验调查部分与Grace等人编制的《课程体验与满意度量表》[2]，共16个题项，涉及混合学习满意度的3个维度。问卷采取Likert5级量表法，从1到5分别表示“非常不同意”“不同意”“不确定”“同意”“非常同意”。

为了保障测量问卷的有效性，研究采用前测的方式对问卷测量项进行了优化和调整。前测调研对象来自华东某高校新媒体专业一年级学生，共121人。基于调研结果，研究组成员对语言表达存在歧义的测量项和内容效度进行把关，并最终确定了正式问卷。

正式调查运用整体抽样法从该校一、二年级本科生中抽取790人作为调查对象，涉及该校会计、金融、国贸、新闻、计算机等15个专业。这些学生已经正在进行或完成了至少一门混合学习课程。在剔除少填、漏填、多数题答案一致、完成问卷时间过快等无效问卷后，得到有效样本725 份，有效问答率为91.8%。本研究中，受试平均年龄20.4 岁，其中男性占比47.23%，女性占比52.17%。探究社区体系量表的Cronbach’s α 值为0.917，KMO 值为0.915，学习满意度量表的Cronbach’s α值为0.856，KMO值为0.856，说明所用的调查问卷具有较高的信度和效度。

（二）共同方法偏差与数据有效性检验。由于研究使用的是学习者自汇报产生的样本数据，其结果可能会受到共同方法偏差的影响，因此，利用验证性因子分析法，将共同方法因子视为唯一潜变量，利用结构方程对所有测量项进行检验。结果显示，χ2/df=6.00>5.0，RMSEA=0.083>0.08,CFI=0.651<0.90,TFI=0.631<0.90，SRMR=0.071>0.05，部分指标达不到要求，方程拟合欠佳，说明样本测量项不应同属于一个因子，故不存在共同方法偏差问题。

此外，利用功效法（Power Analysis）对研究所需的最小样本量进行测算。根据Kim(2005)[3]提出的检验方法，假设功效为0.80，信度为0.05，自由度为12，原RMSEA 为0.05，设置完全拟合时RMSEA值为0.08，非完全拟合RMSEA值为0.01，研究所使用模型所需的理论最小样本量分别为663和666。本研究实际样本量（N=725）已超过最低标准，故比较适合使用结构方程法进行因果结构效应分析。

（三）变量处理与模型构建。本研究聚焦于有效学习的构成要件，探究教学临场、社会临场和认知临场的各个维度对混合学习满意度的作用，进而分析影响学习满意度的维度因素，检验混合学习的教学有效性。

考虑到调查的测量项较多，为了保证模型的简洁，突出各变量间的路径关系，在模型分析时运用Todd等人提出的项目构念平衡法(Item-to-Construct Balance Approach)[4]，将测量项依据其所对应的维度进行项目打包，把探究社区理论框架量表的十个维度作为潜变量混合学习体验的可观测变量，学习满意度量表的三个维度作为研究的可观测变量。

由此，本文基于多指标多因素（MIMIC）模型构建混合学习满意度分析模型，作出以下假设：

H1：教学临场（设计与组织、话语促进和直接指导）与混合学习环境显著相关，进而影响混合学习满意度（课程体验、技能培养和持续学习意愿）；

H2：社会临场（情感表达、开放交流和群体凝聚力）与混合学习环境显著相关，进而影响混合学习满意度（课程体验、技能培养和持续学习意愿）；

H3：认知临场（激发活动、知识探索、概念整合和问题解决）与混合学习环境显著相关，进而影响混合学习满意度（课程体验、技能培养和持续学习意愿）。

二、数据分析与讨论

（一）描述性统计。研究所考察变量的描述性统计如表1所示，探究社区体系和学习满意度的各项指标均高于理论中值3分，说明混合学习环境能够形成有效而稳健的学习探究机制，有助于知识的吸收和重新建构，学生对课程、技能培养、持续学习意愿有较高的感知。

表1 各变量的描述性统计

在探究社区体系中，学习者对教学和认知临场的各维度感知度较高，除了问题解决外，其他各项指标均超过了3.80，其中，学习者对设计组织和概念整合的感知最高，分别达到了4.41和4.09。与教学和认知临场相比，学习者社会临场感知略低一些，其中，情感表达与开放交流的得分比较接近，分别为3.66和3.67，而群体凝聚力最低，为3.59，这与之前国内探究社区研究所获得的经验证据是一致的。

学习满意度方面，持续学习意愿最高，技能培养次之，但课程体验上得分仅为3.26，是各维度中最低的，说明学生对混合课程体验仍然具有一定的预期落差，而各观测变量较高的标准方差也表明学习者对学习满意度的感知存在较大的波动和个体差异。

（二）MIMIC 模型估计。利用STATA16.0 对上文构建的混合学习满意度分析模型进行极大拟然法估计并对结果进行修正。修正过程遵循三个原则：1.删除模型中估计结果不显著的指标；2.根据MIMIC模型建议的参数指标，增加约束条件，改善方程的拟合效果；3.为防止过度拟合，简单模型与复杂模型拟合指标接近，则选择简单模型。模型修正过程、估计结果和各拟合指标参数如表2所示。

表2 MIMIC分析模型标准化估计过程及结果（N=725）

模型1 为学习满意度分析基准模型。从MIMIC 估计结果可以看出，知识探索与概念整合这两项指标估计结果为负，说明与探究理论框架的基本假设不符且不显著；社会临场中的情感表达与开放交流估计结果为正，但不显著。故采取逐步删除变量的方式，利用MIMIC 模型进行估计，最终得到模型3。此时，所有变量都至少在5%的置信区间上显著。进一步观测模型3 的拟合参数可知，χ2为16.61，p 值为0.165，χ2/df 为1.38，说明模型严格适配，不存在过度拟合；CFI、TLI 的值均大于0.95，RMSEA为0.023，SRMR为0.016，拟合非常好，表明最终分析模型MIMIC(6,1,3)的拟合效果非常理想。

（三）学习满意度的影响因素分析。从最终适配模型MIMIC(6,1,3)的估计结果上看，设计组织、话语促进、直接指导、群体凝聚力、激发活动与问题解决等6个因素对探究社区的影响为正，并均在5%的统计水平上显著，这说明这6个维度参与到了探究社区的构建之中，并最终对混合学习满意度起到了正向的促进作用。考虑到预测变量的归属情况，这一结果表明，H1的假设得到了全面的支持，而H2和H3，仅部分假设得到了证实。由此，研究也明晰了学习者教学、认知和社会临场与学习满意度之间的路径关系。

从影响幅度上看，教学临场对学习满意度的总效应影响最大，其三个维度的标准化系数从大到小依次为直接指导（β=0.205，p<0.01）、设计组织（β=0.153，p<0.05）和话语促进（β =0.084，p<0.01），说明混合学习环境中，相较于反思性和维持性话语构建，教师明确的学习目标设定、直接的课程学习指导与合理的教学活动安排仍然是影响学生学习体验与课程满意度的重要因素。这与之前对高校传统课堂学习满意度研究的发现是一致，如文静[5]和Bobe&Cooper[6]的研究。这表明，混合学习虽然有别于传统模式的课程学习形式，强调以学生为中心，但其教学有效性的本质并没有摆脱知识生产与建构的基本路径，学习者良好的课程体验和技能培养仍主要来源于教师知识教授的有效性。

与教学临场相比，认知临场对学习满意度的总效应次之，其四个维度中，知识探索与概念整合对学习满意度的影响为负但不显著，仅激发活动（β=0.10，p<0.05）与问题解决（β=0.153，p<0.01）对学习满意度起到了正向的促进作用。由于认知临场是从“学”的角度描述学习者主动性知识建构的过程，四个维度代表了探究学习的四个阶段。据此，这一结果实质上表明，学习满意度来自探究式学习中问题或概念的提出和解决环节，而与探究的过程无关。究其原因，可能是因为绝大部分的混合学习模式采取了任务式教学，由于将知识碎片化，任务教学大都增强了知识生产的趣味性和实用价值，而另一方面，网络上过多的信息资源使得学习者整合与甄别相关知识线索变得愈加复杂，致使学习者的满意度多集中在了探究学习的开始与结束两个阶段，而非知识的探究过程中。

值得一提的是，社会临场对学习满意度的影响最小，而且其三个维度中，仅群体凝聚力的影响显著为正（β=0.10,p<0.05），情感表达与开放交流的影响不显著。由于群体凝聚力指向学习者对探究社区的归属感，这说明混合学习环境能够增进学习者与教师或同伴的交流，从而通过有效信息的传递加强探究社区成员之间的亲密度，进而提升了课程体验、技能培养和持续学习的意愿。另一方面，由于国内高校混合学习实践常以自然班为基础进行，学习者之间的交流和讨论可能放在了线下，再加上受到传统独立学习方式的影响，学习者短时间从线下教学转移至线上课程学习，在网络平台中对学习之外的情感和个性化表达可能存有一定的疑虑，社交意愿不强烈，故情感表达与开放交流的影响对学习满意度的影响不显著，社会临场的整体影响也较为有限。不过，学生一旦适应了这种学习模式，探究社区的社交属性将会被进一步释放出来。

结语

随着我国信息化建设的进一步完善，提高混合课程的教学质量，促进学生的课程满意度，已成为高校深化课程教学改革的重要发展方向。故本文以华东某高校混合课程建设为背景，从有效学习的角度，探索了混合学习满意度及其影响因素。研究发现，混合学习环境能够形成良好的探究学习氛围，学习者对课程体验和技能培养也有着极为正面的感知，持续学习意愿较高。归因分析表明，这一感知主要受到了设计与组织、话语促进、直接指导、群体凝聚力、激发活动和问题解决等6个因素的影响。

基于上述发现，本文建议高校在线上线下混合教学过程中应当加大对网络学习支持的投入，提高直接教学因素的干预比例，培养学习者主动学习的能力，使之快速适应网络学习环境，这将更加有助于认知和探究活动的发生。同时，考虑到线上学习中社交互动存在的问题，建议高校教师在进行混合学习教学的同时，充分发挥学习引导的作用，不仅关注学习者的心理体验，也要加强探究社区的建设，鼓励学习者积极发言，促进探究社区成员之间的交流，提高学习的自我效能，进一步提高学习者的自我效能，使之具有持续学习和展现自己的信心，让混合学习课程成为高效且有意义的学习体验。

作为初步性的分析，研究也存在一定的不足。由于采用了整体抽样法，样本可能存在一定的不平衡，比如样本中商科学生较多而理工科学生较少。此外，本研究只分析了有效学习对满意度的影响，学习者人口及心理特征的影响并未纳入模型检验之中。后续研究将对此进一步完善，以期更加全面而深入地了解我国高校混合学习满意度的影响与作用机制。