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混合式学习中计算机类专业课程学业成效影响因素研究

2024-04-22 58 上传者：管理员

摘要：混合式学习是融合网络学习与面授学习的最好实践经验，在高等教育中日益受到重视。文中从学生的角度剖析了混合式学习中影响学生计算机类专业课程学业成效的影响因素，并构建了混合式学习中计算机类课程学业成效影响因素模型，最后对混合式学习中计算机类专业课程学业成效的影响因素与作用机理进行了实证。为混合式学习中计算机类专业课程的优化教学提供了数据支撑，提升学生计算机类专业课程的学业成效。

关键词：
学业成效
影响因素
混合式学习
课程教学
问卷调查
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在计算机类专业课程教学中，学生基础参差不齐，计算机类专业课程学习成绩优异的学生渴望得到更深入的学习交流，但基础薄弱的学生对学习存在畏难情绪，学习期望偏低，学习主动性不足。教师的课堂授课一般以中等难度为主，让大部分学生都能学有所获，对成绩优异和基础薄弱的学生也采取一些针对性教法，但是不同的学生对计算机类专业课程的学习的个性化需求差异较大，教师的课后辅导效果不够明显，同时，教师的教学任务较重，教师对每名学生进行持续、精准的针对性教学力不从心，学生对自己的缺漏项或进一步深入研究的方向也颇为迷茫。

信息技术的飞速发展为现代高等教育的教学方式的优化创造了良好平台，学习者能够充分运用由现代信息技术所创造的、具备全新互动机制和丰富资源的学习环境，开展更加积极、有目的、探索性的学习活动[1,2]。但是，信息化教学、互联网学习、教育大数据分析等所带来的诸多便捷与优越性，在现实的教育过程中却并不能得到完全的彰显，主要体现在：一是由于现今的学生都是数字世界原居民，从小伴随着计算机和网络的发展而长大，在入学之前较为肤浅的互联网使用经验包括了网游、在线社交、网络娱乐等，这让学生形成了对网络使用的认知偏差；二是绝大部分学生缺乏信息的检索、整合、重组等相关实践技能，对信息技术与学习、学科相结合的体验、意义感不深，导致了在线学习效能感不强，学习策略缺乏，持续自主学习的动力不足。

切实提升学生计算机类专业课程的学业成效，分析哪些因素影响了学生的计算机类专业课程学习效果，结合量化研究的方法找出影响学生计算机类专业学业成效的关键因素，并有针对性地进行改革，这是目前计算机类专业课程教学中亟待解决的问题。

1、混合式学习

混合式学习借助当前先进的信息技术，将网络学习与传统面授教学有机整合起来，形成了一种新的学习方式[3,4]。在网络学习效果不理想的情况下，混合式学习是人们对纯技术环境下的学习进行反思后提出的一种新的学习理念。将传统面授学习与网络学习有机结合起来，充分发挥二者的优势，形成互补，这是目前教育工作者普遍认为的最佳的学习方式[5]。我国混合式学习的正式倡导者何克抗教授指出混合式学习是将网络学习和传统面授学习有机结合的最佳实践经验，在混合式学习过程中，学生可以发挥自己的积极性和创造性，教师可以发挥自己的主导作用，混合式学习是现今高等教育变革的主要趋势[6]。

当前关于影响学生学业成效的影响因素主要有：一是大量实证研究发现学生的家庭背景、社会关系、与人相处情况、已有的认知基础、学业自我效能感等会影响学生的学业成效；二是信息技术的使用情况会影响学生的学业成效[7,8]。

关于混合式学习的学业成效，国内外的主要关注点在学生的“学习满意度”这一维度，赵国栋等人基于在“北京大学教育网”上开展的混合式学习[9],对混合式学习环境下学生的学习满意度的影响因素进行了研究，他们认为影响学生混合式学习满意度的主要因素包括学生是否适应网络学习、学生是否认为网络学习有用、教师是否对作业和考试做出及时反馈、学生对具体课程的认知等[10]。

整体来看，关于学生学业成效的理论研究偏多，具体到计算机类专业课程优化教学改革研究上，主要围绕教学平台、教学内容、教学模式开展[11],对学生这一主体的作用考虑不够充分，对计算机类专业课程教学改革的针对性不强。

2、混合式学习中计算机类专业课程学业成效影响因素

2.1 影响因素模型

混合式学习环境下计算机类专业课程学业成效的影响因素主要考虑学生的背景、个体相关变量以及交互变量，其中学生背景因素包括年龄、民族、生源地、入学时间、家庭社会经济地位、入学成绩等；学生的个体变量包括任务价值感、成就期望、计算机类专业课程的学业自我效能感、计算机类专业课程的学习动机、每周网上学习计算机类专业课程时间、网络信息搜索效能等；交互变量包括同学关系、师生关系、与父母关系、与辅导员关系等。学业成效主要考虑学业成效的认知方面、学业成效的情感方面以及学业成效的技能方面，其中学业成效的认知方面包含个人平时成绩、个人期末考试成绩，学业成效的情感方面主要包括学习满意度，学业成效的技能方面主要包括信息技能。

图1 混合式学习中计算机类专业课程学业成效影响因素模型

依据具身认知理论、奥苏伯尔的“有意义传递接受理论”、学习共同体理论等，图1给出了混合式学习中计算机类专业课程学业成效影响因素模型。该模型考虑的影响因素比较全面，由于变量较多，变量间的效应可能相互影响，导致部分变量的相对效应偏小；其次，有些变量对学业成效没有直接的显著影响，却可能存在间接效应；其三，由于存在学生情况的两极分化，从而影响部分变量对学业成效的显著性。因此，有必要结合教学实践和数据分析结果，对模型一中效应不显著、但定性分析认为比较重要的变量进行细化分析，建立了两个间接影响学业成效的子模型。

在混合式学习中学生的任务价值感和感知到的教师支持对学业成绩的影响关系模型如图2所示，模型中起中介作用的是计算机类专业课程的线上学习投入和线下学习投入。

在混合式学习中学生的感知易用性、社会临场感和学生对混合式学习满意度的关系模型如图3所示，其中计算机类专业课程学习动机和学习投入起中介作用。

图2 学生线上线下学习投入的中介效应

图3 学生计算机类专业课程学习动机和学习投入的中介效应

2.2 影响因素的实证方法

综合运用问卷调查法、量表测量法、专家(学生)访谈法研究混合式学习环境下计算机类专业课程学业成效的影响因素和作用机制。

2.2.1 问卷调查法

为与后续的量表调查结果相匹配，教师给每位学生随机设定一个编号，借助问卷调查学生的背景因素：年龄、生源地、入学时间、入学成绩、已有信息技能、协作学习经历以及小组互动、人-机互动情况。

2.2.2 量表测量法

采用国际或国内公认的信效度良好的量表，对其表达方式做适当改编使其更符合研究对象的认知特点，使用的主要量表有：计算机类专业课程任务价值感量表；计算机类专业课程成就期望量表；计算机类专业课程学业自我效能感量表；计算机类专业课程学习动机量表；感知混合学习环境有用性量表；感知混合学习环境易用性量表；社会临场感量表；感知到的教师支持量表；学习投入量表；学习满意度量表。采用SPSS、AMOS等数据处理工具整理、分析数据。

2.2.3 专家(学生)访谈法

通过专家(学生)访谈法深入探索影响计算机类专业课程学习成效的影响因素，切实做好计算机类专业课程与后续实践课程的衔接。专家访谈法：通过向后续实践课程专家教师请教，即时更新专业案例，详细了解学生学习后续课程所必须的计算机类专业知识和技能，尤其是专业应用知识和信息技能。学生访谈法：一是对已毕业学生的访谈，了解用人单位对学生计算机类专业知识和相关技能的实际需求；二是对入学新生的访谈，围绕计算机类专业课程的混合式学习，即时了解学生学习动态。

2.3 影响因素的实证

结构方程模型可以解释自变量与因变量之间的关系，并允许变量含一定的测量误差。本文利用结构方程模型以及数据分析软件，对提出的混合式学习中计算机类专业课程学业成效影响因素模型进行检验。

2.3.1 问卷设计

问卷由指导语、基本信息和具体题项组成[12]。问卷使用Likert五点量表计分法对变量进行测量。根据假设模型所设定的背景因素、个体变量和交互变量三个方面的影响因素设计题项，通过专家访谈，去掉载荷因子小的题项，余下13个题项，各变量的题项如表1所示。

2.3.2 问卷数据

采用定量研究设计，问卷调查样本选自安徽省某高校计算机科学与技术专业二年级和三年级的大学生，采用封闭式集中填答的方式。共发放问卷400份，回收有效问卷386份，问卷有效率为96.5%,符合测试要求。

2.3.3 信度与效度检验

使用SPSS检验调查问卷的整体信度和效度。数据分析结果显示，问卷整体的克朗巴哈系数为0.892,表示问卷的整体信度较好；对每个分量表做信度检验，背景因素分量表的克朗巴哈系数为0.807,个体变量分量表的克朗巴哈系数为0.853,交互变量分量表的克朗巴哈系数为0.822,表示内部一致性信度较好。另外，问卷整体的KMO值为0.856,表示问卷的效度可靠。

表1 变量测量

2.3.4 模型检验

运用AMOS对混合式学习中计算机类专业课程学业成效影响因素模型进行检验。主效应检验结果如表2所示。

表2 主效应检验结果

由表2可以发现背景因素、个体变量和交互变量三个方面对计算机类专业课程的学业成效均有显著的正向影响(p<0.001),H1、H2和H3都得到支持，其中个体变量对学业成效的影响最大，其次是背景因素，最后是交互变量。因此，在计算机类专业课程的混合式学习中应该重视个体变量相关的课程设计，提升学生的学业成效。

3、结语

本文研究了混合式学习环境下计算机类专业课程学业成效影响因素模型，模型中主要考虑了学生的背景、个体相关变量以及交互变量，学业成效主要考虑学业成效的认知方面、学业成效的情感方面以及学业成效的技能方面，建立这些影响因素和学业成效之间的关系模型，进而对该模型进行了实证。通过实证可以分析学生背景因素、个体相关变量、交互变量之间以及它们与学生计算机类专业课程学业成效之间的相关性，从学生这一主体的视角探索计算机类专业课程学业成效的影响因素，既可以使学生更好地打牢后续的专业课程必备的知识基础，还可以为学生适应后续课程奠定必备的技能基础。同时，相关结果可以为计算机类专业课程的优化教学提供数据支撑和实证依据，也可以为基础课以及后续专业课程教学改革提供参考。

参考文献:

[1]金英善,黄佳双,殷宝法.我国高校混合课程研究现状分析[J].教育教学论坛,2018(3):70-72.

[2]吴俊荣.基于E-LEARNING平台的混合学习实践[J].中国校外教育,2010(S1):308.

[3]龚少英,王祯,袁新,等.混合学习环境中动机信念和动机调节与学习投入关系研究[J].开放教育研究,2017,23(1):84-92.

[4]杨慧.混合学习环境下深度学习应用模式研究[J].中国成人教育,2019(23):3-8.

[5]马琳,徐海霞,祝苇华,等.大学生混合式学习深度的研究[J].电脑知识与技术,2020,16(17):107-108,119.

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[7]雷玉菊,周宗奎,田媛.网络学习环境下学习者的动机信念对学习投入的影响[J].中国电化教育,2017,(2):82-88.

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[9]赵国栋,原帅.混合式学习的学生满意度及影响因素研究:以北京大学教学网为例[J].中国远程教育,2010(11):32-38.

[10]孙丽娜,钟璐,王敏,等.混合式学习环境下大学生小组协作学习满意度影响因素研究[J].黑龙江高教研究,2019(2):127-132.

[11]陈玉玲,刘莹,李磊.基于线上线下混合式学习通信原理课程教学研究与实践[J].电脑知识与技术,2021,17(14):89-90.