| 标题 | 浅析混合学习环境下的学习投入测评 |
| 范文 | 摘要：测评学生混合环境下的学习投入有助于改进教学设计，提高教学质量。目前在混合学习环境下，可以 通过将自我报告问卷调查和学习平台数据分析结合起来的方法，对学生认知投入和情感投入进行测评，并利用 学习系统的数据对行为投入进行分析，以此帮助老师深入全面地了解学生的学习投入的情况，更好地捕捉学生 在学习过程中的所做、所想、所感。为教师设计更好的混合课程，及时对学生进行有效的干预提供参考，进而增 强混合教学的效果。 关键词：混合学习;学习投入;测评 中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：2095-6916（2020）16-0122-03 一、引言 高校信息化建设的发展推动了高校教学模式的创 新。混合学习因其结合了在线学习和传统教学的优势而 逐渐成为高校教学的重要模式。学习投入被证实与学习 者的坚持性、满意度、以及学业成就密切相关，是影响高 校教学质量的重要因素。学习投入在任何学习情境中都 发挥重要作用，因此要提高混合学习的质量就要关注学 生的学习投入。本文通过对学习投入的内涵、测评方式 进行梳理，探讨混合学习环境下学习投入的测评方式，为 教师设计更好的混合課程，及时对学生进行有效的干预， 进而提升混合教学的效果提供参考。 二、学习投入的定义及内涵 学习投入很早就引起研究者的注意。早在 20 世纪30 年代，Tyler 就指出学生投入学习的时间越多，学到的 知识就越多。虽然学习投入的研究已有几十年，但学习 投入至今仍未有统一的定义。就研究的视角而言，学习 投入的定义可以分为四大类：行为视角、心理视角、社会 / 文化视角以及综合视角。行为视角将学习投入视为与学 生满意度和成就相关的一系列涉及学校和学生行为，如 Kuh 认为学习投入一方面是学生在良好的教育活动中的 参与程度，另一方面是学生所感知的学校对其学习和成 长所给予的支持力度。心理视角是将学习投入视为内在 的心理过程，如 Kahu 将学习投入定义为个体的心理状 态，包括学生的情感、认知和行为。社会 / 文化视角则关 注的是社会 / 文化情境对学生学习体验的重要影响，如 Coates 认为学习投入包含了与学生体验相关的学业和非 学业的环境。而综合视角则是将各个流派的观点综合 起来，认为学习投入是一个多维度的概念，如 Fredricks etal. 认为学习投入由行为投入、认知投入、情感投入组成， 行为投入是学生积极参与学习活动的程度，情感投入是 学生对学习的情感反映，认知投入是学习在学习和实践 中付出的努力程度。如今研究者普遍认同学习投入是一 个多维的概念，其中 Fredricks et al. 的三维度学习投入概 念占据了主导地位。但对于三个维度的具体内涵研究者 们仍未有统一的看法。一些研究者认为行为投入包括努 力、注意、坚持、紧张程度、积极的行为;情感投入则包括 归属感、认同、热情、兴趣、情感、焦虑等;认知则包括了自 主学习、使用深度策略等。近年来，一些研究者在三维度 的基础上提出新的维度，如与学生在小组合作中情感和 行为有关的社会 / 行为投入维度，还有研究者提出意志 力维度以证明投入是行动的力量，但这些独特的维度仍 需要进一步的验证。 三、学习投入测评 （一）学习投入测评工具 虽然学习投入复杂，但可以通过不同的方式测评，如 学生自我报告、访谈、观察、教师打分等，其中最常用的 是自我报告。自我报告一般采用莱克特量表对学生进 行问卷调查，学生根据问卷题项与自身情况相符的程度 打分。目前在高校层面被认为设计最严密、影响力较大 的是全美大学生学习投入调查问卷（National Survey of Student Engagement，NSSE）。全美大学生学习投入调 查问卷的主要设计者是 Kuh，因此该量表从学习投入行 为和院校感知两个方面设计问卷，其核心部分包含五个 模块，分别为学业挑战度、主动与合作学习、师生互动、丰 富的教育经历以及支持性校园环境。2007 年，清华大学 与美国印地安纳州立大学合作，对 NSSE 进行汉化修订并对清华大学学生进行调查研究，研究结果显示五个指 标汉化后有良好的信度和效度，目前国内很多高校学习 投入研究是基于汉化后 NSSE 开展的。另一个用于高校 学习投入测量的工具是 Schaufeli 等开发的学习投入量 表（UWES-S），该量表是在 Utrecht 工作投入量表基础上， 以大学生为样本编制，包括活力、奉献和专注三个维度。 与 NSSE 不同的是，该量表在学习投入方面仅关注学生 本身，不涉及院校层面投入。国内有研究者将 UWES-S 翻译过来并进行初步验证，发现该量表具有良好的效度。 一些研究者也采用该量表进行调查，但与 NSSE 相比，使 用该问卷的研究不多。 （二）混合学习环境下的学习投入测量 目前学习投入研究成果大多是基于传统的教学情 境。虽然混合学习在高等教育中应用在不断增加，但 Henrie et al. 通过对 2000 年以来的混合学习研究进行回 顾，发现很少有混合学习研究高引文量的作者在其研究 中关注学习投入的问题。国内的情况亦是如此，以“学 习投入”为主题在 CNKI 进行检索，截止 2020 年 2 月 26 日，可以搜索到 2000 多条结果，但再以“混合学习”为主题在结果中进行二次检索，仅有 26 条结果，说明混 合学习环境下的学习投入尚未引起重视。而对于混合学 习环境下的学习投入测评，目前还在探索测评的方法。 自我报告的问卷调查仍是混合学习环境下的学习投 入测评常见的方式。但由于学习情境的不同，基于传统 教学情境编制的量表不适用于混合学习环境，因此研究 者们还在探索开发具有良好的信度和效度的量表用于测 评混合环境下的学生学习投入。最早开发混合环境下学 习投入评测量表的是 Coates。Coates 的量表由常规学习 投入和在线课程学投入两部分组成，常规学习投入用于 测量基于校园的常规的学习投入，包括建构教学、学习支 持环境、教师亲近度、学业挑战、主动学习、师生互动、课 外活动、合作学习、课外合作等九个维度;在线投入关注 的是学生在线学习的情况，包括在线主动学习、在线学习 关联、在线教学、在线合作、在线社交互动、在线师生互动 等六个维度。马婧、周倩基于 Fredricks et al. 的三维度学 习投入理论并结合混合学习的特点，参考 Coates 的量表 及 Gunne 的学习投入量表，构建包含主动学习、师生互 动、小组协作、策略运用、自我管理和情感投入六个维度 的学习投入量表。李玉斌等以多种模型为理论框架，借 鉴 NSSE、UWES-S、学习动机量表等已有的量表，编制 了深度学习量表，该量表中的学习投入和学习策略维度 可用于测评学习投入中的行为维度和认知维度。 除了自我报告的问卷调查，一些研究者开始基于教 育大数据对学习投入进行研究。混合学习是基于教育云平臺开展，学习平台上产生的数据为研究学生的学习行 为提供丰富的资源。一些研究者通过采集、分析学习平 台上学习者行为的数据，确定混合学习环境下可以表征 学习投入的行为。张琪、武法提以持续性、反思性、主动 性、专注性作为学习投入的维度，采用因子分析和结构方 程对学习平台的数据与学习结果进行分析，确定各个维 度的学习投入指标，并计算出各个维度及指标的权重，为 有效的学习分析和评测工具开发提供参考。一些研究者 则采用自我报告和学习平台数据相结合的方法，研究混 合环境下学习投入。Henrie et al. 通过对学生自我报告 数据和学习管理系统收集数据进行相关分析，发现探索 学习工具、预习课程任务和学习活动能有效地预测学习 投入。周媛、韩彦凤的研究则利用学习平台的数据测量 学习行为投入、学习平台讨论的内容分析认知投入，发现 数据平台的 13 种行为：提交作业、浏览作业、浏览课程页 面、发帖、搜贴可以测量学生的行为投入，并计算出记忆、 理解、运用、分析、评价、创造和知识掌握在认知投入中的 权重;同时采用自我报告的方式测评学生的六种学业情 绪：高兴、厌倦、愤怒、悲伤、焦虑和惊奇。 四、混合学习环境下的学习投入测评建议 混合教学是传统课堂面授与在线学习的结合，情境 与传统的教学情境不同，学习者所承担的责任也不同，因 此需要一个新的学习投入模型，为混合情景下的学习投 入研究提供指导。此外，还需要探索有效的方式对学生 的学习投入进行测评，以提升测评的及时性和准确性，进 而提升学习的效果。 （一）测评量表的开发 自我报告是测评学习投入常用的方法。高校混合学 习环境下学习投入的研究刚刚开始，目前测评量表比较 少，还没有一个类似于 NSSE 那样具有影响力的测评量 表。虽然 Coates 开发了第一个用于混合环境下的量表， 但该量表借鉴的是 NSSE 进行开发，既包括了学生在学 校参与的学习和其他的活动，又包括学校环境对学习投 入的支持。而 NSSE 受到的质疑之一是混淆学习投入的 指标因子和影响因子。学习投入的指标因子是与学生相 关的学习活动，如课程学习、与教师互动等。虽然学校环 境、课程要求等变量是学习投入研究不可忽视，但这些变 量是影响学习投入的因素，是学习投入的影响因子。如 果在测评量表中包含影响因子会将学习投入的研究复杂 化，难以准确区分学生投入或不投入的促发机制，因此现 在很多研究者倾向于将学习投入的指标因子和影响因子 分开。 概念的界定和测量工具的开发紧密相关。如前所 述，学习投入还没有一致认可的定义，因此在开发量表前需要明确学习投入的定义才能为后续的量表开发奠定基 础。其次是确定量表的维度及其指标因子。虽然三维度 的学习投入占据主导地位，Halverson& Graham 通过对 已有研究总结的基础上，结合混合学习的特点，提出包含 两个维度的混合学习环境学习投入的理论框架。该理论 框架只包含认知投入和情感投入，认知维度的指标因子 包括注意力、努力和坚持、任务时间、策略运用、专注、好 奇心等指标;情感维度的指标因子包括积极的情感，如喜 欢、快乐、自信，和消极的情感，如厌倦、沮丧和焦虑。该 理论框架可以为混合学习环境下学习投入量表的开发提 供参考。在具体题项编制方面，可以参考现有的具有较 好信度和效度的量表，如 NESS、UWES-S、以及 Coates 的学习投入量表，此外还可以对学生进行访谈收集内容 并进行提炼，以此作为量表的题项。编制的量表可以通 过因子分析和结构方程对其内容进行验证，以确定问卷 的信度和效度。 （二）学习平台数据的潜力 混合学习环境拓展了收集数据测评学习投入的方 法，除了自我报告这一方法外，也可以从学习平台获取数 据进行分析学生学习投入。基于云端的学习平台不仅是 混合学习教师和学生教与学、互动的平台，还可以全面记 录学生的学习过程，如登陆次数、查看学习内容的时长、 在某个活动所用的时间、活动的结果（如测验的分数） 以及其他活动的记录，这些数据为分析学习者行为特征 和规律提供了便利，成为学习投入研究潜在的丰富资源。 通过对学习平台的学习行为数据进行考量，有助于教师 在真实环境中掌握学生的学习投入行为，对学习过程进 行动态地评估，及时对学习不投入的学生采取相应的干 预措施。但学习平台的数据庞大且复杂，不是每个数据 都有意义，需要对学习平台的数据进行甄别，明确学生 的哪些行为变量可以预测学习者的学习投入。比如学生 在平台上花更多的时间或参加更多的活动不一定说明 是学生积极的学习投入，这就需要对学习平台上的数据 进行研究分析，找出能够表征学习投入的行为指标并构 建学习投入测量的模型，帮助教师快速地判断学生的学 习投入情况。当然平台数据也有一定的局限性，由于学 习平台不同，其记录的项目数据也会有差异，再者教师基 于混合学习的不同理解而进行的不同层次的教学设计， 会对学生的混合学习体验产生不同的影响，这些因素都 会有碍研究结论的推广。此外学习平台的数据在测评情 感和认知方面还有很大的挑战，虽说行为是情感和认知 的具体表现，但还是很难通过学习平台的数据来推断学 生的情感和认知投入。虽然利用平台数据对学习投入进 行研究还有一定的局限，但从计算机系统、教育大数据采集数据并进行分析成为近年来备受关注的研究方法。学 习平台不仅能提供详尽的数据记录学生在学习过程中行 为的变化，还可以在尽量少干扰或不干扰学习者的状态 下收集数据，让研究可以在自然的情境中展开。因此利 用系统数据来测量学生的学习投入成为了一个有潜力的 方法，也是应用教育大数据增强教学辅导、支持个性化学 习、提高教学质量的一个必然趋势。 每种测评方法都有其适用的环境和局限性，如学生 自我报告可以用于采集大规模的数据，也是用于了解学 生心理和认知方面最好的方法。但由于是学生的主观评 价，其结果可能会受到社会期望价值的影响而降低其可 信度;而学习平台的数据可以提供更为客观的学习行为 数据，可以对学生过程进行全面的记录，但这些数据在了 解学生内在心理方面则显得不足。因此，在混合学习环 境下，可以将自我报告的问卷调查和学习平台数据分析 结合起来，比如采用自我报告的形式对认知投入和情感 投入进行测评，利用学习系统的数据对行为投入进行分 析。不同方法的结合，可以为深入、全面地了解学生的学 习投入提供的数据支持，更好地捕捉学生在学习过程中 的所做、所想、所感。 结语 学习投入是一个非常重要的指标，反映了学生在学 习过程的表现，是影响学生学习效果的一个重要因素。 对学生学习投入进行测量，教师可以了解学生的学习现 状，对学生进行及时的指导和干预，评估课程质量，改进 课程设计。在混合学习环境下，教师可采用自我报告的 方式、对学习平台数据进行分析的方式对学生的学习投 入进行测评，以及时获取有价值的信息来了解学生的学 习状态，为学生提供学习建议，促进个性化的学习，同时 也为教师调整教学策略、反思教学方式提供参考依据。 参考文献; [1] 马婧 ， 周倩 . 混合环境下大学生学习性投入维度构成及其 实证研究 [J]. 教育发展研究 ，2019（13）. [2] 李玉斌 ， 苏丹蕊 ， 李秋雨 ， 任永功 . 面向混合环境的大学生 深度量表编制 [J]. 电化教育研究 ，2018（12）. [3] 张琪 ， 武法提 . 学习行为投入评测框架构建与实证研究 [J].中国电化教育 ，2018（9）. [4] 周媛 ， 韩彦凤 . 混合学习活动中学者学习投入的研究 [J]. 电 化教育研究 ，2018（11）. 作者简介：何丽玲（1977—），女，壮族，广西扶绥人，广西 职业技术学院讲师，主要研究方向为教学法。 （责任编辑：董惠安） |
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