大學生學習習慣對在線學習效果影響的實證分析
——基于749個樣本的在線問卷調查

（湖南工程學院經濟學院，湖南湘潭 411104）

伴隨信息技術的發展，MOOC/SPOC 等在線學習平臺的成熟與推廣，在線學習日益成為一種流行的學習途徑。養成教育理論認為教育的本質就是培養學生良好的行為習慣，［1］學生具備良好的在線學習習慣，才有高質量的在線學習效果。2019—2020年冬春新冠肺炎疫情期間，高等院校推出大規模在線教學活動，為研究在線學習效果提供一個自然的實驗機會。疫情下開展的在線教學，呈現出三個顯著的特點：（1）由于各個高校延遲開學，除了實踐、實驗類課程外，理論課程均以在線教學的模式開展；（2）在線教學的對象是全體在校學生，這使得在線教學活動不再是實驗性的和選擇性的；（3）學習環境的居家化。疫情期間，大學生居家參與在線學習，離開了熟悉的校園學習環境，缺乏互相激勵的班級學習氛圍，脫離了任課教師的監督與管理，學習的效果受到個人學習習慣的更大影響。上述特點，使得對大學生學習習慣對在線學習效果影響的研究，更具一般性和普遍意義。

一 學習習慣與在線學習效果

學習習慣是在學習過程中經過反復練習形成的，并發展成為個體的一種需要的自動化學習行為方式。自動化學習行為方式，意味著學習行為的意識控制水平被降低到最低限度，從而使得學習習慣與一般學習行為有著本質的區別。［2］良好的學習習慣不僅是學習適應性的重要表現，并且是終身學習品質不可或缺的重要組成。［3］良好的學習習慣對學習的作用主要體現在三個方面：（1）有利于學習效率的提高，能夠激發學習者學習的積極性和主動性；（2）有助于形成學習的組織性和系統性；（3）提升學習者自我評價水平，形成學習的內生性激勵。

研究表明，一系列內在和外在因素影響著學習者的學習效果。孫睿君（2012）等的實證分析認為，學業成績顯著地受到學生生源、家庭經濟條件、學習動機、學習習慣以及黨員身份的影響；而性別、學習動機、學習習慣、第二課堂參與及投入度、師生交流等指標顯著影響學習者自我報告的教育收獲。［4］伴隨互聯網教育的發展及線下、線上混合教學模式的興起，如MOOC/SPOC、在線教學、翻轉課堂等新興教學手段不斷地被應用于傳統教學改革中，一系列關于在線學習效果影響因素的研究也不斷地出現。方旭（2015）運用TAM3 模型分析影響MOOC 學習行為的因素，并對模型進行實證研究。［5］王錢永等（2016）通過UTAUT 模型分析，認為績效期望、努力期望、周圍影響和促成因素是影響學生MOOC 學習行為的四個核心因素。［6］李文波（2009）從文化的角度探討影響在線學習效果的因素。［7］吳亞婕（2017）基于班杜拉（Albert Bandura）的三元交互決定模型，發現學習行為因素（自我調節、動機、深度學習方法、投入等）、交互行為因素（學生間交互與師生間交互、學生個體與學習內容）以及環境因素，綜合影響著學習者在線深度學習效果。［8］

綜合眾多研究者的觀點，影響在線學習效果的因素主要是兩大類：（1）內在因素，如學習目標、學習動機和學習行為及習慣等；（2）外部因素，包括學習者所處的文化背景、教育教學環境、教學組織與教學過程、師生互動及學習者之間的互動、學習者背景因素等。由于學習目標和學習動機是無法直接觀測的，學習者的學習習慣可以作為研究影響在線學習效果內在因素的研究對象。

一系列在線教學實踐研究都表明，在線學習效果與學生的良好的學習習慣呈現出正相關關系。賈積有等（2016）使用北京大學6 門MOOC 課程后臺數據，對學習行為進行了統計分析，結果表明，學業成績與在線時間、觀看教學視頻次數、瀏覽課程網頁次數、下載講義次數、平時測驗成績之和、論壇參與程度等學習行為習慣均呈現出正相關關系。［9］趙西粉等（2019）分析了在線學習平臺的學習效果，結論表明學生的在線學習的參與度越高學習效果越明顯。［10］王國英（2020）針對“高級語言程序設計”這門課程的在線學習效果的比較研究認為，學生在課下所付出的時間和精力，比上機課的練習更能體現出學生之間的差異，對學生的期末成績具有更顯著的影響。［11］

在線教學具有時空分離的特點，而學習者的學習習慣客觀上存在差異，確保線上教學與線下教學“同質等效”，是推進大規模在線教學時所必須要積極思考和解決的問題。為了了解學生居家參加在線學習的效果，探究哪些學習習慣對在線學習效果產生了顯著的影響，作者針對所任教的1—3 年級在校大學生，開展了關于在線學習的在線問卷調查，并對調查結果進行了統計分析。

二 問卷的設計及調查反饋的基本情況

問卷設計應體現其內在信度和效度的基本要求；設計問卷要求注意其規范性，使其在內容、結構和形式上達到完整；要以少而精的原則實現其合理規模；語言表達上，在確保無歧義的基礎上，盡量保持簡潔和通俗易懂。根據上述原則，本次調查問卷共設置16 道題，分成三個部分：（1）被調查者的基本情況共計4 題（包括性別、年級、專業及在線學習課程的門數）；（2）學習習慣共計10 題（包括在線學習所使用的工具、每日使用手機/電腦的總時長、使用手機/電腦的用途、在線學習期間起居習慣、參加在線學習的場所、自主學習的數量及途徑、解決學習困難的方法等）；（3）在線學習效果及在線學習表現的自我評價，共計2 題。

調查面向經濟類三個專業的非畢業班學生，采用自愿填寫的原則，使用在線調查App“問卷星”完成數據的收集。本次調查共計收回有效問卷749 份（三個年級學生共1041 人，參與率為71.95%），其中：男生242 人，占32.31%；女生507 人，占67.69%；大學一年級265 人，占35.38%；二年級229 人，占30.57%；三年級255 人，占34.05%。四年級是畢業班，本學期沒有理論教學課程，故未參加調查。調查對象按照專業來分類，其中：經濟學專業158 人，占21.09%；國際經濟與貿易277 人，占36.98%；金融工程314 人，占41.92%，與專業人數分布一致。學生本學期參加在線學習課程的門數集中分布在6～9 門，與人才培養計劃保持一致。以上數據說明，本次在線調查總體參與度較好。

三 調查反饋結果的定性分析

（一）在線學習效果的總體情況

根據調查，55.54%的學習者表示自己在前5 周的在線教學過程中，學習表現一般，能夠跟著老師學，但學習的主動性不夠；18.56%的學習者認為自己的學習表現比較差，雖然在線學習，但是學習效果不佳；1.74%的學習者認為自己的學習表現非常差，幾乎完成不了在線學習任務。同時，也有21.36%的學習者認為自己的學習表現比較好，能夠主動學習；僅有2.8%的學習者對自己在線學習的表現滿意，認為學習狀態良好，學習態度認真，學習效果佳。這說明學生參加在線學習的自我評價程度總體水平不高。

從學習者角度來看，疫情期間開展的在線教學，并沒有取得預期的教學效果，無法做到線上教學與傳統教學“同質等效”。

（二）在線學習習慣對自我報告的在線學習效果的影響

在線學習過程中，記錄課程筆記是一種良好的學習習慣，是實現知識內化和重構、提升學習效果的重要輔助手段。在線學習對學習者自主學習提出更高的要求，在自主學習過程中，不但要求學生把學習內容作為認識的客體，而且要將自己作為認識的客體，對自己做出客觀正確的自我評價，進而對自己的學習行為進行自我激勵、自我控制和自我調節，不斷提高學習者自身的注意力、意志力和抗挫折能力。一般而言自主學習能力強的學習者，學習效果也更優異。

調研結果的分析表明：在線聽課記錄筆記，同時每天都進行自主學習的學生，學習效果佳，這部分學生在所有參與調查的學生中，認為在線教學效果“非常好”的比例為17.54%；只聽課不記錄筆記，但每天都進行自主學習的同學，學習效果尚可，這部分學生認為在線教學效果“非常好”的比例為8.33%；既不記錄筆記，同時也沒有進行自主學習的學生，認為在線學習效果不好，不適應在線教學的比例最大，達到了51.02%（見表一）。這說明良好的學習習慣（聽課記筆記和開展自主學習）對在線教學產生了積極的影響，促進了在線學習效果的提升，同時這部分學習者的自我評價水平也更高（9.62%）。

而從自主學習方式對在線學習效果的影響的結果來看：觀看教師自建的微課/慕課資源（16.95%）、網絡上尋找課程資料進行學習（24%）、參加教師組織的在線討論（24%），并在學習遇到困難時向教師求助的在線學習效果最佳；但不少學習者（28.84%）傾向于在網絡中尋找課程資料，并且自己嘗試弄懂學習中的難點（9.72%）?？傮w上說，能夠進行課程預習和復習，并且向教師尋求解決學習困難的同學在線學習表現的自我評價水平最高（14.29%）。

以上分析，說明了學習者良好的學習習慣在一定程度上對自我報告的在線學習效果和在線學習表現的自我評價均產生了積極的影響。

四 調查反饋結果的定量分析

為了進一步定量探究在線學習效果受到學習者學習習慣中哪些具體因素的影響及其作用途徑，本研究使用統計分析軟件SPSS 24 為工具對學習習慣各因素進行探索性因子分析，同時使用Eviews 9.0為工具對學習效果與學習習慣各因素進行多元線性回歸分析。為了進行定量分析，首先要對題項進行賦值。排除問卷中描述性的（被調查者基本情況及在線學習工具）5 道題項，其余11 題（學習習慣和自我報告的學習效果）分別按照李克特五級量表法進行賦值，即用1～5 來描述被測試者對評價描述性題目的同意程度，所有題項均采用正向計分。

本研究首先對樣本數據（n=749）進行相關分析，各題項分數與總分之間的相關系數在0.149～0.702之間，均在0.01（雙尾）水平上達到顯著。其次依據雅克-貝拉檢驗對樣本進行正態性檢驗，統計量JB=2.417，P=0.2986＞0.05，可以認為樣本總分數據在5%的顯著水平下服從正態分布（見圖1）。上述檢驗表明，樣本適合進一步做定量模型分析。

圖1 樣本頻率分布直方圖及統計描述

（一）探索性因子分析

本研究使用統計分析軟件SPSS 24 首先對進行因子分析的適宜度進行了檢驗。KMO=0.689＞0.5且Bartlett 球形度檢驗結果達到顯著性水平（χ2=809.681，df=55，P＜0.001），檢驗結果顯示樣本數據適合進一步進行探索性因子分析。探索性因子分析采用主成分分析法（Principal Components）抽取因子，運用凱撒正態化最大方差法對因子成分矩陣進行旋轉（Oblimin with Kaiser Normalization），并以特征值大于1 作為確定因子數目依據，剔除低負荷（載荷小于0.3）題項，最終抽取出四個因子（見表二），累積解釋總變異的53.237%，四個因子之間成分相關矩陣的相關系數范圍為0.311～0.632。

根據各個因子所包含的題項內容，對因子進行命名，依次為：學習習慣和學習效果、解決學習困難的方式、學習主動性、生活習慣。

表二 探索性因子分析結果（n=749）

Hannafin 和Carey（1981）認為具有較高水平的元認知（個體對自己認知過程自覺的了解和控制）的學習者，對自己的學習過程有較強的自覺監控和引導，有良好的學習過程操作方式（學習習慣）。［12］故可以將前三個因子合并，命名為學習習慣，另一個因子命名為生活習慣。

良好的學習習慣（學習時記錄筆記、學習的主動性）有利于形成學習策略（自我約束的作息規律、學習計劃、尋求解決學習困難的方法），促進了學習的主動性和積極性，對學習效果產生積極的影響。生活習慣則是學習習慣的基礎，有意識地養成良好的生活習慣（有約束地使用手機/電腦、按時就寢、選擇合適的學習地點以排除學習的干擾因素），往往也能促進良好學習習慣的培養，增強了學習者的自我評價程度，提高了學習的效率，獲得更好的學習效果。

（二）在線學習效果的多元回歸分析

為了進一步探討學習者在在線學習中的表現（Q16）和自我報告的在線學習效果（Q15）的影響因素，本研究使用回歸分析軟件Eviews 9.0，分別把Q16和Q15作為因變量對其他因素進行多元回歸分析。

首先做在線學習中自我報告的學習效果（Q15）對其他因素的多元回歸，根據各個解釋變量的t 值來看，只有Q9、Q14、Q16在0.05 水平顯著，故剔除不顯著的變量，再次進行回歸，得到回歸方程。

考察回歸方程的總顯著性，統計量F=120.8828，P＜0.001，說明因變量Q15受到其他因素（聯合的）顯著的影響。對回歸方程進行解釋之前，需要排除異方差性，對方程使用懷特一般異方差（White Heteroskedasticity Test）檢驗程序，得到結果，F=4.783451，P=0.000003＜0.05，故可以排除異方差的存在。同時，各解釋變量回歸參數t 值的顯著性水平均小于0.05，說明自變量（單獨來看）在5%的顯著性水平上對因變量產生了顯著的影響（見表三）。

表三 在線學習中自我報告的學習效果（Q15）的回歸結果

根據回歸結果，因變量Q15（自我報告的學習效果）受到解釋變量Q9（起床的自我約束程度）、Q14（學習困難的解決方式）、Q16（在線學習表現的自我評價）的顯著影響。其中在線學習表現的自我評價（Q16）對自我報告的學習效果的影響最為顯著。這說明，在線學習中表現非常好，學習態度認真，導致了更佳的學習效果。

哪些因素對在線學習表現的自我評價（Q16）產生了積極的影響呢？研究進一步把Q16作為因變量對其他因素做回歸。根據各個解釋變量的t 值來看，只有Q9、Q11、Q12、Q13、Q14在5%水平下顯著，故剔除不顯著的變量，再次進行回歸，得到回歸方程。

檢查回歸方程的總顯著性，F=39.66883，P＜0.001，說明因變量Q16受到諸解釋變量（聯合的）顯著的影響。同樣，在對回歸方程進行解釋之前，需要排除可能存在的異方差性，對方程使用懷特一般異方差（White Heteroskedasticity Test）檢驗程序，得到結果，F=3.831383，P=0.0020＜0.05，故可以排除異方差的存在。各解釋變量的t 統計量的概率值均小于0.05，說明自變量（單獨來看）均對因變量產生了顯著的影響（見表四）。

表四 在線學習中的自我評價（Q16）的回歸結果

根據回歸方程，因變量Q16（在線學習表現的自我評價）受到解釋變量Q9（起床的自我約束程度）、Q11（自主學習的數量與質量）、Q12（自主學習途徑和方法）、Q13（在線學習記錄筆記習慣）、Q14（學習困難的解決方式）的顯著影響。

依照兩次回歸結果，研究認為良好的學習習慣對學習者參與在線學習的自我評價產生了積極的影響（回歸方程2），并通過學習者提高在線學習表現的自我評價并最終促進了在線學習效果的提升（回歸方程1）。

五 結語

（一）在線學習是現代教育發展的一個主要方向

在疫情下的在線教學并沒有取得預期的學習效果，但在線學習仍然是現代教育發展的一個重要方向?；谡{查結果的分析，在新冠肺炎疫情期間，高等院校大規模開展的在線教學活動中，學習者似乎并未取得預期的在線學習效果，學生對在線教學的接受程度、自我報告的在線學習效果以及參加在線學習表現的自我評價水平均不高。但考慮到疫情的突發性，絕大部分高等院校教師幾乎是在沒有準備的情況下開展在線教學活動，僅有少部分教師具有在線教學經驗，熟練地掌握在線教學的工具和技巧。同時，習慣于傳統教學模式的學生，似乎并未養成適應在線學習的良好的學習習慣，調查中絕大部分同學仍舊依靠教師提供的教學資源作為自主學習的主要方式。結合教師與學習者兩個方面的因素來看，并不能簡單地得出在線學習效果不如傳統教學的觀點。在線學習與傳統教學相比具有三個方面的優勢：首先，在線學習打破了時空的限制，使得學習過程更具靈活性；其次，在線學習廣泛地融合了現代信息技術，給學習過程提供了更加便捷的手段，提供更豐富的學習工具；最后，在線學習中教師和學習者在學習過程中的固有角色發生了轉變，學習者將被動學習轉變為主動學習，教師從知識講授者轉變成學習的促進者和指導者。因而在線學習是一種真正的以學習者為中心的學習過程，這種學習模式更有利于知識的內化和重構，是現代教學技術發展的重要方向。

（二）研究揭示了學習習慣對在線學習效果的積極作用

根據探索性因子分析的結果，從樣本數據中抽取了學習習慣和生活習慣兩個因子，這說明學習者自我報告的在線學習效果主要受到學習者所擁有的學習習慣和生活習慣的影響。多元回歸分析則顯示了在線學習效果與學習者的學習習慣呈現出了正相關的關系。這一結論，也可以從調查結果的定性分析中得到印證。調查結果顯示了高年級的學生和女生相對能夠更好地適應在線教學，或許是因為他們學習主動性更好、學習手段更豐富、學習方法更得當。這個結果說明良好的學習習慣是保證在線學習效果的主要因素之一。

（三）促進良好的學習習慣養成的影響因素，是值得進一步研究的方向

雖然調查結果顯示了良好的學習習慣如在線學習同時記錄筆記和積極開展自主學習，促進了在線學習效果的提升，但是研究沒能揭示促進良好的學習習慣養成的影響因素。調查顯示了大多數學生的生活習慣和學習習慣似乎不夠好，如能夠合理地安排作息時間和有約束地使用手機/電腦的被調查者所占比重均偏小，但兩次回歸結果均未發現起居習慣（Q10）、學習地點（Q8）和對手機/電腦控制程度（Q6）等生活習慣對在線學習效果產生顯著的影響。盡管良好的生活習慣是養成良好學習習慣的基礎，但是究竟學習者的哪些生活習慣影響了良好的學習習慣的養成，值得進一步研究。