疫情常態下設計專業大學生在線學習滿意度實證研究

周媛 羅曉嵐 周瑄

關鍵詞：新冠疫情 設計專業 在線學習 滿意度模型 多元線性回歸

引言

2021年疫情防控常態化，根據《教育部應對新型冠狀病毒感染肺炎疫情工作領導小組辦公室關于在疫情防控期間做好普通高校在線教學組織與管理工作的指導意見》等有關精神要求，各大高校及時開展了在線教學活動[1] 。在此背景下，線上教學模式逐漸顯露出相應的弊端，已無法完全滿足設計專業教學理論與實踐并重的需求[2] 。因此，文章從疫情常態設計專業大學生線上教學關系出發，分析其在線學習滿意度及影響因素，以此對未來優化此類學習模式提出建設性建議。

一、理論模型的構建

（一）理論基礎

1.學生滿意度理論。學生滿意度理論是指學生接受教育后，所形成的實際體驗感與預期感之間的比較關系，可作為學生對授課內容收獲程度的評價[3] 。本研究關注疫情影響下該專業大學生對在線學習的廣泛認同度，將其滿意度的內涵界定為學生在線學習投入程度、學習者目標達成情況、學后意向反饋三個維度。

2.自主學習理論。美國學者齊莫曼等人提出的自主學習理論包括計劃階段、行為或意志控制階段、自我反思階段三個社會階段。從學習實質來看，大致分為自主學習動機、學習方法、學習時間、學習行為表現、學習物質環境、學習社會性六個維度。這些為后續大學生自身特征確定提供了可靠的理論支撐。

3.藝術設計實踐教學網絡系統理論。藝術設計實踐教學網絡系統簡稱為APNT，指學校運用網絡教育和大數據媒介，將實驗、實操、實訓、實習四大設計課程環節與網絡教學系統有機整合。在此背景下，為設計專業師生在線實踐課堂教學提供了一個充分交互的教學平臺。

（二）設計專業框架的分析

綜上所述，本研究綜合設計專業大學生自身特征、設計專業教師教學的要素、設計專業網絡課程的特征、設計專業社會支持的保障和設計專業網絡學習的交互要素五個方面構建大學生在線學習滿意度理論框架（見圖1）。

1.學生自身特征。學習動機能產生激發、維持、引導作用。PISA和TIMSS兩項研究報告已論證學習動機與學業成績表現之間的正向關系[4] 。在線學習過程中，學生所感知的任務價值和學業情緒是學生在線學習滿意度的重要部分[5] 。學生學習行為也能夠反映學習滿意程度，適當調控與干預學習行為能夠提高學習質量和效率，提升學習滿意度。

2.教師教學要素。開放性是在線教學最主要的特怔，利用網絡平臺進行教學，是讓學習者充分體驗學習的主體性和創造性。在線教學要想取得成功，教師要具備優異的個人品質和教學能力等[6] 。教師根據在線教學特點選擇合適的教學傳遞方式，提供結構清晰的教學內容和教學進度表，有助于調動學生積極情緒，提升學生滿意度[7] 。

3.網絡課程特征。我國當前設計專業主要包括工業設計、交互設計、視覺傳達、環境藝術等在內的多個分類。設計專業教育課程包括基本理論課、技術課、實踐課三大模塊，專業課程之間占比不同，各個模塊課程需要采用對應的教學方法，利用網絡優勢采用多元化的課程形式，展現豐富的課程，提高學生的自我能動性。

4.社會保障因素。社會支持保障泛指學生進行在線教育時，所感受來自學校、家庭、教師、同學們帶來的認知支持、情感支持及學生自主發展支持。良好網絡質量和優質課程平臺是作為實現師生順利進行在線教育的物質基礎[8] 。因此，本研究將社會支持保障因素擴大到包括家庭、學校、教師、企業的橫向因素和來自同學之間的縱向因素范疇。

5.學習交互要素。在線教學過程中會發生人與人、人與物多層次交互。其中，在線課程學習中師生及課程平臺、校企彼此之間相互作用。師生、生生之間雙向交流可以豐富學生對課堂內容的理解[9] [10] ，同時也會引發學生的自主性，形成批判性思維。因此，師生、校企交互為完善線上教學課程模塊提供直接性橋梁，對在線學習績效產生一定效應[11] 。

二、研究設計

（一）問卷設計與量表開發。本研究在界定理論模型的基礎上，將調查問卷分為三部分：第一部分為學生性別、年齡、學校、年級、專業等基本信息;第二部分為學生在線課程影響因素，采取5級量表的形式設計問卷，以匿名的方式展開;為避免量表問卷的單一性，第三部分包括突出事件記錄及新期望點等在內的開放性問題，研究結果部分引用主要調研結果，使其達到定性、定量相互支撐的目的。

（二）數據收集與描述統計。本次問卷采用匿名方式，運用“問卷星”網絡媒介，向高校分發電子問卷。委托長沙市9所包含設計專業院校的老師同學轉發宣傳，含蓋包括中南大學、湖南大學等其他雙一流院校、湖南科技大學、湖南涉外經濟學院等其他本科院校和湖南工業大學科技學院等其他高職院校。問卷于2021年3月11日-30日期間發放，共發放1201份，收回1132份，其中有效數量為811份，回收率94.33%，有效率71.64%。

專業分布為工業設計類321名，交互設計類112名，環境藝術設計類149名，視覺傳達設計類105名，數字傳媒設計類124名;年級分布為新生14.80%，大二13.81%，大三37.36%，大四34.03%;學校分布為雙一流院校、本科院校和高職院校，其中，本科院校占較大比重（67.82%）;男生占237名，女生占574名。無論從總體特征或從分項屬性分析，所得數據都具有足夠的代表性（見表1）。

三、模型檢驗與分析

（一）問卷信度和效度檢驗。本研究為保證問卷題項各維度的一致性，對其進行項目分析，所有結果呈顯著性，區分性良好。量表精度克朗巴哈Alpha系數為0.956，高于0.8的量表參考精度標準，說明量表信度較高，有較好的測量可靠性與準確性。問卷基于大量文獻案例分析研究，整合相關專家意見，結合現實背景研制而成。同時，經過多輪預檢測和反復調整后方才正式啟用，題項內容具有較高的信度和效度。因子分析結果所得的KMO值大約為0.888，近似卡方值為6317.537，Sig值為0.000，數據通過Bartlett球形度檢驗（P<0.05）。

因此，借助探索性因子分析法對因子問卷中57個題項進行分析，采用主成分分析法和最大方差正交旋轉法提取公因子[12] ，最終確定31個題項，對應8個公因子，累計方差貢獻率為73.406%（見表2）。

（二）學生及行為特征變量差異分析。本研究將設計專業大學生滿意度作為因變量函數y，將學生個性特征程度作為自變量函數x，運用樣本中的T檢驗、單位多因素方差分析法進行解釋變量統計及各不同維度的差異統計分析（見表3）。其中“專業類別”“學校類別”“授課模式”“授課平臺”四項個體特征的差異對滿意度產生影響;采用多重比較Scheffe法對其余選項再分析得：1）視覺傳達專業學生的滿意度高于其他設計專業。2）?？粕鷿M意度低于本科生。3）設計專業學生對線上授課+線下授課的授課模式滿意度高于其他授課模式。

4）設計專業學生對Bilibili授課平臺滿意度高于其他授課平臺。

（三）在線學習滿意度影響因素分析。本研究將學生網絡在線課程OC（Online courses）、社會支持保障SS（social support）、學生自我效能感SE（Self efficacy）、網絡學習交互EI（E-learninginteraction）、教師教學要素TT（Teacher teaching）、學生內在動力IM（internal motivation）、網絡使用能力NU（Network usage）、學生外在動機EM（Extrinsic motivation）作為模型自變量，將設計專業大學生在線學習滿意度OLSODM（Online learning satisfactionof Design Majors）作為因變量，采用多元線性回歸方法進行分析。

1.相關分析。從自變量與因變量的Pearson相關值可知，在線教學課程與滿意度呈正相關，且相關性最大（r=0.55），其次是學生的自我效能感（r=0. 37），然后是教師在線教育教學質量（r=0. 36），其中學生外部動機相關系數最?。╮=0.09）（見表4）。由此可得，設計專業大學生擁有高質量的網絡教學課程、網絡教學的高價值感知以及積極的學業情緒能促進師生和生生之間的高效交流，形成良性循環的學業績效和積極的意向反饋，從而提高學生滿意度。

2.標準化回歸方程。本研究將數據進行多元線性回歸分析可得，所選自變量皆對數據滿意度呈顯著預測效果，自變量與因變量的多元相關系數值為0.863，決定系數（r2）=0.746，最終線性回歸數據模型整體性檢驗F值=470.797（p=0.000），自變量值可有效率解釋因變量74.6%的多元變異預測量（見表5）。從預測力度高低看，“設計專業網絡教學課程”，解釋變異量26.7%，對設計專業大學生在線學習滿意度最具高度預測力;其次是“自我效能感”，解釋變異量21.5%;再次，“設計專業教育網絡教育教學質量”解釋變異量10.8%。其余五個自變量“設計專業學生感知的社會支持”“設計專業網絡學習交互”“設計專業學生的內在學習動力”“設計專業學生的網絡使用能力”及“設計專業學生的外部學習動機”解釋變異量分別為7.6%、3.6%、2.7%、1.3%及0.5%，預測效果呈現降低趨勢。根據標準化回歸模型系數分析，其中的八個預測變量β值分別為0.507、0.447、0.303、0.254、0.181、0.153、0.096及0.070，均為正值，表明它們對于設計專業大學生在線學習滿意度的影響皆是正向關系，且標準化的回歸方程式定義如下：

CSSOL=0.507*OC+0.447*EI+0.303*TT+0.254*SS+0.181*SE+0.153*IM+0.096*NU+0.070*EM

同時，在所有自變量共線性統計數據中，VIF值均小于10，表示各自變量間各自獨立，模型回歸方程式結果可信度高。另外，由標準化殘差散點圖（見圖2）可發現，殘差值在-2到+2之間，可解釋絕大部分預測值，說明回歸方程有效。

四、結論及對策

（一）研究結論。設計專業自我效能感、網絡教學課程、教師在線教學質量能較好地預測在線學習滿意度。樣本分析得知：1.自我效能感方面存在的主要問題有“線上教學模式無法滿足師生、生生之間面對面交流，導致其共情能力降低”和“網絡抗干擾能力弱，學生自控力不足”。2.網絡教學課程方面的主要矛盾表現為“在線教學模式破壞了設計類課程教學結構的完整性，實踐課程操作性下降”及“線上教學模式阻礙了設計類專業原有團隊合作需求，給小組討論帶來了不便”。3.教師在線教學質量需要調節的地方是“線上教學，部分授課老師表達方式、教學態度欠佳"同”學習目標不明確，不清楚學習進度"等問題需要解決。

經過研究問卷開放性問題可得，設計類課程在線學習存在一定的特殊性和局限性，其中包括“線上教學模式使學生課堂學習的體驗感下降”“線上平臺設計不合理，功能不全面”等需要改進。

（二）管理對策。

1.多項策略共融，提升自我效能。（1）積極倡導，明確課堂教學計劃：教師可實施科學有效的方式，合理安排課堂講授、示范、實踐、翻轉互動課堂等教學環節。同時，及時深入檢驗各個學習階段教學成效，通過專題匯報和設計構思等多種有效途徑，使學生對課程內容進行內化、領悟、遷移、再創造[13] [14] 。（2）多元考核，細化課程系統評價：學生可選擇形成性、過程性、綜合性三合一的評價模式，對授課課程進行全面了解。教師可采用包括校方評價、自我評價、學生評價的“三段式”評價模式，使教師全方位、系統性找準定位。

2.強化實操互動，打造卓越課程。（1）洞悉訴求，完善實踐教學體系：高?？苫谔搶嵪嘟Y合原則，借用3D模擬技術將設計實踐環節真實再現，實現疫情期間設計場景的可視化，實訓項目的操作性[15] 。

（2）多維互動，建立“3-M”交互模式：高?？刹捎芒俣嘟嵌龋∕ultiAngle）模式：增加課堂黏性，增設課堂分數統計、成果查看、及時反饋、個別指導等環節;②多方位（Multi Orientation）模式：小組討論期間，建立共同目標，確立共同體身份，重視交流的行動和結果，樹立成員責任意識[16] [17] ;③多層次（Multilevel）模式：構建師生互動、線上討論考評、獎勵機制，形成小組與個人成績雙重考核、師生互動交流體驗流程體系，增強互動效率和質量。

3.全面“協同共治”，提高教學質量。（1）因材施教，營造沉浸學習環境：國家及政府相關部門可在一定條件下大力支持在線學習教學資源的開發，構建專門的在線學習教學平臺，避免在線學習教學平臺帶來的系統缺陷，滿足學生在線學習所需要的學習環境。（2）正確歸因，提升客觀判斷能力：教育相關部門可從技術支持和教學管理服務入手，樹立以學生為重心的理念，改良高校的學習空間，從而幫助師生共同實現努力感和自我認同感，提高自我效能，改善教學質量。

結語

本研究以設計專業大學生滿意度評價為主軸，從定性與定量角度出發，通過李克特量表滿意度分析，實證檢驗疫情常態該專業大學生在線教育影響因素，探索形成在線教育困境與不便的原因。借此使得其在線學習模式有針對性的提升，對優化在線教育策略有一定的參考價值與科學意義，也為助推踐行教育系統有序開展在線教育、抗擊疫情做出重要貢獻。

1541500783260