數字時代大學生線上學習適應性及其影響因素研究
——基于生態系統理論視角

池上新 康詩涵 曾文茜 高晶萍

（深圳大學政府管理學院，廣東深圳 518060；香港中文大學社會科學院，香港 999077；福州大學人文社會科學學院，福建福州 350108）

一、問題提出

近年來，數字技術廣泛應用，引起了生活和生產的深刻變革。數字技術與教育系統的融合創新，正推動我國教育信息化向數字化轉型躍升。2022 年10 月，黨的第二十次全國代表大會報告再次強調：“教育是國家大計，黨之大計，要推進‘教育數字化’，建設全民終身學習的學習型社會、學習型大國?！保?］教育數字化事關我國高質量教育體系建設和國家發展，是教育高質量發展的重要引擎和創新路徑，把教育數字化建設與學習型社會建設聯系起來，意味著國家將進一步發展面向全社會的教育智慧平臺，線上學習將成為未來教育的重要模式。特別是在新冠肺炎疫情防控期間，我國高等教育進行“全區域、全覆蓋、全方位”的大規模線上教學實踐，線上教學在全國各高校有序開展并顯現出成效的同時，也出現了如網絡質量不好、教師資源良莠不齊、學習監管不到位、學生對線上學習不適應等問題［2］。如此大范圍的在線教育，既是對教師和學生的巨大挑戰，也是對互聯網信息技術推進教育教學改革的成果檢驗。

學習適應性是取得良好學習效果的基礎與前提［3］，特別是在線上學習過程中，需要學習者以更好的適應性投入線上學習。作為線上學習的主體，學生能否良好地適應線上學習將直接影響其學習效果。相較于其他學生群體，教育過程對大學生群體的自主性、自我控制以及自我調節等適應性能力具有更高的要求，大學生線上學習效果很大程度上受到其線上學習適應性的影響。那么，在如今大力推進數字化教育的背景下，大學生線上學習適應性情況如何？大學生線上學習適應性受到哪些因素的影響？這些問題不僅關系到大學生個體的學習效果，更關乎學校的教學質量與社會的教育發展。鑒于此，本文從生態系統理論視角出發，全方位探討大學生線上學習適應情況及其影響因素，以期為我國高校線上教學的改善與發展提供實證依據和參考建議。

二、文獻綜述

（一）學習適應性的概念與測量維度

對于學習適應性的概念，盡管已經有許多學者對其進行界定，但至今仍未明確形成一個統一的定義。國外學者貝克（Baker）等人認為，學習適應性是指個體對所制定的學習目標、完成學習任務和適應學習環境抱有的積極態度和付出的努力［4］。而在國內，大多數學者都引用了田瀾的定義：“學習適應性是指學習者在吸取知識的過程中根據自身和外界條件的變化，主動做出改變使自身發展適應學習環境、完成學習目標的能力”［5］。同時，學習適應性作為一種動態過程，也指在一定的學習情境下，學習者根據學習環境和要求，達成學習任務，協調心理和行為的過程［6］。結合上述有關學習適應性的定義，本研究將線上學習適應性定義為，學生個體在線上學習中根據學習環境主動調整學習策略與行為，使其學習心理和行為與學習環境相協調的能力特征。

從現有文獻可知，對大學生學習適應性的測量早期主要聚焦于大學生學習的整體性適應，如國外學者齊托（Zitow）編制的用于評估大學生學習生活壓力的大學生適應性水平問卷（CARS）［7］，貝克（Baker）和西里克（Siryk）編制的大學生適應性問卷（SACQ）從學習、社會、情緒等多方面對大學生適應問題進行測評［8］，盡管得到廣泛運用，但缺乏對學習適應性的針對性，于是西蒙（Simon）等人著重關注學習中的適應問題，從信念、情感、行為等維度著手將學習適應性劃分為九個要素，編制了《大學生反應與適應性問卷》（TRAC）［9］。目前，國內學習適應性測量工具大都是以華東師范大學周步成主編的《學習適應性測驗》（AAT）量表為基礎，如方曉義等人編制的《中國大學生適應量表》便是以其為基礎進行修訂的［10］。隨著研究的不斷深入，馮廷勇、蘇緹等學者從學習動機、學習能力、學習環境、教學模式、社交活動五個維度入手編制和完善了《大學生學習適應量表》［11］。周之良則綜合了國內外學者的研究成果，并結合我國實際情況，編訂了一套具有中國特色的大學生學習適應性量表［12］。從最初的對大學生整體性適應的研究到限定于對學習適應的研究，學習適應測量工具也在不斷改進。本研究借鑒馮廷勇等學者在《大學生學習適應量表》中的維度劃分，將學習能力、學習環境、學習態度、教學模式和學習動機作為測量大學生線上學習適應性的五個維度。

（二）大學生學習適應性的影響因素研究

在學習適應性的影響因素方面，國外學者已經取得較為豐碩的成果，且會更多地關注個體自身、家庭、學校等方面，其中個體方面側重對心理素質的測量，家庭方面較關注父母文化程度等，學校方面則關注師生、同伴關系以及學校環境等。如沙特朗（Chartrand）的研究表明，大學生在大一時的學習適應性會受到其自我評價、對學習的責任感和成為優秀學生的期望值的影響，從而影響其之后的學習適應情況和學業成績［13］。馬?。∕artin）等人通過研究發現，學生的自我效能感與其自我期待、學習適應性水平呈顯著正相關［14］。默里·哈維（Murray-Harve）等人的研究結論表明，學生的學習適應能力會隨著其學習動機和毅力等因素的增強而提升［15］。班杜拉（Bandura）的研究證明，父母是影響孩子社會化的重要因素，學生的學習適應性與父母緊密相關，父母的文化程度越高，學生的學習期望和毅力會更強［16］。也有研究者從大學生師生交往、宿舍環境等方面對學生學習適應性影響進行探究，發現師生間友好相處的關系有利于學生的學習適應［17］。

國內學者在學習適應性影響因素方面的研究也越來越成熟，并且更為關注對學習適應性的多個影響因素的研究。許多研究已將學生個體（特別是心理層面）、家庭背景、學校教育等特征作為影響大學生學習適應的主要因素。如張成龍等學者將線上學習適應性的影響因素概括為認知方面和非認知方面，前者包括學習技術、學習環境等，后者則包括人格與情感障礙、學習動機、自我效能感等［18］。學者劉培軍認為，學生的學習適應性會受到家庭經濟情況、社會地位、教育方式等影響［19］。此外，學校教師的教學方法、學習環境、師生人際關系等［20］，也會影響大學生的學習適應性。

通過對研究現狀的梳理分析可以發現，針對“大學生學習適應性”的研究開始逐漸增多，相關研究成果也已基本成型，以往對大學生學習適應性的影響因素的考量主要是從個體、家庭、學校三個方面著手，但仍存在一些不足，主要表現在以下幾個方面。

第一，學界對大學生線上學習適應性的研究仍處于起步探索階段，相關研究較少，缺乏系統性和權威性。第二，雖然有關學習適應性的量表已經較為成熟，但仍然沒有可以直接用于測量大學生線上學習適應性的權威量表。第三，現有文獻對大學生線上學習適應性的影響因素的歸納還不夠全面，少有研究將社區因素考慮其中。無論是現有研究的優點還是局限性，學界的這些探討都為我們的研究提供了有效的參考和指導?；诖?，本文采用問卷調查的實證研究方法，從生態系統理論視角出發，探究數字時代下大學生線上學習適應性及其影響因素，并根據研究結果提出具有針對性和可行性的建議，以幫助大學生提高線上學習的效果和質量。

三、研究設計

（一）理論基礎：生態系統理論

生態系統理論發展于20 世紀70 年代，并逐漸被運用于心理學、社會學等相關學科中，該理論認為，外在環境對個人的功能狀態起到重要影響。布朗芬布倫納（Bronfenbrenner）（1979）認為，個體的生理、心理狀態會受到自內向外、相互聯系的多層次環境系統的影響。以距離個體的遠近為標準，這些環境系統由近到遠包括四個系統：（1）微觀系統，能夠對個體的生長發育以及性格、價值觀的形成起到最直接的作用；（2）中觀系統，指個體所處的各個微觀系統之間的聯系；（3）外圍系統，指那些不對個體產生直接作用，卻能對個體的微觀系統中重要他人產生直接影響的因素；（4）宏觀系統，包括更大的文化與社會體系，如意識形態、信仰系統、風俗和法律等，能夠對個體產生直接或間接的影響。生態系統理論關注人與環境之間的多元互動關系，既強調個體的主觀能動性，又不忽視社會外界因素的影響，其內涵與本文所要研究的線上學習適應性影響因素具有高度的契合性。因此，本研究基于生態系統理論的視角，將個體置于環境之中，從微觀視角到宏觀維度，分別從個體、家庭、學校、社區層面，探討影響大學生線上學習適應性的因素。

（二）數據及變量測量

1.數據來源

本文使用的數據來自筆者于2022年8月通過問卷調查所得，通過“調研家”①面向全國各省份大學生（包括本科、研究生以及?？茖W生）發放問卷，獲得答卷1817 份，經過剔除異常值的數據清洗后，最終獲得有效問卷1764 份，共涵蓋了全國除西藏自治區外的33 個省級行政區（含港澳臺），問卷回收有效率為97.08%。其中就讀于江蘇省和廣東省高校的大學生受訪者所占比例最高，分別為12.2%和11.2%；但來自寧夏回族自治區（0.2%）、新疆維吾爾自治區（0.1%）、臺灣?。?.1%）、香港特別行政區（0.1%）等地的大學生樣本相對匱乏。所得樣本概況如表1 所示，其中男女比例各為50%，農業戶籍占比51.2%，獨生子女占比47.4%，總體而言，樣本在人口學分布上較為均衡。

2.變量測量

（1）大學生

大學生是指正在接受基礎高等教育或專業高等教育還未畢業的在讀學生人群，包括了?？茖哟?、本科層次以及研究生層次。

（2）線上學習適應性

參照馮廷勇等學者在《大學生學習適應量表》中的維度劃分，并以董燕［21］的《大學生線上學習適應性量表》為基礎進行適當改編，將大學生線上學習適應的主要影響因素歸為以下五個方面：學習能力、學習環境、學習態度、教學模式和學習動機。詳情見本文第四部分分析。

（3）個體因素

個體因素一般包括個體的自我認知、行為特征、個性傾向和氣質類型。在本研究中，我們控制了性別、年齡、民族、年級、專業類別、在校職務、是否為中共黨員、是否為獨生子女、戶籍類別、月平均生活費、性格類型這11個變量作為個體因素，來探討個體因素對大學生線上學習適應性的影響情況。

（4）家庭因素

家庭因素一般包括家庭結構形態、家庭性格類型、家庭生活方式和家庭經濟條件等。我們將父親受教育程度、母親受教育程度、家庭教養方式、家庭月均收入、家庭社會經濟地位、家庭環境對上網課時的影響程度這6 個變量作為家庭因素，來探討家庭因素對大學生線上學習適應性的影響情況。

（5）學校因素

學校因素一般指學校的教育條件、學習條件、生活條件以及師生關系和同伴關系等。在本研究中，我們將學校層次、專業課程類型、網課期間獲取學校訂閱資源的方便程度這3個變量作為學校因素，來探討學校因素對大學生線上學習適應性的影響情況。

（6）社區因素

社區因素主要包括了社區地理位置、社區類別、社區環境等。我們將網課期間居住小區類別、鄰居環境對上網課時的影響程度、社區環境對上網課時的影響程度這3 個變量作為社區因素，來探討社區因素對大學生線上學習適應性的影響情況。

四、數據分析

（一）大學生線上學習適應性現狀及特點

通過對全國范圍內的1764 名在校大學生的線上學習適應性進行描述性統計分析，得到的線上學習適應性總體水平以及在五個不同維度上的表現如表2所示。

表2 大學生線上學習適應性水平的描述性統計分析

此次大學生線上學習適應性調查問卷的設計采用了李克特量表，5 點計分法以2 分、2.75分、3 分、3.5 分、4.25 分為判斷結果高低的臨界點，按照適應水平很高（S≥4.25）、適應水平較高（3.5≤S＜4.25）、適應水平一般（2.75≤S＜3.5）、適應水平較低（2≤S＜2.75）、適應水平很低（S＜2）來評定學生的適應情況［22］。其中學習能力維度的5 個問題為正向問題，其余四個維度的問題均以反向問題的形式提出，讓被調查者進行選擇，在經過部分數據重新正向賦值的處理后，各維度得分越高說明該個體的線上學習適應性越好。從表2 可以看出，線上學習適應性在總體水平上，均值為2.954 分，表明他們的整體適應水平一般，對線上學習的適應并未達到較為理想的狀態。

在學習能力維度上，項目均值為2.885 分，介于2.75-3.5 分之間，意味著大學生的線上學習能力處于一般水平。在學習環境維度上，項目均值為2.530 分，介于2-2.75 分之間，說明大學生對線上學習環境的適應水平較低。在學習態度維度上，項目均值為3.503 分，介于3.5-4.25分之間，說明大學生的線上學習態度較好，這也是五個子維度中表現最好的維度，是較為積極的現象。在教學模式維度上，項目均值為2.934 分，介于2.75-3.5 分之間，且與臨界值3 分較接近，表明大學生對線上教學模式的適應處于中等水平，適應程度一般。在學習動機維度上，項目均值為2.899 分，說明大學生的線上學習動機也處于一般水平?？梢?，大學生線上學習適應性總體水平一般，學習態度較好，但學習動機、學習能力一般，對教學模式的適應性也一般，學習環境適應性較差。這表明，當前大學生線上學習適應性表現并不理想，線上教學仍存在諸多問題待解決。一方面，學生線上學習環境的適應性具體表現為對網課設備、學習平臺、網絡條件、學習空間等因素的適應性，學生對線上學習環境的適應性較差與學生在學習過程中難以抵制網絡誘惑和信息干擾有關，學生無法靜下心來專心學習。此外，線上平臺和技術作為線上學習的載體，線上學習的平臺問題不僅局限于平臺的數量和功能，還存在平臺的穩定性、優化、系統、服務器等方面的問題，而網絡技術支持不足是影響大學生線上學習環境適應的因素之一［23］。另一方面，大學生線上學習態度表現良好，這與艾杜瑪茲（Edumadze）等［24］的研究結果一致，即大學生對線上學習具有積極的態度。在互聯網時代，大學生作為網絡技術的主要學習者和使用者，對線上學習方式具備較強的開放性和包容性［25］，因而學習態度表現更積極，適應性也更好。

（二）大學生線上學習適應性的影響因素

基于文獻梳理和問卷調查發現，大學生的學習適應性易受到學生自身因素以及教師的教學模式和學習期間的環境因素影響，因此本研究分別以線上學習適應性的總體水平以及不同維度作因變量，采用多元線性回歸分析，依次加入個體因素、家庭因素、學校因素和社區因素進行探究。

1.個體因素

表3 為個體因素對大學生線上學習適應性影響的回歸模型。從人口學變量來看，性別在大學生線上學習適應性總體水平以及學習環境、學習態度、教學模式維度上均通過了至少1%水平的顯著性檢驗，相較女生而言，男生的線上學習適應性總體水平和教學模式適應性更低，學習態度更差，但對學習環境的適應性更高，陳武元［26］等人的研究也發現，女生相對男生在線上學習的體驗方面更容易得到滿足。而年齡、年級、戶籍類別、是否為中共黨員以及在校是否有職務對大學生線上學習適應性及不同維度都不具有顯著影響；是否為少數民族、是否為獨生子女均對大學生線上學習適應性具有顯著影響。數據結果顯示，相較于漢族學生，少數民族學生的學習能力更低，這可能與少數民族大學生的知識系統、語言習慣相關。少數民族大學生高中階段知識基礎較為薄弱，進入大學后，部分學生普通話水平也不高，導致專業理論學習較為困難［27］，因而線上學習適應能力更差。相較于非獨生子女，獨生子女對學習環境的適應性更高、學習動機更強，但學習態度更差，獨生子女在?？膳c同學、老師溝通互動，在家除父母外無其他同輩群體的陪伴與交流，可能較為乏悶，對線上學習較不認可，表現為學習態度較差；而獨生子女在成長過程中，資源獨享，有自己獨立的空間，易形成有主見、有追求的性格，因而學習動機更強、對學習環境的適應性更好。專業類別對大學生的線上學習能力和學習環境的適應性具有顯著影響，相較人文社科類專業的學生，理工類和其他類別專業的學生對學習環境的適應性更高，并且其他類別專業的學生的線上學習能力更好，人文社科類大學生專業課程類型主要是以理論課為主，課程比較單調乏味，容易受到其他事物干擾而分散其注意力，加之線上教學缺乏交流互動，因而線上學習能力比較差，對學習環境的適應性更差。月均生活費在學習態度維度上具有顯著性，月均生活費越高的學生的線上學習態度得分越低。月均生活費高，意味著家庭經濟條件好，在校課余生活如聚餐、外出游玩等活動豐富，而居家線上學習期間不得外出，對線上學習的模式較為不滿意，學習態度更差。性格類型對大學生線上學習適應性具有重要影響，在線上學習適應性總體水平以及學習能力和學習態度維度上都呈現顯著性，相較內向型學生，中性型和外向型學生的線上學習適應性總體水平和學習能力都更強，并且中性型學生的線上學習態度也表現得更好。外向型性格大學生開朗主動，而主動性人格作為一種積極的人格特質可以正向預測學生的學習投入［28］，有更強的積極性和堅韌性，能夠主動采取策略去應對環境的變化［29］，因此線上學習適應性更好。而內向型大學生性格安靜，可能較難主動采取策略適應環境的變化，線上學習適應性更差。

表3 個體因素對大學生線上學習適應性的影響

2.家庭因素

為了進一步驗證家庭因素對大學生線上學習適應性的影響效應，我們在控制個體因素變量的基礎上新增了家庭因素變量做多元回歸模型分析，如表4所示。

在家庭因素變量中，父母受教育程度在大學生線上學習適應總體水平以及5 個分維度中都沒達到統計顯著性。在家庭教養方式中，相較民主型，受到權威型和忽視型教養方式下成長的大學生在線上學習適應性總體水平、學習能力以及學習態度維度上都呈現顯著負相關，并且忽視型教養方式下成長的大學生的線上學習動機也呈現更低的水平。國內學者方平［30］等驗證了父母教養方式與大學生學習適應性之間的顯著相關性；父母作為家庭教育中的主要執行者，其言行舉止直接影響學生的學習習慣［31］。民主型教養方式的父母，給予子女更多的溫情與支持，在學習方面可增加學生的學習積極性，線上學習適應性也更好。家庭月均收入在線上學習適應性總體水平和學習動機維度具有顯著正相關影響，即家庭月均收入越高的學生，其線上學習適應性總體水平和學習動機就越高。家庭月收入水平反映了家庭社會經濟地位，線上學習期間，經濟水平越高，父母能夠給子女提供的信息化教育資源越豐富，線上學習適應性越好。而經濟水平較低的家庭，學生可能沒有有線網絡、電腦設備等，主要使用手機通過流量上網進行線上學習，造成學習過程中常出現音頻或視頻卡頓現象［32］，線上學習適應性相對較差。布雷恩（Brian）和埃莉諾（Eleanor）將兒童行為與學習能力結合起來進行研究，認為家庭環境的波動、父母收入變化、孩子外化表現和學習能力的變化具有相關性［33］；但在本研究中，自評的家庭社會經濟地位對大學生線上學習適應性均未呈現顯著性影響。自評的“家庭環境對上網時的影響程度”對大學生線上學習適應性總體水平以及5 個分維度均呈現顯著負向影響，即認為家庭環境對上網課時影響程度越大的學生，線上學習適應性以及學習環境、教學模式適應性水平越低，學習能力、學習態度和學習動機越差。研究表明，家庭環境因素如父母受教育程度、家庭教育模式、婚姻狀況［34］等因素會顯著影響子女的學業情況；而家庭不良環境對大學生線上學習影響越大，其適應性就越不好。

3.學校因素

為了進一步驗證學校因素對大學生線上學習適應性的影響效應，我們在控制個體因素和家庭因素變量的基礎上新增了學校因素變量做多元回歸模型分析，如表5所示。

表5 學校因素對大學生線上學習適應性的影響

在學校因素變量中，學校層次在學習能力維度上表現出5%水平的顯著性，體現在：相較于雙一流高校，普通二本高校的學生，其學習能力更好。這可能由于學校層次越高，大學生對自我學業要求更高，實驗、實操等需求也更多，而線上學習難以滿足上述需求，故線上學習能力更差。專業主要課程類別在線上學習適應性總體水平及5個分維度中分別呈現出不同的顯著性，相較于理論課程為主的學生，專業主要課程類別為實踐或實務課程的學生的線上學習適應性總體水平更好，學習態度、學習動機更好一些、對學習環境和教學模式的適應性更好，理論與實踐或實務課程兩者差不多的學生在學習態度上也表現出正向相關顯著性。與上述“人文社科類”專業的解釋一致，“理論課為主”的大學生可能認為線上學習較為枯燥，容易形成學習厭倦，因而線上學習適應性較差。網課期間獲取學校訂閱資源方便程度在線上學習適應性總體水平，學習能力、學習態度、學習環境和教學模式等維度上都通過了至少1%水平的顯著性檢驗，其中，網課期間獲取學校訂閱資源方便程度與線上學習適應性總體水平、學習能力以及教學模式適應性都呈現正相關關系，但在學習環境、學習態度上表現為負相關關系。大學生對學習資源如文獻閱讀資源有強烈的需求，學校開放資源庫，方便給線上學習的大學生提供大量學習資源，在豐富專業知識學習的同時，滿足大學生撰寫論文的文獻需求，因而大學生的線上學習適應性較好。但與此同時，這也容易讓大學生對學校訂閱資源形成依賴，當線上學習過程中獲取網絡學習資源受阻時，大學生便容易出現學習態度差，以及對學習環境不適應的情況。

4.社區因素

為了進一步驗證社區因素對大學生線上學習適應性的影響效應，我們在控制個體因素、家庭因素以及學校因素變量的基礎上新增了社區因素變量做多元回歸模型分析，如表6所示。

表6 社區因素對大學生線上學習適應性的影響

在社區因素中，網課期間居住小區類型對學生的線上學習適應性總體水平，學生的學習動機，以及學生對學習環境、教學模式的適應程度都具有顯著影響。具體表現在，相較居住于高檔小區的學生，居住在普通小區的學生線上學習適應性總體水平和學習動機更低，對學習環境和教學模式的適應性也更差，居住在城中村的學生對學習環境適應性更低，居住在農村的學生對學習環境和教學模式適應性均更低。高檔小區一般位于城市核心區或商務、金融、科技等產業周邊領域，市政配套完善，交通便捷，小區的自然環境優美，文化氛圍濃厚，為大學生線上學習提供了良好的環境；且居住在高檔小區的家庭反映了其社會經濟地位也較高，能夠滿足學生的教育需求，因此居住在高檔小區的大學生線上學習適應性更好。鄰居環境對上網課時的影響程度在線上學習適應性及分維度中均未達到統計顯著。社區環境對上網課時的影響程度僅在教學模式適應性上表現出5%水平上的負相關顯著性，即認為社區環境對上網課時的影響程度越大，學生的教學模式適應性得分將越低。社區環境大致可分為物質環境和人文環境，社區綠化、硬件設施等屬于物質環境，傳統習俗、社會風尚等屬于人文環境，惡劣的社區物質條件和人文環境對上網課產生負向影響，導致大學生的線上學習適應性更差。

五、結論與建議

本研究通過對全國范圍內1764 名大學生進行問卷調查，并基于生態系統理論視角，從個體、家庭、學校、社區層面分析大學生線上學習適應性的影響因素，得出以下結論：（1）大學生線上學習適應性總體水平一般，學習態度較好，學習動機、學習能力一般，對教學模式適應性一般，但對學習環境的適應性較差。（2）在個體因素中，性別、民族、是否獨生子女、月均生活費、專業類型和性格類型對大學生線上學習適應性具有顯著影響。（3）在家庭因素中，家庭月均收入、上網課時的家庭環境、家庭教養方式顯著影響大學生線上學習適應性。（4）在學校因素中，學校層次、課程類型、學校資源庫的便捷性對大學生線上學習適應性具有顯著影響。（5）在社區因素中，小區類別、上網課時的社區環境顯著影響大學生線上學習適應性。

本文針對上述研究發現，從個體因素、家庭因素、學校因素、社區因素四個維度提出提升大學生線上學習適應性的對策建議，具體如下。

第一，對于個體因素而言，首先，大學生個人需要積極接受從傳統教學模式向線上學習模式的轉變，調整學習方法，端正學習態度，主動采取策略應對學習方式和學習環境的變化，靈活利用并廣泛涉獵網上學習資源。其次，關注少數民族學生的知識背景、語言習慣。教師在課堂上可適當放慢語速，及時發現并回應少數民族學生的知識疑問，有必要時可對少數民族學生進行課后輔導。再次，要關注獨生子女，了解他們的情感需求，鼓勵他們表達情感，特別是焦慮或挫折感，提供安全的心理情感支持。鼓勵父母的積極參與，如定期與學校輔導員聯系，了解孩子的學習進展與需求，參加線上家長會議，分享經驗和獲取支持。同時，也要關注月均生活費低，家庭經濟有困難的學生，輔導員可以幫助他們申請獎學金、助學金和貧困生資助，或推薦合適的校內或線上兼職工作，以減輕其經濟負擔；指導和推薦他們利用開放教育資源和學術文獻數據庫進行學習；學?？梢蕴峁┬睦斫】蒂Y源，幫助他們處理與經濟壓力有關的焦慮。最后，要更加關注內向型的大學生，通過建立線上學習小組，提供線上學習活動和討論，創造社交互動機會，鼓勵他們參加線上學習交流活動，但注意不要過分強迫他們參加社交互動。

第二，對于家庭因素而言，在家庭顯性環境方面，父母應該努力給子女營造有利于線上學習的學習空間。在家庭隱性環境方面，父母應該盡可能更多地投入子女的教育和學業當中。有大量研究表明，受教育程度較高的父母比受教育程度較低的父母能夠為子女學習提供更多的設施和服務，花費更多的時間與子女互動，對子女的學業成績有積極的影響［35］。同時，建議父母及時調整家庭教養方式，采納民主型教養方式。積極的教養方式（如民主型）對大學生學習適應性有正向影響，消極的教養方式（如專制型）對大學生學習適應性有負向影響［36］。民主型教養風格為大學生的學業適應性乃至學業發展建立了一個良好的環境氛圍，這個軟環境會鼓勵學生發揮和鍛煉邏輯思維能力，激發優勝動機和內部學習動機，對知識本身滿懷好奇，使得學習目標更加明確［37］，有助于提高線上學習的適應性。

第三，對于學校因素而言，首先，應該關注高校大學生的學習需求，例如實驗需求、科研需求、學術比賽需求、實習需求等，可以適當將一些線下學術比賽轉化為線上模式。其次，各高校應該盡可能給學生開放圖書館學習資源，例如數據庫、文獻資料、電子圖書、會議年鑒等，豐富大學生線上學習的專業知識，滿足大學生查閱文獻、閱讀文獻的學習需求及科研需求。最后，對于“人文社科專業”和“理論課為主”的大學生，教師應該適當調整教學方式，盡可能讓線上課堂生動有趣，例如播放相關視頻、提出問題引發學生思考討論，由此吸引學生的學習興趣，讓學生更多地參與課堂學習與討論。

第四，對于社區因素而言，首先，在社區環境的管理上需要“軟硬兼施”，一方面，營造良好的人文社區氛圍。居委會可倡導提升社區居民自身素質，禁止社區內喧嘩，營造和諧、安靜的社區人文環境。另一方面，可適度改進社區的硬件設施，如綠化水平、衛生條件、安保條件、物業管理等，方便居民的生活、工作、學習。從上述兩方面提升社區環境的友好水平，降低不利社區環境因素對大學生線上學習的影響。其次，居住在普通小區、城中村或農村的大學生，應該主動克服居住環境帶來的不便，采取策略適應學習環境。最后，上述小區物業應該針對小區的不良因素加強管理。例如對衛生條件差、小區設備陳舊等問題，應制定方案及時解決，倡導營造良好的居住環境。