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学生学习投入——影响在线学习发生、坚持与成效的关键

 雨阳2019 2020-03-27
本文由《e时代的远程教育》授权发布
作者:李爽
前言

在疫情期间的居家学习中,学生是否投入学习以及如何投入学习成为教师关注的焦点。一个多月的在线教学实践让教师们逐渐体会到他们必须要将关注的中心和教学起点从“如何教”转向“如何学”。而今天跟大家分享与讨论的主题——学习投入,就与学生如何学习的经历密切相关。希望通过本文,实践者能够获得认识和分析学习投入的框架,对在线学习投入的测量与特征具有一定了解。

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什么是学生学习投入


学生学习投入——影响在线学习发生、坚持与成效的关键

学生学习投入相关的英文术语包括“Student Engagement”、“Learning Engagement”、“Learning Participation”、“Student Involvement”等。大量研究表明,学习投入与学生的学术成就和高阶能力发展正相关(Pascarella et al.,2010),是解决学生学习倦怠、孤独和辍学等问题的关键因素(Fredricks et al.,2004)。此外,学习投入还是高校教育质量评估的重要指标(Kuh,2009)。

1.从时间投入到努力质量,再到心理投入

最早提出学生投入相关概念的是Tyler。早在20世纪30年代,他提出“任务时间理论”,指出投入到学习的时间越多学到的知识也越多。这一观点至今还具有深远的影响。学生在学习中投入的时间成为很多学习投入测量工具的重要指标,也成为很多老师和家长心中影响学习成就的基本变量。然而,很快一些学者开始对这一观点提出质疑,一些研究也通过检验学习时间与学习绩效的关系表明,学习时间对学习成就的影响是有限的(Hossler et al,1988)。

1968年,Jackson提出了学习投入不仅表现在行为上,而且应该有一种更深层次的投入。之后,Pace提出“努力质量理论”,指出仅仅关注学习投入到学习中的时间是不够的,还要注重学生专注的程度,即质与量两者必须并重。

1992年,Newman指出学习投入是掌握知识和技能的心理投资和努力,强调认知加工、认知努力等实质性投入和情感体验的重要性(Newmann,1992)。认知和情感方面的心理投入是以行为投入为载体的,行为投入更容易被观测。Newman对学习投入内涵的讨论为人们认识学习投入提供了重要框架。

2.从学生学习投入到学生学业投入

在对学生学习投入的研究中,有一个分支将对学生投入的研究从学术活动和课堂活动拓展到学生在学校各类活动中的投入,强调学生在学校学业各类活动中的投入不仅对学生学习绩效具有积极的促进作用,而且也是学校教育质量的重要评价指标。

1984年,Astin提出“学生参与理论”,认为学生只有积极参与到学校的各项活动中去才能学的更好。Finn(1989)提出参与——认同模型,将行为投入定义为学生参与学校学术与课外活动的表现,并将学生投入归为四类:对要求的响应、课堂活动中的主动表现、参与课外活动、参与学校管理与决策。Finn认为,上述四种行为投入体现了学生对学校机构的认同感与归属感从低到高的变化。

Kuh等人于1991年提出的学生投入理论进一步拓展了学生投入的内涵。他们认为评价一所大学教育质量的高低的核心要素就是学生的投入程度,并且在随后的文章中,将“学习投入”定义为学生投入到有效学习活动中的时间和精力,以及学生所感知到的学校对其学习的支持程度(Kuh,G.D.2001)。与Kuh的投入理论一脉相承,Coates(2007)将学生学业投入定义为积极合作学习、参与挑战性的学术活动、师生间交流、丰富教育经验、对行为合法化的感知和校园环境的支持六个维度。Kuh和Coates的研究成为全美大学生投入调查(the National Survey of Student Engagement,NSSE)工具的理论基础。

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行为投入、情感投入和认知投入


学生学习投入——影响在线学习发生、坚持与成效的关键

在对学生学习投入的讨论和研究中几乎都围绕着行为投入、情感投入和认知投入三个维度展开。三类投入相互独立又相互作用。认知投入是学习的实质性投入,决定了学习是否发生,情感投入则是影响着认知投入水平和效率的重要因素,认知投入和情感投入相互作用并共同影响着行为投入,行为投入反过来同样也会对情感投入和认知投入产生影响。

1.行为投入

人们对学生学习投入的认识是从行为投入开始的。行为投入指学生在教育和学习活动中投入的时间、精力和努力,是可以被观测到的行为表现,包括投入时长、活动强度和努力程度等。如准时上课、认真听讲、积极回答教师问题、准时提交作业、遇到难题不放弃等。(李爽等,2016)文献中,行为投入的分析大多涉及参与、坚持、交互、专注、寻求挑战等方面。

2.情感投入

情感投入是学生在教育和学习活动中的情绪情感体验和价值判断。较为典型的情感反应包括好奇、快乐、厌烦、难过、焦虑(Skinner&Belmont,1993;Lee&Smith,1995;Stipek,2002)。除了关注学生情绪状态之外,还有一些研究者关注学生对学校或课程的认同(Finn,1989;Fredricks,2004)。Finn把这种“认同”定义为归属感(一种认为自己在学校很重要的感觉)和价值(认为学习对自己是有帮助和有价值的)。也将归属感纳入在情感投入中。

3.认知投入

认知投入关注的是学生在教育和学习活动中学习策略的应用以及对学习的自我监控与调节(李爽和喻忱,2015)。认知投入体现了学生相应学习活动中的心理投资水平。Pintrich等人(1992)认为认知投入体现在学生是否能有效的使用元认知策略来计划、监控和评估他们在完成任务中的认知。文献中大多认为使用深层次认知策略对知识进行精加工,理解所学内容的意义,以及管理和控制自己的努力始终聚焦在学习任务上都是高认知投入的表现。少数学者认为渴望超越要求、倾向选择挑战性任务、积极地应对失败等表现也是高认知投入的表现(Connell&Wellborn,1991)。

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网络环境下的学生学习投入测量与特征


学生学习投入——影响在线学习发生、坚持与成效的关键

进入网络时代,学生在网络学习环境的学习投入会存在哪些新的特征、具有哪些典型模式是近十几年来学习投入研究的热点。其中,对网络环境下学习投入的测量则是这类研究的基础。一方面传统学习投入量表需要结合到网络学习特征进行重新构建,另一方面,在线记录的学习数据为测量和分析学生的学习投入提供了更丰富的数据。下面分享一些我们基于投入测量所做的部分研究及其发现。

1.远程和在线学习投入测量与调查

在对已有经典学习投入量表的分析基础上,我们结合远程、在线学习的特征与情境,编制了一个适用于测量远程和在线环境中学生学习投入的量表(《远程学生学习投入量表》),量表共计45道题,行为投入12道题、情感投入13道题,认知投入20道题。该量表经过在北京远程教育高校和职业教育机构施测取得较好的信效度。(李爽和喻忱,2016)

基于该量表对北京有关远程教育机构学生的学习投入调查发现:

①:远程学生遇到困难或压力比较容易逃避或放弃学习,学生与教师和同伴的互动不足,学生在学习中的厌倦感相对其他类情感体验更多,学生在学习中较少使用元认知策略。

②:除了年龄之外,学习投入在性别、职业状态、婚姻状态、远程学习经验、教育类型上都呈现差异。整体上,男生高于女生,待业的学生高于在职学生,未婚学生高于已婚学生,3年以下新手远程学习者高于具有3-5年远程学习经验的学生,非学历学生高于学习教育学生。

在该量表的基础上,我们针对当前居家在线学习实际情况,对题目进行了简化,编制出在线学习投入量表简版,并整合了在线学习自我调节水平量表,用于测量学生的在线学习体验,感兴趣的同学请扫描二维码测量一下。

(测测你的在线学习体验)

2.对在线学习投入指标的探索

我们将在线学习行为指标作为自变量构建采用上述量表测量的学习投入相关变量的回归模型,发现不同的在线学习行为指标对学生学习投入具有不同的预测作用。其中,自测活动投入、对导学内容的关注度、主动交互三类活动的相关指标在预测学习总投入以及认知投入方面具有较强的预测作用。(李爽等,2018)有趣的是,“做自测时长”、“回帖数”、“课程搜索工具使用次数”三个行为变量能够显著预测学生的情感投入。

当我们将各种在线学习行为指标与学习成绩进行相关与回归分析时,我们发现:

①:并不是所有的在线学习行为数据和指标对学习绩效都是同等重要,在一定学习参与量的保证下,那些更能揭示学习方式、学习主动性和自我调节学习的行为指标对学习绩效和坚持性具有更强的预测作用(李爽等,2016;Li,et al.2016),如与参与自测表现、主动交互、学习规律性相关的指标;

②:课程教学理念、教学设计与学习评价都将影响在线学习行为各指标其对成绩的预测力。(李爽等,2016;李爽等,2018)这可能源自两个方面,一是课程所基于的教学理念将影响课程对有效学习经历的界定与设计,从而影响学习投入与学习绩效的关系。二是当课程设计无法有效促进预期学习目标的实现,或课程考核无法有效评测学习结果时,学习投入对绩效的预测作用便会被削弱。 

3.在线学习投入整体较低

在对在线学习投入的探索中,我们发现无论是在学历教育还是MOOC等非学历教育项目中学生的在线学习投入整体水平较低,远低于课程预设的学习投入。在学历教育项目中,学生的投入具有明显的绩效驱动的特征(李爽等,2016;李爽等,2017;Li&zhang,2018)。而在MOOC这种学生学习动机和需求多元化的非学历教育课程中,学生投入偏好和方式与学生的学习动机和需求明显相关。(Li&Zhang,2018;张媛媛和李爽,2019)有的学生专注于看教学视频,有的学生喜欢通过刷题来学习,大部分学生只是随便逛逛没多久就离开了,只有很少一部分学生会按照课程要求系统学习课程。如何激励学生的深度参与,促进实质性认知投入,创造良好学习情感体验,是各类在线课程面临的共同挑战。 

4

结束


学生学习投入——影响在线学习发生、坚持与成效的关键

学生学习投入是学习发生的前提,是影响学习绩效与坚持的重要变量,也是评估教育机构和项目质量的重要指标。学习投入是一个复杂的多维结构(Sinatra et al.,2015),其本质是学生与环境的互动经历(Coates,2006)。网络时代,学习环境呈现出开放联通、虚实结合、灵活智能等新的特征,而探索这种新时空下学生在行为、认知、情感方面投入的新特征与规律,是当前和未来教育教学理论与实践研究的重要课题。

参考文献:
Pascarella,E.T.,Seifert,T.A.,&Blaich C.(2010).How Effective are the NSSE Benchmarks in Predicting Important Educational Outcomes?[J].Change the Magazine of Higher Learning,42(1):16-22.
Skinner,E.A.,&Belmont,M.J.(1993).Motivation in the classroom:Reciprocal effects of teacher behavior and student engagement across the school year[J].Journal of educational psychology,85(4):571-581.
Kuh,G.D.(2009).The national survey of student engagement:Conceptual and empirical foundations[J].New Directions for InstitutionalResearch,(141):5-20.
Fredricks,J.A.,&Paris,A.H.(2004).School engagement:Potential of the concept,state of the evidence[J].Review of EducationalResearch,74(1):59-109.
Coates,H.(2006).Student engagement in campus-based and online education:University connections[M].Routledge.
Finn,J.D.(1989).Withdrawing from school[J].Review of educational research,59(2):117-142.
Newmann,F.,Wehlage,G.G.,&Lamborn,S.D.(1992).The significance and sources of student engagement[M].NewYork:Teachers College Press,11-39.
Sinatra,G.M.,Heddy,B.C.,&Lombardi,D.(2015).The challenges of defining and measuring student engagement in science[J].Educational Psychologist,50(1):1-13.
李爽,王增贤,喻忱,宗阳(2016).在线学习行为投入分析框架与测量指标研究———基于LMS数据的学习分析[J].开放教育研究,22(2):77-88.
李爽,喻忱(2015).远程学生学习投入评价量表编制与应用[J].开放教育研究,(6):62-70 103.
李爽,钟瑶,喻忱等(2017).基于行为序列分析对在线学习参与模式的探索[J].中国电化教育,(3):88-95.
Coates,H.(2007).A model of online and general campusbased student engagement[J].Assessment&Evaluation in Higher Education,32(2):121-141.
Pintrich,P.R.,&Schrauben,B.(1992).Students'motivational beliefs and their cognitive engagement in classroom academic tasks[A].In Schunk,D.H.&Meece,J.(Eds.),Student perceptions in the classroom[C](pp.149-183).Hillsdale,NJ:Erlbaum.
Li,S.,Yu,C.,Hu,J.,&Zhong,Y.(2016,September).Exploring the effect of behavioral engagement on learning achievement in online learning environment:learning analytics of non-degree online learning data.In 2016 International Conference on Educational Innovation through Technology(EITT)(pp.246-250).IEEE.
Li,S.,&Zhang,Y.(2018,December).A Cluster Study on MOOC Students'Participation Patterns:A Case Study of a Chinese MOOC.In 2018 Seventh International Conference of Educational Innovation through Technology(EITT)(pp.184-188).IEEE.
Hossler,C.A.,&Others,A.(1988).The relationship of increased instructional time to student achievement.Policy Bulletin.No.1.,2-5.
作者简介:李爽,副教授,北京师范大学远程教育研究中心。

本期编辑 | 慕编组 郭嘉玮

转载自公众号:e时代的远程教育

排版、插图来自公众号:MOOC(微信号:openonline)

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