智能时代大学生在线学习体验影响因素及其优化策略研究

摘  要：随着人工智能与信息技术的快速发展，线上学习成为大学生学习知识的重要方式，由此，提升在线学习体验成为高校与教育部门关注的焦点话题。该文以全国1 789份有效问卷为分析样本，通过单因素方差分析和多元线性回归分析，探索大学生在线学习体验的分布特征及其影响因素。研究发现，不同性别、年级、学科、户口所在地的大学生的线上学习体验具有明显差异；学习者、教学互动、教学者是影响在线学习体验的重要因素，加强督导评价有利于提高大学生在线学习体验，技术因素对在线学习体验的影响不明显。为了促使线上学习更好地适应智能时代，研究提出教学者应重视融合学习模式，引导技术能力转化，学习者自身应培养终身学习能力；学校应完善各项评价指标，加强多方督导评价，同时还要促进虚拟与现实融通，提升教学互动临场感受。研究结果旨在更好地促进在线学习与课堂教学有机结合，对提升大学生在线学习体验及改善在线课程设计与实施具有重要的启示意义。

关键词：在线学习体验；教学互动；督导评价；智能时代；优化策略

中图分类号：G642        文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2023）34-0183-06

Abstract： With the rapid development of artificial intelligence and information technology， online learning has become an important way for college students to learn knowledge. Thus， improving online learning experience is a focus topic for colleges and education departments. Using 1789 valid student questionnaires in China as analysis samples， this article explored the differentiation characteristics and influencing factors of college students' online learning experience through one-way analysis of variance and multiple linear regression analysis. The study found that there were significant differences in online learning experience among students of different genders， grades， disciplines and household registration locations. Learners， teaching interaction and teachers were important factors affecting online learning experience. Strengthening supervision and evaluation was conducive to improving college students' online learning experience， while technical factors have no obvious influence on online learning experience. In order to promote online learning to better adapt to the intelligent era， we suggested that teachers should attach importance to integrated learning mode， guide the transformation of technical ability， and learners should cultivate their lifelong learning ability. Schools should not only improve the evaluation indicators， strengthen the multi-party supervision and evaluation， but also promote the integration of virtual and real to improve the experience of teaching interaction. The research results have important implications for promoting the organic integration of online learning and classroom teaching， enhancing the online learning experience of college students， and improving the design and implementation of online courses in universities.

Keywords： online learning experience; teaching interaction; supervision and evaluation; intelligent age; an optimizing strategy

进入21世纪以来，现代信息技术和智能化设备迅猛发展，对人类生产生活产生了极大影响。中国教育顺应时代发展趋势，通过变革教育技术实现教学模式创新。高校转变以教师为中心的传统教学方式，逐渐形成以学生为中心的创新教学方式，推动高等教育产生根本性变革。在教育方式变革与信息技术快速发展的大背景下，如何加快提升大学生学习效果与能力成为创新教学模式的关键所在。

近年来，受新冠感染疫情的影响，传统教学模式无法确保教学活动正常运行，国内高校纷纷利用网络软件实施在线教学，运用多种教学资源提升学习效果。《关于组织开展“5G+智慧教育”应用试点项目申报工作的通知》《中国教育现代化2035》等相关领域重点支持政策，以信息化为重点，推动教育教学变革创新，为在线教学发展提供强大政策支撑。新形式的在线教学对教师与学生无疑是一种挑战，对传统的教学模式变革也具有新的启迪。因此，本文旨在调查了解当前大学生的在线学习体验及其影响因素，为在线教学的改进发展提供实践参考与优化策略启示。

一  文献综述

学界关于学习体验研究主要包含三个方面：一是教育学视角下的学习体验，是指学生在课堂内外围绕大学课程学习所获得的经历和感受；二是心理学视角下的学习体验，是学习者在亲历学习过程中所产生的主观感受[1]；三是用户视角下的学习体验，是人们针对使用或期望使用的产品、系统或服务的认知印象和回应。其中，用户视角下的学习体验是在线教育领域广泛接受的一种。总体而言，关于大学生的学习体验与实际需求的研究相对较少。

关于在线学习体验维度的研究主要包括教学要素、用户体验理论及教学进程三种方式。在教学要素方面，刘斌等[2]、Sun等[3]分别做了三维度和五维度的划分。在用户体验理论方面，赵呈领等[4]基于施密特的用户体验理论，将学习体验划分为五个分析维度。在教学进程方面，贾文军等[5]将在线学习体验划分为课前、课中和课后三个方面。由此可见，学界对于在线学习体验维度的探究是多元的。本文的在线学习体验维度划分也重点采用施密特（Schmitt）的用户体验理论作理论支撑。大学生在线学习体验的影响因素具有复杂性和多维性，包括个人、教师教学以及课堂环境等因素，研究视角的发展脉络从关注个别因素到整体多维因素，数据分析方法则从侧重于文献研究和问卷调查发展到定性-定量相结合。本研究通过对大学生线上学习体验进行问卷调查，利用多种数据分析方法，构建在线学习体验影响因素的结构关系模型。

二  研究设计与方法

（一）  研究对象

本文问卷调查样本来自全国多所高校本科生，累计共发放问卷2 000份，经过有效答题时间与陷阱题的双重筛选，获得有效问卷1 789份。其中男生占比为66.4%，女生占比为33.6%；年级分布为大一14.7%、大二43.7%、大三32.75%、大四8.85%；专业分布为理工类50.1%、文史类43.15%、艺术类6.75%；地域分布为东部69.7%、中部18.6%、西部11.7%；户口性质为城市74.5%、农村25.5%。

（二）  研究工具和变量

本研究借鉴了澳大利亚学者提出的《课程体验调查问卷》（Course Experience， CEQ）[6]，并采取李克特（Likert）5级量表进行测试。通过对量表问题整合，形成了本文所使用的大学生在线学习体验及其影响因素调查问卷，包括大学生个体特征变量、大学生在线学习体验量表、大学生在线学习体验的影响因素量表和在线学习体验的未来展望。

（三）  研究假设

依据国内外学者对大学生在线学习体验影响因素的理论和实证研究，本文基于已有的研究成果，提出以下假设。

假设1：个体特征与大学生在线学习体验关系的假设。

在学习体验研究中，基于学生同质和完全理性的假设，形成的分析过程和分析结果显然无法具有充足的说服力和现实的解释力。皮埃尔·布迪厄提出文化资本的概念，对于学生来说，文化资本是其成长所处的文化场所长期累加下对人产生的潜隐性素质特征，不同性别、年级、学科、户口所在地、地域的大学生在文化资本的积累上不同。因此，假设这些个体差异性特征对大学生学习体验有显著影响（表1）。

假设2：大学生在线学习体验的影响因素假设。

通过对国内外学者的线上体验影响因素结果的分类梳理，并依据Bandura[7]提出的三元交互决定论，从以下八个方面探索大学生在线学习体验的影响因素，研究认为其对大学生在线学习体验具有显著正向影响（表2）。

（四）  数据分析

首先，运用方差分析中的单因素方差检验，探究不同个体特征变量（性别、年级、地域、户籍性质、学科）的大学生群体在线学习体验是否存在差异；其次，根据多元线性回归模型，以大学生在线学习体验为因变量（Y），以学习者（X1）、教学互动（X2）、教学者（X3）、督导评价（X4）、硬件技术服务（X5）、学习环境（X6）、政策影响（X7）、课程内容与设计（X8）为自变量，探讨大学生在线学习体验和影响因素之间的关系，并构建多元线性回归最优模型

Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+…+BnXn+e，

式中：B0为回归常数；Bi为回归系数（i=1，2，...，n）；Xn为n个能够标准测量并且控制的一般变量，即自变量；e为随机误差。

通过回归系数的正负和绝对值大小探究各个自变量对大学生在线学习体验的影响形式及程度，从而最终确定影响因素。结合上述分析结论，为促进在线学习体验提升提出优化策略，并进一步讨论大学生在线学习体验的未来发展趋势。

三  大学生在线学习体验的特征分析和影响因素探究

（一）  信效度检验

研究对问卷的信、效度指标进行检测，得到总体Cronbach α系数为0.937，KMO值为0.962，均达到理想水平，问卷具有良好的信效度。