特征与调适：高职院校在线学习者画像研究

摘 要 利用在线学习者画像模型，从一般特征、心理特征、行为特征和习得表现四个维度对高职院校在线学习者给予精准画像分析。研究发现，高职院校在线学习者的学习动机、自我效能感、学习策略、资源访问、交互协作等要素是影响课程综合成绩的重要因素。因此，高职院校需要正确疏导学习者的学习心理，激发学习者自我效能感，引导学习者综合应用多种学习策略，加强线上学习行为调控，提高线上教学资源质量等，以提升高职院校学生的线上学习效果。

关键词 高职院校；在线学习者；画像；学习效果；提升路径

中图分类号 G715 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2023）05-0036-05

2019年1月，国务院印发的《国家职业教育改革实施方案》（简称“职教20条”）提出遴选认定一大批职业教育在线精品课程，适应“互联网+职业教育”发展需求，运用现代信息技术改进教学方式方法，推进虚拟工厂等网络学习空间建设和普遍应用。在政策的推动下，一大批精品在线开放课程和资源教学库得以建设，线上学习方式得到了极大发展，线上线下混合式教学成为职业教育的重要教学方式。线上教学资源的质量代表着线上课程的“精品”特性，对促进线上学习效果具有重要作用。就高职院校在线课程而言，学习者对教学资源的需求由过去的单一整体性向多元个性化发展，学习者群体与学习风格的分众化趋势愈发显著。学习者的需求决定了线上课程的定位与走向，对高职院校线上学习者需求的了解是提升混合式教学效果的关键。因此，对高职院校在线学习者精准画像，有利于更加准确把握学习者线上学习特点，加强线上教学资源建设和促进教学策略有效实施，以提升线上学习效果。

一、模型构建与数据采集

（一）构建高职院校在线学习者画像模型

“用户画像”理论最早由美国Alan Cooper提出。用户画像是基于真实数据的目标用户模型，是真实用户的虚拟化[1]，是勾勒目标用户、反映用户需求的有效设计工具。为了更加准确地勾勒高职院校在线学习者画像，本研究根据高职院校学生特点，从一般特征、心理特征、行为特征、习得表现”四维度构建高职院校在线学习者画像模型，见图1，分别就在线学习者的个人基本信息、学习偏好与动机、学习自我效能感与学习策略、资源访问等行为特征、习得结果表现等进行分析，将高职院校在线学习者的形象具体化，为提升高等职业教育教学效果提供数据支撑。

（二）数据采集

本调研以江西财经职业学院在“学银在线”平台（以下简称“平台”）建设的省级一流课程《企业会计业务核算与财务报告编制》（以下简称“本课程”）的线上学习者为研究对象，以平台发放问卷与分析平台数据的方式收集调研数据。

本课程属于小规模限制性在线课程（Small Private Online Course，SPOC），学习者基本是江西财经职业学院会计类专业学生，以此作为调研对象更能保障调查结果的信度和效度。本调研收回有效问卷765份，主要包括“一般特征”和“心理特征”两类型的26个题目，同时以“学银在线”平台的运行数据分析“行为特征”和“习得表现”两类型6个方面的数据结果。为加强四维度数据的内在关联性，利用平台附带的问卷功能，学生利用手机号码登录平台参与问卷调查，问卷调查结果可以与被调查学生登录平台后的行为表现与习得结果自动匹配。此外，问卷中还设计了一道主观题“您对线上线下混合式教学的其他意见”，以获取更多关于高职院校学生混合式学习的真实感受，弥补问卷调研题目有限的局限性，为本研究优化数据信息支撑。通过四类特征数据分析，构建高职院校在线学习者画像，进而精准把握高职院校在线学习者特点，以研究提升高职院校在线学习者学习效果的路径和策略。

二、高职院校在线学习者画像数据分析

（一）一般特征

调研结果显示，接受调查的在线学习者中，男生211人，占比27.58%；女生554人，占比72.42%，这符合会计类专业的学生性别分布实际。年级分布上，从大一到大三实现了全年级覆盖，具体年级为大一534人，大二179人，大三52人，这与本课程开设在大一下学期和大二上学期有关，大三学生离本课程的学习时间较长，参与调查的积极性较弱。从民族分布看，汉族学生占89.8%，符合学生的民族分布情况。同时，具有在线学习经验的学生比例达到90.98%，说明学生在学习本课程之前已经学习过其他线上课程，具备良好的线上学习经验。

（二）心理特征

从学习偏好、学习动机、自我效能感、学习策略四个方面，设置22个问题分析高职院校在线学习者的心理特征。采用李克特五级量表获取分析数据，从1～5分别表示“非常不符合”“比较不符合”“一般”“比较符合”“非常符合”，结果见表1。

学习偏好反映了学习者对学习方式与学习资源等的喜好程度，是学习行为的决定性因素之一。调研通过5个问题来了解高职院校在线学习者的学习偏好：M1愿意从线上线下混合式课堂中学习；M2更加愿意单纯从线下课堂中学习；M3愿意从视频资源中学习；M4愿意从文本资源中学习；M5愿意从互动交流中学习。调研结果显示，学习者对线上线下混合式学习方式认同度较高；对视频资源的利用偏好较高；学习者更加喜欢从互动交流中学习。

学习动机反映学习者的学习动力，一般分为内部动机和外部动机。学习动机是影响学习效果的重要因素。笔者通过5个问题了解高职院校在线学习者的学习动机：N1希望学习新知识与新技能；N2希望学到比传统课堂更多的知识与技能；N3学习本课程对我的职业生涯有帮助；N4学习本课程主要是为了完成学习任务；N5学习本课程主要是为了取得学分。调研结果显示，学习者的内部学习动机较强（N1和N2），在外部学习动机中（N3、N4、N5），课程对学习者职业生涯的重要性是促进学习动力的有力因素，主要是为了完成学习任务和取得学分的学习者较少。

自我效能感反映学习者对学习能力和学习状态的自我评估。通过7个问题了解高职院校在线学习者的自我效能感：S1有能力学好本课程；S2有能力解决学习中的问题；S3能领会老师的授课内容；S4上课时常精力集中效果好；S5能厘清知识间的逻辑关联；S6常常自学且效果满意；S7能利用线上资源加强课程重难点复习。调研结果显示，学习者对自身学习能力与学习效果的自我效能感较弱（S1、S2、S5、S6）；但在课堂上表现较好，表明高职院校学生自我学习能力较弱，更多地需要教师在课堂上实施精准引导（S3、S4），课后的线上复习效果才能有所保证（S7）。

学习策略反映学习者在知识习得过程中所采用的方法与策略。通过5个问题了解高职院校在线学习者的学习策略：L1能合理安排线上学习时间；L2能克服困难完成线上学习内容；L3会积极参加线上讨论；L4会主动搜集资料解决学习中的困难；L5遇到学习困难常常向同学与老师求助。调研结果显示，学习者能够较好地安排时间学习线上教学内容（L1、L2）；比较来说，学习者更倾向于通过网络表达自己的观点或者搜索资料解决学习中的困难（L3、L4），向同学与老师求助的积极性较弱（L5）。

（三）行为特征

根据“学银在线”学习平台的后台数据，从登录行为、资源访问、交互协作三个方面了解高职院校在线学习者的学习行为特征。

为了更加全面地反映高职院校在线学习者的登录行为，从学习者平均每周登录次数和平均每周学习时长（单位：小时）两个联系紧密的指标进行考查。平台数据显示，学习者平均每周登录次数与平均每周学习时长呈现基本相同的趋势，即刚开学的前三周学习劲头较足，第7～9周和第15～18周分别是为了迎接期中和期末考核，三段时间呈现明显上升趋势；而在其他时间呈现下降趋势，与学习热情下降和教师监控不足等因素有关，见图2、图3。

资源访问主要考察教学视频、教案课件、课程拓展等资源的访问情况。三项资源访问总分30分，占课程成绩的30%，各赋分10分，通过分析教学资源访问数据，得出资源访问统计结果见表2。根据平台数据分析，教学资源访问情况良好，只有极少数同学没有完成教学资源访问，并且都集中于同一批学生。与任课教师的沟通情况也反映出这批学生的学习习惯不佳，学业懈怠，是需要重点关注的群体。

交互协作主要考察学生在线交互协作情况，包括“分组任务”和“主题讨论”两部分，占课程成绩的20%，各赋分10分，通过分析平台数据，得出交互协作情况，根据表3平台数据所展示的交互协作情况可以看出，“分组任务”相比“主题讨论”显示出更好的结果，说明分组形式的团队协作可以更好地发挥成员间的作用，促进个体成长。而个人参与“主题讨论”受个人主观因素影响更大，部分学业懈怠的学生参与主题讨论的积极性不高。

（四）习得表现

从课堂小测、作业成绩、测试成绩三方面考察高职院校在线学习者的习得表现，其中“作业成绩”是指章节测试成绩，“测试成绩”是指期中考试和期末考试成绩。三部分占课程成绩的50%，分别赋分为5分、10分、35分，通过学习平台后台数据分析得出习得表现，见表4。在线学习者的习得表现结果总体良好。其中，课堂小测得分率超过92%，说明课堂教学效果较好；作业成绩和测验成绩得分率都在85%以上，说明作业与测试的难度适中，较好地检测了学生的学业水平。

（五）各要素与综合成绩相关性分析

为了找出高职院校在线学习者画像的关键要素，本研究通过多元回归分析方法，分析各要素与综合成绩的相关性。

从一般特征要素与综合成绩相关性分析可以看出，性别与课程综合成绩具有相关性（r=0.211，p<0.001），女性学生的平均综合成绩比男性学生平均综合成绩要高8.24分，说明女性学生的学习态度优于男性学生；民族与课程综合成绩具有相关性（r=0.329，p<0.001），少数民族学生综合成绩的不及格率、低分率明显高于汉族学生，这与少数民族地区教育水平较低息息相关。心理特征各要素与综合成绩之间虽然相关系数较低，但都具有显著正相关性，见表5；学习动机和自我效能感正相关性更强，并且心理特征要素之间也具有较高的相关性，特别是学习动机与学习策略、自我效能感与学习策略之间的相关性较高。

对行为特征与综合成绩的相关性进行类似分析发现，行为特征与综合成绩呈现显著正相关，特别是资源访问与综合成绩的相关系数最高（r=0.817，p<0.001）。同时，行为特征各要素之间也呈现高度正相关，尤其是登录行为和资源访问与交互协作之间，因为登录越频繁，时间越长，资源访问与交互协作的频率越高，访问质量也越高。

综上分析发现，心理特征中的学习动机、自我效能感、学习策略，行为特征中的资源访问、交互协作等要素是影响课程综合成绩的重要因素。

三、高职院校线上学习效果提升路径

（一）正向引导高职院校学生的学习心理

在当前大规模扩招背景下，高职院校学生学习基础薄弱、学习习惯不佳、学习动力不足已经成为培养高素质技术技能人才的难题。有研究表明，高职院校学生的学习倦怠水平普遍较高[2][3]，学习倦怠的持续不仅影响学业与职业发展，还会引起一系列身心健康问题[4]。因此，破解高职院校学生的学习倦怠心理，需要采取多项举措。

首先，重视发挥内部动机与外部动机的交互作用。调研显示，外部动机中的“N3学习本课程对我的职业生涯有帮助”均分最高，达到了4.68，说明适当的外部动机对内部动机有较强的促进作用，促使学生更愿意在“N1希望学习新知识与新技能”“N2希望学到比传统课堂更多的知识和技能”方面投入更多的精力。因此，高职院校应以提升学生的可持续发展能力为导向，将专业课程进行项目化改造，将教学内容转化成典型工作任务，并且在教学过程中创设实际工作情景，让学生扮演工作角色，以激发学习兴趣、增强学习的内部动机。