田 穎，劉 毅，何建佳，宋筱穎

（上海理工大學，上海200093）

一、引言

技術創(chuàng)新的發(fā)展改變了教學工具的使用，使得教學方法和技術有了質的革新。在線遠程教育是面對面教育的一種替代方法［1-2］。目前，在線教學資源非常豐富，如MOOCs和遠程教育課程等正在打破過去因距離知識無法立即傳播和交流的障礙。虛擬在線學習環(huán)境的創(chuàng)建為世界打開了一扇傳播知識的窗口，同時也是一種經(jīng)濟上的可持續(xù)性選擇。

由于受到“新冠”肺炎疫情的影響，師生居家隔離，本著“停課不停學”的要求，大專院校紛紛通過“釘釘”“超星學習通”“騰訊會議”“雨課堂”“職教云”“云班課”“ZOOM”等多樣化平臺及教學手段開展在線學習。但隨著在線教育的進行，對于學習績效的討論也在持續(xù)增加。與傳統(tǒng)學習相比，在線學習能否產(chǎn)生更好的效果是亟待解決的問題。學生和教師在向在線教育過渡的過程中都面臨挑戰(zhàn)。教師面臨的問題在于在線學習轉移課堂材料時產(chǎn)生了額外負擔及師生交流障礙［3-4］。學生面臨的問題在于并非每個學生都能在相同的水平上使用在線教育，學生在線學習的注意力及效率存在差異。因此結合理論與實踐發(fā)展，如何從師生視角探究在線平臺建設，教師教學技術及在線學習績效提升機理變得至關重要［5］。

目前已有研究對在線學習學生自我調節(jié)能力與師生互動及其組合對學習績效影響機制等探索較為薄弱?；诖耍挛囊浴霸诰€平臺師生互動—學生自我調節(jié)學習—在線學習績效”的師生雙重視角展開，考察師生互動、學生自我調節(jié)能力及其組合對在線學習績效的影響機制，以期為提升疫情期間及疫情后大專院校在線學習績效、教學質量提供研究參考。

二、研究基礎與理論假設

（一）在線平臺師生互動與學習績效

學生—教師互動指的是雙向交流課程中教師和學習者之間采取多種形式，如指導、支持、評估和鼓勵等方式提升學生學習體驗的活動［6］。師生互動是課程滿意度的最佳預測因素［7］。教師課程的設計必須使學生能夠受益于在線學習的互動潛力，教師對信息和通信技術的積極態(tài)度也會影響學生對遠程學習經(jīng)驗的看法［8］。溝通的質量和數(shù)量提高了學生的整體學習感知和滿意度。然而，有學者對信息和通信技術的引入是否會影響學習的有效性提出了質疑，認為并不是所有的師生互動都會強化在線學習［9］。因此，在線學習環(huán)境中師生互動是否影響在線學習績效是一個值得研究的問題?；诖颂岢黾僭O1：

假設1：在線平臺師生互動與學習績效正相關。

（二）學生自我調節(jié)能力與在線學習績效

自我調節(jié)能力是指學習者在元認知、動機和行為上積極參與自己學習的程度［10-11］，強調學習者在學習任務中互動的積極性和自我控制的建設性行為。主要包括尋求他人幫助以優(yōu)化學習［12］以及使用元認知策略［13］，是學習者有效處理學習任務所使用的技能和學習策略的集合。在線學習環(huán)境中，理解自我調節(jié)能力的規(guī)則至關重要，因為在線學習需要高水平的自我調節(jié)能力，甚至比面對面學習更高［14］。先前的研究發(fā)現(xiàn)，具有高傾向自我調節(jié)能力的學習者在線課程績效更高［15］。

網(wǎng)絡課程中的互動與學生自我調節(jié)能力有很高的相關性。學生傾向于將有效的社交互動與在線學習的樂趣及有效性聯(lián)系在一起［16-17］。只有教師提供即時和具體的反饋，才能使學生控制并監(jiān)督自己的表現(xiàn)，從而獲得更大的收益。與教師和其他學習者互動程度高的學習者更熱衷于在線學習，愿意并能夠自我管理他們的學習過程［18］?；诖耍岢黾僭O2：

假設2：在線平臺師生互動通過正向影響學生的自我調節(jié)能力提升學習績效。

基于上述假設1和假設2提出本文研究模型1，如圖1所示。

圖1 研究模型1

（三）在線平臺師生互動與學生自我調節(jié)能力的一致性情形

已有研究集中在自我調節(jié)對學習績效的影響上［19］，很少有研究關注自我調節(jié)與師生互動及多因素組合關系的影響。在線課程開始前引導學生自我調節(jié)技能，或者在課程中嵌入技能發(fā)展支持及師生互動［20-21］，能夠使學習者根據(jù)任務需求調整認知策略。在具有靈活互動性為主的在線學習環(huán)境中，自我調節(jié)技能的使用對學習者是有益的［22］。即在線學習過程的完成離不開師生兩方主體，在線平臺師生互動及學生的自我調節(jié)能力的組合對在線學習的高質量完成同等重要。因此，當師生互動與學生自我調節(jié)能力強度一致，處于匹配的一致性時，在線學習績效可能會更高?；诖?，提出假設3：

假設3：當在線平臺師生互動與學生自我調節(jié)能力處于一致性狀態(tài)時，學習績效更高。

（四）師生互動與自我調節(jié)能力一致性情形下的差異效應

在線平臺師生互動與學生的自我調節(jié)能力的一致性狀態(tài)并非是惟一的，還存在一致性狀態(tài)下的高低之分，即“高水平師生互動—高水平自我調節(jié)”與“低水平師生互動—低水平自我調節(jié)”兩種構型，即二者處于高水平的強度一致與低水平的強度一致。二者一致性狀態(tài)下的差異性對在線學習績效的影響也會在產(chǎn)生差異。高水平的在線平臺師生互動意味著在線學習更加強調教師所發(fā)揮的作用，強調教師應該具有較強的學習交互能力，提供具有吸引力的學習內容，明確學生學習意圖，察覺學生學習感受和學習效果，引導和督促學生行為；高水平的學生自我調節(jié)能力強調在線學習過程中學生主觀能動性的發(fā)揮，學生的自覺性和對自我負責的態(tài)度引導著學習績效，起到主要作用。在線學習的靈活性、要求性和學習中心要求下，更高的師生互動頻率以及學習者運用更多的自我調節(jié)技能會使在線學習成功的可能性增大［23］。而敷衍的師生互動及具有懶散學習態(tài)度的學生會脫離在線學習的初衷。由此可以推斷師生互動及自我調節(jié)能力的強度處于雙高匹配狀態(tài)下時，對在線學習績效的預測作用要優(yōu)于二者處于雙低狀態(tài)匹配情形?；诖耍岢黾僭O4：

假設4：與師生互動和自我調節(jié)能力雙低一致性狀態(tài)相比，師生互動和自我調節(jié)能力雙高一致性狀態(tài)預測了更高的在線學習績效。

（五）師生互動與自我調節(jié)能力不一致性情形下的非對稱效應

當在線平臺師生互動處于不一致性狀態(tài)時，區(qū)分“高水平師生互動—低水平自我調節(jié)（師生互動強度高于學生自我調節(jié)能力）”及“高水平自我調節(jié)—低水平師生互動（師生互動強度低于學生自我調節(jié)能力）”兩種組合構型。根據(jù)前文提出的假設，二者的不一致性狀態(tài)對在線學習績效的影響不及一致性狀態(tài)，但師生互動及學生自我調節(jié)仍可通過“一種主導，一種輔助”的方式發(fā)揮作用。“高師生互動—低自我調節(jié)”組合主要表現(xiàn)為在線學習過程更多地依賴于師生互動，依賴于教師的努力；“高自我調節(jié)—低師生互動”組合主要表現(xiàn)為在線學習過程更多地依賴于學生學習的自覺性和積極性，能夠根據(jù)學習效果調整自己的學習狀態(tài)。高學生自我調節(jié)能力更能誘發(fā)學生學習主觀能動性及學習興趣，更能有效利用師生互動的作用［24］，學生在學習過程中起到主導作用，相比于低自我調節(jié)能力—高師生互動更能預測在線學習績效?；诖?，提出假設5：

假設5：當二者處于不一致狀態(tài)時，與高水平師生互動—低水平學生自我調節(jié)能力組合相比，高水平學生自我調節(jié)能力—低水平師生互動組合預測了更高的在線學習績效。

基于上述假設3、假設4及假設5提出研究模型2，如圖2所示：

圖1 研究模型2

三、研究設計

（一）樣本選取

本研究主要探究疫情期間師生互動通過學生自我調節(jié)作用對在線學習績效影響機制，在問卷數(shù)據(jù)收集上，主要面向高校學生，包括普通本科教育、職業(yè)教育等類型，且盡可能多地包含不同專業(yè)和不同類型學生樣本。調研方式主要通過在線問卷服務網(wǎng)站“問卷星”發(fā)放和收集問卷，限定調查對象為通過在線學習方式學習的大專院校學生。問卷調查歷時1個月，共回收887份問卷，剔除其中漏選、邏輯錯誤等無效問卷122份，得到有效問卷765份，有效問卷回收率為86.4%。樣本數(shù)量滿足多元回歸分析的要求。

樣本主要特征分布結構如表1所示。從性別上看，調查對象中男性占53.86%，女性占46.14%，男性、女性樣本較為均勻。從疫情前是否具有在線課程學習經(jīng)歷來看，有過在線學習經(jīng)歷的學生占比為25.62%，沒有在線課程學習經(jīng)歷的學生占比為74.38%，說明大部分樣本在疫情之前沒有在線學習經(jīng)歷，疫情期間在線學習可能會存在挑戰(zhàn)。從接受在線學習課程數(shù)量上看，數(shù)量最多的以7～9門為主，占比為51.63%，其次為4～7門，占比為31.38%，說明疫情期間大部分學生通過在線方式學習課程。

（二）問卷設計

主要采用自述方式，以Likert五級量表的形式考察調查對象對題項的認同程度，“1”表示非常不同意，“5”表示非常同意。

因變量：在線學習績效（OLP）。采用Shen等（2013）提出的“在線學習績效量表”，共計5個題項，將各題項得分加總取平均值作為最終得分。自變量：師生互動（STI）。采用“學習者—教師互動量表”［25-26］，共計6個測量題項，將各題項得分加總取平均值作為最終得分。中介變量：學生自我調節(jié)能力（SRL）。采用 “遠程教育學生自我調節(jié)學習”量表，共計11個題項，將各題項得分加總取平均值作為最終得分?？刂谱兞浚簩⑿詣e（SEX）、疫情前在線學習經(jīng)驗（EXP）、師生關系（LIK）等測量項目作為控制變量［27-28］。

表1 被調查者特征分布

四、實證分析

（一）問卷信度、效度分析

利用SPSS 19.0對量表進行信度檢驗，將765份有效調查問卷數(shù)據(jù)輸入到SPSS軟件中，計算得到各個變量的Cronbach’s α系數(shù)。師生互動、學生自我調節(jié)能力及在線學習績效的Cronbach’s α系數(shù)分別為 0.925、0.914、0.944，都具有較高的信度，表明各變量的量表題項之間具有較高的內部一致性和可靠性。

運用探索性因子分析計算變量間的KMO值及Bartlett球形檢驗進行效度檢驗。師生互動、學生自我調節(jié)能力及在線學習績效變量間KMO值為0.966，該值大于0.5，說明樣本量是充分的，超過了因子分析的樣本限制條件；師生互動、學生自我調節(jié)能力及在線學習績效的Bartlett球形檢驗的 χ2值為16 237.385，在 P＜0.01水平下顯著，表明各個題項相互關聯(lián)，適合進行因子分析。

（二）同源偏差檢驗

根據(jù)Harman的單因子檢驗方法進行同源偏差分析。Harman單因子檢驗法認為，如果存在顯著程度的同源偏差，那么某一單個因子會解釋模型的大部分方差（Podsakoff等，1986）。因子分析結果顯示，特征值大于1的3個因子共同解釋了73.818%的方差，方差百分比分別為26.816%、25.850%、21.152%。沒有出現(xiàn)某一單個因子解釋大部分方差的情況，因而不存在同源偏差問題。

（三）描述性統(tǒng)計和相關性分析

在分析師生互動通過學生自我調節(jié)作用影響在線學習績效前，首先對變量進行描述性統(tǒng)計分析，主要包括均值、標準差和各個變量之間的相關系數(shù)（如表2所示）。由變量間的相關系數(shù)可知，師生互動與在線學習績效（R＝0.677，P＜0.01）、師生互動和學生自我調節(jié)作（R＝0.746，P＜0.01）、學生自我調節(jié)作用與在線學習績效（R＝0.839，P＜0.01）之間都存在顯著正相關關系。

表2 描述性統(tǒng)計與相關性分析

（四）假設檢驗

為檢驗自我調節(jié)作用的中介效應，采用溫忠麟等人提出4個模型對中介效應進行檢驗：模型1為自變量與因變量之間線性關系檢驗，檢驗回歸系數(shù)是否達到顯著水平；模型2為自變量與中介變量的線性關系檢驗，檢驗回歸系數(shù)是否顯著；模型3為中介變量與因變量間的線性關系檢驗，檢驗回歸系數(shù)是否顯著；模型4為因變量同時對自變量及中介變量回歸，檢驗中介變量回歸系數(shù)是否顯著，自變量回歸系數(shù)是否減少。當自變量回歸系數(shù)顯著，中介變量回歸系數(shù)顯著時，則中介變量起到部分中介效應；當自變量系數(shù)減弱到不顯著，中介變量系數(shù)顯著，則起到完全中介效應。結果如表3所示。模型1中 STI對 OLP作用顯著（β＝0.585，P＜0.01），當放入中介變量后，STI對OLP直接效應（β＝0.087，P＜0.05）依然顯著，SRL對OLP預測作用（β＝0.893，P＜0.01）也顯著，可見SRL在STI與OLP關系中起到部分中介作用，假設1、假設2成立。

表3 學生自我調節(jié)的中介效應模型檢驗

為了檢驗中介效應的穩(wěn)健性，增加Bootstrap法驗證自我調節(jié)的中介效應。Bootstrap方法是采用非參數(shù)估計法進行檢驗。當Bootstrap最終置信區(qū)間不包含0時，中介效應顯著。檢驗結果如表4所示。STI-SRL-OLP置信區(qū)間上限為0.6972，下限為0.5579，區(qū)間不包含0，中介效應顯著不為0，即自我調節(jié)能力在師生互動與在線學習績效關系中起到中介作用，呼應上一步研究結果，證明結果具有穩(wěn)健性。

表4 直接效應和中介效應的分解表

五、進一步分析

通過上文分析，自我調節(jié)能力在師生互動與學習績效關系中起到部分中介作用，即師生互動影響在線學習績效，同時師生互動通過影響學生自主調節(jié)能力影響在線學習績效。為進一步厘清師生互動與自我調節(jié)能力組合狀態(tài)對在線學習績效預測作用的差異化影響，采用多項式回歸和響應面分析技術，揭示師生互動與在我調節(jié)能力差異化預測在線學習績效，并提供更為精確的結果。

當在線學習平臺師生互動與自我調節(jié)能力兩個變量處于一致性狀態(tài)下時，斜率顯著表明二者的一致性與在線學習績效具有線性關系。當斜率為正，則二者處于雙高狀態(tài)時對在線學習績效預測作用大于雙低狀態(tài)。當斜率為負，二者處于雙低狀態(tài)時對在線學習績效的預測作用大于雙高狀態(tài)。曲率顯著表明二者的一致性與在線學習績效的關系是曲線非線性關系。曲率為正則表明二者雙低狀態(tài)比雙高狀態(tài)對在線學習績效預測作用更大，當曲率為負，表明二者雙高狀態(tài)與雙低狀態(tài)影響都較小，中間組合狀態(tài)影響更大。當二者處于不一致狀態(tài)時，斜率顯著表明二者的不一致性與在線學習績效具有線性關系。當曲率顯著，表明二者的不一致性與在線學習績效的關系是曲線關系。曲率為正則反映二者低高組合或高低組合對在線學習績效的預測作用，曲率為負則反映中間組合狀態(tài)影響更大。

表5 多項式回歸分析結果

回歸分析結果如表5所示。SRL及STI的組合對 OLP具有顯著正向影響 （β＝0.159，P＜0.01）。對二者進行一致性狀態(tài)檢驗，結果表明，不一致性狀態(tài)下，其斜率 （c1＝-1.01）及曲率 （d1＝-0.27）均顯著，說明SRL及STI的組合與OLP存在倒U性關系 （如圖3所示），即當高STI-低SRL轉向低STI-高SRL的不一致過程中，當二者值接近時，對OLP影響更大，假設3成立。二者一致性狀態(tài)下，斜率 （a1＝0.97）顯著為正，表明二者的雙高組合與OLP為顯著正向線性關系，且二者處于雙高狀態(tài)時對在線學習績效的預測作用大于雙低狀態(tài)，假設4成立。斜率c1＜0，說明在二者不一致狀態(tài)下，高SRL-低STI對OLP的預測作用大于高STI-低SRL狀態(tài)組合，假設5成立。

圖3 師生互動與學生自我調節(jié)一致性對在線學習績效影響

六、研究結論與啟示

本文的理論意義在于探討疫情期間大專院校學生在線學習績效的提升機制，如何合理配置在線平臺師生互動及學生自我調節(jié)能力，實現(xiàn)在線學習績效的最大化。突破以往對單變量研究的不足，探究師生互動及自我調節(jié)能力的組合作用，進而帶來更全面的認識。

對學生在線學習過程中自我調節(jié)能力進行中介效應檢驗結果表明，自我調節(jié)能力在師生互動與學習績效關系中起到部分中介作用，即師生互動影響在線學習績效，同時師生互動通過影響學生自主調節(jié)能力影響在線學習績效。進一步地，通過多項式回歸與響應面分析技術對師生互動與自我調節(jié)能力的一致性效應進行檢驗，結果表明，當二者處于不一致狀態(tài)時，與高水平師生互動—低水平學生自我調節(jié)能力組合相比，高水平學生自我調節(jié)能力—低水平師生互動組合預測了更高的在線學習績效；與師生互動和自我調節(jié)能力雙低一致性狀態(tài)相比，師生互動和自我調節(jié)能力雙高一致性狀態(tài)預測了更高的在線學習績效。即當二者處于不一致狀態(tài)時，應引導學生發(fā)揮自我調節(jié)能力的主導作用，師生互動起到輔助作用。

為改善疫情期間及疫情過后在線學習平臺教學技術，提升學生在線學習績效，教育者應主動運用有效的教學技術，將整合高層次知識影響學生自我調節(jié)能力的互動和協(xié)作融入教學設計，為學習者提供優(yōu)質及時的支持和資源。應了解影響學生對遠程學習體驗感知的因素，以便為學生提供更全面的教育體驗，探索有效的教學實踐和溝通模式。在線學習以學生為中心，引導學生承擔更多的責任和自主性，要求學生運用更多的自我調節(jié)技能，使師生互動模式與學生自我調節(jié)能力動態(tài)匹配，實現(xiàn)在線學習績效的最大化。