□宋 典 熊 潔

（作者單位：蘇州大學政治與公共管理學院。）

隨著信息技術的發(fā)展，在線學習已成為學生學習的主要方式，給新時代的大學教育帶來了新的圖景，給教育學也帶來了新的研究課題。如何提升在線學習的投入準備度、學習滿意度成為理論界關注的熱點話題。因為在線學習雖然可以為學生提供比較靈活的學習環(huán)境，但由于缺乏監(jiān)督和充分的學習互動，學習效果往往難以保證。為此，本文以學習人力資源管理課程的學生為對象，應用班杜拉的社會認知理論，探討分別代表社會互動的教師支持和自我學習動力的投入準備度對網(wǎng)絡平臺學習滿意度的影響，構建一個包含教師、學員和學習風格等變量對在線學習效果影響的框架模型，以便更好地指導人力資源管理專業(yè)學習。

一、文獻回顧與研究假設

（一）教師支持和在線學習滿意度

滿意度是衡量學習成效的反應型指標，盡管它并不能完全代表學員的知識掌握和遷移水平，但一般認為，當學員態(tài)度較為滿意時，才可能較好地實現(xiàn)教學目標。為此，它長期以來一直受到廣泛關注。學習滿意度是學生對學習過程的一種體驗，反映了學生對教師課程設計、教學表現(xiàn)、師生互動等方面的感知評價，是學習期望和學習效果之間差異的主觀評價。在線學習同樣也涉及學習滿意度問題。在線學習滿意度早期由Arbaugh（2000）提出，隨著網(wǎng)絡技術的普及，越來越多的學者開始聚焦于在線學習滿意度研究。方旭等(2016) 認為在線學習滿意度是在線學習人員對在線學習實際感受的效果與期望值進行比較后形成的一種整體性主觀評價。在線學習滿意度能有效激發(fā)學生的學習興趣，提升學習效率，讓學生更愿意與他人進行交流。

依據(jù)社會認知理論，個體在線學習的滿意度會受到個體、行為和環(huán)境三類因素的交互影響。個體學習環(huán)境中的教師支持一直被認為是影響個體學習滿意度的重要因素。教師支持是指教師通過提供一系列支持行為來滿足學生的自主需求，提高其內部學習動機。它主要分為情感支持和專業(yè)支持兩個維度，前者是教師與學生之間通過社交性活動促進學生學習，后者是學生感知到的教師專業(yè)知識指導。在線學習情境下，師生之間存在大量信息和知識的交互過程，教師在此過程中發(fā)揮著重要作用。如果教師在互動過程中能夠為學生提供充分的情感支持，學生在線學習的滿意度會更高。部分學者發(fā)現(xiàn)教師提供自主支持行為有助于增強課堂氛圍，提高學生學習的自我效能感。教師通過鼓勵討論、尊重學生可以營造積極的學習氛圍，有效緩解在線學習倦怠。所以在電子學習過程中，教師的個性品質與教學風格會對學生學習效果有一定影響，可以有效減少在線學習者的負面體驗，是引領學習者開展在線學習的前置因素。據(jù)此，提出假設1——H1：教師支持與在線學習滿意度正相關。

（二）在線學習準備度的中介作用

在線學習需要學習者做一些預備性的投入，這被稱為學習準備度。在線學習準備度是學習者在在線學習前所具備與學習有關的準備情況，是影響學生完成遠程學習的一個重要變量。在線學習準備度主要反映了學習者對在線學習方式的估計，利用平臺系統(tǒng)開展網(wǎng)絡遠程學習的能力和信心，同時還反映了個體自主學習的能力。學習準備度越高的個體越會事先了解在線學習的內容與要求，主動去熟悉平臺操作流程等，因此，其學習信心會更高，學習成效會更好，學習滿意度自然也更高。但并不是每位學員都會在事先做好充分準備，個體在線學習準備度會受到教師支持的影響。如果學員在學習過程中能得到教師的鼓勵和尊重，雙方能構建一個良好的互動過程，學員在線學習的前期準備度必然會有所提高。如果學員在學習過程中能夠得到教師良好的專業(yè)知識輔導，能從教師那里獲得豐富知識，讓學員感覺到在線課程的意義，其課前準備度也會提高。綜合上述，提出假設2——H2：在線學習準備度是教師支持和在線學習滿意度之間的中介變量。

二、研究設計

本次研究共發(fā)放調查問卷420份，剔除有過多缺失值等無效問卷后，最終有效問卷為380份，問卷有效回收率達90.5%。問卷對象分為研究生、全日制本科生和在職本科生三個層次，他們在2020年3月至7月份期間均有在線學習人力資源管理課程的經歷，任課教師、使用平臺均相同。區(qū)別在于教學的內容側重點不同。在被調查者中，女性309名，占81.3%，男性71名，占18.7%；18歲及以下1人，占0.3%，18至22歲147人，占38.7%；23至30歲101人，占26.5%，30至35歲及以上131人，占34.5%；教育背景方面，碩士及以上5人，占1.3%；本科246人，占64.8%，大專及以下129人，占33.9%。

為了保證測量的信度和效度，變量測量均應用了成熟量表。在線學習準備度的量表來源于胡子祥&馬廣永(2013），教師支持量表來源于柴曉運&龔少英（2013），學習滿意度量表主要參考了Arbaugh,J.B（2000）。考慮到個體在長期的學習生涯中形成了比較穩(wěn)定的學習策略與學習風格，學習風格也會影響個體學習的滿意度，故將學習風格作為控制變量。考慮到人力資源管理這門課屬于應用型課程，故將具體經驗型風格作為控制變量。性別、學歷和年齡也作為控制變量。采用結構方程模型檢驗區(qū)分效度，結果顯示四因子模型數(shù)據(jù)擬合程度最為理想（χ2/df=2.20,RMS EA=0.079,SRMR=0.068,CFI=0.898,TLI=0.883），模型比較顯示具有較好的區(qū)分效度。同時核心變量的AVE值均大于0.5，C.R值均大于0.885，各變量的內部一致性alpha均大于0.80。采用Harman單因子檢驗法，結果顯示在未旋轉時得到的第一個主成分的方差解釋量為19.47%，未達到總體方差解釋量（71.73%）的一半，可以判定本研究未出現(xiàn)顯著的共同方法偏差問題。同時，本文對各變量進行相關性分析。教師支持與學習滿意度正相關，相關系數(shù)是0.405(P<0.01)，在線學習準備度與教師支持、學習滿意度也正相關，相關系數(shù)分別是0.406(P<0.05)和0.602(P<0.01)，假設1和假設2得到初步驗證。

三、假設驗證

應用回歸分析方法對假設進行驗證，在不考慮中介作用的情況下，教師支持顯著影響學員在線學習準備度，回歸系數(shù)是0.442(P<0.001)；教師支持對學習滿意度的回歸系數(shù)是0.427(P<0.001)。假設1得到驗證。在線學習準備度對學習滿意度的回歸系數(shù)是0.591(P<0.001)，將教師支持和在線學習準備度同時加入回歸方程后，教師支持對學習滿意度的影響系數(shù)由0.427(P<0.001)下降為0.192(P<0.001)，△R2也顯著增加，綜合這三個模型的數(shù)據(jù)可知學習準備度部分中介了教師支持與學習滿意度之間的關系。為了進一步驗證此假設，采用Hays基于bootstrap開發(fā)的Process模型進行驗證，教師支持通過課前準備對學習滿意度產生的間接效應達到顯著性水平（effect=0 .269，SE=0 .037，95% CI=[0.203,0.347]），Sobel檢驗也支持該結果（Z=6.983，p<0.001），假設2得到驗證。從控制變量方面來看，數(shù)據(jù)顯示學習風格也對在線學習滿意度有影響，說明學習策略是影響在線學習效果的重要變量。

四、結論與討論

本研究表明教師支持顯著影響學員的在線學習準備度，教師提供專業(yè)性的知識支持和充裕的情感支持可以有效促進學員做好在線人力資源管理專業(yè)課程的課前學習準備。教師支持和在線學習準備度能有效提升學員的學習滿意度，提升在線學習效果。研究的理論意義：數(shù)據(jù)結果顯示教師支持和學前準備是影響在線學習效果的關鍵變量，它表明社會認知理論可以有效闡述在線學習領域的學員滿意度問題，拓展了社會認知理論的應用范圍，進一步加深了對社會認知理論的理解。研究的實踐意義：教學主管單位要在在線學習管理過程中，加強對教師專業(yè)知識、互動技能等方面的培訓，鼓勵和引導教師與學員之間保持高質量的在線互動，加強對學生在線學習前準備度的監(jiān)督工作，確保能夠切實有效地提升學員學習效果。