鞏倩 包娜萍 仲卓帆 蔡佳蕙

摘要：本文研究了杭州市本科生對規(guī)模化在線學習的支持度。利用問卷調(diào)查獲得的數(shù)據(jù)，結(jié)合多元邏輯回歸模型建立本科生對規(guī)?；诰€學習的支持度量化評價體系，最后對模型進行實際應用并分析。

關(guān)鍵詞：描述性分析;列聯(lián)表分析;多元邏輯回歸

1.引言

2020新冠疫情來勢洶洶，為阻斷疫情向校園蔓延，教育部號召全國各類學校利用網(wǎng)絡(luò)平臺“停課不停學”，要求各級各類學校做好春季學期延期開學等相關(guān)工作。結(jié)合我國教育部頒發(fā)的《教育信息化2.0行動計劃》提出積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+教育”的發(fā)展，規(guī)?；诰€學習成為疫情期間學生學習的主要方式。因此，我們決定對杭州市疫情期間本科生規(guī)?；诰€學習的支持度進行調(diào)研。

2.樣本容量的確定

本文設(shè)置置信度為95%，最大允許絕對誤差為，對初始樣本量進行計算[1]：

通過初始計算、調(diào)整，并考慮調(diào)研時的回答率，初步得到。為進一步保證估計精度和實際操作方便，我們確定最后的樣本容量為950。

3.對疫情期間規(guī)?；诰€學習支持度的描述性分析——授課方式選擇為例

由數(shù)據(jù)可知，近半的調(diào)查對象選擇了線上線下結(jié)合的授課方式，這表明高校大學生還是喜歡線上線下結(jié)合授課，能有效吸收兩種方式的優(yōu)點;其次，線下的比重明顯大于線上，這也說明高校大學生還是習慣線下學習，完全以線上學習的授課方式并不能被高校大學生所接受?？傮w而言，我們目前更需要宣傳線上線下結(jié)合的授課方式，更有利于高校大學生的學習。

4.多因素影響下疫情期間規(guī)?；诰€學習支持度的列聯(lián)表分析——居住所在地為例

在本次調(diào)研中，我們選取了3類地點，分別是浙江省杭州市、浙江省非杭州市以及省外。不同居住所在地的本科生對規(guī)?；诰€學習會有不同的看法，會影響其支持度，從而造成差異性。具體分析如下：

卡方檢驗的p值均小于0.05，得出結(jié)論，不同居住所在地對規(guī)?；诰€學習支持度有影響。首先我們可以比較浙江省杭州市和非杭州市的部分，可以發(fā)現(xiàn)整體上兩者都支持線上線下結(jié)合的方式，但又有區(qū)別，浙江省非杭州市更傾向于線上線下結(jié)合的方式，因為居住地較遠，這部分高校大學生希望線上線下結(jié)合更有利于他們的學習。其次，我們可以發(fā)現(xiàn)省外在線上線下結(jié)合的比重遠超于其他兩類居住地，可能因為一方面由于路途遙遠的問題，他們希望線上，另一方面，他們無法完全適應線上的授課模式，所以整體上傾向于線上線下結(jié)合。

5.多元Logistic下疫情期間規(guī)?；诰€學習的支持度分析

5.1構(gòu)建模型

我們將疫情結(jié)束后授課方式選擇定義為因變量，其中y=1代表更喜歡線上學習;y=2代表更喜歡線下學習;y=3代表更喜歡線上線下結(jié)合學習。

接著我們選取問卷中的A1-A5，B6，B8，C2-C4，C6這11道題目作為初始自變量，選取C7作為因變量。由于回歸模型自變量較多，我們先將各個自變量與因變量之間進行列聯(lián)表和相關(guān)性分析，挑選出與因變量顯著的因子作為本次回歸模型的自變量，運行結(jié)果如下：

由上述卡方檢驗結(jié)果可得，A5與C7之間的關(guān)聯(lián)度顯著。運用同樣的方法，可以得到各自變量與因變量之間的關(guān)聯(lián)度如下表：

由此，我們可以得到，對因變量有顯著性影響的一些因素。為進一步分析和預測我們對顯著的變量建立多元Logistic回歸模型。

5.2結(jié)果與分析

借助SPSS，經(jīng)過多次迭代，依據(jù)AIC準則，我們剔除了B6，B8，C3，C4，其余變量（A5，C2，C6）均具有統(tǒng)計學意義，參數(shù)估計表如下：

6.多元Logistic回歸方程的應用

基于上述模型，我們可以具體分析杭州本科生對規(guī)模化在線學習支持度的看法。我們將模擬對象的參數(shù)設(shè)置為預期目的完成很好、支持教師當前授課方式的高校大學生，僅改變居住所在地，再利用該回歸模型分別計算出模型對象的相應參數(shù)下的規(guī)?；诰€學習支持度，進行對比分析得出相應結(jié)論。模擬過程以及結(jié)構(gòu)如下：

（1）設(shè)定模擬對象居住所在地為浙江省杭州市，代入求解得到：

（2）設(shè)定模擬對象居住所在地為浙江省非杭州市，代入求解得到：

（3）設(shè)定模擬對象居住所在地為省外，代入求解得到：

對比分析以上三個結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)隨著居住所在地不斷遠離杭州，規(guī)?；诰€學習不斷傾向于線上線下結(jié)合。這可能原因是居住地不在杭州的大學生，希望線上學習，但又不能完全適應線上學習，就選擇線上線下結(jié)合的授課方式，隨著居住地不斷遠離杭州，高校大學生更傾向于線上線下結(jié)合的模式。因此，居住所在地能較大程度影響規(guī)模化在線學習支持度。

參考文獻：

[1]王榮.如何確定樣本量[J].北京統(tǒng)計，2002（07）.6-9.;

[2]徐靜遠.抽樣調(diào)查中樣本量的確定[J].統(tǒng)計與咨詢，2009（4）：45.;

（杭州師范大學 310000）