柳月?陳向陽

摘要：探究影響高職生在線學習過程中感知不良學習效果的因素，特別是對實踐類課程在線學習的影響，同時探討性別差異和不良學習效果的差異。經過相關分析以及協(xié)方差分析得出結論：學生在線學習中所感知的不良學習效果因性別不同而存在一定差異;排除性別差異后，學生所參與的在線實踐課程數量對其感知不良學習效果無顯著關系;學生在線實踐學習時間對其感知不良學習效果的影響存在顯著差異。根據研究結論，高職院校要對在線實踐課程進行有效的教學管理，教師在組織在線實踐課程時要進行學習者分析，尤其要關注性別特征。

關鍵詞：在線實踐課程;在線課程數量;在線學習時長;感知不良學習效果

中圖分類號：G712 文獻標志碼：A 文章編號：1673-9094-（2021）09C-0073-08

當前，職業(yè)教育正經歷著一場深刻的課堂革命，信息技術在課堂革命中扮演著不可替代的重要角色。2019年，國務院頒布《國家職業(yè)教育改革實施方案》，明確指出要“適應‘互聯網+職業(yè)教育發(fā)展需求，運用現代信息技術改進教學方式方法”。2020年9月，《職業(yè)教育提質培優(yōu)行動計劃（2020—2023年）》進一步提出要“實施職業(yè)教育信息化2.0建設行動，推動信息技術與教育教學深度融合，提升學生利用網絡信息技術和優(yōu)質在線資源進行自主學習的能力”。

在線學習為職業(yè)教育教學的創(chuàng)新提供了機遇，但也對職業(yè)教育實踐類課程的有效開展提出較高的要求。在線學習充分利用了互聯網技術革新所帶來的優(yōu)勢，突破了時間和空間的限制，構建了一種不同于傳統(tǒng)面對面學習的新型學習模式（李恒，2017）[1]。近年來，尤其是新冠疫情暴發(fā)以來，在線學習在教學中廣泛應用。值得注意的是，職業(yè)教育尤其注重培養(yǎng)學生的實踐能力，《國家職業(yè)教育改革實施方案》也有針對性的強調，到2022年，職業(yè)院校實踐性教學課時原則上占總課時一半以上。一般而言，學生通過在線方式進行理論性課程學習時，可以與教師良好互動，易于實現預期的學習效果。而實踐類課程學習往往需要在實訓場所中開展，通過網絡平臺進行在線學習的效果難以掌握。但自疫情發(fā)生以來，越來越多的課程通過網絡平臺開展教學，特別是在高職教育中，作為核心課程的實踐類課程也越來越多地開始嘗試在線教學。這就意味著我們不僅要關注實踐類在線課程的建設情況，也需要深入研究影響實踐類課程在線學習的因素。

基于此，本研究以學生2020年春季學期參加的在線實踐課程數量和每天在線學習時長作為影響因素，考察其與學習者在線學習時感知不良學習效果之間的相關性，同時探討學生在參與實踐類在線課程時，感知不良學習效果是否存在性別差異，也進一步驗證排除性別差異后，在線實踐課程數量和學習時長對學習者感知不良學習效果的影響是否存在差異。

一、文獻綜述

（一）在線實踐類課程

實踐課程作為職業(yè)教育課程的重要組成部分，是指通過對教師、學生、教材、教學環(huán)境、教學資源等因素的整合，幫助學生獲得直接經驗，并培養(yǎng)學生形成改造自然和改造社會的觀念和實踐能力為目標的課程體系（王丹等，2017）[2]。實踐操作類課程強調學生通過動手做，構建知識體系提升實踐能力。在線學習是通過計算機互聯網，或是通過手機無線網絡，在一個網絡虛擬教室與教師進行網絡授課、學習的方式。對于實踐類課程的在線學習，國內部分學者對此進行了研究，總體認為在線教學具備資源開放性和教學可回顧性等優(yōu)勢，可以為實踐類課程的教學提供很大的便利性。比如，易熙瓊等（2020）對高職院校“計算機輔助產品設計”這一典型動手操作性強的設計專業(yè)實踐課的在線教學進行了探究[3];俞凱耀等（2020）通過對高職院校機電類專業(yè)中的“電子技術”課程的在線教學實踐探究，提出了更好開展線上教學的對策[4]。總的來說，在線實踐課程已經逐漸成為職業(yè)教育領域的研究熱點，但在如何改變學生的在線學習行為投入，提升在線實踐學習效果方面，研究尚顯不足。

（二）在線學習不良效果

在線學習績效不僅有效地反映學習者的學習過程，還反映學習者的學習結果。已有研究將學習者學習成績及學習滿意度作為衡量和評價學習者在線學習績效的指標 [5]。然而，在感性評價的本質性問題上，青少年很少對外部事件表現出積極的評價，可能會偏向于消極的反應（Van Herk et al.，2004）[6]。同時，學生在參與在線學習的過程中，通常會面對一些困難，使他們無法產生滿意感（Rabin et al.，2020）[7]。例如，在線學習過程中，最突出的劣勢是很少有教師能夠對學生的表現進行即時反饋，特別是當一個教師面對許多學生時，這種劣勢尤為明顯（Oyekan et al.，2017）[8]?；诖?，本研究采用了相反的自我評價方式，即在學生對學習效果的自我評價中，用學生感知不良學習效果代替學習績效。

此外，關于心理疲勞的研究表明，隨著學習時間的增加，感知績效中的認知耐力往往會消失（Giboin & Wolff，2019）[9]。因此，本研究將研究對象設置為處于青春期的高職生，他們有自我傾向，往往會從消極的角度評價自己的學習績效。綜合以上考慮，本研究采用學習者感知不良學習效果來設計高職生在線學習表現的模型。

（三）感知不良學習效果的性別差異

Muilenburg和Berge（2005）通過研究發(fā)現，對學生在線學習障礙有顯著影響的因素包括性別和他們在一個學期內所學的在線實踐課程數量[10]。大多數關于在線學習的研究都考察了心理變化或學習績效是否存在性別差異（Pinto et al.，2018）[11]。許多研究從學習資源和技術的角度探討了影響在線學習的因素。例如，一些研究發(fā)現，學生的個性特征如自我調節(jié)學習能力與在線學習之間存在相關性（Bidjerano & Dai，2007[12];Ghyasi et al.，2013[13];Komarraju et al.，2011[14];Mirhashemi & Goodarzi，2014[15];白雪梅等，2021[16]）。一些研究強調了學生在線學習學習結果與性別之間的關聯（Martin et al.，2018[17];McSporran & Young，2001[18];Rizvi et al.，2019[19]）。然而，鮮有研究探討高職生在線實踐學習中的感知不良學習效果是否存在性別差異。因此，本研究采用差異分析法來預測學生在線實踐學習中感知不良學習效果的性別差異。

（四）在線學習行為投入

Visser（2001）將學習投入（academiceng-agement）定義為讓學習者參與到與人類、社會、生物和物理環(huán)境持續(xù)對話的過程，以便產生可以與變化進行互動的智能行為[20]。在線學習中，學生的學習投入則體現在學習者為了獲取知識、建構個體意義并從學習體驗中獲得成長，利用互聯網獲取學習材料;與學習內容、教師和同伴進行互動并在學習過程中獲得支持（Ally，2004）[21]。

在線學習投入聚焦于學習者在線學習中的交互活動和學習體驗，是在線學習質量的具體觀測評估指標之一[22]。在線學習投入包括了學習者在線學習過程的認知投入、情感投入、社會交互投入和行為投入等[23]。其中，行為投入作為學習投入的基本構成維度，是學習者其他學習投入（情感投入和認知投入）的載體。已有大量研究表明，學習行為投入是影響學習者學習績效的重要因素，促進學習者有效地參與在線實踐學習，合理地投入其行為，是提高在線實踐課程教學質量的關鍵所在。因此，及時評測并干預學習者的學習行為投入可以有效地減少學習者不良學習效果的出現，提高學習者在線學習質量。

李爽等（2016）將學習者的學習行為投入歸類為六種類型：參與、交互、堅持、專注、學術挑戰(zhàn)、學習的自我監(jiān)控。參與類行為投入與后五類行為投入相比，較少涉及深層次學習，因此往往容易被忽略。但參與行為投入作為課程學習的基本行為投入，反映了學生對課程規(guī)則和要求的接受度和認同度[24]。

本研究重點在于探究學習者在在線實踐類課程中的學習投入和行為表現，因此更關注學習者行為投入對學生學習效果的影響，強調兩類相對容易被忽略的參與性學習行為投入維度：在線實踐課程數量和在線實踐學習時長。在線實踐課程數量呈現了學習者在一段時期內的出勤頻率，在線實踐學習時長體現了學習者的行為投入時間，這兩類參與性行為投入有助于我們了解學生在線學習時的行為投入程度。

二、研究設計

（一）研究對象

本研究采用了目的性抽樣，對來自某職業(yè)學校的共1059名高職生進行了在線問卷調查。為了保證數據的可靠性，參與者涵蓋了不同性別、年齡、專業(yè)和年級的學生，并且都不同程度地參與了實踐類課程的在線學習。但由于分析數據缺失值或回答時間較短，共刪除30份不完整問卷。最終有1029份答卷可用于以下數據分析。

對參與者的基本人口統(tǒng)計學信息進行了總結。參與者中女性共777人（占比75.5%），男性共252人（占比24.5%）。職高一年級學生共327人（占比31.8%），職高二年級學生共273人（占比26.5%），職高三年級學生共174人（占比16.9%），職高四年級學生共198人（占比19.2%），職高五年級學生共57人（占比5.5%）。

（二）研究方法

本研究采用IBM SPSS Statistics 19.0版本進行數據分析。為了檢驗假設，我們進行了兩類數據分析。采用Pearson相關分析來研究在線實踐課程數量、在線實踐學習時長與學習者感知不良學習效果之間的相關性。采用單因素協(xié)方差分析來研究學習者感知不良學習效果是否存在性別差異。

（三）測量工具

本研究中使用的調查問卷包括兩個部分。第一部分，采用7個題項獲取參與調研的高職生的人口統(tǒng)計信息（如性別、年級、專業(yè)）和基本的在線學習情況（如最近幾周每天平均在線學習的時間）。第二部分，8個題項采用李克特（Likert）五點式進行設計，即從1（非常不同意）到5（非常同意）來評估學生感知不良學習效果，學生對8個題項進行回答，如“自從在線學習后，我的獨立學習能力下降了”。

使用Cronbachs α系數對所有題項進行了內部一致性評估。Vallerand等（1992）將內部一致性系數（Cronbachs α）0.72—0.86作為量表的臨界值。在本研究中，所有題項的Cronbachs α都超過了0.7，表明量表具有高度的內部一致性。

四、數據分析與討論

（一）描述性分析

全部樣本和性別組的在線實踐課程數量、在線實踐學習時長以及學習者感知不良學習效果的平均值和標準差（SD）見表1。從在線實踐課程數量來看，學生所參與的在線實踐課程平均數量約為4門，其中參與了4門在線實踐課程的學生人數最多，共345人，占總人數的33.5%;參與了5門在線實踐課程的學生人數為324人，占總人數的31.5%;參與了3門在線實踐課程的學生人數為198人，占總人數的19.2%;參與了6門在線實踐課程的學生人數為111人，占總人數的10.8%。參與其他課程數量的學生人數較少。其中，僅有15人（占總人數的1.5%）參與了2門在線實踐課程，另有21人（占總人數的2.0%）參與了7門在線實踐課程，9人（占總人數的0.9%）參與了8門在線實踐課程，6人（占總人數的0.6%）參與了9門在線實踐課程。

從在線實踐學習時長來看，學生每天的平均在線實踐學習時長約為2—4小時。其中，在線實踐學習時長為2—4小時的人數最多，共582人，占總人數的56.5%;在線實踐學習時長為4—6小時的人數為183人，占總人數的17.8%;在線實踐學習時長為1—2小時的人數為159人，占總人數的15.5%;在線實踐學習時長為6小時以上的人數為105人，占總人數的10.2%。

從不同性別學生感知的不良學習效果來看，女生（共777人，占總人數的75.5%）在線實踐學習過程中產生的不良學習效果高于男生（共252人，占總人數的24.5%）。

（二）相關性分析

在線實踐課程數量、在線實踐學習時長和學習者感知不良學習效果之間的Pearson相關分析如表2所示。學習者感知不良學習效果與在線實踐學習時長（p <0.05）和在線實踐課程數量（p <0.01）呈負相關。

（三）感知不良學習效果的性別差異

考慮到學生的性別差異，本研究運用獨立樣本T檢驗分析不同性別的學習者所表現出來的不良學習效果的差異性，分析結果見表3。研究結果表明，男生和女生在在線學習中的不良學習效果存在顯著差異（P < 0.01）。通過比較男生和女生的均值發(fā)現，女生在線學習過程中所感知到的不良學習效果高于男生，即通過網絡線上學習實踐類課程，女生更容易出現不良學習效果癥狀。

（四）感知不良學習效果在兩類行為投入變量上的差異分析

從性別的差異性分析中可以看出，男女生感知不良學習效果存在性別差異。為控制性別對結果變量即感知不良學習效果的影響，本研究采用單因素協(xié)方差分析來評估兩類參與性行為投入（在線實踐課程數量和在線實踐學習時長）對學習者感知不良學習效果的影響之間的差異。在分析中，將學習者的參與性行為投入（在線實踐課程數量和在線實踐學習時長）設為自變量，將學習者感知不良學習效果設為因變量，將性別設為協(xié)變量。

首先，對學習者感知不良學習效果進行的單因素協(xié)方差分析顯示，在調整性別后，在線實踐學習時長對學習者感知不良學習效果產生具有顯著作用[F（3）=3.916，P<0.01，效應值η2=0.009]。

比較檢驗表明，每天在線實踐學習時長為6小時以上的學生感知不良學習效果顯著低于每天在線實踐學習時長為1—2小時（P=0.005）和2—4小時（P=0.000）的學生組，但與每天在線實踐學習時長為4—6小時的學生間無顯著差異。研究顯示，每天在線實踐學習時長為4小時以下更容易出現不良學習效果，把每天在線實踐學習時長控制在4—6小時能夠有效抑制高職生的不良學習效果。

以學生在線實踐課程數量作為進行協(xié)方差分析，驗證學習者在線實踐學習過程中感知不良學習效果是否會隨著在線實踐課程數量變化而變化。分析結果顯示，學習者在線實踐學習過程中感知不良學習效果不因在線實踐課程數量的不同而產生差異[F（7）=1.491，P>0.05，效應大小η2=0.169]，這與相關分析中得出的結論相悖，說明在排除了性別差異的影響后，在線實踐課程數量對學生感知不良學習效果并無影響作用。

（四）假設檢驗

本研究通過模型中的假設驗證來分析高職生在線實踐學習過程中不良學習效果是否存在性別差異，在線學習參與性行為投入（在線實踐課程數量和在線實踐學習時長）對學生感知不良學習效果的影響以及這種影響是否存在差異。

由相關性分析結果可以發(fā)現，學生在線實踐學習過程中所感知不良學習效果與其參與性行為投入（在線實踐課程數量、在線實踐學習時長）存在相關性。獨立樣本T檢驗結果表明，高職生在線實踐學習過程中所感知不良學習效果存在性別差異，且女生更容易出現不良學習效果。根據協(xié)方差分析結果顯示，排除性別影響后，在線實踐課程數量的不同對學生感知不良學習效果的影響無顯著差異，但在線實踐學習時長對學生感知不良學習效果具有顯著影響且存在差異。由此得出本研究的研究假設成立情況：第一，在線實踐學習中，學生感知不良學習效果存在性別差異，假設H1成立;第二，在線學習不同數量實踐課程的學生感知不良學習效果間不具有顯著差異，假設H2被否定;第三，在線實踐學習時長不同的學生感知不良學習效果間具有顯著差異，假設H3成立。

五、研究結論與建議

（一）研究結論

本研究對性別進行的差異性分析結果顯示，高職生通過線上學習實踐課程時，男性學習者和女性學習者感知到的不良學習效果間具有顯著的差異性，并且女性學習者更容易出現在線實踐學習不良學習效果。這與顧至欣（2019）通過對職業(yè)院校學生在線開放課程學習體驗進行研究得出的結論相一致，由于男女生之間自我效能感、技術焦慮感和對學習組織模式的適應性的差異，導致男生在線學習中所獲得的學習體驗感優(yōu)于女生[25]。

在排除性別的影響差異后進行了差異性分析，協(xié)方差分析結果顯示，在排除性別差異后，高職生參與在線實踐課程數量的多少對其感知不良學習效果的產生未能達到顯著的促進作用。這說明了課程數量的多少并不會影響學生的實踐學習效果。結合描述性分析結果可以看出，絕大多數高職生所需要參與的在線實踐課程數量為3—5門，說明將在線實踐課程數量設置為3—5門是基本合理的，并不會造成學習者的不良學習癥狀的出現，但課程數過多或過少對高職生在線實踐學習不良學習效果是否有顯著的影響作用，需要在后續(xù)的研究中進一步探討。

協(xié)方差分析結果還顯示，在線實踐學習時長為6小時以上，學生感知不良學習效果顯著低于其他學習時長。這說明，對于高職生這一群體而言，想要在線實踐課程起到顯著的提升技術技能水平的作用，實踐課的總課時時長應達到一定的積累量。

（二）研究建議

1.有效管理在線實踐教學，提高在線實踐教學效果。實踐類在線課程與傳統(tǒng)的課堂或實驗室實踐教學不同，在線實踐課學習不受實踐地點和空間的限制，可操作性更高。但同時顧至欣（2019）提出，學習者通過觀看線上實踐類教學視頻來掌握實踐技能時，其在線實踐學習體驗感不佳。出現此類問題的原因之一在于，高職院校沒有關注在線實踐課程與線下實踐課之間的差異性，以“傳統(tǒng)實踐教學管理”等同于“在線課程的教學管理”，線上課表仍與線下的課程安排、時長安排基本相同（林克松，2020）[26]。因此，進行有效的在線實踐教學管理，是合理設置和組織在線實踐課程的關鍵。

由于過長的在線實踐學習時長會導致高職生不良學習效果的產生，因此，學校要合理安排線上實踐類課程的課時數和課時時長，避免學生在線實踐學習時間過短或過長而出現不良學習效果。根據本研究的描述性分析和差異性分析結果，在線實踐類課程課時數量以每天3—5課時為最佳，每天在線實踐學習的總時長應不超過6小時。結合課時數量和課時總時長來看，高職院校應利用在線平臺建立其線上學習課表，其中在線時間課程的課時數為3—5課時，每課時時長為1.2小時左右，保證總課時時長不超過6小時。

2.加強實踐類在線課堂管理，關注不同性別學生的在線學習體驗。從本研究可知，男女之間對于在線實踐課程的不良學習效果的感知存在差異性，且在線實踐學習過程女生比男生更容易出現不良學習效果。所以如果需要學生長時間投入到在線實踐學習中去時，教師應對高職生做學情分析，尤其關注女生的在線學習表現，注意進行一定的引導，避免其出現不良學習效果。

同時，教師要充分、有效利用起有限的課時數和課時時長，完善在線管理制度，比如加強學生每一門課程的出勤率考核，關注學生每天的在線學習總時長等，從管理細節(jié)上防止學習者不良學習效果的出現，提高高職生在線實踐學習體驗。

（三）不足與展望

本研究從在線學習行為投入的維度（在線課程數量和在線學習時長）去探究影響高職生在線學習過程中感知不良學習效果的因素，特別是嚴密驗證了這些因素對實踐類課程在線學習的影響，同時合理探討了性別差異和不良學習效果的差異。但本研究仍具有一定局限性。首先，從樣本來源和數量上看，本次研究納入的參與者都來自同一省份，這些樣本的覆蓋面和代表性稍顯欠缺。未來需要收集更多、更具有代表性的樣本，以確保本研究的結論能夠適用于更廣泛的地區(qū)與人群。其次，本研究得出了在線實踐課程數量與高職生感知不良學習效果不存在顯著相關關系的結論，這有可能是由于調研的高職生參與的在線課程數量多為4門左右。在未來的研究中，應有針對性地對不同的專業(yè)學生進行調研，以提升課程數的普遍合理性，提高課程數對學生感知不良學習效果相關性的驗證準確性。

參考文獻：

[1] 李恒.在線教育生態(tài)系統(tǒng)及其演化路徑研究[J].中國遠程教育， 2017（1）.

[2] 王丹，張云凌，李建偉.高等職業(yè)教育的實踐課程標準及其構建研究[J].職教論壇，2017（24）.

[3] 易熙瓊，何風梅.新冠疫情下高職院校計算機輔助產品設計課程在線教學實踐研究[J].家具與室內裝飾，2020（12）.

[4] 俞凱耀，嚴倩.高職院校“電子技術”課程在線教學的實踐探索[J].職業(yè)教育研究，2020（7）.

[5]胡小勇，徐歡云，陳澤璇.學習者信息素養(yǎng)、在線學習投入及學習績效關系的實證研究[J].中國電化教育，2020（3）.

[6] Van Herk H， Poortinga Y H， Verhallen T M M. Response styles in rating scales： Evidence of method bias in data from six EU countries[J]. Journal of cross-cultural psychology，2004，35（3）.

[7] Rabin E， Henderikx M， Kalman Y M， Kalz M. The Influence of Self-regulation， Self-efficacy and Motivation as Predictors of Barriers to Satisfaction in MOOCs[J]. Australasian journal of educational technology， 2019，36（3）.

[8] Oyekan J， Prabhu V， Tiwari A， Baskaran V， Burgess M， Mcnally R. Remote real-time collaboration through synchronous exchange of digitised human-workpiece interactions[J]. Future generation computer systems， 2017，67：83-93.

[9] Giboin L S， Wolff W. The effect of ego depletion or mental fatigue on subsequent physical endurance performance： A meta-analysis[J]. Performance enhancement & health，2019，7：100150.

[10] Muilenburg L Y， Berge Z L. Student barriers to online learning： A factor analytic study[J]. Distance education， 2005，26（1）：29-48.

[11] Pinto G， Bigozzi L， Vettori G， Vezzani C. The relationship between conceptions of learning and academic outcomes in middle school students according to gender differences[J]. Learning， culture and social interaction， 2018，16：45-54.

[12] Bidjerano T， Dai D Y. The relationship between the big-five model of personality and self-regulated learning strategies[J]. Learning and individual differences， 2007，17（1）：69-81.

[13] Ghyasi M， Yazdani M， Farsani M A. The relationship between personality types and self-regulated learning strategies of language learners[J]. International journal of applied linguistics and english literature， 2013，2（4）：74-82.

[14] Komarraju M， Karau S J， Schmeck R R， Avdic A. The Big Five personality traits， learning styles， and academic achievement[J]. Personality and individual differences， 2011，51（4）：472-477.

[15] Mirhashemi M， Goodarzi H. Self-regulated learning strategies： The role of personal factors （motivational beliefs and personality） [J]. Journal of educational and management studies， 2014，4（1）：152-161.

[16] 白雪梅，尹歡歡，顧小清.誰會成為在線學習的贏家——K12學生在線自我調節(jié)學習能力及其影響[J].中國遠程教育，2021（3）.

[17] Martin F， Wang C， Sadaf A. Student perception of helpfulness of facilitation strategies that enhance instructor presence， connectedness， engagement and learning in online courses[J]. The internet and higher education， 2018，37：52-65.

[18] Mcsporran M， Young S. Does gender matter in online learning[J]. Association for learning technology， 2011，9（2）：3-15.

[19] Rizvi S， Rienties B， Khoja S A. The role of demographics in online learning; A decision tree based approach[J]. Computers & education，2019，137：32-47.

[20] Visser J. Integrity， completeness and comprehensiveness of the learning environment： Meeting the basic learning needs of all throughout life. International handbook of lifelong learning[M]. Netherlands： Springer，2011：447-472.

[21] Ally M. Foundations of educational theory for online learning. Theory and practice of online learning[J]. Theory and practice of online learning， 2004，2： 15-44.

[22] 尹睿，徐歡云.國外在線學習投入的研究進展與前瞻[J].開放教育研究， 2016（3）.

[23] 胡小勇，徐歡云，陳澤璇.學習者信息素養(yǎng)、在線學習投入及學習績效關系的實證研究[J/OL].中國電化教育，2020（3）.

[24]李爽，王增賢，喻忱，等.在線學習行為投入分析框架與測量指標研究——基于LMS數據的學習分析[J].開放教育研究，2016（2）.

[25]顧至欣.高職學生在線開放課程學習體驗研究——以南京旅游職業(yè)學院為例[J].中國遠程教育，2019（2）.

[26]林克松，朱德全.教育應對公共危機的分析框架與行動范式——基于“新冠”重大疫情危機的透視[J].華東師范大學學報：教育科學版，2020（4）.

責任編輯：許潔

*本文系國家社會科學基金教育學課題（國家一般）“從表征到生成：在線教育資源的符號邏輯研究”（項目編號：BCA200093）的階段性成果。

收稿日期：2021-05-16

作者簡介：柳月，南京師范大學教育科學學院（江蘇南京，210097）碩士研究生，主要研究方向為教育技術理論與實踐;陳向陽，江蘇省教育科學研究院職教所（江蘇南京，210013）研究員，博士，碩士生導師，主要研究方向為技術與職業(yè)教育基本理論。