唐仁菊，楊喜梅，洪 嵐

（重慶師范大學 計算機與信息科學學院，重慶 401331）

引言

隨著教育技術和計算機輔助學習的迅速發(fā)展，對在線學習活動的需求也在不斷上升。但是也帶來了知識和信息碎片化的負面影響，容易導致在線學習變成“走過場”式的“淺層次學習”，要達成深層次學習較為困難。[1]所以在線學習中深層次學習的發(fā)生是教師和學生共同期待、共同追求的目標。對此，一些學者對在線深度學習進行了相關研究。學者吳亞婕結合三元交互理論梳理和總結出動機、深度學習方法、投入、交互和環(huán)境因素影響學生的在線深度學習，但未對相關結論進行實證研究。[2]研究者王孝金基于吳亞婕的研究對在線深層次學習的影響因素進行實證研究發(fā)現學習投入和環(huán)境因素對在線深層次學習有正向影響，而淺層次的交互不能促進學生進行在線深層次學習。[3]以上研究對影響在線深度學習的因素做了探究，但研究層次停留在表層上。對于深度學習其它因素一些學者做了相關研究，研究者Nicole Sugden用混合方法設計在線學習活動，發(fā)現在線活動得到積極的情感認知和行為的參與，并刺激了深度學習。[4]研究者Kevser H 通過對97 名學生進行對照實驗發(fā)現上課前使用深度學習方法策略觀看在線學習資源更能促進學生提高認知和情感投入。[5]通過文獻分析可知，在線深度學習的相關研究還少見，多數研究只是對單一變量進行研究，并且研究層次停留在表層上，對深度學習的影響因素及內部影響機制作用研究鮮見，而這些因素對在線深度學習的發(fā)生有關鍵性作用。因此，本研究探討學習投入、學習環(huán)境與在線深度學習之間的關系及內部作用機制。

一、研究假設

（一）學習投入和深度學習的關系

深度學習這一概念最先是由美國學者Marton F.和S lj R. 首次提出。[5]而在線深度學習是其衍生的相關概念。根據Biggs、Entwistle 和Ramsden等學者的說法，深度學習是以促成學生對知識內容的深入理解為目的，并在過程中使用多元學習策略的一種學習方法。[6]而對于在線深度學習的概念，學者羅剛認為網絡情境下的深度學習是學習者個體對其學習的過程、相關的學習工具和學習方法進行整合后再創(chuàng)新。[7]學者Fredricks 認為學習投入包括認知、情感和行為投入三個方面，把這三個方面作為著力點，才能促進學生進行在線深度學習。[8]學者Kuh G D 認為學習投入是學習者投入到有效學習活動中的時間與精力。[9]研究者Chen P S D 通過對比線下和線上兩種學習環(huán)境的差異，發(fā)現在線學習中的學生學習投入水平較高，學生也會使用更加深層次的學習方法，如高階思維、反思性學習和綜合性學習。[10]研究者Xiaoxiao, D.選取高中理科生進行問卷調查發(fā)現學生的行為、認知、情感投入正向影響在線深度學習。[11]與前述學者的觀點一致，本文把在線學習投入作為影響深度學習的重要因素之一。因此，本研究提出假設：

H1：學習投入因素對深度學習有正向的影響。

（二）在線學習環(huán)境、學習投入和深度學習的關系

學習環(huán)境是學習過程中的必要時空條件。[12]關于在線學習環(huán)境，McClure 和Gatlin 等研究者認為在線學習環(huán)境可以從個人相關性、不確定性、批判的聲音、共享、協(xié)商這5 個維度來構建在線學習環(huán)境。[13]研究者聶勝欣同意McClure 的觀點，認為在線學習環(huán)境是學習的相關材料、學習所用的工具、具體的學習活動、學習的支持、學生學習過程的交互等基本要素的整合，對學習者的學習效果會產生不同程度的影響。[14]通過以上研究可知在線學習環(huán)境是支撐在線學習過程中所用到軟資源和硬資源條件。隨著在線學習理論基礎的迅速發(fā)展，信息技術與人工智能技術逐漸滲透到在線學習環(huán)境中，研究者們對在線學習環(huán)境開始從多種視角、不同層次進行相關的研究。研究者孫若愚通過抽樣調查表明資源、網絡、互動環(huán)境對大學生在線學習投入度有正向影響。[15]研究者王娟在“互聯(lián)網+”環(huán)境下證明學習投入、學習資源、學習動機和學習反思正向影響深度學習。[16]對于在線學習環(huán)境對深度學習的影響研究中，研究者們做了相關概述。如CZERKAWSKI B C 認為在線學習環(huán)境決定了學習者是否能夠隨時隨地和同伴或教師進行交互，為學習者提供過程性的評價能夠提高教學的有效性，網絡課程的社區(qū)感和交互性強，更能引發(fā)學習者的深層次學習。[17]其次，學者張曉蕾通過問卷調查得出在線學習環(huán)境中“交互學習”體驗能提升其深度學習效果，[18]其研究結果驗證了CZERKAWSKI B C 的研究觀點；而學者趙宏在探討在線學習環(huán)境對學習者的影響研究中，發(fā)現在線課程內容的質量和平臺的效能會對在線學習者的情緒產生正向影響；[19]學者Webster 等人的研究也再一次證明學習環(huán)境因素會影響個體的學習，Webster 等人通過調查研究發(fā)現優(yōu)質的教學過程、清晰的教學目標與合理的標準、適當的工作負荷等環(huán)境感知因素是影響學生深層次學習的重要因素。[20]

結合以上研究，可見在線學習環(huán)境中資源獲取、交流討論、在線課程的內容和質量、在線課程的社區(qū)感、在線學習投入等方面都會對學習者產生影響。環(huán)境體驗感對學習者的影響可能比較大，良好的環(huán)境體驗感可能對學生在線學習投入度和深度學習有著重要的影響。基于上述分析，提出假設H2：

環(huán)境因素正向調節(jié)學習投入對深度學習的影響。即環(huán)境體驗感越強，越能提高學生對學習的投入進而促進學生進行深度學習。

綜上研究假設，構建的理論研究框架如下圖所示：

圖1 假設理論模型

二、測量設計及實施

（一）測量工具

本問卷主要包括以下四個部分：第一部分為在線學習者的基礎信息和學習現狀。其基礎信息主要包括調查對象的性別、年級、專業(yè)類別，以及在線學習者的學習經驗，學習能力和在線學習時長等。

第二部分主要是測量學習者的在線學習投入即學習投入量表。學習投入量表主要參考李爽[21]和Sun[22]編制的遠程學習投入量表，其量表都是針對在線學習制定的。其后，結合專家訪談的信息對量表進行適當的修改。本研究將該量表的學習投入分為行為、情感和認知投入三個維度，一共13個題項，來測量大學生的在線學習投入度。其對量表進行信效度分析的檢測結果表明，該量表題項的信度值為0.871，效度值為0.866，巴特利檢驗P值為0.000，結果顯示該量表具有良好的信效度。

第三部分為在線學習環(huán)境量表。在線學習環(huán)境量表主要參考宋琳琳[23]以調查大學生深度學習現狀為目的開發(fā)而編制的問卷，包含四個維度共8 個題項分別是資源獲取、交流討論、評價反饋、支持服務。利用spss25.0 進行信效度分析其檢測結果表明，該量表題項的信度值為0.829，效度值為0.858，巴特利檢驗P 值為0.000，結果顯示該量表具有良好的信效度。

第四部分主要是大學生深度學習量表。大學生深度學習量表主要參考王全亮[24]的深度學習量表和清華大學教育研究院NSSE-China 課題組[25]構建的深層次學習子量表等研究者的問卷設計，結合專家訪談意見將深度學習分為學業(yè)挑戰(zhàn)、溝通交流、主動合作、深度加工、反思評價五個維度共15 個題項來測量深度學習。利用spss25.0 進行信效度分析其檢測結果表明，該量表題項信度值為0.869，效度值為0.858，巴特利檢驗P 值為0.000，研究結果顯示該量表具有良好的信效度。所有題目均采用李克特五點計分方式設計（1～5分別表示“完全不符合”“基本不符合”“一般”“基本符合”“完全符合”），量表詳細設計如表1 所示。

表1 量表研制

（二）研究對象

本研究選取重慶市某高校參加在線學習的大一至大四學生為研究對象，采用隨機抽樣的方法，通過線上發(fā)放問卷的形式進行調查。本次問卷一共回收了598 份，按照問卷的回收與整理的方法對問卷進行分析，刪除不符合統(tǒng)計學規(guī)律的問卷，最終得到有效問卷為570 份，問卷有效率為95.32%。在調查對象中，男生242 名，女生328 名；學生年級為大一有140 人，大二有144 人，大三有159 人，大四有127 人，樣本分布均勻具有較好的代表性。

（三）研究方法

本研究使用SPSS25.0 軟件對問卷數據進行整理，剔除無效問卷。其后，對學習投入、學習環(huán)境和深度學習研究變量進行描述統(tǒng)計和相關性進行分析，對深度學習總體水平進行分析后，進一步探討不同差異水平下深度學習水平差異。最后，利用分層回歸方法對研究假設進行驗證。

三、結果分析

（一）高校學生在線深度學習總體水平

本研究用學業(yè)挑戰(zhàn)、溝通交流、主動合作、深度加工、反思評價五個維度的總和來計算深度學習總體水平。通過表2 可知總體水平為3.663（3.663＞3）處于中等水平。深度學習各維度上得分最高的是主動合作、得分最低的是學業(yè)挑戰(zhàn)。（見表2）

表2 在線深度學習總體水平分布

（二）不同特征的在線深度學習差異

問卷調查了學生的在線學習經驗、性別和年級、學習能力相關情況。本研究以其為自變量與深度學習因變量進行統(tǒng)計分析，結果表明學生在線深度學習的發(fā)生與學生的性別和年齡無關。但是，學生在線深度學習的發(fā)生與學生本身的學習經驗和學習能力有顯著性差異（P 值小于0.05）。具體表現在對在線學習平臺操作的熟練程度，對教師教學方式的快速適應的學生要比對在線教學學習方式不適應、操作不熟練的學生更加容易發(fā)生在線深度學習，而學習能力強的學生比如積極回答老師的問題，積極完成在線學習測試，對其他同學提供幫助的學生要高于其學習能力不強的學生。

表3 不同特征的在線深度學習差異

（三）研究變量的相關分析

本研究用平均值、標準差、偏度和峰度來描述學習投入、學習環(huán)境和深度學習三個變量的總體水平，其研究變量的描述性統(tǒng)計與相關分析如表4 所示。由表4 可知學習投入維度的均值為3.043、學習環(huán)境維度的均值為3.000、深度學習維度的均值為2.926。學習投入、學習環(huán)境和深度學習3 個維度的標準差范圍為[0.830，1.045]。學習投入、學習環(huán)境和深度學習的偏度范圍為[-0.113，0.080]（偏度絕對值在2 以內），峰度范圍為[-1.324，-1.032]（峰度絕對值小于7），3 個維度的偏度和峰度的絕對值都符合統(tǒng)計學標準。3 個變量間的相關系數均＞=0.724，所以學習投入、學習環(huán)境和深度學習三個研究變量之間存在較強的正相關。

表4 研究變量的描述性統(tǒng)計與相關分析

（四）假設檢驗

本研究利用分層回歸分析方法去探討學習投入、學習環(huán)境和深度學習3 個研究變量之間的關系，對假設1 和假設2 進行檢驗。首先，將學習投入、在線學習環(huán)境和在線深度學習等變量進行標準化處理，并在此基礎上計算學習投入與在線學習環(huán)境的乘積項，其后對數據利用層次回歸分析方法進行分析，以深度學習為因變量，在控制年級和性別等人口學變量后，探究學習投入對在線深度學習的作用，以及在線學習環(huán)境的調節(jié)作用。對此建立了3 個回歸模型（見表5）。模型1 控制年級和性別。模型2 中加入變量學習投入和在線學習環(huán)境，用來測試主效應，研究結果發(fā)現學習投入（β=0.600，p=0.000）對深度學習有顯著的正向預測作用，假設H1 得到驗證。

為了驗證變量間的調節(jié)效應，引入交互項。如表5 中模型3 所示，將學習投入和在線學習環(huán)境的交互項加入模型中，結果表明，交互項對深度學習的預測作用顯著，模型的解釋力顯著增加（ΔR2=0.669，p＜0.001），說明在線學習環(huán)境能夠顯著調節(jié)學習投入和深度學習之間的關系，因此，假設H2 得到驗證。

表5 分層回歸分析

進一步將在線學習環(huán)境因素的均值加減一個標準差，使樣本數據分為環(huán)境體驗感高（高環(huán)境體驗感=0）和環(huán)境體驗感低（低環(huán)境體驗感=1）兩組，對數據分別計算回歸方程，繪制環(huán)境因素在學習投入和深度學習之間的調節(jié)效應圖。由圖2 可知，相對于學生在線學習對環(huán)境的感知差的情況下，在線學習環(huán)境感知好的學生其學習投入會更加大進而促進在線深度學習的發(fā)生。

圖2 學習環(huán)境的調節(jié)效應圖

四、結論與建議

本研究探討在線學習環(huán)境、學習投入和深度學習三個變量的關系，并驗證了以在線學習環(huán)境為調節(jié)變量的學習投入對深度學習的影響機制模型。其實證研究結果表明：

（一）大學生在線深度學習水平處于中等偏上

大學生在線深度學習水平（Mean 為3.663 大于3）處于中等偏上水平。從學生的在線深度學習得分可以知道，主動合作得分最高（Mean 為3.820），說明多元化的網絡學習工具促進了學生在線合作，而學業(yè)挑戰(zhàn)得分最低（Mean 為3.404）。說明大學生在線學習時不善于把新學知識與舊的認知聯(lián)系起來，去發(fā)現和解決問題。研究者盧強認為其原因是：大學生在批判思維、反思性思維能力等層面的表現不如人意。[26]再次說明，大學生在線學習過程中對學習內容缺乏反思和質疑，反思性能力和批判思維較為薄弱。因此，在線教學過程中教師應該注意新舊知識的連接，引導學生把新知識與舊知識聯(lián)系起來，運用到解決實際問題當中去。

（二）學生在線深度學習的發(fā)生與學生在線學習的能力和經驗有關

研究發(fā)現學生在線深度學習的發(fā)生與學生在線學習的能力和經驗有關，其學習經驗和學習能力顯著正向影響深度學習（P 值均小于0.05）。因此，要促進學生在線深度學習的發(fā)生可以考慮提升學生的在線學習經驗和學習能力。可以從為學生提供線上學習的技術指導和激勵學生結合自身實際情況制定合理的學習計劃和相應的學習目標。比如，對學習平臺操作不熟練的學生進行簡單的操作演示和講解，提升學生的信息技術操作水平以及學習平臺的熟練度。教師在本學期第一次課前給學生介紹課程需要學生達到的學習目標和學習任務。學生可以根據自己的學習風格和自身學習知識的積累制定相應的學習計劃。教師要鼓勵學生制定個性化的學習計劃，以便合理高效地完成學習任務。學生在線學習時教師要提供對抗性的問題情境，以供學生去思考、交流、辯證，進而激發(fā)學生的溝通能力和批判思維能力，讓學生在這個過程中去不斷地進行自我反思。對自己感興趣的內容進行深度挖掘，提升學生的自主學習能力、豐富學生在線學習經驗、促進學生的在線學習投入度，進一步提升深度學習水平。

（三）在線學習投入度會正向影響深度學習

在線學習投入因素會正向影響深度學習（β=0.600，p=0.000）。學生高度的情感投入、行為投入、認知投入會促進學生由淺層機械地知識學習向深層自主的知識學習，對所學的知識有高度的興趣就會投入行動，從而引發(fā)學生對知識的深度思考與知識加工。

張媛媛等人的研究證明教師的在線教學活動設計能促進學生的學習投入。[27]因此，提高學生在線學習時的學習投入度可以從教師的在線教學活動入手。首先，激發(fā)學生學習興趣提高學生情感投入度。教師在設計在線教學活動時，應注意貼近學習者生活角度來設計在線學習活動，在學習目標的基礎上可以考慮結合學生日常關注的時事熱點，注重設計一些能夠激發(fā)學習動機的活動閱讀資料。在問題設計時要考慮學生的差異，問題難度設置要有梯度性和趣味性，問題之間要層層遞進，這樣有利于抑制學生學習的挫敗感，提升學生的學習體驗、提升學生對學習的自信心、刺激學生求知欲等方面，全面激發(fā)學生的學習動機，促進學生的情感投入。其次，提供合適的學習策略和方法，提高學生的行為投入。相關研究證明，學習策略的使用能提升其學習行為。[28]因此，教師在進行教學活動設計時可以為學生提供必要的在線學習策略和學習方法讓學生結合自己實際情況進行選擇。最后，引導學生對學習過程多維評價和反思，提升認知投入。例如，在線回答問題的次數、豐富的筆記、在線工具的應用、習題的完成度等方面，教師要引導和鼓勵學生對自己的學習過程進行整理。在教學設計時應該注意課上習題的設計盡可能引發(fā)學生思考。比如設計自相矛盾的問題、步步深入和環(huán)環(huán)相扣的系統(tǒng)化提問、站在學生立場上的提問等不同方式的提問方式。能夠引導學生的思維的深入發(fā)展，激發(fā)學生的批判性思維和自我思辨能力。

（四）在線學習環(huán)境因素在學習投入對深度學習的影響中起調節(jié)作用

在線學習環(huán)境因素在學習投入對深度學習的影響中起調節(jié)作用（ΔR2=0.669，p＜0.001）。根據研究結果可知在線學習過程中在線學習環(huán)境是非常重要的，學生對環(huán)境的體驗感好就會促進學生的學習投入進而促進學生對知識進行深度學習，反之學生對環(huán)境的體驗感差就會降低學生的學習投入進而使學生停留在淺表的學習層次甚至不愿意進行在線學習。

良好的在線學習環(huán)境體驗感可以促進學生在線深度學習。為了提升在線學習環(huán)境可以從學習環(huán)境的硬件和軟件兩個部分來改進和升級。硬件條件是在線學習的基礎，可以根據不同類型的課程為學生提供不同類型的硬件，比如音樂和繪畫類課程為學生提供麥克風和繪畫的平板，計算機類的課程為學生提供性能條件較好的計算機，方便學生進行代碼運算等。軟件部分的升級也是必不可少的一部分。簡易的設計使在線教學平臺簡單容易操作，使得其學習過程更加高效。因此，完善在線教學平臺界面，使得在線教學平臺界面更加人性化。學校應定期維護平臺設備以保障教師上課效率，比如網速的提升能讓教師上傳相關資料更加快捷。其次，學校的在線學習平臺應當提供多種在線交流方式與豐富的在線學習資源。例如微課資源、課后習題、考試題庫等，在線教學課程課后可下載和反復觀看也是非常重要的，直播可回放方便學生對相關知識點進行深入地理解，也能提升學生的學習效果，促進學生深度學習。