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        高校在線課程質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建研究

        2023-10-14 12:53:38顧云鋒吳鐘鳴管兆昶
        科教導(dǎo)刊 2023年23期
        關(guān)鍵詞:評(píng)價(jià)模型課程

        顧云鋒,陸 慧,吳鐘鳴,管兆昶

        (1.金陵科技學(xué)院教務(wù)處 江蘇 南京 211169;2.金陵科技學(xué)院人力資源處 江蘇 南京 211169)

        課程是高校人才培養(yǎng)的核心要素。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+教育”的發(fā)展,近幾年,我國積極探索在線課程建設(shè),目前我國的在線課程數(shù)量和應(yīng)用規(guī)模已居世界第一,已逐漸成為世界慕課建設(shè)和應(yīng)用的領(lǐng)導(dǎo)者。在線課程因其資源多樣性、學(xué)習(xí)個(gè)性化、評(píng)價(jià)多元化廣受學(xué)習(xí)者歡迎,正變革傳統(tǒng)教與學(xué)的形態(tài)。然而,并非所有在線課程的質(zhì)量都是令人滿意的,很多課程建設(shè)和應(yīng)用效果堪憂。學(xué)習(xí)者作為在線課程的主要參與者和最大受益者,其評(píng)價(jià)是課程質(zhì)量最為直觀的反饋,具有重要的探索和研究價(jià)值。那么,何種在線課程能吸引并滿足學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求?對(duì)學(xué)習(xí)者而言,在線課程的哪些環(huán)節(jié)相對(duì)更重要?教師應(yīng)采取何種措施提高在線課程的教學(xué)質(zhì)量?基于上述問題,本研究試圖從學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)體驗(yàn)出發(fā),基于因子分析法去構(gòu)建符合“互聯(lián)網(wǎng)+教育”時(shí)代要求的在線課程質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,旨在為課程建設(shè)和質(zhì)量提升提供依據(jù)。

        1 文獻(xiàn)綜述

        通過文獻(xiàn)分析發(fā)現(xiàn),國內(nèi)外關(guān)于在線課程質(zhì)量評(píng)價(jià)的相關(guān)研究不少。目前在已有的國內(nèi)外研究成果中有很多值得借鑒參考,如美國QM標(biāo)準(zhǔn)[1]、復(fù)旦大學(xué)研發(fā)的中國版FD-QM 課程質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)[2]、教育部“國家精品在線開放課程”的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[3]、國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)發(fā)布的《信息技術(shù)―學(xué)習(xí)、教育和培訓(xùn)―在線課程》標(biāo)準(zhǔn)[4],等等。

        總體來看,近年來關(guān)于在線課程質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的研究是業(yè)內(nèi)關(guān)注的熱點(diǎn)問題之一,其中不僅有宏觀層面的定性探討,也有實(shí)證角度的定量分析,但還是存在不少不足:第一,現(xiàn)有研究更側(cè)重于“教”。第二,現(xiàn)有研究更多從應(yīng)用效果與影響去評(píng)價(jià)課程質(zhì)量,而忽視或者不夠重視學(xué)習(xí)者的直接學(xué)習(xí)體驗(yàn)。第三,現(xiàn)有評(píng)價(jià)指標(biāo)體系存在指標(biāo)重復(fù)性較高、覆蓋不全面等問題。第四,實(shí)證研究不夠充分,很多研究形成的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系未能就其信度和效度進(jìn)行檢驗(yàn),缺乏實(shí)證數(shù)據(jù)支持。

        2 研究內(nèi)容

        2.1 主要研究設(shè)計(jì)和研究方法

        評(píng)價(jià)指標(biāo)遴選與體系構(gòu)建是一個(gè)較為復(fù)雜、嚴(yán)謹(jǐn)且不斷完善的過程。本研究首先通過文獻(xiàn)調(diào)研、多輪專家訪談等方式,初步確定在線課程質(zhì)量評(píng)價(jià)初選指標(biāo),并進(jìn)行問卷調(diào)查;然后對(duì)初選指標(biāo)進(jìn)行修正,確定從學(xué)習(xí)者體驗(yàn)出發(fā)的在線課程質(zhì)量評(píng)價(jià)問卷;通過問卷調(diào)查對(duì)高校在校生和社會(huì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行數(shù)據(jù)收集;運(yùn)用SPSS、AMOS 軟件,采用因子分析法和結(jié)構(gòu)方程模型[5]對(duì)問卷調(diào)查結(jié)果和評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證分析。

        在實(shí)證分析過程中,筆者首先對(duì)問卷調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行信度和效度分析,保證問卷調(diào)查質(zhì)量。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行探索性因子分析和驗(yàn)證性因子分析,再運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)及模型擬合度、適配度、區(qū)分效度進(jìn)行驗(yàn)證。

        2.2 初始問卷設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)收集

        初步構(gòu)建在線課程質(zhì)量影響因素。通過對(duì)已有研究進(jìn)行文獻(xiàn)梳理,并面向業(yè)內(nèi)專家收集意見,整理歸納出具有代表性的、覆蓋學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)全過程的51 個(gè)測(cè)量問題項(xiàng)。然后在一所大學(xué)本科生中開展小范圍預(yù)調(diào)查,每個(gè)測(cè)量問題項(xiàng)都讓受訪者從自身學(xué)習(xí)體驗(yàn)出發(fā),針對(duì)問題項(xiàng)的重要程度作答,回答項(xiàng)采用李克特五級(jí)量表計(jì)分法。初步調(diào)查采用問卷星開展,時(shí)間從2022 年11 月開始,最終回收有效問卷數(shù)116 份。

        2.3 初步問卷調(diào)整和數(shù)據(jù)收集

        初步分析問卷調(diào)查統(tǒng)計(jì)結(jié)果,發(fā)現(xiàn)Q4“課程負(fù)責(zé)人和團(tuán)隊(duì)成員的介紹”、Q5“課程提供授課對(duì)象說明”、Q13“知識(shí)點(diǎn)視頻主講老師知名度高”和Q35“平臺(tái)提供筆記功能”等問題項(xiàng)上學(xué)習(xí)者選擇“不重要”或“非常不重要”頻率百分比較高,分別為8.6%、6%、6.9%、7.8%。分析原因,一是在Q4 和Q13 兩個(gè)問題項(xiàng)上,雖然在很多在線課程質(zhì)量認(rèn)定中較看重該指標(biāo),但從學(xué)習(xí)者的角度來說,這些指標(biāo)對(duì)課程的教學(xué)質(zhì)量可能并沒有太大影響,因此決定把兩個(gè)問題合為一個(gè)“課程在學(xué)生學(xué)習(xí)之前提供課程負(fù)責(zé)人和教學(xué)團(tuán)隊(duì)的基本情況說明”;二是Q5 和Q6“課程明確說明了學(xué)習(xí)者應(yīng)具備的前期基本知識(shí)”兩個(gè)問題含義重復(fù),舍去問題Q5,保留并調(diào)整Q6;三是舍去Q35 問題項(xiàng)。同時(shí),對(duì)于部分表述不是特別準(zhǔn)確的測(cè)量問題項(xiàng)進(jìn)行修改,原則是從基于學(xué)習(xí)者的角度去描述,而不是基于教師、課程管理者或課程評(píng)價(jià)認(rèn)定者的角度。最終形成正式測(cè)量問題項(xiàng)48 題。

        正式問卷中包括受訪者基本信息的問題項(xiàng)3 題、測(cè)量問題項(xiàng)48 題(編號(hào)為Q1 至Q48)。調(diào)查使用問卷星線上開展,時(shí)間為2023 年4 月至5 月?;厥諉柧?362 份,去掉作答不完整以及所有回答完全重復(fù)的無效問卷1052 份,最終得到有效問卷3310 份,問卷有效率為75.9%。

        3 研究數(shù)據(jù)實(shí)證分析

        3.1 內(nèi)在信度分析

        在SPSS 中對(duì)有效問卷結(jié)果進(jìn)行內(nèi)在信度分析。結(jié)果表明,問卷數(shù)據(jù)的信度系數(shù)為0.979,大于0.9,說明問卷整體信度較好。

        3.2 探索性因子分析

        3.2.1 可行性分析(效度分析)

        運(yùn)用SPSS 進(jìn)行KMO 和Bartlett 球形度檢驗(yàn)分析,判斷問卷中問題項(xiàng)是否符合因子分析要求。經(jīng)過SPSS 分析,問卷數(shù)據(jù)的KMO 值為0.986,接近于1.0,KMO 值較好;同時(shí),Bartlett 球形度檢驗(yàn)給出的相伴概率為0.000,小于顯著性水平0.05。因此可以拒絕零假設(shè),認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位矩陣有顯著差異,調(diào)查數(shù)據(jù)適合做因子分析。

        3.2.2 因子提取

        在攤鋪之前應(yīng)將攤鋪機(jī)清理干凈,防止原有瀝青的污染。常溫彩色鋪面的下承面應(yīng)清潔平整,攤鋪常溫彩色瀝青混合料前灑布淺色膠結(jié)料配制的稀釋油作為黏層油。

        對(duì)問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行因子提取。通過累積方差解釋率和旋轉(zhuǎn)后每個(gè)因子方差解釋率的具體數(shù)值,來判斷因子提取信息量的程度。

        SPSS 分析結(jié)果顯示,問卷數(shù)據(jù)可被提取出5 個(gè)公共因子,其累積方差解釋率為65.43%,各因子旋轉(zhuǎn)后方差解釋率分別是:15.84%、13.97%、12.45%、12.33%、10.84%。通過這幾個(gè)數(shù)值可知,提取出的5 個(gè)因子可代表研究問題項(xiàng)65%以上的信息量,且各因子提取的信息量較為均衡,綜合說明本次因子分析結(jié)果良好,解釋率較高。

        3.2.3 確定公共因子與問題項(xiàng)的對(duì)應(yīng)關(guān)系

        確定問題項(xiàng)的公共因子歸屬。采用最大方差正交旋轉(zhuǎn)法分析因子載荷系數(shù)和變量共同度,了解各具體問題項(xiàng)與每個(gè)因子的對(duì)應(yīng)關(guān)系。因子載荷系數(shù)是反映因子與問題項(xiàng)之間相關(guān)程度的重要指標(biāo),可通過系數(shù)絕對(duì)值判斷,數(shù)值越大表示相關(guān)度越高。公因子方差是體現(xiàn)全部公因子對(duì)具體變量的描述程度。SPSS 分析結(jié)果顯示,本研究數(shù)據(jù)中各問題項(xiàng)所對(duì)應(yīng)的因子載荷系數(shù)最大值為0.763,對(duì)應(yīng)選項(xiàng)Q47“提高學(xué)習(xí)者自身自信力”,最小值為0.435,對(duì)應(yīng)選項(xiàng)Q16“視頻提供字幕”。所有的問題項(xiàng)因子載荷系數(shù)絕對(duì)值大于0.4,全部保留。

        同時(shí),為進(jìn)一步明確指標(biāo)結(jié)構(gòu),運(yùn)用SPSS因子分析計(jì)算各問題項(xiàng)的變量共同度。根據(jù)各問題項(xiàng)的共同度結(jié)果,計(jì)算出各評(píng)價(jià)指標(biāo)及各維度的權(quán)重比例。從統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知,48 個(gè)問題項(xiàng)的共同度值分布在0.435―0.763 內(nèi),均大于0.4,表示各因子可以有效提取問題項(xiàng)信息,問題項(xiàng)與因子之間存在較強(qiáng)關(guān)聯(lián)度,因子提取總體效果比較理想。

        基于上述統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)合因子與問題項(xiàng)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,對(duì)5 個(gè)因子進(jìn)行命名解釋:課程預(yù)置因子,主要包括課程說明、前期知識(shí)要求和技術(shù)準(zhǔn)備等問題項(xiàng);資源設(shè)計(jì)因子,主要包括學(xué)習(xí)資源和教學(xué)設(shè)計(jì)等問題項(xiàng);互動(dòng)支持因子,主要包括個(gè)性化學(xué)習(xí)支持和師生互動(dòng)等問題項(xiàng);平臺(tái)功能因子,主要包括支持移動(dòng)學(xué)習(xí)和個(gè)人學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析等問題項(xiàng);效果評(píng)價(jià)因子,主要包括學(xué)習(xí)效果和學(xué)習(xí)期望問題項(xiàng)。

        3.3 驗(yàn)證性因子分析

        3.3.1 模型構(gòu)建

        經(jīng)探索性因子分析后,已明晰因子與問題項(xiàng)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。因此本研究基于5 個(gè)因子構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的一級(jí)維度,形成指標(biāo)體系模型。這個(gè)模型在一定程度上解決了根據(jù)理論建立的模型存在某些可測(cè)指標(biāo)劃分歸屬不清晰的問題。

        在AMOS中實(shí)現(xiàn)該模型,將5 個(gè)因子定義為5 個(gè)潛在變量,48 個(gè)問題項(xiàng)定義為48 個(gè)觀測(cè)變量,并為每一個(gè)觀測(cè)變量添加誤差測(cè)量項(xiàng),選擇最大似然估計(jì)進(jìn)行模型運(yùn)算,并對(duì)載荷系數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

        從AMOS模型運(yùn)算結(jié)果看,5 個(gè)潛在變量間是相關(guān)的,使用斜交驗(yàn)證性因子分析是適宜的。卡方自由度值為14.293,大于常用標(biāo)準(zhǔn)值3。由于本研究基于的樣本量達(dá)3310 個(gè),屬于大樣本數(shù)據(jù),因此卡方自由度值可僅作參考。同時(shí)RMSEA為0.063,小于0.08 這一標(biāo)準(zhǔn),在標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)。但是增值適配度指數(shù)NFI、RFI、CFI 等指標(biāo)小于0.9。綜合來看,模型構(gòu)建欠佳,需要進(jìn)行模型修正。

        3.3.2 模型修正

        參考AMOS 中M I 分析結(jié)果,查看因子與觀察變量的回歸系數(shù)值,發(fā)現(xiàn)互動(dòng)支持因子對(duì)Q22“對(duì)課程的操作使用方法提供明確易懂的指導(dǎo)說明”和Q23“在整個(gè)學(xué)習(xí)過程中能獲得適應(yīng)性的學(xué)習(xí)指導(dǎo)和幫助”的修正指數(shù)較大,分別為304.083、199.867,表明這兩個(gè)指標(biāo)可能不屬于因子學(xué)習(xí)資源設(shè)計(jì)。因此,在模型中作相應(yīng)調(diào)整后,發(fā)現(xiàn)RMSEA值降低,CFI 等數(shù)值升高,模型得到優(yōu)化。

        同時(shí),在檢查模型修正指數(shù)中觀測(cè)變量和潛變量之間的協(xié)方差值后,發(fā)現(xiàn)Q33“平臺(tái)提供學(xué)習(xí)者個(gè)人學(xué)習(xí)空間”和Q34“平臺(tái)提供對(duì)學(xué)習(xí)行為的分析、個(gè)性化學(xué)習(xí)建議與規(guī)劃、學(xué)習(xí)進(jìn)度跟蹤”兩個(gè)觀測(cè)變量的誤差項(xiàng)e25 和e26 之間的修正指數(shù)達(dá)1011.235。結(jié)合這兩個(gè)觀測(cè)變量,Q33 和Q34 問題項(xiàng)所測(cè)量的數(shù)據(jù)確實(shí)存在某種類同,將這兩個(gè)觀測(cè)變量的誤差項(xiàng)e25 和e26 設(shè)成有共變關(guān)系,理論上是合理的,因此在兩個(gè)殘差項(xiàng)中建立相關(guān)鏈接。以此類推,對(duì)模型進(jìn)行修正。

        模型修正之后,再次進(jìn)行斜交驗(yàn)證性因子分析,得到相應(yīng)的擬合結(jié)果。從擬合指數(shù)對(duì)比中可以看出,模型修正后整體擬合指數(shù)得到了提高,RMSEA 值為0.051,基本達(dá)到良好的標(biāo)準(zhǔn),NFI、CFI 等指標(biāo)都達(dá)到0.9 以上。

        3.3.3 組合信度和效度檢驗(yàn)

        由于Cronbach's Alpha 系數(shù)可隨著問卷題數(shù)的增加而自然提高,因此本研究還借助結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行進(jìn)一步組合信度和平均方差抽取量檢驗(yàn)。具體方法是通過AMOS 驗(yàn)證分析,得到所有潛變量對(duì)觀測(cè)變量路徑的標(biāo)準(zhǔn)化后的因子載荷值,并根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷和誤差計(jì)算出每一個(gè)因子的組合信度和平均方差抽取量。通過組合信度和平均方差抽取量這兩個(gè)指標(biāo)來評(píng)價(jià)指標(biāo)體系內(nèi)在質(zhì)量。

        AMOS驗(yàn)證分析結(jié)果表明,構(gòu)建的評(píng)價(jià)體系中各潛變量對(duì)觀測(cè)變量路徑的組合信度值均在0.9 以上(遠(yuǎn)大于標(biāo)準(zhǔn)0.6),表明修正后的模型信度達(dá)到要求,模型的內(nèi)在質(zhì)量比較理想,具有較好的內(nèi)容效度。同時(shí),計(jì)算得到的各潛變量平均方差抽取量在0.5 以上,表明模型的建構(gòu)效度較好。從48 個(gè)問題項(xiàng)對(duì)應(yīng)的觀察變量的標(biāo)準(zhǔn)化因子負(fù)荷值可知,所有參數(shù)的估計(jì)值都在0.45―0.95 內(nèi),觀察變量在潛變量上的因子載荷都達(dá)到了顯著水平(p<0.001),無負(fù)的誤差變異數(shù),表明模型基本符合擬合評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系具有良好的收斂效度。

        3.3.4 區(qū)分效度檢驗(yàn)

        對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中5 個(gè)一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行區(qū)分效度檢驗(yàn)。采用的區(qū)分效度檢驗(yàn)方法是Fornell-Larcker 標(biāo)準(zhǔn),其判定條件是:因子平均方差抽取量的平方根是否大于該因子與其他因子的相關(guān)系數(shù)。經(jīng)過計(jì)算,各因子的平方根值大于該因子與其他因子間的相關(guān)系數(shù),說明構(gòu)建的在線課程質(zhì)量指標(biāo)體系中5 個(gè)一級(jí)指標(biāo)具有良好的區(qū)分效度。

        3.4 在線課程質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

        通過上述實(shí)證分析,將測(cè)量問題項(xiàng)聚類、歸納為5 個(gè)因子并作為一級(jí)指標(biāo),48 個(gè)問題項(xiàng)作為二級(jí)指標(biāo),并計(jì)算出各指標(biāo)的權(quán)重比例分布,最終構(gòu)建了在線課程質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

        具體一級(jí)指標(biāo)為課程預(yù)置、資源設(shè)計(jì)、互動(dòng)支持、平臺(tái)功能和效果評(píng)價(jià),權(quán)重分別為15%、20%、25%、20%、20%。

        一級(jí)指標(biāo)“課程預(yù)置”下,分為8 個(gè)二級(jí)指標(biāo),具體為:清晰明確的教學(xué)大綱、明確說明學(xué)習(xí)者應(yīng)具備的前期知識(shí)、介紹怎樣學(xué)習(xí)課程及如何獲得學(xué)習(xí)資料、說明參與學(xué)習(xí)的最低技術(shù)要求、提供明確的評(píng)價(jià)方式、提供課程負(fù)責(zé)人和教學(xué)團(tuán)隊(duì)的基本情況說明、提供簡短的介紹視頻、提供課程教材和其他參考資料推薦,其權(quán)重從高到低依次為2.07%、1.96%、1.93%、1.91%、1.87%、1.84%、1.78%、1.63%。

        一級(jí)指標(biāo)“資源設(shè)計(jì)”下,分為10 個(gè)二級(jí)指標(biāo),具體為:學(xué)習(xí)任務(wù)分配適當(dāng)、學(xué)習(xí)單元邏輯完整并符合認(rèn)知規(guī)律、提供視頻的同步課件和電子文檔、提供擴(kuò)展性學(xué)習(xí)資源、支持協(xié)作學(xué)習(xí)和探究性學(xué)習(xí)、課程內(nèi)容形式表現(xiàn)多樣、視頻制作質(zhì)量高、有明確的以及可測(cè)量的單元學(xué)習(xí)目標(biāo)、時(shí)長設(shè)置合理、視頻提供字幕,其權(quán)重從高到低依次為2.30%、2.25%、2.11%、2.07%、2.03%、2.02%、2.01%、1.99%、1.83%、1.40%。

        一級(jí)指標(biāo)“互動(dòng)支持”下,分為12 個(gè)二級(jí)指標(biāo),具體為:明確說明師生互動(dòng)計(jì)劃和要求、提供適應(yīng)性的學(xué)習(xí)指導(dǎo)、方便互動(dòng)交流和資源共享、提供不同層次的練習(xí)并反饋、及時(shí)和針對(duì)性響應(yīng)學(xué)習(xí)者問題、即時(shí)了解學(xué)習(xí)者掌握情況、提供學(xué)業(yè)成績分析和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、提供使用指導(dǎo)說明、視頻中提供測(cè)試、根據(jù)需要及時(shí)更新視頻內(nèi)容、提供智能推送等自動(dòng)化的學(xué)習(xí)者支持、定期召開視頻會(huì)議或線下見面會(huì),其權(quán)重從高到低依次為2.20%、2.20%、2.18%、2.16%、2.14%、2.13%、2.09%、2.05%、2.03%、2.01%、1.96%、1.80%。

        一級(jí)指標(biāo)“平臺(tái)功能”下,分為9 個(gè)二級(jí)指標(biāo),具體為:運(yùn)行穩(wěn)定、安全性較高、支持移動(dòng)端學(xué)習(xí)、提供對(duì)學(xué)習(xí)行為的分析和個(gè)性化學(xué)習(xí)建議與規(guī)劃以及學(xué)習(xí)進(jìn)度跟蹤、兼容性好、提供學(xué)習(xí)者個(gè)人學(xué)習(xí)空間、保護(hù)學(xué)習(xí)隱私信息、界面美觀協(xié)調(diào)、較完善的防作弊監(jiān)督機(jī)制,其權(quán)重從高到低依次為2.46%、2.45%、2.34%、2.31%、2.29%、2.18%、2.11%、2.00%、1.86%。

        一級(jí)指標(biāo)“效果評(píng)價(jià)”下,分為9 個(gè)二級(jí)指標(biāo),具體為:提高學(xué)習(xí)者自信力、幫助解決現(xiàn)實(shí)生活中遇到的問題、提升專業(yè)知識(shí)和技能、較大改變學(xué)習(xí)者的日常行為、滿足學(xué)習(xí)者之前對(duì)課程學(xué)習(xí)的期待、引發(fā)深層次的思考、吸引和激發(fā)學(xué)習(xí)興趣、獲得相應(yīng)的共享學(xué)分、獲得相應(yīng)的學(xué)習(xí)證書,其權(quán)重從高到低依次為2.39%、2.38%、2.32%、2.31%、2.30%、2.23%、2.19%、2.10%、1.79%。

        4 總結(jié)

        本研究主要探究從學(xué)習(xí)者體驗(yàn)出發(fā)的在線課程質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建,以及對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行可操作性和有效性的實(shí)證檢驗(yàn)。運(yùn)用SPSS 探索性因子分析,將測(cè)量問題項(xiàng)聚類、歸納為5 個(gè)因子并作為一級(jí)指標(biāo),48 個(gè)問題項(xiàng)作為二級(jí)指標(biāo),并計(jì)算出各指標(biāo)的權(quán)重比例分布,然后在AMOS 中運(yùn)用驗(yàn)證性因子分析和結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行模型驗(yàn)證和模型修正。最終形成的指標(biāo)體系經(jīng)過模型驗(yàn)證表明是可信、有效、內(nèi)在質(zhì)量理想,且與實(shí)際數(shù)據(jù)有較高契合度的。

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