胡路偉，朱 祎

（江蘇城市職業(yè)學院，江蘇 南京 210036）

在線教育是運用現代信息技術進行教與學互動的新型教育方式，是教育服務的重要組成部分[1]。全國共計1454所各級各類高等院校依托在線課程平臺積極開展在線教學，開設課程多達107萬門，共計1775萬大學生參加在線課程學習[2]。隨著在線授課平臺、在線課程資源和在線學習者越來越多，在線課程因其獨特的授課方式，打破了傳統(tǒng)班級制授課的掣肘，學習滿意度作為評價在線課程學習的重要指標，在在線課程廣泛開展之際，逐漸成為學術界研究的熱點。

學習滿意度（Learning Satisfaction）最早由Arbaugh[3]提出，指學習者在認知、體驗課程的實際感知效果后與最初的個人預期期望形成的一種主觀感覺和心理評價狀態(tài)[4]。學習滿意度是學生對在線課程開展的直觀評價指標之一，有利于提升在線課程的質量管理，是促進在線課程發(fā)展的重要途徑。

以“在線課程”為關鍵詞在CNKI中進行精確搜索（2022年2月23日搜索），共計檢索文獻2771篇，2018年以來文獻發(fā)表數量多達1999篇，說明在線課程已成為學術界研究的熱點。通過研讀文獻發(fā)現，在線課程研究多聚焦于在線課程是什么、影響因素是什么、如何提高在線課程質量、在線課程與傳統(tǒng)課程的比較研究四個角度展開，且聚焦于學生、教師、課程設計、學習環(huán)境。關于在線課程學習滿意度的影響因素也多集中在以上四個方面。熊怡靜[5]、朱連才[6]從學生的身心健康、在線交互、學習動機、學習投入、學習體驗、學生滿意度等六個角度測量個體對在線課程的影響因素；蔣志輝等[7-8]聚焦于教師支持服務和支持行為提出在線學習中教師支持服務的終極歸宿和自我調節(jié)學習能力目標；陳雷[9]重點關注教師行為態(tài)勢在在線教育中的影響機制；而趙曉偉[10]則關注在線教育中教師認知層次測量構建；陳玲等[11]從教師素養(yǎng)需求及多元化教育服務主體角色定位等因素出發(fā)，探究教師對在線課程的具體表象。馬莉萍等[12]多關注在線教學中的課程互動與課程滿意度研究；基于SOA架構，董建文[13]研究并設計了在線考評管理系統(tǒng)在專業(yè)課程的應用；崔依冉[14]通過教育質量評價的研究得出職業(yè)院校在線課程教學質量評價的成效；還有學者關注視頻交互方式[15]以及教學實現與模式探索[16]等方面在線教學的設計與實現。學習環(huán)境也是學者研究學習滿意度的角度之一。程慧平等[17]從教育網站角度探索在線教育網站用戶滿意度評價指標體系的構建與應用；劉革平和王星[18]基于在線教育的學習資源、教學組織和系統(tǒng)平臺三個角度探索在線教育的重塑方案。更有學者對以上四因素進行分組和綜合研究[19]。

研究方法上，學習滿意度的研究多以實證測評為主。目前學術界使用較多的實證測評模型構建理論主要有六種，分別是ACSI、ECSI和CSI三種顧客滿意度指標模型[20]，社會認知理論視域下的“個體—環(huán)境—行為”滿意度模型[21-22]、全視角學習理論模型[23]、建構主義理論模型[24]。

滿意度是一個典型的模糊評價問題，很難明確區(qū)分劃定“滿意”與“不滿意”的界限。若用簡單的“是”或“否”等非此即彼的評價方式進行評價，無法直接確定這些因素的具體判斷值，會導致評價結果失真[25]。因此，本研究以在線課程學習滿意度為研究對象，結合模糊綜合評價法和IPA象限分析，嘗試做出以下探索：（1）構建在線課程學習者的滿意度評價指標體系；（2）采用模糊綜合評價法對在線課程學習滿意度進行綜合整體評價；（3）結合IPA象限分析法對在線課程學習滿意度和重要度進行優(yōu)先測評。

一、研究設計

首先，明確在線課程學習滿意度問卷量表維度，通過問卷量表收集研究數據，結合限定抽取公因子法構建模糊評價指標體系；然后，根據因子分析法計算各級指標權重，在此基礎上運用模糊評價法構建學習滿意度評判矩陣，計算各級指標的學習滿意度得分；最后，根據指標層的重要性和滿意度得分，將影響在線課程學習滿意度的影響因素歸類到IPA 評價模型4個象限內，分析在線課程學習的優(yōu)勢與不足。

（一）研究方法

1.問卷調查法

本研究的調查問卷由兩部分組成。第一部分主要包括調查對象的人口學基本特征，包括性別、年級、居住地；第二部分是受教育者在線課程學習滿意度調查問卷。其中，“個體特征、社會支持、教育教學方式”三個維度采用了李瑩瑩等[26]“大學生網絡學習滿意度模型建構”板塊；“交互程度”維度是在馬莉萍[12]“在線教學中的課堂互動與課程滿意度”中修訂而成；在沈忠華與鄔大光[27]的研究基礎上，邀請國內3位具有教育學、心理學專業(yè)背景的專家和學者，結合個體的在線課程學習情況，增加了一個“行為意愿”維度，主要包含“愿意繼續(xù)使用在線課程進行學習”“愿意向他人推薦在線課程性學習”“會持續(xù)使用在線課程學習”。最終篩選確定5個維度：個體特征、交互程度、社會支持、教育教學方式和行為意愿，共計30個測量題項。問卷采用Likert5點量表計分，5－1，分別表示非常滿意、滿意、一般、不滿意、非常不滿意。為進一步提升問卷的客觀性與科學性，在大規(guī)模調研前，先選取了部分樣本進行預調研，并結合調研結果對問卷進一步調整。

2.模糊綜合評價法

本文在采用因子分析法的基礎上，運用基于“模糊集合”概念的模糊數學方法，將難以定量的因素定量化，從而在考慮多種因素的影響下對被評價事物進行模糊綜合評價。評價步驟如下：

（1）確定評價指標集U，評價集合V，其中U={U1，U2，…，Um}（m為評價指標數量），V={V1，V2，…，Vn}（n為評價等級數量）；

（3）構建評價指標模糊關系矩陣R，其中Ri=（rij）；

（4）計算模糊綜合評價集B，B=W×R=（b1，b2…，bn）；

（5）對模糊綜合評價集B去模糊計算，則各指標評價值E=B*H(H為評價集V各等級對應值)。

3.IPA象限分析法

1977年Martilla等[28]提出的IPA象限分析法（Importance-Performance Analysis）是指以事物重要性與表現度兩個屬性作為重要分析依據，進行分類分析。本文主要是將在線課程學習者的滿意度視為在線課程的使用期待與使用之后的實績表現進行比較得到感知滿意水平。通過比較不同維度不同層次的重要度和表現度，幫助決策者直觀明了識別在線課程學習滿意度的優(yōu)劣勢。本研究將5個維度的綜合權重的總體均值作為橫軸（重要性），5個維度的滿意度均值作為縱軸（滿意度），將26個指標空間分為4個象限，幫助直觀理解在線課程學習滿意度，并明確重要性需要提高的方向。

（二）在線課程學習滿意度評價指標體系構建

1.問卷信度和效度檢驗

在構建在線課程學習滿意度評價指標體系前，基于計算Cronbach’s、KMO和Bartlett球形檢驗系數對量表進行信度分析與效度檢驗，以保證數據分析結果的科學性。利用SPSS22.0軟件計算到信度系數a為0.983，Cronbach’s＞0.8，說明量表具有較高的內在一致性。KMO值為0.988，Bartlett球形檢驗系數為11944.498，p=0.000＜0.05,說明該量表效度較高。

2.評價指標體系確定

結合調查問卷的30個題項，本研究采用限定抽取公因子法對30個題項數據進行探索性因子分析，公因子個數設為5。基于計算因子變量得分，刪除分析結果中無法歸屬于任何要素層的題項（即變量因子得分小于0.5的題項）。結果顯示“教學視頻的文字、表格、圖片、配音等清晰合理”“網絡課堂上，老師會與我們討論并接受建議”“父母支持我的網絡學習，并創(chuàng)造了良好的學習環(huán)境”“網絡學習是為了提高專業(yè)素質和技能、拓展專業(yè)知識”4個題項的探索性因子分析結果并未歸屬于相應的要素層，故而將其刪除。利用因子分析法對剩余26個題項再次分析，結果顯示其旋轉后累計方差解釋率為67.9%，表示本研究的量表效度良好。綜上，本文構建由個體特征、交互程度、社會支持、教育教學方式和行為意愿5個要素層、26個評價因子構成的評價指標體系（見表1）。

3.基于因子分析法的評價指標權重計算

本文使用因子分析方法，即利用主成分得分矩陣作為計算基礎來確定相應指標的權重。其步驟為：首先對于單個指標的權重通過對應旋轉后的因子得分系數矩陣進行歸一化處理得到其對應的權重，對于各個項目的權重使用因子的方差貢獻率進行計算；其次通過主成分分析法利用因子載荷矩陣、方差貢獻率與特征值確定評價指標權重；最后用每個指標層權重與其隸屬的準則層權重相乘，得到該指標層綜合權重，即指標層對目標層的權重（綜合權重之和為1），具體內容見表1。

表1 在線課程學習滿意度評價指標體系

（續(xù)表1）

（三）數據來源與處理

本研究主要采用問卷調查法進行數據采集，所用數據來自江蘇省內在籍學生，主要以線上問卷（問卷星）形式進行，調查對象涵蓋了江蘇省內985和211重點院校、普通本科院校、獨立學院及高職高專院校。因調查對象各專業(yè)不同，涉及到人才培養(yǎng)方案也千差萬別，因此本研究剔除了課程制作質量一般、教學方法獨特、需要實驗實訓的特殊授課內容，重點針對通識類課程進行問卷調查，比如大學語文、職業(yè)心理與職業(yè)生涯規(guī)劃、毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論等課程。

問卷發(fā)放700份，回收683份，通過刪除和清洗所有題項答案選擇完全一致及答題用時累計100秒內的問卷，最終回收有效問卷為646份，回收率和有效率分別為97.6%和92.3%。在被調查者中，男生348人（占比53.87%），女生298人（占比46.13%）；大一學生203人（占比31.42%），大二學生246人（占比38.08%），大三學生197人（占比30.5%）（因大四學生屬于畢業(yè)班，線上開課課程相對較少，且大多數高職院校不存在四年級學生，因此本次調查對象未涉及四年級學生）；城鎮(zhèn)173人（占比26.78%），農村281人（占比43.5%），城鄉(xiāng)接合部192人（占比29.72%）。

二、研究結果

（一）在線課程學習滿意度模糊評價分析

首先，確定學習滿意度評價指標集U=（Ui）（i=1，2，3，4，5，分別代表5個準則層），下一級指標由Uij構成，評價集V={非常滿意、比較滿意、一般、不滿意、非常不滿意}，根據在線課程學習滿意度調查數據（表2）,可得出每個指標Uij隸屬于評價集V的評價次數占總評價次數的比例，建立模糊關系矩陣Ri=（rij）。通過模糊綜合評價模型得出在線課程學習滿意度在個體特征、交互程度、社會支持、教育教學方式、行為意愿5個方面的評價矩陣。

表2 在線課程學習滿意度調查數據匯總

（續(xù)表2）

然后，利用模糊評價法，采用M（·，⊕）模型計算準則層模糊綜合評價集B及最終評價集A，模糊綜合評價集B的計算公式為，B=W×R=（b1，b2，…，bn）。

B1=W1×R1=（0.325，0.334，0.180，0.113，0.049）

對準則層評價集及最終評價集去模糊計算，各指標評價值E=B*H（H為評價集V各等級對應值），分別得到個體特征、交互程度、社會支持、教育教學方式、行為意愿各指標的評價值及在線課程學習滿意度的綜合評價值E：

（二）在線課程學習滿意度評價結果分析

在線課程學習滿意度綜合得分（E值）為3.976分，介于一般和比較滿意之間。教育教學方式（E4得分4.218）和交互程度（E2得分4.085）得分較高，介于較滿意和非常滿意之間，說明在線課程的優(yōu)勢在于其獨特的授課方式和全方位的交互方式。網絡學習平臺和軟件的界面設計和功能便于使用，資源檢索、記錄體驗良好學習平臺運行穩(wěn)定和網絡課程內容豐富信息量大3 項指標的滿意度均達到4.2分以上（見圖1）。但是教師輔導到位、及時開展反饋溝通等互動工作，在線課程學習是我今后學習的第一選擇和課程資源開展線下活動時愿意支持課程活動得分較低。

圖1 在線課程學習滿意度指標層得分

（三）在線課程學習滿意度的IPA象限圖分析

借鑒時鵬等[29]的研究，本研究利用IPA象限對在線課程學習滿意度和重要性進行分析，明確提高在線課程學習滿意度的優(yōu)先序。將在線課程學習滿意度評價各指標綜合權重總平均值0.04作為橫軸（重要性）的分割點，在線課程學習滿意度總平均值3.6作為縱軸（滿意度）的分割點，將26個指標分為4個象限進行重要性和滿意度測評，見圖2。

圖2 在線課程學習滿意度的IPA 象限分析

第Ⅰ象限：高重要－高滿意度區(qū)。該象限區(qū)包含網絡課程內容豐富信息量大、資源檢索記錄體驗良好學習平臺運行穩(wěn)定、網絡學習平臺和軟件的界面設計和功能便于使用、網絡學習平臺的線上技術支持服務周全到位、教師教學設計新穎手段和方法多樣善于組織管理、網絡學習能贏得老師和同學的贊賞、網絡學習有助于完成學校的要求滿足畢業(yè)學分要求、教師教學目標明確教學內容科學、網絡學習能受到來自親朋好友的鼓勵、教師能及時了解我們的學習狀況并做出反饋、網絡學習有助于查閱學習相關資料共計11個指標，表明穩(wěn)定的平臺運行、個性化的界面設計和完備的線上技術支持服務是在線課程學習者滿意度的首要指標，教師的教學組織方式、個體的外在動機、上課過程中的師生反饋等是在線課程學習滿意度的優(yōu)點，需繼續(xù)發(fā)揚和保持。

第Ⅱ象限：低重要性－高滿意度區(qū)。課程內容注重理論聯系實際，有啟發(fā)性和吸引力、我愿意嘗試在線教學推出的新的課程資源、對學習平臺抱怨或投訴過的教務服務情況能及時解決、當親朋好友向你咨詢網絡課程時你愿意向他推薦共計4個指標位于該象限區(qū)。該4項指標主要涉及個體在線課程學習的行為意愿，該區(qū)域的指標滿意度高于重要度，是提高在線課程學習滿意度的重要指標，建議努力保持。

第Ⅲ象限：低重要性－低滿意度區(qū)。該象限區(qū)包含學習平臺提供海量的電子資源、網絡課堂上老師對我的學習進度進行了個性化的督導與關懷、利用網絡學習平臺有助于我提高學習成績、網絡課堂上和同學的互動交流氛圍很好、現階段課程結束后會繼續(xù)使用采用線上學習、獲取網絡課堂的其他資源對我來說操作容易、網絡課堂上老師會對我額外的努力表示贊賞、能熟練使用各種網絡學習工具、課程資源開展線下活動時愿意支持課程活動、教師輔導到位及時開展反饋溝通等互動工作、在線課程學習是我今后學習的第一選擇共計11個指標。學習者對此11項指標滿意度較低，尤其是對教師輔導問題滿意度較低。這一區(qū)域屬于后續(xù)改進區(qū)，說明在線課程的開展應加強教師對學生的課后輔導并改善方式方法，以提升個體在線課程學習滿意度。

第Ⅳ象限：高重要性－低滿意度區(qū)。本研究的數據結果未涉及相關內容，說明本研究的調查對象對在線課程學習滿意度較高，暫不涉及亟需重點關注和改進的內容。

三、結論與建議

（一）結論

1.通過模糊綜合評價法得出在線課程學習綜合滿意度為3.976分，未能達到滿意水平，說明在線課程仍然存在較大的提升空間。

準則層中，受教育者對在線課程學習滿意度中的教育教學方式和課程交互程度的滿意度最高，達到了比較滿意等級；對個體特征、行為意愿的滿意度一般；對交互程度處于最低滿意等級。

指標層中，受教育者對“網絡學習平臺和軟件的界面設計和功能便于使用”“資源檢索記錄體驗良好”“學習平臺運行穩(wěn)定和網絡課程內容豐富信息量大”等指標比較滿意，但是對“教師輔導到位，及時開展反饋溝通等互動工作”“在線課程學習是我今后學習的第一選擇”和“課程資源開展線下活動時愿意支持課程活動”表現不滿意，說明在線課程在授課方式中存在學習者與引導者之間交互程度不匹配，如課后溝通不及時、反饋不全面等問題，導致學習者不愿將在線課程作為今后學習的首要選擇。

2.由IPA象限分析圖分析可知，穩(wěn)定的授課平臺、人性化的界面設計和周全的線上技術支持服務是在線課程學習者滿意度的最大優(yōu)勢。另外，受教育者對教師的教學組織方式、個體的外在動機、上課過程中的師生反饋的認可度也較高；在線課程的持續(xù)使用意愿也是滿意度的重要因素之一，也需要重點關注。需后續(xù)持續(xù)改進的內容主要集中在提高學生的內在學習動機，適當開展生生交互、師生交互，提高課堂互動程度，調動學生的上課積極性；對使用者提出的訴求和問題及時進行調整；完善教師課后輔導方式方法等方面。

（二）建議

教師在課程中發(fā)揮著主導作用。課前，教師可通過調查問卷或課前小考形式對學情進行摸底，及時了解學生的學習問題。課中，積極調動課程交流氛圍，比如對取得進步的學生進行額外的鼓勵和贊賞，以增加對學生的人文關懷，提高學生的外在學習動機。課后，積極利用線上線下相結合的方式開展教學輔導，及時通過郵件、通訊軟件為學生解惑，或者在規(guī)定時間內進行線下答疑。也可通過一對一幫扶的形式，多角度開展教師課后輔導，及時解決學生的課后疑問，以增強師生之間的交互。

提高受教育者外在學習動機可以通過優(yōu)化在線課程的適用性與可操作性加以實施。教學設計之初，讓學生明晰教學目標和教學任務，教學任務設計貼合學生心理需求與喜好，以提高其求知欲和學習興趣。多樣化的教學組織方式有助于提高受教育者的內在動機。基于線上與線下相結合的組織方式，教師可采用團體合作、項目式、任務式、案例式等難易程度分明的教學任務，實現學習動機與學習任務的科學匹配，增強學生的獲得感與歸屬感。

在線課程改變的不僅是上課時間、地點等時空因素，更是知識的呈現、傳播和接收方式。不同的網絡學習APP獲取資源的方式不盡相同，加之學生學習中遇到的困難難以得到及時處理，對學習積極性產生疊加影響。因此，教師應結合個體學情，為學生篩選適合個人需求的學習平臺，輔以個性化的學習設計，全方位提高學生的在線課程學習意愿。