孔紅艷 邱迪

關鍵詞 混合式學習;學習投入;結構方程模型

后疫情時代背景下，依托網絡平臺進行混合式學習成為信息時代獲取知識的新常態(tài)?；旌鲜綄W習突破了傳統(tǒng)學習的桎梏，成為師生進行教育教學活動的主陣地。2021年3月，國務院印發(fā)的《國家教育事業(yè)發(fā)展“十四五”規(guī)劃》指出：“要推進信息技術與教學深度融合，以教育信息化推動教育現(xiàn)代化;建設互聯(lián)網+教育服務平臺，打造泛在教育云”?？梢?，師生利用“互聯(lián)網+”等技術手段進行混合式學習為實現(xiàn)教育現(xiàn)代化注入新鮮活力與不竭動力。

目前，國內高校采用混合式學習已趨日?；痆1]。在新的學習模式下，探討學習者的學習投入及其影響因素，是各高校在新冠疫情期間仍能保持良好教學效果的關鍵問題。本研究以陜西師范大學利用Blackboard平臺進行熱學混合式學習的大學生為研究對象，通過編制基于Blackboard平臺的熱學混合式學習投入調查問卷，構建混合式學習投入影響因素的結構方程模型，探索模型中各因素對混合式學習投入的影響路徑及作用機制，以便教師調整混合式教學策略，提高學生的混合式學習效果。

1 基于Blackboard平臺的熱學混合式學習模型

Blackboard平臺是一種致力于數字化教育的學習平臺，為教師和學生提供了強大的施教和在線學習的網上虛擬環(huán)境，是師生交互與溝通的橋梁。Blackboard平臺的功能強大，包括課前預習討論、小組、課堂教學展示、評估評分功能等，為實現(xiàn)混合式教學提供技術支持。

綜上所述，為了進一步提高熱學混合式學習質量，本文在陜西師范大學展開混合式教學實踐，選取開設“熱學”課程的本科一年級學生，利用Blackboard線上學習平臺，與傳統(tǒng)課堂相結合，加強線上與線下教學的銜接，構建基于Blackboard平臺的熱學混合式學習模型如圖1所示。

2 混合式學習投入與研究假設

對混合式學習投入的研究是信息時代下教育模式不斷蓬勃發(fā)展的縮影。20 世紀80 年代，Mosher等人最早提出學習投入理論，并指出學習投入是個體在學習過程中表現(xiàn)出來的充沛精力、靈活性和積極情緒，是學習者領悟學習本質、沉浸學習過程的體現(xiàn)[2]。有相關研究表明，當學生專注于自己的學習時，能夠提升其學習動機和學習績效[3]。

隨著信息技術的不斷發(fā)展，涌現(xiàn)出大量的線上學習平臺與資源。李爽[4]等學者在前人研究的基礎上分別對“在線學習投入”的測評工具進行了理論與實踐層面的探索，給出提高在線學習投入的相關建議。時至今日，“線上+線下”的混合式學習模式走入公眾的視野。李新[5]等人對國外2011年至2020年期間關于學習投入實證研究的相關文獻進行統(tǒng)計分析，建議研究者探討混合式學習等新型教學情境下學習投入的影響因素與提升策略。在新時代背景下，對混合式學習投入的探索也正成為教育研究領域的重點與熱點問題。

2.1 混合式學習投入的測量指標

學習投入主要是指學生在學業(yè)上的身體和心理的雙重投入，體現(xiàn)出學生在學習過程中努力付出的程度、意愿和質量，并與學業(yè)績效相關聯(lián)[6]。本研究首先將混合式學習分為課前、課中和課后三個學習階段，采用Fredricks等人對學習投入的劃分，將每一階段的學習投入均劃分為行為、認知和情感三個方面，具體測量指標如表1所示。

2.2 混合式學習投入的影響因素

對于學習投入的影響因素研究，Bond[7]等對其界定為教師、學生、課程、技術及同伴，說明上述幾個維度對學習投入均會產生影響。針對混合式學習模式的特點，朱振荻、李紅波[8]從教師、學生和媒介三個角度，研究了混合式學習背景下學生的學習投入影響因素。黃龍[9]等人認為在線學習平臺的感知有用性和感知易用性對在線學習行為具有積極影響。牟智佳[10]探索了影響學習者參與MOOC學習的主要因素及其效應，得到教師支持、教師反饋等因素對學習參與度產生間接影響，而感知有用和內在動機等個體性因素對學習參與度形成直接影響的研究結論。龔少英[11]等人在研究混合式學習投入時也指出，擁有適當水平的學習動機或自我效能等個體性因素的學習者，會更加身體力行地投入到學習活動當中。此外，學生對于媒體層面的感知也影響著混合式學習投入，Harvi[12]等認為混合式學習需要合適的技術支持，學校提供的技術支持會對學生混合式學習投入有直接影響。基于上述研究結果，結合Blcakboard平臺自身功能，構建熱學混合式學習投入影響因素確定為學生、教師、媒體三個層面，具體指標如表2所示。

2.3 研究假設

由上述分析可知，混合式教學中教師與學生之間需通過媒體手段開展教學活動，故除了教師層面和學生個人層面對學習投入的影響因素之外，媒體層面作為連接教師與學生的橋梁，在混合式教學中的作用不容忽視。由于媒體自身的易用性、交互性限制，也會直接影響學生利用媒體進行學習的投入水平。另外，考慮到教師本人需借助媒體設計、開發(fā)和實施混合式教學，所以本研究認為教師層面與媒體層面不應為孤立的兩要素，教師層面對媒體應用層面同樣具有影響。在軟件Amos23.0中繪制課前、課中、課后、學生、教師及媒體層面六個潛變量，確定研究假設如下：H1：學生層面對課前學習投入有顯著的正向影響;H2：學生層面對課中學習投入有顯著的正向影響;H3：學生層面對課后學習投入有顯著的正向影響;H4：教師層面對學生層面有顯著的正向影響;H5：教師層面對媒體層面有顯著的正向影響;H6：媒體層面對學生層面有顯著的正向影響，構建熱學混合式學習投入影響因素模型如圖2所示。

3 研究設計

3.1 研究思路

基于利用Blackboard平臺開展熱學混合式教學的實際情況，對部分國內及國外評價學習投入的經典測量量表進行修正與改編后，以線上問卷的形式發(fā)放、回收并進行數據分析。研究主要包括三個方面的內容：（1）對學生的熱學混合式學習投入的不同階段進行調查;（2）修正完善混合式學習投入影響因素的結構方程模型，分析各因素間的作用機制并驗證研究假設;（3）依據數據分析結果，給出提高熱學混合式學習效果的相關策略與建議。

3.2 研究工具

調查問卷依據全國大學生學習投入調查NSSEChina2012（National Students Study Engagement）、Fredicks的學習投入測量表和李寶敏[13]等提出的“網絡學習者在線學習力測評量表”等評價工具，結合熱學混合式學習的具體情況進行本土化修正后，包含指導語、基本信息和具體題項三大部分。問卷由兩個分量表組成，共包含52個題項，均采用李克特五點量表計分法。調查樣本選自陜西師范大學進行熱學混合式學習的大學生，采取線上發(fā)布填答的方式，回收問卷131份，其中有效問卷129份，問卷有效率為98.5%。

3.3 問卷信度與效度檢驗

本研究通過SPSS23.0軟件對問卷的信度和效度進行檢驗，問卷整體的Cronbachs α系數值為0.946，KMO值為0.824>0.6，顯著性水平P 值為0.00<0.05，表明問卷的整體效度較好，適合做因子分析。各分量表的信效度分析如表3所示。

4 結構方程模型檢驗與修正

4.1 適配度檢驗

利用Amos23.0軟件，繪制潛變量與相應的觀測變量，并依據研究假設繪制各潛變量間的作用路徑，如圖3所示。

進行適配度檢驗時，主要檢驗結構方程模型的卡方與自由度之比（CMIN/DF）、漸進均方根殘差指數（RMSEA）、擬合優(yōu)度指數（GFI）、比較擬合指數（CFI）、規(guī)范擬合指數（NFI）及增值適配指數（IFI）指標。檢驗結果如表4 所示，模型除CMIN/DF、CFI和IFI外，其余指標不在適配標準值內，說明模型適配度偏低，需進一步修正。

4.2 模型修正與再檢驗

將問卷中“影響因素分量表”中教師、學生、媒體三層面的題目導入到SPSS23.0軟件中做降維處理，采用主成分分析法，結果顯示三層面均分別提取了3個主成分，符合熱學混合式學習模型中的維度劃分。由于教師、學生、媒體三層面建的變量不容易產生混淆，但當“影響因素分量表”中所有題目做降維處理后，得到部分題目的旋轉后的成分矩陣如表5所示。

利用最大方差法，成分矩陣在旋轉9次后迭代收斂，得到“影響因素分量表”中32個題項在9個主成分上的貢獻百分比，重新對題目進行維度劃分后，將對應題項重新導入Amos23.0軟件，完善后的結構方程模型如圖4所示。

本研究中對修正后的結構方程模型進行參數檢驗和適配度的再檢驗。參數檢驗主要通過標準誤差（S.E.>0）、臨界比（C.R.>2）、標準化路徑系數（β<1）、p 值（p<0.05）對參數的顯著性及合理性進行檢驗，檢驗結果如表6所示。

對修正后模型適配度的再檢驗結果如表7所示。

由 上述分析可知，除去H4的另外五個研究假設，標準化路徑系數β均大于0，且在0.5～1之間，通過了參數檢驗，研究假設成立;H4的標準化路徑系數為0.15，p 值為0.246大于0.05，即H4假設不成立。比較模型適配度系數的檢驗值與適配標準值可以發(fā)現(xiàn)，結構方程模型的檢驗值均在參考適配標準值內，說明模型適配度良好，各指標系數在可以接受的范圍內。

5 數據統(tǒng)計與結果分析

5.1 Blackboard平臺線上數據分析

便于教師掌握學生更為具體的學習活動，Blackboard平臺可對內容區(qū)中所有學生的活動點擊量生成數據報告，如圖5所示?？梢?，學生對教師發(fā)布的公告點擊量最高，對在有教師督促的課前預習、課后作業(yè)等點擊量居中，對沒有教師督促的拓展資源、作業(yè)展示等點擊量最少。側面說明，學生在混合式學習階段中存在行為投入水平較高，而需要學生深度思考、轉變學習策略等認知投入水平偏低的現(xiàn)象。

5.2 各影響因素指標的描述性統(tǒng)計分析

現(xiàn)對九個影響因素的均值進行比較分析，結果如圖6所示。在學生層面上，學生的學習態(tài)度均值（3.78）最大，其次為學習動機（3.72），自我效能的均值（3.57）最低，說明學生在進行混合式學習時可以保持良好的學習態(tài)度和較高的學習動機，但對自己能否勝任熱學知識的學習等問題的效能感較低;教師層面上，三個指標的均值都在4.2左右，說明教師開展混合式教學時的教學能力、方式、行為均受到學生的廣泛認可;媒體層面上，學生在Blackboard平臺三個指標上的均值都在3.8左右，說明學生對Blackboard平臺的媒體易用性、功能交互性和學習有效性三個維度的滿意程度較為一致。

5.3 各影響因素間的標準化路徑系數與作用機制分析

由結構方程模型的參數檢驗，可得熱學混合式學習投入各個影響間得標準化路徑系數如圖7所示。

（1） 學生層面對熱學混合式學習各個階段的學習投入均存在顯著的正向影響

學生層面與課中學習投入間的標準化路徑系數（β=0.82）大于學生層面與課前學習投入（β=0.55）和課后學習投入（β=0.51）的路徑系數，說明學生層面對熱學混合式學習各個階段的學習投入均存在顯著的正向影響，課中學習投入受個體因素影響最為顯著。在課中學習階段，由于學生在課前學習階段已經對新知識有了一定的了解，所以學生在課中學習時，對熱學概念、規(guī)律、實驗等知識持有較高的學習動機、興趣及自我效能。相比之下，由于學生在課前對學習未知內容的迷茫與學生在課后對已學知識的懈怠等個體因素的存在，導致了學生層面對學生課前、課后學習投入的影響比對課中學習投入影響略低的現(xiàn)象。

（2） 媒體層面在教師與學生層面之間存在中介效應

教師層面與媒體層面間的路徑系數β=0.61，說明教師的熱學混合式教學設計的能力高低、開發(fā)的預習任務、討論、自測習題的難易程度等會顯著地正向影響學生對媒體平臺的感知與滿意程度;媒體層面與學生層面的路徑系數β=0.52，說明媒體的易用性、交互性與有效性也會影響學生對學習內容的興趣、動機等，即師生在通過媒體實現(xiàn)熱學混合式學習的同時，媒體層面也在教師與學生之間發(fā)揮著連接與調節(jié)的中介效應，進而影響學生的學習投入。

（3） 教師層面對學生層面的直接作用效果不明顯

教師層面與學生層面路徑系數β=0.15，且輸出p 值為0.246，說明在熱學混合式學習中，教師層面對學生個體因素層面雖然存在影響，但影響不及傳統(tǒng)課堂那般顯著。即在熱學混合式教學中，教師靈活地利用媒體手段開展教學活動，更容易激發(fā)學生的學習動機、自我效能等，進而提高學生的混合式學習投入。同時，更加說明在混合式教學中師生相互作用的方式與傳統(tǒng)課堂中的不同。

6 研究建議

結合熱學混合式教學中學習投入的影響因素與作用機制，本研究提出如下具體建議：

（1） 設計“階梯式”熱學線上學習任務，在實現(xiàn)分類教學的同時，提高學生對熱學知識的學習態(tài)度、動機及自我效能。由于熱學內容的抽象程度較高，學生在課前、課后學習時，經常會因為討論話題、預習內容、作業(yè)考試難以解答而降低學習興趣，進而影響學生熱學混合式學習的整體學習投入。教師應根據熱學知識的抽象程度與所在班級學生的思維水平，設計“階梯式”的線上學習任務，將熱學概念、規(guī)律、實驗探究等拆分成具體模塊，通過Blackboard平臺呈現(xiàn)，使不同層次的學生找到適合自己解決的學習任務，做到“人人有任務可做”和“人人有任務會做”。

（2） 深入挖掘媒體功能，權衡不同線上平臺利弊，實現(xiàn)高質量的熱學混合式學習。由于媒體層面在教師與學生層面之間存在中介效應，所以教師應深入挖掘Blackboard平臺功能，將熱學知識依托討論話題、拓展視頻、前沿科學等平臺功能進行多元化呈現(xiàn)，將媒體層面的中介作用發(fā)揮最大，進而提高學生的熱學混合式學習滿意度。在進行熱學混合式教學設計時，也可分析不同軟件平臺的利弊，適當統(tǒng)合其他各大學習平臺或軟件的學習功能，例如熱學典型實驗可利用線上虛擬仿真進行，熱學概念的得出過程可利用XMind梳理線上思維導圖并共享等，提高學生的混合式學習投入，打造高質量的熱學混合式教學。