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【摘要】 开展高质量的在线学习有必要了解目前初中生在线学习的影响因素，本研究以S市初中生为研究对象，对其在线学习情况进行调查。研究发现，各影响因素在性别、年级、在线学习经验维度存在显著差异;学习满意度较高且行为意愿强烈，关键影响因素包括学习者层面的自我效能感、自主学习能力、互助协作能力;教师层面的教学技能水平;课程学习层面的资源特效与呈现方式。最后，针对调研结果，提出了教育应对的建议。
【关键词】 在线学习 满意度 行为意愿 影响因素
一、问题的提出
在线教育对于促进基础教育优质均衡发展、推动课堂教学改革、应对师资或课程缺乏、提供选修或补习机会、解决学习时间冲突等[1]具有重要意义，我国中小学在线教育亟待推进常态化应用。初中生有着区别于小学、高中生的身心特点以及认知方式，也有着对于优质在线学习资源以及方式的迫切需求。据此，本研究试图回答以下问题：初中生在线学习满意度如何？在线学习影响因素包括什么？构建在线学习的支持建议有哪些？
二、研究设计
2.1研究对象
为了解初中生在线学习的满意度和影响因素，本研究以S市为例选择初中生进行调查。采取分层抽样的方法，在S市选择两所示范中学和两所普通中学，在四个中学三个年级各随机抽取两个班级进行调查。调查日期为2020年10月15日，发放1300份，收回问卷1281份，剔除无效问卷，共得到有效问卷1270份，有效率为99.14%。
2.2研究工具
本研究将基本信息、在线学习满意度及行为意愿、影响因素三个方面汇总形成问卷。影响因素问卷的维度设计参考了江毓君等人的研究成果[2]，各题项内容的编写重点参考了李宝的混合式学习环境下学习满意度影响因素变量的确定量表和牟智佳的基于Moodle平台的网络学习动机影响因素量表[3][4]。编制初稿后，在S大学附属实验中学选择一个班级进行预测试，进行项目分析、因素分析预效度分析，删去项目分析中t值未达到显著性题目，得到最终问卷。
2.3研究数据处理
本研究利用SPSS22.0软件对数据进行处理，对收集到的1270份问卷采用Cronbach’s Alpha 系数进行信度检验，问卷整体信度系数值是0.955，在线学习影响因素四个分量表的Cronbach α系数为0.905、0.859、0.854、0.917，均高于 0.7，显示问卷信度较好。
本研究以影响因素4个共同因子模式进行验证性因子分析，4个因子对应的AVE值全部大于0.5，且CR值全部高于0.7，达到显著水平（p<0.001）。
三、初中生在线学习满意度与影响因素
3.1初中生在线学习满意度与行为意愿
在线学习满意度对学生是否愿意继续参加在线学习、学习动机及学业成绩等方面起着正向的预测作用[5]。通过调查发现，对在线学习表示满意及很满意的初中生占比53.9%，持中立态度的占比41.1%，而表示不满意和很不满意的占比5%。在线学习行为意愿是对学生是否接受这种学习方式、是否愿意继续在这种方式下学习的表达。表示未来还想继续进行线上学习的学生占比91.3%，绝大部分学生对在线学习体验良好，但也存在着8.7%的学生表示未来不想进行线上学习。
3.2 影响因素差异分析
3.2.1性别
采用独立样本T检验方法分析初中生在线学习影响因素四个维度的性别差异（如表1），男女在学习者层面（p=0.943）、教师层面（p=0.811）、技术层面（p=0.074）三个维度差异性均不显著.在课程学习层面（p=0.035<0.05）存在顯著性差异，从课程学习层面的均值来看，女生略高于男生。
3.2.2年级
对研究对象的年级进行单因素方差ANOVA分析结果如表2。表中数据显示这四个层面差异性显著（p<0.05）。经过LSD事后检验结果可以看出，初一年级学生在线学习行为受学习者层面、教师层面、技术层面的影响最明显，其次为初三年级，而初二年级学生所受影响最低;在课程学习层面，初一年级学生所受影响明显大于初二年级。
3.2.3在线学习经验
对研究对象的此前接触网课情况进行单因素方差ANOVA分析，结果如表3所示。数据显示在学习者层面、教师层面、技术层面和课程学习层面四个维度的此前接触网课程度均差异性显著，进一步多重比较可以看出接触网课程度越高各个维度均值越高，表明网络学习经验是重要的在线学习影响因素。
3.3影响因素线性回归分析
3.3.1在线学习满意度的影响因素分析
采用线性回归方法分析四个层面内容对满意度的影响，分析结果如表4所示。在线学习影响因素与学习满意度的线性回归模型拟合度较好（R?=0.627>0.6），意味着本次运算结果可以真实可靠地反映出影响因素对满意度的影响情况。回归方程显著（F=157.751），学习者层面、教师层面、课程学习层面的显著性值小于0.05，意味着这三个自变量可以显著影响因变量满意度。通过分析，得出变量之间的回归方程是“满意程度=-0.201+0.306*学习者层面+0.32*教师层面+0.33*课程学习层面”。
3.3.2在线学习行为意愿的影响因素分析
采用线性回归方法分析四个层面内容对在线学习行为意愿的影响情况，结果如表5所示。在线学习影响因素与学习行为意愿的线性回归模型拟合度较好（R?=0.622>0.6），意味着本次运算结果可以真实可靠地反映出影响因素对行为意愿的影响情况。回归方程显著（F=154.964），学习者层面、教师层面、课程学习层面者三个维度的P值小于0.05，意味着这三个自变量可以显著影响因变量行为意愿，变量之间的回归方程是“行为意愿=0.055+0.217*学习者层面+0.235*教师层面+0.404*课程学习层面”。 四、优化初中生在线学习体验的建议
4.1精准刻画学习者数字画像，开展智能化在线学习
不同年级、不同性别、不同基础的学生在线学习的经验、动机、自我效能感和学习起点都不同，他们自主学习与互动协作的能力也不同。为了推广更具有个性化、精准化、自适应的在线学习，提出以下策略：其一，在线学习平台的设计与开发应积极使用人工智能技术，开发更具有个性化自适应的学习系统，精准刻画学习者数字画像，根据学习者和教师的实时反馈设计推送更为契合的学习资源。其二，各地要进一步加快完善现有基础教育的优质教育资源平台，积极引进人工智能、学习分析等技术，能及时对学生进行自适应学习诊断和个性化学习推荐，不让教师和学生迷失在资源的海洋中，为实现学生的智能化在线学习提供基础[6]。
4.2自主探究与合作互助交互整合，在积极的社会心理支持下提高自我效能感
学习者层面是影响学生在线学习满意度和行为意愿的主要因素之一。其中，学生的互动协作能力、自我效能感、自主学习能力等都关系到学生在线学习的状态与效果。因此，在线教学中，教师应遵循学生发展规律，了解学生个体间差异性，坚持以学生发展为中心，创新在线互动教学，激发学生学习的内动力[7]。其一，通过课程互动与监控提升学习者自主学习能力，激发学生的先学动机[8]，教师可以帮助学生自主设计教学目标，安排教学进程，并设置学习奖励，使学生在自主完成学习任务并获得奖励的过程中，增强自我效能感与学习动机。其二，通过同伴的互助协作活动提升学生合作能力，项目式的合作任务可以由教师发起或者学生自主发起，在合作中既能使学生实现自我价值、积累成功经验，也能够为自主线上学习的学生提供更大的社会心理支持，有效降低在线学习的孤独感。
4.3加强教学技能培训，提升教师的技术准备度
教师层面是影响学生在线学习满意度和行为意愿的主要因素之一，教师的信息素养、平台操作能力、教学活动设计等关系着学生的在线学习体验。线上线下混合教学模式必然会成为未来学习的重要模式，这需要有效提高教师的包括信息素养、计算思维、人机协同能力等在内的技术准备度。一方面，开展在线教学设计的培训，包括教学内容设计、教学活动设计、教学时长设计、教学资源设计等均需要根据在线学习平台、学习工具、网络状况等进行考量。另一方面，尽可能为教师提供更具智能化的教学工具，减少教师对技术使用的困扰。
4.4完善课程学习资源配置，实现优质资源共享
课程学习层面是在线学习满意度和行为意愿重要的影响因素，为了给学生提供良好的学习体验，需要继续完善在线学习资源的配置。其一，要进一步加快完善现有教育资源平台，更新并设计更符合学生需求的优质教学资源。此外，资源的供给应提倡优质资源共享的理念，逐步构建优质的数字教育资源公共服务体系。其二，鼓励教师采用“短平快”的方式，积极建设在线课程资源，实施“精炼课程内容、缩短课程时长、减少制作时间、降低开发成本”的课程开发模式[9]。将教学目标、课程任务也融入到课程资源开发中，促进完整的课程学习资源体系建设。
作者单位：沈阳大学师范学院，辽宁 沈阳 邮编 110000
稿件联系人：隋馨 沈阳大学师范学院，辽宁 沈阳 13940169059 邮编110000
参 考 文 献
[1]Picciano AG， Seaman J. K-12 online learning： A 2008 follow-up of the survey of U.S. school district administrators[OL].<http：//files.eric.ed.gov/fulltext/ED530104.pdf>
[2]江毓君，白雪梅，伍文臣，羅晓娟.在线学习体验影响因素结构关系探析[J].现代远距离教育，2019（01）：27-36.
[3]牟智佳. 基于Moodle平台的网络学习动机影响因素模型构建与实证研究[D].陕西师范大学，2013.
[4]李宝. 混合式学习环境下学生学习满意度影响因素模型的构建与实证研究[D].陕西师范大学，2016.
[5]李艳，陈新亚，陈逸煊，张帆.疫情期间大学生在线学习调查与启示——以浙江大学竺可桢学院为例[J].开放教育研究，2020，26（05）：60-70.
[6]万昆，郑旭东，任友群.规模化在线学习准备好了吗？——后疫情时期的在线学习与智能技术应用思考[J].远程教育杂志，2020，38（03）：105-112.
[7]宋海潮.后疫情时代中小学线上教学的应对策略[J].教师教育论坛，2020，33（08）：85.
[8]陈芳，邵汉民.“学为中心”的课堂教学模式实践探讨[J].教育理论与实践，2020，40（17）：50-52.
[9]邹园园，李成军，谢幼如.疫情时期高校在线教学“湾区模式”的构建与实施[J].中国电化教育，2020（04）：22-28.
【关键词】 在线学习 满意度 行为意愿 影响因素
一、问题的提出
在线教育对于促进基础教育优质均衡发展、推动课堂教学改革、应对师资或课程缺乏、提供选修或补习机会、解决学习时间冲突等[1]具有重要意义，我国中小学在线教育亟待推进常态化应用。初中生有着区别于小学、高中生的身心特点以及认知方式，也有着对于优质在线学习资源以及方式的迫切需求。据此，本研究试图回答以下问题：初中生在线学习满意度如何？在线学习影响因素包括什么？构建在线学习的支持建议有哪些？
二、研究设计
2.1研究对象
为了解初中生在线学习的满意度和影响因素，本研究以S市为例选择初中生进行调查。采取分层抽样的方法，在S市选择两所示范中学和两所普通中学，在四个中学三个年级各随机抽取两个班级进行调查。调查日期为2020年10月15日，发放1300份，收回问卷1281份，剔除无效问卷，共得到有效问卷1270份，有效率为99.14%。
2.2研究工具
本研究将基本信息、在线学习满意度及行为意愿、影响因素三个方面汇总形成问卷。影响因素问卷的维度设计参考了江毓君等人的研究成果[2]，各题项内容的编写重点参考了李宝的混合式学习环境下学习满意度影响因素变量的确定量表和牟智佳的基于Moodle平台的网络学习动机影响因素量表[3][4]。编制初稿后，在S大学附属实验中学选择一个班级进行预测试，进行项目分析、因素分析预效度分析，删去项目分析中t值未达到显著性题目，得到最终问卷。
2.3研究数据处理
本研究利用SPSS22.0软件对数据进行处理，对收集到的1270份问卷采用Cronbach’s Alpha 系数进行信度检验，问卷整体信度系数值是0.955，在线学习影响因素四个分量表的Cronbach α系数为0.905、0.859、0.854、0.917，均高于 0.7，显示问卷信度较好。
本研究以影响因素4个共同因子模式进行验证性因子分析，4个因子对应的AVE值全部大于0.5，且CR值全部高于0.7，达到显著水平（p<0.001）。
三、初中生在线学习满意度与影响因素
3.1初中生在线学习满意度与行为意愿
在线学习满意度对学生是否愿意继续参加在线学习、学习动机及学业成绩等方面起着正向的预测作用[5]。通过调查发现，对在线学习表示满意及很满意的初中生占比53.9%，持中立态度的占比41.1%，而表示不满意和很不满意的占比5%。在线学习行为意愿是对学生是否接受这种学习方式、是否愿意继续在这种方式下学习的表达。表示未来还想继续进行线上学习的学生占比91.3%，绝大部分学生对在线学习体验良好，但也存在着8.7%的学生表示未来不想进行线上学习。
3.2 影响因素差异分析
3.2.1性别
采用独立样本T检验方法分析初中生在线学习影响因素四个维度的性别差异（如表1），男女在学习者层面（p=0.943）、教师层面（p=0.811）、技术层面（p=0.074）三个维度差异性均不显著.在课程学习层面（p=0.035<0.05）存在顯著性差异，从课程学习层面的均值来看，女生略高于男生。
3.2.2年级
对研究对象的年级进行单因素方差ANOVA分析结果如表2。表中数据显示这四个层面差异性显著（p<0.05）。经过LSD事后检验结果可以看出，初一年级学生在线学习行为受学习者层面、教师层面、技术层面的影响最明显，其次为初三年级，而初二年级学生所受影响最低;在课程学习层面，初一年级学生所受影响明显大于初二年级。
3.2.3在线学习经验
对研究对象的此前接触网课情况进行单因素方差ANOVA分析，结果如表3所示。数据显示在学习者层面、教师层面、技术层面和课程学习层面四个维度的此前接触网课程度均差异性显著，进一步多重比较可以看出接触网课程度越高各个维度均值越高，表明网络学习经验是重要的在线学习影响因素。
3.3影响因素线性回归分析
3.3.1在线学习满意度的影响因素分析
采用线性回归方法分析四个层面内容对满意度的影响，分析结果如表4所示。在线学习影响因素与学习满意度的线性回归模型拟合度较好（R?=0.627>0.6），意味着本次运算结果可以真实可靠地反映出影响因素对满意度的影响情况。回归方程显著（F=157.751），学习者层面、教师层面、课程学习层面的显著性值小于0.05，意味着这三个自变量可以显著影响因变量满意度。通过分析，得出变量之间的回归方程是“满意程度=-0.201+0.306*学习者层面+0.32*教师层面+0.33*课程学习层面”。
3.3.2在线学习行为意愿的影响因素分析
采用线性回归方法分析四个层面内容对在线学习行为意愿的影响情况，结果如表5所示。在线学习影响因素与学习行为意愿的线性回归模型拟合度较好（R?=0.622>0.6），意味着本次运算结果可以真实可靠地反映出影响因素对行为意愿的影响情况。回归方程显著（F=154.964），学习者层面、教师层面、课程学习层面者三个维度的P值小于0.05，意味着这三个自变量可以显著影响因变量行为意愿，变量之间的回归方程是“行为意愿=0.055+0.217*学习者层面+0.235*教师层面+0.404*课程学习层面”。 四、优化初中生在线学习体验的建议
4.1精准刻画学习者数字画像，开展智能化在线学习
不同年级、不同性别、不同基础的学生在线学习的经验、动机、自我效能感和学习起点都不同，他们自主学习与互动协作的能力也不同。为了推广更具有个性化、精准化、自适应的在线学习，提出以下策略：其一，在线学习平台的设计与开发应积极使用人工智能技术，开发更具有个性化自适应的学习系统，精准刻画学习者数字画像，根据学习者和教师的实时反馈设计推送更为契合的学习资源。其二，各地要进一步加快完善现有基础教育的优质教育资源平台，积极引进人工智能、学习分析等技术，能及时对学生进行自适应学习诊断和个性化学习推荐，不让教师和学生迷失在资源的海洋中，为实现学生的智能化在线学习提供基础[6]。
4.2自主探究与合作互助交互整合，在积极的社会心理支持下提高自我效能感
学习者层面是影响学生在线学习满意度和行为意愿的主要因素之一。其中，学生的互动协作能力、自我效能感、自主学习能力等都关系到学生在线学习的状态与效果。因此，在线教学中，教师应遵循学生发展规律，了解学生个体间差异性，坚持以学生发展为中心，创新在线互动教学，激发学生学习的内动力[7]。其一，通过课程互动与监控提升学习者自主学习能力，激发学生的先学动机[8]，教师可以帮助学生自主设计教学目标，安排教学进程，并设置学习奖励，使学生在自主完成学习任务并获得奖励的过程中，增强自我效能感与学习动机。其二，通过同伴的互助协作活动提升学生合作能力，项目式的合作任务可以由教师发起或者学生自主发起，在合作中既能使学生实现自我价值、积累成功经验，也能够为自主线上学习的学生提供更大的社会心理支持，有效降低在线学习的孤独感。
4.3加强教学技能培训，提升教师的技术准备度
教师层面是影响学生在线学习满意度和行为意愿的主要因素之一，教师的信息素养、平台操作能力、教学活动设计等关系着学生的在线学习体验。线上线下混合教学模式必然会成为未来学习的重要模式，这需要有效提高教师的包括信息素养、计算思维、人机协同能力等在内的技术准备度。一方面，开展在线教学设计的培训，包括教学内容设计、教学活动设计、教学时长设计、教学资源设计等均需要根据在线学习平台、学习工具、网络状况等进行考量。另一方面，尽可能为教师提供更具智能化的教学工具，减少教师对技术使用的困扰。
4.4完善课程学习资源配置，实现优质资源共享
课程学习层面是在线学习满意度和行为意愿重要的影响因素，为了给学生提供良好的学习体验，需要继续完善在线学习资源的配置。其一，要进一步加快完善现有教育资源平台，更新并设计更符合学生需求的优质教学资源。此外，资源的供给应提倡优质资源共享的理念，逐步构建优质的数字教育资源公共服务体系。其二，鼓励教师采用“短平快”的方式，积极建设在线课程资源，实施“精炼课程内容、缩短课程时长、减少制作时间、降低开发成本”的课程开发模式[9]。将教学目标、课程任务也融入到课程资源开发中，促进完整的课程学习资源体系建设。
作者单位：沈阳大学师范学院，辽宁 沈阳 邮编 110000
稿件联系人：隋馨 沈阳大学师范学院，辽宁 沈阳 13940169059 邮编110000
参 考 文 献
[1]Picciano AG， Seaman J. K-12 online learning： A 2008 follow-up of the survey of U.S. school district administrators[OL].<http：//files.eric.ed.gov/fulltext/ED530104.pdf>
[2]江毓君，白雪梅，伍文臣，羅晓娟.在线学习体验影响因素结构关系探析[J].现代远距离教育，2019（01）：27-36.
[3]牟智佳. 基于Moodle平台的网络学习动机影响因素模型构建与实证研究[D].陕西师范大学，2013.
[4]李宝. 混合式学习环境下学生学习满意度影响因素模型的构建与实证研究[D].陕西师范大学，2016.
[5]李艳，陈新亚，陈逸煊，张帆.疫情期间大学生在线学习调查与启示——以浙江大学竺可桢学院为例[J].开放教育研究，2020，26（05）：60-70.
[6]万昆，郑旭东，任友群.规模化在线学习准备好了吗？——后疫情时期的在线学习与智能技术应用思考[J].远程教育杂志，2020，38（03）：105-112.
[7]宋海潮.后疫情时代中小学线上教学的应对策略[J].教师教育论坛，2020，33（08）：85.
[8]陈芳，邵汉民.“学为中心”的课堂教学模式实践探讨[J].教育理论与实践，2020，40（17）：50-52.
[9]邹园园，李成军，谢幼如.疫情时期高校在线教学“湾区模式”的构建与实施[J].中国电化教育，2020（04）：22-28.