自我决定理论视角下在线学习力模型构建

［摘 要］

在线学习已经成为重要的学习方式之一，与之相对应的在线学习力成为一个热点问题。通过收集S校7位大学生的在线讲座信息、对Y校8位优秀网络教育学生进行访谈获取的资料，以自我决定理论为指导，基于扎根理论的三级编码方法，利用NVivo12.0质性分析软件构建了动机—行为—绩效的在线学习力模型，具体包括学习动机、学习投入、学习技能、学习情绪和学习绩效5个维度。其中，学习动机由目标倾向和价值意义组成；学习投入由意识认知、行为努力和社交支撑构成；学习技能落实在学习策略、信息能力和综合能力3个方面；学习情绪具有积极心态和负面情绪2个类别；学习绩效则体现在学习业绩和学习满意度2个层面。从教育视角来看，提高在线学习力必须强化在线学习体验，加强教师的教学设计和教学干预，完善在线学习绩效评价等。

［关键词］

在线学习力；扎根理论；学习动机；学习投入；学习技能；学习情绪；学习绩效

［中图分类号］ G642  ［文献标识码］ A  ［文章编号］ 1005-4634（2024）01-0010-08

在线学习所处的虚拟空间和现实空间存在着较大的差异，其具有一定的动态性、隐匿性、映射性和情境性。而在线学习者又具有一定的主体性、自主性和动态性等特点。疫情期间，在线学习被大规模、强制性应用，但出现了如学习者的在线学习动力不足等核心问题。和传统教育模式相比，在线学习会产生“专注力衰减”，遇到各种各样的学习障碍，如学习时间投入偏低、学习过程缺少计划、对在线学业的自我评价不太积极、学习监管欠缺等，这些都会导致在线学习者的学习动力不足，最终影响学习活动的进行［1］。在线教育作为一种新模式，在实施时，教师必须充分了解学习者的真实需求，并有意识地培养学习者的学习能力和思维，从而引导学习者掌握终身学习的本领，适应社会的需要和变化，谋求更好的生存和发展，这也是保证在线学习质量的重要举措［2］。本研究基于扎根理论，使用NVivo12.0质性分析软件对资料进行分析，从而建立一个宽泛的理论模型，力图为拓展在线学习力理论研究和实践提供参考借鉴。

1 研究综述

学习力（learning power）这一概念最早源于管理学，由美国麻省理工学院的杰伊·福瑞斯特（Jay Forrester）在20世纪60年代首先提出构想。80年代后期，学习力研究开始在教育领域兴起，为学习者有效终身学习提供能量，激发学习潜能并服务终身成长的需求［3］。

在线学习力是学习力的亚概念，属于学习力范畴。在线学习力的构建和研究必须结合在线学习及学习者的特点。因此，在线学习力既有一般学习力的属性，同时又要反映在线学习者活动的特点。目前研究数量相对比较少，还很难达成共识，主要从两个方面就在线学习力进行概念界定：一是从力量角度，认为在线学习力就是在网络环境下的掌握基础知识、提升学习能力，最终形成自主学习的力量［4］。二是从综合系统角度进行解释和研究，如丁亚元等人认为，在线学习力是指在线学习情境下，能够有效促进学习者心理动力、认知能力和学习结果相互作用的动态能量系统［5］。本研究认同第二种定义，认为在线学习力是一种综合素养。

关于在线学习力的构成要素，更多的是国内学者的研究，主要从学习过程、心理动机和学习系统等角度进行解构。从学习过程角度，认为在线学习构成要素包括学习动力、学习态度、时间管理能力、创新能力、自主学习能力、学习效率等［6］；从心理动机角度，认为在线学习力表现为由学习动力、学习毅力、学习能力、学习转化力4个要素构成的同心圆结构模型［5］；从学习系统角度，将在线学习力分为学习驱动力、学习顺应力、学习策应力、学习管理与调节力和学习互惠力5个维度［7］。

从现有研究来看，研究者们已经开始注意到提升在线学习力是保证学习质量、实现教育目标的关键要素，因此开始重视在线学习力的探讨。但国内外学习力的研究情境集中在传统课堂教学上，少部分研究重点放在信息技术环境下的课堂教学上。现有研究虽然已经开始关注在线学习力问题，但质量有待进一步提升，且更多从“能力”视角研究构成要素。本研究聚焦在线学习动力不足、专注力降低等核心问题，采用质性研究方法，从心理学视角构建在线学习力模型，并提出教育干预的策略。

2 研究设计

2.1 理论基础

本研究以自我决定理论（Self-Determination Theory，SDT）作为理论基础。该理论是由美国心理学家爱德华·德西（Edward Deci）和理查德·瑞安（Richard Ryan）提出的，认为人类行为是以自愿和自我决定的动机作为出发点的，是人本主义的一个分支［8］。该理论认为，针对学习而言，学习动机激发、维持、强化学习行为从而产生学习的原动力，激发和维持学习者在学习过程中的内在心理过程和动力。不同的学习动机对学习效果产生不同的影响［9］。研究表明，学习动机的外部激发因素逐渐被内化为个体的内在动机，从而对学习绩效产生影响。内在动机推动学习绩效的正向效应能量，改善学习参与度和学习绩效［10］ 。因此，本研究在自我决定理论视角下研究和探讨在线学习力问题，以学习动机为出发点，研究其内在的机理和影响因素，对于提高在线学习绩效具有一定的科学性和适切性。

2.2 研究方法

本研究参照1967年美国学者巴尼·格拉塞（Barney G. Glaser）和安索·斯特劳斯（Anselm Strauss）提出的扎根理论（Grounded Theory）研究中的三级编码体系［11］，采用质性分析软件NVivo12.0对资料信息进行三级编码，从资料中发现、发展和构建、检验以学习动机为基础的在线学习力维度构成模型。

2.3 数据来源

资料收集采用多轮、多阶段、多层次方式开展。

第一，在线讲座收集。S校组织了在线讲座，其主题内容就是在线学习力的提升，与研究所设计的访谈提纲主题内容基本吻合。讲座者为S校的三年级或四年级学生，来自理工类、人文社科类等不同专业，年龄为20～22岁，分别以S1～S7命名。讲座共分3次，第一期主题为“如何高效投入在线学习”，第二期为“如何保持在线学习动力”，每次邀请3位学生，每位学生分享40～50分钟，互动交流10～15分钟。第三期为“学习能力提升之学霸论坛”，1位学生分享，时间为90分钟，互动交流20分钟，主题为“在线学习：时间管理和方法选择比努力更重要”，具体包括在线学习计划安排、自我驱动、提高学习效率和借助外力驱动等内容。征得主办方和讲座人同意，收集和整理后形成访谈文字2.1万余字。

第二，访谈收集。受访者主要来自Y校，为参加网络教育的专升本学生，均为业余制在职就读。选取获得省级成人教育协会优秀学生荣誉的8名学生作为访谈对象，他们分布在护理学、医学检验技术、卫生事业管理等多个专业，年龄在22～29岁，分别命名为Y1～Y8。采用半结构访谈方式，主要集中于在线学习中的目标、价值、过程投入、学习策略与能力、信息有效性、学习心态、学习情绪、学习体验和学习满意度等问题。其中，4名学生采用面对面访谈方式、4名学生采用视频访谈方式。内容经整理后形成访谈文字1.3万余字。

2.4 编码过程

第一，开放式编码范畴化。首先进行开放式编码，将收集到的访谈资料打散并赋予概念，然后再以新的方式将其重新组合起来。这一过程中，研究者要以一种开放的心态，尽量“悬置”个人的“偏见”和研究界的“定见”，将所有的访谈资料按照本身所呈现的状态进行登录。研究者逐字逐句阅读资料，在NVivo12.0中添加节点，开放式编码中共添加了73个自由节点，也就是初始概念。但是初始概念之间可能存在一定的交叉重复，需要把初始概念进行归并，从而实现概念的“范畴化”。但是这些范畴化了的概念仍然处于较低层次，属于副范畴。在“范畴化”处理过程中，本研究仅保留了3次及以上重复发生的初级概念，形成了12个副范畴，具体见表1。

第二，主轴编码形成主范畴。与开放式编码同步进行主轴编码，发现和建立类属之间的各种联系，通过编码范式模型“（A）因果条件—（B）现象—（C）情景（脉络）—（D）中介条件—（E）行动/互动策略—（F）结果”，发掘概念类属间潜在的逻辑次序和相关关系，从而充分反映资料各部分之间的有机关联。本研究选取S1的访谈资料对“意识认知”这一现象进行主轴性编码并举例。具体分析过程如下：

（A）因果条件。S1认为要想在大学期间取得好的成绩，就必须主动投入，而在线学习相对宽松的环境更需要有自律意识，积极寻找相应的课程资源和寻求帮助，才能最终取得好的成绩。所以这一因果条件就是“认知—结果”的逻辑链条之一。

（B）现象。S1认识到在线学习的重要性，通过不断强化意识和认知，督促驱动自己去努力学习。

（C）情景（脉络）。这是影响S1采取“意识认知”这一行动的属性集合。如存在的问题（在线空间相对自由，容易导致放松）、不断反思（总结存在的问题并改进学习方式）等。

（D）中介条件。这是一种促进或阻碍的条件。针对S1而言，促进的条件有：个人自律的强化（制订学习计划、合理安排时间等）、强烈的成就动机（取得好成绩的目标导向）等；而阻碍的条件则是相对自由的空间、约束性或监督力度减弱、运动或社会活动减少容易造成焦虑等。对于阻碍意识的认识有助于强化个人自律。

（E）行动/互动策略。即具体实现这一目标的方法和举措。S1意识到学习的重要性，特别是在线学习自律的重要性，更加积极主动投入到学习过程中，通过取得成就的不断激励，化被动为主动，从而坚持不懈学习。

（F）结果。S1通过不断强化自己的认知，抓住机会，取得了学积分专业前10%，辅修金融专业，获全国大赛特等奖、国家奖学金。

因此，本研究认为，要提升在线学习力，首先在线学习者要不断提高认知，充分意识到在线学习可能造成的负面影响，愿意更多投入，不断反思，强化自律，通过坚持不懈的努力取得好成绩。所以，在主轴编码过程中，把“意识认知”作为副范畴纳入“学习投入”主范畴中，以此类推，“行为努力”“社交支撑”也同样纳入其中。本研究对12个副范畴进行分析，最终形成5个主范畴，如表2所示。

第三，选择编码构建模型。选择性编码是经过系统分析后，在所有概念类属中最终确定一个“核心类属”，不断聚焦与核心类属有关的节点。依据自我决定理论，认为动机先于行为，个体行为的直接推动力来源于动机。基于此，根据编码产生的5个主范畴分类，围绕“在线学习力”这一核心类属，构建“动机—行为—结果”模型，其中在线学习动机、在线学习绩效分别为初始和结果变量，在线学习投入、在线学习情绪和在线学习技能则属于中介过程变量，在动机—结果之间发挥调节作用。具体如图1所示。

2.5 理论模型饱和度检验

为检验所构建模型的饱和度问题，本研究继续选取具有在线学习经验的大学生进行访谈。在对后续3名大学生的访谈资料进行整理后发现，没有产生新的主范畴和重要关系。因此，构建的在线学习力模型是饱和的。

3 分析与讨论

3.1 学习动机是在线学习力的前提基础

伍尔福克（Woolfolk）将学习动机（learning motivation）定义为：“寻求学习活动的意义并努力从这些活动中获得益处的倾向。”［12］从中可以看出，学习动机是直接推动学习者进行学习的一种内在动力，是激励和指引学习者进行学习的一种需要，它能够说明学生为什么进行学习以及学习的意愿来自哪些方面［13］。无论是传统学习还是在线学习，学习动机都是学习行为和表现的重要推动力［14］。通过访谈可以发现，在线学习力提升的前提就是学习动机。

从构建的模型来看，在线学习动机由目标倾向和价值意义2个维度组成。目标倾向就是每一位在线学习者都必须明确自己所要达到的目标并持续为这个目标去努力的意愿。S4在大学一年级时，虽然不是在线学习，但是缺少学习目标和动力，成绩不尽如人意。Y4克服工学矛盾，目标就是“获得学历提升，同时提高自己的专业技术水平”，正是这种目标驱动她努力学习，取得了好成绩。价值意义是指在线学习过程中，确定了目标之后愿意积极主动地获取知识，从而感受到学习过程中的价值取向及获得一定成就感的现实意义。S1是一名毕业班学生，在繁重的工科学习中，取得了专业前10%的优异成绩，还辅修了金融学专业双学位。他认为，一旦确定了目标，无论是线上还是线下学习，都要积极主动地去实现自己确定的目标，学习就显得不那么枯燥和无趣了。而在线学习是一个更加自由的空间，更需要去主动学习。