数智化时代开放教育学生在线学习投入及影响因素研究

摘 要：开放教育的数智化转型升级是开放教育未来发展的大趋势，而学生在线学习投入与开放教育教学质量密切相关。通过问卷调查分析，本研究发现学生英语在线学习投入普遍处于中等偏上水平，其中教师因素尤为关键。鉴于此，研究建议通过强化人工智能在师资培训中的应用，整合优质教育资源，构建智能化学习激励与社区互动平台，以提升开放教育在数智化进程中的转型升级，提高教学质量。

关键词：开放教育；在线学习投入；英语；数智化升级

中图分类号：G642.0

文献标识码：A  文章编号：2095-5995（2024）11-0036-05

随着人工智能、大数据等新兴技术的出现，数字化和智能化教育已成为现代教育的重要发展趋势。教育部颁布的《国家开放大学综合改革方案》对开放大学在数字化、智能化、终身化和融合化教育发展提出了明确要求。近些年来，开放大学制作了大量新型的数字化学习资源，开发了在线学习平台和移动端等数智化学习模式，取得了一定成果。但在实际教学中，依然存在诸如学生参加线上学习时的参与度低，互动不足，注意力不集中，容易转换学习目标和脱离学习任务等行为。数智化在线学习能否有效促进学生学习投入？这是一个需要认真研究的问题。［1］

公共英语作为国家开放大学的重点课程之一，是不同专业学生的公共必修课。面对众多学生的需求，国家开放大学不断对英语课程进行改革，制作了大量数智化教学资源。在这一背景下，本研究旨在探讨开放教育公共英语课程中学生的在线学习投入及其影响因素，探索开放教育在数智化教育转型中对提升教学质量的有效路径。

一、学习投入相关研究

学习投入长期以来是教育领域研究的焦点问题。在在线学习投入的研究中，王宗英、黄志芳［2］指出，外语在线学习中的学习投入对学习成就有正向影响，是评估在线学习效果的关键指标之一； 刘繁华，易锡添［3］的研究表明，在线学习投入是影响学习绩效的关键要素，开展在线学习投入研究可以为学习者提供针对性的教学干预和过程性的学习支持。然而，现有文献对开放教育环境下的在线学习投入的研究关注有限，尤其是对英语学科的研究明显不足。

在学习投入研究框架方面，初期的研究以“认知投入和行为投入”的两个维度为研究框架，后转变为“认知投入、行为投入和情感投入”三个维度。开放教育学生的数智化在线学习行为投入表现为在线课堂的学习时长、学习频率、参与程度、学习积极性以及完成网络形成性作业、参加互动讨论等行为；在线学习认知投入表现为学生采取的学习策略、学习方式和学习风格、知识加工体系等；在线学习情感投入是指学生参与在线学习时情感上的积极投入、与教师同学互动沟通时感受到的情绪体验。

在线学习投入的影响因素研究方面，姚淑梅等［4］归纳出研究者主要围绕外在因素、内在因素两方面展开探讨，内在因素即学生个体因素，外在因素包括教师支持和在线学习平台环境。王春华等［5］也将影响因素的研究框架分为学生个体因素和外部因素两方面分析，他将学生个体因素细分为主动性学习因素、信息技术素养能力和专业知识基础等，外部因素分为教师因素，在线教学组织因素，平台设备环境因素等。

二、研究设计

（一）研究问题

本研究主要讨论三个问题，一是开放教育学生公共英语在线学习投入水平，二是探讨影响开放教育学生公共英语在线学习投入的影响因素，三是讨论提高开放大学学生公共英语在线学习投入的相关路径。

（二）研究工具

基于学习投入的经典三维框架（行为投入、认知投入、情感投入）设计了开放教育学生公共英语课程在线学习投入量表，采用5点李克特量表评分，从“1”（不参与）到“5”（高度参与），分数越高代表学习参与度越高。

基于现有文献归纳出的影响因素研究框架［2］［4］［5］ 将开放教育学生公共英语课程在线学习投入影响因素分为个体因素和外部因素两个维度分析（表1所示）并形成影响因素问卷调查表。同样使用5点李克特计分法，其中“1”表示完全不同意，而“5”表示完全同意。两份问卷经过信效度测量，其Cronbach’s α系数均超过0.8，这一结果表明问卷具有良好的内部一致性；经过专家论证，问卷的内容设计与研究主题高度吻合，确认其可靠性在可接受范围内。

（三）研究对象和数据的收集

研究对象是温州、台州两地的开放大学开放教育在籍的学生。学生使用开放教育现有的数智化学习资源，进行在线学习，包括在线学习听课、在国家开放大学一网一平台上浏览学习资源并完成作业，通过移动端APP进行课程学习。该研究通过电子问卷“问卷星”发放并筛选，共收集到1561份有效问卷。其中，在性别分布上，女性占比61%，男性占比39%。年龄分布显示，大多数受访者集中在25至40岁之间，占总样本的62.7%，而41岁以上的受访者占21.8%，18至25岁的年轻学生占15.5%。

三、研究结果与分析

（一）开放教育学生在线学习投入水平

研究采用SPSS 21.0软件对开放教育学生公共英语课程在线学习的投入水平进行了数据分析。结果表明，学生在线学习投入的总体平均得分为3.35，行为投入的平均得分最高，达到3.53分，表明学生在参与在线学习活动方面表现较为积极。然而，情感投入和认知投入的平均得分分别为3.32分和3.21分，相对较低，这反映出学生在情感态度和认知策略上存在提升空间。

（二）开放教育学生在线学习投入影响因素

1.描述性分析

如表2所示，影响因素总体平均值得分3.70，表明学生个体因素、教师因素、同伴因素以及课程环境均对学生的在线学习投入均有影响。其中，教师因素得分最高，是最重要的影响因素；其次是学生个体因素，学生的自我效感、学校动机、信息技术能力、自主学习能力和感知有用性也对学生在线学习投入产生明显的影响。同伴因素和课程环境因素的平均得分分别为3.35分和3.51分，低于总体平均水平。

2.相关性分析为进一步了解英语在线学习投入水平与影响因素之间是否存在相关性，对数据进行相关性分析（表3）。开放教育学生英语在线学习投入影响因素各个维度与在线学习投入水平的各个维度之间相关性系数均大于0，呈高度正相关。这表明学生在个体、教师、同伴及课程环境因素上水平越高，其行为投入、情感投入、认知投入水平就越高。

3.开放教育学生公共英语在线学习投入影响因素与学习投入水平回归分析

为进一步论证在线学习投入与各维度影响因素的关系，该研究通过多元回归分析，依次将在线行为投入、情感投入和认知投入作为因变量，将四个维度的影响因素（个体、教师、同伴及课程环境因素）作为自变量，采用强迫进入变量法，进行研究。结果如表4所示。

（1）公共英语在线学习行为投入多元回归分析。在线学习行为投入作为因变量，个体因素、教师因素、同伴因素和课程环境因素作为自变量。分析结果显示，模型拟合度显著（F=14.675，P=0.000），四个预测变量共同解释了28%的在线学习行为投入的变异量。其中，教师因素是最显著的预测变量，其回归系数为0.189，P值为0.011，表明教师的教学技能、教学组织和师生互动对学生的在线学习行为投入有显著正向影响。学生个体因素也显示出显著正向影响（回归系数为0.167，P值为0.021），这包括学习动机、自主学习能力、自我效能感、信息技术能力和对学习有用性的感知。相比之下，同伴因素和课程环境因素的影响不显著（P值>0.05），尤其是同伴因素的影响最小，这可能反映了在线学习环境中同伴交流机会的减少。

（2）公共英语在线学习情感投入多元回归分析。将学习情感投入作为因变量进行分析，发现四个预测变量共同解释了50.7%的在线学习情感投入的变异量，模型显著（F=120.297，P=0.000）。进一步分析发现，教师因素和学生个体因素对情感投入有高度显著影响（P=0.000），其中教师因素的回归系数为0.581，影响力更为显著。这表明教师的互动方式、教学设计和策略，以及学生的兴趣和内在动机，都对情感投入有显著影响。课程环境因素对情感投入的影响不显著（P=0.512），这可能意味着课程环境因素在当前在线学习环境中的作用有限。

（3）公共英语在线学习认知投入多元回归分析。英语在线学习认知投入的分析中，四个变量共同解释了64.3%的变异量，模型显著（F=1030.843，P=0.000）。学生个体因素和教师因素显著，而同伴和课程环境因素不显著。个体因素的回归系数最高，为0.863，这表明学生对学习内容的理解和反思等认知活动与其学习态度、能力、动机和自我效能感紧密相关。教师因素的回归系数为0.561，P值为0.026，进一步证实了教师支持在促进学生认知学习内容方面的关键作用。与此同时，同伴因素和课程环境因素在认知投入方面的显著性不足。

四、数智化提高开放教育学生公共英语在线学习投入的有效路径

基于上述数据，开放教育学生公共英语在线学习投入水平总体上处于中等偏上，其中行为投入的水平最高，认知投入和情感投入的水平有待提升。根据考核要求，学生必须完成规定的考勤和网络作业任务，这在一定程度上促进了学生的在线学习参与度，但从认知投入和情感投入的数据可以推测学生并没有明显坚定或积极的学习态度，也没有掌握较好的英语在线学习策略与方法。教师因素是最关键的影响因素，影响学生的行为和情感投入，其次是个体、课程环境和同伴因素。基于此，结合数智化赋能教育的大背景，该研究提出以下几点提升学生在线投入的有效路径。

（一）强化人工智能赋能师资队伍

教师的教学技能、教学内容组织以及师生互动支持都对学生的学习投入产生重要影响。尽管开放教育已经发展了一定的数智化资源，但许多教师仍面临数智化技能不足的问题，无法有效利用智能工具进行教学［6］。在线学习中，及时的反馈和有效的指导对学习者至关重要，尤其在自我学习能力较低的成人学习者中，教师的角色变得更为关键。

为提升教师的教学能力，首先应强调教师的数智化素养提升。教师需要主动适应人工智能带来的变革，将教学内容与最新的AI技能结合，进行智能化教学。针对不同学生的特点，教师应设计多元化的教学活动，丰富线上课堂形式，以激发学生的学习兴趣。同时，借助大数据分析技术，教师可以更精准地分析学生的学习风格和特点，提供个性化的学习指导和建议。此外，利用AI技术如智能问答系统、在线小组讨论等，教师可以有效增强与学生之间的互动和沟通，及时反馈学生的学习困惑。

教师在在线学习中还应发挥情感支持的作用。在线学习的环境可能使学生感到孤独和焦虑，教师可以利用人工智能的情绪识别技术，实时追踪和了解学生在学习过程中的情绪变化。同时，聊天机器人和虚拟导师等智能工具也可以协助教师收集学生的反馈，为学生提供必要的情感支持。这些措施将共同促进学生的学习投入，提升在线教育的质量。

（二）整合优质资源，丰富场景应用

该次调查中，课程环境因素对学生在线学习投入产生一定影响，但在学生情感投入方面并不显著，这或许是因为许多学生还不够熟悉平台的使用。开放教育的学生群体年龄结构复杂，技术熟练度参差不齐，对平台的易用性和导航的清晰度有着更高的要求。

对此，首先，利用人工智能技术对学习平台进行智能化优化。通过用户行为分析，平台能够自动调整界面布局，提供个性化的学习路径推荐。同时，引入智能助手功能，利用自然语言处理技术，为学生提供实时的学习帮助和疑难解答，从而降低学习门槛。

其次，为了帮助学生更好地掌握网络学习平台的使用方法，学校应增设信息技术培训课程。这些课程可以基于人工智能技术，根据学生的学习进度和能力，提供个性化的学习计划和教学资源。此外，利用虚拟现实（VR）或增强现实（AR）技术，模拟真实的信息技术操作环境，让学生在虚拟空间中学习和实践，能够进一步提高学习效果。