基于七因子模型的乡村小学校长网络学习分析框架研究

娄珀瑜

(西安文理学院 区域教育发展研究中心,西安 710065)

在学习分析研究方面，国外起步较早，其成果主要集中于学习分析技术的概念、内涵及相近概念的研究，[1-3]还包括学习分析技术系统的搭建以及采用的分析方法[4]，同时还有少量利用可视化工具对学习过程数据处理和应用方面的实证研究[5]。国内在相关概念的引进及相关理论的介绍方面研究较多。顾小清[6]、王良周、于卫红[7]、蒋慧峰[8]、高月、傅钢善[9]等国内学者从学习分析研究和发展的不同角度进行了综述；朱珂、刘清堂构建了基于学习分析技术的自适应学习系统框架，实现了对学生及学习环境数据的获取、存储和分析[10]；姜强等学习者构建了个性化自适应在线学习系统分析框架[11]；祝智庭、沈德梅对LA的定义、缘起、设计框架和模型等问题进行了系统的研究，在LA过程环节的基础上构建了智慧教育中的LA过程模型[12]；武法提、牟智佳以电子书包为载体，提出基于大数据的学生个性化分析模型[13]。此外，还有学者分别从学习系统分析框架架构[14]、数据模型及数据处理方法[15]等方面进行了探讨。

就目前的研究而言，学习分析技术的应用案例逐渐增加，学习分析技术的概念与内涵、分析方法和实用工具的开发与应用均达到了一定的研究层次。那么，在信息技术的学习环境下，乡村小学校长的学习过程应从哪些要素进行分析，构建的分析模型是否受到其他因素的影响，这些都是本研究准备探索的问题。

一、乡村小学校长网络学习分析七因子模型

当互联网成为学习者实现终身学习的重要支撑环境时，对“学习内容”的选择较多依赖于学习者的自我定位、专业发展规划等内容，这种以网络资源为载体的学习方式的实施成功与否，较大程度上依赖于学习者本人对网络交往工具的操作和使用。因此，在分析乡村小学校长网络学习研修活动中的学习行为时，笔者借鉴文献中提到的“学习内容资源”“帮助者指导者”“交往范围”“交往方式”以及“学习者”[16]，引入“政策制度”和“学习共同体”两个维度变量作为宏观视角内容，形成了七因子研究模型，如图1：

图1 学习系统分析七因子模型

由于学习工具应用的学习效果会反映在“学习内容资源”的掌握和“帮助者指导者”伙伴关系的建立上，工具使用的本质效果可以反映在学习者“交往范围”和“交往方式”的变化与度量上，因此，“学习工具”要素没有纳入该模型中。

设定作为学习系统分析框架内因的学习者为网络化非正式学习的单维度变量，并成为该模型的微观维度；从学习系统分析框架中外因的视角出发，选“学习内容资源”“帮助者指导者”“交往范围”“交往方式”四个维度构建学习系统分析框架外部因素，作为该模型的中观维度；“政策制度”及非正式学习者参与的“学习共同体”则为该模型的宏观维度。

二、研究问题及假设

基于前期研究的结论以及前期的量表测量和探索性研究，本研究对学习系统分析框架影响因素模型提出如下九个假设：

对发电厂小真空泵技改之后的情况进行分析可以发现，小真空泵机组在运行过程中整体真空会发生一定的变化，比如，在工作机组进行启动并建立真空的过程中，使用原有的抽真空设备可以迅速启动真空状态，在设备正常运行过程中，可以通过罗茨-水环高效真空机来对相应的真空环境进行维持。

H1：非正式学习的政策制度实施与非正式学习学习共同体的参与程度正相关。

H2：学习共同体的参与程度与学习过程中的学习者学习情况正相关。

H3：学习内容资源对学习者学习情况具有正向影响。

H4：学习者的交往范围对学习者学习情况具有正向影响。

H5：学习者之间的交往方式对学习者学习情况具有正向影响。

H6：学习过程中的帮助者指导者对学习者学习情况具有正向影响。

H7：学习过程中的帮助者指导者有利于学习资源向学习者转化。

H8：学习过程中的帮助者指导者有利于学习过程中的交往范围向学习者转化。

H9：学习过程中的帮助者指导者有利于学习过程中的交往方式向学习者转化。

由此得出学习系统分析框架影响因素假设模型，如图2所示:

图2 学习系统分析框架影响因素假设模型

在结构方程模型识别及拟合度检验中，将对以上九个研究假设进行验证，同时利用AMOS软件进行数据分析的结果对假设模型进行适当修正。

三、研究方法及数据

1.量表设计与开发

调查量表在设计上参考了大量以往文献研究成果，初步制定学习系统分析影响因素调查测试题目，共计40道测试题目，通过邮件、电话等方式，请5位教师、教育专家和5位一线小学校长对测试题目展开意见征集。根据各位专家及校长的反馈结果，删除或完善部分不恰当题目，最终形成学习系统分析框架影响因素调查量表。该量表包含被测者基本信息(含性别、学历、任职时间等)和测试题项(共计35道题目)两个部分。量表选择五点式里克特测试量表进行呈现，分为“同意”“基本同意”“一般”“不太同意”和“不同意”五个层级。

2.数据获取

本研究选取的研究对象为参加小学校长高级网络研修项目的小学校长，共计发放调查量表400份，回收有效调查量表343份，有效回收率为85.75%。被测试样本遵循随机抽样原则，有效问卷具有较好的行业代表性，样本的其他特征与研究要求相吻合。

3.数据统计与分析

本研究选取SPSS 21.0对调查测试数据进行分析，检验量表中题项的适应性和可靠性，并对得到数据进行因素分析，确定量表的信度和效度。

4.基本信息统计

本研究所统计的被测对象内容包括性别、学历、任职时间等内容。根据对343份有效调查测试数据的统计显示，如表1所示。

表1 被测者个人基本信息统计表

5.项目分析

采用临界比值(即CR值)法进行分析，将测试量表35个题项按顺序以Q1至Q35编号，再将测试数据录入SPSS 21.0进行分析，检验测试题项的切适性和可靠性。按照“同意=5分，基本同意=4分，一般=3分，不太同意=2分，不同意=1”的标准，求出被测数据的总分并排序。根据选择标准，可知高分组临界值为154，低分组的临界值为131。

根据t检验结果显示，所有题项t统计量值均大于3.000，说明具有较好的鉴别度，应予以保留。在对题项与总分相关性进行检验时采用Pearson相关性检验法进行，所有题项的相关性系数均大于参考值0.4，因此所有题项与总分相关性都较高，应予以保留。采用克朗巴赫的α系数法检验各个测量题项的结果如表2所示，各变量的克朗巴赫α系数在0.868到0.902之间，故各变量题项之间具有较好的内部一致性。

表2 信度分析结果

运用SPSS 21.0进行因子分析，运行结果如表3所示。

表3 各变量因子分析结果

根据表3中呈现的统计分析结果可以看出，量表KMO值均大于0.8，且Bartlett卡方值显著性概率均为0.000，说明适合做因子分析。且各变量因子载荷值均大于0.5，累计方差解释率均大于50%，说明量表对于所测量的概念具有较强的解释力。本部分数据的效度检测满足统计要求，即变量之间具有明显的结构性和相关关系，具有较好的结构效度。

四、模型验证

根据前文提出的研究假设及模型，运用Amos 21.0，绘制初始结构方程模型，进行两次模型修正后，得到最终模型，如图3所示。其中el-e38代表了结构方程中的残差。

图3 最终SEM模型图

由表4可以看出，模型整体拟合度较好，其中χ2/df为2.480，已经达标；CFI和NFI值分别为0.909和0.891，其中CFI值已经达标，NFI值略低于参考值，但可以接受，因此这两个指数基本满足拟合标准；RMSEA小于0.05，满足拟合标准。因此，该模型拟合结果比较理想。

表4 最终模型运行结果

***表示显著性水平P<0.001。

五、结果与讨论

研究通过发放的调查量表，可以对学习系统分析框架提供的网络背景下小学校长网络学习情况的影响进行验证。在数据统计基础上进行分析，可以得出以下四个主要结论：(1)政府机关提供的相关政策支持能够促进学习者之间、学习者与学习共同体、学习者与学习共同体之外的帮助者指导者之间开展有效的网络学习；(2)学习共同体的构建有利于学习者在开展学习的过程中寻找帮助者和指导者；(3)学习内容资源、交往范围、交往方式等内容都对学习者开展学习活动有显著影响，这三个维度之间具有显著的相关性；(4)帮助者指导者在学习过程中有利于学习内容资源、交往范围、交往方式三个维度向学习者的转化。

一般来讲，作为微观因素的学习者可以直接影响基于学习系统分析框架学习方式的小学校长专业化发展。中观因素通过学习者间接影响小学校长的专业化发展。具体来说，学习内容资源、交往范围、交往方式、帮助者指导者、学习共同体对学习者的影响存在显著的正相关。也就是说，如果有充足的学习内容资源、宽泛的交往范围、适应于学习者学习的交往方式、同行的帮助者和指导者、能够提供良好学习氛围的学习共同体，将会使学习者自身专业化发展大大增强。

此外，政策制度因素有可能对中观因素中的学习内容资源、交往范围、交往方式、帮助者指导者和学习共同体产生直接影响。例如，如果制定相关的鼓励小学校长开展远程学习或培训的政策制度，会有学校领导重视该层面学习的开展，帮助者指导者的人数会不断增加，相关职能部门会在学习内容资源上倾斜，交往方式和交往范围会不断更新和扩大。

学习系统分析框架是一种涉及多个条件、多种因素，同时彼此交互的“结构不良”理论，小学校长对于学习系统分析框架的非正式学习受到诸多外围因素的影响，根据前面理论建构的内容及数据分析显示，小学校长开展学习系统分析框架学习有可能产生影响的因素包括学习内容资源影响因素、交往范围影响因素、交往方式影响因素、帮助者指导者影响因素、政策制度影响因素、学习者影响因素和学习共同体影响因素等七个因素。它们彼此交互，共同构成学习系统分析框架影响因素模型。通过理论建构和数据分析最终得出的学习系统分析框架影响因素模型所包含的七个影响因子，根据性质可以将其划分为宏观影响因素、中观影响因素和微观影响因素，其中宏观影响因素包括政策制度，中观影响因素包括学习内容资源、交往范围、交往方式、帮助者指导者、学习共同体，微观影响因素包括学习者。