大学生外语在线学习投入水平及影响因素实证研究

王宗英，黄志芳

(东华理工大学 外国语学院, 江西 南昌 330013)

一、引言

随着互联网和教育信息技术的发展，在线学习已经成为当前大学生重要的学习方式，无论是作为信息时代混合式学习环境下满足个性化学习需求的方式，还是作为特殊时期无法正常开展线下学习的替代方式，在线学习已显现出越来越大的影响力。受新冠肺炎疫情的影响，国内外许多高校开展大规模长期的在线学习，学生通过电脑、IPAD或手机参与在线课堂，在线观看视频、进行小组讨论和互评、在线完成各项学习任务。然而如何保证在线学习质量是教师和学生面临的新课题。

学习投入是影响学习者在线学习质量的关键变量应引起足够重视[1]，能反映学生真实学习状态，衡量学生学习过程质量，预测学业成就[2]。信息化时代在线学习已成为大学生外语学习的重要方式，学习投入关注学习者的学习过程，学习者只有全身心地投入到外语学习过程中，才能收获好的成效[3]。学习投入的研究近年来引起了国内学者的广泛关注，也取得一批研究成果，但涉及细分领域，如外语教育领域的研究比较匮乏。

二、外语学习投入及其相关研究

语言学习投入是影响外语学习过程和学习效果的关键因素，高水平学习投入有利于促进学生外语学习，激发学生内在动机，提升学生学业成绩[3]。近几年，语言学习投入受到国内外外语教学研究者的关注，研究者们认为学习者习得一门语言需要真正的投入，即在语言学习过程中有较强的内部动机，并能获得满足感。

国外语言研究者们从理论和实证两方面对外语学习投入进行了相关研究。理论方面探讨了语言学习投入的定义、内涵、维度。语言学习投入是指学习者在语言学习活动中积极参与程度[4]，语言学习投入包含学习者各种具体学习行为，是动态的，其维度包含行为投入、情感投入、认知投入和社会投入；实证研究主要包括语言学习投入水平的测量、学习投入与交际模式的关系研究、各个投入维度对语言学习成效的影响研究。

国内语言学习投入研究起步较晚，且研究主要集中在学习投入的结构方程模型构建[5]、外语学习投入的构成要素[3]及影响因素的理论讨论，相关实证研究较少，鲜有研究关注大学生外语在线学习投入水平及其影响因素。

三、研究设计

(一) 研究问题

在线学习已成为当前大学生外语学习一种重要的方式，对在线学习投入进行深入研究，促使学习者高水平地投入外语学习，提升学习效果，有较大现实意义。基于国内外语言学习投入相关理论及研究基础，本研究试图探讨以下问题：大学生外语在线学习投入水平如何？影响大学生外语在线学习投入水平的影响因素有哪些？

(二)被试

研究对象选取某高校参与大学英语在线课程学习的大一、大二学生，采用整群抽样和随机抽样相结合的方法，共选取1178名被试参与在线调查。被试均完成一学期的大学英语在线课程的学习，年龄在18～20岁，期中男生1142人，女生646人，调查覆盖的专业面较广泛，具有一定的代表性。

(三)研究工具

大学生在线外语学习投入量表：研究依据有代表性的迪克森在线学习投入量表(OSES)编制《大学生在线外语学习投入量表》(CLSE)，该量表由在线外语学习行为投入(5个题项)、在线外语学习认知投入(5个题项)和在线外语学习情感投入(5个题项)、在线外语学习社会性投入(4个题项)四个维度组成。量表采用李克特5点计分法，“1”表示完全不符合，“5”表示完全符合，得分越高，表示在线学习者外语学习投入度越高。在线外语学习行为投入、认知投入、情感投入、社会性投入四个维度以及量表整体的内部一致性信度(Cronbach’s系数)分别为0.828、0.840、0.834、0.800、0.880，问卷信度较好。

大学生在线外语学习投入影响因素调查问卷：在线外语学习投入影响因素主要包含学习者个体因素、社会支持、环境因素三个方面。其中个人因素包括自我效能感、学习动机、自主学习能力、感知有用性，社会支持包括教师教学技能、教师参与、学习活动设计、同伴互动、同伴协作，环境因素包括资源呈现形式、平台设计与功能，共30个项目。问卷采用李克特5点计分法，“1”表示完全不同意，“5”表示完全同意。对问卷进行结构效度检验，问卷整体的内部一致性信度(Cronbachh’s系数)KMO值为0.815，Bartlett球形检验值为0.000，小于0.05，问卷信度较好。

四、研究结果与分析

(一)大学生外语在线学习投入水平分析

对大学生在线外语学习投入的描述性统计显示(如表1)，大学生外语在线学习行为投入、情感投入、认知投入、社会性投入的平均值分别为3.5481、3.9103、3.7291、3.8461。总体而言，大学生在线外语学习投入(M=3.7584)处于中等偏上水平，其中情感投入水平最高(M=3.9103)，表明大学生能以积极的状态投入在线英语学习活动中；而行为投入水平最低，说明大学生在线外语学习知行不一，虽然他们认可在线外语学习能满足他们积极的情感体验，但受网络或娱乐干扰的控制能力还有待提高。

表1 大学生在线外语学习投入项目均值统计

(二)大学生外语在线学习投入影响因素分析

1.大学生外语在线学习投入影响因素描述性分析

由表2可知，学习者个体因素均值为3.94062，达到中等偏上水平，可见学习者自我效能感、学习动机、自主学习能力、感知有用性对学习者在线学习投入有重要的影响作用；教师和同伴因素均值为4.05569，在三类影响因素中呈最高水平，这表明教师教学技能、教师参与、教学活动设计及同伴支持互动是影响大学生在线外语学习最重要的因素；资源环境因素均值达4.02749，可见平台功能设计、资源呈现形式等学习者在线学习投入也有较为重要的影响。

表2 大学生在线外语学习投入影响因素描述性统计

2.在线学习投入影响因素与在线学习投入水平相关分析

对大学生外语在线学习者个体因素、教师及同伴因素、资源与环境因素和在线学习行为投入、情感投入、认知投入、及社会性投入水平进行双变量相关分析，结果如表3所示。

表3 大学生在线外语学习投入影响因素与学习投入相关分析

由表3可知，相关分析显示大学生外语在线学习投入影响因素各个维度与学习投入各个维度呈高度正相关(p=0.000<0.001)，即大学生外语在线学习者个体因素、教师及同伴因素、资源与环境因素和在线学习行为投入、情感投入、认知投入及社会性投入水平呈显著正相关，这表明大学生英语在线学习者个体、教师与同伴、资源与环境水平越高，大学外语学习者在线学习投入各个维度水平将越高，根据这一结论，将以回归分析进行进一步论证。

3.在线学习投入影响因素与学习投入水平回归分析

(1)在线学习行为投入层面多元回归分析

将大学生在线外语学习行为投入作为因变量，个人因素、教师与同伴因素及资源环境因素作为自变量，采用强迫进入变量法，进行多元回归分析，统计结果如表4所示。

表4 影响因素对在线学习行为投入回归分析摘要表

由表4所示，三个预测变量与大学生外语在线学习行为投入R系数为0.157，R2为0.025，调整后的R2为0.023，三个预测变量可解释大学生外语在线学习行为投入25%的变异量，变异量显著性F值为14.958，显著性P值为0.000，表明三个预测变量中至少有一个与在线学习行为投入达到显著性水平。

三个预测变量中，学习者个体因素自变量的回归系数最大，显著性P值为0.02(p<0.05)，表明学习者个体因素对学习者在线学习投入水平有显著性影响。大学生外语在线资源学习、参与测试、完成作业、参与讨论等学习行为的主动性、持续性和专注性受到学习者个体因素的影响，英语学习者学习动机水平高、自主学习能力强、自我效能感高、感知有用性好，在线学习行为投入水平则高，反之则低。而教师与同伴因素及资源环境因素未对大学生外语在线学习行为投入水平产生显著影响，这可能由于数据收集是在疫情期间，教师及同伴支持、在线学习资源优化达到最大化有关。

(2)在线学习情感投入层面多元回归分析

将大学生在线外语学习情感投入作为因变量，个人因素、教师及同伴因素及资源环境因素作为自变量，采用强迫进入变量法，进行多元回归分析，统计结果如表5所示。

表5 影响因素对在线学习情感投入回归分析摘要表

由表5所示，三个预测变量与大学生外语在线学习情感投入R系数为0.842，R2为0.709，调整后的R2为0.709，三个预测变量可解释大学生外语在线学习情感投入70.9%的变异量。变异量显著性F值为1450.298，显著性P值为0.000，表明三个预测变量中至少有一个与在线学习情感投入会达到显著性水平。三个预测变量中，学习者个体因素自变量的回归系数最大，教师及同伴因素次之，表明学习者个体因素、教师及同伴因素对学习者在线学习情感投入水平均有显著性影响。学习者兴趣高、内在动机强、较好的自主学习能力都能激发大学生外语在线学习的热情。教师对学习者在线学习情感投入的影响主要体现在教学设计与参与度方面，有效的学习活动设计、有效反馈策略及教师的指导和互动都能让学习者获得积极的情感体验。资源环境因素回归系数未达到显著性水平，对大学生外语在线学习情感投入无显著性影响，可能与当前在线平台功能比较完备、学习资源较为丰富有关。

(3)在线学习认知投入层面多元回归分析

将大学生在线外语学习认知投入作为因变量，个人因素、教师与同伴因素及资源环境因素作为自变量，采用强迫进入变量法，进行多元回归分析，统计结果如表6所示。

表6 影响因素对在线学习认知投入回归分析摘要表

由表6所示，三个预测变量与大学生外语在线学习认知投入R系数为0.803，R2为0.644，调整后的R2为0.644，三个预测变量可解释大学生外语在线学习情感投入64.4%的变异量，变异量显著性F值为1076.598，显著性P值为0.000，表明三个预测变量中至少有一个与认知投入会达到显著性水平。三个预测变量中，学习者个体因素回归系数达到显著性水平，在线外语学习认知活动包括对在线学习内容的理解、联想、概括、反思等与个体学习态度、学习动机、自主学习及自我效能感有密切关系，而教师与同伴因素、资源环境因素回归系数未达到显著性的水平。

(4)在线学习社会性投入层面多元回归分析

将大学生在线外语学习社会性投入作为因变量，个人因素、教师与同伴因素及资源环境因素作为自变量，采用强迫进入变量法，进行多元回归分析，统计结果如表7所示。

表7 影响因素对在线学习社会性投入回归分析摘要表

由表7所示，三个预测变量与大学生外语在线学习认知投入R系数为0.875，R2为0.765，调整后的R2为0.765，三个预测变量可解释大学生外语在线社会性感投入76.5%的变异量，变异量显著性F值为1936.401，显著性P值为0.000，表明三个预测变量中至少有一个与社会性投入会达到显著性水平。三个预测变量中，学习者个体因素、而教师及同伴因素回归系数达到显著性水平。学习者在线外语学习与同伴及教师的互动构成了社会性投入，较强的学习动机能促进学习者参与在线讨论并与同伴互动，教师及同伴的帮助、反馈及鼓励会促使学习者积极参与在线学习活动，而资源环境因素对社会性投入无显著性影响。

五、讨论及建议

(一)研究结果讨论

第一，研究表明，大学生在线外语学习投入水平平均值高于理论均值，总体处于中等偏上水平，同时学习者在线外语学习的情感投入水平高于行为投入和认识投入水平，这一研究结果与高洁关于大学生在线学习的认知投入水平高于情感投入及行为投入的结论不一致[6]，反映疫情期间教师全程在线指导，在线学习活动性较强、互动性较好、反馈及时等特征。有效激发在线学习者的情感和社会性投入，而学习行为投入水平最低也表明大学生外语在线学习的自我调控能力不高，还需教师及时的指导和监督。

第二，研究发现，大学生在线外语学习投入的个人因素、教师及同伴因素与学习者在线学习投入呈显著的正相关。首先，学习者的自我效能感高、学习动机强、自主学习能力高、感知有用性强，他们的在线学习投入就更高，这与高洁研究的自我效能感并不能很好地预测学习者的学习投入不一致[6]，可能因为学科不同的原因，自我效能感影响外语学习策略的选择和学习的自主性。其次，教师对大学生在线外语学习投入的影响主要体现教学活动设计、教学方法的选用、教师参与及反馈等方面，教师参与学生的学习活动并指导帮助学生，同时适时进行反馈可提升大学生在线学习投入。最后，同伴因素对大学生在线外语学习的影响主要体现同伴支持、同伴评价、同伴关系方面。同伴的鼓励、支持及积极的评价能促进大学生在线外语学习的投入，这与Fredricks的研究结论一致，即同伴支持与学生的学习投入具有较高的相关性[7]，同伴关系对大学生在线外语学习投入可能起到促进作用或阻碍作用，当同伴的学习投入水平较高时会促进学习者的学习投入，反之会起到阻碍作用。然而，资源环境因素与大学生在线外语学习投入未呈现显著的关系，这可能与当前丰富的慕课资源、功能齐全的在线教学平台有关。

(二)建议

大学生外语在线学习投入水平主要受到学习者个体因素、教师及同伴因素的影响，针对大学生外语在线学习投入中存在的问题与不足，从学习者和教师两个维度提出建议。

第一，学习者维度。首先，培养外语学习者自主学习能力，为在线学习投入提供支持。外语教师应协助学习者制定在线学习计划，引导学生科学地管理时间，同时引导学习者记录和总结自己的学习轨迹，修订科学合理的学习时间管理模式，以免受网络及娱乐的诱惑。其次，培养个性化的学习策略，创建在线学习激励机制，提升学习者自我效能，为外语学习者在线学习投入提供认知和情感支持。教师在培训学生外语每一模块学习策略的同时，引导学生全面了解和测量自身的学习策略，并形成个性化的学习策略，提高在线学习认知投入，同时创建在线学习激励机制，激励学习者积极参与在线外语学习，激发学习者学习动机。

第二，教师维度。首先，提高在线课程及学习活动设计的灵活性和适切性。外语教师应根据学习者英语听、说、读、写、译，每个模块的学习水平、学习风格、专业及性别特点等具体情况，设计不同挑战水平、多元化、趣味性、互动性强的学习任务，激发英语学习者学习兴趣，增强同伴之间的互动，提升英语学习者在线学习情感投入和社会性投入。其次，提供及时的在线学习指导和个性化学习支持。外语教师提供及时的指导和支持，甚至将自己视为学习社区的一部分，积极参与到在线学习活动中，可以促进在线外语学习过程中学习者之间的深层次意义建构[8]。教师可以充分收集利用在线平台教育大数据分析学习者适时学习情况，给学习者在线学习提供专业的个性化的指导，对学习者的观点意见进行点评、分析纠错，引导学生进行知识迁移，积极投入在线外语学习活动中。