摘 要：网络课程可以通过互联网打破各种壁垒，促进教育公平化。研究网络课程教学质量的影响因素对于提升网络课程的建设质量具有一定的现实指导意义。本文从学习动机、学习感知、学习行为等3个方面10个变量入手，对笔者所开设的网络课程的选课学生开展问卷调查，并运用描述性分析阐述样本特征，采用因子分析探求影响网络课程学习效果的综合因子，采用相关分析得到综合因子与学习效果之间的相关关系，采用Logistic 回归分析构建网络课程学习效果影响因素模型。模型结果显示：影响网络课程教学质量的内部因素为网络学习者的学习效果，包括学习行为、学习感知和学习动机。学习动机的影响最大，其次是学习行为，再次是学习感知。影响网络课程教学质量的外部因素是网络课程建设质量，包括课程所在平台、课程名称设计、课程内容设计、教学过程设计等4个指标。并从授课教师、平台企业、教育主管部门3个维度提出了网络课程价值深度开发路径。
关键词：网络课程 教学质量 学习效果 课程价值
一、引 言
随着我国教育信息化和“互联网+教育”的不断发展，网络教育模式历经AOC、“三分屏”和网络课程的发展演变，呈现出网络教育的多样性和个性化、网络学习环境的不断优化、网络教育质量的持续提升等发展态势。但是，目前网络课程的发展也存在课程重复建设、课程建设质量不高、选课人数甚少、学习效果不佳、评价机制不完善、课程价值尚未得到有效提升等诸多问题。由于国外网络教育开展得比较早，有关网络课程应用研究也比较丰富，主要涉及以下远程教育、高等教育、教育技 术 、教 学 设 计 、在 线 学 习 、学 生 态 度 等 方 面 。 A Anderson， D Huttenlocher，J Kleinberg，J Leskovec (2014)[1] 开发了个人行为的分类系统，调查得高分与得低分学生的不同行为模式，发现给予奖励将会更有效地增加学生的论坛参与度。 A Margaryan，M Bianco，A Littlejohn(2015)[2] 指出虽然大多数MOOC包装良好，但其教学设计质量较低。HB Shapiro，CH Lee，NEW Roth， K Li，M Çetinkaya-Rundel(2017)[3] 表明来自美国的学生比来自非洲和亚洲的学生更为挑剔，而且女性参与者通常比男性参与者表现更不积极。国内方面，学者对网络课程的研究大多集中于教学模式、教学改革、教学策略、教学评价等领域。李曙华，李洋，桑新民(2014)[4] 揭示了信息时代建立教学相长、能者为师之新型师生关系和跨学科师生团队的重要性。胡安珍(2015)[5] 认为MOOC教学模式的特色在于教学功能模块的高效性设计、视频资源呈现方式的个性化、学习路径的清晰设计以及基于学习过程的评价方式。李媛(2015)[6] 提出优化大学课堂教学生态、提高大学课堂教学有效性的四点建议：建构四位一体的教学理念;设计以生为本的教学目标;构建翻转课堂教学模式;营造互动交往的课堂教学环境。李鑫(2016)[7] 从网络课程建设的方法、策略以及设计原则等方面提出了促进教育教学改革的相关建议。陈丽，冯晓英(2015)[8] 分析了学习理论、教学策略与学习目标的对应关系，并指出网络课程创新的方向。赵利梅(2017)[9] 提出利用环境创生策略、交互作用策略、绩效支持策略及知识管理策略进行教学准备、教学开展、学习评价、教学组织管理等教学策略。柴璐璐，张俊威(2015)[10] 对教育服务观视阈下的网络课程评价各要素——评价主体、评价客体、评价内容及评价策略进行阐释和分析。梁文丽(2015)[11] 利用SPSS和AMOS对调研数据进行探索性因素分析和验证性因素分析，构建网络远程学习绩效评价指标体系的框架。
综上，现有的研究多以某门或某类课程为研究对象，或对教学设计、教学模式和教学评价的进行研究，或探讨网络课程建设对教学改革的促进作用，但对网络课程教学质量提升的研究甚少，同时缺乏对于改进网络课程价值深度开发所作的深入研究。本文拟通过实证分析研究影响网络课程教学质量的因素，有助于提升网络课程的建设质量，并从授课教师、平台企业、教育主管部门3个维度探求网络课程价值深度开发路径。
二、研究理论基础与模型构建
1. 理论基础
(1)认知理论。动机是激发和维持有机体的行动，并将使行动导向某一目标的心理倾向或内部驱力。动机在心理现象中属于心理状态。美国心理学家武德沃斯1918年最早应用于心理学，被认为是决定行为的内在动力。动机具有三方面功能：激发功能，激发个体产生某种行为;指向功能，使个体的行为指向一定目标;维持和调节功能，使个体的行为维持一定的时间，并调行为的强度和方向[12] 。由认知理论，抽取学习动机指标。同时，国外学者 A Anderson，D Huttenlocher，J Kleinberg，J Leskovec 的调查结果也同样显示给予奖励将会更有效地增加学生的论坛参与度。这也说明了学习动机是影响学习效果的重要因素。
(2)技术接受模型。TAM(技术接受模型)认为，感知有用性和感知易用性是信息技术接受行为的两个主要衡量指标。感知有用性是用户主观认为某一特定系统所提升的工作绩效程度。感知易用性是用户主观上认为使用某一特定系统所付出努力的程度。[13] 由TAM (技术接受模型)，抽取学习感知指标。
2. 模型构建
以认知理论和技术接受模型为理论依据，结合网络学习的特点与网络课程的特性，从内部(学习者的学习动机、学习感知和学习行为)和外部(网络课程建设质量)2个方面构建网络课程教学质量内外部影响因素模型(如图1所示)，对外部影响因素进行定性分析，对内部影响因素进行定量分析，并提出以下研究假设。
3. 研究假设
原假设H1：网络课程学习者的学习动机对教学质量没有显著性影响。
原假设H2：网络课程学习者的学习感知对教学质量没有显著性影响。
原假设H3：网络课程学习者的学习行为对教学质量没有显著性影响。
下文通过调查数据，运用SPSS 22.0，分析内部因素即学习者的学习效果(包括学习动机、学习感知和学习行为)对网络课程教学质量的影响，并验证假设的真实性。
4. 数据来源
实证数据来源于在问卷星上发布的《网络课程学习意愿与学习效果调查》问卷，问卷设计了10道李克特五级量表题(如表1所示)，面向网络课程学习者收集信息。
面向笔者在超星尔雅上开设的2017年省级精品在线开放课程《网络营销理论与创新实践》的来自福建江夏学院、福州理工学院、福建工程学院软件学院、厦门工学院、泉州信息工程学院等省内5所高校学生及社会学习者共 518 名网络选课学生发放。共回收 327 份问卷，剔除无效问卷21份，共回收有效问卷306份。
三、结果及分析
1. 描述性统计分析
在 306 名学生中，男生占比为 30.1%，女生占比为 69.9%;福建江夏学院的选课学生最多，占比达74.8%;文科生最多，占比达50.3%，大学二年级学生最多，占比达 36.6%;学过 2 门网络课程的学生最多，占比达 35.6%; 53.9%的学生最常通过 PC 端学习网络课程。基于调研问卷涉及10个李克特五级量表题，检验分析量表的设计是否合理，故进行信度分析和效度分析。现采用 SPSS 22.0软件对问卷调查所获得的数据进行处理，剔除无效问卷，进而采用Cronbach α系数对调查结果进行信度检验。检验结果显示，克隆巴赫系数为0.920，大于0.7，说明量表的总体信度很高，调查结果真实可信。
为了考察原有变量是否适合进行因子分析，现采用探索性因子分析进行效度验证。首先考察希望获得知识、希望取得高分、感觉网络课程更轻松、感觉网络课程更有趣、会有学习计划、会认真学视频、会认真学习PPT、会认真完成作业和考试、会极参与讨论、会学习课程资源等10个变量之间是否存在一定的线性关系，是否适合采用因子分析方法提取因子。由表2可知，巴特利特球度检验统计量的观测值为2068.837，相应的概率ρ值接近 0。由于概率ρ值小于显著性水平α，故应拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时，KMO 值为0.902，表明非常适合作因子分析。
2. 主成分因子分析
(1)因子提取
采用主成分分析法对各题项进行公因子方差分析。分析结果显示，所有题项的共同度值均高于0.6，最小值为0.607，说明因子可以良好地提取各题项信息。由表3可知，3个因子共解释了原有变量总方差的78.477%，总体上，原有变量的信息丢失较少，因子分析效果较为理想。
图2横坐标为因子数目，纵坐标为特征值。可以看到，第1个因子的特征值很高，对解释原有变量的贡献最大;第4个以后的因子特征值都较小，对解释原有变量的贡献很小，因此提取3个因子是合适的。
(2)因子命名
表4为指定按第1个因子载荷降序的顺序输出旋转后的因子载荷。可见，会积极参加讨论、会学习课程资源、会认真学习视频、会认真学习PPT、会认真完成作业和考试、会有学习计划这6个变量在第1个因子上具有较高的载荷，第1个因子主要解释了这几个变量，可命名为“学习行为”。感觉网络课程更轻松、感觉网络课程更有趣这两个变量在第 2 个因子上具有较高的载荷，第 2 个因子主要解释了这几个变量，可命名为“学习感知”。希望获得高分、希望获得知识这两个变量在第3个因子上具有较高的载荷，第3个因子主要解释了这几个变量，可命名为“学习动机”。
(3)因子得分
采用回归法输出因子得分系数。根据表5，可写出以下因子得分函数：
F1(学习行为)=-0.149×希望获得知识-0.197×希望取得高分-0.154×感觉网络课程更轻松-0.083×感觉网络课程更有趣+0.210×会有学习计划+0.235×会认真学习视频+0.238×会认真学习PPT+0.175×会认真完成作业和考试+0.293×会积极参与讨论+0.250×会学习课程资源
F(2 学习感知)=-0.036×希望获得知识-0.081×希望取得高分+0.614×感觉网络课程更轻松+0.557×感觉网络课程更有趣+0.025×会有学习计划-0.020×会认真学习视频-0.048×会认真学习PPT-0.003×会认真完成作业和考试-0.146×会积极参与讨论-0.079×会学习课程资源
F3(学习动机)=0.612×希望获得知识+0.725×希望取得高分-0.034×感觉网络课程更轻松-0.086×感觉网络课程更有趣-0.125×会有学习计划-0.076×会认真学习视频-0.068×会认真学习PPT+0.004×会认真完成作业和考试-0.097×会积极参与讨论-0.061×会学习课程资源
3. 相关性分析
将生成的学习行为、学习感知、学习动机3个公因子与学习效果进行相关性分析，分析结果如表6所示。可知，学习效果和学习行为、学习感知、学习动机在0.01水平(双侧)上显著相关，相关系数分别为 0.360、0.211 和 0.555，它们的相关系数检验的概率p值都近似于0。因此，当显著性水平α为0.01时，可拒绝原假设，即网络课程学习者的学习动机、学习感知和学习行为均对学习效果有显著性影响。同时，可以看出学习动机对学习效果的影响最大，学习行为次之，学习感知最小。
4. 回归分析
由于本文的被解释变量是网络课程学习者的学习效果，根据网络课程的特点，按其网络课程的综合学习成绩衡量其学习效果，如综合学习成绩为70分及以上则认为其学习效果较好。70分以下则认为其学习效果不好。因此，将学习效果划分为“好”和“不好”两种情况，是一个典型的二分类变量，因此适合采用二元 Logistic 回归模型进行研究分析。如表7所示，Logistic回归分析预测的正确百分比达 79.4%，说明通过 Logistic 回归分析，能够有79.4%的准确性来判断学习效果的优劣，同时对“学习效果好”的预测准确性更高，达到了“89.2%”。
表8为Logistic回归系数表，第二列为对数变换之后的回归系数，表示在保持其他自变量不变的情况下，某一自变量变动一个单位对 logit(P)相应产生的改变量。常量与学习行为、学习感知和学习动机3个自变量的回归系数显著性(P 值)均为 0，小于 0.01，说明常量与 3 个回归系数具有极其显著的统计学意义。回归分析的结果再次验证了影响学习效果的主要因素有学习行为、学习感知和学习动机。其中，学习动机的影响最大，其次是学习行为，再次是学习感知。因此，根据表 8，可得 Logistic回归方程式：
logit(P)=1.115+1.467×学习动机+1.148×学习行为+ 0.743×学习感知
四、结论与建议
影响网络课程教学质量的主要因素分为外部因素和内部因素。学习者的学习效果为内部影响因素，包括学习者自身的学习动机、学习感知和学习行为;课程所在平台、课程名称设计、课程内容设计、教学过程设计决定网络课程的建设质量，为网络课程教学质量的外部影响因素。相关分析和回归分析结果显示，学习动机的影响最大，其次是学习行为，再次是学习感知的结论。为提升网络课程的教学质量，深度开发网络课程价值，从教师、平台企业和教育主管部门等方面提出如下建议。
1. 教师应注重提升网络课程的建设质量，优化网络课程的教学设计
第一，提升网络课程的建设质量。首先，应进行授课对象分析，因材施教。网络课程学习者专业背景的差异意味着授课深度必须适度。因此，在授课视频业已拍摄、制作完毕的前提下，可补充丰富的课程资源，做到因材施教，为课程学习打下基础。其次，在教学过程中，还应注意了解学习者的学习情况，收集反馈意见，适时调整教学设计。再次，秉承素质教育的教学理念，注重培养学习者的实践能力，提升其就业能力和创业素养。最后，遵循教学内容“重要、轻松、有趣”的选取原则和学习资源“丰富、相关”的建设原则。结合学科领域前沿发展动态，提取重要知识点，设计教学内容，通过精心制作轻松、有趣的授课视频，以说故事的方式讲述知识点，同时可在授课视频中合适的位置出现简单的小测验题，有利于吸引学习者的注意力，同时让其自行检测学习效果。应紧密围绕核心知识点，构建包括研究报告、新闻报道、人物访谈、案例库、习题库等在内的多种形式的课程资源，以帮助学习者全面把握课程内容，建设生动、立体的课程认知。
第二，优化网络课程的教学设计。首先，教师应设置合理的导学、督学、促学方式，充分开展教学互动。设计课前预习、课中学习授课视频、积极参与讨论、随堂测试、课后作业强化为一体的导学模式，结合课程内容进行引导。采用随机测试、线上抽查、课后作业、周测试等督学和促学方式，保证教学过程的顺利进行。提供教学资料、知识点PPT、重要知识点专题讲座、知识点视频讲解、师生讨论等方式，促进学习的正常开展和良好的运作。在教学过程中，可运用平台开发的互动功能，在课堂面授时段和每日固定时段发布签到、投票/问卷、抢答、选人、评分等多种形式的教学课堂活动，与学生进行充分的教学互动，可提升学生的课堂参与热情和学习效果。其次，构建分工合理的课程教学团队。教学团队构成为主讲教师、辅导教师、助教和技术支持构成。主讲教师承担课程录制、课程制作、发布讨论题与学生在线交流、发布作业和试卷等课程管理职责，帮助学生答疑解惑;辅导教师辅助主讲教师进行课程的日常管理，主要负责解答学生提出的问题，并参与课程的在线讨论;助教负责批改学生提交的作业及试卷，并对作业及答卷情况进行分析汇总，并将作业及试卷批改情况告知主讲教师，以及时调整后续课程设置。技术支持为课程运行提供技术保障，解决教师端及学生端在设置及使用课程中存在的问题。再次，注重助学活动的组织和实施。教学团队采用手机、线上留言、QQ群、微信群、微博、线下等多种方式为学生答疑解惑，确保学生能及时解决问题，紧跟学习进度，可提升学生学习的主动性和积极性。最后，设置合理的教学考核与评价体系。为充分激发学生参与教学活动的积极性，可设置由“作业、考试、章节测验、课堂互动、签到、访问及讨论”构成的多维综合评价体系。由作业、考试及章节测验3种形式组成的评价体系，可以有效评估学生的学习效果，有利于授课教师调整教学进度，发现教学中存在的问题，作出及时调整。由课堂互动、签到、访问及讨论4种形式组成的评价体系，相当于平时成绩，可以较为全面地衡量学生的日常学习情况、课堂参与程度。
2. 平台企业应加大宣传推广力度，开发易用的移动端产品
第一，平台企业应加大宣传推广力度，帮助网络学习者建立正确的选课动机和学习动机。目前，超星集团的“学银在线”在宣传推广中就彰显了较为鲜明的特点。“学银在线”是由国家开放大学、新教育研究院与超星集团联合打造的基于学分银行理念开发的新一代开放学习平台。学分银行模拟和借鉴银行的机理、功能和特点，以学分为计量单位，实现各级各类学习成果的存储、认证、积累、转换的学习制度和教育管理制度。[15]
第二，平台企业应开发易用的移动端产品，提升网络学习者的学习体验。根据《网络课程学习意愿与学习效果调查》结果显示，53.9%的网络课程学习者仍然最常通过 PC 端学习网络课程，PC 端的使用频率高于移动端。CNNIC 发布的第 41 次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2017年12月，我国手机网民规模达 7.53 亿，网民中使用手机上网人群的占比达 97.5%。[16] 两者形成鲜明对比，说明在目前阶段，网络课程学习者对于PC端的偏好更强。然而如果依赖于PC端，则难以发挥网络课程无时空限制，随时随地可进行学习的优点。因此，平台应开发移动端学习产品，并提升其易用性，以符合网络学习者利用碎片化的零散时间进行学习的特点，提升学习体验，增强学习效果。
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