基本信息
- 项目名称：
- 大学生网络学习行为的模型构建与调查研究
- 来源：
- 第十一届“挑战杯”国赛作品
- 小类：
- 教育
- 简介：
- 网络学习行为分析是开展网络教学系统设计和网络教育资源开发的重要基础。为了改变目前教育部门高度重视、大学生高上网率与低网络学习普及率三者之间“两高一低”的尴尬现状，本项研究针对大学生网络学习行为的影响因素及机理结构，借鉴理性行为理论（TRA）与技术接纳模型（TAM），构建起具有因果关系的结构方程模型—“大学生网络学习行为模型（MABNLB）”。经过国内百余所所高校调查获得5243项有效样本数据的校验处理，证明该模型各项指标均符合要求，整体拟合度较好。据此提出改善大学生网络学习行为的四项建议：⑴ 加强校园网络设施建设，改善网络学习环境；⑵ 优化网络学习资源内容，激发学生使用兴趣；⑶增加网络学习技能讲授，提高学生使用水平；⑷鼓励教师引导网络学习，促成学生群体文化。
- 详细介绍：
- 网络学习行为分析是开展网络教学系统设计和网络教育资源开发的重要基础。针对目前教育部门高度重视、大学生高上网率与低网络学习普及率三者之间“两高一低”的尴尬现状，本项研究希望对大学生网络学习行为的影响因素及机理结构展开理论研究与实地调查，借此寻找阻碍大学生从事网络学习的症结所在，为我国网络教育的推广发展提出具有针对性的合理化建议。 本项研究首先回顾网络学习与技术接受领域研究成果，分析其中特点与不足。接着尝试首次将技术接受领域研究成果引入网络学习行为研究，借鉴理性行为理论与技术接纳模型，并根据我国大学生网络学习行为特征，新建依从动机、规范信念与使用情境三个全新潜在变量，构建起“大学生网络学习行为模型”。该模型是具有因果关系的结构方程模型，具有9个潜在变量与22个标识变量。 为了验证模型拟合度，本项研究采取实地调查与网络调查两种方式，历时半年共获得来自各省大学生的有效样本数据5243项。经过结构方程模型软件AMOS的校验处理，证明该模型各项指标均符合要求，整体拟合度较好。 最后，根据模型结构系数与实地调查结果，提出改善大学生网络学习的四项建议：⑴ 加强校园网络设施建设，改善网络学习环境；⑵ 优化网络学习资源内容，激发学生使用兴趣；⑶增加网络学习技能讲授，提高学生使用水平；⑷鼓励教师引导网络学习，促成学生群体文化。
作品图片
作品专业信息
撰写目的和基本思路
- 本项目希望对大学生网络学习行为展开研究，为我国网络教育发展提出合理化建议。基本思路分为三步：⑴ 模型构建。借鉴国内外相关研究成果，根据我国大学生网络学习行为特征，构建 “大学生网络学习行为模型”。⑵ 实证研究。对大学生进行问卷调查，将实证数据导入结构方程模型软件AMOS，进行模型拟合度校验。⑶ 对策研究。根据模型结构系数与问卷调查结果，总结出有助于推动大学生网络学习的建议，作为相关部门决策参考。
科学性、先进性及独特之处
- ⑴ 研究方法上，将技术接受领域研究成果引入大学生网络学习行为研究领域，这在国内尚无先例。⑵ 研究内容上，融合理性行为理论与技术接纳模型，创新引入依从动机、规范信念与使用情境三个潜在变量，构建“大学生网络学习行为模型”，具有一定理论创新价值。⑶ 研究结论上，从网络学习资源使用者的学生角度，对高校设施建设、体制创新、教学改革等多个方面提出具有针对性与操作性的改善建议，这在国内相关研究结论中尚不多见。
应用价值和现实意义
- 本项目面向提高中国高等教育质量，针对目前大学生网络学习普及率偏低、网络教育资源浪费严重的热点问题展开研究。根据大学生网络学习行为模型与国内高校调查数据，提出包括加强校园网络设施建设、优化网络学习资源内容、增加网络学习技能讲授、鼓励教师引导网络学习在内的四项针对性措施，并对部分措施进行详细阐述。相信这些来自学生、源于调查的对策建议，将会对高等院校与教育部门的相关决策具有较高参考价值。
作品摘要
- 网络学习行为分析是开展网络教学系统设计和网络教育资源开发的重要基础。本项目针对目前大学生网络学习普及率偏低、网络教育资源浪费严重的热点问题，对大学生网络学习行为展开理论研究与实证调查。 研究首先回顾网络学习与技术接受领域研究成果，分析特点与不足。接着尝试首次将技术接受领域研究成果引入网络学习行为研究，借鉴理性行为理论与技术接纳模型，并根据我国大学生网络学习行为特征，新建依从动机、规范信念与使用情境三个全新潜在变量，构建起“大学生网络学习行为模型”。该模型是具有因果关系的结构方程模型，具有9个潜在变量与22个标识变量。 为了验证模型拟合度，本项研究采取实地调查与网络调查两种方式，历时半年共获得来自各省大学生的有效样本数据5243项。经过结构方程模型软件AMOS的校验处理，证明该模型各项指标均符合要求，整体拟合度较好。 最后，根据模型结构系数与实地调查结果，提出改善大学生网络学习的四项建议：⑴ 加强校园网络设施建设，改善网络学习环境；⑵ 优化网络学习资源内容，激发学生使用兴趣；⑶增加网络学习技能讲授，提高学生使用水平；⑷鼓励教师引导网络学习，促成学生群体文化。
获奖情况及评定结果
- 本项作品于2009年6月获得第七届 “挑战杯” 河南省大学生课外学术科技作品竞赛一等奖
参考文献
- [1]中国互联网络信息中心（CNNIC）.第二十三次中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL].Http://.en/uploadfiles/doe/2009/l/17/104126.doc,2008-12-31. [2]陈松娥,吴汉荣,李丽,等. 大学生病理性互联网使用影响因素的Logistic回归分析[J]. 中国学校卫生,2007,(11):989-990. [3] 唐景莉,杨晨光,毛帽. 迈向世界前列的坚实步伐[N]. 中国教育报,2008-03-26:002. [4]庄秀丽. 网络化社会互联学习的三进阶[J]. 远程教育杂志,2005,(3):38-41. [5]彭文辉,杨宗凯,黄克斌.网络学习行为分析及其模型研究[J].中国电化教育, 2006,(10):31-35. [6]张建伟,. 网络协作探究学习的设计[J]. 中国电化教育,2003,(9): 88-92. [7] DavidH.Jonassen,Lucia Rohrer-Murphy,. Activity theory as a framework for designing constructivist learning environments[J]. Educational Technology Research and Development,.1999,(3):114-121. [8] Jeonghee Huh. Reading Assessment Strategies for On-Line Learners[J]. Association for Educational Communications and Technology, 2004(10):19-23. [9] Davis F D, Bagozzi R P, Warshaw P R. User acceptance of Computer technology; A comparison of two theoretical models[J] .Management Science, ,1989,35:982-1003. [10]刘新燕.顾客满意度指数模型研究「M」.中国财政经济出版社,2004:137-140.
调查方式
- 1、实地问卷调查 2、网络问卷调查
同类课题研究水平概述
- 1、网络学习相关研究 近年来，随着网络和多媒体技术的广泛使用，网络学习得到了快速发展以及更多的重视，网络学习行为研究成了的热点。 纵观当前的研究成果，不少研究者针对既定特殊群体的网络学习特点展开调查，探讨了网络学习行为的各类特征。相关的研究有：大学生网络教育价值的认知水平和网络学习行为的调查研究、高校学生网络自主学习行为的调查研究、理工科学生外语学习行为模式的探讨、基于网络环境下学生自主学习行为的研究等等。这些研究重点关注的是学习者开展网络学习的行为观念、学习方式、学习技能、学习频率、对网络的适应性等几方面特征。研究方法主要是通过开展调查、访谈、发放问卷等实证的研究方法，分析学习者利用网络自主学习的现状及其特征，总结影响学习效果的各类客观因素，试图为有效的推广网络学习应用，提高网络学习效果找到解决办法。 2、技术接受领域研究 研究用户对技术的接受行为被认为是当代信息系统中最成熟的研究领域之一，相关研究中已经产生了很多理论模型，其中最有代表性的是理性行为理论与技术接受模型。 理性行为理论（TRA）是一个被广泛研究的模型，它源于社会心理学，对于不同领域的人类行为，它都能做出很好的预测和解释，是研究人类行为最基础的最有影响力的理论之一。该理论认为，一个人执行某项行为是由他/她的行为意向（behavioral intention-BI）决定的，行为意向是由个人对所要执行的行为的态度（attitude-A）和主观规范（subjective norm-SN）共同决定的。 技术接受模型认为系统使用是由行为意向决定的，行为意向是由某人想用的态度和感知的有用性共同决定的，想用的态度是由感知的有用性和感知的易用性共同决定的，感知的有用性是由感知的易用性和外部变量共同决定的，感知的易用性是由外部变量决定的，同时外部变量为技术接受模型中存在的内部信念、态度、意向和不同的个人之间的差异、环境约、可控制的干扰因素之间建立起了一种联系。 3、总结 目前国内关于网络学习的研究多缺乏深入细致的系统研究，不能形成对网络学习行为的整体形象。本项目正是针对目前研究不足，认为网络学习虽然能够帮助大学生方便快捷的获取知识，但前提是大学生必须可以接受互联网作为学习工具。因此尝试引入技术接受领域的成熟研究成果，构建大学生网络学习行为模型，并通过调研数据予以校验。
