基于學習滿意度的在線學習環境設計及優化探索

馬秀麟 范晨雨 賈玉娟 聶之孽 姜雪

（北京師范大學 教育學部，北京 100875）

一、問題的提出

2020 年初，新冠肺炎疫情的蔓延導致傳統“面對面”教學已無法正常開展。2020 年2 月4日，針對防疫要求對高校正常教學秩序造成的影響，教育部印發《關于在疫情防控期間做好普通高等學校在線教學組織與管理工作的指導意見》，以保證疫情防控期間的教學進度和教學質量，實現“停課不停教、停課不停學”[1]?；谶@一要求，各級學校均組織了不同形式的在線教學活動，在線學習由傳統的學習輔助者變成了教育教學的主力軍。

（一）防疫期間在線學習成效與表面繁榮脫節

1.防疫期間在線學習的效果不夠理想、用戶體驗不佳

2020 年春季，借助釘釘直播、騰訊會議、微視頻點播等方式，筆者組織了8 個教學班的在線教學活動，其中涵蓋3 個本科生班、3 個碩士生班和2 個MBA 班。開課不久，筆者發現，在線課程的學習成效與表面繁榮嚴重不符。一方面，雖然每節課都能實現全體學生滿勤，但在線提問時卻經常得不到學生的應答；另一方面，在階段性測驗中，很多學生對直播課中多次強調的知識點含混其詞、非常陌生。另外，部分學生對全面在線學習充滿焦慮，滿意度不高。

基于文獻調查及開設在線教學的親身體驗，筆者認為，與MOOC 相比，盡管以班級為單位開展在線學習可以對學生產生一定的約束作用，能在一定程度上保障學習投入度。然而，當學生被迫從“面對面”學習過渡到全面在線學習時，因缺乏教學臨場感、同伴交流、師生交互，以及自身對教學安排的不確定感，都會導致其產生焦慮。另外，大量學生存在課內走神、脫離在線學習場景等行為。

因此，雖然高校學生具備一定的自主學習能力，但優化在線學習情境，采取有效策略提升在線學習者的臨場感，實現在線學習動機保持，對在線學習的質量保障非常關鍵[2]。

2.“在線學習真發生了嗎”一直廣受質疑

在線學習的質量，常常受到社會質疑，MOOC教育中的“高輟學率”也一直廣受關注，因此對“在線學習真發生了嗎”的質疑聲一直不斷。在開放靈活的網絡環境下，學生難以有效控制其學習注意力成為人們對在線學習的主要擔憂之一[3]；在線學習者的初期激情高昂、學習動機快速消退、學習投入逐漸減少以至于無法堅持下去，是在線學習的重要研究課題。

教育評論學者奧黛麗·沃特斯（Audrey Watters）比較了早期的遠程學習與目前的MOOC學習，認為孤獨感是在線學習中始終存在且揮之不去的[4]。因此，相比于傳統基于教室開展的面對面學習，在線學習往往更容易讓學生產生焦慮、孤寂感和倦怠感[5]。

（二）學習滿意度調查是反映在線學習實施效果的重要指標

在線學習滿意度是“以學生為中心”，表示在線課程是否成功的指標，反映了學生對在線學習經歷的看法[6]。在線學習滿意度調查是對在線學習過程中，學生的學習過程、學習結果的主觀體驗的調查，對于提升教育教學質量至關重要。

在教育信息化2.0 時代下，各類硬件與軟件設備為在線學習的開展提供了強有力保障。在疫情的沖擊下，在線學習從一種“備選項”轉正，成為主要的、正式學習的方式。作為評價教與學效果的指標，學習滿意度代表著以學生為主體，基于學習期望的學習體驗感，是對學習過程、學習結果的重要評價指標。

（三）研究內容及關鍵問題

針對當前全面鋪開的在線學習，本研究首先基于在線學習現狀及文獻調查，分析影響在線學習質量和在線學生滿意度的主要原因，針對其中存在的問題提出對策，然后基于在線教學實踐檢驗對策的有效性。研究需要解決的關鍵問題主要包含以下三點：①在全面鋪開的在線學習環境中，影響在線學生滿意度及其學習投入的主要因素是什么、不同類型學生對在線學習的滿意度是否有所不同；②針對在線學習過程中普遍存在的孤寂感、動機不易維持等問題，應該如何應對；③若把群體感知效應和游戲化學習的理念和策略引入到在線學習過程，能否顯著改善在線學生的滿意度，進而提升其在線學習投入。

二、研究設計

（一）流程設計

本研究基于疫情期間筆者教學團隊主持的真實在線教學情境開展，其設計與數據采集均基于真實的教學體驗。因此，本研究雖然借助準實驗研究的范式，基于問卷調查、學習行為數據分析、訪談等基礎數據開展，但又與嚴格的準實驗研究有所不同。

本文基于真實在線教學情境，依據“發現問題→調查并分析關鍵原因→提出解決策略→應用策略做教學實踐→檢驗策略有效性→迭代實踐”的過程開展研究。在研究過程中，為避免單一對照班引起的對照偏差，并能就研究數據展開深層次的對照分析和分類跟蹤，筆者初步選擇了4個教學班作為研究對象（含1 個實驗班、3 個對照班），基本研究流程如圖1 所示。

圖1 研究流程圖

（二）工具設計

在線學習滿意度調查問卷是本研究的基礎及核心工具。調查問卷的研發，主要參考已有的研究成果。

1.調查問卷的結構

在文獻調研的基礎上，筆者初步確立了學生動機、教師、學習者交互、課程設計、教學平臺和學習效果是可能影響在線學習滿意度的6 個維度。同時，結合課程的實際情況，經與同行專家和任課教師磋商，為每個維度設計了相應問題項，最后又加入了表示總體滿意度的6 個調查項。最終形成了包含42 個問題項的《防疫期間在線學習滿意度調查問卷》。

為保證本問卷的結構效度，本研究采用“SPSSv24.0”軟件對初步形成的問卷結構進行小規模因子分析，根據旋轉矩陣結果及題目設計對42 個問題項進行篩選，形成了代表7 個主成分的30 個問題項。

另外，調查過程由本團隊的專業學習平臺（CEN 平臺）支持，學生的性別、專業、年級等信息可由CEN 平臺直接導出，故而問卷中不再包含人口學變量。

2.調查問卷的信效度保障

為保證研究結論的可靠性和有效性，對最終問卷進行信效度檢驗。首先，在信度方面，本問卷的總體Cronbach’s α 值為0.903，表示本問卷具有良好的信度。其次，在效度方面，筆者邀請3 位行業專家對本調查問卷作結構評審。最后，基于因子分析能夠提取出7 個主成分，與預期的設計目標一致，其KMO 值為0.874，Box 球形度檢驗的P值為0.023，小于0.05，表示問卷的結構效度良好。

（三）預調查：在線學習滿意度狀況及其影響因素分析

在2020 年春季開課初期，針對北京師范大學252 名本科生和122 名碩士生，筆者采用《防疫期間在線學習滿意度調查問卷》進行調查，以了解他們對當前在線學習的滿意度水平。

1.基本狀況

在前測獲得的252 份問卷中，剔除掉22 份無效數據，共得到有效問卷230 份。針對前測數據做統計描述，其總體情況如表1 所示。

表1 學生對在線學習的滿意度狀況

從表1 可知，盡管學生對在線學習滿意度的各具體維度均持肯定態度（3 分以上），然而總體滿意度卻變成了令人詫異的2.54 分，而且其標準差為1.724。在滿分為5 分的條件下，2.54 分是尚未達到及格線的分數。因此，從總體上看，學生對在線學習模式還是不滿意的，盡管學生尚未能清晰地描述出自己在哪些方面不滿意，但總體滿意度不高是明顯的。

從分項來看，學生對教師的滿意度最高，達3.99 分，其中教師的課程設計也接近4 分。另外，得分最低的子維度是學習效果，只有3.28 分，而且其標準差為1.913，說明學生對線上學習的學習效果不滿意，而且其標準差較大——在認識上存在著較大的差異。

2.分類對比及結論

為探究不同類型課程學生的在線學習滿意度情況，本研究以選修兩門類型不同課程（《SPSS數據分析》和《多媒體技術》課程，以下簡稱“SPSS”和“多媒體”）的學生作為研究對象，進行滿意度的差異顯著性檢驗。

（1）不同類型課程的滿意度基本不存在顯著差異性

筆者以課程類型作為分組變量，對7 個因變量進行獨立樣本t檢驗。結果發現：①在不同課程內容的在線學習中，學生的總體滿意度之間不存在顯著差異，且滿意度水平均不高（僅有2.51 和2.64分）；②在6 個分項變量中，僅有“課程設計”變量的差異顯著性概率P值為0.02，小于0.05，表明對于兩個不同類型的在線課程，僅在課程設計維度存在顯著性差異，在其他維度則無明顯的差別。

（2）不同教學班滿意度的差異性檢驗

筆者以教學班作為分組變量、7 個維度的調查數據作為因變量，進行了方差分析。結果發現，所有因變量在不同分組上均不存在顯著性差異。這一結論為后續準實驗研究提供了優質的前提條件。

3.影響在線學習滿意度水平的歸因

針對學生對全面在線學習滿意度不高的現象，在問卷數據分析的基礎上，筆者有針對性地訪談了個別學生。借助于訪談信息和問卷數據，筆者發現了影響學生滿意度的三個關鍵詞依次為：①在線自主學習過程中的無歸屬感，導致學生的孤寂感和倦怠感較強；②對學習效果普遍存在較嚴重的焦慮；③缺乏“面對面”情境中的約束和相互激勵[7]。

（四）在線學習環境優化策略的設計

基于影響在線學習滿意度水平的三個關鍵詞，筆者認為：①創設具備群體狀態感知的學習環境是必要的；②創設具備“協作競爭”屬性的學習環境是必要的；③強化教師對自主學習過程的引導與管理是必要的。

1.引入群體感知機制，降低自主學習者的孤寂感

在缺乏及時反饋與同伴支持的在線學習環境中，由于交互距離的存在，學生的學習動機難以長久維持[8]。群體感知信息是指，個人能夠接收到的關于自己和所在群體內其他成員，在協助學習過程中的學習進程、表現情況等[9]。馬秀麟等研究證實，在基于計算機的在線協作學習環境中，群體感知信息的提供對于在線學習過程中交互水平的提升和學習動機的維持具有顯著作用。當學生可以感知到同伴的學習狀態，如在線論壇發言情況、討論主題、成員交互圖等，會自發地調整自己的學習策略，融入到學習集體中[10]。因此，教師對學生個體和群體狀態的感知與反饋，能夠在一定程度上起著引導、約束和激勵作用，對于降低學生的孤寂感和維持學習動機是有效的。

2.以游戲化學習理念組織學習活動，創設“協作競爭”的情境

游戲化學習是指為激發學習動機，在教育情境中使用游戲機制或元素。在線學習中融入游戲化學習，對于維持或激發學習動機，減少倦怠感有顯著作用。游戲化學習效果在外部行為變化方面，主要由相關行為改變或知識技能提升來表征，如參與度和學習成績。常見于旨在完成行為干預的相關研究，已有研究證實，在學習過程中引入積分、徽章、排行榜等元素，或是競爭、協作等游戲化機制，可以增強學生的內在動機并顯著提高在線學習成績[11]。

基姆（Kim）使用游戲化方法組織在線討論的數據證明了徽章、進度條和教學代理可以刺激學生參與討論；朱鵬等的研究證實了游戲化學習通過對MOOC 學習滿意度、感知有用性的積極影響，而作用于在線學習的持續使用意愿[11]；納多爾尼（Nadolny）等將游戲機制與結構嵌入到課程設計中，以探究其對在線學習體驗的影響，結果發現學生與課程內容的交互數量有顯著增加[12]。

三、研究過程及控制策略

（一）研究準備

1.研究對象選擇

為減少偶然因素帶來的誤差，本研究共選取4 個教學班作為調查研究對象，分別為碩士生的“SPSS”教學班（以下簡稱A 班）、大一本科生的“SPSS”教學班（以下簡B 班）和2 個本科生的“多媒體”教學班（以下簡稱C 班和D 班）。其中，A 班與B 班的學生類型不同，但授課內容相同，均為“SPSS”。

在上述4 個教學班中，C 班為實驗班，其他3 個班級為對照班。其中，A 班人數為138、B 班人數為53、C 班人數為112、D 班人數118 人。各班級受試者情況如表2 所示。

表2 研究對象情況表

2.數據采集策略

數據采集主要借助CEN 學習平臺內置的問卷調查功能實現，以班級為單位進行組織。

在2020 年春季學期初，利用《疫情期間在線學習滿意度調查問卷》，分別對四個教學班進行前測。結果證實，上述四個班級在滿意度調查的7 個維度上均不存在顯著性差異。

在2020 年春季學期末，筆者又利用該問卷對四個班級的全體學生進行后測。在后測中共回收問卷253 份，其中有效問卷232 份，其構成為：A 班96 份、B 班38 份、C 班43 份、D 班55 份。

除了基于調查問卷獲得的數據外，CEN 平臺內部自動記錄的學習行為數據也是本次研究的重要參考。

（二）針對在線學習過程的干預：教學活動設計

防疫期間在線學習的教學模式主要有三種，分別為課上同步直播、課外異步點播、基于微信群和學習平臺的答疑與作業管理。針對不同的在線學習模式，依據群體感知效應和游戲化學習理念分別介入相應的干預策略。

1.強化直播過程中的師生交互，提升直播課堂參與度

本研究主要以“釘釘”群直播功能和“騰訊會議”組織同步直播課堂。在教學組織上，以班級為單位，由主講教師組織直播教學。

首先，在直播過程中，筆者會有意識地設疑，在不降低授課效率的前提下適當穿插提問和課內討論，努力為學生創設“臨場感”，以減少學生停課過程中出現走神或離場行為，從而提升學生的參與度。

其次，在直播課程臨近結束時，筆者鼓勵學生針對課堂中的疑難知識點提問、質疑，并統一答疑，以增強師生交互；另外，還隨機指定某些學生提交課堂筆記，以監督學生的聽課質量，減少直播過程中學生的離場行為。

最后，在同步直播環節，充分利用平臺提供的直播行為記錄功能、簽到或答題模塊的相關數據表征學生的課堂參與度，并把直播回放提供給學生，以便課下自主補習時查漏補缺。

2.引入群體感知效應，減少課外異步點播環節的孤寂感

課外異步點播是防疫期間在線學習的重要方式，主要表現為學生面對顯示屏獨立自主地學習的過程。已有研究證實，長時間的課外異步點播，易引發學生的孤寂感，進而出現學習倦怠。

本研究借助CEN 平臺開展在線自主學習。由于此平臺內置了學習行為自動記錄功能，能夠準確地記錄每一個學生點播每一段視頻的時間起點和時長，并能結合學生參與討論的情況，最終轉化為積分。因此，基于CEN 平臺內置的學習行為記錄功能及學生對群體感知的要求，筆者提出把學習進度的個體感知和群體感知引入到課外異步點播環節中，努力為學生創設一個實時掌握自我進步和所在團隊狀態的情境，使學生能隨時感受到同學和伙伴的學習進程，在一定程度上減輕其孤寂感。學生學習進程的群體狀態如圖2 所示。

圖2 學生學習進程的群體狀態示意圖

3.構建游戲化學習環境，支持面向子任務的小組協作學習

針對在線學習過程中的孤寂感、倦怠感以及“走神溜號”問題，筆者認為，把游戲化學習理念引入到面向子任務的小組協作學習過程中，對于維持或激發學習動機，減少倦怠感有顯著作用。因此，在實驗班中，筆者專門設計了游戲化學習環境，以支持學生的小組協作學習。

本研究設計了以完成子任務實現“闖關”為主線的游戲化學習環境，整個游戲共分為7 個關卡，每個關卡內包含了若干由?；账槠突ǘ錁嫵傻淖尤蝿?，主界面如圖3 所示。

為保障學生的學習熱情，游戲過程中還采取積分、徽章、排行榜三大游戲化元素進行激勵。對于每個子關口，均按照闖關順序對各小組進行排名，并分別發放不同等級的積分和徽章。另外，本游戲被設置為組隊通關，每個攻關小組必須全部成員均獲得通關資格之后，才可集體進入下一關。在此過程中，每位學習者的總積分既包含個人業績，也包含所在小組的通關業績及位次信息。因此，游戲化學習情境為學生提供了一個協作、競爭的學習環境。

四、分析與討論

基于研究問題，本文擬對收集的數據進行差異顯著性檢驗和多元線性回歸分析，以探究不同性別、年級以及修讀不同課程內容的學生之間在線學習滿意度的差異，同時探析影響在線學習滿意度的因素。

（一）在線學習環境優化及干預策略的有效性檢驗

從調查數據看，C 班為實驗班，A、B、D 班則為對照班，其中A 班為碩士生班級，另外三個班均為本科生班級。排除A 班的特殊性，對B 班、C 班和D 班做獨立樣本的t檢驗，檢驗結果如表3 所示。

表3 在線學習環境優化及干預策略的有效性檢驗

由表3 可知，帶有干預策略的實驗班（C 班）與兩個對照班（B 班和D 班）在總體滿意度、學習動機、學生交互、教學平臺和學習效果維度均存在顯著性差異，而且盡管兩個對照班的教學內容不同（課程不同），但在這些維度上均沒有呈現出顯著性差異。由此可得出結論，面向在線學習環境的在線干預策略能夠對總體滿意度、學習動機、學習者交互、教學平臺和學習效果共5 個維度產生顯著影響。因此，本研究所選擇的群體感知效應策略和游戲化學習環境策略對于提升滿意度是有效的。

另外，在課程設計維度，B 班與另外兩個班（C 班和D 班）則存在著顯著性差異，而且C 班和D 班之間沒有顯著性差異。這是因為B 班的課程為“SPSS”，而C 班和D 班的課程同為“多媒體”，這個差異應該是因學習內容和CEN 平臺中學習資源的不同而引起，與干預策略沒有關系。

（二）對在線學習滿意度水平的分類跟蹤

由于實驗班與對照班的后測數據存在著顯著性差異，在分類跟蹤影響滿意度水平的因素時，筆者首先排除因實驗班干預策略所導致的影響。因此，面向在線滿意度水平的分類跟蹤，主要在三個對照班（A 班、B 班和D 班）之間進行。

1.不同課程內容學生在滿意度上的差異性分析

從調查數據來看，A 班、B 班和D 班全部為對照班，已經排除了干預策略的影響。以課程內容作為分組變量，對7 個變量進行了K-獨立樣本的非參數檢驗。

從分析結論可知，在不同課程內容的在線學習中，學生的總體滿意度之間不存在顯著差異，且滿意度水平均不高。對于兩類課程，學生學習動機、對教師的滿意度、對交互的滿意度和對教學平臺的滿意度之間也無顯著差異，這一點與前測數據一致。在5 個變量中，只有“課程設計”的漸進顯著性概率P=0.02，小于0.05，表明在不同課程內容的在線學習中，“多媒體”的課程設計滿意度要顯著高于“SPSS”。

2.不同學段學生在滿意度上的差異性分析

本文選擇的研究對象中包含大一和研一兩個年級。為探究不同年級學生對在線學習的滿意度差異，筆者以年級為分組變量，對對照班的7個調查維度進行了2 獨立樣本的非參數性檢驗。

由分析結果的漸進顯著性概率值可知，不同年級學生對在線學習的總體滿意度存在顯著差異，具體表現為研一學生對在線學習的滿意度要高于大一學生。此外，在“課程設計”方面，研一學生對課程設計的滿意度則顯著低于大一學生。而在學習動機、教師、學習者交互、教學平臺等維度上，則不存在顯著性差異。

3.不同性別學生在滿意度上的差異性分析

同理，根據A 班、B 班和D 班的調研數據，以性別為分類依據，對6 個變量進行2-獨立樣本的非參數檢驗。結果發現：所有維度的Sig值均大于0.05，這表明男女生對在線學習的總體滿意度，以及學習動機、教師、學習者交互、課程設計和教學平臺的滿意度之間不存在顯著性差異。另外，由其均值列可知，盡管男女生在各個維度上的滿意度無顯著差異，但男生對于在線學習的總體滿意度均值要略低于女生，這一結論同樣表現在對教師、學習者交互和學習平臺的滿意度上。

（三）在線學習滿意度影響因素的歸因分析

為探究不同維度對在線學習滿意度的影響，本研究以總體滿意度為因變量，學生動機、教師、學習者交互、課程設計、教學平臺和學習效果為自變量，以逐步的方式進入回歸方程，開展回歸分析。為方便評判方程質量，在“統計量”選項卡中，勾選R 方變化、共線性診斷和Durbin-Watson（U）選項框，運行多元線性回歸分析。

借助“SPSSv24.0”軟件，以總體滿意度為因變量，學生動機、教師、學習者交互、課程設計、教學平臺和學習效果為自變量，做多元線性回歸分析，結果如表4 和表5 所示。

表4 多元線性回歸分析結果—Anova

表5 多元線性回歸分析系數表

由表4 可知，不同模型的F值均大于3.84，且其Sig 值小于0.001，因此回歸模型有效。由表5 可知，進入回歸方程的有效變量依次為學習動機和學習者交互。在兩個模型中，進入方程的變量和常量對應的t值均遠大于1.96，Sig 值均小于0.05，且在對所有變量的共線性診斷結果中，VIF 值均小于5，各自變量之間不存在嚴重共線性，表明回歸方程中的自變量是有效的。

綜合上述分析，并結合兩個預測變量的非標準化回歸系數（0.436 和0.134）及常量值（1.622），可得到影響在線學習滿意度的非標準化回歸方程：總體滿意度=學習動機*0.436+學習者交互*0.134+1.622。

討論和分析導致上述因素的深層次原因，可歸結為三點：在線學習過程中的歸屬感不足（孤寂感與倦怠感）、對學習效果的過度焦慮以及對學習過程中“引導、約束和激勵”的依賴。這一結論與針對學生在線學習滿意度測量的前測結論是一致的。

分別針對本科生和研究生做多元線性回歸分析，通過回歸方程發現：能夠影響本科生在線學習滿意度的關鍵因素有學習動機、學習者交互和教師，而影響碩士生學習滿意度的因素則主要是學習動機。這說明低學段學生的在線學習更容易受到學習情境影響，而高學段學生則受動機影響更多。

五、結論與建議

（一）在線學習滿意度水平不存在性別差異

探究性別差異是近期在線學習滿意度研究的關注點之一，大量研究證明男女生對于在線學習的滿意度不存在顯著差異。有研究指出，不同性別學習者的學習滿意度無顯著差異，但可通過影響目標設定和環境結構使用，進而影響在線學習滿意度水平[13]。在性別方面，本研究對不同性別學生在線學習滿意度的差異顯著性檢驗結果表明，男女生之間對在線學習的總體滿意度、學習動機、教師、學習者交互、課程設計和教學平臺的滿意度，均不存在顯著性差異。這一結果也印證了已有研究的結論。

（二）在線學習環境中引入群體感知和游戲化學習策略是必要的

首先，群體感知效應理念的引入，能夠減輕學生參與在線學習的孤寂感，從而在一定程度上降低學習倦怠，有利于學習動機的保持。從實驗班與對照班的調查數據看，通過向在線學生呈現個體進度及群體學習狀態，有利于學生及時了解自己的學習狀態和班級位次，能夠在一定程度上減輕學生的孤寂感。通過部分學生的訪談得知，面向學生的個體進度及群體學習狀態反饋，能在一定程度上產生團體歸屬感。另外，游戲化學習情境的引入，要求學生以協作小組方式完成觀看微課、設計作品等子任務，使學生盡管未能“面對面”交流，但仍產生了較強烈的團隊作戰感觸，也能夠在一定程度上減輕學生的孤寂感。部分學生認為，在小組協同攻關過程中，小組成員之間的相互提醒、針對攻關關鍵點的討論，使他們產生了一種“面對面”的臨場感。這一點與馬秀麟等在2018 年的研究結論一致[14]。

其次，游戲化學習環境中的小組協作攻關、徽章、積分等機制，為學生創設了一個組內協作、組間競爭的游戲化學習環境，在一定程度上有利于學習動機的保持。從實驗班的學習效果及調查數據看，游戲化學習環境的引入，對于保障班級的整體學習進度，避免某一學生在在線學習模式下掉隊，是非常有幫助的。

最后，筆者提取CEN 平臺自動記錄的在線學習行為數據，發現各班學生瀏覽單個微視頻的平均時長分別為830 秒（A 班）、625 秒（B 班）、1090 秒（C 班）、729 秒（D 班）。因此，學生瀏覽視頻的綜合時長在不同班級之間呈現出顯著差異，而且C 班學生瀏覽微視頻的時間段更加集中、時長值更大，這說明實驗班學生在課外自主觀看微視頻的積極性遠高于其他班級，而且具有更好的時效性。

（三）高水平的教師社交存在對于在線學習滿意度有積極影響

在新冠肺炎疫情的沖擊下，在線學習作為彌補課堂教育缺失的一種形式得到廣泛應用。而學生使用的在線教育資源及其質量對于教學效果、學習滿意度至關重要。在線課程中提供的教學資源及教師參與度扮演著課程設計中根本性、基礎性的因素，其質量直接影響著在線學習滿意度。

在本研究中，對不同課程中在線學習滿意度的差異顯著性檢驗結果表明，修讀“多媒體”學生對課程設計的滿意度顯著高于修讀“SPSS”學生，主要表現在對教學平臺中微視頻質量的滿意度差異。分析其中原因，筆者發現，“多媒體”微視頻的主講者與直播課主講教師一致，而“SPSS”微視頻主講者并非直播課程的主講教師。通過學生訪談發現，學生更加認可微視頻主講者與直播課主講教師一致的微視頻。學生認為，聽過教師的直播課之后，再回看微視頻，或者課前預習微視頻后，再來上直播課，如果二者是同一位教師，會有強烈的親切感。而且由于語調、語感一致，微視頻與直播課更容易出現共振點，更有利于理解，進而實現知識建構。因此，可以得出結論，高水平的教師社交存在對于學習滿意度有積極影響，社會性交互水平高的學習社區，其和諧的學習環境使學生具有較強的歸屬感和認同感，學生排除他人干擾和環境陌生感所帶來的學習不適應，更愿意投入更多的時間和精力來完成學習任務。

（四）影響學生在線學習滿意度的因素受學段影響

本研究對在線學習滿意度影響因素的差異顯著性檢驗表明：對于在線學習滿意度，大一和研一學生之間存在顯著性差異，研究生對在線學習持續使用意向、推薦修讀意向和回看意向方面顯著高于本科生；在“課程目標及安排”“課程模塊結構”“課程難易度”“課程資源”“微視頻質量”“微視頻作用”方面，研究生的滿意度則低于本科生，且在“課程資源”和“微視頻質量”方面差異顯著。這一結論表明：隨著年級的增加，學生對在線學習資源的質量有更高的要求，同時對在線學習的態度也較為積極。

而對影響在線學習滿意度因素進行回歸分析的結果表明，能夠深度影響在線學習滿意度的因素有學習動機和學習者交互。分類跟蹤發現，能夠影響本科生在線學習滿意度的關鍵因素有學習動機、學習者交互和教師；影響碩士生學習滿意度的主要因素為學習動機。而學習動機的維持與學生的孤寂感、倦怠感和學習環境構建密切相關。

綜上所述，參與在線學習學生的年級越高，學習滿意度受在線學習資源、教師制約的情況越少。在組織在線學習活動時，學習行為、過程管理和干預策略的使用對本科生的作用更為顯著。因此，在對低年級學生的在線學習活動進行設計時，要在學習行為管理、干預策略方面投入更多關注。