我國在線主動學習研究綜述

蔣翠仙 劉莎莎 楊在寶

摘要：當下“線上+線下”的混合式學習成為常態化的學習形式，學習環境的改變引發了師生互動、課堂管理等方面的變化，學習者的學習主動性成為混合學習能否取得成效的關鍵。文章回顧了我國近十年在線主動學習的文獻，利用CiteSpace軟件對年度發文量、發文作者、發文機構進行量化分析。并從教學傳播的角度分析研究熱點問題，未來的研究應更多地考慮如何利用信息技術創設主動學習空間、教師對在線學習的支持作用、學習者在線主動學習的內部影響因素、不同教學傳播模式下促進主動學習的策略等主題。

關鍵詞：在線主動學習；學習動機；混合學習；教學傳播；學習主動性

中圖分類號：G642? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）36-0134-05

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

0 引言

《教育信息化2.0行動計劃》中提出要積極推進“互聯網+教育”的發展，把教育信息化作為教育系統性變革的內生力量，“互聯網+教育”是在線教學的新階段，它能夠為學習者提供優質、靈活、個性化的教育，是一種新型的服務模式[1]。大量的研究表明，在線學習凸顯了以“學生為中心”的教學理念，其學習方式與評價方式多元化，有著傳統教學沒有的優勢。

2020年，在線學習從理論研究進入大規模的實踐階段。在線學習解決了時空分離情況下，學校面對面教育的困境，給學習者的學習帶來了極大的便利。經歷兩個多月的大規模實踐后，在線學習也逐漸暴露出諸多問題：學習者的自我組織能力較弱、參與度不高、學習不夠專注、教學效果不如傳統課堂教學等[2]。究其原因，根本區別在于學習環境由線下轉變為線上或者“線上+線下”混合。在線學習環境中，來自教師和同伴的監督減少，甚至為零，更多地依賴于學習者主動學習?？梢?，主動學習成為學習者獲得滿意的在線學習效果的關鍵因素[3]。本文通過分析近十年國內在線主動學習的相關文獻，深入挖掘在線主動學習研究成果，為今后的混合教學提供指導，提升學習效果。

1 研究設計

1.1文獻來源

本研究的文獻數據來源于“中國知網（CNKI）”數據庫中的CSSCI和CSCD期刊，文獻檢索方法為“高級檢索”，時間范圍限定為2012年1月1日到2021年12月31日，檢索字段為“主題”。先后分別以“在線主動學習”“在線”與“主動學習”“在線主動學習”與“學習動機”為主題進行檢索，手動剔除無關文獻、會議、報紙等，最終共獲得113篇有效文獻。

1.2研究方法

本研究主要采用混合分析方法對我國近十年在線主動學習研究成果進行分析。一方面，利用CiteSpace分析軟件，從年度發文量、核心發文作者、發文機構、關鍵詞頻次分布以及關鍵詞的聚類圖譜幾個方面作可視化分析，從而掌握目前我國關于這一研究領域的發展現狀。另一方面，結合可視化分析的結果作質性分析，全面掌握我國在線主動學習的研究熱點、研究結果以及研究經驗，為高質量在線學習提供指導。

2 計量分析

2.1發文數量分析

按照年份順序統計文獻，得到圖1我國在線主動學習研究文獻的年度發文量情況圖。從圖中可以看出，從2019年到2021年發文量一直處于上升趨勢，到2021年達到頂峰，單年發文29篇。2012年，大規模在線開放課程（MOOC）的興起，推動了在線學習及其研究的發展，自2013年起，一些學者把在線學習與MOOC相結合開展研究。2017年，針對學習者在線學習效果不佳、學習動機不強的情況，國內學者首次開展了基于MOOC的主動學習研究。謝幼如等（2017）基于學習動機模型，采用了文獻研究、行動研究以及理論演繹等方法，構建了自組織學習模式，研究表明該模式能夠提升學習者的在線學習參與度[4]。2016年，AlphaGo戰勝圍棋冠軍后，人工智能逐漸進入大眾視野，基于教育大數據的學習分析研究備受研究者青睞，從學習主體出發研究學習效果成為必然。2020年，全國大中小學校由于疫情展開了在線教學，學校根據疫情的變化在線下教學與混合教學之間自由切換。在線教學實踐取得一定成效的同時也遭到了各界詬病，至此，在線教學進入“冷思考”階段。研究者們基于疫情的實踐數據，對在線教學和混合教學的研究進入了新高潮，在線主動學習的發文量創歷史新高。

2.2 核心發文作者分析

通過對該領域的核心發文作者進行分析后，得到表1發文量排名前十的作者統計表和圖2作者共現知識網絡圖譜。從表1中可以看出，姜強、張文蘭、湯詩華、鳳麗洲、任友群、馮曉英、黃榮懷、肖俊洪、朱祖林、王友衛這十位作者發文量排名靠前，姜強發文4篇，張文蘭發文3篇，其余均發文2篇。從圖2中看出，這些主要的核心發文作者與其它發文作者之間有明顯的合作關系，但他們彼此之間沒有明顯的合作關系。

我國教育技術學專家黃榮懷認為，新冠疫情期間，為了響應“停課不停學”的號召，大規模在線學習是開展教學的最佳選擇，并基于混合學習理論與技術接受模型，構建了在線主動學習意愿框架，探索影響在線主動學習的因素[5]。張文蘭等（2016）利用結構方程模型，分析影響混合式學習環境下學習滿意度的18個變量，發現學習動機、學習氛圍以及交互行為是影響混合式學習中學習滿意度的直接因素[6]。針對在線學習中學習者自主學習能力弱的問題，姜強等（2021）采用順序分析和聚類分析算法，對在線學習行為數據進行挖掘，分析并證實了高低成就這兩種在線自主學習行為模式之間有顯著差異[7]。

2.3 發文機構分析

通過對所選文獻的發文機構分析后得到圖3發文機構共現知識網絡圖譜，從圖中可以看出，這些發文機構以高等院校為主，各個機構之間的連線不多，說明彼此之間的合作較少。北京師范大學教育學部、陜西師范大學教育學院、北京師范大學遠程教育研究中心、武漢大學信息管理學院、北京師范大學教育技術學院這五個發文機構與其它研究機構之間存在明顯的合作關系。另外，北京師范大學遠程教育研究中心這個節點相較于其他主要的發文機構節點連線較多，且北京師范大學教育學部和北京師范大學遠程教育研究中心所發表的關于在線學習的文章也被其他發文機構所引用，表明北京師范大學在這一研究領域處于一個較為重要的地位。其他的機構彼此之間合作交流較少，主要的發文高校彼此之間也沒有明顯的合作關系，這不利于深入開展在線主動學習研究，各大高校之間應該加強合作，增加交流與溝通，相互借鑒，為研究者提供更好的交流平臺，共同學習探討研究前沿問題。

通過對核心發文機構的發文量統計后得到排名前十位的發文機構統計表（見表2）。從表中可以看出北京師范大學教育學部以5篇文獻排名第一，陜西師范大學教育學院、北京師范大學遠程教育研究中心、清華大學教育研究院各發文4篇，排名第二。這10個發文機構都是高等院校，其中6個是師范類院校，且這些發文機構大多是高校中的教育學部或者教育學院，有2個是信息管理學院和信息技術學院，學者的研究方向均與教育有關；北京師范大學關于這一研究領域的發文量總體排名第一。由此可見，師范類院校更加關注學習者在線主動學習問題，研究成果也具有一定的領先地位，這也符合在線主動學習隸屬于教育研究范疇的事實。

3 研究熱點分析

為了進一步把握在線主動學習的研究成果，對關鍵詞進行頻次統計和聚類分析，選取詞頻大于等于3的前十個關鍵詞，得到排名前十的關鍵詞統計表（見表3）和關鍵詞聚類圖譜（見圖4）。從教育傳播的角度分析，有效的教學傳播活動與教師、學習者、教學媒體、教學內容密切相關，排名前十的關鍵詞涉及教學傳播要素、傳播模式、傳播效果以及原因分析?！霸诰€學習”“主動學習”“學習動機”的詞頻排名位于前三，說明主動學習與學習動機密切相關，學習動機的高低影響著主動學習的效果，故在研究主動學習時往往離不開學習動機問題?！霸诰€教學”“在線教育”分別位列第5和第7，顯而易見，在線學習的研究既包括教師的教也包括學生的學?！坝绊懸蛩亍薄皩W習分析”“翻轉課堂”“學習投入”“深度學習”雖然不是檢索主題詞，但排名均在前十，說明在線學習效果不容樂觀，深入挖掘在線主動學習影響因素已經成為當前的研究重點，如何利用學習分析技術從在線學習產生的多模態數據中獲取有用信息是目前研究者們在不斷探索的問題。在線學習投入水平是衡量學習者在線學習效果的因素，提高學習投入度是當前用來改善學習者在線學習效果的有效措施，引導在線學習者從淺層學習進入深度學習成為教師在日常教學中培養學習者學習力的一個重要取向。翻轉課堂則是當下有效利用數字資源開展好課前、課中和課后學習的主要教學模式。除此之外，“信息素養”“MOOC平臺”也以單獨的聚類呈現，作為技術因素直接影響在線主動學習。

3.1 在線教育中的技術要素

信息技術作為媒體引入教學中，對學習環境、教學方式以及評價手段等多方面產生深刻變革。首先，技術使學習環境從物理空間和社會空間向物理空間、社會關系空間和信息空間的轉型[8]。網絡技術讓時空分離的在線教學、混合式教學變成現實，新冠疫情下，更是凸顯信息技術在教育教學中的重要作用?；谝苿蛹夹g、虛擬現實技術、人工智能技術、大數據技術的學習環境應運而生[9]。張屹等（2016）對比分析了在移動學習環境和傳統學習環境下分別實施APT教學模型后的教學效果，發現在移動學習環境下使用APT教學模型能夠有效提高學習者的學習興趣與學習成績[10]。利用新技術教學可以提高學習投入度和學習動機，學習者更愿意開展主動學習。王翠如等（2021）通過收集分析學習過程中產生的多模態數據發現，與傳統在線學習環境相比，在虛擬現實環境下，學習者的學習投入和學習成績均高于傳統的在線學習環境[11]。在虛擬現實的學習環境下，學習者更愿意進行主動學習。其次，技術優化了在線學習評價?；诮逃髷祿脑诰€學習評價，不僅能夠降低評價成本、精準評價學習者的學習過程和結果，促進個性化學習，還可以提高評價質量、評價效率。上超望等（2018）認為，過程性評價要以學習者的發展為出發點，綜合考慮學習動機、學習過程以及學習效果三個維度，三者有機結合，激發學習者的學習動機、優化學習過程、提高學習質量[12]。再者，技術支持的學習分析更加精準地給學習者畫像，實現個性化決策，激發學習動機。孫發勤等（2020）利用畫像技術對在線學習者特征、學習風格、學習準備以及行為特征進行建模分析，采用測量學習者內在動機的方法對學習者的學習準備情況開展研究，認為學習動機高的學習者通常能夠取得成功[13]。

3.2 在線教學中的教師要素

在線教學中，教師不僅是知識的傳授者，也是學習者反饋信息的主動接收者。時空分離的在線教學要求教師要具備良好的信息素養，不僅能夠使用信息技術順利開展線上教學，還要開展好教學，達到同質等效。文學舟等（2019）在探究影響自主學習的因素后發現，教師的教學方式和教學水平對學生的自主學習有著積極的影響作用，認為教師要不斷提高自身專業素養，使用優質網絡教育資源開展教學活動，培養學習者的自主學習能力[3]。相較于傳統教學，師生之間互動性不強是影響在線主動學習行為的重要因素，增加互動環節可以降低學習者的孤獨感，提高學生的學習興趣。丁飛己（2020）通過分析“中國本科教與學調查”數據，發現教師的教學方法、師生之間的互動是影響學習者主動學習水平的重要因素，師生互動滿意度越高，學習者的主動學習水平也越高[14]。后疫情時代下，混合式教學常態化，教師支持顯得更加重要，混合式教學模式中的交互活動成為影響學習者學習主動性的關鍵。沙景榮等（2020）從在線學習的教師支持、交互活動、教學方法三個方面設計混合式教學，探究教師支持行為對學習者學習投入水平、學習動機的影響，并分別從線上教學活動、線下教學活動分析教師的支持策略，證實教師支持策略對學習投入水平和學習動機都有顯著影響[15]。

3.3 在線學習中的學習者要素

學習者是學習的主人，其主體意識直接決定學習行為和學習投入，影響學習效果。學習者的信息素養是學習效果的第一道門檻，與教師開展線上教學一樣，學習者需要具備一定的信息素養，確保能夠參與在線教學活動，包括接收信息和反饋信息。信息素養較低的學習者，參與在線學習比較困難，在線學習興趣也較低，學習主動性不足。胡小勇等（2020）基于“3P”分析框架建立了在線學習影響因素關系模型，研究學習者的信息素養、學習投入、學習動機等要素之間的關系，證實學習者的信息素養對學習動機、學習投入均存在正向影響[16]。萬昆等（2020）運用問卷，調查在線學習現狀，發現學習者的計算機自我效能感較低，通過提高學習者的信息素養能夠改善在線學習效果[1]。學習動機與主動學習行為之間聯系緊密，在線學習動機的提高可以促進學習者的主動學習。早期對在線學習動機的研究主要是結合網絡課程與網絡平臺，牟智佳等（2013）構建了網絡學習動機影響因素結構模型，在Moodle平臺開展教學，分析學習者網絡學習動機的影響因素，研究表明同伴交流與反饋對在線學習動機有直接正向影響，學習焦慮有直接負向影響，并從平臺、教師、課程設計與學習者四個方面提出了增強在線學習動機的方法策略[17]。文學舟（2019）從教師、學生、環境三個方面構建結構方程模型，探索影響自主學習的影響因素，研究證實了學習動機、學習行為都會影響學習者的自主學習[3]。在線學習會受到學習環境的影響，時空分離情況下，師生、生生之間缺乏面對面交流，學習者容易產生孤獨感，這將影響在線主動學習意愿和在線學習效果的質量。王紹峰等（2020）基于混合學習理論以及技術接受模型，構建了在線主動學習意愿影響因素模型，利用偏最小二乘結構方程法進行分析，發現學習者的學習態度對在線主動學習意愿有著積極的影響，而疫情期間的社會隔離性則存在消極影響，通過提高學習者的學習態度、降低社會隔離感可以提高學習者的在線主動學習意愿，主動學習行為更容易發生[5]。

3.4 教學傳播模式

從傳播模式的角度看，在線教學傳播有單一線上、“線上+線下”（混合）兩種模式。不同傳播模式下，學習者的學習動機存在差異，主動學習行為也有所不同。吳峰等（2016）通過對比企業MOOC、高校MOOC、高校網絡教育、企業E-learning和政府E-learning這五種不同的在線學習模式中學習者的學習動機，驗證了不同教學模式下，學習者的學習動機不同[18]。相比傳統教學，單一的在線學習過程中，學習者的互動性不強，容易產生孤獨感，且對在線主動學習意愿有著消極的影響。而混合教學模式可以降低孤獨感，促進學習者的主動學習。朱桂萍等（2018）從教學環境、教學方法以及教學內容三個方面設計教學，以學生為中心，以“激發學習者學習興趣，促進主動學習”為目的，持續五年開展翻轉課堂教學模式實踐，證實“線上+線下”結合的混合學習提高了學習者的主動學習意識和能力[19]。彭浩（2021）以翻轉課堂理念為指導，開展基于任務情景與小組探究的“線上+線下”混合式教學實踐，發現混合教學模式可以充分發揮在線教學與線下面對面教學的優勢，調動學習者的學習積極性，增強其主動學習，提升學習效果[20]。

4 總結與展望

本研究從計量分析和質性分析兩個角度，綜述了近十年來我國關于在線主動學習的主要研究成果，梳理了我國在線主動學習的研究熱點及重點?；谏鲜龇治?，在線主動學習的后續研究可側重于以下幾個方面。

4.1充分運用信息技術，建設智能學習空間

智能化學習空間是指利用智能化引擎來實現用戶與資源、用戶與服務之間的智能匹配，為學習者提供智能化、適應性服務的學習空間[21]?；诖髷祿?、人工智能、虛擬現實、多功能交互等技術建設的未來智能學習空間應提供以下服務：為學習者推薦個性化優質學習資源；打造智能學習空間中的專屬智能學伴，與學習者共同學習，并進行交流討論；根據學習過程中的表現，匹配個性化智能導師進行一對一指導；提供類似人人交互的人機交互服務。利用信息技術創設個性化的學習空間，激發學習動機，促進主動學習。

4.2提升教師支持能力，助力在線主動學習

教師是教學的主導者，也是學生學習的幫助者，根據教學過程為學習者提供個性化的學習支持，將有助于提升學習者的主動學習意愿，增加學習投入。探索教師支持的概念、內涵、教學行為及其作用機理，以及不同教師支持對在線主動學習的影響效果。提升教師支持能力是教師發展的重要內容，更是在線學習的助推器。

4.3 探索影響學習者在線主動學習的內部因素

主動學習是一種自發的學習行為，受內部動機驅動的同時也受外部環境影響。從學習者內部出發，分析影響學習者在線主動學習的內在因素，以及各因素的影響力如何因人而異，如何在學習過程中開展自我調節，增強學習者的在線主動學習意愿，這將決定學習者的學習效能感和學習投入，形成良性循環，最終影響學習質量。

4.4 探究不同教學傳播策略，促進在線主動學習

隨著混合式教學常態化，探索在基于計算機支持的協作學習、基于問題的學習（PBL）、網絡探究式學習等教學中，如何利用具體的教學策略促進學習者的主動學習是未來一段時間在線學習研究的重點。

參考文獻：

[1] 萬昆，鄭旭東，任友群.規?；诰€學習準備好了嗎？——后疫情時期的在線學習與智能技術應用思考[J].遠程教育雜志，2020，38（3）：105-112.

[2] 黃榮懷，虎瑩，劉夢彧，等.在線學習的七個事實——基于超大規模在線教育的啟示[J].現代遠程教育研究，2021，33（3）：3-11.

[3] 文學舟，梅強，關云素.高校本科專業教學效果影響因素實證研究[J].高校教育管理，2019，13（1）：104-112.

[4] 謝幼如，張惠顏，吳利紅，等.基于ARCS的在線開放課程自組織學習模式研究[J].電化教育研究，2017，38（7）：43-50.

[5] 王紹峰，黃榮懷.在線主動學習意愿的產生機理與提升策略[J].開放教育研究，2020，26（5）：99-110.

[6] 李寶，張文蘭，張思琦，等.混合式學習中學習滿意度影響因素的模型研究[J].遠程教育雜志，2016，34（1）：69-75.

[7] 李月，姜強，趙蔚.基于過程挖掘的在線自主學習行為模式識別及干預實證研究[J].電化教育研究，2021，42（5）：61-69.

[8] 陳麗，鄭勤華，徐亞倩.互聯網驅動教育變革的基本原理和總體思路——“互聯網+教育” 創新發展的理論與政策研究（一）[J].電化教育研究，2022，43（3）：5-11.

[9] 尚俊杰，王鈺茹，何奕霖.探索學習的奧秘：我國近五年學習科學實證研究[J].華東師范大學學報（教育科學版），2020，38（9）：162-178.

[10] 張屹，白清玉，李曉艷，等.基于APT教學模型的移動學習對學生學習興趣與成績的影響研究——以小學數學“扇形統計圖” 為例[J].中國電化教育，2016（1）：26-33.

[11] 王翠如，徐培培，胡永斌.桌面虛擬現實學習環境對學習投入和學習成績的影響——基于多模態數據[J].開放教育研究，2021，27（3）：112-120.

[12] 上超望，韓夢，楊梅.基于大數據的在線學習過程性評價設計研究[J].現代教育技術，2018，28（10）：94-99.

[13] 孫發勤，董維春.基于學習分析的在線學習用戶畫像研究[J].現代教育技術，2020，30（4）：5-11.

[14] 丁飛己.工科本科生主動學習特征及其影響因素分析[J].江蘇高教，2020（3）：23-29.

[15] 沙景榮，看召草，李偉.混合式教學中教師支持策略對大學生學習投入水平改善的實證研究[J].中國電化教育，2020（8）：127-133.

[16] 胡小勇，徐歡云，陳澤璇.學習者信息素養、在線學習投入及學習績效關系的實證研究[J].中國電化教育，2020（3）：77-84.

[17] 牟智佳，張文蘭.基于Moodle平臺的網絡學習動機影響因素模型構建及啟示[J].電化教育研究，2013，34（4）：37-42.

[18] 吳峰，王辭曉.五種不同模式下學習者在線學習動機測量比較[J].現代遠程教育研究，2016（1）：78-84，95.

[19] 朱桂萍，于歆杰.基于翻轉課堂的主動學習促進策略[J].中國大學教學，2018（5）：29-32.

[20] 彭浩.基于翻轉課堂的混合式教學模式探究——以高職《數碼攝影》課程為例[J].中國教育信息化，2021（8）：61-65.

[21] 賀相春，郭紹青，張進良，等.智能化學習空間（學習空間V4.0）與學校教育變革——網絡學習空間內涵與學校教育發展研究之六[J].電化教育研究，2017，38（7）：38-42，50.

【通聯編輯：王 力】