在线学习环境下大学生信息素养与学习成效的实证研究

苏丽丽　王鹏　李佳利 　 覃涵微　龚志强

［摘 要］学习者的在线学习成效是衡量在线教育质量的关键指标，大学生自身具备的信息素养及在线学习投入一定程度上影响着在线学习成效。项目组通过问卷调查某高校参与在线学习的617名大学生，探讨在线学习环境下大学生信息素养、在线学习投入与在线学习成效之间的关系。研究发现：大学生信息素养和在线学习投入与在线学习成效两两显著相关，大学生信息素养和在线学习投入对在线学习成效的拟合效果良好，表现为大学生信息素养水平越高，其在线学习投入程度就越高，最终在线学习成效就越好，即大学生的信息素养水平对在线学习投入有正向促进作用，进而影响大学生在线学习成效。

［关键词］大学生；信息素养；在线学习投入；在线学习成效；在线教育

［中图分类号］ G645 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 2095-3437（2023）11-0062-05

一、研究背景

在线教育是运用互联网、人工智能等现代信息技术进行教与学互动的新型教育方式。新冠疫情发生以来，其以大规模、成建制的特有优势，展现了教与学上的巨大潜能和价值，有效支撑了我国近3亿师生的学习，全面有序复学复课做出了重要贡献。当前，在线教育模式已成为高校教学的“新常态”，其在教学环境、教学组织结构和师生关系等方面与传统教学模式存在较大差异。另外，教师教学能力、学生学习能力、教学资源及平台的建设水平等因素会影响在线教育的顺利高效开展，而大学生作为学习的主体，其学习成效是衡量在线教育质量的关键指标。因此，大学生信息素养的高低会对其在线学习的投入程度造成一定影响，进而影响在线学习成效。信息素养较高的大学生能够快速获取信息，且具备高效获取、检索、评价和利用所需信息的能力[1]。信息素养较低的大学生由于缺乏相应技巧，在信息获取方面往往事倍功半[2]。

在探究信息素养、在线学习投入与在线学习成效的关系方面，实证研究方法得到我国许多学者的青睐，如翟兴等通过构建并修正大学生信息素养与在线学习投入关系的结构方程模型，发现信息素养对在线学习投入具有积极影响[3]。在信息素养与在线学习成效方面，陈飞雄借助教育数据探究学习者信息素养、教师在线教学行为与在线学习成效之间的关系，发现信息素养显著正向影响在线学习成效[4]。在在线学习投入与在线学习成效方面，龚艺等提出在线学习投入评估模型及其度量指标，并借助K-means聚类算法分析国家开放大学样本数据，发现学习者在线学习投入与学习绩效之间并非存在完全的正向关系[5]。胡小勇等基于3P分析框架构建了在线学习影响因素关系模型，研究表明学习者的信息素养对其在线学习投入和在线学习绩效有正向影响，同时在线学习投入对在线学习绩效具有直接正向影响[6]。中介效应分析证实，在线学习环境下，由于师生时空分离等教学环境因素的限制，容易出现学习者自我学习监控能力弱、缺乏师生、生生面对面交流等问题，在线学习投入成为影响学习成效的重要因素。经文献梳理发现，国内现有研究成果对大学生信息素养、在线学习投入与在线学习成效方面的关注还不够。基于此，项目组通过问卷调查，综合分析了大学生信息素养、在线学习投入与在线学习成效之间的关系，以期为高校教学质量的提升提供有益借鉴。

二、研究对象与研究工具

（一）研究对象与方法

1.问卷编制

项目组在已有研究量表的基础上[7-9]，结合研究实际需求，编制了《大学生信息素养、学习投入对在线学习成效影响的调查研究问卷》，信息素养部分包含信息感知意识、信息应用意识、信息安全意识、信息科学知识、信息应用技能、信息思维、信息行为、信息道德伦理和信息法律法规；在线学习投入包括认知投入、情感投入、行为投入和社会性投入4个维度；在线学习成效包括认知学习成效、情感学习成效和技能学习成效3大维度。问卷主体所有题项采用李克特7级量表的形式，用数字1～7表示认同程度，数字越大表示认同程度越高。先对30名大学生进行初测，并根据初测结果对题项进行修改，形成最终问卷。

2.调查对象选择

项目组以广西某高校参与在线学习的617名大学生为调查对象，通过问卷星平台发放问卷并收集数据，回收问卷617份，回收率为100%；其中男生占比26.42%，女生占比73.58%；大一占比40.68%，大二占比31.93%，大三占比16.86%，大四占比8.10%，大五占比2.43%。

3.理论模型与研究假设

已有研究表明，大学生信息素养在一定程度上有助于在线学习投入，在线学习投入对在线学习成效具有正向影响。结合在线教学实际，项目组对模型结论做出初步预测：大学生信息素养、在线学习投入和在线学习成效两两之间呈相关关系；大学生信息素养作为学习者学习素养变量因素，直接影響在线学习成效；在线学习投入作为个体变量，在信息素养与在线学习成效之间起中介作用（见图1）。

4.数据处理与分析

项目组采用SPSS23.0和AMOS24.0软件对问卷数据进行处理和统计分析。一是采用描述性统计分析获取大学生人口学基本特征和在线学习环境下大学生信息素养、在线学习投入与在线学习成效的总体水平；二是通过构建结构方程模型，讨论在线学习环境下大学生信息素养、在线学习投入与在线学习成效之间的关系。

（二）效度检验

确定调查问卷设计方案后需进一步进行问卷的效度检验及调整，以提高调查问卷的效度。

1.探索性因子分析

项目组借助SPSS23.0软件对问卷样本进行KMO检验统计量和Bartlett球形检验，得出的KMO值为0.961。根据统计学方面的观点，当KMO值＞0.7时，表明样本数据效度良好。一般认为，当Bartlett球形度检验显著性（P值）＜0.05时，问卷才具有结构效度，本研究Bartlett球形检验卡方值为12924.055，自由度为171，P值为0.000＜0.001，证明问卷具有良好效度，各题目间具备强相关性，适合进行因子分析。

2.验证性因子分析

项目组运用AMOS24.0软件验证理论结构模型与实际模型拟合度的合理性，拟合结果如表1所示。由表1可知，CMIN/DF≈5，可接受；GFI＞0.8，可接受；NFI＞0.9，拟合良好；RMSEA≈0.08，拟合良好。综合来看，各因子的拟合指标均在标准范围内，结构方程模型适配良好，模型通过检验。

此外，本研究还对模型内在结构适配度进行检验，得到收敛效度如表2所示。各观测变量因子载荷值＞0.6，潜在变量组合信度CR＞0.8，表明该结构方程模型内部一致性良好，信度达标。潜在变量的平均方差提取量AVE＞0.5，表明观测变量对潜在变量有高代表性，结构方程模型收敛效度良好。总体来看，该模型内在结构适配良好。

（三）信度检验

项目组通过克隆巴赫α系数对问卷的总体信度及单个维度的信度进行检验，如果α系数＜0.6时，表明问卷信度不足；在0.7-0.8时，表明问卷具有相当程度的信度；达到0.8-0.9时，表明问卷信度非常好。α系数越大，内部一致性越好，问卷信度越高。通過SPSS23.0软件对问卷进行度量分析，得到总量表的信度为0.971，大于0.9，证明问卷信度良好。

综上，本研究问卷量表有着较好的信度和效度。验证性因子分析中，模型具有较好的拟合度，表明问卷具有较好的结构效度；三个维度（信息素养、在线学习投入、在线学习成效）具有很好的区分效度并且相互之间存在显著的正相关，表明该问卷有着较好的信度和效度，具备测量价值[7]。

三、研究结果与讨论

（一）被调查者信息素养现状

1.人口统计学无明显差异

如表3所示，参与问卷调查的617名大学生中，男生163名，占比26.42%；女生454名，占比73.58%。65.80%的被调查者处于20～23岁年龄段，97.89%的被调查者有在线学习经历。计算机使用年龄因素中，使用计算机1～5年的人数最多，其次是1年以下的。提高信息技术能力的方式因素中，男生有61.35%通过自学、23.31%通过计算机应用课程等提高信息技术能力，女生有38.33%通过自学、41.19%通过计算机应用课程等提高信息技术能力，这表明女生更多地借助计算机应用课程提高信息技术能力。

2.认知学习成效程度较低

如表4所示，偏度绝对值＜2，峰度绝对值＜4，测量数据满足正态分布。大学生信息素养变量中，信息法律法规、信息道德伦理和信息安全意识相比其他结构因素得分较高，表明被调查者对自身所具备的信息法律和伦理安全意识是充分肯定的，但信息科学知识得分较低，表明被调查者已意识到自身的信息科学与技术相关知识较匮乏。在线学习投入变量中，行为投入在各项结构因素中得分最高，表明大部分被调查者在线学习过程中积极投入学习活动；社会性投入得分较低，表明被调查者与其他学习者和教师之间的交互程度不高。在线学习成效变量中，学习满意度（教师）得分较高，认知学习成效（认识）得分相对较低，表明在线教学中主讲教师的教学能力和专业素养得到认可，但被调查者对在线学习成效的认识程度相对较低。

3.三者之间具有显著正相关性

项目组通过分析结构方程模型，得到表5所示检验结果。而图2的研究数据表明了各要素间的作用机制及效应，验证了先前假设：大学生信息素养对在线学习投入的影响（β＝0.44，P＜0.01）具有显著正相关性，大学生信息素养对在线学习成效的影响（β＝0.49，P＜0.01）具有显著正相关性，在线学习投入对在线学习成效（β＝0.52，P＜0.01）的影响具有显著正相关性。

（二）研究的不足之处与建议

1.不足之处

本研究在探讨大学生信息素养、在线学习投入与在线学习成效三者之间的关系时，只在某一地区的1所高校抽取了实验样本，调查对象较为单一，项目组将在此后的研究中扩大调查范围，进行多群组分析。此外，所设置的结构方程模型观测变量数量有限，无法涵盖所有的潜在变量，若作更深入探讨，需进一步细化大学生信息素养、在线学习投入与在线学习成效的结构维度。

2.建议

转化培养模式，提升大学生信息素养。当前部分高校信息素养的培养模式仅限于开设信息技术相关课程和专题讲座等，培养形式较为单一，无法改变大学生信息素养不足的现状，高校科学统筹规划，创新大学生信息素养培养模式。一是开设信息技术通识与专业实践相结合的系列课程，提高大学生的通识信息素养，并为学科信息素养培养奠定基础。二是依据专业课程的内容与特色，将信息素养教育融入其中，实现动态、有机融合。大学生信息素养培养是一项全面而系统的工程，需整合资源、人才等多方优势，分层次、有重点地实施培养计划。

优化在线学习环境，提升大学生在线学习投入度。大学生核心素养、学习动机、学业自我效能感等个人因素与同伴交互、教师支持等因素直接影响在线学习投入度，进而影响在线学习质量。在线学习环境下，教师应采取适当的教学策略，提升大学生的自我调节水平与元认知策略，提高其参与的主动性，促进并维持同伴互动。对于平台的视频、课件、交流讨论区等学习资源，应提供适宜的学习情境，从而促进大学生对认知、动机及行为的监控和调节。优化在线学习环境，有助于大学生克服时空分离所产生的孤独感，增强其情感投入，进而提高在线学习质量。

四、结语

当前，在线学习是大学生使用较多的一种学习方式。学校和教师应通过多种渠道教会学生信息化的学习方法，提高学生获取、加工、处理信息的能力。作为学习主体的大学生应通过学习与实践增强信息素养，从而提高获取、评估和应用信息的能力，获得积极的学习体验，进一步提高在线学习效果。

［ 参 考 文 献 ］

[1] 罗玛，王祖浩.基于ISM与AHP的学生信息素养影响因素研究[J].中国电化教育，2018（4）：5-11.

[2] 曾伟忠.在线学习效率提高导向的学生信息素养培养研究[J].现代情报，2010，30（8）：141-144.

[3] 翟兴，陈超，王鸿蕴.信息素养对大学生网络学习投入的影响研究：以新冠疫情期间的大规模、长周期网络教学为例[J].现代教育技术，2020，30（10）：98-104.

[4] 陈飞雄.教育数据挖掘视角下的学习者信息素养、教师在线教学行为与在线学习成效的关系研究[D].湖北：华中师范大学，2022.

[5] 龚艺，刘波，谭明杰，等.远程教育中在线学习投入与学习绩效关系的实证研究[J].成人教育，2018，38（6）：24-28.

[6] 胡小勇，徐欢云，陈泽璇.学习者信息素养、在线学习投入及学习绩效关系的实证研究[J].中国电化教育，2020（3）：77-84.

[7] 陈默.大学生媒介素养创建维度实证研究[J].传媒，2021（16）：87-89.

[8] PICCOLI G，AHMAD R，IVES B.Web-based virtual learning environments：a research framework and a preliminary assessment of effectiveness in basic IT skills training ［J］.MIS Quarterly，2001，25（4）：401-426.

[9] 朱莎，吴砥，杨浩，等.基于ECD的学生信息素养评价研究框架[J].中国电化教育，2020（10）：88-96.

［责任编辑：吴雪强］