翻转课堂模式下学生问题解决能力模型构建

胡 玥，董永权，杨 淼

（江苏师范大学，江苏徐州221000）

引言

随着教育信息化的深入推进，高校不断呼吁教育改革、创新，虽然高校的教学质量一直受到学者的关注，但是，几十年以来，高校课堂仍然采用传统的灌输式教学进行知识传播，并未产生革命性的改变［1］。信息高速发展的时代给学生提出了新的要求，美国高校联盟提出21世纪学生能力框架，即问题解决能力、批判思维能力、合作能力、创新能力和沟通能力，简称“5C”能力［2］。如何提升学生的5C能力是教育改革亟需解决的问题，本研究选取问题解决能力展开研究。传统灌输式教学并不能培养学生的问题解决能力。21世纪初，面对面课堂学习与在线学习融合的学习方式就已经出现，并且普遍应用于教学实践［3－4］。翻转课堂作为一种新型的教学模式，很好地融合了线上线下教学，旨在为培养学生的问题解决能力提供更具有互动性与灵活性的学习环境。因此，本研究通过结构方程模型，对翻转课堂数据进行定量与定性分析，找出学生的影响问题解决能力因素并提出建议，以期为高校教育教学改革提供参考。

一、研究现状分析

翻转课堂是一种新型的以学习者为中心的教学模式，“翻转课堂”转变传统教学模式，颠倒教学过程，提倡学生课前在家里观看教师的视频讲解，课上在教师的指导下完成作业［5］。在翻转课堂教与学的相关研究中，研究的重点是知识内化、问题解决、互动和评价。美国学者 Bill Tucker认为翻转课堂主要是转变教学方式，课前，学习者通过平台进行自主学习，完成知识学习的过程；课上，学生相互协作，解决问题并且进行思维碰撞，加深学生对知识的理解，促进知识的内化［6－7］。祝智庭等认为，翻转课堂中，学生使用工具参与问题研讨［8］；Jon Beermann认为翻转课堂的核心在于知识传授过程中的交互［9］；赵兴龙认为，根据翻转教学渐进式知识内化的本质，增值评价倒不失为一种好方法［10］，翻转课堂的过程性评价可以激发学生的学习动机，促进知识内化。

对现有的研究进行分析可知，翻转课堂教学的特点是课前进行独立自主学习，课上通过交互促进知识内化，解决学习中的问题，最后通过增值评价激发学生的动机，让学生获得较好的学习体验。在整个翻转课堂教学中，学习者的主体地位得到了充分地体现，促使教师为主导、学生为主体的双主模式产生。翻转课堂以其交互性、灵活性、合作性、参与性等特点成为教育革命浪潮中的一种创新型教学模式，为提升学习者问题解决能力提供支撑。

问题解决能力是学生必备的能力，当前对于问题解决能力的研究聚焦在对问题解决能力的评价、学习者的心理因素对问题解决能力的影响以及问题解决能力的评估方法上。学者袁建林认为提升学生问题解决能力要注重培养学生问题解决坚持性和开放性的心理品质，促进学生复杂认知能力的提升［11］。学者胡艺龄认为问题解决能力评价模型在融合内隐认知、思维内容等特征的基础上，整合认知、非认知等因素［12］。学者朱小虎深入分析了PISA学生问题解决能力的评估内容和评估方法［13］。针对影响问题解决能力的因素方面的研究较少，针对翻转课堂条件下的问题解决能力的研究更少，因此，本文研究翻转课堂环境下学生问题解决能力的提升。

二、研究理论基础

（一）技术接受度模型

技术接受度模型（TAM）是Davis在1989年提出的，如图1所示，包括感知有用性、感知易用性、使用态度和行为意向［14］。众多实证研究发现TAM大部分解释了使用意图与行为的差异。感知有用性和感知易用性是技术接受行为的主要衡量指标，感知有用性是使用者认为技术能够对工作带来绩效，感知易用性是使用者认为技术是否易于使用，使用态度是感知有用性与感知易用性的中介变量，它的作用是影响行为意向从而影响使用者的实际行为［7，15］。TAM说明用户的感知易用性与感知有用性越高，其使用态度就会越倾向于积极，感知有用性与感知易用性在学习和行为的早期影响较强［15］。翻转课堂采用平台进行在线学习和讨论，因此，选择TAM作为理论支撑，判断学生对翻转课堂的接受度。

图1 技术接受度模型（TAM）

（二）期望价值理论

期望价值理论认为，个体对于完成任务的动机，取决于个体对该任务成功可能性的期待和完成这一任务所获取的价值，完成该任务的可能性越大，或者该任务价值越大，个体完成该任务的学习动机就越大［16］。班杜拉在他的研究中指出，期望分为两种：一种是效能期望，即个人对成功完成任务的信念；一种是结果期望，即特定的行为能够带来特定的结果［17］。基于任务驱动式教学是翻转课堂中常用的教学手段，也是重要的教学手段。在翻转课堂教学中，教师布置的任务对教学过程有着重要的影响，任务的价值过低或过高不利于调动学生的积极性，不利于提高学生对课程内容的期待，会降低学生的学习动机。因此，在翻转课堂教学中要牢牢把握任务价值这个因素。

（三）集体效能

集体效能是在协作学习中，学生对小组其他成员或者小组整体能力的判断和评价。班杜拉认为，集体效能感是在协作学习中，学生对小组能够完成任务的共同信念［18］。集体效能信念主要受能力与评价两个因素影响。集体效能不是小组成员效能的叠加，而是小组成员间相互作用的动态过程所创造的一种突现的属性。因此，集体效能的两个影响因素是团队的评价与学生个体的评价。在教学中，集体效能能够促进学生合作完成任务，有效地利用集体效能，可以挖掘学生的潜能，培养学生的合作能力，从而提高问题解决能力。

三、概念模型和研究假设

本研究以技术接受度模型（TAM）为基础，以期望价值理论、集体效能理论为指导，设计符合翻转课堂模式下学生问题解决能力模型，如图2所示。该结构模型由三个部分组成：TAM、任务因素和集体效能。

首先是TAM部分，主要包括潜在变量平台易用性、翻转课堂教学模式有用性和翻转课堂教学模式接受度。观测学习者对平台、在线课程使用的有用性和易用性，平台和在线课程的易于使用可以减少技术对学习者学习过程的干扰，保证学习者顺利学习，同时，在学习过程中，如果学生认为平台和在线课程能够促进学习，那么学生的积极性将会得到提高。平台易用性与翻转课堂教学模式有用性又对翻转课堂教学模式接受度产生影响，因此平台易用性与翻转课堂教学模式有用性的提高将会使学习者接受翻转课堂教学模式，从而激发学生的学习动机。因此，本研究提出假设H1、H2和H3。

H1：平台易用性对翻转课堂教学模式接受度产生正相关影响。

H2：翻转课堂教学模式有用性对翻转课堂教学模式接受度产生正相关影响。

H3：翻转课堂教学模式接受度对学习动机产生正相关影响。

其次是任务因素部分。分析学习者对教师布置的任务的价值感知程度，根据期望价值理论可知，当学生认为教师布置的任务的价值很大时，学生将会努力去完成任务以获得任务的价值的最大化，即学生的学习动机会相应地提升。因此，本研究提出假设H4。

H4：任务价值对学习动机产生正相关影响。

最后是集体效能部分，包括三个潜在变量：个人评价、小组评价和问题解决能力。根据集体效能理论可知，在独立自主学习时，学生肯定自己的能力，完成相应的学习任务，就会产生完成任务的评价，从而提升学习动机，而在小组学习时，学生对自己小组展开评价，相信自己的同伴，那么学习动机也会相应地提升。学习动机的提升，可以促使学生去解决学习过程中的困难，从而提高解决问题的能力。因此本研究提出假设H5、H6和H7。

H5：个人评价对学习动机产生正相关影响。

H6：小组评价对学习动机产生正相关影响。

H7：学习动机对问题解决能力产生正相关影响。

图2 学生问题解决能力模型

四、实证研究过程和结果

（一）实验概述

选择江苏师范大学2015级软件工程专业的本科生作为研究对象，选取“数据库”课程作为实验课程，每周连上三节课，实验周期为一个学期，共18周。首先，课程教师先录制在线课程视频（15～20分钟／视频），并收集与课程相关的资源，将视频按照章节上传到TronClass平台。每个在线视频都有相应的练习和讨论区。课前，学习者观看平台上在线课程进行自主学习，教师通过TronClass后台观测学习者观看视频的次数及视频播放进度，掌握学习者的学习进度。此外，学习者在在线学习中遇到疑惑，可以在课程讨论模块进行提问与回答，教师可以通过讨论模块掌握学习者学习过程中的难点，掌握学习者的学习状态。课中，教师组织面授课堂的分组讨论，每个小组汇报课前学习内容，分享心得，针对其他小组的问题提出解决措施。教师针对难以解答的问题进行集中讲解，扩宽学生的视野，深化学生的知识建构，培养学生的创新思维。课后，学习者可以通过在线平台与教师和同学交流互动，并参加在线测试和教学评估，方便教学者收集相关数据，把握教学进度，提升授课质量。

（二）问卷的设计与发放

学者通过问卷收集参与翻转课堂学习的学生的感知数据，用以测量翻转课堂的有效性，以往的研究也证实感知数据能够反映翻转课堂教学效果，因而本研究通过调查问卷的形式，获取学生对翻转课堂学习过程中的主观感知，并用它测量影响学习者的因素［19］。问卷的第一部分是基本信息，第二部分是关于影响学生问题解决能力的因素，问卷的主要题项来自 Wu and Zhang、Kim et al、Hsiao－Lin Tuan、Mohammad Alsharo等学者的研究成果。问卷选项采用了李克特五级量表进行测试，从1分到5分别表示“完全不同意”“不同意”“一般”“同意”“完全同意”。收集有效问卷107份，最后对收集数据使用SPSS、AMOS进行分析。

（三）数据分析

对问卷进行描述性分析，如表1所示，所有变量值的平均值都超过3，取值范围是3.295～4.075，这说明，在翻转课堂教学中，学习者整体上呈现积极的状态，各个题项的标准差在0.709和1.051之间，这显示在翻转课堂学习中，学生对于平台学习、教师布置任务、小组学习的态度存在着差异。

表1 变量的描述性统计

1.信度与聚合效度分析

如表2所示，对问卷信度与效度进行分析。Cronbach’α是衡量信度的一种方法，α系数达到0.9为优，达到0.8为良好，0.7以上为可以接受［19］。从表2中可以看出，本研究变量α系数均在0.7以上，因此，本研究变量内部题项间信度较高。聚合效度分析是由组合信度、题项载荷值和平均变异数抽取量组成。Fornell和 Larcker［20］提出，任何研究模型必须满足以下条件才能具有收敛的有效性。

（1）构建体内指标的因子负荷必须具有统计学意义。

（2）构建可靠性必须超过0.7。

（3）每个构建体提取的平均变异数抽取量（AVE）必须超过0.5。

组合信度的计算公式是（∑标准化载荷值）2／［（∑标准化载荷值）2＋Σεj］，其中 εj是每个潜在变量的测量误差［19，21］。对于组合信度，推荐值应超过0.7［22］。研究结果表明，每个结构的复合可靠性达到0.7，因此，构造具有所需的可靠性。平均变异数抽取量＝∑（标准化载荷值）2／［∑（标准化载荷值）2＋∑εj］［19，21］，本研究以超过 0.5的平均变异数抽取量作为评价标准。如果衡量标准的因素不能达到该值，则该题目不具有代表性，应予以删除［23］，否则应保留。研究结果表明，平均变异数抽取量在0.535和0.837之间，满足评价标准，符合要求。本研究中的题目主要以国内外相关研究为基础并对其进行修改使用，且题项载荷值均大于0.6。因此，使用的题目符合内容有效性的标准，本研究的内容具有有效性。

表2 信度与聚合效度

本研究中，翻转课堂教学模式有用性、平台易用性、翻转课堂教学模式接受度、任务价值、小组评价、个人评价、学习动机和问题解决能力的构造符合Fornell和 Larcker的收敛有效性条件［20］。所以这些结果支持每个结构的收敛有效性。

2.区别效度分析

区别效度是指构面所代表的潜在变量与其他构面所代表的潜在变量间相关程度低或者差异显著［19，21］。本研究通过比较 χ2在无限制模式（原始测量模式）和限制模式之间的差异来判断两种构面差异的有效性。无限制模式和限制模式之间的主要区别在于后者将两个潜在构造之间的相关系数限制为1，当重新估计无限制模式和限制模式之间的主要差异时，将生成新的χ2值，两个卡方值之间的巨大差距表明两个构造之间的差异性很大。用于确定判别有效性是否显著的方法是将限制模式的卡方值与无限制模式的卡方值相减，然后将其除以其自由度之差，如果△χ2值＞3.84（p值＝0.05），判别效度是显著的。如表3所示，△χ2均超过3.84，因此本研究具有区别效度。

表3 模型区别效度

3.适配度分析

表4 模型适配度

满足可靠性和有效性要求时，下一步是评估结构模型的适配度。在验证结构方程模型的时候，研究者一般会选择诸如 GFI、NFI、SRMR、CFI以及RMSEA等指数来测量模型适配度［21］。运用AMOS程序来分析本研究的结构模型，如表4所示，模型的各项指标均符合要求。因此，结构模型的结果支持所有模型的关联，模型较为合理。

4.路径分析

本文利用结构方程模型对提出的7个假设进行验证，并且对相关研究假设的路径系数显著性进行测试，如表5所示。研究发现，平台易用性与翻转课堂教学模式接受度、翻转课堂教学模式有用性与翻转课堂教学模式接受度、翻转课堂教学模式接受度与学习动机、学习动机与问题解决能力、小组评价与学习动机、个人评价与学习动机、任务价值和学习动机之间存在显著性。翻转课堂教学模式接受度（β＝－0.42，p＜0.05）、小组评价（β＝－1.53，p＜0.01）、个人评价（β＝1.885，p＜0.001）、任务价值（β＝0.91，p＜0.001）是预测学习动机的显著变量。平台易用性（β＝0.63，p＜0.001）、翻转课堂教学模式有用性（β＝0.44，p＜0.01）是预测翻转课堂教学模式接受度的显著变量。学习动机（β＝0.548，p＜0.001）是预测问题解决能力的显著变量。

表5 模型假设验证汇总

（四）研究结果

根据模型检验的结果，对假设验证情况逐一说明如下：

本研究提出7个假设，其中5个假设在0.001下显著，1个在0.01下显著，1个在0.05下显著，表明提出的7个假设都得到支持，如图3所示。

H1中平台易用性对翻转课堂教学模式接受度产生正相关影响（β＝0.63），平台易用性与翻转课堂教学模式接受度之间呈现正相关，假设成功，表明在翻转课堂学习中，学习者认为平台容易操作时，更愿意接受这种教学方式。

H2中翻转课堂教学模式有用性对翻转课堂教学模式接受度产生正相关影响（β＝0.44），翻转课堂教学模式有用性与翻转课堂教学模式接受度之间呈现正相关，假设成功，表明在翻转课堂学习中，学习者认为翻转课堂教学模式对学习有帮助时，更愿意接受这种教学方式。

H3中翻转课堂教学模式接受度对学习动机产生正相关影响（β＝－0.42），翻转课堂教学模式接受度与学习动机之间呈现负相关，假设失败，表明在翻转课堂学习中受到其他因素影响，尽管翻转课堂教学模式使用情绪高涨，但学习动机不强。

H4中任务质量对学习动机产生正相关影响（β＝0.91）。任务质量与学习动机之间呈现正相关，假设成功，表明学习者在翻转课堂学习中，教师布置的任务价值对学习者学习动机产生积极影响。

H5中个人评价对学习动机产生正相关影响（β＝1.885）。个人评价与学习动机之间呈现正相关，假设成功，表明在翻转课堂学习中，学习者对自己能力的评价可以促进学生的学习动机。

H6中小组评价对学习动机产生正相关影响（β＝－1.53）。小组评价与学习动机呈现负相关，假设失败，表明在翻转课堂学习中，参与小组学习对于学习者只是形式，对其学习积极性并未产生积极的影响。

H7中学习动机对问题解决能力产生正相关影响（β＝0.548）。学习动机与问题解决能力之间呈现正相关，假设成功，表明在翻转课堂教学中，教师可以通过激发学习者的学习动机来培养学习者的问题解决能力。

图3 问题解决能力模型结果分析图

五、讨论

研究结果分析中，H3与H6假设失败，因此，针对H3与H6进行讨论，分析假设失败的原因。

（一）翻转课堂教学模式接受度与学习动机

由技术接受度模型可知，翻转课堂教学模式接受度的提高可以促进使用者的行为意图，在研究分析中，翻转课堂教学模式接受度高的学生，其学习动机反而较低，产生假设失败主要受以下几个因素的影响：

1.数字移民固有的传统思想束缚

21世纪，一个真正意义上的大断点已经产生——信息技术的产生和迅速传播。在信息时代出生并使用信息技术的学生，我们称之为“数字土著”，而其余的学生，我们称为“数字移民”。作为数字移民，像所有移民一样，比其他人更善于学会适应他们的环境，但是，在某种程度上，他们总是保留着他们的“腔调”，即他们过去的足迹［24］。因此，在翻转课堂教学中，学生虽然很快适应这种教学方式，对平台的使用也很积极，但是学习过程仍然保持着他们原有的“腔调”，积极使用平台，但是学习动机并未提升，甚至呈下降趋势。

2.教学趋向以技术为中心

翻转课堂是一种新型的、以学生为中心的教学模式，但是在具体运用中，可能会产生以技术为中心的现象，学生过多地赖技术，这种情况下，学生使用技术只是形式，并未引发学习动机，此外，受从众心理的影响，学生在积极运用技术，但出现了无效帖、无效赞情况。因此，翻转课堂教学模式接受度与学习动机呈现负相关。

3.学生受到其他课程的影响

实验选取“数据库”课程，采用翻转课堂教学形式进行，而学生参与的其他课程仍然采取传统课堂教学形式，相较于传统课堂，翻转课堂给学生带来了信息负载，翻转课堂海量的资源让学生无法承受，也无法让学生理解每一条信息的含义，长此以往，学生的认知负荷越来越重，导致学生对翻转课堂产生“逆反”心理，降低学习动机。

（二）小组评价与学习动机

由集体效能理论可知，学生对小组的评价可以促进学习动机，但在分析中，小组评价高的学习者对学习的内在动机反而降低，假设失败主要受以下几个因素的影响：

1.学习风格的影响

学习风格是学习者相对稳定的带有个性特征的固有属性，是影响教学过程的重要因素之一。根据学习者的学习风格提供适合其个性特征的学习支持，会促进学习者学习［25］。在小组学习中，学生虽然对小组评价较高，但是小组成员的学习风格不同，反而降低了学习的效率，因而降低了学生的学习动机。

2.小组学习形式化

在小组合作过程中，学生缺乏文化认同和心理归属感，小组学习貌合神离，成为分散的学习个体［26］。此外，学生的学习水平参差不齐，一部分学生不理解知识点，小组学习效果不理想，出现学生“相互推脱”的现象［27］。在这种情况下，小组学习是一种低效的学习方式，高效的小组学习可能是一种假象。

六、建议

翻转课堂教学模式接受度的提高表明学生接受翻转课堂教学模式，而学习动机的提高可以促进问题解决能力。在翻转课堂教学中，教师要牢牢把握学生的学习动机，以提升学生的问题解决能力。学习动机的提高主要包括三个方面：个人评价、小组评价和任务价值。首先在个人评价方面，在组织教学过程中，教师要注意设置相关测试，让学生在学习过程中了解自己的能力，注重学习的评价。其次在任务价值方面，教师可以布置相关的任务，可以将任务根据知识点与生活的关联性进行划分，随着学生学习逐渐深入，教师不断地增加任务与生活的关联性，保证学生始终认为任务是有价值的。最后在小组评价方面，完善小组评价，量化小组评价标准，做到有理有据，减少主观随意的影响。

综合提升学习动机的三个要素及对研究结果进行深入思考，提出四点建议：

第一，减少平台带来的干扰。在翻转课堂教学中，平台的选择要易于使用，操作简单，平台需要具备完善的功能，海量的学习资源，成为学生的助手，而不是增加学生的认知负荷。教师在使用平台的时候要把握“度”，要切实考虑学生的实际情况，使平台对学生的学习有益。

第二，转变学生“数字移民”的思想。教师通过施加教学干预，逐渐消除学生对多媒体学习的恐慌，加快转变学生的思想，引导学生积极主动地使用多媒体设备，缓解学生的抵制情绪，让学生认识到翻转课堂的优势，喜欢上翻转课堂。

第三，增强学生的评价。在组织教学过程中，教师要注意设置相关测试，让学生在学习过程中了解自己的能力和学习的评价。完善小组评价，量化小组评价标准，做到有理有据，减少主观随意的影响。

第四，任务模块化。教师根据课程内容，依据真实的情境，设计提出“任务”，每个任务对应的知识点要模块化，学生在完成任务的过程中，教师给予一定的指导，引导学生边学边练，提高学生的兴趣，培养学生的创新精神和实践能力。

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［1］Arum，R.C.E.K.Documenting uncertain times：post－graduate transitions of the academically adrift cohort［J］.Social Science Research Council，2012.

［2］潘宏琴.美国基础教育4Cs教育目标框架及其实现途径［D］.苏州大学，2016.

［3］Ginns，P.E.Quality in blended learning：exploring the relationships between on－line and face－to－face teaching and learning［J］.Internet＆Higher Education，2007，10（1）：53－64.

［4］Graham，C.R.W.W.A framework for institutional adoption and implementation of blended learning in higher education［J］.Internet＆Higher Education，2013，18（3）：4－14.

［5］何克抗.从“翻转课堂”的本质，看“翻转课堂”在我国的未来发展［J］.电化教育研究，2014（07）：5－16.

［6］B，T.The Flipped Classroom［J］.Education Next，2012，12（1）：82－83.

［7］翟雪松，尹吉明，林莉兰.结构方程视角下我国翻转课堂满意度模型构建［J］.高教探索，2015（05）：65－72.

［8］祝智庭，管珏琪，邱慧娴.翻转课堂国内应用实践与反思［J］.电化教育研究，2015（06）：66－72.

［9］Beermann，W.J.D.C.Vodcasts and Captures：U-sing Multimedia to Improve Student Learning in Introductory Biology［J］.Journal of Educational Multimedia＆ Hypermedia，2011，20（1）：97－111.

［10］赵兴龙.翻转课堂中知识内化过程及教学模式设计［J］.现代远程教育研究，2014（02）：55－61.

［11］袁建林，刘红云，张生.数字化测验环境中学生问题解决能力影响因素分析——以PISA 2012为例［J］.中国电化教育，2016（08）：74－81.

［12］胡艺龄.基于学习分析技术的问题解决能力评价研究［D］.华东师范大学，2016.

［13］朱小虎.基于PISA的学生问题解决能力研究［D］.华东师范大学，2016.

［14］尤佳鑫，孙众，宋伟.数字教材的技术接受度与教师TPACK能力的相关分析——基于结构方程模型的实证研究［J］.电化教育研究，2014（11）：102－108.

［15］高芙蓉，高雪莲.国外信息技术接受模型研究述评［J］.研究与发展管理，2011（02）：95－105.

［16］丁蕙，屠国元.期望价值理论与教师期望效应的激励机制［J］.教育评论，2014（09）：51－53.

［17］A.，B.Self－efficacy：Toward a unifying theory of behavioral change［J］.Advances in Behaviour Research＆Therapy，1977，1（4）：139－161.

［18］姜飞月，郭本禹.从个体效能到集体效能— —班杜拉自我效能理论的新发展［J］.心理科学，2002，（1）：114－115.

［19］胡勇，赵凤梅.在线学习成效的理论分析模型及测量［J］.电化教育研究，2015（10）：37－45.

［20］Fornell，C.A.L.D.Evaluating Structural equation modelswith unobservable variables and measurement error［J］.Journal of Marketing Research，1981，1（18）：39－50.

［21］吴明隆.结构方程模型——AMOS的操作与应用［M］.重庆：重庆大学出版社，2010.

［22］Nunnally，J.C.Psychometric theory［J］.American Educational Research Journal，1994，5（3）：83.

［23］Hair，J.F.B.W.Multivariate data analysis：A global perspective［J］.Loan／open Shelves，2010（4）.

［24］［美］Marc Prensky，胡智标，王凯.数字土著 数字移民［J］.远程教育杂志，2009（2）：48－50.

［25］赵宏，陈丽，赵玉婷.基于学习风格的个性化学习策略指导系统设计［J］.中国电化教育，2015（05）：67－72.

［26］彭绍东.混合式协作学习共同体的最近发展区、活动耦合与协同认知加工［J］.现代远距离教育，2017（01）：63－74.

［27］蒋忠良，黄荣怀.基于案例教学的远程教育网上协作学习活动设计——《软件工具与环境》课程教学案例［J］.现代远距离教育，2005（2）：73－75.