在线教学中大学生自我调节学习能力对学习参与度的影响机理

李明芳， 孙兴培， 魏子秋

(河北科技大学 经济管理学院，河北 石家庄 050018)

新冠肺炎疫情期间，为保障教学活动的顺利进行，国内高校广泛采用网络在线教学的教学模式，在线教学模式和混合教学模式成为高等教育教学领域近年来重点探索的教学模式。相较于线下授课模式，在线教学具有教学手段灵活、教学互动更容易开展、考核方式更加丰富等优势，但也存在难以监控、学生学习参与不足、教学效果不尽如人意等问题。因此在线教学中大学生学习参与度影响因素和作用机理是在线教学研究领域重点关注的问题。

相较于线下授课教学模式，在线教学过程由于缺少教师的面对面监督和管理，大学生自律水平成为保障学习参与和学习效果的重要影响因素。在线教学中自律对学习参与度及其各维度的影响作用已经得到了学界的证实。Niu[1](P50-62)提出自律学习会对学生的学习参与度行为产生显著影响。Cho等[2](P10-17)的研究表明，自律程度高的学生，学习规律性更强，学习认知参与处于较高水平。Dongho等[3](P233-251)发现那些学习自律水平高的学生，其学习情感参与程度也高。钱晖[4](P3-5)指出加强大学生的自律学习能力可以有效促进他们的学习参与，这是当前教学过程和教学设计的重点。Chanlin等[5](P519-531)研究表明责任和自律影响学生参与在线学习的程度。因此，分析在线教学中大学生自律学习的影响因素，及其通过自律影响大学生学习参与度的作用机理，对于改善在线教学中大学生学习参与度和提升教学效果具有重要意义。

自我调节学习能力是促进学生自律学习的重要因素。Rieh等[6](P1-4)指出学生在学习中可以通过自我调节学习正向促进自律学习。邓国民等[7](P80-86)提出高水平自我调节学习者具有更高效率的时间管理策略与更为有效的学习统筹能力。Zimmerman[8](P64-70)研究表明学习过程中自我调节学习能力能够提升学习者的自律水平。因此，在线教学过程中，自我调节学习能力是促进大学生约束自身进行主动学习、高效参与学习过程的重要因素。

自我调节学习能力作为学习者的重要学习能力和特征，被作为中介变量解释学习参与度和学习效果的影响机理。李肖霞等[9](P24-27)指出在线项目式学习中自我调节正向影响学生学习项目参与度，且对学习动机的影响存在中介作用。吴祥恩等[10](P38-43)发现自我调节在临场投入与学习效果的影响中起部分中介作用。现有研究虽然关注了自我调节学习能力对学生学习参与度和学习效果的影响作用，并将其作为关键中介变量解释学习动机对学习参与度的影响，但是缺乏关于自我调节学习能力对学习参与度影响机理的深入探讨。本研究以疫情下的在线教学模式为研究背景，将自律作为中介变量、学习动机作为调节变量，探究大学生自我调节对学习参与度的影响机制。研究结论对于拓展高校学生学习参与度的理论研究，指导高校教师根据学生特质差异有针对性地设计教学内容和教学策略，提升高等教育在线教学效果具有重要意义。

一、理论分析与研究假设

(一)自我调节学习能力与学习参与度

学习参与度的概念起源于任务时间(time on task)，泛指学生在课堂内外有效教育活动上所付出的时间和精力。学生所获得的学习收获与其学习投入的时间和精力正相关[11](P182-189)。Fredricks等[12](P59-79)提出学习参与主要包括认知参与、行为参与和情感参与3个方面。因此，本研究从认知参与、行为参与和情感参与3个维度来研究在线教学中大学生的学习参与度问题。

自我调节学习能力作为社会认知理论的重要概念，关注学习者为达成学习目标自身心理的自我定向能力，是学习者对学习过程所做的主动调节和控制，具有能动性、有效性和相对独立性等特征，可以划分为计划、表现和自我反思3个阶段[13](P329-339)。相对于线下教学，在线教学具有灵活性、去中心化和缺乏监督等特点，需要学习者具备更高的自我调节学习能力才能更好地参与学习过程，故自我调节学习能力对于在线教学活动至关重要。Lin等[14](P223-239)提出高水平自我调节学习能力的学生更容易表现出较高的学习任务参与度。Cho等[15](P10-17)研究发现，与低水平自我调节的学生相比，高水平自我调节的学生具有更强的学习活动参与感。Im等[16](P112-124)研究表明在线学习中学生的自我调节学习对学习成就具有积极影响。因此提出如下假设：

H1a：在线教学情境中，自我调节学习能力正向影响大学生在线学习的认知参与。

H1b：在线教学情境中，自我调节学习能力正向影响大学生在线学习的行为参与。

H1c：在线教学情境中，自我调节学习能力正向影响大学生在线学习的情感参与。

(二)自我调节学习能力、自律与学习参与度

自律学习是个体在元认知、认知、情意与行为等不同层面上对自我进行评估、控制、监控，积极主动地参与学习活动的过程[17](P5-9)。在学习过程中，高度自律的学习者能控制和管理学习过程，不是一个被动的跟随者。由于缺乏教师的线下互动和监控，在线教学中对学习者的主动性要求更高，自律学习是制约在线学习参与度的重要因素。大学生的自律学习水平受自我调节学习能力的影响。Dongho等[3](P233-252)研究发现自我调节学习能力高的学生表现出更强的学习规律性和更多在学习过程中寻求帮助。Allison等[18](P40-48)认为在线开放课程(MOOC)要求学习者能够调整自己的学习，决定何时和如何参与，进而保障他们在学习过程中更加自律。毛成等[19](P99-101)通过研究大学生自我调节学习发现，大学生的学习时间管理在学习动机和学习行为之间发挥中介作用。因此提出如下假设：

H2a：在线教学过程中自律在自我调节学习能力和认知参与之间起中介作用。

H2b：在线教学过程中自律在自我调节学习能力和行为参与之间起中介作用。

H2c：在线教学过程中自律在自我调节学习能力和情感参与之间起中介作用。

(三)学习动机的调节作用

教育心理学认为，只有真正想学习的学生才能有效地控制学习过程和监督学习策略的实施，因此探讨教学活动中学生学习参与行为离不开对学习动机的关注。Allison等[18](P40-48)指出青少年在学习过程中的主观学习动机较高时，学习过程中的自我认知调节对学习者自我约束的影响更大。于倩等[20](P100-106)研究发现学习过程中内在动机和外在动机处于较高水平时，学生会主动调节自身的认知、情绪，进而投入更加自律的学习状态，接受程度也更高。Zumbrunn等[21](P661-684)提出具有较高学习动机的学生更加倾向于通过调节自身状态来投入自我约束更强的学习氛围和学习环境中。郭娇等[22](P5-12)指出，学习动机对于大学生在线自我调节学习能力的解释力最大，并且能够发挥调节作用。因此提出如下假设：

H3：在线教学过程中学习动机对自我调节和自律之间的关系起调节作用。

综上所述，一方面自律在学生自我调节学习能力影响学习参与度的路径中发挥中介作用，另一方面学习动机正向调节自我调节和自律之间的关系。综合中介效应和调节效应，本研究认为高水平的学习动机能够强化自律的中介作用，即存在被调节的中介效应。

根据社会认知理论，较强的学习动机对于维持和改善学生学习状态具有积极作用。Wolters等[23](P199-221)认为学习者的学习动机能有效地维持和改善自我学习意识，促进更好的学习状态。龚少英等[24](P84-92)指出应注重引导学生采取有效的动机调节策略来改善自身的学习动机，以维持良好的学习状态，从而提升学习投入。Zimmerman等[25](P614-628)指出，只有具备较强的动机信念，维持良好的动机水平，才能以更好的状态严格约束自身，投入到学习活动中。Guo等[26](P48-58)认为，学习动机较强的学生更倾向于使用更多的学习策略。石雷山等[27](P71-78)提出学生面对学习任务和困难时，积极的动机有助于将学习困难转化为挑战，激励学生全身心投入学习中，表现出更高水平的学习投入和参与。因此，提出以下假设：

H4a：在线教学中学习动机正向调节自律在自我调节和认知参与之间的中介关系。

H4b：在线教学中学习动机正向调节自律在自我调节和行为参与之间的中介关系。

H4c：在线教学中学习动机正向调节自律在自我调节和情感参与之间的中介关系。

本研究结合自我调节学习理论和学习动机理论，将自我调节学习能力作为自变量、自律作为中介变量、学习动机作为调节变量，探讨大学生自我调节学习能力对其学习参与行为的影响机理，理论模型如图1所示。

图1 研究理论模型

二、研究设计

(一)样本和数据收集

本研究数据采用问卷调查法进行收集，数据收集时间为2020年5月至6月。由于是探讨网络在线教学中大学生自我调节学习能力对学习参与度的影响机理，因此调查对象为疫情期间开展在线教学的某高校在读本科生。通过与学校相关课程的教师进行沟通，提前与被调查的在校生联系并进行调查说明，使被调查对象充分了解本次调查活动，借助问卷星，通过前后两轮的问卷在线调查收集数据。第一次收集是在线课程的开始或中期阶段，调查学生个体特征相关变量，如人口统计学变量、自我调节、自律、学习动机等；第二次是在两周后进行，调查学生在具体课程在线教学中的学习参与程度。两轮调查中均要求学生填写班级、姓名、课程名称和授课老师，以便完成两轮数据的匹配，最终获得有效匹配问卷738份。

(二)变量测量

本研究中相关变量的度量采用现有文献中的成熟量表，调查量表的测量方式采用李克特五级量表，1表示“不同意”，5表示“同意”。

自我调节学习能力，即大学生设置学习目标、监控自己的学习行为、发现适宜的学习策略，以及及时调整自己学习行为的能力[13](P329-339)。本文自我调节学习能力的测量借鉴Barnard等[28](P1-6)开发的在线自我调节学习问卷，共计5个题项，包括：会根据希望取得的理想学习成果来制定学习目标和计划；即便线上课程枯燥乏味，也会坚持完成；如果感觉哪门课程成绩退步，会在此课程的学习中付出更多努力；在考试的复习过程中，会将随堂笔记、教学PPT、练习题等资料进行整理；针对自己不擅长的科目，会付出更多的时间及精力。

自律学习指大学生运用多种知识和方法，有效对学习环节进行监控，高效完成学习活动。本研究自律的测量参考Tangney等[29](P271-324)编制的自我控制量表(self-control scale ,SCS)、Rude[30](P363-375)编制的自我管理量表(the cognitive self-management scale ,CSMS)，共计4个测量题项，包括：认真思考和对待每次作业，会通过翻阅笔记或查找线上资料完成；在线教学课堂中，能够做到认真听课；线上课程教学期间，表现得非常自律；每次都按时提交线上课堂布置的作业任务，没有迟交或不交的现象。

学习动机的测量依据Amabile等[31](P185-201)编制的学生动机量表，共计6个题项，包括：喜欢那些具有挑战性的在线课程，能够学到更多新知识；会去关注在线课程中与教学课程内容不相干的一些资料内容；以优异的成绩为目标，去完成在线教学中老师布置的作业任务；为考取优异成绩，即使自己不擅长这门在线课程，也会付出精力学习；希望取得良好的课程成绩，以展示自身的学习能力；向往成为班级中成绩优异并获得同学们认可的学生。

学习参与度表示大学生在线教育活动上所投入的时间和精力。学习参与度的测量参考“全美学生参与度调查量表”(NSSE)[32]，共计15个题项。其中，认知参与6个题项，包括：总结和完善线上课程随堂笔记的频率；归纳了一些有利于提升在线课程学习成绩的学习方案；会在考试前总结课堂PPT、整理练习题等学习材料；会在课下提前预习课堂新知识或课后整理学习资料；对于未完全掌握领悟的知识内容，会向同学和老师进行请教；在线上授课过程中，不做与课堂无关的事情，比如听音乐、看视频等。行为参与4个题项，包括：参与到课程的授课环节的积极程度；参与老师和同学之间提问解答这一教学过程的积极程度；参与和完成老师布置的课堂讨论的积极程度；按时按质完成线上课堂布置作业及任务的频率。情感参与5个题项，包括：喜欢通过网络在线课堂学习这门课程；对这门课程的学习十分感兴趣；愿意付出时间和精力努力完成这门在线课程的学习；会将这门课程当中学习到的知识与生活应用相结合；对于这门课程的线上学习感到十分愉悦。

三、数据分析与结果

(一)信效度分析

本次研究采用Cronbach's α系数和组合信度系数(CR)对量表的信度进行检验，分析结果见表1。对自我调节、自律、学习动机、认知参与、行为参与、情感参与等6个潜变量进行验证性因子分析，结果显示量表整体的Cronbach's α系数为0.939，表明量表的信度水平较高。研究中6个潜变量：自我调节、自律、学习动机、认知参与、行为参与和情感参与，其Cronbach's α系数分别为0.840，0.821，0.827，0.874，0.801和0.796，CR值介于0.805和0.905之间，每个变量的Cronbach's α系数和CR都高于0.7，这表明变量的测量题项具有较好的信度。所有变量的AVE值均高于0.5，表明变量的聚合效度较高。通过比较变量的AVE值平方根和相关系数发现，每个变量与其他变量的相关系数都低于其AVE平方根，表明潜变量的区分效度较好。因此，本研究的各变量测量量表具有较好的信度和效度。

表1 信度、效度检验结果

(二)共同方法偏差检验

由于同一问卷调研者回答量表上问题时存在自身的相关性，可能出现共同方法偏差问题，因此在问卷设计和数据收集阶段采取控制措施，同时还对样本数据进行统计检验，以确保共同方法偏差在可接受的水平差距以内。一方面，在设计量表时，对本次量表所参考的外文题项进行双向翻译，参考国内相关研究对题项的表达进行修改，以减少外文语言差异带来的偏差。另一方面，收集研究数据时，通过分两个阶段收集数据的方式减小共同方法偏差问题。为了进一步检验本研究的共同方法偏差问题，采用harman单因素检验法对所有题项进行无旋转的因子分析，结果显示：第一个因子的方差贡献率为37.494%，小于常用的临界标准值40%。因此，本研究的共同方法偏差问题在可接受的水平范围内。

(三)相关性分析

描述性统计分析与相关分析结果见表2。各变量之间都存在显著的相关性，自我调节、自律、学习动机与学习参与度都显著正相关，相关分析结果初步验证了本研究的假设。

表2 相关分析结果

(四)假设检验

为进一步验证研究假设，本研究构建了线性回归模型M1～M9，并采用SPSS 25.0对样本数据进行线性回归分析。将自我调节作为自变量，自律作为中介变量，认知参与、行为参与和情感参与分别作为因变量，构建逐层回归模型，结果见表3。模型M1、M3、M5分别为3个维度因变量(认知参与、行为参与和情感参与)关于自变量(自我调节)的线性回归模型；模型M2、M4、M6分别为3个维度因变量(认知参与、行为参与和情感参与)关于自变量和中介变量的线性回归模型；模型M7是中介变量(自律)关于自变量的线性回归模型；模型M8是中介变量关于自变量和调节变量的线性回归模型；模型M9是中介变量关于自变量、调节变量和交互项的线性回归模型。

表3 层次回归分析结果

结合逐层回归分析和结构模型路径分析，对自我调节学习能力影响学习参与行为的主效应、自律的中介效应和学习动机的调节效应进行检验，并比较分析不同参与行为的影响效应。

1.主效应检验

模型M1、M3、M5的回归分析结果显示模型的解释力分别为28.8%(Adj-R2=0.288)，20.8%(Adj-R2=0.208)，24.4%(Adj-R2=0.244)。自我调节显著正向影响认知参与、情感参与和行为参与(影响系数分别为0.543，0.494，0.460；P<0.01)，因此假设H1a、H1b、H1c得到验证。

2.中介效应检验

模型M7的回归分析结果显示自我调节正向影响大学生在线学习的自律(影响系数为0.549，P<0.01)。模型M2、M4、M6的回归分析结果显示自律对因变量认知参与、行为参与、情感参与存在显著正影响(影响系数分别为0.327，0.346，0.238；P<0.01)；另外，与模型M1、M3、M5相比，自律的加入使得自我调节对认知参与、行为参与和情感参与的影响系数下降，分别从0.543，0.494，0.460降至0.363，0.304，0.329，但影响作用仍然显著(P<0.01)。因此，自我调节对认知参与、情感参与和行为参与的直接效应存在且显著，自律在自我调节对学习参与度的影响中发挥部分中介作用，假设H2a、H2b、H2c得到验证。

3.调节效应检验

为检验学习动机对自我调节和自律关系的调节效应，将自我调节和学习动机进行中心化处理，构建自我调节和学习动机的交互项。以自律为因变量、自我调节为自变量、学习动机为调节变量构建模型M8；进一步在模型M8的基础上，引入交互项(自我调节×学习动机)构建模型M9。结果显示，自我调节对自律有显著正向影响(影响系数为0.197，P<0.01)，模型M8的Adj-R2值为0.311，模型M9的Adj-R2值增加为0.347，说明引入交互项(自我调节×学习动机)后，线性回归模型对自律的解释力度明显增强，且交互项对自律存在显著正向影响(影响系数为0.202，P<0.01)。因此，学习动机在自我调节与自律的关系中起正向调节作用。因此，假设H3得到验证。

为进一步验证学习动机的调节作用，将学习动机均值加减一个标准差分别作为高水平学习动机和低水平学习动机，并在学习动机高低水平下分别绘制自我调节对自律的影响效应图(如图2所示)。无论学习动机处于高水平还是低水平，自我调节对自律均起到正向影响作用；但是，高水平学习动机情况下，对应直线的倾斜程度更大，即其直线斜率更大，表明高水平学习动机时自我调节对自律的正向影响作用更强。因此，假设H3得到再次验证。

图2 学习动机在自我调节和自律之间的调节作用

4.被调节的中介效应检验

参考Hayes[33](P1-22)的研究，本研究采用Bootstrap 方法检验被调节的中介效应。在SPSS25.0中使用Process插件对收集问卷数据进行分析，模型序号选择7，Bootstrap样本量设置为5 000，偏差校正的置信区间设置为95%，运行结果见表4。

表4 自律在学习动机不同水平上的中介效应

由表4可知，自我调节对认知参与的间接效应系数，在低水平学习动机时的95%置信区间为(0.072，0.165)，在高水平学习动机时的95%置信区间为(0.143，0.284)；自我调节对行为参与的间接效应系数，在低水平学习动机时的95%置信区间为(0.043，0.116)，在高水平学习动机时的95%置信区间为(0.083，0.202)；自我调节对情感参与的间接效应系数，在低水平学习动机时的95%置信区间为(0.096，0.214)，在高水平学习动机时的95%置信区间为(0.195，0.371)。由于所有间接效应系数的95%置信区间均不包含零，因此自律的中介效应显著。

另外，高水平学习动机下自我调节对认知参与的间接效应值0.209，大于低水平学习动机下的间接效应值0.116，学习动机对“自我调节—自律—认知参与”这一中介机制的调节效应系数为0.073(P<0.05)，95%的置信区间为(0.040，0.110)；高水平学习动机下自我调节对行为参与的间接效应值0.140，大于低水平学习动机下的间接效应值0.077，学习动机对“自我调节—自律—行为参与”这一中介机制的调节效应系数为0.049(P<0.05)，95%的置信区间为(0.023，0.078)；高水平学习动机下自我调节对情感参与的间接效应值0.278，大于低水平学习动机下的间接效应值0.154，学习动机对“自我调节—自律—情感参与”这一中介机制的调节效应系数为0.096(P<0.05)，95%的置信区间为(0.053，0.147)。因此，高水平学习动机条件下，“自我调节—自律—学习参与度”这一中间效应更强，假设H4a、H4b、H4c均得到验证。

5.三种参与行为影响效应比较

为了比较三种参与行为的影响效应区别，对结构模型进行路径分析和效应比较，分析结果见表5。结果显示，大学生自我调节学习能力对其在线学习的情感参与影响效应最大，对认知参与影响效应次之，对行为参与影响效应最小。通过自律能够解释自我调节学习能力对情感参与影响效应的34.57%，解释对行为参与影响效应的25.35%，解释对认知参与影响效应的30.11%。因此，大学生自我调节学习能力对其在线学习参与度3个维度的影响机理并不存在显著差异。

表5 不同参与行为的影响效应比较

四、结论与启示

(一)研究结论

构建了网络在线教学过程中大学生自我调节影响学习参与度的概念模型，将学习参与度分为认知参与、行为参与和情感参与3个维度，探讨学生的自我调节在不同水平的学习动机调节下如何影响学生自律，进而影响学生学习参与度的机理。通过文献梳理和实证分析，论述并验证了个体因素(自我调节、自律)对学生自主学习的重要影响[34](P93-98)，得出以下主要结论。

第一，在线教学过程中，大学生的自我调节正向影响学生的学习参与度，自我调节学习能力越高，学习参与度越高。自我调节学习能力作为影响学生学习参与度的个体层面影响因素，是保障在线教学中大学生高效参与课程学习的重要因素，对于大学生设置学习目标、制定和执行学习计划和加大学习投入有积极作用，是影响学习主动性、自律和学习效果的关键动因。

第二，在线教学过程中，自律在自我调节和学习参与度之间起到部分中介作用。学生的自我调节不仅直接影响学生的学习参与度，还在自律的中介作用下间接影响学习参与度。这不仅支持了现有研究关于学习者自律对其学习参与度的重要性论点，还论述并证实了自律在自我调节和学习参与度关系中的中介机制，建立了“自我调节—自律—学习参与度”的间接影响路径。

第三，在不同的学习动机条件下，不仅大学生自我调节与自律之间呈现动态的影响关系，自律的中介作用也呈现动态复杂性。学习动机对自我调节与自律的影响关系间接作用“自我调节—自律—学习参与度”，并具有正向调节作用。高水平学习动机下，自我调节对学生自律的促进作用更强，大学生自我调节通过自律影响学习参与度的间接作用也更强，存在被调节的中介效应。

(二)研究启示

第一，高等教育课程教学设计应注重学生自我调节学习能力的培养，教师不仅要关注教学知识的传授，还要关注学生综合能力素质的培养，提高学生的学习能力和学习参与效率。学习目标和计划制定、学习行为监控与调整是衡量自我调节学习能力的重要方面，教师应指导学生对学习任务制定合理的目标和计划，并根据学习进展情况对计划进行灵活调整，通过策略地安排学习活动和时间实现学习目标，提高学生在学习过程中的自我调节学习能力。学生自我调节学习能力受到自我评价系统(如自我效能感)、社会关系质量(如师生关系)、认知和学习策略等多方面因素的影响[18](P40-48)，高校教学中课程设计要兼顾不同学生的能力差异，丰富教学活动的多样性，增强教学内容的灵活性，从多方面综合考核学生学习效果。对于自我调节学习能力弱的学生，通过详细的课程活动安排、合理的课程作业设置，引导学生积极参与到学习过程中，借助课程考核体系提升学生的学习动机和学习参与积极性。

第二，自律是传递大学生自我调节学习能力对学习参与度影响作用的有效途径，是影响在线教学中大学生参与程度的重要因素。按时、专注地参与课堂教学环节是衡量在线教学大学生自律的重要方面，也是当前疫情期间影响在线教学效果的关键因素。不同于传统线下教学环境，在线教学中教师不是面授课程，无法实时了解学生们学习状态，更不能根据学生们微表情掌握他们对知识的掌握程度。因此，在线教学中教师应该丰富课堂活动，利用远程教学系统通过设置在线问答、签到、问卷填写等方式布置课堂教学任务，针对不同教学任务设置相应的任务完成时限，督促学生们按时到课和积极反馈知识掌握情况；对课堂测验、课后习题、课堂练习等环节进行分析归纳，根据学生的知识掌握情况调整教学内容和教学进度，确保学生能够高效全面地掌握关键知识点，保障在线教学中学生的学习自律和参与度。

第三，学习动机不仅是学生积极参与在线学习的驱动因素，而且会增强自我调节对自律和学习参与度的影响作用。在线教学活动中教师应注重对大学生学习动机的培养和促进，通过提供丰富的学习资源、展示课程学习知识在实践中的应用，增强学生对课程学习的兴趣，激发学生积极主动地参与到在线教学中，增强自我调节对学习自律和学习参与度的促进作用。教师在教学活动中应注重课堂教学模式的创新，使用在线教学系统进行分组讨论、抢答积分、在线投票等活动，营造活跃的在线课堂，提高大学生在线上教学中的学习兴趣及学习动机，强化大学生主动积极投入在线教学活动的动力源。

(三)研究局限

本研究虽证实了网络在线教学中大学生自我调节、自律和学习动机对学习参与度的影响机理，但仍存在一定的局限。一方面，本研究的实验对象是某高校的本科生，研究结果的普适性需要更加深入的研究来考证。另一方面，本研究只探讨了大学生个体因素(自我调节、自律、学习动机)对在线教学中大学生学习参与度的影响，没有考虑课程因素、教师因素和环境因素的影响作用。在线教学中，不同因素共同作用形成了大学生学习行为的复杂影响体系，未来的研究需要将个体因素与其他因素相结合，深入探讨不同方面因素对学习参与行为的交互影响作用，更为全面地揭示在线教学中大学生学习参与行为的影响体系。