徐曉青　趙蔚　劉紅霞

【摘要】

大學生在線學習滿意度是評價在線課程學習的重要標準，它與在線課程質量和學習者行為密切相關。本研究在文獻研究的基礎上，將學習者在線學習滿意度影響因素分為三類，即交互（包括學習者之間的交互、學習者與教師之間的交互以及學習者與內容之間的交互）、網(wǎng)絡自我效能感、自我調節(jié)學習。本研究為探究這三個方面與大學生在線學習滿意度的關聯(lián)程度，進行了問卷調查，得到大學生在線學習滿意度的回歸方程模型。研究表明，學習者與學習內容的交互、自我調節(jié)學習、學習者與教師之間的交互是影響大學生在線學習滿意度的重要因素。在此基礎上，本研究提出了增加大學生在線學習滿意度的幾點建議，以期為在線學習的一線設計人員提供理論支持和借鑒。

【關鍵詞】在線學習滿意度；學習交互；網(wǎng)絡自我效能感；自我調節(jié)學習；多元線性回歸分析

【中圖分類號】G420 【文獻標識碼】A 【文章編號】1009-458 x（2017）05-0043-08

一、引言

2010年斯隆協(xié)會關于在線學習的研究表明，30%的大學生至少學習過一門在線課程。（Allen&Seaman，2010）也有研究發(fā)現(xiàn)，與課堂教學相比，在線學習的效果并不突出。在線學習要求學習者要有自主學習的自信并且能夠主動評價自身的學習效果。在進行在線學習時，學習者自信心越高越能夠自愿從事學習活動，與教師和同學進行互動交流也更積極，故而能夠增加他們的在線學習滿意度。（Liang&Tsai，2008a）此外，在線學習意味著學習者有更多的自由，因此，個人的自我管理和自我監(jiān)控能力顯得至關重要。學習者如果不能有效控制自身行為，將不能完全投入到在線課程學習中，最終導致學習者對在線學習滿意度降低。所以，從交互、自我調節(jié)學習和互聯(lián)網(wǎng)自我效能等方面研究我國目前在校大學生在線學習滿意度，對提高我國在線學習的教學質量有重要意義。因此，本研究在文獻調研的基礎上，歸納出可能影響大學生在線學習滿意度的因素，通過問卷調查法對在校大學生進行調查研究。很多學者認為，課程學習中的各類交互是大學生在線學習滿意度的重要影響因素。（Ali&Ahmad，2011；Lee，2012；Yukselturk&Yildirim，2008a）本研究框架是基于Moore和Ke-arsley提出的影響在線學習滿意度的因素：三種類型的交互、互聯(lián)網(wǎng)自我效能和自我調節(jié)學習。

（一）學習滿意度及在線學習滿意度

大學生學習滿意度是指大學生在接受高等教育時，對比自己預設的期望，對受教育過程的整體感知。大學生學習滿意度是衡量高等教育組織和管理的重要指標之一，對大學期間學生的受教育質量產(chǎn)生很大影響。（文靜，2015）在遠程教育中，學生的學習態(tài)度、學習行為等與學生的學習滿意度密切相關。由于學習滿意度能夠直接反映大學生在進行網(wǎng)絡課程學習時的身心體驗，能夠直觀表現(xiàn)出大學生的自我評價。因此，研究我國目前在校大學生學習在線網(wǎng)絡課程的滿意度對提高我國在線網(wǎng)絡課程的教學質量具有重要意義。本研究從大學生在線學習時的整體感知、交互感受以及在線學習是否幫助自身在專業(yè)學習和教育發(fā)展方面有所提高等維度進行測量，以此研究大學生在線學習滿意度。

（二）國外研究現(xiàn)狀

1.交互與在線學習滿意度關系研究現(xiàn)狀

交互可以起到先行組織者的作用，讓學習者把新舊知識聯(lián)系起來，并產(chǎn)生新的意義或框架。（Juwah，2006）在在線學習中，最著名的交互框架是由Moore提出的，包括三個要素：學習者與教師之間的交互、學習者與學習者之間的交互和學習者與學習內容之間的交互。（Moore，1989a）

學習者與教師的交互類型有多種形式，如教師對學習者進行評價、鼓勵、指點，學習者對教師的回答、反應，等等。YuKselturk和Yildirim的研究表明，在在線學習過程中，學習者與學習者之間的交流在減少，而學習者與教師之間的交流卻在整個學習過程中保持不變。（Yukselturk&Yildirim，2008b）更有研究提出，學習者與教師之間的交互是預測在線學習滿意度的最重要指標。（Battalio，2007）這些研究結果都說明，學習者與教師的交互是影響學習者學習滿意度的最重要因素。

有研究表明，學習者與學習者之間的交互對在線學習滿意度的影響要大于學習者與教師之間的交互。（Jung，Choi，Lim，&Leem，2002）在在線學習過程中，學習者通過各種交流渠道，與其他學習者發(fā)生對等交互，能夠增強學習者學習該門課程的興趣和情感，加深學習者對所學內容的理解，促進新知識體系的構建。因此，如果在線學習能夠提供學習者與學習者之間交互的平臺，學習者對該網(wǎng)絡課程的滿意度會提高。然而，交互并不是越多越好，如果在線學習要求學習者與學習者之間有過多的交流、合作，學習者對該在線學習的滿意度就會呈下降趨勢。

與上述兩種交互類型不同，學習者與學習內容的交互是指發(fā)生在學習者與經(jīng)過精心制作的反映課程主題或課程內容的材料之間的一種單向交流過程。（Moore，1989b）當學習者對在課程學習中獲得的信息、知識或者觀點進行自我反思并將之作為課程學習中所獲得的經(jīng)驗時，學習者與學習內容之間的交互就發(fā)生了。在在線學習的教學情境中，學習者的多數(shù)時間都在與在線學習內容發(fā)生交互。例如：與學習相關的課前材料讓學習者將舊知識與新知識建立初步連接，達到先行組織者的目的；系統(tǒng)的在線課程內容能夠讓學習者掌握所學知識；與該學習內容相關的擴展材料為學習者提供了擴展學習深度和廣度的機會。因此，學習者對學習內容的體驗會在很大程度上影響學習者對在線學習的滿意度。

2互聯(lián)網(wǎng)自我效能感與在線學習滿意度關系研究現(xiàn)狀

前人的研究表明，互聯(lián)網(wǎng)自我效能感能夠調節(jié)學習者對互聯(lián)網(wǎng)的使用和選擇，會少量地調節(jié)學習者的感知學習和學習滿意度。有研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)自我效能感對學習動機、學習過程和學習結果有一定影響。例如，Liang和Tasi指出，互聯(lián)網(wǎng)自我效能感高的學習者更喜歡在線學習環(huán)境，更愿意在學習活動中用互聯(lián)網(wǎng)解決問題、演示各種問題的來源和詳細描述所學知識。（Liang&Tsai，2008b）同時，在基于網(wǎng)頁的學習中，越高的互聯(lián)網(wǎng)自我效能感會帶來越積極的學習動機。然而，也有學者持懷疑態(tài)度，認為互聯(lián)網(wǎng)自我效能感和滿意度之間并沒有決定性的聯(lián)系，例如Rodriguez Robles測試了一個關于成人在線學習滿意度的預測模型，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)自我效能感并不是學習滿意度的主要預測因子。（Rodriguez Robles，2006）

縱觀前人研究可以看到，在互聯(lián)網(wǎng)自我效能感與在線學習滿意度關系方面，不同學者的觀點不同，并且在現(xiàn)存文獻中關于互聯(lián)網(wǎng)自我效能感對在線學習重要性的研究不足。因此，本研究決定將互聯(lián)網(wǎng)自我效能感作為交互之外的另一個重要研究因素。

3.自我調節(jié)學習與在線學習滿意度關系研究現(xiàn)狀

近幾年的研究表明，自我調節(jié)學習對在線學習有一定影響。與以往的課堂教學不同，在線學習將學習者放在教學的中心位置，學習者有更多的自主權，同時也承擔更多的責任。在線學習具有靈活性、隨時性和以學習者為中心等特點，需要學習者使用更多的自我調節(jié)技能。學習者掌握越多的自我調節(jié)技能，在在線學習中取得成功的機會就越大。因此，本研究認為自我調節(jié)學習也許會影響在線學習滿意度。Puzzifer-ro發(fā)現(xiàn)，元認知自我調節(jié)、時間管理和學習環(huán)境與學習者學習滿意度有明顯的關聯(lián)（Puzziferro，2008）。Peterson在2011年的調查中發(fā)現(xiàn)，自我調節(jié)的某個屬性在將來可以用來預測學習者主動學習在線課程的意愿。因此，從這些研究來看，當前需要更多地研究自我調節(jié)學習和在線學習滿意度之間的聯(lián)系。根據(jù)Puzziferro的研究，本研究根據(jù)自我調節(jié)學習的維度，結合在線學習時間靈活、自主性強的特點，從學習動機、時間管理、元認知自我調節(jié)、目標設置及計劃四個方面進行研究，探究自我調節(jié)學習對大學生在線學習滿意度的影響程度。

（三）國內研究現(xiàn)狀

有學者將網(wǎng)絡課程學習滿意度影響因素分為五個維度：個體特征、課程界面、教學資源、網(wǎng)絡技術和使用效果。研究發(fā)現(xiàn)，個體特征和網(wǎng)絡技術對網(wǎng)絡課程學習滿意的影響不大，課程界面和教學資源對網(wǎng)絡課程學習滿意度影響顯著。此外，在使用效果中，教學交互對網(wǎng)絡課程學習滿意度影響顯著。（王寧，等，2014）也有學者將學習滿意度的影響因素分為三方面：人、媒介和環(huán)境，經(jīng)過研究得出媒介中的學習資源對學習滿意度的影響最大。（王耐寒，2011）這些研究表明了學習資源對網(wǎng)絡課程學習滿意度的重要性，但并未說明學習者個體的自我效能感和自我調節(jié)學習能力對網(wǎng)絡課程學習滿意度的影響程度。

還有學者從學生、教師、課程和技術四個維度研究學習滿意度影響因素。學生維度中的學習動機和交互行為是影響學習滿意度的直接因素，自我效能感、成效期望是影響學習滿意度的間接因素。技術維度中的平臺設計和教師維度中的教學能力是影響學習滿意的初級因素。（李寶，等，2016）該研究考慮到了學習者的交互行為以及自我效能感等對學習滿意度的影響是本研究的基礎。但由于該研究調查的是傳統(tǒng)課堂中的學習滿意度情況，本研究根據(jù)在線學習的特點，結合在線學習與傳統(tǒng)課堂的區(qū)別和共性以及國外現(xiàn)有的研究結論提出假設：學習者與學習者的交互、學習者與教師的交互、學習者與學習內容的交互、互聯(lián)網(wǎng)自我效能感和自我調節(jié)學習對大學生在線學習滿意度有影響。

三、研究問題

已有研究表明三種類型的交互、互聯(lián)網(wǎng)自我效能感、自我調節(jié)學習是影響大學生在線學習滿意度的因素，然而目前并沒有綜合三種類型的交互、互聯(lián)網(wǎng)自我效能感和自我調節(jié)學習這五者對學習者在線學習滿意度影響程度的相關研究。本研究的主要目的是得出一個預測大學生在線學習滿意度的回歸模型，該模型包括交互、互聯(lián)網(wǎng)自我效能感和自我調節(jié)學習。重點關注以下兩個問題：

1.大學生在線學習滿意度的影響因素與影響程度；

2大學生在線學習滿意度的預測因子。

四、研究設計

（一）研究對象

研究對象為在校大學生，共123人。年齡集中在18-25歲之間，研究對象的特征見表1。本研究采用的抽樣方法為非概率立意抽樣，研究者以所在學校東北師范大學為主要調查單位，并隨機選擇不同地域的高等學府。

數(shù)據(jù)顯示，研究對象中男生22人，女生101人；年級以本科四年級為主，占全部調查人群的73%。研究對象以東北師范大學在校生為主體，包括南京大學、中國海洋大學、武漢大學、山東農(nóng)業(yè)大學等各個層次的高等院校在校生。研究對象來自不同專業(yè)，包括會計學、機械設計制造及自動化、韓語、應用化學、計算機科學與技術、圖書館學、廣播電視編導、教育技術學等數(shù)十個專業(yè)。

在這些研究對象中，有79%的學生參加過在線網(wǎng)絡課程的學習，說明在線網(wǎng)絡課程在大學生群體中的接受程度比較高。此外，有21%沒有參加過在線網(wǎng)絡課程學習的被調查者，他們的數(shù)據(jù)反映了大學生對在線網(wǎng)絡課程的需求，對在線網(wǎng)絡課程的改進和建設同樣有指導意義。因此，本研究獲得的123個樣本均為有效樣本，能夠參與下一步的數(shù)據(jù)分析。

（二）問卷設計

1.問卷結構

本研究數(shù)據(jù)通過問卷調查法獲得，為了方便數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與整理，本研究將編寫好的問卷編輯到問卷星，并將該網(wǎng)址在大學生群體中發(fā)放。問卷組成大致分為三部分：

第一部分是研究對象的個人特征，包括研究對象的性別、年級、專業(yè)、年齡以及是否參加過在線學習。這部分共有4道題，均為單選題。

第二、三部分的分布情況見表2。

第二部分是本文問卷的主體部分，包括了前文提出的影響大學生學習滿意度的三個因素：交互（學習者與學習者之間、學習者與教師之間、學習者與學習內容之間）、互聯(lián)網(wǎng)自我效能感以及自我調節(jié)學習。

第三部分是問卷的重點，共5道題，調查了學習者對所學在線課程的整體滿意度以及課程是否能夠對自身發(fā)展和專業(yè)發(fā)展產(chǎn)生積極的影響。設計該模塊的目的是為了在后期回歸分析時，探究第二部分中各個模塊與滿意度的影響關系，找出影響學習者在線學習滿意度的最大影響因素。

為了方便數(shù)據(jù)統(tǒng)計以及數(shù)據(jù)的回歸分析，本研究采用了李克特量表五點選項計分法。第二、三部分的題目選項設置完全相同，均為：A.完全符合、B.基本符合、C.不確定、D.基本不符合、E.完全不符合，對應的分數(shù)分別為1、2、3、4、5。

2.信效度分析

本研究問卷根據(jù)本研究提出的理論假設而編制，包括五個預測變量和大學生在線學習滿意度。每個變量的問題設置取自各個領域已有的信效度較高的測量量表，并根據(jù)本研究的特點進行改進。

本研究利用spss軟件首先對數(shù)據(jù)進行信度分析和主成分分析。

對問卷進行Cronbach oc系數(shù)檢測，分析結果見表3。數(shù)據(jù)顯示，本問卷的6個結構變量的α都超過0.7，表示問卷信度佳，并且問卷的總信度達到了0.935，說明問卷具有很高的可靠性。

對問卷進行主成分分析，結果表明，各變量的因素負荷量均在0.600以上，表示本問卷的收斂效度好。而且，各觀測變量在其他結構變量下的因素負荷系數(shù)均小于0.1，85%以上的觀測變量因素負荷系數(shù)接近于零，因此本問卷的區(qū)別效度好。

以上分析說明，本問卷后續(xù)的回歸分析具有較高的可信度。

五、研究結果

（一）大學生在線學習滿意度的影響因素與影響程度

本研究將影響大學生在線學習滿意度的影響因素學習者與學習者之間的交互（Var1）、學習者與教師之間的交互（Var2）、學習者與學習內容之間的交互（Var3）、互聯(lián)網(wǎng)自我效能感（Var4）和自我調節(jié)學習（Var5）作為多元線性回歸模型的自變量，將大學生對在線學習的滿意度作為多元線性回歸的因變量，進行多元線性回歸分析。

為了分析這五個變量與滿意度的相關性，本研究做了這五種變量之間的相關性矩陣研究，見表4。

數(shù)據(jù)表明這五個影響因素中，學習者與學習內容之間的交互與大學生在線學習滿意度的相關性最大（r=.667），并且呈現(xiàn)顯著正相關；自我調節(jié)學習與大學生在線學習滿意度的相關性次之（r=.589），其相關性也是顯著的。

值得注意的是，在交互因素的三種類型中，學習者與學習者之間的交互與大學生在線學習滿意度的相關性是最低的（r=494，p<.001），并且也是這五個變量中與滿意度相關性最低的。自我調節(jié)學習與大學生在線學習滿意度的相關性在學習者與內容的交互之后（r=.589，p<.001），互聯(lián)網(wǎng)自我效能感（r=.560，p<001）和學習者和教師之間的交互（r=.521，p<.001）與大學生在線學習滿意度的相關性居于這五個影響因素中間。

由表4我們可以推斷出學習者在線學習時的一些行為表現(xiàn)。在線學習滿意度高的學習者在進行在線學習時，與學習內容的交互比較自然，學習平臺能夠及時給予學習者反饋。此外，這樣的學習者通常也有較強的自我調節(jié)學習的技能，能夠較好地規(guī)劃、指導、監(jiān)測和評價自己的學習過程，并能夠及時對所學內容進行整理和回顧。

再者，在這五個因素中，學習者和教師之間的交互、學習者和內容之間的交互、互聯(lián)網(wǎng)自我效能感以及自我調節(jié)學習與在線學習滿意度的相關系數(shù)絕對值都在0.521以上，說明這四種因素與在線學習滿意度呈現(xiàn)顯著的中度以上的相關性。學習者與學習者之間的交互與滿意度呈現(xiàn)顯著的較低程度的相關性。

因此，本研究根據(jù)數(shù)據(jù)得出初步結論，學習者與學習內容之間的交互對大學生在線學習滿意度的影響程度最大，自我調節(jié)學習對大學生在線學習滿意度的影響程度次之，學習者與學習者之間的交互對大學生在線學習滿意度的影響程度最小，互聯(lián)網(wǎng)自我效能感和學習者與教師之間的交互對大學生學習在線學習滿意度影響程度居中。

（二）大學生在線學習滿意度的預測因子

對本研究的數(shù)據(jù)進行逐步多元線性回歸之后，得到表5中的數(shù)據(jù)。

由表5可以發(fā)現(xiàn)：五個預測變量中對“大學生在線學習滿意度”有顯著預測力的變量共有四個，依次為“學習者與學習內容之間的交互（Var1）”“自我調節(jié)學習（Var5）”“學習者與教師之間的交互（Var2）”“互聯(lián)網(wǎng)自我效能感（Var4）”。四個預測變量與“大學生在線學習滿意度”因變量的多元相關系數(shù)為.789，決定系數(shù)（R²）為.623，最后回歸模型整體性檢驗的F值為48.770（p=0.000<0.05）。因此，四個預測變量共可有效解釋“大學生在線學習滿意度”62.3%的變異量。

從每個變量的預測力來看，對“大學生在線學習滿意度”最具預測力的自變量是“學習者與學習內容之間的交互（Var3）”，其解釋變異量為44.5%；其次是自變量“自我調節(jié)學習（Var5）”，其解釋變異量為11.6%；其余兩個自變量的預測力分別為3.3%和2.9%。

本研究對自我調節(jié)學習抽取4個維度進行檢測，檢測結果表明，在學習動機、時間管理、元認知自我調節(jié)、目標設置和計劃中，元認知自我調節(jié)是自我調節(jié)學習中對大學生學習滿意度影響力最大的觀測因子。但由于自我調節(jié)學習的觀測因子所占比重較小，故而本研究從結構變量自我調節(jié)學習來進行分析。

（三）大學生在線學習滿意度標準化回歸方程

從標準化的回歸系數(shù)來看，回歸模型中的四個預測變量的B值分別為0.375、0.242、0.215、0.211，均為正數(shù)。表示其對“大學生在線學習滿意度”的影響均為正值。

所以我們可以得到標準化回歸方程如下：

大學生在線學習滿意度=0.375×學習者與學習內容之間的交互+0.242×自我調節(jié)學習+0.215×學習者與教師之間的交互+0.211×互聯(lián)網(wǎng)自我效能感。

此外，我們還得出了標準化殘差散點圖，如圖1所示。由圖1我們發(fā)現(xiàn)，殘差在-2到+2之間，可以解釋絕大部分的預測值，說明研究中得到的回歸方程是有效的。

本研究得出結論，對大學生在線學習滿意度影響程度最大的自變量為學習者與學習內容之間的交互，其顯著性p值達到.000。

六、研究討論

（一）研究結果分析

本研究基于大量調研相關文獻，總結出了可能影響大學生在線學習滿意度的五種自變量。但是，與已有研究得出的結論不同，學習者與學習者之間的交互（Var1）并沒有在本研究所得的回歸方程中。從表6可以看出，學習者與學習者之間的交互，顯著性（p>.05）很低，因此在回歸方程中并沒有體現(xiàn)。

同時說明，學習者與學習者之間的交互并不是在線學習滿意度的預測因子。這是因為，在網(wǎng)絡環(huán)境下的在線學習打破了地理位置的限制，學習者與學習者之間不需要在同一個教室內，甚至互相不認識。原本傳統(tǒng)課堂的小組討論、協(xié)作等交互活動，在互不相識的陌生人中進行，使得這種交互性大打折扣。因此，學習者與學習者之間的交互對在線學習滿意度的影響與其他因素相比顯得微不足道。

由回歸方程可以看出，學習者與學習內容之間的交互是影響在線學習滿意度的最重要預測因子。這是因為在網(wǎng)絡環(huán)境下，學習者與學習者、學習者與教師的交互都相對陌生并且是有延遲的。學習者不能及時從同伴和教師處得到反饋，而學習者與學習內容之間的交互卻是實時的。學習者通過閱讀課程相關材料可以把自己的舊知識與新知識相結合，通過小練習可以及時知道自己在掌握知識方面有哪些不足，通過瀏覽擴展材料可以加深對學習內容的理解和升華。所以，加強在線學習的內容設計是提高大學生在線學習滿意度的有效方法。

除學習者與學習內容之間的交互外，自我調節(jié)學習對在線學習滿意度的預測力也很高。這是因為對學習者來說，在線學習是較自由的，學習進度、學習地點、學習時間由學習者自己控制。因此，自我調節(jié)學習能力高的學習者能夠有規(guī)劃地進行在線學習，能夠對所學知識進行反思和測驗，能夠針對不懂的知識點自主學習；自我調節(jié)學習能力低的學習者，很難按時完成在線學習任務，學習質量也不高，這也是導致這類學習者對在線學習滿意度不高的原因。但是，自我調節(jié)能力是學習者自身具備的一種特性，很難控制，所以在設計在線學習課程時應該考慮這類學習者，幫助、提醒、鼓勵他們按時完成在線學習任務，并及時給予跟蹤練習，檢查這類學習者的學習情況。

互聯(lián)網(wǎng)自我效能感是在線學習滿意度的一個重要預測因子。與自我調節(jié)學習類似，它也是學習者自身的一個特性，不同學習者對自身是否能夠學好在線學習的預期、自信心是不同的。因此，在線學習給學習者的體驗應是難度適中的，讓學習者對在線學習充滿信心。

（二）研究結果對在線學習的啟示

從已有文獻可以看出，交互是影響學習者在線學習滿意度的一個重要方面，本研究得到的數(shù)據(jù)也發(fā)現(xiàn)，學習者與學習內容之間的交互是影響在線學習滿意度的最重要因素，但是令我們沒有預料到的是，學習者與學習者之間的交互對滿意度的預測力并不強。因此，在設計在線學習平臺時，需要設計者多關注教學內容的設計以及課程相關材料的擴展。將課程材料分為課前、課中、課后三部分，在課前，學習者可以通過課程材料對所學內容有一個初步了解，能夠把它和自己已有的知識建立一個大致的聯(lián)系，為之后的課程學習打好基礎；在課中，要著重設計學習者與教學內容的交互環(huán)節(jié)，增加反饋模塊，以便學習者及時了解學習進程以及自己的掌握程度；在課后，需要設計與課程相關的擴展材料，使學習者鞏固所學內容，應用學習到的知識。雖然學習者與教師交互的預測力不如學習者與學習內容交互的預測力，但是這類交互對學習者在線學習滿意度也有較大影響，這就要求在線學習平臺設置教師的實時答疑時間，保證教師在固定時間內能夠在平臺上與學習者實時溝通，縮短學習者得到教師反饋的延遲時間。

此外，自我調節(jié)學習是影響大學生在線學習滿意度的第二大自變量。學習者自我調節(jié)學習能力直接關系到學習者進行在線學習的進度和質量。對自我調節(jié)學習能力弱的學習者來說，在線學習與傳統(tǒng)學習的差異很大，在線學習缺少課堂教學的約束力，學習者不必在規(guī)定的時間和地點上課，雖然靈活性大大提高，但約束力大幅降低。這也是為什么MOOC中輟學現(xiàn)象如此常見的一個原因。但是，學習者的自我調節(jié)學習能力很難由在線學習設計者傳授，目前可以通過外部刺激的方式讓在線學習對學習者的約束力加強。例如，將課程的開始時間以短信或者微信的形式推送給學習者，讓學習者能及時地了解學習進程；對于及時完成每節(jié)課和全部課程的學習者給予一定的物質或精神鼓勵，如設置獎學金或者免費發(fā)放課程認證證書等。此外，高校承認在線學習的學分是提高學習者自我調節(jié)學習能力的一個重要動力。

七、結語

（一）研究結論

在我國，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展，人們開始重視網(wǎng)絡教學，課程學習已經(jīng)不再是學校傳統(tǒng)課堂的專利，越來越多的人開始嘗試甚至習慣在線學習。在線學習越來越流行，但其發(fā)展規(guī)模并沒有達到普及的程度，除了硬件條件的限制，在線學習體驗成為決定在線學習發(fā)展的重要因素。

本研究在文獻研究的基礎上，歸納出影響大學生在線學習滿意度的五個因素，并對這五個因素進行了多元線性回歸分析。得出交互對大學生在線學習滿意度的影響較大，其中學習者與學習內容之間的交互是影響程度最大的自變量，自我調節(jié)學習次之，而學習者與學習者之間的交互則被排除在影響因素之外。研究結果表明，教師和在線學習的設計者在設計課程時應該將設計重點放在學習者與學習內容的交互上，注意加強學習者與學習內容之間的反饋。此外，自我調節(jié)學習的技能能夠幫助學習者更好地進行課程學習，增加學習者在學習過程中良好的體驗。因此，增強學習者的自我調節(jié)學習能力能夠在很大程度上增加大學生在線學習的滿意度。

總之，要提高大學生在線學習的滿意度，需要設計者首先從學習者與學習內容之間的交互開始，設計出更好的在線學習課程。

（二）進一步研究的問題

本研究提出影響大學生在線學習滿意度的五個因素，經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)本研究成果與已有研究成果具有一定的一致性，但也得出了一些新的結論。本研究認為這可能與以下幾個方面有關：一是本研究是針對大學生在線學習的整體狀況，并沒有指定特定的在線學習課程，這一方面可以比較全面地了解學習者在學習在線課程時的各種狀態(tài)和體驗，但另一方面也會導致研究的針對性不強。二是影響大學生在線學習滿意度的因素有很多，除本研究關注的因素外，可能還有其他因素對在線學習滿意度有較大影響。三是本研究著重關注學習者層面的因素，而沒有關注課程層面的因素。下一步，本研究將聚焦如何提高在線學習過程中交互的程度以及如何提高學習者與學習內容的交互水平。