孫坤康 李小聰 方勇

摘要：隨著“互聯網+”時代的到來，越來越多的學習者借助互聯網進行學習，如何有效評估互聯網學習者績效，幫助互聯網學習者自我評估也就成為了一個重要的問題。本文借助扎根理論，收集互聯網學習者經驗性資料加以分析，構建了一個包含兩個核心范疇、5個主范疇以及13個范疇的績效評估體系。以此為基礎，本文對淮安地區(qū)大學生網絡學習績效進行了現狀調查，發(fā)現了不同年級、不同互聯網學習經歷的學習者間存在的績效水平差異。

關鍵詞：互聯網+;學習者績效;學習者行為;扎根理論;現狀調查

引言

隨著互聯網的飛速發(fā)展，越來越多的學習者通過網絡遠程獲取知識。僅以多貝網為例，其當前學員數已超過2250萬，超過61.4萬名課程提供者提供了近59萬節(jié)課程。而這僅僅只是當前中國互聯網學習的冰山一角，并且，網絡學習者的數量仍在增長。與此同時，許多學者有針對的進行了大量的研究，互聯網學習績效便是其中非常重要的一部分。

1、國內研究概述

目前，國內已有較多學者從不同角度對互聯網學習績效做了一些研究。一類學者重點研究了在多樣化的數字化環(huán)境下如何進行學習績效的評估以及如何促進互聯網學習者學習績效的提升，學者們借鑒了一些較為成熟的工具、方法，設計績效量規(guī)，并且從多個方面提出了提升學習績效的建議。如戴錫瑩等（2009）借鑒Kirkpatrick評估模式，設計了包含反應、可行性、認知遷移、行為遷移以及組織成效五個層次的績效評估模式以及相應的整體流程。這些研究在傳統的學習績效評估中加入了對知識遷移與行為變化的思考，取得了一定的成果，但也存在著結果缺乏實驗與數據支撐等問題。

另有一些學者運用已有理論與分析方法，借助實證調研分析學習績效影響因素與作用機制，從而提出了一些對教育者與學習者均有一定價值的建議。例如徐恩芹（2016）通過實證調研分析了師生交互對互聯網學習績效的影響作用以及一些個人變量的中介效應，為提高學習者學習績效提供了切實可行的建議;魏婧等（2015）則分析了大學生SNS應用態(tài)度與學習績效的關系，從SNS應用角度對大學生網絡學習績效的提升提出了幾點建議。這些研究通過實證研究分析了不用因素的影響作用與作用機制，提出的建議基于數據與實證，具有良好的可信度。

績效是一個多維的結構，觀察和測量的角度不同，其結果都會不同。關于績效的主流觀點經歷了一個從僅關注結果到關注行為再到關注被評估者潛在能力素質的演變。而當前的互聯網學習，總體上仍停留在對結果的關注上，對學習行為的關注僅是初露端倪;絕大多數網絡學習者除了借助較成熟的知識測試外，缺乏其他有效手段對自身績效進行評估，并且在學習過程中也無法對自身學習狀況進行實時評估。已有的相關研究中，針對學習者本身以及其學習行為進行研究，從而確定學習績效的研究也較少?；诖?，本文嘗試運用扎根理論，以互聯網學習者為研究對象，以學習者經驗性資料為基礎，關注學習者學習行為，嘗試構建一套能夠充分考慮學習者素質與學習行為，可供學習者自我評估的互聯網學習者績效評價指標體系，并且以此為基礎進行現狀調查。

2、研究方法與設計

2.1研究方法

扎根理論是一種自下而上的質性研究方法，由Glaser等首先提出與使用。這一方法關注對經驗性資料的分析，通過對資料進行三輪編碼來構建理論。強調從原始經驗性資料到結論，而不受已有的理論的影響。相較于其他質性研究方法，扎根理論更能體現研究者對研究對象的理解，對資料的分析，而不僅僅只是描述。

2.2研究流程

本研究包含了對經驗性資料進行的扎根分析以及對淮安地區(qū)大學生進行的現狀調查兩個部分。扎根分析按照經驗資料收集、開放編碼、主軸編碼、選擇編碼、理論飽和檢測及結構調整等步驟進行，確保分析過程緊貼資料本身，不將已有的理論、觀點帶人，尊重資料本身，以求盡可能歸納出資料本身中的理論結構?，F狀調查階段遵循問卷編制、小規(guī)模試測、問卷調整、正式問卷調查、現狀分析等步驟進行，確保調查數據真實可信。

2.3數據來源

本研究共進行了三次數據采集，扎根分析部分兩次，現狀調查一次。扎根分析部分所需經驗性資料的主要來源為互聯網。包括不同互聯網學習平臺內優(yōu)秀學習者分享的文字資料、音頻及視頻資料的文字整理稿、優(yōu)秀學習者訪談記錄等。這些資料詳細描述了學習者進行互聯網學習的過程、一些特殊的細節(jié)與行為、學習者自身的一些特質、想法、動機、態(tài)度等信息?，F狀調查部分的數據來源為問卷調查。調查問卷以扎根分析得到的指標體系為基礎，參考經驗性資料的部分內容編制，并且包含一些從經驗性資料中選取的人口統計變量。

3、互聯網學習績效指標體系的構建

完成經驗性資料的收集后，本文需運用扎根理論，對這些資料進行三輪編碼，包括開放編碼、主軸編碼、選擇編碼，在每一輪編碼中，需要實現不同的目的，最終完成指標體系的建構。

3.1開放編碼

在開放編碼中，本文需要對所有經驗性資料進行逐行逐句的編碼，從而形成扎根于材料的構念與范疇。編碼過程中，研究者不能帶入先人為主的判斷，不能受已有理論、研究的干擾，從而確?？冃гu估指標能夠尊重互聯網學習者經驗。在分析編碼過程中，為了使績效指標體系易于操作，本文將注意力集中在學習者行為、特質等的外在表征上，依據這些表征界定構念。經過對現象的總結與編碼，我們共計得到了57個構念與13個范疇，包括學習態(tài)度、互聯網學習態(tài)度、學習平臺態(tài)度、學習工具態(tài)度、需求認知、驅動力認知、條件認知、資源準備、學習計劃、學習輔助、知識固定、自我評估、自我反饋。

3.2主軸編碼

主軸編碼建立在開放編碼之上，在這一過程中，本文以開放編碼的結果為基礎，結合資料，分析歸納開放編碼得到的范疇之間的聯系，從而得出合理的主范疇。在分析過程中，本文發(fā)現，學習態(tài)度、互聯網學習態(tài)度、學習平臺態(tài)度、學習工具態(tài)度這四個范疇對學習者在互聯網學習中將面對的絕大多數對象的態(tài)度、認知、情感等進行了評價，因此，我們將這四個范疇歸并為主范疇學習者態(tài)度;需求認知、驅動力認知、條件認知三個范疇則更多的包含了學習者對自身互聯網學習相關的條件因素的認知，我們將其歸納在主范疇自我認知下。資源準備、學習計劃、學習輔助、知識固定、自我評估、自我反饋六個范疇涵蓋了學習者在互聯網學習中不同環(huán)節(jié)的行為，資源準備與學習計劃兩個范疇涵蓋的行為，更多的發(fā)生在學習者開始學習的時候，是為學習者進行學習準備而存在的一些行為，因此，本文將其歸納在主范疇學習準備下;學習輔助與知識固定所涵蓋的行為在學習過程中均有發(fā)生，伴隨著學習者互聯網學習的全過程，因此，本文將其歸置在主范疇過程行為下;自我評估與自我反饋所涵蓋的行為更多發(fā)生在每一個學習階段的結束部分，其后往往跟隨者新的學習周期，學習者借助這一過程對學習加以控制，因此我們將其歸置在主范疇反饋控制下。

3.3選擇編碼

選擇編碼的主要工作在于形成核心范疇，以“故事線”的方式組織描繪學習者的行為與觀點，分析各個主范疇與核心范疇之間的關系，形成學習者學習績效評價指標體系，并對這些指標進行理論飽和檢測。經過對13個范疇以及五個主范疇的分析以及對資料的回顧，本文提取了兩個核心范疇，分別是學習者素質與學習者行為，學習者態(tài)度及自我認知兩個主范疇與學習者素質相關聯，學習準備、過程行為以及反饋控制三個主范疇則與學習者行為相關聯，并且學習者素質與學習者行為兩個核心范疇間存在著雙向的影響。理論飽和檢測的數據來源大體上與前一輪收集相同，最終整理得到了兩萬字資料，經過對資料的分析，本文發(fā)現當前指標體系能夠全面的對這些學習者做出評價，沒有新的構念與范疇出現，因此，本文認為指標體系達到理論飽和。最終形成的指標體系結構與相關解釋詳見表1。

4、淮安地區(qū)大學生互聯網學習績效現狀調查

以前文扎根分析得到的指標體系為基礎，綜合經驗性數據資料，本文編制了調查問卷，對淮安地區(qū)大學生互聯網學習績效進行調查。問卷采用李克特7級量表形式，題干描述了某種行為或者觀點，要求調查對象對自己的學習過程進行回憶對比，確定其在學習過程中做到該行為或貫徹該觀點的程度，符合程度由1至7遞增。問卷共包含績效題項33個，另包含統計變量題項5個，收集了樣本個人信息以及互聯網學習經歷信息。在問卷發(fā)放前，本文對問卷進行了初步試測，結果表明本問卷Cronbach's Alpha值達到了0.932，問卷信度良好。正式問卷通過電子與紙質兩種途徑發(fā)放，共計發(fā)放623份，回收561份，有效問卷409份，樣本組成詳見表2。

4.1總體狀況

在總體上，淮安地區(qū)大學生互聯網學習績效水平中等略偏上，并且分布不均，高水平與低水平組差異顯著，中間水平群體數量龐大。由表3可知，當前大學生總體互聯網學習績效水平為4.464，略高于中位值，在各個指標中，績效水平最高的為自我認知，其次為學習者態(tài)度與學習準備，兩者均略高于4.5，過程行為與反饋控制兩項最低，僅為4.2上下。此處，我們以總體均值加減標準差結果作為高低分組依據，經過測算，本文發(fā)現低分組占比約為13.45%，而高分組占比約為15.65%，中等水平組占比超過70%。高分組與低分組績效水平差值較大，差值達到了近2.7，并且獨立樣本T檢驗結果表明高分組與低分組在總體績效水平和各個指標上均呈現出顯著差異。在分指標上，差值最大項為反饋控制，差值達到了近3.1，差值最小項為學習這態(tài)度，差值約為2.2，詳細數據較表3。

4.2個人變量與互聯網學習績效

在個人變量方面，本文選擇了專業(yè)、年級、性別三個變量對學習者進行劃分，比較差異。差異檢驗結果表明，不同性別、不同專業(yè)類型大學生互聯網學習績效差異不顯著，而不同年級大學生互聯網學習績效存在顯著差異。數據結果顯示，男大學生互聯網學習績效水平在總體及各個指標上均略低于女大學生，但差值不超過O.l，且差異不顯著;文科大學生績效水平在總體及各個指標上略高于理工科大學生，但差值不超過0.2且差異不顯著。

在三個個人因素中，只有不同年級學生績效水平存在顯著差異，高年級學生績效水平顯著高于低年級績效水平。大一與大二績效水平分別約為4.37與4.36，大三與大四績效水平分別為4.72與4.70，高年級組得分均明顯高于低年級組，且Sig值為0.003<0.05，達到差異顯著水平。經過事后檢驗，我們發(fā)現，差異主要存在于高年級與低年級之間，高年級、低年級內部不存在差異顯著性。對績效水平進行分解之后，我們發(fā)現在各個指標上績效水平得分與總體較相似，高年級與低年級間差值在0.3—0.4浮動。

4.3互聯網學習經歷變量與互聯網學習績效

在學習經歷方面，本文選擇收集了淮安地區(qū)大學生互聯網學習經歷時長、學習課程數量兩個指標，對學習者進行劃分比較。對樣本數量進行統計，本文發(fā)現絕大多數大學生擁有一定的互聯網學習經歷，學習時長集中在1-3年之間，學習的課程數量大多達到了五門以上。此外，擁有更豐富的互聯網學習經歷的大學生學習績效更高，不同學習經歷的群體間差異顯著。在對不同學習時長學生進行比較時，由于有三年以上學習經歷的樣本數太少，數據可靠性不高，因此此處不計入比較。

總體上，具有更長時間學習經歷的大學生績效水平更高。1年以下的學生績效水平約為4.2，1—2年組學生則達到了4.4，擁有兩年以上學習經歷的學生則達到了4.7，并且三組間均存在顯著差異。對指標分解以及事后檢驗后，我們發(fā)現各個指標績效水平也延續(xù)了隨著時長增長的趨勢，但是僅在學習者態(tài)度、反饋控制兩個指標上，三組間均存在顯著差異，其他三個指標間上僅兩年以上組與其他兩組分別存在顯著差異。相比于學習時長，學習過不同數量課程的學生間這一趨勢更加明顯?？傮w上，學習過2門及以下課程的學生的績效水平僅為3.6，學習過五門及以下的學生達到了4.6，當課程數增長到了10門及以下，學生績效水平也增長到了5.1，學習過超過10課程的學生的績效水平更高，達到了5.9，并且各組間均差異顯著，在各個指標上均如此。

5、研究的局限性與展望

5.1研究的局限性

雖然本文借助扎根分析對經驗性資料進行分析，完成了績效指標體系的構建并運用這些指標對大學生互聯網學習績效進行了評價，但研究中仍然存在幾點局限性。首先，本文進行扎根分析所適用的經驗性資料主要通過互聯網收集，是對互聯網學習者相關描述的整理與匯總，一部分資料來源并非訪談與直接觀察等方式，這就導致了一部分研究對象的資料存在完整性或者邏輯性等方面的缺失，從而影響了指標體系的合理性。因此，在后續(xù)研究中，本文應當盡可能擴充訪談、直接觀察等來源的資料，使經驗性資料更加完整充實。其次，在扎根分析中，研究者應當盡可能不帶人自己原有的主觀判斷或已有理論，但是本文在研究中可能無法避免的帶入了一些已有的觀念或理論，這也需要在后續(xù)研究中加強對研究過程的管理。最后，本文雖然進行了一定的現狀調查，進行了一些量化研究，但因為優(yōu)秀學習者、低效學習者等特定樣本的數量不足，因而本文未能夠充分對扎根分析過程中得到的理論與模型進行驗證，探究特定影響因素，導致本文得到的績效模型的可用性需要后續(xù)研究驗證。

5.2未來研究的展望

雖然當前已有許多學者從不同角度對互聯網學習績效進行了研究，但扎根理論在學習績效的研究中運用還不多，并且當前互聯網學習績效的研究中，對學習者本身以及學習行為的重視仍然不夠。因此，在未來相關研究中，仍有許多值得本人及其他學者思考的問題。

首先，本文收集的經驗性資料并不十分充足，且存在前文所說的邏輯性以及完整性的欠缺。因此，仍有一些概念以及理論關系因為缺乏足夠支撐而沒有提出;同時，由于資料的不充分，本文在現狀調查中使用的量表形式較為簡單，在未來研究中可以在資料與樣本豐富化后，可以進行關鍵事件指標的提取并進行績效量表的開發(fā)，這也更加有利于學習者的自我評估。其次，前文中提及，由于特定群體樣本的缺乏，本文并未能夠借助量化研究方法，對本文得到的績效指標體系進行驗證，探究更深層次的外部影響因素與內部作用機制，這也是非常重要的未來可供探究的方向。

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