劉孫發(fā)，龔兵麗，林志興

（1.三明學(xué)院 網(wǎng)絡(luò)中心，福建 三明 365004；2.三明學(xué)院 信息工程學(xué)院，福建 三明 365004；3.三明學(xué)院 教務(wù)處，福建 三明 365004）

信息技術(shù)不斷融入社會生活與教學(xué)活動中，不僅重塑了人與人的關(guān)系，也改變了教育的各個方面[1]5。在線學(xué)習(xí)就是典型的例子，其已成為高等教育的重要學(xué)習(xí)方式。尤其在疫情倒逼之下，在線教學(xué)實踐大大加速了互聯(lián)網(wǎng)和教育技術(shù)在我國教育領(lǐng)域的應(yīng)用進程[2]2。據(jù)調(diào)查統(tǒng)計，在2020年新冠疫情期間，全國共95.2萬名教師在線授課，11.8億人次學(xué)生在線學(xué)習(xí)[3]8。《泰晤士報高等教育》2020年的一項調(diào)查表明，由于疫情影響，大學(xué)應(yīng)該更進一步促進在線教育發(fā)展[4]2。應(yīng)用型高校作為中國本科教育的重要主體，有必要幫助學(xué)生在在線學(xué)習(xí)環(huán)境中做好準(zhǔn)備。

在線學(xué)習(xí)平臺是高等教育機構(gòu)在數(shù)字環(huán)境中支持課程活動的最廣泛的應(yīng)用之一，也是當(dāng)前在線教育數(shù)據(jù)采集的重要載體，可以采集大多數(shù)線上學(xué)習(xí)、教研與管理等行為數(shù)據(jù)[5]5?；跀?shù)據(jù)的學(xué)習(xí)分析可直接反映在線學(xué)習(xí)情況，挖掘潛在問題，為學(xué)習(xí)者提供建議[6]3。新媒體聯(lián)盟（New Media Consortium）在2020年發(fā)布了關(guān)于高等教育的報告，將學(xué)習(xí)分析視為提高學(xué)生成功率的有效途徑之一[7]6。學(xué)習(xí)行為投入是影響在線學(xué)習(xí)質(zhì)量的核心要素，對在線學(xué)習(xí)行為的數(shù)據(jù)探索有助于更好地了解學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)課程中的活動特點，對于提高學(xué)生的學(xué)習(xí)投入和學(xué)習(xí)成績具有重要意義，同時也有助于評估教學(xué)質(zhì)量以設(shè)計合適的課程體系。行為特征的數(shù)據(jù)化正在改變教育系統(tǒng)的管理模式、教學(xué)模式、教學(xué)支持、教學(xué)評價和教育研究范式。應(yīng)用型高校如何分析在線學(xué)習(xí)平臺中的學(xué)習(xí)行為投入，什么樣的指標(biāo)能夠有效表征投入，在線學(xué)習(xí)行為投入又如何影響學(xué)習(xí)績效等問題仍需更多的實證研究[8]78。

一、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

（一）在線學(xué)習(xí)模式下學(xué)習(xí)行為投入研究

時代變遷呼喚教育的變革，科學(xué)技術(shù)逐漸成為教育變革的內(nèi)生動力，在科學(xué)技術(shù)的助力下，教育內(nèi)容、教學(xué)方式、教育評價、教育治理等方面均將發(fā)生巨大的變革[9]70。在此情況下，傳統(tǒng)的教學(xué)理論已經(jīng)無法進一步解釋和指導(dǎo)在線教育[10]6。在線學(xué)習(xí)平臺的學(xué)習(xí)環(huán)境可以追蹤學(xué)生在任何階段的學(xué)習(xí)行為投入情況，并通過形成性評估和終結(jié)性評估來評估學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)者行為。收集的數(shù)據(jù)可用于監(jiān)控學(xué)生在在線課程中的行為和成績，識別學(xué)生之間的差異，觀察在線學(xué)習(xí)行為投入對學(xué)生參與度的影響。

學(xué)習(xí)行為投入最早由Mosher等提出，是一個多維度的概念[11]5。Kuh將學(xué)習(xí)投入描述為學(xué)生在時間和精力上致力于自我期望的活動，以及促使參與這些活動的相關(guān)動力[12]683。武法提等認為，學(xué)習(xí)行為投入是學(xué)習(xí)投入的基本構(gòu)成維度，是“個體在學(xué)習(xí)活動中投入的時間、努力和精力，是可以被觀察到的外顯行為，是影響學(xué)習(xí)績效的重要因素”[13]35。Dixson認為，在線學(xué)習(xí)行為投入可分為觀察性學(xué)習(xí)行為（閱讀郵件、閱讀帖子、觀看講座等）和應(yīng)用性學(xué)習(xí)行為（論壇發(fā)帖、撰寫郵件、參加小測等），學(xué)習(xí)行為投入與學(xué)生對網(wǎng)絡(luò)課程的參與顯著相關(guān)[14]1-2，這也從側(cè)面支持了社會建構(gòu)主義的觀點。李爽等認為，行為投入是學(xué)生參與學(xué)習(xí)活動并與他人保持聯(lián)系的過程[8]77。學(xué)習(xí)者行為投入呈現(xiàn)與學(xué)習(xí)成績正導(dǎo)向的特征[15]53。學(xué)習(xí)行為投入評估對于提高教育質(zhì)量至關(guān)重要。

隨著在線教學(xué)技術(shù)、教學(xué)方法和基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善，學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)方式得到了快速發(fā)展，但陳舊的教學(xué)模式仍未發(fā)生徹底改變，數(shù)據(jù)之間的影響關(guān)系仍未得到充分研究，教育質(zhì)量仍然不高[16]27。對于學(xué)生在線學(xué)習(xí)行為投入的研究，需要將可觀察行為與測量行為進行比較，有研究提議將學(xué)生行為評價、課程管理軟件的跟蹤與學(xué)生實際在線行為進行關(guān)聯(lián)分析[14]7。為了提高反饋的有效性和準(zhǔn)確性，僅靠平臺業(yè)務(wù)和現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析工具是不夠的，需要設(shè)計數(shù)據(jù)模型來分析數(shù)據(jù)之間的影響關(guān)系。

（二）在線學(xué)習(xí)行為投入評測模型構(gòu)建

現(xiàn)有的大型在線學(xué)習(xí)平臺一般包含課程管理、教學(xué)管理、學(xué)習(xí)等模塊，其中學(xué)習(xí)模塊包含課件學(xué)習(xí)、音視頻、任務(wù)點、作業(yè)與測驗、互動等功能。學(xué)生在完成學(xué)習(xí)任務(wù)過程中會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)在平臺上的呈現(xiàn)方式比較孤立，缺乏對數(shù)據(jù)之間影響關(guān)系的分析。因此，通過模型研究，結(jié)合在線學(xué)習(xí)平臺的實際數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)與行為特征的有效關(guān)聯(lián)從而建立適配的評測模型是研究的關(guān)鍵。

1.在線學(xué)習(xí)行為投入評測模型構(gòu)建

Schaufeli等從活力、奉獻和專注三個維度認為學(xué)習(xí)投入是一種積極充實的精神狀態(tài)[17]71。Lam等把學(xué)習(xí)行為投入分為積極參與、專注、堅持三個維度[18]213。李爽等將行為投入分為參與、堅持、交互、挑戰(zhàn)等方面，為在線學(xué)習(xí)行為測評提供了理論依據(jù)[8]79。張思等把學(xué)習(xí)者的投入分為參與、規(guī)律、專注和交互四個維度，構(gòu)建學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)投入模型，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)投入程度與學(xué)習(xí)成效存在正向關(guān)系，對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)投入的及時干預(yù)有助于提高其學(xué)習(xí)成效[19]26。有研究者從在線參與、主動交互、自我監(jiān)控、績效努力四個維度定義了學(xué)生基于學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)的行為變量，探索學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)中記錄的行為變量對遠程學(xué)習(xí)投入的預(yù)測作用，對比分析了與學(xué)習(xí)投入和學(xué)習(xí)績效相關(guān)的在線行為變量和在線預(yù)測模型，發(fā)現(xiàn)不同課程存在顯著差異[20]91。張琪等在探尋學(xué)習(xí)行為投入本質(zhì)的基礎(chǔ)上，建立了周期反饋循環(huán)模型，確定了包含持續(xù)性（Persistence）、反思性（Reflection）、主動性（Initiative）和專注性（Concentration）的PRIC測評維度以表征學(xué)習(xí)行為投入水平[21]102。孔德麗針對SPOC（Small Private Online Courses）學(xué)習(xí)的特點，以學(xué)生為中心從參與（Engagement）、交互（Interaction）、專注（Concentration）和持續(xù)（Persistence）四個維度，構(gòu)建了學(xué)習(xí)行為投入EICP模型[22]5。Soffer等從三個方面衡量學(xué)習(xí)行為投入：對課程學(xué)習(xí)材料的參與度、教師和學(xué)生之間的人際互動、在任務(wù)和作業(yè)中的表現(xiàn)[23]379。袁樹厚認為，通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析視頻學(xué)習(xí)次數(shù)、文本學(xué)習(xí)次數(shù)、活動參加時長和次數(shù)、論壇主題發(fā)起次數(shù)等行為記錄的數(shù)據(jù)，可使學(xué)習(xí)者了解自己的學(xué)習(xí)參與度、學(xué)習(xí)活躍度、學(xué)習(xí)內(nèi)容相關(guān)度、目標(biāo)匹配度等[24]75。李想將在線學(xué)習(xí)中學(xué)習(xí)者行為投入?yún)^(qū)分為五個維度：參與、專注、努力、堅持和交互，構(gòu)建了在線學(xué)習(xí)行為投入評測指標(biāo)模型[25]15。

本研究根據(jù)學(xué)習(xí)行為投入理論，借鑒以上學(xué)習(xí)行為投入維度分類，構(gòu)建了參與、交互、專注和持續(xù)四個維度相互作用影響綜合成績的理論模型，見圖1。

圖1 在線學(xué)習(xí)行為投入評測理論模型

2.在線學(xué)習(xí)行為投入的度量指標(biāo)說明

通過分析在線學(xué)習(xí)平臺的教學(xué)數(shù)據(jù)，對學(xué)生在線學(xué)習(xí)行為投入指標(biāo)進行篩選與優(yōu)化，在研究模型上進行探索性擬合，最后形成15個具有代表性的度量指標(biāo)，見表1。

表1 在線學(xué)習(xí)行為投入的度量

（三）研究假設(shè)

在線學(xué)習(xí)參與行為。大量研究表明，學(xué)生參與在線課程和成績之間具有顯著相關(guān)性[26]2。學(xué)生參與是保持學(xué)生與課程聯(lián)系的關(guān)鍵因素。學(xué)生參與度測量是確定學(xué)習(xí)過程的關(guān)鍵，可以提高學(xué)習(xí)效果[27]20。學(xué)生參與學(xué)習(xí)材料和活動（如在線作業(yè)、訪問資源等）對學(xué)習(xí)成功至關(guān)重要，參與閱讀課程資源對他們的課程成績有顯著的預(yù)測作用[23]383。根據(jù)上述研究，建立假設(shè)為：

H1：學(xué)生在線學(xué)習(xí)的參與行為顯著影響在線學(xué)習(xí)綜合表現(xiàn)。

在線學(xué)習(xí)交互行為。交互合作學(xué)習(xí)起源于皮亞杰和維果茨基的建構(gòu)主義理論[28]189-211。學(xué)習(xí)者在在線學(xué)習(xí)過程中會充分分享自己的學(xué)習(xí)問題和學(xué)習(xí)思考，容易形成積極的學(xué)習(xí)氣氛[29]50。在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的開放互動模塊，有助于學(xué)生積極參與反思對話[30]88。在線課程互動的質(zhì)量與學(xué)習(xí)成績密切相關(guān)。Walker等調(diào)查了不列顛哥倫比亞大學(xué)的140名學(xué)生，109人認為在線互動最吸引人[31]1-10。社交能力是指計算機支持協(xié)作學(xué)習(xí)環(huán)境的程度，強烈的社區(qū)意識和良好的學(xué)習(xí)關(guān)系能夠促進社區(qū)空間的健全發(fā)展，增強信任感和歸屬感[32]157。在線上討論中，學(xué)生可通過互動或演示特定的任務(wù)來填補知識空缺[14]2。當(dāng)學(xué)生評價同伴時，會更深入地思考，學(xué)會建設(shè)性地批評，并加強批判性思維[33]412。允許學(xué)習(xí)者加入討論和互動,對其綜合表現(xiàn)有顯著的積極影響。根據(jù)上述研究，建立假設(shè)為：

H2：學(xué)生在線學(xué)習(xí)的交互行為顯著影響在線學(xué)習(xí)綜合表現(xiàn)。

經(jīng)過研究，學(xué)生發(fā)現(xiàn)了問題所在：這150度不是我們要量的角的度數(shù)，應(yīng)該用180度減去150度等于30度才是正確答案。因為角的兩條邊夾住的角才是我們要量的，而150度量出界了。

在線學(xué)習(xí)專注行為。專注通常是指可能會喚起學(xué)生進行有意義的沉浸式體驗的一種最佳狀態(tài)[34]2。在線學(xué)習(xí)中學(xué)生的主觀沉浸式體驗不容忽視，因為它與注意力、專注力密切相關(guān)[35]58。在線學(xué)習(xí)“隨時隨地”的特性，需要學(xué)習(xí)者具有更多的自我調(diào)節(jié)能力；與面對面的情況相比，在線學(xué)習(xí)的孤立性使得學(xué)習(xí)者更難管理自己的注意力[36]105。一般來說，更加專注表現(xiàn)為觀看視頻的比例更高以及觀看視頻的時間更多[23]383。當(dāng)個體處于一種高度集中的狀態(tài)時，這種深度專注的結(jié)果是行動和意識的融合，具有強大的內(nèi)在驅(qū)動力[34]4。根據(jù)上述研究，建立假設(shè)為：

H3：學(xué)生在線學(xué)習(xí)的專注行為顯著影響在線學(xué)習(xí)綜合表現(xiàn)。

在線學(xué)習(xí)持續(xù)行為。Jung等通過研究發(fā)現(xiàn)，觀看視頻、閱讀文本等學(xué)習(xí)任務(wù)的持久性、完成率與學(xué)習(xí)成績顯著相關(guān)[37]1-9。Janelli等認為，學(xué)生的持久性對后測試分數(shù)有著積極影響[38]1-12。Adeshola等發(fā)現(xiàn)，66%的學(xué)術(shù)收益差異可以用學(xué)習(xí)參與和持續(xù)性來解釋[39]1-27。隨著高等教育網(wǎng)絡(luò)課程數(shù)量的指數(shù)增長，在線課程的堅持率低于面對面課程。個體對成功的期望會影響個體持續(xù)參與該項任務(wù)的主觀認知，也就是期望價值會影響學(xué)生的持續(xù)性行為。期望價值理論認為，當(dāng)學(xué)生感知到自己的價值和自信時，他們的選擇傾向、學(xué)習(xí)投入和堅持的毅力都將受到影響[40]49。期望價值理論已被廣泛用于預(yù)測和解釋學(xué)生的任務(wù)選擇、學(xué)習(xí)堅持和學(xué)習(xí)成績等，并被證實與學(xué)習(xí)成績正相關(guān)[41]2。Wu等認為，期望價值理論可以解釋學(xué)生在完成學(xué)習(xí)任務(wù)時的拖延情況，期望價值越高的學(xué)生會付出更多的努力，表現(xiàn)出更積極的行為[42]2。根據(jù)上述研究，建立假設(shè)為：

H4：學(xué)生在線學(xué)習(xí)的持續(xù)行為顯著影響在線學(xué)習(xí)綜合表現(xiàn)。

二、研究方法

（一）研究對象

本研究的數(shù)據(jù)來源于三明學(xué)院的在線學(xué)習(xí)平臺與日志文件，根據(jù)研究的理論框架選取了2021—2022學(xué)年第一學(xué)期的數(shù)據(jù)作為橫截面數(shù)據(jù)，來分析學(xué)習(xí)行為投入各要素與綜合表現(xiàn)的交互作用，構(gòu)建學(xué)習(xí)行為投入影響因素的實證模型。由于模型的因變量是綜合表現(xiàn)，包含了期末綜合測試成績、章節(jié)測試平均成績、作業(yè)測試平均成績，為避免不同課程或不同教師在量分考核上存在差異，故橫截面數(shù)據(jù)采用從472門在線課程中抽取一門由同一位教師開設(shè)的課程。參加該門課程的學(xué)生共為171人，其中163人完成了最后的期末綜合測試，完課率為 95%，女生為 83.4%（M=21.47，SD=0.79），男生為 16.6%（M=21.70，SD=0.99）。在結(jié)構(gòu)方程模型的研究中，樣本最小量與觀測變量數(shù)至少要滿足5∶1的比例[43]1-21，而本研究的觀測變量數(shù)為15，所以163的樣本量能夠滿足研究條件。

（二）研究工具

本研究采用學(xué)習(xí)分析和統(tǒng)計方法，使用SQL查詢檢索和處理數(shù)據(jù)，通過編寫函數(shù)來計算變量，這些變量描述了課程中每個學(xué)生的活動，再利用SPSS 23和AMOS 21來分析數(shù)據(jù)。先采用驗證性因素分析，對測量模型的克隆巴赫系數(shù)信度、收斂效度和區(qū)分效度進行評估；再采用結(jié)構(gòu)方程模型對外生變量間的路徑系數(shù)進行實證檢驗。

三、研究結(jié)果

（一）數(shù)據(jù)基本情況

在線學(xué)習(xí)行為投入的基本情況如表2所示。從統(tǒng)計情況可以看出，學(xué)生平均提交作業(yè)11.7次，平均觀看視頻的時間為356.6分鐘，說明在線課程充分考慮在線學(xué)習(xí)的特點，基本上以短視頻為主。視頻反芻比大于100%的平均次數(shù)為31.4，也就是說對于課程的大部分短視頻而言，觀看時長都超過視頻本身時長。作業(yè)互評次數(shù)為337.6次，平均每個學(xué)生會給2.1個互評任務(wù)打分。

表2 在線學(xué)習(xí)行為投入的基本情況

（二）測量模型檢驗

1.測量模型的信度檢驗

克隆巴赫系數(shù)表明不同數(shù)據(jù)在測量同一變量的不同方面時是如何相互補充的。如果不小于0.7，則說明數(shù)據(jù)項具有較高的信度[39]12。測量模型的信度見表3。從中可以看出，所有系數(shù)均大于0.7，說明本研究的潛在變量數(shù)據(jù)項具有很好的一致性。

表3 測量模型的信度檢驗表

2.測量模型的收斂效度檢驗

測量模型的數(shù)據(jù)項收斂效度檢驗由四個部分特征值說明：非標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)顯著性估計值均為顯著；因數(shù)負荷量Std.大于0.6；內(nèi)部一致參數(shù)組成信度CR大于0.7；潛在變量的平均方差提取值收斂效度AVE大于0.5[4]11。

測量模型的收斂效度檢驗結(jié)果見表4。可以看出，非標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)P值顯著，因數(shù)負荷量大于0.6，組成信度大于0.7，潛在變量的收斂效度AVE大于0.5。因此，本研究采用模型的收斂效度良好。

表4 測量模型的收斂效度檢驗表

3.測量模型的區(qū)分效度檢驗

測量模型的各個潛在變量之間的相關(guān)性分析采用區(qū)分效度測量，由潛在變量收斂效度AVE值的平方根所得，要求主對角線上的數(shù)值都要大于其所對應(yīng)的列和行的值。測量模型的區(qū)分效度見表5。從中可以看到，對角線上的值0.842、0.871、0.886、0.872、0.888 都大于其所在的列和行的值，說明測量模型的區(qū)分度良好。

表5 測量模型的區(qū)分效度檢驗表

（三）研究模型擬合度檢驗

研究模型的擬合指標(biāo)見表6。將表6的在線學(xué)習(xí)行為投入結(jié)構(gòu)模型擬合度推薦值與指標(biāo)進行比較，可以看出研究模型擬合度良好，可用性良好。

表6 研究模型的擬合指標(biāo)表

（四）研究模型假設(shè)驗證

研究模型假設(shè)驗證結(jié)果見表7，結(jié)構(gòu)方程研究模型見圖2。根據(jù)路徑系數(shù)可知，在線學(xué)習(xí)行為投入的參與正向預(yù)測學(xué)生綜合表現(xiàn)為（β=0.191，p＜0.01）、交互正向預(yù)測學(xué)生綜合表現(xiàn)為（β=0.197，p＜0.01）、專注正向預(yù)測學(xué)生綜合表現(xiàn)為（β=0.236，p＜0.001）、持續(xù)正向預(yù)測學(xué)生綜合表現(xiàn)為（β=0.460，p＜0.001），說明研究假設(shè)H1、H2、H3、H4 都成立。

圖2 在線學(xué)習(xí)行為投入評測研究模型

表7 研究模型假設(shè)驗證結(jié)果

四、討論與建議

（一）討論

研究中所提出的理論模型解釋了本研究中依賴的內(nèi)生變量綜合表現(xiàn)，解釋力為63%，所有的假設(shè)都得到了支持。

參與行為正向影響學(xué)習(xí)者綜合表現(xiàn)，對其影響系數(shù)為19%。在本研究的所有變量中其影響最小，這也部分驗證了Dixson的研究結(jié)論，觀察性學(xué)習(xí)行為更多的是閱讀帖子、學(xué)習(xí)參考資料等，與其參加活動的數(shù)量相關(guān)性不強[14]9。

交互行為正向影響學(xué)習(xí)者綜合表現(xiàn)，對其影響系數(shù)為20%。這與Hosam的研究結(jié)論一致，在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中互動對學(xué)業(yè)成功起著重要作用[30]1-19。分組任務(wù)的協(xié)作學(xué)習(xí)方式更能促進學(xué)生互動，小組成員可通過討論獲得更深入的知識，將課程形式從單獨的個人活動轉(zhuǎn)變?yōu)閰f(xié)作活動。通過分析發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)者有較高的積極性參與互動，但多數(shù)互動是一些簡短的回復(fù)，引發(fā)深入思考的并不多。

專注行為顯著正向影響學(xué)習(xí)者綜合表現(xiàn)，對其影響系數(shù)為24%。專注是實施有效學(xué)習(xí)活動的關(guān)鍵因素之一，在提高學(xué)習(xí)成績方面發(fā)揮著重要作用。已有研究表明，在測試任務(wù)前進行主動學(xué)習(xí)是一種有效的策略[14]7。從視頻反芻比大于100%的數(shù)據(jù)來看，視頻重點片段重復(fù)觀看是另一個值得推廣的學(xué)習(xí)策略。當(dāng)然，也有一些同學(xué)在考試周時頻繁搜索、觀看視頻，此舉雖然提高了一定的效率，但缺乏更多的思考。

持續(xù)行為投入是在線學(xué)習(xí)成功的關(guān)鍵，對于學(xué)習(xí)綜合表現(xiàn)的影響系數(shù)為46%。學(xué)生在線學(xué)習(xí)的持續(xù)性對成績有積極的影響，一方面音視頻學(xué)習(xí)資源更有利于學(xué)習(xí)，另一方面音視頻資源本身包含了和作業(yè)測試、章節(jié)測試、綜合測試高度相關(guān)的知識點。在線學(xué)習(xí)的音視頻作為同步和異步的電子學(xué)習(xí)資源，對學(xué)生的參與、理解和知識獲取有積極貢獻[39]4。在線學(xué)習(xí)容易出現(xiàn)作業(yè)提交拖延的情況，主要原因在于缺乏社會存在和情感支持，更容易出現(xiàn)調(diào)節(jié)和維持動機的困難。

（二）建議

首先，在線教學(xué)過程中需要保證及時有效的反饋。在線學(xué)習(xí)的自我導(dǎo)向和孤立性傾向通常會導(dǎo)致學(xué)習(xí)者產(chǎn)生一些消極情緒，影響他們的學(xué)習(xí)過程和結(jié)果。及時反饋學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)成果有利于他們了解自己取得的成就，增強持續(xù)投入的內(nèi)在動力。其次，在線教學(xué)過程中需要設(shè)定明確合理的目標(biāo)。當(dāng)學(xué)習(xí)目標(biāo)與個人技能相匹配時沉浸式的專注才會發(fā)揮作用；也就是說，學(xué)習(xí)目標(biāo)必須平衡或略高于學(xué)習(xí)者所具有的技能。再次，在線教學(xué)過程中需要促進有意義的互動。在同步和異步討論中，社交存在是增加用戶參與和互動的關(guān)鍵因素，積極參加有意義的互動更有可能引發(fā)有意義的學(xué)習(xí)活動[35]57。同時，在線平臺的匿名功能是互動評價的有效手段，匿名會降低對同伴壓力的感知，帶來更多的舒適感，并對同伴評價持更積極的態(tài)度。