【刊载信息】董伟,张美,高晨璐,潘海生.2020.基于用户体验的在线教育平台学习效果影响因素研究[J].中国远程教育(11):68-75.
【关键词】在线教育;用户体验;学习效果;影响因素;子群分析;社会网络分析;半结构化访谈;平台优化
一、
引言
二、
研究现状
(一)在线教育平台用户学习效果影响因素研究现状
三、
研究设计
(一)调查对象与访谈实施
采用“便利抽样”方式,通过熟人介绍和在网络社区发帖征集意向访谈对象,在选取样本时考虑了研究样本的同质性和异质性问题。在同质性方面,受访对象是有在线教育平台使用经历的在校大学生;在异质性方面,受访对象的专业背景覆盖面较广,涵盖本科和研究生学历。访谈问题主要包括使用体验、学习能力影响因素、学习态度影响因素、平台满意度影响因素和是否会继续使用或推荐给别人等方面。通过筛选最终确定15人为本次研究的访谈对象(见表1),其基本结构如下:
①性别分布:女性9名,男性6名。
②年龄分布:鉴于受访者均为在校大学生,年龄方面跨度的区间不大。受访者最大34岁,最小19岁。年龄低于20岁的有1人,有12人位于20~30岁区间,人数最多,年龄30岁及以上的有2人,平均年龄为24.2岁。
③文化程度:博士2人,硕士6人,本科7人。
④专业背景:涵盖心理学、教育学、土木工程等专业。
⑤上网时长:有6人的网龄在4~9年区间内,有7人在10~14年区间内,2人网龄大于等于15年,平均网龄为10.7年。
表1访谈对象基本信息
(二)分析方法
借助社会网络分析方法分析构成在线教育平台用户学习效果影响因素的概念及其相互关系,继而探索在线教育平台用户使用体验和学习效果的影响因素。该方法在社会学、管理学和政治学的实证研究中有着广泛的应用,其主要原理包括经常不对称地相互作用着的关系纽带;关系纽带间接或直接地将网络成员连接在一起;社会纽带结构化产生非随机的网络;交叉关联连接的不仅是个体,也包括网络群等。由此,社会网络分析方法的核心是从“关系”角度出发研究各种事物或现象的内部组成和机构,其分析单位为“关系”,常用指标包括对网络内部的节点属性进行分析的中心性指标和对整体网络结构特征进行分析的凝聚子群指标(刘军,2004)。本研究对在线教育平台用户学习效果影响因素构建共现网络,借助社会网络分析中的凝聚子群和程度中心性两种分析方法对影响在线教育用户学习效果的因素进行探索。
(三)数据处理
笔者对15份访谈资料进行整理,删除与本研究无关或意义表达不明确的关键词,最终得到138个关键词。由于各位受访者语言表达形式的差异,合并整理了意义相同或相似的关键词,形成统一的能够反映不同主题涵义的构念,如将关键词“教师专业水准”和“教师专业水平”合并为“教师专业水平”,将“讲解深入浅出容易理解”和“讲课时容易理解”统一为“讲解易懂”等,最后归纳出62个构念。
图1构念一致性趋势图
为研究构念的代表性和构念之间的关系,对构念进一步筛选。首先保留2名以上访谈对象提到的构念,再通过对各构念间关系的筛选,对2名以上访谈对象共同提到的构念关系予以保留(贾东琴,等,2014)。通过上述筛选,最终得到39个构念(如表2所示)。
表2构念列表
根据社会网络分析方法的需要,对数据进行整理。表2所示的39个构念是在访谈过程中出现频率较高且能在一定范畴中揭示在线教育平台学习者学习效果的影响条件。各构念间的关系是社会网络分析法的根基,因此本研究将各构念在对各访谈对象谈话中共同出现的关系作为研究基础,在数据预处理之后形成了基于各构念间共现关系的39*39的共现矩阵(如表3所示)。
表3构念共现矩阵(部分)
四、
研究结果分析
在构念共现矩阵的基础上,借助社会网络分析软件UCINET,对能够表达用户体验和对在线教育平台用户学习效果产生影响的因素的构念及其所形成的共现网络进行可视化分析。其中,节点代表构念,连线代表构念之间的共现关系(如图2所示)。
图2概念共现网络
(一)基于凝聚子群的在线教育平台用户影响因素构成分析
图3构念子群划分情况
子群一{1,12,3,4,5,28,9,24,23,29,39}
子群二{26,7,10,11,32,25,33,30,20,40}
子群三{27,21,6,13,2,22,31,34,19,15,35}
子群四{16,18,8,17,37,36,14,38}
同时,标准化计算子群密度,得到子群密度矩阵(如表4所示)。
(二)子群特征分析
为深入了解各子群的概念分布情况,本研究通过程度中心性分析子群的内部构成。程度中心性用以衡量网络中某个节点是否处于最中心的位置,越趋于中心,则越有“权力”,其影响力也越大(刘军,2004)。由于程度中心性在网络结构中具有独特性质,通过计算不同子群各构念的程度中心性可在一定程度上揭示不同子群的特征。表5反映了各个子群中心度较高的构念。通过对子群中构念的分析,可以对各个子群所反映的实质内容进行分析。其中,子群一的多数构念主要体现了“平台设计”;子群二的多数构念主要反映了“教学资源”;子群三的多数构念主要反映了“教师”;子群四的多数构念主要反映了“互动”。
1.平台设计特征分析
子群一中多数构念体现了“平台设计”对在线教育平台用户学习效果的影响。表5显示,子群一中排名前3的概念分别是“操作简便”“课程回看”“界面简洁”。
表5各子群概念词中心性(取前三)
综上所述,子群一反映了平台的外观、操作性和功能等对平台用户学习效果的影响。
2.教学资源特征分析
子群二中多数构念体现了“教学资源”对在线教育平台用户学习效果的影响。表5显示,在子群二中排名前3的概念分别是“课程内容充实”“课程简介”“课程费用”。
综上所述,子群二反映了课程内容充实、课程简介和课程费用等教学资源因素对用户学习效果的影响。
3.教师特征分析
“教师”对在线教育平台用户学习效果的影响是子群三中的多数构念的主题。表5显示,子群三中“教师专业水平”“教师口碑”“授课风格”排在前三。
综上所述,子群三反映了教师专业水平、教师口碑和授课风格等教师方面的因素对在线教育平台用户学习效果的影响。
4.交互特征分析
子群四中的多数构念体现了“交互”在线教育平台用户学习效果的影响。表5显示,子群三中“师生互动”“生生互动”“课后答疑”排在前三。
综上所述,子群四反映了师生互动、生生互动和课后答疑等交互方面的因素对在线教育平台用户学习效果的影响。
五、
讨论与总结
(一)研究结论
通过收集和处理15名在线教育平台用户的访谈资料,借助社会网络分析方法中的凝聚子群分析和中心性分析,对在线教育平台用户学习效果的影响因素及其关系进行了探索。
1.明确了影响在线学习效果的四大因素——平台设计、教学资源、教师和交互
通过子群和中心性分析可以发现,在平台设计因素中,平台操作性、平台功能和平台界面友好性等是影响用户学习效果的主要方面;在教学资源因素中,教学资源是否丰富、教学资源的描述是否准确及收费情况等是影响学习效果的主要因素;在教师因素中,网络课程任课教师的专业水平、任教口碑以及授课风格等也会对用户学习效果产生一定影响;在交互因素中,用户与教师、用户与用户等不同主体的交互渠道以及交互形式的多样性(如课程答疑、弹幕等)会对用户的学习效果产生影响。
2.探索了影响因素中不同子群之间的关系
(二)应用建议
1.教学资源方面
2.教师方面
3.平台设计方面
4.交互方面
上述四个因素的提出,对在线教育平台的开发和建设具有一定的参考价值。在线教育平台可以结合上述影响因素持续优化,提高学习者的学习效果。
(三)研究不足与展望
本研究仍存在以下不足:
首先,受客观条件限制,访谈对象多为在校大学生,且调查样本的数量较少。后续研究可以更科学地选取研究对象,增加样本数量,进一步提升研究结果的准确性及对在线教育平台用户学习效果影响因素的反馈程度。
其次,本研究仅是一项探索性研究,在后续研究中将借助实证研究对所探知的影响因素构成、各影响因素对学习效果的影响程度以及不同影响因素之间的关系等方面进行验证性分析。
最后,本研究中用户所体验的在线教育平台主要集中于新东方在线、雨课堂、中国大学MOOC以及沪江网校等,所调查用户使用的平台数量和类型具有一定的局限性。今后可以在分析在线教育平台类型的基础上,开展更多类型的在线教育平台用户调研,进一步探索不同类型平台中的用户体验是否存在差异性,对学习效果的影响因素是否存在一定的变化等。
参考文献
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作者简介
董伟,博士,副教授,硕士生导师,天津大学教育科学研究中心,天津大学教育学院教育技术系(300350)。
张美,硕士研究生;高晨璐,硕士研究生。天津大学教育学院(300350)。
潘海生,博士,副教授,博士生导师,天津大学教育科学研究中心,天津大学教育学院(300350)。
基金项目:本文系2016年度国家社科青年项目“在线健康社区用户交互行为及其对用户健康效用影响研究”(项目编号:16CTQ029)的阶段性研究成果。