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远程学习者学习困难量表的编制与初步分析

　　摘要：在网络教育中远程学习者会遇到很多学习困难，科学了解远程学习者的学习困难分布及困难水平可以帮助教育机构采取更有针对性的措施改进网络教学，降低远程学习者学习困难水平，保证远程学习质量。网上人大经过多年的研究与实践，开发出一份专门针对远程学习环境和成人学习者特点的学习困难量表，可从多方面测评远程学习者的学习困难水平。本文对该量表的形成过程进行了详细介绍。

　　关键词：网络教育，远程学习者，学习困难，测量工具　　

远程学习者在需要高度自主的网络学习环境中会产生各种各样的不适应，遇到各种各样的学习困难。研究和了解远程学习者的学习困难具有非常重要的意义，一方面可使学生对自己的学习风格和学习需要有更全面地了解和认识，另一方面可使教师提供更具针对性的教学和辅导，教学院校也可以具此设计更有针对性的网络课程和提供更完善的学习支持服务，从而全面保证和提高远程学习质量。从哪些方面了解远程学习者的学习困难，如何测量他们的学习困难程度，是学习困难研究的前提和基础。

　　主要基于互联网实施远程教学的中国人民大学继续教育学院网教部（以下简称“网上人大”）在全国各地拥有四万余名远程学生，95%以上学生都是在职成人。网上人大从04年开始开发专门针对远程学习环境和在职成人的学习困难水平测量工具，05年第一次运用初步形成的调查问卷对全院学生进行了一次大规模的学习困难调查，在此基础上对学习困难问卷进行了精心修改，于06年底、07年底、08年底再次分别对全院学生进行学习困难调查，以深入了解现阶段远程学习者面临的主要学习问题，为学院教学工作的改进奠定基础。经过4年的使用和修改，量表逐步得到完善。本文即是对这一量表的形成和完善过程的阐述。

　　国内外研究现状

　　关于远程学习环境下的学习困难水平测量，国内外的研究还很不充分。虽然很多远程教育院校都很重视远程学习者的学习困难问题，比如英国开放大学在20世纪70年代就通过抽样调查形式了解到远程学习者的学习困难主要包括学习时间不足、精力有限、家务事多、学习技巧不好、感到孤独等方面[1]；香港公开大学张伟远也曾于02年采用问卷调查方式对西北地区远程学习者学习困难进行了调查[2]。但这些调查问卷，内容多偏向学习者个人问题，集中在个人学习时间安排、学习精力、学习方法、学习动机、学习基础等方面。而远程学习过程中造成学生学习困难的因素是多方面的，有个人问题导致的学习困难，也有因院校提供的教学资源或学习支持服务方面存在问题而导致的学习困难，因此单纯从上述这些问卷来了解学习困难是不全面的。当前有必要从教学系统的角度出发，寻找整个教学过程中可能导致学习困难的各种因素，研制一种可以全面测量网络学习环境下学习困难水平的科学工具。

　　理论依据

　　美国著名教育技术专家巴纳西认为，教学系统是分层次的系统复合体。如果把教学过程看作是人类传递生产生活经验的过程，那么整个教学系统可以看作由经验系统、经验传递系统、经验接受系统三个子系统组成，其中，经验系统主要是指静态的教学资源和教学内容，经验传递系统主要是指动态的教学过程，经验接受系统是指学习者本身。

　　结合远程教学环境，远程教育机构的经验系统除了包括教学资源（主要是网络课程）外，还包含静态的技术支撑环境和教学管理制度；远程教育的教学过程主要通过远程交互与各类学习支持服务来完成；远程教育的经验接收系统——远程学习者本身又是一个复合体，既是在职成人，又是学生，还承担有家庭责任。在远程教育机构的经验系统和经验传递过程即教学过程中也会有很多问题导致学生的学习困难，所以说远程学生的学习困难不仅仅来自于学习者本身。站在整个教学系统的角度可以发现，在经验传递的各个环节都有可能导致学生学习困难。网上人大的学习困难研究就是基于这样的理论来进一步开展的。

　　量表的主要指标

根据经验系统理论，我们把学习困难归因于教学资源系统、教学传递过程和学习者三个大方面，然后再逐级细化，形成了3个一级指标、8个二级指标的问卷结构。其中教学资源系统包含网络课程等资源、网络技术系统和教学管理制度三个二级指标，教学传递过程包含学生支持服务和交流两个二级指标，学习者个人问题包含学习能力因素、心理因素和环境干扰因素三个二级指标。最后结合远程学习环境特点和成人学习者特点，罗列出各个二级指标下导致学习困难的具体情境，形成了最终的学习困难量表。该量表共包含78道客观单选题和19道个人基本信息调查题，合计97道题。客观题全部采用Likert5点记分法。量表内容详见表1。

    量表的一级指标和二级指标如表2示：

问卷调查与数据分析

　　网上人大从05年至08年连续4年对本院的远程学习者进行了学习困难调查，根据调查结果对本院学生学习困难水平进行了详细分析，并根据问卷分析结论对问卷内容进行了修订和完善。

　　调查主要是基于互联网面向远程学习者开展随机调查。问卷置于学院网站首页，学生通过用户名验证后即可填写问卷。期间通过移动短信平台向部分随机抽查的学生发短信提示参与调查。05年收集有效数据538条，06年收集有效数据567条，07年收集有效数据1055条，08年收集有效数据1356条。

　　1.项目分析

　　在4年的调查中对问卷进行了项目分析。项目分析的主要目的是求出量表个别题项的决断值——CR值（CR值又称临界比），据此来判断项目的鉴别度。所谓鉴别度是指量表题项对被试心理品质水平差异的鉴别能力。具有良好鉴别度的项目，能将不同水平的被试区分开来。所以试题的鉴别度又被称为测验是否具有效度的“指示器”，是评价项目质量、筛选项目的主要指标之一，同时也是因素分析的前提和基础[3]。在此主要采用spss的单一样本T检验方法，采用高低分组的方法计算各题项的鉴别度。然后按照总分的高低排列，把分数分布两端27%处的分数作为高低分组的标准，1、2分别为高分组和低分组的代号。求出高低两组被试在各题平均数上的差异显著性，采用独立样本T检验。

　　4年的项目分析结果均显示78今题项的t值均达显著（Sig.（2-tailed）值均小于0.05），表示各题项均具有鉴别度，均能鉴别出不同受试者的反应程度。

　　2.信度分析

每年调查后都对调查数据进行了同质信度分析，信度分析结果如表3所示。4年的总量表信度及分量表的信度系数都在8以上，信度系数都比较高，表明各分量表内务题项间的一致性或同质性均很好，总量表具有较高的信度和教育适用价值。

　　3.效度分析

　　所谓效度是指一个测验能够测到该测验欲测的心理或行为特质的程度[3]。效度主要包括内容效度、效标效度和结构效度三种。我们采用因素分析方法来检验该量表结构效度。下面是根据08年的1356条调查数据，对具有良好鉴别度的78道题目进行的因素分析，在此选择正交转轴中最常用的“最大变异法”。

   （1）因素分析条件检验

　　结果表明，总量表的KMO值为0.984，表明非常适合因素分析；同时量表的Bartlett's球形检验卡方值也达到显著水平，适合进行因素分析。

　　（2）因素陡坡图（图1）

　　因素陡坡图表明，各公共因子特征变化不够明显，到9个特征值左右几乎趋于平行线运行。

　　（3）整体解释的变异量

　　按照特征值大于1的原则进行因素抽取，主成分分析共抽取了9个因素，9个因素的累积解释变异量为60.668%，第1个层面可解释40.644%，第2个层面可解释4.974%，第3个层面可解释4.191%，其他层面解释变量的比率均在3%下。

　　（4）转轴后的成分矩阵

　　根据旋转结果，总共抽出9个公共因子，各因子包含题项结果如表6示：

对照问卷设计采用的层次划分，问卷一级指标有3个，二级指标有8个，结构分析共提取出9个公共因子，参照表6中的层面命名，主要是因素分析中把心理因素的“态度/动机”和“焦虑”提取为独立的2个因素。单从提取因子个数和层面来看，本问卷对二级指标的划分还是比较合理的。但由于9个共同因素的累积解释变异量为60.668%，且每一因子所包含的题项分散，题数差异较大，其中第一层面竟然包含28个题项，过多，另有2个层面的题项数少于3项，因此可以说量表的整体结构效度还不是十分理想，仍需要作进一步的分析和修订。

结果与讨论

　　量表的形成需要科学的编制程序和数据检验及问卷修订过程。远程学习者学习困难量表的形成更需要紧密结合网络学习环境特点和在职成人学习者特点来进行。网上人大编制的学习困难量表涵盖了教学全过程的所有学习困难因素，能比较全面的测量远程教育环境下学生的学习困难水平，05年至08年连续4年的问卷调查表明该量表各题项鉴别度良好，总量表、分量表的信度都比较高，只是结构效度仍有待完善。下一步研究重点将是努力提高结构效度，力争内容效度、专家效度都达到较高水平。

　　参考文献

　　[1] 丁兴富，远程教育研究 [M]. 北京：首都师范大学出版社，2002.

　　[2] 张伟远，胡军.西北地区远程学习者特征和学习障碍的调查报告 [J]. 中国远程教育，2002，（4）.

　　[3] 王艳慧.应付效能量表的编制及初步分析 [J]. 连云港师范高等专科学校学报，2005，（4）.

-全文完-