大学生居家在线学习的注意力失焦行为研究

２０２０年７月
山东青年政治学院学报
Ｊｕｌｙꎬ２０２０
第４期(总第２０６期总第３６卷)
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈａｎｄｏｎｇＹｏｕｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｌｉｔｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅ
Ｎｏ.４Ｊｕｌｙ.Ｎｏ.２０６Ｖｏｌ.３６
收稿日期:２０２０－０５－０６
基金项目:山东青年政治学院科研项目 微时代大学生意见领袖角色特征及形成机制研究 (２０１５ＸＧＹ０４)ꎻ 以学评教视角下专业课程思
政教学评价模型构建及其应用 (ＸＸＰＹ１８０６４)ꎻ 高校劳动教育形塑服务类专业学生专业认同的影响因素与实现路径 (ＸＪＰＹ２０３１)
作者简介:陈长胜(１９８４ )ꎬ男ꎬ山东邹城人ꎬ讲师ꎬ在读博士研究生ꎬ主要研究方向:在线学习行为ꎻ隆景云(１９８３ )ꎬ女ꎬ山东沾化人ꎬ一
级教师ꎬ教育学硕士ꎬ主要研究方向:青少年问题研究ꎮ
大学生居家在线学习的注意力失焦行为研究
陈长胜１ꎬ隆景云２
(１.山东青年政治学院现代服务管理学院ꎬ济南２５０１０３ꎻ２.济南市历下区龙奥学校ꎬ济南２５００１５)
摘要:以全国６个省份１３３２名居家在线学习的大学生为研究对象ꎬ通过线上问卷收集其在线学习的注意力失焦行为表现ꎮ研究发现:大学生居家在线学习存在中等程度的注意力失焦问题ꎬ主要表现在注意力分散㊁社交媒体吸引和思维游荡三个方面ꎬ三者与学习满意度之间存在显著负相关ꎻ性别㊁年龄在注意力失焦行为上存在群体差异性ꎬ即女生容易出现注意力分散的行为ꎬ高年龄组容易出现注意力分散和社交媒体吸引的行为ꎮ建议从以下方面降低大学生居家在线学习注意力失焦发生率:第一ꎬ教育引导并重ꎬ培养学生良好的媒体素养和数字化学习工具使用习惯ꎻ第二ꎬ优化教学设计ꎬ以教学内容和任务吸引学生的注意力ꎻ第三ꎬ构建长效机制ꎬ培养大学生的在线学习能力ꎮ
关键词:居家在线学习ꎻ注意力失焦ꎻ学习满意度ꎻ大学生ꎻ学习行为
中图分类号:Ｇ４４１㊀文献标志码:Ａ㊀文章编号:２０９６－８３２９(２０２０)０４－００５７－０７
一㊁引言
在线学习是增加教育可及性和降低高等教育成本的途径ꎬ并已经成为大学生学习方式的重要组成部分ꎮ面对新冠肺炎疫情ꎬ教育部出台了 停课不停学 的应对措施[１]ꎬ居家在线学习成为破解大学生 上学难题 的解方ꎮ然而ꎬ教学组织结构由共位集中式到异位散布式的转变[２]ꎬ以及学习模式由正式学习到碎片化学习的转变ꎬ迫使大学生面对居家在线学习环境ꎬ这无形中给他们的自我管理带来新的挑战ꎮ
认知科学认为ꎬ注意力先于认知信息处理ꎬ学习者意识到并有意地调控他们的注意力是保持学习专注和投入的关键ꎮ[３]注意力失焦是碎片化学习中出现的注意力弱化现象ꎬ表现为学习者受到干扰因素影响而暂停学习活动并将注意力转移到其他事物上ꎮ[４]已有研究表明ꎬ注意力失焦是影响大学生在线学习效果的重要因素ꎬ威胁在线教育质量ꎮ[５]当
前ꎬ疫情防控对大学生最大的影响莫过于学习环境
的转变ꎬ笔记本电脑㊁手机等数字化学习工具(包括系统和终端)的集中使用ꎬ增加了他们学习时注意力失焦的风险ꎮ因此ꎬ大学生能否很好适应居家在线学习环境ꎬ并保持良好的注意力状态和学习参与是保证在线学习质量的关键ꎮ基于上述分析ꎬ本文采用分层抽样和随机抽样相结合的方式ꎬ研究大学生居家在线学习的注意力失焦的行为表现和群体差异ꎬ提出疫情期间学习支持与服务的应对之策ꎬ为提升居家在线学习质量提供参考ꎮ
二㊁文献综述
早在１９７１年ꎬ哈伯特 西蒙(ＨｅｒｂｅｒｔＡ.Ｓｉ￣ｍｏｎ)[６]就预见性地提出ꎬ信息需要消耗信息接受者的注意力ꎬ过量的信息将会导致注意力的贫乏ꎮ在数字化学习环境中ꎬ注意力是在线学习中学生自我管理和努力调节的重要对象ꎬ作为学习投入的重要评价指标受到学界关注ꎮ分析发现ꎬ既有研究对注
意力失焦的探究主要聚焦于特征描述㊁影响因素以及干预策略三个维度ꎮ
在注意力失焦的特征描述层面ꎬ研究者分析了学生课程学习㊁网络使用与注意力失焦行为的关系ꎮ在课程学习与注意力失焦的关系维度ꎬ李元勋
(ＹｕａｎＨｓｕａｎＬｅｅ)等[７]认为ꎬ受到社交媒体的惯性行为及其愉悦经历的吸引ꎬ学生在线学习中极易模糊最初的学习意图ꎬ偏离原有的学习轨迹ꎬ从而对学习质量构成潜在的威胁ꎮ何善亮[８]研究注意力曲线对教学的价值ꎬ指出注意力与刺激水平之间有紧密的联系ꎬ两者表现出倒Ｕ型曲线的规律性ꎬ并且学生对自我注意力变化有着不同的感受模式ꎬ使得注意力问题又表现出个体的差异性ꎮ埃文 里斯科(ＥｖａｎＦ.Ｒｉｓｋｏ)等[９]分析注意力与学习内容的关系ꎬ认为学生的学习结果在很大程度上依赖于学生对学习内容的持续专注力ꎮ在网络使用与注意力失焦的关系维度ꎬ陈晓曦等[１０]研究网络成瘾问题ꎬ认为青少年在使用互联网时ꎬ注意力往往处于高度集中状态ꎬ久而久之将会导致对外界事物的忽视㊁注意力涣散㊁持续注意和集中注意下降等问题ꎮ曹培杰[１１]归纳注意力失焦的动因ꎬ认为长时间的互联网使用可能会对学生的注意力产生负面影响ꎮ马秀麟等[１２]的调查发现ꎬ移动学习普遍存在着因学生惰性及移动环境娱乐性而导致的 学生注意力无法持久 等问题ꎬ进而影响了学习效果ꎮ此外ꎬ还有学者探究了人口变量对注意力失焦行为的影响ꎮ[１３－１４]在注意力失焦的影响因素层面ꎬ研究者讨论了引发注意力失焦行为的内外因素ꎮ例如ꎬ维斯努 维拉丹尼(ＷｉｓｎｕＷｉｒａｄｈａｎｙ)和詹妮克 科特斯(ＪａｎｎｅｋｅＫｏｅｒｔｓ)[１５]的调查研究发现ꎬ频繁的媒体多任务处理与注意力调节(增加走神㊁注意力分散等)㊁行为调节(情绪调节㊁自我监控等)㊁抑制/冲动(较高的冲动水平和较低的抑制水平)和记忆方面的问题相关ꎮ胡航等[１６]对英语学习者的脑机接口实验研究发现ꎬ脑机交互技术在提高学业成绩和注意力㊁改善学习态度和自我效能感等方面具有较好的效果ꎮ刘君玲等[１７－１８]认为ꎬ情感作为非认知因素ꎬ会影响学习者协作问题解决的注意力㊁思维方式以及行为决策ꎮ张灵聪和周华发等[１９]调查发现ꎬ学习自控力能够显著影响注意力状态ꎮ此外ꎬ近年来ꎬ基于眼动实验㊁游戏设计等方面的研究ꎬ也证实学习注意力对学习结果具有直接或间接的效应ꎮ[２０－２１]在注意力失焦干预策略层面ꎬ研究者从学习者㊁教师和学习环境等角度提出了一些见解ꎮ例如ꎬ马秀麟等[２２]从强化学生外在动机㊁提升其学习效能感㊁激发学生求知欲等视角ꎬ探索了在移动学习环境中克服环境诱惑㊁提升自主学习阶段学生的积极性和注意力持久性的策略ꎮ有学者指出ꎬ引导学生对注意力问题进行合理归因[２３]ꎬ让学生自觉将注意力监控的成败与自尊心联系起来[２４－２５]ꎬ可以有效培养学生的努力调节能力ꎮ伊洛娜 纳沃特(ＩｌｏｎａＮａｗｒｏ)和安托万 杜斯特(ＡｎｔｏｉｎｅＤｏｕｃｅｔ)[２６]认
为ꎬ时间管理是应对注意力问题的基本策略ꎮ
三、研究设计
(一)研究目的
本文以注意力理论和相关研究成果为基础ꎬ以居家在线学习的大学生为研究对象ꎬ分析他们居家在线学习的注意力失焦行为表现及群体差异ꎬ为提升居家在线学习环境适应能力和在线学习效果提供借鉴与参考ꎮ研究的问题包括以下两个方面:１.大学生居家在线学习的注意力失焦行为有哪些表现和特征?
２.大学生居家在线学习的注意力失焦行为是否存在群体差异性?
(二)研究对象
本研究采用分层抽样和随机抽样相结合的方法ꎬ从山东㊁湖北等６个省的１２所高校(含 ２１１ 高校㊁省属普通高校和职业院校)抽取居家在线学习的大学生作为研究样本ꎬ样本描述性统计见表１ꎮ
表１㊀研究样本的描述性统计
类别选项人数比例
性别
男４７６３５.７％
女８５６６４.３％年龄
低于２０岁８５０６３.８％
２０岁及以上４８２３６.２％
专科４３２３２.４％学历本科８５８６４.４％
研究生４２３.２％疫情前ꎬ每周
在线学习时长
１－５小时７２３５４.３％
６－１０小时２９７２２.３％
１１－１５小时１５６１１.７％
１５小时以上１５６１１.７％疫情期间ꎬ每周
在线学习时长
１－５小时１３８１０.４％
６－１０小时３６４２７.３％
１１－１５小时３０１２２.６％
１５小时以上５２９３９.７％㊀㊀从性别来看ꎬ男生４７６人ꎬ占比３５.７％ꎬ女生８５６人ꎬ占比６４.３％ꎻ从年龄结构来看ꎬ低于２０岁的８５０人ꎬ占比６３.８％ꎬ２０岁及以上的４８２人ꎬ占比３６.２％ꎻ从学历结构来看ꎬ专科生４３２人ꎬ占比３２.４％ꎬ本科生８５８人ꎬ占比６４.４％ꎬ研究生４２人ꎬ占比３.２％ꎮ
整体来看ꎬ本研究的抽样质量良好ꎮ从网络学习经验来看ꎬ疫情之前学生每周在线学习时长大多处于
１~５小时 (占比５４.３％)ꎬ而疫情期间学生每周在线学习时长大多处于 ６~１５小时 (占比４９.９％)ꎬ并且有３９.７％的学生达到１５个小时以上ꎬ这说明疫情防控期间学生普遍增加了在线学习的时长ꎬ居家在线学习成为主要的学习形式ꎮ
(三)研究工具
本文的调查问卷分为两部分ꎬ第一部分５个题目为调查对象的基本信息ꎬ具体包括性别㊁年龄㊁网络学习经验等ꎻ第二部分１９个题目用于调查大学生居家在线学习注意力失焦行为表现ꎮ其中ꎬ注意力失焦行为表现的题项选取吴俊育(Ｊｉｕｎ－ＹｕＷｕ)等[２７]研究者提出的ＯＬ－ＭＡＲＳ量表ꎮ该量表共有２４个题目ꎬ选取适用于本研究的感知注意力子量表ꎬ其中ꎬ包括感知注意力分散题项(８个)㊁思维游荡题项(４个)和社交媒体吸引题项(３个)ꎮ学习满意度研究工具采用了埃姆蒂南 阿尔库拉希(Ｅｍｔｉ￣ｎａｎＡｌｑｕｒａｓｈｉ)[２８]开发的量表ꎬ该量表共有４个题目ꎮ量表的所有题目均针对参与在线学习的高校学生编制ꎮ鉴于调查对象与原有量表施测对象存在一定的文化背景差异ꎮ量表修改后共计２４个题项ꎬ与量表的开发者进行了最终确认ꎬ以此提高研究工具的信度和效度ꎮ注意力失焦行为和学习满意度等变量均采用５点Ｌｉｋｅｒｔ量表进行测量ꎬ其中ꎬ１代表完全不符合ꎬ５代表完全符合ꎮ
本研究中问卷信度采用克隆巴赫系数α值和复合信度(ＣＲ)值进行测量ꎮ结果表明ꎬＣＲ取值介于０.８７４~０.９２５之间ꎬα取值介于０ ８０１~０.９０９之间ꎬ全都大于０.８ꎻ所有变量的因子负载的取值均介于０.６４１~０.８０７之间ꎬ均大于０.６ꎬ说明本文使用的研究工具具有良好的信度ꎮ探索性因子分析发现ꎬ本问卷的ＫＭＯ值为０.９３６ꎬｐ<０.０１ꎬＢａｒｔｌｅｔｔ球形检验ｐ<０.０１ꎬ达到显著水平ꎬ并且采用主成份方法提取特征值大于１的因子共２个ꎬ２个因子能够解释６６.４８３％的变异ꎬ说明问卷具有良好的效度ꎮ
(四)数据收集与统计分析
通过问卷星网站采集数据ꎬ数据收集时间为２０２０年３月６日至２０２０年３月３０日ꎬ历时２５天ꎮ共收答卷１６０３份ꎬ经过剔除作答时间过长(６００秒)或过短(１００秒)以及所有题项回答一致的无效问卷后ꎬ最终获得有效问卷１３３２份ꎬ有效率为８３.１％ꎮ综合运用ＳＰＳＳ２２.０和Ｒｓｔｕｄｉｏ工具对数据进行处理分析ꎬ对问卷的信度和效度进行检验ꎬ通过描述性统计㊁相关分析㊁独立样本ｔ检验分析大学生居家在线学习的注意力失焦行为表现和群体差异ꎬ以可视化技术刻画相关研究发现ꎮ
四、结果分析
(一)注意力失焦行为的表现及特征
居家在线学习期间ꎬ引发大学生学习注意力失焦的因素主要包括注意力分散㊁社交媒体吸引和思维游荡ꎬ如表２所示ꎮ从影响程度来看ꎬ由大到小依次是社交媒体吸引(Ｍ＝２.８５３ꎬＳＤ＝０.９６９)㊁注意力分散(Ｍ＝２.４２６ꎬＳＤ＝０.８３９)和思维游荡(Ｍ＝２.２５５ꎬＳＤ＝０.９０)ꎮ学生居家在线学习的满意度整体良好(Ｍ＝３.２０６ꎬＳＤ＝０.９２７)ꎮ从各变量的整体分布来看ꎬ社交媒体吸引呈现扁平分布ꎬ注意力分散呈现轻
微偏斜且尖峰分布ꎬ思维游荡呈现中度偏斜且尖峰分布ꎬ学习满意度呈现轻微偏斜且尖峰分布ꎮ
表２㊀研究变量的描述性统计
变量题数均值标准差峰度偏度
注意力分散８２.４２６０.８３９０.５０３０.４０６
社交媒体吸引４２.８５３０.９６９－０.１５５－０.０３６思维游荡３２.２５５０.９０００.３４１０.５６０
学习满意度４３.２０６０.９２７０.１０７－０.１０４㊀㊀为探究各变量之间的相关性ꎬ根据研究数据特
征进行Ｋｅｎｄａｌｌ ｓｔａｕ－ｂ相关性分析ꎬ结果如图１所示ꎮ注意力分散(ＰＡＤ)㊁思维游荡(ＭＳ)和社交媒体吸引(ＳＭＮ)之间均存在显著的相关性(ｐ<０.０１)ꎬ且相关系数τ介于０.４０~０.５８之间ꎬ说明本文设定的注意力失焦变量具有很高的内部一致性ꎬ能够反映注意力失焦行为的主要方面ꎮ同时ꎬ以上三个变量与学习满意度也存在不同程度的显著相关ꎬ正如前文分析ꎬ思维游荡(τ＝－０.１５)㊁注意力分散(τ＝－０.１５)和社交媒体吸引(τ＝－０.０５２)均会对学习满意度产生显著的负向影响
ꎮ
图１㊀研究变量之间的相关性
具体来看ꎬ由社交媒体吸引产生的注意力失焦
主要源于学生的手机使用和Ａｐｐ管理ꎬ主要表现
是ꎬ当出现来自计算机㊁Ｐａｄ或智能手机等数字终端
的信息提示ꎬ学生离开原有学习任务转而处理或者
关注这些媒体信息ꎮ由注意力分散产生的注意力失
焦主要源于学生的媒体多任务处理ꎬ即学习者在个
人学习环境中不能控制注意力ꎬ并且参与到与学习
无关的多种媒体活动的行为表现ꎬ例如ꎬ发短信㊁在
线聊天㊁与工作无关的网络使用[２９]ꎮ由思维游荡产生的注意力失焦主要源于学生对自己偏爱的媒体或
关心的事务的思考ꎬ例如ꎬ琢磨自己的ＱＱ空间是否
有新的动态ꎬ之前发送的消息是否有反馈等ꎮ综上
分析ꎬ居家在线学习环境下ꎬ学习者的自我导向学习
和数字终端使用ꎬ会给其学习注意力集中带来潜在
的风险ꎬ这将严重影响学习者的在线学习参与度和
学习满意度ꎬ必须给予高度重视ꎮ
(二)注意力失焦的群体差异性分析
为深入理解人口学变量对注意力失焦行为的影
响ꎬ本文采用独立样本ｔ检验和可视化方法ꎬ分析性
别㊁年龄和网络学习经验等人口学变量在注意力失
焦行为上的表现差异ꎮ首先ꎬ确定研究样本的分组ꎮ
按照性别分为男生组(４７６人ꎬ３５.７％)和女生组(８５６人ꎬ６４.３％)ꎻ按照年龄分为低年龄组(低于２０岁组ꎬ８５０人ꎬ６３.８％)和高年龄组(２０岁及以上组ꎬ４８２人ꎬ３６.２％)ꎻ按照网络学习经验分为低经验组(每周１５小时以下ꎬ５２９人ꎬ３９.７％)和高经验组(每周１５小时以上ꎬ８０３人ꎬ６０.３％)ꎮ然后ꎬ依次对各组进行独立样本ｔ检验ꎬ通过方差方程的Ｌｅｖｅｎｅ检验和均值方程的ｔ检验结果ꎬ判断各组别在注意力失焦各维度上的差异ꎮ
１.注意力失焦行为的性别差异
对注意力失焦各变量与性别进行独立样本ｔ检
验ꎬ结果如图２所示ꎬ注意力分散存在显著的性别差
异(ｔ(８２７.５７２)＝－０.２０４２ꎬｐ＝０.０４２)ꎬ并且男生(Ｍ＝２ ３５９ꎬＳＤ＝０.９４７)好于女生(Ｍ＝２.４６２ꎬＳＤ＝０ ７７１)ꎮ社交媒体吸引在性别上不存在显著差异ꎬｔ(８５３.７７５)＝－３.０６７ꎬｐ＝０.３７６ꎬ思维游荡在性别上不存在显著差异ꎬｔ(８２６.４５３)＝－０.７４４ꎬｐ＝０.４５７ꎮ在注意力失焦影响之下ꎬ学习满意度在性别上不存在显著差异ꎬｔ(８１１.０７９)＝－０.８８６ꎬｐ＝０.３７６ꎮ这说明相比男生ꎬ女生往往存在由注意力分散引发的注意力失焦行为ꎬ但是居家在线学习满意度不存在显著的性别差异ꎬ这应该引起任课教师的注意ꎮ
２.注意力失焦行为的年龄差异
对注意力失焦各变量与年龄进行独立样本ｔ
检
图２㊀注意力失焦的性别差异
验ꎬ结果如图３所示ꎬ注意力分散在年龄上存在显著差异ꎬｔ(１３３０)＝－２.０６５ꎬｐ＝０.０３９ꎬ并且低年龄组(Ｍ＝２ ３９０ꎬＳＤ＝０.８３０)好于高年龄组(Ｍ＝２.４８９ꎬＳＤ＝
０ ８５２)ꎻ社交媒体吸引在年龄上存在显著差异ꎬｔ(１３３０)＝－２.４３２ꎬｐ＝０.０１５ꎬ并且低年龄组(Ｍ＝２.８０ꎬＳＤ＝０ ９６９)好于高年龄组(Ｍ＝２.９３８ꎬＳＤ＝０.９６４)ꎻ思维游荡在年龄上不存在显著差异ꎬｔ(１３３０)＝－１.４６８ꎬｐ＝０ １３９ꎮ在注意力失焦影响之下ꎬ学习满意度在年龄上不存在显著差异ꎬｔ(１３３０)＝０.６５２ꎬｐ＝０ ２６ꎮ这说明相比低年龄组ꎬ高年龄组的学生往往存在由注意力分散和社交媒体吸引引发的注意力失焦行为ꎬ各年龄组学生居家在线学习满意度相差不大
ꎮ
图３㊀注意力失焦的年龄差异
３.注意力失焦行为的网络经验差异
对注意力失焦各变量与网络学习进行独立样本ｔ检验ꎬ结果如图４所示ꎬ注意力分散在网络学习经验上不存在显著差异ꎬｔ(１０５３.６０４)＝１.２１３ꎬｐ＝０.２２６ꎻ社交媒体吸引在网络学习经验上不存在显著差异ꎬｔ(１０５３.８７２)＝－０.３５ꎬｐ＝０.７２７ꎻ思维游荡在网络学习经验上不存在显著差异ꎬｔ(１０５９.６２３)＝－０.５７３ꎬｐ＝０.５６７ꎮ在注意力失焦影响之下ꎬ学习满意度在网络学习经验上存在显著差异ꎬｔ(１０３２.６０４)＝－２.１２５ꎬｐ＝０.０３４ꎬ并且高经验组(Ｍ＝３.２７４ꎬＳＤ＝０.９９３)好于低经验组(Ｍ＝
３ １６１ꎬＳＤ＝０.８７９)ꎮ这说明不同网络学习经验在注意力失焦行为上无显著差异ꎬ但高经验组的居家在线学习体验更好ꎬ整体的学习满意度也相对较高
ꎮ
图４㊀注意力失焦的网络学习经验差异
五、研究结论及建议(一)研究结论
在线学习是面向未来的重要学习方式ꎬ对当下疫情防控下的大学生居家学习ꎬ以及未来学习者终身学习和职业发展均具有重要价值ꎮ研究大学生居家在线学习的注意力失焦行为ꎬ为学习者提供及时且准确的学习支持服务ꎬ体现了教育现代化的发展方向ꎮ本文通过对居家在线学习的大学生进行抽样调查ꎬ采用描述性统计㊁相关分析和独立样本ｔ检验ꎬ对在线学习的注意力失焦行为表现及其群体差异进行了实证研究ꎬ并得出如下结论:
１.大学生居家在线学习存在中等程度的注意力
失焦问题ꎬ主要表现在注意力分散㊁社交媒体吸引㊁思维游荡三个方面ꎬ并且与学习满意度存在显著负相关
受到学习环境转变和学习工具使用惯性的影响ꎬ当前ꎬ引发大学生在线学习注意力失焦的因素主要包括注意力分散㊁社交媒体吸引㊁思维游荡ꎬ并且ꎬ社交媒体吸引的影响最突出ꎬ其次是注意力分散和思维游荡ꎮ这一结论与吴俊育等人[３０]的研究结论部分一致ꎬ略有不同的是ꎬ他们对台湾大学生的调查发现ꎬ学生的注意力分散是引发注意力失焦行为的首要因素ꎮ产生差异的可能原因有两个ꎬ一是两岸学生的教育文化背景和网络使用经验存在差异ꎬ二是当前居家在线学习模式会让学生选择学习工具存在更多自由ꎬ手机及社交媒体应用较为普遍ꎮ于岩等[３１]的研究也证实ꎬ智能手机往往是移动学习者的首选ꎮ此外ꎬ学生注意力失焦的三要素都与学习满意度存在负相关ꎮ玛丽亚 普瑞菲洛(ＭａｒｉａＰｕｚｚｉ￣
ｆｅｒｒｏ)的研究也得到了相似的结论ꎬ即元认知自我调节㊁时间管理和学习环境与学习者学习满意度有明显的关联ꎬ注意力分散者具有较低的学习满意度ꎮ[３２]由此可见ꎬ注意力集中是在线学习的重要品质ꎬ有效的学习投入和参与是学生获得在线学习满意度的关键ꎮ
２.性别㊁年龄在注意力失焦行为上存在群体差
异ꎬ女生容易出现注意力分散的问题ꎬ高年龄组容易出现注意力分散和社交媒体吸引的问题
研究发现ꎬ女生的注意力失焦行为更突出ꎮ这与帕兹 普伦德斯(ＰａｚＰｒｅｎｄｅｓ)等的研究结论不同ꎬ他们的研究发现ꎬ女性更重视利用社交网络进行
学习ꎮ[３３]事实上ꎬ注意力分散主要源于学生的媒体多任务处理ꎮ女生过多的注意力分散很可能跟其在线学习中开启的学习任务(或支持系统)过多有关ꎮ性别㊁年龄在学习满意度上不存在显著差异ꎬ这可能跟学生的自我调节策略满足了他们的学习需求(自主需求㊁能力需求㊁亲缘需求)有关[３４]ꎮ此外ꎬ高经验组学生的居家在线学习体验更好ꎬ整体的学习满意度也相对较高ꎮ这一结论与以往崔国强等的研究也类似ꎬ即大多数年长的学生比年纪稍轻的学生会有更强的学习动力ꎬ他们具有更清楚的学习目标ꎬ往往能够获得更好的学习体验ꎮ[３５]
(二)研究建议
１.教育引导并重ꎬ培养学生良好的媒体素养和数字化学习工具使用习惯
疫情期间ꎬ学习环境的转变给大学生的学习带来新的挑战ꎬ很多学生出现了在线学习的注意力失焦问题ꎮ事实上ꎬ居家在线学习环境是学习者在教师指导下构建的个人学习环境ꎬ这种环境具有选配灵活㊁自我导向和无师监督等特征ꎬ因此ꎬ合理使用数字化学习工具是学生保持注意力的关键ꎮ建议教师加强大学生媒介素养教育ꎬ培养学生形成良好的数字化学习工具选择㊁理解㊁使用和管理等行为习惯ꎮ尤其针对高年级学生ꎬ要让他们正确认识数字化学习工具与个人学习的关系及其限度ꎬ引导其科学合理的使用数字化学习工具ꎬ在满足学习需要的同时ꎬ注重提高学习效率ꎮ例如ꎬ可以建议学生在线学习时身边只留一个数字终端㊁上课前关闭非必要的页面和软件㊁将手机铃声静音或关闭信息提示功能等ꎬ以有效减少注意力分散和社交媒体吸引对学习注意力产生的负面影响ꎮ２.优化教学设计ꎬ以教学内容和任务吸引学生的注意力
学生的学习结果很大程度上依赖于学生对学习内容的持续专注力ꎮ有学者指出ꎬ通过优化学习资源㊁使学习资源更适合学生㊁知识结构可视化等手段ꎬ能够激发学生的内部学习动机ꎬ进而促进在线学习行为发生㊁保持注意力持久性ꎮ[３６]因此ꎬ建议教师一方面立足居家环境特点ꎬ优化教学设计和学习资源ꎬ让新颖的学习内容吸引学生ꎮ例如ꎬ对于管理学和社会学类课程ꎬ可以结合疫情防控或复工复产等形势阐发课程知识的潜在价值ꎬ以此活化知识体系并促进学生的认知建构ꎮ另一方面ꎬ可以适当增加交互元素设计和互动任务ꎬ以此激发学生的积极参与和深度思考ꎮ例如ꎬ对于服务管理类学生ꎬ可以要求他们在线协作完成一个疫情期间的接待方案ꎬ以此训练其知识迁移和高阶思维能力ꎮ此外ꎬ鉴于注意力分散存在性别差异性ꎬ教师应该注意引导女生聚焦学习任务ꎬ减少媒体多任务处理ꎬ实现绩效驱动的学习ꎮ
３.构建长效机制ꎬ培养大学生的在线学习能力
当前ꎬ 停课不停学 既是对高校应急机制的考验ꎬ也是对学生在线学习能力的检验ꎮ未来在线学习的可及性更强ꎬ保障终身学习质量离不开学习者的在线学习能力ꎮ[３７]随着教育现代化的推进ꎬ以环境适应㊁知识管理㊁协作与创新和自我管理等为代表的能力结构ꎬ对学习者适应未来教育显得越来越重要ꎮ因此ꎬ高校应该构建长效机制ꎬ着力培养学生的在线学习能力ꎮ首先ꎬ应在当下和未来教学中ꎬ注重构建适应未来教育需要的课程体系ꎬ例如ꎬ学习科学课程㊁协作与创新课程等ꎬ培养学生的数字化生存能力ꎻ其次ꎬ要尽早构建终身学习实践体系ꎬ从课堂教学和课外实践等育人环节ꎬ强化学生的终身学习意识和技能ꎮ最后ꎬ还应该加强信息素养教育ꎬ提高学生的文化素养㊁信息意识和信息技能ꎮ
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