远程教育学习风格对学习绩效的影响测评

远程教育学习风格对学习绩效的影响测评
[摘要] 远程教育的主要对象是在职人员,学生的主体是成人。

成人学生在学习过程中会表现出明显的个性差异,其中学习风格的差异是个性特征在学习中的具体表现。

为进一步提高远程教学的自适应性,必须充分考察成人学习风格对学习绩效的影响问题。

本文对此进行了定量分析以提供支持性资料和形成整体性认识,并从认知风格、教学风格、情感交流等方面提出了进一步的探讨,以便在教学目标和学生偏好之间找到更好的“结合点”。

[关键词] 学习风格;学习绩效;远程教育;因子分析
远程成人学生在学习过程中会表现出明显的个体差异,其中学习风格的差异是个性特征在学习中的具体表现。

在远程教育环境下,学习绩效测评应针对远程教学活动的特殊性,适应成人学生的个别性,并应用现代教育理论来实施测量和评价活动。

为进一步提高远程教学课程的自适应性,必须充分考察成人学习风格对学习绩效的影响问题,并在理论的指导下对学习目标、学习内容、认知风格、交流方式等要素做出综合考虑。

[1]
一、远程教育的学习风格与绩效测评
“风格”一词源于希腊文στ,作为一个描述人类行为的个体差异变量,一直备受人们的关注,最早可追溯至古希腊的气质学说。

具有现代意义的风格研究,则与一百多年前Galton、James、Jung、Bartlet等人对个体表征和加工信息风格差异所作的分析密不可分。

[2]之后,众多学者从不同的角度对风格进行了大量研究,但定义的核心却始终是一致的:风格是对个体差异的描述,指个体在许多活动领域中做某事的偏好方式或长期不变的习惯模式。

[3]
在现代社会中,成人学习现象已经成为了一种“时尚”。

学习不再是人们谋职的资本,而成为终身的需求。

远程教育的主要对象是在职人员,作为主体的成人,其年龄、职业、知识背景、生活阅历各不相同,学习目的、学习动机、学习需求、学习经验也不一样。

美国“成人教育之父”Knowles指出成人学生有五个特点:自主性很强、经验很丰富、实用主义者、在不同的生命阶段有不同的学习需求、多重生活角色。

[4]这就决定了成人的学习过程存在较为突出的“学习——工作——家庭”的矛盾,由此导致其遭遇的困难大于普通学生。

学习风格是学生在个体的心理、生理、社会特征基础上形成的、接受和加工信息过程中的持久性偏好,是其特有的生理、情感、认知因素的混合体,可较稳定地显示出学生如何感知学习环境、与学习环境相互作用、受环境影响的痕迹以及回应学习环境。

每一个学生的确是一个非常具体的人,他有他自己的历史,这个历史是不能和任何别人的历史混淆的。

每一个人都有独特的学习风格,就像签名一
样与众不同。

[5]
绩效的原意指性能、能力、成绩、工作成果等,既是一种结果,更是一种行为。

远程教育的学习绩效是在一定目标指引下,学生通过网络学习后运用新知识或新技能的能力(即知识和行为的迁移能力),以及对组织和社会的贡献。

而绩效评价是“测量学生运用先前所获得的知识解决新异问题或完成具体任务能力的一系列尝试”。

[6]对绩效评价需要使用一系列的特定标准来衡量,国内外学者对这一问题的成果大致可以分为两类:
第一类是对远程教育中学习风格、认知风格与教学风格、教学效果的研究。

近年来Honey和Mumford的学习风格分类模型和测量表得到越来越多人士的认可,已被INSPIRE、3DE、KOD、SMILE等国际著名的在线个性化学习系统采纳。

[7]另外一些人士对在线条件下学习风格的研究采用了Witkin的场依存性和场独立性分类,来调查网络平台上学生认知风格差异,以及认知风格与网络环境态度的关系,但所获得的结论存在着一定的差异性。

[8]
第二类是对网络环境下学习绩效的测评理论、方法的理论或实证分析。

如戴锡莹、孙跃东、李岩(2009)将企业培训领域比较成熟的Kirkpatrick评估模式借鉴到网络学习评价中,认为目前网络学习评价欠缺的是对学生行为变化以及因此而产生的组织及环境的改变。

[9] 张伟刚(2009)提出了四个独立元(目标、能力、环境、态度),通过定义元关联度和元匹配度,构建了多元关联学习绩效模型。

[10]从绩效评价体系建设来看,国外已有一些较为成熟的网络教育平台,如Virtual-U的教学效果评价系统,Cisco培训体系的在线学习数据统计功能等;国内的一些网络教学平台如北京师范大学的Vclass平台等已经加入了评价功能。

[11]
从已有的成果来看,对于远程教育的学习风格与学习绩效研究往往是侧重于单一方面。

大多数的学习风格研究集中在对类型、模式、环境、教学、资源、设置等,特别是国内学者更偏重于对学习策略的研究。

这些成果对探究学生的个性差异并以此来设计基于网络的教学系统和绩效评价体系的关注显然是不足的。

本文在这些研究者辛勤耕耘的前提下,对学习风格与学习绩效的关系进行更为深入的分析,以期对此提供支持性资料和形成整体性认识。

二、对学习绩效的调查和测量
(一)测量模型
从20世纪50年代以来,已有30多种学习风格的理论相继出现,据初步统计,对学习风格的测量模型有70多种。

[12]在对其中主要理论和模型进行分析、比
较和筛选的基础上,本次调查以陈丽等研究者(2005)提出的中国远程学生学习风格理论为基础,并参考其《中国远程学生学习风格初测量表》,同时借鉴Kolb的《学习风格量表》和Dunn的《学习风格调查表》,从生理、经验和心理等三个维度出发设计自拟量表。

[13]为了调查的方便,特将其中的心理维度进行简化,只保留计划型和随意型的两个类型。

(二)取样范围
本次调查以《西方经济学》课程为主,从河南财经学院、河南教育学院、河南工业大学的成教学院中选取样本。

学生来自于经济学和管理学专业,从开设该课程的本科、专科或专升本班级中随机抽取。

借助教师面授课堂的机会,进行随班的纸笔测评。

共向12个班的学生发放问卷353份,获得有效样本304个。

其中,2006级有156人,2007级有148人;男生有164人,女生有140人。

(三)测量工具
对于学习风格的测量,在本次调查中采用自拟量表。

该量表是一个针对学生的自陈量表,共有七个分量表,分别用于测量视觉型、听觉型、动觉型、同化型、聚合型、顺应型、发散型、计划型、随意型等九种风格类型。

在每一个分量表中,采用七级评定(从完全不同意到完全同意),每个分量表包含五个问题,全部问题在问卷中随机排列。

对于学习绩效的测量,在本次调查中采用自拟量表。

按照简洁、可读、明确的原则,评测分为环境评价、成绩评价和能力评价等三个分类,并各赋予35%、25%和40%的权重,每个分类又包含若干子类,总分设为100分,见表1所示。

印制该表分发给学生,经教师解释后由学生现场打分,并收集、整理、筛选、录入,形成调查数据汇总表。

在教师收回问卷后,需要进行初步的筛选,判断原则是:基本信息填写完整,题目作答完整,分数没有明显可疑,不存在明显矛盾或失信的情况。

在本次调查中,信度检验指标选为同质性信度(Cronbach α 系数)、分半信度和重测信度。

在测试完成间隔三周后,随机抽取有效样本中的30名学生,以电子邮件、信函或电话的方式,请他们再回答同一份量表,并检验各个维度的信度指标。

统计均值分别为0.8314、0.6961和0.7832,依据检验标准,这些结果是可以接受的。

(四)数据处理
本次调查对样本数据使用SPSS 12.0软件、采用因子分析方法进行处理,具体测算了描述统计表、变量的相关系数矩阵、相关系数矩阵的逆矩阵、变量的KMO 检验和Bartlett检验、公共因子方差、全部解释方差、因子分析结果碎石图、再生相关阵表、因子旋转后载荷矩阵、因子转换矩阵、三维因子载荷散点图、因子得分系数矩阵、因子得分协方差矩阵等项目。

三、对测算结果的比较和分析
(一)学习绩效与学习风格的总体比较
在对样本数据进行处理后,本次调查选取其中的主要项目进行比较,表2显示了九种学习风格得分和学习绩效情况。

从平均值来看,学生自我认同(偏好)的学习风格依次是:随意型、发散型、视觉型、顺应型、聚合型、计划型、同化型、听觉型、动觉型。

以上数据显示出本次调查列前三位的是随意型、发散型、视觉型,这说明尽管成人学生的学习动机是明确的,但他们对传统课程模式和教学方式仍有依赖心理,按教学计划或自定计划执行的比较少,加之大量网络信息的无序性和随机性,自我调控能力还没有完全发挥出来,并且他们习惯于“看”教科书、电脑屏幕、多媒体光盘等文字材料。

居后三位的是同化型、听觉型、动觉型,这说明成人者借助其丰富的经验,通过画面想象和符号连接进行理解识记,记忆能力不再过多地依赖于抽象思维,还说明他们使用网上交流、语音答疑系统的较少。

后续调查发现,成人学生其实是希望能与同学在网上组成小组进行协作学习,多增加一些教师与学生的互动环节。

然而,真正去“动”的却寥寥无几,这可能是因为没有更多的时间和精力来投入。

从全部解释方差表中,有六个因子(即学习绩效、视觉型、计划型、聚合型、顺应型和同化型)的特征值大于0.7000,前六个因子的特征值之和占特征值总和的76.2076%,旋转因子矩阵后,这六个因子占总方差比例的累加值为52.1491 %。

在因子分析结果碎石图中,折线有一个明显拐点是6。

所以,可保留这这些因子,这将能够概括出学习绩效和学习风格影响分析的大部分信息。

(二)学习风格对学习绩效的影响分析
在本次调查中,对不同学习风格类型划分后,再加入学生性别、学生年龄两个因素进行因子分析,结果如表3所示。

需要说明的是,在对本次调查测算的结果中,KMO取值为0.7337,说明变量偶对之间的相关能较好地被其他变量解释,进行因子分析是合适的;Bartlett检验的F值等于0.0000,表明所分析的数据来自于正态分布总体。

在表3中,相关系数的数值越大,则表明变量之间的相关性越高。

与学习绩效相关的学习风格(系数)次序为:视觉型(0.6012)、计划型(0.5463)、聚合型(0.3946)、顺应型(0.2603)、同化型(0.1866)、随意型(-0.0736)、听觉型(-0.1436)、动觉型(-0.1502)和发散型(-0.3741)。

这种对学习绩效的影响次序与学生自我认同的学习风格次序并不完全一致,最主要的差别在于对发散型(第2位→第9位)、随意型(第1位→第6位)和计划型(第6位→第2位)的认同次序。

或者说,要达到好的学习绩效的学习风格,应当是以视觉型、计划型、聚合型、顺应型为主的风格类型,而这
与大多数学生在目前学习中习惯的风格类型具有相当的差距。

大多数学者都认为学习风格能较成功地预见学生在远程网络环境中的学习成绩,但具体的研究结果显然是不同的。

比如应用Kolb的学习风格分类,Ogton等发现在网络课程中,发散型和同化型的学生更容易建立起相关的“概念地图”,Henke等发现在基于计算机的学习中,聚合型和同化型的学生学习结果要好。

[14]本次调查的测算结果与上述结论并不完全一致,而认为顺应型和聚合型的学生对学习绩效的影响要显著高于其他类型的学生,即采取主动实践和具体经验的学生得分会高一些,而发散型学生对学习绩效的影响是负面的。

原因可能在于所调查的经济学课程性质、学生的学习特点和学习环境的不同。

对成人教育开设该课程的教学要求是较低的,教学内容偏向于基础知识和基本原理的介绍,而逻辑性也没有像一般本科教材那样复杂深入。

(三)学习风格与其他因素的影响分析
在与表3相联系的显著性水平矩阵表中,更进一步验证了上述的分析结果。

在显著性水平为0.001(ρ=0.001)的条件下,变量之间两两相关具有显著性的一共有29对。

除去已经分析的学习绩效与学习风格其中的5对,其余的24对关系又可以分为两个方面来进行考察。

1.学习风格之间的显著相关性(共19对)
具有显著正相关关系的有7对,包括视觉型和同化型(0.3322)、视觉型和聚合型(0.3654)、视觉型和计划型(0.4671)、动觉型和发散型(0.3095)、同化型和聚合型(0.3875)、同化型和计划型(0.5598)、聚合型和计划型(0.6766),这表明对于学习风格的划分维度是具有一定程度的天然联系性,越是偏于以视觉方式来认知,就越具有抽象性和逻辑性,反则反之。

这就要求教师为非视觉型和非计划型学生提供更多的音像资料和动手机会,提醒或督促这些学生注意自身学习风格的负面影响,尽量做到扬长补短,同时尊重成人学生的判断力和自制力,在教师指导下根据教学计划自定学习计划和进度。

具有显著负相关关系的有12对,包括视觉型和听觉型(-0.2788)、视觉型和动觉型(-0.3159)、视觉型和发散型(-0.3023)、听觉型和同化型(-0.2804)、听觉型和聚合型(-0.3082)、听觉型和计划型(-0.3012)、动觉型和同化型(-0.3212)、动觉型和聚合型(-0.2754)、动觉型和计划型(-0.3028)、同化型和发散型(-0.2960)、聚合型和发散型(-0.4131)、发散型和计划型(-0.4091),这表明从某一研究视角对学习风格的划分维度是具有一定程度的天然对立性,如视觉型、听觉型和动觉型。

但这些维度划分并非绝对的对立关系,比如顺应型和随意型与其他风格类型之间就没有显著的相关性。

先来分析顺应型,Kolb对学习风格的分类建立在两个自认为对立的维度上,而Garner和Lain则认为Kolb与Jung在认识论上存在实质性矛盾。

[15]本次调查支持后者的观点,即认为从感知维度来看,确实存在着具体和抽象之间的差异,但从信息处理维度来看,不存在观察和操作之间的差异。

再来分析随意型,一部分研究者认为网络学习环境影响了学生的学习风格,他们更多地
表现为序列加工的学习风格。

本次调查只显示出自主学习能力较强的学生会更具有适应性,但那些自主学习能力较差的学生在学习绩效上的评分,也没有在通常情况下人们想象中那么低。

2.其他因素与学习风格之间的显著相关性(共5对)
学生性别与视觉型(-0.2941)、学生性别与听觉型(0.3118)、学生性别与发散型(0.3052),这表明男生视觉反应比女生强烈,而女生听觉反应比男生强烈;男生在抽象思维、归纳推理、逻辑分析等方面优于女生,而女生在形象思维、超常思考、灵活综合等方面优于男生。

本次调查的结果与相关研究的结果是一致的,男女学生在学习风格上确实存在着差别。

[16]教师需要按学生性别的不同而实施不同的教育方式或教学模式,或者指导不同性别的学生根据具体任务适当调整学习风格,以取得更好的学习效果。

学生年龄与聚合型(0.2581)、学生年龄与顺应型(0.2946),这表明随着学生年龄的增长,对于主动实践和具体经验的在增加。

所以,在远程教学课程设计中,应充分考虑成人学生的经验,理论不要连篇累牍、过于深入,尽量避免脱离成人的生活和工作。

课程中涉及到的新知识要与学生原有的经验相联系,多让成人发挥经验的优势,主动参与学习,实现经验共享。

四、对学习风格进一步的讨论
(一)在学习风格与认知风格关系的认识上
有一些人士认为学习风格包含认知风格,另一些人士强调学习风格与认知风格的相互独立性,我们赞成学习风格与认知风格既相互独立又有共同之处的观点。

认知风格侧重于从信息加工的角度来探讨方式问题,而学习风格主要侧重于从学生学习角度来探讨方式问题,学习风格主要是后天形成的。

[17]而目前的一些学者在对远程教育学习风格的测评中,只是简单地将认知风格等同于学习风格,尤其是单纯运用Kolb的学习风格量表来做一些测量工作,这种研究显然是片面的、粗略的。

我们认同陈丽等研究者对学习风格的研究成果,认为其测评模型是系统的、有效的,并且对于社会维度间非独立性持有相同的结论。

[18]然而,我们对其提出的新类型(研究型、经验型、沟通型、理解型)没有看到详细的划分标准和类型特征,对于这一部分的测评工具也有待于进一步的探讨。

(二)对学习风格与教学风格相匹配的问题
一部分学者认为要使远程教育适应不同学习风格的学生,根据学习风格特点精心设计多样化的教学模式以达到自主学习,然而,这种匹配教学的可行性和有效性却受到质疑,对于匹配或失配教学策略的实施也有争议。

[19]教师的教学风格也是一个比较稳定的个性特征,调整自身风格以适应学生风格是一个难题。

甄别并
根据学生的学习风格类型来实施个性化教学策略,可能过于困难而最终不得不放弃,对实践的指导意义不大。

我们在这里提出具有操作性的办法:一是在同一类型的课程中,为学生提供不同教学风格以选择;二是要让学生了解自己和他人的学习风格,鼓励学习风格多样化,主动适应不同的学习环境。

如何开发尽量兼顾不同学习风格而又切实可行的教学模式,以便在教学目标和学生偏好之间找到一个很好的“结合点”,将是远程教育改革的重大挑战之一。

(三)应注重师生情感交流和教学资源建设
网络课程的重要作用是能够引导学生构建自身的学习策略和学习能力,但客观上各主体在时间和空间上是相互分离的,这决定学生容易产生孤独感,总会有缩短与教师和同学的心理距离、增加情感交流的内在要求。

而现有网上教学平台所提供的信息资源,只是传统课程形式的转移,课外知识内容严重匮乏,且缺少精细加工并不成体系。

建立有效的沟通机制,教师仔细分析学生的学习需要和学习内容,能够帮助决定采用怎样的教学模式进行导学设计和交互式辅导,例如可以结合案例教学法、实训教学法与模拟教学法等。

学生能够通过网络聚集在一起探讨,交流将有助于增强归属感。

学校应加强远程教学平台的建设,更多地开放多媒体教室、音像直播教室、计算机室、多媒体网络阅览室、图书馆、实验室等教学设备设施,以更好地使学生融入到新的学习情境中去。

五、结束语
对于远程环境下学习风格与学习绩效的关系问题,本文以经济学课程为例,借鉴了相关模型,从生理、经验和心理等维度出发设计自拟量表进行了定量测算,比较已有的研究成果并提出了相同或相异的看法,使得学习风格对学习绩效的影响评价具有更为清晰的轮廓和效用。

作为验证型的研究工作,笔者认为存在尚未深入涉及或需要改进的地方:一是本次调查的对象限于经济管理类的文科学生,这可以扩展到更大范围或对理工科学生的数据采集,并实现对不同学科差异性的对比,以期进一步检验甚至是修改结论部分;二是对学习风格和学习绩效的调查数据大部分属于主观评价,尽管这种主观的形式在行为科学中是普遍认同和接受的,但仍需尽量考虑和设计一些客观化条目;三是我们认为远程教育的绩效评价更应当关注成人学生的能力改变、社会贡献或潜在素质等方面,因为他们希望学以致用,具有更为明确的指向性。

但这个“绩效的提升”如何在学习风格影响测评中得到更突出的体现,将是下一步探索和交流的重要内容。

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Survey and Estimate the Learning Styles’Influences on Learning Performances in Distance Education
HanSong
(Economics Institute, Henan University of Economics and Law, Zhengzhou Henan 450002)
【Abstract】The objects of distance education are mostly persons in active service, thus the principal part of learners is the adult. The adult learner represents evident individual diversities, and the difference of learning style reveals the personalities in study. To improve the self-adaptability of distance teaching under modern education theories, we shill fully understand the adult learning style’s influences on learning performance. To find a more perfect combining point of teaching objects and student favorites, the author has quantitatively analyzed the situation to provide the backup materials for integrative understanding and further discuss this problem with cognitive mode, didactical style, emotive communion and etc.
【Keywords】Learning style; Learning performance; Distance education; Factor analysis
本文责编:胡智标。