网络课程教学质量提升与课程价值深度开发研究
发布时间：2021-02-09 11:19
网络课程可以通过互联网打破各种壁垒,促进教育公平化。研究网络课程教学质量的影响因素对于提升网络课程的建设质量具有一定的现实指导意义。本文从学习动机、学习感知、学习行为等3个方面10个变量入手,对笔者所开设的网络课程的选课学生开展问卷调查,并运用描述性分析阐述样本特征,采用因子分析探求影响网络课程学习效果的综合因子,采用相关分析得到综合因子与学习效果之间的相关关系,采用Logistic回归分析构建网络课程学习效果影响因素模型。模型结果显示:影响网络课程教学质量的内部因素为网络学习者的学习效果,包括学习行为、学习感知和学习动机。学习动机的影响最大,其次是学习行为,再次是学习感知。影响网络课程教学质量的外部因素是网络课程建设质量,包括课程所在平台、课程名称设计、课程内容设计、教学过程设计等4个指标。并从授课教师、平台企业、教育主管部门3个维度提出了网络课程价值深度开发路径。
【文章来源】：科技促进发展. 2018,14(08)
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
网络课程教学质量内外部影响因素模型
管理创新科技促进发展★2018年第14卷第8期表3可知，3个因子共解释了原有变量总方差的78.477%，总体上，原有变量的信息丢失较少，因子分析效果较为理想。图2横坐标为因子数目，纵坐标为特征值。可以看到，第1个因子的特征值很高，对解释原有变量的贡献最大；第4个以后的因子特征值都较小，对解释原有变量的贡献很小，因此提取3个因子是合适的。（2）因子命名表4为指定按第1个因子载荷降序的顺序输出旋转后的因子载荷。可见，会积极参加讨论、会学习课程资源、会认真学习视频、会认真学习PPT、会认真完成作业和考试、会有学习计划这6个变量在第1个因子上具有较高的载荷，第1个因子主要解释了这几个变量，可命名为“学习行为”。感觉网络课程更轻松、感觉网络课程更有趣这两个变量在第2个因子上具有较高的载荷，第2个因子主要解释了这几个变量，可命名为“学习感知”。希望获得高分、希望获得知识这两个变量在第3个因子上具有较高的载荷，第3个因子主要解释了这几个变量，可命名为“学习动机”。（3）因子得分采用回归法输出因子得分系数。根据表5，可写出以下因子得分函数：F1(学习行为)=-0.149×希望获得知识-0.197×希望取得高分-0.154×感觉网络课程更轻松-0.083×感觉网络课程更有趣+0.210×会有学习计划+0.235×会认真学习视频+0.238×会认真学习PPT+0.175×会认真完成作业和考试+0.293×会积极参与讨论+0.250×会学习课程资源表3总方差解释组件12345678910初始特征值总计5.7221.2220.9040.4870.4700.2870.2800.2560.1890.183方差百分比57.21612.2209.0414.8684.6992.8682.8042.5651.8901.830累积%57.21669.43678.477
。（2）技术接受模型。TAM（技术接受模型）认为，感知有用性和感知易用性是信息技术接受行为的两个主要衡量指标。感知有用性是用户主观认为某一特定系统所提升的工作绩效程度。感知易用性是用户主观上认为使用某一特定系统所付出努力的程度。[13]由TAM（技术接受模型），抽取学习感知指标。2.模型构建以认知理论和技术接受模型为理论依据，结合网络学习的特点与网络课程的特性，从内部（学习者的学习动机、学习感知和学习行为）和外部（网络课程建设质量）2个方面构建网络课程教学质量内外部影响因素模型（如图1所示），对外部影响因素进行定性分析，对内部影响因素进行定量分析，并提出以下研究假设。图1网络课程教学质量内外部影响因素模型758
【参考文献】：
期刊论文
[1]浅议网络课程建设与教育教学改革[J]. 李鑫. 高教学刊. 2016(16)
[2]学习理论的发展与网络课程教学策略创新[J]. 陈丽,冯晓英. 北京广播电视大学学报. 2015(01)
[3]教育服务观视阈下网络课程教学评价要素分析[J]. 柴璐璐,张俊威. 职业教育研究. 2015(01)
[4]探索MOOCs与现实课堂结合的教学模式——系统科学与圣塔菲网络课程的个案研究[J]. 李曙华,李洋,桑新民. 远程教育杂志. 2014(05)
[5]国外信息技术接受模型研究述评[J]. 高芙蓉,高雪莲. 研究与发展管理. 2011(02)
硕士论文
[1]高校网络课程教学现状及其有效教学策略研究[D]. 赵利梅.云南师范大学 2017
[2]网络远程学习绩效评价指标体系研究[D]. 梁文丽.北京理工大学 2015
[3]基于MOOC推进大学课堂教学改革策略探讨[D]. 李媛.广西师范大学 2015
[4]MOOC教学模式的分析与研究[D]. 胡安珍.北京交通大学 2015
本文编号：3025553
【文章来源】：科技促进发展. 2018,14(08)
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
网络课程教学质量内外部影响因素模型
管理创新科技促进发展★2018年第14卷第8期表3可知，3个因子共解释了原有变量总方差的78.477%，总体上，原有变量的信息丢失较少，因子分析效果较为理想。图2横坐标为因子数目，纵坐标为特征值。可以看到，第1个因子的特征值很高，对解释原有变量的贡献最大；第4个以后的因子特征值都较小，对解释原有变量的贡献很小，因此提取3个因子是合适的。（2）因子命名表4为指定按第1个因子载荷降序的顺序输出旋转后的因子载荷。可见，会积极参加讨论、会学习课程资源、会认真学习视频、会认真学习PPT、会认真完成作业和考试、会有学习计划这6个变量在第1个因子上具有较高的载荷，第1个因子主要解释了这几个变量，可命名为“学习行为”。感觉网络课程更轻松、感觉网络课程更有趣这两个变量在第2个因子上具有较高的载荷，第2个因子主要解释了这几个变量，可命名为“学习感知”。希望获得高分、希望获得知识这两个变量在第3个因子上具有较高的载荷，第3个因子主要解释了这几个变量，可命名为“学习动机”。（3）因子得分采用回归法输出因子得分系数。根据表5，可写出以下因子得分函数：F1(学习行为)=-0.149×希望获得知识-0.197×希望取得高分-0.154×感觉网络课程更轻松-0.083×感觉网络课程更有趣+0.210×会有学习计划+0.235×会认真学习视频+0.238×会认真学习PPT+0.175×会认真完成作业和考试+0.293×会积极参与讨论+0.250×会学习课程资源表3总方差解释组件12345678910初始特征值总计5.7221.2220.9040.4870.4700.2870.2800.2560.1890.183方差百分比57.21612.2209.0414.8684.6992.8682.8042.5651.8901.830累积%57.21669.43678.477
。（2）技术接受模型。TAM（技术接受模型）认为，感知有用性和感知易用性是信息技术接受行为的两个主要衡量指标。感知有用性是用户主观认为某一特定系统所提升的工作绩效程度。感知易用性是用户主观上认为使用某一特定系统所付出努力的程度。[13]由TAM（技术接受模型），抽取学习感知指标。2.模型构建以认知理论和技术接受模型为理论依据，结合网络学习的特点与网络课程的特性，从内部（学习者的学习动机、学习感知和学习行为）和外部（网络课程建设质量）2个方面构建网络课程教学质量内外部影响因素模型（如图1所示），对外部影响因素进行定性分析，对内部影响因素进行定量分析，并提出以下研究假设。图1网络课程教学质量内外部影响因素模型758
【参考文献】：
期刊论文
[1]浅议网络课程建设与教育教学改革[J]. 李鑫. 高教学刊. 2016(16)
[2]学习理论的发展与网络课程教学策略创新[J]. 陈丽,冯晓英. 北京广播电视大学学报. 2015(01)
[3]教育服务观视阈下网络课程教学评价要素分析[J]. 柴璐璐,张俊威. 职业教育研究. 2015(01)
[4]探索MOOCs与现实课堂结合的教学模式——系统科学与圣塔菲网络课程的个案研究[J]. 李曙华,李洋,桑新民. 远程教育杂志. 2014(05)
[5]国外信息技术接受模型研究述评[J]. 高芙蓉,高雪莲. 研究与发展管理. 2011(02)
硕士论文
[1]高校网络课程教学现状及其有效教学策略研究[D]. 赵利梅.云南师范大学 2017
[2]网络远程学习绩效评价指标体系研究[D]. 梁文丽.北京理工大学 2015
[3]基于MOOC推进大学课堂教学改革策略探讨[D]. 李媛.广西师范大学 2015
[4]MOOC教学模式的分析与研究[D]. 胡安珍.北京交通大学 2015
本文编号：3025553
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