移动学习中的信息焦虑问题研究

发布时间：2016-10-23 08:16

第 1 章 绪论

移动浪潮席卷全球，但是其对教育领域的革命性影响仍然方兴未艾。移动互联网的发展对于推进教育信息化进程，弥合由于城乡差异、收入差异而形成的数字鸿沟，促进教育公平无疑具有重要意义。2015 年 5 月，联合国教科文组织与中国政府联合举办的首届国际教育信息化大会在青岛开幕，习近平在给大会的贺信中指出，构建“人人皆学、处处能学、时时可学”的学习型社会，是当前人类共同面临的重大课题3。从某种程度上说，移动互联网与移动终端的结合为实现这一目标打下了坚实的基础，，同时也催生了一种新兴的数字化学习方式——移动学习。如今，人们可以利用手机、PDA、平板电脑、Kindle 等移动设备在任何时间、任何地点享受优质的教育资源，学习感兴趣的知识。这种突破时空限制的学习方式以其灵活性、自主性和易获得性而受到学习者的广泛青睐。然而在今天这样一个知识爆炸、信息泛滥的时代，我们在享受数字化信息所带来求知欲的满足之余也无时无刻不在承受着过量信息带来的冲击。究其原因在于信息资源的爆炸式增长和人们注意力的有限性之间存在着永恒的盾1。人类文明的进步使其对自身与所在世界的认识越来越系统和深刻，而信息技术的发展又为这些信息的传播和流动不断加快提供了可能，面对层出不穷、让人眼花缭乱的信息，人们需要耗费越来越多的精力去寻找和甄别自己真正想要的那部分。

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第 2 章 移动学习与信息焦虑的研究基础

2.1 核心概念界定

焦虑是心理学与生理学领域中一个由来已久的研究问题。也是生活节奏日趋加快的今天人们普遍需要面对的问题。通常而言，焦虑是人类与所在环境作斗争的过程中逐渐发展起来的基本情绪，Eysenck 对焦虑的界定为：所谓焦虑就是一种想要探寻环境中危险的不安和厌恶状态1。Seligman 认为2焦虑是由于内心的不安与混乱所引起的一种精神状态，常常伴有紧张的行为表现。并非所有的焦虑都会转化成病理性焦虑，而病理性的焦虑常常伴有生理问题，如肌肉紧张、烦躁不安、疲劳且注意力难以集中等。综合分析以上观点，本文将焦虑定义为由于主观上对环境中的威胁或潜在威胁过度反应而产生的一种恐惧感、不安、和担心的情感状态。

2.2 移动学习研究综述

2000 年初，德斯蒙德.基更(Desmond Keegan)所作的主题报告《从远程学习到数字学习，从数字学习到移动学习》1使得移动学习首次被国内学者所了解，并随后在国内引领了移动学习研究和实践应用的风潮，通过系统梳理国内关于移动学习的文献资料可以发现我国移动学习的相关研究主要分为以下角度：（1）移动学习资源与平台设计。王萍2分析了微信在教育领域的应用价值并提出了基于微信的移动学习应用平台设计框架。侯志鑫3构建了移动学习环境下学习资源建设的模式并结合具体课程内容设计出了实验案例，验证了移动学习资源建设模式的可行性。（2）移动学习应用模式研究。如李乾4等通过对国内外移动学习项目的广泛调研和案例分析，结合移动学习的基本特点，分别从知识传递-情境认知、个人学习-协作学习以及正式学习-非正式学习三个维度对移动学习的应用模式进行了分类。金振威5开发了英语听力增强现实应用程序 AR Learning 并通过问卷调查了解了移动增强现实技术在英语听力学习中的应用。

第 3 章 移动学习中信息焦虑的影响因素模型构建...........................13

3.1 理论基础....................13
3.2 移动学习中信息焦虑的影响因素理论模型............................18
第 4 章 调查研究设计与数据统计分析.......................23
4.1 调查研究综合设计...............23
4.2 调查问卷设计..................24
4.3 问卷的初测与项目分析............. 29
第 5 章 基于结构方程模型的假设检验................37
5.1 结构方程模型的构建..................37
5.2 模型的参数估计与评价................... 37
5.3 模型修正.........................38
5.4 假设检验与讨论........................41
5.5 减少移动学习信息焦虑的建议...............42

第 5 章 基于结构方程模型的假设检验

5.1 结构方程模型的构建

结构方程模型的构建需要相关的理论研究作为支撑，本研究通过第三章的理论阐述提出移动学习信息焦虑影响因素理论模型，整个模型中共 8 个潜在变量，依据潜在变量的关系提出 9 个假设。其中技术层面的可用性对作为外生潜变量对内生潜变量信息焦虑倾向和沉浸体验有直接影响；个体层面的三个因素—信息素养、自我效能和移动设备依赖作为外生潜在变量对信息焦虑倾向有直接影响；环境层面的信息污染对于沉浸体验和信息超载有直接影响，信息超载作为内生潜在变量又将对信息焦虑倾向产生直接影响。本研究采用 AMOS22.0 作为创建模型工具，建立了移动学习信息焦虑影响因素结构方程模型如图 5-1 所示：

5.2 模型的参数估计与评价

在结构方程模型适配度的估计中，最常用的而且被广泛接受的函数估计法是极大似然估计法。但是这种估计方法的基本要求是样本必须符合正态分布。通过Amos 输出报表中的偏度系数（Skew）和峰度系数（Kurtosis）可以衡量样本是否符合正态性分布。具体衡量标准为：偏度系数与偏度系数的数值越接近 0 越好，如果出现偏度系数大于 3 或者峰度系数大于 8 的情况，需要引起研究者注意。本模型中对于正态分布检验的基本结果见表 5-1。通过观察发现表中 26 个观察变量的峰度系数和偏度系数都小于 2，表明样本符合正态分布。

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第 6 章 研究总结与展望

本文在充分的理论研究基础上，结合大学生的个体特征，分别从技术层面、环境层面和个体层面提取可用性、沉浸体验、信息污染、网络自我效能、信息素养、移动设备依赖和信息超载等可能影响移动学习信息焦虑的因子，构建了移动学习信息焦虑的影响因素模型，并提出了相关假设。通过问卷调查，了解到移大学生群体进行移动学习的整体频率。然后通过使用 SPSS22.0 软件和 AMOS22.0软件对研究模型和相关假设进行了实证分析，得出影响移动学习信息焦虑的因素。研究的主要结论为：沉浸体验和网络自我效能对分别移动学习过程中的信息焦虑具有显著负向相关；信息超载和移动设备依赖对于移动学习过程中的信息焦虑具有显著正向相关；移动学习资源的易用性对于学习过程的沉浸体验具有显著正相关；信息污染对于移动学习沉浸体验具有显著负相关；信息污染对于移动学习过程中的信息超载具有显著正相关。

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参考文献（略）

本文编号：150021