疫情期间大学生学习效果调查分析.docx
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1、疫情期间大学生学习效果调查分析摘要:在新冠疫情期“停课不停学的特别环境下,大学生全面开展在线学习的学习现状和学习效果堪忧。本文通过调研分析,从学生、教师、环境、平台等因素提出了相应的对策和建议,以提高在线学习效果,提升在线学习质量。关键词:新冠疫情;大学生;在线学习;在线学习效果1引言2022年末,新冠疫情爆发并不断在全球扩大,全国各高校主动响应教育部的“停学不停课的号召,延迟开学,将教学工作转至线上。在线教育在这次疫情中以空前的规模被广泛应用1。本文针对大学生的学习方式更多的是强调学习的自主性特点,调查讨论新冠疫情背景下大学生在线学习的基本状况,并评估了疫情期间大学生的学习效果,从学生自身因
2、素、教师因素、环境因素、平台因素等出发,分析影响大学生在线学习效果的相关因素,了解疫情防控期间大学生居家在线学习过程中存在的问题。本文的讨论为今后的在线学习提出相关的解决建议,用以提高在线学习的学习质量与学习效果,同时结合线上学习的优势为线下课堂学习的改良提供可行的借鉴措施。2调查与分析2.1调查对象与调查方法为提高调查结果的可信度与劝说力,本讨论采纳网络随机抽样的方式,利用问卷星软件平台进行问卷的编纂与发放,然后通过QQ、微信等社交平台发放问卷给在校大学生2。本次调查问卷回收320份,其中有效问卷303份,有效问卷回收率94.6%。然后运用Excel和SPSS.26等数理统计软件对问卷数据进
3、行相关的统计分析与图表绘制。2.2问卷的设计调查问卷分为三个部分:一是大学生的个人背景信息调查。二是相关影响因素的调查,包括大学生自身、环境、教师、平台等四个维度的相关问题。该部分采纳李克特5级评重量表,“很不赞同为1分,“不太赞同为2分,“一般为3分,“比较赞同为4分,“特别赞同为5分。三是存在问题、在线学习效果、看法等相关问题,从而了解大学生对在线学习将来的进展趋势与学习效果。问卷采纳量表与非量表相结合的形式进行问题设置3。2.3信效度检验利用SPSS26数据分析软件对问卷的13道量表题进行信度分析,得到Cronbach系数为0.849。Cronbach系数是一个统计量4,是指量表全部可能
4、的项目划分方法得到的折半信度系数的平均值,达0.8-0.9时说明量表信度特别好。调查结果说明,本问卷的信度特别好。对问卷的效度进行分析。KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验统计量是用于比较变量间简洁相关系数和偏相关系数的指标5,多用于多元统计的因子分析。KMO值越接近1,变量间的相关性越强,原有变量越适合作因子分析。本问卷KMO值=0.939,接近1。Bartlett球形检验值=0.000小于0.005,说明问卷数据适合开展因子分析。结果如表1所示。采纳主成分分析法进行因子分析。通过对13道题进取4个因子进入旋转后,累积解释方差到达69.816%,大于40%。这说明所要测量的结果
5、与讨论考察内容的吻合程度良好,即问卷的效度良好。2.4问卷数据的分析与结论对问卷的13道量表题从均值、标准差、方差进行单项分析及相关性分析。相关性分析是讨论两个或两个以上变量之间是否有关系、关系紧密程度以及变量之间的相关程度与相关方向。在讨论中使用皮尔逊Pearson线性相关系数记为r进行相关性分析6,相关系数r的取值范围是-1,1。若0<r1,说明X与Y之间存在正线性相关关系;若-1r<0,说明X与Y之间存在负线性相关关系。2.4.1自变量相关性分析对环境因素、教师因素、学生自身、平台因素等四个自变量之间进行相关性分析,以查看4个自变量间的影响程度大小。如表2所示,纵向横向两因素
6、相交处的值是相关系数,其值均在0至1之间,说明环境因素、教师因素、学生自身和平台因素等全部自变量之间都呈现正相关关系。2.4.2自变量与因变量的相关性分析对环境因素、教师因素、学生自身、平台因素等四个自变量与因变量学习效果之间进行相关性分析,以查看4个自变量与因变量之间有无关系以及关系强度。从表3可知,在线学习效果与环境因素、教师因素、学生自身、平台因素共4项之间全部均呈现出显著性,显著性为0.000;相关系数分别是0.857、0.792、0.514、0.677,其值均大于0,意味着在线学习效果与环境因素、教师因素、学生自身、平台因素之间有着显著的正相关关系。3提高在线学习效果的建议信息技术的
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