【学术研究】学习动机透视慕课学习者

发表于 2014年12月12日 19:29:22

Motivation as a Lens to Understand Online Learners:

Towards Data-Driven Design with the OLEI Scale

RENE F. KIZILCEC, Stanford University

EMILY SCHNEIDER, Stanford University

来源:ACM Transactions on Computer-Human Interaction, Vol. 22, No. 2, Article 0

许敏骥编译

背景:

在传统课堂学习中,我们常常假设学生的学习动机来自老师或学校系统。在大规模在线的学习环境下,这样的假设可能不成立。如何系统的整理慕课学习者的学习动机,研究学习动机背后是否有结构性,发掘人口结构,课程类型对学习动机的影响,颇具意义。对于学习者动机的理解能够促使我们适用计算机技术,设计更有针对性的教学策略。并且发掘什么样的学习动机能够帮助我们预测慕课学习者的学习行为,以实现及时干预行为。

研究问题:

1. 慕课学习者的动机是什么?

2. 人口数据或者课程类型是否会导致个体学习动机的显著差别?

3. 什么样的学习动机对学习行为有预示作用?

方法论:

对于学习动机的调查,作者设计了比较中立的调查表格,在14个慕课课程主动学习者中散布问卷,回收问卷71,475份。在问卷中, 学习者需要选择或不选择以下学习动机选项:(1) 对学科的普遍兴趣 (2)和工作有相关性 (3)和学校或学位项目有相关性 (4)和学术研究有相关性 (5)有助于个人成长 (6)有助于转换职业 (7)为了好玩和挑战 (8)为了认识新人 (9)为了体验在线课程 (10)为了得到证书 (11)课程是由名校提供的 (12)和同事/朋友一起学 (13)提高英语水平 (关于这个调查问卷的设计过程和每个设计细节背后的原因,请参考慕课大爆炸第7集:Why you enrol in this course)

在研究学习动机如何预示学习行为方面,作者作出了三个假设:假设(1)“为了得到证书”的动机会预示学习者做更多的作业,观看更多的视屏,和获取证书更高的可能性;假设(2)“为了认识新人”的动机会预示更多的论坛发帖 ;假设(3)"和同事/朋友一起学“会预示做更多的作业,观看更多的视屏。而对于其他学习动机,作者没有建立假设,只是提出一些开放式问题,比如:”和学业有关的动机如何预测学习行为?“, ”和职业有关的动机如何预测学习行为?“, ”和提高英语有关的动机如何预测学习行为?“,”和兴趣有关的动机如何预测学习行为?“。

结论:

1. 学习动机:

很多人认为慕课学习者的目标是获取证书,然而只有不到一半的受访者表示他们有此意向。同时,参加慕课的社交原因非常值得我们注意,四分之一的受访者表示他们有意向在课程中认识新的朋友,接近20%的学习者是和他们的同事/朋友一起上课的。和学术情况和个人志向有关的动机也值得注意,通常,38%的学习者参加课程是因为课程和他们自己的学习或学位项目有关;35%由于和他们的学术研究有关。另一类动机和职业有关,56%的学习者选择慕课和自己的职业有关,36%的动机是职业转换。

2.课程,学习者人口数据对动机的影响:

不同的课程学习者的主要动机不同,比如说,学习一门数学慕课,80%的学习者动机为“为了好玩和挑战”,然而只有10%参加量子物理学的学习者是为了“好玩和挑战”。从人口数据上看,性别造成的差别很小,而学习者受教育程度造成的差别更为显著。受过高等教育(大学本科以上)的学习者,学习动机更倾向于和职业工作有关。教育程度低的学习者动机更多偏向 “和学校或学位项目有相关性”,“为了体验在线课程”,“提高英语水平”。

3. 动机背后的结构:在这里,作者希望研究能不能在这13项动机中寻找规律,能否将这些动机精简为一系列关键要素。

4. 学习动机如何预示学习行为:

假设(1):数据分析发现,”为了得到证书“的学习动机的确预示了观看更多视屏文件,参与更多课程评估测试,但是和假设相反,这个动机并不能预示学习者最终获得证书的行为。反而,”为了得到证书“的动机却能够预示更积极的论坛参与。

假设(2):数据分析发现,”为了认识新人“的动机确实预示了更积极的论坛发帖, 但是同时也发现这一类型的学习者观看视屏, 参与评估测试的可能减少。有社交需求的学习者也许将更多的时间花在在社交领域上积极的寻找所见略同的人。

假设(3):数据分析发现,”和同事/朋友一起学“的学习动机预示了观看更多视屏文件,参与更多课程评估测试,甚至预测了更高概率的证书购买行为。但是这类学习者参与论坛讨论的几率减少。一个可能的原因是他们自己会有自己群体内部的沟通渠道。

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