2020年，新冠疫情席卷全球，数以百万的师生不得不开始在线学习并在线上展开互动。
但令人惊讶的是，早在疫情之前，网络技术就已经融入我们的日常生活中，并且在线课程与学习项目在过去数十年来也能够被人们广泛地接触到，但大部分师生还是习惯于传统的线下学习方式。
这使我们想要了解，当有在线课程作为备选的时候，为什么这么多的学生仍坚持采用传统的方式完成课程。
近年来，本科生比以前的学生有了更多的选择——不仅仅是上哪门课、何时上课，还包括以何种形式上课（如线上还是线下）。
2016年，美国高等教育中就已有31.6%的课程为完全在线课程，有28%的学生至少选修了一门完全在线的课程（Seaman，Allen，&Seaman，2018）；
2019年，加拿大已有76%的高等教育机构提供各种各样的在线学习方式，在线课程注册量以每年10%的速度增长（Johnson， 2019）。
尽管在线学习已具有一定规模，但研究者并不完全清楚究竟是什么因素影响了学生的课程选择模式（如线上还是线下课程）。
据早期研究显示（O’Neill&Sai，2014），影响学生选择线上还是线下学习方式的因素是非常复杂的。
例如，学生可能有兼职、来往学校的时间成本等因素均会影响学生的选择。目前这种复杂性尚未被研究清楚，主要是因为很多研究采用小样本，集中在某单一学科领域或单一项目，并假设学生所陈述的选课动机就是其最终选课的唯一原因，对于“便捷”、“灵活性”等概念定义不清或未给出操作性定义。此外，还有很多研究忽略了潜在的心理、社会情境等因素。
因此，研究者希望开展本研究以回答问题。
本研究是在加拿大的一所公立大学进行的，该学校大约有23284名全日制本科生，其中约有20%的国际生。在该大学中，完全在线学习的注册量占总注册量的10%。
此外，很多课程同时采用线上、线下两种模式，并且两种模式在同一学期开设，具有相同的课程号和学分，学费也基本相同。
本研究参与者的招募是在2017年9月至2018年4月完成的，招募对象主要为本科生。在招募参与者时，只有参与者同时能够选择本学期是在线上还是线下学习课程，才被纳入研究。最终，共计650名本科生参与。
本研究所涉及的课程，涵盖考古学、计算科学、犯罪学、经济学、教育学、英语、运动机能学、统计学。
在本研究中，研究者调查了比以往研究更加综合的变量，如心理、环境等。具体而言，参与者需对如下变量进行自我报告：
1. 是否意识到有线上、线下两种教学模式；
2. 个人基本信息（如年龄、性别、是否有身体不便会影响前往学校）；
3. 对课程便利和灵活的需求程度（如前往学校的时长、是否有打工、是否有老人孩子或其他人员需要照顾）；
4. 对课程成绩的需求（如对当前GPA的满意程度、是否需要提升GPA）；
5. 语言流畅度（如认为自己的英语口语、写作能力如何）；
6. 对课程的兴趣和需求（如对课程感兴趣的程度、课程是选修还是必修）；
7. 目标导向
含社会目标倾向（Social Goal，如“在课程中，我喜欢和他人一起工作”、“在课程中，我享受帮助别人的过程”）、
工作回避倾向（Work Avoidance，如“在课程中，如果某项任务花费太多时间，我会感觉不开心”，“在课程中，我的目标是以最小的工作量通过课程”）
和其他（如学生认为线下课程有多难、学生是否希望获得更高的分数）；
8. 驱动学习的策略
含学习时间与环境管理能力（如“我通常在能让我专注于课业的地方学习”、“为了这门课程，我很好地利用我的学习时间”）、
努力程度调节（如“即使我不喜欢，我也在这门课上努力去做”、“即使这门课程的学习材料枯燥无趣，我也持续学习直到我完成课业”）、
寻求他人帮助的倾向（如“对于我不是很理解的概念，我询问老师”、“当我有对课程内容不理解的地方，我询问班中其他学生以获得帮助”）、
与同伴一起学习的倾向（如“在学习这门课程时，我经常预留时间以和本门课的同学共同讨论学习材料”、“我尝试与本门课的同学协作，以完成课程作业”）；
9. 在线学习的经验与预期（如之前是否参与过在线课程、在线课程中的自我效能和享受程度如何）；
10. 开放问题（如请回答自己为什么选择线上或线下课程）。
针对收集的数据进行分析，结果显示：
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在样本特征方面，选择线上、线下课程的学生平均年龄均为21岁左右（其中，标准差为线下课程4.8，线上课程5.0）。在线下课程中，参与者68%为女性；线上课程中，参与者71%为女性。
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选择不同课程模式（线上或线下）的两组学生之间存在差异。具体而言：
-- 相较于线下学生，线上学生知道有另一种授课模式存在的比例更高；
-- 相较于线下学生，线上学生认为自己更享受、也更擅长线上课程，同时也认为线下课程更难；
-- 相较于线上学生，线下学生期待获得更高的课程分数；
-- 相较于线上学生，线下学生在遇到困难时更倾向于寻求他人帮助、更喜欢与同伴一起学习，并且在社会目标倾向上的得分更高。
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研究者关注何种因素能够预测选课结果、选课偏好。
在选课结果模型方面，研究者将施测因素作为自变量、选择线上还是线下课程作为因变量，构建逻辑回归模型（logistic regression model）。
结果显示，在影响学生选择线上还是线下课程的众多因素中，最具有影响力的是：
-- 如果知道线上授课模式的存在，学生选择线上课程的概率会提升4倍；
-- 学生每提升1个单位的学习时间与环境管理能力，选择线上课程的概率会提升93%；
-- 如果课程是选修课，学生选择线上课程的概率会提升83%；
-- 如果学生之前上过在线课程，再次选择线上课程的概率会提升50%；
-- 学生每提升1个单位的工作回避倾向，选择线上课程的概率会提升35%；
-- 学生每提升1个单位的寻求他人帮助的倾向，选择线上课程的概率会降低25%。
在选课偏好模型方面，研究者将施测因素作为自变量、偏好线上还是线下课程作为因变量，构建逻辑回归模型。
结果显示，在影响学生偏好线上还是线下课程的众多因素中，最具有影响力的是：
-- 学生每提升1个单位的学习时间与环境管理能力，对于线上课程的偏好程度会提升54.4%；
-- 如果之前上过在线课程，学生对于线上课程的偏好程度会提升50%；
-- 学生每提升1个单位的工作回避倾向，对于线上课程的偏好程度会提升41%；
-- 学生每提升1个单位的寻求他人帮助的倾向，对于线上课程的偏好程度会降低35%；
-- 如果课程对于学生的重要性每提升1个单位，学生对于线上课程的偏好程度会降低34%。
然后，研究者进行了总结和讨论。尽管过去十年学生在线学习数量大幅增长，但是完全在线学习对于学生而言仍是特例，而非标准化的学习方式。究竟是什么原因影响了学生选择线上还是线下学习模式--目前研究者并不完全清楚。
本研究采用大样本数据、跨学科课程研究、多种变量施测，基于学生真实的选课经历、线上与线下课程的学费等信息，在此情景下对问题进行研究。
研究结果显示，相较于线上学习，选择线下学习的学生有更高的社会目标倾向、当遇到困难时更倾向于寻求他人帮助。
此外，还有一些有意思的发现：线上学习者认为线下学习的方式更难，但同时线下学习者却也希望通过线下学习的方式获得更高的课程分数。
此外，本研究还构建了两个逻辑回归模型，分别涉及选课结果、选课偏好。两个模型的数据拟合度较好，正确分类了约75%的学生个案。
对于选课结果模型而言，学生是否知道有两种授课模式、学生之前是否有过在线学习经历、学习时间和环境管理能力、工作回避倾向、寻求他人帮助倾向等，会影响学生选择线上还是线下课程。对于选课偏好模型而言，也受到一些类似因素的影响。
研究显示，之前有在线学习的经历，会提升后续在线学习的机率，所以研究者预测，现阶段的在线学习经历，会导致即使是在新冠肺炎疫情结束之后，人们对于在线学习的需求仍会持续增加。
对于学生而言，最好的学习方式是，在基于对自身适合哪种学习环境充分了解的基础上，能够完全自由地选择课程模式（如线上还是线下）。
此外，在教师开展异步线上课程的同时，也可安排同步的讨论（如虚拟办公时间，virtual office hours），以帮助学生更好地规划学习进程、引导学生的努力方向，并更方便地提供远见卓识与支持帮助。
特别是，学生希望通过传统课程所实现的社会目标倾向，不应该被线上学习所忽视。虽然我们不知道师生何时才能完全开始线下教学，但本研究揭示了学生对于传统课堂的诉求是什么。
最后，研究者讨论了本研究的局限和未来可能的研究。本研究在数据收集与分析上存在一些局限，如：
-- 本研究是在传统的教学组织内收集的数据，参与者普遍是20岁左右的大学生，鲜有照顾家人的责任，并且大多可正常前往学校；
-- 在本研究所调查的大学里，线下课程仍是默认的教学模式，而线上课程相对占比较小；
-- 在接受调查的参与者中，女性占据较大比例；
-- 部分变量由于数据缺失，导致从模型中被排除。
希望未来研究可以解决上述问题，并且更系统地考察课程所属学科对于学生选择线上还是线下模式的影响，即对于某些特定的学科而言，学生是否更倾向于选择线上课程的模式。
作者：凯文·奥尼尔，娜塔莉亚·洛佩斯，约翰·奈斯比特，苏珊娜·莱因哈特，坎蒂·贾亚森德拉
来源于：中国教育网络
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