大学生网络通识课学习投入调查研究——以青岛农业大学为例

【刊载信息】高欣峰，喻忱，李爽. 2020. 大学生网络通识课学习投入调查研究——以青岛农业大学为例[J]. 中国远程教育（5）：38-45+53.

【摘要】在线开放课程打破学校围墙，为通识教育提供了新的解决方案，因而被我国高校广泛采用。同时，网络通识课的引入也给高校教学实施与管理带来了挑战，产生了一系列亟待解决的问题，学习投入度不高即是其中之一。为了全面考量网络通识课中学习者学习投入度，本研究以青岛农业大学在读本科生为样本进行调查分析，通过比较MOOC、SPOC、线下大班课三种通识课形态，分析其在总体学习投入度以及行为、情感、认知三个维度投入度上的差异。研究发现基于MOOC的通识课学习投入度显著低于传统线下大班通识课，而基于SPOC的通识课在学习投入度的各方面与线下大班通识课均无显著差异，且在参与维度上高于线下大班通识课。研究认为通过强化校本助教的地位与作用构建人机结合的学习支持服务体系，能够保障网络通识课具有与线下大班课相近的学习投入度，从而推动建立线上与线下相结合的高质量校本通识课程体系。

【关键词】网络通识课；学习投入；行为投入；情感投入；认知投入；慕课；小规模私有在线课程

一、

问题提出

通识教育能够在多元化的社会中为受教育者提供通行于不同人群之间的知识和价值观，在中外高校都备受重视。特别是在《哈佛通识教育红皮书》（1945）发布以后，现代意义上的通识教育在世界范围内蓬勃发展起来。我国高校自20世纪90年代中期以来也逐步开始了文化素质教育改革（李曼丽, 等, 2001），旨在为大学生提供更加多样化的选择机会。近年来，复旦大学、中山大学等国内名校逐渐完善了通识教育核心课程体系，探索推进符合中国国情的通识教育（吴坚, 2016; 赵静, 2015）。

与复旦等名校不同，地方本科院校的通识教育存在师资缺乏、按人设课、课程学科分布失衡等问题（胡冰阳, 2017; 赵熹, 2013）。面向全校开设的通识课程容易跟一些社团活动、毕业实习等发生冲突（杨洪琴, 等, 2015）。在已开设的课程中，多数都是超过百人的大课，师生之间、学生之间交流较少，学生逃课现象较为严重（王迎吉, 2008; 赵熹, 2013）。归结起来，师资力量不足，课程不够多样化、无法形成体系，上课时间容易与其他课程或活动发生冲突，大班课师生交互太少，学生学习投入度不高，等等，成为地方本科院校通识教育实施过程中存在的主要问题。

网络通识课作为解决我国通识教育问题的重要途径，已成为最先打破高校围墙的校内外教育融合应用之一。相关研究发现，超过70%的学生希望通过在线学习系统选修公选课（杨洪琴, 等, 2015），因为在线学习的学习方式灵活多样，宿舍、图书馆成为重要的通识课学习场所，学生通过学习所选课程视频完成相应作业、提问、讨论、考试等环节便可获取学分（雷晓艳, 2016）。网络通识课为高校通识教育提供了更丰富与灵活的选择，为破解地方本科院校通识教育问题提供了解决方案。但作为一种新生事物，网络通识课的学习方式、教学管理方式都与传统线下通识课有很大不同，学生的学习投入度与学习效果能否达到传统线下通识课水平便成为一个值得研究的课题。

二、

相关研究

（一）网络通识课的实践现状

在互联网技术尚未普及的时期，许多高校通过多样化的途径，如开展专家讲座等形式补充通识教育的不足，也有专家提出同一地区高校间的人力资源要形成流动，提高教学资源利用率以加强通识教育（李曼丽，等, 2001），但这些建议都没有真正落到实处。随着移动互联网技术的发展与普及，特别是在线开放课程的出现，跨学校选课、课程共享与课程联盟的建立有了技术保障，为解决我国通识教育问题提供了前所未有的机遇。超星尔雅、智慧树、学堂在线、中国大学MOOC等平台联合高校与社会机构提供了丰富的网络通识课程。师资力量不足的高校通过购买课程为在校大学生提供多样化、系统化的通识教育服务。如内蒙古民族大学自2011—2012学年第二学期开始采用尔雅网上公共素质选修课，该校学生自主学习完毕并通过考核后可获得学分（孟晨, 2017），南京农业大学（吴悦, 2014）、沈阳农业大学（江红霞, 等, 2015）、安阳师范学院（姚远峰, 2016）、唐山学院（潘章, 2017）等高校也相继引入第三方平台的网络通识课程。智慧树官方数据显示，国内1,900余家高等院校的超过1,000万名大学生使用了其提供的网络学分课程服务；超星尔雅则打造了“文明起源于历史演变、人类思想与自我认知、文学修养与艺术鉴赏、科学返现与技术革新、经济活动与社会管理、国学经典与文化传承”六大模块的综合素养课程体系。

伴随着MOOC的推进，实践中也出现了一系列问题（郝丹, 2013），网络通识课实践也不例外，如有学生开着视频去做其他事情，也有学生平时不学习而在课程临近结束时突击学习（李晓筝, 2015），还有学生在学习课程的同时打游戏或看电影（赵熹, 2013）。甚至存在代学、代考（姚远峰, 2016）、第三方软件刷课（潘章, 2017）等现象。针对这些问题，目前一般采取两种解决方式，一种是通过平台服务方改进技术监控学习进程，另一种是购买课程服务的学校采取相关措施，如学校增设课程助教岗位负责定期查看与监督学生学习进度、组织见面课等（胡冰阳, 2017）。

综上所述，网络通识课已被普遍接受，但在实施过程中也存在诸多问题，从现有的研究来看学习投入是研究者与实践者共同关注的主要问题之一。

（二）学习投入相关研究

学习投入是指学生在学习过程中投入的时间和精力。根据乔治·库（Kuh, 2003）的观点，学生在学习过程中投入的时间和精力越多、学校为学生提供的支持越多，学生的学习效果和发展水平就越高。学习投入度的高低是影响学习效果、满意度和质量的重要因素（王洪江, 等, 2017），是衡量高等教育质量的重要标准（汪雅霜, 2013）。

在已有研究中，来自不同领域的学者从不同的视角对学习投入的结构进行了界定，力图科学、全面地阐释学习投入（孔企平, 2000; 尹睿, 等, 2016）。在理论研究的基础上，研究者通过实证的方法研究学习投入的影响因素，如以中小学生或大学生为评测对象，研究教师与教学、学习环境与教育质量、信息技术与学习效果的关系等，从而为提高学习投入探索干预手段（李爽, 等, 2015; 尹睿, 等, 2016）。但已有研究往往将线下学习情境与线上学习情境分别进行研究，鲜有研究将线上学习与线下学习的学习投入进行比较分析。

随着我国高等教育信息化进程的推进，“互联网+教育”被师生广泛接受，引入MOOC、开设SPOC已经成为高等院校通识课教学改革的重要趋势。本研究将网络通识课与传统线下通识课学习过程中学习者的学习投入度进行比较分析，考察不同类型通识课学习投入度的差异，以期为我国通识课程的实施提供参考。

三、

研究设计

（一）研究对象

本研究以青岛农业大学（以下简称“该校”）在读本科生为样本开展调查。该校为省属本科院校，通识课师资紧张、课程数量不足，且单班选课人数通常超过100人，在多媒体阶梯教室以教师讲授为主要教学形式开展（以下简称“线下大班课”）。近年来，学校加强本科生通识教育投入，通过引入网络通识课（以下简称“MOOC”）、鼓励本校教师依托第三方平台开设在线通识课（以下简称“SPOC”）等方式，构建校内校外结合、线上与线下融合的校本通识课程体系。目前，该校同时存在线下大班课、MOOC、SPOC三类通识课程类型，学生修读并通过考核后均可获取学校认可的学分。该校引入的超星尔雅网络通识课、智慧树网络通识课受到在校学生的欢迎。据该校教务处官网提供的统计数据，仅2017—2018学年第1学期就有7,761人次选修了网络通识课。

本研究选取线下大班课、MOOC、SPOC三种类型通识课均选修过的该校本科生为样本。在三种类型通识课中，前两种类型较为普遍，选课学生较多，SPOC数量最少。研究以某门SPOC的选课学生为对象（302人）发放问卷，回收问卷中满足条件（三种类型课程均选修过）的样本数为172个，其中以大二、大三学生为主，男女生比例接近1∶1，文、理、工各学科均有（见表1）。

表1 样本基本信息（N=172）

（二）研究工具

学习投入是一个多维概念，通常从行为、情感、认知三个维度进行测评，并将其作为影响课程教学质量的关键因素来衡量高校教育质量（李爽, 等, 2015）。许多经典的学习投入评价量表均依据行为、情感、认知三维度来构建（Vicki, 2010），如弗雷德里克斯（Fredricks）编制的课堂学习投入量表、美国学校投入中心（National Center for School Engagement, NCSE）开发的中学生学习投入量表等，而且即使表面结构相差较大的大学生投入量表，如全美学生学习投入调查（the National Survey of Student Engagement, NSSE）、学业投入量表（Utrecht Work Engagement Scale-Student, UWES-S）等也可以转化为行为、情感和认知三个维度（杨立军, 等, 2014; 张娜, 2012）。

因此，本研究结合通识课学习场景的特点，参考经典学习投入量表，从行为投入（参与、坚持、交互、专注）、情感投入（好奇、快乐、归属感、厌倦）、认知投入（认知策略、元认知策略、情感管理策略、资源管理策略）三个维度制定了大学通识课学生学习投入五级评价量表。参与者根据量表描述与自身情况符合程度从“1”（完全不符合）到“5”（完全符合）打分。除去个人基本信息统计题项，量表共由37题组成，其中行为投入分量表包含12题，情感投入包含11题（其中两题为反向题），认知投入包含14题。研究采用科隆巴赫（Cronbach）α系数作为内部一致性指标对全量表进行检验，检验结果显示SPOC、MOOC、线下大班通识课量表的α系数分别为0.951、0.956、0.952，说明该量表具有较好的稳定性与内部一致性，信度较高。实验数据通过问卷星网络平台收集，使用SPSS20.0进行分析。

本研究选取的样本是三种类型通识课学习经历均具有的学生，因此要求被试在每道题目下同时完成三种课程的回答（见图1）。

图1 量表题目示例

本研究将线下大班课、MOOC、SPOC三种不同学习情境中学习投入进行比较，分析三种学习情境中总体学习投入以及行为投入、情感投入、认知投入的异同。

四、

结果分析

（一）总体学习投入度差异分析

对SPOC、MOOC、线下大班课总体学习投入度进行比较分析，描述性统计显示（见表2）：SPOC总投入平均数为123.6977，标准差为19.16080；MOOC总投入平均数为118.8198，标准差为21.34421；线下大班课的总投入平均数为126.0930，标准差为19.29041。方差分析结果表明这三种类型的课程总学习投入差异显著（F=5.933，p=0.003）（见表3）。事后检验结果发现线下大班通识课总投入最高，其次是SPOC， MOOC学习投入度最低。

表2 三种类型通识课总体学习投入的描述性统计

表3 三种类型通识课总体学习投入的方差分析

两两比较可以发现，MOOC总体学习投入显著低于SPOC与线下大班通识课，但SPOC与线下大班通识课的总体学习投入差异不显著（见表4）。

表4 三种类型通识课总体学习投入的事后检验

（二）行为、情感和认知投入度差异分析

1.行为投入

对三种不同类型课程的行为投入进行分析，描述性统计显示（见表5）：SPOC中行为投入平均数为3.6744，标准差为0.63535；MOOC中行为投入平均数为3.5071，标准差为0.71365；线下大班课中行为投入平均数为3.7222，标准差为0.67265。方差分析结果表明这三种类型的课程行为投入差异显著（F=4.822，p=0.008）（见表6）。事后检验结果发现（见表7）线下大班课行为投入最高，其次是SPOC， MOOC中行为投入最低。

表5 三种类型通识课行为投入的描述性统计

表6 三种类型通识课行为投入的方差分析

表7 三种类型通识课行为投入的事后检验

两两比较发现，MOOC中学生学习行为投入显著低于另外两种，而SPOC与线下大班通识课之间的差异不显著。

2.情感投入

对三种不同类型课程的情感投入进行分析，描述性统计显示（见表8）：SPOC中情感投入平均数为3.5243，标准差为0.42757；MOOC中情感投入平均数为3.3832，标准差为0.49202；线下大班课中情感投入平均数为3.5354，标准差为0.44908。方差分析结果表明这三种类型课程中情感投入差异显著（F=5.931，p=0.003）（见表9）。事后检验结果发现（见表10）线下大班课情感投入最高，其次是SPOC，MOOC情感投入最低。

表8 三种类型通识课情感投入的描述性统计

表9 三种类型通识课情感投入的方差分析

表10 三种类型通识课情感投入的事后检验

两两比较发现，MOOC中学生情感投入显著低于另外两种，而SPOC与线下大班通识课的情感投入差异不显著。

3.认知投入度

对三种不同类型课程的认知投入进行分析，描述性统计显示（见表11）：SPOC中学生认知投入平均数为3.5243，标准差为0.42757；MOOC中认知投入平均数为3.5743，标准差为0.78411；线下大班课中认知投入平均数为3.8360，标准差为0.71345。方差分析结果表明三种类型课程中认知投入差异显著（F=5.931，p=0.003）（见表12）。事后检验结果发现（如表13）线下大班课认知投入最高，其次为SPOC，MOOC的认知投入最低。

表11 三种类型课程认知投入的描述性统计

表12 三种类型通识课认知投入的方差分析

表13 三种类型通识课认知投入的事后检验

两两比较发现，MOOC中学生认知投入显著低于线下大班通识课，与SPOC的认知投入差异不显著；SPOC与另外两种学习类型的认知投入差异均不显著。

（三）同类通识课中三种投入差异分析

分析三类通识课各自在行为、情感、认知三种学习投入上的差异，结果显示：SPOC中认知投入最高，其次是行为投入，情感投入最低，行为投入与认知投入差异不明显（见表14）；MOOC中认知投入最高，其次是行为投入，情感投入最低，行为投入与认知投入差异不明显（见表15）；线下大班通识课中，认知投入最高，其次是行为投入，情感投入最低（见表16）。三种类型通识课学习中，情感投入均显著低于另外两种学习投入。

表14 SPOC中三种学习投入差异检验

表15 MOOC中三种学习投入差异检验

表16 线下大班课中三种学习投入差异检验

（四）三类通识课各子维度及其题项得分分析

分量表中各类项目均值差异分析显示（见表17），三种类型通识课学生学习投入在分量表各子维度上的分布与总体学习投入趋同。但行为投入中，SPOC的“参与”高于线下大班课与MOOC。比较单项投入发现（见表18），SPOC中得分最高的前五项中“参与”占了三项，表明SPOC具有更高的参与度。三类通识课中情感投入的“厌倦”（分值已做反向处理）得分总体偏低，明显低于分量表的其他项目，而且三类通识课各题项得分最低的五项统计中，情感投入均占据了三项（见表19）。

表17 三种类型通识课学习投入子维度得分统计表

表18 三种类型通识课题项得分前五项统计表

表19 三种类型通识课题项得分后五项统计表

五、

结论及建议

（一）结论

1.学习投入度：MOOC显著低于线下大班课，SPOC与线下大班课差异不显著

从上述分析结果来看，MOOC在总体学习投入以及行为、情感、认知投入三方面均显著低于线下大班课与SPOC。尽管SPOC在总体学习投入以及行为、情感、认知投入三方面的表现低于线下大班通识课，但差异并不显著。

已有研究发现，学习者的动机、技能素养、教师参与度和教学方法选用以及网络学习平台的易用性与适用性等是影响在线学习投入的主要因素（尹睿, 等, 2016）。尽管互联网已经渗透到我们生活的方方面面，但对学生与教师来说，网络课程还是新鲜事物，学生网络学习的习惯还没有完全养成，教师提供的教学支持服务也不够专业，而且网络学习系统也时常出现平台兼容性不好、直播卡顿等技术问题。除去学生自身因素与网络学习平台因素，从课程开展方式来看，SPOC与MOOC的主要区别在于教师提供的学习支持服务不同，因此两者出现了学习投入度的差异，这与已有研究中学习支持服务是影响在线学习行为关键因素的结论一致（魏顺平, 2012）。

该校教务处官方数据显示，2017—2018学年第一学期，共有7,761名学生选修了MOOC通识课，分别由24名本校教师担任助教（多数由负责学生工作的辅导员兼任）。每位助教负责1~2门课程，服务学生数300~600人不等。与学生沟通发现，助教对课程开展过程中的教学支持多为教务服务，如通知发放、成绩录入等，而教学过程中的学习支持服务（如答疑、活动组织、作业批改等）不足。从学习支持服务来讲，虽然购买的MOOC通识课学分被认可，但与公共平台上免费的MOOC类似，缺乏足够的学习支持服务，以学生自主学习为主。

本校教师开设的SPOC类通识课尽管也是完全通过第三方网络平台开展，但与MOOC不同，课程教师会提供从开课到课程结束的全过程学习支持服务。课程教师通过微信群、微信公众号平台等组织教学活动，引导学生通过分组完成作业、共同完成项目等方式保障学生之间的交流与协作。在SPOC类通识课中，通过任务驱动交流与协作会从线上扩展到线下。学生在课程结束后表示“在项目完成过程中，结识了不同专业的同学”，发现“不同专业的同学对同一问题的认识与看法差异很大”，因此“通过交流感觉收获很多”。

2.网络通识课比线下大班课具有更高的参与度

网络通识课的考核方式决定了其具有更强的参与性。从行为投入中的参与维度看，SPOC得分均值高于线下大班课；从单项得分来看，SPOC与MOOC在参与维度上的高分项相对较多。目前，网络通识课普遍采取过程性评价与结果性评价相结合的考核方式，将学习者的学习过程行为数据、单元测试数据、作业数据、论坛交互数据纳入考核模型。由清华大学联合多家高校与教育企业研制的《信息技术学习、教育和培训在线课程》国家标准（GB/T36642-2018）（国家市场监督管理总局，中国国家标准化管理委员会，2018），将“课程参与度”作为在线课程评价的重要维度，占比40%，具体包括人员参与度、视频参与度、习题参与度、讨论区参与度与考试参与度五个具体维度。学习者的学习过程可以通过平台记录的数据进行追踪并呈现在课程成绩中，学生要通过考核并获取学分就需要参与到课程学习过程中。

网络课程平台为学生参与提供了环境基础，学生与学生、学生与教师可以通过网络平台提供的交互工具展开讨论与协作，共同完成问题解决与知识建构（高欣峰, 等, 2018），改善了线下大班课教师讲授过多、学生参与不足的普遍问题（杨春梅, 等, 2013）。

（二）建议

1.明确网络通识课助教职责并建立考核标准，建立人机结合的学习支持服务体系

网络课程的学习支持服务是学习者学习投入的保障（冀付军, 等, 2014; 吴南中, 2015; 张成龙, 等, 2017）。研究表明，教师在引导学生参与的过程中具有重要的作用，教师发布鼓励性信息、提出引发思考的问题、及时反馈等能够促进学习者的学习投入（Guo, Chen, Lei, & Wen, 2014; 刘斌, 等, 2017; 孙田琳子, 等, 2017）。

同时，由于网络学习者数量多、背景复杂、基础不一、学习场所与学习习惯不确定等因素，尽管学习支持服务备受重视，也是网络课程面临的普遍难题。从相关文献及国内外MOOC平台的解决方案来看，主要有机器与人工两种解决方案（范逸洲, 等, 2018）。前者是利用大数据、人工智能等方式通过个性化推荐、自适应学习路径等办法提供学习支持服务；后者是通过网络助教帮助学习者答疑、批改作业，实现人工化的学习支持服务。在实施过程中，两种解决方案相互结合，前者的改进需要借助技术的研发，后者的加强则更多需要人员的投入与机制的改善。

MOOC的人工助教通常来自官方、社会、课程使用方三个方面。官方助教是来自课程或平台官方，通过配备一定数量的助教来完成课程的教学支持服务，如学堂在线平台上的课程大多由任课教师的研究生或从学校招聘的学生来担任助教。社会助教通常是官方通过志愿或有偿的方式招募社会力量担任课程助教，如优达学城（Udacity）通过有偿招聘符合条件的“项目评审师”（Reviewer）来引导和辅导学生完成学习。课程使用方的助教是指购买MOOC课程服务的学校或机构通过配备专门的助教来帮助内部学习者完成学习，如国内购买网络通识课服务的院校在本校为每门网络通识课配备校内助教来帮助选课学生完成学习任务。

表20 网络学习平台的学习支持服务

对通过购买MOOC开展通识教育的学校来说，上表所示（1）~（3）类学习支持服务可以在购买环节通过相关约定要求MOOC平台或课程方提供，第（4）类则需要通过校内相关制度的设置来实现。

综上所述可以看出，网络通识课的教学支持服务需要平台方与购买学校协同完成。平台方的学习支持服务质量既需要市场竞争机制的推动，也需要主管部门出台相关的政策与标准进行引导与规范。购买服务的学校需根据校本条件，制定对应的规章制度、考核标准与机制，激发校本助教的积极性、明确助教职责、提高助教的学习支持服务水平，从而增加网络通识课学习者的学习投入，保障学习质量。

2.依托网络课程构建完善的校本特色通识教育体系

我国通识教育在借鉴西方经验的基础上，根据国情与学校的特点进行了卓有成效的探索，复旦大学、中山大学等名校建立了相对完善的通识教育体系与培养模式。相比较而言，地方普通本科院校因师资力量等各方面的原因，对通识教育缺乏深刻认识，课程体系结构缺少科学规划，课程内容缺乏系统性，课程管理也缺乏规范性（赵勇, 等, 2017），往往把通识教育当作扩充知识面的教育，通常以不成体系的单个课程为单位开展，容易脱离生活实际，从而无法引起学生兴趣（王洪才, 等, 2015），导致了通识教育主要在知识层面推进（林建华, 2017）。

从研究结果来看，学习支持服务较好的SPOC通识课与线下大班通识课之间在学习投入度上无明显差异，且其参与维度的表现优于线下通识课，只要加强网络通识课的学习支持服务就能够达到与传统线下通识课接近的效果。MOOC的兴起为原本师资匮乏的地方普通本科院校构建校本特色通识教育体系提供了机遇。2017年、2018年教育部分别认定了490门和801门国家精品在线开放课程。随着技术发展与国家政策的推动，可供选择的网络课程将越来越优质和多样。充分利用网络通识课可以帮助地方高校解决通识课师资力量不足的问题，构建完善的校本通识课程体系。

六、

研究局限

本研究分析了三类通识课程中大学生的学习投入，而非针对某门或者三门具体的课程，因此无法排除课程内容、教学方法、教师教学风格等因素对学生学习投入的影响。同时，本研究中的学习者分别通过不同的网络平台学习了多门通识课程，过程性学习行为数据的获取难度较大，无法通过更多维的数据进行对比验证。后续研究将通过控制相应变量，利用专门平台进行数据收集，进一步研究网络通识课中大学生的学习投入影响因素。

注释：

①数据获取日期为2018年7月20日，数据获取网址为https://www.zhihuishu.com/aboutus.html。

②数据获取日期为2018年7月20日，数据获取网址为http://erya.mooc.chaoxing.com/courses。

③Lynda创立于1995年，在2015年被领英（LinkedIn）收购。借助领英网站数据，Lynda可以为用户自动推荐与其职业发展相匹配的教学服务。

参考文献

向上滑动阅览

柴葳. 2017. “通识教育不能只从知识层面推进”[N]. 中国教育报，08-30（3）.

范逸洲，刘敏，欧阳嘉煜，等. 2018. MOOC中学习者流失问题的预测分析——基于24篇中英文文献的综述[J]. 中国远程教育（4）：5-14，79.

高欣峰，陈丽，郑勤华. 2018. 基于微信课程群的课外教学交互研究[J]. 现代远距离教育（5）：48-56.

国家市场监督管理总局，中国国家标准化管理委员会. 2018. 《信息技术学习、教育和培训在线课程》国家标准GB/T 36642-2018[S]. [2018-09-17]. http：//www.gb688.cn/bzgk/gb/newGbInfo?hcno=6E3B 4E826115275EA7597F610181B886

郝丹. 2013. 国内MOOC研究现状的文献分析[J]. 中国远程教育（11）：42-50.

胡冰阳. 2017. 智慧树 MOOC 平台在高校网络通识课的实践探索——以《职场沟通》为例[J]. 湖北函授大学学报（9）：144-145.

冀付军，李利聪. 2014. 我国发展MOOC的推进策略研究[J]. 中国远程教育（11）：27-32.

江红霞，李竹林，段玉玺，等. 2015. 高等农业院校网络通识课管理与应用实践[J]. 农业网络信息（5）：145-147.

孔企平. 2000. “学生投入”的概念内涵与结构[J]. 外国教育资料（2）：72-76.

雷晓艳. 2016. 尔雅通识课程在师范类院校的应用现状研究——以周口师范学院为例[J]. 商丘职业技术学院学报（5）：125-127.

李曼丽，杨莉，孙海涛. 2001. 我国高校通识教育现状调查分析——以北大、清华、人大、北师大四所院校为例[J]. 清华大学教育研究（2）：125-133.

李爽，喻忱. 2015. 远程学生学习投入评价量表编制与应用[J]. 开放教育研究（12）：62-70.

李晓筝. 2015. 网络视频课教学探索——以通识课《社交礼仪》视频课为例[J]. 时代教育（5）：52-53.

刘斌，张文兰，刘君玲. 2017. 教师支持对在线学习者学习投入的影响研究[J]. 电化教育研究（11）：63-68，80.

孟晨. 2017. 尔雅通识课在高校素质选修课中的应用研究——以内蒙古民族大学为例[J]. 中国校外教育（30）：68，73.

潘章. 2017. 应用型本科院校公共选修课建设的策略研究[J]. 高教学刊（6）：8-39.

孙田琳子，沈书生. 2017. 影响MOOC学习者持续学习的原因分析——基于CNKI2011-2016年实证研究的综述[J]. 中国远程教育（10）：55-62，80.

王洪江，穆肃，黄洁，温慧群. 2017. 自主学习投入度实时分析方法及应用研究[J]. 电化教育研究（10）：44-50.

汪雅霜. 2013. 大学生学习投入度的实证研究——基于2012年“国家大学生学习情况调查”数据分析[J]. 中国高教研究（1）：32-36.

王迎吉. 2008. 高校综合素质选修课存在的问题及对策[J]. 教育探索（4）：49-50.

王洪才，解德渤. 2015. 中国通识教育20年：进展、困境与出路[J]. 厦门大学学报（哲学社会科学版）（6）：21-28.

王政嘉，王冰洁，姜文虎. 2014. 网络通识课合作学习模式研究 ——以河北农业大学渤海校区为例[J]. 河北农业大学学报（农林教育版）（2）：20-22.

魏顺平. 2012. 在线学习行为特点及其影响因素分析研究[J]. 开放教育研究（4）：17，81-90.

吴坚. 2016. 哈佛大学与复旦大学通识教育课程设置比较研究[J]. 高教探索（2）：28-33.

吴南中. 2015. 基于教育大数据的MOOC支持服务特质与形成研究[J]. 中国远程教育（12）：49-55，79-80.

吴悦. 2014. 从选课与考核两方面探索尔雅通识课[J]. 课程教育研究（27）：245.

杨春梅，杨艳平. 2013. 高校大班课堂有效教学的实证研究[J]. 大学（学术版）（12）：55-63，46.

杨洪琴，欧中航. 2015. 基于“慕课”的大学校级公选课课程改革探索[J]. 河北农业大学学报（农林教育版）（3）：78-81.

杨立军，韩晓玲. 2014. 基于NSSE-CHINA问卷的大学生学习投入结构研究[J]. 复旦教育论坛（3）：83-90.

姚远峰，赵红波. 2016. 高校引入网络通识课的探索与实践——以安阳师范学院为例[J]. 安阳师范学院学报（4）：110-114.

尹睿，徐欢云. 2016. 国外在线学习投入的研究进展与展望[J]. 开放教育研究（3）：89-97.

张成龙，李丽娇. 2017. 论基于MOOC的混合式教学中的学习支持服务[J]. 中国远程教育（2）：66-71.

张娜. 2012. 国内外学习投入及其学校影响因素研究综述[J]. 心理研究（2）：83-92

赵静. 2015. 大学生通识教育现状分析及成因研究——基于中山大学案例的实证分析[J]. 教育教学论坛（32）：94-97.

赵熹. 2013. 基于“超星尔雅通识课程”平台的高职公共选修课程改革探索[J]. 机械职业教育（2）：57-59.

赵勇，魏可媛. 2017. 地方高校通识教育课程体系建设现状及对策研究[J]. 中国成人教育（9）：105-107.

Guo，W.，Chen，Y.，Lei，J.，&Wen，Y.（2014）. The effects of Facilitating feedback on online learners’ congnitive engagement：Evidence from the asynchronous online discussion. Education Science，（4），193-208.

Kuh，G.D.（2003）. What we’re learning about student engagement from NSSE：Benchmarks for Effective Educational Practices. Change：The Magazine of Higher Learning，35（2），24-32.

Vicki，T.（2010）. Student engagement literature review. Heslington，York：The Higher Education Academy.

作者简介

高欣峰，博士，高级实验师，青岛农业大学动漫与传媒学院（266109）。

喻忱，硕士，助理工程师，中央财经大学教学技术服务中心（100081）。

李爽，博士，副教授，硕士生导师，北京师范大学教育学部教育技术学院（100875）。

项目信息：本文系教育部2017年度 “‘互联网+’背景下的混合式学习研究”课题重点项目“混合学习模式下传媒专业顶点课程建设——以《微纪录片创作》为例”（项目编号：EIJYB2017-025）阶段性研究成果。

责任编辑：郝 丹

中国期刊方阵双效期刊

中文核心期刊

中文社会科学引文索引（CSSCI）来源期刊

AMI综合评价（A刊）核心期刊

人大复印报刊资料重要转载来源期刊

中国科学评价研究中心（RCCSE）核心期刊

邮发代号2-353，全国各地邮局均可订阅。

本社亦办理征订，联系电话：010-68182513