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　　[摘 要] 随着移动设备和互联网的日益普及和快速发展，高等教育的教学方式正在发生根本性改变，移动学习给学生和教师带来了巨大的机遇和挑战。 为了提高移动学习教学设计的适切性和有效性，研究学生的学习风格偏好如何影响他们的移动学习态度和行为非常关键。 研究以“文学批评”课程为例，授课教师和研究者进行长达四个多月的移动教学设计、移动教学实施和移动教学数据收集，通过调查问卷和移动平台的过程性数据进行学习风格偏好如何影响学生的移动学习态度和行为的实证研究。 研究结果表明：学生偏好具体经验和反思观察的学习风格特征，经验型、想象型和反思型的学生较多;抽象的概念化学习风格特征会影响学生的移动学习态度;主动体验的学习风格特征会影响学生的移动平台访问次数和进图书馆的次数，从而对学生的期末成绩产生间接影响。 为了提高移动学习的教学效果，教师需要提高学生移动学习平台的访问次数，营造学生主动体验的学习环境，增进启动型和决定型学生与其他学生的合作。

　　[关键词] 移动学习; 学习风格; 学习偏好; 学习态度; 学习行为; 实证研究

　　一、引 言

　　随着移动计算设备和互联网的快速发展， 高等教育的性质已经发生根本性改变[1]。 美国高等教育信息化协会应用研究中心(Educause Center for Applied Research)对高等教育环境中移动技术使用的调查结果显示：学生正在引领将移动设备带到课堂的风潮， 67%的学生表示移动技术对他们的学习活动和学习成就非常重要[2]。 Gikas 和 Grant 指出，移动技术给学生和教师带来了许多机会和挑战， 已经成为高等教育重要的教学手段[3]。 移动学习可以帮助学生提高技术意识，进行学习对话，参与社交群体，寻找问题答案，促进小组合作，增进知识共享，从而提高他们的学习成效。 为了促使高等教育的决策者接受移动学习的教学理念和投资建设移动学习的基础设施，研究者前期对学习者移动学习态度和行为的类型和特点进行了大量的研究[4-5]。 目前，关于移动学习的研究已经完成了前期的探索， 逐渐进入了如何开展的研究阶段， 然而探究移动学习态度和行为影响因素的研究还比较少。学习者的学习风格偏好具有多样性， 态度和行为是他们偏好如何认识事物、 理解事物和处理信息刺激的外在表现[6]。教师为了提高移动学习教学设计的适切性和有效性， 了解学习风格偏好如何影响学习者的移动学习态度和行为很重要。 通过探索学习者移动学习态度和行为差异的深层次原因， 教师可以修正教学设计、拓展学习活动，从而适应学习者偏好的学习方式。

　　二、研究框架

　　本研究的目的是探究学生的学习风格，以及和移动学习态度和行为的关联性。 因此，在确定具体研究问题之前，我们需要对学生的移动学习和学习风格的内涵进行深入地剖析，例如：什么是移动学习态度和移动学习行为，如何来量化这些研究指标;学习风格有哪些类型，如何理解学生基于学习风格的学习成效最优化。

　　(一)移动学习

　　移动学习(Mobile Learning)是目前高等教育环境中的新型研究趋势，许多教育研究者正在研究如何在维持教育基本职责的同时，使移动学习在高等教育环境中的效用最大化。 移动学习解决了多方面的“移动” 问题，如技术的移动性、学习者的移动性、教育者的移动性和学习的移动性[4]。 研究移动学习的相关文献，我们会发现研究人员从不同的角度定义了移动学习。 Mcconatha，Praul 和 Lynch 将移动学习定义为学习者使用小型计算移动设备 (如智能手机和小型手持设备)进行学习的过程[7]。Mirski 和 Abfalter 认为，移动学习是来源于远程学习(Distance Learning)的特殊教育形式[8]，而 Alzaza 和 Yaakub 认为，移动学习是使用移动技术进行在线学习的未来趋势[9]。 移动学习技术改变了学习者的交流、互动和行为方式，以及人们对学习的认知[10]，同时，它还促进了学习者和教师间的知识共享[11]。 因此，Matias 和 Wolf 表示，移动学习不仅是基于移动设备的学习，而且是通过移动设备在多种环境中进行的学习[12]。 总的来说，移动学习技术可以帮助学习者和教师在短时间内，使用小型技术设备(平板电脑或智能手机)在任何时间和任何地方通过网络互连完成学习或教学任务。

　　移动学习态度(Mobile Learning Attitude)是指学习者接受和使用新型移动学习技术的意图[4]。 Ardies等认为，它还可以用来衡量学习者和教师是否有使用移动学习技术的意向，以及这是否对学习环境有正面或负面的影响[13]。 研究学习者对移动学习的态度，可以作为检验在高等教育环境中采用移动学习的预见性和障碍性的重要手段[14]。 因此，研究人员需要有意识地收集相关的数据， 从而理解学生的移动学习态度、接受程度和将移动学习融入传统教学的期望。 AlEmran， Elsherif 和 Shaalan 研究发现， 在阿拉伯海湾国家的高等教育环境中，移动学习是未来很有前景的教育技术，对移动设备的熟悉程度不同，来自不同国家、具有不同年龄的学习者对移动学习的态度具有显著差异性[4]。 另外，许多教育工作者还认为，移动技术可以作为吸引学生的重要方式 [15]。 例 如：Martin 和 Ertzberger 发现研究实验的 iPad 小组具有最高的移动学习态度，而传统计算机支持的教学小组的移动学习态度最低，结果表明移动技术确实可以吸引学生[16]。

　　移动学习行为(Mobile Learning Behavior)是指学习者在移动学习过程中表现出来的行为，探索移动学习行为的目的是在自然环境中，观察学习者自然发生的行为，从而总结他们在做什么、为什么这么做、什么行为可以提高他们的学习表现[17]。 在基于技术的学习环境中，了解学习过程中学习者的行为类型和频率最为常用。 一般来说，学习者的学习效果、移动学习时间，以及与移动系统的互动是移动学习行为的最常见指标[5]。 因此，移动学习系统的登录频率、学习的持续时间(如上网时长、视频观看的时间)、论坛的发帖频率和学习效果(如课前测试)，可以作为评估学习者移动学习行为的指标。 另外，“文学批评”课程具有需要学生专注阅读的学科特点，而高校的图书馆是大部分学生进行深入阅读的地方。 因此，本研究将学生进图书馆的次数也作为移动学习行为的指标。

　　(二)学习风格

　　学习风格(Learning Style)是指学习者在学习过程中处理信息的方式[6]。 学习风格和学习成就之间的关系虽然仍存在争议，然而大家普遍认为学习风格会影响学习者的学习表现和学习成就。 在教学过程中，忽视学习者的学习风格会导致学生和教师的不满[18]。 Manolis 等指出， 教育工作者需要了解学生的学习方式，以便能够调整教学风格和教学方法来优化学生的学习过程[19]。 Fletcher 等也提出类似的观点：“掌握学习者的学习风格， 可以帮助教师采取有效的教学方法”[20]。 学习者的学习风格具有广泛的个体差异性，目前很多研究者正在探索如何使用不同的教学方法来适应这些差异化的学习风格，这样可以提高学习者偏好的学习技巧和学习策略的有效性[21]。

　　Coffield 等对学习风格模型进行系统的研究综述，发现有多达 71 种不同的学习风格模型[22]。 然而，目前使用最广泛的是 Kolb 的经验学习模型[23]，这个模型表示 Curry“学习风格洋葱圈模型”的中间层———学习者信息处理的方式[24]。 Curry 使用“洋葱圈模型”描述学习风格的构成， 寓意洋葱的每层代表学习风格偏好的某个方面， 最内层代表学习者的认知风格或同化信息的方法，是最稳定的学习偏好维度;中间层代表学习者信息处理的方式，表示探究同化信息的优化方法;第三层代表学习者对教学方法的偏好或学习环境的选择，是学习风格偏好最容易受到影响的层面，也是目前多数研究的重点内容;最外层被称为社会交往，用于描述学习者在学习过程中对社会互动的偏好。

　　“知识来自于经验的结合和转化，学习是经验的转换和知识创造的过程”[23]。 Kolb 学习风格模型基于经验学习理论，寓意学习蕴涵学习者的感觉、习惯、思考和行动等行为 ， 包 括 四 个 维 度 ： (1) 具 体 经 验(Concrete Experience， CE)， 指学习者偏好从实践经验 中 学 习 ; (2) 抽 象 的 概 念 化 (Abstract Conceptualization，AC)，指为了获得理解，学习者偏好进行概念性和分析性思考;(3) 反思观察(Reflection Observation，RO)， 指学习者偏好在采取行动之前，对任务会进行深 思熟虑 ; (4) 主 动 体 验 (Active Experiment，AE)，指学习者偏好通过反复试验进行学习。 根据对经验学习理论的研究和临床观察，研究者最初总结出四种学习风格：发散型(CE+RO)、同化型(AC+RO)、融合型(AC+AE)、适应型(CE+AE)。 随着研究的深入，后期又拓展为启动型(AE+CE)、经验型(CE)、想 象 型(CE+RO)、反 思 型(RO)、分 析 型(RO+ AC)、思考型(AC)、决定型(AC+AE)、行动型(AE)和平衡型(AE+ CE+RO+AC)九种不同的学习风格类型，如图 1 所示。

　　当以简单、 直接和开放的方式使用 Kolb 学习风格测试量表时，测试结果通常可以作为有趣的自我检查手段， 从而认识到每个学习者学习方法的独特性、复杂性和可变性。 然而，如果将学习风格具体化成固定的特征，那么学习风格可能会沦为用于归类学习者行为的刻板印象[25]。 其实，每种学习风格偏好都有各自的优势和缺陷，成功的学习者能够因情境的不同而恰当地转变学习风格[19，26]。 学习者的学习风格不是固定不变的，它会受人格类型、教育专业、职业导向和文化背景等因素的影响[23]。 教师需要根据教学目标，寻找学习效果最好的学习风格特征，然后营造适合这种特征的学习环境。

　　(三)研究问题

　　学习风格是学习者人格的组成部分，是因为“人们不同程度地偏好学习过程的四个维度 (具体经验、抽象的概念化、反思观察和主动体验)，从而导致学习者在学习方向上的普遍差异”[23]。 Sun 等研究发现，积极信息处理的学习风格对学习者的移动学习行为有积极的影响，当教师采用的教学方法适应学生偏好的学习风格时，学生明显具有更积极的学习态度[5，27]。 大学生以不同的方式学习， 为了获得更有效的教学效果，教师有责任拓展学习活动从而尽可能广泛地适应学生不同的学习方式。 本研究的目标是以“文学批评” 课程为例，研究学习风格如何影响学生的移动学习态度和移动学习行为。 为了深入探究研究主题，我们提出四个具体研究问题：(1) 学生的学习风格类型分布具有什么特点? (2)学生的移动学习态度和移动学习行为如何?具有什么特点? (3)学习风格会影响学生的移动学习态度吗? 如果会，什么学习风格类型的学生具有较好的移动学习态度? (4)学习风格会影响学生的移动学习行为吗? 如果会，什么学习风格类型的学生具有较好的移动学习行为? 最后，深入地剖析研究结果，提出提高移动学习教学设计的有效教学策略。

　　三、研究方法

　　实证研究是研究者收集真实的研究数据，为检验研究问题而展开的研究。 因此，我们将以华中师范大学“文学批评”课程为例，详细地阐明具体的实验过程，如研究对象、研究情境、数据来源和研究过程等，从而为探究学习风格偏好如何影响学生的移动学习态度和行为提供真实的研究数据。

　　(一)研究对象

　　本研究的研究对象来自于华中师范大学的 45 名大学生，表 1 是研究对象的人口统计信息。 值得注意的是，在抽样调查的样本中，有 82.2%的学生是女生。这一比例并不特殊，因为如今在师范类高校的女性占多数。 研究对象都是大学三年级，年龄在 19~22 岁之间。 汉族学生占 86.7%，少数民族学生只占 13.3%。 另外，农村和市区的学生占主要比例，分别是 28.9%和 40.0%。

　　(二)研究情境

　　本研究的研究情境是该高校文学院的“文学批评” 课程，授课时间是 2017 年秋季学期，课程每周两次，每次 90 分钟。 从课前到课后，教师会利用学习通移动学习平台组织学生进行课前讨论、课上组织和课后巩固，学生可以使用移动设备随时随地进行课程文本的研读和课程话题的讨论。如图 2 所示，课前教师会根据教学大纲上传相关的课程资源(如课程视频、课程 PPT 或其他课程资源)。 课程资源的学习没有强制要求，学生完全根据自身的实际需求和兴趣进行选择。 如图 3 所示，教师在课前还会发布课前预习测试，然后根据学生的预习情况进行课程设计。如图 4 所示，教师在课前和课后会在移动学习平台发布课程相关的讨论话题，学生会根据对课程概念的理解进行回答。

　　(三)数据来源

　　本研究的数据来源主要包括六部分：第一，人口统计调查问卷，包括学生的性别、年龄、年级、民族和成长环境。 第二，学习风格的经典测试量表，Kolb 学习风格测试量表[26]，包括 12 组测试题，从 1(最不像我)到 4(最像我)采用四点李克特量表。 测试结果包括“具体经验 CE”“抽象的概念化 AC”“反思观察 RO”“主动体验 AE”四个维度，可以组成 9 种学习风格类型。 第三，Al-Emran，Elsherif 和 Shaalan 开发的移动学习态度问卷[4]，包括 10 道测试题，从 1(完全不同意)到 5(完全同意)采用五点李克特量表，信度系数 Alpha=0.937。第四，学生在移动学习平台的行为数据，这项数据从移动学习平台教师端的学生信息管理系统获取， 包括移动平台访问次数、课程讨论次数、课程视频观看时长和课程预习成绩。第五，学生在正式使用移动学习终端进行 “文学批评” 课程学习阶段 (2017 年 9 月 22 日至 2018 年 1 月 12 日) 进入学校图书馆的次数和全部的上网时长，这项数据是在得到学生的同意后，从该校的信息处获取。 第六，学生的期末考试成绩，这项数据是学期末全校的统一闭卷考试测试结果。

　　(四)研究过程

　　本研究主要经历了以下研究过程：第一，在开学后的两周时间内， 学生进行移动学习终端的下载，并且自主熟悉平台的操作和功能。 另外，主讲教师在第二周上课的课间发放 Kolb 学习风格测试的纸质问卷。 学生完成所有测试题以后，根据计算公式计算出学习风格四个维度的相应数值，然后标记在如图 1 所示坐标中，得出自己的学习风格类型。 第二，2017 年 9 月 22 日开始，主讲教师在进行课程的教学设计时，从课前到课后都会使用移动学习平台进行课程教学的辅助。 所有的学生都需要利用移动学习平台进行课程视频的观看、课前的自测、课程话题的讨论和查找其他相关课程资源，教师在移动学习平台的教师端可以了解每个学生详细的学习数据。 第三，在课程教学的最后一周，教师在课间发放人口统计和移动学习态度的纸质问卷，所有学生都填写完毕后由笔者进行问卷回收和数据录入。 第四，在获得所有学生同意以后，主讲教师向该高校的信息化办公室获取 2017 年 9 月 22 日至 2018 年 1 月 12 日间学生进入学校图书馆和上网的数据。 最后，笔者进行所有数据的整理，并且将其导入 SPSS V24 进行数据分析。

　　四、研究结果

　　为了探究学习风格偏好如何影响学生的移动学习态度和行为， 本研究提出了四个具体的研究问题，为了探究这些问题，我们需要对数据进行收集整理和数据分析，从而得出实验的研究结果。

　　(一)学生学习风格类型的分布和特点

　　从图 5 所示的“学习风格九宫格图”中，我们可以清晰地看到学生的学习风格类型、类型数量(百分比)和期末成绩平均分。 想象型、反思型和经验型的学生数量最多，总共占所有学生的 57.8%，其中想象型的学生期末成绩最高;决定型、分析型、启动型和行动型的学生数量比较少，总共只占所有学生的 20%，启动型和决定型的学生期末成绩最高， 分析型的学生最低;平衡型和思考型的学生数量中等，总共占所有学生的 22.2%，平衡型的学生期末成绩较高。 综上所述， “文学批评” 课这个班级的大多数学生偏好具体经验 CE 和反思观察 RO 的结合， 具备借由持续的反思联结经验与想法的能力，能从尝试参与的经验中获得学习的意义。 另外，启动型、决定型、想象型和经验型的学生的期末成绩较高，这些类型的学生比较擅长投入目标、评估想法与想象，在反思与行动上具有敏锐的直觉力[26]。 思考型的学生的期末成绩较低，这类学生擅长逻辑分析、理性选择和分析量化资料，但是容易迷失在思考中[26]。

　　(二)学生的移动学习态度和行为的特点

　　如 表 2 所 示， 移动学习态度量表的平均分是 4.34， 因此， 学生的移动学习态度较好。 学生平均 71.82 次参与课程讨论，26.84 次进图书馆， 总共访问了 409 次移动学习平台。 学生的上网时长最高是 336027 分 钟(5600 小 时)，平 均 时 长 有 146309.36 分钟(2438 小时)，平均观看了 406.70 分钟(6.8 小时)课程视频。 然而，学生课程预习的成绩不是很理想，平均只 有 46.62 分， 但 是 期 末 成 绩 比 较 高 (mean=89.58 分)。 综上所述，学生具有较好的移动学习态度，平台的访问次数是参与课程讨论次数的 5.7 倍。

　　为了深入探究移动学习各要素之间的关系，我们对学生的移动学习态度、 行为和期末成绩进行皮尔森相关分析。 如表 3 所示，移动学习态度和学生的移动平台访问次数及课程讨论次数呈现显著正相关，然而和学生的上网时长及课程视频观看时长呈现显著负相关。 另外，提高学生的移动平台访问次数能够显著增加学生的课程讨论次数、 进图书馆次数和课程视频观看时长。 同时，增加学生的课程讨论次数，也能提高学生进图书馆的次数。 所有的移动学习因素中， 只有学生的课程讨论次数及进图书馆的次数和他们的期末成绩具有显著关系。 综上所述，在“文学批评”课程中，提高学生课程成绩的关键是提高他们的课程讨论次数和进图书馆次数。 因此，教师需要采取适当的教学策略提高学生的移动学习态度和移动平台访问次数。

　　(三)学习风格影响移动学习态度和行为

　　不同学习风格类型的学生会呈现出不同的移动学习态度， 如表 4 所示， 经验型的学生移动学习态度最低，决定型的最高。 同样，不同学习风格类型的学生也会表现出不同特点的移动学习行为。例如：启动型的学生预习成绩最好; 平衡型的学生偏好去图书馆和观看课程视频; 决定型的学生表现出很多鲜明的移动学习行为，这些学生经常登录移动学习平台，因此，课程讨论也最积极，然而却最不偏好上网和观看课程视频;思考型的学生最不经常访问移动平台进行课程讨论，而且课程预习的成绩也最低; 分析型的学生虽然最不经常去图书馆，但是可能偏好通过网络进行学习。

　　如表 5 所示，根据学习风格四个维度(具体经验、抽象的概念化、反思观察和主动体验)和移动学习态度、行为及期末成绩的皮尔森相关分析的结果，我们会发现学习风格的抽象的概念化特征会显著提高学生的移动学习态度和课程预习成绩，反思观察特征会显著降低学生的上网时长，而主动体验特征会显著提高学生的移动平台访问次数和进图书馆的次数。 综合上述移动学习行为和期末成绩的分析结果，我们会发现： 学生的学习风格对期末成绩虽然没有直接影响，但是会影响学生的移动平台访问次数和进图书馆的次数，而这两种移动学习行为会直接影响学生的期末成绩。 因此，主动体验的学习风格对学生的期末成绩有间接影响。

　　五、结论和建议

　　根据上述数据分析的结果， 我们会发现在本研究的“文学批评”课程中，大多数学生偏好具体经验和反思观察的学习风格特征，因此，经验型、想象型和反思型的学生较多。决定型学生的移动学习态度最高，经验型的最低， 但是移动学习态度不会直接影响他们的期末成绩。决定型的学生移动平台的访问次数最高，思考型的最低。 移动平台的访问次数会直接影响他们的课程讨论次数和进图书馆次数， 而这两个因素对期末成绩有直接影响。学习风格不会影响学生的期末成绩，但是抽象的概念化学习风格会影响学生移动学习的态度， 主动体验学习风格会影响学生移动平台的访问次数和进图书馆的次数。 综上所述，我们提出以下建议：

　　(一)教师需要提高学生移动学习平台的访问次数

　　学生移动学习平台的访问次数是移动学习行为很重要的指标， 因为它会影响学生的移动学习态度、课程讨论次数、 进图书馆次数和课程视频观看时长。由于学生的课程讨论次数和进图书馆次数会影响学生的期末成绩，所以移动学习平台访问次数会间接影响他们的期末成绩。 在移动学习的过程中，如果没有教师设计的教学活动和学习任务的引导，学生访问移动学习平台可能会缺乏足够的动机。 因此，教师需要结合具体的教学目标和移动学习的特性，设计相关的知识测试题、讨论话题和小组合作等活动，从而提高学生访问移动平台的动机。 另外，移动学习平台本身的特性也很重要，稳定和丰富的平台更容易吸引学生经常登录。 前期的研究表明，学生和移动学习平台交互的便利性、反馈性和丰富性很重要[28]。 教师在选择移动学习平台时，应该综合考虑平台的稳定性、功能性和交互性[29]。

　　(二)教师应该营造学生主动体验的学习环境

　　“主动体验 AE”是学习风格维度中侧重表示学生偏好通过反复试验进行学习的特征。 根据数据的相关分析，我们发现虽然主动体验的学习风格特征不能直接影响学生的期末成绩，但是会影响学生移动平台访问的次数和进图书馆的次数。 同理，学生主动体验的学习风格特征会间接影响他们的期末成绩。 研究表明，学生的学习风格并非固定不变[23，26]，元认知能力较强的学生会因为学习环境的影响，而逐渐转变学习风格的偏好。 然而，学习风格偏好的转变是比较缓慢的过程，因此，体验性学习环境的营造很重要。 Kolb 发现，偏好主动体验的学生更喜欢课堂举例、实验操作、案例学习、家庭作业、科研项目和田野作业等注重体验的学习活动[23]。 教师在进行教学设计时，可以通过设计教学活动增强学习环境的体验氛围。 例如：在“文学批评”移动学习过程中，主讲教师经常会组织上课签到、研究文本的投票选择、讨论话题的小组抢题和轻松的小游戏等活动。

　　(三)教师需要增进启动型和决定型学生与其他学生的合作

　　合作、协调和集体的学习方法是知识分享、碰撞和创新的理想方式，为学生提供小组合作、信息共享和相互监督的学习环境可以促进学生的“集体思维”[30]。 学习风格对学习过程具有显著影响，研究发现启动型、想象型和决定型的学生偏好合作学习[31]，然而决定型和分析型的学生比启动型和想象型的学生学得更好[32]。启动型和决定型的学生都具有偏好主动体验的学习风格特征，而且兼具具体经验和抽象的概念化风格特性。在“文学批评”课程中，这些学习风格类型的学生数量虽然比较少， 但是他们的移动学习平台访问次数和课程讨论次数都最高，同时，期末成绩也都比较高。 合作学习是增进学生学习体验和学习合作的重要教学策略， 通过启动型和决定型学生带动其他学习风格偏好(尤其是想象型、反思型和分析型)的学生，不仅可以增强这些学生对学习风格偏好影响的感受， 还可以改善班级整体的学习分享和讨论的氛围。

　　[参考文献]

　　[1] LIAW S S，HATALA M，HUANG H M. Investigating acceptance toward mobile learning to assist individual knowledge management： based on activity theory approach[J]. Computers & education，2009，54(2)：446-454.

　　[2] Educause Center for Applied Research. ECAR study of undergraduate students and information technology[R]. Louisville：Educause Center for Applied Research，2018.

　　[3] GIKAS J，GRANT M M. Mobile computing devices in higher education：student perspectives on learning with cellphones，smartphones & social media[J]. Internet and higher education，2013，19(6)：18-26.

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