网络课程管理系统中信息分配策略对学生成绩和满意度的影响

Margaret C.Lohman

宾夕法尼亚州立大学-哈里斯堡

研究了三种信息分配策略对学生成绩和满意度的影响。数据分析发现，与在学期初或每节课前一周通过课程管理系统分发材料相比，在课堂上分发材料会使学生在期末知识测试中表现更高。在课程总分或学生反应方面没有发现显著差异。讨论了对理论、实践和研究的启示。

关键词：课程管理体系、学习技术的有效性、教学设计

近年来，学院和大学在工具上进行了大量投资，以促进技术与教学的结合。高等院校广泛采用的工具之一是基于网络的课程管理系统（CMS）。2003年的一份报告显示，超过80%的美国学院和大学正在使用CMS（Harrington，Gordon，&Schibik，2004）。CMS的成本是巨大的，许多机构在CMS开发、许可、教师培训和学生支持服务上花费了数百万美元（Sausner，2005）。

毫无疑问，这笔可观的支出有望在提高学生学习质量和成绩方面获得回报。事实上，Sausner（2005）引用了辛辛那提大学副校长兼首席信息官Fred Siff的话，他说“与价值和重要性相比，[花在CMS上的]钱是无关紧要的，因为你最终影响了课堂。”，但这让人怀疑这些基于网络的课程管理系统是如何影响课堂的，以及这些影响是否对学生的表现和满意度产生了积极影响。

课程管理系统通常能够协助完成广泛的教学任务，包括提供课程内容，促进教师和学生之间的互动，以及评估学习者的表现（Bonk，Cummings，Hara，Fischler，&Lee，1999）。虽然CMS具有这样的功能，但据广泛报道，CMS最常用的组件是其内容呈现工具（Morgan，2003；Nicoll&Laudato，1999）。讲师通常使用内容展示工具通过网络向学生分发教学大纲、课堂笔记、参与者讲义和成绩。

然而，在网上发布此类课程信息的做法可能与有效教学的几个原则相冲突。一个原则是，为了达到最佳的学习水平，无论所需的学习结果是什么类型，都应该以这样的方式安排和呈现新的信息，即教学从熟悉的材料开始，通过事实和联系的逐步发展来构建新的知识，以达成新的理解（Gagne&Medsker，1996；Knowles，1986）。当课堂材料在网上分发时，似乎违反了这一原则，因为必须在开始上课前决定所提供信息的数量和复杂性。

有效教学的第二个相关原则似乎与通过CMS分发课程材料相冲突，即在教学过程中及时呈现新信息有助于学习者专注于手头的学习任务，并促进他们参与有计划的学习活动的动机（Joyce&Weil，1996）。然而，在线课程材料在上课前一天到一个学期都可以提供给任何地方的学习者。这种对教学内容的高级访问可能会导致学生困惑和/或无聊，因此可能会对学生的表现和满意度产生反作用。

大多数CMS的实证研究都使用了调查研究设计，在解决教学理论和实践之间可能存在的冲突方面几乎没有提供帮助。具体而言，大多数调查研究发现，虽然学生喜欢在线获取课程材料的便利性（Bonk et al.，1999；Morgan，2003），但他们不认为在线获取课程资料会影响他们的学习或表现（Young，2004）。很少有研究（如果有的话）使用实验方法来检验通过CMS分发课程材料对学习成绩和满意度的影响。

版权所有©2006 Margaret C.Lohman

本课题的深入研究对高校本科生和研究生的人力资源开发具有重要意义。关于教学的决策不仅必须基于CMS的技术能力，还必须基于它们对学生表现和满意度的影响。提供此类信息的实证研究将提供更深入的见解，可用于评估并可能重新考虑人力资源开发讲师在课程中使用CMS工具的方式。

理论框架：教学理论与CMS实践的脱节

40多年来，Gagne的九项教学活动一直是设计有效教学计划的框架（Kemp，Morrison，&Ross，1998；Smith和Ragan，1999年）。教学的九个外部事件及其促进的内部学习过程（括号中注明）是：（1）获得注意力（接受），（2）告知学习者目标（期望），（3）刺激对先前学习的回忆（检索工作记忆），（4）呈现内容（选择性感知），（5）提供学习指导（语义编码），（6）激发表现（回应），（7）提供反馈（强化），（8）评估表现（检索和强化），以及（9）增强保留和转移（检索和概括）。虽然教学方法，如解释法和探究法，将这些教学事件按不同的顺序排列，但人们普遍认为，有效的教学确实涉及到所有九个事件的使用。

有效设计这些教学活动的一个重要教学原则涉及新信息的排序和组织（Gagne&Medsker，1996；Smith和Ragan，1999年）。具体而言，这一教学原则规定了新信息的排列和呈现方式，以便教学从熟悉的材料开始，通过事实和联系的逐步发展来构建新知识，最终达成新的理解。这一教学原则推断，随着课程的进展，教学内容的数量和复杂性应根据课堂上的学习节奏和程度不断调整。这种类型的信息呈现策略可能会促进高水平的动机和学习成果的实现。同样，过于复杂或过多的信息过早呈现可能会抑制学习者将新信息与当前知识联系起来的能力和/或愿望，并最终削弱他/她从学习体验中获得意义的能力。

有效教学的第二个原则是，及时呈现新信息对实现课程的学习目标至关重要（Smith&Ragan，1999）。这一原则植根于这样一种观念，即教师或其他教学媒介，如计算机模拟，应该决定何时提供新信息，并且这个决定应该与旨在引导学习者完成九个教学事件的教学计划相一致（Knowles，1986）。因此，许多教学理论家断言，当教师或教学媒介控制课程中呈现新信息和材料的时间时，它会增强学习者对手头任务的关注，并促进他们参与计划学习活动的动机（Joyce&Weil，1996）。对这一教学原则的支持可以在以前的教学设计研究中找到，这些研究发现，提前提供高度结构化和清晰有序的课程材料往往会促进肤浅的记忆水平编码，但会阻碍材料向新的学习任务的转移（Wilson&Cole，1992）。当学习者通过CMS访问课程材料时，可能会出现类似的问题。这种对课程材料的高级访问可能会为新信息提供太多的组织和结构，从而实际上阻碍了对新信息的积极处理，从而导致学生学习水平更肤浅，动机水平更低。

教学理论和实践之间的这两个冲突促使我们需要更密切地关注CMS的能力，以及它们如何在中学后教育中普遍用于促进学生的学习、表现和满意度。Bonk等人（1999）创建了一个将网络整合到高等教育教学中的十级连续体，试图澄清教师在使用CMS时应该考虑的教学选择。连续体的第1级到第5级侧重于信息共享工具：第1级-营销课程和课程大纲，第2级-学生探索网络资源，第3级-发布在网络上的学生生成的资源，第4级-网络上的课程资源，第5级-重新利用网络资源。所有前五个级别都为学生提供了课程信息的替代来源，而不是提供其他地方无法获得的课程特征。连续体的6-10级与前五级的区别在于，这些更高级别中包含的学习活动和任务包含了其他地方没有提供的课程要求。这些级别包括：第6级-实质性和分级的网络活动，第7级-扩展到课堂之外的课程活动，第8级-作为常驻学生的替代交付系统的网络，第9级-为任何地方的学生提供整个网络课程，第10级-课程适用于更大的计划性网络计划。

大多数CMS具有在Bonk连续体的所有十个层次提供教学经验的能力。然而，CMS最常用的组件是其内容呈现功能，即级别1

尽管是web集成连续体的5。例如，威斯康星大学（Morgan，2003）和匹兹堡大学（Nicoll&Laudato，1999）最近的调查发现，教师使用内容展示功能（如课堂讲稿、测验和课程公告）的频率远高于CMS的互动功能（如在线讨论和聊天）。最近，一项针对美国13所大学4373名学生的全国性调查与这两所大学的调查结果相呼应（Young，2004）。

在很大程度上，CMS内容展示工具在高等教育中的迅速和广泛采用是由于两种普遍的信念，一种是学生的信念，另一种是教育管理者的信念。从学生的角度来看，在线获取课程材料的一个主要好处是方便（Nicoll&Laudato，1999；Young，2004年）。学生们报告说，如果他们选择在线访问，他们可以下载课程材料，这种控制水平提高了他们准备课程和组织课程材料的能力。

教育管理人员也接受了CMS中内容展示工具的使用。在很大程度上，机构对CMS这一特征的支持是基于这样一种观念，即在线获取课程材料可以促进学生的学习和满意度（Nicoll&Laudato，1999）。这一概念背后的一个主要假设似乎是，在线获取课程材料有助于学生准备和参与课堂讲座和活动（Morgan，2003）。

有趣的是，尽管调查研究发现，教师和学生都认为学生喜欢在线获取课程材料的便利性（Bonk et al.，1999；Morgan，2003），但两组人都报告说，他们不认为在线获取课程资料会对学生的学习或表现产生积极影响（Harrington et al.，2004；Young，2004）。很少有研究（如果有的话）使用实验研究设计来研究CMS对学习成绩和满意度的影响。

因此，在线分发课程材料是否能提高学习成绩的问题目前还不得而知。因此，本研究的目的是检验CMS中的信息分配策略对学生在大学课程中的表现和满意度的影响。研究了三种信息分发策略：（a）在提交材料的学期初通过CMS在线访问参与者材料，以及（c）无法在线访问参与者的材料——所有材料都在课堂上分发。调查了两个研究假设：（1）课堂内分发参与者材料将比任何一种CMS信息分发策略都能提高学生的表现水平；（2）课堂内分配参与者材料将使学生对教学体验的满意度高于任何一种类型的CMS信息分发策略。

方法

本节介绍了人群和样本、研究设计、结果测量和数据分析程序。

总体和样本

本研究的目标人群是在高等教育中使用CMS的学生。大西洋中部一所大型大学的研究生是实验性的可接触人群。参与的大学于2001年实施了CMS。

该样本由52名学生组成，他们参加了研究生级别的研究设计课程的三个部分。这门为期14周的课程每周有一个晚上，是三个研究生项目的必修课：教学与课程、健康教育、培训与发展。在52名学生中，13人在2002年秋季入学，20人在2003年春季入学，19人在2003秋季入学。

如表1所示，收集了10个属性变量的数据：（a）年龄，（b）性别，（c）教育水平，（d）过去的研究设计学术课程，（e）目前注册的研究生课程，（f）互联网使用率，（g）研究设计概念和原理的相关先验知识，（h）学习风格，（i）认知风格，以及（j）自我指导。最后三个变量（学习风格、认知风格和自我导向）被纳入研究，因为它们被发现会影响一个人对学习新事物的来源和方法的决定。

使用了几种仪器来收集这些数据。研究设计知识测试结束时包括六个项目，以收集学生的年龄、性别、教育水平、过去的研究设计学术课程、目前注册的研究生课程和互联网使用率的数据。Kolb的学习风格量表用于评估学生的学习风格。该清单是一个统计可靠且有效的12项评估工具，可确定四种学习风格：趋同者（更喜欢通过解决问题和完成具体任务来学习）、适应者（更愿意动手、以人为本的学习活动）、发散者（更喜欢通过观察、集思广益和收集信息来学习）和同化者

表1。与CMS相比，在课堂上分发材料的课程中学生的属性

通过CMS分发的材料

属性变量开始时类中分布的材料

每节课前1周

卡方检验和方差分析检验发现，3个治疗组在10个属性变量中的任何一个方面都没有显著差异，p＜0.05。

a互联网使用率等级：1（从不）到5（每周超过5次）

b研究设计知识预测试的可能总分=15分。

c自我指导性评估的可能总分=260。

信息按简明的逻辑顺序排列）（Kolb，1999）。这四种学习风格可以深入了解一个人在解决问题、团队合作以及管理个人和职业关系方面的偏好。

组嵌入图形测试（GEFT）用于评估一种称为场依赖性/独立性的认知风格（组嵌入图形检测，1971）。GEFT的有效性和可靠性已被广泛记录。评估活动包括识别嵌入复杂图形中的18个简单几何形状；独立于场域的个体往往更成功地识别嵌入复杂图形中的形状。先前的研究发现，与领域依赖型学习者相比，领域独立型学习者更具自主性，更善于解决问题，更有可能在学业上取得成功（Pithers，2002）。

自我指导学习准备量表用于评估自我指导性。这是一个58项的自我报告工具，旨在衡量态度、能力和特征的复杂性，包括参与自主学习的准备程度（Guglielmino，1995）。该仪器已被广泛用于检测成年人在医学和商业等专业领域的自我导向性。其有效性和可靠性已被广泛记录（Guglielmino，1996）。SDLRS上可能的总分在0到290之间。

研究设计

采用非等效对照组设计来检验CMS中三种信息分配策略对学生表现和满意度的影响（McMillan，2004）。通过这种设计，三个治疗组在本学期的第一节课上分别进行了研究设计知识、认知风格、学习风格和自我指导的预测试。在接下来的13周里，课堂笔记和讲义使用三种不同的策略分发给学生。第一个信息分发策略涉及向学生提供课堂上的所有教学材料，并于2002年秋季学期实施。这门课只使用了CMS的两个功能，教学大纲发布在网上，电子邮件功能

用于促进讲师和学生之间的交流。由于课程资料的课堂分发一直被认为是传统的课程信息共享方式，因此该治疗组被视为对照组。第二种信息分发策略是在学期初在CMS上发布所有13节课的课堂笔记和讲义。这一战略在2003年春季学期实施。2003年秋季实施的第三种信息分发策略与第二种策略类似，即在CMS上张贴课堂笔记和讲义。然而，在这个治疗组中，材料仅在上课前一周发布在CMS上。在学期末，对研究设计知识和对教学经验的反应进行后测，并计算每个学生在课程中获得的总分数。

参与这项研究是自愿的。没有一项研究评估将学生在课程中获得的成绩考虑在内。该课程三个部分的52名学生都同意参加这项研究。

三个治疗组的教学目标、内容和活动保持不变。同一位讲师教授了所有三门课程，并记录了三节课中发生的可能与研究有关的任何问题、事件或问题。

结果衡量标准

本研究考察了两个因变量：学生表现和学生对教学体验的满意度。

学生表现.使用两项评估来评估学生的表现。首先，使用15项多项选择测试来评估学生对研究设计概念和原则的了解。测试项目选自课程中使用的研究教科书的教师手册（McMillan，2004）。测试的可能总分在0到15分之间。通过重新测试程序确定了稳定性系数。在这个过程中，2002年夏天，两个研究生班的28名研究生参加了两次测试，间隔两周。该程序得出的皮尔逊积矩相关系数为.73。还计算了测试的内部一致性，通过分半相关分析得出可靠性系数为.71。

第二个绩效评估是在课程中获得的总分数。成绩基于学生在本学期两篇研究文章评论（110分）和两次多项选择题考试（125分）中获得的总分数，可能的总分数等于235分。

学生满意度对教学经验的满意度通过书面调查进行评估。调查要求学生指出他们对课程内容、设计、讲师和感知影响等16项陈述的同意程度。此外，其中一项调查要求学生指出他们认为技术的使用在多大程度上支持了他们在课程中的学习。该调查使用了5分的Likert量表，范围从1（强烈不同意）到5（强烈同意）。该调查工具的有效性和可靠性已在先前的研究中得到证实，这些研究也评估了学生对教学体验的满意度（Lohman&Finkelstein，20002002）。

数据分析程序

在学期初收集了10个属性变量的数据（年龄、性别、教育水平、过去的研究设计课程、相关研究设计概念和原则的知识、入学的研究生课程、互联网使用率、学习风格、认知风格和自我指导水平）。对这些数据进行分析，以确定三个治疗组在10个属性变量中的任何一个上是否存在显著差异。如果在这些属性变量中的任何一个上发现各组之间存在显著差异，则该变量将作为协变量纳入统计分析，并使用协方差的多重分析来测试三个治疗组之间在学生表现和满意度方面的差异。如果在任何属性变量上都没有发现显著差异，那么将使用学生表现和满意度的后测分数进行多元方差分析（MANOVA）来测试三组之间的显著差异。

结论

本节介绍了属性变量和两个主要研究假设的统计检验。这些统计检验的α水平为0.05。

属性变量分析

进行统计测试，以检查三个治疗组在10个属性变量中的任何一个上是否存在显著差异。如表1所示，三个治疗组在这些变量中的任何一个上都没有发现显著差异。因此，得出的结论是，没有一个属性变量影响研究结果，也没有一个作为协变量被纳入研究假设的检验中。