在传统课堂学习的环境下，教师通过面对面的教学形式来引导课程的教学，学生通过与同伴或者老师的互动与讨论来吸收具体的课程知识。总的来说，在这样一个环境下，教师扮演了一个权威的角色。对于研究者来说，就很难知道学生是否是积极热情的参与者。学生需要完成教师布置的任务以及通过考试拿到学分。可是，研究者并不知道这样一种学习方法是否适合所有人。不过可以肯定的是，尽管存在时间、空间以及课堂规模的限制，传统的课堂教学模式仍然是规范的（Liu，Chen，Sun，Wible，& Kuo，2010）。

近年来，网络学习在教育领域中越来越占据主导地位，它为学习者提供了丰富的虚拟网络资源，使人们可以在这里不断变化自己的想法和获取信息，通过与其他学习者和教师等各种各样的人互动，来创造一个协同增效效应（synergies）（Cela，Sicilia，& Sánchez，2014）。网络学习环境为学生的学习提供了便捷灵活的条件，学生可以在不同的时间地点进行学习，也可以根据自己的节奏来制订计划（Hwang，Sung，Hung，Huang，& Tsai，2012）。如今，在线课程吸引了许多在校大学生（Giannakos & Vlamos，2013），并且被认为是一个普遍的、简单的学习工具。

大型开放式网络课程（Massive Open Online Courses，MOOC）为互联网学习带来了巨大的价值，它成功实现了高端的知识交换，各学科间的交流学习以及特别教育的学习模式——任何学习类型的信息都可以通过网络传播，它让每个人都能免费获取来自名牌大学的资源，可以在任何地方、用任何设备进行学习。由于工具资源多元化、课程易于使用、课程受众面广、课程参与自主性较高等优点，MOOC的价值越来越大，不少人认为MOOC的时代已经到来（Pappano，2012）。

传统的学习中，学习动机、学习策略、学习过程和学习效果都是研究者关注的变量。在网络学习中，这些变量依然存在。

一、网络学习动机

动机是激励和维持人的行动，并使行动导向某一目标，以满足个体某种需要的内部动因。学习动机作为学业成就的主要影响因素之一（Ayub，2010；Christiana，2009），在教育理论和心理学研究中占有重要的地位。

随着网络的普及和人们对终身学习思想的广泛接受，网络教育迅速成为现代教育的重要形式之一。在美国，通过网络进行学习的人数正以每年300%以上的速度增长（Tyler-Smith，2006），而我国通过网络接受教育的人数也越来越多。

网络教育的成功依赖多种因素，而动机是决定网络学习者学习成功与否、辍学概率的重要因素之一（Paas，Tuovinen，Van Merrienboer，& Darabi，2005）。研究表明，在网络教育中，学生的动机是学生具有问题最多的领域（Menager-Beeley，2001）。学习任务在网络学习环境中的呈现，对学生的动机和坚持性提出了更高的要求（Frankola，2001）。因此选择网络教育的学生如果要成功完成课程学习，需要更高水平的动机（Sankaran & Bui，2001）。研究发现，一些动机变量影响一般的学习，但另一些影响网络学习者的表现和满意度的动机变量对网络学习环境来说是特异性的（Vafa，1999）。

（一）网络学习动机的分析

对网络学习动机的研究分析，在研究方法上既注重实证研究又注重理论分析，其主要特点表现在以下几个方面。

1.多种教育实验设计的运用

教育实验室是对网络学习动机所采用的主要研究方法。例如，有研究者采用单因素被试间设计，比较了网络学习方式和传统面授学习方式中，学生动机水平对学习成绩的影响（Sankaran & Bui，2001），另有人比较了网络学习中组织好的案例教学和自由探索教学对学习的影响（Paas et al.，2005），还有人（Spence，2004）采用多因素混合实验设计，研究了网络学习和传统面授学习中对数学课件的卷入与学生的动机、成绩、性别等之间的关系。

2.问卷的编制

利用问卷的测量方法也是对网络学习动机研究的重要方法，具体是引用或自编问卷测量网络学习动机水平及其文化差异、学习者特征差异，确定网络学习者的学习策略取向等。还有研究者（Menager-Beeley，2001）采用包括兴趣、重要性和有用性3个维度12个项目的动机测量问卷测量了网络教育中学生的动机，以识别动机低下的学生，还有研究者（Lim，2004）借鉴教学材料动机问卷（IMMS）和学习动机策略问卷（MSLQ）编制问卷调查了美国学生和韩国学生的网络学习动机及其文化差异、学习者特征差异。另有研究者用教学材料动机问卷和学习动机策略问卷对人力资源开发专业网络课程学生进行了动机调查（Kupritz，2003）。

3.理论探讨及分析

研究者对网络学习动机的研究，不仅重视采用实验法和测量法等进行实证研究，同时也重视理论上的探讨和分析。具体主要是采用理论探讨或文献分析与理论探讨相结合的方法来研究网络学习中动机与文化的关系，诊断网络学习中的动机问题的方法，提高网络学习动机的策略等。有研究者（Clem，2004）以动机系统理论（Ford，1992）为框架说明网络学习中动机的各个成分都受到文化的影响，另有研究者（Lin，1999）用一个具体的事例来展示了怎样使用CANE（Commitment and Necessary Effort）模型（Clark，1998）来诊断网络学习中学生的动机问题，并寻找合适的解决途径和方法，有研究者（Kawachi，2003）从理论上探讨了网络学习中激发学生动机的策略。

关于网络学习动机的相关研究的领域相对集中，主要在对学习动机与学习成绩之间关系、学习动机与学习策略之间关系的研究两个方面。

（二）学习动机与学习成绩

网络学习动机与学习成绩之间的关系，不同的研究得出的结论不同。研究发现，网络学习中，高动机的学生与低动机的学生学习成绩之间并没有表现出显著差异（Martens，Gulikers，& Bastiaens，2004）；有研究者（Waschull，2005）则研究发现动机可以预测网络课程学习的成功。研究也发现学生对课程的完成和高期望激发了学生的动机，学习动机显著影响学习成绩（Shih & Gamon，2001）。在网络学习中，动机越高学习成绩越好，而且网络学习中动机水平和学习成绩之间的相关系数要比在传统面授学习中高（Sankaran & Bui，2001）。这可能是因为在网络学习环境中，学生接受教育需要他们忍受许多牺牲，动机是影响他们学习表现的驱动因素。

（三）学习动机与学习策略

在网络学习动机与学习策略的相关研究中，大部分研究发现使用不同学习策略的学生的动机水平不同，反之亦然。研究发现，网络学习动机在两种拖延水平（平时分段学习与考试前临时集中学习）之间存在显著差异，拖延行为水平越高的学生的学习动机越低（Romano，Wallace，Helmick，Carey，& Adkins，2005）。在网络学习中高动机的学生比低动机的学生并没有表现出更多的行为，但他们具有更多的好奇心，他们的行为更具有探索性（Martens et al.，2004）。有人检验了网络教学中自我调节学习策略对学习者的动机感知的影响，结果显示，含自我调节学习策略（自我观察、自我评价学习效果）的网络教学设计会使学生对学习更加负责、更加内部取向、更加敢于挑战，对学习材料价值的评价更高，对课程理解、学习成就更加自信（Chang，2005）。研究发现，网络学习中的动机测验分数与学习策略测验分数之间呈高相关，高动机的学生倾向于使用深层学习策略（Sankaran & Bui，2001）。

我们认为，网络教育研究者、管理者和实践者应该在认真借鉴国外网络学习动机研究的趋势和成果的基础上，积极开展对我国网络教育中学习动机等方面的科学研究，以更好地提高我国网络教育的质量和促进我国网络教育的发展。

二、网络学习策略

随着计算机网络和通信技术的发展，网络作为现代远程教育的重要教学载体，受到教育工作者越来越多的关注。与传统教育相区别，网络学习强调“任何人在任何时间、任何地点可以学习任何知识”的教育理念，但在具体教育活动中“学什么”“怎么学”一直是困扰教育工作者的难题，尤其是当学习者面对海量的网络信息，如何将网络信息转化为个体的知识经验，成为教育工作者必须首先解决的问题。因此，认真探讨学习者的网络学习策略，可以帮助成人学习者提高学习的成功率，有助于网络教育工作者针对学习者不同的学习策略组织和设计网络课程，提升网络教育的教育教学质量。

当代教育学家和心理学家从不同角度或根据不同标准对学习策略进行了分类。例如，加涅根据学习的进程把学习策略分为选择性注意策略、编码策略、记忆策略、检索策略和思考策略；也有研究者（Dansereau，1985）根据作用和功能将学习策略分为基础策略和辅助性策略等。

过去这些年里，越来越多的互联网接入使学生进入网络接受学习的数量快速增长（Greenland & Moore，2014）。与传统的在教室里进行面对面学习不同（Artino & Jones，2012），网络学习依赖于在一个虚拟环境下的同步和异步的互动和交流（Ku & Chang，2011）。网络课程与传统的教学方式相比有如下的优势。首先，基于网页的学习为那些在日程表和空间地理位置不便的学习者提供了便利性和可得性（Waschull，2001）。其次，与那些在传统课堂上学习的学生相比，在网上学习的学生能够有更多机会获取更多的资源，以及更多机会的合作（McGaghie，Issenberg，Cohen，Barsuk，& Wayne，2011）。与面对面课堂不同的是，网络环境要优于同步化的教学，因为网络学习提供了异步化学习的机会，时间和空间都不再是障碍（Ku & Chang，2011）。有研究者还基于过去的量化研究方法和文献综述，编制了成年女性的学习策略量表（FALSS）并应用到了微博当中（Chu，2014）。

（一）自我调节策略与学业成就

尽管网络学习存在上述的优点，但是成功地进行网络学习需要学习者在学习过程中有自动化和积极的管理调整自己状态的能力（Wang，Shannon，& Ross，2013）。进行在线学习的学习者需要非常独立，因为网络环境下的学习是一个自我导向的学习（Serdyukov & Hill，2013）。因此，与传统课堂下的学习者相比，在线学习者对于控制、管理、计划他们的学习行为的能力更强（Ally，2004）。这种管理过程被称为自我调节的学习（Self-Regulation Learning，SRL）（Zimmerman，2008）。

关于自我调节学习和学业成就的关系，社会认知的理论认为自我调节学习需要三个重要特质之间的交互作用：①自我观察（监控自己的行为）是这些过程中最重要的一环；②自我判断（对自己成绩的评估）；③自我反应（个人对结果的反应）（Zimmerman，1989）。更重要的是，这种观点认为自我调节的学习不仅仅是一个混合的特质，还会因为学业成功体验而受影响甚至加强（Zimmerman，1989）。学生会利用大量认知的、元认知的以及资源管理策略作为他们SRL的一部分（Puzziferro，2008）。认知策略指的是帮助学习者在表面水平上获取知识的一种期望，元认知策略指的是监控、计划和管理学习的意识（Yukselturk & Bulut，2007），资源管理策略指的是学生利用他们身边的一切资源，如同伴（Puzziferro，2008）。自我调节策略通过帮助学习者以一个结构化和方法学的方式来影响学习结果。策略是SRL加工的一部分，并且可以作为一种特殊的技能来教导学生将它应用到实践中去（Zimmerman，1989）。在传统学习环境中，SRL策略的应用可以典型地预测更高的学业成就（Wang et al.，2013）。

随着越来越多的学生开始利用网络课程，研究者对于如何预测网络学习的成功展开了研究。研究指出，时间管理、元认知、工作条例、批判性思维策略与网络学业成就有显著正相关，同伴互动学习起到了调节作用（Broadbent & Poon，2015）。

（二）网络学习中的互动

在最近的一项关于距离和网络学习的元分析研究中，有研究者质性地考察了三种形式互动的重要性：学生之间的互动、学生和教学者之间的互动、学生和课程内容的互动（Bernard et al.，2009）。他们的研究证实了这三种互动形式在学生学习中的重要性。表14-1是结果的一个总结。每一种形式都有一个显著的正向平均效应量，从学生—教学者互动的+0.32到学生之间互动的+0.49。学生之间的互动和学生与课程内容之间的互动都要显著高于学生与教学者之间的互动。

表14-1 互动种类的加权平均成绩效应量

三、网络学习过程

在多媒体教学的研究热潮中，许多学者对多媒体环境下的学习过程进行了深入探索。在这一时期的研究中，理查德·梅耶（Richard Mayer）的研究十分有代表性。他结合工作记忆模型（Baddeley，2003）、双重编码理论（Pavio，1986）、认知负荷理论（Chandler & Sweller，1991）等，在总结自己10余年实验研究的基础上，提出了多媒体学习的认知理论。

（一）多媒体学习模型的三个基本假设

梅耶指出，按照人的心理工作方式设计的多媒体信息将更可能产生有意义的学习。在某些多媒体学习的设计中，把学习者看作单通道、无容量限制和被动加工系统的观点，被证明是与认知科学的研究结论冲突的。因此，梅耶针对其多媒体学习理论提出了三个基本假设。①双通道假设：人们对视觉表征与听觉表征的材料分别拥有单独的信息加工通道，这与工作记忆模型和双重编码理论基本一致。②容量有限假设：人们在每一个通道上一次加工的信息数量是有限的，这与工作记忆模型和认知负荷理论基本一致。③主动加工假设：人们为了对经验建立起一致的心理表征，会主动参与认知加工，这种主动的加工包括形成注意、组织新进入的信息和将新进入的信息与其他知识进行整合。

（二）多媒体认知的三个基本过程

梅耶认为，学习应是知识建构的过程，学习者作为信息的主动加工者和意义的主动建构者，其目标不应停留于记忆和保持，更重要的是形成理解和迁移。在多媒体学习中，学习者的认知活动主要包括选择、组织和整合三个基本过程。

1.选择过程

学习者需要注意经过眼、耳进入信息加工系统的视觉和言语信息中的有关内容。从呈现的言语信息中，学习者选择重要的词语进行言语表征（选择语词），其结果是建构命题表征或语词库；从呈现的视觉信息中，学习者选择重要的图像进行视觉表征（选择图像），其结果是建构表象表征或图像库。

2.组织过程

当学习者选择了视觉和言语材料之后，就会把进入工作记忆中的信息组织成一个连贯的整体。学习者对语词库进行重新组织（组织语词），形成关于语词中所描述情境的言语心理模型，这一过程发生在言语短时记忆中。学习者对图像库进行重新组织（组织图像），形成关于图像中所描述情境的视觉心理模型。

3.整合过程

学习者需要在两类模型之间建立联系，并将组织的信息与记忆中已有的、熟悉的知识结构联系起来。为使整合过程得以发生，视觉信息必须保持在视觉短时记忆中，同时，相应的言语信息需要保持在言语短时记忆中。然而，短时记忆的容量是有限的，因此视觉与言语信息的整合将受到记忆负荷的限制。

需要指出的是，在多媒体信息的加工过程中，以上三个过程并非总是以线性的顺序发生的。

（三）从认知因素到非认知因素

研究者认为，以梅耶为代表的多媒体学习的研究者主要关注多媒体学习中的言语信息和视觉信息的安排以及呈现方式，因此存在一定的狭隘性（Samaras & Giouvanakis，2006）。新一代的多媒体学习研究正在关注学习者的知识基础、学习风格、学习动机、学习态度等非认知因素对学习过程的影响。例如，有研究者（Hede，2002）在梅耶的多媒体学习认知模型的基础上，提出了一个多媒体学习效应的综合模型，将多媒体学习的过程归结为多媒体信息输入、认知加工、学习动力、知识与学习四类要素，其中的学习动力要素包括了动机、学习风格和认知参与度等。另有研究者（Astleitner & Wiesner，2004）在借鉴其他研究成果（Hede，2002）的基础上，提出了一个多媒体学习与动机的整合模型，该模型通过将多媒体学习中的动机加工活动与心理资源管理成分相结合，实现了对梅耶的多媒体学习理论的扩展。

四、网络学习效果

研究者调查显示，在2007年的秋天，美国有超过1790万的人参与了教育机构的学位授予仪式。在这些学生当中，又有超过390万的人参加了一个或多个在线课程。在线人数占了总人数的21.9%。从2002年的秋天到2007年的秋天，在线人数以一个平均每年19.7%的增长率增长，从2002年的160万增加到了2007年的390万（Allen & Seaman，2008）。随着在线课程人数的极速增长，那么关于学生与传统课堂的表现相比，在线课堂的学生的学习效果是否会更好这个问题随之而来。

研究者（Russell，1999）参考了355个研究报告，来检验在线课堂和传统课堂的学生之间的学习效果是否有显著差异。但是他发现大部分的研究在关于学生学习效果在这两种不同情境下并没有统计意义上的差异。但是，近来的研究在关于课程完成和学习成绩上得出了不一致的结论。研究者（Brady，2001；Carr，2000；Mishra，2004），发现在在线课堂上，课程完成率与传统课堂相比普遍偏低。研究者（Roach，2002）发现一些教育机构报告出在线课堂学习的完成率至少和传统课堂一样，甚至要更高。

（一）课程完成率

关于传统课堂学习和在线课堂学习的课程完成率的比较是各有说辞（Carr，2000）。一些研究表明，课程完成率在这两种情境下的确有所不同（McLaren，2004；Paden，2006；Roach，2002）。有研究者（Waschull，2001）发现在线课程完成率和传统课程完成率并没有显著差异。有人（Nelson，2006）比较了美国特拉华技术社区学院的课程在传统情境上和网络情境上的课程完成率，发现了课程完成率在传统课堂和网络课堂之间有显著性差异。补充分析显示，与传统课堂（18.4%）相比，更多的学生（23%）会在网络课堂中放弃学习。

研究者（Carr，2000）指出，虽然一些大学报告出了网络课堂中高达80%的辍学率，但是课程完成率不应该在大学当中比较，因为不同大学之间报告课程完成率是不同的。一些大学把开学初选课和中间退选的时期也算进去了，而有的大学没有把这一段时间算进去。由于没有一个固定的标准，这种在大学之间的比较不能得到一个正确的结果。但是，不管我们是否能比较不同大学之间的课程完成率，研究课程完成率都是比较有用的，因为它们可以为大学管理者制定课堂规模，学习章节的数量，评估学生的学习结果提供一定的参考建议（McLaren，2004）。

（二）学生的表现

前面提到，研究者（Russell，1999）参考了355个研究报告，来检验在线课堂和传统课堂的学生之间的学习效果是否有显著差异，但是研究者发现大部分的研究在关于学生学习效果在这两种不同情境下并没有统计意义上的差异。研究者（Clark，1994）指出，主要是教学方法而不是传播媒介的使用影响了学生的学习。

大量研究都支持上述观点（Clark，1994；Gagne & Shepherd，2001；McLaren，2004）。可是，也有一些研究发现了传播知识的媒介形式不同，学生的学习成绩会有显著差异（Faux & Black-Hughes，2000；Paden，2006）。有人（Paden，2006）发现了学生的学习成绩在传统课堂环境下和在线学习的环境下有显著差异。另有人（Faux & Black-Hughes，2000）研究了学生在学习一个社会工作课程的时候，不同的传播形式对他们的成绩是否有影响，结果发现了他们在后测分数上有显著差异。补充分析显示，学生在在线课堂的成绩没有传统课堂的成绩好。

在线课程人数的增长是显而易见的，许多研究者也认为未来的高等教育会与网络课程的形式联系得更紧密（Palloff & Pratt，2003；Seidman，2005）。所以传统课堂和网络课堂下课程完成率是否有显著差异？学生的学业成就是否依赖于课程传播的方式？这些问题的答案无论对于科研工作者还是教育者都是非常重要的。

拓展阅读

网络学习新形式MOOC

MOOC，即大型开放式网络课程。2012年，美国的顶尖大学陆续设立网络学习平台，在网上提供免费课程，Coursera、Udacity、edX三大课程提供商的兴起，给更多学生提供了系统学习的可能。2013年2月，新加坡国立大学与美国公司Coursera合作，加入大型开放式网络课程平台。新加坡国立大学是第一所与Coursera达成合作协议的新加坡大学，它在2014年率先通过该公司平台推出量子物理学和古典音乐创作的课程。这三个大平台的课程全部针对高等教育，并且像真正的大学一样，有一套自己的学习和管理系统。再者，它们的课程都是免费的。

以Coursera为例，这家公司原本已和包括美国哥伦比亚大学、普林斯顿大学等全球33所学府合作。2013年2月，公司再宣布有另外29所大学加入他们的阵容。

一、历史

（一）理论基础

虽然大量公开免费线上教学课程是2000年之后才发展出来的概念，其理论基础深植于资讯时代之前，最远可追溯至20世纪60年代。1961年4月22日巴克敏斯特·富勒针对教育科技的工业化规模发表了一个演讲。1962年，美国发明家道格拉斯·恩格尔巴特向史丹福研究中心提出一个研究“扩大人类智力之概念纲领”，并在其中强调使用电脑辅助学习的可能性。在此计划书里，恩格尔巴特提倡电脑个人化，并解释使用个人电脑搭配电脑间的网络为何将造成巨大、扩及世界规模的交换资讯潮。

（二）早期时期

2007年8月大卫·怀利在美国犹他州州立大学教授早期的大型开放式网络课程，或称为大型开放式网络课程原型，一个开放给全球有兴趣学习的人来参与的研究生课程。在成为开放课程之前，这门课本来只有5 个研究生选修，后来变成有50 个来自8 个国家的学生选修。

（三）发展时期

2011年秋天大型开放式网络课程有重大突破：超过160，000人透过赛巴斯汀·索恩新成立的知识实验室（现称Udacity）参与索恩和彼得·诺威格开设的人工智能课程。

2012年，美国的顶尖大学陆续设立网络学习平台，在网上提供免费课程，Coursera、Udacity、edX三大课程提供商的兴起，给更多学生提供了系统学习的可能。

2013年2月，新加坡国立大学与美国公司Coursera合作，加入大型开放式网络课程平台。

二、课程特征

MOOC的特征主要表现为以下几个方面。

工具资源多元化：MOOC课程整合多种社交网络工具和多种形式的数字化资源，形成多元化的学习工具和丰富的课程资源。

课程易于使用：突破传统课程时间、空间的限制，依托互联网世界各地的学习者在家即学到国内外著名高校课程。

课程受众面广：突破传统课程人数限制，能够满足大规模课程学习者学习。

课程参与自主性：MOOC课程具有较高的入学率，同时也具有较高的辍学率，这就需要学习者具有较强的自主学习能力才能按时完成课程学习内容。