大学生在线深度学习现状调查问卷编制
Development of Online Deep Learning Questionnaire for College Students
DOI: 10.12677/ap.2024.145346, PDF,    科研立项经费支持
作者: 全 洁：内蒙古师范大学心理学院，内蒙古 呼和浩特
关键词: 大学生；在线学习；深度学习；信度；效度；College Students； Online Learning； Deep Learning； Reliability； Validity
摘要: 目的：编制大学生在线深度学习现状调查问卷，并验证其在中国大学生样本中的信度和效度。方法：通过对在线学习、深度学习相关文献资料进行整理分析，形成初测问卷。选取264名大学生进行项目分析和探索性因子分析后形成正式问卷。选取288名大学生对正式问卷的结构效度、内容效度、效标效度和信度进行验证。结果：项目分析结果显示问卷各题目与总分相关系数在0.41~0.72。探索性因子分析显示问卷包含：学习动机维度、批判性思考维度、迁移应用维度、计划调控维度、资管管理维度共5个维度，共26个条目，累计方差贡献率为53.72%。验证性因素分析表明，量表模型拟合良好(χ2/df = 4.28, CFI = 0.91, TLI = 0.93, RMSEA = 0.07)。同时量表组合信度为0.94，平均方差抽取量为0.53。信度检验发现，总量表及各维度Cronbach α系数均在0.85以上；分半信度均在0.80以上；重测信度均在0.64以上。结论：大学生在线深度学习现状调查问卷具有良好的信度和效度，适合应用于中国大学生在线深度学习现状的测量。
Abstract: Objective: To develop a questionnaire on the status of online deep learning among college students, and to verify its reliability and validity in a sample of Chinese college students. Methods: Through the collation and analysis of online learning and deep learning related literature, the preliminary questionnaire was formed. 264 college students were selected for item analysis and exploratory factor analysis to form a formal questionnaire. The structure validity, content validity, criterion validity and reliability of the formal questionnaire were verified by 288 college students. Results: The results of item analysis showed that the correlation coefficient between each question and the total score was 0.41~0.72. Exploratory factor analysis showed that the questionnaire consisted of 26 items in 5 dimensions: learning motivation dimension, critical thinking dimension, transfer application dimension, plan regulation dimension and asset management dimension, and the cumulative variance contribution rate was 53.72%. Confirmatory factor analysis showed that the scale model fit well (χ2/df = 4.28, CFI = 0.91, TLI = 0.93, RMSEA = 0.07). At the same time, the combined reliability of the scale was 0.94, and the mean variance was 0.53. Reliability test shows that Cronbach α coefficients of total quantity table and each dimension are above 0.85. The half- point reliability is above 0.80. The retest reliability is above 0.64. Conclusion: The questionnaire of online deep learning status of college students has good reliability and validity, which is suitable for the measurement of online deep learning status of Chinese college students.
文章引用：全洁 (2024). 大学生在线深度学习现状调查问卷编制. 心理学进展, 14(5), 543-548. https://doi.org/10.12677/ap.2024.145346

参考文献

[1] 白雪梅, 尹欢欢, 顾小清(2021). 谁会成为在线学习的赢家——K12学生在线自我调节学习能力及其影响. 中国远程教育, (3), 36-44 75 77.
[2] 卜彩丽, 冯晓晓, 张宝辉(2016). 深度学习的概念、策略、效果及其启示——美国深度学习项目(SDL)的解读与分析. 远程教育杂志, 34(5), 75-82.
[3] 陈文雨, 倪洁, 白玉, 赵醒村(2022). 广州市某医学院校本科生学习投入与深度学习的关系. 医学与社会, 35(3), 127-132.
[4] 段金菊, 余胜泉(2013). 学习科学视域下的e-Learning深度学习研究. 远程教育杂志, 31(4), 43-51.
[5] 付亦宁(2021). 深度(层)学习: 内涵、流变与展望. 南京师大学报(社会科学版), (2), 67-75.
[6] 郭华(2016). 深度学习及其意义. 课程·教材·教法, 36(11), 25-32.
[7] 郭华(2020). 如何理解“深度学习”. 四川师范大学学报(社会科学版), 47(1), 89-95.
[8] 胡小勇, 徐欢云, 陈泽璇(2020). 学习者信息素养、在线学习投入及学习绩效关系的实证研究. 中国电化教育, (3), 77-84.
[9] 李爽, 喻忱(2015). 远程学生学习投入评价量表编制与应用. 开放教育研究, (6), 62-70 103.
[10] 李玉斌, 苏丹蕊, 李秋雨, 任永功(2018). 面向混合学习环境的大学生深度学习量表编制. 电化教育研究, 39(12), 94-101.
[11] 穆肃, 王孝金(2019). 参与和投入而非肤浅和简单——在线学习中的深层次学习. 中国远程教育, (2), 17-25.
[12] 王迎, 彭华茂, 时之平, 侯彦华(2007). 远程学习者学习策略的问卷修订与测量. 中国电化教育, (10), 48-52.
[13] 邢星(2018). 教育信息化2.0: 深度学习、学校变革、智能治理. 人民教育, (2), 122-123.
[14] 俞树煜, 王国华, 聂胜欣(2015). 在线学习活动中促进批判性思维发展的问题解决学习活动模型研究. 电化教育研究, (7), 35-41.
[15] 赵鑫, 吕寒雪, 吴涛(2022). 从“情知分离”到“情知共生”: 在线学习变革的情感哲学审思. 中国电化教育, (12), 53-60.
[16] Beattie, V., Collins, W., & Mcinnes, W. (2010). Deep and Surface Learning: A Simple or Simplistic Dichotomy? Accounting Education, 6, 1-12.[CrossRef] 
[17] Marton, F., & Saljo, R. (1976). On Qualitative Difference in Learning Outcome and Process. British Journal of Educational Psychology, 46, 4-11.[CrossRef]