■ 研究背景

目前，大学生群体的网络覆盖率几乎达到了100%，信息技术的发展和广泛应用使网络学习成为高校大学生常用的学习方式，各大高校和相关部分纷纷推出形式多样、内容丰富的在线学习资源，如网络公开课、精品课、微课、MOOC 等，倡导学生和教师充分利用现代信息技术。2020 年上半年，由于受到新冠肺炎疫情的影响，全国许多高校都采用了线上教学方式来代替传统授课方式，学生是否能有效利用这些资源作为提升自己的一种有效途径，对网络学习方式是否满意都成为亟待研究的重要问题。

我国对于大学生网络学习的研究起始于2000 年左右，但研究成果不多，而随着网络普及率的提高和信息技术的提升，到了2007 年以后，相关研究开始迅速增长，其中对于网络学习满意度的研究主要集中在网络学习绩效指标的建立和网络学习满意度的影响因素分析。李雁云（2011）提出了网络学习实效的评估指标——学习满意度、学习成绩，从内因和外因两个角度分析了影响网络学习的要素。刘洪久，胡彦蓉（2014）认为学生满意度包括四个类型：互动、网络自身效能和自我调节学习以及其它因素。曾嘉灵等（2016）从学习能力、学习动机、学习困难、学习过程和学习满意度出发，探究在线学习满意度的影响因素及其关系。熊素娟（2017）构建了混合式学习学生学习满意度模型。郭丽君，曹艳（2018）基于信息系统成功模型、自我效能感理论探究大学生慕课学习满意度的影响因素及其作用机制。

图1 大学生网络学习平台使用情况分布图

■ 研究对象及方法

本研究主要采用问卷调查的方式，样本选取了武汉商学院大一到大三不同专业的学生，共发放问卷208 份，共回收有效问卷197 份，有效率为94.7%。问卷主要包含三个部分：第一部分为主体部分，为网络学习的满意度问卷，采用李克特五点量表，5=非常同意、4=同意、3=不一定、2=不同意、1=非常不同意。第二部分设计了两个开放性问题“你对网络学习不满意的主要原因是什么”“你认为可以从哪些方面对网络学习进行优化”，作为对第一有效补充。第三部分为基本信息调查，主要包括性别、年级、专业等。

表1 大学生网络学习满意度分析一级指标 二级指标 算数均值 满意度排序我本身对网课学习很感兴趣 3.41 10我是为了完成学校和老师的要求 3.78 3我会认真主动完成线上视频学习及相关练习等 3.32 12网络学习帮我提升了专业技能和职业素质 3.66 5网络学习结果符合我的预期 3.04 16个人学习认知网络资源因素课程资源丰富，视频课件清晰 3.96 1有足够的拓展知识 3.65 6配套作业、测试等能很好的辅助课程学习 3.21 13学习章节重难点清晰，易于掌握 3.72 4学习界面友好，操作方便 3.85 2系统因素 网络环境稳定，利于线上学习 3.2 14学习平台稳定，能有效保存学习记录 3.53 8教师能很好的结合网络资源授课 3.36 11教师教学态度认真，能有效管理课堂秩序 3.57 7教师教学方法手段多样 3.45 9教师能有效的与学生互动 3.13 15教师因素

■ 研究结果分析

本次调查样本中，男生占比38%，女生占比62%；大二学生占比最大，达到了47%，其次为大三学生，占比35%，大一学生占比最小，为18%；所有受访同学以人文社科类为主，其他类别的学生数量较少。

（一）网络学习平台使用情况

在本次调查中，进行网络学习过程时使用过中国大学MOOC平台的学生最多，占比92%，其次是腾讯会议、学习通、腾讯课堂，分别达到88%、76%、65%，详情见图1。有90%以上的同学表示，在学习过程中会用到2 种及以上的平台；在教学方法上，超半数的老师会使用线上资源和直播相结合的方式，小部分老师会采用纯直播方式教学，还有极少数老师采用提前录播或单纯使用线上资源的方式。由于疫情期间几乎以网络学习完全代替线下学习，所以学生网络学习的频次和时长普遍较高，有79%的学生判定自己每天的网络学习时间达到3-4 个小时，只有6%的学生认为每天的网络学习时长不足2 小时。

（二）网络学习满意度分析

这一部分主要涵盖个人学习认知、网络资源因素、系统因素和教师因素4个一级指标，以及16个二级指标。各指标值介于3.04到3.98 之间，具体数值及排序情况详见表1。

从调查中可以看出，学生对于网络资源的满意度排序最高，整体均值达到3.68。其中，对“各平台的课程资源数量、课件视频的清晰性”持肯定态度，在16 项指标中得分最高，表明在原始的课程资源建设方面，大部分建课教师投入了较多的精力，视频课件能满足学生的基本需求。在平台界面的操作上，学生普遍认为操作较为方便，简单易行。但是在与视频资源相配套的练习、测试等方面得分却不太理想，综合排序为第13 位，说明在课后作业、讨论这些模块上，需进一步考虑与知识目标的适配性，以及对学生查漏补缺的辅助性。