摘要：随着科技的发展、网络的普及，网络学习资源越来越丰富,探究影响大学生网络学习行为的影响因素，对当代大学生的生活学习至关重要。基于此，文章以影响大学生网络学习行为的因素为主要研究对象，使用问卷调查法、德尔菲法和AHP层次分析法对这些因素进行分析和权重赋值，并检验其一致性。最后根据计算结果找出了影响大学生网络学习行为的四个主要影响因素，并给予了相关建议。
关键词：大学生；网络学习资源；网络学习行为；评价指标体系；层次分析法
随着网络技术的迅猛发展以及教育信息化的快速推进，数字学习资源在教育领域中占据了越来越重要的地位。尤其在高等院校，为响应国家信息化建设目标及满足大学生自主学习需求，各个高校及国家建立了大量的网络数字化教学资源，根据2015年在北京举行的辉煌“十二五”系列报告会中的报告人、教育部部长袁贵仁的报告称“加大数字教育资源开发力度，全国31%的中小学建有校本资源，职业教育专业教学资源覆盖19个高职专业大类，高等教育上线931门视频公开课、2695门精品资源共享课[1]”。丰富的数字化教育资源相继涌入高等院校，冲击着传统的教育信息资源获取模式。然而即使网络数字化资源的获取相对方便、资源总量相对丰富、资源反馈结果更加直观，仍然有很多学生不去利用网络数字化学习资源，分析其原因，不仅对培养大学生的网络学习能力、引导大学生正确合理地利用网络数字学习资源开展学习具有重要意义，而且也会给各高校及国家教育部门在进行教育信息化资源建设时一定的参考价值。现有研究中，多是用定性方法对影响大学生利用网络学习行为的因素进行说明，定量研究较少，因而无法以数字的形式说明各影响因素对评价对象的重要程度。本文正是基于这一思想，采用定性与定量相结合的方式，确立以大学生网络学习行为为对象的指标评价体系，再通过实证研究评价分析部分大学生网络学习行为的情况，来检测该指标体系的构建是否科学、合理。
1指标体系构建的理论基础、原理和方法
构建大学生网络学习行为的评价指标体系不仅需要一套明确完整的量化指标，还必须要遵循科学的原则及使用合理的方法，这是决定评价结果可靠性的重要保障。
1.1指标体系构建的原则
评价目标是评价指标体系的总体概括，评价指标体系是评价目标的具体反映，二者相辅相成，是一个不可分割的整体，因此在构建评价指标体系时，我们应遵循以下一些基本原则：(1)系统性原则，是指指标体系应由若干相互联系、相互作用的要素构成。所构建的指标体系，不仅要能反映评价目标的总体特征，而且要能体现评价对象的内部特征。在整个评价指标体系中，既要考虑指标体系内各个影响因素的内在联系，又要考虑每个因素对总目标的影响，尽可能准确全面的构建大学生网络学习行为评价指标体系。（2）目标性原则，构建的评价指标体系应尽量围绕影响大学生网络学习行为的因素这一目标进行，尽可能地把所有影响因子列入其中，既要尽可能全面地列出影响因素，又要避免各因素之间的交叉重复。（3）可行性原则，构建评价指标体系应从实际出发，尽量选取具有代表性的、易被理解的、易被赋值的因素。并且要对评价指标体系进行分析和论证，尽可能的简化评价流程，避免资源浪费。
1.2指标体系构建的内容
本文首先运用了问卷调查法，选取了安徽大学、青岛大学、南京医科大学、郑州大学、中国矿业大学的在校大学生为主要研究对象。之所以选取这些学校是因为这些学校分布在不同的经济区域内，在一定程度上避免了因为地域差异造成的研究结果的不同，且这些学校内既有综合性大学也有专业性大学，学生来自全国各地，比较具有代表性和研究价值。本次调查以随机抽样的方式在上述五所大学内分别抽取50人（共250人）作为样本总体。调查发放问卷250分，回收242份，回收率为96.8%，调查结果用描述性统计来表达。根据调查结果，归纳出大学生网络学习行为的影响因素主要包括个人因素、网络学习内容因素、网络学习环境因素和外部服务环境因素。因此，在对影响大学生网络学习行为的因素进行评价时，应主要从这四个方面出发。其中，对个人因素的评价包括学习动机、自控能力、自我效能和个人偏好；对网络学习内容因素进行评价包括难度大、准确性低及系统性低；对网络学习环境评价包括限制性和收费性；对外部服务环境因素进行评价包括便捷性、合适性和现实性。据此，构建的大学生网络学习行为的影响因素模型如图1所示：
2指标体系的确定及实证研究
2.1指标的赋值
对指标体系进行赋值，本文主要采用的是德尔菲法和层次分析法。为了保证评价体系的准确性与客观性，本文选取了3位不同学科专业的专家，利用层次分析法中的成对比较法对模型中的各个影响因素也就是指标进行赋值，指标的赋值主要是根据层次分析法中Saaty给出的9级比例尺度进行的，该比例标尺是用数字1、3、5、7、9和介于其中的2、4、6、8结合文字叙述评比进行的。基于此，对专家赋值的结果进行反复的回溯与求证，直至三位专家对各个因素的赋值结果趋于一致，即如以下各表所示：
2.2确定指标的权重
本文采用AHP层次分析法[2]构建大学生网络学习行为的评价指标体系。在上述专家对影响大学生网络学习行为的各影响因素进行赋值后，本文采用国内一款层次分析法软件——YaahpV6.0（patch2）。利用上述表1、表2、表3、表4和表5中的赋值数据，得出的各影响因素的所占的权重见表6所示。利用层次分析法进行指标体系的评价，必须要进行一致性检验，若检验结果不具有一致性，由此导出的权重作为决策依据的可靠性得不到保证[3]。因此，为保障决策结果的正确性，必须对所构建的指标体系的判断矩阵进行一致性检验，在AHP法中，进行一致性检验首先是要根据专家的赋值结果构建N阶矩阵，其次就是对N矩阵的每一列进行归一化处理，对矩阵的每一行进行求和得出权重向量，再次就是根据权重向量计算最大特征根，最后就是根据最大特征根和随机一致性指标得出一致性结果，即当一致性结果<=0.1时，矩阵的一致性程度在允许范围内，该矩阵是合理的，否则重新对指标体系赋值，构建新的判断矩阵。因此在本文中，利用软件yaahpV6.0（Patch2）计算出矩阵总层次的一致性比例为0.0897<0.1,则该矩阵具有一致性，说明表6中计算出的权重结果是有效的，无需修正判断矩阵。
2.3大学生网络学习行为的实证评价
为了检验评价指标的可靠性和适用性，笔者对大学生网络学习行为模型进行了试评价，即采用问卷调查法，在合肥工业大学校园内随机抽取100名在校大学生完成。问卷回收94份，回收率为94%。问卷回收后，采用SPASS软件对数据进行处理[4]。得出指标体系各级指标下对应的分数及总分如表7所示：如表所示，数据处理的结果是大学生网络学习行为的指标体系的综合得分为88.35分，所以可知，本文提出的评价方法得出的结果符合实际，可用于对大学生网络学习行为的综合评价。
3影响大学生网络学习行为的因素及对策建议
3.1研究结果分析
由表7的调查结果可以看出，在准则层，个人因素得分是91.44分，而在个人因素的子准则层下，学习动机影响因素得分最高，即为96分，其次是自控能力，得分为90分，排在最后的是自我效能和个人偏好，得分分别为76分和75分。准则层中，网络学习内容因素的得分为89.48分，在这一影响因素的子准则层下，网络学习内容的难度大这一影响因素的得分最高，即为91分，其次是网络学习内容的准确性低(得分为90分)和网络学习内容的系统性低（得分为80分）。在准则层的第三个影响因素中，网络学习资源的收费性得分较高，即为82分，网络学习资源的限制性得分较低，即为81分，而准则层的网络学习环境影响因素的综合得分为81.33分。在准则层的第四个影响因素中，得分最高的是外部服务环境的便捷性（得分为80分）其次是外部服务环境的合适性和现实性，得分分别为34分和30分，而准则层的外部服务环境这一因素的综合得分为62.95分。基于上面的描述可以发现，在个人因素下学习动机、自控能力这两个影响因素的得分较高，这说明大学生没有形成明确的学习目标，缺乏学习动机，容易受网络广告、推送信息等的诱惑，自控能力不强。其次自我效能和个人偏好也是影响大学生网络学习行为的两个重要因素，这部分的问题主要在于大学生网络信息素养不高，包括检索能力不强、搜索有用信息耗时过多等，以及目前许多大学生没有转变思想观念，在潜意识中不认可甚至抵触网络学习。在网络学习内容影响因素下网络学习内容的难度大这一影响因素的得分最高，这一影响因素形成的主要原因是网络中学习资源冗余、各类资源掺杂混合，虽然在使用浏览器进行搜索时会有一定的筛选功能，但往往也难以找到自己需要的信息资源，并且更为严重的是有的浏览器断章取义，呈现错误的资源信息。其次是网络学习内容的准确性低，这部分存在的问题主要是网络是一个公共平台，网络资源上传、传播不受限制，资源的权威性等，准确度不高等。最后是网络学习内容的系统性低，虽然网络等媒体使得学习的时间、空间变得快捷、方便，但是网络上传播着大量的快餐文化、承载着大量的碎片信息，使人们无法获得系统性知识，不利于网络学习。在网络学习环境下收费性和限制性是影响大学生网络学习行为的两个方面，比如说有些数据库、浏览器门槛过高，网络资源下载需要积分、收费等。这方面产生的主要是原因网络资源建设平台不完善，某些数据库商为牟取暴利进行资源垄断及法律监督监管不到位等。最后就是在外部服务环境影响因素下，便捷性成为了大学生网络学习的主要障碍，而合适性及现实性的影响程度则相对较小，这部分原因主要是目前互联网普及程度还不够高，以及人们对互联网教育的重视还需要加强。综上所述，网络学习中大学生学习动机强弱、自控能力好坏、个人偏好等是影响大学生网络学习的首要因素，网络学习资源的内容因素包括网络学习资源的准确性、系统性等是影响大学生网络学习行为的次要因素，网络学习资源的环境包括资源是否完全开放、使用是否受限等也是影响大学生利用网络资源的又一因素，另外，网络基础设施建设及网络资源使用观念等对大学生网络学习行为的影响也不容忽视。
3.2对策建议
基于上述的分析，给出如下建议:（1）明确网络学习态度，提升网络学习效能大学生在利用网络进行自主学习时，制订学习计划的意识相对薄弱，自我规划的能力不强，信息筛选能力缺失[5]。并且没有明确的学习目标，缺乏上进心，没有积极性，不主动学习。加之对计算机使用的不熟悉，这些方面的因素对大学生进行网络学习造成了极大的阻碍。要解决这一问题，一方面学校和老师应帮助学生转变学习心态，明确学习目标，培养浓厚的学习兴趣和强烈的学习动机，另一方面学校应加强网络学习资源知识的普及工作，提高学生的资源利用意识和网络资源检索能力。比如开展信息技术检索课，提高学生对信息资源的检索能力；定期举办网络学习资源讲座，增加学生对网络学习资源的熟悉度等。（2）优化网络学习资源，提供网络学习支持机制国家、学校等网络学习资源建设部门首先要从实际出发，构建丰富、全面、系统的网络学习资源平台，降低网络学习资源的错误率，及时更新资源内容，关注时事热点问题，以学科或是专题为线索，有计划有目的的对网络分散资源进行整合。其次要加强立法监督管理[6]，对问题网站进行及时修复，畅通网络学习资源渠道，为大学生提供一个安全良好的网络学习环境，如访问学习资源数据库不受时间、地点的限制，学习资源平台上不会出现广告推送等。最后，要通过正式渠道或非正式渠道了解大学生对资源使用的满意情况，对其在使用中遇到的困难给予及时解决，从而为学生提供良好的网络学习支持机制。（3）加速推进网络学习基础设施建设，完善网络学习外部服务环境机制外部硬件设施基础服务也是影响大学生网络学习的一个主要因素，从得分情况可以看出，这其中主要的障碍首先是硬件设施使用的方便性，主要包括上网时间、地点以及人为因素的限制等。要解决这一问题，一方面必须要加大网络基础设施建设力度，加快信息网络光纤普及速度，推动网络在生活中的普及应用。让人们上网不再受时间空间等的限制。另一方面，家长老师等要及时转变传统观念，与时俱进，有效的鼓励引导大学生合理利用网络学习资源[7]。
4结束语
网络技术的不断发展为网络学习资源的利用提供了广阔的发展前景，但大学生在进行具体的网络学习资源利用中，还存在着一系列问题。如当代大学生网络学习资源利用意识不强、网络学习资源缺乏深层次的整合，资源冗余量大以及网络学习环境和外部环境的限制性。因此，只有充分调动大学生的学习积极性、提高大学生的网络检索能力[8]，才能合理有效地利用网络教学资源；只有有针对性的整合网络教学资源内容、优化网络教学环境，才能使丰富的网络教学资源真正服务于教育工作，提高教学质量，促进大学生的全面发展，为我国的信息化建设储备人才。
作者：周瑛 刘越 单位：安徽大学