研究框架和假设

3.研究框架和假设3.1研究框架基于以上相关工作的讨论，本研究的研究架构如图1所示。本研究的主要目的是探讨学习风格，网上论坛的参与，学习表现三者之间的关系。在编程语言的学习与网上论坛支持的情况下，我们希望了解哪种学习风格和学习参与类型能改善并使学习表现产生重大改变。在这项研究中，我们采用科尔布的LSI作为确定学习风格偏好的自我评估工具。考虑到社会学习理论，我们采取网上参与部分作为一个在网上学习的重要因素。米奇诺等人(2011)用最简单（最常见）的测量参与网上论坛的方法：统计发布的信息量。然而，在这项研究中，比起诺斯和霍伊尔提出的何谓参与的本质（过去是数量），我们在此更加注重参与的类型。诺斯和霍伊尔（1996）指出，学习者在这些环境中，可以表达自己的知识，探索别人的知识，并得到适当的内在和外在的反馈。此外，他们能够在这个平台上思想和行动去加深他们的的理解。从这些行为的网上论坛的特点，这项研究反定义了四种参与类型：回覆者（R：回复解决方案）提问者（提出问题），浏览者（W：浏览其他的解决方案和问题），（NA）没有任何活动。本研究采用学习成绩和学习满意度（肖，2010;孙和郑，2007）来衡量学习成效。学习类型发散者同化者聚合者调节者学习成效学习分数学习满意度参与类型R：回复解决方案A：问问题W:浏览他人的方案问题NA：没有行动图。1研究框架3.2假设根据研究框架和以往的研究，我们提出以下三个假设关于网上论坛所支持的编程语言学习：H1：不同学习风格的显著影响学习成效。H1a：不同的学习风格显著影响学习成效中的学习成绩。H1b：不同的学习风格显著影响学习成效中的学习满意度。H2：不同的参与类型显著影响学习表现。H2a：不同的参与类型显著影响学习成效中的学习分数。H2b：不同的学习风格显著影响学习成效中的学习满意度。H3：学习风格与参与类型有明显联系4.实验设计在这项研究中使用了一个准实验研究方法。我们希望能更好地了解具体的学习风格和参与类型可能改善学习表现，从而促进未来的编程语言学习环境的设计。在这项研究中设计的课程和网上论坛，以及学习风格的描述，参与类型，学习成效都将在以下小节中介绍。4.1参与者和程序在这项研究中，我们的实验对象是在二年级的大学生，MIS部门采取了以下课程：商业规划设计运用ASP.NET通过VB编程设计。一个网上论坛已经建立来支持这个课程。在这个实验中，课程内容主要部分是ASP.NET数据库应用程序。有两个教室和总共160名学生参加。实验持续从期中考试到期末考试，总共为四个星期。在每门课程会面时，讲师教导这堂课会提到相关教材在微软MSDN网站和相关书籍来自ASP.NETdatabase应用程序的设计文本。通过网上论坛的支持来区别时间是期中考试前还是期中考试后。下课后，学生使用一个网上论坛来讨论教师布置的15道编程练习。练习根据课程内容来设计和改变MSDN网站的样本。学生可以自由地彼此互动讨论练习的解决方案。他们可以问有关练习的问题或有关的解决问题的方案，他们可以简单地浏览网上论坛讨论或解决方案。在这个实验中，网上论坛讨论是基于对学生的学习为中心的理念；因此，教师不参与讨论。本实验中使用的网上论坛是教学支持服务平台由IBM的LotusQuickPlace设计和提供的信息数据中心（IDC）在大学。这个网上论坛在这项实验中模拟了一个真实世界中的程序员协作社区。程序员社区的成员在网上论坛上提出问题，合作寻求解决问题。软件程序员为了学习更多的编程技巧，并与其他成员解决问题也加入了程序员俱乐部。科尔布学习风格量表在实验前和期末考试后，在实验完成后进行学习成绩和学习满意度问卷调查。15道练习题中的一道的在网上论坛的上的例子如下：（q13）你怎么设计一个DropDownList控制项，以便它选择一个订单号码，联系到目前的订单详细信息，控制项目，并显示订单的总价格？在这项研究中网上论坛链接到大学里面的学生管理系统。当学生登录自己的ID和密码（由IDC大学分配），将验证状态和记录使用。为了达到记录学生参与表现的目的，当学生登陆到网上论坛的时候，他们会被要求标记一个R（回复解决方案），或者一个A（问问题）或者一个W（浏览他人的解决方案和问题）在他们回答联系或者发邮件之前。学生可以对不同的练习标记不同的符号.4.2学习风格在这项研究中，Kolb的学习风格量表（即LSI）（科尔布，1976年，1985年，1999年）被用作一个确定学生的学习风格偏好的自我评估工具（科尔布，1976年，1985年，1999年）。LSI已经被翻译成许多语言，包括阿拉伯文，中文，法文，日本，意大利，葡萄牙，西班牙，瑞典，泰国，已经有许多跨文化研究在进行（科尔布和科尔布，2005年，山崎，2006年）。在这项研究中使用LSI的中文译本。4.3.参与类型在这项研究中的参与理念，我们采用社会学习理论和指导对参与类型进行解释以此用来对网上论坛的表现进行检查。温格（1998年）认为参与就是“一个参加的过程而且和他人之间的联系也反映了这个过程”.这里认为参与明显多于总的学生帖子在一个网上论坛。事实上，回顾的NOSS和Hoyles（1996），在这些环境中的学生可以使用onlineforums来表达自己的知识，探索别人的知识，获得适当的内在和外在的反馈，以及构建他们的思想和行动，以此加深他们的理解。这就是说，努力要求“回答解决方案“是好于努力要求“提出问题”，同时提出问题比“浏览”更有效。因此，我们定义以下规则来定义不同的参与类型。1.回答者（R：回复解决方案）：参与者发帖回答至少一个解决方法对15道练习题中的一道。这些人就被认为是参与类型R。2.提问者（A：提出问题）：参加者询问有关课程的内容和练习问题，或者参与者不理解回答别人的解决方案。当参与者询问多个问题但对任何解决方案既不答复也不发帖，这些人就被认为是参与类型R3.观察者（W:浏览他人的解决方法和问题）参加者只是登录到这个网上论坛来浏览别人对练习的解决方法或由他人提出问题。当参加者对解决方案既不答复也不问任何问题，他们就被认为是参与类型W。4.无行动（没有）在这个实验中没有行动被网上论坛记录。这些人就被认为是参与类型NA。在实验后，一个参与类型会根据频率来分配，学生会得到下列称号中的一个：R,A,W,NA.那些具有较高的动机取向在电子学习平台能有更好的表现（朱，Valcke和Schellens,2009）。最后，我们设计了一个获得加分的规则，来提高学习者在网上论坛活动的参与动机。这种加分制度，可能会导致学习者更多的使用我们的工具来支持他们的学习比其他工具或社区。4.4学习表现像很多以前的研究一样，在这项研究中，学习表现根据学习成绩和学习满意度来测量。学习的得分是指在计算机上进行一项期末考试，以此来测试学生的编程能力。评估包括课程内容中提到的教科书，ASP.NET的例子来自微软MSDNWebsites，和15道论坛提供的练习（虽然它们不是一摸一样）。以下是一个在期末考试中发现的实际问题例子：“写一个程序，使用GridView控件，DetailsView控制项，允许用户编辑，更新，插入到数据文件的记录。此外，该方案应该显示一个窗口，供用户确认，它不应该允许删除数据”。另外，学习满意度包括学习成效的满意度（孙，陈，2007），最终用户计算的满意度（EUCS）（DOLL和Torkzadeh，1988），和信息系统的满意度(ISS)(DeLone&McLean,1992)。这里主要考虑因素包括易用性，实用性，表现的满意度。学习满意度问卷调查由18个问题组成，初步分布为7个问题的LES，6EUCS问题，和5个ISS问题。学习满意度调查问卷中每个问题都采用7点李克特量表。5.数据分析在这种分析中的应用统计方法包括一个Cronbach’sa内部一致性测试对学习满意度问卷调查，一个单向分析方差检验（即ANOVA）不同的学习风格和参与类型对于学习满意度的显著差异，一个协方差分析检验（即ANCOVA）学习风格和参与类型对学习成绩的差异，使用期中考试的成绩作为协方差，一个卡方检验学习风格和参与类型与学习表现的关系。微软视窗12.0SPSS作为这项研究的软件分析工具。5.1参与者描述共有160个二年级本科生参加了本实验，并有144人最终计数填写了学习风格和学习满意度调查问卷。在Kolb的学习风格盘点后，我们的样本包含下列学习风格：42个发散者，23个同化者，52个集中者，和27个顺应者。此外，我们根据以上所述的参与式规则得到了下列参与类型分布：30个类型R，19个类型A，80个类型W，15个类型NA。5.2.可靠性和有效性正如Streiner和诺曼（1989年，64-65页）所指出的，“如果Cronbach的a太高，那么它可能表明一个高水平的项目冗余度”。消除了多余的项目后四个问题，依然为每个学习满意度构造。最后的信度是一个可靠性系数：学习成效的满意度为0.899，最终用户计算满意度为0.893，信息系统满意度为0.860。这些系数超过了0.70的标准门槛。KMO为0.952，超过0.70的标准门槛。此外，与学习满意度相关联的所有项目的因素负荷量在0.691到0.838之间，也超过了0.60的标准门槛。因此，在这项研究中使用的学习满意度问卷具有良好的可靠性和有效性。由Sun和郑（2007）在以往的研究上进行的可靠性测试得出LES的可靠性为0.77（N=240）.Doll和Torkzadeh（1988）报告EUCS的可靠性如下（N=618）：内容=0.89;精度=0.91;格式=0.78;易于使用=0.85;:及时=0.82。Freeze,Alshare,Lane,，Wen（2010）报告信息的质量和系统体系的（N=674）ISS模型可靠性是0.91和0.95。科尔布（1985）报告LSI的第2版的信度（N=268）AC=0.83,CE=0.82，AE=0.78和RO=0.730.83。这远远超过0.70（王等人，2006年）标准门槛。5.3.假设检验5.3.1学习风格与学习表现假设H1假设学习者的学习表现，当通过网上论坛支持学习一种编程语言时受学习者的学习风格影响。学习表现被进一步细分为学习分数和学习满意度。本研究采用协方差分析测试H1A和单向方差分析测试H1B。本研究采用期中考试成绩作为协方差：这就是说期中考试前的学习没有网上论坛支持，而从中考试后到期末考试的学习有网上论坛支持。在这项研究中，期末考试成绩作为学习满意度中的学习分数环节。