大学生在线学习力测评量表开发研究

Research on the development of assessment scale of online learning power for college students

摘要

在数字化赋能高等教育质量提升的关键时期，在线学习成为促进大学生持续发展与终身学习的重要方式，有效驱动在线自主学习也随之成为了大学生学习力的重要指向。基于自主学习视角，开展在线学习力测评，是提升大学生在线学习水平和学习质量的核心内容。该研究以齐莫曼自主学习研究框架为理论依据，结合文献分析与专家访谈，探索构成在线学习力的关键要素，研制大学生在线学习力测评量表，并通过两轮问卷调研（共1 117个有效样本），验证量表的科学性和有效性。研究结果表明，大学生在线学习力因子模型主要涉及驱动力、策应力、调节力、顺应力和互惠力五个维度，量表具有较好的鉴别度、内容效度、结构效度和信度，可应用于更大范围的调查研究。

Abstract

In the key era of digitization enabling the improvement of quality of higher education, online learning has become increasingly vital for facilitating continuous growth and lifelong learning among college students. Consequently, effectively motivating online self-learning ability has emerged as a crucial indicator of college students’ learning power. Therefore, it is imperative to measure college students’ online learning power from the perspective of self-learning in order to enhance students’ level and quality of online learning. According to Zimmerman’s framework for self-learning research, this paper employs literature analysis and expert interviews to explore the key factors of online learning power and develop an assessment scale of online learning power for college students. The scientific characters and validity of the scale is confirmed through two rounds of questionnaire research, which yielded a total of 1 117 valid samples. The findings suggest that college students’ online learning power can be categorized into five dimensions: driving capability, coordination capability, adjustment capability, adaptability capability and reciprocity capability. Furthermore, the results demonstrate that the scale is highly differentiated, validated in content and structure and reliability, and can be applied in the studies on a larger scale.

Graphical abstract

关键词

在线学习力 / 大学生 / 结构模型 / 测评量表

Key words

online learning power / college students / structural model / assessment scale

当前，中国已进入数字化赋能高等教育发展的关键时期，以“线上与线下深度融合”为显著特征的混合式教学正逐渐成为高校常态化教学体系的重要组成部分，在线学习也随之成为大学生群体的主要学习方式。然而，在线学习环境虽然具有时空灵活、资源丰富、开放共享、互联互通和行为大数据化等优势，但是鉴于师生时空相对分离的特性，教与学之间的相互作用弱化，学生不易连续性地获得教师面授指导，教学过程缺乏必要的深层次研讨、社会性互动、非言语暗示、情感交流和即时反馈^[1]，以至于学生无法及时解决学习问题，容易产生孤独、无助和焦虑等负面情绪和消极体验，难以保证学习积极性和学习质量。研究表明，学习力是影响学生学习质量的主要因素，在线学习力对学生有效提升在线学习水平、转变学习方式、积极主动地参与在线学习活动、克服在线学习障碍、改善在线学习体验、达成在线学习目标、实现持续成长与发展具有积极意义^[2]。基于此，结合学习力和在线学习力的相关研究，探索大学生在线学习力的核心构成要素，构建大学生在线学习力结构模型，开发大学生在线学习力水平的测评量表，为探索数字时代大学生在线学习力的评价机制与提升策略提供测量工具支持，就显得尤为重要。

1 研究设计

该研究的主要目的在于以驱动自主学习为目标指向，开发大学生在线学习力的测评量表。整个量表的研制严格按照李克东编著的《教育技术学研究方法》中所描述的流程展开^[3]。首先，基于齐莫曼自主学习研究框架，并结合国内外文献调研，分析大学生在线学习力的构成要素，构建大学生在线学习力结构模型，为测评量表的研制提供理论依据；然后，在理论建构和借鉴以往权威量表的基础上，通过专家咨询、多轮研讨及修订，编制量表初稿，并形成测评问卷；接着，选取受试者开展两轮小样本测试，验证量表的科学性和有效性，通过项目分析、效度分析和信度分析等环节对测评量表进行迭代修订；最后，结合试测结果进行研讨与论证，确定大学生在线学习力的核心构成要素和正式测评问卷。

2 研究依据

2.1 在线学习力内涵界定及相关研究

自20世纪80年代学习力被引入教育领域以来，学者们从不同侧面对其内涵进行了界定。目前，学界普遍认为学习力是在学习过程中形成与发展的、对学习者学习意愿和学习结果具有重要影响和持续促进作用的能量、品质、素质或能力，并形成了能量观、品质观、素质观和能力观四种倾向。其中，能量观认为“学习力是促进学习意愿与结果相互作用的能量”^[4]；品质观认为“学习力是学习者性格、价值观、态度、信仰和社会经验融合而成的个性心理品质，塑造了学习者在特定学习活动中的内在品性”^[5]；素质观认为“学习力是学习者的基础性文化素质”^[6]；能力观认为“学习力是学生获取、分享、运用和创造知识的能力”^[7]。此外，美国哈佛大学的Kirby W C提出了学习力的“综合观”，认为学习力是“影响学习者学习的所有力相互凝聚而成的混合体”^[8]。中国学者贺武华认为学习力是“支撑学习者持续不断学习的各种力量因素的综合系统”^[9]。尽管不同倾向对学习力的解释有所不同，但有学者认为可以从两个视角对其内涵进行描述：从过程视角看，学习力客观存在且与学习活动密切相关，贯穿学习活动的始终，具有动态发展和不断更新的属性特征；从结果视角看，学习力是决定学习成效和学习质量的关键因素，对学习活动具有强有力的支持和推动作用，促进学习者通过不同形式的学习实践获取知识技能，转化与创新学习成果，生成学习智慧，适应环境变化，实现持续发展^[10]。

学习力不仅是学习者学会学习的评判标准，而且是促进学习者获取和运用知识，不断提升学习品性的动态能力系统^[11]。瞿静^[12]从操作性视角指出“学习力是在有目的的学习过程中，以听、说、读、写交流等方式获取知识技能的学习为基础，以实践、体验、反思、环境影响等途径进行的学习为提升，达到产生新思维、新行为的学习效果为目的的动态能力系统”。吴振利^[13]将学习力视为“系统而深入地发动、维持、推进、改善和创新学习等各种能力的组合”。因此，立足能力观阐释在线学习力的内涵具有一定合理性和可行性，有利于后续测评研究的操作与实施。同时，在线学习力是在线学习环境下学习力的细化概念，既具有学习力的一般特征，又强调在线学习环境的独特属性。庄会连^[14]认为网络学习力是网络与学习力的结合，是基于网络环境下的学习力。王欣悦^[15]将在线学习力定义为在线学习环境下促进学习者内驱力、认知力以及成果转化力相互作用的系统。郑勤华等^[16]认为在线学习力是在线学习过程中形成的、影响学习者学习效果、效率与个体发展的能力。为此，基于能力观视角和以上文献研究，并结合数字时代在线学习环境的特有属性，该研究认为在线学习力是在线学习过程中形成与发展的，影响学习者学习绩效、自我完善和持续发展的综合能力系统。它是影响学习者在线深度学习的关键因素，为在线学习活动的持续推进提供动力支持，促进学习者有效运用各种策略获取知识信息，实现学习结果的迁移、转化与创新，适应在线学习环境的诸多变化。

2.2 在线学习力结构要素及相关研究

目前，关于学习力的构成要素，国外比较典型的划分方式主要有三种，即“四要素说”“七要素说”和“综合体说”。英国的Claxton G^[17]首次提出了学习力的“四要素说”，认为学习力由顺应力、策应力、反省力和互惠力构成。英国“有效终身学习编目”（effective lifelong learning inventory，ELLI）项目组将“四要素说”发展为“七要素说”，具体包括应变与学习、关键好奇心、意义建构、创造力、学习互惠、策略意识和顺应力^[5]。柯比^[8]提出了“综合体说”，认为学习力是由学习动力、学习态度、学习方法、学习效率与创造能力构成。国内相关研究起步较晚，提出的观点多为国外研究基础上的延伸。中国学者裴娣娜^[18]认为学习力可被划分为“三层次、六要素”，第一层次是学习者的基本素质，包括知识与经验、策略与反思、意志与进取；第二层次是促进学习者发展的基本路径，包括实践与活动、协作与交往；第三层次是学习者发展的最高层次，即批判与创新。贺武华^[9]认为学习力大致由动力系统、行为系统、调节系统和环境支持系统四个部分构成。张湘韵^[19]将中国大学生学习力分为学习效率与持续性、学习动机、学习态度、学习方法以及创新思维五个维度。

学者们通常在学习力结构要素的基础上对在线学习力结构要素进行划分。例如：张嘉丽^[20]在“四要素说”和“七要素说”基础上，将在线学习力的构成要素归纳为学习动力、学习态度、学习效率、自主学习能力、时间管理能力与创新力六个方面；李宝敏等^[21]基于学习环境特征将在线学习力概括为内驱力、顺应力、策应力、调节力和互惠力五个要素；郑勤华等^[16]认为在线学习力与学习力的构成要素基本一致，主要涉及内驱力、认识力、意志力和应用力四个维度，但在线学习力的衡量指标更具特色；庄会连^[14]提出了“大学生网络学习力的三要素”，即学习动力、学习毅力和学习能力。

2.3 理论基础

在线学习是一种建立在学习者自主学习基础上的学习形式，教与学行为的时空分离、以媒体为中介的学习活动、依赖学习支持服务、会谈与对话促进学习、不存在永久性的学习共同体等特征无不体现在学习者自主化、个别化的学习过程中^[22]。为此，以驱动学习者自主学习为目标指向，探索大学生在线学习力的核心要素，对编制大学生在线学习力测评量表，提升量表的科学性与合理性，显得至关重要。为解释什么是自主学习，揭示自主学习的本质特征，美国学者齐莫曼^[23]构建了自主学习研究框架，并深入剖析了自主学习的发生机制。该框架从为什么学（why）、如何学（how）、何时学（when）、学什么（what）、在哪学（where）、与谁一起学（and who together）等科学问题出发，将自主学习划分为动机、方法、时间、结果、环境和社会性六个心理维度，并针对这六个维度描述了触发学习者自主学习的任务条件，可为大学生在线学习力结构模型的建构提供理论基础。同时，齐莫曼^[23]认为任务条件是判断自主学习是否发生的关键，如果学习者在 任务条件的六个方面均可以自己选择或控制，自主学习就发生了，亦即学习者能够自我激发学习动机，反之就不是自主；能够在学习过程中预先制定并有效运用学习策略；能够对学习时间和学习结果有控制意识，并监控整个学习进程；能够积极创建所需的物理环境和社会环境，以促进自主学习。

2.4 大学生在线学习力结构模型

根据齐莫曼对自主学习本质的系统化分析，大学生在线自主学习的行为表现可归纳为五个方面，即自我激发学习动机、自主选择与应用学习策略、自主控制与调节学习过程（包括时间）与结果、主动适应技术学习环境和自主创建社会学习环境，分别体现了学习的五个系统，即动力系统、认知系统、调节系统、情意系统和社会互动系统^[21]。基于以上分析，并结合国内外学习力研究的相关成果，该研究以促进大学生自主学习为目标指向，从驱动力、策应力、调节力、顺应力和互惠力五个方面提取了大学生在线学习力的核心要素，初步构建了大学生在线学习力的结构框架。之后，编制专家咨询问卷，以开放式问题的形式收集信息，邀请专家结合自身研究经历和对在线学习力的认知与了解，对大学生在线学习力的内涵界定、结构要素与测评维度进行评价，并提出修改建议。通过对国内学习力领域7位学者的意见征询与小组研讨，适当修订与完善了框架的结构和内容，最终形成了大学生在线学习力的结构模型。如图1所示，该模型共包括在线学习驱动力、在线学习策应力、在线学习调节力、在线学习顺应力和在线学习互惠力五个维度及17个能力项。

3 量表初稿编制与修订

3.1 量表初稿编制

根据前文构建的大学生在线学习力结构模型，同时借鉴已有文献中的权威量表，编制预试题项，并通过组内反复讨论，形成量表初稿，具体包括在线学习驱动力、在线学习策应力、在线学习调节力、在线学习顺应力和在线学习互惠力五个维度，共48道题。

3.1.1 在线学习驱动力

在线学习驱动力是大学生在线学习的动力系统，是指激发和维持大学生在线学习行为的内在动力，也是影响大学生持续开展在线学习的关键因素，主要包括学习兴趣、积极学业情绪、学习需要和学习信念四个要素。其中，学习兴趣指的是大学生对在线学习产生积极的心理倾向，主动选择在线课程内容，参与在线学习活动；积极学业情绪即一种以学为乐的心理状态，是指大学生在学习过程中产生的、与在线学习活动相关的各种情绪体验的积极成分，如高兴、愉悦、满足、放松等，对大学生知识加工、学习策略的运用和学习效果的提升具有促进作用，有利于大学生持续开展在线学习；学习需要指的是大学生能够对自身知识能力水平与期望达到水平之间的差距形成清晰认知，并亟需通过在线学习弥补和满足自我需求的心理状态；学习信念是指大学生对在线学习模式形成心理认同，能够坚定学习态度，愿意为在线学习花费时间与精力。此部分预试题项如表1所示。

3.1.2 在线学习策应力

在线学习策应力是大学生在线学习的认知系统，是指大学生对在线学习内容和专业知识技能的建构方式，即大学生对在线课程内容的表现形式较为熟悉，能够综合运用多种方法和策略开展在线学习，建构知识意义，形成知识体系，提高学习效率，保证学习质量，主要包括知识建构能力、知识迁移能力和批判性思维能力。其中，知识建构能力是指大学生能够基于原有认知结构对新知识进行同化与顺应，并整合知识形成新的认知结构；知识迁移能力是指大学生能够将习得的知识内容融会贯通，在面对新情况和新情境时能够灵活运用与转化；批判性思维能力是指大学生能够运用自己的逻辑思维对在线课程内容的真实性、正确性和科学性进行判断。此部分预试题项如表2所示。

3.1.3 在线学习调节力

在线学习调节力是大学生在线学习的调节系统，是指大学生有意识地对在线学习过程的各个阶段进行计划、监控、反思与调节，从而完成学习任务、达成学习目标的能力，体现了对学习时间和学习结果两种任务条件的控制。一方面，大学生基于学习目标和自身经验，评价各个阶段的学习结果，不断反思学习过程，纠正学习行为偏差，总结学习收获；另一方面，大学生根据学习计划和学习结果，对在线学习时间进行合理规划与调整，以更好地适应学习节奏与强度。对于在线学习调节力的测量主要集中在计划能力、监控能力、调节能力和反思能力四个方面。其中，计划能力是指大学生结合学习需要和已有经验制定在线学习计划并严格执行计划的能力；监控能力是指大学生为了达成在线学习目标，能够对正在进行的学习活动进行自主监控；调节能力是指大学生基于课程进度与各种反馈，灵活调整学习计划和学习策略，提升学习效率，保证学习质量；反思能力是指大学生对在线学习过程和学习结果进行反思，总结学习经验与有效方法。此部分预试题项如表3所示。

3.1.4 在线学习顺应力

在线学习顺应力是大学生在线学习的情意系统，是指大学生能够快速适应在线学习环境的变化，自觉抵制内在因素和外在环境的干扰，专注于学习内容，并正确看待学习困难与挫折，主要包括专注力、抗干扰力和学习毅力。其中，专注力是指大学生能够全神贯注地投入到在线学习过程，有很好的自制力，始终将注意力集中在学习任务上；抗干扰力指的是面对复杂的网络环境，大学生能克服无关信息的干扰，及时排除干扰信息与学习障碍，调整自己进入学习状态；学习毅力是指大学生遇到学习困难与挫折时，不会轻易气馁，能坚持不懈地攻克难关，努力实现学习目标的意志品质。此部分预试题项如表4所示。

3.1.5 在线学习互惠力

在线学习互惠力是大学生在线学习的社会互动系统，是指大学生能通过友好、有效及负责的方式与他人（包括教师和学习同伴）建立学习关系，构建在线学习共同体的能力，具体包括分享、借鉴与合作三种能力。其中，分享能力是指大学生愿意和他人共享学习材料、课程资源、学习方法与学习成果；借鉴能力是指大学生能借鉴他人学习经验和学习成果，并能吸收对自身有价值的部分；合作能力是指大学生能够与他人建立学习共同体，很好地完成学习任务。在此过程中，与他人能和谐相处，保持融洽的合作关系，理解他人意图，尊重他人观点，并能与他人积极沟通和交流。此部分预试题项如表5所示。

3.2 专家咨询与量表修订

在初步形成大学生在线学习力测评量表的基础上，研究者编制了“大学生在线学习力测评的专家咨询问卷”，并对国内学习力研究领域的7位学者进行咨询，以期根据专家的专业意见和修改建议，更加科学合理地确定大学生在线学习力的测量指标，研判量表中各问题项的准确性和可用性，修订量表初稿，提升量表内容效度。咨询问卷采用李克特5点计分（1、2、3、4、5分别表示非常不重要、不重要、不太确定、重要和非常重要）和开放式问题相结合的形式收集信息，邀请专家对大学生在线学习力之各维度测量指标与问题项的重要程度进行评判，并给予修改建议。咨询过程共两轮。第一轮咨询结果显示，各维度测量指标的均值都在4分以上，标准差均低于0.6，赞同率（选择重要和非常重要的专家数占总数的百分比）均达到100%，说明专家对各维度测量指标的重要性与合理性均十分认同；有46道题目的均值为4或4以上，赞同率为100%，A3和C6的均值约为3.57，赞同率约为57.14%，所有题目标准差均低于0.8，说明专家对绝大部分题目的认同程度较高，但对A3和C6存在争议。同时，有专家对个别测量指标和题目的表述提出了修改建议。针对专家的修改建议和题目选值，我们和个别专家进行了深入交流，并在此基础上修改了个别题目的表述方式，将A5修改为“在线学习可以提高我的学习效率，让我感到轻松、愉悦”，删除了A3，保留了C6。之后，对上述7位专家进行第二轮咨询，结果显示剩余的47道题目均值、标准差和赞同率均符合标准，可以保留。

4 量表试测与检验

4.1 试测方法

试测过程主要分为三个阶段。第一阶段，根据大学生在线学习力测评量表，编制“大学生在线学习力试测问卷”，主要包括大学生基本信息表和在线学习力量表两个部分，共53道题。其中，基本信息表包括性别（包含男、女两个选项）、年级（包含大一、大二、大三、大四、研究生及以上五个选项）、专业（包含理工农医、经管法教、文史哲艺、其他四个选项）、就读院校（包含世界一流大学建设高校、世界一流学科建设高校、省属普通本科高校、市属普通本科高校、高职院校、其他院校六个选项）、所在地区（包含华东地区、华北地区、东北地区、西南地区、西北地区、华中地区、华南地区七个选项）和每次在线学习时长（包含小于30 min、30 min~1 h、1~2 h、2~3 h、3 h以上五个选项）6道题目；大学生在线学习力量表包括47道题目，具体考察大学生在线学习驱动力、在线学习策应力、在线学习调节力、在线学习顺应力和在线学习互惠力五种能力，并采用李克特5点计分法进行计分。

第二阶段，选取某省属重点高校（X大学）的本科生和研究生为受试者，开展第一轮问卷调查，对在线学习力量表进行项目分析与探索性因子分析，修订量表题项。本轮共发放问卷309份，其中有效问卷273份，有效率约为88.35%。

第三阶段，根据项目分析和探索性因子分析结果，编制“大学生在线学习力水平正式调查问卷”，开展第二轮问卷调查，并基于收集的数据信息，对在线学习力量表进行验证性因子分析和信度分析，从而确定正式测评量表。本轮调查对象为全国各地具有在线学习经历的本科生和研究生，共发放问卷1 046份，其中有效问卷844份，有效率约为80.69%。

在两轮调查过程中，研究者利用问卷星编制问卷，并通过网络社交平台进行发放，同时对调研数据进行了严格筛选，将填写时间小于80 s或答案完全相同的问卷视为无效问卷。

4.2 结果分析

4.2.1 项目分析

项目分析的目的在于检验个别题目的适切性和可用性。该研究主要通过临界比值法和相关分析法开展项目分析，以检验量表题目的鉴别度与同质性。首先，采用临界比值法检验所有题目的鉴别度。具体过程为：①根据筛查后的量表数据，对每个被试得分进行加总。②按总分从高到低对所得数据进行排序，选取前后27%的试题进行高低分组。③通过独立样本t检验求出所有题目的临界比值（即CR值），即对高分组和低分组在每个题项上平均数差异的显著性进行分析，删除未达到显著水平的题项。结果显示，所有题目CR值的绝对值均大于3，且在0.001水平上呈显著相关，表明量表题目具有良好的鉴别力与区分度，均可保留。然后，利用相关分析法对量表题目进行同质性检验，发现各题得分与总分的相关系数均大于0.4，且在0.001水平上呈显著相关，所有题目均可保留。

4.2.2 探索性因子分析

为了探究大学生在线学习力测评量表的潜在结构，分析不同题目间的共同因素，确保量表具有良好的结构效度，该研究结合第一轮调研数据，对量表进行了探索性因子分析。在此之前，需要对量表项目进行KMO检验和Bartlett球形检验，以判定调研数据能否进行因子分析。结果显示，量表总体KMO值为0.950，Bartlett球形检验的显著性特征值为0.000（P<0.001），每个题目的MSA值均高于0.50，说明量表的不同题目之间存在相关性，可以进行因子分析。在此基础上开展探索性因子分析，采用主成分分析法进行因子抽取，抽取方法为“特征值大于1”，并通过最大方差法进行正交转轴，生成因素负荷矩阵，计算因素负荷量，以确保得到更丰富的信息，使检验结果更具普适性。经过四轮分析和小组讨论，共抽取5个公共因子，累积解释方差为60.670%，删除9道题目，保留38道题目。如表6所示，所有题目的共同度都在0.2以上，因子负荷量在0.4以上，量表结构效度良好。

需要说明的是，在第一次因子分析过程中，根据特征值大于1的标准，抽取了7个公共因子，但碎石图检验结果显示，从第7个因子开始坡线就趋于平缓，所以考虑将第7个因子删除，其中包含A1和A2两个题项。加之，从因子负荷量来看，A1和A2与其原来所属构念相关性不大，又没有被聚类到其他测评维度，故而将其删除。然后，对剩余题目进行第二次因子分析，抽取了6个公共因子，发现C1、C2和C3在各个维度上的因子负荷量都低于0.4，需要删除。在第三次因子分析的过程中，共抽取6个公共因子，结果显示E8和C5在各维度上的因子负荷量都低于0.4，需要删除。另外，D7、D8和C12被聚类到在线学习互惠力维度。经小组讨论，D8和C12的测试内容与在线学习互惠力相差甚远，故而考虑删除。与此同时，将D7修改为“E8.在学习过程中遇到困难时，我会借鉴他人经验（或向他人求助），努力找出问题的解决方法”，并作为在线学习互惠力维度中借鉴能力的题项。第四次因子分析共抽取5个公共因子，效果良好。

4.2.3 验证性因子分析

该研究结合第二轮调研数据，对量表进行验证性因子分析，以对探索性因子分析中得到的测评量表（包括38道题目）进行拟合度检验，从而判定量表的因子结构及各维度包含的题目与原来的理论模型是否一致。如表7所示，绝对适配指标、增值适配指标和简约拟合指标等各项统计量均符合判断标准，表明大学生在线学习力测评量表具有良好的拟合度，结构模型合理。

4.2.4 信度分析

信度是指测评量表的一致性和可靠性。该研究采用Cronbach’s Alpha 系数法是对量表整体和各个维度分别进行信度分析，结果如表8所示。研究发现，量表总体信度的Cronbach’s Alpha系数为0.980，各个维度的Cronbach’s Alpha值均在0.9以上，说明量表的可靠性和一致性较高，可用于更大范围的调查研究。

5 研究结论与展望

5.1 研究结论

该研究综合运用理论研究、专家咨询、问卷调研和数据分析等方法，以驱动大学生自主学习为目标指向，研制了大学生在线学习力测评量表，得出如下结论：

第一，基于在线学习驱动力、策应力、调节力、顺应力和互惠力五个维度开发的大学生在线学习力测评量表，通过两轮试测数据的因子分析，可以形成包含上述五个维度的因子结构模型，在一定程度上验证了大学生在线学习力结构模型的合理性。

第二，这种结构与以往学者开发的开放教育学习者在线学习力模型^[21]较为一致。但是，由于大学生和开放教育学习者的数字化学习特征明显不同，加之数智技术对在线学习环境的影响越来越大，使之与原有网络学习环境具有显著差别，所以与以往研究相比，当前大学生在线学习力发展的目标指向有所不同，量表及因子模型各层面的构成要素也不尽相同。

第三，量表的研制主要涉及理论研究、初稿编制、量表试测和模型检验四个环节，并通过专家咨询和组内研讨的交叉融合与多轮迭代，对测评模型和问题内容进行反复修订与完善，保证了量表的内容效度。量表题目CR值的绝对值均大于3，P<0.001，说明量表具有良好的鉴别度，能够有效区分大学生在线学习力的水平差异。探索性因子分析中共抽取5个因素，累积解释方差为60.67%，所有题目的共同度都在0.2以上，因素负荷量在0.4以上；验证性因子分析中模型拟合度较好，说明量表具有良好的结构效度。量表信度良好，可应用于更大范围的调查研究中。

5.2 研究不足与展望

由于研究条件的限制，文章只选取了部分地区的大学生进行调查，研究范围和样本数量十分有限。第一轮问卷调研只选取了X大学的273名学生进行试测。虽然试测样本数量超过了量表题项（47道题）的5倍，具有一定合理性，但范围仍然受限，难免对研究结果产生一定程度的影响。第二轮调研虽然扩大了研究范围，覆盖了不同地域、院校类型和学科专业的学生，但是有效样本仅有844人，且人口学比例较不均衡，女生明显多于男生，本科生明显多于研究生，普通高校学生明显多于双一流高校学生，东北地区学生明显多于其他地区学生，不足以代表全国大学生在线学习能力水平的整体状况。未来，需要进一步扩大研究对象和调查范围，同时保证样本在人口学变量上的均衡性，尽可能地以更多、更加丰富的数据考察大学生在线学习力结构模型与测评量表的有效性，不断提高量表质量。

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基金资助

辽宁省社会科学基金重点项目“基于社会认知理论的大学生在线学习力影响因素与提升策略研究”(L20ASH002)