网络学习焦虑及与在线学习行为关系的探究 小组成员：
黄一橙
陈芸杉
丁斯培
张鹏
王雯
周均奕 一、
问题提出 因为新冠肺炎疫情的影响，各大高校只能通过网络进行授课和资源整合，学习方式、资源寻找方式等都发生较大变化，部分学生开始滋生潜在学习“焦虑”。而焦虑水平的高低对学生产生的影响不同，那么学生的学习焦虑程度如何、都在哪些方面焦虑，以及与哪些学习行为相关？又应该通过何种方式帮助网络远程学习者缓解学习过程中的焦虑心态？这些都是值得进一步研究和探讨的问题。
在学习分析中，学生的学习行为是内在学习过程的外化体现，学习平台可以通过捕捉这些精细的学习行为数据，通过对这些数据进行分析，可以获取学生之间学生行为的之间的潜在关联机制，帮助教师和学习者更好地进行教与学。
鉴于此，本研究在采用问卷的形式对学习者焦虑程度进行调查的基础上，采用北京师范大学牵头举办的 cMOOC 课程《互联网+教育：理论与实践的对话 IV》第四期中学习者的行为数据，进行学习行为分析，从而探究学习焦虑与在线学习行为的对应关系，进而为教学者教学设计和活动组织提供依据给予建议，以帮助学生自我心态调整。
问题类 型：调查研究
在已有研究基础上，本研究通过对学习者的学习行为分析与问卷调查相结合，探究学习者的学习焦虑水平现状，分析不同焦虑水平学习者的具体行为表现差异，再对于学习焦虑与在线学习行为的关系进一步探究。具体的研究问题如下：
（1）
学习者的网络学习焦虑水平现状如何？ （2）
不同焦虑水平学习者的具体行为表现有哪些差异？ （3）
网络学习焦虑与在线学习行为的关系如何？若存在一定关系，如何进行反映？ 二、
团队合作 本组成员构成 ：6 名北京师范大学教育学部教育技术学 2017 级本科生 如何组建团队 ：能力互补、兴趣相同、相处愉快 如何进行小组分工、开展高效协作 ：明确任务总量，明确严格 DDL，畅所欲言、有所记录
三、
研究设计 （一）
研究对象及数据来源
本研究以北京师范大学牵头举办的 cMOOC 课程《互联网+教育：理论与实践的对话 IV》为数据主要来源。考虑到具备相同学习背景和学习目标的要求，以参与该课程的 33 名北京师范大学教育技术专业 2017 级本科生为对象，收集其学习焦虑水平问卷数据及其在课程主题一至主题五期间（2020 年 3 月 23 日-4 月 26 日）的网络学习过程行为数据。
（二）
研究方法
问卷调查法，多元回归分析法 （三）
研究过程
1.数据清洗与筛选 2.数据处理与编码 3.数据标准化 4.数据分析 （四）
研究计划
四、
问题解决 （一）
所遇困难
1.数据收集（ 感谢配合填写问卷的三十余位同学以及提供数据的 cmooc 平台工作人员！
）
2.数据分析：研究方法的掌握不够充分与熟练 3.反思与建议部分：缺乏深度思考的方向
（二）
问题解决
在自主学习与研究的基础上主动寻求帮助
在此特别感谢本组指导教师郑勤华老师，以及在研究过程中给予我们很多帮助的谢浩老师、李爽老师、熊潞颖师姐、杜君磊师兄、胡丹妮师姐等！
五、
反思 （一）
研究数据的收集与处理方面
平台的记录缺少部分内容详细记录，导致未对学生的学习行为进行全方位覆盖 平台对于学习者同一学习行为的记录时间有时间差，给研究数据分析带来一定的困扰 本研究剔除了 CMOOC 平台中非班级学生的学员，在一定程度上简化了在线学生群体的差异性的同时，降低了在线学习真实的复杂性 为保证数据之间能够进行加和、比较，本研究对数据进行了标准化处理，这在一定程度上很好地简化了数据，但也在一定程度上损失了数据的细节，未来研究可以进一步探讨更好地数据标准化方法，保证基本数据分析的基础上，更好地保留数据细节 （二）
研究工具的编制与使用方面
编制方面，本研究编制测量问卷对于课程类型的依赖性较强，即较为适用于联通主义指导下的在线课课程 使用方面，本研究以课程主题学习结束为问卷发放时间点，阶段跨越相对较长，而学习焦虑水平也是对着学习周期不断变化的，因此未来研究可以考虑以学习周报的每一周为基本单位进行问卷发放，细化测量阶段 （三）
对于传统的在线教育的指导方面
研究课程是在联通主义指导下的课程，更强调学习者之间的交互，对于教师的作用相对弱化，因此结论对于传统的在线教育具有部分参考性，如在学习资源的配置、学习任务量等较为普适性的方面有较强参考性，但对于教师方面的行为相对较弱，因此在对学生的网络学习焦虑进行干预时要选择性调整相应措施。
六、
展望 关于网络学习焦虑及与在线学习行为关系的探究的后续研究问题还有：不同学习背景的学习者在网络学习过程中的网络学习焦虑水平是否有显著差异？群体中是否可根据网络学习焦虑水平和在线行为数据明确聚合出几类典型学习者？不同类型学习者的网络学习焦
虑水平与在线学习行为的相关关系是否会有显著差异？ 为使学习者更有效地进行网络学习，进一步优化在线教学过程，结合上述本研究的反思，未来关于本主题的研究可以在扩大研究样本数量和范围的基础上，运用聚类、结构方程模型分析法等研究方法，对于网络学习焦虑水平和在线行为的表现进行更深入和研究分析。同时，未来可以进一步加入人口学数据和相关分析，从而以更全面的视角对学习者的行为及心理表现进行研究。
七、
建议 前期准备很重要 研究意义与方法的考虑 数据量与数据质量的保障
感谢浏览，如有不妥之处，请多多指教！
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