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高中生英语阅读自主学习平台使用行为与成效研究

2025-05-11 22:22 53 浏览

  Kintsch 建构‑整合模型认为阅读理解包括语篇表征、情节模型与情境模型三个层次,需要词汇识别、句法解析与推理整合等认知过程。基于平台的多模态支持(如语义高亮、同伴问答)有望在微观层面促进推理整合。

  2.4 国内外研究述评

  国外研究关注平台分析日志与学习成效的关联,强调互动行为的重要性;国内研究多停留在案例与问卷层面,缺乏大样本日志证据与混合方法视角,也较少探讨动机与元认知的中介机制。

  第三章 研究设计

  3.1 研究问题

  (1)高中生在英语阅读自主学习平台上表现出何种使用行为模式?

  (2)不同行为模式对阅读理解、词汇量和阅读自我效能的影响有何差异?

  (3)感知有用性、学习动机与元认知监控在“平台使用—学习成效”关系中扮演何种角色?

  3.2 研究对象与样本

  选取华东地区 A、B、C 三所公办高中共 16 个班级的 468 名高二学生。学生使用同一平台学期初至学期末共 18 周,教师在课堂外仅要求每周完成 2 篇平台推荐文章。

  3.3 研究工具与数据来源

  平台日志:自动记录登录时间、阅读篇幅、批注数、提问与评论。

  阅读理解卷:依据全国卷高考题型自编两套等值测试,Cronbach α=0.86。

  词汇水平量表:参照 CEFR B1‑B2 阶梯词表,20 分制。

  阅读自我效能问卷:Likert 五级,α=0.90。

  学习动机与感知易用性问卷:修订自 TAM 与 MSLQ。

  访谈:随机抽取 24 名学生与 6 名任课教师,半结构化提纲聚焦使用体验与策略变化。

  3.4 数据分析方法

  日志采用聚类算法划分行为模式;成效差异使用 ANCOVA 控制前测;结构方程模型检验中介作用;访谈采用主题分析提炼策略变化、情感体验与师生互动情况。

  第四章 结果与分析

  4.1 平台使用行为特征

  聚类结果区分出深度互动型(27.1%)、策略阅读型(48.5%)与浅层浏览型(24.4%)三类。深度互动型学生每周平均批注 14.6 条、同伴评论 5.3 次,阅读时长与篇数均显著高于其他群体;浅层浏览型登录频次虽接近策略阅读型,但平均停留时长不足 8 分钟,并缺乏批注与互动。

  4.2 平台使用行为与学习成效

  协共变分析在控制前测后显示:深度互动型学生阅读理解后测均分 72.4 分,比策略阅读型高 5.7 分,比浅层浏览型高 11.3 分;词汇量增幅在深度互动型与策略阅读型之间差异不显著,但两者均显著高于浏览型。多元回归进一步表明,批注密度与提问数对阅读理解提升具有显著正向预测作用,而登录频次的独立效应不显著。

  4.3 影响机制分析

  结构方程模型拟合优良(χ²/df=2.18,CFI=0.95,RMSEA=0.046)。感知有用性与学习动机通过元认知监控部分中介平台使用行为对阅读成效的影响,中介效应占总效应的 38%。感知易用性直接影响平台持续使用意图,但对阅读成效的影响需通过行为路径间接体现。

  第五章 讨论

  5.1 与既有研究的对比

  本研究发现“深度互动”优于“高频浏览”,印证了国外学习分析对“主动加工”价值的结论,也提示国内以“打卡次数”为评价标准的作业模式需要转向关注质量。词汇增幅对不同水平学生的差异性效应说明个性化推送算法需要兼顾文本难度与学习起点。

  5.2 理论启示

  结果验证了TAM—SRL整合视角的有效性:技术层面的感知价值促进动机与元认知,而元认知通过调节平台行为影响最终成绩,说明平台设计应既关注可用性也关注策略支持。

  5.3 实践建议

  教学衔接:教师应将平台批注、提问迁移到课堂讨论,构建“线上阅读—线下共建”闭环。

  平台优化:引入基于难度与主题的“智能推荐+挑战任务”,并以可视化提示学生批注与互动水平,激励深度行为。

  数据素养培训:学校需培训教师解读学习分析报告,用数据驱动个别化指导;同时教会学生利用读写档案自我监控。

  第六章 结论与展望

  6.1 主要结论

  高中生在阅读平台上呈现三类显著行为模式,其中深度互动型群体在阅读理解与词汇增量方面表现最佳。

  批注密度、提问与同伴评论等深度行为是阅读成效提升的关键,而单纯增加阅读数量难以产生同等效果。

  感知有用性、学习动机与元认知监控构成“技术—心理—行为”多层中介链条,对学习成效发挥复合影响。

  6.2 不足与未来方向

  本研究样本来源于华东地区,文化与学校资源差异可能影响可推广性;平台日志缺乏对阅读内容理解深度的细粒度捕捉。未来研究可结合眼动轨迹、脑电等多模态数据,或纵向跟踪高中三年以探索持续使用与学业成就的因果关系。

高中生英语阅读自主学习平台使用行为与成效研究
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