影响计算机学习结果的因素分析——用结构方程模型分析计算机经验、焦虑和自我效能

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随着现代信息技术的迅猛发展,计算机已经广泛地应用到社会的各行各业,人们渴望学习这种“人类通用智力工具”。因此,影响计算机学习结果的因素成为了所有学习个体关注的对象,其中个体的计算机心理行为成为越来越多研究者追踪的关键性变量。由于个体具有与计算机直接或者间接的接触,所以计算机心理行为中的计算机经验就成为了影响学习结果的重要因素之一。然而,对于不同的学习个体来说,学习计算机并不总是一件令人兴奋或者满足的事情,个体经常会产生不同程度的厌恶计算机或者害怕使用计算机的情绪,即“计算机焦虑”。与个体计算机经验、计算机焦虑紧密联系的另一个计算机心理行为是计算机自我效能,它涉及到个体学习或者使用计算机的自信心程度。 目前,有关计算机经验、焦虑和自我效能三者关系的研究和三者对学习结果的影响研究主要是挑选其中的两者,采用定性分析或者简单的相关定量分析的研究方法。那么,三者之间是否存在更为复杂的关系呢,三者对学习结果的影响作用是否因其他因素的存在而不同呢,这些问题值得我们探讨。本研究关注的正是计算机经验、焦虑、自我效能与学习结果之间复杂的关系,使用更为科学的定量分析方法对四者的关系进行研究,并探讨如何改善这些个性行为的教学策略。 根据上述研究目的,本研究选取了山东师范大学传播学院和历史文化与发展学院的2007级全体本科生为研究对象。 首先使用问卷调查的方法分别测量了被试的计算机经验、焦虑和自我效能的得分情况,从而为后面数据分析提供依据。 然后,根据研究步骤,将所有被试分为两个部分,对他们的得分进行数据分析,验证和修改计算机经验、焦虑和自我效能的测量量表。 最后,使用传播学院2007级本科生的该学期计算机文化基础课程的期末考试成绩作为学习结果,探讨计算机经验、焦虑、自我效能对学习结果的不同作用。 本文的主要内容如下: 第一章,阐述了本文的研究背景和研究目的,阐释了作为教育技术学的一名高等师范院校的硕士研究生,作者为什么关注个体计算机学习结果的影响因素;阐述本文的理论背景——社会认知理论的相关内容。 第二章,综述了本文中出现的计算机经验、计算机焦虑和计算机自我效能、结构方程模型等几个重要的概念,介绍了计算机经验、计算机焦虑和计算机自我效能的概念、测量方法,以及结构方程模型的优势和应用领域。 第三章,阐述了本研究的流程设计和研究方法。详细介绍了研究过程、研究被试的选取、研究工具的选用以及研究中使用的三种量化统计方法——皮尔逊相关、验证性因子分析和因果模型分析。 第四章,统计分析与实验结果是本文的重点部分。这一章中主要阐述了计算机经验量表、焦虑量表和自我效能量表的验证性因子分析模型的数据分析过程。主要分析:三个量表的初始模型的参数估计、拟合度检查和评价,三个模型的修正过程,以及修正后模型的内部一致性分析、效度分析和性别多组分析,最后还有计算机经验、焦虑、自我效能与学习结果的因果模型分析。 第五章,在前面分析的基础上,得出了本研究的研究结论,并以此为依据提出了本研究对于教育的现实意义。主要包括:提供科学的研究工具,为后续研究做铺垫;利用相关量表,有效地判别个体计算机经验、焦虑、自我效能水平高低;有效地提高个体计算机经验水平的措施等。 最后,本章在肯定已经取得的成绩的同时,指出了研究的不足之处以及未来研究的方向。
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