调查与学生使用数字学习工具相关的因素

教育和工作的见解 2023-03 调查与学生使用数字学习工具相关的因素 SWEETZ.SANPEDRO&RAEALMOORE Conclusions 本研究通过扩展技术接受模型（TAM），即用户决定使用技术的框架，并加入自我效能感和认知参与度等因素，以及学生的背景变量，探讨了影响学生使用数字工具进行学习的个体和环境因素。利用统计模型，工具的使用情况由学生对工具的态度预测，而态度则由工具的易用性和有用性预测。自我效能感和认知参与度预测工具的易用性和有用性。在预测易用性方面，这两个预测因子更为显著。背景信息对学生自我效能感和认知参与度的影响不同。本研究显示，培养学生的自我效能感和认知参与度对于他们使用技术进行学习至关重要。 那又怎样？ 研究有效的学生使用学习技术证明具有挑战性（例如，市场上的数字工具过度饱和、教育者对这些工具的培训和专业发展不足、教育中的数字鸿沟）。因此，识别可能导致学生在教室中更频繁且更有效地使用学习技术的因素和背景变得尤为重要。了解影响学生使用技术的因素将有助于为他们提供适当的支持，无论是技术方面的还是非技术方面的。 现在呢? 从研究中可以看出，仅仅提供技术是不够的——学生的背景对工具是否被使用并有效集成到他们的学习过程中至关重要。建议教育实践者在整合数字工具时要意识到这些因素，以便更好地了解学生在课堂上的表现和参与度。在课堂上引入学习工具之前，教育者可以通过让学生参与实施计划并评估他们的看法、态度和学习行为来提高此类工具的接受度和使用率。 关于作者 SweetZ.SanPedro,PhD MariaOfelia“Sweet”SanPedro是应用研究领域的前高级研究科学家，专注于学习科学和学习分析。她的研究集中在在线学习环境中K-12的学习与教学。 Acknowledgements 作者感谢JeffSchiel和JoyceSchnieders对早期draft提供的评论。特别感谢JoyceSchnieders在本文编辑过程中的支持。 RaealMoore博士 雷尔·摩尔，曾是ACT公司首席研究科学家，专注于应用研究，重点关注高质量评估以提升学生声音、公平性和政策制定。莫雷博士致力于提供全面的高质量研究、评估和评估服务，以提供关于项目和计划结果的可靠和准确信息，并目前担任评价数据解决方案的执行董事。 Introduction 随着技术的飞速发展(例如，互联网、硬件和软件)，技术- 支持学习的环境在K-16教育和教学中已广泛出现。一项调查显示，73%的教师让学生使用智能手机进行网络搜索，而近一半的学生表示使用电子阅读器和平板电脑完成课堂作业（Purcell等，2013）。最近的一项针对高中生的调查（Moore&Vitale，2018）报告称，……每日用于学校相关活动的技术或技术设备的使用，包括查成绩、给老师发邮件、查找信息以及使用与学校相关的基于网络的应用程序。 教育技术（EdTech）或数字工具在学习和教学中的整合对于教育成功至关重要（Cheung&Slavin,2013；Craig等，2013；Darling-Hammond等，2014；Graesser&D’Mello,2012）。这通常涉及培养学生的科技素养：他们理解和使用技术进行自主学习的能力（ITEA,2002）。尽管如此，研究显示，即使是“数字原住民”的学生也难以有效利用EdTech进行学习（Keengwe&Onchwari,2017）。直到2018年，美国只有20%的八年级学生能够独立使用信息收集和管理工具（U.S.DepartmentofEducation,2018）。虽然大多数学生继续获得互联网和科技设备的访问权（Liberman,2021；U.S.DepartmentofEducation,2018），但这并不一定意味着这些技术的实际有效应用（Levin,2014）。学生仍然需要指导，以有效地使用数字工具或EdTech。 开展关于有效使用学习技术的研究证明具有挑战性。首先，市场上存在过度饱和的数字工具，使得难以确定哪些工具最适合哪种类型的學習。其次，缺乏教育者在该领域的培训和专业发展 ，使得在教室中有效实施技术变得困难（Granić&Marangunić,2019；Johnson等人,2016；Keengwe等人,2008；Khlaif,2018）。第三，教育领域的数字鸿沟——即那些能够获得技术和充分了解技术的人与无法获得或不了解技术的人之间的差距——仍然存在，这使得学习技术难以被所有学习者充分利用（Lai&Widmar,2021；Pick等人,2018；Pierce,2018）。然而，研究表明，当数字鸿沟减少，教师接受过使用学习技术的培训，学生也了解哪种技术最适合他们时，有效的学习就会发生（NAEP,2019）。鉴于这些问题，因此有必要识别可能导致学生在教室中更频繁且更有效地使用学习技术的因素和情境。先前的研究表明，课堂中整合EdTech在很大程度上取决于教师和学生的使用以及他们对该使用的态度（Davis,1989）。实际使用EdTech可能归因于特定的情境和文化以及其使用的具体目的。理解影响学生使用技术的因素将有助于为他们提供适当的支持，无论是技术方面的还是非技术方面的。 在本研究中，我们旨在通过调查学生自我报告使用的一系列旨在辅助学习活动的工具情况，来考察可能影响学生使用教育科技（EdTech）或数字工具进行学习的学生因素。学生使用不同工具的情况将被纳入分析范围。 学习技术在一项模型中进行了考察，该模型包含技术接受模型的三个核心构成要素、两个外部构成要素（即自我效能感和认知参与度），以及三个背景指标（即学校的学生计算机比例 、学校贫困水平和学生的高中平均GPA）。 文献综述 教育家自20世纪20年代起便已使用技术进行教学，但直到20世纪80年代和90年代，学校改革才开始利用计算机辅助教学并个性化学习（Cuban,1993）。传统的计算机教学程序主要通过事实和数据的机械记忆来促进较低层次的认知技能（Flick&Bell,2000）。此后，技术的迅速发展重塑了教学和学习实践。信息技术（ICT）的进步，尤其是计算机、移动电话和互联网的发展，促进了教育技术（EdTech：旨在改善教育的任何ICT应用）的复兴（Penuel,2006）。数字工具的进步已被证明在培养较高层次的认知技能，如解决问题或批判性思维技能方面是高效的（Lucas&Kinsman,2016）。成本的降低、轻便笔记本电脑的普及以及无线连接的日益可用性共同使得大规模的一对一数字化项目成为可能（Penuel,2006）。 学生主要使用的一种技术类别是用于学习的领域，他们利用基本的软件应用程序来扩展解决问题的能力、访问信息和资源、创造知识制品、支持思考、自我反思、构建知识或与他人交流和协作（Jonassen,1995；Jonassen等，2008；Morrison和Lowther,2010）。例如，包括文字处理软件、演示软件、数据库、电子表格、Web2.0工具以及概念图制作软件等。Bruce和Levin(1997)根据约翰·杜威(1943)提出的儿童自然冲动，提出了基于学习目标的技术用途分类体系：探究、沟通、建构和表达。这些四种不同的媒介反映了根据学习者目标的不同用途多样性。 K-12教室教育技术研究 许多关于教育技术（EdTech）的研究集中在学习成果上，例如：提高学术表现（Koedinger等 ，2010），增强高级思维技能（Shute等，2015），以及学习动机（Graesser&D'Mello，2012；Pekrun等，2010；Miller等，未完）。 2015)大量的研究表明，在K-12教室中使用技术可以提高学习效果和动机（Cheung&Slavin, 2013；Craig等，2013；Graesser&D’Mello,2012）。例如，将课程工具WebCT整合到教学中已被证明可以提高阅读参与度和批判性思维技能（Burgess,2009）。在线课程（如大规模开放在线课程或MOOCs）为学生提供了掌握知识的机会，允许他们以自己的节奏学习，并且可以在匿名的情况下参与在线讨论（Adamopoulos,2013；Zhenghao等，2015）。教育游戏和辅导系统，如ARIES（Graesser&D’Mello,2012）、MathReasoningMind（Miller等，2015）、iSTART-MEforWriting（Jackson&McNamara,2013）和SciencePlaygroundforPhysics（Shute等，2015），不仅被发现能够提高学习效果，还能增加乐趣水平。 并且对学生用户具有激励作用。对于某些适应性技术，如智能辅导系统（例如ASSISTments 、CognitiveTutor、WayangOutpost），这些环境内的实证研究表明，它们对学生的学术成就以及学习态度产生了积极影响（Arroyoetal.,2013；Koedingeretal.,2010；Paneetal.,2014）。 尽管EdTech对学术和非学术成果有这些已知的影响，但仍有- 在K-12教室中对学生实际使用教育科技（EdTech）的情况研究实例较少，而从学生角度探讨影响此类使用的原因或前导因素的例子更是罕见。研究表明，用户的心理变量（认知能力、人格、自我效能感、人口统计学特征以及用户情境变量等）对用户对技术的接受程度有不同的影响（Alavi&Joachimsthaler,1992）。然而，很少有教育研究人员尝试将技术变量（与使用相关）和心理变量（与学生技能或特质相关）结合起来，构建一个用于设计和实施的目的框架（Dillon,2001）。 技术验收模型 一种可以解释和预测特定情境下人们行为并被研究人员用于分析个体采用新技术的研究模型是技术接受模型（TAM；Davis,1989），该模型源自合理行动理论（Ajzen&Fishbein,1980） 。在TAM中（如图1所示），感知易用性（PEOU）和感知有用性（PU）是反映用户对技术态度的两种感知。感知易用性（PEOU）指的是用户认为使用某一特定工具或系统是否会省力的程度，而感知有用性（PU）则指的是用户认为使用某一特定工具或系统是否会提高其绩效的程度（Davis,1989）。TAM研究表明，感知易用性与感知有用性之间存在正相关关系。 感知有用性 态度 朝向使用 行为意图 use 实际使用 感知easyof use 图1.技术接受模型(Davis，1989) 最广泛使用的技术接受理论 TechnologyAcceptanceModel（TAM）已成为信息系统研究的一部分（Lai,2017）。它提供了一种方法来研究将新技术应用于课堂或工作场所的过程。许多实证研究在不同的技术和不同的情境中应用了TAM（例如，Liaw等，2008；Venkatesh等，2003），证明TAM可以成为一个稳健的模型来预测用户在采用和使用新技术时的行为意向。然而，TAM的研究也产生了不一致的结果和不同的效应大小，这可能是由于不同类型用户、不同类型的任务特性和不同类型的技术所致（Legris等，2003； Šumak等人，2011）。为了克服这些局限性，许多研究人员试图通过纳入如文化背景（Huang等人，2003；Straub等人，1997）、先前经验（Jackson等人，1997）和自我效能感（Holden&Rada，2011）等情境因素来扩展该模型。 此外，很少有研究使用技术接受模型（TAM）来探讨K-12学生技术使用中的相关因素。以往的研究发现，高绩效学生对技术效能预期较高时，比低绩效学生更相信技术带来的益处（Wang等，2009）。本扩展研究表明，高绩效学生认为教室中的EdTech更为有用，并且由于他们自我效能感较高，因此更容易使用。 学术学习中的自我效能感 自我效能感是指个体对自己能够影响教育或职业选择以及参与这些选择的行为的认知和信念（Bandur