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摘要：随着线上教育需求增长，教学质量问题备受关注。本文基于280份学生样本数据实证分析线上教学质量影响因素。问卷具有广泛性和代表性，样本呈正态分布。教学质量评价显示学生自主学习能力有待提升，教师课程内容需丰富，平台稳定性及学习反馈需改进。因子分析提取教师教学能力、教学内容与环境、学生自主学习能力三个因子。逐步回归分析表明教师答疑辅导质量与师生互动对学习体验影响显著。最后从教师、教学内容及平台建设三方面提出改进建议。

关键词：线上教学质量；智慧教育；影响因素；因子分析；逐步回归分析

0引言

随着社会经济发展和教育观念转变，人们对高质量、灵活多样的教育需求不断增长，线上教育凭借便捷、灵活和资源丰富等优势应运而生。在此背景下，确保线上教学质量至关重要。

近年来，国内外学者对线上教学质量展开了深入研究。刘亚风（2024）指出互联网技术“自主化”融入教学流程的同时，存在技术使用“异化”现象影响教学成效；李倩（2024）、侯义锋（2023）等学者认为线上教学质量欠佳，成为推广瓶颈；顾雅韵（2023）团队分析了平台杂乱、监管缺失等挑战；Ruan， G（2023）肯定在线教育优势的同时，Gan T（2018）揭示了MOOC课程质量标准与监控体系的不足，Zhao Q、Li Y（2022）也关注到高校网络课堂教学质量困境。不过，以往研究多聚焦高校网络课堂外部因素，忽视内部机制与效能的深层联系。

就已有的研究可以发现，线上教学在实际教学中依然存在一些问题，对教学效果产生了影响。本文基于280份各年龄阶段的学生调查样本数据，采取实证分析的方法考察了线上教学质量的影响因素，并提出提升线上教学质量的建议。

1数据来源与特征

1.1数据的来源

考虑到样本是否具有普遍性，本次调查采取网上随机发放问卷的方法对国内不同省份的学生进行调查，共收回问卷280份，其中有效问卷数为272份，问卷有效率97.1%。

1.2数据的特征

从地区分布看，问卷的参与地区涵盖了国内多个省份，调研具有广泛性和代表性。江苏省占比21.32%的，福建省和浙江省分别占比11.76%和10.29%。除了东部沿海地区外，其他地区如广东省、辽宁省等占比均在5%以上。广西、重庆、青海等地区占比均在2%以下。

此次调查中，高中阶段的学生数量最多，占比36.76%，初中阶段次之，占比31.62%，小学阶段占比为14.34%，大学及以上阶段占比为17.28%。可以看出，调查对象中处于高中和初中阶段的学生比例较高，而初高中为线上教学面向的大部分群体，符合调查要求。

每周参与线上学习的平均时长主要集中在10-15小时（34.19%）和5-10小时（33.82%）这两个选项上，占比超过三分之二。相对而言，少于5小时的选项选择较少，仅占14.34%。15小时以上的选项选择也较少，仅占17.65%。为了方便统计，令少于5小时为1，5-10小时为2，10-15小时为3，15小时以上为4，图1反映的是学生每周线上学习时长情况，图中曲线为正态分布曲线，直方图与正态分布曲线基本吻合，样本呈现正态分布，具有较好的统计学特征，适合进行统计分析。

2线上教学质量评价说明

为准确地评价学生在线上学习过程中的学习情况和教师的教学活动，本研究结合已有的研究，从学生、教师、平台与环境三个角度设计了14个评价指标，其中学生的学习情况方面分为自主学习能力、学习习惯、网络设备、线上学习的氛围4个指标。教师的教学活动方面分为课堂互动能力、答疑辅导、线上教学平台的使用能力、线上教学的课程内容、教学设计和教学方法5个指标。平台与环境方面分为线上教学平台的稳定性、教学工具、师生互动情况、学习反馈方面、线上学习环境5个指标。设置线上教学质量评价指标，在均值分析中，采用量表为5级评分法和4级评分法。在数据分析前，进行量表转换，统一为5级。

2.1学生学习情况评价

在自主学习能力方面，学生的平均得分为2.68分（方差为1.47），说明学生在自我驱动学习上的表现中等偏上，但仍存在一定的提升空间。在学习习惯上，学生的平均得分为3.75分（方差为1.53），表明大部分学生在学习上形成了较为稳定且良好的习惯。网络设备的使用情况最好，平均得分为3.22分（方差为1.38），说明学生普遍能够较好地利用网络资源进行学习。学生反映线上学习的氛围也较好，平均得分为3.81分（方差为1.46），说明学生普遍能够较好地利用网络资源进行学习。

2.2教师教学情况评价

表1教师因素评价表显示：在教师教学情况评价方面，从课堂互动能力、答疑辅导、线上教学平台使用能力、课程内容以及教学设计和教学方法这五个指标的均值来看，得分均处于中上水平。其中，教学设计和教学方法平均得分3.01分，反映出教师课前准备较为充分；线上教学平台使用能力平均得分3.78分、课堂互动能力平均得分3.76分，表明教师在运用现代技术和设计课程内容上表现较好。然而，线上教学课程内容平均得分3.66分，存在不够丰富的问题，致使学生觉得课程内容单一，影响学习体验和效果。

2.3平台与环境支持情况评价

平台与环境支持情况评价中，教学工具得分最高，平均值为3.02分，学生对其满意度较高。线上教学平台的稳定性、师生互动情况、线上学习环境的均值分别为3.67分、3.74分、3.74分，表明这些方面基本能满足学生线上学习需求。但线上教学平台稳定性仍有待提升，其比例分布中，虽大部分评价集中在3 - 5分的较高区间，但有9.19%的学生给出1分低评价，25.37%的学生给出2 - 3分评价。学习反馈方面均值为3.68分，从比例分布来看，给出4分和5分评价的学生合计占65.81% ，而给出1 - 3分评价的学生占比达34.19%，反映出在学习反馈的及时性、有效性等方面，部分学生未得到充分满足。

2.4线上教学质量评价

综合来看，本次线上教学质量评价反映出学生和教师在自主学习、学习习惯、网络设备使用、教师课前准备及利用现代技术手段方面表现良好，但在师生互动、学习反馈、平台稳定性等方面仍有待加强。

3线上教学质量影响因素分析

上文通过描述性统计的方法对学生学习情况、教师教学情况、平台与环境支持情况进行分析，但是要探索影响在线教学质量的因素，需要进一步进行相关分析以及回归分析。

3.1数据分析

为验证14个评价指标能否很好地反映线上教学质量以及是否适合做数据分析，需要进行相关分析。在做相关分析之前，对14个变量进行相关性、KMO检验和Bartlett检验等分析，以判断原变量是否适合用来做相关分析与回归分析。

3.1.1信度分析

根据Cronbach'sα系数的结果，样本量为258，包含14个项目的Cronbach'sα系数为0.958。根据一般的标准，Cronbach'sα系数在0.70以上被认为是可接受的，而0.90以上则表明极高的信度。因此，该量表在测量所研究的线上教学质量时具有很好的可靠性，各个项目之间具有良好的相关性，能够有效地反映出学生在线上教学的真实态度。

3.1.2效度分析

为了评估本问卷的效度，通过因子分析方法对数据进行处理，以识别潜在的因子结构。因子分析提取了三个因子，分别对应于不同的学习相关维度。具体分析如下：

①因子提取与解释

通过因子分析提取了三个主要因子（见表2），它们的特征根值分别为6.65、3.79和1.05，旋转后的方差解释率分别为47.48%、27.04%和7.50%。累积方差解释率达到82.02%，这表明该问卷能够有效地解释大部分的变异性，具备良好的解释力。

②项目与因子载荷

从因子载荷矩阵可以看出，因子1主要与学习习惯、教师互动、教学设计和学习工具的易用性等相关，反映了学习环境和教学支持的有效性。因子2则主要与学习反馈和学习氛围相关，强调了学习者在学习过程中的体验和反馈机制。因子3的载荷集中于自主学习能力。

③KMO与巴特利特检验

KMO值为0.979，远高于0.6的临界值，表明样本适合进行因子分析。巴特利特球形检验的结果显示，χ²=3881.203，df=91，p<0.001，进一步验证了变量间存在显著的相关性。

④共同度分析

所有项目的共同度均高于0.7，项目3（自主学习能力）的共同度高达0.997，表明这些项目能够有效地反映其所对应的因子，具有较高的测量有效性。

3.1.3主成分命名

因子1主要涵盖了与教师相关的方面，命名为“教师教学能力因子”。因子2主要涉及与教学内容和学习环境相关的方面，命名为“教学内容与环境因子”。因子3命名为“学生自主学习能力因子”。

3.2逐步回归分析

由于教师教学能力因子的影响因素过多，无法根据相关分析提出针对性建议，故采用逐步回归分析的方法，对这一组候选变量构建回归模型，找出更有影响力的变量。

本次分析始于包含9个变量的初始集合，经过逐步筛选，最终模型中保留了教师答疑辅导与师生互动这两个变量，如表3。这一结果表明众多影响线上学习体验的因素中，教师的答疑辅导质量以及线上教学中的师生互动情况对模型预测能力的提升最为显著。

考察自变量对因变量的影响，以下是对数据结果的详细解读：

①教师答疑辅导系数为0.638，标准误0.092，标准化系数0.643 ，t值6.925，P值小于0.001（标记为**）。这表明教师答疑辅导表现每提升1个单位，会显著提高教师线上教学平台使用能力满意度约0.638个单位（标准化尺度约0.643个单位），该关系在统计上高度显著。方差膨胀因子2.63，不存在严重多重共线性问题。

②师生互动情况变量的系数0.22，标准误0.094，标准化系数0.218，t值2.348，P值0.021（标记为**）。说明线上师生互动每增加1个单位，会显著提高教师线上教学平台使用能力满意度约0.22个单位（标准化尺度约0.218个单位），关系在统计上显著（P<0.05）。方差膨胀因子2.63，多重共线性不是主要问题。

③模型的整体拟合度方面，R²为0.682，表明自变量能解释因变量变异的68.2%；调整R²为0.675，两者接近，模型拟合良好。F统计值103.969，P值小于0.001（标记为**），整体对因变量有显著影响。

4研究结论与建议

结果表明：随着社会对教育需求的变化，线上教育发展迅速，但教学质量问题凸显。本研究基于280份各年龄阶段学生的调查样本数据进行实证分析发现：数据来源广泛且具代表性，样本呈正态分布；学生在学习习惯等方面表现良好，但自主学习能力有待提升；教师教学设计等方面不错，但课程内容需丰富；平台教学工具受认可，不过稳定性和学习反馈需改进。问卷信效度良好，因子分析提取出三个因子，逐步回归分析表明教师答疑辅导质量和师生互动情况对学生线上学习体验评价影响显著，模型拟合良好。鉴于此，笔者提出以下建议：

（1）针对教师教学

提升答疑辅导质量：教师应更及时、准确地回答学生问题，可通过设置专门答疑时间、多种答疑渠道来提高答疑效果。

增强师生互动：增加线上互动环节，鼓励学生积极参与，提高学生参与度和学习积极性。

（2）针对教学内容

优化课程内容：丰富线上教学课程内容，避免单一化，可结合实际案例、拓展资料等形式，增强课程吸引力和实用性。

（3）针对平台与环境建设

提高平台稳定性：平台运营方需加强技术维护，减少系统故障、卡顿等问题，确保学生学习过程顺畅。

完善学习反馈机制：及时向学生反馈学习情况，帮助学生了解自身学习状态，改进学习方法。

参考文献

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顾雅韵，王时星，单红宇.“互联网+”环境下高校线上教学质量监控的现状与对策研究[J].产业与科技论坛，2023，22（10）：257-258.

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ZhaoQ，LiY.AnalysisoftheDeepDevelopmentMechanismofCollegeEducationundertheFieldTheory[J].ScientificProgramming，2022.

基金项目：江苏大学第23批大学生科研课题立项资助项目“智慧教育背景下线上教学质量的影响因素及提升策略研究”（23C038）。

作者简介：鲍云乔（2003.12-），女，汉族，浙江温州人，江苏大学本科在读，工业工程专业。