技术教育转型中的关键驱动力：印度MOOCs有效性实证研究与结构方程模型解析

本刊推荐：针对印度在线教育发展滞后问题，旁遮普大学研究团队通过结构方程建模(SEM)实证分析385份技术院校学生数据，揭示MOOCs有效性(EMOOCs)的四大核心影响因素——课程内容设计(HTMT=0.761)、师生互动(β=0.15, p<0.01)、技术支撑(CR=0.921)及绩效评估(AVE=0.678)。该研究为发展中国家在线教育体系优化提供数据驱动的设计范式，成果发表于《Scientific Reports》。

　　

印度数字教育革命中的MOOCs效能密码

在印度北部地区，技术院校学生常面临优质教育资源稀缺的困境。随着政府推动SWAYAM等数字教育平台，大规模开放在线课程(MOOCs)被视为破局关键。但令人困惑的是：为何相同MOOC课程在不同地区的完成率差异显著？哪些核心因素真正决定着MOOCs的教学效果(EMOOCs)？这些疑问直指印度教育数字化转型的痛点。

为解开这些谜团，印度旁遮普大学计算机科学系的Priyanka Jarial团队开展了一项开创性研究。他们采用结构方程建模(SEM)技术，对印度北部技术院校的385名学生进行多维度调研，通过IBM SPSS和SmartPLS 4软件构建了包含9个潜变量、45个测量指标的分析框架。研究特别聚焦课程设计、技术支撑、师生互动等关键维度，运用验证性因子分析(CFA)和判别效度(HTMT)检验确保模型可靠性。论文最终在《Scientific Reports》揭晓了MOOCs有效性的核心密码。

方法精要
研究采用分层随机抽样法，通过5级李克特量表收集印度北部技术院校学生数据。运用探索性因子分析(EFA)提取8个关键构念(KMO=0.955)，通过组合信度(CR>0.878)和平均变异抽取量(AVE>0.592)验证量表的收敛效度。采用偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)验证8组假设关系，使用Bootstrap法检验路径显著性(样本量满足Bartlett准则要求)。

研究结果揭示四重核心机制

课程内容设计的核心地位

数据显示课程内容与设计对EMOOCs的影响最为显著(β=0.264, t=5.218)。有趣的是，课程反馈(CF)成为内容优化的驱动力，其解释力达27.3%(Q2=0.262)。这表明学生反馈机制如同MOOCs的"进化引擎"——当课程设计能动态响应CF4(课程反馈指标4)等评估维度时，内容适配性可提升38.1%(f2=0.381)。

师生互动的三重驱动

教师特征(TC)、学生评估(SE)和参与者特征(PC)共同构成师生互动的"黄金三角"：

• 教师教学能力(TC3)因子载荷达0.795，直接影响互动质量
• 学生自我评估(SE4)通过β=0.393路径影响互动频率
• 学习者数字素养(PC1)贡献率21.1%(p<0.001)
  三者协同解释45.9%的互动方差，形成MOOCs的"情感联结中枢"。

技术支撑的基座作用

技术支持的4个观测指标(TS1-TS4)信度达0.921，其与课程设计的HTMT比值为0.761(低于0.85阈值)。路径分析显示，技术接口的易用性(TS2)虽仅贡献14.8%直接影响，但通过降低认知负荷间接提升23.7%学习效率。

绩效评估的双向调控

绩效评估(PE)以β=0.371成为第二大影响因素(t=7.156)。值得注意的是：

• 实时评估系统(PE4)载荷值0.813
• 评估数据通过R2=0.615影响EMOOCs
• 与传统教育的0.32平均完成率相比，优化PE的课程完成率提升至53%

结论：数字教育的新范式

本研究首次实证验证了印度语境下MOOCs有效性的四维模型：

1. 动态课程设计需建立CF→CCD反馈闭环(路径系数0.52)
2. 师生互动应强化TC×PC×SE的三维协同
3. 技术基座应优先保障接口稳定性(TS3因子载荷0.864)
4. 评估体系需融合形成性评价(PE2载荷0.957)

这些发现为印度教育部门推动"数字印度"计划提供理论支撑。研究揭示的HTMT判别效度模型(见表10)已被纳入印度MOOCs质量评估框架，指导NPTEL等平台优化课程设计。正如作者指出："当课程设计像精密齿轮般咬合学习者需求时，MOOCs将成为打破教育边界的破壁机"。该成果对发展中国家构建公平化、个性化、可持续的数字教育生态具有里程碑意义。