高等教育加速学习采纳模型：基于刺激—有机体—反应（SOR）模型的研究

《Heliyon》：Accelerated learning adoption model in higher education: A stimulus-organism-response (SOR) model approach

　　

摘要专业翻译 本研究旨在探讨影响高等教育学生参与加速学习的动机及其学习有效性的因素。研究人员选取香港某大学的一门编程入门课程和一门市场调研课程，考察影响加速学习有效性以及学生选修加速课程动机的因素。研究采用定性研究方法，运用目的性抽样选取香港某大学的加速课程，分别对讲师和学生进行深度访谈。本研究采用刺激—有机体—反应（Stimulus-Organism-Response，SOR）模型，该模型包含三个核心组成部分：刺激（stimulus）、有机体（organism）和反应（response）。刺激是影响有机体的外部变量，有机体代表介于刺激与反应之间的中介状态。研究人员考察了加速学习正向动机与负向动机之间的相互作用，提出了一种新颖的加速学习采纳模型（Accelerated Learning Adoption Model），以回应可持续发展目标（Sustainable Development Goal，SDG）4——优质教育。加速学习的正向动机与教师准备度、教学法准备度、技术适配性和机构支持相关；负向动机则与学生未准备、机构未准备、技术不匹配和教学法不适用相关。在加速学习班级与常规节奏班级之间，未观察到学生表现或满意度存在显著差异。加速学习可能更适合基础课程，而常规节奏学习可能更适合高级课程。此外，将技术整合到混合学习方法中可能提升加速学习的有效性。上述发现可能有助于高校管理者制定更灵活的教学安排方案。

论文解读

一、研究背景与问题提出

加速学习是一种集约化的学习形式，不仅课程时长缩短，还采用创造性的教学方法。加速学习可定义为任何试图优化学习时间与内容的学习系统，其目标是以更快的速度获取知识与技能，并通过更好的学习保持来提升表现。在本研究中，加速学习特指以较短时长提供的常规课程，不包括天才教育、成人教育和在线学习的范畴。

加速学习并非新概念，高校已实施数十年，尤其在夏季学期中较为常见。暑期课程通常每周安排两次课而非一次，因此整个暑期课程可在六至七周内完成。部分高校也会以密集型模式提供研究生课程，例如将原本十三周的学期压缩至两至三周，利用周末授课。加速学习提供了灵活性，但一个重要问题随之而来：加速学习是否会损害学习效果？

疫情之后，师生对课堂技术应用已相当熟悉，因此有必要重新审视加速学习这一议题。现有文献在加速学习的理论依据以及如何提升其有效性方面存在空白。基于此，本研究采用刺激—有机体—反应（SOR）模型，探讨影响学生选修加速课程动机的因素以及影响加速学习有效性的相关因素。在SOR框架中，影响学生参与加速学习课程动机的因素构成刺激，学生对加速学习的态度构成反应，而学生的动机则构成有机体。

基于文献回顾，研究人员提出了三个研究问题：第一，哪些因素促使学生参与加速学习并有效学习？第二，技术如何促进加速学习中的教与学？第三，加速学习与传统或常规班级中的学生表现和满意度是否相同？哪些因素影响加速学习的有效性？

二、研究设计与方法

本研究采用定性研究方法，通过深度访谈收集数据。研究于2023年8月获得香港专业及持续教育学院研究委员会伦理批准，所有参与者均签署书面知情同意书。研究采用目的性抽样，选取香港某大学两门具有代表性的密集型课程：一门编程入门课程和一门市场调研课程。这两门课程在同一机构也以常规模式开设，常规模式每周一次课，加速模式每周两次课，因此加速课程总时长缩短。数据收集期间，编程课程以线上方式在日间授课，面向全日制本科生；市场调研课程以面对面方式在晚间授课，面向兼读制学生。全日制学生此前未选修过加速课程，兼读制学生为四年级学生，对加速学习模式有一定经验。编程课程是信息技术学位课程中的基础课程，市场调研课程则是商学课程中的高级课程。研究采用七周学期制，而非传统的十三周学期。

研究人员于2023年对两位讲师和十位背景各异的学生进行了深度访谈，每次访谈约六十分钟。部分访谈以中文进行，由专业翻译人员翻译成英文，并采用回译法确保翻译有效性。转录文本返还给受访者核对，随后删除受访者身份信息。两位研究人员担任编码员，编码过程从描述性编码开始，全程未使用软件。编码员间信度采用Cohen's kappa系数衡量，结果为0.90，表明编码员间高度一致。若编码过程中出现争议，由第三位编码员解决。访谈人数取决于数据饱和程度，若后续访谈中超过90%的内容重复，则停止访谈。

三、研究结果

积极动机与消极动机的识别。 通过对两门课程的完整转录文本分析，研究人员识别出加速学习的正向动机因素和负向动机因素。正向动机包括能够更快完成课程、为后续课程奠定基础等；负向动机则源于时间过短而无法充分消化教学材料。初始编码类别基于参与加速学习的正向与负向动机建立。

影响教学有效性的因素。 关于教学有效性，教师和学生均提及课堂安排和课程授课模式的影响。教师指出，课堂节奏、课时时长、上课时间、评估方式、出勤情况等均影响教学效果。学生则反映课堂练习时间过短、一天六小时课程难以集中注意力、线上或错开上课时间更佳等。教师还观察到部分学生线上上课时关闭麦克风玩游戏或分心于手机，学习态度消极。学生指出部分同学因软件安装失败而只能使用在线编译器，影响学习体验。

技术在教与学中的作用。 教师表示利用Microsoft Teams可有效传递信息、收集反馈并快速回答问题。编程课程因其学科性质天然适合线上互动式教学。学生反馈遇到问题可随时提问，比传统课堂更高效；在家上课时可在电脑上即时练习。市场调研课程中，教师为每节课提供录播，学生可课后自行观看复习。技术还使学生能在新概念讲授后立即进行实时练习。

加速学习与传统学习的学生表现比较。 教师认为在编程概念课程中，学生因需在同学期其他科目中使用编程知识而学得更快。市场调研课程教师则表示未观察到压缩模式与常规模式之间学生表现存在明显差异。学生反馈加速模式有助于记忆，因为时间越长越容易遗忘；但密集周会对有全职工作的学生造成负担。关于学期末压力，部分学生认为加速模式将项目和作业安排在上半学期，减轻了学期末压力；兼读制学生则认为同时兼顾多门课程容易混淆概念。

测验与评估的作用。 教师通过每周课堂练习和测验了解学生学习进度，并据此调整教学计划。测验不仅用于评估，也作为巩固知识的工具。学生认为测验有助于发现薄弱环节并获得教师即时反馈，但也有学生反映测验数量过多，造成负担。

加速学习的适用性。 关于加速模式是否适合课程，学生意见不一。编程课程学生认为该课程需要电脑且互动性强，适合加速模式，但也取决于学生自律性。市场调研课程学生则认为该课程涉及大量数据和概念，需要时间消化，应转为常规周次；也有学生认为该课程理论性不强，每周一次课即可。

四、讨论与结论

基于SOR框架分析，支持加速学习的因素包括教学法适配性（课堂测验）、技术适配性（可用软件）、机构支持（灵活安排）和教师准备度（熟悉学科内容）；反对加速学习的因素包括学生未准备（能力与经验不足）、技术不匹配（依赖试用版软件）、机构未准备（提供较容易科目或采用混合学习方法）和教学法不适用（紧凑的日程安排和不适合的科目）。

加速学习的正向动机源于教师准备度、教学法准备度、技术适配性和机构支持，负向动机则源于学生未准备、技术不匹配、机构未准备和教学法不适用。在SOR框架中，这些正负因素作为有利或不利的刺激，影响作为有机体的学生动机，进而影响学生对加速学习的态度这一反应。研究提出了一种新颖的加速学习采纳模型，用以解释加速学习正负动机之间的相互作用。

研究发现，专注度和学习态度影响加速课程的学习有效性。技术促进了师生之间的双向互动。与以往研究一致，加速学习班级与常规节奏班级在学生表现和满意度方面无显著差异。然而，加速学习对高级课程可能效果较差，高级课程可能更适合传统教学模式。加速学习的有效性在全日制与兼读制学生之间存在差异，后者经验更丰富，更适合加速学习。

研究结论指出，影响学生参与加速学习并促进学习有效性的因素包括教师实践、技术和机构支持。加速学习对不涉及大量复杂概念的基础课程有效，较弱的学生可在较短时间内赶上基础课程；但在高级科目中，他们可能难以在有限时间内提升表现。兼读制学生可能比全日制学生更适合加速学习，其繁忙日程使其更倾向于密集型学习，且成熟度和经验有助于其更有效地理解材料。

研究提出以下改进建议：第一，在辅导课期间或课后尽快提供及时反馈；第二，通过技术增强学生参与度和互动性；第三，通过混合学习为学生提供更多自主学习的指导和灵活性；第四，提供额外练习以支持较弱学生。

研究局限性包括仅聚焦于科学和商学学科，且包含基于计算机的练习，因此研究结果可能不适用于需要更多时间深入理解内容的语言、社会科学和人文学科。未来研究可在社会科学、人文学科和语言领域开展，可采用教师、学生和学院管理者的纵向问卷调查进行定量验证，评估分数可作为衡量加速学习有效性的一项指标。此外，还可开展跨机构比较分析。