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大学生基于微信公众号的碎片化学习需求探究论文

发布时间:2021-04-19 08:58:01 文章来源:SCI论文网 我要评论














SCI论文(www.lunwensci.com):

摘要:本文在需求分析理论视角下,以英语系公众号为例,通过大数据定量分析,旨在研究大学生在依托微信公众号进行碎片化学习时的核心学习需求。结果表明,学生在碎片化阅读公众号推文时重点关注与优秀师生经验分享、英语技能提升相关的题材,偏好个性化的推文编排形式,在与公众号互动时的核心需求是查询与考试、专业生活相关的重要信息及获取优质学习资源。基于上述发现,教师在指导学生时可有针对性地选择资源,助力学生的碎片化学习。

关键词:碎片化学习;需求分析;微信公众号

本文引用格式:张汝莹.大学生基于微信公众号的碎片化学习需求探究[J].教育现代化,2019,6(87):240-242,255.

一 引言

在大数据互联时代下,碎片化学习依托移动技术,逐渐成为学生学习活动的主要途径。碎片化学习是指学习者利用零碎的时间,通过分散、碎片化的阅读,获取知识或经验碎片的过程。[1]相比于传统课堂学习在学习内容及时间空间上的规范化和固定性,碎片化学习使学习者可以根据自身需求,通过智能终端随时随地、从心所欲地获得任何有意义的知识或经验。[2]对于高校学生而言,由于课堂时间有限,课余的碎片化学习便成了自我巩固拓展的主要渠道。[3]通过这种非正式学习获得的知识经验,与课堂上的系统学习相结合,共同构成学生的知识经验体系。[2]

碎片化学习所依托的媒介众多,其中微信公众平台(以下简称“公众号”)颇为普及。对于其在大学生碎片化学习中的作用,现有研究主要是个体教师借助自建的公众号进行的线上教学实证分析。[4-6]但对于学生在课下使用其他学习类公众号进行自主学习时的需求、方式及效果,却鲜有文献分析。另一方面,碎片化学习本身也存在资源零散、关联性差、质量参差不齐等问题[7],学生在选择时易有盲目性,导致学习效率低下,因此仍需要教师加以指导。而明确学生的学习需求则是教师指导的首要前提。Dudley-Evans和St.John在需求分析理论中指出了充分了解学生偏好的学习方式、学习需求与期待的重要性。[8]因此,教师只有明确学生的学习需求,才能有针对性地推荐高质量的公众号资源,助力学生更有效地进行碎片化学习。

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以大学英语为例,学生进行碎片化学习的渠道除教师创建的个人公众号外,还有教辅机构开设的学习公众号及各高校建立的英语系官微公众号。前者种类繁多,但发布的资源质量良莠不齐,而后者是英语系教师直接参与运营,资源质量较高,更贴合学生的学习实践,且受众群体主要是该校学生,教育背景相对一致,与教师个人公众号相比样本数量更大,同时排除了个体教师的教学偏好,可以更全面地反映学生的整体学习需求。

本文聚焦英语系官微公众号,在需求分析理论背景下从定量角度分析学生在碎片化学习中1)对不同题材、不同形式推文的关注度,以研究学生的核心需求及偏好的形式,2)与公众号的互动,以分析学生的主观学习需求,为教师拓展第二课堂提供量化支撑及借鉴。

二研究方法

(一)案例选择


本文选择中国矿业大学(北京)外语系创建的“矿大外语之声”作为案例进行分析。该官微公众号创建自2015年1月1日,旨在为全校师生发布院系资讯、提供英语/双语学习资源、进行师生互动,助力学生的碎片化英语学习。平台的推文发送频率为两天一次(寒暑假不固定),每次发送一至两篇不等的推文。截至2019年6月1日,订阅人数为5700人左右。

(二)数据采集

阅读量是判断读者关注度的主要指标。[9]学生对推文的关注程度即反映其学习需求。本文以推送阅读量作为衡量学生关注度的第一个主要指标:推文的阅读量越高,则表示该推文越受学生关注。笔者收集了自平台创建以来至2019年1月1日这四年中所有发送的共557篇推文的阅读量数据(包括非粉丝,即没有订阅公众号的人)。考虑到推文发送与阅读之间存在一定的时间差,所以为更真实地反映每篇推文在学生中的关注程度,本文将阅读量数据采集时间延后半年,对每篇推文在2019年6月1日前的累计阅读量进行统计分析。

除阅读推文外,学生还可主动向公众号发送消息进行互动。本文将学生发送的高频消息作为衡量学生关注度的第二个主要指标,统计出自平台创建以来学生发送的所有高频消息(频次≥5次),频次越高,说明学生在相关方面需求越大。

(三)数据分析

本文对每篇推文的题材、形式及学生发送的高频消息进行分类标注,并统计出每个类别推文的平均阅读量(即每类推文的总阅读量/总篇数)及每类高频消息的总频数,以此探究学生的核心学习需求。

(1)推送题材及形式分类。推送的题材共分为两大模块:校园资讯及英语学习。校园资讯模块主要与专业及校园生活相关,包括节日特辑、课外实践、校园人物、院系活动、专业生活五类;英语学习模块则包含考试、留学交换、西方文化、英语技能、娱乐、中国文化六类(详见表1)。在形式方面,推文的编排形式共分七类:专访、推荐、活动总结、通知、作品展示、简介及转载(详见表2)。

(2)高频消息。学生发送的高频消息分为三类:考试、学习资源、专业生活(见表3)。由此分析学生在碎片化阅读外,还存在哪些主要学习需求。


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三 结果与讨论

本节首先从大数据角度呈现不同题材、形式推文的平均阅读量,以及不同类别高频消息的频次,由此分析学生在碎片化学习时偏好的题材、形式,及与公众号互动时的主观学习需求,为大学英语教师指导学生碎片化学习提供量化依据及借鉴。

(一)学生主要关注的题材

图1表明,从题材大类看,学生对校园资讯类及英语学习类的推文关注度大致相当,前者略高于后者。这是由于英语系官微公众号是基于所在学校的办学特色,兼具管理、教辅及学术交流等多重功能,所以学生在选择该类公众号时除了关注其教辅功能外,还看重其管理功能。


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从具体类别看,在校园资讯模块的五类推文中,校园人物类推文的平均阅读量最高,显著高于排名第二的专业生活类推文,而节日特辑类平均阅读量最低(见图2)。可见,学生主要关注本校中的优秀师生,因这些师生与自己具有相似的学习生活背景及经历,学生希望通过阅读他们的感悟及经验,为自己的学习生活提供借鉴。因此,教师在指导学生时可选择或推荐更多与学生教育背景、学习经历、认知水平相近的资源,学生更易产生共鸣,接受度更高。



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在英语学习模块的六类推文中,考试类推文的平均阅读量最高,其次为英语技能类,而娱乐类平均阅读量最低(见图3)。这表明,学生在以学习英语为目的选择推文时,最关注与应试及提高英语听说读写译技能相关的内容。这是由于该公众号的受众以理工科学生为主,而对非英语专业学生而言,提高英语水平及应对考试及竞赛仍是核心需求。另外,由于近年来留学交换日益成为学生研修深造的主要选择之一,所以学生对诸如留学咨询、流程介绍、文书撰写等留学类推文的关注度也较高。娱乐类推文受关注度最低,说明学生对于院系官微公众号大多持较为严肃的态度,主要需求是获得学习类、实用性知识经验,而非休闲消遣。

(二)学生偏好的推文形式

除题材外,推文的编排形式也是影响学生关注度的重要因素。图4显示,平均阅读量最高的推文形式为专访类,其次为活动总结类,而转载类阅读量最低。这反映出学生更偏好以第一人称编排,个性化较强的专访类及具有院系特色的总结性推文。此外,相比于直接转载的文章,原创文章更受学生欢迎,可见,学生更加期待经过教师亲自挑选、整合的优质资源。



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(三)学生的主观学习需求

图5显示,在学生主动发送的高频消息(频数≥5次)中,与考试相关的消息占了主流,其次为专业生活类及资源类消息。可见,学生在与官微公众号互动时,看重公众号作为信息资源储备库的功能,核心需求是获取与考试、专业相关的信息及具体的学习资源(如英文原著电子版)。因此,公众号为有效辅助学生碎片化学习需求,应存储学习考试、专业方面的重要信息及长期有效、经过深加工的优质学习资源,以备学生随时查阅下载。

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四 结语

本文以英语系官微公众号为例,旨在探究在需求分析理论背景下,大学生基于微信公众号进行碎片化学习的核心需求。通过对学生重点关注的推文题材、偏好的形式,以及学生发送的高频消息种类进行量化分析,本研究发现学生在使用公众号进行碎片化学习时重点关注与本校优秀师生个体及技能、考试相关的题材,更偏好专访等个性化的编排形式,在与平台互动时,主要希望获取考试、专业生活类信息及优质学习资源。因此,教师应选择贴合本校办学特色及学生学习实际、形式个性化的优质资源,助力学生的碎片化学习。

参考文献

[1]王承博,李小平,赵丰年,等.大数据时代碎片化学习研究[J].电化教育研究,2015,36(10):26-30.
[2]王竹立.移动互联时代的碎片化学习及应对之策——从零存整取到“互联网+”课堂[J].远程教育杂志,2016,34(04):9-16.
[3]黄领.大数据时代背景下大学生碎片化学习习惯与教学设计研究[J].中国成人教育,2016(23):15-17.
[4]吴泓颖,林芸.基于微信公众号的大学生英语语用能力实证研究[J].校园英语,2016,(32).
[5]徐晓靓.基于微信公众平台的大学英语自主学习模式的应用[J].教育现代化,2018,5(39):275-276.
[6]李世远,冯晋豫.微信公众号在石油工程专业英语及力学基础课教学中的应用[J].教育现代化,2018,5(12):204-205.
[7]魏雪峰,杨现民,张玉梅.移动互联时代碎片化学习资源的适用场景与高效管理[J].中国电化教育,2017(05):117-122.
[8]Dudley-Evans.T,St.John,M.J.Developments in ESP[M].Cambridge:Cambridge university Press.1998.
[9]勾俊伟,哈默,谢雄.新媒体数据分析、概念、工具、方法[M].北京:人民邮电出版社,2017.

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