第三节 分析框架及研究思路

（一）分析框架

深度学习是一种复杂的活动，文献表明深度学习的影响因素涉及个体的认知和行为、教学与学习的环境、师生及学生之间的人际互动等多个方面。就在线深度学习而言，其影响因素还会涉及家庭环境。章璇等人（2020）基于班杜拉的三元交互模型来构建“个体认知、行为、环境”深度学习影响因素解释框架。本研究借鉴章璇等人的思路，从学习者的家庭环境、个人特征、学习行为和教学行为四个方面来构建学生在线深度学习的分析框架（如图1-1所示），其中家庭环境方面包括家庭所在地区、家庭学习设备、家庭网络速度、父母受教育程度、父母教育期望、父母情感支持；个人特征方面包括性别、人格、学习动机、归因、自我效能、学习主动性、学习行为偏好、自主学习能力；学习行为包括网络学习经历、自我调节、元认知、学习活动、学习投入、学习互动、学习情绪、学习氛围；教学行为包括学段、班级成绩排名、教师入镜、教师情感投入、教师期望、教师教学策略、教师反馈、学业负担。本研究将基于该分析框架，借助调查数据，分析图中各个因素与在线深度学习之间的关系。

图1-1　在线深度学习影响因素的分析框架

（二）研究思路

（1）研究对象。本研究拟对“青少年”群体的在线深度学习进行研究。一般意义上，青少年被定义为年龄在13～19岁的人，主要涵盖的是初中和高中阶段的学生。在本研究中，我们使用了一个更为宽泛的定义，将“青少年”界定为“青年”和“少年儿童”的综合群体，年龄为9～23岁，涵盖小学阶段（三年级至六年级）、初中阶段（初一至初三）、高中阶段（高一至高三）、大学阶段（大一至大四）的在校学生。

（2）研究思路。在2020—2022年疫情防控期间，大、中、小学学校因为不能复学，普遍都在开展在线教育教学。本研究借此机会，针对青少年群体的在线学习状况，围绕深度学习设计问卷，对小学（三年级至六年级）、初中（初一至初三）、高中（高一至高三）、大学（大一至大四）共四个学段的在校学生进行调查，回收调查数据，开展统计分析和量化研究，分析青少年群体在线深度学习的影响因素，探讨提升在线深度学习的教育教学策略及相应的政策建议。

（3）研究计划。项目团队计划在2020年3月至4月完成前期的文献研究和理论分析框架的研究和论证；5月完成问卷调查和数据回收；6月完成对调查数据的清理完善和初步分析；7月完成对研究报告的撰写、研讨和完善。