[摘  要]后疫情时代下的高校在线艺术教学应构建知识聚合与分享机制，抓住机遇，应对挑战。基于技术接受模型，本文探索了影响高校在线艺术教学的关键因素，通过模型假设、问卷调查和实证检验，得到3项结论：在线艺术教学平台的资源聚合能力是影响教学效果的关键因素；学习者的学习动机、平台交互反馈体验对学习投入具有重要影响；在线艺术教学应构建以学习者为中心，“线上+线下”融合统一、有机衔接的一体化教学体系。研究结论为后疫情时代高校在线艺术教学优化提升提供了策略和路径，对其他学科的在线教学也具有参考价值。

[关键词]在线教学  艺术学习  资源聚合  知识分享

基金项目：陕西省教育厅科学研究计划项目“大数据时代艺术学习资源的聚合与分享研究”（项目编号：18JK0684）。

中图分类号：G432

引  言

后疫情时代（Post-pandemic era）是指新型冠状病毒疫情过去后的时代。2020年以来，受新冠肺炎疫情影响，全国大中小学根据疫情防控开展“线上+线下”相结合的教学活动，线上教学从疫情暴发前的补充手段，成为高校教学活动不可分割的组成部分。2023年1月8日起，我国对新冠病毒感染正式实施“乙类乙管”，高校全面恢复正常教育教学秩序。后疫情时代，高等教育治理模式在常态与应急状态转换过程中，在线教学如何发挥优势作用？对于这一问题，有必要对疫情期间高校在线教学的影响因素和作用机理进行总结分析。在大数据、“互联网+”、人工智能、元宇宙等新技术和新生态迅速崛起的大背景下，分析应急状态对高校在线艺术教学的影响，探究主要影响因素及其作用，具有重要的学术意义和实践价值。

后疫情时代对高校在线艺术教学的影响分析

1.在线艺术教学面临的挑战

美国高等教育信息化协会（EDUCAUSE）发布的《2021地平线报告（教与学版）》探讨了未来高等教育教与学体系的宏观趋势，阐释了开放教育资源、混合课程模式等影响高等教育的关键技术与实践，认为全球疫情带来的创伤从根本上改变了高等教育的运作方式。在国内，前所未有的全国性大规模线上教学，各类在线教学平台通道爆满。

以新冠肺炎疫情为例，应急状态对高等教育教学的影响主要体现在教学观念的革新、教育资源共享性的提高、学习方式的非线性化、教学方式的多样化等方面。艺术高校为应对疫情，被迫采取在线教学模式，将线下课程转型为在线课程，由于艺术资源具有海量数据、多种类型、主观性强等特点，高校在线艺术教学对教学平台、教学方法提出了不同于其他学科的更高要求，如沉浸式教学体验、海量教学资源获取、课堂实时互动、个性化学习需求，等等，如何满足以上要求，成为各方关注的重点。

2.知识聚合与分享视角的在线艺术教学趋势分析

构建知识聚合与分享机制为解决上述问题提供了路径。已有研究表明，学习者了解和掌握新知识的过程，可以通过知识聚合与分享途径来实现。程子轩从理论层面将知识聚合理论和方法引入到微信公众平台，基于标签聚类和摘要生成的知识聚合方法，解决其知识组织和服务问题，扩展了知识聚合相关研究的领域和视角；张连峰等通过对学习者知识需求的归纳分析，提出了面向虚拟学术社区的知识聚合模型架构；郭顺利等在知识聚合服务体系框架基础上设计了知识导航、知识推荐、知识融合等服务功能；魏扣等搭建了社交媒体环境下的知识聚合服务平台，提供知识检索、导航、推送等服务。

从知识聚合与分享视角看，传统的在线艺术教学模式在疫情期间产生了转型契机，叠加数字化技术不断迭代进化的推动力，将发生深刻而持久的变化，特别是移动互联网等新技术、元宇宙等新生态的兴起，全时在线、创客模式、直播模式、多点聚合、个性化分享，将成为后疫情时代高校在线艺术教学发展的新趋势。

以上研究成果对设计研究假设和选择研究方法具有一定的启发意义，已有研究提出了影响在线学习的主要因素，但是主要因素对学习效果的作用机理尚不清楚。本文结合所在高等艺术院校在线教学实践，从知识聚合与分享的视角，探讨两个问题：一是后疫情时代，影响在线艺术教学的关键因素有哪些；二是这些因素如何影响学习效果。研究方法是通过归纳已有研究提出影响因素，通过构建假设模型、问卷调查及实证检验，得到关键因素及其对学习效果的影响路径，结合实证检验结果，提出优化高校在线艺术教学的策略和建议，为高校应急状态下的在线教学提供实证参考。

研究假设

1.基础模型

在线教学的实质是在线教学平台的技术能力对教与学行为的支撑，通过平台对学习者的吸引力、渗透力促使学习效果的提升。本文以技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）作为假设模型的基础，该模型是Davis于1989年运用理性行为理论准确有效地预测信息技术的接受问题所构建的模型（图1）。技术接受主要由两个因素决定：感知的有用性体现学习者对使用系统提高工作效率和能力的程度；感知的易用性体现学习者认为使用系统的方便程度。技术接受模型虽然已有30多年的历史，但对于技术因素和学习者行为的相关影响研究，仍然具有强大的生命力。

2.影响因素

综合已有理论研究，将学习动机（Learning Motivation，LM）、交互反馈（Interactive Feedback，IF）、资源聚合（Resource Aggregation，RA）、知识分享（Knowledge Sharing，KS）4个变量作为影响高校在线艺术教学效果的主要因素。

学习动机：学习动机在心理学中被定义为一种目标或对象所引导的激发和维持个体活动的内在心理力量。张华峰等研究了自我发生型和社会规范型两种学习动机对学习收获的影响，发现前者的作用高于后者；于倩等研究发现学习动机直接正向影响学习参与（包括行为参与、情感参与和认知参与）。因此，学习动机作为一种驱动力并不是与生俱来的，内部动机与外部动机在很大程度上影响着学习动机的塑造，有必要将学习动机作为主要因素，纳入实证研究的范畴。

交互反馈：围绕教育教学目标的实现，交互反馈是调动学习者参与在线教学过程的重要因素，形成彼此间良性的交互作用。唐燕儿等提出教师与学生建立联系是激发学生动机并促使其学习的首要条件；谌志霞等研究发现，积极参与课堂互动的学生在学习效果方面有较为明显的提升，积极程度与课堂体验呈正相关。在线艺术教学中，互动性、虚拟性、参与性是必备需求，教师需要在教学过程中融入音频、视频等多媒体元素，增强学习者的归属感与参与感，促进师生之间的良性互动。

资源聚合：张海涛等将知识聚合定义为大数据时代，数据经过提取、整合、组织，并经过语义化抽取后成为有用信息的过程；赵蔚等将学习者基于数字化资源的学习需求进行了归纳，提出了“学习即知识的联结”的理念，研究了物化资源、人际资源、生成性资源的聚合方式。面向学习者的学习需求，如何运用现有信息资源，快捷、智能匹配目标知识，是在线教育需要解决的问题。考虑到艺术资源具有的海量特征，有必要将在线教育平台的资源聚合能力作为影响学习效果的主要因素进行实证研究。

知识分享：Hendriks将知识分享定义为知识拥有方和需求方之间的互动过程，可以让知识在不同的主体间流动。曹科岩等提出知识分享对于组织应对环境变化、持续发展具有重要意义；肖新华运用关联主义学习理论，提出学习资源聚合与分享的实例，帮助学习者聚合知识并进行有效分享。后疫情时代，知识分享作为学习者快速、高效、多渠道获取知识的有效手段，是影响在线艺术教学效果的主要因素之一。

在以上主要因素基础上，参考TAM理论，提出感知有用性（PU）、感知易用性（PEoU）2个变量，以学习投入（SE）作为测量影响结果的主变量。

3.假设模型

假设模型如图2所示，各项研究假设见表1，包括以下三个方面：

（1）学习动机、交互反馈因素对感知有用性、感知易用性具有正向作用。假设学习动机、交互反馈对学习投入的影响，是通过感知有用性和感知易用性两个中介变量传递作用，包括H1a、H1b、H2a、H2b四项假设。

（2）资源聚合、知识分享因素对感知有用性、感知易用性具有正向作用。假设在线学习平台吸引学习者访问并积极获取资源，与学习平台对资源的资源聚合和知识分享有关，这种关联关系通过感知有用性和感知易用性两个中介变量传递作用，包括H3a、H3b、H4a、H4b四项假设。

（3）感知有用性与感知易用性正向影响学习投入。参考TAM理论，PU和PEoU两个变量通过想用态度和行为意向，影响学习者的系统使用，包括H5、H6两项假设。

研究设计

1.变量测量

根据研究主题，参考国内外文献的成熟量表设计了调查问卷，问卷采用李克特七点量表。学习动机有3个题项，如“我对在线教学平台的学习兴趣”“我自愿参与在线教学平台的程度”；交互反馈有3个题项，如“平台的交互和反馈体验对我的学习体验具有影响”；感知有用性有3个题项，如“使用在线教学平台提高了我的学习效率和效果”；资源聚合有3个题项，如“在线教学平台的学习资源组织和分类，对我的学习有很大影响”；知识分享有3个题项，如“在线教学平台能够根据我的兴趣，提供相应的学习资源”“在线教学平台推送给我的学习课程对我帮助很大”；感知易用性有3个题项，如“在线教学平台很容易使用”“平台使用中的问题，容易寻求帮助解决”；学习投入有3个题项，如“疫情结束后，我还将投入时间和精力通过在线教学平台进行学习”。

2.数据获取

2021年11月至2022年1月，面向西安音乐学院学生采取在线问卷方式开展数据收集，调查收集到完整问卷492份，剔除质量不合格问卷12份，有效问卷480份，问卷有效率97.56%。经过统计，调查对象中，男性152人（占31.67%），女性273人（占68.33%），本科在读426人（占88.75%），研究生在读54人（占11.25%），平均年龄20.5岁，符合在线艺术教学平台用户多为年轻人的基本现状，样本具有代表性。

数据分析

1.测量模型

（1）信度

本研究以组合信度（Composite reliability coefficients，CR）指标评估测量模型的信度。表2给出了各潜变量的CR指标，均大于临界值0.6，说明测量模型信度较高。

（2）收敛效度

Fornell和Larcker的研究表明，题项的收敛效度可以由平均提取方差值（Average variances extracted，AVE）来体现。表2给出了各个潜变量的AVE指标，一般AVE＞0.5表明量表具有良好的收敛效度。

（3）区分效度

区分效度通过比较潜变量相关系数与对应潜变量AVE的平方根来判断，要求相关系数小于对应潜变量AVE的平方根。从表3可以看出，测量模型中各潜变量具有较为显著的区分效度。

注：***p＜0.001

（4）多重共线性

研究采用方差膨胀因子（Variance inflation factor，VIF）检验模型的多重共线性，当VIF≥5时，题项之间存在严重的共线性。本研究中各变量VIF值如表4所示，均低于临界值5，表明研究所用问卷各题项间不存在共线性。

2.结构模型

本研究使用Warp PLS 6.0软件建构结构模型，通过整体拟合度检验（如表5所示），各项指标显示模型整体拟合度较高。感知有用性和感知易用性解释了31%的学习投入方差，学习动机解释了27%的感知有用性方差，资源聚合解释了28%的感知易用性方差。

3.假设检验

研究对所提出的10项假设进行了检验，结果如表6及图3所示：①学习动机、资源聚合、交互反馈3个因素通过感知有用性，正向影响学习投入，其中学习动机对感知有用性的影响，显著高于资源聚合、交互反馈对感知有用性的影响；②资源聚合通过感知易用性，正向影响学习投入，知识分享对感知易用性的影响不显著；③感知有用性对学习投入的影响显著高于感知易用性对学习投入的影响。

研究结论

通过构建假设模型和实证检验，研究结论主要有以下3个方面。

1.在线教学平台的资源聚合能力是影响教学效果的关键因素

研究发现，资源聚合通过感知易用性对学习投入起到显著影响，是影响在线艺术教学的关键因素，这一结论符合学习者对在线教学平台的资源海量化、知识关联化、需求个性化的特征要求，尤其是在线艺术教学平台资源的丰富程度决定了平台的吸引力。聚合不同于搜索，是对相关结构化数据和非结构化数据（文本、图片、视频、音频等）进行获取、贴标、归类，根据学习者需求提供相应的知识。资源聚合能力是表征在线教学平台资源配置能力的一个重要指标，直接决定了学习者能否通过平台高效地获取个性化的学习资源。知识分享是表征在线教学平台资源配置能力的另一个指标，知识分享对学习投入的影响不显著，主要有两个原因：一是题项设计的原因（KS变量的收敛效度为0.462，小于临界值0.5，收敛效度不理想）；二是相对于在平台分享资源，学习者更为重视从平台获取资源。因此，在线教学平台必须扩大优质资源供给，在资源总量、聚合算法、服务支持等方面提升响应能力，提高平台的易用性。可以预见，在线教学平台将克服“数字鸿沟”的影响，迈过“性能不稳定、功能不健全”的初级阶段，朝向提高资源品质和服务能力的目标不断优化。

2.学习动机、交互反馈体验对学习投入具有重要影响

假设检验发现，学习者的学习动机和平台的交互反馈体验，通过感知有用性间接影响学习者的学习投入，路径系数分别为0.27（p＜0.01）、0.11（p＞0.01）。后疫情时代，在线教学需要着重解决两大问题：一是培养学习动机，教育实践和教育心理学实验表明，学习兴趣能够激发学习动机，指向特定的学习活动。学习者具有学习动机，意识到参与平台学习能够提高学习效果，从而促进学习行为的发生。在设计开发在线艺术教学平台时，要运用开放性的教学资源、名师名课吸引学习者的学习兴趣，进而产生学习动机。二是提升交互反馈体验。交互反馈的本质是为了获取信息及开展协作学习，使学习者做出符合教育目标的行为和反应，并对学习内容产生正确的意义。调研数据显示，直播、录播或是混合式教学，线上教学的启发式引导互动都无法和线下教学相比。面对面的瞬时互动和情感交流在艺术教学中尤其关键，艺术学习者对情绪的把握，通过肢体语言来传递情感，较其他学科更需要交互反馈。交互反馈可以增强网络虚拟社区学习者的心理需求满足，已有研究表明，由心理满足产生的群体认同，促进学习者花费更多的时间和精力进行平台交互。学习者以互动为桥梁融入课堂，通过提升课堂参与感，从而取得较好的学习体验。英国公司Virti将虚拟现实和增强现实技术应用于教育培训领域，使用沉浸式AR/VR对医护人员进行感染控制措施培训，虚拟技术的临场感在疫情防控场景下发挥了重大作用，与常规培训相比，基于增强现实和虚拟现实的方法将知识保留率提高了230%。大数据、“互联网+”、元宇宙等新技术和新生态也为在线教学的交互反馈提供了支撑。

3.在线艺术教学应构建以学习者为中心的一体化教学体系

实证研究显示，学习者的感知有用性、感知易用性两个因素解释了31%的学习投入方差，表明立足学习者的角度优化配置在线艺术教学资源，有助于提高在线教学效果。从教学研究的维度，应改变已有研究较多基于教育管理者及教师的视角，从学习者的视角出发，更关注学习者个体行为在在线艺术教学过程中的积极作用，探索在线艺术教学平台资源聚合与分享的技术手段和作用模式，依据学习者需求及个性化特征将资源进行聚合并分享给学习者，促进学习者的学习投入。从平台构建的维度，在线教学是优化教学形态和知识服务，促进教育资源公平分配的综合创新，应遵循以学习者为中心的系统建设理念，构建“线上+线下”融合统一、有机衔接的一体化教学体系，满足应急状态下“线上+线下”接续教学、维持正常教学秩序的需求。以学习者为中心，要求教学设计要以学生获得知识为原则，改变教师自说自话的“主播”形式，应用以学生为主体的教学质量在线评价模式。

结  语

以新冠肺炎疫情为代表的应急状态，是对高等教育的严峻挑战，在线教育从补充角色跃上前台，为高等教育带来变革。“网络化、数字化、个性化、终身化的教育体系”是在线教育的发展目标。本文结合所在高等艺术院校在线教学实践，从知识聚合与分享的视角，分析了后疫情时代对高校在线艺术教学的影响，探索了影响高校在线艺术教学的主要因素，为应急状态下高校在线艺术教学优化提升提供了策略和路径，研究结论对其他学科的在线教学也具有参考价值。

参考文献：

[1]王竹立.后疫情时代，教育应如何转型？[J].电化教育研究，2020，41（4）：13-20.

[2]郑宏，谢作栩，王婧.后疫情时代高校教师在线教学态度的调查研究[J].华东师范大学学报（教育科学版），2020，38（7）：54-64.

[3]潘秋静，胡永红，阙明坤.“后疫情时代”高等教育教学模式的挑战与创新——访世界知名高等教育研究专家乌尔里希·泰希勒教授[J].复旦教育论坛，2020，18（6）：10-16.

[4]黄太进.教育数字资源众筹众创供给与服务模式研究[D].武汉：华中师范大学，2021.

[5]程子轩.面向学习者知识需求的微信公众平台知识资源聚合及服务研究[D].长春：吉林大学，2021.

[6]张连峰，李慧，途云鹤.基于虚拟学术社区的知识聚合模型构建研究[J].情报科学，2019，37（6）：55-60+74.

[7]郭顺利，孙笑，宋拓，等.学习者需求驱动下社会化问答社区知识聚合服务研究[J].情报科学，2021，39（2）：106-113+136.

[8]魏扣，李子林，金畅.社交媒体环境下档案知识聚合服务实现架构研究[J].档案学通讯，2018（6）：61-66.

[9]郁悦，张绍文，张乐天.后疫情时代高校在线教学与传统教学融合发展的路径探析[J].教育探索，2020（12）：42-46.

[10]钟秉林，南晓鹏. 后疫情时代我国高等教育发展的宏观思考[J].教育研究，2021，42（5）：108-116.

[11]侯春笑，田爱丽.后疫情时代在线教育的公众关注与反思——基于知乎、微博平台话语的扎根分析[J].电化教育研究，2021，42（6）：60-66.

[12]梁慧云，吕林海.“拔尖计划”学生学习动机、学习参与与批判性思维的关系研究[J].教学研究，2019，4（2）：1-8.

[13]张华峰，史静寰，周溪亭.进入普及化阶段的中国大学生学习动机研究[J].清华大学教育研究，2021，42（4）：141-148.

[14]于倩，刘金兰，赵远.大学生学习动机对学习参与及学业成就的影响研究[J].大连理工大学学报（社会科学版），2018，39（6）：100-106.

[15]唐燕儿，关淑文.基于霍姆伯格远程教育思想的在线教学创新策略研究——以疫情期间成人高等教育在线教学为例[J].中国电化教育，2020（5）：27-33.

[16]谌志霞，张文昊，张燕玲，等.高校在线教学开展现状与影响因素分析[J].中国信息技术教育，2022（7）：109-112.

[17]张海涛，宋拓，孙彤，等.知识聚合研究的脉络与展望[J].情报科学，2020，38（4）：163-170.

[18]赵蔚，张赛男，孙彪，等.开放学习资源自主聚合研究[J].中国电化教育，2015（11）：36-44.

[19]曹科岩，窦志铭.组织创新氛围、知识分享与员工创新行为的跨层次研究[J].科研管理，36（12）：83-91.

[20]肖新华.基于关联主义的MOOC学习资源聚合与分享研究[D].石家庄：石家庄铁道大学，2018.

[21]张忠华，王连喜.新冠肺炎疫情下我国在线教育实践的困境、挑战与对策[J].教育传媒研究，2020（5）：83-87.

[22]Fang J,Chen L,Wen C,Prybutok V.Co-viewing Experience in Video Websites:The Effect of Social Presence on E-Loyalty[J].International Journal of Electronic Commerce,2018,22(3):446-476.

[23]李文龙.后疫情时代在线教育的服务创新[J].艺术与设计（理论），2021，2（12）：135-137.

（邱阳：西安音乐学院人文学院）