基于自我导向学习理论的在线课程设计

摘  要  自我导向学习是个人通往终身学习的重要途径，目标是提高成人学习者的自导学习能力。在自我导向学习理论指导下，依据一定原则，构建基于自我导向学习理论的在线课程设计模型，并结合相应案例，以期有效增强在线课程的学习效果，培育学习者自导学习能力，助力建设网络终身学习型社会。

关键词  自我导向学习理论;Python语言;网络终身学习型社会;在线课程;网络教育平台

中图分类号：G434    文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2022）06-0068-05

0  前言

随着知识经济对社会现有结构的不断冲击，互联网技术支持下的网络教育打破时空限制，搭建“任何人、任何地方、任何时间皆可学”的终身学习平台并建设大量在线课程，保障学习资源的充分供给，发挥其开放共享的优势。在为全民终身学习服务的教育体系中，高等教育不但是连接基础教育和社会生活的桥梁，更起到衔接青年到成年学习的关键作用[1]。大学生作为高校主要教育对象，进行在线课程学习时，通常会出现学习动机不足、学习策略单一、自我监督意识差、学习指导不具针对性、学习反馈不及时等问题，以致最终无法达到良好的教学与学习效果。因此，以教为中心的在线课程模式无法满足学生的需求。本文以自我导向学习理论为指导，发挥网络技术的教育优势，为构建网络终身学习型社会架设桥梁。

1  自我导向学习理论概述

自我导向学习（Self-Directed Learning，即SDL）最早由加拿大教育家塔夫提出，随后，美国成人教育之父诺尔斯在其出版的《自我导向学习》[2]一书中提到：“自我导向学习（简称‘自导学习’）是一种个人的、有目的的、发展的学习过程。自导学习者主动诊断学习需求，明确表达学习目标，识别确定学习资源，选择实施学习策略并评价学习结果。”在众多的SDL模式中，美国学者格罗欧提出的分层自导学习模式（Staged Self-Directed Lear-ning Model，即SSDL模式）已被众多学者应用到理论与实践的研究中，该模式根据学习者由低层次发展到高層次的自导能力，划分四个等级，如表1所示。在给学习者提供足够的自导学习空间前提下，赋予教师更加多元化的角色定位，应用个性化的教学策略匹配相应学习能力的学习者，以精准提高自导学习能力。徐宏卓[3]认为，反思性批评是提升自导学习能力的标志之一，它能反映和评价学习。面对Python语言等操作技能类课程，学习者需要在学习过程中不断修改和调整策略。因此，笔者认为：采用SSDL模式指导在线课程的设计，能够更有效地满足学生的学习需求，提升学生的自导学习能力，培养终身学习的习惯与理念。

2  基于自我导向学习理论的在线课程设计原则

2.1  学习者控制原则

网络教育环境下的在线课程设计，需将学习者推向教学生态中心，帮助他们建立起主观能动性。然而，因学习者存在个体差异性，他们是否有能力持续掌控学习过程的每一步，则要求在线课程的设计者充分考虑并提供与之相匹配的专业指导。

2.2  动机激励原则

学习者的学习动机既有外在的，又有内在的，而成人学习者的内在动机往往更加稳定、可控性强，进而可对学习行为进行持续性的激励和强化。除此之外，外在动机也是不可或缺的激发和保持学习的动力。如职位晋升、工作变更、同行竞争、学历提升、家人支持都可以促使学习状态得以接续，学习进程得以维持[4]。当然，合理的动机结构建立在以内部动机为主、外部动机为辅的基础上。因此，在线课程的内容应取材于生活，同学习者自身需要紧密结合，充分激发其内部动机。

2.3  资源支持原则

基于智慧教育背景，为顺利开展在线教学，可充分利用互联网的开放性和实时更新性，建立一个丰富的资源库，依托于教学大纲的知识框架，从互联网中选择合适的教学资源，既要包括课程内部知识体系的内容，还需拓展学习者可能感兴趣的知识内容的深度与宽度，以实现在线课程设计中教学资源的持续更新。

2.4  学以致用原则

自导学习的核心是掌握概念性知识并将其转化为实践的能力，学习者需拉近知识与现实间的距离。这就强调自导学习能力在对所学知识如何转化到实际工作中所起的作用，不能仅停留在表面，应该做到学以致用。因此，设计在线课程应为学习者提供能够实现知识外化的平台，让他们展示自己的学习成果。

2.5  过程性评价原则

2020年10月，中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》中提出：要“改进结果评价，强化过程评价”[5]。基于自导学习理论的在线课程设计要转变“一考定终身”的固定评价模式，在各个关键节点提供明确的评价标准，发挥评价的导向、调控作用，使学习者逐步掌握自我评价的技巧。秉承过程性原则，发挥互联网优势，创新评价工具，尊重人才培养规律，系统反馈学习结果，以帮助学习者随时及时调整学习节奏和学习方法、策略甚至学习目标。

3  自我导向学习下的在线课程设计模式

依托于在线课程设计原则，笔者构建基于自我导向学习理论的在线课程设计模型，如图1所示。

3.1  把脉自导学习能力，谱写学习者画像

基于王兴辉等人[6]提出的阶段式自导教学设计维度，从学习者角度出发，采用问卷调查的方式对即将开始在线课程学习的学习者进行自导学习能力评估，总体了解他们的初始化水平及自导学习能力。比如：学习者在选择一门课程之后，在线教育平台会发布自导学习能力调查问卷，测定学习者是否能够完成自主分析学习需求、确定学习目标、激发学习动机、制订学习计划、选择学习资源、交互学习小组、进行学习评价等七个方面的行为。学习者作答完毕后，平台会借助数据分析技术对其自导学习能力进行评估，然后谱写学习者个人画像（如图2所示），并给予S1、S2、S3、S4四个等级的判定，以便在教学实施全过程实现对学习者因材施教。

3.2  推荐混合学习模式，师生共同达成协议

在网络教育环境下，基于课程内容和教学模式的创新是设计关于大学生在线学习课程的关键环节。在学习者个人画像的基础上，师生根据平台测评等级，共同选取SSDL模式中某一个层次或者它们的组合形式开展学习活动，并签订详细、可实施、强针对性的协议。

针对S1层次学习者，教师要告诉他们应该掌握哪些学习内容，怎样开展学习过程，并适当适时给予他们相应的训练。例如：可以直接告诉学习者某一门课程具体单元的学习目标层级、学习方法策略、学习最佳时段、学习详细步骤，何时完成并提交作业。对学习者作业完成情况、任务完成情况及时进行指向性、相关性的反馈也非常有必要。

针对S2层次学习者，教师应扮演引导者的角色，注重教学过程中多采用启发性、引导性的交流与讨论，帮助他们理解各课程单元之间的联系，提高他们的自我认同感，正确引导他们的学习动机，沿着自己的兴趣爱好或某一主题不断深入下去，必然会取得良好的学习效果。自我导向学习虽然强调独立自主学习，但仍然重视合作学习的价值与影响。对待S3层次学习者，教师应该通过在线教育平台多组织一些讨论、交流活动，通过促进师生间、生生间线上线下的合作，不断深入学习，开阔视野，增强学习乐趣。

S4层次学习者的自我导向以及自控自学能力水平较高，教师针对此阶段的学习者，既可布置个别化、高层次的学习任务，也可采用专题研究的形式，使他们在达成学习目标过程中学会借助、整合外界资源，促进自己的在线学习能力全面提升。

需要注意的是，这种学习模式并不是固定的，可以根据学习者自导学习能力的提高或部分课程资源的特点进行调整。因此，基于不同类型的课程，可依据其特点和学习者个人画像制定一份详尽的参考性混合学习模式推荐，细化各学习阶段的目标与策略，为学习者自导学习提供支持。

3.3  合理划分学习模块，顺序实施学习步骤

为使学习者更好地进行自导学习，需要设计一个合理的学习流程，即以学习者熟悉的学习顺序进行，每个模块的学习步骤为：课程导引→问题情境→学习活动→实踐合作→作业考核。

3.3.1  课程导引  首先，提供完整的课程大纲，便于学习者明晰知识要点，明确课程的组织架构。其次，根据师生签订的协议提出总体目标，同时进一步细化各个模块的学习要求。最后，根据不同自导能力学习者的反馈，提供个性化课程指导建议。

3.3.2  问题情境  采用贴近学习者生活实际的案例引出章节学习主题，激发其兴趣，创设真实问题情境，变换设置悬念的方法，不断吸引学习者注意焦点，激发好奇心和求知欲。需要注意的是，问题情境要在融合对应知识点的前提下，切合学习者实际的学习生活，创设不同背景、层次的高质量问题，从而引导他们主动去发现问题、思考问题，并提出解决问题方案，完成相关任务。

3.3.3  学习活动  依托网络平台，组建信息化教师大讲堂，按照知识点前后逻辑顺序预先划分好模块。同时，创建社群空间，供师生、生生间适时开展一对一、一对多交流，进而进行深入交互活动。

3.3.4  实践合作  大学生作为成年群体，具有一定的学习能力，对问题的理解也会有所不同，协作学习就可以很好地分享各自的经验，培养竞争意识和协作精神。比如：完成一个阶段学习后，教师可发布主题任务，并创建若干讨论室，供学习者自行组团，互相交流，最后展示成果。

3.3.5  作业考核  教师发布相关作业和测试，测试形式要多样化，主要包括基础类或拓展类作业测试等。测试占比要分散化，学习者个人综合成绩=作业测试+实践表现+能力提升。

3.4  创设资源共享库，分模块、多形式供给

在线课程的载体是网络，内容资源模块不仅包括视频集、课件包、试题库等基础模块资源，还集合文献集、会议桌、新资讯等时效性较强的最新动态资源模块。在形式上，包括但也不拘泥于视音频等传统多媒体技术，可聚焦最新技术，如虚拟现实、3D建模等，在激发学习者学习动机和兴趣的同时，利用科学技术能够将他们的理论学习映射到具体的生活场景，提高接受、加工、存储和迁移信息的能力。

3.5  追踪学习者学习动向，提供自导学习脚手架

教师利用网络平台的相关软件追踪学习者学习动向并对其行为进行自动监控，依据得到的数据推断学习者在线学习喜好和网上学习参与度以及学习状况，在为他们个性化内容呈现和过程性评估提供依据的同时，还可让学习者通过个人学习画像进行实时自测，了解自身学习情况。对于不同的学习内容，学习者的自导学习能力处于不同的水平。因此，教师必须在教学各个环节始终关注学习者的自导学习水平，依据科学的数据分析提供与其自导学习能力相契合的教学方法。

3.6  秉承过程评价理念，提升自导学习能力

在线课程的评价需贯穿整个学习过程。可在关键节点设置测评打卡任务，鼓励学生对自身思维模式、学习策略、学习效果等表现进行批判性反思，为接下来的一轮的学习提供支持。自导学习需要学习者不断进行批判反思，因为反思的过程不仅可以让学习者及时调整学习策略，还可以改善他们的思维水平，最终螺旋提升自导学习能力。

4  案例设计

Python语言简洁、易读，在机器学习、人工智能、数据分析、Web开发等领域担任重要角色，因更新迭代速度较快。相较于传统教学模式，教师更倾向于选择时时更新信息的网络教育平台进行教学。笔者认为，在自我导向学习理论指导下，建设Python语言在线课程不仅有利于学习者掌握知识和内容，更有助于学习者提高学习能力，培养终身学习的理念与习惯。下面以Python语言为例，论述基于自我导向学习理论的在线课程设计模型的可行性。

4.1  课程描述

Python语言作为一门实践性和应用性很强的课程，着重培养学习者编写代码的能力与计算思维能力。理论学习主要在于让学习者理解Python编码规范以及面向对象编程思想，上机实践旨在让学习者掌握Python语言的应用。

4.2  课程设计

Python语言自导在线课程实施过程如图3所示。师生依托于在线课程平台生成学习者画像并签订学习契约。学习者围绕系列资源模块，以自导支架为指引，通过“低阶—进阶—高阶”自导实现自学、交互、实践等多种形式的学习行为，获取编程能力的基础上形成高阶自导学习能力。教师根据学习者过程评价反馈，实施“导学—讲授—指导”等教学行为，以此来指导学习者有针对性地学习。

基于自我导向学习理论的在线课程设计模型，结合Python语言课程特点，依托师生签订的协议、平台承载的资源、自导支架、过程评价四个关键课程内线要素，重点叙述该门课程如何实施。

4.2.1  学习者自测自导学习能力，教师推荐学习策略  学习者需要借助平台评估自己的自导学习能力，形成个人的学习者画像。教师依据学习者自导学习能力评定等级匹配与其相符合的学习策略，但是进行的预设需在学习者承诺会履行的前提下才有实施的必要。这就意味着学习者要对自己的学习行为负责并与教师达成协议，据此执行已生成的个性化学习方案，精进知识技能以及思维的发展。

4.2.2  学生低阶自导学习，教师基础语法讲授  依托现有的网络教育平台，教师围绕课程框架搭建以章节目录为索引的知识体系，根据学生特点准备教学资源，整理好课程资源包，帮助学生运用碎片化知识片段主动构建知识网络，进行自主学习。然后，教师通过平台上传视频和拓展文本（图书文献、超级链接等），发布章节学习任务列表，通知学习者自主完成对知识点的系统学习。学习者访问学习平台，按照章节内容与教师任务要求逐一完成自学任务。

基于低阶自导的学习者特点，教师提供指引自导支架。在学习者习得某个知识点后，系统会自动弹出相关测试题，测试结果会记录学习者的学习过程性资料，如若学习者完成情况良好，则可继续下一步学习;而当学习者对学习测试结果不满意时，则可根据支架提供的提示，选择重新学习，以期真正掌握知识点，为后续学习打下基础。

4.2.3  学习者进阶自导学习，教师进行重难点讲解  基于上一阶段的学习，平台设置了总结性测试，以检验学习者的学习效果并存入过程性资料。学习者完成章节测验，教师通过测验结果了解学情，针对重点和难点内容录制微课，继续填充课程资源个性化构建。然后，学习者观看教师自建的微课视频。对于Python语言这类实践性较强的课程而言，基础的语法知识是基石，那么对于进入这一阶段的学习者，支架主要起到强化作用，检验学习者是否对各类语法熟练掌握，以便及时查漏补缺。

同时，基于学习社群、线上学习小组等形式，延展学习时空，打破传统教学中教学时间和教学空间即时性和封閉性的教学模式。创立线上学习小组的方式很多，可以由教师指定，也可以由平台自动生成，还可以是学习者自由组合。线上小组一旦成立，就可以增设学习者探索交流提问这一环节，使其畅所欲言，随时随地表达、交流自己的观点与看法，还可以通过对话式、讨论式、辩论式和演讲式等多种互动形式来实现生生之间的互动。

4.2.4  学习者高阶自导学习，教师针对性指导  最后一个阶段的学习者需要着重提升实践合作能力。因此，教师需要根据授课内容设计编程实训，通过线上编程Python123实践平台发布课题任务。学习者通过在线编程提交源程序，线上编程实践平台会根据程序运行结果进行自动测评。Python123实践平台的问答区提供了互助学习情境，鼓励学习者积极提问并相互解答，鼓励学习者互助学习，从而形成良好的互助氛围。

基于此，大部分学习者的自导学习能力已经有了显著提升，可以摆脱支架的支持。但是，为了面向全体学习者，在他们需要时，支架以顾问的形式，借助平台发布实训题目必要提示，为他们提供帮助。

5  结语

综上所述，基于自我导向学习理论的在线课程需遵循以学习者为中心的原则，强调动机激发，提供资源支持，弥合知识与实践的鸿沟，突出过程性评价。自导在线课程不仅要保证固有知识和经验的传授，还应帮助学习者形成适应当今网络终身学习型社会的能力，提高学习过程中的自我导向学习能力，因此需要设计行之有效的自导在线课程。■

参考文献

[1] 王瑜琪.以高等教育支撑服务全民终身学习教育体系的构建[J].高等理科教育，2020（4）：17-18.

[2] Knowles M S. Self Directed Learning：
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[3] 徐宏卓.自我导向学习理论视角下的在线课程设计策略：以技能类新专业课程为例[J].成人教育，2019，39（12）：24-30.

[4] 周洁，徐文龙.基于MOOCs环境中的成人自我导向学习研究[J].成人教育，2020，40（7）：14-19.

[5] 中共中央国务院印发深化新时代教育评价改革总体方案[N].人民日报，2020-10-14（1）.

[6] 王兴辉，陈向东，张际平.基于自导式学习的教学设计模式初探[J].中国电化教育，2003（10）：27-30.

作者：龚鑫，首都师范大学教育学院教育技术系，研究方向为计算思维与信息技术教育等（100048）。