郑兰琴：移动学习能促进学习绩效吗？
随着移动互联技术的发展，移动设备已经成为支持正式和非正式学习的重要工具。如何利用移动设备更好地辅助学习是当前教育领域广泛关注的话题。然而，对于移动学习是否真正能够促进学习绩效，学界并没有获得一致的结论。
北京师范大学郑兰琴副教授的《移动学习能促进学习绩效吗——基于2011-2017年国际英文期刊92项研究的元分析》，采用元分析方法对2011-2017年发表在国际英文学术期刊的92项实验和准实验研究进行系统分析，探索了移动学习对于学习者的学习绩效是否显著性影响，以及影响移动学习绩效的因素有哪些。一起来看看有什么发现——
研究结果
1. 利用移动设备辅助学习对学习绩效的总体效应
为了考察移动设备是否对学生的学习绩效产生显著性影响，本文首先进行异质性检验。异质性检验的目的是检验所有的效应量是否来自同一整体。如果研究间存在异质性，则采用随机效应模型，反之采用固定效应模型（Rücker et al.，2008）。
如表2所示，异质性检验结果表明92项研究的效应量分布存在显著异质性（Q＝983.307，p＝0.000），因此采用随机效应模型对这92项研究进行合并。Cohen把效应量分成小效应（ES＜＝0.2）、中效应（0.2＜ES＜＝0.8）和大效应（ES＞0.8）（Cohen，1988）。效应量小，表明实验组与对照组差异小；效应量大，表明二者差异大。
本研究发现，92项研究的总效应量为0.85，大于0.8。因此，利用移动设备辅助学习能够显著提升学习者的学习绩效。这一发现与 Cheung和Slavin（2013）的元分析结论保持一致。另外，本文选取92项研究的总样本为7288人，所以，大样本量更加保证了研究结论的客观性和准确性（Cheung et al.，2013）。
表2 总效应量
为了更加深入地分析92项研究的特征，笔者计算出了每项研究的效应值。表3呈现了每项研究的样本大小、效应量、Z值和P值。
根据Cohen对效应值大小的划分标准，92项研究中效应值在0.8及以上的有35项，且效应值均达到统计上的显著性（p＜0.05）；效应值介于0.2~0.8的有46项，其中仅有15项效应值未达到统计上的显著性；效应值在0.2以下的有11项，其中9项研究的效应值未达到统计上的显著性。由此可见，68项研究表明移动学习对学习绩效的提升具有显著性影响。
表3 各研究计算结果
2. 不同类型移动设备对移动学习绩效的影响
前面已经论证了移动学习对学生学习绩效具有显著的正向影响作用。那么，这种影响作用对于应用不同类型移动设备的学习绩效是否也同样适用呢？
异质性检验结果（见表4）表明，5种不同类型的移动设备的效应量具有显著性差异（Q＝15.441，p＝0.004），说明使用不同类型的移动设备对学生的学习绩效产生了不同的影响。
从表4可以看出，移动手机的效应量大于0.4，说明移动手机对学生学习绩效有中度的影响；手持阅读器、笔记本电脑、掌上电脑、平板电脑的效应量大于0.8，说明这四种设备均对学生学习绩效具有高度影响。同时笔记本电脑、掌上电脑、平板电脑、移动手机的效应量都达到了统计显著水平（p＜0.001），说明它们均对学生的学习绩效具有正向的促进作用。手持阅读器的效应量没有达到统计显著水平，可能因为手持阅读器的功能相对于其他四种设备的功能比较简单，对学生提供的支持和帮助比较少，所以对学生的学习绩效影响效果不显著。
表4 不同类型移动设备对移动学习绩效的影响
3. 不同层次学习对象对移动学习绩效的影响
为了检验不同层次学习对象对移动学习绩效的影响，笔者计算了幼儿园小朋友、小学生、中学生、大学生、成人等不同层次的学习对象所对应的效应值、数量、标准误、方差、95%置信区间和异质性检验结果。
从表5可以看出，异质性检验结果不显著（Q＝4.527，p＝0.339），说明不同的学习对象使用移动设备对学生的学习绩效不会产生不同的影响效果。进一步分析可以发现，幼儿园小朋友、大学生和成人的效应量都大于0.8，说明移动学习对幼儿园小朋友、大学生和成人的学习绩效具有高度的影响；小学生和中学生的效应量介于0.4~0.8，说明移动学习对小学生和中学生的学习绩效具有中度的影响。同时小学生、中学生、大学生和成人的效应量都达到了统计显著水平（p＜0.05），说明移动学习对小学生、中学生、大学生和成人的学习有正向的促进作用。幼儿园小朋友的效应量没有达到统计显著水平，主要原因是幼儿园小朋友年龄比较小，并不具有独立使用移动设备的能力，所以对其学习绩效的影响不显著。
表5 不同层次学习对象对移动学习绩效的影响
4. 不同样本大小对移动学习绩效的影响
移动学习到底在多大样本量上对学生的学习绩效有影响呢？为了回答这个问题，表6列出了不同样本大小对移动学习绩效的影响。
从表6可以看出，1~50、51~100和101~400这三类样本的效应量均大于0.8，同时效应量也都达到了统计显著要求（p＜0.001），说明不同大小的样本量对学生的学习绩效都具有积极影响。
但是，异质性检验结果不显著（Q＝0.140，p＝0.932），这表明不同的样本大小之间没有显著性差异，即选用不同类型的样本数量进行移动学习时都可以提高学生的学习绩效。
表6 不同样本大小对移动学习绩效的影响
5. 不同学科领域对移动学习绩效的影响
为了检验不同学科领域对移动学习绩效的影响，笔者分别对工程技术、医学、自然科学、社会科学四大类学科进行了分析。表7列出了移动学习绩效在不同学科领域的相关参数。
从表7可以看出，四个学科的效应量都达到统计显著要求（p＜0.05），说明在这四个学科领域采用移动学习对于学生的学习绩效都具有显著的正向影响。异质性检验结果也显著（Q＝8.231，p＝0.041），说明不同学科的效应量存在显著性差异，也就是说移动学习应用于不同学科对学生的学习绩效会产生不同的影响。
其中，工程技术、社会科学的效应量大于0.4，说明在工程技术和社会科学学科中使用移动学习对学习绩效有中等程度的影响，而工程技术学科的效应量仅是0.441，主要原因是工程技术领域需要学习者动手操作，仅仅采用移动学习的方式很难实现较好的学习效果。而医学和自然科学的效应量均大于0.8，说明在这两个领域使用移动学习对学习绩效具有高度的影响。
表7 不同学科领域对移动学习绩效的影响
6. 不同学习场所对移动学习绩效的影响
学生在不同的场所使用移动设备进行学习会产生不同的学习绩效吗？为了回答这一问题，笔者对正式学习场所、非正式学习场所和混合学习场所三种不同学习场所中进行移动学习的绩效进行了分析。
从表8可以看出，混合学习场所的效应量大于0.4，说明混合学习场所对移动学习的绩效有中等程度的影响；正式学习场所和非正式学习场所的效应量均大于0.8，说明正式学习场所和非正式学习场所对移动学习的绩效均具有高度影响。同时这三种学习场所的效应量都达到统计显著要求（p＜0.001），说明这三种学习场所均对学生的学习绩效具有显著的正向影响。
然而，异质性检验结果不显著（Q＝2.206，p＝0.363），说明这三种学习场所的效应量没有显著性差异，即在三种不同学习场所使用移动设备进行学习都有助于提高学生的学习绩效。
表8 不同学习场所对移动学习绩效的影响
7. 不同的持续时间对移动学习绩效的影响
为了检验不同持续时间对移动学习绩效的影响，笔者计算了少于1天、1~7天、2~4周、5~8周、9~35周不同持续时间的效应量。
从表9可以看出，1~7天、2~4周、5~8周的效应量大于0.4，说明这三种持续时间对移动学习绩效有中等程度的影响；而少于1天和9~35周的效应量大于0.8，说明这两种持续时间对移动学习绩效均具有高度影响。同时这5种持续时间的效应量都达到统计显著要求（p＜0.05），说明移动学习的时长达到这5种持续时间都能够对学生的学习绩效产生显著的正向影响。
然而，异质性检验结果不显著（Q＝4.018，p＝0.404），说明这5种持续时间的效应量之间没有显著性差异，也就是说使用移动设备进行不同时长的学习都有助于提高学生的学习绩效。
表9 不同持续时间对移动学习绩效的影响
8. 不同的学习方式对移动学习绩效的影响
在实际教学过程中，移动学习常常与其他学习方式结合使用。为了检验不同学习方式与移动学习结合使用的学习绩效，笔者重点比较了4种学习方式（即协作学习、基于游戏的学习、探究性学习和自主学习）的绩效，如表10 所示。
其中，协作学习的效应量大于0.4，说明协作学习与移动学习结合使用对学习绩效有中等程度的影响；而基于游戏的学习、探究性学习和自主学习的效应量均大于0.8，说明这三种学习方式与移动学习结合使用对学习绩效均具有高度影响。同时这四种教学方法的效应量都达到统计显著要求（p＜0.01），说明这四种学习方式与移动学习结合都能对学生的学习绩效产生显著的正向影响，而且采用探究性学习方式的效应量最大，采用自主学习的效应量最小。
然而，异质性检验结果并不显著（Q＝1.816，p＝0.611），说明这四种学习方式与移动学习结合使用的效应量之间没有显著性差异，即将协作学习、基于游戏的学习、探究性学习和自主学习与移动学习结合使用，对于提高学生的学习绩效都有积极的促进作用。
表10 不同学习方式对移动学习绩效的影响
结论与启示
第一，总体来看，采用移动学习对学生学习绩效的提高具有显著的促进作用。这表明移动学习对于认知类的学习结果具有显著的影响。认知类的学习结果通常采用对知识技能测试的方式来考察学习者的学习绩效。
第二，移动学习由于便携性、灵活性和实时交互性，学习者可以进行随时随地进行学习，并能及时获取信息。另外，情境感知、二维码扫描、射频识别、增强现实等新技术为学习者创建了真实且丰富的无缝学习环境，从而促进了学习绩效的提升。在实际应用过程中，建议尽量采用大屏幕的移动设备，比如平板电脑来辅助学习。
另外，学习绩效还取决于移动设备上运行软件的功能。本研究也发现，手持阅读器由于其功能比较单一，学习绩效不理想。
第三，在学科领域方面，移动学习更适用于自然科学和医学领域，而在工程技术领域的学习绩效最不理想。因此，移动学习不适合那些需要大量动手操作的学科。
另外，不同的学习对象、样本大小、学习场所、持续学习时间和学习方式对移动学习绩效的影响没有显著性差异，可以根据实际需要和目标自行选择。
第四，移动学习的绩效与学习活动的设计密切相关。移动学习一般采用微型学习活动时绩效较好。在设计移动学习活动时，需要考虑活动的情境、主体、客体、工具、规则等方面。在实施过程中，则可以采用最新的学习分析技术进行精准干预。
第五，学习者在利用移动设备进行学习时，还要避免其负面影响，比如分散注意力、增加认知负荷、冗余效应、手机沉迷等。解决这些问题的办法，一方面要通过加强学习者的自控能力、自我调节学习能力来实现，比如学习者进行移动学习之前要设定明确的学习目标、制定合理的学习计划、实时监控学习进展，并根据学习目标进行适应性调整。另外，也需要教师和家长的合理管控和监督，引导学习者利用移动设备进行有效学习。
文章来源：节选自研究论文《移动学习能促进学习绩效吗——基于2011-2017年国际英文期刊92项研究的元分析》。发表于《《现代远程教育研究》》
作者简介：郑兰琴 博士，副教授，硕士生导师，北京师范大学教育技术学院；崔盼盼 硕士研究生，北京师范大学教育技术学院；李欣 硕士研究生，北京师范大学教育技术学院。
微信编辑：李中华
监 制：朱哲
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