二、研究方法与过程

本文主要采用文献调查法、因子分析法及决策实验室法展开分析和研究。从“人-机-环境”系统论及其三要素的角度，对线上授课效果的影响因素进行广泛搜集，整理得到基本影响因素。以因子分析法提取并归纳出主要影响因素。为了揭示问题内在逻辑关系，对以决策实验室法问卷调研收集的数据进行运算和分析，从而发现线上授课效果的关键影响因素及影响机制。

1．基本影响因素确定

从“人-教师”、“人-学生”、“机-硬件软件”、“环境-居家环境与虚拟环境”、“人-人互动（教师与学生）”、“人-人互动（学生与学生）”、“人-机互动”、“人-环境互动”及“机-环境互动”九个维度对影响因素进行收集，并进行整理和归纳，得到了115个基本影响因素。

2．主要影响因素提取

邀请参与过或正在参与高校线上教学活动的教师分别判断115个基本影响因素对线上授课效果是否具有影响，以及（有影响时的）影响程度。共回收有效问卷79份，其中41份来自男教师，38份来自女教师。这些受访教师的年龄均处于25至59岁之间，授课门类涵盖经济学、法学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、军事学、管理学及艺术学。在地区分布上，40.5%（32名）的受访教师位于上海市，其余受访者分布在湖北、湖南、浙江、广东等18个省市。

对数据进行因子分析。在因子分析时，采用主成分分析法，提取特征值大于1的公因子。分析结果中，总方差解释率为84.372%，所提取的20个公因子能够反映出较高的信息量。

将20个公因子进行概括和描述，得到20个主要影响因素（MIFs），如表1-1所示。

3．线上授课效果问题的内在结构分析

以20个MIFs制成决策实验室法问卷，邀请受访教师分别判断任意两个MIFs之间的影响关系及影响强度。限于决策实验室法问卷调研的答题复杂性和工作量，研究人员一般使用小样本量，例如在一项绿色供应链管理的影响问题研究中，样本量为10份 ；在一项关于中国加氢站发展的影响问题研究中，样本量为13份 ；在一项关于可持续产品开发的研究中，样本量为15份 。本研究中将决策实验室法问卷拆分为三部分分别加以发放，并且发放时间均间隔5至7天。此次调研共回收有效数据22份。

（1）MIFs间综合性影响强度的分析。对22份有效数据进行平均化处理后得到直接关系矩阵；经过决策实验室法分析得到直接/间接关系矩阵，如表1-2所示。求出该矩阵所有元素的四分位值Q1为0.348，以该值为阈限值衡量两个MIFs之间的影响强弱。若矩阵中某个元素对应的行和列中的所有值都低于阈限值，表明相应MIF对问题结构的影响极为微小。因此后续探讨中可不用考虑该MIF。这里，“教师得到学校培训，教学过程受学校监控”（MIF19）及“教师的外语水平”（MIF20）的影响作用可略去。

注：加粗的数值表示该数值不小于阈限值0.348。

（2）关键影响因素的挖掘。计算出每个MIFs所对应的中心度（D+R）和原因度（D-R）指标的值，如表1-3所示。中心度表示某个因素的影响强度在所有因素总体影响强度中的相对权重，原因度表示某个因素对其他因素的影响程度或受其他因素影响的程度。从表1-3可见，“线上教学平台有互动性，学生课堂参与积极，师生互动融入教学活动”（MIF4）中心度值最大。这表明MIF4是影响线上授课效果的最关键因素，对教师线上授课效果问题具有支配性影响作用，是提升线上授课效果的最重要抓手。

（3）MIFs间影响关系及其强度的直观表达。以中心度（D+R）值为横轴、原因度（D-R）值为纵轴建立笛卡儿坐标系，根据直接/间接关系矩阵进行因果图的绘制，将MIF间影响关系及其强度直观表达出来，有助于接下来分析问题的影响机制。因果图如图1-1所示，图中箭头方向表示一个因素影响另一个因素的方向，实线表示其影响程度较强，虚线表示影响程度较弱。求出直接/间接关系矩阵所有元素的四分位值Q3为0.383。影响强度大于0.383时用实线表示，大于0.348而小于0.383时用虚线表示。

（注：图中数字代表对应的MIF序号，下文同） kRZfqCSbcWyHFglRnDbt1joCaore3SX0mFPsEZh1u/GyLSUwjo5aCxzeJLOXRoQ7