调研需求分析
- 调研目的
- 学术理论检验：检验混合式教学对学习投入（行为/情感/认知）与学习成效的影响机制，参考投入理论与自我效能/动机-投入-成效路径。
- 因果关系验证：在控制干扰变量（兼职、网络与设备等）与课程特征（线上占比、考核方式）后，探索混合式教学特征对投入与成效的影响及可能的中介/调节效应（如教师支持、同伴互助、学习策略）。
- 描述性统计：描绘不同学科、地区、背景（性别/城乡）样本在投入与成效等指标上的分布与差异。
- 目标人群特征
- 全日制本科二至三年级学生；过去一年修读过至少一门混合式课程（线上+线下）；每周在线学习≥2小时。
- 覆盖文理工经管等多学科；地域覆盖东/中/西部高校；性别与城乡背景均衡；匿名且同意学术用途。
- 核心信息需求
- 人口统计与学业背景（年级、学科门类、GPA区间、性别、城乡）
- 课程特征（性质、线上占比、同步/异步、线下频率、考核方式、平台）
- 学习投入量表（行为/情感/认知）
- 自我效能与学习动机
- 教师支持与同伴互助感知
- 学习策略使用频率
- 学习成果自评与客观成绩区间（自报、可选）
- 干扰变量控制（兼职、上网环境、设备）
- 因果机制认知（为何混合式影响投入/成效）
- 改进建议与后续访谈意愿（不收集联系方式）
- 问卷设计重点
- 严格筛选样本（年级、课程经历、在线时长）；多维度量表采用Likert矩阵题，含反向题减少同源偏差。
- 兼顾课堂与线上匿名场景；避免隐私敏感信息；设置质量控制题；控制题量在10–15分钟完成。
问卷结构设计
- 问卷模块划分
- 知情同意与筛选
- 基本信息与学业背景
- 目标混合式课程特征
- 学习投入（行为/情感/认知）
- 自我效能与学习动机
- 教师支持与同伴互助
- 学习策略使用频率
- 学习成效（自评+客观区间）
- 干扰变量控制
- 因果机制认知与开放建议、访谈意愿
- 问题逻辑流程
- Q0同意→Q1–Q3筛选条件（不满足则终止并感谢）→Q4–Q8基本信息→Q9–Q14课程特征→Q15–Q18量表矩阵→Q19学习成效→Q20干扰变量→Q21–Q22因果机制→Q23质量控制→Q24建议→Q25访谈意愿→结束。
- 预计完成时间
- 数据收集方式
- 线上匿名问卷（如问卷星/WJX、Qualtrics、金数据）：关闭IP/位置收集，启用答题时长与逻辑校验；课堂可扫码完成。
- 数据安全与伦理：不收集姓名、学号、联系方式等个人敏感信息；仅用于学术研究。
问题详细设计
说明：以下为问卷初稿。矩阵题均为5点量表，除非特别说明。题目编号用于逻辑与数据结构说明，可在平台中映射。
Q0. 知情同意（单选）
- 表述：本调查匿名，仅用于学术研究，您可随时退出且不会有任何负面影响。请确认已年满18岁并同意参与。
- 选项：同意/不同意
- 跳转逻辑：不同意→结束并致谢
- 数据收集目标：伦理合规记录
筛选与基本信息
Q1. 您当前年级（单选）
- 选项：大二/大三/其他
- 跳转逻辑：选择“其他”→结束并致谢
- 目标：样本筛选
Q2. 过去一年您是否修读过至少一门“混合式”课程（线上+线下）（单选）
- 选项：是/否
- 跳转逻辑：否→结束并致谢
- 目标：筛选有效样本
Q3. 过去一年，您用于混合式课程的在线学习平均每周时长（单选）
- 选项：少于2小时/2–4小时/4–6小时/6小时以上/不确定
- 跳转逻辑：少于2小时→结束并致谢
- 目标：筛选与分层变量
Q4. 性别（单选）
- 选项：男/女/其他/不愿透露
- 目标：样本结构平衡控制变量
Q5. 成长背景（单选）
Q6. 当前主修学科门类（单选）
- 选项：文学与人文/理学/工学/经济与管理/其他
- 目标：学科分层变量
Q7. 您所在高校地区（单选）
- 选项：东部/中部/西部/不确定
- 目标：地区分层变量
Q8. 目前平均绩点GPA区间（4.0制，自报）（单选）
- 选项：<2.5/2.5–3.0/3.0–3.5/3.5–4.0/不清楚或不愿透露
- 目标：学业背景控制变量
目标混合式课程特征（指您最近修读的一门混合式课程）
Q9. 课程性质（单选）
Q10. 线上学习占课程总体学习的比例（单选）
- 选项：0–24%/25–49%/50–74%/75–100%/不确定
- 目标：处理强度（剂量）变量
Q11. 线上学习以何种形式为主（单选）
- 选项：同步（直播）为主/同步与异步大致相当/异步（录播/资料）为主/不确定
- 目标：实施形态变量
Q12. 线下面授频率（单选）
- 选项：每周1次/每周≥2次/不定期/集中数周/无
- 目标：线下接触强度
Q13. 主要考核方式（多选）
- 选项：闭卷考试/开卷考试/平时作业/项目/小测/课堂参与/线上讨论/其他
- 目标：评价方式控制
Q14. 主要使用的线上平台（多选）
- 选项：学校自建平台/雨课堂或超星/中国大学MOOC/学堂在线/企业会议平台（如腾讯会议）/其他
- 目标：技术环境描述
学习投入（行为/情感/认知）（矩阵题，5点同意度：1=非常不同意，2=不同意，3=一般，4=同意，5=非常同意）
Q15. 请基于该课程，评价以下陈述（矩阵，6项）
- 行为1：我按时完成线上学习任务。
- 行为2：我在线下课堂积极参与（提问、讨论、练习）。
- 情感1：我对这门课保持较高的学习兴趣。
- 情感2（反向）：我经常感到这门课让人厌倦或分心。
- 认知1：我会主动联系已有知识以深化理解。
- 认知2：遇到困难时，我会尝试不同方法解决。
- 跳转逻辑：无
- 目标：核心自变量/中介变量（投入三维度）；包含反向题
自我效能与学习动机（矩阵题，5点同意度）
Q16. 请评价以下陈述（矩阵，4项）
- 自我效能1：我有能力在这门混合式课程中取得好成绩。
- 自我效能2：即使内容困难，我也能坚持完成学习任务。
- 动机1（内在价值）：我学习这门课是因为内容本身对我有吸引力。
- 动机2（实用价值）：这门课对我后续学业/职业有实际帮助。
- 目标：动机-效能变量
教师支持与同伴互助（矩阵题，5点同意度）
Q17. 请评价以下陈述（矩阵，3项）
- 教师支持1：教师能及时回应我在线上或线下的疑问。
- 教师支持2：课程目标、任务与评价标准清晰明确。
- 同伴互助：同学在讨论区/小组中能提供有效帮助。
- 目标：社会支持变量（可能的调节/中介）
学习策略使用频率（矩阵题，5点频率：1=从不，2=很少，3=有时，4=经常，5=总是）
Q18. 在该课程中，您使用以下学习策略的频率（矩阵，2项）
- 策略1（时间管理）：为课程制订并执行学习计划。
- 策略2（元认知监控）：自测理解并据此调整学习方式。
- 目标：策略使用频率（中介/协变量）
学习成效
Q19. 请评估本课程的学习成效（组合题）
- a. 自我评估：总体学习收获（单选，5点）：很低/较低/一般/较高/很高
- b. 课程最终成绩区间（单选，可选）：<60/60–69/70–79/80–89/90–100/不清楚或不愿透露
- 目标：因变量（主观与客观区间）
干扰变量控制
Q20. 学习环境与时间（组合题）
- a. 兼职情况（单选）：无/每周≤10小时/每周11–20小时/每周>20小时/不愿透露
- b. 网络稳定性（单选）：非常不稳定/较不稳定/一般/较稳定/非常稳定
- c. 主要学习设备（单选）：笔记本/台式机/平板/手机为主/多设备混用
- 目标：干扰因素控制与描述
因果机制认知
Q21. 您认为混合式教学影响学习投入/成效的主要原因是（多选）
- 选项：学习资源更灵活可重复/同步与异步结合提升节奏与反馈/线下互动促进参与感/线上讨论拓展同伴支持/任务要求更明确、评价更透明/节省通勤时间提高可用学习时长/自我管理要求更高导致差异/技术或网络问题削弱体验/其他
- 目标：机制感知的归因线索
Q22. 用一句话描述对您影响最大的一个因素（开放题）
数据质量控制
Q23. 质量控制题（单选，5点同意度）
- 表述：为确认您专心作答，请选择“同意”作为答案。
- 选项：非常不同意/不同意/一般/同意/非常同意
- 跳转逻辑：选择非“同意”可标记为可疑样本（不强制终止）
- 目标：清洗与鲁棒性检验
改进与访谈意愿
Q24. 您对提升该课程混合式教学的建议（开放题）
Q25. 您是否愿意参与后续线上访谈（约20–30分钟，匿名，不收集联系方式）（单选）
- 选项：愿意/不愿意
- 目标：记录研究延伸意愿（不收集个人信息）
注：除明确为开放题/多选外，其余按题干所述设置。所有题均不涉及姓名、学号、联系方式、精确位置等个人敏感信息。
问卷优化建议
- 问题表述优化
- 统一时态与参照对象为“最近修读的一门混合式课程”，降低回忆偏差。
- Likert锚点清晰具体（同意度、频率、稳定性等），避免模糊词。
- 保留1–2个反向条目（如情感投入反向）以降低迎合性，但不要过多以免混淆。
- 逻辑流程改进
- 严格筛选放在最前，减少无效答卷时长。
- 对“课程特征”与“学习投入”等模块设置顺序固定，矩阵题内部可随机呈现条目顺序以降低同源偏差。
- 客观成绩设为可选以减少敏感感受与缺失。
- 受访者体验提升
- 页数控制在4–6页（移动端适配）；矩阵题不超过4屏；显示完成进度条。
- 使用简洁语言与示例提示；在课堂场景提供二维码与短链；确保暗色/浅色模式可读性。
- 预计用时提示与中途保存功能（若平台支持）。
- 数据质量保障
- 预调查：对30–50名目标人群进行预测试，评估理解度与平均时长；根据反馈微调表述与选项。
- 信度与效度：对“学习投入”“自我效能/动机”“教师/同伴支持”“策略”矩阵计算Cronbach’s α（目标≥0.70）；进行探索性/验证性因子分析验证三维结构（行为/情感/认知）。
- 同源方法偏差控制：随机化条目、反向题、不同响应格式（同意度/频率），设置质量控制题与时长阈值（过短/直线作答剔除）。
- 因果检验建议：在模型中控制课程特征与干扰变量，使用多元回归/结构方程模型检验“动机/效能→投入→成效”的中介路径；必要时做学科与地区分组的稳健性检验。
- 缺失与异常：对可选题（客观成绩）允许缺失；记录不一致回答与注意力检测结果，设定透明的清洗规则。
—— 问卷终稿至此完成，可直接导入问卷平台使用。
