智慧学习环境下学习投入的影响因素研究

徐振国 王悦 赵春雨

（曲阜师范大学 传媒学院，山东 日照 276826）

教育部印发的《教育信息化2.0行动计划》指出，应开展智慧教育创新示范，构建智慧学习支持环境，推动教育的高质量健康持续发展。智慧学习环境注重发展学习者的高阶思维能力，给教育教学带来了更多的可能性。在学习者获取知识的过程中，学习投入（Study Engagement）起着重要的调节与统领作用，扮演着不可或缺的角色，是评估学习者学习成绩、预测学习者成功与否的关键要素，也是教育质量的主要衡量指标[1]。学习投入可以反映出学习者学习时的精神状态与心理韧性，较高的投入水平能够引发学习者学习的激情并提升学习的动力，让学习者更加专注于学习任务，预防学习倦怠行为的出现，提高教学质量。

智慧学习环境能够感知学习情境，提供合适的学习资源和便捷的互动工具，并自动记录学习过程和评价学习结果，从而促进学习者的个性化发展，推动学

习者轻松、投入且有效地学习，为学习者的高学习投入提供重要保障[2]。但随着智慧学习环境的建设与应用，学习投入并没有如我们期待的那样显著提升。为此，探索和分析智慧学习环境下学习投入的影响因素成为亟待解决的现实问题。本研究构建智慧学习环境下学习投入影响因素模型，并通过实证研究进行检验，以便营造利于学生深度参与的教育教学环境，使学生积极主动参与学习和知识建构，促进知识内化、迁移和创新，进而培养学生的高阶思维能力。

学习投入的研究最早源于国外，1982年学者加里·纳特里洛（Gary Natriello）在其研究中提出学生不投入（Student Disengagement）概念，投入（Engagement）作为不投入的对立面进而被提及[3]。随后，研究者从各自角度对学习投入展开研究。目前，国内外研究者主要围绕学习投入的内涵特征、结构维度、测量工具、现状调查、影响因素等方面对学习投入进行研究。

学习投入的影响因素方面，研究者主要从学生自身和外部环境两个层面对学习投入的影响因素进行探究。学生自身包括性别、年龄、年级、学习态度、学习动机、学习兴趣、自我效能感等，外部环境包括家庭因素、教师因素、同伴因素和学校因素等。杰里米·芬恩（Jeremy Finn）等人指出性别、年龄、班级规模是影响学生学习投入的重要因素，研究发现与女生相比，男生的学习投入更低；
随着年龄的增长，学习投入呈下降趋势；
班级规模越小，学习投入水平越高[4]。柯尔斯滕·卡拉韦（Kirsten Caraway）等人认为明确影响青少年学习投入的自身因素，将有助于提高他们的学习动机和学习投入，并通过研究深入探究了失败恐惧、目标取向、自我效能感等因素对高中生学习投入的影响[5]。尼尔·珀杜（Neil Perdue）等人使用纵向和多信息源数据解释可能影响学习投入的各种因素，结果表明同伴间的友谊质量、朋友间的支持水平、对同伴的攻击行为均与学习投入存在较强的联系[6]。杨立军等人通过四次追踪调查，发现性别、来源高中、学科等人口学变量，向学、厌学等学生认知变量，归宿感、满意感等学生感知变量，这些都是影响学生学习投入的重要因素[7]。屈廖健等人基于本科生学情调查数据，指出个体特征、学术志趣、课程学习经历、教学方式、课堂质量等能够影响学生的课程学习参与度[8]。张信勇以广东省高校学生为调研对象，系统考察社会支持对学习投入的影响，研究表明主观支持和支持利用度直接影响学习投入。并通过情感承诺和理想承诺间接影响学习投入[9]。汪雅霜等人通过对高职院校学生的问卷调查发现院校支持力度、学习兴趣对高职院校学生的学习投入有较强的影响[10]。

综上所述，部分研究者是通过现状调研发现不同研究对象的学习投入水平差异，从而推断研究对象的哪些特征能够影响学习投入，还有部分研究者倾向于从某门课程或某个专业出发，通过实证研究探讨单一因素或某几个因素对学习投入的影响作用，并且多是基于传统课堂、在线学习、混合教学等情境的研究。而从经典理论出发，基于严谨的模型构建，从整体探讨智慧学习环境下学习投入影响因素的研究较为缺乏。本研究着眼于人工智能时代学习环境的变革，重点探讨智慧学习环境下影响学生学习投入的因素，具有较强的前瞻性。并且采用问卷调查法、结构方程模型等实证方法，进行定量研究和探析，使研究结论更具科学性和适用性。

（一）研究问题

本研究以高校学生为研究对象，对智慧学习环境下学习投入的影响因素进行剖析，构建学习投入影响因素模型，并通过实证研究进行验证，最后提出促进学生学习投入的策略与建议，以期实现学习者的深度学习，培养学习者的高阶思维能力。鉴于此，研究问题包括：（1）智慧学习环境下学习投入的影响因素有哪些？（2）基于研究结论获得哪些启示？如何切实提高智慧学习环境下学生的学习投入？

（二）假设的提出与模型的构建

1.个体因素

学生是学习活动的主体和核心，对学习投入无疑起着至关重要的作用，本研究通过文献梳理，认为影响学生深度学习的个体因素主要包括学习者的学习动机、学习策略、元认知能力和自我效能感等。

自我决定理论指出个体自身在动力产生中起着决定性的作用，若个体的心理需要有所空缺，不被满足的水平愈高，自身的动力愈缺乏，动机愈不足，对活动的投入时间则短暂且不会持久[11]。在学习过程中，学习者可能会因学习内容乏味枯燥、被环境诱惑影响、学习任务难度较高等因素造成学习行为减退的现象。促使学习行为变化的关键因素就是动机，因此需要一定的动机信念来维持学习动力，以促进其持续有效的学习参与和投入水平的增进，进而完成学习目标。相关研究还指出，要重视智慧学习环境下学习者的自身动机，以促进深度学习[12]。

自我调节学习是指学习者在学习活动中能够自行设置或选择既定目标，为完成任务对自身行为、状态、认知进行自我调整及自我指导[13]。进行自我调节、自我导向的学习者有较强的主动性，不再是被动地接收，而是能够积极地投身于学习之中。学习者的元认知能力及学习策略的选择在自我调节过程中起着不可或缺的作用[14]，较强的元认知与策略选择能力能更好地监控、指导和调整认知活动，更恰当地选取学习策略并对信息进行有效的加工，证明学习者有较强自我调节能力，更能促进学习投入行为的发生。

自我效能感是个体对自己的一种认知，因此对学习者面对学习任务时的认知判断和表现出的积极努力的程度、韧性及坚持性起着关键性的作用[15]。自我效能感强的学习者，成功完成学习目标的信心更高、自制力更强，更能让自己积极专注地进行学习活动。学习者的自我效能感显著影响深层认知策略与认知投入，随着自我效能感的提高，学习者进行和使用深层次认知活动与认知策略的频率也会增加，认知投入水平进而也得到提升[16]。

根据以上分析，本研究提出研究假设H1。

H1：智慧学习环境下个体因素对学习投入具有显著影响。

2.教师因素

影响学生学习投入的教师因素主要包括教师支持和教师数字素养。教师支持主要包括自主支持、认知支持和情感支持三个方面。自主支持是指教师给学习者自由选择、自主决定的机会，以及一定的空间，让学习者充分发挥其独立性、自主性。认知支持表示教师在教学活动中给予学习者学习内容、学习策略、学习方法和课堂活动设计等方面的支持，帮助学生更好地学习知识，提高认知。情感支持表现在教师对学习者的态度、情绪等方面，在教学中要给予学习者一定的人文关怀，调节和支持学习者的学习情绪。有研究表明自主支持、情感支持、认知支持都对学习投入有明显影响[17]。智慧学习环境为教师和学习者提供了丰富且有效的智能工具，教师的数字素养，是否能选择恰当的智能工具并为学习者提供必要的技术支持，以及使用智能工具的熟练程度对学生学习的效果也会产生影响。

根据以上分析，本研究提出研究假设H2和H3。

H2：智慧学习环境下教师支持对学习投入有显著影响。

H3：智慧学习环境下教师支持对学习者个体有显著影响。

3.交互因素

陈丽基于托尼·贝茨（Tony Bates）的相关研究，将交互划分为个性化的互动和社会化的互动，前者指的是学习者与各种学习资源的互动行为，后者指的是学习者之间、学习者与教师之间的互动行为[18]。教学情境的构成是以相互影响的教师、学习者、学习环境及其资源等要素为基础的，在数据资源丰富、环境多元、有强大集成与交互优势的智慧学习环境下，学习者与教育情境中各要素的交互必不可少。有研究指出，若学习者与教师、同伴间进行科学有效的互动，则自身的独处落寞感、无集体感的状态便可减轻改善[19]，并且学习者与学习资源、同伴、教师进行广泛多层次的交互可以提升深度学习的效果。

根据以上分析，本研究提出研究假设H4、H5和H6。

H4：智慧学习环境下交互行为对学习投入有显著影响。

H5：智慧学习环境下个体因素对学习者的交互行为有显著影响。

H6：智慧学习环境下教师支持对学习者的交互行为有显著影响。

4.环境因素

智慧教育以智慧学习环境为支撑，智慧学习环境又以适当（现代）信息技术、学习工具、学习资源和学习活动为支撑[20]，智慧学习环境中大数据支持、海量资源支持、多元工具支持和及时评价支持四个要点支撑个性化学习，并促进新环境下的有效学习。智慧学习环境下可以智能地为学习者设定恰当的学习目标，根据学习者的认知发展实时组织推送有关的学习资源及素材，支持学习者与环境之间及时的沟通和反馈，通过记录过程满足学习者协作学习的条件，进行全时段、多视角与多对象的协作学习评估，以便培养学生综合应用能力[21]。因而智慧学习环境下学习工具、同伴影响等对学习者的学习效果具有重要作用。学习工具和设备的智能程度、安全稳定性、操作易用性以及学习的氛围等都对学习过程与结果具有不可忽视的影响效力。

根据以上分析，本研究提出研究假设H7、H8、H9和H10。

H7：智慧学习环境下的环境因素对学习投入具有显著影响。

H8：智慧学习环境下的环境因素对个体具有显著影响。

H9：智慧学习环境下的环境因素对教师具有显著影响。

H10：智慧学习环境下的环境因素对学习者的交互行为具有显著影响。

综合以上假设，本研究构建了如图1所示的影响因素模型。

图1 智慧学习环境下学习投入的影响因素模型

（三）调查问卷的设计

1.问卷设计

本研究以高校学生作为调查对象，借鉴相关的成熟量表，并依据实际情况设计了调查问卷。问卷共包括三大部分：第一部分是关于被调查者的基本信息，包括性别、年级、学历与专业所属门类，共计4个题项；
第二部分是关于学习投入现状的调查，共计5个题项；
第三部分是关于学习投入影响因素的调查，包括个体因素、教师因素、交互因素、环境因素等维度和1个开放题，如表1所示，共计37个题项。调查问卷采用李克特量表计分规则，根据相符程度划分为非常不符合、不符合、一般、符合、非常符合5个等级，依次赋值为1分至5分。

表1 学习投入影响因素调查问卷设计

2.问卷试测

为保证问卷的科学性与有效性，本研究在问卷正式发放前采用纸质填写的方式进行了较小范围的试测。试测阶段以曲阜师范大学学生为调查对象进行发放，共发放问卷110份，收回问卷106份，去掉填写不当等无价值的问卷后，共得到有效问卷102份，最终问卷回收率为96.3%，有效率为92.7%。通过对试测调查结果的分析，并根据咨询专家得到的相关建议，对问卷进行了适当的完善与调整。

3.问卷的正式发放

问卷的正式发放采用问卷星和纸质问卷两种方式进行，以江西省、山东省和河南省内的高校学生为调查对象，线上、线下共发放问卷470份，收回问卷452份，筛查后共得到有效问卷437份，有效率为96.7%。通过对有效问卷的统计得知，被调查者中男性占比为21%，女性占比为79%，男女比约为1∶4。在学历方面，本科生的比例为73%，研究生的比例为27%。被调查者所学专业方面的分布较为广泛，其中，教育学（28.0%）、理学（66%）类专业所占比例较多，文学类专业所占比例（2%）较少。通过SPSS 24.0对问卷数据进行分析，问卷各个维度的测量数据均呈正态分布，可用于后续研究。

（一）信效度分析

信度即可靠性，其核心是考查量表的一致性和稳定性，可通过Cronbach’sα系数和组合信度来检验。通常情况下，Cronbach’sα系数大于0.7表示内部一致性较好。结果显示，调查问卷各维度和整体的Cronbach’sα系数高于标准值0.7，说明收集的问卷数据具有较高可信度。效度则是考查量表的能效性，即量表是否发挥了应有的作用，可通过内容效度、结构效度、收敛效度、区分效度来检验。本研究根据成熟量表和相关理论编制所用问卷，完成后征求专家意见进行修改，试测后再次完善，所以问卷具有较好的内容效度。通过SPSS 24.0的统计分析，调查问卷的KMO值为0.916，高于标准值0.7，巴特利特球形检验的显著性为0.000，小于0.05。说明量表的各变量间具有相关性，适合进行因子分析。随后，本研究对调查问卷的影响因素部分进行探索性因子分析，发现前4个主成分的特征值大于1，累积方差贡献率达到85.6%，说明提取4个公因子较为合适。初始因子载荷矩阵旋转后，各题项的归属情况符合预期，说明调查问卷具有良好的结构效度。

本研究通过组合信度和平均方差提取值（Average Variance Extracted，简称AVE）来检验问卷的收敛效度，标准化因子载荷需要高于0.6，组合信度需要高于0.7，并且组合信度越高，内部一致性越好。平均方差提取值应不低于0.5，并且平均方差提取值越高，潜在变量对观察变量的解释力越强，收敛效度越好。如表2所示，该问卷的组合信度与平均方差提取值均高于标准值，说明本研究设计的调查问卷具有较好的收敛效度和组合信度。

表2 组合信度与收敛效度

续表

表3为调查问卷的区分效度情况，对角线为平均方差提取值，各维度与其他维度的相关系数均在临界值内，并且都小于相对应的平均方差提取值的平方根，符合检验标准，说明学习投入、个体因素、教师因素、交互因素、环境因素间具有较好的独立性，共线性问题的情况没有出现，设计的调查问卷具有优良的区分效度。

表3 区分效度

（二）模型拟合度检验

为评估所构建的模型，本研究使用AMOS 24.0对模型进行整体拟合情况的检验及适配性检验，采用卡方自由度比（χ2/df）、渐进残差均方和平方根（RMSEA）、比较适配指数（CFI）、适配度指数（GFI）、规准适配指数（NFI）、增值适配指数（IFI）等指标对模型进行评估。如表4所示，卡方自由度比值为2.839，在规定范围内，渐进残差均方和平方根为0.067，小于标准值0.08，比较适配指数、适配度指数、规准适配指数、增值适配指数的值均大于0.9，6个指标均符合检验标准。总体上，构建的学习投入影响因素模型具有较好的拟合度和适配性。

表4 整体拟合系数表

（三）研究假设检验

本研究通过AMOS 24.0对模型中各变量间的关系进行了显著性检验，如表5所示。结果显示，教师因素与个体因素之间的标准化路径系数为0.166，临界比率值（Critical Ration，简称CR）为1.839，小于标准值1.96，显著性p值为0.66，大于临界值0.05，因而此路径未通过显著性检验。教师因素与交互因素之间标准化路径系数为-0.96，临界比率值小于标准值，显著性p值大于临界值，该路径也未能通过显著性检验。剩余的假设路径临界比率值均大于1.96，并且显著性p值均小于0.001，因此其余假设路径均通过显著性检验。故而得出结论，H3、H6假设不成立，教师因素对个体因素、教师因素对交互因素未有显著影响。假设H1、H2、H4、H5、H7、H8、H9、H10均成立，个体、教师、环境、交互对学习投入均有影响，其中个体因素对学习投入的影响最为显著，标准化路径系数高于其他路径，为0.844。

表5 路径假设检验显著水平

（一）研究结论

1.学习者自身显著影响智慧学习环境下的学习投入

根据研究结果，个体因素对学习投入影响显著，并且影响程度最高。智慧学习环境下个体因素中的学习动机、元认知能力、学习策略、自我效能感对学习投入均具有不同程度的影响。若学习者自身存在较强的学习动机和自我效能感，便会对学习产生强烈的意愿，自觉地进行学习活动并投入大量的精力。如果学习者有较强的元认知能力，他们能够监督管控自己的学习进程并进行适当的调节，选用合适的学习策略进行深入并有针对性的学习活动，有助于进入沉浸式思考的学习状态。在智慧学习环境下，可以通过提升学习者的学习动机、自我效能感及元认知能力等来提高学习者的学习投入水平，促进高阶思维能力的培养。

2.教师显著影响智慧学习环境中的学习投入

教师的支持作用对智慧学习环境下的学习投入也起着至关重要的作用，学生的学习离不开教师的支持与帮助。若教师在教学活动中对教学内容的设计合理，使其以恰当的方式呈现给学习者，并能根据教学内容和学习者的特点灵活使用教学方法与教学策略，则学习者在教学活动中的参与度更高。教师的评价和态度也会影响学习者的学习投入，教师的评价方式愈多元、愈合理，对待学习者的态度愈热情、愈负责，学习者便会以愈饱满的心态投入学习。使用智能教学工具熟练且数字素养高的教师，能够让技术充分服务于教学，促进学习者高效认知。因此，智慧学习环境下可通过提高教师的专业能力和数字素养来实现学习者学习过程的高投入。

3.交互行为显著影响智慧学习环境中的学习投入

智慧学习环境下学习者与教师、同伴及资源之间的交互均能对学习投入产生影响，学习者与教师之间沟通的频率达到一定程度且学习者寻求帮助能够得到教师及时的反馈时会对学习活动产生积极的态度。学习者与同伴经常进行认知层面交流时，学习者会获得对问题不同的思路与看法，进而加深对问题的思考。当学习者在与同伴进行情感交流时，若能获得同伴的激励等积极反馈，会让学习者获得归属感，促进学习者全身心参与学习。学习者与学习资源的交互水平越高，对学习者的学习投入越有帮助。在智慧学习环境下，加深学习者在学习活动中的交往互动行为，也是提高学习投入度的一个重要途径。

4.学习环境显著影响智慧学习环境中的学习投入

智慧学习环境下智能工具的易用性和可用性也是影响学习投入的一个方面，高性能的智能教学工具，有利于学习者进行自主学习和合作学习。学习者所处环境的学习氛围也必然会影响其学习投入的水平，其他同伴对自己抱有较高的期待或同伴的学习热情高涨、学习意愿强烈，也会让学习者产生同样积极的学习状态，营造的学习氛围越积极、越有活力，则越有利于沉浸式学习。智慧学习环境为学习者的学习活动提供了无限的可能性，需充分发挥智慧学习环境所具有的独特优势，提供利于探索和交互的智能工具，营造利于深度学习的人际氛围，为学习者的高学习投入创造更多可能。

（二）研究启示

1.培养学生自我导向学习力

人们有意识地塑造自己，动态地、自主地完成和改善外部环境及其他促进学习的条件，以及这些因素在多大程度上发挥了最佳作用，最终取决于自己。本研究证实学习者的自身因素对学习投入影响显著，因而自我导向学习是学习者进行深层次学习的必要条件。智慧学习环境可提供智能工具、学习资源、学习社群等条件的支持，学习者为完成自我学习的需要自行制订学习计划、管理学习时间及资源、选取学习策略等，自定学习的步调，发挥学习者在认知活动中的主观能动性。在这个过程中，要重视目标对学习者的导向作用，通过智能工具向学习者推送目标任务，目标任务要设置在最近发展区内，让其有一定的挑战性以加深学生的思考，学习者通过自我学习完成目标便会提高自我效能感，增强对学习的信心从而激发学生学习的动机，形成学习的内驱动力。反思是学习者进行自我学习的一个重要环节，让其对学习过程进行自我反思、自我评价，清楚自己在学习活动中所处的位置，有助于规划学习路线，并有利于发现其过程中出现的问题并加以思索，从而发现解决问题的方法、调整学习策略，训练并提高元认知能力，达到对学习内容深层次的理解。可见，智慧学习环境下进行自我导向学习有利于自我效能感、元认知能力等自身因素发挥作用，促进学习者的学习投入并产生持续学习行为。

2.提升教师信息化教学胜任力

信息技术高速迭代，教师的教育观念与教学能力也需持续更新以适应社会的发展与需要[27]。教育信息化2.0时代，教师的教学更离不开人工智能、大数据、虚拟现实等新技术的支持，教师的数字素养与应用技术进行教学的能力将对教师的深度教学和学习者的深度学习起决定性的作用，信息化教学胜任力已成为当代教师的核心素养[28]。智慧学习环境下教师需培养自身的数据意识与信息素养，提高信息技术与课程整合的能力，促进信息技术与教育教学的融合发展。新时代要求教师应掌握必要的媒体技术，熟练操控智能化的教学设备和教学软件，将教育教学理论与技术相结合，创造性地开发、使用智能教学工具与智慧教学资源，将教学内容以更准确、全面、直观的方式呈现给学习者。教师也应将信息技术与课程内容相融合，设计技术支持的教学模式，探索技术支持的教学策略、教学方法、教学手段，为学习者创设真实的、感兴趣的学习情境，激发学习者的学习动机与内驱力，让学习者进行主动、协同、研究式的学习，促进学习者进行深度探究，发展学习者的高阶思维技能，提高学习者的学习投入水平，以期推动教与学的卓越发展。

3.创建智慧学习共同体

在互动性强、体验价值高的智慧学习环境中，学习者的交互行为是影响学习投入水平的关键要素之一，构建以学习者、教师、智慧学习系统为核心的技术支持的智慧学习共同体并进行协作学习，有利于学习者交互行为的发生[29]。向学习者推送学习问题或学习任务后，在教师的引导和智能工具的支持下，让学习者之间进行探究讨论，通过协作共同解决问题完成学习目标，然后组织评价和反思，引导学习者进行相互提问和解答，以问促思，建立同伴反馈机制。在其过程中，教师应给予学习者适时的支援帮助，用及时且高质量的反馈和精准、具体化的评价来调控学习过程，引导学习者利用智能学习工具与资源进行灵活、高效、多元化的自主性学习。利用此种方式学习，学习者在解决问题的过程中，锻炼知识建构能力、问题解决能力及逻辑思维能力。在进行反思、同伴反馈评价时，学习者会经历批判性思考、评估并产生建议、反思规划等思维活动，还能采纳不同的想法和观点，有助于学生沉浸式地探索思考，提高学习者分析、评价、创造等高阶思维技能。通过智慧学习共同体的构建，学习者与同伴、教师等进行各种高质量频繁有效的交互，使学生能更多地感受到关心、赏识，产生归属感、幸福感，从而激励学习者交往互动的勇气，提升学习者交往互动水平，建立融洽的学习氛围以增强教学效果，增强认知参与深度，促进学习投入。

4.建设虚实共生学习环境

与传统教学环境相比，智慧学习环境以智能技术为支撑，通过丰富的学习资源、智能工具支持各种教与学，智能化地促进学习者开展投入式学习，发展学习者的思维与能力。因此，要重视技术在智慧学习环境下的应用，关注技术的发展与创新，结合教学理论通过技术开发学习资源和学习工具，把新技术融合到教学活动之中，引发教与学的创新，促进学习者有效学习。利用增强现实、虚拟现实、混合现实等技术，构建虚实共生的学习环境，给学习者情境化、真实化的学习感知与沉浸式的学习体验。真实环境下无法实现的或很难见到的现象可以通过虚拟技术进行可视化呈现，让学习者真实感受以便更好地理解与探究。也可以定制虚拟化的游戏学习情境和基于问题的探索路径，借助虚拟硬件设备让学习者沉浸其中，在游戏与探究问题过程中进行知识的建构与思考。在智慧学习环境中，借助虚拟现实等技术，构建以现实为主、虚拟与现实相融合的学习环境，提供给学习者身临其境的学习体验、广泛多元的学习资源、深入丰富的交互支撑[30]，打破物理环境的限制、时间与空间的障碍，有利于支持学习者的个性化自主性学习，促进深度学习与自我投入，为良好的教学效果及学习质量的提升提供更多可能。

随着智能时代的到来以及信息技术的迭代创新，智慧学习环境愈加普及并受到广泛关注。本研究以智慧学习环境为背景，对学习投入的影响因素进行了实证研究，然后根据研究结论提出了启示和建议。研究认为，提高智慧学习环境下的学习投入可以从四个方面入手：一是需要提高学习者的自我导向学习力，激励学习者进行主动学习；
二是提高教师的数字素养与信息化教学的能力，让技术赋能教学；
三是加深学习者的交往互动行为，与同伴、教师进行深度交流；
四是优化智慧学习环境，建设虚实共生的智慧学习空间。但本研究的调查仅在部分省份的高校进行，因此在代表性和普适性方面可能会有一定的局限。

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