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为提升混合式学习中学习满意度，研究人员探究教师支持等变量关系，发现重要中介作用并划分学习模式。
在当今教育领域，混合式学习（blended learning）正如火如荼地发展，它将线上和线下学习相结合，为学生提供了更灵活的学习方式。然而，这种学习模式也带来了一些挑战，其中学习满意度（learning satisfaction）面临的问题尤为突出。比如，线上学习部分存在实时连接不足、学习投入存疑、学生满意度降低等情况，这主要是由于数字素养差异和学习资源获取障碍等因素导致的。为了深入了解这些问题，找到提升学习满意度的方法，浙江师范大学的研究人员开展了一项关于 “Variable- and person-centered approaches to teacher support and learning satisfaction in blended English learning: the role of SDT motivation and learning engagement” 的研究，该研究成果发表在《BMC Psychology》上。
此次研究意义重大。学习满意度是学生对学习过程和结果的感受与态度，对学习质量有着重要影响，提升它有助于追求更高质量的英语教育。同时，明确教师支持、自我决定理论（Self-Determination Theory，SDT）动机、学习投入（learning engagement）和学习满意度之间的关系，能为教育实践提供有针对性的指导。
研究人员采用了两种关键技术方法。一是变量中心法（variable - centered approach），利用 SPSS 26.0 和 PROCESS 3.4.1 软件，通过描述性统计、皮尔逊相关性分析以及构建链中介模型，来探究变量之间的关系；二是人中心法（person - centered approach），借助 Mplus 7.0 进行潜在剖面分析（Latent Profile Analysis，LPA），并使用 SPSS 26.0 进行方差分析（ANOVA），以此识别不同的学习模式。研究样本来自华东 Z 大学参与混合式英语学习至少 1 学期的 376 名学生。
研究结果主要包含以下几个方面：
- 变量中心研究：
- 初步分析：通过计算各变量的均值和进行皮尔逊相关性分析，发现教师支持、SDT 动机、学习投入和学习满意度之间存在显著正相关，为后续深入分析奠定了基础。
- 线性回归分析：结果表明教师支持对 SDT 动机、学习投入和学习满意度均有显著正向影响；SDT 动机对学习投入和学习满意度有显著正向影响；学习投入对学习满意度有显著正向影响。同时，研究还验证了 SDT 动机、学习投入以及它们形成的链中介在教师支持与学习满意度之间的显著中介作用。
- 人中心研究：
- 潜在剖面识别：利用 LPA 分析，确定了 3 种潜在剖面，分别为 “below - average - both profile”（教师支持和学习满意度均略低于总体均值）、“average - both profile”（教师支持和学习满意度接近平均水平）和 “high - both profile”（教师支持和学习满意度最高）。
- 潜在剖面比较：对 3 种剖面在 SDT 动机和学习投入及其子量表上进行 ANOVA 分析，发现不同剖面间存在显著差异。高教师支持和学习满意度剖面的学生在各项指标上表现最佳，平均剖面的学生次之，低于平均剖面的学生表现最差。
在研究结论与讨论部分，研究人员指出，此次研究通过变量中心法和人中心法，揭示了教师支持、SDT 动机、学习投入和学习满意度之间的内在机制。变量中心研究证实了 9 个假设，建立了链中介模型，表明教师支持可通过直接或间接方式正向影响学习满意度。人中心研究则识别出 3 种具有不同特征的学习模式，这为教育实践提供了重要启示。例如，教师应根据学生所属的不同剖面，有针对性地满足他们的需求，激发内在动机，实施个性化教学。对于低于平均剖面的学生，要注重满足他们的关联需求，培养自主学习投入；对于平均剖面的学生，应关注他们的自主需求，促进更积极的情感学习过程。
然而，该研究也存在一定局限性，如样本仅来自中国东部一所大学，性别分布不均，对人口统计学特征探索不足等。未来研究可扩大样本规模，涵盖不同大学和专业的学生，进一步探究不同文化背景和课程对研究变量的影响，深入挖掘不同学习模式背后的机制，为教育实践提供更具针对性和普适性的建议，推动混合式学习的高质量发展。
