[论文解读] An empirical analysis of the relationship between web usage and academic performance in undergraduate students

Scott Hazelhurst, Yestin Johnson+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 28, 2011

Impact of Technology on Adolescents参考文献 39被引用 12

一句话总结

本研究基于南非金山大学2,153名本科生的代理日志数据，分析网络使用模式与学业表现之间的关系。研究发现，网络浏览量越大，学业表现越低，二者存在微弱但具有统计学意义和教育学意义的负相关关系，且高分学生中轻度使用者比例显著偏高。

ABSTRACT

The use of the internet, and in particular web browsing, offers many potential advantages for educational institutions as students have access to a wide range of information previously not available. However, there are potential negative effects due to factors such as time-wasting and asocial behaviour. In this study, we conducted an empirical investigation of the academic performance and the web-usage pattern of 2153 undergraduate students. Data from university proxy logs allows us to examine usage patterns and we compared this data to the students' academic performance. The results show that there is a small but significant (both statistically and educationally) association between heavier web browsing and poorer academic results (lower average mark, higher failure rates). In addition, among good students, the proportion of students who are relatively light users of the internet is significantly greater than would be expected by chance.

研究动机与目标

• 探究本科生网络使用模式与学业表现之间的实证关系。
• 利用客观的代理日志数据，确定重度网络浏览是否与较差的学业结果相关。
• 比较高分学生与低分学生的网络使用特征，识别行为差异。
• 探讨网络使用是否为潜在行为或心理因素的症状，而非学业表现不佳的直接原因。
• 通过识别可指导学生时间管理与数字自我调节干预措施的模式，为教育策略提供依据。

提出的方法

• 收集大学宿舍网络使用中的详细代理日志，完整记录校内住宿学生的网络浏览活动。
• 根据网络使用总量（以数据量或会话频率衡量）将学生划分为‘重度’和‘轻度’使用者。
• 对多个二年级课程的重度与轻度使用者在学业表现（平均成绩、挂科率）方面进行统计比较。
• 使用卡方检验与效应量分析，评估高分与低分学生在使用行为上的差异是否具有显著性与实际意义。
• 应用生态觅食研究中的方法（受Owen-Smith与Novellie, 1982年研究启发），对学生的网络使用模式进行建模与解释。
• 分析特定课程的数据，以控制学科相关差异对学业表现与使用模式的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 本科生的网络使用量与学业表现之间是否存在显著关联？
• RQ2 高分学生与学业表现不佳学生的网络使用模式有何不同？
• RQ3 重度网络使用在多大程度上是潜在行为或心理因素的症状，而非学业表现不佳的直接原因？
• RQ4 在哪些特定学科领域中，网络使用与学业表现的关系存在显著差异？
• RQ5 高分学生中轻度使用者的比例是否可显著区别于随机预期？

主要发现

• 网络使用量越高，学业表现越低，二者存在微弱但具有统计学意义和教育学意义的负相关关系，重度使用者的平均成绩低于轻度使用者。
• 在二年级经济学课程中，重度使用者的平均分为46.2%，轻度使用者为49.7%，表现差距为3.5个百分点。
• 在二年级数学课程中，重度使用者的平均分为55.3%，轻度使用者为58.0%，差距为2.7个百分点。
• 在二年级法律课程中，重度使用者的平均分为52.7%，轻度使用者为55.5%，差距为2.8个百分点。
• 高分学生中轻度使用者的比例显著高于随机预期，表明顶尖学生存在独特的行为模式。
• 唯一例外是社会学、政治学与人类学课程，其中重度使用者表现略好于轻度使用者（55.52% vs. 55.14%），但该差异极小，且在其他学科中并不一致。