学习内驱力提升导向下的在线课程信息传播效果评价指标体系研究
2023年度报告：教育行业的创新与在线学习趋势研究效果分析效果评估
2023年度报告：教育行业的创新与在线学习趋势研究效果分析效果评估尊敬的领导、各位同事：大家好！在过去的一年里，我们教育行业以创新为动力，紧跟在线学习趋势，取得了显著的成果。
现特将我部门2023年的工作情况和未来计划汇报如下：一、工作情况回顾今年，我们深入研究了教育行业的创新方向和在线学习趋势，通过调研和分析，对教育行业的变革和发展做出了有效的评估。
1. 创新方向研究我们重点关注了教育技术的应用和创新。
通过调研和参观各类教育科技公司，我们全面了解了最新的教育技术趋势和应用场景。
在此基础上，我们针对学校和培训机构的实际需求，提出了一系列可行的创新方案。
这些方案涵盖了在线教学平台的建设、智能化教育工具的开发以及数据分析和个性化教育的应用等。
2. 在线学习趋势研究在线学习在今年迎来了快速发展的机遇。
我们在调研中发现，线上学习已经成为广大学生和家长的首选，传统教育模式日益被颠覆。
为此，我们积极研究了在线学习的发展趋势和市场需求，以便更好地满足学生和家长的需要。
同时，我们也深入分析了在线学习的挑战和问题，为应对挑战提出了有效的解决方案。
在过去一年的工作中，我们始终保持客观、真实，不夸大事实，也不掩饰问题。
通过清晰准确地陈述自己的工作成果和能力，我们向社会传递了教育行业的进步和创新成果，进一步展示了我们的价值和潜力。
二、未来计划和目标1. 推进教育技术应用未来，我们将继续深入推进教育技术的应用。
通过建设在线教育平台，整合教育资源，提供优质的线上课程和学习工具，为学生和家长提供更便捷、高效的学习方式。
2. 加强数据分析和个性化教育我们将进一步加强数据分析和个性化教育的应用，通过数据分析，深入了解学生的学习情况和需求，为他们提供个性化的学习方案和指导，提升学习效果和满意度。
3. 拓展线上学习市场在线学习市场潜力巨大，我们将积极拓展该市场，与各类在线教育机构和学校合作，共同打造优秀的线上学习平台，为更多的学生和家庭提供高品质的教育资源。
在线教育平台中的学习效果评估研究
在线教育平台中的学习效果评估研究随着信息技术的不断发展，以及人们对教育方式和教育质量的不断提高，线上教育平台逐渐成为了人们选择教育资源的主要方式。
在线教育具有灵活、高效、便捷等特点，越来越多的人加入到这一领域中。
但是，如何评估在线教育平台学习效果成为了一个热门话题。
一.学习效果评估的重要性我们知道，学习效果评估是教育评价的重要环节。
只有课程或教育项目的学习效果经过评估，教师才能知道自己教的东西是否真正被学生掌握了，学生也能真正了解自己掌握的程度和应该如何进行调整。
因此，对于在线教育平台来说，学习效果评估更是至关重要，不仅可以从教学质量方面提升平台的口碑，还可以帮助平台针对性的进行教学改进，更好地服务于用户。
二. 统计学习效果的方法1.问卷调查法问卷调查是目前较为常见的统计学习效果的方法。
通过向学员发放调查问卷，可以了解学生对教学方式、内容、教师等方面的反馈，从而评估教育和培训的效果。
不过，问卷调查也有一定的局限性，因为很多学生由于不熟悉学习评价的方法，往往会选择回答问题并不谨慎，导致调查结果存在误差。
2.作业和考试对于在线教育平台来说，作业和考试成为了常见的学习效果评估方式。
建立起完善的评估体系，对作业和考试进行严谨的评估，可以实现学生对于所学知识点的深入掌握，也能够起到一定程度的加深学生对所学知识的理解和记忆。
3.在线互动评估在线互动评估利用在线平台上的交流和互动环境，评估学生的学习效果，主要包括问题的答疑、讨论、团队合作等。
此种方法对于学生的思维和沟通能力有所提升，能够培养其解决实际问题的能力。
4.自我评估自我评估是指学生对于自己的学习情况进行自己的评估，包括自己的学习态度、学习情况、学习成就等方面的评估。
自我评估不仅可以挖掘学生潜在的学习能力，同时也可以帮助学生反思自己的学习，加强对学习内容的记忆和理解。
三. 评估结果的有效应用评估结果的有效应用对于在线教育平台的改善和促进学生的学习也非常重要。
在线教育的学习效果如何评估？
在线教育的学习效果如何评估？在线教育的学习效果评估：方法与挑战在线教育的快速发展，为传统的教育模式带来了新的挑战和机遇。
如何公正客观、有效地评估在线教育的学习效果，成为下一代教育工作者和研究者关注的焦点。
本文将从教育专家的角度，探讨在线教育平台的学习效果评估的常见方法和面临的挑战。
一、教育行业学习效果评估的常见方法评估在线教育的学习效果，需要从多个维度进行考量，常用的评估方法包括：1.认知维度评估：测验和考试：这是最常用的评估方法，可以通过在线平台进行客观题和主观题的测试，评估学生对知识和技能的掌握程度。
作业和项目：布置和批改作业、项目，可以评估学生对知识的应用能力和解决问题的能力。
课堂参与度：记录学生在在线课堂上的发言、提问、互动等行为，可以评估学生的学习参与度和学习态度。
2.技能维度评估：实践操作评估：对于需要实际操作的课程，可以通过模拟平台或虚拟现实技术，评估学生的实际操作技能。
案例分析和情景模拟：案例分析和情景模拟，可以评估学生解决实际问题的能力和批判性思维能力。
3.情感维度评估：调研问卷：问卷可以了解学生对课程内容的满意度、学习兴趣、学习动机等情感方面的反馈。
访谈：访谈可以更深入地了解学生对课程的感受和学习体验，以及他们对学习效果的自我评价。
4.行为维度评估：学习时间和频率：记录学生在线学习的时间和频率，可以评估学生的学习投入和学习习惯。
学习资源使用情况：分析学生对在线学习资源的使用情况，可以评估学生的学习策略和自主学习能力。
二、在线教育平台学习效果评估面临的挑战在线教育的学习效果评估，也遭遇着一些挑战：1. 评估标准的统一性：由于教培行业的平台、课程内容和教学方式的多样性，评估标准的统一性很难保证，难以进行横向比较。
2. 评估方法的局限性：现有的评估方法，无法详细、准确地评估学生的学习成果，例如，在线考试可能无法有效评估学生的创造力和批判性思维能力。
3. 数据收集和分析的难度：在线教育平台积累的学生学习数据量庞大，需要专业的技术手段进行分析，才能得出有效结论。
在线教育平台在远程学习中的效果评估
在线教育平台在远程学习中的效果评估引言随着互联网技术的快速发展，在线教育平台已成为人们获取知识和进行远程学习的主要方式之一。
然而，在这种新兴的学习模式下，如何准确评估在线教育平台在远程学习中的效果仍是一个关键问题。
本文将探讨在线教育平台在远程学习中的效果评估，并重点介绍常用的评估指标和方法。
1. 效果评估指标在线教育平台在远程学习中的效果可从多个方面进行评估。
以下是几个常用的指标：1.1 学习者满意度通过调查问卷或用户反馈等方式收集学习者对在线教育平台的满意度数据。
这些数据可以反映学员对交互界面、课程内容、学习体验等方面的感受。
1.2 学习成绩提升比较参与在线教育平台学习和未参与该平台学习两组学生（或同一组学生在不同时间段），分析其在考试成绩或学业表现上是否有所提升。
这种比较分析可以初步评估在线教育平台对学习者学业发展的影响。
1.3 学习行为数据通过在线教育平台记录的学习行为数据，如学习时长、课程进度、问题解答等，来分析学生在平台上的参与程度和学习活跃度。
这些数据可作为评估指标之一，反映学生对在线教育平台的使用情况。
2. 效果评估方法除了指标的选择外，正确的评估方法也是确保效果评估有效性的关键。
以下是几种常用的效果评估方法：2.1 实验研究法将学生随机分成实验组和控制组，在实验组中使用在线教育平台进行远程学习，在控制组中不使用该平台或使用传统面对面教育方式。
通过比较两组学生在学习成绩、满意度等方面的差异来评估在线教育平台在远程学习中的效果。
2.2 跨时间段研究法将同一群体（或同一所学校）在不同时间段利用在线教育平台进行远程学习和传统面对面教育方式学习的数据进行比较。
通过观察学生在两种学习方式下的学习成绩、意向或满意度等方面的变化来评估在线教育平台的效果。
2.3 大规模数据分析法收集并分析大量的用户行为数据，包括学生使用在线教育平台的时间、频率、课程选修和互动情况等。
利用机器学习和数据挖掘技术，发现潜在规律和结构，并据此评估在线教育平台对远程学习的效果。
在线教育平台学习效果评价研究
在线教育平台学习效果评价研究随着互联网技术的不断发展，现在越来越多的人选择通过在线教育平台进行学习和知识获取。
在这样的背景下，我们需要研究在线教育平台的学习效果评价，来进一步了解在线教育平台的实际效果以及如何进行更有效的学习。
在线教育平台的学习效果评价需要考虑多方面的因素，包括教育平台本身的特点、学生的学习动机和行为、教学设计以及教师的教学水平等。
因此，我们可以从以下几个方面来探讨在线教育平台的学习效果评价。
一、教育平台的特点在线教育平台相较于传统的教育形式，有自己的一些特点，例如学习的时间和空间更加灵活、教学资源更加丰富等。
这些特点也会对学习效果产生一定的影响。
例如，学生在选择学习方式上可以更加自由，但同时也可能产生学习拖延等问题。
因此，我们需要对教育平台本身的特点进行分析和评价，以了解它们对学习效果的影响。
二、学生的学习动机和行为不同的人在学习时会有不同的学习动机和行为，因此在评价学习效果时需要考虑个体差异因素。
一方面，学生的学习动机会影响他们对学习的投入程度，从而影响学习效果。
另一方面，学习行为也会对学习效果产生影响。
例如，学生的学习深度、时长、学习方式等等都是需要考虑的因素。
因此，我们可以通过问卷调查、行为记录等方法来探究不同学生的学习动机和行为，以评价在线教育平台的学习效果。
三、教学设计在线教育平台的教学设计是影响学习效果的重要因素之一。
好的教学设计可以激发学生的学习兴趣和积极性，从而提高学习效果。
因此，我们需要考虑教学内容的表达清晰度、教材的难度适应性、教学方式的多样性等方面，以评价在线教育平台的教学设计和学习效果。
四、教师的教学水平在线教育平台上的教学呈现方式不同于传统的面授教育，教师在这种情况下需要具备更为专业的技能和教学经验，才能更好地引导学生学习。
因此，在评价学习效果时需要考虑教师的教学水平。
例如，教师的专业知识水平、教学经验、教学方式、互动性等方面都是需要考虑的因素。
总之，在线教育平台的学习效果评价是一个复杂和持续性的过程。
在线教育的学习效果如何评估？
在线教育的学习效果如何评估？教培行业在线学习效果评估：方法、指标与挑战教育行业的蓬勃发展为教育形式带来了新的机遇，但也给予了新的挑战：如何评估在线学习的效果？这不仅关系到教育机构的教学质量和学生学习成效的可衡量，更关乎在线教育模式的有效性和可持续发展。
一、评估方法：多元化与整合性现代课堂教学的评估，如考试、作业、课堂表现等，虽然适用于在线教育，但需要相应的调整和补充。
在线教育平台的评估方法应更加多元化，涵盖以下几个方面：学习过程评估：考察学生的学习参与度、自学行为和学习态度，可以通过平台的活动记录、论坛讨论、小组作业等进行评估。
学习成果评估：关注学生对知识、技能和能力的掌握程度，可以通过在线测试、项目式学习成果展示、案例分析等进行评估。
学习体验评估：了解学生对在线学习平台、教学内容、师资力量、学习资源等方面的满意度，可以通过问卷调查、访谈等进行评估。
学习影响评估：考察在线学习对学生个人成长、职业发展、社会责任感等方面的影响，可以通过追踪调查、问卷调查等进行评估。
为了全面了解学生的学习效果，评估方法应根据不同情况进行整合，将不同维度、不同层级的评估结果进行综合分析，形成对学生学习效果的综合评价。
二、评估指标：注重实际应用与迁移评估指标是评估方法的具体体现，应该与学习目标相一致，并能有效地衡量学生的学习成效。
在线教育的评估指标应注重应用与迁移，具体来说：知识掌握：评估学生对知识的理解和运用能力，不局限于记忆性的知识点，更要了解学生对知识的运用、分析和解决问题的能力。
技能提升：评估学生在学习过程中所掌握的技能，比如团队协作、沟通能力、批判性思维、解决问题的能力等。
能力发展：评估学生学习能力、自学能力、问题解决的能力、批判性思维能力等，以及学生自身学习态度、学习动机和学习策略的改进。
学习迁移：评估学生将所学知识和技能应用到实际生活或工作中的能力，以及借用所学内容进行创新、解决现实问题的能力。
三、评估挑战与应对评估在线教育的学习效果面临着诸多挑战，例如：评估标准不统一：目前，在线教育的评估标准尚未形成统一的体系，不同机构、相同课程的评估标准存在差异，造成评估结果难以比较和参考。
在线教育平台的学习效果评估方法探索研究报告
在线教育平台的学习效果评估方法探索研究报告随着互联网的普及和技术的进步，在线教育平台逐渐成为人们获取知识的重要途径。
然而，如何评估在线教育平台的学习效果成为一个亟待解决的问题。
本文将探索在线教育平台学习效果评估的方法，并提出一些可行的解决方案。
首先，我们需要明确在线教育平台的学习效果评估的目标。
学习效果评估旨在了解学生在学习过程中所达到的学习成果和学习效果。
因此，评估方法应该能够客观地反映学生的学习情况，并提供有价值的反馈和改进建议。
一种常见的评估方法是通过学习成绩来评估学习效果。
在线教育平台可以记录学生的答题情况和成绩，根据学生的表现给出相应的评价。
然而，仅仅依靠成绩来评估学习效果是不够的。
因为学习不仅仅是为了取得好成绩，更重要的是培养学生的综合能力和素质。
因此，我们需要引入更多的评估指标。
一种可行的方法是通过学习行为来评估学习效果。
在线教育平台可以记录学生的学习行为，如学习时长、学习频率、学习内容等。
通过分析学生的学习行为，可以了解学生的学习态度和学习动力。
同时，还可以根据学生的学习行为提供个性化的学习建议和指导，帮助学生更好地提高学习效果。
除了学习行为，学习反馈也是评估学习效果的重要指标之一。
在线教育平台可以通过问卷调查、讨论区等方式收集学生的学习反馈。
学生的反馈可以帮助教师了解学生对教学内容和教学方式的理解和认同程度，从而及时调整教学策略，提高学习效果。
此外，在线教育平台还可以利用数据挖掘和机器学习等技术来评估学习效果。
通过分析大量的学习数据，可以发现学生的学习模式和学习规律。
同时，还可以根据学生的学习数据建立学习模型，预测学生的学习成绩和学习效果。
这种方法可以帮助教师更好地了解学生的学习情况，并提供个性化的学习指导。
然而，要想有效评估在线教育平台的学习效果，我们还需要面临一些挑战。
首先，如何保证学习数据的可靠性和准确性是一个重要问题。
在线教育平台需要采取措施确保学生的学习数据不被篡改或伪造。
在线教育吸引力提升策略与学习效果评估模型构建及应用效果持续评估与优化
在线教育吸引力提升策略与学习效果评估模型构建及应用效果持续评估与优化随着科技的不断发展和互联网的普及，在线教育成为了一种受欢迎的学习方式。
然而，由于信息的过载和学习者个体差异的存在，如何提升在线教育的吸引力并保证学习效果成为了一个亟待解决的问题。
本文将从吸引力提升策略和学习效果评估模型构建两个方面进行探讨，并提出持续评估与优化的方法。
一、吸引力提升策略1. 个性化推荐系统个性化推荐系统能够根据学习者的兴趣、学习记录和知识背景等信息，为其提供符合其需求的学习资源和课程。
通过分析学习者的学习行为和反馈，系统可以不断优化推荐内容，提高学习者的满意度和吸引力。
2. 多元化教学内容在线教育平台可以通过提供多元化的教学内容，满足不同学习者的需求。
例如，可以提供文字、图像、音频、视频等多种形式的教学资源，让学习者以自己喜欢的方式进行学习，提高学习的兴趣和主动性。
3. 互动学习体验在线教育平台可以通过增加互动性，提升学习者的参与感和学习效果。
例如，可以设置讨论区、在线答疑平台、学习小组等互动工具，让学习者与教师和其他学习者进行交流和合作，促进学习的深入和应用。
二、学习效果评估模型构建1. 指标选择与构建评估在线教育的学习效果需要选择合适的指标来进行衡量。
例如，学习者的学习成绩、学习进度、学习动力等指标可以反映学习效果的好坏。
根据这些指标，可以构建评估模型，对学习效果进行定量评价。
2. 数据收集与分析为了构建有效的评估模型，需要收集大量的学习者数据。
通过学习者的学习记录、评价反馈等数据，可以对学习效果进行分析，并找出其中的关联性和影响因素。
3. 模型构建与验证在收集到足够的数据后，可以利用机器学习和数据分析的方法构建评估模型。
通过训练和验证模型，可以预测学习者的学习效果，并对教学过程进行优化和改进。
三、应用效果持续评估与优化1. 教学资源更新与优化在线教育平台应不断更新和优化教学资源，保证其与时俱进。
通过收集学习者的反馈和评价，可以了解其需求和改进建议，进一步改进教学资源的质量和吸引力。
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学习内驱力提升导向下的在线课程信息传播效果评价指标体系研究作者：童莉莉王艺婷来源：《中国电化教育》2017年第08期摘要：在线课程是信息化时代人们学习的新形式，随着知识更迭周期的不断缩短，网络化、移动化学习需求的不断释放，信息传播效果成为在线课程生命周期长短的关键因素。
该文通过对学习内驱力理论的学习、对在线课程信息传播视角的文献分析和实践应用领域评价指标的研究，构建了“认知—思维—分享”进阶式在线课程传播效果评价指标体系，并给出了权重测算建议，研究成果为更好地引导学习者提高学习主动性、增强思维能力、拓展课程分享范围提供了很好的借鉴。
关键词：学习内驱力；在线课程；传播效果；评价指标中图分类号：G434 文献标识码：A一、引言终身学习是指社会每个成员为适应社会发展和实现个体发展的需要，贯穿于人的一生的、持续的學习过程。
我国2010年出台的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》提出到2020年要实现“基本形成学习型社会”的战略目标。
党的十八大和十八届三中全会做出了关于“建设学习型社会”“拓宽终身学习通道”的战略部署，明确提出在构建学习型城市的过程中应做好的7项主要任务，其中就包括“统筹开发社会学习资源，促进学习资源开放共享；有效应用现代信息技术，拓展学习时空”。
基于信息化手段的在线课程在这项国家级战略实施的大环境下发展空间巨大、也应产生更高质量的社会效应。
反观当前的学习者状态，在线课程的自主使用群体主要可分为两类：一是在校大学生，这部分群体的信息化手段应用能力很强，愿意接受新事物，但由于受多年校园教育及应试思想的影响，对学习积累了一些畏惧感、自主学习的意识和能力欠缺。
二是已经走向社会的职场人士，这部分群体对信息的需求目标明确，但由于更加多元化的社会、家庭角色负重，学习的功利性思想凸显，在自身寻找有效信息和学习投入不能保障的前提下，对学习效果的期望值偏高。
与此同时，当今的在线课程研究领域，重建设轻评价、重设计过程的精益求精轻学习产出的社会效应。
由此，自由开放的在线课程特性以及学习者的学习动机、学习意志力、学习惰性导致的效果失控成为教育信息化背景下在线课程发展的潜在隐患。
本文致力于从学习者的角度出发，在前人研究的基础之上，重点设计在线课程信息传播效果的评价指标体系，旨在提升学习者的内在驱动力，推进网络环境下时空分离的学习形式，产生更有效的实际效果。
二、学习内驱力理念与内涵（一）学习内驱力概念的演变内驱力是心理学中的一个重要概念，是指“在有机体需要的基础上产生的一种内部推动力，是一种内部刺激，当有机体产生需要时，内驱力引起反应产生刺激，反应导致需要的满足”。
奥苏贝尔认为成就动机有三个方面的内驱力：一是认知内驱力，这是一种要求获得知识、技能以及善于发现问题与解决问题的内驱力；二是自我提高内驱力，这是一种把学业成就看作赢得相应地位的需要；三是附属内驱力，这是一种为了获得长者和同伴们的认可而努力学习、工作的需要。
吕志江在研究终身学习动力的过程中提出，人的任何活动都是受内外部动力的影响，其中内在的动力就是民众个体内心对终身学习的一种内驱力，包括强烈的学习需求、浓厚的学习兴趣、明确的学习目标、正确的学习态度、满意的学习效能等（如下页图1所示）。
国外也有不少学者从不同学习风格的角度研究学习内驱力的差异，比较有代表性的有Kolb学习风格模型、Honey and Mumford模型、Dunn模型及Felder-Silverman模型等，其中Felder-Silverman模型对各种模型的融合度最高、实证测量的准确性也更好，得到业界更多的认同。
Frese教授提出了个人主动性（Personal Initiative）的概念并系统地发展了这一概念的内涵、测量方法，个人主动性意指个体采取积极和自发的方式，通过克服各种障碍和困难，去完成工作任务并实现目标的行为。
美国著名教育心理学家Zimmerman B J在广泛吸收前人研究成果的基础上，建立了一套具有代表性的自主学习理论，把自主学习定义为学习者为了保证学习的成功、提高学习的效果、达到学习的目标，主动地运用与调控元认知、动机与行为的过程。
综合上述几位代表性学者的研究结论，学习主动性（Learning Initiative）作为推动学生自主学习行为的内部动力系统及其功能，对学习起着唤醒、定向、选择、维持和调节的作用，其构成成分主要包括学习内驱力、学习意义感、学习自控性和学习效率感4个主要方面。
其中，学习内驱力是动机部分，学习意义感是认知部分，学习自控性是行为部分，学习效率感是元认知部分。
在影响内驱力的研究中，前人也提出了不少有价值的成果。
张连民提出影响内驱力的因素有内外之分，内部因素主要包括求知欲望、对学习重要性的认知程度、学习带来的成功体验这3项；外部因素主要包括9项，分别是：自我提高的需要、学习环境、工作对学习的要求、家人对学习的支持程度、学习可能带来的既得利益、单位领导对学习的重视程度、社会竞争的激烈程度、学习成绩和学习效果、学习能否提供与人交往的机会。
罗振华提出应从建立培训学分制、构建学习地图、制定个人发展计划和测算知识贡献积分4个方面来持续激发和保持员工的学习内驱力。
任小玲也谈到影响内驱力的因素从内外两方面展开，内部包括：个人志向、专业喜好和性格差异；外部包括社会环境和地域差异。
在激发学习者内驱力的策略建议方面，学者们也提出了很好的建议。
吕志江提出培育学习需求、满足学习兴趣、树立学习目标、引导学习态度、确保学习效能和触发外界适度压力等措施。
朱亚静提出从6个方面来激发学习者的自我效能（如图2所示）。
（二）三层学习内驱力框架的建立在诸多对学习内驱力的研究中，本文认为奥苏贝尔将学习内驱力划分为认知内驱力、自我提高内驱力和附属内驱力的成果更为经典和凝练（如表2所示），作为本文研究的理论基础所在。
在奥苏贝尔理论的基础上，本文吸收了认知内驱力所反映的对知识学习的动机倾向，将自我提高内驱力发展成思维内驱力，以更加突出的体现对知识/技能的思考能力，对知识的迁移、转化和应用能力；同时结合当前教育信息化发展的大背景，众多的学习者已经不满足于自己知识的提升、讲师的点评，更希望在同类学习者中得到讨论、互动，分享学习心得，因此，我们舍弃了附属内驱力的提法，提出了分享内驱力，旨在测量学习者对内容的认可程度、学习者自身的性格特点，以判断不同的学习者或是不同的课程内容如何得到学习者的主动分享，在更大范围内进行信息传播。
因此，本文对所研究的学习者内驱力的内涵界定为三个部分：认知内驱力、思维内驱力和分享内驱力。
认知内驱力（Cognitive Drive）：是指为了满足阐述问题和解决问题的需要，学习者获取相关知识和技能的内在动机。
思维内驱力（Thinking Drive）：是指学习者基于已有的知识和技能，进一步探索与发现其他事物内在本质和规律性的动机。
分享内驱力（Shating Drive）：是指学习者将自己的知识获取过程、学习效果和思考心得向他人传播的动机。
对内驱力这三个层级的设计既尊重了前人学者的研究成果，紧扣学习者认知的规律，也充分考虑了教育信息化时代网络化信息传播对知识获取带来的新影响，这也将是在线课程建设中除了关注学习者个人的学习特点之外，应予以重视的分享意愿带来的信息传播效果。
本文的评价指标体系也将着力设计在线课程信息传播对这三个内驱力提升效果的测度情况。
三、构建“认知—思维—分享”进阶式在线课程传播效果评价指标体系（一）学习内驱力体系中评价指标的选择在线课程在教育资源中的占比不断升高，学习者也更多地进入网络甚至是移动网络环境中获取知识。
区别于新闻、生活、娱乐类信息的相对随意性，与学习者学历提升、职业技能增进相关的在线课程更应该关注信息传播的实际效果。
姜蔺提出对MOOC类课程学习效果的评价主要从课程通过率和参与度两个指标来进行，统计数据显示，Coursera总体上的课程完成率只有7%-9%，虽然有MOOC课程完成率有达到40%的情况，但大部分MOOCs的课程完成率不到10%。
马瑞对MOOC传播效果评价指标体系做过更为细致的构建，提出了4项一级指标、10项二级指标和50项三级指标，包括内容、课程团队、学习用户、环境4个一级维度。
每个一级维度下分2至3个二级维度，分别是“内容”维度下的“课程内容”“服务内容”；“课程团队”维度下的“教师教学能力”“课程制作水平”等。
郑志高提出的XMOOC学习评价方法中提到对学习效果的评价可以从8个方面来进行：嵌入式问题、家庭作业、单元测试、周测试、期中考试、期末考试、论坛参与情况和视频课程浏览状况。
在对国外在线课程信息传播效果的文献研究中，我们发现德国的学者提出了更为完备和契合分享需要的指标体系，德国的MOOC课程设计评价标准包括教学评价标准和技术评价标准两个方面，其中教学评价标准以传统的教学设计和知识点考核为二级指标，技术评价标准包括使用者界面、视频界面和学习与社交工具层面。
冯晓英专项研究了对在线认知水平的评价指标体系（如表3所示）。
徐梦晨在研究SPOC课程中提出对在线课程学习的评价指标体系既包括了对过程的评价，也考虑了对学习结果的评价，具有一定的完善性（如表4所示）。
（二）“认知—思维—分享”进阶式在线课程传播效果评价指标体系的建立基于前人的学习内驱力理论基础和在线课程评价指标体系设计研究成果，本文发现已有成果中大部分是对课程和教学环节本身的测度指标，从学习者角度出发的指标占比很小，较为成熟的应用成果更不多见。
而学习内驱力理论很好地分解了学习者循序渐进的内驱力进阶过程，又能契合信息化环境下网状知识传播的新特点，将两者结合起来，本文提出“认知—思维—分享”进阶式在线课程传播效果评价指标体系如表5所示：各指标项的确立是本研究的标志性成果，体现了对在线学习中学习者的能力引导和构建方向。
指标建立之初，在小范围专家群组内进行了信度检验。
将认知内驱力类的指标分别记为V111-V122共5个观测指标；将思维内驱力类的指标分别记为V211-V232共6个观测指标；将分享内驱力类的指标分别记为V311-V321共2个观测指标。
针对指标内容向业内21位专家发放调查问卷，将量表数据导入SPSS19.0，信度分析结果如表6所示，Cronbaeh Alphd信度系数为0.86，介于0.8-0.9之间，指标设计内容可接受。
各个指标在不同时期应用时，其权重也必然有所不同。
本文研究中采取了经验加权法和百分数计算法来测算权重值。
在指标项设计完成并附上相关说明后，笔者向网络教育办学单位、在线课程主持教师、教育专家、企业培训专家等21位在线课程信息传播领域的专业人士发放了“‘认知—思维—分享’进阶式在线课程传播效果评价指标体系权重意见征询表”，以确定本研究所采纳的权重值。