马莉萍 曹宇莲：同步在线教学中的课堂互动与课程满意度研究——以北京大学教育博士项目为例

开栏语

在线直播课堂作为一种同步在线教学模式，能实现教师和学生在不同空间的同一时间开展教学。基于网络的同步在线教学在早期往往作为异步教学的辅助工具使用，但受2020年新冠疫情的影响，全球经历了有史以来最大规模的在线教育实践。北京大学教育学院的教育博士（Doctor of Education，Ed.D）项目可能是中国乃至世界范围内在新冠疫情下最早启动的高等院校远程教学活动之一。学院为此专门组织了课题组，希望通过以2020年2月北京大学教育学院为Ed.D提供的10门课程生成的数据（来自ClassIn平台+学院教务档案+教师问卷+学生问卷+访谈材料）为分析对象，回答以下问题：①线上直播课程除了解决停“课”不停“学”的问题，能否顺利实现教授课程内容的目的，从而有效解决教师的课程从传统教室到直播课堂的“平移”？②教师是否根据直播教学的特点对课程进行有效的再设计和再组织，从而实现让学生更好地掌握知识的目的？③在直播课堂中，教师的教学行为及其影响因素和学生的学习行为及其影响因素有哪些？④在线直播与面授教学相比，教师和学生的教学体验有哪些异同？本专题的三篇文章作为初步的研究结果，希望在深入理解教育技术对教学的作用的基础上，进一步探究如何让技术支持高质量教学，以及在教学变革过程中教师和学生在技术、心理、组织等层面需要什么样的支持等问题，进而为人们重新审视、完善在线教育乃至整个教育教学模式等方面提供借鉴。

——北京大学教育经济研究所丁小浩教授

—— / 系列文章/ ——

本系列由《现代教育技术》2020年第8期刊发，文章共3篇（单击名称可以展开阅读）：

1.高校在线教育的发展脉络、应用现状及转型机遇

作者：王辞晓 杨钋 尚俊杰

2.同步在线教学中的课堂互动与课程满意度研究——以北京大学教育博士项目为例

作者：马莉萍 曹宇莲

3.探究共同体：新冠疫情下的在线同步教学研究

作者：吴筱萌 李树玲 许静竹

摘要

【摘要】文章以北京大学教育学院参与2020年寒假在线教学课程的教育博士（Doctor of Education，Ed.D）为研究对象，通过固定效应模型等方法分析学生课程满意度调查问卷数据和在线教学平台记录的学习行为数据，发现：教育博士对同步在线课程的整体满意度很高；并非课堂互动次数越多、时间越长，学生的课程满意度越高，满意度还与学生对课堂互动的预期及其学习自主性等有关；教师的课程设计、班级规模以及学生自主性等主观因素会在不同程度上影响课堂互动的频次和深度。基于研究结论，文章提出了提高同步在线课程质量的建议，以期为目前国内外同步在线教学的开展和完善提供借鉴。

【关键词】同步在线教学；同步在线教育；课堂互动；满意度

引言

2020年初，受新型冠状病毒肺炎的影响，教育部下发“利用网络平台，‘停课不停学’”的通知，全国各地纷纷开始尝试线上疫情教学。随着疫情向全球蔓延，世界各国的大中小学被迫停课。据联合国教科文组织统计，新冠疫情对线下教学冲击最严重时（2020年4月初），受影响的国家达到194个，91.3%的学生无法返校；随着疫情在一些国家逐渐被控制，截至2020年6月26日，全球有116个国家在全国范围内停止线下授课，约10.87亿学生受到影响，占注册学生总数的61.6%[1]。在此背景下，在线教学成为最大限度减少疫情传播、保证正常教学进度的重要手段。新冠疫情发生前，在线教育已在大学呈快速发展之势。2002年，大规模开放在线课程（Massive Open Online Course，MOOC）在世界范围内轰轰烈烈地展开，各类在线课程平台不断涌现，提供的课程数量和内容日益丰富。与此同时，体系化的混合式教学或完全线上教学的学历项目也逐渐兴起，如2000年美国伊利诺伊大学启动的人力资源开发专业远程研究生教育项目[2]、2015年清华大学创立的国内首个混合式教学学位项目——“数据科学与工程”专业硕士项目[3]等。

在线教育突破了时空限制，而距离的分割使得课堂互动备受关注，故如何实现教师与学习者、学习者与学习者之间的融合和交互成为了在线教育的关键[4][5]。Zhao等[6]通过对在线教育研究进行元分析，发现互动是提升在线教学效果的关键因素[7]。在线教学中互动的影响因素、互动对学生满意度和学业成就的影响以及如何促进互动，都是在线教育领域的重要研究主题。

同步在线课程平台为课堂互动提供了技术支持，但目前对于“如何通过同步在线课堂平台更有效地开展互动”还缺少基于实证研究的回答。本研究依托2020年寒假北京大学教育学院面向教育博士（Ed.D）开展的同步在线教学，结合同步在线课程平台记录的学习行为数据和问卷调查结果，通过构建互动频次和互动深度指标，深入分析在线课堂互动的特点及其如何影响学生的课程满意度，为如何通过互动提高同步在线课程的满意度提供了借鉴。

1文献综述  同步在线教学中的课堂互动与课程满意度研究

1.在线教育中课堂互动的理论基础

Moore[8][9]提出的交互影响距离理论（Transactional Distance Theory）对在线教育研究和从业者产生了深远影响——影响远程教育交互的因素不仅仅是物理距离，更重要的是物理距离和社会因素等带来的学习者与教师之间的心理和交往距离；此理论的三个核心变量是结构化、对话和自主性——课程结构化程度越高，课程中对话越少，交互影响距离越大，对学生的自主性要求也会越高。此外，Moore[10]将互动分为师生互动、生生互动、学生与内容的互动，并发展成为分析在线教育互动组成和构建的重要框架。而Anderson[11]的等效交互理论指出，三种互动可以相互转换和替代，只要有一种互动处于较高水平，即使其它两种互动水平较低也不会影响学习效果，即三种互动中若有一种处于较高水平，就可能产生更好的学习效果。

建构主义强调学习者都是基于已有经验对新知识和事物进行理解建构，所以合作学习和交互式教学可以让学习者更全面地理解学习内容。Garrison等[12]基于协作建构主义提出的探究社区（Community of Inquiry）理论，为开发和研究在线学习与混合学习提供了系统化的视角、方法和工具[13]。此理论的核心，是通过发展三个相互影响的要素——认知存在、社会存在和教学存在，来实现深度学习和有意义的学习，而这三种存在都强调互动的重要性。其中，认知存在是指学习者在学习过程中通过批判性反思和对话达到对知识更深层的理解与认识，强调生生互动对知识建构的重要性；社会存在是指学习者利用社交媒介在探究学习社区中表现出“真实”的自我，强调师生和生生互动对情感培养的重要性；教学存在则是指教师通过对学习者的认知和社会过程进行课程教学设计、对话促进和直接指导，以达到较强的学习效果，强调教师设计和控制的互动对教学效果的重要性。

2.课堂互动的影响因素

Garrison[14]指出互动的优劣主要反映在互动速度和互动程度两方面，互动速度及时、互动程度兼具广度和深度时，互动的质量较高。总的来说，影响在线课程中互动频次和深度的因素可以分为两类：一类是学习者的个体特征，另一类是教师的课程设计。

①从学习者的个人特征来看，性别、年龄、年级、学习态度与动机、学习风格与自主性等都会影响在线学习的互动频度和深度[15][16]。Vrasidas等[17]发现，参加在线教育前的计算机使用经历会影响学生的互动水平[17]。徐恩芹[18]发现，不同年级的学习者在网络学习中的师生互动有显著差异。学习动机可分为内部动机和外部动机，内部动机较强的学习者通过学习内容及其带来的乐趣实现自我学习激励，更喜欢挑战和解决复杂问题；而外部动机较强的学习者注重学习内容之外的激励（如他人的认可和奖励回报），更喜欢简单任务[19]。虽然外部动机和内部动机都对学习有促进作用，但是外部动机会在学习者达成某一活动之外的目标后开始减弱，内部动机则更加深入、持久而稳定[20][21]。学习动机会影响在线教学的满意度[22]、持续学习意愿[23]，实现外部动机的内化对远程学习者的学习成就有重要作用[24]。Moore[25]的交互影响距离理论也提出，学生的自主性会影响其对课堂对话和结构性的要求，自主性越强，对对话的需求越低。

②从教师的课程设计来看，交互距离影响理论和探究社区理论均强调通过教学设计促进对话和互动的重要性。Vrasidas等[26]发现，课程结构、班级规模、教师反馈速度、课程作业会影响互动水平，其中最重要的因素是课程结构，这与交互影响距离理论一致。此外，网络学习环境也是影响在线教学的重要因素，包括网络支持等有形环境和学生互动、心理等无形环境[27]。

3.课堂互动的效果

在线教育中的互动对学习成就和学生满意度都有重要影响。Kuo等[28]分析在线教育满意度的影响因素时发现，师生互动、学生与学习内容的互动是两个关键的正向影响因素。在针对国内在线教育的实证研究中，江敏君等[29]基于某大学在线公开课的分析，发现师生互动是影响学生在线体验最直接的积极因素；刘威童等[30]针对清华大学48门混合式教学课程的分析，发现交互程度对满意度有直接的正向影响；李锋亮等[31]则发现师生互动对远程学习者的学习成绩没有影响，而同伴互动对其有显著正向影响。另外，有研究者从社会化意义—人机交互的角度来解释课堂互动如何发挥作用，如Garrison等[32]发现师生互动可防止学生产生孤独感，而孤独感会导致学习效果不佳；Vuopala等[33]发现学生间的交互会缓解焦虑并建立情感支持，而这种情感互动与学生成绩、自主学习效果直接相关。总之，在时空分离的教学环境下，如何深入理解课堂中的人际互动并发挥其价值，是提高在线教学效果和满意度的重要议题。

2研究设计  同步在线教学中的课堂互动与课程满意度研究

1.研究对象和数据来源

本研究的研究对象是2020年寒假参加北京大学教育学院教育博士专业学位（Ed.D）项目课程学习的全体博士研究生，主要是具有5年及以上教育和相关领域工作经验的管理人员和教师。此项目课程采用自主学习和寒暑假集中面授的方式进行，共开设10门课程，每次课程时长为3小时，实际平均上课时长为194.7分钟。

本研究的数据包括两个部分：①Classin在线课程平台记录的学习行为数据，涉及学习出勤、上台和下台、课程时长等内容，共有1432条数据。②问卷调查数据。课程结束后，北京大学教育学院组织专门的课题组，就此次在线教学的情况面向全体学生开展了问卷调查，内容包括在线学习经历、学习环境、网络支持、学习动机、满意度和期望等。共发放调查问卷76份，回收有效问卷76份，回收率100%，其中选课生共59人，旁听生17人。样本结构如表1所示。

2.研究变量设置和研究方法

（1）变量设置

①课堂互动。本研究从频次和深度两个方面构建在线课堂中的互动指标。在Classin在线课程平台上，学生动态视频头像会轮流在界面上显示并被教师和其他同学看到，即被称为上台。当发生师生互动或生生互动时，参与互动的学生头像在台上的停留时间会更长，即上台时间更长。因此，本研究使用两个指标来反映互动频次：第一个指标是每节课中每分钟的上台次数，即每分钟的上台次数=上台次数/（上台时长+下台时长）。如果班级规模较小或者教师设置轮播间隔的时长较短，那么每分钟上台次数就会较多。为了排除每门课程中班级规模和教师轮播间隔时长的影响，本研究设置的第二个指标是按照同一堂课中每分钟上台次数的中位数，将学生分为互动积极与互动不积极两类。与之类似，本研究也使用两个指标来反映互动深度：一是学生在每节课中的相对上台时长，即上台时长占比=上台时长/（上台时长+下台时长）；二是按照上台时长占比的中位数，将学生分为互动深入和互动不深入两类。

②学习动机。学习动机分为内部动机和外部动机，调查中与内部动机有关的题项有3项，分别为“拓展专业知识”、“指导自身的教育实践工作”、“与学术卓越的名师有近距离接触交流”；与外部动机相关的题项有5项，分别为“满足毕业学分要求”、“明确博士论文选题”、“有助于博士学位论文完成”、“同学推荐和好友共选”、“在线上课方式便于选修或旁听”。问卷调查要求学生从8个选项中选出最重要的3项，本研究参考赵丽[34]的方法，首先分别对各选项赋值——被选为第一序位的赋值为3，第二序位的赋值为2，第三序位的赋值为1，未被选择的则赋值为0；然后，将内部动机相关的3个选项得分加总并乘以权重（1/3）得到内部动机得分，将外部动机相关的5个选项加总并乘以权重（1/5）得到外部动机得分。由于内部动机和外部动机得分具有完全共线性，故在回归分析中本研究将放入内部动机。

③课程设计。课程设计包括班级规模（班级学生人数）、轮播速度（定序变量：10秒/次=1，15秒/次=2，20秒/次=3，25秒/次=4，30秒/次=5）、课程是否布置作业和是否提供回放。

④环境和网络支持。学习环境是指在线上课期间学生能否处于安静、专注的环境；网络支持是指在线上课期间学生的网络运行是否稳定。

⑤在线教学的课程满意度。课程满意度包括三个指标：①学生评价此次在线教学相较于传统面授课程的满意度（定序变量：更差=1，相当=2，更好=3）②学生评价此次在线教学相较于预期的满意度（定序变量：更差=1，相当=2，更好=3）；③疫情结束后，希望未来常态中Ed.D课程采用的授课方式（定序变量：完全线下=1，线下为主=2，线上为主=3，完全线上=4）。

⑥个人基本信息。个人基本信息包括性别、年龄、年级（定序变量：一年级=1，二年级=2，其他高年级=3）、学生以前是否有过在线学习经历的分类变量，反映学生学习自主性的指标为学生在每节课中是否迟到和早退。

（2）研究方法

在检验课堂互动的影响因素时，本研究建立了如公式（1）所示的模型。其中，i表示学生个体，j表示课程，t为课次；因变量Iijt为课堂互动的四个指标，Xijt为个人特征变量，Cjt为课程设计变量，Ei为环境与网络支持，γt为时间（课次）固定效应，用于控制不随课次（时间）变化的课次特征。当因变量为每分钟上课次数或上台时长占比时，使用普通最小二乘法（OLS）对多元线性模型进行估计；当因变量为互动频次和互动深度时，使用二元Probit模型进行估计。

在分析互动对学生在线教学满意度的影响时，由于因变量满意度是学生对于此次在线教学整体情况的评价，受数据样本量的限制，本研究将采用描述统计及卡方检验进行分析。

3结果与讨论  同步在线教学中的课堂互动与课程满意度研究

1.在线教学中的互动特征

在互动次数方面，学生平均每分钟上台次数为0.1971次，即平均5分钟上台一次，最快的上台频次是每2分钟上台一次；在互动时长方面，每堂课学生平均上台时长占比35.68%，上台时长占比最多的为94.00%。这两个指标均会受到班级规模和轮播速度的影响，而构建的互动频次和互动深度两个指标剔除了班级规模的影响，将每堂课的学生分为积极和不积极，在每节课中均有近50%的学生在互动频次或互动深度上表现积极。

图1展示了个人平均互动频次和平均互动深度的分布情况，即每个学生在所有课堂中互动表现积极的课堂占比，可以看出：相较于互动频次，个人平均互动深度的分布更分散，这可能是由于互动频次更多地受到任课教师课程设计的影响，而互动深度更多地受到学生互动积极性和自主性的影响。图2展示了个人平均互动频次和互动深度的散点图，从中可以发现两者之间存在一定的正相关关系，即互动频次越高的学生，在互动深度方面表现得也越积极。

2.在线课堂互动的影响因素

表2展示了互动频次和互动深度影响因素的计量回归模型结果，模型的整体显著性高，变量的解释力度也较高。从影响因素的回归系数来看，互动频次和互动深度的影响因素不完全一致：在线学习经历、迟到和早退对互动频次有负向影响；年龄和内在学习动机对互动深度有正向影响，而迟到和早退对互动深度有负向影响。

（1）个人特征对互动的影响

性别的系数并不具有统计显著性，这说明男生、女生在在线课程互动中的互动并不存在显著差异。年龄对上台时长占比和互动深度有显著影响——相较于比40岁以下的学生，40岁及以上的学生上台时长占比更大、互动更深，说明学生的年龄越大，越追求互动深度而非互动次数。年级对互动时长有显著影响，二年级学生的互动时长显著更多，这可能与他们已经具备一定的专业知识储备、对教师相对熟悉有关；一年级的学生互动时长显著更短，这可能与他们的入学时间不长、专业知识不充分有关；其他高年级的学生互动时长高于一年级低于二年级，可能的原因是这些学生虽然具有一定的专业知识储备，但由于种种原因没有按时完成课程学习才与下几级学生一起上课，代表着一个相对特殊的群体。有在线学习经验的学生在每分钟上台次数和互动频次上均显著更少，即有过在线学习经历的学生并没有在课堂互动中表现得更为积极。

从学习动机来看，内部动机越强的学生，每分钟上台次数显著更少，但上台时长占比和互动深度都显著更高，这说明内部动机促使学生更积极地进行深层互动，而不是进行多次互动。从学习自主性来看，迟到和早退的同学在互动方面的表现都更差：迟到的学生互动频次更低，上台时长占比更低，互动深度也更差；早退的同学在四个互动指标上都显著更差——这说明学习自主性较差的学生在互动频次和互动深度上都表现更差。

（2）课程设计、环境和网络支持对互动的影响

课程设计对每分钟上台次数和上台时长占比均有显著影响，但是对剔除班级因素（班级规模、轮播时长间隔）的互动积极和互动深入两个指标没有影响。具体来看，班级规模越大，每分钟上台次数越少，上台时长占比越短；轮播速度越慢，每分钟上台次数越少，但是对上台时长占比的影响比较复杂——相较于轮播速度为10秒/次，15秒/次和20秒/次时上台时长占比显著更低，30秒/次时上台时长占比显著更高；课程提供回放和布置作业会显著降低每分钟上台次数，但显著增加上台时长占比，这意味着课程回放和作业不会增加互动频次，但会增加互动深度；相比学习环境不佳的情况，学生处于更具支持性的学习环境时，上台时长占比显著更高，即更能专注而深入地参与课堂互动；而网络支持对互动不存在显著影响，这可能与被调查学生普遍反映网络环境支持程度高有关。

3.课堂互动与课程满意度的关系

问卷调查结果显示，学生对此次在线学习的满意度较高。其中，将近60%的学生认为在线教学的效果与面授相当，27%的学生认为在线教学的效果比面授更好。另有超过60%的学生认为在线教学的效果超过预期，三分之一的学生认为与预期相当，仅有1.69%的学生认为低于预期。后期通过与学生的访谈，本研究发现学生相较于预期的满意度如此之高的原因在于，有相当比例的学生在开课前对在线教学并不了解，也不看好在线教学的效果，而在上课过程中逐渐感受到在线教学的优势，因此满意度大大高于预期。关于疫情后学生希望的授课方式，近九成学生希望采用线上、线下相结合的教学方式。其中，五成学生希望线下为主，四成学生希望线上为主，仅有不到7%的学生希望完全线下授课。这说明对于在职成年学习者来说，线上和线下相结合的混合式学习可以在一定程度上突破时间和空间的限制，是他们期望的教学模式。

为了分析学生课堂互动特征与满意度的关系，本研究基于每位学生在其参与的所有课堂中互动频次和互动深度的程度，进一步计算出每位学生互动表现积极的课堂数量占其所有上课课堂数量的比例，比例低于30%被标记为互动较不积极（或互动较不深入），介于30%～70%之间被标记为互动一般，比例高于70%被标记为互动积极（或互动深入）。表3、表4、表5展示了课堂互动类型与其课程满意度的关系。

从个体互动频次来看，积极性一般的学生认为在线教学效果优于面授教学的比例、优于预期的比例均最高；互动较积极和较不积极的学生认为在线与面授相当的比例、与预期相当的比例均较高。可见，互动的频次与满意度之间并非简单的线性关系，在满意度方面呈现的关系为“互动一般>互动较积极>互动较不积极”。另外，个体平均互动频次较积极或一般积极的学生未来更期望采用线下为主的授课方式，互动较不积极的学生对未来线上为主和线下为主的期望相同。卡方检验显示，个体平均互动频次对相较于课程预期满意度的影响具有统计显著性。

从个体平均互动深度来看，互动较不深入的学生认为在线教学效果优于面授教学的比例最高，但同时认为在线不如面授的比例也最高，即互动较不深入学生对在线教学满意度的差异很大；而互动一般深入的学生认为在线和面授相当的比例最高；如果将在线优于面授和两者相当都视为满意，那么互动满意度呈现“互动深入程度一般>互动较深入>互动较不深入”的特点。同样，如果将优于预期和与预期相当都视为满意，那么互动深入程度一般和互动较深入学生的满意度高于互动较不深入学生的满意度。另外，个体平均互动较深入和深入程度一般的学生，未来更期望采用线下为主的授课方式，互动较不深入的学生，未来更希望采用线上为主的授课方式。卡方检验显示，个体平均互动深度对相较于课程面授、课程预期满意度的影响都具有统计显著性。

4结论与建议  同步在线教学中的课堂互动与课程满意度研究

1.结论

本研究以北京大学教育学院参与2020年寒假在线教学课程的教育博士（Ed.D）为研究对象，通过分析课程平台记录的学习行为数据和问卷调查数据，探讨了同步在线课程中学生的课堂互动行为及其与课程满意度的关系，主要得到以下研究结论：

①面向教育博士的同步在线教学效果值得充分肯定。从学生的反馈情况来看，在线教学整体满意度很高，绝大部分学生认为在线教学效果高于面授或与面授相当，几乎所有学生都认为在线教学的效果高于或等于预期，这为未来进一步面向在职学生开展在线教学积累了经验。

②课程满意度与同步在线课堂互动之间不是简单的线性关系，即并非课堂互动越多，学生的满意度就越高。互动积极性一般的学生满意度最高，其次是较积极的学生，而较不积极的学生满意度最低。究其原因，主要在于学生对在线教学的满意度不仅与课堂互动有关，还可能与学生对课程互动的预期、需求以及学习自主程度有关，其中学生对互动深度期望的差异较大。

③课程设计和班级特征会影响课程互动的特征，同时学生的学习自主性和学习动机也会影响课程互动的频次和深度。如果班级规模较大，而教师设置过慢的轮播速度将会对课堂互动频率和深度有负向影响，增加课程回放和课程作业虽然会减少互动次数，但会促使学生更多地进行深度互动；学习自主性较差的学生在互动频次和互动深度方面的表现都更差；内部动机越强的学生互动深度越深，而外部动机越强的学生互动次数越多。

2.建议

①面向在职学生的教学应该充分考虑采用线上和线下相结合的混合教学方式。近年来，尽管在线教育在世界范围内发展迅速，但仍然属于非主流的教学方式。人们质疑在线教学的主要原因，在于其无法提供真实直接的教学场景和课堂互动，难以达到与面授教学同等的效果。从此次世界范围内在线教学的开展情况来看，突发的新冠疫情迫使教师迈出了“线上直播”的第一步，很多教师也反映教学实践也使他们抛弃了对在线教学的“刻板印象”，并积累了一定的在线教学经验。学生在参与在线课程前对在线学习的预期很低、信心不足，但学习后的满意度很高。加之上在线教学能够降低学生的交通成本、时间成本，且开课时间相对灵活，因此未来可以考虑适当增加线上教学的比例，开展适合在职学生的混合教学方式。

②在同步在线教学中，教师不应一味追求互动频次，而应在充分考虑学生特征的前提下，通过提升课程互动的深入性来提升教学效果。在线教学中的课程组织和设计仍然是保证教学质量最关键的因素，在线教学的班级规模不宜过大，轮播速度不宜过慢，以保证所有学生都能感受到教师和同学的关注，提升学生的存在感和参与感。设置课程回放和适量的课程作业能够帮助学生加深理解，提升课堂互动的深度，弥补在线教学过程中网络速度慢、学习环境易受干扰和注意力不易集中所带来的负面影响。同时，学生作为学习的主体，在教学中扮演重要角色，教师应通过课程设计来提升学习自主性，并将外部学习动机内化，以提高在线教学的效果。

③充分利用同步在线平台的学习行为数据揭示教学过程中的“黑箱”，为教师提升在线教学质量助力。在传统的面授教学中，学生完成课程学习后的“评教”往往被用于评价教师的教学质量。但是，将学生的在线学习行为和学习满意度结合起来进行分析，可以发现两者既有一致性，又有互补性。学生对课程的总体评价多为整体性的主观感受，而这一主观感受不仅与教师本身的教学设计、教学内容、教学态度等有关，还与学生自身的学习目标、对课程的预期、学习的自主性和自律性、学习习惯等因素有关。主观评价最高的学生并不一定是那些学习积极性更高、自律性更强的学生，这些学生可能由于对课程和教师有更高的预期反而满意度不高。因此，应考虑利用在线教学中实时记录的学生学习行为数据，将主观评价与客观的学习行为数据相结合，为全面评价和提升教学质量提供支持。