（ 三） 动机调节在动机信念和学习投入之间中介作用分析。
本研究根据假设，采用 Lisrel 8. 80 软件建立了以任务价值、自我效能感为外源潜变量，动机调节、学习投入为内源潜变量，动机调节为中介变量的结构方程模型（ 如图 1） .该模型的拟合指数分别为χ2 / df = 3. 09,RMSEA = 0. 079,IFI = 0. 96,CFI =0. 96,NFI = 0. 95,表明模型拟合良好。由中介模型各路径的分析结果可知，在混合学习环境下，自我效能感和任务价值分别显着正向预测动机调节（ β =0. 51,p < 0. 05; β = 0. 30,p < 0. 01） 和学习投入（ β =0. 25,p < 0. 05; β = 0. 19,p < 0. 05） ,动机调节显着正向预测学习投入（ β = 0. 35,p < 0. 01） .因此，动机调节在任务价值与学习投入的关系中起部分中介作用，中介效应为 0. 11,效应量为 36. 67%; 动机调节在自我效能感与学习投入的关系中也起部分中介作用，中介效应为 0. 18,效应量为 41. 86%.
四、结论和启示。
基于自我调节学习的社会认知观，本研究首次在混合学习环境下将动机调节纳入自我调节学习的研究框架，探讨了参与混合学习的大学生动机信念、动机调节和学习投入之间的关系，得到了一些有意义的发现。
（ 一） 大学生对动机调节策略的使用偏好不同。
根据表一，大学生在四个变量上得分的平均值都大于其中间值。这说明混合学习环境下，大学生的学习表现整体良好，即他们对自己能够完成学习任务的能力较为自信，能够认识到当前学习任务的价值和重要性，同时也会积极主动地采取合适、有效的动机调节策略监控和调整自己的学习过程，并维持较高水平的学习投入，保证顺利完成学习任务、获得满意的学习成绩。
在动机调节策略的使用方面，研究发现，在混合学习环境下，大学生使用最多的是掌握目标调节策略，其次是价值调节、学习环境构建和表现目标调节策略，使用最少的是自我强化和情境兴趣调节策略。由此看来，在混合学习环境下，大学生更倾向于掌握知识和提升能力，并且注重学习任务本身的价值。因此，在学习过程中他们会更多地使用掌握目标调节和价值调节策略，即多从内部因素调节动机水平。此外，大学生对表现目标调节和学习环境构建这两种外部定向的动机调节策略的使用也较多。这说明，大学生在混合学习中依旧十分关注自身的学业表现； 同时，主动调控学习环境也可能是大学生维持或提升自身动机水平较为直接、有效的策略，对学习环境中干扰因素的主动克服能够使他们更好更快地重新投入学习活动（ 谢怀萍，2009） ,尤其是在时间和地点均不受限制的基于计算机的学习环境中。自我强化指学习者用自我奖惩的方式促使自己完成学习任务，属于动机的外部调节方式，低年级学生通常会采取这种调节方式，但随着学生自我调节学习能力的提升，运用这种策略来调节动机的频率便会降低（ 谢怀萍，2009） .本研究中参与混合学习的大学生较少运用情境兴趣调节的方式维持动机，这可能是因为该策略对情境的依赖性较强，只在某些特定学习情境中有效。
总体来说，在混合学习环境下，大学生更多地使用比较积极的策略调节其动机，这与传统学习环境下的研究结果并不一致。有研究发现，传统课堂中大学生对表现目标调节及自我强化策略的使用频率最高（ Wolters & Benzon,2013） .这可能是因为相较于传统课堂，混合学习环境下的课程评价规则（ 平时成绩占 60%-80%,期末成绩占 20%-40%） 更强调以习得知识、提升能力为主的形成性评价，且大学生的平时作业、课堂参与以及学生在网络学习平台上发布的提问、讨论等均作为平时成绩的一部分，这就促使他们在整个学习过程中都需要积极主动地参与和调节学习以有效地掌握学习内容，达成学习目标，而不仅仅是为了在学习结束时获取高分。因此，参与混合学习的大学生会更多地使用掌握目标调节策略对学习过程进行调节。
（ 二） 大学生的动机信念可直接正向预测学习投入。
相关分析结果表明，自我效能感、任务价值与学习投入显着正相关。这说明，大学生在混合学习中的自我效能感、任务价值信念越强，学习投入水平可能就越高，自我效能感、任务价值与学习投入之间关系密切。结构方程模型的结果进一步表明，在混合学习环境下，自我效能感与任务价值均可直接正向预测学习投入。这一结果与以往基于传统学习环境的研究结果一致（ 石雷山等，2013; González et al. ,2015; Wang & Eccles,2013） .高洁（ 2016） 基于在线学习环境的研究也发现，学习效能感可以直接正向预测大学生的学习投入。在混合学习环境下，自我效能感高的大学生对自己能够成功完成学习任务的能力较为自信，在遇到困难时会表现出更高的专注度和坚持性，进而提高学习投入水平。同样，大学生感受到学习任务的重要性、实用价值以及趣味性越高，越倾向于学习过程中体验到的积极情绪，并投入更多的热情、付出更多的努力。另外，根据期待-价值理论的观点（ Eccles & Wigfield,2002） ,学习者对是否能够顺利达成学习目标的期望以及对任务价值的评估会直接影响其学习行为和学业成就。因此，在混合学习环境中，自我效能感和任务价值信念越强的学生，越容易在学习过程中保持较高的投入水平，进而获取满意的学习效果。这一结论说明无论是在传统学习环境还是在混合学习环境，动机因素对学生的学习过程和学习效果均具有积极影响。以往研究多集中探讨动机因素对学习情绪及学习效果的直接作用（ 郭龙健等，2012; Kuo et al. ,2014） ,而本研究发现，在混合学习环境下，动机因素也会直接影响学生的学习投入。
（ 三） 大学生的动机信念可通过动机调节间接影响学习投入。
本研究最有价值的发现是，动机调节在自我效能感、任务价值与学习投入之间均起部分中介作用。该结果说明，在混合学习环境中，动机信念作为学生自我调节学习的基础和前提，是通过影响动机调节影响学习投入的。根据自我调节学习理论，自我效能感和任务价值信念强的学习者能够更有效地进行动机调节，而具备良好动机调节能力有助于学习者在学习活动中保持更高的认知投入和获取更好的学习效果（ Cleary & Zimmerman,2004; Pintrich,1999） .另外，在混合学习环境中，学生的动机水平可能会在学习过程中发生变化，并导致学习投入的波动，而动机调节能力强的学生可以及时察觉到这种变化，并能够积极调用动机调节策略维持或提升其动机（ Wolters & Benzon,2013） ,从而促进自身持续地投入学习。因此，在混合学习环境中，大学生的自我效能感和任务价值信念越强，其动机调节水平也会越高，进而显着促进其学习投入。动机调节对学习投入的促进作用说明作为自我调节学习重要组成部分的动机调节是保证学生维持高水平学习投入的重要条件。同时，该中介路径也有力地揭示了在动机不断波动的混合学习环境中，自我调节学习中的动机因素作用于学习投入的机制。未来研究可基于不同学习情境进一步探讨不同动机调节策略在自我调节学习过程中的作用。
在理论方面，以上结论进一步证实了动机调节的重要作用。在混合学习环境中，自我效能感和任务价值不仅能直接正向影响学习投入，还可通过动机调节促进学习投入。这一结果和以往基于传统课堂的研究结果结合起来，揭示了动机调节在传统和混合学习环境下的作用具有普遍性。在实践方面，本研究的结论也对今后混合教学的改善和优化具有重要启示：
首先，教师要注重增强混合学习环境中学习者的自我效能感。在混合学习环境下，教师不仅要提供与学习任务相关的信息、资源等外部支持，还要注重增强学生完成课程和学习任务的自我效能感，从而提高学生的学习投入。比如，教师应根据学生的个人兴趣和长远发展组织学习活动，帮助学生树立合理的学习目标，设计学习任务的难度要适当、评价体系要合理，要及时识别和缓解学生可能出现的焦虑、倦怠等消极心理，使学生在学习过程中能够保持适当的自信，积极参与学习，达成学习目标。
其次，课程设计者要注重凸显学习任务的价值和重要性。在混合学习环境中，任务价值信念高的学生会在学习活动中感受到较多的愉快，表现出更高的学习满意度，有助于投入学习； 反之，对课程任务价值评估过低的学生在学习过程中容易产生沮丧的情绪体验，进而影响学业表现（ 龚少英等，2016） .因此，课程设计者应注重凸显课程任务的价值，即课程任务不仅要满足学生学习知识、提升能力的需求，还应具备一定的趣味性，并且要展现出对学生实际生活和长远发展的积极意义，使学生认识到课程的重要性和实用价值，从而改善情绪体验，提升学习动机，保证学习投入。
最后，研究者和教学者要重视动机调节在自我调节学习中的作用。本研究对动机调节作用的证实不仅对自我调节学习的相关理论和实证研究起到了补充作用，也为今后如何提高和维持学习者的学习参与度及投入度提供了参考。即在混合学习环境中，教师除了要激发和提升学生的学习动机，还需要关注学生学习动机的变化，注重引导学生主动采取适当有效的动机调节策略改善自身的动机水平，增强学生将所学知识运用于新情境的动机，以维持良好的学习状态，提升学习投入。
综合来看，尽管本研究基于自我调节学习等理论及以往的实证研究提出了研究假设，假设的验证也在一定程度上可给未来研究提供有价值的参考，但在同一时间点对同一人群收集数据的横向研究法仍不足以揭示变量间的因果关系，今后可采用纵向追踪设计更深入地考察本研究中各变量间的关系。此外，本研究只采用问卷法收集数据，研究方法相对单一，而国外相关研究已开始采用追踪日志或出声思维等基于信息加工理论的在线测量方法考察、分析网络情境中的自我调节学习过程（ Greene et al. ,2011） .因此，未来研究可结合问卷施测和在线测量两种方法进一步探讨网络学习过程中的相关问题及自我调节学习的内在机制。
[参考文献]
[1] Artino,A. R. ,& McCoach,D. B. （ 2008） . Developmentand initial validation of the online learning value and self-efficacy scale[J]. Journal of Educational Computing Research,38（ 3） : 279-303.
[2]Bandura,A. （ 1982） . Self-efficacy mechanism in human a-gency[J]. American psychologist,37（ 2） : 122-147.
[3]Cleary,T. J. ,& Zimmerman,B. J. （ 2004） . Self-regulationempowerment program: A school-based program to enhance self-regulatedand self-motivated cycles of student learning[J]. Psychology in theSchools,41（ 5） : 537-550.
[4]Eccles,J. S. ,& Wigfield,A. （ 2002） . Motivational beliefs,values,and goals[J]. Annual review of psychology,53（ 1） : 109-132.
[5]方来坛，时勘，张风华 （ 2008） . 中文版学习投入量表的信效度研究[J]. 中国临床心理学杂志，16（ 6） : 618-620.
[6]Fritea,I. ,& Fritea,R. （ 2013） . Can motivational regulationcounteract the effects of boredom on academic achievement? [J]. Proce-dia - Social and Behavioral Sciences,78（ 2） : 135-139.
[7]高洁 （ 2016） . 在线学业情绪对学习投入的影响---社会认知理论的视角[J]. 开放教育研究，22（ 2） : 89-95.
[8]龚少英，韩雨丝，王丽霞，高雷，熊俊梅 （ 2016） . 任务价值和学业情绪与网络学习满意度的关系研究[J]. 电化教育研究（ 3） : 72-77.
[9]Garrison,D. R. ,& Kanuka,H. （ 2004） . Blended learning:Uncovering its transformative potential in higher education[J]. The inter-net and higher education,7（ 2） : 95-105.
[10] Greene,J. A. ,Moos,D. C. ,& Azevedo,R. （ 2011） .
