運(yùn)動教育干預(yù)后中老年人使用智能穿戴健康產(chǎn)品行為意圖的研究

蘇榮?！⌒烀蕖≈x仁瑋

摘 要：以計(jì)劃行為理論為研究架構(gòu)，探討中老年人接受運(yùn)動教育后，對使用智能穿戴健康產(chǎn)品的行為意圖，并進(jìn)一步探討行為態(tài)度、主觀規(guī)范與知覺行為控制對行為意圖的影響。方法：選取高雄市14個行政區(qū)432名50歲以上的中老年人，運(yùn)用自編智能型中老年人科技接受量表進(jìn)行調(diào)查。結(jié)果：中老年人對智能穿戴健康產(chǎn)品的行為態(tài)度和知覺行為控制對使用行為意向的正效應(yīng)顯著（路徑系數(shù)分別為0.91、0.11，P≤0.01）；主觀規(guī)范負(fù)向影響中老年人對智能穿戴健康產(chǎn)品的使用行為意圖（路徑系數(shù)為-0.17，P<0.01）；中老年人使用智能穿戴健康產(chǎn)品的行為態(tài)度在主觀規(guī)范與使用行為意圖之間起部分中介作用（總效果、間接效果和直接效果分別為0.24、0.41和-0.17，C.R.>1.96）。結(jié)論：中老年人的主觀規(guī)范能夠通過使用智能穿戴健康產(chǎn)品的態(tài)度影響使用行為意圖。

關(guān)鍵詞：中老年人；計(jì)劃行為理論；運(yùn)動科技；運(yùn)動教育；智能穿戴設(shè)備

中圖分類號：G 804.8 文章編號：1009-783X（2017）05-0463-05 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Abstract： The purpose of this study was to explore the senior citizens' behavioral intention of using smart wearable devices after receiving sports education. The researcher used the Theory of Planned Behavior proposing as the major conceptual framework， and intended to understand the impacts that behavioral attitude， subjective norm and perceived behavioral control made on behavioral intention. We chose 432 people aged more than 50 years old from 14 administrative regions in Kaohsiung as participants and investigated them by Self-complied Intelligent Technology Acceptance Scale which applied to the old. The results of data analysis show that the behavioral attitude and perceived behavioral control of the research sample could influence behavioral intention positive and significant （path coefficients were 0.91 and 0.11 respectively； P≤0.01）， subjective norm could influence behavioral intention negative and significant （path coefficient was -0.17； P<0.01）， and behavioral attitude had part mediation effect between subjective norm and behavioral intention （total effect was 0.24； indirect effect was 0.41； direct effect was -0.17； C.R.>1.96）. To summarize， the senior citizens' subjective norm could influence behavioral intention by behavioral attitude.

Keywords： senior citizens； theory of planned behavior（TPB）； sports technology； sports education； smart wearable devices

全球老齡化現(xiàn)象讓人口結(jié)構(gòu)出現(xiàn)巨大轉(zhuǎn)變，包括經(jīng)濟(jì)、政治、教育與社會等層面都受到相當(dāng)程度的影響。由于老年人口愈來愈多，老年人的體能與健康促進(jìn)成為重要的課題，而在強(qiáng)化老年人體能與健康促進(jìn)的策略中，運(yùn)動教育被認(rèn)為是十分有效的方式之一。

隨著科技發(fā)展，智能穿戴健康產(chǎn)品上市，人們的生活變得更加便利。智能穿戴健康產(chǎn)品多種多樣，近年來諸如Apple Watch、Google Glass等問世，使得智能穿戴健康產(chǎn)品被眾多消費(fèi)者所了解。像智能手表、智能手環(huán)、智能眼鏡、心率監(jiān)測設(shè)備等都是智能穿戴健康產(chǎn)品，因受限于應(yīng)用領(lǐng)域與產(chǎn)品價格，目前只有智能手表與手環(huán)普及到人們的生活中。由于智能型手表與手環(huán)具備生理監(jiān)測功能，它可以讓中老年人實(shí)時收集自己身體的基本生理數(shù)據(jù)，再結(jié)合完整的休閑運(yùn)動計(jì)劃，能夠讓中老年人得到更快樂的運(yùn)動體驗(yàn)，從而促進(jìn)老年人體能與健康；但是中老年人對新科技的接受度偏低，對于近年研發(fā)出來的智能穿戴健康產(chǎn)品更是如此，所以運(yùn)用計(jì)劃行為理論（Theory of Planned Behavior，TPB）作為主要架構(gòu)，并以運(yùn)動教育課程為分水嶺，探討中老年人接受運(yùn)動教育后對使用智能穿戴健康產(chǎn)品的行為意圖。希望可以藉此深入探討在新科技發(fā)展背景下，中老年人對于新興創(chuàng)新科技產(chǎn)業(yè)的認(rèn)知，并試圖了解此人群接受運(yùn)動教育后對新科技產(chǎn)品使用的行為意圖。

1 研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)收集

1.1 概念模型endprint

余泰魁等[1]、Mathieson[2]、Davis等[3]、Igbaria等[4]、Dishaw等[5]的研究指出：主觀規(guī)范對態(tài)度有直接效果，主觀規(guī)范對行為意圖有間接效果，態(tài)度為主觀規(guī)范與行為意圖的中介變量。在體育領(lǐng)域中，知覺行為控制對運(yùn)動行為意圖有重要的直接影響效果[6]。經(jīng)以上文獻(xiàn)探討，在計(jì)劃行為理論基礎(chǔ)上，擬定研究架構(gòu)（如圖1所示），并設(shè)列假設(shè)，見表1。

1.2 研究對象

為確保測量工具問卷的信、效度，預(yù)試問卷選取我國臺灣地區(qū)50歲以上中老年人進(jìn)行施測，共發(fā)放52份問卷，回收50份有效問卷，有效回收率為96.2%。

以施測地區(qū)2014年底的人口年齡數(shù)據(jù)為準(zhǔn)，50歲以上為968萬7 155人。運(yùn)用絕對精密度估算所需樣本數(shù)，于95%置信水平與±5%抽樣誤差下，至少需抽樣384人才具有代表性。據(jù)此，正式問卷共計(jì)施測432人，回收有效問卷413份，超過代表樣本數(shù)最低要求，樣本特征見表2。

1.3 研究工具

參考許嘉麟等[7]的量表，經(jīng)過2次專家會議討論后，改編成《智能型中老年人科技接受量表》。量表以Ajzen[8]所提出的計(jì)劃行為理論為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)包括行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺行為控制與行為意圖4個分量表。采用李克特7點(diǎn)計(jì)分，從完全不同意到完全同意，分值越高表示同意程度越高。

2 數(shù)據(jù)處理與結(jié)果分析

2.1 問卷的信度分析

由表3可知，題目與總分相關(guān)的值均大于0.3。各因子的克朗巴哈系數(shù)均大于0.7，屬良好信度系數(shù)，表示內(nèi)部一致性較好。

2.2 問卷的效度分析

在維度之間的相關(guān)超過0.7的情況下，可利用Bootstrap的方式進(jìn)行區(qū)分效度的分析[9]。運(yùn)用Bootstrap置信區(qū)間法檢驗(yàn)各維度的區(qū)分效度，若置信區(qū)間的上下限值區(qū)間未包括1，則稱維度具有區(qū)分效度[10]。估計(jì)結(jié)果見表4，維度的置信區(qū)間大致相同，且低于1，可見，各維度具有區(qū)分效度。

2.3 共同方法偏差分析

單因子驗(yàn)證式因素分析結(jié)果如圖2所示，卡方值為1 312.793，自由度為90；多因子驗(yàn)證式因素分析結(jié)果如圖3所示，卡方值為231.933，自由度為84；單因子驗(yàn)證式因素分析與多因子驗(yàn)證式因素分析模型的Δχ2=1 080.86，Δdf=6，差異顯著性P<0.01，顯示兩模型有顯著差異，說明研究不會因共同方法偏差而造成估計(jì)系數(shù)偏誤，增加了分析結(jié)果解釋的正確性。

2.4 整體模型擬合度分析

在結(jié)構(gòu)方程模型中，當(dāng)樣本數(shù)大于200以上時，模型的卡方值容易造成膨脹，導(dǎo)致模型擬合度不佳，數(shù)據(jù)未符合多元正態(tài)分布，故擬合度需經(jīng)由Bollen-Stine P-value correction修正[11]。令虛無假設(shè)H0為最大概似法的卡方值（χ2）和經(jīng)修正后的卡方值相等，P<0.05代表拒絕虛無假設(shè)，即最大概似法所得卡方值與Bollen-Stine P-value correction所估計(jì)的卡方值不同。本研究經(jīng)Bollen-Stine bootstrap修正后所得P值為0.000 49，故可接受以Bollen Stine P-value correction進(jìn)行模型卡方值修正。經(jīng)Bollen-Stine Bootstrap修正后模型擬合度（見表5），各項(xiàng)擬合度指標(biāo)均良好。

2.5 假設(shè)檢驗(yàn)

2.5.1 H1～H4假設(shè)檢驗(yàn)

根據(jù)路徑分析結(jié)果，H1、H3、H4 3項(xiàng)假設(shè)路徑值分別為0.91、0.11、0.45，P值小于0.05，即此3項(xiàng)假設(shè)成立；H2路徑值為-0.17，P值小于0.05，數(shù)據(jù)分析呈現(xiàn)負(fù)向顯著影響，換言之，中老年人接受運(yùn)動教育后，使用智能穿戴健康產(chǎn)品的主觀規(guī)范負(fù)向顯著影響行為意圖，假設(shè)成立。假設(shè)模型路徑分析如圖4所示，研究假設(shè)實(shí)證結(jié)果見表6。

2.5.2 中介效應(yīng)檢驗(yàn)

中介效果檢驗(yàn)中，從表7可知，主觀規(guī)范對行為意圖的總效果為0.24，標(biāo)準(zhǔn)誤為0.06，C.R.值為4.00，符合大于1.96標(biāo)準(zhǔn)。在95%置信水平下，Bias-corrected估計(jì)法所得的置信區(qū)間下限為0.12，上限為0.36；Percentile估計(jì)法所得的置信區(qū)間下限為0.11，上限為0.36；利用MacKinnon所提供的PRODCLIN2置信區(qū)間修正程序進(jìn)行置信區(qū)間修正，在95%置信水平下，置信區(qū)間下限為0.37，上限為0.78，3種方式進(jìn)行置信區(qū)間計(jì)算均未包含0，故總效果成立。同理，間接效果成立。直接效果部分，主觀規(guī)范對行為意圖的直接效果為-0.17，標(biāo)準(zhǔn)誤為0.07，C.R.值為2.43，C.R.值大于1.96，直接效果成立?？梢?，行為態(tài)度對主觀規(guī)范與行為意圖為部分中介效果，故假設(shè)H5成立。

2.6 交叉效度檢驗(yàn)

結(jié)構(gòu)方程模型一般使用協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型作為事后模型的估計(jì)，進(jìn)行模型檢驗(yàn)時，依據(jù)MacCallum等[12]的研究指出檢驗(yàn)會出現(xiàn)4種不一致性，包括：因參數(shù)估計(jì)方式選用不同而產(chǎn)生總體樣本協(xié)方差矩陣與研究模型假設(shè)的實(shí)際參數(shù)估計(jì)間不一致，稱為近似不一致性；因?yàn)橐猿闃訕颖咎娲傮w樣本，因而產(chǎn)生樣本協(xié)方差矩陣與樣本參數(shù)估計(jì)間不一致，稱為抽樣不一致性；因總體樣本參數(shù)估計(jì)值與樣本參數(shù)估計(jì)值間的差異而產(chǎn)生的估計(jì)不一致性；以及總體樣本協(xié)方差矩陣與抽樣樣本參數(shù)估計(jì)的協(xié)方差矩陣之間的整體不一致性。一般而言，為減少上述異質(zhì)性情形，必須進(jìn)行交叉效度驗(yàn)證以證明研究結(jié)果具有跨樣本及跨情境的一致性。

本研究將樣本隨機(jī)分成2個不同群組，經(jīng)2個群組進(jìn)行模型間的交叉效度檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)組間的顯著性，若ΔCFI≤0.01或ΔTLI≤0.05表示2群組無差異，證明此模型具有穩(wěn)定性[13-14]。交叉效度分析結(jié)果見表8，結(jié)果顯示：在經(jīng)隨機(jī)分成2群組后，2群組的Δ比較擬合指標(biāo)（ΔCFI）與考慮模型復(fù)雜度后的增值擬合指標(biāo)（ΔTLI）均符合檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，證明研究模型具有一致性與穩(wěn)定性。endprint

3 討論

資料[15]顯示，2013年底，我國60歲以上的中老年人接近2億人，2020年將達(dá)到2億4300萬人，2025年將突破3億人。面對2億多老齡化人口的巨大壓力，加之“互聯(lián)網(wǎng)+健康養(yǎng)老”新技術(shù)產(chǎn)品特別是智能穿戴健康產(chǎn)品的快速普及，要實(shí)現(xiàn)健康老齡化的目標(biāo)，促進(jìn)中老年人這一人群自我健康管理及獨(dú)立生活的能力，讓老年人適應(yīng)快速的技術(shù)創(chuàng)新變得勢在必行。由于老年人有其特殊的生理、心理和社會需求特點(diǎn)，可能會對新事物或新技術(shù)產(chǎn)生一定程度的抵觸情緒。用戶的抵觸情緒是新興技術(shù)順利推行的主要障礙之一；因此，在向中老年人推廣智能穿戴健康產(chǎn)品時，除了考慮技術(shù)因素，也要從中老年人的角度出發(fā)進(jìn)行心理評估，探討其對于智能穿戴健康產(chǎn)品這一新興技術(shù)的接受度，從而促進(jìn)中老年群體的使用意向或行為，將潛在需求轉(zhuǎn)變?yōu)橛行枨?。研究結(jié)果顯示：

1）以往研究表明，中老年用戶因?qū)π驴萍嫉氖褂貌僮魅狈φJ(rèn)知，會自認(rèn)為他們不具備使用新科技需要的專業(yè)技能[16]；但當(dāng)中老年用戶充分認(rèn)知新科技可以帶來的好處時，他們會非常有動力去學(xué)習(xí)[17]。不少研究還發(fā)現(xiàn)中老年人很難專注在一件事情上，并且很容易感到厭煩，這種現(xiàn)象可能是由于他們對自身能力不自信而帶來的焦慮[18]。除去心理因素，收入和受教育程度也是導(dǎo)致新科技產(chǎn)品低使用率的重要原因[19]。這些研究佐證了中老年人對智能穿戴健康產(chǎn)品的行為態(tài)度和知覺行為控制能夠正向影響使用行為意向；因此，一方面需對智能穿戴健康產(chǎn)品的使用方式、功能及產(chǎn)品的價格、特性進(jìn)行耐心講解，并提供實(shí)際體驗(yàn)機(jī)會，提升中老年人對產(chǎn)品的態(tài)度，另一方面需通過運(yùn)動教育對中老年人使用產(chǎn)品進(jìn)行干預(yù)，獲得產(chǎn)品使用的技能，并提升產(chǎn)品的易用性，提高中老年人使用產(chǎn)品的知覺行為控制，以此提高產(chǎn)品使用率。

2）主觀規(guī)范負(fù)向影響中老年人對產(chǎn)品的使用行為意向，這一結(jié)果與以往的研究不一致。老年人不懂得如何操作智能產(chǎn)品時總喜歡問詢家人或者近親好友，并且愿意在家或者有近親好友的地方使用智能產(chǎn)品[20]。多項(xiàng)研究[21-22]表明，如果年輕人非常擅長使用健康智能產(chǎn)品，他們會鼓勵并引導(dǎo)中老年人使用，由此可見，中老年人對新科技健康智能產(chǎn)品的接受能力受家庭及周圍人的影響。該研究選取樣本的中老年人中“與家人同住”僅占28.1%，“夫妻同住”和“一人居住”的占70.9%，研究樣本大多數(shù)中老年人缺乏家庭對產(chǎn)品使用的幫助與支持，主觀規(guī)范效應(yīng)較低，導(dǎo)致主觀規(guī)范負(fù)向影響中老年人的產(chǎn)品使用行為意向。這也提醒運(yùn)動教育干預(yù)不能影響中老年人的主觀規(guī)范程度，因此社會、家庭方面應(yīng)提供更多的支持，從而提升主觀規(guī)范程度，滿足他們的使用需求。

3）大量文獻(xiàn)顯示，隨著年齡增長，身體老化，人體的大部分基本功能會減弱[23-24]。這些變化給中老年人帶來很多限制，通常表現(xiàn)為他們在和技術(shù)產(chǎn)品交互時感到困惑[25]。與年齡相關(guān)的身體機(jī)能變化，在人體老化過程中非常普遍，卻影響巨大，主要表現(xiàn)在知覺（視覺與聽覺）、認(rèn)知能力和身體活動能力的衰退[26]。中老年人面臨著心理、生理上的雙重困難，均會影響他們對新科技產(chǎn)品的接受能力；但心理因素似乎更為重要，因?yàn)樯砩系碾y題可以通過運(yùn)動教育干預(yù)或好的產(chǎn)品設(shè)計(jì)去進(jìn)行一定程度的彌補(bǔ)[24]，而突破心理困難，重要他人（家庭、親朋好友等）或周遭環(huán)境對中老年人的認(rèn)同感就顯得十分重要。根據(jù)結(jié)果得知，它會直接影響中老年人使用產(chǎn)品的態(tài)度，還會透過態(tài)度間接影響中老年人使用產(chǎn)品的行為意圖。

4 結(jié)論

1）中老年人對智能穿戴健康產(chǎn)品的行為態(tài)度和知覺行為控制能夠正向影響行為意向。

2）主觀規(guī)范對中老年人使用智能穿戴健康產(chǎn)品的行為意向有負(fù)向影響。

3）智能穿戴健康產(chǎn)品的行為態(tài)度對中老年人主觀規(guī)范與使用行為意圖具備部分中介效果。

5 未來研究方向

本研究針對中老年人在接受運(yùn)動教育后對智能穿戴健康產(chǎn)品的行為意圖進(jìn)行研究，在研究過程中，對穿戴式智能產(chǎn)品進(jìn)行使用教學(xué)，而后立即進(jìn)行運(yùn)動課程干預(yù)，課程內(nèi)容為適合中老年人的平衡防跌訓(xùn)練健康操。運(yùn)動課程干預(yù)后，先讓被試者利用智能穿戴健康產(chǎn)品判讀生理數(shù)據(jù)，再讓受試者進(jìn)行問卷填答，以期了解在運(yùn)動教育干預(yù)下，中老年人對使用智能穿戴健康產(chǎn)品的行為意圖。后續(xù)研究建議，以運(yùn)動教育作為干擾變量，探討中老年人在接受運(yùn)動教育前后使用智能穿戴健康產(chǎn)品的行為意圖。

參考文獻(xiàn)：

[1] 余泰魁，鄭時宜.虛擬社群在線聊天行為模式之研究[J].電子商務(wù)研究，2004，2（2）：117.

[2] MATHIESON K. Predicting user intentions：Comparing the technology acceptance model with the theory of planned behavior[J]. Information Systems Research，1991，2（3）：173.

[3] DAVIS F D，BAGOZZI R P，WARSHAW P R. Extrinsic and intrinsic motivation to use computers in the workplace[J]. Journal of Applied Social Psychology，1992，22（14）：1111.

[4] IGBARIA M，PARASURAMAN S，BAROUDI J J. A motivational model of microcomputer usage[J]. Journal of Management Information Systems，1996，13（1）：127.

[5] DISHAW M T，STRONG D M. Extending the technology acceptance model with task-technology fit constructs[J]. Information and Management，1999，36（1）：9.endprint

[6] COURNEYA K S，PLOTNIKOFF R C，HOTZ S B，et al. Social support and the theory of planned behavior in the exercise domain[J]. American Journal of Health Behavior，2000，24（4）：300.

[7] 許嘉麟，張韡瀚，黃美涓，等.智能型高齡者照護(hù)設(shè)備科技接受問卷之內(nèi)容效度-以“交互式隨身照護(hù)手表”為例[J].中國臺灣職能治療研究與實(shí)務(wù)雜志，2008，4（2）：104.

[8] AJZEN I. From Intentions to Actions：A Theory of Planned Behavior[M]. Action Control：Springer Berlin Heidelberg，1985：23.

[9] PING R A. On assuring valid measures for theoretical models using survey data[J]. Journal of business research，2004，57（2）：125.

[10] TORKZADEH G，KOUFTEROS X，PFLUGHOEFT K. Confirmatory analysis of computer self-efficacy[J]. Structural Equation Modeling，2003，

10（2）：263.

[11] BOLLEN K A，STINE R A. Bootstrapping Goodness-of-Fit Measure in Structural Equation Models[J]. Sociological Methods and Research，19

92，21（2）：205.

[12] MACCALLUM R C，ROZNOWSKI M，MAR C，et al. Alternative Strategies for Cross-Validation of Covariance Structure Models[J]. Multivariate Behavioral Research，1994，29（1）：1.

[13] CUDECK R，BROWNE M W. Cross-Validation of Covariance Structure[J]. Multivariate Behavioral Research，1983，18（2）：147.

[14] LITTLE T D. Mean and Covariance Structures（MACS）Analysis of Cross-Cultural Data：Practical and Theoretical Issues[J]. Multivariate Behavioral Research，1997，32（1）：53.

[15] 吳玉韶.中國老齡事業(yè)發(fā)展報告[M].北京：社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2013：2.

[16] HOLZINGER A，SEARLE G，NISCHELWITZER A. On Some Aspects of Improving Mobile Applications for the Elderly[C]//Springer-Verlag：roceedings of the 4th international conference on Universal access in human computer interaction：Coping with diversity ，2007：923.

[17] NEVES B B，AMARO F. Too old for technology？ How the elderly of Lisbon use and perceive ICT[J]. The Journal of Community Informatics，2012，8（1）：1.

[18] LINES L，HONE K S. Eliciting user requirements with older adults：Lessons from the design of an interactive domestic alarm system[J]. Universal Access in the Information Society，2004，3（2）：141.

[19] TACKEN M，MARCELLINI F，MOLLENKOPF H，et al. Use and acceptance of new technology by older people：findings of the international MOBILATE survey “Enhancing Mobility in Later Life”[J]. Gerontechnology，2005，3（3）：126.

[20] SELWYN N. The information aged：A qualitative study of older adults use of information and communications technology[J]. Journal of Aging Studies，2004，18（4）：369.

[21] DILLON A. User acceptance of information technology[J]. Karwowski & Waldemar Encyclopedia of Human Factors & Ergonomics，2001，31（1）：3.

[22] CZAJA S J，LEE C C. The impact of aging on access to technology[J]. Universal Access in the Information Society，2007，5（4）：341.

[23] CZAJA S J，CHARNESS N，F(xiàn)ISK A D，et al. Factors predicting the use of technology：findings from the Center for Research and Education on Aging and Technology Enhancement （CREATE）[J]. Psychol Aging，2006，21（2）：333.

[24] HANSON V L. Age and web access：the next generation[C] //International Cross-Disciplinary Conference on Web Accessibililty ACM，2009：7.

[25] ROCKER C，WILKOWSKA W，ZIEFLE M，et al. Towards Adaptive Interfaces for Supporting Elderly Users in Technology-Enhanced Home Environments[C]//Biennial Conference of the International Communications Society：Culture，Communication and the Cutting Edge of Technology，2010：27.

[26] ABELES N，COOLEY S，DEITCH I M，et al. What practitioners should know about working with older adults[J]. Professional Psychology：Research and Practice，1998，29（5）：413.endprint