移動學習者交互意愿影響因素模型構建與實證研究*

李浩君 蔣紅 何佳樂

摘? ?要：探討影響移動學習者交互意愿各因素的內在關系和影響程度成為提升其學習交互服務質量的途徑之一。文章基于交互理論、技術接受模型，構建移動學習者交互意愿影響因素模型并進行了實證研究。研究結果表明：便利條件、教師支持和內容支持分別對感知有用性、感知易用性產(chǎn)生直接正向顯著性影響，間接影響交互意愿;感知有用性、感知易用性和自我效能感分別對交互意愿產(chǎn)生直接正向顯著性影響，但自我效能感對感知有用性、感知易用性，感知易用性對感知有用性的直接影響路徑不成立;對交互意愿總影響程度最大的為自我效能感，最小的為內容支持。文章在充分考慮學習者特征的基礎上，為有效激發(fā)學習者的交互意愿、促進交互行為的產(chǎn)生與發(fā)展提供良好的理論依據(jù)與實踐指導。

關鍵詞：移動學習;交互意愿;影響因素;實證研究

中圖分類號：G40-057 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2020）21-0026-05

一、引言

隨著5G技術時代的到來和移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，學習者可以自由選擇靈活多樣的學習方式，獲取知識渠道呈現(xiàn)出多元趨勢。但移動學習環(huán)境的復雜性和隨意性、學習時間的碎片化使學習交互過程更為復雜，目前學習者交互停留在表層，教學活動組織、教學和技術的深度融合應用還存在瓶頸。[1]本研究將交互意愿定義為學習者與學習者之間的相互關系以及產(chǎn)生一系列的行為表現(xiàn)傾向，交互意愿在一定程度上能夠預測和控制個體的交互行為。在移動學習領域，一方面是對移動學習平臺使用意愿的研究較多，如徐順等人[2]基于TAM模型新增平臺功能性、聲望和社會因素對學習者持續(xù)使用意愿的影響;另一方面是對移動學習參與意愿的研究，例如于莎等人[3]研究了態(tài)度、勝任力、欲望等內部因素對學習者參與學習共同體意愿的影響，但對交互行為意愿研究涉及較少，已有相關研究為移動學習交互影響因素的探討提供了良好的參考與借鑒。Dadze等人[4]認為移動學習者是以終端設備為媒介，通過系統(tǒng)化學習內容和互動形式，確定交互能夠提升學習參與度。Ye等人[5]發(fā)現(xiàn)興趣、感知有用性、感知易用性等因素對移動學習系統(tǒng)使用意愿存在顯著性影響。因此，如何讓學習者利用移動終端設備獲取所需學習資源，并與教師、學習伙伴進行交流分享，將移動學習交互效益發(fā)揮最大化是移動學習交互仍需解決的問題。本研究主要解決兩個方面的問題：一是哪些因素會影響學習者對移動學習的交互意愿;二是這些因素之間內在的效應關系是什么。本研究基于交互理論，以技術接受模型為基礎，構建移動學習交互意愿影響因素模型，采用問卷調查和結構方程模型法驗證研究假設、分析學習者交互意愿的各因素影響關系與程度，為促進交互行為的產(chǎn)生與發(fā)展提供良好的參考與借鑒。

二、研究假設與模型構建

1.研究假設的提出

（1）便利條件

便利條件是指個體認為在一定程度上影響他（她）決定使用技術的因素或資源。[6]本文指學習者在移動學習交互過程中所能獲得的各種技術支持條件、服務支持條件等，包括移動設備的穩(wěn)定性、網(wǎng)絡的流暢度等，這都是影響學習者進行交互的重要因素。Hao等人[7]已證明便利條件對學習者感知有用性和感知易用性有積極的直接影響。因此，本研究提出以下假設。

H1：便利條件對感知有用性存在直接正向影響;

H2：便利條件對感知易用性存在直接正向影響。

（2）教師支持

為了滿足學生的自主學習需求，以提高學生的內部學習動機為目標，教師通過提供一系列支持行為來幫助學生完成學習任務，[8]主要分為情感支持和專業(yè)支持兩個維度。[9]教師的個人特征、知識能力、課程設計以及情感支持能夠有效地影響學習者的交互意愿。劉斌等人[10]在學習社區(qū)領域發(fā)現(xiàn)學習者感知到教師支持對在線學習投入產(chǎn)生正向顯著性影響。因此，本研究提出下列假設。

H3：教師支持對感知有用性存在直接正向影響;

H4：教師支持對感知易用性存在直接正向影響。

（3）內容支持

內容支持是指學習者在移動學習平臺或系統(tǒng)中獲得的學習內容，包括各種形式的數(shù)字學習資源，例如講座、課程、作業(yè)、圖像和測驗，主要分為內容質量、內容設計和內容交互三個維度，其學習內容的真實準確性、設計新穎性以及交互多元化都能夠影響學習者的交互意愿。[11]Cheng等人[12]認為內容是決定移動學習取得成功的關鍵因素，研究表明內容支持對感知有用性和感知易用性有顯著積極影響。因此，本研究提出下列假設。

H5：內容支持對感知有用性存在直接正向影響;

H6：內容支持對感知易用性存在直接正向影響。

（4）自我效能感

自我效能感是美國心理學家班杜拉提出的，指個體能夠利用技術完成某種行為的自信程度，本文主要指學習者在學習交互過程中利用學習資源獨立完成學習任務，并在移動設備上利用輔助學習工具將學習收獲分享給其他學習伙伴的自信體現(xiàn)。[13]Pituch和Lee等人[14]研究證明在遠程學習中自我效能感對感知易用性具有積極作用。因此，本研究提出以下假設。

H7：自我效能感對感知有用性存在直接正向影響;

H8：自我效能感對感知易用性存在直接正向影響;

H9：自我效能感對交互意愿存在直接正向影響。

（5）TAM核心變量

本研究中感知有用性是指，學習者認為通過與教師設計的學習資源和交互活動能夠使其在學習過程中和學習效果上取得良好成績。[15]感知易用性是指學習者感覺在移動學習中使用移動設備的交互功能操作便捷、不需要努力的程度。[16]一般來說，如果學習者能夠通過移動學習系統(tǒng)中的各種交流工具輕松地與教師取得聯(lián)系，并接受教師的快速友好反饋，他們可能感知到移動學習系統(tǒng)或平臺是有用的和易于使用的。TAM模型中的感知易用性、感知有用性、意愿等變量經(jīng)過眾多研究者的反復檢驗，因此，本研究選取其中的變量來探究移動學習者交互意愿的影響因素，并提出以下假設。

H10：感知有用性對交互意愿存在直接正向影響;

H11：感知易用性對交互意愿存在直接正向影響;

H12：感知易用性對感知有用性存在直接正向影響。

2.研究模型的構建

基于上述假設因素，結合學習者的實際情況，依據(jù)交互理論分析移動學習交互意愿的關鍵內在和外在要素，從教師、學習者、移動技術、學習內容四個方面對影響因素進行分析，在技術層面確定便利條件因素，在教師方面確定教師支持因素，在學習內容方面確定內容支持因素，在學習者個體層面確定自我效能感和感知相關特征，構建移動學習交互意愿影響因素研究模型，如圖1所示。

三、研究過程

1.研究對象

本研究共收集到286份問卷，剔除異常問卷后，有效問卷為270份，有效回收率達到94.4%。以浙江省高校大學生群體為研究對象，其中男生、女生分別占41.5%、58.5%;20～25歲年齡段分布占比最多，占總人數(shù)的46.3%。移動學習現(xiàn)狀分析主要結果如下：關于移動學習時長情況，30分鐘～2小時人數(shù)最多，占69.6%;移動學習交互頻率情況，每周至少一次人數(shù)最多，占總人數(shù)的37.4%。

2.問卷信效度檢驗

本研究采用SPSS22.0和AMOS21.0軟件進行信效度檢驗，如表1所示，各維度Cronbach's α系數(shù)>0.7、組合信度CR>0.7，[17]AVE值在0.5以上;且各維度的AVE值大于該維度與其他所有的皮爾遜相關系數(shù)的平方，說明具有較好的區(qū)別效度，[18]說明問卷信效度良好。

3.路徑分析

本研究采用最大似然法對結構模型進行參數(shù)估計，進行擬合度和假設檢驗，假設H7、H8、H12不成立。然后進行模型修正后擬合度值：卡方/自由度為1.527、GFI值為0.891、AGFI值為0.864、RMSEA值為0.044、CFI值為0.970、TLI值為0.965，說明該結構模型擬合度較好。研究假設檢驗中發(fā)現(xiàn)假設H1-H6、H9-H11符合路徑成立顯著要求，[19]如表2所示。

4.中介效果分析

本研究采用AMOS 21.0軟件運用信賴區(qū)間方法對中介效果進行分析，發(fā)現(xiàn)間接效果顯著存在，感知有用性和感知易用性為完全中介。形成最終移動學習者交互意愿影響因素模型，如圖2所示。

四、研究結果與討論

本研究通過對學習者交互意愿影響因素進行分析，發(fā)現(xiàn)整個研究模型對移動學習者交互意愿的解釋量達到46.7%，說明所構建的理論模型能夠對移動學習環(huán)境下學習者交互意愿進行充分解釋，各影響因素之間關系以及影響程度具體分析與討論如下。

1.自我效能感對移動學習者交互意愿的影響

自我效能感對移動學習交互意愿產(chǎn)生直接影響（β=0.318，P<0.001）與Althunibat[20]研究結論一致，自我效能感對移動學習者的交互意愿影響最大，說明在復雜的移動學習環(huán)境中，學習能力相近的學習者面臨相同困難時，自我效能感較高者會更有效地解決問題，同時學習者對自身所具備的信息素養(yǎng)和能力持有更自信的態(tài)度，就能更高效地查找到相關知識內容，并且樂意通過移動平臺與伙伴進行互動分享;教師應充分調動移動學習者的積極性和熱情，使學習者最大程度地表達自己的意見，產(chǎn)生較好的學習效能感，進而會有更強的交互意愿。

2.感知易用性、感知有用性對移動學習者交互意愿的影響

感知易用性對移動學習交互意愿產(chǎn)生直接影響（β=0.315，P<0.001），感知有用性對移動學習交互意愿產(chǎn)生直接影響（β=0.187，P<0.05），與Cheng等人[12]研究結論一致。說明移動學習者年輕化特征凸顯，出于新鮮、好奇的感知心態(tài)，對移動學習交互存在多元化的感知需求，則會有更高的交互意愿。但感知易用性對感知有用性不存在顯著性影響，這和原始TAM模型假設不符，造成這種結果的原因可能是，當移動學習者感知獲取學習資源方便、界面設計清晰易懂、容易使用時，并不會認為對自身是有用的且對學習起促進作用。本研究搜集到的樣本以在校大學生居多，他們具有良好的移動學習經(jīng)驗以及信息技術應用能力，能夠完全掌握移動學習所需的知識與技能，可能易用性對于他們沒有太大吸引力。

3.便利條件對移動學習者交互意愿的影響

便利條件對移動學習者的感知有用性、感知易用性有顯著的直接影響（β=0.380和0.515，P<0.001），并對交互意愿產(chǎn)生間接影響，其間接效果分別為0.096和0.120，這一結論與Hao、趙呈領等人[7][21]的研究結論一致。這說明學習者使用移動設備參與學習活動過程中，受網(wǎng)絡速度、安全性和服務支持等因素的影響，當學習者感知自身處于私密且安全的移動環(huán)境下交互會放下警惕，更積極地參與交流活動;相反的是網(wǎng)絡的卡頓、延遲造成移動學習者體驗感不強，間接阻礙交互意愿。技術的飛速發(fā)展使移動學習環(huán)境不斷向真實情境的方向逼近，功能性更完善、支持移動學習情境的便利條件，給學習者之間的交互協(xié)作活動提供更加真實體驗的場景，網(wǎng)速快、安全性高和良好的服務支持會對學習者交互有積極的促進作用，移動技術的穩(wěn)定性和移動學習平臺或系統(tǒng)的易操作性影響學習者的交互意愿。

4.教師支持對移動學習者交互意愿的影響

教師支持對移動學習者的感知有用性、感知易用性有顯著的直接影響，（β=0.239和0.258，P<0.01），并對交互意愿產(chǎn)生間接影響，其間接效果分別為0.045和0.081，結論證明教師同學習者的交互性對學習者的滿意度和學習意愿具有重要作用，這與劉斌、Ali等人[10][22]的研究結論一致。在移動技術支持的情境下，教師的風格會存在差異，教師支持程度高，給予學習者及時回復、個性化答疑，良好的實時且雙向反饋的師生交互情感，還原了內容和場景的真實性，能夠讓學習者產(chǎn)生較高水平的內部動機和學習成就感，從而提高學習者的交互意愿。學習者會感知到師生交互模式對其學習價值和有用性起到促進作用，同時教師對學生在情感上的關注與支持會消除學習者的孤立無助感。

5.內容支持對移動學習者交互意愿的影響

內容支持對移動學習者的感知有用性、感知易用性有顯著的直接影響，（β=0.215和0.232，P<0.001），并且對交互意愿產(chǎn)生間接影響，其間接效果分別為0.040和0.073。這一研究結論與Almaiah等人[23]對移動學習接受度實證研究結果一致，說明移動學習者如果感知移動學習內容質量高、內容設計新穎且交互性多元，則學習者會認為學習內容是對他們有用的，并愿意進一步去使用移動學習平臺。內容交互是移動學習活動的催化劑，是學習者自身認知鞏固與重構的過程，學習者通過移動學習互動平臺對知識內容進行分享交流，在此過程中會持續(xù)產(chǎn)生碎片化知識，同時與學習者原有知識不斷地整合，最終達到合零為整的效果。因此，針對移動資源豐富性的特點，有效地整合學習內容，提高內容的可信度，使學習內容以最佳的設計形式呈現(xiàn)給學習者是教師和技術人員應該關注的。

五、研究總結

本研究為移動學習者交互意愿提供理論依據(jù)與支持，其成效分析具有實踐價值。理論貢獻在于基于TAM模型，并將教師支持和內容支持這兩個體現(xiàn)學習交互主體特征的要素作為模型的分析變量，為移動學習交互意愿研究提供新的理論模型。從實踐角度看，作為教師或者移動學習服務提供者，鼓勵學習者參與交互活動就要激發(fā)其交互意愿，明確關鍵影響因素及對交互意愿的作用程度，并根據(jù)學習者個體特征定制差異化的交互激勵機制。但在研究中也存在一定的局限，研究調查對象為大學生，樣本數(shù)據(jù)來源和群體相對較為單一，在未來研究中擴大樣本收集范圍，以提高研究模型的普適性。

參考文獻：

[1]李祥，金安安，張逸琴.基于學習者驅動的移動學習模型構建及微信開發(fā)實踐[J].中國教育信息化，2020（5）：77-81.

[2]徐順，田瀟湘.基于TAM的在線學習平臺用戶使用意愿影響因素研究[J].中國教育信息化，2020（8）：78-85.

[3]于莎，劉奉越.成人參與在線學習共同體意愿的內在影響機制——基于目標導向行為理論和自我決定理論微視角[J].現(xiàn)代遠程教育研究，2018（5）：86-94.

[4]Dadze-Arthur，A.，& Raine，J.W.Experiential Learning and Teaching at a Distance： How Distinctive an Experience[A].Majgaard，K.，Ry Nielsen，J.C.，&Quinn，B.et al.（Eds.）.Developing Public Managers for a Changing World （Critical Perspectives on International Public Sector Management， Volume 5）[M].Bingley： Emerald Group Publishing Limited：141-159.

[5]Ye H，Li R，Geng M.Research on the factors of affecting the Mobile Learning[J]. Third International Symposium on Knowledge Acquisition and Modeling.IEEE，2010：313-316.

[6]Venkatesh V，Morris M G，Davis G B. User Acceptance of Information Technology： Toward a Unified View[J].Mis Quarterly，2003，27（3）：425-478.

[7]Hao S，Dennen V P，Mei L.Influential factors for mobile learning acceptance among Chinese users[J].Educational Technology Research & Development，2017， 65（1）：101-123.

[8]韓建濤，葛明貴等.教師自主支持：西方的研究及其啟示[J].外國教育研究，2011（6）：49-54.

[9]Shelton EN. Faculty support and student retention[J].Journal of Nursing Education，2003，42（2）：68-76.

[10]劉斌，張文蘭，劉君玲.教師支持對在線學習者學習投入的影響研究[J].電化教育研究，2017（11）：63-68，80.

[11]Peter Shea， Chun Sau Li， Alexandra Pickett.A study of teaching presence and student sense of learning community in fully online and web-enhanced college courses[J].Internet & Higher Education， 2006，9（3）：175-190.

[12]Cheng，Y.M.Effects of quality antecedents on e-learning acceptance[J]. Internet Research，2012，22（3）：361-390.

[13]Venkatesh，V.，& Bala，H.Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions[J].Decision Sciences，2010，39（2）：273-315.

[14]Pituch，K.A.，Lee，Y.，kuei.The influence of system characteristics on e-learning use[J].Computer& Education，2006，47（2）：222-244.

[15]Davis F D.Perceived Usefulness，Perceived Ease of Use，and User Acceptance of Information Technology[J].Mis Quarterly，1989，13（3）：319-340.

[16]Sabah N M.Exploring students' awareness and perceptions：Influencing factors and individual differences driving m-learning adoption[J].Computers in Human Behavior， 2016，65（12）：522-533.

[17]Hair，J.F.，Jr.，Black，W.C.，Babin，B.J.，& Anderson，R.E.Multivariate data analysis： a global perspective （7th ed.）.Upper saddle River，NJ：Pearson，2010.

[18]Fornell，C.，& Larcker，D.F.Structural equation models with unobservable variables and measurement error： algebra and statistics[J].Journal of Marketing Research，1981，18（1）：39-50.

[19]Hu，L.T.， & Bentler，P.M.Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis：Conventional criteria versus new alternatives[J].Structural Equation Modeling：A Multidisciplinary Journal，1999，6（1）：1-55.

[20]Althunibat A.Determining the factors influencing students' intention to use m-learning in Jordan higher education[J].Computers in Human Behavior，2015， 52（11）：65-71.

[21]趙呈領，閆莎莎，楊婷婷.非正式網(wǎng)絡學習共同體深度互動影響因素分析[J].現(xiàn)代遠程教育研究，2013（1）：101-107.

[22]Ali R A，Arshad M R M.Understanding intention to use mobile learning：a perspective of the extended unified theory of acceptance and use of technology[J]. International Journal of advanced and applied ences，2016，3（7）：81-88.

[23]Almaiah M A，Jalil M A，Man M.Extending the TAM to examine the effects of quality features on mobile learning acceptance[J].Journal of Computers in Education，2016， 3（4）：453-485.

（編輯：王天鵬）