基于逐步回歸研究網(wǎng)絡(luò)教學(xué)APP用戶滿意度

高嬌嬌，張敬信，李天一，胡會(huì)榮，韓瑀，王洪越

（哈爾濱商業(yè)大學(xué) 數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)系，黑龍江 哈爾濱 150028）

關(guān)鍵字：網(wǎng)絡(luò)教學(xué)APP；滿意度；逐步回歸；SPSS

0 引言

隨著教育的不斷改革和更新，人們開(kāi)始通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行教學(xué)內(nèi)容的傳播和學(xué)習(xí)。在線教育行業(yè)有著廣泛的發(fā)展前景,現(xiàn)代信息技術(shù)手段則為教學(xué)模式的改進(jìn)提供了重要的技術(shù)支撐?！秶?guó)家中長(zhǎng)期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）》明確指出“信息技術(shù)對(duì)教育具有革命性影響”。因此，許多學(xué)校及教育機(jī)構(gòu)都研發(fā)了自己的在線教學(xué)平臺(tái)，對(duì)教學(xué)理念、教學(xué)模式、教學(xué)環(huán)境等方面進(jìn)行變革與創(chuàng)新。而突如其來(lái)的疫情，使得網(wǎng)絡(luò)教學(xué)迅速流行開(kāi)來(lái)，智慧樹(shù)、釘釘、學(xué)習(xí)通等網(wǎng)絡(luò)教學(xué)APP受到廣泛青睞。為進(jìn)一步提升網(wǎng)絡(luò)教學(xué)質(zhì)量，有必要對(duì)這些網(wǎng)絡(luò)教學(xué)APP的用戶滿意度進(jìn)行調(diào)查。

近年來(lái)，有很多文獻(xiàn)研究教學(xué)類APP的教學(xué)效果及和用戶滿意度，比如孫小茹[1]等探討了教育類APP滿意度的影響因素。程慧平[2]等構(gòu)建了在線教育網(wǎng)站用戶滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。劉敏娜[3]等通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷研究大學(xué)生利用學(xué)習(xí)類APP輔助學(xué)習(xí)的現(xiàn)狀。趙爍宇[4]研究了學(xué)習(xí)強(qiáng)國(guó)APP滿意度的影響因素及其提升策略。楊遠(yuǎn)滿[5],等以超星APP網(wǎng)絡(luò)課堂為例，研究了“互聯(lián)網(wǎng)+教育”背景下以人為本學(xué)生評(píng)價(jià)理念的實(shí)施策略。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源及描述分析

本文針對(duì)疫情時(shí)期線上教學(xué)APP的使用情況精心設(shè)計(jì)了調(diào)查問(wèn)卷，涵蓋APP操作、教學(xué)方式、教學(xué)效果、使用感受等方面，共39個(gè)問(wèn)題。調(diào)查主要面向剛經(jīng)歷過(guò)線上教學(xué)的大學(xué)生，通過(guò)線下和線上兩種方式發(fā)放問(wèn)卷，線上主要通過(guò)問(wèn)卷星、QQ/微信群、朋友圈等發(fā)放。線下總回收196份問(wèn)卷，線上回收178份問(wèn)卷，共計(jì)374份，有效問(wèn)卷368份。

按高校類型分類：重點(diǎn)本科30人（8.2%）；普通本科334人（90.8%）；專科4人（1.1%）；按專業(yè)門(mén)類分類：理科184人（50.0%）；工科38人（10.3%）；文史哲116人（31.5%）；經(jīng)管法24 （6.5%）；農(nóng)林醫(yī)6人（1.6%）。按年級(jí)分類：大一120人（32.6%）；大二100人（27.2%）；大三125人（34.0%）；大四14人（3.8%）；研究生9人（2.4%）?？梢?jiàn)，問(wèn)卷具有較好地代表性。

關(guān)于問(wèn)卷的信度效度，采用α信度系數(shù)法，3個(gè)Cronbach’s alpha 系數(shù)分別為0.702、0.745、0.821，說(shuō)明問(wèn)卷信度非常好，可以做下一步數(shù)據(jù)分析。問(wèn)卷數(shù)據(jù)的KMO值為0.703，通過(guò)了Bartlett球形度檢驗(yàn)，說(shuō)明問(wèn)卷收集的數(shù)據(jù)有較好的結(jié)構(gòu)效度。

2 基于逐步回歸探索用戶滿意度提升路徑

2.1 影響機(jī)理分析

結(jié)合實(shí)際問(wèn)卷數(shù)據(jù)，本文從機(jī)理上分析了網(wǎng)絡(luò)教學(xué)環(huán)節(jié)對(duì)用戶滿意度的影響關(guān)系。

2.2 逐步回歸模型構(gòu)建

本文研究的因變量是“用戶滿意度（y）”，根據(jù)圖1的影響機(jī)理，從APP性能、使用感受、教學(xué)效果方面，選擇“簽到、切換、交互等基本操作是否便捷（x1）”“是否能跟上學(xué)習(xí)進(jìn)度（x2）”“在線上課上與老師的互動(dòng)體驗(yàn)（x3）”“對(duì)線上考試的考核模式是否滿意（x4）”“線上教學(xué)對(duì)成績(jī)是否有所提高（x5）”“線上考試能否能考察出學(xué)生的真實(shí)水平（x6）”，作為自變量。

圖1 網(wǎng)絡(luò)教學(xué)環(huán)節(jié)對(duì)用戶滿意度影響機(jī)理

首先探索這些自變量與因變量之間的線性相關(guān)性，用SPSS 20軟件做相關(guān)性分析，計(jì)算它們的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，結(jié)果如表1所示。

表1 皮爾遜相關(guān)系數(shù)及顯著性

由表1知，這些自變量與用戶滿意度之間基本都存在顯著的相關(guān)性，并且有些自變量之間存在較強(qiáng)的線性相關(guān)性（多重共線性），這說(shuō)明不適合直接構(gòu)建多元線性回歸模型。因此，本文采用逐步回歸法，繼續(xù)用SPSS實(shí)現(xiàn)：分析—回歸—線性，將因變量和6個(gè)自變量選入，方法選擇“步進(jìn)”，確定執(zhí)行逐步回歸。結(jié)果表明：x4, x5, x6對(duì)因變量的影響不顯著，被逐步剔除掉。

接著,用經(jīng)過(guò)篩選的自變量：“簽到、切換、交互等基本操作是否便捷（x1）”“是否能跟上學(xué)習(xí)進(jìn)度（x2）”“在線上課上與老師的互動(dòng)體驗(yàn)（x3）”，建立用戶滿意度（y）的多元線性回歸模型。

同樣在SPSS中操作，得到模型結(jié)果：R2為0.6441,表明擬合優(yōu)度較好；DW統(tǒng)計(jì)量為0.804，表明殘差基本是獨(dú)立的?；貧w系數(shù)及統(tǒng)計(jì)量如表1所示。

共線性診斷看VIF值，一般認(rèn)為VIF值小于10，則自變量之間不存在共線性，本數(shù)據(jù)是滿足的。三個(gè)自變量回歸系數(shù)的P值均小于0.05，都具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的顯著性，于是得到如下三元線性回歸方程。

其中，y表示學(xué)生對(duì)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)APP的整體滿意度；x1表示簽到、切換、交互等基本操作是否便捷；x2表示是否能跟上學(xué)習(xí)進(jìn)度；x3表示在線上課上與老師的互動(dòng)體驗(yàn)。

由回歸模型(2)可知，x1每增加一個(gè)單位，滿意度就會(huì)增加0.221；x2每增加一個(gè)單位，滿意度會(huì)增加0.337；x3每增加一個(gè)單位，滿意度就會(huì)增加0.596。這說(shuō)明學(xué)生更看重線上課上與老師的互動(dòng)體驗(yàn)，提升這一點(diǎn)能最大程度地提升用戶滿意度。

3 建議

基于以上，對(duì)于提升網(wǎng)絡(luò)教學(xué)APP用戶滿意度，我們有以下建議。

（1）增加網(wǎng)絡(luò)教學(xué)APP簽到、切換、交互等基本操作便捷度。

（2）跟上學(xué)習(xí)進(jìn)度。

（3）提高線上授課中與教師的互動(dòng)體驗(yàn)感。

4 結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)APP用戶進(jìn)行問(wèn)卷實(shí)證調(diào)查，得出以下結(jié)論：網(wǎng)絡(luò)教學(xué)APP簽到、切換、交互等基本操作便捷度、是否能跟上學(xué)習(xí)進(jìn)度、線上授課中與教師的互動(dòng)體驗(yàn)顯著正向影響滿意度。網(wǎng)絡(luò)教學(xué)APP簽到、切換、交互等基本操作便捷度增加時(shí)，用戶節(jié)省時(shí)間，滿意度正向增加；能跟上學(xué)習(xí)進(jìn)度時(shí)，學(xué)生學(xué)習(xí)效率大大增加，對(duì)APP滿意度增加；線上授課中與教師的互動(dòng)體驗(yàn)感好的話，會(huì)提升學(xué)生教師對(duì)APP的使用率，進(jìn)而對(duì)APP的滿意度也會(huì)增加。