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    基于UTAUT的線上學(xué)習(xí)行為影響因素實(shí)證分析

    2022-04-11 07:46:51陳自潔
    科技風(fēng) 2022年10期
    關(guān)鍵詞:結(jié)構(gòu)方程模型影響因素

    摘?要:本文從UTAUT模型出發(fā),構(gòu)建教學(xué)實(shí)踐過程中,大學(xué)生參與線上學(xué)習(xí)的影響因素研究模型,通過問卷收集數(shù)據(jù),對問卷進(jìn)行信度檢驗(yàn)和結(jié)構(gòu)效度檢驗(yàn),并結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)得到顯著的影響路徑。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)大學(xué)生線上學(xué)習(xí)行為的影響因素按影響力從大到小排列依次為:績效期望、努力期望和社群影響??冃谕闹饕蛩貫椋壕€上學(xué)習(xí)便捷、課程內(nèi)容豐富、群體學(xué)習(xí)有幫助。根據(jù)影響因素模型及實(shí)證結(jié)果對線上教學(xué)提出建議:堅(jiān)定線上與線下相結(jié)合的教學(xué)模式,豐富教學(xué)資源,以知識脈絡(luò)的形式調(diào)整課程結(jié)構(gòu);緊跟最新技術(shù)發(fā)展,搜集典型案例融入課堂;緊跟時事熱點(diǎn),設(shè)計(jì)思政要素,充實(shí)案例庫;優(yōu)化群體學(xué)習(xí)環(huán)境,更好地實(shí)踐虛擬課堂中的眾包學(xué)習(xí)任務(wù)、互學(xué)和互評環(huán)節(jié)。

    關(guān)鍵詞:UTAUT模型;線上學(xué)習(xí)行為;影響因素;結(jié)構(gòu)方程模型

    線上教育是信息技術(shù)與教育融合的產(chǎn)物,線上教育平臺是一種特殊的信息系統(tǒng)。為了更好地衡量我們的網(wǎng)絡(luò)課堂授課效果,調(diào)研學(xué)生對線上課程的使用意愿,找出網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的影響因素,我們使用信息系統(tǒng)領(lǐng)域的整合型技術(shù)接受和使用理論(Unified?Theory?of?Acceptance?and?Use?of?Technology,UTAUT)[1]對學(xué)生參與網(wǎng)絡(luò)課堂學(xué)習(xí)的行為進(jìn)行分析。UTAUT理論整合了這些模型中的各種潛在變量,提取出顯著影響用戶對于新技術(shù)使用意愿和使用行為的四個潛在變量:績效期望PE、努力期望EE、社群影響SI以及促進(jìn)條FC。其中前三個變量對使用意愿直接影響,最后一個變量對使用行為直接影響。經(jīng)過實(shí)證檢驗(yàn),UTAUT對用戶使用行為的解釋力高達(dá)70%,比以往的模型都更為有效。

    綜合已有文獻(xiàn)[26]的研究成果,本文為學(xué)生參與網(wǎng)絡(luò)課程學(xué)習(xí)的UTAUT模型引入了4個控制變量:性別、年級、專業(yè)和上網(wǎng)頻率,并假設(shè)這4個控制變量的復(fù)合作用將對4個核心自變量產(chǎn)生顯著的影響。

    1?基于UTAUT的線上學(xué)習(xí)行為影響因素模型

    本文面向UTAUT理論建立網(wǎng)絡(luò)課堂學(xué)習(xí)的影響因素模型圖1。模型包含網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)意愿和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為2個因變量和4個自變量(績效期望、努力期望、社群影響、促進(jìn)條件),網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)意愿是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的自變量,促進(jìn)條件是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的自變量。在此基礎(chǔ)上,我們根據(jù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺的特點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的特點(diǎn)以及大學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)行為,并綜合UTAUT理論的應(yīng)用成果,設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為UTAUT模型的維度參數(shù)圖(圖2)。

    本文提出如下研究假設(shè),并對項(xiàng)目前期參與網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的學(xué)生展開調(diào)查,對問卷進(jìn)行信度和效度檢驗(yàn),并結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型(Structural?Equation?Model,SEM)評估因素之間的影響權(quán)重,從而驗(yàn)證研究假設(shè)。

    H1:績效期望對學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)意愿有顯著正向影響。

    H2:努力期望對學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)意愿有顯著正向影響。

    H3:社群影響對學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)意愿有顯著正向影響。

    H4:促進(jìn)條件對學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為有顯著正向影響。

    H5:學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)意愿對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為有顯著正向影響。

    H6:網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)意愿在績效期望、努力期望、社群影響與網(wǎng)上學(xué)習(xí)行為之間起中介作用。

    2?調(diào)查問卷設(shè)計(jì)及問卷分析

    2.1?調(diào)查問卷設(shè)計(jì)

    本文面向完成網(wǎng)上教學(xué)的學(xué)生采集圖2模型中各個潛變量的數(shù)據(jù),問卷的主體共21個問題,分別對圖2的UTAUT模型的16個變量維度以及網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的意愿和行為進(jìn)行測度。所有變量測量均采用李克特七級量表,分值從1到7。

    2.2?問卷的信度檢驗(yàn)和效度檢驗(yàn)

    本文通過問卷星平臺發(fā)放并回收365份問卷,有效問卷率為93.7%。本文采用克隆巴赫信度系數(shù)Alpha評價問卷內(nèi)部的一致性,Alpha系數(shù)取值越高,信度越高,問卷的內(nèi)部一致性越好。把表1的所有問題進(jìn)行信度檢驗(yàn),結(jié)果顯示:問卷總的Alpha系數(shù)為0.74,信度尚可,問卷具有使用的價值。不過,仔細(xì)觀察表2第二行發(fā)現(xiàn),EE4、EE5以及FC3與其他項(xiàng)的總計(jì)相關(guān)性皆為負(fù)值,表明這幾個題項(xiàng)與其他題項(xiàng)明顯不相關(guān);表2第三行顯示,如果把EE4、EE5、FC3分別從問卷中刪除,那么問卷的克隆巴赫系數(shù)會增加。因此,綜合考量變量的相關(guān)性以及問卷的信度,我們將EE4、EE5、FC3從問卷中刪除,得到新問卷的克隆巴赫系數(shù)為0.81:對于各個潛在變量,其變量內(nèi)部的觀測題項(xiàng)之間的相關(guān)性皆為正,說明觀測題項(xiàng)之間的相關(guān)程度較高,題項(xiàng)設(shè)計(jì)合理;各潛在變量的Alpha系數(shù)都比問卷Alpha系數(shù)要小得多,這說明基于UTAUT模型構(gòu)建的問卷信度遠(yuǎn)高于單一變量組成的問卷。這說明,把EE4、EE5、FC3去掉后的問卷中各個題項(xiàng)對于提升問卷內(nèi)部的一致性皆有正向貢獻(xiàn),都可以保留。

    本文采用因子分析方法來檢驗(yàn)問卷的結(jié)構(gòu)效度。結(jié)果顯示KMO值為0.755,Bartlett球形度檢驗(yàn)的近似卡方值(1965.64)很大且顯著性水平為0,這說明問卷數(shù)據(jù)的各變量間的相關(guān)性較強(qiáng),適合做因子分析,數(shù)據(jù)具有效度。

    問卷數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣一定包含6個因子,累積方差解釋率為68.303%,這說明題項(xiàng)的信息量可以有效地提取出來。潛在變量與因子的關(guān)系:網(wǎng)上學(xué)習(xí)意愿LI和網(wǎng)上學(xué)習(xí)行為LB可由因子1解釋,努力期望EE由因子2解釋,社群影響SI由因子3解釋,績效期望PE由因子5解釋。而促進(jìn)條件則由兩個因子共同解釋,其中FC2和FC4由因子4解釋,F(xiàn)C1單獨(dú)由因子6解釋。這顯示,F(xiàn)C1與另外兩個促進(jìn)條件FC2和FC4之間的相關(guān)性偏弱,再結(jié)合表2中FC1的“修正后的項(xiàng)與總計(jì)相關(guān)性”只有0.02,可把FC1從問卷中刪除。去掉FC1后,KMO值略微上升,旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣由5個因子組成,累計(jì)方差解釋率65.95%。潛在變量內(nèi)部的觀測題項(xiàng)與因子的對應(yīng)關(guān)系與預(yù)期一致,問卷結(jié)構(gòu)效度良好。

    3?問卷的結(jié)構(gòu)方程模型分析

    去掉觀測變量EE4、EE5、FC3和FC1,綜合四個控制變量(性別、年級、專業(yè)和上網(wǎng)頻率)建立初始的結(jié)構(gòu)方程模型。經(jīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),在顯著性水平0.05下,四個控制變量對網(wǎng)上學(xué)習(xí)意愿LI的影響都不顯著,或許是由于對于大學(xué)生群體而言,這幾個控制變量的變化比較小。進(jìn)一步分析結(jié)構(gòu)方程模型中各條路徑的回歸系數(shù)發(fā)現(xiàn),在顯著性水平0.05下,路徑LB←FC和PE3←PE都是不顯著的,因此從結(jié)構(gòu)模型中刪除,得到的模型復(fù)雜度下降,擬合優(yōu)度提升,得到圖3性能較優(yōu)的結(jié)構(gòu)方程模型。我們采用常用的擬合指數(shù)來評價模型。絕對擬合指數(shù)GFI和AGFI在0.8~0.9之間,增值擬合指數(shù)NFI、IFI和CFI皆在0.8左右,這表明我們的模型擬合度尚可,模型可以接受。

    圖3顯示潛在變量PE與其觀測變量PE1、PE2和PE3之間的標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)在0.4左右,而其他潛在變量與觀測變量之間的標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)都明顯大于0.5,且所有潛在變量與觀測變量之間的路徑都是顯著的(P<0.001),每道題的誤差變量達(dá)到P<0.001顯著性水平,這說明潛在變量對觀測變量的解釋都是有意義的,問卷質(zhì)量較好。在P<0.005顯著性水平下,路徑LI←PE,LI←EE,LI←SI和LB←LI都是顯著的。大學(xué)生的網(wǎng)上學(xué)習(xí)意愿對網(wǎng)上學(xué)習(xí)行為有非常顯著的正向影響(H5),網(wǎng)上學(xué)習(xí)意愿起中介作用(H6),而促進(jìn)條件對網(wǎng)上學(xué)習(xí)行為的影響是不顯著的(H4)。根據(jù)路徑系數(shù),績效期望、努力期望和社群影響都對網(wǎng)上學(xué)習(xí)意愿有顯著的正向影響(H1、H2、H3),且影響力依次減小,績效期望的影響明顯高出很多。綜上所述,除了假設(shè)四H4,表1提出的其他研究假設(shè)都是可以接受的。

    4?大學(xué)生網(wǎng)上學(xué)習(xí)的影響因素分析及建議

    綜合研究假設(shè),圖2的UTAUT模型維度圖以及圖3的結(jié)構(gòu)方程模型,對于學(xué)生前期的網(wǎng)上學(xué)習(xí)情況,本文得到以下結(jié)論:

    (1)學(xué)生愿意選擇線上學(xué)習(xí),主要是因?yàn)榫€上學(xué)習(xí)能夠帶來預(yù)想的好處,包括網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)很便捷,方便碎片化學(xué)習(xí);我們提供的網(wǎng)絡(luò)課程資源豐富,有助于學(xué)生拓展知識;而且通過網(wǎng)絡(luò)的形式,學(xué)生之間更方便相互學(xué)習(xí),共同討論,有利于學(xué)習(xí)的提升。但是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源的質(zhì)量沒有得到學(xué)生的一致認(rèn)可,這需要我們不斷地升級學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)方式。要提升學(xué)生線上學(xué)習(xí)的積極性,首先要想辦法提高其績效期望。

    (2)努力期望也會顯著影響學(xué)習(xí)意愿,線上學(xué)習(xí)平臺操作要簡單易上手,課程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)要清晰明了,讓人容易找到相應(yīng)的學(xué)習(xí)任務(wù),且提供的學(xué)習(xí)資源要豐富,而且很容易能夠獲取或下載。總之,完成網(wǎng)上學(xué)習(xí)的操作越簡單越好,我們需要持續(xù)優(yōu)化。目前來看,學(xué)生對于我們已建立的學(xué)習(xí)任務(wù)的難度和所需時間是不一致的,從問卷數(shù)據(jù)得不到統(tǒng)計(jì)意義上的結(jié)果,因此后面還需要專門研究“任務(wù)難度”“完成時間”“任務(wù)類型”等特點(diǎn)的影響。

    (3)大學(xué)生所處社會環(huán)境以及周圍人群對線上學(xué)習(xí)的態(tài)度,對其網(wǎng)上學(xué)習(xí)的意愿也有一定的影響。學(xué)校加大線上教學(xué)的扶持力度,允許教學(xué)方式的多樣化改革,將促進(jìn)學(xué)生線上學(xué)習(xí)的積極性。

    (4)不過,問卷關(guān)注的多項(xiàng)促進(jìn)條件對于網(wǎng)上學(xué)習(xí)行為的影響并不顯著,原因可能是多個方面的。一來在移動互聯(lián)網(wǎng)普及的今天,免費(fèi)網(wǎng)絡(luò)對學(xué)生的學(xué)生影響不大;二來,可能學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程中并沒有遇到困難,不需要外界的幫助,又或許遇到困難時,學(xué)生并沒有得到所要的幫助,這需要在后續(xù)的教學(xué)中多關(guān)注。三來,線上學(xué)習(xí)平臺基本都開發(fā)了移動端應(yīng)用,能夠滿足學(xué)生的基本需要。但在學(xué)習(xí)的過程中,學(xué)生還是期望有一定輔助的,包括及時的答疑交流、同伴督學(xué)、教師評價和同伴評價等。而學(xué)生對于“學(xué)習(xí)資源優(yōu)質(zhì)”的感知也是不一致的,這說明我們的學(xué)習(xí)資源確實(shí)有不斷優(yōu)化的必要性。

    參考文獻(xiàn):

    [1]VENKATESH?V,MORRIS?M?and?DAVIS?G?B.User?acceptance?of?information?technology?toward?a?unified?view[J].MIS?Quarterly,2003,27(3):425478.

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    [3]王錢永,毛海波.基于UTAUT模型的MOOC學(xué)習(xí)行為因素分析[J].電化教育研究,2016(6):4348.

    [4]譚春輝,張潔,曾奕棠.基于UTAUT模型的消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購物影響因素研究[J].管理現(xiàn)代化,2014,34(03):2830.

    [5]陳自潔.以智能手機(jī)為媒介的線上線下雙向互動教學(xué)[J].高教學(xué)刊,2019(05):2629+32.

    [6]陳自潔.基于眾包的“互聯(lián)網(wǎng)+”教學(xué)互動模式[J].教育教學(xué)論壇,2018(36):179180.

    項(xiàng)目:廣東省教育廳2018年度廣東省教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃項(xiàng)目——智慧課堂中的眾包質(zhì)量優(yōu)化策略及實(shí)踐(項(xiàng)目編號2018GXJK074)資助

    作者簡介:陳自潔(1980—?),女,漢族,廣東佛山人,博士,講師,研究方向:數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、電子商務(wù)。

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