翟雪松 尹吉明 林莉兰
摘 要:起源于美国的翻转课堂教学模式是近几年国际教育的革命性变革,并随着MOOC的推进不断成熟,我国教育界高度关注翻转课堂在我国高等教育中的重要意义及评价体系。本研究创新性地从学习者预期变量出发,整合美国客户满意度理论(ACSI)和技术接受模型理论(TAM),选择来自四所本科高校178名学生参与为期一年的翻转课堂教学试点。综合国内外量表,结合我国高教情况制定问卷,通过探索性因子分析最终选择8个观测变量,再利用结构方程分析软件PLS对假设的结构方程模型进行拟合、修正和解释,最终提出我国翻转课堂满意度模型,并发现翻转课堂中学习者个性化需求、预先课程体验等因素对学习者满意度的重要影响机制,为FCM在我国高等教育和电化教育中发展提供了理论借鉴和数据参考。
关键词:翻转课堂;满意度;因子分析;结构方程
一、引言
起源于美国的翻转课堂FCM(Flipped Classroom Model)成为近年来国际教育界研究的热门话题。翻转课堂模式改变了传统教学的理念和方法,极大地推动欧美国家教育信息化的发展,并促进了教育资源的平衡。斯坦福大学Daphne Koller教授认为自欧洲文艺复兴以来,技术支撑下FCM的教学新形态可能是教室授课模式之后最重大的变革。[1]教育部在《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》中指出,借鉴国际上先进的教育理念和教育经验,充分利用优质资源和先进技术,创新运行机制和管理模式,加强优质教育资源开发与应用。引进国际优质数字化教学资源,建立开放灵活的教育资源公共服务平台,促进优质教育资源普及共享。[2]
FCM在我国高等教育领域的研究起步较晚,其中南京大学、北京师范大学等高校已开始尝试翻转课程教学实践,并发现该模式对学习者在学习绩效等终极性评估上的显著意义,然而在国内尚缺乏实证研究来探索FCM形成性评估影响机制及其理论模型。本研究选择满意度评估中影响力较大的ACSI(American Customer Satisfaction Index)和技术接受模型TAM(Technology Acceptance Model)为理论基础,通过选取四所高校(2所“211”院校、1所省属重点院校、1所省属普通本科院校)2010和2011届178名学生参加为期一年的翻转课堂教学改革,并基于discuz信息系统搭建了集在线课堂、在线交流、在线测试和在线问卷等功能的大学英语FCM学习平台(如图1所示)。经过为期一年的翻转课堂教学,综合CUCEI、ELS等和国内外文献,编制翻转课堂满意度问卷。先通过探索性因子分析得到学习者期待、感知价值、感知质量三个结构变量,其中感知质量有三个维度:网络课堂质量维度、在线交互平台质量维度和面授交互质量维度。鉴于翻转课堂中需引入信息技术因素,本研究整合了TAM和ACSI,假设我国翻转课堂满意度模型,并利用结构方程分析软件进行拟合和修正,最终提出了FCM的满意度修正模型,为翻转课堂在我国高等教育中的形成性评估提供了有价值的数据支持和理论借鉴。
二、 研究背景及理论
(一)翻转课堂的定义
美国学者Bill Tucker认为翻转课程模式的核心思想是教学指导方式的转变,学习者通过在线课堂提前完成知识的传授,而课堂是解决问题、提升概念和团队协作等知识内化的场所。[3]Jon Beermann认为翻转课堂的核心在于知识传授过程中的交互,同时也是对教师和学习者自由度的提升。[4]我国学者钟晓流在通过比较翻转课堂和传统课堂异同点的基础上指出,在翻转课堂中,教师角色从知识的传授者转变为学习的促进者;学习者角色从被动接受者转变为主动的研究者;技术运用整合了在线微课堂、在线交流、云共享等多维手段;评价体系也从传统的终结性评估为主转变为形成性评估和终结性评估相互补充的体系。[5]通过国内外学者对FCM的定义,不难看出翻转课堂具有自组织性、个性化、创新性等特点,这为本研究的变量选择提供了有价值的参考。
翻转课堂教学实践发展经历了三个阶段。第一阶段始于美国林地公园高中(Woodland Park High School)。由于该校地处偏远、交通不便,学生缺席成为普遍情况。2007年亚伦·萨姆斯(Aaron Sams)和乔纳森·伯格曼 (Jonathan Bergmann)两位教师预先让学生预习录制网络课程,而将灵活的课堂时间用于讨论解决问题。鉴于这种模式解决了学习者个性化学习问题,同时学习成绩和学生满意度显著提高,两位教师因此获得美国“数学和科学教学卓越总统奖”。[6]第二阶段,随着云计算的成熟和大数据时代的到来,哈佛大学、耶鲁大学、麻省理工学院等英美高校整合网络课堂和在线交互平台,激发了大规模开放性课程(MOOC)平台的发展,如edX、coursera和udacity,为翻转课堂提供了大量的精品视频。第三阶段,大量民间资本进入翻转课堂发展中,并在K12院校中广泛开展教学实践。其中可汗学院(Khan Academy)最具代表性,通过整合在线微课程和在线交流平台,成为美国最主要的翻转课堂使用平台。2010年加利福尼亚州的Los Altos 学区进行翻转课堂对比试验,在使用了可汗学院的一个学年的服务后, 取得先进或者精通成绩的学生比例从23%跃升至41%。2012年《时代周刊》评选的影响世界的百人榜中可汗学院创办人萨尔曼·可汗(Salman Khan)位列第四。[7]翻转课堂在三个历史发展阶段中都不无例外地侧重研究学习者学习绩效的提升。
(二)翻转课堂研究现状
在FCM教学实践取得巨大成就的同时,国内外教育理论界开始对FCM的影响机制和绩效评估进行探索和研究。Marcey D J, Brint M E等人以大学生物学导论为课程,通过实验法对16名学生实行翻转课堂教学模式,同时选择32名学生作为对照组实行传统课程模式,通过一个学期的实验并对两组GPA成绩进行T检验,发现实验组分数显著优于对照组。[8]Cara A.Marlowe以迪拜美国学术学校(Dubai American Academy)在校的国际班学生为实验对象,以环境系统与社会为实验课程,结果发现翻转课堂模式下学习者的成绩不仅有了显著提高,而且减小了学生的学习压力[9],成为国内外鲜有的对FCM形成性评估的研究。北京师范大学教育技术学院马秀麟教授以大学信息技术公共课为FCM实验课程,通过实验组与对照组在成绩考核和个人素质差异性检验,对于任务驱动、项目教学方式的内容,FCM较传统模式有着显著优势;而FCM对于推理性较强、系统性很强的课程并不适合。[10]
通过国内外文献分析,目前的FCM实证研究主要集中在以下两个方面:(1)侧重FCM模式下学习者终结性评估的研究,即通过翻转课堂这一教学模式,学习者在成绩上是否有所提高;(2)FCM中学习绩效与普适性的关系研究,通过对比课程设置、群体差异在学习成绩上的分布,来讨论适合FCM的教学模式和学习群体。
然而,对于翻转课堂的形成性评估,如对学习者所反映出的情感、态度、策略等方面的发展的评价却鲜有研究。翻转课堂的重要意义在于使学生从被动接受评价转变为评价的主体和积极参与者,激发学习者获取成就感和自信心,培养大学生的创新精神和团队协作意识,这都是我国高教界研究亟需探索的问题。本研究在探索FCM学习者满意度影响因素的基础上,构建FCM满意度理论模型,进一步分析我国高等教育环境下FCM学习者满意度的构成机制和评价方式。
(三)理论背景综述
1.美国客户满意度指数模型(ACSI)
翻转课堂作为一种全新的教育变革,其适应性和质量评估无疑将影响着它的顺利发展乃至成败。于此,学习者的满意度程度及其影响因素成为教育界关注的话题。美国顾客满意度指数模型ACSI(American Customer Satisfaction Index)是在Fomell提出的因果关系的顾客满意度模型基础上发展而来的,是由6个结构变量构成的因果关系模型(如图2所示)。[11]
其中顾客预期(Customer Expectations)、感知质量(Perceived Quality)、感知价值(Perceived Value)是自变量,顾客满意度(Customer Satisfaction)是因变量,顾客抱怨(Customer Complaints)和顾客忠诚度(Customer Loyalty)是满意度的结果变量。ACSI中前半部的4个变量结构是主模型,也是本研究的重点,各结构变量的观测变量如表1所示。[12]
在欧美国家,ACSI应用到高等教育领域的研究已渐成潮流,并成为教育质量评价和监督的重要参考标准。但是我国国情和教育现状与欧美国家存在差异,同时,ACSI在教育中的运用也存在着一些概念和路径上的偏差,因此翻转课堂的满意度模型的观测指标和路径也应进行相应调整。
2.技术接受模型TAM
技术接受模型(Technology Acceptance Model)是Davis F D,Bagzzi R P等人对信息技术的认知或接受程度的研究。该模型包括外部变量(External Variables)、感知有用性(Perceived Usefulness)、感知易用性(Perceived Ease of Use)、使用态度(Attitude Towards using)、行为意向(Behavioural Intention)5个自变量和实际使用(Actual System Use)1个因变量(如图2所示)。[13]
其中感知有用性和感知易用性是技术接受行为的主要衡量指标,感知有用性是用户主观上认为某一特定系统所提升的工作绩效程度,感知易用性是用户主观上认为使用某一特定系统所付出努力的程度,它们将使用态度作为部分中介作用于行为意向,从而决定实际使用行为。[14]外部变量(External Variables)包括用户特征政策影响、组织结构等等,为技术接受模型中存在的内部信念、态度、意向和可控的干扰因素之间建立联系。
在信息教育领域,很多欧美国家学者以TAM为理论模型,代表性学者有Roca J C, Martínez F J等人,通过与其他教育理论的整合来构建新的教育技术接受程度的研究,并已经形成较为成熟的E-learning的学习意愿量表。[15]由于翻转课堂中包括网络课堂和在线交流社区两大基本教育信息手段,因此本研究选择了TAM作为理论支撑。
3.我国翻转课堂满意度模型假设
本研究继承了ACSI模型的一些核心概念和架构。考虑到翻转课堂教学不是普通的商品,而是一种教育服务,其质量的含义不能用普通商品的质量概念来定义。FCM包括网络课堂、交互平台、基于问题解决学习(PBL)的面授三个板块,对于整个FCM的质量评价体系需要全面地囊括这三个方面,同时学习者对信息技术的使用依赖较多。鉴于以上考虑,假设模型将TAM的核心变量整合到感知质量中(如图4所示)。
该模型的主模型共包含4个结构变量,即学习者预期、感知质量、感知价值和学习者满意度。学习者满意度是最终因变量,学习预期、感知质量、感知价值是自变量。考虑到翻转课堂本身的特殊性,该模型进行了以下两个方面的修正:(1)感知质量从五个潜变量去观测。由于ACSI提供的具体观测信息不够全面,尤其是感知质量方面的信息对于翻转课堂而言显得很不足,同时网络课堂和交互平台属于学习者在教育信息技术方面的质量感受,因而整合了TAM理论,分别从易用性和有用性两个角度去评测。因此,本研究从内容角度将感知质量细化为网络课堂有用性、网络课堂易用性、交互平台有用性、交互平台有用性和面授课堂交互性5个潜变量;从实证方法角度,由于这5个潜在变量属于构成型测量模型,因此在测量方法上将其作为二阶因子分析替换了简单的因果分析,更加能体现出FCM本身的课程特色和满意度的结构层次,也对翻转课堂的三个内容板块作了全面地分析。(2)测度项进行了适当调整。学习者满意度不同于普通消费者的满意度,因此在各个变量的测度项上做了修正:普通的消费品的预期可以通过实际交易、体验消费、其他消费反馈多渠道且较容易获得。但是教学预期属于特殊的服务产品,特别是全新的教学改革,更缺乏充足的学习体验反馈,再加上学习者个体差异,对于教学模式的预期就更难标准化去衡量。因此翻转课堂学习者预期主要通过学习者个性化方案、学习收益程度、整体教学质量三个方面来测量,并在正式FCM课程开始之前,对学习者进行了两周的技术培训和课程体验。感知价值主要是从学习效率的角度去分析,由于FCM不属于传统的商品,因此在学习效率问题上将学习时间的花费替换了原来的价格消费。
根据以上测度项的修正可以看出学习者预期是通过个性化方案、学习收益程度估计和整体教学质量预期来测量的。一方面,学习者自愿参加翻转课堂学习的原因是为了能解决个性化的学习困难,因为FCM的面授时间主要是解决网络视频课的疑问及知识拓展,这是与传统课堂最大的区别。因此是否能解决个性化问题直接影响学习者对课程质量的感知。另一方面,学习者预期的实现是通过实验课程体验和学习同伴经验获取的,实验课程体验又包括对于网络课程的体验、在线交互平台使用的体验和面授交互的体验。所以学习者的预期能够直接对感知质量的三个维度产生影响,在对课程进行体验的同时,学习者会判断自身学习能力和学习效率的关系,从而影响今后对感知价值的判断。鉴于以上分析,本研究提出以下假设。
H1:学习者预期正向影响感知质量。
H2:学习者感知质量正向影响感知价值。
H3:学习者预期正向影响学习者满意度。
学习者对于翻转课堂质量的感知是通过与传统课程或传统网络课程比较所获得的,同时这种比较主要是学习绩效和效率的比较。感知质量越高的教学模式是相比下更能提高学习效率和效果的模式,一方面,鉴于学习者对学习绩效的高度关注,感知质量会直接影响他们对翻转课堂的满意程度;另一方面,学习效率会让学习者更为轻松、高效地完成学习任务,并会在这种更为高效的学习模式中得到先前所未有的满足感和自信心。鉴于以上分析本研究提出假设。
H4:学习者感知质量正向影响满意度。
H5:学习者预期正向影响感知价值。
H6:感知价值正向影响学习者满意度。
三、 数据和研究方法
(一)问卷设计及数据收集
项目研究组选择安徽建筑大学、合肥师范学院、安徽大学、合肥工业大学2010级和2011级178名本科学生为研究对象,每周三节课连上,使用的教材为郑树棠等主编的《新视野大学英语》教程,实验周期为两个学期,共32周。首先,项目组教师预先录制80课时(50分钟/课时)的在线课堂,并收集与课程相关的国内外视频资源,将视频课程按章节切分成240个微课堂上传至FMC学习平台,每个微课都编制了教学目标、教学计划和相关练习。其次,学习者在预先内化知识的同时出现学习困难,可以将出现的疑问共享在学习交流板块或即时在线师生答疑板块,以便教师能把握住学生学习上的难点。再次,教师组织面授课堂的分组讨论,包括生生讨论和师生讨论两个环节,解决前期的遗留问题,分享学习心得,扩展原有知识和创新思维。最后,在课后学习者依然可以通过在线交流与同学和老师互动,并参加在线测试和教学评估,方便教学者收集相关数据把握教学进度,提升授课质量。
经过一年的翻转课堂教学实践以后,项目组编制了满意度问卷,问卷主体部分题项主要来自ACSI和TAM模型的成熟量表、CUCEI(College and University Classroom Environment Inventory)、ELS(E-Learning Satisfaction)以及Jeremy F.Strayer和Juan Carlos Roca等国外学者的研究成果。[16][17]问卷选项采用了LIKERT五级量表进行测试,从1到5分别表示“完全不同意”、“不同意”、“一般”、“同意”、“完全同意”。由于部分同学缺席,共158名同学到堂填写问卷,回收150份,经过初步问卷质量删选其中存在缺失项的2份,存在多个维度题项同样分数的2份,得到有效问卷146份,问卷有效率为97.33%。
项目组对收集数据先利用SPSS18.0 分析软件作探索性因子分析,再使用结构方程模型软件PLS作路径分析和R2统计。
(二)信效度分析
本研究团队对问卷的34个题项数据采用方差最大正交旋转,KMO和Bartlett球形检验显示KMO 检验值为.809,Bartlett球体检验近似sig值为0.000<0.05。根据统计学家kaiser给出的标准,KMO在0.6以上的都可进行因素分析。[18]该数据符合作探索性因子分析的前提条件。根据主成分分析法,34个题项中有32个题项共同度在0.546-0.735之间,标准化因子负荷在0.624-0.855之间,并萃取了8个公因子。
目前社会科学研究最常使用的信度分析参数是由Cronbach提出的克隆巴赫系数,根据Nunnally提出一般探索性研究中Cranbachs α系数在0.6以上,被认为可信度较高。[19]当Cranbachs α系数越高,则代表其检验的因子内部一致性越大,信度越高。萃取的8个公因子的可靠性系数(Cronbachs Coefficient Alpha)在0.63到0.794之间, 总体α系数为 0.901(如表2所示),说明本问卷信度非常高。
同时,各变量的平均变异萃取量(AVE)在0.568和0.674之间,均大于0.5,说明各变量聚敛效度较好。各变量的均值、标准差和两两之间的相关系数如表3所示。从中可以看出,学习者满意度与各自变量之间呈显著正相关,对角线中AVE的平方根均大于各变量之间的相关系数,从而可以得出结论,该模型的因子间的判别效度显著,各因子间能很好区分开。
(三)结构方程建模
结构方程模型简称为 SEM(Structural Equation Modeling),是一种非常通用的线性统计建模技术,最早是由 Bock&Bargmann(1966)提出。[20]SEM弥补了传统统计方法的不足,可以处理多个原因、多个结果的关系,整合了路径分析、验证性因素分析与一般统计检验方法,成为多元数据分析的重要分析方法。SEM可分为测量方程(Measurement Equation)与结构方程(Structural Equation)两部分,SEM优势在于可同时处理多组变量之间的关系,有助于开展验证性分析。
结构方程模型软件PLS (Partial least squares)用来测试假设模型结构。选择PLS来测试本研究模型具有以下技术优势。首先,作为第二代的结构方程模型(SEM)技术,它可以估算指标的负荷和多阶段模型中的因果关系结构。[21]第二,与协方差结构方程模型相比,PLS具有较少的统计识别问题;此外,它适合使用在形成性构建和相对较小的样本模式中[22],由于该研究属于教学改革实践研究,参与学习者数量有限,因此适合用PLS来作统计分析。
模型假设的主要关系是否获得模式结果的支持主要是看方程式模式中的径路关系,主要以标准化系数来呈现。根据初始假设的结构路径,在PLS软件中将感知质量构建一个包含五个二阶的一阶变量,再运用偏最小二乘法进行模型估计,初步运算结果如图5所示。模型参数的显著性检验中的6个假设中,H1、H2、H5、H6达到0.01%的显著水平,接受研究假设。但H3、H4路径系数和负载系数值过小没有达到统计显著水平,说明在大学英语翻转课堂中感知质量是通过感知价值作为完全中介来影响学习者满意度的,学习者预期直接影响满意度,不通过感知价值作为中介。学习满意度R2值为0.421,说明该模型能较好地解释满意度的构成机制。
四、 启示与反思
从模型图和相关系数表中可以得出以下结论:1.学习者预期直接影响学习者感知质量和满意度。从学习者期待的题项中可以看出学习者的个性化需求的预期(产品顾客化预期)是提高学习者满意度的重要因素,因此在FCM课程准备阶段应该充分做好学生学习预期的调研,在课程开设之前通过课程宣讲和问卷调查等形式准确定位学习者个性化需求。如学习者一方面希望能流畅进行口语交流,另一方面也期待能顺利通过相关英语测试。这为教学大纲的设置和教学重心的把握提供了重要的参考依据。2.感知质量的五个二阶潜变量均与学习者满意度成正相关。在建模过程中,感知质量与感知满意度虽然没有显著关系,但这主要是由于感知质量包含了五个二阶潜变量,使用了二阶建构的方式。在进一步查看相关系数表时发现满意度与感知质量的五个潜变量都存在显著的正相关,其中在线课堂有用性和易用性的相关系数最高,达到0.390和0.360,明显高于交互平台和面授课堂的交互,然后相关系数上的这种反映不能说明在线交互平台和面授交互作用小于在线课堂。因为造成这种现象的主要原因是在翻转课堂中在线课堂既是学习阶段的第一步骤,又完全是知识的内化阶段,受学习者格外重视。在线交互平台和面授交互是解决学习者个性化问题的主要途径,三者共同作用于学习者的学习效率的提升。3.学习者的感知质量通过感知价值作为完全中介作用于学习者满意度。模型中H4和H5的路径系数分别达到0.587和0.503,而H6的路径系数只有0.06,尚未达到显著数值,这反映出在翻转课堂中感知质量是学习者满意度的最重要的因素,但是并非一味提高课程建设各个环节的质量就能提高学习者的满意度,而是要在FCM建设过程中把提高学习者的学习效率放在建设首位。
国家教育部《教育信息化十年发展规划(2011-2020年)》指出:我国教育改革和发展正面临着前所未有的机遇和挑战。以教育信息化带动教育现代化,破解制约我国教育发展的难题,促进教育的创新与变革,是加快从教育大国向教育强国迈进的重大战略抉择。[23]翻转课堂模式在我国的高等教育领域的研究尚属探索阶段,需要大量的实证研究结论来予以丰富,本文即是从形成性评估角度来评价翻转课堂教学试验中的影响机制,为国内相关研究作了重要补充。
当然本研究也有局限性,表现在一方面,由于翻转课堂属于教学改革和实验范围,尚无法大范围地开展FCM课程改革,因此样本量比较局限,需要我国研究者们进一步地探索和拓展;另一方面,翻转课堂普适性问题尚未得到解决,如教学课程的适应性和个人特质的适应性问题。“翻转课堂”要在中国的教育热土上开花结果,我们的高等教育领域还有很多的研究、探索空间。
参考文献:
[1]国务院.国家中长期教育改革和发展规划纲要 (2010-2020年)[J].人民教育,2010.
[2]Death Knell.Technology as a Passport to Personalized Education[EB/OL].http://www.nytimes.com/2011/12/06/science/daphne-koller-technology-as-a-passport-to-personalized-education.html?pagewanted=1&_r=2,2011-12-15.
[3]Tucker B.The Flipped Classroom[J].Education Next,2012,12(1): 82-83.
[4]Walker, J.D., Cotner, S.& Beermann, N.Vodcasts and Captures: Using Multimedia to Improve Student Learning in Introductory Biology[J].Journal of Educational Multimedia and Hypermedia, 2011(20): 97-111.
[5]钟晓流, 宋述强, 焦丽珍.信息化环境中基于翻转课堂理念的教学设计研究[J].开放教育研究, 2013, 19(1): 58-64.
[6]翟雪松,林莉兰.翻转课堂的学习者满意度影响因子分析——基于大学英语教学的实证研究[J].中国电化教育,2014(4):104-109.
[7]凤凰教育网.“可汗学院颠覆教育”[EB/OL].http://www.fhedu.cn/Html/4/Menu/54/Article/5984/,2012-11-11.
[8]Marcey D J, Brint M E.Transforming an Undergraduate Introductory Biology Course through Cinematic Lectures and Inverted Classes: A Preliminary Assessment of the Clic Model of the Flipped Classroom[C]//Biology Education Research Symposium at the meeting of the National Association of Biology Teachers.2012:12.
[9]Marlowe C A, Bozeman M.The effect of the Flipped Classroom on Student Achievement and Stress[D].Montana State University--Bozeman, 2012.
[10]马秀麟, 赵国庆, 邬彤.大学信息技术公共课翻转课堂教学的实证研究[J].远程教育杂志, 2013(1): 79-85.
[11]Class Fomell,Michael D.Johnson,Eugene W.Anderson,Jaesung Cha,&Barbara EverittBryant.The American Customer Satisfaction Index:Nature,Purpose,and Findings[J].Journal of Marketing,1996,(60).
[12]Fornell, C., Johnson, M.D., Anderson, E.W., Cha, J., & Bryant, B.E.The American Customer Satisfaction Index: Nature, Purpose and Findings[J].Journal of Marketing, 1996(60): 7-18.
[13]Davis F D,Bagozzi R P,Warshaw P R.User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models[J].Management Science,1989,35(8):982-1003.
[14]高芙蓉,高雪莲.国外信息技术接受模型研究述评[J].研究与发展管理,2011(2):95-105.
[15]Roca J C, Chiu C M, Martínez F J.Understanding E-learning Continuance Intention: An Extension of the Technology Acceptance Model[J].International Journal of human-computer studies, 2006, 64(8): 683-696.
[16]Strayer J F.How Learning in an Inverted Classroom Influences Cooperation, Innovation and Task Orientation[J].Learning Environments Research, 2012 (2): 171-193.
[17]Roca J C, Chiu C M, Martínez F J.Understanding E-learning Continuance Intention: An extension of the Technology Acceptance Model[J].International Journal of Human-Computer Studies, 2006(8): 683-696.
[18]吴明隆.SPSS统计应用实务:问卷分析与应用统计[M].北京:科学出版社,2003:79-84.
[19]Nunnally JC.Psychometric Theory[M].2nd ed.New York: McGraw-Hill,1978.
[20]Bock R.D., Bargmann R.E..Analysis of Covariance Structures[J].Psychometrika.1966,31(4):507-534.
[21]Fornell C, Bookstein FL.Two Structural Equation Models: LISREL and PLS Applied to Consumer Exit-voice Theory[J].J.Marketing Res.1982,19(4):440-452.
[22]Hair JF, Ringle CM, Sarstedt M.PLS-SEM: Indeed a Silver Bullet.J.Marketing Theory and Practice[J].2011, 19(2):139-152.
[23]教育部.教育信息化十年发展规划(2011-2020年)[DB/OL].http://www.moe.gov.cn/ewebeditor/uploadfile/2012/03/29/20120329140800968.doc,2012-04-01.
(责任编辑 钟嘉仪)