基于TTF和UTAUT模型的MOOC学习行为研究

代鸿

本文基于TTF和UTAUT模型对MOOC学习者的学习行为进行研究，旨在寻找影响学习行为的关键性影响因素。结果显示，任务技术匹配、绩效期望、社群影响和便利条件4个维度对行为意向有显著的积极影响。

1 引言

MOOC（Massive Open Online Course）起源于美国，近年来在全球快速发展，并引起广大学者的关注。MOOC以其开放性、大规模、高品质等特点得到了教育界人士的认可，但是随着对MOOC的深入研究，慕课课程完成率较低、教学模式单一等问题。研究影响MOOC平台学习者学习行为，对解决这些问题具有重要作用。

2 MOOC学习者学习行为研究

2.1问卷的设计

本文以重庆市某高校MOOC平台为研究对象，对平台学习者学习行为进行研究。问卷基于TTF和UTAUT模型进行设计，如表1所示。整个问卷累计发放500份，收回481份，回收率为96.2%，其中有效问卷462份，问卷有效率为96.0%。本问卷的设计采用李克特5级量表标度法，5代表“非常重要”，4代表“比较重要”，3代表“一般”，2代表“不太重要”，1代表“非常不重要”。

本研究采用因子分析法對量表进行信效度检验，总量表的内部信度为0.891，说明问卷整体的内在一致性信度较高。

由表3可知，Bartlett 的球形度检验的显著度为0，说明变量之间存在较高的线性相关关系，而KMO值为0.926大于0.7，说明原数据结构效度较好，适合进行因子分析。利用SPSS软件进行因子分析法，提取8个因子，累计方差贡献率超过83%，说明这8个因子包含了原变量的大部分信息。因此，整个问卷数据具有较好的信度和效度，适合进行路径分析。

2.3模型的构建与结果分析

本研究采用AMOS对模型进行路径分析，检验模型的假设，其结果如图1所示。

模型的卡方值与自由度比值为2.6632小于3，GFI的值为0.913大于0.9， CFI、AGFI和RMSEA的值也达到了良好的标准，可以认为本结果具有较好的拟合度，模型间各维度的关系如表4所示

结合表4可以发现，任务技术匹配、绩效期望、社群影响和便利条件4个维度对行为意向有显著的积极影响。因此，要提高MOOC的建设质量，吸引更多的同学利用MOOC进行学习，需要从这4个方面进行重点建设。模型的结果还显示，努力期望对行为意向和绩效期望的影响都不显著，分析其原因可能是MOOC平台的操作通常都相对简单，不存在过高的技术门槛，所以对提高学生对MOOC的认知和兴趣作用不明显。因此，在MOOC平台的建设中，不宜花费过多的人力和物力提升平台的操作体验，应着重从平台的资源数量和质量方面进行建设。表4结果显示，任务特征对任务技术匹配和努力期望都没有显著影响，可能与高校的MOOC平台建设的进度有关，该学校的MOOC建设尚处于起步阶段，许多功能尚不完备。

3 建议

基于以上分析，笔者认为加强MOOC 平台建设可以从以下几方面入手：

3.1丰富MOOC平台学习资源，提升平台的学习质量

从本文的结论可知，绩效期望对学习意愿（行为意向）具有最重要的影响。因此，MOOC 平台需要进一步丰富教学资源，提升学习者利用MOOC进行学习的意愿。同时，平台应进一步提升教学资源的质量，确保学习者得到优质的学习资源。

3.2 加大MOOC宣传力度，提高宣传效果

因为社群影响对MOOC的学习意愿具有显著影响，所以需要加大MOOC宣传力度，提高宣传效果。例如，平台可以利用大数据进行分析，结合学习者特点进行针对性的宣传。平台也可以从改善用户体验方面入手，通过学习者口碑进行宣传。

3.3增强MOOC平台的便利性，提升群体学习效果

通过本文的分析可知，便利条件是学习意愿的积极影响因素。因此，应增强MOOC平台便利程度，例如增强互动机制、完善帮助系统等。在增强互动设计方面，需要重点加强社交功能的便利程度，满足学习者社交和群体学习的需求。

基金项目：重庆市教育科学“十三五”规划2018年度重点规划课题“大数据背景下的智能型自适应在线学习行为研究” （2018-GX-157）和北方国际大学联盟第五期教育科研课题“基于TTF和UTAUT融合视角下的MOOC学习行为研究”（20170504002）

（作者单位：重庆大学城市科技学院）