在线学习系统中的即时通讯工具应用研究*

张昭理，高俊茹，孙建文

（华中师范大学 国家数字化学习工程技术研究中心，湖北 武汉 430079）

一、引言

教育信息化的持续推进让现代教学对教学管理、教学方式、师生交互等都提出更高的要求，特别是远程教育对课程交互、师生交互的需求更为迫切。而在线学习系统（Online Learning System，OLS）的普及、社交媒体浪潮的来袭为不同教学环境下师生交互提供了丰富的交流工具与交互渠道。相较于微信、QQ 等社交媒体在师生中的高普及率、高使用率，在线学习系统即时通讯工具（Online Learning System Instant Messaging Tool，OLSIMT）高普及率之下使用率却很低。[1]EDUCAUSE 分析与研究中心发现，除了内容分享、发布通知和作业提交与管理外，教师很少使用在线学习系统的高级功能，[2]特别是其中的即时通讯工具。而OLSIMT 在传统教学、远程教育中有着重要作用，提高OLSIMT 的使用率不仅是师生交互、非正式学习的需要，也是提高OLS 用户黏性的重要手段，构造个人学习环境、实现终身学习的必要条件。因此，提高OLSIMT 的使用率势在必行。

本文以华中师范大学自主研发的基于“云课堂”的即时通讯工具“聊聊”为例，从多维度探究影响用户使用意愿的因素，并提出改进策略。“聊聊”是云课堂的即时通讯工具，课程建立的同时系统自动创建聊天群，通过课程群发送信息为群聊，用户之间单独聊天为私聊。

二、相关研究

教育信息化背景下，OLS 在教学中的地位愈发重要。越来越多的学者聚焦于从OLSIMT 开发现状[3-5]、开发必要性[6][7]、辅助教学有用性[8][9]、OLS 用户使用意愿[10-12]等方面开展研究。整体来看，这些研究为OLS 功能完善提供了理论支撑与改进策略，注重功能性，但缺少对OLSIMT 使用现状与使用意愿的研究。

1.OLSIMT 必要性研究

徐振国等[6]在建构主义学习理论基础上提出支持协作是下一代学习管理系统设计的首要目标，旨在为师生提供更加丰富的协作和会话工具，打造个人网络学习空间，为终身学习奠定基础。研究说明了通讯工具作为协作、会话工具在OLS 中有着不可取代的地位，但研究仅局限于理论，并未涉及具体改进策略或创新实践。特里·安德森等[7]指出交互是学习管理系统基础功能之一，为用户提供实时和异步交互工具，也为不擅长在传统教学环境下发言的学生提供更多交流机会。在任何教学环境下社交模块都是OLS 中不可或缺的一部分，需要不断地完善与发展。

2.OLSIMT 有用性研究

格里菲斯[8]的研究揭示了Blackboard 包含的必要交互工具（如博客、讨论区、WIKI 等），可以用来指导用户实现各种协作教学，将重点从师生交互转移到同伴关系。Sebastian Molinillo[9]的研究发现师生交互能够通过情感参与直接或间接地对学习产生正面影响。这些研究揭示OLSIMT 能够改善协作关系，促进学习，但研究是在用户被要求使用系统交互的实验条件下进行的，并未考虑到在实际教学中系统使用情况并不如在实验条件下理想。

3.用户持续使用意愿研究

胡勇[10]基于期望确认理论、使用与满足理论等提出理论分析模型，发现相对优势、感知易用性、感知有用性、感知系统质量对用户使用意愿有显著影响。吴安[11]发现社交互动强烈影响期望确认，即改善师生、生生的互动可以改善用户对OLS 的期望判断。Fisol[12]等人研究了影响教学者持续使用OLS 的因素，提出基于技术接受模型的测量概念框架，为教学机构构建OLS、改进教学提供帮助。这些研究从系统层面探究用户持续使用意愿，并未聚焦到具体功能模块，但其相关理论与研究模型对本研究有借鉴意义。

综上，OLSIMT 在教学中既是有用的也是十分必要的，关于OLSIMT 的研究有很多，但缺少聚焦于OLSIMT使用现状与持续使用意愿的研究。这也反映了在目前教育环境中大多数研究者致力于系统设计，但并未考虑其实际应用、忽略用户使用意愿的现状。针对这一空白领域，本文将以聊聊为例开展研究。

三、研究框架与模型构建

1.研究框架

如图1 所示，研究分为两部分：聊聊后台数据分析与OLSIMT 用户持续使用意愿研究。首先基于后台数据对聊聊使用现状进行整体分析，从教师参与、课程类别、性别等维度探究其对用户使用行为的影响。其次基于Delone 与Mclean[13]信息系统成功模型和Bhattacherjee[14]的期望确认理论构建OLSIMT 持续使用意愿影响因素概念模型，使用李克特五点自陈式量表，结合问卷数据完成假设验证，并进行综合分析。量表共19 个题项，通过云课堂发放，用户登录系统方可填写问卷，问卷数据从后台导出并匹配填写者的个人信息。

图1 研究框架

2.持续使用意愿影响因素概念模型与假设

本模型从满意度和持续使用意愿两个维度获取用户使用态度，从信息质量、系统质量和服务质量三个维度衡量系统特性。在期望确认模型中，满意度对用户持续使用意愿的影响最为显著。[15]本文将感知有用性和满意度作为直接影响持续使用意愿的因素，其他因素都是通过影响这两个因素来影响用户的持续使用意向。概念模型如图2 所示。

图2 持续使用意愿影响因素概念模型

系统质量指系统本身运行状态，它对用户满意度有显著影响，该结论在多领域得到证实。参考Delone &Mclean[16]的量表，并结合聊聊自身特点，研究使用系统响应速度、界面友好、可靠性和使用难易程度4 个指标来测量它。并提出假设H1a、H1b：

H1a:聊聊的系统质量会正向显著影响感知有用性。

H1b:聊聊的系统质量会正向显著影响用户满意度。

信息质量被证实对用户满意度有正向显著影响。用户根据使用体验对聊聊进行评价。参考Delone &Mclean[16]的量表，研究从信息的完整性、及时性、可理解、可访问性来测量该变量。并提出假设H2a、H2b：

H2a:聊聊的信息质量会正向显著影响感知有用性。

H2b:聊聊的信息质量会正向显著影响用户满意度。

服务质量是测量用户满意度的重要前置因素，它正向影响用户满意度。参考Delone &Mclean[16]的量表，研究从响应速度、可靠性、灵敏性三个方面测量该指标，并提出假设H3a、H3b：

H3a:聊聊的服务质量会正向显著影响感知有用性。

H3b:聊聊的服务质量会正向显著影响用户满意度。

模型引入ECM 中的感知有用性、满意度和持续使用意向三个变量。根据ECM 模型，感知有用性对满意度有显著影响，感知有用性和满意度对用户持续使用意愿有积极作用。本文参考Wu&Chen[17]、Dagˇhan&Akkoyunlu[18]、Bhattacherjee[14]等人的成熟量表，设计测量题项。并提出假设H4a、H4b、H5：

H4a:用户对聊聊的感知有用性会正向显著影响其满意度。

H4b:用户对聊聊的感知有用性会正向显著影响其持续使用意愿。

H5:用户对聊聊的满意度会正向显著影响其持续使用意愿。

四、基于在线学习平台的即时通讯工具应用分析

1.基于后台数据的应用现状分析

云课堂社交模块分为聊聊和论坛两部分。研究统计了2017-2018 学年两个学期论坛与聊聊的使用数据，发现使用聊聊用户数量和课程数量都远远低于论坛，如图3（a）所示。共有562 名学生参与了聊聊，本科生有539人，研究生23 人，研究选取本科生数据进行分析。

图3 聊聊后台数据统计图

2017-2018 学年系统开设课程730 门，使用聊聊的课程31 个，仅占全部课程的4.5%，可见其普及率很低。聊聊课程使用情况如图3（b）所示，按使用频次从高到低排序显示排名前15的课程。75%的课程使用频次小于10，人均发言次数不足1。整体来看，聊聊交互活跃性呈现“长尾效应”，使用率高的活跃课程只占少数，大多数课程聊聊处于休眠状态，不同课程交互活跃性差异显著，但各个课程用户使用行为差异不大，用户活跃度低。

2.基于后台数据的使用影响因素分析

研究从教师参与、课程类别（由后台课程信息表确定课程类别）、学生性别、年级、院系五个维度探究其对群聊用户行为的影响。私聊没有课程限制（私聊信息不通过课程群，是用户之间单独聊天），从学生性别、年级、院系三个维度探究其对私聊用户行为的影响。

（1）教师参与、课程类别

教师参与对群聊使用影响的独立样本T 检验显示t=1.246，Sig=0.224>0.05，如表1 所示，即教师参与对课程聊聊的使用没有显著影响。使用聊聊的课程分为四个类别，其中大学英语类分组只有一个样本，删除该分组并进行ANOVA 分析，F=0.353，Sig=0.706>0.05，即不同课程类型的课程聊聊使用情况没有显著差异，分析结果如表2 所示。

（2）学生性别

性别对用户使用行为影响的独立样本T 检验结果为t=-1.621，Sig=0.107>0.05，即性别对用户行为没有显著影响。私聊数据分析结果显示t=-2.319，Sig=0.021<0.05，即性别对用户行为有显著影响。分析结果如表1所示。但对整体数据进行分析结果显示性别对用户行为有显著影响。

（3）年级、院系

删除样本为1 的数据组后进行ANOVA 分析，如表2 所示，群聊结果中F=3.206，Sig=0.025<0.05，不同年级的用户使用行为存在差异。选择Dunnet T3 统计量进行事后检验，发现大三年级用户与大一、大二年级用户的使用行为有显著差异。私聊结果中F=0.679，Sig=0.566>0.05，不同年级的用户使用行为没有显著差异。整体数据分析结果显示不同年级的用户行为没有显著差异。院系对用户行为影响的ANOVA 分析显示，群聊中F=1.028，Sig=0.427>0.05，不同院系的用户行为没有显著差异；私聊结果中F=0.953，Sig=0.523>0.05，不同院系的用户行为没有显著差异；整体数据分析结果与上述分析结果一致。

表1 有无教师参与、性别对聊聊使用的影响独立样本T 检验

表2 课程类别、年级、院系对学习者使用聊聊使用行为影响的ANOVA 分析

综上所述，只有性别和年级对用户行为有影响，华中师范大学女生比例高于男生，在某种程度上解释了女生用户量与使用率均高于男生，年级高的同学拥有较高技术储备与计算机素养，更倾向于使用聊聊进行课程交互。为探究影响用户持续使用意愿的系统因素，本文结合问卷数据进行深入研究。

3.基于问卷的使用意愿影响因素分析

（1）问卷收集

本研究回收问卷262 份，有效问卷235 份，回收率89%。样本中男生65 人，女生170 人，男女比例为1∶3，符合学校整体男女比例，样本具有代表性。研究计算样本数据的偏度与峰度并删除异常样本，得到196 份有效问卷，达到了采样标准。

（2）模型验证

SPSS 统计分析软件和AMOS 结构方程模型分析软件是本文进行信度和效度分析使用的软件。吴明隆[19]的研究表示分量表的信度系数在0.7 以上才比较可信，本量表中各潜变量Cronbach α 系数都符合要求，说明量表中测量题项间内在一致性程度很高。

本文用标准化因子负荷、组合信度值（CR）和平均萃取变异量（AVE）来评估各潜变量的收敛效度。各个潜变量对应的观测变量的标准化因子负荷值都远大于阈值0.5，对应的p 值都小于0.001，均达到显著水平，说明量表有很好的收敛性。组合信度（CR）测量模型信度，各个潜变量的组合信度要大于0.7[20]，各潜变量的AVE 要大于0.5[20]，才能保证测量工具的可靠性，如表3 所示，测量模型有很好的信度和效度。

模型中各潜变量的平均萃取变异量的平方根要大于其与其它潜变量之间的相关系数，[21]如表4 所示，测量模型具有较强的区别效度。

本文用差异除以自由度（CMIN/DF）、拟合优度指标（GFI）、调整拟合优度指标（AGFI）、比较适合度指标（CFI）、非常规拟合度指标（TLI）、增量适合度指标（IFI）和平均平方误差平方根（RMSEA）7 个指标验证模型与数据的适配度。对比本模型指标值与拟合度指标建议值，模型的各个拟合度指标均符合要求，如表5 所示，说明本研究模型拟合度较好。

模型中变量之间的影响程度用标准化路径系数来衡量，其值介于（-1，1）之间。建立SEM 结构模型并进行研究模型假设检验，假设H2a、H3a、H4a、H5 成立，H1a、H1b、H2b、H3b 和H4b 不成立，本研究模型中的标准化路径系数与显著性水平如图4 所示（实线为假设成立，虚线为假设不成立）。

表3 信度及效度分析

表4 潜变量对应的AVE 值的平方根与相关系数列表

表5 模型拟合度指标

图4 研究模型假设检验

五、综合分析与改进策略

1.综合分析

（1）系统质量、信息质量、服务质量对感知有用性的影响

系统质量对感知有用性（β=0.140，p=0.327>0.05）有正向影响，但检验结果不显著，假设H1a 不成立，这与赵英[22]、王莹超[23]等的研究结论相似。但这并不能否定系统质量对感知有用性的影响。系统质量保证交互正常进行，用户的关注点更多是在信息传递及时有效、有用性等因素上，用户对系统质量的敏感度不高。信息质量对感知有用性（β=0.286，p<0.05）有正向显著影响，假设H2a 成立，该结论与郭文倩[24]、李焱[25]的研究一致。用户通过信息与课程相关度、准确度、时效判断信息质量高低，获取感知有用性。信息质量越高，用户感知有用性也会越高。服务质量对感知有用性（β=0.533，p<0.001）有正向显著影响，假设H3a 成立，提高服务质量能够提高用户的感知有用性。

（2）系统质量、信息质量、服务质量、感知有用性对满意度的影响

系统质量对满意度有正向影响（β=0.115，p=0.369>0.05），未通过显著性检验，假设H1b 不成立。系统质量是一个保健因素，当系统质量不高甚至影响用户使用时，用户满意度一定不会太高。系统质量较高，用户会认为理所当然。信息质量与满意度存在负向影响（β=-0.104，p=0.404>0.05），假设H2b 不成立。由于平台限制，聊聊并不能保证同一时间在线人数，导致用户发送信息学习相关度高，但缺乏有效反馈，从而降低满意度。服务质量与满意度之间存在负向影响（β=-0.014，p=0.921>0.05），H3b 不成立。感知有用性对满意度（β=0.908，p<0.001）有正向显著影响，假设H4a 成立，再次验证了陈美玲[26]、杨根福[27]、李锐[28]等人的研究结果。

（3）感知有用性、满意度对使用意愿的影响

感知有用性对使用意愿（β=0.245，p=0.274>0.05）有正向影响，未通过显著性检验，假设H4b 不成立，结论与Bhattacherjee 的研究存在差异。聊聊作为OLS 功能模块的属性让用户的学习目的性更强，有较高的感知有用性。一旦结束在线学习，用户更倾向于选择社交媒体进行交互，即用户在非学习时段的持续使用意愿不高。满意度正向显著影响行为意愿（β=0.665，p<0.001），假设H5成立，与李锐[28]、胡勇[10]等的研究一致。当聊聊能满足用户需求，满意度较高时，用户会倾向于持续使用聊聊作为交互工具。

综合上述分析，研究发现，与QQ 相比，用户使用OLSIMT 学习目的性强，但缺乏有效反馈，系统不能满足学生个性化、多元化需求，需提高系统质量；OLSIMT 用户的积极性与参与度很低，用户行为除性别和年级外不受其他因素影响；论坛活跃度是课程评价指标之一，为提高OLSIMT 使用率提供借鉴。

2.改进策略

综上，本文提出以下改进策略。

（1）优化系统功能，开发移动端

OLSIMT 与当下社交软件相比功能薄弱，需完善其功能以提高用户体验、满足个性化需要。OLSIMT 作为OLS 内置功能模块的属性限制了其移动端使用，且在登录状态下用户才能使用OLSIMT，进一步限定了OLSIMT的使用情境。优化移动端配置提供了一种解决思路，可将IMT 模块集成，开发移动端应用，或借助社交软件（如微信）开设登录端口，保证用户登录状态，让用户灵活使用OLSIMT，实现信息即时传递。

（2）加大推广力度，提高师生参与度

研究显示OLSIMT 用户参与度与使用率都很低，很多用户甚至不知道这一功能。随着教学变革、教育理念的更新，无论是传统教育还是远程教育对师生交互都有着迫切的需求。因此，高校或教育机构需要加大OLSIMT推广力度，提高用户技术素养进而提高用户参与度。

（3）转变成绩评价机制，形成多元评价机制

交互是连接师生关系的重要纽带，OLSIMT 作为辅助师生交互的工具，其使用数据是信息化教学中评价学生平时表现、课程参与度的重要指标。因此，需要转变成绩评价机制，将学生的OLSIMT 过程数据作为成绩评定指标，形成集线上线下学习行为、交互行为、课程考核多指标为一体的多元评价机制。

六、总结

为探究OLSIMT 现状与使用意愿影响因素，本文以华中师范大学自主研发的OLSIMT 聊聊为例开展研究。研究对后台数据分析探究课程特征、学生特征对用户行为的影响，并构建概念模型，借助结构方程模型分析找出影响用户使用OLSIMT 的系统因素，并提出改进策略。在未来的研究中，需要结合教师数据从多用户角度分析影响OLSIMT 使用的因素，完善研究结论。此外，论坛作为OLS 系统中交互模块，在提高用户黏性方面的作用不容小觑，因此如何对OLS 系统中的通讯模块进行整体优化还需要做进一步研究探讨。