基于UTAUT模型的大学生英语移动学习行为影响因素分析

何慧敏 张 晖

（西南科技大学计算机科学与技术学院 四川绵阳 621000）

随着移动教育的发展，以手机APP为载体的语言类移动学习已经成为行业热点，第43次中国互联网络发展状况统计数据显示，中国网民中学生群体占比最多[1]。移动技术的发展和高速网络的普及，让极具便利和个性化的移动学习成为当代大学生自主学习方式的首要选择。研究表明，在英语学习中移动技术的非正式情境能调动语言学习的动机[2]，但由于移动学习轻量化、碎片化的特性，目前移动学习主要流量来自于学习的外围环节——过程辅助和获取资料[3]。要推动移动学习进一步发展，加深移动学习在大学生的英语学习环节中的应用，用户的接受程度和用户接受的影响因素是关键。因此，探究学习者对英语移动学习的接受程度和分析影响因素，对移动学习资源的开发及合理利用和移动学习的应用而言显得至关重要。

近年来，移动学习的接受模型主要借鉴了技术接受模型（TAM）及其拓展模型[4]，整合创新扩散理论、计划行为理论、社会认知理论等8个技术理论模型而成的 UTAUT模型[5]。Ayman Bassam Nassuora[6]认为经过改进的UTAUT模型适合研究学生接受移动学习的影响因素。Said A.Salloum[7]以UTAUT模型为框架，使用偏最小二乘-结构方程模型验证了社会影响、绩效期望和促进条件是使用电子学习系统的行为意向的重要影响因素。谢聪爽基于UTAUT模型的研究证明绩效期望和社会影响直接影响大学生手机移动学习的使用意愿[8]。武刚基于TAM模型的研究证明感知有用性和感知易用性仍是制约行为意向的关键因素[9]。除此之外，感知自我效能[10]、网络质量[11]、自我管理[12]、交互性[13]、适应性[14]也是影响高校学生手机移动学习的重要因素。但目前还没有使用技术接受和使用统一理论模型来对移动英语学习进行研究的报道。

在对上述研究的梳理中发现，接受移动学习的影响因素主要表现为感知易用性、感知有用性、社会影响、绩效期望、感知自我效能、网络质量等方面。研究集中于个体因素、个体用户与群体和用户与技术的关系层面，少有关注课程层面。刘斌等实验表明学习内容及资源的丰富性和质量是影响在线学习体验的最根本因素[15]。综上，本文在UTAUT模型的基础上保留了绩效期望、努力期望、社会影响和行为意向四个变量，性别、年龄两个调节变量，结合实际删去“便利条件”。考虑内容与资源对在线学习体验的影响，自我效能对移动学习的影响，决定增加内容与资源、感知自我效能两个变量，增加专业类别作为调节变量。设计问卷，通过问卷调查的方法，分析大学生接受移动学习英语的影响因素，并据此提出积极有效的建议，以期能够为提高用户学习体验、移动教育教学行业者提高服务质量、推进高校英语教育现代化提供参考。

一、研究框架

（一）UTAUT模型

Venkatesh等针对“影响使用者认知因素”的问题，整合八个理论提出技术接受和使用统一理论模型，即UTAUT（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology）模型，如图1所示。该模型强调四个影响行为意向的核心变量，这四个变量又分别受性别、年龄、经验、自愿四个调节变量的影响。在UTAUT模型中，绩效预期是个体预期使用目标系统对绩效的帮助程度。努力预期是个体感觉使用系统需要付出的努力程度。社会影响是个体受周围人的影响程度。便利条件是个人所感受到组织在相关技术、设备方面对系统使用的支持程度。

图1 UTAUT模型

（二）研究框架的构建

TAM和UTAUT都是信息系统接受领域的经典模型，可以成功地预测、分析与解释用户对于信息系统的接纳态度与行为，进而为研究用户使用信息系统的行为提供重要参考依据。但UTAUT较于TAM而言有更具体的外部调节变量，解释力较高。由于UTAUT模型是传统的技术接受模型，具有普适性但没有针对性。因此，针对大学生接受英语移动学习影响因素研究，本文采用“绩效期望”“努力预期”“社会影响”“感知自我效能”“内容与资源”为外部变量，“行为意向”为结果变量，年级、性别、专业类别为调节变量，基于UTAUT模型构建大学生接受英语移动学习影响因素研究框架（如图2所示），各变量定义如表1所示。

图2 大学生接受英语移动学习影响因素研究框架

表1 因素定义

二、研究方案

（一）问卷设计

本文在梳理国内外文献进行理论研究的基础上，通过与相关专家讨论、商议，结合实际最终制定了大学生接受英语移动学习的影响因素调查问卷。问卷整体采用李克特五级量表，通过量化手段对影响因素结构进行研究。量表从“非常不同意”“不太同意”“中立”“同意”“非常同意”五个层次测量填写者对相应题目的认可程度，并相应从“非常不同意”到“非常同意”赋值一到五分。

（二）调查对象

基于四川省某高校移动网络平台发放，面向该高校本科四个年级学生，共回收问卷894份，有效问卷845份，有效率94.5%。其中，男性421人，占比49.8%；女性424人，占比50.2%。

（三）分析方法

问卷的数据处理运用Excel和SPSS22.0软件，遵从研究范式对其进行了因素间的描述性统计、相关性分析、信度效度分析、差异性分析、回归分析，从而理清各变量与调节变量间的联系与差异，并确定了影响权重。

三、数据分析

（一）问卷的信度和效度分析

分析结果如表2所示，问卷的整体信度Cronbach’a=0.962，表明该问卷的内部一致性，具有很高的可靠性程度。量表的各个变量a系数几乎都在0.8左右或者0.8以上，根据Cronbach’a评定标准，a系数大于等于0.8，说明问卷信度非常可信。

表2 量表各变量和整体信度分析

对量表进行效度分析，在SPSS22.0中使用KMO和Bartlett’s球形检验的结果来判断量表是否适合做因子分析。结果表明，KMO=0.970〉0.8，Bartlett’s的球形检验的显著性概率值p=0.000〈0.05，表明量表适合做因素分析。

通过主成分分析方法对问卷进行探索性因子分析，6个因子总解释变异量达到66.329%，高于60%，说明量表结构效度良好。

（二）各变量的描述性统计和相关性分析

对6个变量进行描述性统计，各个变量得分在3分及以上的累积百分比都达到60%以上，可以得知学生对个体使用手机学习英语各方面都达到一定认可度。大部分学生会受周边人群影响尝试进行英语移动学习，寄希望于通过移动学习提高自己的英语成绩，认为个人能够容易地通过移动设备获取学习资源并较快适应移动学习英语的方式，且推崇英语移动学习。

将6个变量进行相关性分析，如表3所示，变量之间相关系数在0.76-0.83之间，都表现出显著的正相关。

表3 各变量的相关性分析

（三）年级、专业类别和性别对各个变量的差异性分析

因为性别是二分变量，采用独立样本T检验。根据表4，问卷一共6个变量，有5个变量表现出显著性差异，分别是绩效期望、社群影响、内容与资源、努力预期、行为意向。这五个方面都是女性比男性表现要好。

在年级，专业类别两个方面，有两个以上变量，应考虑使用单因素方差分析。根据方差同质性检验的结果，看P值（显著性）是否大于0.05，如大于0.05，则未违反方差同质性假定，采用LSD事后比较方法。反之，小于0.05，违反方差同质性假定，采用Tamhane’s事后比较方法。根据表5，显著性大于0.05的有绩效期望、内容与资源、努力预期、行为意向，小于0.05的是社群影响和感知自我效能。分别采用不同方法进行事后比较，进行差异性分析，分析结果如表6所示。根据年级的不同，分析结果表明只有内容与资源具有显著差异，18级比16级表现要好。

表5 三个年级的方差同质性检验

表6 年级在内容与资源上的差异

在专业类别方面，一共涉及12类，同样在6个变量上对其进行单因素方差分析，结果如表7所示。根据表7，显著性大于0.05的有感知自我效能、绩效期望、内容与资源，小于0.05的分别是社群影响、努力预期、行为意向。再进行事后比较，结果表明，在感知自我效能上有显著性差异，农学、文学、经济学三个学科都比医学表现要好。另外，内容与资源也具有差异，文学比工学表现要好。

表7 12类专业类别的方差同质性检验

表8 专业类别在各变量上的差异

（四）回归分析

以行为意向为因变量、绩效期望、社群影响、内容与资源、感知自我效能、努力预期五个因素为自变量，分析结果如表9所示。五个预测变量共可解释“行为意向”效标变量79%的变异量，同时，可以表示出：行为意向=绩效期望×0.223+社群影响×0.117+内容与资源×0.224+感知自我效能×0.229+努力预期×0.117，可知权重占比前三的分别是感知自我效能、内容与资源、绩效期望。

表9 回归分析摘要表

四、研究结果与建议

（一）研究结果

根据问卷分析结果显示，本研究选取的“绩效期望”“努力预期”“社群影响”“感知自我效能”“内容与资源”能较好地解释大学生英语移动学习接受程度。各影响因素间表现出显著正相关的关系，因素之间可以起到相互促进的作用。

不同性别、年级、专业类别在各影响因素调节作用上有显著差异。除了感知自我效能这一因素无显著差异外，女性在其他五个因素上都比男性表现好。女性较男性而言，有更高的学习期望，因此比男性容易受身边人群的影响，容易尝试新的学习方式，对英语移动学习的接受程度更高。女性能够通过移动学习获得英语学习资源与课程，无需花费太多努力就能掌握移动英语学习，说明女性在英语移动学习中占据主动，善于利用碎片化的时间通过移动学习获得更多资源，以此来提高英语能力。大一年级的学生比大三年级的学生更满意目前能够获得的英语移动学习内容与资源的丰富性和质量。说明目前英语移动学习的内容与资源依旧处于学习环节中的外围，或许能帮助低年级学习者在课堂外吸收简单、片段的知识，但无法满足高年级学习者更高的学习要求和更核心的学习环节，如吸收复杂、系统的知识。在学科方面，感知自我效能和内容与资源都表现出了显著差异，文学类、农学类、经济学类专业比工学类、医学类专业表现突出。对于工科和医学这类具有较强学科特点和专业技术特性的专业，其学习者无法从现有的移动学习资源与环境中获取有效内容，难以解决在英语学习上遇到的问题。这从另一方面说明目前的语言移动教育行业传递的知识比较大众化，暴露出资源重复、缺乏针对性和个性化的问题。

感知自我效能、内容与资源和绩效期望是影响大学生英语移动学习行为意向的关键因素。内容与资源是大学生接受英语移动学习的重要因素。大学生对内容与资源的满意度越高，就越容易接受英语移动学习。

（二）建议

1.资源与课程设计方面

注重对英语学习内容与资源的整合与开发。课程开发者应整合行业内遍布的同类学习内容，把开发具有针对性的学习内容与资源作为重点，避免造成资源浪费和学习者注意力无效消耗。

发掘大学生对英语移动学习需求，进行课程设计时，要根据专业类别性质和移动学习的特点，具有针对性地提供高质量的学习内容与学习资源，促进个性化学习。

加强英语移动学习内容与资源的知识体系构建。在课程资源组织上，以知识点为中心，加强知识点与知识点之间的关联性，帮助学习者系统构建知识体系。

2.教学模式设计方面

以自主学习为中心，加强导学一体。学习动机驱动学生自主学习[17]。坚持以学生自主学习为中心，强调充分发挥教师在英语学习中的引导学习作用[18]，教师每天发布课前、课中、课后任务和学习内容，同时应对学生每一阶段的学习进度进行把控，在每一学习阶段结束后及时进行反馈答疑，以提升学生绩效期望，培养学生自主学习的好习惯。

结合混合式学习，促进个性化发展。由于传统课堂的局限性，教师无法面面俱到地照顾到每个学生，因此大大降低了学生学习效果，而移动学习的发展为个性化学习带来了可能。教师和学生可以利用QQ、微信、蓝墨云班课等APP来完成学习资源分享、自主预习、师生互动、小组合作等学习环节[19-20]。教师作为导学者，要在前期根据大学生英语学习阶段性目标，为学生提供多元的学习内容与资源。

构建综合性评价体系。英语是一门工具性较强的学科，因此其习得标准可以“学以致用”来判断。构建综合性评价体系，对信息化环境教学过程中的教师、学生、教学内容、教学方法手段、教学环境、教学管理等诸因素进行全面检验，促成生态健康课堂[21]。

3.校园实施与推进方面

推进大学中英语教学手段现代化，教师要在了解学生差异的基础上根据学习需求，约定合适的移动学习目标，并提供合适的学习内容，充分发挥导学作用，帮助学生通过手机获得丰富、高质量的学习资源。研究证明，提高学习者绩效期望和自我效能感，使学习者感受到丰富且高质量的内容与资源，有利于促进学习者接受移动学习。

营造英语移动学习氛围，提供学习指导，提升社群影响和个人努力预期。对于高校推进英语教育现代化来说，让大学生从在潜移默化中适应英语移动学习，到利用移动设备进行主动学习的转变是一个重要过程。

结语

本文从学习者的视角，引入UTAUT理论模型，构建包括行为意向在内的大学生接受英语移动学习模型。根据回收894份问卷进行信效度分析、描述性统计、相关性分析、差异性分析和回归分析，对影响大学生接受英语移动学习的因素进行深入探讨。结果表明，目前英语移动学习在大学生中基本普及，使用者对英语移动学习接受程度较高。内容与资源是大学生在英语移动学习过程中不容忽视的影响因素，加强对内容与资源的建设，重视课程设计能有效提高大学生英语移动学习接受度。要推进大学教育教学现代化，提高大学生英语移动学习接受程度，需要社会更多地对英语移动学习产品进行深入研发，需要高校教师在学生学习英语的过程中扮演好“导师”角色。移动互联网的发展对大学生学习行为有着不容忽视的影响，引导大学生进行更好地移动学习，利用网络提升学习效果是目前教学改革的重要一环。在“互联网+”的大背景下，深入研究移动学习接受度对进一步探索大学生英语移动学习行为、课程和教学模式设计和推广英语类学习产品具有一定借鉴意义。