新时代下大学生智慧学习意向的影响因素研究

王丹　周雅静　刘晓伟

摘  要：随着互联网的普及，大学生智慧学习的教育范式成为教育界关注的热点问题。为了找出新时代背景下可能会对大学生智慧学习意愿产生影响的因素，以计划行为理论（TPB）和整合型技术与使用理论（UTAUT）为理论基础，构建大学生智慧学习影响因素的理论模型。利用SPSS20.0软件，对240份调查问卷数据采用多元逐步回归分析法对理论模型进行实证分析，研究表明：学习态度、主观规范、努力期望、绩效期望和知觉行为控制均对大学生的智慧学习意向有影响，并且各因素影响强度由强到弱。研究结果能为提高大学生在新时代背景下的智慧学习行为提供理论支撑和实践指导。

关键词：智慧学习;计划行为理论;整合型技术与使用理论模型;多元逐步回归分析

中图分类号：G640        文献标志码：A         文章编号：2096-000X（2020）02-0075-04

Abstract： Along with the Internet popularization， the education of university students' smart learning has become the hot topic in education. The theoretical model of the impact factors of university students' smart learning intention was based on the theory of planned behavior （TPB） and the integrated technology and using the theory （UTAUT）. Using SPSS20.0 to verify the theoretical model of 240 questionnaires by multiple stepwise regression analysis. The research shows that： learning attitude， subjective norms， effort expectations， performance expectations and perceived behavior control are all intentions for college students to learn wisdom It has influence， and the intensity of various factors affects the strength from strong to weak. The research results can provide theoretical support and practical guidance for improving the smart learning behavior of college students in the new era.

Keywords： smart learning; the theory of planned behavior （TPB）; the integrated technology and using the theory （UTAUT）; multiple stepwise regression analysis

引言

新时代背景下，随着网络技术的蓬勃发展，互联网被越来越多的大学生视为学习里必不可少的一种途径。特别是在2018年教育部发布的《网络学习空间建设与应用指南》中提出要应用网络学习空间变革教学模式，使学生的学习方式由单一、被动向多样、个性转变[1]。在“网络学习空间人人通”目标指引下，全国各地的网络学习空间纷纷建成并投入使用，为大学生利用网络进行智慧学习提供强有力的环境支持，使得借助网络平台进行的智慧学习成为大学生必不可少的学习方式之一[2]。智慧学习是学习者利用现有学习平台、教育资源、信息技术等来提高自身学习能力的一种灵活的学习过程[3]。近年来，学者关于智慧学习研究，主要偏重用定性分析方法围绕着智慧学习的内涵、智慧学习环境、智慧学习影响因素等方面展开[4-6]，但鲜有关于智慧学习行为影响因素的定量研究。因此，为了响应教育部的网络教学改革目标，采用实证分析方法研究大学生智慧学习意向的影响因素，一方面，有益于大学生的智慧学习，另一方面也为智慧教育提供强有利的理论依据。

一、研究假设的提出

为了更好地预测和解释人类在具体情景下的行为，Ajzen（1991）提出了计划行为理论（TPB），TPB理论认为行为意向是影响其实际行为的主要因素，而行为态度、主观规范和知觉行为控制又影響其行为意向[7]。TPB理论凭借包容性强、适用性广的特点，目前被学者广泛应用于大学生网络伦理失范行为[8]、大学生消费行为[9]、大学生的网上阅读行为[10]等，相关研究表明该理论对于预测个人行为具有较好的适应性，同时对于大学生的其它系列行为也具有很好的延展性。之后，随着多理论融合发展，Venkatsh等人在技术接受模型、TPB理论等理论基础上提出了整合型技术与使用理论（UTAUT），该理论认为“绩效期望、努力期望和主观规范”直接作用于用户的行为意向[7]。UTAUT理论目前聚焦于行为发生前的线上信息系统领域，用来预测用户对某些新系统的采纳意愿和解释用户的系统使用行为，如：王钱永，毛海波[11]利用UTAUT理论对MOOC学习行为影响因素进行研究、袁晓芳，方莹，金紫薇[12]对用户对待共享单车线上信息系统持续使用意愿的研究等，而且UTAUT理论对线上信息系统使用行为的解释率高达70%[11]。可见，TPB理论和UTAUT理论均认为行为意向是行为发生的重要预测因素。

可见，“主观规范、知觉行为控制、感知有用性和感知易用性”均可以对个体利用信息技术的行为进行有效测量。通过孔丽丽、马志强[13]的研究，“感知有用行”和“感知易用性”与“绩效期望”和“努力期望”相近。为此，考虑到UTAUT模型对行为预测的高解释度，本研究最终形成以“学习态度、主观规范、努力期望、绩效期望、知觉行为控制”为大学生智慧学习行为的影响因素。由于行为意向是反映个人从事某种行为的意愿，许多实证分析表明行为意向易于测量，为此对实际行为测量时可以用行为意向来代替[7]。为此，提出如下假设：

H1：学习态度对大学生智慧学习意向具有正向影响;

H2：主观规范对大学生智慧学习意向具有正向影响;

H3：努力期望对大学生智慧学习意向具有正向影响;

H4：绩效期望对大学生智慧学习意向具有正向影响;

H5：知觉行为控制对大学生智慧学习意向具有正向影响。

综合上述假设，构建大学生智慧学习意向影响因素的理论模型，如图1所示。

二、研究设计

（一）问卷设计

调查问卷主要包含“样本的基本信息”和“智慧学习学习意向的影响因素”两部分。“样本的基本信息”包括研究对象的性别、年龄和年级。“智慧学习学习意向的影响因素”部分包括“学习态度、主观规范、努力期望、绩效期望、知觉行为控制、学习意向”六个变量维度，六个维度分别包括3、3、3、3、3、4个问项，问项均采用Likert5点量表，问题的答案分为“非常愿意、愿意、一般、不愿意、非常不愿意”五个等级，五个等级对应的分数别为“1、2、3、4、5”。对问卷中的变量内涵定义与解释如表1所示。

（二）调查样本分析

问卷通过问卷星进行网络发放，共发放问卷256份，共回收问卷248份，去除填写不符合研究要求的问卷，其中有效问卷240份，问卷有效率为93.75%，问卷有效率较高。问卷的发放对象为辽宁省3所学校在校本科生，其中性别的平均得分为2.358分，可知男女比例接近1：1，研究对象的年龄集中在18-24岁，其中大一、大二、大三、大四的同学占比分别为22%、26.4%、32.3%，19.3%。综上，样本具有代表性，能较好地反映在校本科生智慧学习意愿的水平。

三、实证分析

（一）信度与效度分析

为说明问卷数据的可信度，采用Cronbach α系数对问卷进行内部信度检验，如表2所示。经过检验：问卷整体的Cronbach α系数为0.859，“学习意向、学习态度、主观规范、努力期望、绩效期望、知觉行为控制”的Cronbach α系数分别为“0.788、0.835、0.821、0.797、0.851、0.868”，可见问卷具有良好的内部一致性和可信度。

使用因子分析方法来分析问卷的效度，如表2所示。经过分析“学习态度、主观规范、努力期望、绩效期望、知觉行为控制”五个自变量的KMO值分别为“0.786、0.756、0.788、0.751、0.733”，均介于0.7～0.8之间，可见问卷具有良好的效度。此外，问卷中所有研究项对应的共同度值均高于0.4，说明研究项的信息能够被有效的提取。另外，各分量表因子旋转后累积方差解释率均大于50%，意味着研究项的信息量能够被有效地提取出来，且因子载荷系数绝对值都大于0.4，即说明选项和因子有对应关系。综上，说明该问卷具有良好的效度。

（二）相关性分析

根据Tuck的观点，本研究中的各变量与总量表之间的相关系数介于0.3-0.8，各变量之间的相关系数均介于0.1-0.6，所以变量间具有良好的相关性，相关系数如表3所示。

（三）多元逐步回归分析

采用多元逐步回归分析的方法来定量的表示出各影响因素对学习意向的影响程度，结果如表4所示。

经过对大学生智慧学习意向影响因素模型的检验与分析：模型的拟合优度R2=0.564，VIF值均小于5，说明模型结构良好，可用于下一步研究。大学生智慧学习意向影响因素模型将“学习态度、主观规范、努力期望、绩效期望、直觉行为控制”作为自变量，将“学习意向”作为因变量，采用多元逐步回归分析的方法来验证自变量对因变量是否有影响的研究假设，根据表4的回归系数得到多元逐步回归方程：学习意向=-0.633+0.74×学习态度+0.56×主观规范+0.256×绩效期望+0.49×努力期望+0.201×知觉行为控制。由表4可知“学习态度、主观意向、知觉行为控制、绩效期望、努力期望”的Sig都少于0.05（P<0.05），表明“学习态度、主观意向、知觉行为控制、绩效期望、努力期望 ”对“学习意向”均具有显著影响，影响强度由弱到强为：学习态度、主观规范、努力期望、绩效期望、知觉行为控制。可见，学习态度方面，一半以上的同学都认为智慧学习是有效的、有帮助的、值得推广的。另外，主观规范、努力期望对大学生智慧学习意向的影响也是十分显著的，特别是老师对大学生智慧学习态度的影响、同学和老乡等对大学生智慧学习态度的影响、智慧学习资源获取的容易程度、智慧学习资源的丰富程度等方面的影响最为显著。

四、结论与建议

通过大学生智慧学习意向影响因素的实证研究，得到：“学习态度、主观规范、努力期望、绩效期望、知觉行为控制”等因素均会影响大学生的智慧学习意向，并且影响程度由强到弱。因此，未来提升大学生智慧学习意向，增强智慧学习的效果，需要重点采取以下三个措施：

（一）树立积极向上的学习态度

大学生的智慧学习态度从根本上决定了大学生是否会进行智慧学习，所以要想改善大学生的智慧学习意愿，首先要做的就是找出有助于大学生树立积极向上学习态度的方法，父母、老师应当担负起给予大学生以积极向上的引导，向大学生灌输正确的价值观的责任。让大学生明白学习不仅仅是为了顺利毕业找到工作，更是一个自我提升、自我升华的过程，即使没有获得更高的分数、没有拿到奖学金也沒有关系，与奖学金和分数相比更重要的是自身的收获和成长。

（二）创造良好的智慧学习环境

因为大学生大部分的学习都是在高校内进行的，所以高校的智慧学习环境对大学生的学习而言是十分重要的。高校内的学习环境主要包括两个方面，一是智慧学习需要的“硬件环境”，二是有老师、同学、室友、老乡等组成的“人文环境”。从“硬件环境”角度来看，高校除了健全校园内最基本的宽带服务外，还应该加强校园内电子图书馆的建设，为大学生查阅资料文献提供方便，增大大学生智慧学习可能。从“人文环境”来看，由于大学生生活比较单一，生活范围主要集中在学校和家庭，所以校园内老师、同学和老乡对大学生的影响便凸显了出来。因此，为提高大学生智慧学习意向，老师、同学、老乡等社会群体应树立良好的智慧学习理念，为大学生智慧学习提供一个良好的人文环境。

（三）完善智慧学习平台内资源

智慧学习的第一步就是要获取学习资源，是否有途径获取到学习资源、获取资源的难易程度、获取到的资源的有用程度对大学生智慧学习态度的影响都是显著的。所以，要提高大学生的智慧学习意向，首先，有关部门应该完善智慧学习体系，丰富智慧学习所涉及的学科门类，是智慧学习平台能够达到“查有所想，学有所依”的理想程度，帮助大学生提高智慧学习效率、使智慧学习效果得到有效提升、使智慧学习意向有效增强。

参考文献：

[1]中国人民共和国教育部.网络学习空间建设与应用指南[EB/OL].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201805/t20180502-334758.html，2018-04-17.

[2]杨滨，聂竹明，陶佳.网络学习空间环境下学生学习发展分析——网络学习空间人人通促进教与学深度变革实践反思之五[EB/OL].中国电化教育，2019（01）：116-122[2019-01-16].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.3792.G4.20190103.1544.036.html.

[3]梁琳，温银波.智慧学习环境下大学生自主学习模式研究[J].西部素质教育，2018，4（23）：159-160.

[4]陈琳，王蔚，李冰冰，等.智慧学习内涵及其智慧学习方式[J].中国电化教育，2016（12）：31-37.

[5]唐晓旺，王晓楠，胡凡刚.高校智慧学习环境建设困境及有效路径探析[J].软件导刊（教育技术），2019，18（01）：33-35.

[6]陈其晖，田甜.智慧学习环境下自主学习动机的影响因素研究[J].成人教育，2017，37（10）：6-9.

[7]黄琼珍，欧佩玲.移动学习资源使用意向的影响因素研究[J].中国教育信息化，2018（05）：52-58.

[8]杨金丹.大学生网络伦理失范的生成机制研究——基于TPB模型的实证分析[J].高教探索，2019（01）：118-123.

[9]景璐瑜，黄晓杰.基于计划行为理论的郑州女大学生服装网上消费影响因素分析[J].纺织科技进展，2018（09）：49-52.

[10]刘振宇.大学生网络文学阅读行为影响因素研究[D].内蒙古大学，2018.

[11]王钱永，毛海波.基于UTAUT模型的MOOC学习行为因素分析[J].电化教育研究，2016，37（06）：43-48.

[12]袁晓芳，方颖，金紫薇.共享单车用户持续使用意愿的影响因素研究[EB/OL].工业工程与管理：1-15[2019-04-10].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/31.1738.T.20190325.1620.008.html.

[13]孔丽丽，马志强，易玉何，等.在线学习行为影响因素模型研究——基于行为科学理论的评述[J].开放学习研究，2017，22（05）：46-53.

[14]杨鸿麟，曹小曙，李涛，等.城市居民使用共享单车的行为意愿及影响因素分析——以西安市为例[J].干旱区资源与环境，2019，33（06）：78-83.

[15]桑培东，王延杰，董光龙，等.基于计划行为理论的装配式住宅购买意愿影响因素研究[J].资源开发与市場，2019（04）：445-451.