国内外在线学习持续学习意愿研究的比较分析

刘勇，应豪栋，张爱阳

(北京邮电大学 网络教育学院，北京 100088)

一、引 言

近年来，在线教育领域呈现高速发展的态势。截至2019年上半年，我国在线教育用户规模已突破4.8亿，并保持高速增长的态势[1]。此次受新冠肺炎疫情的影响，在线学习的形式被越来越多的人熟悉和接受，未来也必将持续发展。然而，在线学习中教与学的行为存在时空分离的特点，使学生在线学习的参与度不高，导致在线学习的持续学习意愿不足，影响了在线学习效果[2]。以慕课(massive open online course，MOOC)形式的学习为例，绝大部分课程的完成率低于10%[3]，充分反映了学习者在线学习缺乏持续性的问题。国内外教育研究者针对这一现象，纷纷开展了对学习者在线学习持续学习意愿的研究。

通过对比国内外在线学习持续意愿的研究现状，笔者希望在这些研究中探讨当前的研究热点、研究方法、理论模型、研究对象和影响因素的差异等问题。通过对比国内外的研究差异，借鉴国外优秀研究成果及经验，为国内关注在线学习持续意愿的教育研究者提供一定的参考，为在线学习持续学习意愿的研究提供理论依据，以期为提升在线学习持续学习意愿、提高在线教育教学质量提供有效指导。

二、数据与方法

为了保证文献质量，选择中国社会科学引文索引(CSSCI)数据库作为国内研究文献，以“持续学习”为篇名(词)，发文年代设为“起始年代至2019年”。初步分析检索文献后，拓展了主题词，增加了“持续使用”“持续意愿”“持续意向”“学习意向”“使用意愿”和“使用意向”，人工剔除与在线学习关联性不强的无效选项，最终选取52篇文献作为国内研究样本。

国际研究的文献来源选择Web of Science(WoS)数据库核心合集，设定“主题词= continuance”为检索式，文献类型为“(Article) OR (Proceedings Paper)”，时间跨度为1985—2019年，勾选SCI-EXPANDED，SSCI，CPCI-S三条索引。在检索结果页面的“Web of Science类别”一项中，选择含有“education”字段的项目进行精炼，人工剔除与在线学习关联性不强的无效选项，最终选取126篇文献作为国际研究样本。

本研究使用当前最新版本的软件CiteSpace 5.6.R3(2019年10月发布)对上述文献进行可视化分析[4]。

三、结果对比分析

(一)载文量对比

对WoS与CSSCI中关于在线学习持续意愿研究的年度载文量进行对比统计，结果如图1所示。国际上对在线学习持续意愿的研究始于2005年，首篇被WoS数据库核心合集收录的文献依托于当时较热的在线学习(E-Learning)这一研究主题。之后，国际上对在线学习持续意愿的研究呈现稳步上升的态势，近两年有爆发增长之势：2019年，WoS的载文量为28篇，比2017年的13篇增长了2倍多。而国内研究起步相对较晚，第一篇被CSSCI数据库收录的文献发表于2011年，移动学习(M-Learning)是继在线学习之后新兴的研究热点[5]，当时WoS数据库已收录19篇在线学习持续意愿相关的文献。2015—2017年是国内研究的白热化阶段，这期间CSSCI累计载文量34篇，与WoS持平。对这34篇文献进行初步分析，发现大多数文献都讨论了在MOOC这种学习形式下学习者持续学习意愿的影响因素。中国于2013年开始加入MOOC的建设实践中[6]，之后几年是国内MOOC迅速发展的时期，在线学习的持续意愿成为了教育者广泛关注的问题。之后，国内的研究热度出现明显下滑的趋势，2018与2019年两年的载文量仅为9篇，和国际上形成了鲜明的对比。

图1 2005—2019年WoS与CSSCI在线学习持续意愿研究年度载文量

(二)研究国家/地区分布

通过CiteSpace分析可知，2005—2019年，共计有35个国家的研究者对在线学习持续意愿进行了研究，说明研究者来源地域分布的广泛。在这些地区中，中国台湾是在线学习持续意愿研究的主要阵地，共产出文献43篇，占全部文献的34%。这些研究在数量上具有绝对优势，且研究时间最早。而美国是研究的核心阵地，在研究质量上占据优势，虽然仅产出了12篇文献，但其中心性值0.21为最高值，反映美国在此领域具有重要的影响力。

(三)研究机构与核心作者分布

1.研究机构分布

机构间的合作研究对于获取科研信息、共享研究资源，在重要学科领域实现跨越式发展及取得科学突破等方面具有十分重要的意义[7]。运用CiteSpace对WoS文献的署名机构进行聚类分析，发现当前国际上分布着多个机构合作网络，但每个关系网络的规模都较小，只涉及2至3所核心机构，且不同的合作网络之间并无关联，表明国际上在线学习持续意愿研究领域的机构之间联系不够紧密，尚未形成稳定的研究团体。国内方面，由于CSSCI的文献题录数据格式特殊，无法准确进行机构合作关系的分析。鉴于文献数量不多，本研究通过人工方式对52条CSSCI文献的署名机构进行了分析，发现当前我国大陆鲜有机构合作研究在线学习持续意愿，各大高校基本各自为营。

2.核心作者分布

科学文献的作者是科研活动的主体，其中，核心作者作为领头羊，往往能够引领其所在研究领域的学科发展方向。因此，通过定位核心作者可以准确了解学科领域的研究状况。初步统计发现，国际核心作者共有24位，约占国际作者总数的10%。其中，发文量5篇1人次，4篇2人次，3篇8人次。国内方面，核心作者有6位，占国内作者总数的5.9%。其中，发文量5篇1人次，3篇1人次，2篇4人次。

通过CiteSpace生成的作者分布图谱可知，国际核心作者的分布呈现为点状分布与网状分布两种状态，主要以点状分布为主，由2至3位核心作者开展研究；两处网状分布对应作者合作网络已初步形成。在发文数量位于前列的核心作者中，超过一半的作者首篇文献发表年份晚于2014年，表明国际上关于在线学习持续意愿的核心研究正处于爬坡阶段，还未建立更紧密的合作关系。国内核心作者的分布呈现点状分布，学者之间的合作相对国际而言更少，核心队伍同样尚未形成，研究力量较为分散。

在核心作者中，国际上最高产作者Huang等[8]主要探讨移动语言学习中学习者的自我管理能力[9]与主动性[10]对于学习持续意愿的影响；Tsai等[11-12]的研究集中在学习者认知对持续意愿的影响；Chang等[13]主要研究便利性、学习者的内部动机与外部动机[14]等因素对于移动英语学习持续意愿的影响。国内，最高产作者甘春梅等[15]主要探讨了学术博客、社会化问答社区[16]中满意度与持续使用意愿的关系。

(四)关键词分析

关键词是文献内容的精炼与核心观点的标识。通过关键词的出现频次，本研究结合关键词的中心性指标以挖掘在线学习持续意愿领域中的研究热点，同时借助关键词共现图谱与关键词时区视图以分析研究主题的演化过程，并利用关键词突现检测探寻研究前沿。

1.研究热点分析

通过Citespace，分别对WoS与CSSCI的文献题录数据进行分析，根据生成的关键词列表，对其中在单复数、词性、缩写等形式上存在差别的同义关键词进行合并。随后，再次运行关键词分析，并结合对高引用量关键词施引文献的解读。研究发现，国内外在线学习持续意愿领域的研究热点主要涉及以下三个方面：

第一，教育环境与学习场景。针对具有代表性的关键词，WoS文献中为“e-learning”“MOOC”“higher education”，CSSCI文献中为“移动图书馆”“MOOC”“网络教学平台”等。可以看出，国内外都很重视在线学习背景下，MOOC这一类大规模开放课程学习者的学习持续意愿。主要原因是，MOOC诞生以来就受到全世界学习者的青睐，已逐渐成为一种主流的学习方式。然而，国内外的研究热点仍存在差异，国际上相当一部分研究者将目光聚焦于高等教育环境。其中：Karvounidis等[17]利用学生的感知和表现来评估高等教育中的Web 2.0技术；Joo等[18]预测了影响在线大学生使用移动学习管理系统的因素；Van等[19]从学生个性的角度预测高等教育的学习结果。相比之下，国内学者把更多的注意力放在了不同学习场景的研究上：如陈明红等[20]探讨了在习惯调节作用下移动图书馆的持续使用；杨根福[21]从绩效角度探寻混合学习模式下网络教学平台的持续使用；甘春梅等[15]70研究了交互性、沉浸感与满意感对学术博客持续使用意愿的影响。

第二，研究方法与理论模型。针对具有代表性的关键词，WoS文献中为“antecedent”“model”“technology acceptance model”等，CSSCI文献中为“影响因素”“技术接受模型”“结构方程模型”等。在研究方法的选取上，国内外均构建了一个在线学习持续意愿影响因素模型，利用结构方程模型来验证该假设模型的解释能力。其中，技术接受模型(technology acceptance model，TAM)与期望确认模型(expectation confirmation model，ECM)是国内外研究中常用的基础模型。Lin[22]基于TAM模型，探讨了具有不同电子学习经验的用户其电子学习持续意愿的决定因素。王仙雅等[23]以TAM模型为基础，分析了混合学习模式下e-learning平台使用意愿的影响因素。Alraimi等[24]基于拓展后的ECM模型，研究了MOOC的开放性与声誉对其持续使用的影响。张哲等[25]利用改进过后的ECM模型，对MOOC持续学习意向的影响因素进行了实证研究。此外，国内学者还参考了其他一些基础理论与模型，如杨根福[21]42从任务技术匹配(task-technology fit，TTF)理论的角度，讨论了混合式学习模式下网络教学平台持续使用与绩效的影响因素。鲍日勤[26]基于技术接受与使用联合理论(unified theory of acceptance and use of technology，UTAUT)，对开放教育下学习者移动学习使用意愿的影响因素进行了研究。王继元等[27]结合心理抗拒理论，探索了限制MOOC学习者的自由对其持续学习意愿的影响机制。

第三，研究对象及其影响因素。WoS文献中热门的研究对象包含“student”“information technology”“system”等，这些研究对象的影响因素热点关键词包括“satisfaction”“acceptance”“adoption”等。CSSCI文献中，热门的研究对象为“大学生”“学习者”，这些研究对象的影响因素热点关键词包括“满意度”“采纳”“用户接受度”等。在研究对象方面，国内外均比较注重从学习者的角度进行持续意愿的分析。Tsai等[11]18探讨了学习者的元认知与学习兴趣对MOOC持续使用意愿的影响。顾佐佐等[28]从大学生群体的人格出发，研究了其对学科导航工具LibGuides的持续使用行为。国内外的研究区别在于，国际上还注重从技术、平台的角度来分析，如Joo等[29]的研究发现，用户界面通过感知有用性与感知易用性影响在线学习的使用意愿。Ramayah等[30]发现，电子学习系统的系统质量与服务质量会影响学习者的持续使用意愿。影响因素方面，满意度在国际研究关键词中出现的频次以绝对的优势位居第一，在国内研究关键词中中心性高达0.43，表明满意度是在线学习持续意愿研究中最重要、认可度最高的一项影响因素。Lee[31]的实证研究表明满意度对电子学习用户持续使用意愿的影响最大。Chiu等[32]调查183名人员得出电子学习用户的持续意愿由满意度决定。孙志农[33]的研究发现大学英语自主学习平台学习者的满意度是影响其持续使用意向的重要因素。王伟军等[34]基于实证分析得出，体验价值会通过满意度这一中介因素对学术博客用户的持续使用意愿产生影响。除满意度之外，用户接受度、技术采纳等这些源于基础理论模型中的因素也是国内外研究的热点。不同之处在于，国际上对某些影响因素进行过深入的理论探索与实证检验，而国内在这方面的工作还并不突出。Artino[35]通过对564名本科生展开调查，探究了自我效能感与在线学习持续意愿的关系。Arenas-Gaitan等[36]证实了文化差异对电子学习接受度的影响并不显著。Smith等[37]考察了社交互动性对于电子学习持续意愿的重要性。

2.研究主题演化与前沿分析

运用Citespace，分别生成国际上在线学习持续意愿研究的关键词共现图谱(如图2所示)与国内关键词共现图谱(如图3所示)，以及对应的时区视图。根据关键词分析图谱，分别对国际和国内主题演化与前沿进行了分析。

图2 WoS文献关键词共现图谱

图3 CSSCI文献关键词共现图谱

(1)国际研究主题演化与前沿分析

2005—2007年，国际学者陆续关注在线学习领域中的持续意愿问题，试图通过构建模型的方法来找到决定性的影响因素。当时的研究者偏向于将在线学习视为信息技术在教育领域的一种应用，许多理论及模型被用来解释用户对在线学习的接受度及持续意愿问题。2008—2010年，TAM模型与ECM模型逐渐成为研究者频繁借鉴与较为认可的两个基础模型。随着模型被不断地完善与拓展，学者对模型的研究也更加深入细致。尤其是TAM模型，其感知易用性与感知可用性因素被引入许多新模型中以解释用户的持续意愿。2011—2013年，持续意愿解释模型的研究已初具成果，研究者将其应用于更广泛的学习及教学场景中，这个阶段的研究相对而言比较分散。2014—2016年，MOOC在国际上持续流行，对MOOC学习的持续意愿研究成为当时的热点。同时受到较多关注的还有移动学习、在线协作学习、学术博客等多种新兴的学习方式。同时，研究者对动机这一影响因素的关注度升高，如Gallego等[38]重点研究了个人动机对电子学习持续意图的影响。Joo等[39]在TAM模型中引入了自我决定理论来研究韩国学分认定型MOOC中大学生的持续使用意愿。2017—2019年，“student”成为近三年来的研究突现关键词。与先前研究关注信息技术方面不同，研究者更加重视技术的使用者——学习者，开始在学习者自身的感知特性上倾注更多的精力。Mohamed等[40]理性地将电脑、智能手机、平板电脑和其他智能设备视为教学的辅助工具，在翻转课堂的情境下，研究得出感知有用性、自我效能感与增强社交联系的感知支持是影响学习持续意图的重要因素。

(2)国内研究主题演化与前沿分析

2011—2013年，国内学者开始关注在线学习的用户接受度。起初以研究为主，参考的理论模型是考察技术使用意愿的TAM模型。2013年，严安等[41]针对高校图书馆电子资源持续使用意愿的影响因素进行了实证研究，研究焦点自此由使用意愿转向了持续使用意愿。2014—2016年，国内对于在线学习持续意愿的研究较为密集。MOOC、移动图书馆等学习方式处于火热发展时期，成为领域内研究者的主要阵地，ECM模型及其拓展模型信息系统持续使用模型(expectation confirmation model-information system continuance，ECM-ISC)成为解释用户持续意愿的主流基础模型，满意度作为中介因素被广泛使用。2017—2019年，随着学习方式与场景的多样化，研究相对分散，学术社区、微信公众号等学习空间均有研究涉及，尚未形成新的研究热点。

(五)共被引分析

对共被引作者与共被引文献进行分析，有助于发现某一学科领域的权威学者及其经典文献，以此呈现领域研究的知识基础与合作程度等信息。考虑到引文格式的一致性较低，本研究以共被引作者分析为主，挖掘领域中的权威学者，分析共被引文献，找出其代表文献。运用Citespace，生成WoS和CSSCI共被引作者图谱，如图4、图5所示。

图4 WoS引文作者图谱

图5 CSSCI引文作者图谱

根据引文作者图谱中的信息，选取国内外引文作者频次前10的作者及其经典文献并进行解读，发现这些文献主要从基础理论与模型以及研究方法两个方面开展研究。

1.基础理论与模型

在线学习持续意愿研究的基础理论与模型方面，有五位作者在国际与国内的研究中都占有较高的引用权重，他们分别是Bandura A、Davis F D、Ajzen I、Bhattacherjee A与Venkatesh V。

Bandura A是美国当代著名心理学家，其著作从社会认知的角度介绍了人类动机和行为的综合理论，涉及认知、替代、自我反思与自我调节过程在社会心理功能中所扮演的重要角色。通过认知、行为和环境因素之间的相互作用，Bandura[42]强调相互的因果关系，创造了一种社会传播和创新理论，将建模和社会网络影响整合在一起，解释不断变化的技术对人们的影响。

Davis[43]在其著作中开发并测试了一种理论模型，即TAM模型。该模型用于研究计算机系统的特征对计算机用户接受度的影响，意图改进计算机系统的设计与开发。该研究迈出了建立用户有效激励模型的第一步，使后来的研究者可以在此基础上开展进一步的研究，促进在理解用户接受度方面的研究取得更大的进展。

Ajzen[44]提出的计划行为理论(theory of planned behavior，TPB)是在其提出的理性行为理论(theory of reasoned action，TRA)基础上的扩展。两种模型都基于同一个前提，即个人通过评估可供他们使用的信息来做出合理决定，以参与特定的行为。行为的表现取决于个人参与行为的意愿以及行为是否在其控制范围之内。

Bhattacherjee[45]的文献研究了认知信念及其对持续使用信息系统意图的影响。他从对消费者行为的研究出发，结合信息系统使用研究中的理论和经验，提出期望确认理论(expectation confirmation theory)，对信息系统持续性模型进行理论化。研究发现，用户的持续意愿由对信息系统使用的满意程度及持续使用的感知有用性决定。

Venkatesh[46]在其研究中选取了八个杰出的用户接受度模型，分别为TTF理论、创新扩散论(innovation diffusion theory，IDT)、TRA理论、TPB理论、动机模型(motivational model，MM)、TAM与TPB的复合模型(combined TAM and TPB，C-TAM-TPB)、PC使用模型(model of PC utilization，MPCU)与社会认知理论(social cognitive theory，SCT)。 每个模型都有不同的接受度决定因素集。Venkatesh对八个模型及其扩展进行了经验比较，制定了一个将八个模型中的元素集成在一起的统一模型，即UTAUT模型。通过实证方法，Venkatesh验证得出该模型的解释效果优于八个单独的模型。

除上述五位学者的研究工作均被国内外研究学者引用外，国内外经常引用的基础理论与模型仍存在差异。例如，国际上，Roca[47]提出了基于TAM模型的扩展模型，该模型中感知绩效因素被分解为感知质量与感知可用性。Lee[31]506基于ECM模型，综合了TAM模型、TPB理论与流程理论，提出新模型，包括满意度、感知有用性、态度、专注力、主观规范与感知的行为控制等预测因素。Chiu作为最早在WoS中发表在线学习持续意愿研究文献的作者，对后来学者的研究工作具有重要的指导意义。国内方面，对满意度这项因素的研究大多都基于Oliver[48]于1980年提出的一个模型，该模型将消费者满意度表示为期望和期望不符的函数。他认为，满意度会影响态度的变化和购买意愿。国内另一个引用较多的模型是DeLone等[49]于1993年提出的以二人名字命名的D&M信息系统成功模型。该模型包含六项主要指标：系统质量、信息质量、系统使用、用户满意、个人影响和组织影响，用于评价某个信息系统是否成功。之后十年，Delone等[49]对该模型进行应用、验证、挑战并提出改进，细化了模型。此外，刘鲁川等[50]是国内最早开始研究持续使用行为的学者，其研究给之后国内的研究者奠定了基础，提供了理论与方法上的参考。

2.研究方法

在线学习持续意愿研究的研究方法方面，Fornell[51]在国际与国内研究中都占有较高的引用权重，其著作检验了当时用于分析具有不可观察变量和测量误差的结构方程模型。针对存在问题，Fornell开发并应用了基于结构模型、测量模型与整体模型中共享方差度量的测试系统，使新的测试方法可以评估模型的解释能力。

此外，国际学者还参考了Hair的著作MultivariateDataAnalysis。该书介绍了多元统计分析领域的基本概念，尤其是结构方程建模方面的内容。而国内学者较多参考了Anderson[52]的一篇文献。该文献提出了一种全面的两步建模方法，为研究人员在理论测试和开发实践中使用结构方程模型提供指导。Anderson重新审视了使用验证性因子分析进行规范、适应性评估与测量模型再规范方面的考虑，探讨了探索性分析和验证性分析之间的区别，理论测试与预测性应用的互补方法之间的区别，以及估算方法的一些发展。

四、结论与启示

本研究以国内外权威数据库CSSCI与WoS为数据源，基于信息计量与CiteSpace可视化分析技术，对比分析2005—2019年国内外在线学习持续意愿领域研究的载文量、研究国家/地区分布、研究机构与核心作者分布、关键词对比分析及文献与作者的共被引分析，得到以下结论：

第一，国际上关于在线学习持续意愿的研究起步于2005年，早与国内的2011年。多数情况下，国际上每年的文献产出也高于国内。国际上一直保持较高的研究热度，WoS年度发文量稳步上升，而国内在最近两年出现了研究热度下滑的迹象。另外，国际上各个国家的研究机构及学者之间存在一定程度的合作关系。相对而言，我国大陆地区的研究较为分散，各机构及作者通常独立研究，某种程度上限制了研究的发展。

第二，国内外学者通常从一个可靠的基础模型出发，如技术接受模型、期望确认模型等。研究加入模型的影响因素来自多个方面，如学习者、在线学习系统、教师、管理者等。学者一般采用实证研究方法，包括问卷调查法、对照研究法等，同时采用结构方程模型(SEM)等数据分析手段，解释了不同背景下在线学习者的持续学习意愿。

第三，国内外学者对在线学习持续意愿影响因素的建模分析为提高在线学习完成率迈出了重要一步。满意度、感知易用性、感知有用性、自我效能感等因素对持续学习意愿的影响效果得到了广泛的验证。而对于教师支持、同伴合作及学习共同体培育等因素对学习者持续学习意愿影响的关注则较少，说明学者不够重视社会化学习情境以及教师干预在课程与教学设计中的作用[53]，导致国内研究变得结构化，不乏存在研究设计及研究发现趋同的问题[54]，一定程度上解释了近两年国内研究热度转入低迷的现象。

通过对研究结论进行反思，本文得出以下启示：

首先，加强合作、共享研究成果，注重研究发展的交叉与延续。研究者在研究之前，应对以往发表的文献进行充分的阅读总结，并在此基础上思考新问题，避免重复劳动。同时，各领域需及时共享新的理论成果，通过跨学科的学术交流为在线学习持续意愿的研究提供新思路。

其次，在线学习领域不断发展，应以灵活开拓的视角设计研究。在线学习的内涵正在不断地丰富，移动学习、混合学习、翻转课堂、游戏化学习等不同学习方式之间的界限不再分明，这意味着研究者看待问题的视角也应更加灵活开拓，其研究设计也应当紧密结合并适用于该学习场景下的学习理论。

再次，剖析问题更要解决问题，向基于设计的学习研究拓展。后续研究有必要开展一系列基于学习设计的研究，将对应的干预措施付诸实践，并建立长期跟踪研究，以便进一步推进对于在线学习持续意愿问题的认识，为后来者提供更具说服力与可操作性的实践指导。