基于结构方程模型的慕课学习资源设计影响因素研究

李珊 戴永辉

摘要：慕课学习资源设计的新颖性和合理性对学习效率具有重要影响，为此作者在文献回顾和教学实践经验基础上，开展了慕课学习资源设计影响因素的问卷调查，并运用结构方程模型进行研究。研究结果表明：学习者之间的交流和教师与学习者的交流可以促进学习者长期使用慕课学习资源;合理的界面设计和内容设计会促进学习者使用慕课学习资源;学习者使用慕课的经验对学习者继续使用慕课学习资源产生正向影响。

关键词：慕课;学习资源设计;结构方程模型

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2021）12-0073-05

慕课作为网络学习方式的一种，以其开放式、碎片化、免费、进阶性学习等优势被越来越多的学习者所接受。在慕课学习模式下，学习资源通常以PPT、视频等数字化的形式存在。慕课教学是在线教育深入发展的结果，是一种新型的、在线的和开放的教育形式。[1]与初期的在线教育相比，慕课在线教育在资源设计上的要求更高，因而，如何设计出新颖实效的学习资源来吸引学习者注意，激发学习者兴趣和提升学习效率，是众多慕课教学平台和广大学习者密切关注的问题。为此，笔者基于结构方程模型对慕课学习资源设计进行研究，从用户黏性的角度来探索学习资源设计的影响因素，具有重要的实践价值。

前言

慕课教育最早在美国兴起，从对美国慕课发展过程的研究可知，慕课学习者对慕课学习资源发展的认识变得更加理性。[2]有学者综合比较了中美慕课学习资源的发展，提出慕课资源学习平台的崛起满足了高等教育趋于国际化的需求，对实现传统高等教育的公平性、资源共建共享起到了促进作用，慕课教学被认为是“互联网+教育”时代催生的学习革命。[3]然而，慕课学习资源在与我国当前的高等教育体制相结合的过程中，仍然存在一些争议。[4]例如，慕课学习者目前依然无法将慕课上完成的学业作为进入名校的通行证;慕课学习资源平台对学习结果的认证，无法让高校与权威机构完全信服;学习者想要以慕课学习成果来兑换学分是否会打乱高校的学分认证等。上述问题对慕课的推广形成了严重的阻碍。[5]为此，有学者试图将国外慕课与中国慕课相结合，以期达到促进教育公平、提升教育质量的目的。[6]有研究表明，建设良好的慕课学习资源平台有助于慕课的推广，在慕课学习资源平台的建设上应该综合考虑学生自身的学习能力、慕课资源课程设计特色、学校本身的特点和其他社会因素。[7]探索慕课学习平台设计的影响因素，设计出新颖实效的学习资源产品来激发学习者兴趣和满足学习者的需要，是广大学习者和教学平台所面临和迫切希望解决的问题。

研究设计

1.研究假设

在学习者使用慕课资源学习平台进行个性化学习的过程中，学习者与平台提供内容、平台界面之间进行的信息交流是基础。学习者之间的交流、学习者与慕课平台教师之间的交流会影响慕课学习资源平台的教学效果。慕课学习资源平台的产品设计作为所有信息交互的基础载体，对学习者的使用会产生直接影响。据此笔者提出以下假设。

假设1：产品设计对慕课学习资源平台产品的用户黏性有正向影响作用。

慕课学习资源产品设计涉及界面设计和内容设计两个基本方面，是慕课资源学习者会选择和使用慕课产品的直接原因，因此认为产品设计直接影响用户黏性。在学习者使用慕课学习资源进行学习的过程中，适合的课程内容设计是学习者选择慕课学习资源产品进行学习的初衷，良好的界面设计可以使学习者感到舒适和满意，进而促进学习者产生继续使用慕课学习资源产品的行为和意愿，最终增强了慕课学习资源产品的用户黏性。

假设2：交流互助对慕课学习资源平台产品的用户黏性有正向影响作用。

学习者在使用慕课学习资源产品时，会根据自己的意愿选择是否主动与其他学习者或慕课中的课程教师进行学习或兴趣交流。假设2认为，在使用慕课学习资源产品进行学习的过程中，愿意主动地进行学习者之间或学习者与教师之间交流互助的学习者，会更愿意继续使用慕课学习资源产品进行学习。

假设3：使用经历对慕课学习资源平台产品的用户黏性有正向影响作用。

使用动机是学习者决定是否使用产品的内在动力，动机具有维持和调节两大基本功能，可以使學习者的使用行为在一段特定的时间内持续。而学习者的使用经历是学习者曾经使用慕课学习资源后的体现，对学习者是否继续使用产品有很大的影响。基于动机理论，相比使用频率较低和使用时长较短的用户，频率较高和学习时长较长的学习者持续使用慕课学习资源产品的可能性更大。

2.理论模型

慕课学习资源产品的设计作为与学习者进行信息交流的基础载体，在进行产品设计之前，应该充分地了解学习者的需求，并且使用用户黏性指标考察学习者是否有持续使用学习资源产品的意愿。通过文献归纳法和访谈法归纳，总结出可能影响慕课学习资源设计的因素并进行假设，构建慕课学习资源影响因素概念模型。为了研究影响学习者使用慕课学习资源平台产品的因素，根据之前的假设，笔者设计的理论模型如图1所示。

模型中包含三个因素，共有八个潜变量——产品设计、内容设计、界面设计、使用设计、交流互助、用户交流、教师反馈和用户黏性，其中前七个是前提变量，用户黏性是结果变量，前提变量会影响并共同决定结果变量。

3.变量设计

针对慕课学习资源平台，构建影响学习者使用因素的结构方程模型。笔者在参考成熟量表的基础上，结合图1的理论模型，设计了测量指标体系。其中，产品设计使用对教学设计、内容布局、操作方式、导航功能和系统反馈五个变量进行衡量。交流互助则通过教师反馈情况、用户实时交流情况、学习情况排行、同伴协助、组建兴趣小组、用户互评作业和用户资源分享七个变量进行衡量。学习者的使用经历则使用曾经的使用频率和使用时长进行衡量。根据模型的构建情况，模型中各个变量具体设定如表1所示。

实证分析

1.问卷收集与分析

根据研究内容进行问卷设计，其中问卷的第一部分为基本信息（性别、年龄和职业等），第二部分则根据表1进行设计。问卷通过“问卷星”发放，最终收集到363份问卷，将其中填写时间过短的问卷剔除，剩下338份有效问卷。

对有效问卷中调查者的基本信息进行统计，结果如下：男性参与填写问卷（45%）、女性参与填写问卷（55%）;年龄分布结果分别约为“16周岁以下”（4%）、“16～25周岁”（66%）、“26～35周岁”（26%）、“36～45周岁”（3%）以及“45周岁以上”（0%）;受教育程度这一选项的结果分别约为“高中及以下”（5%）、“大专”（5%）、“本科”（57%）、“硕士研究生及以上”（32%）;职业中“专业人士（如教师、医生、律师等）”（7%）、“服务业人员（餐饮服务员、司机、售货员等）”（2%）、“自由职业者（作家、艺术家等）”（3%）、“工人（建筑工人、工厂工人等）”（1%）、“公司职员”（16%）、“政府工作人员”（4%）、“学生”（64%）、“其他”（2%）。

2.信度和效度分析

在发放问卷初期进行信度检验和效度检验。

慕课学习资源影响因素问卷的整体信度系数值为0.951，大于0.9，说明慕课学习资源影响因素的问卷研究数据质量高。针对“项已删除的α系数”，研究数据信度系数值高于0.9，删除题项后信度系数值并不会明显提高，综合说明数据信度质量高，可用于进一步分析。

效度分析用于研究慕课学习资源产品用户的态度量表中定量数据的设计是否具有合理性。首先分析KMO值：如果此值高于0.8，则说明效度高;如果此值介于0.7～0.8之间，则说明效度较好;如果0.6

用SPSS软件对问卷中各个维度进行信度分析，所有量表的Alpha系数均在0.7以上，且慕课学习资源影响因素量表的Cronbach 的Alpha系数达到了0.951，表明慕课学习资源影响因素量表具有很高的可靠性。

3.模型验证

（1）相关性检验

针对上文中假设，首先使用SPSS 22.0分别对产品分析与用户黏性、交流互助与用户黏性、使用经历与用户黏性进行相关性假设检验。

H0：两个变量之间的相关性为0;H1：两个变量之间具有相关性。

路径假设1：关于慕课学习资源平台产品用户产品设计与用户黏性的相关性检验。显著性为0，因此拒绝原假设，认为产品设计和用户黏性具有相关性。

路径假设2：关于慕课学习资源平台产品用户交流互助与用户黏性的相关性检验。显著性为0，因此拒绝原假设，认为交流互助和用户黏性具有相关性。

路径假设3：关于慕课学习资源平台产品用户使用经历与用户黏性的相关性检验。显著性为0，因此拒绝原假设，认为使用经历和用户黏性具有相关性。

（2）模型评价

利用AMOS构建的初始模型如图2所示。构建出的初始模型包含四个潜变量，即产品设计、交流互助、使用经验和用户黏性，它们一共包含22个可测变量。

模型整体评价：模型路径系数的显著性检验，显著性指标结果可以看出所有的路径皆具有显著性（P值<0.05）。

模型拟合评价：在结构方程模型中，模型拟合指数是综合考察和验证整体理论模型是否与收集到的数据拟合的重要指标，常用于分析和评价模型的拟合指数分为绝对拟合指数、相对拟合指数和信息指数三大类。

初始模型的拟合指数，RMSEA=0.077、RMR=0.039，表示慕课学习资源影响因素模型的适配性基本良好;GFI=0.913、NFI=0.859、TLI=0.901、CFI=0.913，四个值均大于或等于0.8，表明慕课学习资源影响因素模型与收集到的用户实际值的拟合度较高，需进一步进行模型修正。

（3）模型修正

由于模型中假设残差是独立的，因此忽略修正指数中关于残差的相关修正指数，将剩余MI进行排序，选择MI值最大两个变量，在理论分析和实践判断的基础上，建立两个变量之间的双向关系，增加变量双向关系。通过修改后，模型如图3所示。

修改后的模型，通过显著性检验。初始慕课学习资源影响因素模型与修改后的慕课学习资源模型拟合指数比较如下页表2所示。

修正后的慕课学习资源影响因素模型，RMSEA=0.049、RMR=0.035，即两个值都小于0.05，表示慕课学习资源影响因素模型的适配性优良;GFI=0.9、NFI=0.914、TLI=0.959、CFI=0.967，四个值均大于或等于0.9，表明慕课学习资源影响因素模型与收集到的用户实际值的拟合度很高，通过拟合检验。

4.研究假设检验

从慕课学习资源影响因素模型研究假设的验证结果可以看出，三个假设均成立。交流互助对用户黏性的影响最大，即用户之间的沟通交流以及用户与教师之间的互动有利于提高用户对产品的依赖程度，促使用户长期使用产品。产品的设计对用户黏性的影响作用仅次于交流互动，适合用户的产品界面设计和内容设计，对慕课平台的用户黏性产生正面影响。慕课学习资源平台产品用户自身使用慕课平台的经历对慕课学习资源产品用户黏性也有一定的正向影响。验证结果如表3所示。

5.实证结果

研究中，量表的Alpha系数均在0.7以上，且慕课学习资源影响因素量表的Cronbach的Alpha系数达到了0.951，表明慕课学习资源影响因素量表具有很高的可靠性。最终建立的慕课学习资源影响因素模型通过了总体的信度和效度检验，各个维度影响因素也通过了检验。由于各个慕课学习资源影响因素变量均不服从正态分布，所以选择GLS法进行拟合模型。模型经过多次修正，得到的CMIN/DF小于2，表示模型被接受。具體而言，修正后的慕课学习资源影响因素模型，RMSEA=0.049、RMR=0.035，即两个值都小于0.05，表示慕课学习资源影响因素模型的适配性优良;GFI=0.9、NFI=0.914、TLI=0.959、CFI=0.967，四个值均大于或等于0.9，表明慕课学习资源影响因素模型与收集到的用户实际值的拟合度很高，通过拟合检验。

结语

由于慕课资源学习平台种类丰富，适合不同年龄层、不同职业的学习者学习，研究对象分布较广，所以未来的研究将针对特定的平台，选择特定的群体进行实证检验。此外，引入可穿戴式设备试验对问卷研究进行补充和完善，更加精准地获得慕课学习资源设计效果，也是今后研究值得关注的方向。

参考文献：

[1]戴永辉，徐波，陈海建.人工智能对混合式教学的促进及生态链构建[J].现代远程教育研究，2018（02）：24-31.

[2]许涛.美国慕课发展的创新模式研究[J].比较教育研究，2017，39（08）：95-103.

[3]邓东元，王庆奖，段虹.中美高等教育慕课（MOOC）发展的国际化审思[J].昆明理工大学学报：社会科学版，2018，18（02）：76-81.

[4]汪琼，张桐.2014年美国慕课发展回顾[J].电化教育研究，2015，36（04）：35-43.

[5]张艺兰.“互联网+”视域下慕课在成人教育应用中的困境及对策[J].河北大学成人教育学院学报，2018，20（01）：35-40.

[6]魏玉梅，豆永杰.中国慕课大学先修课程（MOOCAP）：生成逻辑与理想图景[J].现代教育管理，2017（04）：90-96.

[7]李亚员.国内慕课（MOOC）研究现状述评：热点与趋势——基于2009-2014年CNKI所刊文献关键词的共词可视化分析[J].电化教育研究，2015，36（07）：55-60.

第一作者：李珊，福州工商学院商学院助教，硕士，研究方向为科研管理和教育信息化。通讯作者：戴永辉，上海对外经贸大学工商管理学院讲师，博士，研究方向为创新创业教育和大数据分析。

基金项目：全国高等院校计算机基础教育研究会课题（2020-AFCEC-302）。