学习社群用户持续参与行为影响机制实证研究

张婷婷 王 琪 麦静仪 李玉桂 丘惠翠

（广东培正学院管理学院，广东 广州 510830）

1 前言

互联网时代，人们的社交需求不断上升，基于某种凝核（共同爱好或标签）寻找到同类并产生相互的连接而形成的网络群体，就是社群。学习社群，是社群围绕某一项学习内容，集中在一起进行互动和交流，以共同学习、共同成长为方式和目标而组成的社群。随着社会文化发展，大众越来越重视在知识层面上的关注、投资以及对自身价值的培养和探索，由此促使了一大批学习社群的诞生和发展，形成了“学习社群”大爆发的局面。2020年上半年，全球很多大学采用网络授课的方式开展教学，并积极利用学习社群进行班级学习管理。对于学习社群，其用户持续参与行为直接反映了学习有效性，因此，学习社群用户持续参与行为的影响机制成为学者们研究的一个主题。

通过在中国知网搜索主题词“社群学习”和“学习社群”，对检索到的文献的标题和摘要进行快速浏览，筛选出38篇与学习社群相关的文献。对文献进行梳理，发现研究主要分为四个方面，分别是研究学习社群的商业模式，学习社群在教学领域的应用、学习社群的用户评价以及学习社群的用户行为。目前围绕社群学习用户行为展开的实证研究较少，且主要基于技术采纳视角，鲜有研究者从交互行为的角度研究学习社群用户的持续参与行为。因此，本课题试图通过实证研究的方式从期望理论与交互行为理论出发验证学习社群用户持续参与行为。

2 文献回顾

2.1 期望确认理论

期望确认理论最初由Oliver(1980)提出,后被Bhattacherjee用于解释信息系统持续使用行为，他认为用户决定持续使用信息系统与消费者决定再次购买产品/服务存在共同点。例如：两者都产生在初次采纳或购买后，皆受初次使用的经验影响等。Bhattacherjee研究的重点有两个：一是影响信息的持续使用因素是什么；二是影响因素是如何影响用户的信息系统持续使用意向及行为的[1]。

2.2 交互行为的概念

交互是在给定的情境下两个或多个个体之间进行的往复行为。Moore（1989）从学习的角度界定交互行为，是两个或多个个体为完成任务或建立社会关系而进行的沟通行为[2]。学者们认为用户控制、反馈、个性化和连接性是交互行为的重要要素，其中控制代表自我效能、反馈代表的是系统效能。本研究把交互行为称为学习交互，认为学习社群成员间的学习交互对其持续参与行为有正面影响。

3 研究设计

3.1 研究假设与模型构建

本研究以自我认知、学习交互为研究视角，以学习者为中心，探讨社区成员的认知类因素和情感类因素对用户持续参与行为的影响机制。变量分别为：感知信息质量、感知自我效能、感知社会提升，社会存在感和社区认同感。具体分析如下：

1）感知信息质量（IFQ）。感知信息质量是指用户根据学习社群提供的资料或信息，进行甄别后对信息质量进行评价的一个指标。

2）感知社会提升（PSE）。成员通过学习互动，在获得其他成员的接受和认同的同时，不仅能挖掘出自身价值，而且也能从中感觉自身在社群中的重要度的提高。

3）社会存在感（SP）。社会存在感是指人们通过网络与他人进行交流时，能够感受到对方真实程度的一种指标。即，人们进行网络交流时，感受对方与自己在进行面对面交流的程度。

4）社区认同感（CI）。社会认同理论最初是由 Tajfel（1978）提出的，他将社会认同定义为“个体将他或她自己归属于某个特定的社会群体，以及该个体所拥有的群体成员身份能够给其自身带来某种情感和价值上的体验”[3]。

5）学习交互（LI）。Moore（1989）从学习的角度界定交互行为，是两个或多个个体为完成学习任务或建立社会关系而进行的沟通行为[2]。本研究探讨的学习交互，指的是学习社群中用户与用户间进行的有关学习的交互行为。

综上所述，本文提出以下假设：

H1:感知信息质量正向影响用户社区成员的持续参与行为。

H2:感知社会提升正向影响用户社区成员的持续参与行为。

H3:社会存在感正向影响用户社区成员的持续参与行为。

H4:社区认同感正向影响用户社区成员的持续参与行为。

H5:学习交互正向影响用户社区成员的持续参与行为。

3.2 问卷设计

为了更好地获得研究数据，在充分阅读关于持续参与行为相关文献基础上，参考国内成熟量表[4][5]。同时，结合学习社群的特点，本研究按理论模型调整问卷设计，可分为六个部分，总共涉及20个问题。量表的测量采用李克特五分量表模式，分值从1分到5分，分别表示非常不同意、比较不同意、一般同意、比较配同意和非常同意。具体量表题项如下表1所示。

表1 变量的测量指标和文献来源

3.4 数据收集

问卷采用线上和线下两种发放形式，线上主要通过问卷星在微信朋友圈、微信群、朋友转发等方式完成问卷发放和收集。线下是通过发放纸质问卷形式进行，后期由人工进行数据录入和整理，总共收集到322份问卷。通过对问卷选项进行甄别，删除无效问卷（漏选、少选、同一选项），最终筛选出有效问卷共237份。其中线下有效问卷数据为180份，线上有效问卷数据为57份，总体有效率达到74%。

4 数据分析

4.1 信度分析

本研究将六大变量分成自变量与因变量两部分，因变量包含：感知信息质量、感知社会提升、社会存在感、社区认同感、学习交互。因变量为持续参与行为。分析结果表明：自变量（影响因素）与因变量（持续参与意愿）的Cronbach’s Alpha值均大于0.75，说明本研究采取的问卷具有较好的信度。具体如表2所示。

表2 信度分析结果

4.2 效度分析

本研究通过因子分析检验问卷数据的准确性。首先使用SPSS进行Bartlett的球形度检验，总样本的KMO值为0.869，大于0.7，且Sig.（显著性）为小于0.05，变量间存在显著相关性，适合做因子分析。在此基础上对数据进行因子分析，得到6个与理论模型相契合的变量，分别是：感知信息质量、感知社会提升、社会存在感、社区认同感、学习交互、持续参与行为，如表3所示。

表3 旋转成分矩阵

4.3 回归分析

本研究选择感知信息质量(X1)、感知社会提升(X2)、社会存在感(X3)、社区认同感(X4)与学习交互(X5)作为自变量，持续参与行为(Y)作为因变量进行多元回归分析，初设回归方程为Y=β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+u。结果如表4所示，感知社会提升与社区认同感两个变量的Sig.值均大于0.05，由此可认为感知社会提升与社会认同变量无效，这两个变量对持续参与行为的影响不显著，假设H3、H5不成立。感知信息质量、社会存在感与学习交互的Sig.值均小于0.05，且与之相对应的回归系数均为正数，表明感知信息质量、社会存在感与学习交互正向影响虚拟学习社群用户持续参与行为，假设H1、H4、H6成立。综上所述，最终求得回归方程为：y=0.139X1+0.146X3+0.25 5X4+0.737。

表4 回归分析结果

5 结论

5.1 研究结论

根据实证研究结果最终得出以下结论：

第一，虚拟学习社群用户持续参与行为的影响因素分别为感知信息质量、社会存在感、学习交互，且这些因素对用户持续参与行为存在较明显的影响效果。用户参与虚拟学习社群的主要目的是获得高质量的信息（资料），在社群学习过程中会产生的相应的学习交互行为，通过学习交互用户间产生沟通，起到社交的作用，从而提高了用户的社会存在感，影响用户的持续参与行为。第二，感知社会提升、社区认同感与用户持续参与行为的正相关作用不显著。原因可能有二：一是，用户参与某种虚拟学习社群动机明确，获取高质量信息，对感知社会提升的关注度不高，大大降低了感知社会提升对用户持续参与意愿的影响作用。二是，虚拟学习社群的划分大多按内容类别进行，具有专门的社群管理人员进行学习信息发布等工作，保证学习社群的正常运作。但这种模式通常是有学习期限的。因此用户对虚拟学习社群的社区认同感较弱。

5.2 研究建议

根据实证研究结论，本研究为学习社群管理者提出以下建议：1）提高学习资料/信息的质量，保证信息的及时性、准确性。学习社群管理者可定期发布问卷调查，了解用户对学习社群信息的态度以及用户的需求。根据用户的需求去调整学习内容。其次，管理者要实时更新学习内容。2）增加学习交互次数，提高用户学习积极性。社群管理者中可定期根据学习进度发布相应的话题讨论，对参与讨论的用户给予相应的奖励。其次，加强用户与用户间的学习交互，可在社群中选取部分用户作为班干部，实时反馈用户疑问，并进行答疑。再者，可实行用户学习打卡模式，间接刺激用户学习积极性。