后疫情时期在线学习行为意向的影响因素研究

曾妍 许兴鑫

摘  要：本文基于期望确认理论和UTAUT扩展模型，分析了感知易用性、感知有用性、感知娱乐性和期望确认度四维度对本科生在线学习行为的影响，并分析了性别、年级和自我效能感三个变量的调节效应。通过分析结果得出以下结论：四个评价维度与在线学习行为意向均有显著相关，感知有用性对行为意向的影响受到性别和自我效能感的调节作用。

关键词：在线学习;行为意向;大学生

中图分类号：G442    文献标识码：A    文章编号：1673-7164（2021）31-0028-04

2020年初，为响应教育部“停课不停学”的号召，在线教学迅速在全国各地的高校开展，成为当时唯一的教学路径。如今，疫情已逐渐得到控制，回归线下课堂的师生们对在线教学的接受度将影响在线教学的发展途径和规模，研究高校大学生对在线学习的评价，了解影响在线学习行为意向的因素，是提高在线教学接受度和提升在线教学效果的重要途径。

在线学习行为是学习者在具有丰富资源的互联网环境下为满足某种需求而自主进行的与学习相關的行为[1]。本研究中的在线教学行为是指疫情期间，采取线上教学模式开展课堂教学的行为。本文将在线学习评价分为四个部分，分别为感知有用性、感知易用性、感知娱乐性和期望确认度。感知易用性（Perceived Ease of Use）在本文是指学生认为的在线教学平台的操作的简易程度;感知有用性（Perceived Usefulness）在本文是指学生认为的在线教学平台可以提高自己学习效果的程度[1];感知娱乐性（Perceived Enjoyment）是指将在线学习作为学习手段的时候，学生所感觉的趣味性;期望确认度（Expectation Confirmation）是指用户在使用在线平台前后预期和实际的匹配程度[2]，用户较低的预期和较高的实际体验均会提高学生的期望确认度。

本文还将自我效能感作为调节变量进行研究，自我效能感最早是由班杜拉提出的，用于社会认知领域。王才康学者认为自我效能感是人在有难度的挑战面前是否可以适应并找到方法解决的信念[3]。自我效能感越高的人对自己的能力更自信，会选择一些难度较高的任务，一定程度上可以反映一个人的心理特质水平。

技术接受模型，简称TAM模型，是Davis教授在研究用户对信息系统使用行为时提出的，模型关注信息系统使用者对信息技术的接受程度，即愿意继续或持续使用的程度[4]。

UTAUT（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology）是由Venkatesh和Davis等人于2003年提出的，是目前最新、最具整合性的技术接受理论模型。UTAUT模型中的绩效期望、努力期望、社会影响和便利条件会影响使用者的行为意向，进而影响其使用行为，其中性别、年龄、经验和自愿性等因素起着调节作用。UTAUT模型不光是最新的技术接受模型，有学者发现其对行为意向的解释力达到70%以上，超过所有理论模型[5]，因此UTAUT模型被广泛用于研究特定信息技术的接受与采纳，例如消费者网络购物的影响因素[6]、大学生英语移动学习接受度的影响因素[7]、政务微博的影响因素[8]等。

期望确认理论（Expectation Confirmation Theory）最早是由Oliver提出的，主要用于研究消费者的满意度以及消费者的购买行为的影响要素等领域[2]。在期望确认模型中有感知有用性、期望确认度、满意度和持续使用意向四个变量，Oliver学者研究发现感知有用性和期望确认度对满意度产生影响，满意度和感知有用性影响持续使用意向，现在也有学者用该模型研究在线教学使用意向的影响因素。

一、研究假设

目前学界对行为意向的假设模型研究颇为丰富，本文基于期望确认理论和王佳学者的UTAUT扩展模型，认为感知易用性、感知有用性、感知娱乐性和期望确认度是影响在线教学行为意向的重要因素。还可将性别、年级和自我效能感作为调节变量，看其是否对自变量和因变量之间的关系产生影响。因此提出假设如表1所示：

二、研究方法与研究结果

（一）问卷发放和信效度检验

在正式发放问卷之前对问卷进行了预测试，基于分析结果删除或更改了部分有歧义的项目，形成最终问卷，包括3道基本信息题和25道测验题。总体克隆巴赫系数α为0.911，KMO检验和巴特利特球形度检验显著性无限接近于0，因此本问卷具有良好的信效度。

以全国各大高校的大学生为研究对象，通过问卷星软件分发问卷，共收集有效问卷228份（有效率88.4%，样本分布见表2）。运用SPSS 23.0对有效问卷的数据进行数据分析。

（二）相关分析

对持续使用意向与教学评价四个维度的相关分析结果如表3所示。

从上表可以看出，感知易用性、感知有用性、感知娱乐性、期望确认度和持续使用意向之间成正相关，并且相关性显著。

（三）调节效应检验

本文将性别、年级和自我效能感作为调节变量，分析结果如下表4所示。

由表4可知，性别和年级调节效应的显著性都小于0.001，所以性别和年级都具有调节效应。由表5可知，自我效能感仅在感知有用性和持续使用意向上具有调节作用。由表6可知，性别在感知娱乐性和期望确认度与持续使用意向的关系上显著性都小于0.05，所以具有调节效应。年级作为调节变量时，大一和大四都在感知娱乐性和期望确认度上具有调节作用，大二仅在期望确认度上具有调节作用，大三仅在感知娱乐性上具有调节作用。

综上所述，假设H1、H2、H3、H4均成立，在假设H5中，性别是感知娱乐性和期望确认度与持续使用意向之间的调节变量，对其他自变量与因变量之间没有影响。假设H6中，年级在感知娱乐性和期望确认度与持续使用意向的关系上具有调节效应。在假设H7中，自我效能感是感知有用性和持续使用意向之间的调节变量，对其他三对关系没有产生影响。

三、讨论与展望

本文通过实证分析，证明了在线教学的评价对在线教学使用意向的影响，即感知易用性、感知有用性、感知娱乐性和期望确认度对在校教学的行为意向具有显著影响。这就对学习平台的操作便利性，教师课程设计的合理性提出了要求。

感知易用性维度要求学习平台的配置和硬件条件要过硬，界面简洁，操作简易方便[9]，在线教学平台的操作越简单，学生继续使用的意愿也就越高，操作烦琐不利于学生在线学习。

感知娱乐性对学习平台的功能多样性和教师的课程设计丰富程度提出了要求。有别于以教师为中心的传统教学，在线教学因教师的实体感的缺乏，需要在课堂中借用平台和网络开展形式多样，以学生为中心的课堂，让学生感知课程的生动有趣，从而更好地投入课堂。钱瑛在其文章中提到兴趣是学生持续使用在线教学平台的一大因素，认为现在学生主要是对在线学习这一教学形式感兴趣，学习环境和形式对教学固然有益于教学，但教学内容和课程增加趣味性，学生会更加乐意使用在线教学平台学习，持续使用的意愿也就越强烈[10]。

感知有用性和期望确认度要求教师在课程的持续开设中不断设置新的挑战和任务，帮助学生了解自己的学业进展和提高学生对课程的满意度。学生在进行在线教学前会对课程有所预期，经过一段时间的学习之后，学生会将使用后的感受和使用前的期望进行对比，从而判断自己以后是否继续使用在线教学。当使用后的感受好于自己的期望时，学生便将更有可能继续使用在线教学[11-12]。

本文还证明了性别、年级和自我效能感对部分自变量和因变量之间的关系具有调节效应。王佳学者在以初中生作为研究对象的研究中提到性别对感知娱乐性和持续使用意向具有调节作用，且女生受到的影响更大[2]，这与本文研究结果相符，即性别在感知娱乐性和持续使用意向之间具有调节作用。年级对感知娱乐性和期望确认度与持续使用意向之间的关系具有调节作用。大一、大三和大四对感知娱乐性比较关注，感知到的娱乐性越高，使用意愿更强烈，大一、大二和大四则注重期望确认度，符合期望可以激励在线教学的使用。

自我效能感作为调节变量影响感知有用性和持续使用意向之间的关系，自我效能感高的被试与自我效能感低的被试之间存在显著差异。自我效能感高的人对自己在线教学的学习效果更关注，学习效果主要体现在是学习平台对自己的有用程度，因此自我效能感高的学生，感知到的有用性越大，对在线教学的使用意向就越强烈。

四、提升在线教学使用意愿的建议

（一）简化在线教学的操作步骤

操作的简便程度直接影响学生对在线教学的感受，简单的操作可以扩大在线教学的受众群体，让一些不精通计算机或者信息技术的群体可以進行在线教学。易用性会让学生的体验感得到提升，使用在线教学的意愿也就随之上升。

（二）创新课堂形式、增加教学趣味性

人们往往会对生动的东西记忆深刻，有趣的教学情境可以让学生在课上更投入，多样的形式可以激发学生学习的兴趣，播放音乐或者动画有助于学生的形象记忆和情景记忆，使头脑中的知识不容易遗忘。

（三）站在学生的角度进行设计

在线教学不同于传统教学模式的其中一点是学生成了课堂的主导者，而非被动者，因此在线教学应该更多地注重学生的使用感受，站在学生的角度进行设计便于理解学生，提高学生的使用意愿。

参考文献：

[1] 王云，李佳乐，汪存友. 基于TAM模型的大学生智慧教室使用意向影响因素研究[J]. 中国教育信息化，2020（09）：23-29.

[2] 王佳. SPOC环境下初中生在线学习行为影响因素研究——基于学习者感知视角[D]. 开封：河南大学，2019：119.

[3] 王才康，胡中锋，刘勇. 一般自我效能感量表的信度和效度研究[J]. 应用心理学，2001（01）：37-40.

[4] 徐方，彭飞. 基于TAM模型的MOOC平台选择行为影响因素研究[J]. 软件导刊，2020，19（06）：273-276.

[5] 张慕文，刘来兵. 基于UTAUT模型的高校学生MOOC平台的使用意愿研究[J]. 南京晓庄学院学报，2020，36（06）：103-110.

[6] 谭春辉，张洁，曾奕棠. 基于UTAUT模型的消费者网络购物影响因素研究[J]. 管理现代化，2014，34（03）：28-30.

[7] 何慧敏，张晖. 基于UTAUT模型的大学生英语移动学习行为影响因素分析[J]. 西南科技大学学报（哲学社会科学版），2019，36（05）：73-79.

[8] 李勇，田晶晶. 基于UTAUT模型的政务微博接受度影响因素研究[J]. 电子政务，2015（06）：39-48.

[9] 胡勇. 在线学习平台使用意向预测模型的构建和测量[J]. 电化教育研究，2014，35（09）：71-78.

[10] 钱瑛. 在线学习用户持续使用行为的影响因素研究——基于社会化网络环境和学情定位视角[J]. 现代情报，2015，35（03）：50-56.

[11] 马金金，郭有强. 网络课程用户持续使用意愿影响因素研究[J]. 安庆师范大学学报，2017，23（04）：43-48+56.

[12] 刘毅，张庭松. 移动新闻APP持续使用意向的影响因素研究——基于信息系统持续使用的期望确认模型之拓展[J]. 西南民族大学学报（人文社科版），2020，41（03）：151-156.

（荐稿人：吴铁钧，苏州大学教育学院副院长，副教授）

（责任编辑：淳洁）