“手机”与“锄头”的较量：高素质农民移动学习的触发机制

潘军 张运红 李彪 秦彬彬

摘要：高素质农民是农民中的精英群体，他们在助推乡村振兴过程中扮演着重要角色。随着信息技术的快速发展和智能手机的普及应用，以“手机”为载体的移动学习成为农民重要的学习方式和途径。在此背景下，以高素质农民为代表的农民群体该如何突破原来以“锄头”为代表的思想观念束缚并真正参与到基于手机的移动在线学习活动中，成为重要的研究问题。高素质农民移动学习行为的触发机制是由触发因素、阻碍因素以及各因素之间的相互作用共同组成的触发系统。基于扎根理论和调研的多元分析发现：自我启发、正向激励、人际沟通、及时反馈等四类积极因素分别是触发高素质农民移动学习使命感、内驱力、愉悦感、趣味性的源头，其共同构成移动學习行为触发的“推动要素阵列”；学习困难多、支付意愿低、学习时间少、经验主义支配等是触发高素质农民移动学习产生畏难、抵触、消极和自负情绪的重要因素，其共同构成移动学习行为触发的“阻碍要素阵列”。两大要素阵列所产生的推力和阻力相互作用，共同形成了高素质农民移动学习行为发生的触发机制。

关键词：高素质农民；移动学习；扎根理论；触发因素；触发机制

中图分类号：G434   文献标识码：A    文章编号：1009-5195（2023）02-0023-09  doi10.3969/j.issn.1009-5195.2023.02.003

基金项目：国家社会科学基金“十三五”规划2018年度教育学一般课题“乡村振兴背景下新型职业农民培育云平台研究”（BKA180233）。

作者简介：潘军，博士，教授，华南师范大学职业教育学院（广东广州 510631）；张运红，博士，副教授，华南农业大学公共管理学院（广东广州 510642）；李彪、秦彬彬，硕士研究生，华南农业大学数学与信息学院（广东广州 510642）。

一、研究背景

据国家统计局发布的第七次全国人口普查数据和第三次全国农业普查主要数据显示，我国居住在乡村的人口有50978万人①，农业生产经营人员有31422万人②。长期以来，农民生活在信息相对闭塞的农村，主要与以锄头、土地等为代表的生产资料打交道，其生产、生活、学习方式以及思想观念会逐步形成一定的惯性。但是，随着信息社会的到来以及智能手机的逐步普及，农民获取信息的方式乃至生活方式都发生了巨大变化。“手机在线模式”作为时代产物推动了移动学习的迭代，也迎合了社会发展潮流。移动学习的普及也触及到广大的农民群体，针对农民移动学习的软件也越来越多。农民群体虽然庞大，但能够参与到移动学习中的主要还是高素质农民。高素质农民的移动学习并不是简单地放下锄头拿起手机，而是要看其是否愿意开启“手机在线模式”并实际参与到移动学习行动中来。根据斯坦福大学心理学家布莱恩·杰弗里·福格（Brian Jeffrey Fogg）教授提出的Fogg行为模型，行为（Behavior）产生的要素分为动机（Motivation）、能力（Ability）和触发机制（Triggers），三者缺一不可且可以用一个简化等式B＝MAT来表示（Fogg，2009）。其中，动机是行为产生的内在意愿和动力，能力是产生行为的外在表现和形式，缺少动机（或动机不高）和能力不足都很难导致行为的发生；即使具有良好的动机和能力，但如果缺乏触发机制，行为也不一定能发生。有学者运用Fogg 行为模型研究网购行为和在线学习行为时，将 “引爆点”“ 火花”“ 提醒信号”等解释为行为触发。但实际上触发机制更为复杂，它不仅包括影响行为发生的要素，还包括要素如何形成以及要素之间相互作用的关系等。目前关于农民移动学习的研究越来越多，主要聚焦于移动学习的行为特征和意愿、如何通过数据挖掘建立移动学习行为模型、如何提升移动学习效率等方面，但是却鲜见农民移动学习行为触发机制的研究。因此，本文将通过实证路径来重点探讨高素质农民移动学习行为的触发机制，具体做法为：首先通过扎根理论来分析和归纳触发高素质农民移动学习行为的影响因素，其次运用相关分析、回归分析、聚类分析等多种方法来分析各要素之间的关系并构建出高素质农民移动学习的触发机制。

二、研究方法、对象与数据来源

1.研究方法

扎根理论（Grounded Theory）最早由美国学者巴尼·格拉塞（Barney G. Glaser）等人在1967年提出（Glaser et al.，1967）。早期的扎根理论属于经典的扎根理论学派，其与后来发展起来的建构型扎根理论学派和程序化扎根理论学派共同构成了扎根理论体系。这三个学派虽然对扎根理论的认识存在分歧，但却遵循“理论源于实践、实践检验理论”的共同原则（贾旭东等，2016）。由于高素质农民的移动学习行为相对复杂，而且影响其移动学习行为的因素繁多，因此本研究将运用扎根理论“从资料中发现、发展和检验理论的研究路径”（陈向明，2015），通过现场考察、访谈并结合调查问卷等多种形式获取高素质农民关于移动学习的观点、理解、感受等第一手资料，并从众多的原始资料中进行经验概括和理论梳理，最终形成一个既源于实践又高于实践的可解释性理论框架。

2.研究对象与数据来源

高素质农民是继职业农民、新型职业农民之后的又一新称谓，他们所具有的知识水平和能力高于一般的农民，是农民中的精英，更愿意接受新事物和新思想。研究这部分农民群体的移动学习行为触发机制有助于带动更多农民参与到移动学习中来，并为其能力提升、养成健康的生活方式、过上更满意的幸福生活提供裨益。鉴于我国自2018年以来在全国范围内启动了农业职业经理人培训，而且参加培训的农民均为各地农业管理部门推荐的高素质农民，因此本研究选择参加过农业职业经理人培训的学员为对象。考虑到研究对象的全面性和异质性，我们针对不同专业领域、性别、学历、年龄选取了30位高素质农民作为访谈对象，在其参加农业职业经理人培训期间对他们进行了深度访谈，并在培训结束后对其所经营的农业企业（或家庭农场、农民专业合作社）进行了实地考察。访谈对象的基本情况如表1。

访谈提纲包括12个问题，其中4个为开放性问题，主要围绕“为什么选择移动学习”“如何开展移动学习”“移动学习有哪些困难”“移动学习的意愿如何”展开，访谈中鼓励和引导高素质农民自由发表观点和意见。

问卷调查采用线下与线上相结合的方式进行，通过农业职业经理人培训现场和高素质农民微信群进行问卷调查。调查对象来自广东、湖南、广西、贵州等省份。两批次共发放和回收问卷457份，均为有效问卷。

三、三级编码及分析过程

1.开放编码及分析

针对访谈结果，将初步整理后的215条原始记录进行开放编码，经过初步筛选和提取，形成58个开放编码，并基于研究经验和判斷，将58个开放编码分别归入A、B、C、D、E 5个系列之中。

在标记为A系列的开放编码中，将高素质农民的农业生产需要、企业经营需要、个人能力需要、个人知识结构需要等因素归入范畴A1，视为学习动力；将学习软件的多样性、学习课程的趣味性、学习过程的便利性等因素归入范畴A2，视为学习兴趣。

在标记为B系列的开放编码中，将国家的利好政策、科技发展的红利等因素归入范畴B1，视为物质激励；将学习机会、政府鼓励和个人荣誉等因素归入范畴B2，视为精神激励。

在标记为C系列的开放编码中，将拓展圈子、积累人脉等因素归入范畴C1，视为圈层交流；将微信学习交流、社群知识分享等因素归入范畴C2，视为知识交流。

在标记为D系列的开放编码中，将问有所答、学习有指导等因素归入范畴D1，视为学习活动反馈；将人与手机沟通的便利、快速等因素归入范畴D2，视为人机交互反馈。

在标记为E系列的开放编码中，将农民文化水平低、学习主动性差、缺乏指导、农村地区网速不稳定等因素归入范畴E1，视为学习困难多；将学习课程费用高和无支付习惯等因素归入范畴E2，视为支付意愿低；将生产任务繁重、家庭事务琐碎、娱乐时间冲突等因素归入范畴E3，视为学习时间少；将课程内容不切实际、不符合个人经验等因素归入范畴E4，视为经验主义支配。

根据上述设计，最终形成12个范畴，分别为学习动力、学习兴趣、物质激励、精神激励、圈层交流、知识交流、学习活动反馈、人机交互反馈、学习困难多、支付意愿低、学习时间少、经验主义支配。具体见表2。

2.主轴编码及分析

（1）主轴编码

主轴编码是对开放编码形成的范畴进行归类分析，目的是以新的方式对范畴重新排列，以探究范畴之间的相互联系（Kim et al.，2016）。经过对上述12个范畴进一步的分析和提炼，最终归纳为5个主轴编码，即自我启发类、正向激励类、人际沟通类、及时反馈类、学习阻碍类，分别用A、B、C、D、E表示，具体见表3。

自我启发类。对于高素质农民而言，移动学习不仅是改变自己、改变企业的重要路径，也是从社会底层向上奋进、从社会边缘向内聚拢的重要方式。其带给高素质农民的不只是新鲜感，还有振兴乡村的使命感，这种使命感是高素质农民学习动力和学习兴趣的重要源泉。同时，学习动力和学习兴趣之间是相互积极影响的，它们共同组成触发高素质农民移动学习的自我启发类要素。

正向激励类。尽管高素质农民相较于一般农民更容易接受新鲜事物，但是其仍有保守的一面。为了提升高素质农民移动学习的内在驱动力，乡村振兴战略实施以来，各级政府不断加大对高素质农民移动学习的激励，而且其激励方式更加多样、激励程度不断增强。物质激励和精神激励均属于高素质农民移动学习正向激励类要素，是高素质农民移动学习内驱力的重要源泉。

人际沟通类。高素质农民的圈层交流和知识交流既有人际沟通的共性，也有其个性。个性主要表现在两个方面：一是线上交流的内容多为自己从事的专业，如从事水果种植的高素质农民主要交流水果如何种植和销售的内容；二是线上交流的对象更多是自己同专业领域的人，如从事养殖的高素质农民更希望加入养殖方面的朋友圈和学习圈。这种特定范围的圈层交流和知识交流有利于高素质农民在相互学习和交流中产生更多的愉悦感，从而不断增强其学习兴趣。

及时反馈类。在移动学习活动中，高素质农民的提问和老师的及时解答，以及人与手机的快速交互都是及时反馈的表现。及时反馈有利于高素质农民在移动学习过程中不断增强其学习兴趣，进而影响其学习行为。

学习阻碍类。对于大多数移动学习者而言，学习困难多、支付意愿低、学习时间少、经验主义支配等因素都可能存在，但是高素质农民的这些学习阻碍因素明显又带有农业的行业性和特殊性，如文化水平相对较低、农村地区网络不稳定、大量的农业生产任务等。这些阻碍因素构成了高素质农民移动学习过程中各种负面情绪的源头，其中，学习困难多容易导致畏难情绪，支付意愿低容易产生抵触情绪，学习时间少容易产生消极情绪，经验主义支配容易产生自负情绪。

（2）主轴编码分析与验证

为进一步分析和验证主轴编码的结果，我们将围绕“为什么选择移动学习” “学习困难有哪些”“支付意愿高低”“学习时间分布”等问题，面向457位高素质农民进行问卷调查。由于在针对“为什么选择移动学习”访谈文本的开放编码中，共有12个项目的编码频率超过7次（见表2中加“*”的编码项），故我们将其视为触发移动学习的积极因素，并将其改编为12个选项。编制好的问卷分线上和线下两批次发放，发放和回收的457份问卷均为有效问卷。

①触发移动学习积极因素的信度分析

信度分析主要用于评价问卷这种测量工具的稳定性或可靠性，即用问卷对同一事物进行重复测量时，所得结果的一致性程度。本研究利用克隆巴赫信度系数来做内在一致性检验，针对题项“为什么选择移动学习”进行信度分析的具体结果见表4。

从表4可知，该题项的信度系数值为0.928，表明该问卷题项具有较高的信度。由于各题项的CITC值（即校正项总计相关性，其用指定项与余下各项和之间的Pearson相关系数来表示，反映了该项与余下各项之间的相关程度）均大于0.4，说明各题项之间具有良好的相关关系。综上，针对高素质农民“为什么选择移动学习”的问卷题项均具有较高的信度，可用于进一步分析。

②触发移动学习积极因素的聚类分析

聚类分析是根据描述对象及其相互关系的信息对其进行分组的过程。当组内相似性越大、组间差距越大时，表明其聚类效果越好。根据聚类分布表（见表5）可以将12个因素归纳为自我启发类、正向激励类、人际沟通类、及时反馈类4个类别。这一聚类结果与上述主轴编码的结果基本保持一致，表明本研究所归纳和论证的触发高素质农民开展移动学习的积极因素较为合理，可以作为实践干预的可靠支持。

③阻碍触发移动学习的消极因素分析

有关阻碍高素质农民开展移动学习的消极因素的调查数据显示：

在高素质农民移动学习面临的困难方面，他们面临的最主要的3项困难依次是缺乏老师的指导、不知道如何获取移动学习的渠道、不知道哪些是正确的学习信息。

在高素质农民移动学习支付意愿方面，58.70%的农民在学习上的支出占其生活开支的比例低于5%，其中有16.38%的农民没有学习上的开支；而愿意为学习课程付费且学习支出占生活开支比例为5%～10%的达到29.35%。针对 高素质农民为移动学习课程付费意愿的调查显示：11.27%的人不愿意付费，36.86%的人愿意支付费用，51.88%的人持中间态度。我们进一步使用列联表（Contingency Table，它是由两个以上的变量进行交叉分类的频数分布表）（贾俊平等，2009）对支付意愿和支出比例的关系进行了分析。由表6可知，该模型可以根据高素质农民的支出比例来估算其愿意支付的概率。回归模型系数为负数说明其为移动学习支付的意愿和支出比例呈负相关。即自变量每增加一个单位，其逻辑值就减少0.32，即支出比例每提高一个等级，支付意愿就会下降0.32。

在高素质农民移动学习时间方面，本研究从学历、农业细分领域、职业细分类别三个维度进行了分析。数据结果表明，高素质农民每天进行移动学习的平均时长为0.5小时，最长的为每天0.6小时，最短的是每天0.33小时，而且学习时间不集中，呈现出碎片化的特点。从高素质农民移动学习的频率来看，只有23.27%的人能够完成每周至少一次的学习，而64.63%的人其学习时间并不固定。另外，在愿意学习的农民当中，有78.05%的人学习时间集中在晚上和深夜。总之，高素质农民大都习惯把时间投入到他们能够看得到结果的事物上，如花在劳动、娱乐、家务等方面的时间占比较高，而用在学习上的时间占比却很低，而且用于学习的时间还很难得到保障。

因地理位置、气候条件等环境要素的差异，固然存在农业生产细节迥异的现象，因而经验主义必然会影响农民的实际生产。在对30家农场的现场考察中发现，当高素质农民从事某一农业细分领域达到3年以上时，他们对自己的经验相当信赖且充满信心，尤其是那些带动当地农民致富的农场主或企业负责人，他们俨然表现出一副农业导师的模样。

四、选择编码与模型构建

1.选择编码

通过逐级编码和范畴化，再根据农民移动学习发生的逻辑关系脉络，本研究进一步将5个主轴编码归纳为两大核心范畴，即由自我启发类、正向激励类、人际沟通类、及时反馈类因素组成的“推动要素阵列”，以及与学习阻碍类因素对应的“阻碍要素阵列”。“推动要素阵列”和“阻碍要素阵列”究竟如何相互作用于高素质农民移动学习行为，需要进一步分析两类要素影响农民移动学习触发的路径。

在“推动要素阵列”中，自我启发类因素、正向激励类因素、人际沟通类因素和及时反馈类因素会分别影响学习者的使命感、内驱力、愉悦感和趣味性。第一，自我启发类要素中的学习兴趣和学习动力是高素质农民移动学习使命感的源头。学习使命感是高素质农民移动学习所特有的属性，与其他的学习者不同，很多回乡创业的高素质农民抱着振兴乡村、振兴家乡的使命和情怀投身农业，其不断学习的目的就是要实现这个使命。第二，近年来国家对农民教育高度重视，高素质农民移动学习基本免费，甚至在学习过程中还可获得精神激励和物质奖励。因此，物质奖励和精神激励必然有利于增强高素质农民移动学习的内在驱动力。第三，来自农民特定群体的圈层交流和知识交流等人际沟通类因素有利于提升学习者的愉悦感。第四，源自移动学习活动反馈和人机交互反馈等及时反馈类因素也有利于提升高素质农民移动学习的趣味性。总之，使命感、内驱力、愉悦感和趣味性是“手机模式”下学习者移动学习行为的触发要素，这些因素交融在一起，构成一个“触发器”，其在不同时间和不同场域下共同发挥触发高素质农民移动学习行为的作用。

在“阻碍要素阵列”中，学习困难多、支付意愿低、学习时间少和经验主义支配等4类因素分别会引发学习者的畏难情绪、抵触情绪、消极情绪和自负情绪。这些情绪在高素质农民移动学习过程中的出现与移动学习作为一种新事物以及农民对移动学习的不了解或了解不足有关。这就像农民长期使用锄头等传统工具，当出现现代化机械并要取代传统生产工具时，他们在思想和行动上就会产生抵触情绪，这种抵触情绪可以理解为“锄头思维”的惯性。“锄头思维”代表了一种传统狭隘主义思想支配下的学习局限性，极大地制约了农民在学习模式上由传统到现代的转型，这也为高素质农民移动学习带来畏难情绪、抵触情绪、消极情绪和自负情绪等。因此可以认为，多种情绪汇集而成的情绪库成为了高素质农民移动学习行为触发的主要阻碍。

2.模型构建

“推动要素阵列”的推动力和“阻碍要素阵列”的阻碍力共同构成一种动态较量模型。在这个较量模型中，较量的一方是：“手机模式”下“推动要素阵列”形成的“触发器”，“触发器”是高素质农民移动学习正向推动力的集合；而较量的另一方则是：“锄头思维”作用下“阻碍要素阵列”形成的“情绪库”，“情绪库”是高素质农民移动学习阻力的集合。较量双方共同作用于高素质农民移动学习行为，其移动学习行为触发机制具体如图1所示。

五、结论与建议

高素质农民移动学习触发与行为表现见图2。当触发的推力大于阻力时，触发机制被启动，高素质农民移动学习行为容易發生；当触发的推力等于阻力时，触发处于静默之势，高素质农民移动学习行为可能处于犹豫不决的状态；当触发的推力小于阻力时，触发机制受阻，高素质农民移动学习行为将难以发生。因此，为了促使高素质农民移动学习行为发生，就需要增加触发推力，减少触发阻力。

1.优化触发动力机制，增加触发正向推动力

第一，用“手机思维”不断超越“锄头惯性”。潮流反映了事物运动的必然趋势，具有可行性和未来性（袁振国，2020），“手机思维”就是这个时代的潮流。截至2022年6月，我国网民规模为10.51亿，互联网普及率达74.4%，农村地区互联网普及率达58.8%；网民使用手机上网的比例达99.6%③。可以推测，当前高素质农民对智能手机的依赖性越来越强，他们将更多的时间花在“手机在线模式”中，手机在线阅读、学习、观影等已走进高素质农民的日常生活中。高素质农民有了更多的机会触网，手机也从简单的通讯工具变成了新的生产工具。因此，将农业知识更好地融入到手机在线模式中，有助于为高素质农民移动学习带来更多的便利性。

第二，用“知识体系化”逐步取代“草根式学习”。媒介技术变革也是社会交流“基础设施”的变革，它同时改变了教育需求和教育供给两个方面（郭文革，2020）。根据农业、农村的实际和农民的需要，农民移动学习的知识体系在不断重构与创新，而不再是单一的课堂和田间培训模式。因此，在教育供给方面，高素质农民移动学习的知识体系应紧密联系农业发展的实际需求，着眼于应用，实现所学即所用，以真正吸引学习者向学。根据建构主义学习理论的观点，高素质农民移动学习的知识体系还应充分考虑他们以往的经验，建构起特定的环境以实施情境式的学习活动，如通过不断创新移动学习的内容和形式，增强其艺术性和感染力，以持续激发他们的移动学习兴趣。另外，鉴于当前我国农村教育的“离农”倾向依然突出，表现为农村学生在情感上对农村的疏远和陌生，以及乡村文化和农业知识的缺失（张晓山，2018），面向农民的知识体系还需要适当植入“爱农情怀”，逐步形成浓厚的“寓教于农”氛围，不断增强他们对农村的热爱。

第三，创新移动学习模式。联通主义学习理论的核心代表人物斯蒂芬·唐斯（Stephen Downes）曾指出：“教學就是模仿和演示，学习就是实践和反思。学习是一个多面性过程，包括认知、社会和情感三个维度。知识也有多面性，包括陈述性、程序性和学术性三个维度。”（Downes，2012）移动学习模式下，农民学习主要是为了解决他们在生产实践中遇到的问题，其学习行为既有来自外在生产实践的动力助推，也受内在的积极性和主动性驱动，体现为一种他律和自律的共同作用机制。因此，传统教学模式必须进行重构才能适应高素质农民移动学习的需求。同样，移动学习中的教师应不再充当课程的主宰者，而是学生学习的领路人（张运红等，2016），高素质农民应从自身的兴趣和需求出发，通过在网络上检索和访问课程相关资源和信息，进行积极的自我建构与训练（杨红旻，2014）；或者通过参与课堂的形式，将课堂理论知识与课外实践相结合，实现学以致用和边学边用。此外，还应该充分利用5G、可视化技术、VR/AR、人机交互等技术优势不断提升移动学习内容的传输效率和逼真效果，持续激发高素质农民的学习兴趣，从而触发其持续的学习行为。

为了更好地优化高素质农民移动学习触发的内生动力机制，还可以从两个方面着手：一是增加社会影响的驱使力。要想让高素质农民持续进行移动学习，仅有趣味性和愉悦感还不够，还需要使命感和内驱力的助推。使命感和内驱力是触发高素质农民持续学习的内生动力，其来自于社会影响。社会影响是个体在公众环境使用某项移动服务时，通过观察周围环境中其他人的行为，受到他人行为影响而作出行为的判断（Nysveen et al.，2005）。为此，既可以通过将获得政府部门的奖励和移动学习成绩纳入农民资质认证等途径，强化权威部门对高素质农民移动学习的认可；也可通过同行的相互影响和社交等途径，让更多农民融入到线上学习社区。二是增加教育需求的驱动力。教育需求是高素质农民移动学习的重要动力之一，但是城乡二元体制对公共教育资源分配的不均使得农民的教育需求长期被“搁置”。数字乡村时代的到来为农村和农民提供了新的发展契机，使得农民的教育需求得以释放并被“激活”。因此，建立起与现代农业发展要求相一致的知识结构，进一步提升农民在现代化建设进程中的话语权和存在感，也成为高素质农民移动学习的重要内在驱动力。

2.消解阻力源头，减少触发阻力

第一，突破时空限制，提供低成本学习。移动学习以网络为媒介，在内容输出端和学习端之间创新性地实现了无缝衔接。教师通过网络可以将教学延伸至田间地头，并与田间地头的高素质农民进行知识交流。高素质农民也可以不受农忙时间限制，根据农忙情况自行安排学习时间和学习进度。同时，相对于线下教育，移动学习的传播媒介更多，覆盖范围更广，教学成本也相对较低，可真正实现低成本学习。可见，新的教育技术能使更多个体以最小代价学习到最高水平的技能和知识（拉斐尔·莱夫，2012）。在移动学习中，学习成本可以分为实际成本和感知成本，实际成本是客观存在的，感知成本是用户在使用产品或接受服务时感知到的需要付出的费用、时间和精力等（徐向东等，2019）。随着信息技术的不断发展，移动学习可以进一步放大教育资源的辐射范围，降低边际成本，实现较低成本的大规模教学。为了进一步降低高素质农民移动学习的实际成本，可通过课程资源的集约化建设来提升资源利用的效率。另外，也可通过学习补贴、折扣、奖励等多种手段激励高素质农民养成移动学习的习惯，降低高素质农民移动学习的感知成本。

第二，化整为零，开展碎片化学习。如何让高素质农民在移动学习过程中体验到学习的乐趣，而不是在无意义地耗费时间和精力，这就需要创新课程的生成模式。可以将用于移动学习的课程设计为生动有趣的精短视频，将学习软件设置为“傻瓜式”操作模式，从而让高素质农民能够快速触达到想学的知识。碎片化是网络时代的典型学习特征。如何将学习内容和学习时间化整为零，利用碎片化的时间进行碎片化的学习，也是影响高素质农民持续移动学习的重要因素。可以筛选与农民生活和生产实践密切相关的优质的短视频资源，吸引高素质农民充分利用碎片化时间进行学习。当他们从移动学习中获得满意的学习效果时，也会进一步认同移动学习的方式，强化移动学习的意愿，从而转变为主动积极的移动学习。

第三，优化环境，克服学习困难。为了更好地帮助高素质农民克服学习困难，提升移动学习的质量，还需要为他们提供稳定的外部环境。外部环境包括硬件环境和政策环境。在硬件环境方面，应继续扩大农村地区移动通信网络带宽及其覆盖范围，确保网络畅通且快速。在政策环境方面，应加大对高素质农民移动学习的政策支持和财政补贴力度，积极创造条件鼓励并吸引社会资本参与到高素质农民移动学习平台的建设和市场运营中。同时应推进农民职业化和专业化发展进程，完善农民职业技术资格制度，使高素质农民移动学习成为获取相关职业资格证书的必备条件。

注释：

① 数据来源于《第七次全国人口普查公报（第七号）——城乡人口和流动人口情况》，网址为http：//www.stats.gov.cn/tjsj/tjgb/rkpcgb/qgrkpcgb/202106/t20210628_1818826.html。

② 数据来源于《第三次全国农业普查主要数据公报（第一号）》，网址为http：//www.stats.gov.cn/tjsj/tjgb/nypcgb/qgnypcgb/201712/t20171214_1562740.html。

③ 数据来源于第50次《中国互联网络发展状况统计报告》，网址为http：//www.gov.cn/xinwen/2022-09/01/content_5707695.htm。

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收稿日期 2022-09-19责任编辑 刘选

The Contest Between “Mobile Phone” and “Hoe”：

The Trigger Mechanism of Mobile Learning for High-Quality Farmers

PAN Jun， ZHANG Yunhong， LI Biao， QIN Binbin

Abstract： High-quality farmers are the elite group of farmers， and they play an important role in boosting the rural revitalization. With the rapid development of information technology and the popularization of smart phones， mobile learning based on “mobile phones” has become an important way and approach for farmers to learn. In this context， how farmers represented by high-quality farmers should break through the ideological shackles represented by “hoe” to truly participate in online learning activities based on mobile phones has become an important research issue. The trigger mechanism of mobile learning behavior of high-quality farmers is a trigger system composed of trigger factors， obstacle factors and the interaction among all factors. The multivariate analysis based on Grounded Theory and research shows that self-inspiration， positive motivation， interpersonal communication and timely feedback are respectively the sources that trigger high-quality farmers sense of mission， motivation， pleasure and interest in mobile learning， which together constitute the “driving factor array” of mobile learning behavior. Meanwhile， many learning difficulties， low willingness to pay， less learning time and domination of empiricism are important factors that trigger the fear of difficulties， resistance， negativity and conceit of high-quality farmers in mobile learning， which together constitute the “obstacle element array” . The interaction of thrust and resistance generated by the two arrays together reveals the mechanism of mobile learning behavior of high-quality farmers.

Keywords： High-Quality Farmers; Mobile Learning; Grounded Theory; Trigger Factors; Trigger Mechanism