教育信息化2.0时代高校大学生移动学习接受度研究

田姗

摘要教育信息化2.0时代，各类信息平台广泛应用于教学场景当中，移动学习也迎来新的发展契机。文章借鉴成熟的TAM模型，结合地方高校教学实践，构造经管类专业大学生移动学习接受度模型，研究结果显示：移动学习感知易用性对移动学习感知有用性、移动学习态度均有正向影响，对移动学习感知有用性影响更显著；移动学习感知有用性对移动学习态度、移动学习行为有正向影响，对移动学习态度影响更为显著；移动学习态度对移动学习行为影响显著。由此，研究提出移动学习方式“常态化”、移动学习资源“适切化”、移动学习组织“灵活化”等建议，以期在教育信息化发展的“融合”与“创新”阶段，助推师生在“教”与“学”场景中的深化变革。

关键词 教育信息化；移动学习接受度；技术接受模型

中图分类号：G642文献标识码：ADOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2023.12.028

国际移动学习研究最早始于1991年，2000年国际远程教育权威学者Desmond Keegan将M-learning（移动学习）的概念引入中国[1]。黄荣怀教授针对移动学习的发展特征给出如下几种定义：①以技术为中心的移动学习；②基于与E-Learning关系的移动学习；③基于学习活动的移动学习[2]。整理分析国内外移动学习相关文献研究发现，国内整体研究模式为“树形拓展”，国际上则为“环形循环”[3]。时至今日，移动学习的研究依然是相关学科领域关注的重点，主要集中在移动学习模型及理论框架研究、移动学习接受度及影响因素研究、移动学习系统设计与应用效果研究等方面[4]。

综上，不少学者倾向于应用稳健的TAM模型研究移动学习接受度，模型中关键变量的有效性也得到了验证，除去原有模型的变量，学者还会结合自身研究主题和特点增加部分变量，但增加变量的有效性和适用性有待进一步验证和探讨。

1研究模型及设计

结合学者们关于移动学习接受度的研究和应用情况，基于TAM模型，本文选取了移动学习感知易用性（MPEOU）、移动学习感知有用性（MPU）、移动学习态度（MAT）和移动学习行为（MBI）四个关键变量构建经管类专业大学生移动学习接受度模型。

1.1移动学习感知易用性、有用性和学习态度之间的关系假设

在TAM模型中，感知易用性是指用户主观认为能够容易掌握某系统或信息技术的程度，本研究在构建模型时，结合经管类专业大学生线上学习情况，认为学生感知使用移动学习平台的容易程度影响了学生对移动学习的认可度，即经管类专业大学生越容易掌握移动学习平台的操作，学生就更愿意使用移动学习平台，提升移动学习的接受程度。研究假设如下：H1：移动学习感知易用性对移动学习感知有用性正向影响。H2：移动学习感知易用性对移动学习态度正向影响。

1.2移动学习感知有用性、学习态度和学习行为之间的关系假设

感知有用性是TAM模型中衡量用户技术接受度和使用意愿的重要指标，用户主观认为某信息系统或技术能带来的帮助和益处越多，用户就越容易接受该系统或技术。经管类专业大都具有较强的实践性，学生认为专业学习越有价值就越能激发他们的学习兴趣，因此在移动学习方式下，经管类专业大学生认为学习越有用，就越能接受这种学习方式，并且形成长期的学习行为。研究假设如下：H3：移动学习感知有用性对移动学习态度正向影响。H4：移动学习感知有用性對移动学习行为正向影响。

1.3移动学习态度与学习行为之间的关系假设

使用态度在TAM模型中主要是指用户在感知易用性和感知有用性的影响下，对使用信息系统的态度，并且这一态度还会影响用户使用信息系统的意愿。随着移动互联网技术和各种移动智能设备的普及，各种智慧课堂教学产品也开始大量使用，尤其是在大规模线上教学期间，学生们感受到来自移动学习的便利，因此对于经管类专业大学生而言，如果通过移动学习方式可以熟练使用各种学习平台、快速获取各种学习资源、及时解答各种学习疑惑，那么移动学习就是一种有效的学习方式，就会增强学生对移动学习的接受度，并在日后的学习中常态化。研究假设如下：H5：移动学习态度对移动学习行为正向影响。

2数据整理与分析

2.1测量模型信效度检验

2.1.1信度检验

为检验测量模型的信度，本研究应用SPSS 22.0软件进行调查问卷内部一致性检验。结果显示：移动学习感知易用性（MPEOU）、移动学习感知有用性（MPU）、移动学习态度（MAT）和移动学习行为（MBI）的CronbachsAlpha系数分别为0.881、0.952、0.887、0.913，均大于0.8，表明本研究调查问卷采集的数据具有较好信度。

2.1.2效度检验

①收敛效度检验。本研究运用AMOS 23.0软件对测量模型进行了验证式因素分析，结果所示：移动学习感知易用性（MPEOU）CR值为0.881，AVE值为0.712；移动学习感知有用性（MPU）CR值为0.953，AVE值为0.871；移动学习态度（MAT）CR值为0.890，AVE值为0.730；移动学习行为（MBI）CR值为0.914，AVE值为0.779。即所有变量的CR值均大于0.80，AVE值均大于0.70，并且所有观测变量的因子载荷量都大于0.60，表明本研究的测量模型具有较好的收敛效度。

②区别效度检验。本研究数据分析显示：移动学习行为（MBI）的AVE平方根值为0.883明显大于各相关系数绝对值，移动学习态度（MAT）的AVE平方根值为0.854明显大于各相关系数绝对值，移动学习感知有用性（MPU）的AVE平方根值为0.933明显大于各相关系数绝对值，移动学习感知易用性（MPEOU）的AVE平方根值为0.844明显大于各相关系数绝对值，说明本研究的测量模型具有较好的区分效度。

2.2结构模型验证与分析

2.2.1结构模型拟合度检验

2.2.2结构模型参数检验

数据分析显示，结构模型中所有的载荷系数都为正数，所有潜变量的方差以及测量误差的方差估计都为正数，标准化系数都没有超过1或太接近1的情况，综上可以判断，经管类专业大学生移动学习接受度模型参数估计合理。

潜变量之间的路径系数结果显示：移动学习感知易用性（MPEOU）对移动学习感知有用性（MPU）的路径系数为1.032，C.R.值为14.582，相应的P值小于0.01；移动学习感知易用性（MPEOU）对移动学习态度（MAT）的路径系数为0.222，C.R.值为2.463，相应的P值为0.014；移动学习感知有用性（MPU）对移动学习态度（MAT）的路径系数为0.470，C.R.值为6.228，相应的P值小于0.01；移动学习态度（MAT）对移动学习行为（MBI）的路径系数为0.328，C.R.值为2.955，相应的P值小于0.01；移动学习感知有用性（MPU）对移动学习行为（MBI）的路径系数为0.433，C.R.值为0.081，相应的P值小于0.01。数据表明所有C.R.值都大于1.96，概率P值都小于0.05，说明研究结果显著，即经管类专业大学生移动学习接受度模型参数估计效果较好。

针对变量的进一步数据分析显示，移动学习感知有用性（MPU）的SMC估计值为0.723，移动学习态度（MAT）的SMC估计值为0.720，说明自变量对它们的解释能力较强，移动学习行为（MBI）的SMC估计值为0.624，说明自变量对其解释能力不错。

3研究结论及建议

3.1研究结论

本研究模型验证结果表明，H1―H5研究假设均成立，且变量之间的回归系数显著有效，并具有一定的解释意义。说明基于稳健的TAM模型选取的模型变量合适，能较好解释移动学习感知易用性、移动学习感知有用性、移动学习态度和移动学习行为之间的关系，即经管类专业大学生感知的移动学习平台越易用，就越会产生对移动学习价值的认同；越高的价值认可就越会带来移动学习态度的正向激励和移动学习行为的有效促进。

3.2研究建议

移动学习方式“常态化”。移动学习方式可以用来重构教师和学生的“教与学”理念，进行信息化教学模式构建，让学生成为整个环节的中心点，由传统信息的被动接收者变为信息的主动获取者、共享者甚至是传播者，充分调动起学生的主观能动性。移动学习不能仅停留在对学生“碎片化”时间的研究上，而是要用开放、协同、共享等思维去搭建移动学习“常态化”教学场景，应用混合式教学方法，构建教育信息化发展的重要基石。

移动学习资源“适切化”。在线教育有效开展的前提和基础是适切的学习资源[5]，同样依托于互联网技术发展的移動学习资源搭建不能仅停留在数量丰富上，还需要考虑学习资源与学习目标、内容、学生兴趣的适合度上，尤其是在经管类专业教学实践中，要把握学习内容的适切性、学习难度的适切性、学习资源整合的适切性等方面，让学生在专业性学习中目标明确、知识获取精准、学习兴趣提升，保障教育信息化使用的有效性。

移动学习组织“灵活化”。本次调研期间，许多高校的教学活动都是在线上开展，如何建课、互动、测评成为很多一线教师深入思考的问题，区别于传统授课，移动学习情境下的教学组织在教学目标、教学内容和教学方法的安排上要更加灵活，要找到适合专业师生共同学习的“弹性教学组织形式”[5]，即教学组织计划的起点是两大需求：学生获取知识的需求和教师传播知识的需求，然后根据需求特点，柔性设计教学内容，确保每一个知识输入输出环节的有效性，实现有价值的知识转换，助推教育信息化的融合与创新。

基金项目：湖北省教育厅2019年哲学社会科学研究项目“教育信息化2.0时代应用型高校营销类课程移动学习模式研究”（19G133）；院级教研项目“基于UTAUT 2模型的营销类课程线上线下混合式教学效果评价研究”（X2020012）。

参考文献

[1]叶成林，徐福荫，许骏.移动学习研究综述[J].电化教育研究，2004（3）：12-19.

[2]黄荣怀，王晓晨，李玉顺.面向移动学习的学习活动设计框架[J].远程教育杂志，2009（1）：3-7.

[3]王佑镁，王娟，杨晓兰，等.近二十年我国移动学习研究现状与未来趋势——基于中西方对比的研究综述[J].现代远程教育研究，2013（1）：49-55.

[4]王辞晓，董倩，吴峰.移动学习对学习成效影响的元分析[J].远程教育杂志，2018，36（2）：67-75.

[5]黄荣怀，张慕华，沈阳，等.超大规模互联网教育组织的核心要素研究——在线教育有效支撑“停课不停学”案例分析[J].电化教育研究，2020，41（3）：10-19.