基于TAM模型下的大學生移動學習行為意向的影響因素研究

□蘇文博

（山東大學 山東 威海 264200）

基于TAM模型下的大學生移動學習行為意向的影響因素研究

□蘇文博

（山東大學 山東 威海 264200）

近年來，以無線網絡技術和無線移動通信設備為媒介的移動學習在大學生中間逐漸成為一種被廣泛采納的學習方式，并對傳統學習方式帶來了一定程度的沖擊。行為意向是驅使大學生做出實際行為的重要影響因素。本文基于傳統的技術接受模型為理論基礎，通過引入新的變量構建了擴展式技術接受模型并提出了新的研究假設，通過問卷調查的方式對于研究假設進行了實證分析。

移動學習；行為意向；影響因素

在十二屆全國人大三次會議中，“互聯網+”行動計劃被列為國家重要發展戰略之一。在“互聯網+”的背景下，十八大提出“完善終身教育體系，建設學習型社會”，高度重視教育信息化的推進與發展，努力為全體社會成員提供突破時空限制的高質量教育和學習支持服務。有數據顯示近年來，移動學習用戶的規模快速增長:截至2016年6月，我國移動學習用戶規模達己達1.18億，較2015年底增加775萬 (增長7.0%)。手機在線教育用戶規模達6 987萬，較2015年底增長1 684萬(增長31.8%)。而其中最主要的用戶就是大學生群體。這說明，移動學習正在成為人們尤其是大學生普遍接受的學習方式，其也必將成為教育數字化和終身學習發展的主流趨勢。我國是個國土遼闊的大國，在資源配置方面存在著資源分配不均的現象，尤其是教育資源方面。移動學習由于其在時間、地點選擇上的靈活性，與傳統學習方式相比具有自己鮮明的特點和優勢，并且隨著無線網絡技術的飛速發展以及智能手機、平板電腦等移動設備的全面普及，它正在改變人們以往的學習習慣，使得人們逐漸適應和習慣隨時隨地進行碎片化、網絡化學習。在互動方面，移動學習突破了傳統學習中教師精力和課堂時間有限的問題，讓學習者可以和教師之間多維互動，以更好地理解課程內容，解決學習過程中遇到的問題?？偟膩碚f，移動學習蘊藏著巨大的發展潛力，與傳統學習相比有很多自己獨有的優勢。因此，本研究以TAM模型為基礎，構建了擴展式技術接受模型和新的研究假設，以期對影響大學生移動學習行為意向的因素進行深入探討。

1 移動學習與技術接受模型

1.1 移動學習

移動學習是指利用無線移動通信網絡技術以及無線移動通信設備（如手機、平板電腦、個人數字助理等）獲取教育信息、教育資源等服務的一種新型學習方式。進入信息化時代后，大學生各方面的學習和生活都與各種無線設備息息相關。隨著經濟的發展，移動學習正在成為一個集合多學科，覆蓋多領域，涉及多方面的研究領域，在世界范圍內，移動學習逐漸成為教育領域的探索焦點。

1.2 技術接受模型

1989年，為解釋信息系統低使用率問題，Davis教授以理性行為主義為基礎，提出技術接受模型（TAM）。學者們將TAM用于研究移動學習接受行為時，往往會引用一些新的變量（例如感知娛樂性、感知財政成本等）以擴展TAM模型，提高該模型的解釋能力。外部因素作為外部變量，對人們是否使用系統產生影響，主要影響感知易用性和感知有用性，在便于使用和發現有用的基礎上產生使用系統的行為意向，進而影響最終行為和結果。現如今，TAM模型已得到大量的研究和實證支持，成為行為研究領域的基本模型之一，并將模型不斷完善。TAM模型如圖1所示：

圖1 技術接受模型（D avi s,1989）

2 模型架構與理論假設

2.1 模型架構

本研究的研究模型是基于原TAM模型下的擴展式技術接受模型，采用了原模型中的感知有用性、感知易用性、使用態度、行為意向4個變量，基于前人已有的其他研究成果增加了自我學習管理能力、資源優化性、社會影響3個變量，以期更加充分的了解影響當代大學生移動學習行為意向的因素。

圖2 擴展式技術接受模型

2.2 各研究變量的操作性定義

通過對參考文獻的總結，本文的各研究變量定義整理如表1所示。

表1 各研究變量定義

2.3 模型研究假設

根據建立的擴展式技術接受模型，本研究提出如下8個研究假設。

表2 擴展式技術接受模型中的假設

3 數據收集與分析

3.1 問卷發放與回收

本研究以山東大學（威海）的大學生為研究對象，問卷通過網上調查的形式發放，共回收問卷310份，其中有效問卷296份。本研究在問卷設計上可分為兩部分，一部分是基本信息部分，另一部分是移動學習行為意向影響因素部分，采用李克特五點量表的自述式問卷，將問卷中的變量按完全不同意、不太同意、中立態度、比較同意、非常同意進行劃分。

3.2 數據分析

本研究數據分析使用SPSS22.0，模型驗證與分析工具使用AMOS21.0。主要是對數據進行了描述性統計分析、驗證性因子分析和結構方程模型檢驗。

3.2.1 描述性統計分析。本次問卷調查以山東大學（威海）在校大學生為調查對象，基本信息部分主要是對樣本的性別、年級、擁有移動學習設備的數量等特征進行統計分析，其中被試女生數量多于男生，占54%；學生年級主要是大二和大三，占74.33%；擁有移動學習設備的數量方面，至少擁有一種移動學習設備的學生占96.67%。

3.2.2 驗證性因子分析。驗證性因子分析是對調查數據進行的一種統計分析，研究目的在于從理論假設出發，檢驗理論與數據的一致性，從而檢驗并最終發展理論。本研究應用AMOS21.0軟件對5個變量進行驗證性因子分析。

圖3 驗證性因子分析

本研究在進行驗證性因子分析之前首先通過使用擬合指數對模型數據的合理性進行了檢驗如表4所示。一般的卡方自由度比小于3.0時表示模型的適配度較佳。當其值小于1.0時，表示模型過度適配，模型CMIN為391.803，DF為188，CMIN/DF為2.084<3，說明模型的擬合度較好。GFI是適配度指數，AGFI為調整的適配度指數，AGFI的值介于0～1之間，數值越接近1，表示模型的適配度越好，一般要求AGFI>0.8，NFI為規準適配指數，IFI為增值適配指數，CFI為比較適配指數，各項指標數值越接近1，表示模型的適配度越好，一般要求大于0.8，漸進殘差均方和平方根RMSEA，其值越小表示模型的適配度越好。一般可接受的范圍是<0.08,當RMSEA>0.1時就不可以接受了。從模型擬合結果來看其中GFI指標、AGFI指標、IFI指標、NFI指標、CFI指標均大于0.8反應模型可以接受，Rmsea小于0.1說明模型擬合度較好。

表4 擬合指數測度

由表5可知，每個題項的標準化因子載荷均大于0.5，說明每個題項都可以很好的解釋其所在的維度。

組合信度（CR）是模型內在質量的判別準則之一，反映了每個潛變量中所有測項是否一致性地解釋該潛變量。由表可知，組合信度CR大于0.7，說明每個潛變量中的所有測項都可以一致性地解釋該潛變量。

各維度的AVE大于0.5，且AVE大于相關系數的平方，說明量表有很好的收斂效度和區別效度。

表5 測量模型的效度分析

3.2.3 結構方程模型檢驗。結構方程建模（Structural Equation Modeling，SEM）也成為結構方程分析，它是基于樣本數據來評估研究者提出的理論模型是否可以接受的一種統計分析工具。它可以同時處理多個因變量并能估計因子結構、因子關系和整個模型的擬合程度。根據理論模型，運用AMOS21.0建立結構方程模型。

圖4 結構方程模型

在判斷結構方程模型是否成立時，主要通過對一些擬合指標的測算來衡量，其中x2/df一般要求小于3，GFI是適配度指數、AGFI為調整的適配度指數、NFI規準適配指數、IFI增值適配指數、CFI比較適配指數，一般要求這些值均大于0.9，表示模型適配能力較好。RMSEA應小于0.08表示適配能里較好，模型擬合程度較好。由表6可知，修正后模型的擬合程度較好，模型可以接受。

表6 擬合程度測度

由表7可知，從自我學習管理能力到感知有用性的標準化路徑系數為0.295（t=5.378，p=0.000<0.05），說明自我學習管理能力對感知有用性具有顯著的正向影響，即自我學習管理能力越強，感知有用性越大；從資源優化性到感知有用性的標準化路徑系數為0.389（t=6.694，p=0.000<0.05），說明資源優化性對感知有用性具有顯著的正向影響，及資源優化性越高，感知有用性越高；從感知易用性到感知有用性的標準化路徑系數為0.351（t=6.066，p=0.000<0.05），說明感知易用性對感知有用性具有顯著的正向影響，即感知易用性越高，感知有用性越高；從感知易用性到使用態度的標準化路徑系數為 0.230（t=3.123，p=0. 002<0.05），說明感知易用性對使用態度具有顯著的正向影響，即感知易用性越高，使用態度越高；從社會影響到使用態度的標準化路徑系數為0.339（t=4.951，p=0.000<0.05），說明社會影響對使用態度具有顯著的正向影響，即社會影響越大，使用態度越高；從感知有用性到使用態度的標準化路徑系數為0.202（t=2. 800，p=0.005<0.05），說明感知有用性對使用態度具有顯著的正向影響，即感知有用性越高，使用態度越高；從感知有用性到行為意向的標準化路徑系數為0.392（t=6.100，p=0.000<0.05），說明感知有用性對行為意向具有顯著的正向影響，即感知有用性越高，行為意向越高；從使用態度到行為意向的標準化路徑系數為0.436（t=6.650，p=0.000<0.05），說明使用態度對行為意向具有顯著的正向影響，即使用態度越高，行為意向越高。

表7 研究假設檢驗結果

4 研究結論

本研究通過建立擴展式技術接受模型，并使用結構方程模型進行分析，可以得出如下結論：

第一，感知有用性不僅受到傳統技術接受模型中感知易用性的正向影響，同時基于個體內部發展因素的自我學習管理能力和基于外部供給因素的資源優化性都會對感知有用性產生正向影響，其中資源優化性對感知有用性的影響最大，一定程度上反映了當前我國強調供給側改革的正確性和必要性。

第二，本研究驗證了感知有用性和感知易用性對于使用態度的正向作用，但是其影響程度并不是非常突出，相比較而言社會影響因素對于大學生使用移動學習的態度產生了更為重要的影響，反映出大學生個體的態度、行為受到個人從眾心理和社會力量的影響是深遠而巨大的。

[1]馬如宇.影響移動學習用戶使用態度的前置性和潛在性因素解析——基于擴展式科技接受模型的視點[J].中國遠程教育,2009,(08):70-74.

[2]許玲,鄭勤華.大學生接受移動學習的影響因素實證分析[J].現代遠程教育研究,2013,(04):61-66.

[3]朱晶.基于TAM模型的研究生移動學習影響因素研究[D].山東師范大學,2015.

[4]武剛.基于TAM模型的大學生移動學習影響因素探析[D].南京郵電大學,2014.

[5]王金濤.大學生采納移動學習行為影響因素研究——以高等師范院校為例[J].中國遠程教育,2015,(01):49-54.

[6]郭然然,黃蘭.基于TAM模型的大學生移動學習行為意愿研究[J].金華職業技術學院學報,2014,(04):32-34.

1004-7026（2017）07-0117-04

G434

A

10.16675/j.cnki.cn14-1065/f.2017.07.081

蘇文博（1996-），男，漢族，山東大學（威海）商學院，本科，研究方向保險學，移動學習。