移動學習平臺用戶使用意愿影響因素研究

許雪琦 張婭雯

[摘? ?要] 移動計算技術(shù)與各類信息終端的進步，極大促進了基于“互聯(lián)網(wǎng)+”的移動學習平臺的發(fā)展。當前，紛繁的在線學習平臺面臨著用戶不易接受、滿意度和使用率低等諸多問題?；谛畔⑾到y(tǒng)技術(shù)接受和使用統(tǒng)一整合理論（UTUAT），結(jié)合移動情境和心流體驗理論，針對當前用戶群較為廣泛的英語在線學習平臺，通過問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，對用戶在線學習的情境和技術(shù)接受感知行為進行深入研究，構(gòu)建了移動學習平臺的用戶使用行為模型。數(shù)據(jù)分析顯示，心流體驗、感知移動性和服務(wù)質(zhì)量對學習用戶的持續(xù)使用意愿均有顯著影響，在線學習的內(nèi)容質(zhì)量通過心流體驗對用戶行為產(chǎn)生間接影響;感知成本因素方面，付費的移動學習平臺對用戶行為的影響比免費平臺相對顯著，但均未通過顯著性檢驗。上述研究方法和結(jié)論，對各類移動學習平臺的用戶行為研究具有一定的參考價值。

[關(guān)鍵詞] 移動學習; 用戶行為; 持續(xù)使用意愿; 感知移動性; 心流體驗

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A

[作者簡介] 許雪琦（1974—），女，河北秦皇島人。副教授，博士，從事教育信息管理、數(shù)據(jù)分析、智能系統(tǒng)的人機交互等方面的研究。E-mail：xxq@hdu.edu.cn。

一、引? ?言

在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代，網(wǎng)絡(luò)與教育的深度融合持續(xù)帶動著遠程與在線教育的升級。大數(shù)據(jù)、移動計算及人工智能等前沿技術(shù)的發(fā)展，優(yōu)化了在線教學過程，提升了學習效能，并使個性化學習成為可能。移動學習服務(wù)與傳統(tǒng)學習方式的本質(zhì)區(qū)別在于，用戶可以隨時隨地獲取學習資源;第五代無線系統(tǒng)的發(fā)展和推行，數(shù)據(jù)吞吐量增長，移動性更強，將極大地改善移動學習平臺的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性。移動學習平臺的市場廣闊，競爭越來越激烈。面對更加多元化的學習場景，如何實現(xiàn)用戶的積累，奪取市場份額爭奪戰(zhàn)的勝利，已成為眾多在線教育服務(wù)商力爭解決的問題。本文以英語移動學習平臺為例，基于情境理論和心流體驗理論，以信息系統(tǒng)技術(shù)接受模型為基礎(chǔ)，提出了移動學習用戶的平臺持續(xù)使用行為影響因素的理論模型，分析用戶行為的影響因素，為移動學習平臺的發(fā)展提供決策參考。

二、文獻綜述

（一）UTUAT模型

信息系統(tǒng)技術(shù)接受和使用統(tǒng)一整合理論（UTUAT）廣泛用于用戶信息系統(tǒng)行為研究[1]。該模型由Venkatesh[2]等人通過整合多種信息系統(tǒng)接受理論模型提出，并對技術(shù)接受模型（TAM）繼續(xù)進行了修正。其歸納了績效期望、努力期望、社會影響對使用意愿的作用，并考慮便利條件和使用意愿對用戶使用行為的影響;同時考慮四個調(diào)節(jié)變量（性別、年齡、經(jīng)驗、自愿性）對使用意愿和使用行為的影響，增強了信息技術(shù)接受相關(guān)研究的解釋度和預(yù)測效力。實證分析驗證，UTUAT對用戶使用影響因素的解釋力高達70%。

目前，模型的應(yīng)用方式分為兩個方面。一是在UTUAT基礎(chǔ)上，修改或添加因子以滿足具體問題的需要。吳云[3]在UTUAT結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上添加焦慮、感知可信性和社會評價構(gòu)建政務(wù)社交媒體公眾接受模型后發(fā)現(xiàn)，社會影響和社會評價是影響用戶使用意愿的主要因素，績效期望通過社會評價產(chǎn)生影響。二是整合UTUAT與其他現(xiàn)有模型。陳鶴陽[4]整合UTAUT和TTF模型構(gòu)建理論模型，探究各個因素對移動圖書館用戶采納意愿的影響。結(jié)果顯示，績效期望、個體創(chuàng)新和感知信任對移動圖書館用戶采納意愿有顯著正向影響，任務(wù)技術(shù)匹配通過績效期望間接影響用戶采納意愿。因此，以UTUAT為基礎(chǔ)構(gòu)建移動學習用戶使用行為模型，研究基礎(chǔ)合理可行。

（二）心流體驗

心流（Flow）是指當個體進行某種娛樂或者活動時，若所面臨的挑戰(zhàn)難度跟自身技能達到相對平衡，就會產(chǎn)生心流，期間主體會全身心地投入到活動中，并感受到愉快，該理論由美國著名心理學家Csikszentmihalyi[5]提出。心流活動具有八個特征：工作完成、全神貫注、目標明確、及時反饋、高度自控、投入感、忘我狀態(tài)和時間觀感。心流理論認為，達到心流狀態(tài)需要三個條件：個人技能與任務(wù)挑戰(zhàn)相平衡，用戶具有清晰的目標，用戶得到及時的反饋。

隨著心流理論的發(fā)展，心流體驗成功應(yīng)用于用戶虛擬游戲、在線購物等方面的研究，近年來在移動用戶行為研究上也有較大突破。包成名[6]等的研究表示，移動游戲的使用通過感知娛樂性和努力期望影響心流體驗。結(jié)合心流的特點和達成條件、移動學習的目的和過程，用戶的心流體驗更易受到內(nèi)容質(zhì)量、期望績效等因素的影響，高質(zhì)量內(nèi)容和顯著的成果反饋使用戶更容易獲得心流體驗。

（三）移動情境理論

在消費者行為研究中，情境被認為是一個重要的因素，它表示用戶特定行為的時間和空間，可以影響用戶在特定時間、地點的決策。Barnard[7]等認為，移動情境是用戶在使用移動終端時所需要的條件和使用者所處的狀態(tài)。Kim[8]等認為，移動情境是在移動互聯(lián)網(wǎng)中影響個人環(huán)境因素的集合。Amberg[9]將感知移動性和感知成本作為移動服務(wù)情境構(gòu)建個性化情境依賴模型，并驗證了感知移動性和感知成本對用戶接受移動服務(wù)的影響。因而在本研究中將移動情境定義為用戶在不同時間、地點使用移動學習平臺時面臨的成本和移動性條件。在移動平臺學習是區(qū)別于傳統(tǒng)學習方式的一個重要標志。大量研究證明，移動技術(shù)的隨時隨地性，是影響用戶采納移動服務(wù)行為的關(guān)鍵因素[10]。在移動技術(shù)高速發(fā)展、信息海量增長的時代，良好的移動性和低的感知成本將對移動學習平臺用戶的使用意愿和行為起到極為重要的促進作用，因而在研究中加入情境因素是十分必要的。

三、研究模型和假設(shè)

（一）研究模型的提出

通過相關(guān)文獻的整理和歸納，發(fā)現(xiàn)針對移動平臺用戶行為的研究較少，且未形成有效而完善的研究模式。在移動平臺的研究中，移動游戲用戶使用意愿的研究與移動學習相比，研究時間早，研究模型相對成熟。如圖1（a）所示，二者具有相同的移動平臺背景、相同的目標性，但在使用過程中存在一定差異。因此，在移動游戲用戶使用行為模型的基礎(chǔ)上，比較二者的共通性和差異性，提出移動學習用戶的持續(xù)使用行為影響因素的理論模型。

針對在線學習用戶，在移動學習情境中，研究用戶的學習行為，除網(wǎng)速、流量等相關(guān)因素外，更需要考慮移動平臺的移動性、服務(wù)質(zhì)量、內(nèi)容等因素，以及用戶的各種感知因素的影響。因此，在移動游戲用戶的持續(xù)使用意愿影響因素模型的基礎(chǔ)上，提出移動學習用戶的持續(xù)使用行為影響因素的理論模型。模型保留UTUAT模型中績效期望、滿意度、社會影響三個因素，并將心流體驗、感知成本和內(nèi)容質(zhì)量納入模型中;感知移動性和服務(wù)質(zhì)量作為移動情境因素添加到模型中。以上八個因素按照平臺和用戶的維度構(gòu)建模型，如圖1（b）所示。

因此，針對移動平臺和用戶感知兩個方面，研究八個因素對移動學習平臺的用戶持續(xù)使用行為（Continuous Intention，CI）的影響程度，即社會影響（Social Influence，SI）、服務(wù)質(zhì)量（Quality of Service， QS）、感知移動性（Perceived Mobility，PM）、內(nèi)容質(zhì)量（Quality of Content， QC）、感知成本（Perceived Cost， PC）、滿意度（Satisfaction，SA）、績效期望（Performance Expectancy，PE）和心流體驗（Flow，F(xiàn)L）。

（二）研究假設(shè)

1. UTUAT核心變量的假設(shè)

績效期望是UTUAT模型的核心變量，是個體相信信息系統(tǒng)可以增加工作績效的程度[11]。相關(guān)研究證明，在信息系統(tǒng)采納意愿的研究領(lǐng)域，績效期望對用戶的持續(xù)使用意愿具有正向影響[12-14]。

滿意度對用戶的重復(fù)購買意愿產(chǎn)生顯著的正向影響，信息系統(tǒng)的滿意度體現(xiàn)出用戶的實際感受與先前預(yù)期的情感差異程度，也會對用戶的持續(xù)使用意愿或者行為產(chǎn)生積極的影響。

社會影響是個體在公眾環(huán)境使用某項移動服務(wù)時，首先會觀察周圍環(huán)境中的其他人的行為，并且受到他人行為影響作出行為的判斷[15]。基于UTUAT，社會影響對移動支付用戶使用意愿存在正向影響[16]。

基于上述研究基礎(chǔ)，對研究模型作出如下假設(shè)：

H1：績效期望對用戶持續(xù)使用意愿具有正向影響;

H2：績效期望對用戶的滿意度具有正向影響;

H3：用戶滿意度對持續(xù)使用意愿具有正向影響;

H4：社會影響對用戶的持續(xù)使用意愿具有正向影響。

2. 移動情境因素的假設(shè)

感知移動性允許用戶隨時隨地通過移動設(shè)備獲取各種信息和服務(wù)，即移動性具有在新的環(huán)境下引導(dǎo)和支持用戶的能力。移動學習的主要優(yōu)勢是效益和實用性，這些優(yōu)勢是移動設(shè)備移動性的結(jié)果。同時，移動用戶對信息安全的關(guān)注度日益增加，平臺服務(wù)能否實現(xiàn)對用戶隱私的嚴格維護，并作出及時響應(yīng)，對用戶的持續(xù)使用意愿具有重要影響。因此，提出如下假設(shè)：

H5：感知移動性對用戶績效期望具有正向影響;

H6：平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶滿意度具有正向影響。

3. 心流體驗因素的假設(shè)

心流體驗展現(xiàn)了最佳的學習體驗過程。在移動學習中，當用戶感受到心流時，他們精神高度集中，享受學習過程，對環(huán)境變化和時間變動不敏感[5，17]。這樣的最佳體驗，極大地促進用戶的使用行為。研究表明，心流體驗確實會促進用戶的在線購物行為，以及游戲用戶的使用意愿[12，18]。因此，提出如下假設(shè)：

H7：內(nèi)容質(zhì)量對心流體驗具有正向影響;

H8：績效期望對心流體驗具有正向影響;

H9：心流體驗對持續(xù)使用行為具有正向影響。

4. 感知成本因素的假設(shè)

感知成本是用戶在使用產(chǎn)品或者接受服務(wù)時，感知到的需要付出的費用、時間和精力等[10]。在移動學習情境中，將感知成本定義為用戶使用移動平臺時所付出的各種費用、時間和精力。通常，較高的用戶感知成本會降低用戶的持續(xù)使用意愿。因此，提出如下假設(shè)：

H10：感知成本對用戶使用意愿具有負向影響。

四、研究方法與過程

（一）問卷設(shè)計

在移動學習用戶使用意愿的問卷設(shè)計中，為保證問卷信度和效度，在測量題項上參考已有文獻，并根據(jù)移動英語學習的特征作出相應(yīng)的調(diào)整，見表1，問卷采用 Likert 5 級度量方法，以及9個變量設(shè)計題項。

（二）數(shù)據(jù)收集

問卷的調(diào)查對象包括在校生及社會人群，且有過移動英語學習經(jīng)歷。問卷通過網(wǎng)絡(luò)進行發(fā)放和收集，調(diào)查內(nèi)容包括用戶基本信息和平臺選擇兩個部分。共收到276份問卷，剔除選項全部一致或回答時間過短（少于90秒）的問卷，最終有效問卷244份，有效率為87%。

如圖2所示，調(diào)查對象主體為大學生，其中碩博生占比近四成（39.34%）。這些用戶選擇的移動英語學習平臺主要包括詞匯類（90.6%）及翻譯類（72.5%），其次是閱讀（52.9%）和口語聽力類（50.4%）。其中平臺使用占比較高的前三位是有道詞典、滬江開心詞場和英語流利說。

數(shù)據(jù)顯示，用戶在選擇學習平臺時，所考慮的因素有學習體驗（85.2%）、平臺設(shè)計的感受（72.5%）、平臺服務(wù)（60.2%），而費用因素對用戶的影響則相對較小（18.9%）。

（三）信度和效度分析

驗證變量的信度和收斂效度，驗證性因子分析的結(jié)果見表2 ，九個因子的 Cronbachs alpha 值均高于0.80，組合信度均高于0.80，各因子的平均抽取方差均高于 0.50，表明量表的信度和收斂效度較好。

區(qū)分效度的評估方法，是通過比較平均方差抽取量平方根與變量間相關(guān)系數(shù)的大小，見表3，表中對角線數(shù)字顯示的九個因子AVE平方根均大于其相關(guān)系數(shù)，因此，該量表具有很好的區(qū)分效度。

（四）模型整體擬合和假設(shè)檢驗

采用Amos 18.0結(jié)構(gòu)方程模型分析軟件，對研究模型進行整體擬合評價與假設(shè)檢驗。該結(jié)構(gòu)模型適配度指標分析結(jié)果見表4，模型參數(shù)均在適配標準之內(nèi)，模型適配度均良好。因此，上文提出的移動學習用戶持續(xù)使用意愿影響因素的理論模型構(gòu)建合理。

由Amos分析工具計算的標準化路徑系數(shù)及其顯著性，見表5。模型驗證結(jié)果顯示，除H10（感知成本對持續(xù)使用意愿具有負向影響）未得到支持外，其余假設(shè)均得到支持，其中H2、H3、H7、H9為顯著（p值小于0.01）。

上述結(jié)果所針對的用戶群體較廣泛，學習平臺包括免費及收費產(chǎn)品。為了進一步檢驗感知成本對用戶使用行為的影響，研究選取了收費平臺用戶數(shù)據(jù)。針對至少一個付費平臺的用戶，共有173份數(shù)據(jù)，檢驗結(jié)果p值為0.057，標準化路徑系數(shù)為-0.189。

由分析結(jié)果可見，針對付費平臺的數(shù)據(jù)依舊不支持H10，已接近檢驗標準p<0.05。但相對于免費和付費全體用戶的H10（PH10= 0.176），可理解為感知成本對付費移動學習平臺有一定的顯著性。

圖3描述了移動學習用戶使用行為的影響因素。通過結(jié)構(gòu)方程模型中的路徑系數(shù)，計算自變量對因變量的直接影響、間接影響和總影響的效果值，以了解各因素對用戶持續(xù)使用行為的影響程度[25]，由數(shù)據(jù)分析得出以下結(jié)論：

（1）服務(wù)質(zhì)量（QS）對用戶滿意度（SA）具有顯著直接影響（SPC=0.371），并通過滿意度（SA）對用戶持續(xù)使用意愿（CI）產(chǎn)生間接影響，最終影響效果值為：

SE（QS）= SPC（QS→SA）*SE（SA）= 0.166

（2）感知移動性（PM）對感知績效（PE）具有顯著直接影響（SPC=0.328），并通過感知績效（PE）對用戶持續(xù)使用意愿（CI）產(chǎn)生間接影響，最終效果值為：

SE（PM）= SPC（PM→PE）*SE（PE）= 0.247

（3）內(nèi)容質(zhì)量（QC）對心流體驗（FL）具有顯著直接影響（SPC=0.479），并通過心流體驗（FL）對用戶持續(xù)使用意愿（CI）產(chǎn)生間接影響，最終效果值為：

SE（QC）= SPC（QC→FL）*SE（FL）= 0.212

（4）社會影響（SI）、滿意度（SA）、心流體驗（FL）對用戶持續(xù)使用意愿具有顯著正向影響。效果值分別為0.303、 0.447、0.443。

（5）績效期望（PE）對用戶持續(xù)使用意愿（CI）具有顯著直接影響，并通過滿意度（SA）和心流體驗（FL）對使用意愿產(chǎn)生間接影響。因此，績效期望對用戶持續(xù)使用意愿總的效果值為：

SE（PE）= SPC（PE→CI）+ SPC（PE→SA）*SE（SA）+ SPC（FL→SA）*SE（FL）=0.671

五、研究結(jié)論與展望

針對移動在線學習，基于UTUAT模型、心流體驗等理論，對用戶持續(xù)使用行為影響因素的分析結(jié)論和啟示如下：

（1）在移動情境（平臺）的影響因素中，社會影響（p=0.041）對用戶持續(xù)使用意愿具有顯著直接影響，服務(wù)質(zhì)量（p=0.033）、移動性（p=0.037）、內(nèi)容質(zhì)量（p=0.007）分別通過滿意度、績效期望和心流體驗對用戶持續(xù)使用行為產(chǎn)生間接影響，且社會影響（SE=0.303）對用戶使用意愿的影響效果值最大。

（2）在心流體驗（用戶感知）影響因素中，滿意度（p<0.001）、績效期望（p=0.019）和心流體驗（p<0.001）均對用戶持續(xù)使用行為有顯著影響。其中，績效期望（SE=0.671）對用戶使用意愿影響效果值最大。感知成本（p=0.176）未通過顯著性檢驗，但感知成本在付費的移動學習平臺中對用戶行為的影響比免費平臺相對顯著。

綜上，在“互聯(lián)網(wǎng)+”的學習時代，用戶間的交流和經(jīng)驗對信息獲取有重要作用，并影響用戶的選擇和使用意愿。而且，用戶知識付費意愿不斷增強，尊重知識產(chǎn)權(quán)，優(yōu)質(zhì)資源收費，已成為必然趨勢。在提高學習資源質(zhì)量的基礎(chǔ)上，有效的激勵方法仍可以保留優(yōu)質(zhì)的忠實用戶群。且相比于感知成本，學習者更期望在學習過程中獲取心流體驗，提升愉悅感和成就感。因此，移動學習平臺開發(fā)商需不斷努力開發(fā)豐富、精彩、有趣的學習內(nèi)容，提供個性化服務(wù)，及時響應(yīng)用戶需求，嚴格維護用戶隱私和信息安全。

以移動英語在線學習用戶和平臺的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，驗證了移動情境及心流體驗對在線學習用戶的使用行為影響因素模型的合理性。然而，移動學習情境具有相當?shù)膹?fù)雜性，不同課程平臺和用戶的特征發(fā)生改變時，可能會造成影響因素的改變。在后續(xù)研究中，還需要進一步拓展模型的使用情境維度，以提高模型及研究內(nèi)容的適應(yīng)性。

[參考文獻]

[1] DAVIS F D. Perceived usefulness， perceived ease of use， and user acceptance of information technology[J]. MIS quarterly， 1989，13（3）：319-341.

[2] VENKATESH V， MORRIS M G， DAVIS. G B. User acceptance of information technology： toward a unified view[J]. MIS quarterly， 2003，27（3）：425-478.

[3] 吳云， 胡廣偉. 政務(wù)社交媒體的公眾接受模型研究[J]. 情報雜志， 2014（2）：181-186.

[4] 陳鶴陽， 譚宏利. 基于UTAUT和TTF模型的移動圖書館用戶采納行為研究[J]. 現(xiàn)代情報， 2018，38（1）：60-68.

[5] CSIKSZENTMIHALYI M. The psychology of optimal experience[M]. New York： Harper Collins， 1990.

[6] 包成名. 移動游戲用戶持續(xù)使用意愿影響因素研究[D]. 南京：南京大學， 2014.

[7] BARNARD L， YI J S， JACKO J A. Capturing the effects of context on human performance in mobile computing systems[J]. Personal and ubiquitous computing， 2007，11（2）：81.

[8] KIM D J， HWANG Y. A study of mobile internet users service quality perceptions from a users utilitarian and hedonic value tendency perspectives[J]. Information systems frontiers， 2012，14（2）：409-421.

[9] AMBERG M， HIRSCHMEIER M， WEHRMANN J. The compass acceptance model for the analysis and evaluation of mobile services[J]. International journal of mobile communications， 2004，2（3）：248.

[10] 徐向東， 何丹丹. 圖書館移動服務(wù)使用意愿影響因素實證研究——基于信息安全感知和移動性等變量的技術(shù)接受模型[J]. 圖書館， 2019（2）：79-85.

[11] VENKATESH V， DAVIS F D. A theoretical extension of the technology acceptance model： four longitudinal field studies[J]. Management science， 2000（46）：186-204.

[12] HAUSMAN A V， SIEKPE J S. The effect of web interface features on consumer online purchase intentions[J]. Journal of business research， 2009，62（1）：5.

[13] 楊根福. 混合式學習模式下網(wǎng)絡(luò)教學平臺持續(xù)使用與績效影響因素研究[J]. 電化教育研究， 2015（7）：44-50.

[14] 王仙雅， 林盛， 陳立蕓. 混合學習模式下e-Learning平臺使用意愿的影響因素研究[J]. 電化教育研究， 2013（11）：74-80.

[15] NYSVEEN H， PEDERSEN P E， THORBJ？諂RNSEN H， et al. Mobilizing the brand the effects of mobile services on brand relationships and main channel use[J]. Journal of service research， 2005，7（3）：257-276.

[16] 陳華平， 唐軍. 移動支付的使用者與使用行為研究[J]. 管理科學， 2006，19（6）：48-55.

[17] CSIKSZENTMIHALYI M. Creativity： Flow and the psychology of discovery and invention[M]. Centers for Teaching and Technology. Book Library， 1997.

[18] 鐘智錦. 使用與滿足：網(wǎng)絡(luò)游戲動機及其對游戲行為的影響[J]. 國際新聞界， 2010（10）：99-105.

[19] LEI T. Key success factors in 3G services adoption： a consumer perspective[C]//IEEE International Engineering Management Conference， Estoril Portugal， 2008.

[20] ARMSTRONG A， HAGEL J. Real value of on-line communities[J]. Strategic management of intellectual capital， 1998，74（3）：63-71.

[21] 楊根福. MOOC用戶持續(xù)使用行為影響因素研究[J]. 開放教育研究， 2016，22（1）：100-111.

[22] TAYLOR S， TODD P. An integrated model of waste managient behavior： a test of household recycling and composting intentions[J]. Environment and behavior， 1995（27）：603-630.

[23] BHATTACHERJEE A. Understanding information systems continuance： an expectation-confirmation model[J]. MIS quarterly， 2001，25（3）：351-370.

[24] SOUTAR G N. Consumer perceived value： the development of a multiple item scale[J]. Journal of retailing， 2001，77（2）：203-220.

[25] 邱皓政. 量化研究與統(tǒng)計分析[M]. 重慶： 重慶大學出版社， 2009.