高職學生使用在線學習平臺的影響因素研究

鄧靈麗　覃聰

摘要：以UTAUT模型為基礎，結合疫情期間“停課不停學”的在線學習平臺，分析使用在線學習平臺的影響因素，將TAM模型融入UTAUT模型，提出了包含6個假設的高職學生在線平臺模型，采用偏最小二乘法PLS對模型進行驗證，結果表明：績效期望PE和努力期望EE對使用態度有正向顯著影響，使用態度和社會影響兩因素對行為意向有正向顯著影響，努力期望對績效期望和使用態度有調節作用，而促成因素對行為意向沒有正向顯著影響。并對高職使用在線學習平臺功能、流程、黏著度、技術支持等四方面提出建議，以推動高職在線平臺教學改革。

關鍵字：UTAUT模型;在線學習;行為意向;高職學生

中圖分類號：G642? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）12-0010-04

2020年初新冠肺炎疫情席卷全球，教育部提出在疫情防控期間的在線教學，實現“停課不停教、停課不停學”[1]。各級學校積極響應，為最大限度降低疫情給教學帶來的影響，紛紛開展在線上學習。線上學習造就了新的一種教學模式，成為新教學改革的契機。研究影響在線學習平臺使用因素，從而優化線上學習平臺功能，從而提高在線學習效果，本文以廣東省高職院校學生為調研主體，將技術接受模型TAM和技術采納與整合模型UTAUT融合進行在線學習平臺使用影響因素研究，并根據研究結果提出合理化的建議。

1文獻綜述

1.1在線學習平臺

2001年Coomey [2]提出了在線學習平臺四個基本要素，包括：有對話的發生;向學習者提供直接參與的機會;給學習者提供支持;對學習過程的控制。所以這里研究在疫情防控期間的在線學習平臺是指各高等學校為停課不停學開展的在線課堂教學與自主學習平臺（如職教云課堂、超星學習通、騰訊課堂等教學、學習、練習于一體的在線平臺），滿足在線學習平臺四個基本要素。

1.2理論模型

目前關于在線學習平臺影響因素研究大致集中在技術接受模型TAM和技術采納與整合理論模型UTAUT兩種。

TAM模型是Davis等于1989年提出的技術接受模型（technology acceptance model，TAM），主要指出感知有用性和感知易用性決定用戶接納或拒絕態度，從而影響行為意圖，如圖1所示。用于解釋并預測用戶接受或拒絕科技技術的行為意向[3]。感知有用性是一個人認為使用某一特定系統將提高其工作純凈的程度;感知易用是指一個人認為使用特定的系統是不費吹灰之力的程度;使用態度是指人們對在日常生活中有效使用這個技術的態度。

UTATU模型是Venkatesh等于2003年在整合了8種科技技術接受與使用信息科技行為理論如圖2，提出了技術采納與整合理論模型（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology， UTAUT），其認為，績效期望、努力期望、社會影響和促成因素四個關鍵變量對用戶的使用意愿和使用行為存在顯著正向影響[4]。所示績效期望是指個人認為使用新技術將有助于其獲得工作績效的程度;努力期望是指與新技術使用的易用程度;社會影響是個體意識到他人認為他或她應該使用新系統的重要程度;促成因素是個人認為有組織和技術基礎實施支持系統使用的程度;

在本研究中，績效期望是指高職學生使用在線學習平臺獲得的學習成效的程度（即是否有用）;努力期望是高職學生在使用在線學習平臺的難易程度（即是否易用）;社會影響是指高職學生的重要身邊人（如父母、老師、同學等）對其使用在線學習平臺的影響程度;促成因素是高職學生在使用在線學習平臺感受到的技術支持程度（即技術支持）。

1.3相關研究

目前使用技術接受模型TAM和技術采納與整合理論模型UTAUT進行在線學習研究不多，在CNKI中查找“TAM+在線學習”和 “UTAUT+在線學習”搜索到的結果分別是28篇和12篇。TAM技術接受模型比較經典，但是相對簡單，不適用于復雜的場景，而技術采納與整合理論模型UTAUT可以解釋超過70%的因變量變異，是技術采納領域中最完整的模型之一[4]。國內實證研究中的結果：王萱、楊浩等[5]得到社會影響SI對使用與滿足程度（BI）有正向影響不成立，張慕文、吳姜等[6]得到促進條件（FC）和行為意愿（BI）沒有顯著正向影響，曹繼娟、郭鍵津等[7]得到外部資源（SI）對使用意愿（BI）沒有正向影響，關秋燕[8]和文燕平、朱琪等[9]得到努力期望（EE）對行為的影響反而起抑制作用，王婭諾[10]得到績效期望（PE）和社會影響（SI）對網絡學習平臺使用意愿（BI）影響不顯著，說明UTAUT模型用于在線學習平臺研究的結果不確定。在疫情常態化的社會環境下，高職學生使用在線學習平臺影響因素會發生怎么的變化呢？本研究在高職學生使用了一段在線學習平臺，以UTAUT模型為基礎，結合TAM中感知有用和感知易用對使用態度的正向影響，來進行影響因素分析。

2研究設計

2.1問題提出

線上學習是目前互聯網發展的必須產物，研究影響在線學習平臺使用的因素能有效地改進平臺的功能，提高學習效果具有一定的現實意義。目前的研究的結果也不相同，在新冠肺炎疫情期間，影響的因素是否會發生變化，對此本研究針對疫情期間學習使用在線學習平臺的影響因素進行探討，找出具體的影響因素，以提高在線學習平臺的使用，達到更好的學習效果。

2.2研究模型假設

在對高職學習進行訪談的過程中，發現高職學生對在線學習平臺績效期望（PE）、努力期望（EE）會一定程度影響他們對平臺的使用態度（AU），所以在本研究中將TAM模型和UTAUT模型進行融合，將努力期望EE作為績效期望和使用態度的中介調節，而使用態度作為完全中介加入UTAUT模型中，分析五個變量對使用在線學習平臺的影響，提出以下模型和假設：

H1：績效期望PE對高職學生使用在線學習平臺使用態度AU有正向顯著影響;

H2：努力期望EE對高職學生使用在線學習平臺使用態度AU有正向顯著影響;

H3：使用態度AU對高職學生使用在線學習平臺行為意向BI有正向顯著影響;

H4：促進因素FC對高職學生使用在線學習平臺行為意向BI有正向顯著影響;

H5：社會影響SI對高職學生使用在線學習平臺行為意向BI有正向顯著影響;

H6：努力期望EE對高職學生使用在線學習平臺績效期望PE有正向顯著影響。

2.3 研究方法

本研究于2020年8月--9月期間通過微信向廣東省使用過在線學習平臺的高職學校學生發放調查問卷，最后回收376份問卷，經過審核，排除無效問卷88份，得到有效問卷288份。問卷分析采用結構方程SEM處理數據，使用SmartPLS 3.3.2軟件進行數據處理，采用PLS計算和自助法進行數據分析和檢驗。

問卷設計，采用UTAUT模型的量表方式，參考了Venkatesh&Davis（2003）的量表[4]，采用李克特7級量表進行度量，調查高職學生使用在線平臺從不同意到同意7個等級的認同程度。

3數據結果及數據分析

3.1 樣本特征

本次調查通過微信發放問卷，參與回答問卷的均為使用過在線學習平臺的高職院校在校生，共收集問卷376份，經過審核，排除答題時間少于40秒、全部答案相同、同組題中存在邏輯問題的無效問卷88份，最終有效問卷288份，其中男生110份，女生178份。

3.2 信度和效度分析

研究采用SmartPLS軟件中的偏最小二乘法PLS進行信度和效度分析，使用路徑加權方案、300的最大迭代次數，10-7結束準則進行計算，結果如表1所示得到所有變量的峰值在-0.505～-0.075和偏度-0.085～-0.814之間，兩者的絕對值均小于3，表明調研收集的數據成正態分布。外部模型載荷在0.735～0.967之間，均大于0.7，表明收集的數據達到研究使用水平要求。

如表2所示，克朗巴哈系數Cronbach's Alpha在0.762～0.947之間，均大于0.7，說明量表的信度較高;組合信度（CR）在0.863～0.966之間，均大于0.7，表明內部一致性效度較好;平均抽取變異量（AVE）在0.761～0.905之間，均大于0.5，表明樣本數據的聚合效度較高。表中加粗部分為變量本身的AUE的平方根，其值在0.823～0.951之間大于0.8，而且大于表中斜體部分即六個變量與其他變量之間的關系系數，且這些關系系數均小于0.85，說明六個變量之間相對獨立，測量模型的區別效度良好。綜上所得，樣本數據可信且有效。

3.3 顯著性檢驗

該模型的R?值為0.556，調整后的R?值為0.548，該模型可以解釋高職學生線上學生平臺影響因素55.6%的情況。為了檢驗各變量之間的路徑系數是否顯著，通過SmartPLS中的自助法來檢測各種PLS-SEM結果以統計顯著性，將樣本量由288增加到5000，來進行模型假設檢驗，結果如表3所示。

除促成因素FC -> 行為意向BI的P值為0.688>0.05，T值0.402<1.96不顯著外，其余期望績效PE -> 使用態度AU 、努力期望EE -> 使用態度AU、使用態度AU -> 行為意向BI、社會影響SI -> 行為意向BI、努力期望EE -> 期望績效PE的P值均<0.005、T值均>1.96，顯著強。

3.4假設檢驗

通過分析各變量之間路徑系數和P值來判斷假設結構模型是否相關，各假設是否成立，從運行結果如圖4所示：

PE -> AU的路徑系數為0.489，P值0.0000 ，H1假設成立：績效期望PE對高職學生使用在線學習平臺使用態度AU有正向顯著影響;EE -> AU的路徑系數為0.295，P值0.0000，H2假設成立：努力期望EE對高職學生使用在線學習平臺使用態度AU有正向顯著影響;AU -> BI的路徑系數為0.53，P值0.0000，H3假設成立：使用態度AU對高職學生使用在線學習平臺行為意向BI有正向顯著影響;FC -> BI的路徑系數為0.023，P值0.6880，H4假設不成立：促進因素FC對高職學生使用在線學習平臺行為意向BI沒有正向顯著影響;SI -> BI的路徑系數為0.258，P值0.0010，H5假設成立：社會影響SI對高職學生使用在線學習平臺行為意向BI有正向顯著影響;EE -> PE的路徑系數為0.449，P值0.0010，H6假設成立：努力期望EE對高職學生使用在線學習平臺績效期望PE有正向顯著影響;

4結論與建議

本研究基于UTAUT模型的5個變量及相互影響進行分析得到結果：努力期望對期望績效有最顯著的影響，期望績效和努力期望共用影響使用態度從而正向影響行為意向，社會影響正向影響行為意向，其中使用態度比社會影響對行為意向的影響要顯著。而促成因素對行為意向的影響不顯著。由此得到結論與建議如下：

首先，完善平臺功能，注重課程設計。期望績效和努力期望共用影響使用態度，即高職學生使用在線學習平臺時對系統的有用性和易用性直接影響其對平臺的使用態度，而這個使用態度對最終使用在線學習平臺有積極的正向影響，所以在選擇在線學習平臺進行授課時是非常重要，要從平臺的功能、平臺的易操作性、友好性進行選擇適合的在線學習平臺，同時加強課程內容建設以提高學生對在線學習的認同感，可以從課程的設計、課程的內容選取方面進行改善，如在設計課程時以學生為主導，增加自主探究、闖關等形式，讓學生有覺得在線學習平臺有助于提升知識學習，只有這樣才能影響使用態度，從而提高高職學生對在線平臺的使用意向。

其次，簡化操作流程，增加界面指引。努力期望對期望績效和使用態度有中間調節作用，有正向顯著影響，所以在在線學習平臺功能開發時要圍繞以學生為主體進行設計，簡化操作流程，有較好的界面指引，改善平臺的兼容性，提高高職學生對在線學習平臺易用性的認同。

再次，加強教學信息化，增加用戶黏著度。社會影響對在線學習平臺使用有明顯的正向影響。在新冠肺炎疫情期間，全民網絡，對學生使用平臺也有一定的促進作用。而在正常的教學中，教師也可以與信息化教學手段相結合，如在課程設計時結合在線學習平臺的特點，將課前預習、課中互動、課后拓展，充分利用在線學習平臺;在學生之間也可以通過學習平臺的分組任務、小組話題等協同完成任務，以增加使用在線學習平臺的黏著度。

最后，技術支持多樣化。促進因素對在線學習平臺使用沒有顯著的正向影響。其原因有可能是目前互聯網技術和5G、人工智能等方面的普及化，大部分學生從小對信息化教學、互聯網技術掌握及熟練程度比較高，所以對在線學習這樣的技術已經能很好地掌握。但是可以從使用技術支持方面采用短視頻的形式幫助文檔，可以更直觀地掌握使用方法，從而改善促進因素的影響。

參考文獻：

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【通聯編輯：光文玲】