在線學習環境下大學生持續學習行為模型構建與實證分析

徐 琦，劉興紅，張 涵，陳 雪

(湖北師范大學 計算機與信息工程學院，湖北 黃石 435002)

教育部在《2020年教育信息化和網絡安全工作要點》[1]中強調“持續深化網絡學習空間覆蓋行動”“扎實開展百區千校萬課覆蓋行動”，疫情期間，在線學習用戶的持續增長極大提高了網絡學習資源的利用率，然而當學生從居家的線上學習回歸校園的線下學習后，由于學習場景和學習心態等因素的影響，極可能影響疫情防控常態化下在線學習平臺的用戶流失率。研究旨在揭示疫情常態化下學生在線持續學習的影響因素，增強在線教育的發展潛力，進而推動疫情防控常態化下互聯網與教育教學的深度融合發展。

1 研究基礎

1.1 UTAUT模型

Venkatesh等[2]提出的整合型技術接受與使用模型(UTAUT)包含績效期望(PE)、努力期望(EE)、社會影響(SI)和促進條件(FC)四個核心變量和性別、年齡、經驗和自愿性四個調節變量，前三個變量(PE、EE、SI)是使用意愿和行為的直接決定因素，第四個變量(FC)是用戶行為的直接決定因素。經多項研究[3,4]驗證，該模型在信息產品的接受度和使用上有良好的應用價值。

在線學習平臺屬于一種信息技術產品，符合UTAUT的應用范圍——信息系統。研究將UTAUT的應用焦點從一般信息系統產品的使用行為遷移到在線學習平臺的學習行為上，有利于擴大該模型的應用廣度，通過借鑒UTAUT中對變量的測量，適當添加與在線學習環境相關的關鍵變量，可提高研究模型對持續學習行為的解釋度，為在線持續學習行為的測量提供科學的依據。

1.2 教學交互理論

Moore[5]認為教學交互理論中的遠程交互是指學生與內容、教師和學伴三方面的深度交互。學生與內容交互是一種引發學生思考，促進他們建構新的認知結構的過程[6]。學生與教師交互發生在學生和平臺教師之間，是學生渴望得到關注的一種學習交互形式，其效果影響著他們的在線學習滿意度、感知學習效果和社會臨場感水平[7]。學生與學伴的交互有助于發展學生的人際交流能力和獲取學伴所共享的大量隱性知識，對發展多元觀點具有重要意義。

教學交互理論揭示了在線學習的發生過程，為分析持續學習行為的影響因素提供了有力指導。目前在線學習環境提供的巨大交互空間使得學生之間的交互關系日趨復雜，構建有意義的在線教學交互環境對學生的社會化發展至關重要[8]。研究充分考慮學習交互中學生與學伴、內容、教師三者之間的相互作用，把握在線學習行為的發生過程與規律，關注個體學習交互的滿意度，從而更加科學的探究持續學習行為的影響因素。

2 研究模型與假設

2.1 變量修訂與描述

研究在梳理變量之間的關系時，根據在線學習平臺上大學生的使用情景，對變量進行了情境化調節。已有研究將UTAUT中的“自愿性”應用于高校教師群體，探究他們是否自愿使用網絡教學方式與持續使用水平之間的關系[9]，然而受疫情影響，大學生曾“被迫”轉為完全在線學習，這使得“自愿性”難以發揮影響作用，而且在線教育已發展成為疫情常態化下教育新常態，一些學校正逐漸將在線教育納入到課堂教學中，“自愿性”將不再是限制大學生自主選擇在線學習的變量，而“年級”是研究大學生群體不可忽視的屬性，故將UTAUT中的“自愿性”替換為“年級”。已有研究表明環境因素對持續學習行為具有顯著影響[10]，但目前學習環境變量尚未被納入UTAUT中，因此本研究在UTAUT的基礎上新增“學習環境”變量，并從環境溫度、聲音、通風、燈光柔和度和網絡質量這五個方面展開，探究環境質量對大學生持續學習的影響程度。已有研究從理論角度發現學習者間、師生間、學習者與學習內容間的交互性也是影響持續學習行為的關鍵因素[11]，但尚缺乏實證考究。鑒于此，本研究結合教學交互理論，新增“交互滿意度”變量，設計學生與學習內容、教師、同學之間的交互滿意度指標，探索教學交互與持續學習行為之間的內在關系。

績效期望表示“大學生認為通過在線學習能實現預期目標的程度”；努力期望表示“大學生在學習參與度、專注度和任務完成度這三方面付出的努力程度”；社會影響表示“大學生受到家長、教師和同學這三類人群影響時，使用在線學習平臺的程度”；促進條件表示“在線學習平臺的功能、資源支持其持續學習的程度”；學習環境表示“大學生認為環境質量對在線學習的影響程度”；交互滿意度表示“大學生在與內容、教師和同學之間進行深度交互時的滿意程度”，持續學習意愿表示“大學生今后愿意繼續使用在線學習平臺的程度”；持續學習行為表示“大學生持續學習的可能性”。

2.2 原始假設與新增假設

根據UTAUT模型變量，提出假設H1、H2、H3、H7.如果在線學習能幫助學生提高學習效率和效果、解決學習上的問題，那么他們今后可能更愿意繼續進行在線學習，假設H1：績效期望對持學習意愿具有顯著正向影響。當學生集中注意力、積極參與在線學習活動，并努力完成各項學習任務時，說明他們能適應在線學習的形式，那么他們可能愿意繼續進行在線學習。假設H2：努力期望對持學習意愿具有顯著正向影響。當周圍人群持續給予學生監督、陪伴、鼓勵等引導時，可能會激發他們持續學習的信心，使其更愿意繼續參與在線學習。假設H3：社會影響對持學習意愿具有顯著正向影響。持續學習意愿越高的學生，越有可能繼續選擇在學習平臺上學習，故兩者之間具有正向影響。假設H7：持續學習意愿正向影響持續學習行為。

根據新增變量，提出假設H4、H5、H6、H8.當學習平臺所提供的學習資源和功能越完善、學習環境的干擾因素越少時，學生在學習交互過程中的滿意度會越高。假設H4：促進條件對交互滿意度具有顯著正向影響。H5：學習環境對交互滿意度具有顯著正向影響。當學生的交互滿意度越高時，說明他們對在線學習平臺的認可度越高，因此他們的持續學習意愿也會更高，進一步強化對持續學習行為的影響。假設H6：交互滿意度對持續學習意愿具有顯著正向影響。假設H8：交互滿意度對持續學習行為具有顯著正向影響。最后為探究不同大學生之間持續學習行為的差異性。提出假設H0a：大學生的持續學習行為在性別上表現出差異性；H0b：大學生的持續學習行為在年齡上表現出差異性；H0c：大學生的持續學習行為在學習經驗表現出差異性；H0d：大學生的持續學習行為在年級上表現出差異性。

根據上述假設，構建在線學習環境下大學生持續學習行為影響因素研究模型，如圖1所示。

圖1 大學生持續學習行為影響因素模型

3 研究實施

3.1 問卷發放、回收

根據研究模型設計調查問卷，在多輪問卷修正后，形成邏輯結構完整的問卷：一為大學生基本信息；二為大學生持續學習行為調查，采用李克特五級量表結構對8個變量進行題目設計，問卷結構如表1，如針對變量績效期望的題目設計為“在線學習提高了我的學習效率”“在線學習提高了我的學習效果(如學習成績)”“通過在線學習，我解決了很多學習上的問題”，以此共形成28題。

采取整體抽樣、分層抽樣和隨機抽樣結合的方式向湖北省部分高校(武漢理工大學、華中師范大學、武漢科技大學、湖北大學、長江大學、湖北師范大學)的大學生發放電子問卷，發放時間為2020年9月，持續發放三周，最后整理有效問卷。本次問卷共發放700份，回收659份，剔除不合格問卷43份，共計有效問卷616份，有效回收率為88%.樣本情況為：男生247人(40.09%)，女生369人(59.90%)；18歲以下學生6人(0.97%)，18～20歲351人(56.98%)，20～22歲228人(37.01%)，22歲以上31人(5.03%)；大一生166人(26.95%)，大二生209人(33.93%)，大三生191人(31%)，大四生50人(8.11%)；在學科門類上，理學197人(31.98%)，教育學110人(17.86%)，工學87人(14.12%)，哲學29人(4.71%)，法學18人(2.92%)，管理學49人(7.95%)，經濟學64人(10.39%)，藝術學12人(1.95%)，歷史學25人(4.06%)，體育學25人(4.06%)；在學習經驗上，疫情前367人(59.58%)參與在線學習，249人(40.42%)未參與在線學習，疫情期間有效調查對象已參與在線學習。

表1 大學生持續學習行為問卷結構

3.2 研究模型檢驗

如表2，各變量克隆巴赫α值均在可接受范圍內(>0.7)，平均方差抽取量AVE值均達到了最低推薦標準值(>0.5)，組合信度CR值整體高于臨界值0.7，說明問卷信度整體水平良好，變量設計內部一致性較理想。各變量的標準化因子載荷值(>0.7)均達到了收斂效度的要求，KMO值為0.955(p=0.000)，進一步通過因子分析共提取出8個因子，累計方差解釋率為70.867%，說明問卷整體效度較好。

表2 模型信效度檢驗

在Amos24.0中繪制研究模型，設置誤差變量為0，默認路徑系數為1，采用最大似然估計法進行參數估計，參考吳明隆[12]分析得出的模型參數檢驗標準，經反復擬合校正，模型自由度為330，卡方值為717.173(p<0.001)，如表3，各項指標均符合模型構建要求，說明研究模型和問卷數據之間具有良好的適配度，模型擬合度整體良好。

表3 模型擬合分析

3.3 假設驗證與分析

3.3.1 路徑分析 采用最大似然估計法進行路徑分析，根據非標準化路徑系數與標準誤差(S.E.)的比值估計臨界比值(C.R.)，若C.R.大于1.96，則p達到0.05水平顯著性，如表4.

表4 模型路徑分析

對于持續學習意愿而言，績效期望(p<0.01)、努力期望(p<0.05)和交互滿意度(p<0.001)均對其產生了顯著正向影響，但社會影響(p>0.05)的作用效果不顯著，即社會影響對持學習意愿產生了一定程度的積極影響，當大學生受到家長、教師和同伴的刺激和鼓勵后，部分學生并未產生明顯的持續進行在線學習的意愿，其原因可能是人群干預會使得部分學生努力完成各項在線學習任務，但同時也會給他們造成一定心理負擔，降低了大學生持續學習的積極性，導致持續學習意愿表現較差，故假設H1、H2、H6均成立，H3不成立。深入分析發現，交互滿意度對持續學習意愿的影響效果最大，高于績效期望、努力期望和社會影響的影響效果，說明學生對在線學習交互越滿意時，他們越愿意繼續進行在線學習，那么有效改善在線學習過程中的交互活動，將有助于提高他們持續學習的積極性和可能性。促進條件(p<0.001)對交互滿意度具有顯著正向影響，雖然促進條件未直接影響持續學習意愿，但是通過中介變量交互滿意度，其對持續學習意愿產生了間接影響，間接影響的效果值可通過促進條件到交互滿意度、交互滿意度到持續學習意愿的標準化路徑系數的乘積得到[13]，為0.734(0.937*0.783)，說明在線學習平臺提供的學習資源和功能設施對他們持續學習意愿影響較大，操作方便、功能齊全的在線學習平臺能給學生帶來更優質的學習體驗，也會成為他們持續學習的外在動力來源。學習環境(p>0.05)對交互滿意度的影響效果不顯著，即良好的學習環境并不會對大學生的交互滿意度產生正向影響，一方面說明學習環境(Estimate=0.048)對交互滿意度的影響效果遠不及促進條件(Estimate=0.937)，切實改善平臺功能設置比優化學習環境更為迫切，另一方面學習環境和交互滿意度之間可能存在其他中介變量的影響，如學習投入等，當大學生努力克服外界環境中的干擾，積極投入在線學習時，他們能進行更有效的學習交互，因此假設H4成立，H5不成立。

對于持續學習行為而言，其測量主要通過中介變量持續學習意愿和交互滿意度體現出來，持續學習意愿(p<0.001)和交互滿意度(p<0.001)對其影響直接正向顯著相關，其中持續學習意愿(Estimate=0.940)的影響作用更強，說明學習者越愿意持續學習時，其持續學習的可能性也越大。除了直接影響持續學習行為以外，交互滿意度還可通過中介變量持續學習意愿間接影響持續學習行為，其他變量通過中介變量持續學習意愿、交互滿意度也對持續學習行為產生了不同程度的間接影響，其間接影響效果為：社會影響(Estimate=0.440)>績效期望(Estimate=0.366)>促進條件(Estimate=0.218)>努力期望(Estimate=0.162)>學習環境(Estimate=0.011)，假設H7、H8均成立。

3.3.2 方差分析 如表5，男生和女生、不同年齡段的大學生均在持續學習行為(p<0.05)上表現出顯著性差異，深入分析發現，男生(M=4.248，即男生在變量持續學習行為上的平均值為4.248.M表示該項的平均值得分，下同)較女生(M=4.113)在持續學習行為上的得分更高，即男生持續學習的可能性更高，這可能是由于男生對信息系統產品的興趣更濃，因此更愿意通過在線學習獲取知識和技能。20～22歲的學生(M=4.229)較其他年齡段學生在持續學習行為上的得分更高，這與該年齡段的學生心智更成熟有關，他們更能進行良好的在線自主學習管理，并持續堅持在線學習。年級、學習經驗屬性均未在持續學習行為(p<0.05)上表現出顯著性差異，但年級屬性會影響大學生對在線學習效果和效率方面(績效期望p<0.05)的看法，雖然具有在線學習經驗的大學生(M=4.164)較其他學生(M=4.092)在持續學習行為上的得分高，但他們未表現出顯著差異性(p>0.05)，故假設H0a和H0b成立，假設H0c和H0d不成立。

表5 性別、年齡、年級和學習經驗的獨立樣本t檢驗

4 結論與啟示

通過構建在線學習環境下大學生持續學習行為影響因素模型，開展問卷調查并深入分析發現：第一，UTAUT中的研究變量是有效的，持續學習意愿與持續學習行為之間具有較強相關性，這與以往研究中的結論一致[14]，交互滿意度與持續學習意愿之間的相關性也較強，這說明以教學交互理論為基礎的新增變量也能較好的融入到持續學習行為研究模型中，問卷數據與模型的適配度情況良好。第二，大學生群體在持續學習行為(M=4.021)、交互滿意度(M=4.021)、持續學習意愿(M=3.961)三方面整體表現較好，在績效期望(M=3.732)上表現不佳，且在上述四個方面均表現出較大的離散程度(SD>0.6)，進一步說明大學生居家在線學習狀態整體表現一般，在線學習的效果和效率還有待進一步改善。第三，研究模型中提出的12個研究假設除H3和H5、H0c和H0d外，其余8個假設均得到驗證。即績效期望、努力期望、交互滿意度對持學習意愿均具有顯著正向影響，促進條件對交互滿意度具有顯著正向影響，交互滿意度、持續學習意愿對持續學習行為具有顯著正向影響。大學生的持續學習行為在性別、年齡兩方面上表現出顯著差異性，在年級和經驗上無明顯差異性。盡管路徑分析中，社會影響、學習環境對持續學習意愿和持續學習行為產生了積極影響，但影響效果并不具備統計顯著性，因此可認為社會影響、學習環境與因變量持續學習行為具有一定程度的相關作用，其深層的聯系還有待進一步研究。

疫情防控形勢逐漸向穩向好，大學生已經步入正常的線下課堂學習，在線學習平臺將成為他們課外學習的重要渠道，想要促進大學生持續在線學習，就需要設法提高他們的績效期望、努力期望和交互滿意度。相比家庭環境，學校為大學生提供了更加積極向上的學風環境，因此在與同伴的協作與交流中，他們更有可能借助在線學習拓展專業知識與技能，并收獲更佳的學習效果。大學生愿意在學習平臺上付出的努力程度與平臺的功能設置、課程設計等因素息息相關，因此在線學習平臺若想“流量”變“留量”，就需繼續加強系統的穩定性，提高學習平臺的適應性，考慮為學生智能篩選、推薦、整合滿足他們學習能力發展水平的高質量課程資源和更齊全的個性化學習功能設置，提高他們在促進條件上的表現。持續學習行為在男生和女生、不同年齡段的大學生中存在顯著差異，女生和低年級群體的在線學習情況需要得到更多重視，學校和家庭應對其進行正確引導，采取多種措施不斷提高他們在線學習的投入度、滿足感和持續學習的意愿性、可能性，學校教師也可以通過線下課程為學生適當推薦專業相關的數字資源，刺激他們持續使用在線學習平臺，促進在線學習平臺的健康發展。在線學習環境是一個復雜的系統，持續學習行為的研究還可能涉及到更多潛在變量，如心流體驗等[15]，在未來研究中，有待進一步將學習情感等維度的變量與持續學習意愿結合起來，擴大樣本范圍，提高持續學習行為影響因素模型的實用性和研究結論的可應用性。