學生智能試題推薦系統持續使用意愿影響因素研究

洪明雪?蔡建東

摘 要：智能試題推薦系統作為改變學習方式的一種新技術，在數字化學習領域愈加受重視，它的發展推動著規模個性化學習方式的轉變，但在智能試題推薦系統上升發展的階段，面臨著持續使用意愿不高的問題。本研究在信息系統期望確認模型的基礎上加以擴展，結合高中生的特征，構建了高中生智能試題推薦系統持續使用意愿影響因素模型。通過實證研究法驗證模型發現：滿意度、感知有用性、知識焦慮、內容質量、自我效能感對高中生智能試題推薦系統持續使用意愿產生直接影響；期望確認度、內容質量和感知有用性對其產生間接影響；期望確認度、感知有用性和滿意度在模型中的中介效應得到驗證；成績在高中生的特征變量（知識焦慮、自我效能感）與持續使用意愿間的關系中起到正向調節作用，經驗在自我效能感與高中生的持續使用意愿關系中有正向調節作用。根據實證研究結果，從系統、學生、教師三個維度提出對應策略建議，分別為系統開發人員有針對性地優化完善系統、學生高效利用系統提高學習成績、教師合理組織運用系統實現精準化教學三個方面提供一定的參考。

關鍵詞：高中生；智能試題推薦系統；持續使用意愿；影響因素

中圖分類號：G4文獻標志碼：A文章編號：2096-0069（2023）03-0015-08

教育技術的宗旨就是借助技術服務于教育。信息技術被運用在各個領域中，且在教育應用中不斷深入[1]。新技術如何更好地服務于教育，促進從技術驅動到應用驅動的轉變，實現信息技術與教育教學實踐的深度融合，成為近年來的研究熱點。智能試題推薦系統是基于學習者的學習軌跡信息，進行學習過程動態化數據采集及大數據智能化學情分析，自動生成滿足其不同階段學習需求的試題系統。當前智能試題推薦系統同質產品眾多，學習者面臨大量的選擇，但如果初次使用時未達到心中的預期，學習者也就很難持續使用該系統。學習者的持續使用意愿不足不僅阻礙智能試題推薦系統效果的發揮，也造成了試題建設資源浪費等問題。如何幫助學習者更好地使用智能試題推薦系統來提升學習效果，成為未來數字化學習與實踐必須突破的瓶頸性問題。基于此，本研究通過實證分析來探究高中生智能試題推薦系統持續使用意愿的影響因素，并進一步分析其變量間的影響機制，為智能試題推薦系統的優化改進提供依據，從而建設更適合學習者的智能試題推薦系統，更好地促進學生學習發展。

在本研究中，持續使用意愿是指學習者有過智能試題推薦系統學習的經歷后，再次產生使用系統學習的意向情況，包括在未來持續使用其學習的主觀意愿或心理傾向。大量學者對于信息系統用戶的持續使用意愿相關影響因素進行深入探究。李·明錡（Lee Ming Chi）[2]融合了信息系統期望確認模型（Expectation Confirmation Model，簡稱ECM）等理論構建模型，證明滿意度對在線學習使用者的持續使用意愿影響最大，然后是感知有用性等。林·甘敏（Lin Kan Min）[3]從消極的角度來剖析用戶持續使用平臺的影響因素，檢驗后發現“經驗”對模型中其他變量有調節作用。朱紅燦等人[4]構建了在線評論對在線學習平臺用戶使用意愿的影響研究模型。張靜等人[5]歸納了可能會對在線教育平臺用戶持續學習產生影響的變量，最終確定了19個直接因素建構模型。陳美玲等人[6]在ECM基礎上研究證明滿意度、期望確認度、感知有用性等變量，均直接或間接影響著移動學習用戶的持續使用意愿。楊根福[7]通過擴充ECM構建用戶持續使用意愿模型，證明滿意度、感知有用性和期望確認度這三個變量分別在不同的關系中產生的中介作用。通過梳理已有研究發現，ECM常被作為研究信息系統持續使用問題的經典理論模型。本研究也將以此模型為基礎，并結合高中生使用智能試題推薦系統的情境加以驗證。

一、研究假設及模型

（一）直接影響作用假設

1.知識焦慮（KA）

指擔心自身知識匱乏，害怕落后于他人和社會，從而產生的恐懼不安的感覺。一定程度的知識焦慮可能會推動高中生通過持續使用智能試題推薦系統來充實自己，緩解焦慮。提出假設：

H1：知識焦慮對智能試題推薦系統持續使用意愿有顯著正影響。

2.自我效能感（SE）

高中生在智能試題推薦系統使用過程中，對于自身是否能完成知識掌握的感知，會對持續使用意愿有一定影響。其影響關系在李·明錡[2]研究中證實。提出假設：

H2：自我效能感對智能試題推薦系統持續使用意愿有顯著正影響。

3.社會影響（SI）

指個體在自身重要的社會關系中感知到的應該運用某項新技術的程度。高中生接受身邊重要的人建議而嘗試使用某系統，滿意度可能會增加。提出假設：

H3：社會影響對智能試題推薦系統使用滿意度有顯著正影響；

H4：社會影響對智能試題推薦系統持續使用意愿有顯著正影響。

4.內容質量（CQ）

屬于本研究的外部變量。高中生對智能試題推薦系統的內容質量感知，能夠影響高中生對系統的期望確認度，繼而對滿意度與持續使用意愿產生一定影響。提出假設：

H5：內容質量對智能試題推薦系統期望確認度有顯著正影響；

H6：內容質量對智能試題推薦系統使用滿意度有顯著正影響；

H7：內容質量對智能試題推薦系統持續使用意愿有顯著正影響。

5.期望確認度（CF）

指使用信息系統后的實際感知與使用前的預期對比后，所作出的確認程度評價。高中生在使用智能試題推薦系統的預期學習效果與實際一致或更佳時，能夠影響高中生對系統有用性的感知，提升使用滿意度。提出假設：

H8：期望確認度對智能試題推薦系統感知有用性有顯著正影響；

H9：期望確認度對智能試題推薦系統使用滿意度有顯著正影響。

6.感知有用性（PU）

若高中生在使用智能試題推薦系統后的學習效果較好，便會對所使用的系統產生正面評價，進而會對使用滿意度的整體評價有影響，增強其持續使用的意愿。提出假設：

H10：感知有用性對智能試題推薦系統使用滿意度有顯著正影響；

H11：感知有用性對智能試題推薦系統持續使用意愿有顯著正影響。

7.滿意度（SA）

用戶在使用某系統后的綜合評價，是預測其持續使用意愿的重要衡量指標[8]。提出假設：

H12：滿意度對智能試題推薦系統持續使用意愿有顯著正影響。

（二）中介作用假設

1.期望確認度的中介作用

楊文正等人[9]研究證實了期望確認度的中介作用。智能試題推薦系統提供的試題資源質量越高，則越靠近或超出高中生使用之前的預期，高中生也就對系統使用滿意度越高。提出假設：

H13a：期望確認度在內容質量與智能試題推薦系統使用滿意度之間起中介作用。

2.感知有用性的中介作用

張哲等人[10]研究驗證感知有用性的中介作用。高中生若使用智能試題推薦系統后沒有達到先前預期，就會認為系統對自身無用，從而降低滿意度。提出假設：

H14a：感知有用性在期望確認度與智能試題推薦系統滿意度之間起中介作用。

3.滿意度的中介作用

高中生對所使用的智能試題推薦系統體驗的滿意程度，影響其持續使用意愿。提出假設：

H15a：滿意度在內容質量與智能試題推薦系統持續使用意愿之間起中介作用；

H15b：滿意度在感知有用性與智能試題推薦系統持續使用意愿之間起中介作用。

（三）調節作用假設

本研究把調節作用聚焦在高中生的兩個特征變量（知識焦慮、自我效能感）上。

1.性別的調節作用

高中男生與女生的個性特征差異，使他們在使用信息系統時表現也不同。提出假設：

H16a：性別調節知識焦慮和智能試題推薦系統持續使用意愿之間的關系；

H16b：性別調節自我效能感和智能試題推薦系統持續使用意愿之間的關系。

2.經驗的調節作用

一般情況下，對于新的信息系統和新技術而言，更長時間的密集接觸產生的豐富經驗會促使高中生更容易產生持續使用的傾向。提出假設：

H17a：經驗調節知識焦慮和智能試題推薦系統持續使用意愿之間的關系；

H17b：經驗調節自我效能感和智能試題推薦系統持續使用意愿之間的關系。

3.成績的調節作用

指高中生在普遍情況下的較為穩定的成績排名。隨著知識焦慮程度的增加，成績較好的高中生對于智能試題推薦系統的持續使用意愿提高速度可能更快。提出假設：

H18a：成績調節知識焦慮和智能試題推薦系統持續使用意愿之間的關系；

H18b：成績調節自我效能感和智能試題推薦系統持續使用意愿之間的關系。

基于以上討論，本研究所構建的模型在ECM基礎上，結合學習動機理論引入高中生的特征變量（自我效能感、知識焦慮）及相關外部變量（內容質量），同時考慮性別、經驗、成績的調節作用，最終確定了高中生智能試題推薦系統持續使用意愿影響因素模型。如圖1所示。

二、研究方法及過程

（一）樣本收集與統計

調查對象為高中生，并且有過智能試題推薦系統學習的經歷。通過紙質問卷的方式發放收集，將作答時間小于1分鐘和作答題目過度重復的問卷剔除，總回收數量為396份，有效問卷328份，有效率為82.8%。有效問卷中，男性占比49.7%，女性占比50.3%；使用累積時長方面，使用3個月以內的占比7.3%，使用3個月至半年的占比6.7%，使用半年至1年的占比14.9%，使用1年以上的占比71%，大部分學生使用智能試題推薦系統超過1年，樣本具有一定代表性。

（二）信度與效度檢驗

本研究采用SPSS 24.0進行分析，問卷的總體α值達到了0.930，其他潛在變量α的值均為0.790～0.923，說明樣本信度可靠。KMO測度值>0.690，Barlett顯著值均為0.000，各題項因素負荷>0.45，解釋變異量>60%，說明問卷各變量效度較好。用AVE比較法驗證區分效度，對角線上AVE平方根都比潛在變量間系數絕對值要大，表明研究模型區分效度較好。

（三）模型檢驗與分析

本研究采用AMOS 24.0對結構方程模型進行檢驗與分析。由模型的擬合檢驗結果可知，CMIN/DF=1.854、RMR=0.086、GFI=0.867、RMSEA=0.051、NFI=0.900、RFI=0.887、IFI=0.951、TLI=0.945、CFI=0.951、PGFI=0.720、PNFI=0.798、PCFI=0.843，模型各項參數基本符合標準或達到可接受的程度，表示本研究模型擬合度良好，建構合理。

1.研究假設檢驗

用AMOS 24.0對結構模型的路徑系數進行計算并檢驗假設結果，如表1所示，除H3和H4假設不成立之外，其余假設均成立（p<0.05）。

2.中介效應檢驗

由于本研究模型的中介變量不是唯一的，所以采用多中介模型的驗證辦法[11]，可以解釋多個中介變量之間關系的間接作用并做比較。采用SPSS 24.0，同時利用PROCESS檢驗中介效應，來分析期望確認度CF、感知有用性PU 及滿意度SA是否具有中介效應。針對具體的模型，設置相應自變量，以CF、PU和 SA作為中介變量，智能試題推薦系統的使用滿意度SA與持續使用意愿CI分別作為其相應因變量，選擇Bootstraping在95%的置信區間內，抽樣5000次，如果置信區間不包含0，則拒絕該效應不存在的假設。驗證結果如表2（見下頁）所示。中介效應假設H13a、H14a、H15a、H15b均成立（95%置信區間不包含零）。期望確認度在內容質量與智能試題推薦系統滿意度之間起中介作用；感知有用性在期望確認度與智能試題推薦系統滿意度之間起中介作用；滿意度在內容質量與智能試題推薦系統持續使用意愿之間起中介作用；滿意度在感知有用性與智能試題推薦系統持續使用意愿之間起中介作用。

3.調節作用檢驗

本研究分別檢驗性別、經驗、成績這三個調節變量在高中生的特征變量（知識焦慮、自我效能感）與持續使用意愿之間的影響作用。通過驗證結構模型的調節作用，驗證出假設H16a、H16b、H17a不成立，而假設H17b、H18a、H18b得到驗證（p<0.05，95%置信區間不包含零，可決系數R2改變量有顯著性變化）。經驗和成績都可以調節自我效能感和智能試題推薦系統持續使用意愿間的關系，而成績還可以調節知識焦慮和智能試題推薦系統持續使用意愿間的關系。

根據以上檢驗結果，將所有成立的假設關系路徑設為實線，刪除不成立路徑，得到最終模型路徑系數圖，如圖2所示。其研究模型中路徑上的數據表示該路徑關系的效應值。

三、研究結論及建議

（一）研究結論

1.直接影響因素

按照影響程度依次為滿意度、感知有用性、知識焦慮、內容質量、自我效能感。最重要的影響因素是滿意度。這與已有研究結論一致[12]。當高中生感覺到使用智能試題推薦系統資源豐富、難度適宜、針對性強、能夠學到更多知識、對自身學習有幫助等益處，那么自然而然愿意持續使用該系統。高中生由于存在一定的升學壓力，難免產生害怕落后于同學的焦慮情緒，持續使用智能試題推薦系統一定程度上可能會緩解高中生的知識焦慮。當高中生感知到自身能力越強、對知識的掌握自信心越高的時候，會更有可能成功完成學習活動并獲得一定成就感，那么就越傾向于持續使用智能試題推薦系統，來進行試題練習與知識掌握。

然而，社會影響這一因素在高中生使用智能試題推薦系統的持續使用意愿和滿意度中并沒有顯著影響效應。高中生自我意識普遍較強，獨立性很高，父母及師長的建議有時會被忽略，同學和朋友的推薦可能會在短時間內有一定作用，但其持續使用的意愿，最終仍取決于高中生的內在學習動機，以及智能試題推薦系統是否能真正給學習帶來益處，高中生有其自身的判斷能力。故要以社會影響這一因素來提升高中生的持續使用意愿，極可能會收效甚微。

2.間接影響因素

按照影響程度依次為期望確認度、內容質量、感知有用性。內容質量和感知有用性不僅可以對持續使用意愿產生直接影響，還對智能試題推薦系統持續使用意愿有間接影響作用。高中生使用智能試題推薦系統可以真實感受到內容質量的高低及對自己是否有用。若嘗試使用效果較差，自然不會繼續使用。若豐富的試題資源、針對性的智能化試題推薦有助于高中生提高學習效率，則高中生對智能試題推薦系統的滿意度體驗升高，進而持續使用意愿增強。此結論與一般的信息技術使用認知是相契合的。另外，如果高中生期望確認度變高，意味著高中生滿足于當前智能試題推薦系統的使用效果，因此能夠正向影響高中生對智能試題推薦系統有用性的感知。當高中生感知到其所使用的智能試題推薦系統內容質量較高，意味著對系統的內容質量整體比較滿意，高中生對智能試題推薦系統的期望確認程度也會隨之提高。

3.中介效應

感知有用性和滿意度的中介作用與ECM中假設路徑關系相符合。這與已有結論一致[13]。期望確認度在內容質量與智能試題推薦系統滿意度之間起中介作用，感知有用性在期望確認度與智能試題推薦系統滿意度之間起中介作用，滿意度在內容質量與智能試題推薦系統持續使用意愿之間起中介作用，滿意度在感知有用性與智能試題推薦系統持續使用意愿之間起中介作用。

4.調節效應

經驗和成績都可以調節自我效能感和智能試題推薦系統持續使用意愿間的關系，成績還可以調節知識焦慮和智能試題推薦系統持續使用意愿間的關系。其他三個調節作用假設均不成立。朱珂[14]在研究中驗證了學習者的性別和經驗，在網絡學習空間的持續使用意愿上沒有明顯變化。原因可能是在高中生群體中，他們關注的核心都是智能試題推薦系統對自身帶來的益處，因此性別在此路徑中不具有調節作用；調節高中生知識焦慮與持續使用意愿的關鍵因素并不是經驗的多少，而應是經驗的質量。因此，經驗在此路徑中不具有調節作用。

（二）策略建議

1.系統維度

基于以上結論，系統層面主要從以下三方面提出建議：第一，加強系統資源建設，提升內容質量，注重共建共享。開發者應注重提高使用者的有用性感知和整體滿意度。任何智能試題推薦系統若想長遠發展，務必要嚴格把關，全方位提高智能試題推薦系統的內容質量，給學習者推送更高質量、更高水準、更加豐富、更專業化的個性化試題。打造符合各學校特點的“校本化”智能試題推薦系統，校內統一組織管理、共享和使用，校外數字資源共建共享，搭建名校與普通學校之間的橋梁。第二，匹配學生需求，差異化推薦試題。結合人工智能和大數據技術，更精準地匹配學習需求。對學習者來說，只有適合的才是最好的，智能試題推薦系統的優化改進，需要緊密結合學習者的認知規律特點及知識特征，讓其感覺到自己利用已經掌握的知識體系足以完成練習，同時具有一定挑戰愿望，通過提高自我效能感的方式促使其使用意愿的增加。第三，持續追蹤學習者能力水平，構建教育新生態。建立學習者檔案，進行學習能力的持續追蹤，能夠在學習者升學的關鍵期參考其統計信息，更有側重點地進行匯總復習，抓住關鍵點提升能力。此外，可以將學習、教學和管理整個過程連續起來，家校共育，構建教育新生態，科學地幫助學生完成學習活動，提高持續使用系統學習的意愿，真正實現減少負擔和提高效率。

2.學生維度

基于以上結論，學生層面主要從以下三方面提出建議：第一，強化學習方式的創新性。尚俊杰[15]在研究中指出，信息化時代，促進教育流程再造的其中一個環節就是學習方式的再造。智能試題推薦系統的使用就是學習方式再造的形式之一。高中生要發揚創新精神，勇于探究，創新學習方式，將新技術與傳統學習有機結合起來促進學習發展。第二，提高學習自主性。高中生應進一步培養自身的自主學習能力，從被動式轉變為主動式學習。學習成績較好的高中生可以通過適當的方式增加自身自我效能感和知識焦慮程度，成績稍差的學生要多結合其他方式才能更好增強自身學習動機，充分利用智能試題推薦系統提升學習效率。第三，注重自身核心素養的提升，根據能力水平的變化及時調整反饋。學習者可以使用智能試題推薦系統形成一個“發現問題—持續追蹤—數據采集—問題解決”閉環。縱觀長期以來的學習數據軌跡，精準查漏補缺，針對性提高自身能力，尤其要注重核心素養的培養。

3.教師維度

基于以上結論，教師層面主要從以下三方面提出建議：第一，教學干預精準化，教學決策科學化。教師應主動地將技術與教育相融合[16]，根據系統提供的長期的學情追蹤數據，靈活調整教學策略和教學過程，因材施教，找準學生問題所在，量體裁衣，實現精準化教學，加快推動教育教學治理方式的轉變，實現信息化常態應用。第二，將規模化教學與個性化培養有機結合。教師可以通過系統提供的學生學情分析結果，對學生提出的共性問題展開規模化教學，而對于個體差異性的問題開展個性化培養，匹配學生的個性特征。如個別輔導、異質分組幫學、選課走班等形式。第三，在傳授知識的同時給予高中生更多人文關懷。高中生的知識焦慮會影響其對智能試題推薦系統的持續使用意愿，雖然適當的知識焦慮有助于促進其內在學習動機，但也要避免過度焦慮對身體健康產生不良影響。此外，高中生自我效能感的提高會對其使用智能試題推薦系統學習產生促進作用，教師也可以通過培養學生的協作問題解決能力，幫助增強高中生的自我效能感，把促進學生發展這一目標融合在教學過程的每一個環節中。

總之，在人工智能時代，我們要合理地發揮技術優勢，創新教育方式，完善教學過程，實現個性化教學，真正做到因材施教，加快信息化時代教育變革。

參考文獻

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（責任編輯 孫興麗）

A Study on the Influencing Factors of Students Willingness to Continue Using Intelligent Test Question Recommendation System

Hong Mingxue， Cai Jiandong

（Faculty of Education， Henan University， Kaifeng， Henan， China 475000）

Abstract： As a new technology to change the learning style， intelligent test question recommendation system has been paid more and more attention in the field of digital learning. Its development has promoted the transformation of scale personalized learning style. However， in the rising development stage of intelligent test question recommendation system， it is faced with the problem of low willingness to continue to use. Based on this problem， this study takes high school students as the object to explore. Based on the Expectation confirmation model， a model of influencing factors of the persistent use intention of intelligent test question recommendation system for high school students was constructed. The model was verified by empirical research， and the results showed that satisfaction， perceived usefulness， knowledge anxiety， content quality and self-efficacy had a direct impact on the continuous use intention of intelligent test question recommendation system for high school students. The expected validation， content quality and perceived usefulness have indirect effects on it. The mediating effects of expected validation， perceived usefulness and satisfaction were verified in the model. Results showed a positive moderating effect on the relationship between the characteristic variables （knowledge anxiety， self-efficacy） and the intention to continue to use， and experience showed a positive moderating effect on the relationship between self-efficacy and the intention to continue to use. According to the results of empirical research， corresponding strategies and suggestions are proposed from the three dimensions of the system， students and teachers， respectively， to provide some reference for system developers to optimize and perfect the system， students to efficiently use the system to improve their academic performance， and teachers to organize and apply the system to achieve accurate teaching.

Key words： High school students; Intelligent test question recommendation system; Willingness to continue to use; Influencing factors