高校數字化體育教學接受意愿的影響因素與組態路徑
——基于fsQCA的實證分析

李超

(海南軟件職業技術學院 海南瓊海 571400)

隨著科技的飛速發展，新一代智慧要素如互聯網、大數據、人工智能等正在全面替代傳統要素，引領著智能時代的變革。這種變革不僅在各行各業中產生了深遠影響，也在教育領域引發了一場革命。而在體育教學領域，數字化技術的應用也正在逐漸改變傳統的教學模式，為體育教育帶來了新的可能性［1］。其中，教育部在2022年的工作要點中明確提出了探索大中小學智慧課堂建設，改進課堂教學模式的目標，進而標志著信息技術在教育領域的應用已經從水平擴展轉向垂直深化。在高校體育領域，這種轉變更為明顯［2］。當前，信息技術在高校體育垂直應用場景不斷延伸，體育教學模式與手段不斷創新，數字化體育教學不斷創新和發展［3］。在高校體育管理服務領域，新的技術應用如“步道樂跑”APP、智慧體育信息管理平臺、人工智能體育教學線上評價系統AIPE等，正在改變高校傳統體育教學模式。然而，盡管數字化技術與體育教學的融合被認為是未來的發展方向，但現有的研究成果多停留在理念普及、案例解析、現狀梳理的單一層面［4］。對于高校學生來說，他們對高校數字化體育教學的接受程度如何，以及高校數字化體育教學對其體育學習效果的影響如何，尚未得到充分的研究和明確的解答。

因此，該研究旨在分析學生對高校數字化體育教學的接受意愿及其影響因素，以便準確把握當前高校數字化體育教學的開展效果，并為促進學生對高校數字化體育教學模式的適應接受程度提供參考路徑，進而為推進高校數字化體育教學走向創新發展提供重要的理論支持。

1 研究數據來源與統計

1.1 變量選擇

UTAUT 模型是由Venkatesh 等人在2003 年提出的一種理論模型。該模型的提出是在整合了多種經典模型后的產物，主要用于衡量用戶對新技術或新產品接受意愿的影響因素［5］。這種模型的成熟度較高，因此在多個領域都有廣泛的應用。在該研究中，將UTAUT模型應用到了高校數字化體育教學領域。在UTAUT模型的主要預測變量基礎上，構建了高校數字化體育教學用戶接受意愿影響因素模型，并引入了感知沉浸、感知成本、感知風險、感知信任和個體創新5 個新變量，使得模型分析更具全面性［6］。

結合理論模型的構建，進一步參考了國內外相關研究量表，并結合當前高校數字化體育教學開展的實際情況，使用李克特七級量表（1為非常不同意，7為非常同意）設計學生對高校數字化體育教學接受意愿的變量測量的具體內容（見表1）。

表1 學生對高校數字化體育教學接受意愿的變量測量

1.2 樣本統計與分析

該研究基于湖北省3所高等院校的學生進行高校數字化體育教學的問卷調查，以了解他們對高校數字化體育教學的認知和接觸情況。在收集的395份有效問卷中，男女比例基本均衡，男生占50.89%，女生占49.11%，這為研究提供了性別差異的可能性。在年級方面，大一、大二、大三學生偏多，但研究樣本整體覆蓋了高校的各個年級，可以更全面地反映高校學生對高校數字化體育教學的認知和接觸情況（見表2）。

然而，盡管大部分學生（82.37%）曾經接觸或使用過高校數字化體育教學的相關服務，但只有32.37%的學生表示比較了解高校數字化體育教學。這可能表明，盡管高校數字化體育教學在高校中得到了廣泛的應用，但其理念和方法的宣傳和推廣仍然存在不足。這也可能是由于學生在接觸和使用高校數字化體育教學的過程中，沒有得到足夠的指導和解釋，導致他們對高校數字化體育教學的理解不夠深入。此外，還有12.41%的學生表示他們的體育課沒有采用智慧教學的形式，這可能是由于學校資源的限制，或教師對高校數字化體育教學的認知和技能的缺乏。

1.3 研究方法

fsQCA是一種研究復雜因果關系的方法，它可以揭示出因素之間的相互作用，以及這些相互作用如何共同影響結果變量。在該研究中，通過fsQCA，可以更深入地理解影響學生對高校數字化體育教學接受意愿的因素，以及這些因素如何相互作用和共同影響學生的接受意愿。這對于設計和實施有效的高校數字化體育教學策略具有重要的理論和實踐意義。

2 研究結果與分析

2.1 單項前因變量的必要性檢驗

通過必要性分析判斷單個變量與被解釋變量之間是否存在充分或必要條件，以便對上述分析進行驗證。當一致性（Consistency）大于0.9時可以認為該要素具備影響學生接受意愿的必要條件，當大于0.8時可以認為具備影響學生接受意愿的充要條件。根據表3 的數據，可以看到，各因素的一致性和覆蓋度都小于0.8，這意味著它們既不是影響學生接受高校數字化體育教學意愿的必要條件，也不是充分條件。側面反映影響學生接受高校數字化體育教學意愿是由多個因素相互組合作用的結果。

表3 學生對高校數字化體育教學接受意愿影響因素的必要性分析

2.2 多元組態路徑分析

完成單個條件的必要性分析后，進一步對影響學生接受意愿的變量進行組態分析，從而得到對于影響學生接受意愿解釋程度較高的組合條件，以便明晰學生關于高校數字化體育教學開展的接受意愿，以及提升接受意愿的有效路徑。從定性比較分析結果中的簡單解、中間解和復雜解來看，選取具有一定解釋能力的復雜解作為該研究的最終路徑（見表4）。

表4 學生對高校數字化體育教學接受意愿的前因構型

分析結果顯示，學生對高校數字化體育教學接受意愿3種構型路徑的總體一致性水平高于可接受閾值0.75，總體解的覆蓋率也達到了89%，這說明模型的組合路徑解釋效果比較好（見表4）。具體如下。

（1）構型1 為期望主導型，其中，績效期望為核心存在條件；感知沉浸、感知信任、個體創新為輔助存在條件；感知成本、感知風險為核心缺失條件。該路徑表明無論學生的努力期望與社會因素如何影響，當學生對于高校數字化體育教學開展的感知沉浸、感知信任與個體創新較高時，學生則會對高校數字化體育教學開展具有較高的接受意愿。

（2）構型2 為沉浸體驗主導型，其中，感知沉浸為核心存在條件；績效期望、努力期望、社會影響、感知信任、個體創新為輔助存在條件；感知成本、感知風險為為核心缺失條件。該路徑表明，當學生對高校數字化體育教學具有較高感知沉浸時，同時績效期望、努力期望等因素也較高，感知成本與感知風險較低，則可以對高校數字化體育教學開展產生較高的接受意愿。

（3）構型3為風險規避型，其中，績效期望、努力期望、社會影響、感知沉浸、感知信任、個體創新為輔助存在條件；感知成本、感知風險為核心缺失條件。該路徑表明：當學生具有較低的風險感知，同時對高校數字化體育教學開展的績效期望、努力期望、社會影響等較高時，也會對高校數字化體育教學開展具有較高的接受意愿。

3 研究結論與啟示

3.1 結論

（1）通過必要性檢驗發現，在研究學生對高校數字化體育教學的接受意愿時，單一的前因變量并不能決定他們的接受意愿。這意味著，即使某一因素在學生對于高校數字化體育教學感知中存在差異，也并不能單獨決定他們是否會接受高校數字化體育教學。

（2）進而通過組態分析時，發現了有決定性意義的前因條件組合構型，說明雖然學生在對高校數字化體育教學的各個因素上存在差異，但通過各因素組合的方式能夠提高對高校數字化體育教學的接受意愿。感知沉浸、績效期望、感知成本和感知風險是影響學生對于高校數字化體育教學接受意愿的核心因素，分別構成了期望主導型、沉浸體驗主導型和風險規避型三條路徑。

3.2 啟示

（1）選擇性地提高或降低感知沉浸、績效期望和感知風險核心因素對于學生的作用效果。

（2）注重高校數字化體育教學開展模式的適用性和簡易性，以降低學生適應成本。

（3）提高高校數字化體育教學效果，減少學生的風險感知。