中學生對智慧課堂接受度的影響因素分析

摘 要 隨著電子設備和互聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展，智慧課堂成為未來教育發(fā)展的必然趨勢。為深入探究中學生進入智慧課堂學習的意愿影響因素，加快智慧課堂的推廣與使用，提出智慧課堂教學建議和改進措施，基于UTAUT模型，構建中學生智慧課堂接受度模型。調查結果表明，績效期望、努力期望、社會影響、促成因素、感知趣味性和個人創(chuàng)新均對智慧課堂接受度有顯著的正向影響，性別、學段、信息技術水平自我評估等個人特征會顯著調節(jié)部分因素對智慧課堂接受度的影響。

關鍵詞 智慧課堂；UTAUT模型；中學生；智慧教育

中圖分類號：G434 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2024）17-00-07

0 引言

隨著5G、虛擬現(xiàn)實、人工智能等新技術的不斷發(fā)展，智慧課堂從教學與技術的“整合”向“深度融合”轉變，學校、教師和學生都面臨著教學環(huán)境改革的挑戰(zhàn)，探索新的教學實施方案和新的學習方式迫在眉睫。教育部在《教育信息化2.0行動計劃》[1]、《中國教育現(xiàn)代化2035》[2]等一系列文件中要求積極開展“智慧教育示范區(qū)”等工作，智慧教育、智慧課堂等新興教育形態(tài)的出現(xiàn)對信息化教育教學提出了更高要求。在這些教學形態(tài)中，智慧課堂是中小學教師、學生有親身體驗的教學形式。中小學智慧課堂的教學設計、教學實施、教學評價已然成為基礎教育的研究熱點和重點。

關于智慧課堂接受度的相關研究，國內外學者的研究對象都集中在中小學教師和管理者方面，重在調查他們對智慧課堂的態(tài)度，并針對中小學教師、中小學管理者如何開展智慧課堂教學提出合理建議，以加快推動智慧課堂的有效落實。周炫余等[3]

探究了中小學教師對智慧教育裝備的接受程度，參考UTAUT模型，構建了中小學教師對智慧教育裝備的接受度模型。陳川等[4]在UTAUYXKTr9hMSlQP7iw7rsqaXw==T模型的基礎上將感知風險納入模型的核心變量，設計了中小學教師對智慧教室的接受度模型，探討中小學教師對智慧教室的接受程度。付曉冰[5]調查了教育信息化條件下的中小學智慧課堂，認為智慧課堂應該是科學的、人文的、思維的、育人的、交互的課堂并提出智慧課堂建構的五大策略和五條路徑。劉邦奇[6]從智慧課堂1.0到智慧課堂3.0這三個發(fā)展階段，探討了“云—網(wǎng)—端”“技術平臺+教學提醒”“云—臺—端”等三種智慧課堂的平臺架構，并提出四種智慧課堂應用設計。Hyunmin C等[7]研究了中學教師使用智能設備的決定因素和調節(jié)因素，結果表明：努力期望和社會影響對中學教師智能設備的使用意愿具有顯著影響；年齡對便利條件和實際行為之間的關系具有顯著的調節(jié)作用。李世瑾等[8]研究了中小學教師對人工智能教育接受度的影響因素，并根據(jù)實證結果，提出了推進未來人工智能教育策略。

綜上所述，無論是智慧教育相關的接受度研究，還是智慧課堂的教學模式等方面的研究，都是以教師、中小學管理者為研究對象，很少從中學生角度研究智慧課堂及其接受度。中學生作為智慧課堂最重要的受眾群體，是智慧課堂的重要參與者和受益者，他們對智慧課堂的接受程度直接關系到智慧教學能否正常開展、智能教育是否真有成效。因此，研究中學生智慧課堂接受度，設計中學生智慧課堂接受度模型，分析影響中學生接受度的關鍵因素和邏輯關系，為增加中學生對智慧課堂的接受度提出合理的建議，以期為我國中學智慧課堂有序開展提供新的思路，對國家智慧教育戰(zhàn)略具有非常重要的意義。

1 接受度影響因素模型

接受度模型最早起源于Fishbein等提出的理性行為理論（TRA）。隨著社會學、組織行為學、心理學等基本理論的引入，TRA先后歷經(jīng)計劃行為理論（TPB）、動機模型（MM）、技術接受度模型（TAM）、技術接受度擴展模型（TAM2）等階段，逐漸發(fā)展成為技術接受與使用整合模型（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology），即UTAUT模型，也稱接受度模型。

1.1 UTAUT模型

UTAUT模型是用于解釋和預測用戶對信息技術的接受和使用行為的理論模型，綜合了各種單一模型的優(yōu)點，能有效解釋用戶的使用意愿和使用行為，使研究結果更具有科學性，可靠性也更高，是解釋信息技術領域最具有影響的模型之一。它包括績效期望、努力期望、社會影響、促成因素等四個核心變量，以及性別、年齡、經(jīng)驗、自愿使用等四個調節(jié)變量[9]。績效期望是指用戶使用新技術所期望能達到的效果；努力期望是指用戶對某項產(chǎn)品或服務感知到的使用便易程度，是影響用戶接受意愿的一個重要因素；社會影響指的是用戶周圍的重要他人對用戶使用某項技術的態(tài)度和影響；促成因素是指用戶在使用新技術時所面臨的環(huán)境條件和資源限制，如時間限制，設備可靠性等。因其高達70%的解釋率，被廣泛應用在經(jīng)濟、文化、教育、技術等諸多行為解釋領域，尤其是電子商業(yè)、計算機領域，研究內容主要是與移動設備、互聯(lián)網(wǎng)等有關的新興事物，隨著信息技術的不斷發(fā)展，現(xiàn)已運用到教育領域中，具體內容涉及教師（或學生）對某種技術的接受度或影響因素方面的研究。

查閱大量文獻發(fā)現(xiàn)：馬如宇[10]和Reham Adel Ali[11]都認為感知趣味性能直接影響用戶對移動學習的態(tài)度；Badwelan A等[12]在研究高校移動學習的接受度時，將個人創(chuàng)新納入了大學生移動學習影響因素中，認為個人創(chuàng)新是影響大學生移動學習意愿的重要因素。故本研究在原有的UTAUT模型基礎上，對模型進行擴展，增加感知趣味性和個人創(chuàng)新兩個變量，感知趣味性是指用戶在使用某種新技術時感到是否有趣，所能達到的趣味性程度；個人創(chuàng)新是指用戶本身是否具有創(chuàng)新精神，愿意嘗試新技術的程度。本文的研究對象為中學生，年齡相對集中，智慧課堂的使用頻率受學校領導、教師的態(tài)度影響較大，學生是被動接受，故本研究不考慮年齡、自愿、經(jīng)驗性，只考慮性別、學段、學校地區(qū)以及學生的信息技術水平自我評估，對模型進行反復修正，最終構建出中學生對智慧課堂接受度影響因素模型，如圖1所示。

1.2 研究假設

在中學生智慧課堂接受度模型中，影響中學生智慧課堂學習意愿的6個核心變量就是影響中學生接受智慧課堂學習的重要影響因素。績效期望是中學生通過進入智慧課堂學習所期望達到的效果，針對智慧課堂的相關研究也顯示，績效期望對教師使用智慧課堂的意愿有顯著的正向影響，教師感知到的有用性越強，績效期望就越高[13]。當學生的績效期望越高時，其接納意愿也越強烈。因此，提出假設H1：績效期望正向影響中學生的學習意愿。

努力期望是中學生認為進入智慧課堂學習需要付出的努力程度，以往研究證實努力期望與機器人教育[14]的接受度和人機協(xié)作教學的接受度[15]都有顯著的正向影響作用。如果中學生認為進入智慧課堂學習，課程內容易于理解，操作更加容易，進入智慧課堂學習的意愿就會得到加強。因此，提出假設H2：努力期望正向影響中學生的學習意愿。

社會影響是指中學生受到周圍人（家長、教師或同學）認為其是否應該進入智慧課堂學習，體現(xiàn)了中學生是否進入智慧課堂學習會受到他人或周圍學習環(huán)境的影響。當周圍教師、同學對智慧課堂產(chǎn)生正向作用時，中學生進入智慧課堂學習的意愿在一定程度上就會得到提高，鮑日勤[16]實證研究證實了社會影響正向影響開放教育學習者對移動學習的使用意愿。因此，本研究提出假設H3：社會影響正向影響中學生的學習意愿。

促成因素是指中學生對現(xiàn)有的組織或技術基礎設施水平能夠支持學校進行智慧課堂的感知程度，如果客觀條件能足夠支持中學生進入智慧課堂學習，學生的學習意愿也會更強烈。張海靜[17]在網(wǎng)絡技術相關接受度的研究中證實了在網(wǎng)絡學習環(huán)境中，促成條件是信息接受的影響因素之一。因此，本研究提出假設H4：促成因素正向影響中學生的學習意愿。

感知趣味性在本研究的情境中是指中學生認為進入智慧課堂學習能體會到的有趣性程度，趣味性越高，進入智慧課堂學習的意愿就會越強烈。因此，將感知趣味性納入中學生智慧課堂接受度影響因素之一，并提出相關假設H5：感知趣味性能正向影響中學生的學習意愿。

個人創(chuàng)新是指中學生本身是否具有創(chuàng)新精神。熊明珠[18]認為個人創(chuàng)新能力越高，就越愿意接受新鮮事物，越愿意去接受新的挑戰(zhàn)和使用新技術。因此，本研究將個人創(chuàng)新作為中學生智慧課堂的影響因素，并提出假設H6：個人創(chuàng)新正向影響中學生的學習意愿。

2 調查設計與實施

2.1 問卷設計

周曉清等[19]從中小學管理者角度設計了智慧課堂的認知與態(tài)度調查問卷，包括基本信息、認知維度和態(tài)度維度三方面；陸葉豐等[20]則從相容性、個體創(chuàng)新特質等方面調查了中小學教師對智慧教學平臺的使用意愿研究。這里在參考借鑒這些研究的基礎上，設計中學生智慧課堂接受度調查問卷初稿，后經(jīng)咨詢教育心理學、教育技術學專家后，對問卷進行適當刪減和改編，最終形成本問卷。此次調查問卷主要由兩部分組成，第一部分包括中學生的性別、學段、學校所處位置、信息技術水平等個人特征；第二部分是問卷的主體主要包括績效期望、努力期望、社會影響、促成因素、感知趣味性、個人創(chuàng)新、行為意愿等七個維度，每個維度設置2～4個問題，每個問題采用李克特五級量表，“1～5”分別表示：“很不同意、不同意、一般、同意、很同意”。

2.2 信效度檢驗

根據(jù)調查數(shù)據(jù)的分析（表1），問卷整體的克隆巴赫系數(shù)（Cronbach’s α）是0.979，績效期望、努力期望、社會影響、促成因素、感知趣味性、個人創(chuàng)新等具體維度的Cronbach’s α分別為0.955、0.926、0.921、0.901、0.975、0.935。所有克隆巴赫系數(shù)均大于0.8，表示問卷結構的內部一致性較好，有較高的信度[21]。在效度分析中，問卷樣本數(shù)據(jù)的KMO值為0.968，Bartlett球形檢驗卡方值是48 716.332（P=0.000＜0.001），說明問卷的信度良好[22]，滿足因子分析條件。

2.3 結構方程模型適配度檢驗

本研究通過借助Amos26.0軟件，根據(jù)研究假設構建出合理的SEM模型并驗證其模型的擬合程度。如表2所示，RMSEA和RMR的值分別為0.072、0.041，表明實際的樣本數(shù)據(jù)與假設模型可以適配。此外，NFI、IFI、CFI等值均大于0.9，達到良好水平，以上研究數(shù)據(jù)表明假設模型擬合程度較好、模型

有效。

問卷通過問卷星平臺在線發(fā)放，中學生主要來自安徽省安慶市六所中學，其中兩所中學擁有初中部和高中部。調查時間為2022年11月至2023年1月。問卷共回收1 612份，其中有效問卷1 612份，有效率達100% 。

3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計與結果分析

3.1 基本信息

參與調查的中學生男女性別比為53∶47，分別為855人、757人（表3）。學生主要來自非畢業(yè)班，其中初一年級471人、初二年級763人。受訪學校主要來自城市或縣城，占總學生數(shù)的95.9%。中學生對信息技術水平的自我評估較高，達到3.94分，（滿分是5分，分數(shù)越大，自我評估的能力越高）對智慧課堂的不同終端設備來說，分別有77.50%、69.8%、49.3%以上的學生認為自己能熟練使用手機（4.20分）、平板（4.03分）、電腦（3.62分）等。為便于對學科使用智慧課堂進行調查，這里將初中、高中的相似學科進行歸類，比如將初中的道德與法治和高中的思想政治、初中的信息科技和高中的信息技術等列為同一學科。根據(jù)調查，中學生認為語文、外語、數(shù)學等三大學科采用智慧課堂形式進行教學的頻次最高，占比分別是57%、49.8%、45.7%（圖2）。這與三大學科的開課次數(shù)基本成正比。其次使用智慧課堂較多的是信息科技/信息技術學科，這應該與信息技術課程的特點、教室有密切關系。

3.2 影響因素分析

3.2.1 模型參數(shù)評估

研究通過檢驗各個核心變量作用于行為意愿的路徑系數(shù)，評估中學生對智慧課堂的接受程度，如圖3所示，問卷中各題項因子負荷量處于0.64～0.97之間，均處于正常范圍內，各變量的因子建構效度較好。六個變量作用于行為意愿的標準化回歸系數(shù)均處于0.75～0.89之間，說明各個變量呈正向關聯(lián)[23]，且各變量之間的標準化因素負荷量和回歸系數(shù)的數(shù)值均處于正常范圍內。因此，設計的中學生智慧課堂接受度調查問卷結構較合理，能較為準確地反映中學生接受智慧課堂的行為意愿。

3.2.2 調節(jié)因素差異性檢驗

不同性別、學段、學校地區(qū)以及信息技術水平自我評估的中學生對智慧課堂認知差異分析如表4所示，可以看出：1）性別方面，不同性別中學生對智慧課堂的認知差異只表現(xiàn)在努力期望（P=0.023＜0.05）、促成因素（P=0.039＜0.05）和感知趣味性（P=0.040＜0.05）三個維度方面，且男生分別在這三個維度的平均值（M=4.03、M=3.94、M=4.12）高于女生（M=3.93、M=3.84、M=4.03），說明男生在努力期望、促成因素和感知趣味性這三個維度中對智慧課堂的認知高于女生；2）學段方面，只有個人創(chuàng)新（P=0.035＜0.05）這一維度在學段上有顯著差異，從調查結果來看，初中生相較于高中生更具有創(chuàng)新性，接受新事物更快；3）學校所屬地區(qū)方面，不同地區(qū)的中學生對智慧課堂的接受度存在顯著性差異，績效期望等七個維度在城市或縣城的平均值分別為M=4.07、M=4.00、M=3.89、M=3.90、M=4.10、M=4.12、M=4.11，均大于鄉(xiāng)鎮(zhèn)或農村的平均值M=3.68、M=3.45、M=3.53、M=3.58、M=3.67、M=3.83、M=3.65，就讀于城市或縣城的中學生對智慧課堂的接受度明顯高于就讀于鄉(xiāng)鎮(zhèn)或農村的中學生；3）信息技術水平自我評估方面，平均得分3分以上（包括），即一般水平及一般水平以上的學生在不同維度的均值分別為M=4.12、M=4.01、M=3.93、M=3.94、M=4.13、M=4.17、M=4.14，均大于3分以下的學生，后者均值分別為M=3.30、M=3.08、M=3.13、M=3.12、M=3.39、M=3.31、M=3.43。因此，中學生在績效期望、努力期望等七個維度中對智慧課堂的認知存在顯著性差異，信息技術水平越高對智慧課堂的接受度就越高，反之就越低。

3.3.3 假設檢驗

數(shù)據(jù)分析結果顯示（表5）：績效期望（β=0.745，P＜0.001）、努力期望（β=0.805，P＜0.001）、社會影響（β=0.772，P＜0.001）、促成因素（β=0.803，P＜0.001）、感知趣味性（β=0.891，P＜0.001）以及個人創(chuàng)新（β=0.785，P＜0.001）均對中學生的行為意愿產(chǎn)生顯著的正向作用，原假設H1、H2、H3、H4、H5和H6都成立。本研究對所采用的結構模型的六個結構變量之間的影響關系進行檢驗，變量的路徑系數(shù)β越大表示在因果關系中的影響程度越大。從表5可知，績效期望、努力期望、社會影響、促成因素、感知趣味性以及個人創(chuàng)新六個變量對中學生進入智慧課堂學習的意愿影響程度由大到小依次為感知趣味性、努力期望、促成因素、個人創(chuàng)新、社會影響、績效期望。

4 結論與建議

研究結果發(fā)現(xiàn)，不同性別的中學生在努力期望、促成因素和感知趣味性這三個維度中呈現(xiàn)顯著差異；城市或縣城的中學生與農村或鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)的中學生對智慧課堂的接受程度不同；信息技術水平自我評估的差異也顯著影響中學生對智慧課堂的接受度；績效期望等六個維度均正向影響學生的學習意愿，其中感知趣味性對學生的行為意愿的影響系數(shù)最大，意味著提高中學生對智慧課堂的接受度，首要任務就是提升中學生的感知趣味性。只有內在因素和外在因素得到根本解決，才能有效提高中學生對智慧課堂接受度，才能有效加快智慧課堂的推廣和使用。本研究從以下三個方面提出實施和改進智慧課堂教學的建議和措施。

4.1 堅持問題導向，完善智慧課堂保障體系

首先要在宏觀層面提供制度保障，促進智慧課堂教育實踐的全面化、常態(tài)化，縮小城鄉(xiāng)差距，提高鄉(xiāng)鎮(zhèn)或農村中學生對智慧課堂的接受度。其次，學校管理者在專家指導，經(jīng)費支持的前提下，不斷完善教學管理體制，提高教師開展智慧課堂的滿意度和使用頻率，激發(fā)中學生和中學教師群體更多的努力期望和實踐動力。最后采取相應措施（比如教師完成階段性任務給予獎勵機制）幫助教師積累智慧課堂經(jīng)驗的同時彌補教師和學生因動機缺失而引起的教學懈怠、學習松散。

4.2 強化價值認同，優(yōu)化課程資源

第一，引進更加先進的智能助手（平板、資源、系統(tǒng)等）規(guī)避技術陷阱，減少教師和學生使用平板時的干擾因素，優(yōu)化課程資源，提高學生學習效率，豐富智慧課堂促成條件來擴大教師和學生的實踐效應，減少教師備課壓力并積極幫助教師和學生主動開展創(chuàng)新教育探索。第二，技術應用不可能一蹴而就，要加強教師隊伍專業(yè)技能培訓，提升教師教學技能和信息素養(yǎng)，利用平臺系統(tǒng)，提升教師備課能力、作業(yè)設計能力和點評能力，減少學生作業(yè)負擔。第三，要積極推進人工智能、大數(shù)據(jù)、5G等新技術與教師隊伍建設的融合，打造高水平專業(yè)化創(chuàng)新型教師隊伍，支撐教育強國戰(zhàn)略與教育現(xiàn)代化，這也是《新時代基礎教育強師計劃》里的內容。第四，學生對智慧課堂的接受度會受學校領導、教師、家長、同學等多元主體的影響，要有效利用媒體輿論的正向引導作用，加強宣傳引導，積極宣傳智慧課堂的優(yōu)勢，擴大智慧課堂認同度與社會影響力。

4.3 加強綜合應用實踐，提高中學生信息技能

一方面，增加學生主動探索新事物的機會，廣泛開展信息技術類綜合實踐課和中學機器人競賽、程序設計大賽、多媒體比賽等各種信息技術比賽，培養(yǎng)學生創(chuàng)新思維，加大中學生信息素養(yǎng)和創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。另一方面，豐富課堂教學模式，增加課堂趣味性，激發(fā)中學生學習的興趣，營造良好的課堂氛圍，提高學習意愿。

5 參考文獻

[1] 教育部關于印發(fā)《教育信息化2.0行動計劃》的通知[A/OL].（2018-05-25）[2023-06-27].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201804/t20180425_334188.html.

[2] 中共中央、國務院印發(fā)《中國教育現(xiàn)代化2035》[EB/OL].（2019-09-23）[2023-09-24].http：//www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/s6052/moe_838/201902/t20190223_370857.html.

[3] 周炫余，唐麗蓉，盧笑，等.中小學教師對智慧教育裝備的接受度及其影響因素[J].現(xiàn)代教育技術，2021，31（3）：97-103.

[4] 陳川，葉陽梅，孫衛(wèi)華，等.中小學教師智慧教室接受度影響因素研究[J].現(xiàn)代教育技術，2020，30（4）：101-106.

[5] 付曉冰.教育信息化環(huán)境下的中小學智慧課堂建設研究[J].教學與管理，2020（36）：6-9.

[6] 劉邦奇.智慧課堂的發(fā)展、平臺架構與應用設計：從智慧課堂1.0到智慧課堂3.0[J].現(xiàn)代教育技術，2019，29（3）：18-24.

[7] Hyunmin C， Jeongmin L， Boram C. Determinants of Secondary Teacher Acceptance to use Smart Device and Moderator Effects of Gender， Age， and Experience[J].Korean Association for Educational Information and Media，2015，21（2）：265-288.

[8] 李世瑾，顧小清.中小學教師對人工智能教育接受度的影響因素研究[J].現(xiàn)代遠距離教育，2021（4）：66-75.

[9] 文書鋒，趙麗紅，孫道金.基于UTAUT模型的移動學習APP使用意愿研究[J].成人教育，2019，39（10）：19-23.

[10] 馬如宇.影響移動學習用戶使用態(tài)度的前置性和潛在性因素解析：基于擴展式科技接受模型的視點[J].實驗教學與儀器，2009，26（10）：61-64.

[11] Ali R A， Arshad M. Perspectives of Students' Behavior Towards Mobile Learning （M-learning） in Egypt： an Extension of the UTAUT Model[J]. Engineering， Technology and Applied Science Research， 2016，6（4）：1109-1114.

[12] Badwelan A， Drew S， Bahaddad AA. Towards Acceptance M-learning Approaching Higher Education in Saudi Arabia[J].International Journal of Business and Management，2016，11（8）：12-30.

[13] 歐陽琪.基于技術接受模型的初中教師智慧課堂教學行為影響因素研究：以深圳市P區(qū)為例[D].上海：華東師范大學，2022.

[14] 王鈺彪，萬昆，任友群.中小學教師機器人教育接受度影響因素研究[J].電化教育研究，2019，40（6）：105-111.

[15] 張妍，曹雅妮，高原.中小學教師人機協(xié)作教學接受度研究[J].中國現(xiàn)代教育裝備，2022（16）：64-68.

[16] 鮑日勤.開放教育學習者移動學習使用意愿影響因素研究[J].遠程教育雜志，2017，35（3）：102-112.

[17] 張海靜.網(wǎng)絡學習環(huán)境下技術接受影響因素及模型研究[D].保定：河北大學，2010.

[18] 熊明珠.大學生移動學習接受度的影響因素研究[D].蘇州：蘇州大學，2015.

[19] 周曉清，毛方吉，詹春青，等.中小學管理者對智慧課堂的認知及其態(tài)度調查：基于377份中小學管理者的調查問卷分析[J].現(xiàn)代教育技術，2021，31（5）：104-110.

[20] 陸葉豐，易素萍，惲如偉.智慧教學平臺的教師使用意愿研究：以三個城市的中小學智慧課堂教學實踐為例[J].現(xiàn)代教育技術，2019，29（9）：46-52.

[21] 唐益柳.卓越中學信息技術教師專業(yè)能力調查研究[D].安慶：安慶師范大學，2022.

[22] 胡瑩.智慧教育背景下中學英語教師信息技術能力調查研究[D].安慶：安慶師范大學，2022.

[23] Iacobucci D. Structural equations modeling： Fit Indices，sample size， and advanced topics[J].Journal of Consumer Psychology， 2010，20（1）：90-98.

*項目來源：安徽省高等學校省級質量工程項目——“六卓越一拔尖”卓越人才培養(yǎng)創(chuàng)新項目“卓越中學信息技術教師培養(yǎng)計劃”（2019zyrc069）；安徽省教育科學研究項目“中小學生智慧課堂接受度及其影響因素研究”（JK22009）；院級研究生項目“基于UTAUT的智慧課堂中學師生接受度模型”。

作者簡介：韋偉，副教授；丁象，一級教師。