

摘要 文章采用調查研究方法,對以UTAUT 模型為基礎構建的高中師生對STEAM 教育接受情況的研究假設進行了調查和數據回收與分析,研究表明:績效期望、社會影響、促進條件和感知趣味對STEAM 教育的接受意愿有顯著正向影響;努力期望呈現顯著負向影響。基于此,文章就提高師生對STEAM 教育的接受意愿提出了相關建議,旨在促進STEAM 教育的進一步發展。
關鍵詞 UTAUT 模型;STEAM 教育;接受度
中圖分類號:G424 文獻標識碼:A DOI:10.16400/j.cnki.kjdk.2025.07.031
STEAM 教育最初發源于美國。2006 年,弗吉尼亞科技大學的Yakman 教授在原有的STEAM 基礎上提出了STEAM 教育理論,增加了藝術(Art)這一因素,即由科學(Science),技術(Technology),工程(Engineering),人文(Art),數學(Mathematics)為核心的教育方式[1],強調將各個學科的實踐和理論精神融合,培養具有綜合能力的人才。
近年來,我國STEAM 教育在政策推動和市場需求的雙重作用下快速發展。2016 年,教育部在《教育信息化“十三五”規劃》中提出探索STEAM 教育要求,將其提升至國家戰略層面;“雙減”后,STEAM 教育成為原學科培訓機構轉型的新方向,課后服務需求旺盛,推動其需求增加[2];《2024-2030 年中國STEAM 教育行業市場發展現狀及競爭格局預測報告》預計2023 年中國機器人編程市場規模約337 億元,占STEAM 教育的58% [3]。
當前人才培養模式轉向綜合素質培養,了解師生的態度對于STEAM 教育發展尤為重要。本研究基于UTAUT模型,提出師生對STEAM 教育接受度假設研究,通過調查研究法收集數據,了解分析高中師生接受意愿,促進STEAM 教育與課程的融合,提高教學效果,提升學生解決實際問題的能力。
1 研究設計
1.1 UTAUT 模型概述
2003 年,Venkates 和Davis 等人提出UTAUT(UnifiedTheory of Acceptance and Use of Technology),其是在技術接受模型的基礎上衍生而來的,涉及多個學科,整合了八種理論,最終確定了UTAUT模型的基本理論架構,其預測力和解釋力高達70%,被廣泛認為是預測和解釋個人或組織信息技術接受度的強有力的理論工具。該模型包含四個關鍵因素用于預測用戶對信息技術的接受度:績效期望(Performance Expectancy,PE)、努力期望(Effort Expectancy,EE)、社會影響(Social Influence,SI)和便利條件(FacilitatingConditions,FC)[4],其中使用意愿和便利條件直接作用于使用行為,績效期望、努力期望和社會影響通過使用意愿作用于使用行為。
1.2 研究假設
基于上述理論模型,研究組將績效期望、努力期望、社會影響、促成條件和感知趣味五個因素擬定為自變量,在原有的模型上增加感知趣味(Perceived Playfulness,PP)變量,感知趣味是指在參與某項活動時感受到的好玩程度[5],因變量為師生對STEAM 教育的接受度,因此提出如表1所示的假設。
2 STEAM 教育接受意愿的調查與數據分析
2.1 問卷設計、發放與回收
參照Venkatesh 成熟量表,根據師生特點分別編制了問卷,分為教師對STEAM 教育的接受度問卷和學生對STEAM 教育的接受度問卷。問卷內容包括基本信息和UTAUT 模型的五個維度,每個維度各六個問題。本問卷使用李克特五級評分,1―5 分別代表“非常不同意”“不同意”“一般”“同意”“非常同意”。兩份問卷均使用問卷星平臺在線發放,教師發放問卷145 份,剔除14 份無效問卷,最終收回有效問卷131 份,問卷有效率約為90%;學生發放問卷175 份,剔除16 份無效問卷,最終收回有效問卷159份,問卷有效率約為91%。
2.2 信度分析
采用克隆巴赫系數法進行信度檢驗,教師問卷各維度Cronbach's 系數均大于0.8,問卷整體Cronbach's 系數為0.929,如表2 所示;學生問卷各維度Cronbach's 系數均大于0.9,問卷整體Cronbach's 系數為0.909,如表3 所示。結合以上數據,對照度量標準,表明信度高,說明各個測量維度和總體均具有很高的一致性。
2.3 效度分析
通過KMO 和Bartlett 球形檢驗,得到教師問卷KMO系數為0.867(gt;0.7),=0.000(lt;0.05);學生問卷KMO系數為0.931(gt;0.7),=0.000(lt;0.05),表明各題項具有很好的解釋力,效度良好,非常適合進行因子分析。
采用主成分分析法對五個自變量進行因子分析,在教師問卷中五個因子的方差解釋率分別為:16.578%,14.766%,12.886%,9.990%,8.680%,總累計方差解釋率為62.9%;學生問卷中五個因子的方差解釋率分別為:21.841%,15.330%,14.757%,14.700%,10.086%,總累計方差解釋率為76.714%。以上數據綜合說明本次探索因子分析結果良好。
2.4 樣本描述性統計
問卷中的題項主要來源于現有研究[6],根據描述性統計顯示,教師問卷中每個變量的得分處于3.83―3.34 之間,變量的標準差小于0.1;學生問卷中每個變量的得分處于3.56―3.46 之間,變量的標準差小于0.1。以上數據均能說明變量的得分是圍繞均值的比較狹窄的分布。
2.5 回歸分析
2.5.1 師生STEAM 教育接受意愿相關性分析
對本文各變量進行相關性分析,結果如表4、5 所示,各變量之間存在強相關,且Sig.值均小于0.01,表示各變量之間存在顯著正相關。
2.5.2 師生STEAM 教育接受意愿回歸分析
本文采用線性回歸對五個自變量對因變量的影響進行進一步分析,結果如表6、7 所示。
根據數據分析顯示,績效期望( =0.788, lt;0.01)、努力期望( =0.817, lt;0.01)、社會影響( =0.840, lt;0.01)、促進行為( =0.742, lt;0.05)對教師STEAM 教育接受意愿有顯著正向影響;績效期望( =0.916, lt;0.01)、努力期望( =0.935,lt;0.01)、社會影響( =0.946,lt;0.01)、促進行為( =0.929,lt;0.05)與感知趣味( =0.924,lt;0.01)對學生STEAM 教育接受意愿有顯著正向影響。因此支持假設H1、H2、H3、H4、H5。
3 結論與建議
本研究以UTAUT 模型為理論基礎,增加感知趣味因素,對該模型進行拓展,提出以師生為研究對象的STEAM教育接受度影響因素的研究假設。數據分析表明,績效期望、努力期望、社會影響、促進條件以及感知趣味對教師和學生接受STEAM 教育的意愿均有顯著正向影響,則前述假設H1、H2、H3、H4、H5 成立。其中,社會影響對師生接受意愿的影響相對較大。這說明師生對STEAM 教育在帶來實際成果的期望、學習所需付出努力的認知、社會環境的推動、行為促進以及對教育趣味性的感知等方面,都與他們對STEAM 教育的接受度緊密相關。
基于上述分析,現提出提升師生對STEAM 教育接受度的具體建議如下:①改善教育資源分配與便利條件。國家可以整合在線教育資源,建立統一的STEAM 教育資源平臺,提供豐富的課程視頻、教學案例、虛擬實驗等資源,方便師生獲取;協調各方力量,讓優質資源能夠免費或低成本提供給學校和教師。②引導社會輿論與政策支持。開展全國性的STEAM 教育宣傳活動,通過媒體報道等形式,宣傳STEAM教育對國家創新能力、人才培養的重要性,提高社會對STEAM 教育的認可度,增強其社會影響。③提升教師的專業能力和教學能力。學校可組織教師參加專業STEAM 教育培訓,包括學科融合教學方法、項目式教學指導、新技術應用等方面的培訓。也可以與高校、專業培訓機構合作,定期為教師提供培訓課程,提高其教學積極性,提升其教學能力。④調整教學策略提升感知趣味。教師可采用多樣化的教學方法,如在項目式學習中,讓學生分組完成一個完整的STEAM 項目,在過程中提升學生的參與度和學習興趣。設計趣味性的教學活動,結合生活實際,增加學習的趣味性。⑤參與社交學習活動。學生應積極參加學校組織的STEAM 社團、科技節、學術競賽等活動,與志同道合的同學一起交流學習。在這些活動中,學生在拓寬知識面的同時,還能感受到濃厚的STEAM 學習氛圍,增強社會影響帶來的積極效果。
基金項目:黑龍江省哲學社會科學規劃課題“學習者特征對線上線下混合式學習效果影響的機制研究”(22EDB135)。
參考文獻
[1] Yakman G'G.STEAM Education:an overview of creating a model of
integrative education[J].2008.
[2] 艾瑞數智.2022 年中國青少年STEAM 教育研究[DB/OL].(2022-02-09).
https://download.csdn.net/download/xljlckjolksl/85610197? utm_
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[3] 智研咨詢.2023 年中國STEAM 教育行業快速發展,逐漸成為教
育重要組成部分,市場需求越來越大[EB/OL].(2023-09-23).https://
www.chyxx.com/industry/1158412.html.
[4] Venkatesh,V.,Morris,M.G.Davis,G.B.,et,al.User Acceptance of Information
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Management Information Systems,2003,27(3):425-478.
[5] 王鈺彪.K12 教師機器人教育接受度模型建構與實證研究[D].華
東師范大學,2020.
[6] 黃詠麟.基于UTAUT 模型大學生線上教學接受意愿影響因素研
究[J].現代職業教育,2024(23):133-136.