在職學習者遠程在線學習參與度影響因素分析與對策

引言

隨著信息技術的飛速發展與5G、人工智能等新基建的加速落地，教育數字化正深刻重塑終身學習生態，為在職人群構建起突破時空限制的泛在學習環境。在知識更新周期持續縮短、產業數字化轉型縱深推進的時代背景下，遠程在線教育憑借其靈活高效的優勢，已成為職場人士知識迭代、能力進階的重要路徑。在終身學習理念普及下，深化在職學習者參與遠程教育的作用機制研究，從行為科學視角解析其學習參與規律是提升繼續教育質量的關鍵突破口，有助于激發全民學習動能、優化教育資源配置[1。作為技術接受領域的成熟理論框架，UTAUT2模型為系統解構在職學習者技術采納行為提供了方法論基礎，其與職業發展需求的適配性拓展能夠有效揭示職場情境下學習動機、環境支持與行為決策的多維交互機理。

一、信息化背景下在職教育的現實需求

信息技術的革命性突破與數字化基礎設施的全面覆蓋，正在重構全球人力資源開發范式。第四次工業革命驅動下的產業結構升級，使技能迭代周期從傳統的3一5年壓縮至18個月以內，催生出在職群體對知識更新的常態化需求。《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》明確提出構建泛在化終身學習體系，要求在職教育突破傳統面授模式，依托人工智能算法實現個性化學習路徑規劃，匹配職場人差異化能力提升目標。同時，企業端對組織智力的重視與數字化轉型壓力，加速了人才資本投資向內部培訓平臺的戰略傾斜，根據FundamentalBusinessInsights發布的報告，企業在員工培訓和技能提升上的投資正以 15.3% 左右的年復合增長率穩步上升，預計2025年全球企業在線學習市場的收入將達到2131.5億美元[。在此背景下，遠程教育作為連接產業端知識供給與個體端技能需求的樞紐，實質上承擔著彌合數字技能鴻溝、保障勞動力市場供求關系的社會職能，其規模化和智能化發展已從教育命題上升為社會生產力優化的必然選擇。

二、在職學習者接受遠程教育的主要困境

盡管技術進步為在職學習創造了條件，但職場人參與遠程教育的過程仍面臨內生性矛盾的約束。從客觀情境看，高強度的職業活動導致學習時間呈現碎片化特征，平均每日可用學習時長不足，且分布碎片化，很多學習者的微課完成率都會受到自身臨時性工作任務的影響。在社會角色層面，職場人需同步履行職業責任、家庭照護與自我發展三重義務，多元角色張力導致其情緒資源與注意力持續耗散，尤其在子女教育期與職業上升期的交叉階段，無法穩定維持學習計劃、職業發展與學習投入間的效益博弈、企業績效激勵機制與學習成果轉化缺乏顯性關聯等工學沖突都會引發機會成本焦慮，一些技術從業者也因項自周期壓力中斷認證課程。這些張力共同構成制約在職學習者持續參與在線遠程教育的阻礙，亟待從行為動機與環境適配等維度尋求理論突破[3]。

三、研究理論框架構建

（-） UTAUT2模型在遠程教育領域的適用性

UTAUT2（拓展型技術接受與使用統一理論）作為整合技術采納行為預測的經典模型，通過績效期望 （PE）、努力期望（EE）、社群影響（SI、便利條件（FC、享樂動機（HM）、價格價值（PV）和習慣（H）七大核心變量，系統詮釋了個體對新興技術的接受邏輯。其在遠程教育領域的適配性體現在：（1）在職學習者對在線教育的技術采納兼具消費者與職業人雙重屬性，其決策既受效率目標驅動（如PE關聯課程能否提升崗位競爭力），亦受體驗感知調節；（2）遠程教育高度依賴技術平臺的功能實現（如直播穩定性、多端同步性等），FC變量可量化評估數字基座對學習行為的支撐效度（如5G網絡覆蓋率與學習中斷率的負相關性）；（3）職業人群的學習行為具有穩定場景黏性（如通勤時段的移動端學習），習慣（H）變量可捕捉行為固化對持續參與的正反饋機制。

（二）在職場領域下的模型擴展維度

為增強模型對在職學習者的行為刻畫能力，本研究從職業嵌入視角對UTAUT2實施3項維度擴展：

1.工作負荷彈性

工作負荷彈性（WorkloadElasticity，WE）定義為職業任務的強度與時間波動性對學習能力的擠壓效應，其計算可基于時間可用性函數：

其中， L_w（t） 為工作強度函數， f（t） 映射時間段的續寫行動閾值。

2.組織激勵機制

組織激勵機制（Organizational IncentiveMechanism，OIM）聚焦企業層面對學習行為的制度性干預，包括培訓補貼政策、學習成果與晉升資格的銜接規則，其作用機制可表現為調節變量，修正績效期望（PE）對行為意愿（BI）的路徑系數。

3.職業發展預期

職業發展預期（CareerDevelopment Expectancy，CDE）表征個體對教育投入的未來經濟與社會資本增值的貼現估值，其量化可引入期望價值理論構建復合指標：

其中 P_i 為學習成果轉化為職業收益的概率， V_i 為收益價

值， r 為時間折現因子。三類擴展維度共同構建了“個體一組織一生涯”的解釋系統。

四、基于UTAUT2模型的實證研究

（一）數據來源與研究方法

本研究以山西省在職遠程學習者為研究對象，采用混合研究方法展開驗證。數據采集分為兩個階段：（1）記錄、獲取2023—2025年間300名參與在職學習者的行為日志數據 （N=15 ，732），涵蓋課程訪問頻次、視頻觀看完整度、測驗提交時效等28項行為指標；（2）對省內6個地市的制造業、醫療、金融行業從業者實施分層抽樣問卷調查（有效回收1248份），量表設計以UTAUT2核心變量及擴展維度為基礎，采用Likert7級量表測量，信效度檢驗顯示Cronbach'sα值均高于0.82，KMO值為 0.891 對行為日志數據采用聚類分析與馬爾可夫鏈建模識別參與模式，問卷調查數據則通過偏最小二乘結構方程模型（PLS-SEM）檢驗假設路徑，顯著性水平設定為（ （a=0.05） 。

（二）實證結果分析

1.在職群體的參與度現狀類分析

行為分析數據顯示，山西省在職學習者呈現顯著的三峰時間分布特征：早間通勤（6：30—8：00）、午休（12：00—13：30）及晚間（20：00—22：30）的學習時長占比達 78.6% 但單次學習持續時間中位數僅 9.7min_? 。根據聚類分析，將在職群體分為4類參與模式，見表 1 在職學習者的時間管理能力與學習成效呈強正相關（ _，r=0.67 ， Plt;0.01， ，但重度依賴碎片化時間的儀式型群體占比過高，深度型占比較少，反映參與質量的極化現象。

2.職業發展預期的調節效應

PLS-SEM檢驗顯示，職業發展預期（CDE）對績效期望（PE）與行為意向（BI）的關系存在顯著調節作用（ β PE×CDE=0.182 ， t=4.36） 。在CDE高于均值的群體中，PE每提升1單位，BI增長0.48單位（ R²=63.7%） ；而CDE低于均值的群體該路徑系數降至0.29（ R²=41.2% 。進一步通過Johnson-Neyman法識別出調節效應的臨界值為CDE?4.22 （7級量表中值5.0），表明只有當學習者對技能轉化可能性的預期超過閾值時，實用價值認知才會顯著激發學習動力。

3.影響參與度的前三位因子分析

基于Shapley值分解的因子影響力排序顯示，影響參與度前3位的因子分別為：（1）習慣（H，貢獻度 32.4% ：

學習行為的自動化程度（每日固定時段啟動APP）能降低65% 的啟動心理成本；（2）工作負荷彈性（WE，貢獻度28.1% ）：工作時段離散度（ σ_T ）與有效學習時長呈顯著負向關聯（ β=_-0.53 ， Plt;0.001? ，且該效應在制造業群體中比服務業群體高 47% （跨行業t檢驗顯著）；（3）績效期望（PE，貢獻度 19.8% ）：學習者對課程與職業能力匹配度的感知直接影響行為持續性，匹配度每提升1級，課程完成率增加21.3個百分點 （95%CI：17.6-25.1） 。

五、在職學習者遠程教育優化的實施路徑

（-） 提供更合適的遠程教育時間管理方案

從在職學習者參與度的三峰時間分布與單次學習碎片化特征來看，遠程教育平臺首先要做的就是“和時間賽跑”，幫助在職學習者做好時間管理。技術層面，可通過算法動態識別個體工作負荷波動規律，例如，結合在職學習者日歷待辦事項同步與歷史學習數據，以周為單位預測學習波谷，自主規劃高匹配度的學習時段推薦。例如，對倒班制醫護人員，推薦每節課 ?10min 的短視頻“知識膠囊”，配合“錯峰積分激勵”，針對低峰時段（如工作日上午10：00—11：30）完成打卡的學習者發放附加學分，允許用戶依據工作緊急程度實時調整學習任務序列，行業垂直類平臺可進一步對接企業HR系統，對項目周期密集崗位（如季度結算期的財務崗）等預先推送學習日歷調整建議，預防性疏解工學沖突。

（二）優化課程體系，提高案例庫行業匹配度

面對產業結構轉型對技能需求的快速迭代，遠程教育課程開發需構建“產業需求牽引式”的動態更新機制。以山西省的煤炭行業智能化升級為例，可以考慮聯合晉能控股等龍頭企業建立產教案例共生庫，將綜采設備遠程操控、煤礦數字孿生系統運維等一線場景轉化為模塊化實訓單元，提高技能遷移效率。對于服務行業應強化細分領域覆蓋率，開發數據化監測、非遺品牌IP運營等專題課程。為保障課程精準度，需構建產業導師與教育專家的雙元評審機制，以行業問題解決度（PSI）為核心指標設定內容篩選閾值，保證案例庫中真實企業痛點評分占比。還可引入在職學習者“眾包”模式，對完成“崗位一課程”匹配度認證的學員，賦予教學案例庫共建權限和一定的積分獎勵，形成由需求端驅動的知識生態。

（三）構建“雙向考核 + 學分互認”的校企協同機制

破解工學矛盾需打通教育評價體系與組織人才發展通道間的制度壁壘。可從“人人持證、技能社會”建設試點切入，推動企業與院校聯合制定“能力一學分”轉換標準，企業內訓中技術課程考核達標者可置換院校專業學分。在考核機制上，設計雙向量化指標：企業端依據崗位績效提升度評估學習成果價值，院校端基于知識掌握度核發學分，并在學習檔案中附加企業認證標簽以便晉升調崗調用。對于中小微企業，可設計柔性化銜接方案，例如，將“年度學習投入占比”納入高新技術企業認定加分項，激勵其主動參與教育協同。

（四）基于職業發展階段的分層教學干預激勵

依據職業發展預期（CDE）的調節效應閾值，需對學習者實施差異化干預策略。針對職業生涯初期 （工齡lt;3年）群體，圍繞職業資格認證設計“新手任務鏈”，每完成核心技能模塊（如CAD制圖、工業數據分析等）即解鎖進階認證徽章，并與企業見習補貼掛鉤。對職業發展中期的骨干員工（工齡4一10年），側重構建“項目嵌入式”學習圖譜，將課程分解為關鍵技術節點，學習者完成相應模塊后可直接申請參與企業技術攻堅小組，實現“學習一應用一晉升”的鏈式反饋。針對高層管理者（工齡 ?10 年），可采用“雙導師+反向教學”模式，聘請高校教授與行業領軍人才聯合指導其將戰略決策經驗提煉為教學案例，其工作的量化成果可兌換研修學分、工作績點等。

結語

在職人群的終身學習需求與數字化教育供給間的協同發展，已成為教育現代化建設的重要觀測維度。分析特定群體在遠程學習過程中的行為規律與影響因素，能夠為教育服務供給側改革提供實證依據，同時促進知識獲取機會的公平分配。本文通過UTAUT2擴展模型的研究證實，職業發展預期與組織激勵機制在能力提升訴求與學習投入間具有顯著的傳導效應，面向職業群體終身學習需求，構建適配勞動力市場特性的動態響應體系，是實現教育供給側精準匹配的必由路徑。

本文系1.2022年度山西省現代遠程教育學會課題《TPB理論視角下在線學生學習行為意愿影響因素的實證研究》（課題編號：SXYJ202222）；2.2024年度山西省現代遠程教育學會課題《學生在線學習參與度提升策略研究——基于UTAUT2模型》（課題編號：SXYJ202414）的研究成果。

參考文獻：

[1]郭雨軒，劉斌.在線教育何以推動終身學習體系的構建：價值意蘊與實踐路徑[J].大學，2023，（01）：193-196.

[2]趙楊.現代遠程教育學習支持服務優化路徑研究[J].大學，2024，（29）：68-71.

[3]盧夏.基于遠程教育環境下師生關系的構建與優化策略研究[J].公關世界，2025，（02）：133-135.

（責任編輯：宋宇靜）