摘?要：本文從UTAUT模型出發(fā)，構(gòu)建教學(xué)實踐過程中，大學(xué)生參與線上學(xué)習(xí)的影響因素研究模型，通過問卷收集數(shù)據(jù)，對問卷進(jìn)行信度檢驗和結(jié)構(gòu)效度檢驗，并結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）得到顯著的影響路徑。實證研究發(fā)現(xiàn)大學(xué)生線上學(xué)習(xí)行為的影響因素按影響力從大到小排列依次為：績效期望、努力期望和社群影響?？冃谕闹饕蛩貫椋壕€上學(xué)習(xí)便捷、課程內(nèi)容豐富、群體學(xué)習(xí)有幫助。根據(jù)影響因素模型及實證結(jié)果對線上教學(xué)提出建議：堅定線上與線下相結(jié)合的教學(xué)模式，豐富教學(xué)資源，以知識脈絡(luò)的形式調(diào)整課程結(jié)構(gòu);緊跟最新技術(shù)發(fā)展，搜集典型案例融入課堂;緊跟時事熱點(diǎn)，設(shè)計思政要素，充實案例庫;優(yōu)化群體學(xué)習(xí)環(huán)境，更好地實踐虛擬課堂中的眾包學(xué)習(xí)任務(wù)、互學(xué)和互評環(huán)節(jié)。

關(guān)鍵詞：UTAUT模型;線上學(xué)習(xí)行為;影響因素;結(jié)構(gòu)方程模型

線上教育是信息技術(shù)與教育融合的產(chǎn)物，線上教育平臺是一種特殊的信息系統(tǒng)。為了更好地衡量我們的網(wǎng)絡(luò)課堂授課效果，調(diào)研學(xué)生對線上課程的使用意愿，找出網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的影響因素，我們使用信息系統(tǒng)領(lǐng)域的整合型技術(shù)接受和使用理論（Unified?Theory?of?Acceptance?and?Use?of?Technology，UTAUT）[1]對學(xué)生參與網(wǎng)絡(luò)課堂學(xué)習(xí)的行為進(jìn)行分析。UTAUT理論整合了這些模型中的各種潛在變量，提取出顯著影響用戶對于新技術(shù)使用意愿和使用行為的四個潛在變量：績效期望PE、努力期望EE、社群影響SI以及促進(jìn)條FC。其中前三個變量對使用意愿直接影響，最后一個變量對使用行為直接影響。經(jīng)過實證檢驗，UTAUT對用戶使用行為的解釋力高達(dá)70%，比以往的模型都更為有效。

綜合已有文獻(xiàn)[26]的研究成果，本文為學(xué)生參與網(wǎng)絡(luò)課程學(xué)習(xí)的UTAUT模型引入了4個控制變量：性別、年級、專業(yè)和上網(wǎng)頻率，并假設(shè)這4個控制變量的復(fù)合作用將對4個核心自變量產(chǎn)生顯著的影響。

1?基于UTAUT的線上學(xué)習(xí)行為影響因素模型

本文面向UTAUT理論建立網(wǎng)絡(luò)課堂學(xué)習(xí)的影響因素模型圖1。模型包含網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)意愿和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為2個因變量和4個自變量（績效期望、努力期望、社群影響、促進(jìn)條件），網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)意愿是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的自變量，促進(jìn)條件是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的自變量。在此基礎(chǔ)上，我們根據(jù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺的特點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的特點(diǎn)以及大學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)行為，并綜合UTAUT理論的應(yīng)用成果，設(shè)計網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為UTAUT模型的維度參數(shù)圖（圖2）。

本文提出如下研究假設(shè)，并對項目前期參與網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的學(xué)生展開調(diào)查，對問卷進(jìn)行信度和效度檢驗，并結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型（Structural?Equation?Model，SEM）評估因素之間的影響權(quán)重，從而驗證研究假設(shè)。

H1：績效期望對學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)意愿有顯著正向影響。

H2：努力期望對學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)意愿有顯著正向影響。

H3：社群影響對學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)意愿有顯著正向影響。

H4：促進(jìn)條件對學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為有顯著正向影響。

H5：學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)意愿對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為有顯著正向影響。

H6：網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)意愿在績效期望、努力期望、社群影響與網(wǎng)上學(xué)習(xí)行為之間起中介作用。

2?調(diào)查問卷設(shè)計及問卷分析

2.1?調(diào)查問卷設(shè)計

本文面向完成網(wǎng)上教學(xué)的學(xué)生采集圖2模型中各個潛變量的數(shù)據(jù)，問卷的主體共21個問題，分別對圖2的UTAUT模型的16個變量維度以及網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的意愿和行為進(jìn)行測度。所有變量測量均采用李克特七級量表，分值從1到7。

2.2?問卷的信度檢驗和效度檢驗

本文通過問卷星平臺發(fā)放并回收365份問卷，有效問卷率為93.7%。本文采用克隆巴赫信度系數(shù)Alpha評價問卷內(nèi)部的一致性，Alpha系數(shù)取值越高，信度越高，問卷的內(nèi)部一致性越好。把表1的所有問題進(jìn)行信度檢驗，結(jié)果顯示：問卷總的Alpha系數(shù)為0.74，信度尚可，問卷具有使用的價值。不過，仔細(xì)觀察表2第二行發(fā)現(xiàn)，EE4、EE5以及FC3與其他項的總計相關(guān)性皆為負(fù)值，表明這幾個題項與其他題項明顯不相關(guān);表2第三行顯示，如果把EE4、EE5、FC3分別從問卷中刪除，那么問卷的克隆巴赫系數(shù)會增加。因此，綜合考量變量的相關(guān)性以及問卷的信度，我們將EE4、EE5、FC3從問卷中刪除，得到新問卷的克隆巴赫系數(shù)為0.81：對于各個潛在變量，其變量內(nèi)部的觀測題項之間的相關(guān)性皆為正，說明觀測題項之間的相關(guān)程度較高，題項設(shè)計合理;各潛在變量的Alpha系數(shù)都比問卷Alpha系數(shù)要小得多，這說明基于UTAUT模型構(gòu)建的問卷信度遠(yuǎn)高于單一變量組成的問卷。這說明，把EE4、EE5、FC3去掉后的問卷中各個題項對于提升問卷內(nèi)部的一致性皆有正向貢獻(xiàn)，都可以保留。

本文采用因子分析方法來檢驗問卷的結(jié)構(gòu)效度。結(jié)果顯示KMO值為0.755，Bartlett球形度檢驗的近似卡方值（1965.64）很大且顯著性水平為0，這說明問卷數(shù)據(jù)的各變量間的相關(guān)性較強(qiáng)，適合做因子分析，數(shù)據(jù)具有效度。

問卷數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣一定包含6個因子，累積方差解釋率為68.303%，這說明題項的信息量可以有效地提取出來。潛在變量與因子的關(guān)系：網(wǎng)上學(xué)習(xí)意愿LI和網(wǎng)上學(xué)習(xí)行為LB可由因子1解釋，努力期望EE由因子2解釋，社群影響SI由因子3解釋，績效期望PE由因子5解釋。而促進(jìn)條件則由兩個因子共同解釋，其中FC2和FC4由因子4解釋，F(xiàn)C1單獨(dú)由因子6解釋。這顯示，F(xiàn)C1與另外兩個促進(jìn)條件FC2和FC4之間的相關(guān)性偏弱，再結(jié)合表2中FC1的“修正后的項與總計相關(guān)性”只有0.02，可把FC1從問卷中刪除。去掉FC1后，KMO值略微上升，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣由5個因子組成，累計方差解釋率65.95%。潛在變量內(nèi)部的觀測題項與因子的對應(yīng)關(guān)系與預(yù)期一致，問卷結(jié)構(gòu)效度良好。

3?問卷的結(jié)構(gòu)方程模型分析

去掉觀測變量EE4、EE5、FC3和FC1，綜合四個控制變量（性別、年級、專業(yè)和上網(wǎng)頻率）建立初始的結(jié)構(gòu)方程模型。經(jīng)檢驗發(fā)現(xiàn)，在顯著性水平0.05下，四個控制變量對網(wǎng)上學(xué)習(xí)意愿LI的影響都不顯著，或許是由于對于大學(xué)生群體而言，這幾個控制變量的變化比較小。進(jìn)一步分析結(jié)構(gòu)方程模型中各條路徑的回歸系數(shù)發(fā)現(xiàn)，在顯著性水平0.05下，路徑LB←FC和PE3←PE都是不顯著的，因此從結(jié)構(gòu)模型中刪除，得到的模型復(fù)雜度下降，擬合優(yōu)度提升，得到圖3性能較優(yōu)的結(jié)構(gòu)方程模型。我們采用常用的擬合指數(shù)來評價模型。絕對擬合指數(shù)GFI和AGFI在0.8～0.9之間，增值擬合指數(shù)NFI、IFI和CFI皆在0.8左右，這表明我們的模型擬合度尚可，模型可以接受。

圖3顯示潛在變量PE與其觀測變量PE1、PE2和PE3之間的標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)在0.4左右，而其他潛在變量與觀測變量之間的標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)都明顯大于0.5，且所有潛在變量與觀測變量之間的路徑都是顯著的（P<0.001），每道題的誤差變量達(dá)到P<0.001顯著性水平，這說明潛在變量對觀測變量的解釋都是有意義的，問卷質(zhì)量較好。在P<0.005顯著性水平下，路徑LI←PE，LI←EE，LI←SI和LB←LI都是顯著的。大學(xué)生的網(wǎng)上學(xué)習(xí)意愿對網(wǎng)上學(xué)習(xí)行為有非常顯著的正向影響（H5），網(wǎng)上學(xué)習(xí)意愿起中介作用（H6），而促進(jìn)條件對網(wǎng)上學(xué)習(xí)行為的影響是不顯著的（H4）。根據(jù)路徑系數(shù)，績效期望、努力期望和社群影響都對網(wǎng)上學(xué)習(xí)意愿有顯著的正向影響（H1、H2、H3），且影響力依次減小，績效期望的影響明顯高出很多。綜上所述，除了假設(shè)四H4，表1提出的其他研究假設(shè)都是可以接受的。

4?大學(xué)生網(wǎng)上學(xué)習(xí)的影響因素分析及建議

綜合研究假設(shè)，圖2的UTAUT模型維度圖以及圖3的結(jié)構(gòu)方程模型，對于學(xué)生前期的網(wǎng)上學(xué)習(xí)情況，本文得到以下結(jié)論：

（1）學(xué)生愿意選擇線上學(xué)習(xí)，主要是因為線上學(xué)習(xí)能夠帶來預(yù)想的好處，包括網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)很便捷，方便碎片化學(xué)習(xí);我們提供的網(wǎng)絡(luò)課程資源豐富，有助于學(xué)生拓展知識;而且通過網(wǎng)絡(luò)的形式，學(xué)生之間更方便相互學(xué)習(xí)，共同討論，有利于學(xué)習(xí)的提升。但是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源的質(zhì)量沒有得到學(xué)生的一致認(rèn)可，這需要我們不斷地升級學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)方式。要提升學(xué)生線上學(xué)習(xí)的積極性，首先要想辦法提高其績效期望。

（2）努力期望也會顯著影響學(xué)習(xí)意愿，線上學(xué)習(xí)平臺操作要簡單易上手，課程結(jié)構(gòu)設(shè)計要清晰明了，讓人容易找到相應(yīng)的學(xué)習(xí)任務(wù)，且提供的學(xué)習(xí)資源要豐富，而且很容易能夠獲取或下載。總之，完成網(wǎng)上學(xué)習(xí)的操作越簡單越好，我們需要持續(xù)優(yōu)化。目前來看，學(xué)生對于我們已建立的學(xué)習(xí)任務(wù)的難度和所需時間是不一致的，從問卷數(shù)據(jù)得不到統(tǒng)計意義上的結(jié)果，因此后面還需要專門研究“任務(wù)難度”“完成時間”“任務(wù)類型”等特點(diǎn)的影響。

（3）大學(xué)生所處社會環(huán)境以及周圍人群對線上學(xué)習(xí)的態(tài)度，對其網(wǎng)上學(xué)習(xí)的意愿也有一定的影響。學(xué)校加大線上教學(xué)的扶持力度，允許教學(xué)方式的多樣化改革，將促進(jìn)學(xué)生線上學(xué)習(xí)的積極性。

（4）不過，問卷關(guān)注的多項促進(jìn)條件對于網(wǎng)上學(xué)習(xí)行為的影響并不顯著，原因可能是多個方面的。一來在移動互聯(lián)網(wǎng)普及的今天，免費(fèi)網(wǎng)絡(luò)對學(xué)生的學(xué)生影響不大;二來，可能學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程中并沒有遇到困難，不需要外界的幫助，又或許遇到困難時，學(xué)生并沒有得到所要的幫助，這需要在后續(xù)的教學(xué)中多關(guān)注。三來，線上學(xué)習(xí)平臺基本都開發(fā)了移動端應(yīng)用，能夠滿足學(xué)生的基本需要。但在學(xué)習(xí)的過程中，學(xué)生還是期望有一定輔助的，包括及時的答疑交流、同伴督學(xué)、教師評價和同伴評價等。而學(xué)生對于“學(xué)習(xí)資源優(yōu)質(zhì)”的感知也是不一致的，這說明我們的學(xué)習(xí)資源確實有不斷優(yōu)化的必要性。

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項目：廣東省教育廳2018年度廣東省教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃項目——智慧課堂中的眾包質(zhì)量優(yōu)化策略及實踐（項目編號2018GXJK074）資助

作者簡介：陳自潔（1980—?），女，漢族，廣東佛山人，博士，講師，研究方向：數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、電子商務(wù)。