用戶持續(xù)在線學習參與意愿的影響因素研究

趙蕾,胡麗峰

(1.河北地質(zhì)大學 管理學院,河北 石家莊 050031;2.中國郵政集團有限公司 培訓中心金融服務部,河北 石家莊 050021)

李克強總理在2019年《政府工作報告》中提出:推進“互聯(lián)網(wǎng)＋教育”,改造提升遠程教育,促進優(yōu)質(zhì)資源共享[1]。當前,升學就業(yè)競爭激烈,滿足用戶需求的在線學習受到歡迎。2020年初,受新冠疫情影響,學校不能正常開課,在線學習平臺開放了很多免費課程以供有興趣、有需求的用戶加入。騰訊、阿里、字節(jié)跳動這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)也加入在線教育行業(yè)。在線學習這一模式再次受到用戶的追捧。2020年3月,在線學習用戶數(shù)量達到4.23億[2]。然而,在線學習平臺的發(fā)展是長遠的,它的長遠發(fā)展有賴于穩(wěn)定的、并且能夠持續(xù)增長的在線學習用戶的數(shù)量。疫情過后,用戶是否還會繼續(xù)通過這些在線平臺學習,在線學習平臺是否能夠增加用戶粘性,是否能夠獲得用戶的持續(xù)參與學習意愿是平臺發(fā)展的關鍵問題。當前在線學習面臨的最大困難就是持續(xù)參與意愿走低,如何降低輟學率,引導用戶持續(xù)參與意愿顯得至關重要。

對持續(xù)在線學習的內(nèi)涵界定,學者們有以下觀點:譚明杰提出:持續(xù)在線學習表現(xiàn)在兩方面,一是今后會嘗試運用更多的社會化媒體應用來學習;二是會在以后繼續(xù)利用社會化媒體來學習[3]。李雅箏指出,持續(xù)學習是以后有意愿繼續(xù)使用在線學習平臺來學習;以后會經(jīng)常使用這個平臺進行學習,并愿意推薦給其他人使用這個平臺[4]?？梢?持續(xù)在線學習強調(diào)學習的持續(xù)性、連貫性。因此,持續(xù)在線學習可定義為用戶通過某平臺進行在線學習后,繼續(xù)使用該平臺進行多項課程的學習。

當前學者們對持續(xù)在線學習參與意愿的研究主要圍繞技術接受模型、期望確認理論、XAPI、感知理論等理論,并從不同視角進行探索。如Roca等擴展了Davis的技術接受模型,認為感知有用性、感知娛樂性、感知易用性會受到感知自主支持、感知能力、感知快感等個體動機的影響,并且可以應用這些個體動機因素預測用戶在線學習的持續(xù)意愿[5]。錢瑛等在期望確認理論基礎上,以社會化網(wǎng)絡環(huán)境和學情定位為研究視角,探討了影響用戶持續(xù)學習意愿的因素,得出:對滿意度作用最大的是實用性和期望確認,對持續(xù)意向影響明顯的是用戶對自我學習的滿意和認可[6]。張哲等人以期望確認理論為基礎,提出能夠促進產(chǎn)生MOOC持續(xù)學習意向的是感知有用性和滿意度[7]。肖君等人根據(jù)XAPI規(guī)范,通過畫像設計框架來探究影響學習效率的真正因素,提出用戶的認知輸入對滿意度有明顯的積極影響,用戶的行為輸入對用戶滿意度有一定的消極影響[8]。王衛(wèi)等人運用心流體驗得出:目標準確、反饋及時和臨場感可以明顯的作用于心流體驗,其中臨場感的作用最大,心流體驗能通過用戶滿意度和積極的態(tài)度來間接對用戶的持續(xù)參與意愿產(chǎn)生作用[9]。

綜上所述,學者們的研究集中于在線學習用戶在采納階段和持續(xù)使用階段,但在持續(xù)參與意愿上仍缺乏深入全面的探討?，F(xiàn)有文獻中仍有一些不足:如沒有考慮到用戶的自我控制能力、自主學習能力、真正使用在線平臺的目的和學習能力;沒有從整個學習過程來考慮,等等。

1 理論基礎及研究假設

1.1 理論基礎

1.1.1 期望確認理論。期望確認理論是用來研究消費者滿意度的理論。該理論指出消費者對產(chǎn)品或服務感到滿意的標準是比較購買之前的期望程度和購買后滿意程度,因而滿意度是再度購買或持續(xù)使用的參考[10]。用戶持續(xù)參與在線學習的行為和消費者購買行為相似。用戶是否持續(xù)參與在線學習會受到學習后的滿意度的影響。因此基于期望確認模型設計了持續(xù)參與意向、滿意度、期望確認度、自我效能感、使用目的、感知自主性和互動性7個潛在變量。

1.1.2 技術接受模型。技術接受模型最初用來解釋和預測使用者對新技術的接受程度,即分析影響使用者接受新技術行為的各項因素。該模型認為:感知有用性和感知易用性是兩個關鍵指標,它們首先直接影響使用者的使用態(tài)度,其次間接影響使用者的后續(xù)行為意向[11]。現(xiàn)在被很多學者用來分析用戶在線學習意向[12]。因此,文章主要從感知有用性、感知易用性兩個角度研究。

1.2 構建理論模型及研究假設

通過總結前人研究,構建了如圖1的理論模型,并提出如下假設:

圖1 持續(xù)在線學習參與意愿影響因素的理論模型

H1:滿意度對持續(xù)參與在線學習意愿有顯著正影響[13]。

H2:感知有用性對持續(xù)參與在線學習意愿有顯著正影響[14]。

H3:感知有用性對用戶滿意度有顯著正影響。

H4:期望確認度對使用滿意度有顯著正影響。

H5:期望確認度對感知有用性有顯著正影響。

H6:感知易用性對持續(xù)參與在線學習意愿有顯著正影響[15]。

H7:感知易用性對感知有用性有顯著正影響[16]。

H8:感知自主性對感知有用性有顯著正影響[17]。

H9:感知自主性對感知易用性有顯著正影響。

H10:互動性對感知有用性有顯著正影響[18]。

H11:互動性對感知易用性有顯著正影響[19]。

H12:自我效能對持續(xù)參與在線學習意愿有顯著正影響[20]。

H13:正確的使用目的對持續(xù)參與在線學習意愿產(chǎn)生正影響。

2 研究設計

2.1 問卷設計及測量題項

問卷由兩部分組成:第一部分是用戶的基本信息;第二部分是用戶對在線學習平臺的使用程度、使用間隔、在線時長、參與意愿等內(nèi)容。問卷以問題“是否參加過在線學習”作為篩選條件,選擇“是”的用戶為文章的調(diào)查對象。問卷測量題項如表1所示。通過實地分發(fā)問卷并現(xiàn)場回收和網(wǎng)上發(fā)布的方法收集問卷數(shù)據(jù),網(wǎng)上發(fā)布渠道主要是微信、空間、微博等社交媒體。本次調(diào)查共回收問卷220份,剔除作答不完整、用時太短等無效問卷后得到有效問卷210份,問卷回收率為95.4%。

表1 持續(xù)在線學習參與意愿影響因素測量題項

2.2 調(diào)研用戶分析

在收回的210份有效問卷中,男女生比例均等;年齡在21～30歲居多,占37.14%;在線學習2門課程數(shù)量的人數(shù)較多占39.52%。

2.3 數(shù)據(jù)分析方法

2.3.1 信度和效度檢驗。整個問卷的α(信度系數(shù))＝0.974＞0.9,各潛變量的信度檢驗結果＞0.7,內(nèi)部一致性較好,說明本問卷具有可靠性。

KMO值＝0.968＞0.9,Bartlett球體檢驗值在0.000,表明水平顯著,適合進行主成分分析。經(jīng)過主成分分析和最大方差旋轉(zhuǎn)得出25個因子特征值均＞1,說明累計方差解釋率高,因子結構清晰;其因子負荷值＞0.5,說明變量都具有良好的效度,能夠測量出需要研究的變量。因此,本模型具有良好的信度和效度,可以進一步研究。

2.3.2 結構方程驗證。文章用Amos21.0軟件,以“最大似然估計法”進行研究,對提出的理論假設及結構模型的擬合程度進行實證檢驗。計算得出,H11與實際檢驗出來的數(shù)據(jù)不相符合,數(shù)據(jù)結果中路徑系數(shù)為－0.4,說明用戶的互動性對感知易用性有明顯的負影響,所以假設H11不成立。假設H10、H5、H8的數(shù)據(jù)的P值均＞0.05,說明數(shù)據(jù)有偏差,需要繼續(xù)修正改進。因此對模型進行修正,為保證數(shù)據(jù)結果,刪除“互動性和感知有用性”和“感知自主性和互動性”影響路徑,修正后重新計算,并重新對所提出的理論假設以及結構方程模型進行驗證。修正后所得的模型擬合度如表2。

表2 修正后的模型擬合度表

從表2的擬合指標來看,模型卡方檢驗值P＝0.000,卡方自由度比為2.8＜3,擬合適度;GFI＝0.911＞0.9,AGFI＝0.959＞0.9,符合建議值;RMSEA＝0.053＜0.08,符合建議值。擬合指數(shù)方面CFI＝0.958＞0.9,NFI＝0.924＞0.9,IFI＝0.960＞0.9,接近建議值;PGFI值＞0.5、PNFI值＞0.5、PCFI值＞0.5,符合建議值。分析結果表明修正后的模型整體擬合效果好,判斷修正后的模型擬合度為滿意,其修正后的數(shù)據(jù)結果如表3。

由表3得出,感知有用性、感知易用性、滿意度對持續(xù)參與意愿的路徑系數(shù)分別為0.261、0.623、0.839,說明在線學習資料越容易獲得,感知有用性越強,且用戶有較好的使用體驗,則持續(xù)參與意愿就會越高。感知自主性對感知易用性路徑系數(shù)為0.891,期望確認度對感知有用性的路徑系數(shù)為0.301,說明感知自主性、期望確認度等通過影響其他變量如感知有用性或感知易用性,進而間接影響持續(xù)參與意愿。而互動性和感知有用性、感知自主性和感知有用性兩組的路徑系數(shù)為0.190和－0.158,說明不存在影響關系,原因可能是用戶在平臺學習時對互動性沒有太好的體驗[21],缺乏師生之間、用戶之間的互動[22],或是學生缺乏自主性,用戶對平臺了解、使用太少,由此導致數(shù)據(jù)結果并不明顯,這也是在線學習平臺相對傳統(tǒng)的面對面教學最大的不足。自我效能感對持續(xù)參與意愿的路徑系數(shù)為0.590,并沒有顯著的正向影響,說明自我效能感可以影響其他變量,進而影響持續(xù)參與意愿。

表3 修正后的持續(xù)在線學習參與意愿結構模型路徑系數(shù)分析結果

3 研究結論與分析

研究結果如表4,當P＞0.05時,表示影響因素之間的關系不成立,故假設H8、H11、H10、H12不成立。

表4 假設檢驗結果

從數(shù)據(jù)分析結果來看,對用戶持續(xù)在線學習參與意愿有直接影響的因素有:滿意度、感知易用性、感知有用性,其中滿意度對持續(xù)在線學習參與意愿的影響最大。感知易用性和感知有用性對用戶的持續(xù)在線學習參與意愿的影響作用也有所證實。研究表明:用戶的感知有用性程度越高,其持續(xù)參與意愿就越高;感知有用性對提高用戶的滿意度有正向作用,進而間接影響持續(xù)在線學習的參與意愿;感知易用性通過影響用戶的感知有用性程度進而間接影響用戶的持續(xù)在線學習參與意愿。

感知自主性、互動性、自我效能、期望確認度、使用目的等對持續(xù)在線學習參與意愿的直接影響作用不明顯,但可以通過其他變量間接影響持續(xù)參與意愿。自我效能感對持續(xù)在線學習的參與意愿并沒有直接影響,但能通過其他變量間接影響持續(xù)參與意愿,如用戶的自我效能感越強,在平臺學習越容易,越有利于提高持續(xù)參與意愿。感知自主性正向影響用戶感知易用性,對感知有用性卻產(chǎn)生負向影響,說明用戶在學習過程中的主動性、自我控制性會影響其使用在線學習平臺的情況,進而對持續(xù)在線學習參與意愿起到影響作用。由數(shù)據(jù)分析結果來看,互動性對感知有用性和感知易用性起到正向影響的假設并沒有成立。

4 結論

本文基于期望確認理論和技術接受模型,分析了用戶持續(xù)參與在線學習意愿的影響因素,并通過構建模型及假設進行了研究。通過數(shù)據(jù)分析得出滿意度、感知易用性、感知有用性直接影響持續(xù)參與意愿,感知自主性、互動性、自我效能、期望確認度、使用目的等對持續(xù)參與在線學習意愿起到間接影響。但文章也存在著一定的不足:一是研究樣本數(shù)量較少,范圍比較窄,數(shù)據(jù)有一定的局限性,可能會存在一些誤差;二是影響因素考慮的不夠完善,而且只是從持續(xù)參與意愿方面入手,在以后的研究中,要擴大范圍,繼續(xù)探索并完善。