基于模型的移动学习使用意愿研究

　　【摘要】移动学习使用意愿是提高移动学习绩效的基础和前提。构建了成人网络教育学习者移动学习APP的UTAUT影响模型，通过问卷对215名学习者进行了调查。研究发现：个人创新、感知有用性、感知娱乐性三个因素对移动学习使用意愿有显著正向影响，感知易用性影响不显著;调节变量只有年龄对＂感知娱乐性→使用意愿＂的影响有显著调节作用。最后，从个人创新、感知娱乐性、感知有用性、感知易用性、激励和监督机制等方面，提出了强化移动学习APP建设和支持服务、提升学习者移动学习绩效的建议。
　　【关键词】成人网络教育;移动学习;使用意愿;影响因素;建议
　　【中图分类号】G728【文献标识码】A【文章编号】1001-8794（2019）10-0019-05
　　一、问题提出
　　与传统教育相比，成人网络教育具有一定的特殊性，多样化的人口特征、学习时间稀缺、学习环境不确定，以及应用性知识的需求，使得成人网络教育学习者更加适合移动学习APP这种开放性的教育形式。[1]然而，对于网络院校而言，这些移动学习APP是否满足了学习者需求，能否被长期深入地使用，与学习者的初始采纳与使用意愿都有着密切的关系。[2]
　　在芜杂繁多的移动资源面前，一门移动学习课程能否被学习者采纳并进行持续有效的学习，是衡量移动学习项目成功的重要标志。因此，加强对学习者移动学习使用意愿规律的研究是十分必要的。本研究以中国人民大学网络教育（即＂网上人大＂）在读生为研究对象，通过定性和定量的方法，研究了成人网络教育学习者移动学习使用意愿影响因素及各因素之间的关系，并提出了一系列改进移动学习APP应用功能和数字资源、提升移动学习支持服务的建议。
　　二、相关研究与模型构建
　　（一）相关研究
　　近几年来，随着移动学习终端和APP应用的普及，学习者逐渐适应和认可了移动学习这种新型学习方式。国内学者在各领域广泛开展了移动学习使用意愿影响因素的相关研究。2011年，研究者采用技术接受模型（TAM）对移动学习影响因素进行了研究。2016—2017年，越来越多的研究者采用整合技术接受与使用模型（UTAUT模型）进行移动学习技术采纳的影响因素研究。相关研究主要集中在传统高等教育领域，成人网络教育领域十分稀少。
　　传统高校学生移动APP使用意愿的研究是研究的热点和重点，相关专家学者分别采用了UTAUT模型、TAM模型、任务技术匹配模型（TTF）、期望确认理论、信息觅食理论等多种模型进行了大学生移动APP技术采纳研究。[3—4]由于UTAUT模型具有更强的解释力，得到众多研究者的认可。在影响使用意愿的诸多因素中，感知易用性、感知有用性、社会影响和促进条件等被广泛采用。研究者根据学习者和APP应用的具体情景引入了其他变量，如成就价值、感知成本、感知娱乐性和个人创新等。研究发现，感知趣味性、绩效期望和社会影响等因素对学生接受移动学习意愿有显著影响，其中感知趣味性的影响能力最大。[5]甄伟红等研究发现，促进条件和绩效努力没有对采纳行为产生显著影响。[6]在调节因素方面，性别、年级、手机类型等调节变量没有在绩效期望、绩效努力、社会影响、感知趣味性对使用意愿的影响上产生显著调节作用。[7—8]
　　同传统高等教育一样，在影响成人网络教育的移动学习APP采纳因素中，绩效期望、感知趣味性、个人创新、社会影响等变量对学习者移动学习的使用意愿有显著正向影响。绩效努力对使用意愿有显著负向影响。[9]
　　上述研究现状看出，移动学习采纳意愿相关研究主要集中在传统高等教育领域，与移动学习紧密相关的成人网络教育却罕有涉及，原因在于PC端成人网络教育经过多年发展已经相当完善，學习者适应了这种方式。由于办学机制和竞争因素的影响，网络院校对移动学习APP应用的创新动机不够强烈。尽管网络院校移动APP普遍投入了应用，但是什么因素影响了移动学习APP的采纳和持续使用、使用效果如何，还有待于进一步研究。
　　（二）模型构建与研究假设
　　本研究基于整合技术接受与使用模型（UTAUT模型）构建成人网络教育学习者的移动APP使用意愿影响因素模型。[10]由于参与网络教育的学习者多为在职成人，他们对新生事物的接受能力差别较大，个人创新能力会影响到他们对移动学习APP的采纳和使用。因此，本研究在使用意愿影响因素模型中引入个人创新变量。由于成人网络教育脱胎于传统函授教育，带有深刻的学术教育烙印，枯燥的理论课程讲授会影响学习者对APP课程的采纳和进一步使用。因而，模型引入感知娱乐性变量。研究表明学习者已经具备了移动学习基本条件，因而在模型中删除促进条件变量;由于在读生专属群体使用网上人大APP，其亲朋好友基本不使用网上人大APP，因而，在模型中删除社会影响变量。调节变量中，由于网络教育是相对充分的自主学习，自愿性是必然的选项，因而删除自愿性变量。考虑到不同专业学习者的职业习惯、学习偏好不同，专业属性可能影响了他们的学习行为方式，因而，在调节变量中引入专业变量。
　　因此，修订后的成人网络教育学习者移动APP使用意愿影响因素模型包括潜在变量5个：感知有用性、感知易用性、感知娱乐性、个人创新和使用意愿，以及调节变量4个：性别、年龄、专业、经验。基于上述研究，提出以下研究假设：感知有用性、感知易用性、感知娱乐性、个人创新对使用意愿产生直接正向影响，即形成路径H1、H2、H3、H4;感知易用性、感知娱乐性分别对感知有用性产生直接正向影响，即形成路径H5、H6。学习者个性特征调节变量会对使用意愿模型中的各路径产生调节作用。因此，提出如下假设：不同性别（a）、年龄（b）、专业（c）、经验（d）的学习者在使用意愿模型各路径H1-6上存在调节作用，即形成路径Ha1-6、Hb1-6、Hc1-6、Hd1-6。例如Hc2表示不同专业（c）对路径（H2）即＂感知易用性→使用意愿＂产生显著调节作用。据此，提出成人网络教育学习者移动学习APP使用意愿模型，如图1所示：
　　三、研究设计
　　（一）研究工具
　　以现有研究成果为基础，结合成人网络教育学习者移动学习情景，形成了成人网络教育学习者移动学习APP使用意愿测量问卷。问卷共包含2个部分：
　　（1）学习者人口学信息，包括性别、年龄、省份、服务站、学籍批次、层次、专业等。
　　（2）移动学习APP持续使用意愿影响因素评价量表，包含感知有用性、感知易用性、感知娱乐性、个人创新、使用意愿等5个分量表，分别包含题项4个、3个、4个、3个、4个，共18个。研究中采用李克特（Likert）5级量表对题项进行测量。其中，1分表示＂完全不符合＂、2分表示＂不符合＂、3分表示＂符合程度一般＂、4分表示＂较符合＂、5分表示＂完全符合＂。
　　（二）问卷发放与回收
　　把测量问卷传到网上人大问卷系统和问卷星平台，利用手机短信和微信/QQ群通知网上人大在读生到相应PC端或移动端填写问卷。自2018年4月20日至5月9日，共收集数据301条。经过复核，删除数据缺失、重复填写问卷，剩余有效问卷215份，有效率71.43%。
　　（三）样本特征
　　215份有效学生样本，其人口特征如下：男生占45.1%、女生占54.9%;最小年龄18岁、最大53岁，平均年龄30.7岁，21—35岁年龄段（最多）合计占74.88%;16个专业学生参与调查，其中会计学、工商管理、人力资源管理专业样本量较多;5个层次中专科起点本科、高中起点专科样本最多，分别占48.8%、43.7%;201203—201803之间共12个学籍批次的学生参与调查，其中201509—201709之间的5个批次样本最多，合计占83.72%;样本学生分布在24个省市，其中北京、广东最多;样本来自76个教学站，其中，北京教学服务中心、深圳成教中心教学服务中心样本量较多。
　　四、研究结果
　　（一）问卷检验
　　为了检验移动APP课程使用意愿影响因素的结构效度，对各分量表进行主成分分析。检验中，KMO度量用于检验变量之间的偏相关性，结果显示KMO值分布在0.7—0.851之间，均达到了显著水平，适合进行因子分析。因子分析结果显示，各观测题项的因子载荷分布在0.748—0.949之间，解释率分布在68.983%—83.32%之间。可见，各分量表均具有较高的结构效度。采用Alpha系数以评价变量内部的一致性。量表中5个变量Alpha系数分布在0.834—0.931之间，均大于0.7，各变量具有较高的信度水准，适合进一步分析。
　　（二）模型检验
　　修订的成人网络教育学习者移动APP使用意愿模型包含2个因变量，涉及路径关系6条，需要建立两个回归模型对各路径进行检验。第一个回归模型以感知有用性为因变量、以感知易用性和感知娱乐性为自变量构建回归模型进行H5、H6两条路径的假设检验。第二个回归模型以使用意愿为因变量，以感知易用性、感知有用性、感知娱乐性和个人创新为自变量构建回归模型进行H1、H2、H3、H4四条路径的假设检验。根据模型设定，还需要对4个个性特征变量，即性别、年龄、专业和经验对各路径关系的调节能力进行检验，即：Ha1-6、Hb1-6、Hc1-6、Hd1-6，共24个假设检验。
　　1.感知易用性、感知娱乐性对感知有用性的影响
　　通过感知有用性与感知易用性、感知娱乐性的回归分析，得出感知有用性回归分析数据摘要表1。数据显示，共线性统计量的容差均为0.57，远大于0.1。方差膨胀系数VIF用于衡量回归模型中多重共线性程度，VIF值均为1.74，远小于10。表明整体模型的变量之间不存在共线性问题。模型的拟合优度R2=0.54，感知易用性、感知娱乐性可解释因变量感知有用性54%的变异量。感知易用性、感知娱乐性的回归参数显著性检验T值分别为7.05（P<0.001）、6.02（P<0.001），均达到了显著水平，即H5、H6通过了验证。回归系数分别为0.38、0.30，感知易用性对感知有用性的影响能力大于感知娱乐性的影响能力。回归方程如下：感知有用性=1.39+0.38×感知易用性+0.30×感知娱乐性。这说明，自变量感知易用性、感知娱乐性均直接正向影响了感知有用性，并达到了显著水平。学习者对移动APP课程的感知易用性、感知娱乐性评价越高，则学习者对移动APP课程的感知有用性评价也越高。
　　2.感知易用性、感知有用性、感知娱乐性和个人创新对使用意愿的影响
　　通过使用意愿与感知易用性、感知有用性、感知娱乐性和个人创新的回归分析，来检验H1、H2、H3、H4四个研究假设的正确性。回归分析数据摘要见表2。模型的共线性统计量的容差在0.44—0.50之间、明显大于0.1，VIF值分布在2.01—2.28之间，远小于10，表明整体模型的变量之间不存在共线性问题。模型的擬合优度R2=0.60，四个自变量可解释因变量使用意愿60%的变异量。感知有用性、感知易用性、感知娱乐性和个人创新的回归参数显著性检验T值分别为3.72（P<0.001）、-1.41（P>0.05）、3.26（P<0.001）、8.10（P<0.001）。可见，感知易用性的影响能力没有达到显著水平，H2没有通过验证。感知有用性、感知娱乐性和个人创新的影响能力达到了显著水平，H1、H3、H4共3条路径通过验证，回归系数分别为0.25、0.18、0.47。回归方程如下：使用意愿=0.76+0.25×感知有用性-0.08×感知易用性+0.18×感知娱乐性+0.47×个人创新。在对使用意愿影响显著的三个变量中，其影响能力排序如下：个人创新（0.47）>感知有用性（0.25）>感知娱乐性（0.18），个人创新的影响能力最大。
　　3.调节变量影响分析
　　以性别（a）、年龄（b）、专业（c）、经验（d）为调节变量，对模型中经检验显著的5条路径进行调节显著性检验。调节变量对各路径关系影响数据摘要如表3所示。结果显示，学习者个体特征变量只有年龄（b）一项对H3一条路径，即＂感知娱乐性→使用意愿＂产生了显著调节作用（P≤0.001），其他个性变量均没有对各路径关系产生显著调节作用（P>0.05）。
　　五、结论与建议
　　本研究基于UTAUT模型，结合成人网络教育学习者行为特征，构建了成人网络教育学生移动学习APP使用意愿影响因素模型，并提出了相关假设。通过构建回归模型并进行检验得出结论，显著影响移动学习使用意愿的因素排序为：个人创新（0.47）>感知有用性（0.25）>感知娱乐性（0.18）;调节变量只有年龄一项对＂感知娱乐性→使用意愿＂的影响有显著调节作用。基于以上结论，结合成人学习者移动学习特征，从个人创新、感知娱乐性、感知有用性、感知易用性、激励和监督机制等方面，提出以下改进网上人大APP建设、强化移动学习支持服务和提高学习者移动学习绩效的建议：
　　（一）培养学习者的创新意识和创新能力，激发他们移动学习的内在动机
　　研究表明，学习者的创新意识和创新能力越强，他们就越容易接受移动学习APP这种新兴的学习方式。因而，为了提高学习者的移动学习APP使用意愿，就要对他们的创新意识和创新能力进行专门培养。首先，让学生认识到创新在终身学习中的重要意义，并强调学习者是创新思维和创新习惯的实施主体，激发他们移动学习的内在动机。其次，要对他们的兴趣、爱好，甚至特立独行的个性和冒险精神给予更多包容。最后，重要的是要通过实践，在课程学习的过程中对他们进行系统的引导和训练，促使其创新能力不断形成和提高。[11]
　　（二）强调课程讲授与在线辅导的趣味性，诱发学习者的移动学习热情
　　由于网络教育依然没有脱离学术教育的烙印，理论讲授枯燥、内容与学生工作生活现实脱节导致了学生对趣味性的渴求。因此，增强课程讲授和在线辅导过程中的感知趣味性是促进学习者采纳移动学习的有效措施。在学习资源设计中，要引入更多的趣味性元素，适度开发关联游戏，以构建生动形象的学习情境。在媒体选择方面，要根据学习者偏好采用音频、视频和图文组合等形式进行个性化呈现，提高媒体适用性以避免视觉疲劳。课程讲授与辅导要避免循规蹈矩、刻板教条的固有方式，采用声情并茂、不拘一格的动作示范更能赢得学生的青睐和认可。
　　（三）增强内容实用性、丰富平台功能，满足学习者学习和工作中的实际需求
　　增强移动学习APP应用的感知有用性就要根据学习者需求增强内容的实用性，课程内容的选取和组织要紧密联系学习者日常工作生活中遇到的实际问题，不断对课程内容进行推陈出新。同时，及时删除无关联冗余信息，确保学习者的注意力用在恰当的资源上，以获得更多学习价值。[12]增强学习者的感知有用性，还要及時丰富完善学习者需要的更多核心功能，尽快满足学习者期望：尽快实现移动课程资源与PC端的一致，实现更多公开课、讲座可以移动学习;开发完善更多APP功能，实现网上交费、选课、约考，或章节测试;定期直播课程，实现师生或生生之间的实时互动;增加＂错题本＂功能，自动将做错的习题放到＂错题本＂，以便复习时可以查缺补漏。
　　（四）构建系统优化、界面友好、导航清晰的应用平台，提高APP的易用性体验
　　目前，网上人大APP应用的易用性存在以下问题和不足：课程讲解没有板书讲解、视频画面不清晰;页面较小，色彩版式单调，字体太小;操作比较迟钝、响应时间过长;无法调节讲课语速;无法下载离线资源、视频文字缓存在本地;界面结构不合理，主题模块不分明。因此，网上人大APP应用在进一步设计中应体现出简约、清晰和友好的特性。通过简化移动学习的操作流程，优化系统，减少迟钝或响应时间过长的现象;要注重内容呈现的简洁性和导航的准确性，使学习过程更加轻松、流畅;最后，要设立资源下载或缓存功能，让学习者能够在缺乏WIFI的环境下也能随心所欲地进行学习。[13]
　　（五）建立有效的激励和监督机制，促进学习者对APP深入使用习惯的养成
　　建立科学有效的激励机制和监督机制，促进学习者养成对APP深度使用的良好学习习惯。激励措施可以采用学习积分制度，比如把课程学习划分为若干细分目标，达到一个细分目标后给予一定积分奖励，或者依据在线学习时长、回答问题、章节测试、课题研究等，给予积分奖励。积分可以用来兑换相应资源、学费减免，以及作为课程成绩加分、优秀学生评选的依据。[14]除了激励机制，有效的考勤监督也是有必要的。可以在APP应用中设置学习督导功能模块，系统地、定期地对学习进度进行监督和提醒。通过该模块学生可以进行签到、刷卡，可以自行设定学习计划和学习任务。久而久之，学习者就会形成移动学习的良好习惯。
　　【参考文献】
　　[1]高晶.移动终端APP在成人教育中的应用研究[J].中国成人教育，2017（6）：65—68.
　　[2][12]陈美玲，白兴瑞，林艳.移动学习用户持续使用行为影响因素实证研究[J].中国远程教育，2014（12）：41—47+96.
　　[3]刘天红.互联网+时代下的移动教育采纳影响因素研究[D].昆明：云南财经大学，2017.
　　[4]闫晓甜.移动学习APP用户黏性影响因素研究[D].大连：辽宁师范大学，2016.
　　[5]邹霓.移动学习APP持续使用意愿影响因素研究[D].重庆：重庆大学，2016.
　　[6]甄伟红，高霄.大学生采纳手机App进行英语学习的影响因素探究[J].考试与评价：大学英语教研版，2017（1）：91—97.
　　[7]王润萌，向道玲，王志英，等.大学生采纳移动学习的影响因素实证研究[J].镇江高专学报，2016（1）：26—30.
　　[8]谢爱珍.基于UTAUT大学生手机移动学习使用意愿影响因素研究[D].杭州：浙江师范大学，2012.
　　[9][10]鲍日勤.开放教育学习者移动学习使用意愿影响因素研究[J].远程教育杂志，2017（3）：102—112.
　　[11][13]熊明珠.大学生移动学习接受度的影响因素研究[D].苏州：苏州大学，2015.
　　[14]刘爱军，刘竹清，褚昭昂.移动学习的接受度与影响因素研究：基于南京的调查[J].开放教育研究，2013（4）：104—111.
　　Research on the Willingness to Use Mobile Learning APP Based on UTAUT Model
　　WEN Shu-feng1， ZHAO Li-hong2， SUN Dao-jin1
　　（1.School of Continuing Education， Renmin University of China， Beijing 100083;
　　2.School of Continuing Education， Minzu University of China， Beijing 100081， China）
　　【Abstract】The willingness to use mobile learning is the basis and premise for improving the performance of mobile learning. The UTAUT impact model of adult online education learners mobile learning APP was constructed， and 215 learners were empirically studied through questionnaire survey. The study found that the three factors of personal innovation， perceived usefulness and perceived entertainment have a significant positive impact on the willingness to use mobile learning， and the perceived ease of use is not significant. The adjustment variables only have the effect of age on the perception of willingness to use. Finally， from the aspects of personal innovation， perceived entertainment， perceived usefulness， perceived ease of use， incentives and supervision mechanisms， suggestions for strengthening the construction and support services of mobile learning APP and improving the performance of learners＂ mobile learning are proposed.
　　【Key words】adult online education; mobile learning; willingness to use; influencing factors; suggestions（編辑/樊霄鹏）