高校学生网络教学行为意向影响因素与模型

[中图分类号]G434[文献标识码]A

[作者简介]谭光兴(1954―),男,江西永兴人。教授,博士生导师,主要从事高等教育管理。高等教育经济。E-mail:gx3093@yahoo。com。cn。

一。引言

在对企业信息系统的研究中,人们发现员工对信息技术的接受程度是影响信息系统成功实施的主要因素。[1]通过信息技术提高生产力的前提是信息技术必须被企业员工理解和接受。同样,影响高校网络教学成败的因素不仅包括技术因素,还包括教学组织因素和个人行为因素,网络教学要提高教学效果必须被教师和学生理解和接受。之前的研究更多地关注了网络教学技术层面的问题以及高校教师在网络教学中的接受意向和阻抗因素,[2][3][4]忽略了对学生的研究。

本文以技术接受模型研究中的最新研究成果技术接受模型3(TechnologyAcceptanceMode3,TAM3)为基础,从行为科学。教育学和社会心理学角度探讨了影响学生接受网络教学行为意向的因素,提出了概念模型和假设,并通过实证进行了验证,为高校实施网络教学提供了一条分析问题的新思路。

二。TAM模型引入

实施网络教学实质上是对高校教学模式和教学管理的深刻变革,它意味着不仅要改变学生惯用的学习工具。学习环境和学习过程,更重要的是改变了学生的学习目的。学习观念和学习文化。[5]在网络教学中,学习成为一种内在需要,而非外在的逼迫或驱使,[6]学生必须具备网上学习。网上交流。网上参与学习活动。网上礼仪和信息技术等素养。[7]这些变革在很大程度上可能遭到学生的习惯性抵制,高校必须了解学生对网络教学的接受意向及其影响因素,从而有针对性地采取措施,改变学生对网络教学的意向和行为,提高网络教学的效果。

对信息技术接受和使用的研究最有影响的是技术接受模型(TechnologyAcceptanceModel,TAM)。[8]1986年,Davis在他的博士论文中将社会心理学中的理性行为理论运用到信息系统,建立了技术接受模型。[9]模型中,易用性感知和有用性感知在解释用户对信息系统的接受和使用过程中是十分关键的影响因素,一些外部变量通过影响易用认知与有用认知而影响用户对使用信息系统的态度和行为意向,而行为意向又直接影响了用户对信息系统的实际使用。20余年来,学者们对TAM进行了大量的研究,从解释能力或理论简洁度上验证了它的有效性。[10][11]2000年,在TAM的基础上,Venkatesh等提出了技术接受扩展模型(TAM2),[12]2008年,又进一步改进TAM2模型,建立了TAM3理论框架(如图1所示)。[13]TAM3理论认为四个维度影响易用性感知和有用性感知:个体差异。系统特征。社群影响和便利条件。与TAM和TAM2相比,TAM3既具有全面性,又具有潜在的可操作性。限于研究的实效性因素影响,国内的研究还很少关注到TAM3。[14]

TAM理论中的信息系统是一个宽泛的概念,它并不局限于某种或某些特定的信息系统,而是指一切以信息处理与(或)传输为特征的系统。[15]国内外学者将TAM理论用于解释多种信息系统的使用,如:专家系统。电子商务系统。博客等。[16][17][18]近年来,随着互联网的普及,TAM也被证明可以用于解释Web信息系统的用户使用行为。[19]实践证明,TAM具有广泛的普适性,可以作为各种信息系统的用户使用行为与使用状况的解释工具。本文所关注的网络教学系统,无疑也是信息系统的一种类型,因而,学生对它的使用意向和使用行为理应能用TAM来解释和预测。

三。提出研究模型和假设

(一)基础模型

TAM是针对信息系统的基础模型,将它运用到不同的地域或领域时,应该考虑实际情况中不同因素的影响。结合中国高校和大学生的特征,本研究在对TAM基础理论研究中最新的TAM3理论框架作出适当修改后,提出高校学生接受网络教学行为意向基础模型(如图2所示)。主要修改有:

1。舍弃了使用行为。大量的研究证明行为意向直接影响用户对信息系统的实际使用,个人对使用信息技术的行为意向越强,表明他越有可能采取实际的行为。本文接受这个观点,认为学生接受网络教学行为意向直接影响他的实际使用行为。因此本研究不再对学生的使用行为进行研究,主要关注学生接受网络教学的行为意向及其影响因素。

2。增加了娱乐性感知。个人计算机娱乐感(MicrocomputerPlayfulness,MCP)是指个体以自发的。创造性的和想象的方式与计算机发生交互过程的心理倾向。Martocchio和Webster认为娱乐性是计算机交互过程中一种重要的心理现象,它表现为个体在与计算机发生关系时存在的自然且不断创新的交互影响倾向。[20][21]个人在这种不间断的交互作用过程中获得各种心理满足,诸如不断增强的学习意愿,不断提升的满意感和价值感等等。

在对用户接受信息系统动机的研究中发现,信息系统的使用受到用户外在动机和内在动机双重影响,外在动机即对提升业绩的追求,而内在动机则主要是由娱乐性感知构成。在不考虑外在动机的情况下,娱乐性感知对行为意向具有显著的影响。[22]MOON等研究TAM在WWW领域的适用性时,也发现除有用性感知。易用性感知外,娱乐性感知是影响用户网站行为意向的重要因素。[23]

学生在使用网络教学系统学习时,必然会与系统产生大量的交互行为,这些行为产生的娱乐性感知是影响学生行为意向的内在心理因素。因此,本文将娱乐性感知作为重要的变量引入模型。

(二)研究假设

TAM3提出了影响用户行为意向的15个因素,参考这些因素,结合高校网络教学和大学生的特点,经过适当修改,提出如下研究假设。

1。有用性感知

有用性感知是用户对信息技术提升绩效程度的认知。很多研究证明了用户接受信息技术的行为意向很大程度是由有用性感知驱动的。[24][25][26]网络教学的根本目的是利用信息技术提高学生的学习能力和学习效果。学生认为网络教学提示自己学习效果的认知程度,是影响其接受网络教学行为意向的重要因素。因此,本文提出假设H1:

H1:有用性感知与学生接受网络教学行为意向正相关。

TAM3中有用性感知决定因素为社会规范。形象。工作相关性。产出质量。结果示范和感知易用性。[12]结合网络教学的特点,本研究认为影响学生对网络教学的有用性感知的主要因素有:教师行为。学生群体行为。需求―功能匹配。使用经验和感知易用性。

(1)教师行为

即使在网络条件下,教师也仍然是学习信息的第一来源,而且是最可靠的信息来源。[27]相对于传统教学,网络教学中教师的指导作用得到了强化,教师的角色由传统教学中的传道。授业。解惑“者转变为具有监控职责的指导者,主要负责学生学习进度的控制。学生学习资源的筛选与供给。学生学习状况的评价和学生下一步学习内容的指导。[28]同样的网络教学系统,投入精力更多的老师显然会让学生感受到系统有更大的用处,并且有更强的使用意向。因此,本文提出假设H2a和H2b:

H2a:教师行为与学生对网络教学的有用性感知正相关。

H2b:教师行为与学生接受网络教学行为意向正相关。

(2)社群影响

大学生在校期间,主要生活在学校这一群体中,由于尚未参与社会生产,这个群体与外界的接触较少,周围大多数同伴的价值观念。行为方式会潜移默化地被个体内化,也即所谓的从众心理“。张莉等指出网络学习从众心理是大学生的从众心理的突出表现之一。[29]一旦群体中的大多数人都接受和使用网络教学系统学习,个人则不敢“也不愿反潮流“,怕受到其他人的非议和排斥,于是不得不改变对网络教学的认知。因此,本文提出假设H2c:

H2c:社群影响与学生对网络教学的有用性感知正相关。

(3)需求―功能匹配

Goodhue和Thompson在1995年提出了任务技术适配模型(TaskTechnologyFit,TTF),即一种信息技术如果要取得良好的效果,那么该技术必须被使用,并且要与任务之间有较好的匹配情况。[30]TTF理论,本研究中的需求―功能匹配指的是网络教学系统功能与学生网络学习需求的匹配程度。系统功能无法满足学生网络学习需求,显然会降低学生的有用性感知,但过于复杂的系统功能也会造成网络教学系统使用上的困难,增加学生使用的负担,因此,只有那些系统功能与学生网络学习需求适配度高的网络教学系统才会使学生的有用性感知更强烈。

因此,本文提出假设H2d:

H2d:需求―功能匹配与学生对网络教学的有用性感知正相关。

2。易用性感知

Davis提出的易用性感知属于用户的一种努力预期,本研究中是指学生对使用网络教学系统进行学习的努力程度预期。学生在使用复杂的技术时往往有一些畏难或抵触情绪,那些既能满足学习的需要,又容易使用的网络教学系统,学生自然会有更多。更强的接受意向,这也符合心理学研究中的齐夫最小努力原则。因此,本文提出假设H3:

H3:易用性感知与学生接受网络教学行为意向正相关。

心理学家和信息系统研究者都发现,对信息技术的易用性感知不仅直接影响着接受意向,还会影响到人们的有用性感知。[31]在花费同样时间和精力的情况下,如果学生通过网络教学能够学习到更多的知识,获得更高的收益,那么学生对网络教学的有用性感知就会增加,反之,学生对那些付出了大量的努力却只能得到很少甚至完全没有学习效果的网络教学系统,会逐渐减少对它的有用性感知。因此,本文提出假设H4:

H4:易用性感知与有用性感知正相关。

许多学者对影响易用性感知的因素开展了相关研究,发现使用经验。用户支持。管理支持。外部计算机支持。外部计算机培训和计算机自我效能感等都会影响易用性感知。综合有关研究,本文提出影响网络教学易用性感知的主要因素有三个:计算机自我效能感。便利条件和使用经验。

(1)计算机自我效能感

计算机自我效能感是指个体对自己使用计算机能力的一种判断,是学习和使用信息技术的关键性因素。TAM3认为计算机自我效能感会影响易用性感知,许桃香等在对学生计算机学习与其个性特征之间的关系研究中实证了学生计算机的自我效能对学习计算机技能的欲望在统计学上有明显的预测效果。[32]计算机能力强的学生,更容易从心理上接受网络教学,同时也对网络教学更感兴趣。因此,我们提出假设H5a:

H5a:计算机自我效能感与学生对网络教学易用性感知正相关

(2)便利条件

上机学习场所。网络带宽服务。系统运行服务。工具使用服务。技能培训服务等环境因素是学生接受和使用网络教学系统的重要条件。这些条件越成熟。越方便,学生对使用网络教学系统所需付出的努力预期越小。因此,我们提出假设H5b:

H5b:网络学习的客观条件与学生对网络教学易用性感知正相关。

(3)使用经验

学生对网络教学系统的每一次使用都是一个了解系统特点。熟悉系统功能和交互方式。积累使用技能。锻炼网络学习能力的过程。有较多使用经验的学生将对系统的特点和功能有更多。更深入的了解,也将更熟悉系统的使用技巧,因而会对该系统有更强的有用性感知和易用性感知。[33]而那些没有使用经验的学生,会因为不知道系统的某些功能而对系统的有用性感知不足,也会因为不知如何使用系统的某些使用技巧而对系统的易用性感知不足。因此,我们提出假设H2e和H5c:

H2e:使用经验与学生对网络教学有用性感知正相关。

H5c:使用经验与学生对网络教学易用性感知正相关。

3。娱乐性感知

本研究把娱乐性感知定义为学生在网络教学环境中,主观形成的内在信念和动机。依据本文之前对娱乐性感知的分析,参考MOON等的研究结果,提出假设H6和H7:

H6:娱乐性感知与学生接受网络行为意向正相关。

H7:学生对网络教学的易用性感知与娱乐性感知正相关。

为实证方便,以三个因素测量娱乐性感知:专注感。愉悦感和好奇心。

(1)专注感与愉悦感

有研究者利用Csikszentimihalyi的沉浸理论(FlowTheory)[34]解释计算机互动的娱乐性状态,认为个人与计算机的交互行为受情境的影响,是对计算机交互情境不断沉浸的状态。[35]沉浸状态的两个主要特征是:专注和愉悦。当个体全神贯注于某项计算机活动时,他的思想将完全沉浸于其中,其他思想因此被忽略,且会暂时丧失时间感。当学生在利用网络教学系统自主学习时,系统的技巧性和挑战性将导致他产生沉浸感,这种状态下,他会全身心地投入到网络学习中,享受与计算机互动本身所带来的愉悦感,从而自觉地完成平常可能不能完成的任务,这种感受会让学生更加肯定自我,并促使其更加接受网络教学。因此,我们提出假设H8a和H8b:

H8a:专注感与学生对网络教学的娱乐性感知正相关。

H8b:愉悦感与学生对网络教学的娱乐性感知正相关。

(2)好奇心

Malone认为个体在感知娱乐性的状态下,好奇心会逐步增加。[36]当学生在与网络教学系统不断的交互作用过程中获得各种心理满足,会不断增强他们对其他知识的好奇心,因此,我们提出假设H8c:他们对其他知识的好奇心就会不断增强。

H8c:好奇心与学生对网络教学的娱乐性感知正相关。

(三)建立概念模型

依据上面的假设,构建出概念模型(如图3所示):

本研究把概念模型中有用性感知。易用性感知和娱乐性感知称为中介变量;把教师行为。社群影响。需求―功能匹配。计算机自我效能感。便利条件。使用经验。专注感。愉悦感和好奇心称为外因变量;把学生行为意向称为内因变量。外因变量通过中介变量对内因变量产生影响。

四。研究设计

(一)量表定义

考虑到变量的有效性,本文除了教师行为外,其他量表都是参考已有研究成果。由于教师行为影响学生接受意向的研究较少,至今未找到可以测量教师行为的量表,因此,作者在借鉴已有研究的基础上,通过专家访谈开发出教师行为的量表。在正式调查前,对量表进行了预调查,最终形成正式调查量表(见表1)。

(二)样本收集与统计

调查问卷中题项以Likert5级量表来衡量,要求学生根据自己使用网络教学系统的实际情况来回答,依次选非常不同意。不同意。不确定。同意。非常同意5项,分别赋予1～5分。正式调查在4个大学共发放问卷400份,收回357份,有效问卷325份,问卷有效回收率为81。25百分号。样本分布情况见表2。所获取的样本中,以大一。大二学生为主,女性略多于男性。

五。数据分析

(一)信度及效度检验

本研究利用AMOS18。0和SPSS18。0测度本研究中问卷的信度和效度。对于信度分析主要采用Cronbachα和CR(CompositeReliability)系数来考察。通常Cronbachα系数大于0。7且达到显著水平(P<0。05),表明因子具有较好的可靠性;当CR系数大于0。7时,表明因子的指标信度较好。本文验证性因子的信度结果如表2所示,基本满足了上述两个条件,显示本研究衡量变量的各项目间具有相当程度的内部一致性。使用平均变异萃取量(AverageVarianceExtracted,AVE)来考察模型的收敛效度,如果所有变量的AVE>0。5,则认为模型的收敛效度较好。根据表3的数据,所有指标的组合信度大于0。7,平均变异萃取量均大于0。5,可以得出测量模型的各个测量指标收敛于相应因子,测量模型具有一定程度的收敛效度。

(二)假设和模型检验

AMOS18。0对假设的检验结果见表4。从结果中可以看出,假设H2b的T值小于1。96,假设被拒绝,其他假设都得到证实。将不显著的路径删除,再次进行结构方程运算,结果如图4所示。

根据AMOS18。0提供的6个常用的拟合指标,对修正后的模型进行评价,拟合指标如表5所示。从指标可以看出,修正后的模型整体拟合效果很好,判断模型的拟合度为满意。

(三)变量间总效应

从图4可以看出,修正模型中各个研究变量之间的因果关系复杂,既有直接效应,同时存在通过中介变量的间接效应。为了更清楚地了解这些变量之间的全面关系,本研究进一步计算出各个研究变量之间的总效应,结果见表6。总效应即变量间直接效应和间接效应之和,反映了原因变量对结果变量的影响大小。[37]

从各个变量对学生行为意向的总效应来看,三个中介变量中有用性感知总效应最大,达到0。676,其次是娱乐性感知,其值为0。574,可见模型引入的娱乐性感知是学生行为意向的重要影响变量,总效应最小的是易用性感知,值为0。518。9个外因变量中,总效应最大的是教师行为,达到0。434,其后依次为使用经验。计算机自我效能。愉悦性。需求功能匹配。专注感。社群影响。便利条件和好奇心。从这个意义上而言,教师行为和使用经验是影响学生使用网络教学行为意向的关键因素。

六。研究结论

本研究模型以TAM3理论框架为基础,融合了任务―技术匹配模型(TTF),同时针对中国高校学生和网络教学的特点引入了其他影响变量和因果关系。通过文献回顾,发展出了各潜变量的量表,运用验证性因子分析和路径分析方法,利用325份有效样本数据,验证了模型的有效性和可靠性,并根据假设验证结果,对模型进行了修正。本研究模型具有一定的理论价值。

1。研究模型中的影响因素通过有用性感知。易用性感知和娱乐性感知三个中介变量,共同解释了71百分号的行为意向的方差变异量,模型能较好地解释和预测学生接受网络教学的行为意向。

2。证明了TAM模型可以运用于高校学生接受网络教学行为意向的研究。有用性感知和易用性感知仍然是重要的中介变量,易用性感知的总效应比有用性感知要小。之前的研究表明有用性感知始终是行为意向的重要预测因素,而易用性感知只在信息系统使用初期对行为意向有影响,随着使用经验的增加这种影响日趋减弱。本文的调查样本中的学生至少都有一年的使用网络教学系统的经验,因此有用性感知对网络教学系统使用意向影响更强是合理的。

3。通过实证,证明了娱乐性感知对学生接受网络教学行为意向有显著影响,甚至超过了易用性感知的影响。娱乐性感知是学生在使用网络教学系统学习时,主观地。不自觉地形成的满足感和愉悦感,是其使用系统的内在动机,在这种动机的驱动下,学生会对新知识。新领域产生浓厚的兴趣和好奇。这与王松涛等认为网络教学中,学习是一种内在需要。而非外在逼迫和驱使“[38]是一致的。

4。设置了影响学生行为意向的9个外因变量。通过对9个外因变量对学生行为意向总效应的比较发现,教师行为的影响最显著。表明教师是学生自主学习的帮助者和促进者,具有不可替代的作用。但研究也发现,教师行为并没有对学生使用行为意向产生直接效应,即教师行为与学生使用意向之间没有直接的因果关系,而是通过有用性感知间接影响。对此可能的解释是,新时代的大学生具有更鲜明的个性特点和独立思考能力,对教师的行为不是简单接受,而是有甄别地接受。

七。结束语

学生作为高校教学改革的主要参与者,应该受到更多的关注。本研究尝试以TAM3为基础模型,从行为科学。教育学和社会心理学角度对影响学生接受网络教学行为意向的因素进行了分析和实证,为高校进一步提升网络教学实施效果提供了理论基础。然而,本研究还存在着些不足,TAM3理论认为个人在信息技术接受初期与后期,其影响因素是不同的,初期受锚定因素影响更多,而后期受主观体验影响更多,本文尚未就此作更细致的处理。下一步我们将对不同时期的影响因素进行研究,同时比较其区别。

高校学生网络教学行为意向影响因素与模型