邓灵丽 覃聪
摘要：以UTAUT模型为基础，结合疫情期间“停课不停学”的在线学习平台，分析使用在线学习平台的影响因素，将TAM模型融入UTAUT模型，提出了包含6个假设的高职学生在线平台模型，采用偏最小二乘法PLS对模型进行验证，结果表明：绩效期望PE和努力期望EE对使用态度有正向显着影响，使用态度和社会影响两因素对行为意向有正向显着影响，努力期望对绩效期望和使用态度有调节作用，而促成因素对行为意向没有正向显着影响。并对高职使用在线学习平台功能、流程、黏着度、技术支持等四方面提出建议，以推动高职在线平台教学改革。
关键字：UTAUT模型;在线学习;行为意向;高职学生
中图分类号：G642 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2021）12-0010-04
2020年初新冠肺炎疫情席卷全球，教育部提出在疫情防控期间的在线教学，实现“停课不停教、停课不停学”[1]。各级学校积极响应，为最大限度降低疫情给教学带来的影响，纷纷开展在线上学习。线上学习造就了新的一种教学模式，成为新教学改革的契机。研究影响在线学习平台使用因素，从而优化线上学习平台功能，从而提高在线学习效果，本文以广东省高职院校学生为调研主体，将技术接受模型TAM和技术采纳与整合模型UTAUT融合进行在线学习平台使用影响因素研究，并根据研究结果提出合理化的建议。
1文献综述
1.1在线学习平台
2001年Coomey [2]提出了在线学习平台四个基本要素，包括：有对话的发生;向学习者提供直接参与的机会;给学习者提供支持;对学习过程的控制。所以这里研究在疫情防控期间的在线学习平台是指各高等学校为停课不停学开展的在线课堂教学与自主学习平台（如职教云课堂、超星学习通、腾讯课堂等教学、学习、练习于一体的在线平台），满足在线学习平台四个基本要素。
1.2理论模型
目前关于在线学习平台影响因素研究大致集中在技术接受模型TAM和技术采纳与整合理论模型UTAUT两种。
TAM模型是Davis等于1989年提出的技术接受模型（technology acceptance model，TAM），主要指出感知有用性和感知易用性决定用户接纳或拒绝态度，从而影响行为意图，如图1所示。用于解释并预测用户接受或拒绝科技技术的行为意向[3]。感知有用性是一个人认为使用某一特定系统将提高其工作纯净的程度;感知易用是指一个人认为使用特定的系统是不费吹灰之力的程度;使用态度是指人们对在日常生活中有效使用这个技术的态度。
UTATU模型是Venkatesh等于2003年在整合了8种科技技术接受与使用信息科技行为理论如图2，提出了技术采纳与整合理论模型（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology， UTAUT），其认为，绩效期望、努力期望、社会影响和促成因素四个关键变量对用户的使用意愿和使用行为存在显着正向影响[4]。所示绩效期望是指个人认为使用新技术将有助于其获得工作绩效的程度;努力期望是指与新技术使用的易用程度;社会影响是个体意识到他人认为他或她应该使用新系统的重要程度;促成因素是个人认为有组织和技术基础实施支持系统使用的程度;
在本研究中，绩效期望是指高职学生使用在线学习平台获得的学习成效的程度（即是否有用）;努力期望是高职学生在使用在线学习平台的难易程度（即是否易用）;社会影响是指高职学生的重要身边人（如父母、老师、同学等）对其使用在线学习平台的影响程度;促成因素是高职学生在使用在线学习平台感受到的技术支持程度（即技术支持）。
1.3相关研究
目前使用技术接受模型TAM和技术采纳与整合理论模型UTAUT进行在线学习研究不多，在CNKI中查找“TAM+在线学习”和 “UTAUT+在线学习”搜索到的结果分别是28篇和12篇。TAM技术接受模型比较经典，但是相对简单，不适用于复杂的场景，而技术采纳与整合理论模型UTAUT可以解释超过70%的因变量变异，是技术采纳领域中最完整的模型之一[4]。国内实证研究中的结果：王萱、杨浩等[5]得到社会影响SI对使用与满足程度（BI）有正向影响不成立，张慕文、吴姜等[6]得到促进条件（FC）和行为意愿（BI）没有显着正向影响，曹继娟、郭键津等[7]得到外部资源（SI）对使用意愿（BI）没有正向影响，关秋燕[8]和文燕平、朱琪等[9]得到努力期望（EE）对行为的影响反而起抑制作用，王娅诺[10]得到绩效期望（PE）和社会影响（SI）对网络学习平台使用意愿（BI）影响不显着，说明UTAUT模型用于在线学习平台研究的结果不确定。在疫情常态化的社会环境下，高职学生使用在线学习平台影响因素会发生怎幺的变化呢？本研究在高职学生使用了一段在线学习平台，以UTAUT模型为基础，结合TAM中感知有用和感知易用对使用态度的正向影响，来进行影响因素分析。
2研究设计
2.1问题提出
线上学习是目前互联网发展的必须产物，研究影响在线学习平台使用的因素能有效地改进平台的功能，提高学习效果具有一定的现实意义。目前的研究的结果也不相同，在新冠肺炎疫情期间，影响的因素是否会发生变化，对此本研究针对疫情期间学习使用在线学习平台的影响因素进行探讨，找出具体的影响因素，以提高在线学习平台的使用，达到更好的学习效果。
2.2研究模型假设
在对高职学习进行访谈的过程中，发现高职学生对在线学习平台绩效期望（PE）、努力期望（EE）会一定程度影响他们对平台的使用态度（AU），所以在本研究中将TAM模型和UTAUT模型进行融合，将努力期望EE作为绩效期望和使用态度的中介调节，而使用态度作为完全中介加入UTAUT模型中，分析五个变量对使用在线学习平台的影响，提出以下模型和假设：
H1：绩效期望PE对高职学生使用在线学习平台使用态度AU有正向显着影响;
H2：努力期望EE对高职学生使用在线学习平台使用态度AU有正向显着影响;
H3：使用态度AU对高职学生使用在线学习平台行为意向BI有正向显着影响;
H4：促进因素FC对高职学生使用在线学习平台行为意向BI有正向显着影响;
H5：社会影响SI对高职学生使用在线学习平台行为意向BI有正向显着影响;
H6：努力期望EE对高职学生使用在线学习平台绩效期望PE有正向显着影响。
2.3 研究方法
本研究于2020年8月--9月期间通过微信向广东省使用过在线学习平台的高职学校学生发放调查问卷，最后回收376份问卷，经过审核，排除无效问卷88份，得到有效问卷288份。问卷分析采用结构方程SEM处理数据，使用SmartPLS 3.3.2软件进行数据处理，采用PLS计算和自助法进行数据分析和检验。
问卷设计，采用UTAUT模型的量表方式，参考了Venkatesh&Davis（2003）的量表[4]，采用李克特7级量表进行度量，调查高职学生使用在线平台从不同意到同意7个等级的认同程度。
3数据结果及数据分析
3.1 样本特征
本次调查通过微信发放问卷，参与回答问卷的均为使用过在线学习平台的高职院校在校生，共收集问卷376份，经过审核，排除答题时间少于40秒、全部答案相同、同组题中存在逻辑问题的无效问卷88份，最终有效问卷288份，其中男生110份，女生178份。
3.2 信度和效度分析
研究采用SmartPLS软件中的偏最小二乘法PLS进行信度和效度分析，使用路径加权方案、300的最大迭代次数，10-7结束准则进行计算，结果如表1所示得到所有变量的峰值在-0.505～-0.075和偏度-0.085～-0.814之间，两者的绝对值均小于3，表明调研收集的数据成正态分布。外部模型载荷在0.735～0.967之间，均大于0.7，表明收集的数据达到研究使用水平要求。
如表2所示，克朗巴哈系数Cronbach's Alpha在0.762～0.947之间，均大于0.7，说明量表的信度较高;组合信度（CR）在0.863～0.966之间，均大于0.7，表明内部一致性效度较好;平均抽取变异量（AVE）在0.761～0.905之间，均大于0.5，表明样本数据的聚合效度较高。表中加粗部分为变量本身的AUE的平方根，其值在0.823～0.951之间大于0.8，而且大于表中斜体部分即六个变量与其他变量之间的关系系数，且这些关系系数均小于0.85，说明六个变量之间相对独立，测量模型的区别效度良好。综上所得，样本数据可信且有效。
3.3 显着性检验
该模型的R?值为0.556，调整后的R?值为0.548，该模型可以解释高职学生线上学生平台影响因素55.6%的情况。为了检验各变量之间的路径系数是否显着，通过SmartPLS中的自助法来检测各种PLS-SEM结果以统计显着性，将样本量由288增加到5000，来进行模型假设检验，结果如表3所示。
除促成因素FC -> 行为意向BI的P值为0.688>0.05，T值0.402<1.96不显着外，其余期望绩效PE -> 使用态度AU 、努力期望EE -> 使用态度AU、使用态度AU -> 行为意向BI、社会影响SI -> 行为意向BI、努力期望EE -> 期望绩效PE的P值均<0.005、T值均>1.96，显着强。
3.4假设检验
通过分析各变量之间路径系数和P值来判断假设结构模型是否相关，各假设是否成立，从运行结果如图4所示：
PE -> AU的路径系数为0.489，P值0.0000 ，H1假设成立：绩效期望PE对高职学生使用在线学习平台使用态度AU有正向显着影响;EE -> AU的路径系数为0.295，P值0.0000，H2假设成立：努力期望EE对高职学生使用在线学习平台使用态度AU有正向显着影响;AU -> BI的路径系数为0.53，P值0.0000，H3假设成立：使用态度AU对高职学生使用在线学习平台行为意向BI有正向显着影响;FC -> BI的路径系数为0.023，P值0.6880，H4假设不成立：促进因素FC对高职学生使用在线学习平台行为意向BI没有正向显着影响;SI -> BI的路径系数为0.258，P值0.0010，H5假设成立：社会影响SI对高职学生使用在线学习平台行为意向BI有正向显着影响;EE -> PE的路径系数为0.449，P值0.0010，H6假设成立：努力期望EE对高职学生使用在线学习平台绩效期望PE有正向显着影响;
4结论与建议
本研究基于UTAUT模型的5个变量及相互影响进行分析得到结果：努力期望对期望绩效有最显着的影响，期望绩效和努力期望共用影响使用态度从而正向影响行为意向，社会影响正向影响行为意向，其中使用态度比社会影响对行为意向的影响要显着。而促成因素对行为意向的影响不显着。由此得到结论与建议如下：
首先，完善平台功能，注重课程设计。期望绩效和努力期望共用影响使用态度，即高职学生使用在线学习平台时对系统的有用性和易用性直接影响其对平台的使用态度，而这个使用态度对最终使用在线学习平台有积极的正向影响，所以在选择在线学习平台进行授课时是非常重要，要从平台的功能、平台的易操作性、友好性进行选择适合的在线学习平台，同时加强课程内容建设以提高学生对在线学习的认同感，可以从课程的设计、课程的内容选取方面进行改善，如在设计课程时以学生为主导，增加自主探究、闯关等形式，让学生有觉得在线学习平台有助于提升知识学习，只有这样才能影响使用态度，从而提高高职学生对在线平台的使用意向。
其次，简化操作流程，增加界面指引。努力期望对期望绩效和使用态度有中间调节作用，有正向显着影响，所以在在线学习平台功能开发时要围绕以学生为主体进行设计，简化操作流程，有较好的界面指引，改善平台的兼容性，提高高职学生对在线学习平台易用性的认同。
再次，加强教学信息化，增加用户黏着度。社会影响对在线学习平台使用有明显的正向影响。在新冠肺炎疫情期间，全民网络，对学生使用平台也有一定的促进作用。而在正常的教学中，教师也可以与信息化教学手段相结合，如在课程设计时结合在线学习平台的特点，将课前预习、课中互动、课后拓展，充分利用在线学习平台;在学生之间也可以通过学习平台的分组任务、小组话题等协同完成任务，以增加使用在线学习平台的黏着度。
最后，技术支持多样化。促进因素对在线学习平台使用没有显着的正向影响。其原因有可能是目前互联网技术和5G、人工智能等方面的普及化，大部分学生从小对信息化教学、互联网技术掌握及熟练程度比较高，所以对在线学习这样的技术已经能很好地掌握。但是可以从使用技术支持方面采用短视频的形式帮助文档，可以更直观地掌握使用方法，从而改善促进因素的影响。
参考文献：
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【通联编辑：光文玲】
