开放教育学习者移动学习使用意愿影响因素研究*

鲍日勤

（衢州广播电视大学，浙江衢州 324000）

开放教育学习者移动学习使用意愿影响因素研究*

鲍日勤

（衢州广播电视大学，浙江衢州 324000）

开放大学师生之间处于准分离的状态，而移动学习方式有助于消除距离对教与学带来的障碍与影响，也很好地契合了开放大学所倡导的人人皆学、时时能学和处处可学的办学理念。从开放教育学习者移动学习行为现状，整合技术接受与使用模型（UTAUT模型）为基础理论框架的实证分析来看，感知趣味性、个人创新、社会影响、绩效期望对开放教育学习者使用移动学习有积极正向影响；努力期望对使用意愿有消极负向影响；感知财政成本对使用意愿影响不显著；不同性别、年级和专业的学习者在使用意愿上没有显著差异；不同移动学习使用频率的学习者在使用意愿上有显著差异。因此，增强移动学习的趣味性、确保移动学习的有效性、培养学习者的创新能力、扩大移动学习的影响力、提升移动学习的易用性、提高移动学习的参与度等因素，均对开放教育学习者的移动学习存在积极的影响。

开放大学；移动学习；使用意愿；UTAUT模型；影响因素

一、研究背景

移动学习（Mobile Learning）是指学习者在移动互联网和移动终端设备 （智能手机、Pad等）的支持下，在需要学习的任何时间和任何地点自主获取学习资源，并且与教师开展双向交流的学习方式[1]。随着移动通信技术的迅猛发展和移动终端设备的全面普及，移动学习方式逐渐进入开放大学学习者群体之中。与局限于台式电脑的网络学习相比较，移动学习的便捷性、选择性及即时性更为明显。同时，作为混合学习的一种重要方式，移动学习方式很好地契合了开放大学所倡导的人人皆学、时时能学和处处可学的办学理念。

然而，在具体实践中，开放教育学习者对移动学习的应用情况与其对智能移动设备所充满的热情相比并不匹配，学习者对移动学习接受和利用不足的现象比较严重。这与普通高校大学生移动学习的现状情况[2]也颇为相似。具体表现为，技术的先进性和可用性等技术特征并不能导致用户自主使用技术[3]的特点。目前，开放教育学习者使用移动学习的主要平台是“中央电大、省、市（县）”三级“电大在线”远程教学平台。这个教学平台是国家开放大学（原中央电大）于2001年开通，并基于互联网技术开发的。在移动学习技术环境下，开放教育学习者基于“电大在线”平台进行的移动学习能否保持持续性？究竟是哪些因素在影响着学习者使用移动学习的意愿？这些问题都值得我们深入思考并予以特别关注。

近年来，已经有一些学者开始关注移动学习的使用意愿问题，并开展了实证研究分析。研究对象主要针对普通高校的全日制大学生，本研究使用UTAUT模型为理论框架基础。但特别针对开放教育学习者移动学习接受度研究的文献还比较鲜见。事实上，开放大学学习者具有与普通高校大学生比较显著的特征差异：一是开放大学师生之间处于准分离的状态，学习者可能会因种种原因而无法进行正常的面授学习，这也决定了他们比全日制大学生更需要移动学习方式来消除距离对教与学带来的障碍与影响；二是开放教育学习者年龄跨度大（从18岁到80岁），会带来使用新技术水平的参差不齐；三是开放教育学习者以在职从业人员为主体，工作领域集中于第三产业，工学矛盾比较突出[4]。开放教育学习者所具有的以上特征，加上“电大在线”平台可能对移动学习的匹配支持的不足，都有可能会影响到他们在移动学习技术接受和采纳上的表现与大学生的研究结果产生差异。因此，本文以UTAUT模型为理论基础，构建了移动学习使用意愿研究的结构方程模型，通过问卷调查和结构方程模型分析，深入探究开放教育学习者移动学习使用意愿的影响因素，对促进开放大学移动学习的发展，具有一定的理论价值与现实指导意义。

二、理论依据与模型假设

（一）理论基础

1.技术接受模型

技术接受模型（TAM）和整合技术接受与使用模型（UTAUT）是信息技术采纳研究的经典模型。在移动学习领域，基于TAM模型或UTAUT模型的研究是主流研究范式之一。

技术接受模型（TAM）是戴维斯（Davis）[5]在1989年运用理性行为理论研究用户对信息系统接受时所提出的一个模型，目的是为了预测和解释人们使用信息技术的意愿情况，该模型如图1所示。在TAM模型中，用户的行为由使用意愿决定；使用意愿由行为态度决定；用户行为态度受感知有用性和感知易用性共同影响；外部变量以及感知易用性共同影响感知有用性；外部变量还影响着感知易用性。技术接受模型在信息技术接受研究领域备受研究者的关注。

图1 技术接受模型（戴维斯，1989）

2.整合技术接受与使用模型

整合技术接受与使用模型（UTAUT）是文卡特希（Venkatesh）[6]等人在综合借鉴已有的八个理论模型基础上，于2003年提出的，该模型如图2所示。在UTAUT模型中，使用意愿决定用户行为；绩效期望、努力期望以及社会影响共同影响使用意愿；使用意愿还受到性别、年龄、经验和自愿性等四个调节变量的影响。UTAUT模型一经提出，就备受研究者的广泛关注和应用，研究发现，对比UTAUT和其他八个技术接受与采纳理论模型，UTAUT模型（69%）对行为意向的预测力明显优于其他模型 （17%－53%）[7]，因此，被称为“权威模型”。

图2 UTAUT模型（文卡特希，2003）

（二）移动学习接受度研究现状

国外自2005年开始移动学习的接受度研究，Phuangthong和Malisawan[8]在技术接受模型（TAM）基础上，加入了感知趣味性，作为移动学习的用户使用行为的指标。Wang，Wu和Wang[9]对UTAUT模型作扩展研究，发现感知娱乐性、绩效预期、社会影响、努力预期、自我学习与管理等五个因素均能积极正向影响人们的移动学习使用意愿，同时，性别和年龄等因素也起了调节作用。Donaldson[10]也以 UTAUT模型为理论基础，研究某社区大学的学习者对移动学习的行为意图。研究表明：绩效预期、感知娱乐性、社会影响和自愿使用等都是学习者决定使用移动学习的重要因素，努力预期以及自我学习与管理对使用意愿没有显著影响。

国内移动学习接受度的研究始于2009年。按接受移动学习各影响因素的影响强度，从高到低做顺序排列，马如宇[11]为TAM理论新增了感知移动性价值和感知娱乐性两个变量，进而研究移动用户采纳移动学习的相关影响因素。刘根萍等[12]的研究表明，大学生接受移动学习的影响因素依次是，使用态度→感知有用性→资源优化性→感知易用性→感知财政成本。谢爱珍[13]在UTAUT模型中加入了感知趣味性、自我学习与管理两个变量，并把性别、年级和手机类型作为控制变量，研究表明，大学生利用手机进行移动学习的使用意愿的影响因素分别为:感知趣味性、预期绩效、社群影响、预期努力，自我学习管理对移动学习接受度没有显著影响。熊明珠[14]构建了移动学习接受度的UTAUT扩展模型，研究发现，影响大学生移动学习接受度的因素依次为：感知趣味性→社会影响→绩效期望→个人创新→努力期望→感知财政成本，并且性别、年级、使用频率在研究模型中均起到了调节作用。

许玲、郑勤华在UTAUT模型的基础上加入感知娱乐性、自我效能感、成就价值、自我学习管理等核心变量，并把性别、年龄和使用经验作为调节变量。研究结果显示：努力期望、促进条件、自我效能感、自我学习管理以及性别、年龄等因素对移动学习行为意向并无显著影响。陈美玲[15]在信息系统持续使用模型基础上开展研究，发现，对移动学习用户持续使用意愿产生影响的因素依次为：满意度→感知移动性价值→期望确认度→感知易用性→感知有用性。缪玲[16]以某高校的网络教育学院以及某省级开放大学学习者为研究对象，采用UTAUT模型，对远程学习者的移动学习采纳意愿进行研究，研究发现，影响因素分别是：努力期望→绩效期望→感知娱乐性→社会影响→感知成本。

（三）模型构建与研究假设

本研究在UTAUT模型和文献研究基础上，开展半结构化访谈，进而分析开放大学学习者采纳移动学习的影响因素，提出了研究假设。根据UTAUT模型，本研究首先将绩效期望、努力期望、社会影响等三个核心变量确定为影响开放教育学习者移动学习使用意愿的主要因素。同时，通过与不同学科、不同性别、不同年级的 22名开放教育学习者进行访谈，探讨影响开放教育学习者使用移动学习的因素。

访谈结果表明，除了对移动学习资源的有用性和平台的易用性等因素考虑比较多外，学习者考虑最多的是移动学习本身的趣味性，其次是个人创新性因素，也有部分学习者考虑费用因素。所以，本研究在UTAUT模型的基础上进行拓展，增加“感知趣味性”、“感知财政成本”以及“个人创新”等三个变量，得到如图3所示的针对开放教育学习者移动学习的扩展技术接受模型。

图3 移动学习影响因素研究模型

基于以上7个研究变量，提出关于开放大学学习者移动学习使用意愿的15个研究假设，如表1所示。

表1 研究假设

1.绩效期望（Performance Expectancy，PE）

绩效期望是用户感知某项技术应用能够满足其需求，并提高其工作效率的程度。在相关研究中，绩效期望是使用意愿的贡献最大的指标之一。在本研究中，绩效期望是指学习者感受到移动学习对他们的学习效率提高程度。因此，提出假设H1。

2.努力期望（Effort Expectancy，EE）

努力期望是指用户感知到使用某项新技术的难易度。在本研究中，努力期望是指学习者感受到使用移动学习的难易程度。当学习者感觉能够轻松熟练地使用移动学习时，那么其使用移动学习的意愿可能就会提高；同时，移动学习越容易开展，也越能增强他们的学习效率。因此，我们确定表l中的假设H2、H3。

3.社会影响（Social Influence，SI）

社会影响是指用户使用某项新技术时受到他人影响的程度。在本研究中，社会影响是指影响学习者开展移动学习的社会因素，如，学校领导、班主任、课程教师等的支持与鼓励等。当学习者感知到的社会影响越强，就会越倾向于使用移动学习；同时，也会觉得移动学习能提高他们的学习效率。因此，提出假设H4、H5。

4.感知趣味性（Perceived Playfulness，PP）

感知趣味性指的是用户在使用某项新技术时所感受到的是否好玩的程度。马如宇、许玲等、缪玲、熊明珠的相关研究证实，感知娱乐性直接影响大学生采纳移动学习的行为意愿。在半结构性访谈中，发现趣味性也是开放教育学习者在移动学习中需考虑的重要因素，因此，也将感知趣味性作为开放教育学习者是否采纳移动学习的重要影响因素之一。当学习者认为移动学习方式有趣味时，就会对开展移动学习产生正面的作用，会增加使用意愿；同时，当学习者认为移动学习方式有趣味时，也会觉得移动学习变得容易了，也越愿意接受挑战；另外，当学习者认为移动学习方式有趣味的时候，也有助于激发他们的创新能力。因此，提出假设H6、H7和H8。

5.感知财政成本（Perceived Cost，PC）

感知财政成本指的是用户感受到的使用某项新技术可能带来的经济负担。刘根萍、缪玲、熊明珠的研究证实，感知财政成本对大学生接受移动学习有显著负向影响。对于开放教育学习者，感知财政成本也是他们在访谈中的考虑因素之一。因此，提出假设H9。

6.个人创新（Personal Innovativeness，PI）

个人创新反映的是个体认知的方式和倾向。熊明珠的研究表明，个人创新显著正向影响使用意愿。个人创新能力越高，越愿意开展尝试和接受挑战，也就越愿意做出更多努力，去接受和使用新技术。另外，个人创新能力越强，使用者就越能感受到使用技术的容易。个人创新也是开放教育学习者在访谈中的考虑因素之一，因此，提出假设H10、H11。

7.学习者特征变量（Learner Characteristic Variables，LCV）

本研究分别以性别、年级、专业和使用频率等学习者特征变量为自变量，使用意愿为因变量，研究不同性别、年级、专业和使用频率的学习者在移动学习使用意愿上的差异性。因此，提出假设H12、H13、H14、H15。

三、研究方案设计

（一）问卷设计

本研究所用问卷以已有的研究成果为基础，借鉴前人开发的成熟的量表，并结合开放大学学习者使用情境设计题项。问卷由三部分内容构成。

第一部分是人口统计学信息。如，性别、年龄、年级、专业等个人基本信息；第二部分是学习者参与移动学习的现状情况调查。包括学习者拥有与使用智能移动终端设备的情况，以及移动学习的行为、移动学习的资源和移动学习的态度等方面的情况；第三部分是开放大学学习者使用移动学习意愿影响因素调查。研究变量的观察性测量题项如表2所示。本研究采用李克特（Likert）5级量表对变量进行测量，要求被调查者表明态度。其中，1分代表“很不同意”；2分代表“不同意”；3分代表“一般”；4分代表“同意”；5分代表“非常同意”。

表2 开放教育学习者移动学习使用意愿模型变量

（二）问卷发放与回收

问卷调查采用网络调查的方法，通过专业问卷调查平台进行，于2016年8月2日－8月17日进行，为期 15天。调查对象为某省级广播电视大学系统的开放教育学习者。在调查过程中，共发放调查问卷247份，排除没有移动学习经历的问卷，以及信息不真实、不完整的问卷，回收有效问卷228份，有效回收率为92.3%。

四、数据统计与分析

（一）描述统计分析

人口统计学信息的描述统计分析如下：在被调查者中，男生占37.72%，女生占62.28%；年龄分布情况为：18-25岁占比26.32%，26-30岁占比27.19%，31-40岁占比37.28%，41-50岁占比9.21%；年级分布情况为：专科占52.63%，略高于本科（47.37%）；专业分布情况为：理工科占比28.51%，文史类占比37.72%，财经类占比33.77%。

移动学习现状的描述性统计分析主要结果如下：（1）移动设备拥有情况：98.25%的学习者拥有智能手机，56.14%的学习者拥有笔记本电脑，39.04%的学习者拥有平板电脑。（2）移动网络情况：92.11%使用4G网络，只有4.39%和3.51%使用3G和2G网络。（3）使用移动学习的频率情况：54.82%偶尔使用移动学习，36.84%经常使用移动学习，8.33%频繁使用移动学习。（4）移动学习的行为情况：查询学习资料占比84.21%，下载学习资料占比71.05%，在线做练习占比66.23%，看视频课程占比52.19%，与老师同学互动答疑占比45.18%。（5）移动学习遇到的困难情况：66.23%表示操作不方便，38.6%表示视频资源在移动终端不能正常播放，38.16%表示现有学习资源太单调呆板，31.58%学习者表示注意力难以集中。（6）对开发移动学习APP的态度，80.7%肯定回答，16.67%没有想过，只有2.63%否定态度。（7）对移动学习的态度情况：认为根本不行的占1.75%，持肯定态度的高达98.25%。其中认为有很大发展空间的和将来会成为主要学习方式的分别占26.75%和21.93%。

（二）数据分析与假设检验

1.量表的信度及效度检验

（1）信度检验。采用Cronbach’s α系数和项目总体相关（Corrected Item-Total Correlation，CITC）作为信度分析指数。Churchill建议[17]，在进行因子分析前，要对量表的垃圾测量题项进行净化和消除，否则就有可能在作因子分析时，产生多维度现象，导致难以解释每个因子的含义的情况。当CITC小于0.5时，就可以考虑删除该测量条款。Hair[18]提出，α系数在0.7以上是可接受的值域范围。如果该系数大于0.9，则表示量表信度很好；如果该系数在介于0.8与0.9之间，则表示量表信度较好；如果该系数在0.7-0.8之间，则表示量表信度符合要求。

本研究的 20个题项的 CITC值介于 0.700-0.881之间，大于0.5，并且删除题项后的α值均小于Cronbach’s α的整体值0.973，因而各条目是有效的，且应当保留，删掉任何一个条目都会导致分量表的信度系数降低。各潜在变量的Cronbach’s α系数介于0.857和0.959之间，大于0.7。上述结果表明，量表的信度很好，如表3所示。

表3 量表内部一致性检验结果

（2）效度检验。本研究中有使用意愿、绩效期望、努力期望、社会影响、感知趣味性、感知财政成本和个人创新等7个潜在变量，其构成的一阶因子模型，如图4所示。

在本研究中，量表维度都已经划分确定好，因此，需要采用验证性因子分析（CFA）的统计学方法对其进行效度检验。根据Fornell和 Larcker[19]的建议，通过标准化因子负荷量、组合信度值和平均萃取变异量（Average Variance Extracted，AVE）来评估测量模型中各潜变量的收敛效度。如表4所示，在本研究模型中的7个潜变量所对应的观测变量的标准化负荷值都远大于建议值0.5，均达到了显著水平，说明本量表具有很好的收敛性；7个潜变量的组合信度值介于0.809与0.955之间，都在0.8以上，大于建议值0.7，说明本研究的测量模型具有很好的内在一致性；7个潜变量的平均萃取变异量 AVE值在0.679与0.875之间，均大于建议值0.5，说明这7个潜变量从对应的观测变量中获得了程度较高的变异量，测量模型具有很好的收敛性。

图4 一阶验证性因子模型

表4 量表收敛效度分析结果

2.模型适配度检验

本研究通过Amos22.0结构方程模型分析软件来研究模型的整体拟合评价与假设检验。采用最大似然估计法对初始结构模型的拟合程度进行检验，计算模型的拟合指标和各路径系数的估计值。初始结构模型标准化估计结果如图5所示。根据吴明隆的建议，模型整体拟合评价部分通过6个拟合度指标来考察研究模型与数据的适配程度，6个拟合度指标的评价标准和一阶因子模型的拟合指数值，如表5所示。

表5 初始结构模型拟合结果①吴明隆.结构方程模型——AMOS的操作与应用[M].重庆：重庆大学出版社，2010：226-228.

由表5可知，AGFI属于可接受水平，其他指标均达到模型可以适配的标准。这表明初始模型可以适配。

图5 初始模型及标准化路径系数

初始模型的路径分析结果如表6所示。分别显示了不同路径的非标准化路径系数、S.E （标准误差）、C.R.（临界比值）、p值、标准化路径系数和显著性情况。其中，感知财政成本使用意愿路径的临界比值|C.R.|＜1.96，以及p＞0.05不显著，假设H9不成立。其他路径系数均显著。以上指标表明，有必要对现有模型进行修正。

表6 初始模型的路径分析数据

3.模型修正

根据初始模型拟合分析结果，开放教育学习者的感知财政成本与使用意愿之间路径为系数负值（β=-0.058，p=0.105＞0.05），表示两者之间存在负向影响，而且显著性检验也不显著，说明假设得不到数据支持，因此，在模型修正中将该条路径删除。删除该条路径之后，再使用Amos 22.0软件进行模型分析，得到修正后的拟合参数为：X2/df为2.876，GFI为0.962，AGFI为0.852，TLI为0.931，CFI为0.978，RMESA为0.062。对照表5的指标评价标准，各个拟合度指标均基本达到好的标准，说明修正后的模型具有良好的拟合度，且模型明确阐释了开放教育学习者移动学习的持续使用意愿情况，模型对使用意愿的预测力达到80%（见图6）。修正后的结构模型的参数估计结果如图6所示，路径分析结果如表7所示。

图6 修正后的模型及标准化路径系数

表7 修正后的路径分析结果

根据表7可知，修正后模型每条路径的显著性检验均为显著（p＜0.001），|C.R.|均大于1.96，除了学习者的努力期望对使用意愿是显著负向影响外，其他路径都呈现出显著的正向影响。从以上分析可知，研究假设 H1、H3、H4、H5、H6、H7、H8、H10、H11得到支持，假设H2、H9没有得到支持。

进一步研究各潜变量对使用意愿的总效果。总效果等于直接效果和间接效果之和。由表8可知，感知趣味性总效果为 0.696，绩效期望的总效果为0.475，个人创新的总效果为0.523，社会影响的总效果为0.482，以上都呈显著的正向影响。努力期望的总效果为-0.085，为显著的负向影响。标准化总效果从高到低排序：感知趣味性，个人创新，社会影响，绩效期望和努力期望。

表8 标准化总效果

4.不同特征的学习者在移动学习使用意愿上的差异性分析

限于篇幅，本研究没有采用多群组分析方法，来检验假设模型是否同时适用于不同的群组，评估假设模型在不同群体间的参数不变性。而是利用SPSS 22.0软件，通过独立样本T检验和单因素方差分析方法，以性别、年级、专业和移动学习频率为自变量，使用意愿为因变量，分别分析不同性别、年级、专业和移动学习频率的学习者在使用意愿上的差异性。

（1）性别对移动学习使用意愿的影响。通过独立样本T检验过程分析，比较不同性别学习者移动学习使用意愿是否有显著差异。性别独立样本T检验结果如表9所示，p值大于0.10，可知在0.10的水平上，不同性别的学习者在移动学习使用意愿方面无显著差异。研究假设H12没有得到支持。

表9 性别独立样本T检验结果

（2）年级对使用意愿的影响。通过独立样本 T检验过程分析，比较不同年级学习者移动学习使用意愿是否有显著差异。年级独立样本T检验结果如表10所示，p值大于0.10，可知在 0.10的水平上，不同年级的学习者在移动学习使用意愿方面无显著差异。研究假设H13没有得到支持。

表10 年级独立样本T检验结果

（3）专业对移动学习使用意愿的影响。通过单因素方差分析（ANOVA）过程分析，比较不同专业的学习者在移动学习使用意愿是否有显著差异。单因素分析检验结果如表11所示，p值大于0.10，可知在0.10的水平上，不同专业的学习者在移动学习使用意愿方面无显著差异。研究假设H14没有得到支持。

表11 专业单因素方差分析结果

（4）移动学习频率对移动学习意愿的影响。通过单因素方差分析（ANOVA）过程分析，比较不同移动学习频率的学习者在移动学习使用意愿上是否有显著差异。单因素分析检验结果如表12所示，p值小于 0.05，可知在 0.05的水平上，不同移动学习频率的学习者在移动学习使用意愿方面有显著差异。而且，随着移动学习频率的增加，使用意愿呈现正向增强。研究假设H15得到支持。

表12 移动学习频率单因素方差分析结果

5.研究结果

模型的验证结果显示，感觉趣味性是开放教育学习者接受移动学习的最重要的决定因素。实际上，感知趣味性不但直接影响了使用意愿，而且还通过个人创新和努力期望间接影响使用意愿。这说明开放教育学习者使用移动学习时感觉越愉悦，就越愿意开展移动学习；同时，如果学习者在移动学习时感觉越愉悦，就越愿意努力去使用移动学习，从而越能够接纳移动学习。

绩效期望对开放教育学习者移动学习使用意愿有积极的正向影响。这与许玲等对全日制大学生的研究结果相一致。主要表现为：学习者的绩效期望越高，越能增强学习者使用移动学习的学习动力，使用移动学习的意愿也就越高。研究表明，移动学习在一定程度上满足了开放教育学习者的学习需求。

个人创新对开放教育学习者接受移动学习有积极正向作用，这与熊明珠对大学生的相关研究是一致的。说明开放教育学习者的个人创新能力越强，接受新技术或新思想就越容易，也就越可能做出具有独立性变革的决定。研究表明，作为一种新型的学习方式，移动学习与传统的学习方式存在很大区别，学习者的个人创新能力越强，就越容易对其产生好奇，也就越愿意作新的尝试，因此，也就会产生更强烈的使用意愿。

社会影响对开放教育学习者使用移动学习有积极的正向影响。这与以往针对大学生群体的研究结论相一致。当开放教育学习者身边的朋友、同事或同学在积极使用移动终端进行学习时，受其影响，他们也会产生积极尝试的想法。而当他们身边的人对移动学习的体验是积极的、有趣的和成功的，那么，他们对采用移动学习方式的信任度就会加强，最终就会增强他们使用移动学习的意愿。

努力期望对移动学习使用意愿有显著负向影响。这与其他针对大学生的研究的结果不太一致。努力期望是学习者对移动学习技术使用的容易程度。研究结果表明，学习者对目前通过电大在线平台进行移动学习的体验既不容易，也不方便。这与本研究中统计性描述结果得到相互印证。目前，学习者对通过电大在线网站进行移动学习时碰到的主要困难是“操作不方便”、“视频资源在移动终端不能正常播放”等等。

研究结果还显示，感知财政成本对移动学习使用意愿没有显著影响。这与针对大学生的研究结果不一致。在相关的研究中，大学生的感知财政成本对移动学习使用意愿有显著的负向影响。究其原因：首先，与全日制大学生没有经济能力相比，开放教育学习者通常都是在职人员，具有独立的经济能力；其次目前4G技术已经普及，流量资费已经大大降低，移动学习费用本身已经大幅下降；第三，目前WiFi覆盖率已经大大提高，学习者利用移动数据网络上网学习的机会越来越少。

研究表明，开放教育学习者特征变量性别、年级和专业在使用意愿上没有显著差异，这个结果与开放教育学习者年龄跨度比较大，造成性别、年级和专业的特征显现不明显有关；研究还表明，“移动学习频率”在移动学习使用上有显著正向差异。研究假设验证的结果，如表13所示。

表13 研究假设验证结果

五、结论及建议

由于感知趣味性、个人创新、社会影响、绩效期望和努力期望是影响开放教育学习者使用移动学习的重要因素，因此，为增强开放教育学习者移动学习的接受程度，可以从以下六个方面采取有利的措施。

（一）创设形象生动的学习情境，增强移动学习的趣味性

感知趣味性是开放教育学习者移动学习使用意愿的最强烈指标，但从学习者问卷调查中的移动学习体验情况推测，学习者感知到的趣味性主要还是对移动学习这种新的形式的好奇心，而不是真正体验到了移动学习的趣味性。建议开放大学要把学习者自主学习作为移动学习资源设计的出发点，增强移动学习资源的趣味性和娱乐性。首先，根据开放教育学习者特征的不同和学习内容要求的差异，在媒体表现形式上做差异化选择；其次，丰富课程设计交互形式，增加交互场景的真实感和交互信息的时效性，使交互过程更有趣；此外，还可考虑引入游戏设计中的积分晋级机制等。

（二）做好学习资源的微型化设计，确保移动学习的有效性

移动学习的有效性，取决于学习者感知到移动学习对他们的学习效率的提高程度。一项针对开放教育学习者的调查显示：被调查者一致选择的远程学习中的最大困难是学习时间不足[20]。针对开放教育学习者自主时间碎片化的特点，一方面要整合“电大在线”平台上的现有资源，将其中合适的资源转化成适合移动学习的资源；另一方面要重点做好新建学习资源的微型化以及教学设计。首先，学习内容的碎片化，学习粒度集中于知识点或开放性问题，从而适宜在职学习者利用零散时间进行有效学习；其次，对学习目标作精心设计，突出重点知识与重要技能目标；第三，要有助于学习者重构知识，在做好学习内容碎片化的同时，还要考虑如何方便学习者将学到的零散知识进行复原和重构；此外，在资源界面设计上，既要遵循人机交互领域的界面设计原则，也要满足成人学习者多媒体学习认知的需求，还要符合移动设备的技术特点。

（三）发挥学习者的主体作用，培养学习者的创新能力

“个人创新”对开放教育学习者接受移动学习有显著的正向作用。一项针对开放教育毕业生的调查结果表明，毕业生在解决实际问题，尤其是创新能力素质等方面普遍存在着欠缺[21]。因此，加强开放教育学习者创新能力的培养，既是开放大学实现素质教育目标的客观需要，同时也是提升移动学习接受度的现实需求。首先，要发挥学习者的主体性作用，真正树立“以学习者为中心”的理念。根据成人学习者社会体验更为深刻，专业阅历丰富的优势，开展启发式教学或讨论式教学，以培养科学精神和创新思维习惯；其次，要激发学习者的自信心。开放教育学习者知识基础相对比较差，自信心相对不足。在移动学习实施过程中，要鼓励学习者敢于做各种新的尝试，勇于使用新产品或新技术；此外，要鼓励学习者在工作岗位上大胆实践，巩固在开放教育课堂上学到的知识，运用所学知识分析问题、解决实际问题，进而培养其创新能力。

（四）开展广泛的移动学习宣传，扩大移动学习的影响力

社会影响对开放大学学习者移动学习使用意愿有积极正向影响。在本研究的调查中显示，老师和同学对开放大学学习者有较强的影响力，在228名被调查者中，有73.3%的开放教育学习者认为，只要老师、同学向其推荐，就会乐意接受使用移动学习方式。鉴于社会影响的重要作用，开放大学应该在适当的时机，加大移动学习推广宣传力度，制定和实施推广方案。首先，可以通过开放大学微信公众号向学习者推荐一些优秀的移动学习资源供学习者体验，提高学习者对移动学习的认识和重视；其次，开放教育班主任（辅导员）老师在班级微信群中开展移动学习使用情况交流，提供移动学习的学习支持，通过班级的影响，提高用户的使用意愿；此外，开放大学还可以通过学校网站和当地电视媒体，大力开展开放大学的形象宣传，同时宣传移动学习教学模式，加大对开放大学学习者参与移动学习的社会影响，促进开放教育学习者接受并使用移动学习。

（五）优化移动学习平台设计，提升移动学习的易用性

目前，开放教育移动学习努力期望（易用性）对使用意愿呈负向的影响。调查结果也显示，有43.9%的学习者认为移动学习设备不容易使用，有38.2%的学习者认为在“电大在线”平台开展移动学习操作不方便。因此，建议组织开发专用的开放教育移动学习平台（APP），为学习者的无缝学习创造必要条件，让学习者能够非常便捷地利用移动智能终端，随时随地进行学习与交互。首先，要对学习平台系统做优化设计，减少设备的卡顿甚至死机现象；其次，提高移动学习APP操作的便捷性，让学习者获得优质的移动学习体验。第三，做好用户界面的友好设计。移动学习APP的页面结构和导航设计都要做到要简洁清晰，让学习者能快速、准确地查找到所需内容；第四，在移动学习平台和微信平台之间建立交互通道。移动学习系统基于云技术和大数据技术所做的学习行为分析数据，可以通过微信推送给学习者，为学习者推荐个性化的学习路径，或推送督学信息，以便于学习者开展适应性学习、自我导向学习，并跟上学习进度，实现智能督学。同时，微信还可以充当教师与学习者之间，学习者与学习者之间的交互平台。

（六）推进移动学习制度建设，提高移动学习的参与度

移动学习能够有效地弥补开放大学师生之间因为处于准分离状态而带来的学习上的缺陷，有效地利用学习者的碎片化时间，使他们真正做到时时能学、处处可学。然而，由于开放教育学习者之间存在特征差异，决定了并非所有学习者都愿意积极使用移动学习，也不是所有学习者都能很快地适应移动学习方式。因此，需要通过制度建设来规范移动学习行为。首先，建立新生信息技术培训制度。每个学期都要组织入学新生开展信息技术培训，包括移动学习技能培训，提升他们的信息技术应用能力；其次，制定移动学习形成性考核制度。通过严抓考核，促使开放教育学习者积极参与到移动学习中来。通过不断的实践和尝试，让学习者逐步体会到移动学习的便利和优势，最终达到熟练使用，自主参与的水平；此外，还要加强对学习者的人文关怀。辅导教师要加强与学习者的高效交互，尽量消除他们在移动学习过程中产生的孤独感，更好地帮助学习者完成学习。

因受条件所限，本文只选取了某一省份开放大学（电大）进行实证研究，在学习者样本选择上覆盖面还需要更加广泛；同时，在模型的变量选择上还需要更加严谨。在后续研究中，我们希望通过扩大调研范围和开展更科学的分析，不断完善研究模型，从而进一步提高模型的解释力及结论的普适性。

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Research on Influence Factors for Intention of Learners to Use Mobile Learning in Open Education

Bao Riqin
（Quzhou Radio and Television University，Quzhou Zhejiang 324000）

The relationship between the teachers and students in open universities is in a quasi-separation state.The mobile learning mode helps to eliminate the obstacles and effects of distance teaching and learning.It also fits well with the theory on school managementof everyone learning，learning everywhere at any time advocated by the open universities.For the status quo of mobile learning behavior of open education learners，an empirical analysis of theoretical framework based on Unified Theory of Acceptance and Use of Technology （UTAUT model）shows that the perception of interest，personal innovation，social impact and performance expectations have a positive impact on open education learners in using mobile learning;effort expectancy has a negative impact on the intention to use;perception of financial costs has no significant impact on the intention to use;there is no significant difference on intention of learners at different genders，grades and trades;there is a significant difference on intention of learners with different frequency of mobile learning.Therefore，the factors such as enhancing fun of mobile learning，ensuring effectiveness of mobile learning，cultivating innovation ability of learner，expanding influence of mobile learning，improving usability of mobile learning and participation of mobile learning have a positive impact on mobile learning of learners in open education.

Open universities;Mobile learning;Intention to use;UTAUT model;Influence factors

G728

A

1672-0008（2017）03—0102—11

2017年2月23日

责任编辑：陈 媛

本文系浙江省教育科学规划2017年度研究课题“基于结构方程模型的开放教育学习者移动学习满意度研究”（项目编号：2017SCG125）；浙江广播电视大学2016年首届科研创新团队项目“移动学习教学创新研究”；浙江广播电视大学2016年高等教育教学改革项目“移动学习在开放教育《基础会计》课程教学中的应用研究”（项目编号：XJG201606）的阶段性研究成果。

鲍日勤，衢州广播电视大学副教授，学士，主要研究方向为现代远程教育、现代教育技术。