创客教育教师接受度影响因素实证分析

江丰光 田浩 李心怡 任杉杉 张丽峰

摘要：在“互联网+”教育背景下，以创新和創造为核心的创客教育越来越受到学校的重视。但创客教育在实际推广中却遭遇了诸多挑战，教师就是其中之一。教师是否愿意接受创客教育，直接影响创客教育实施的质量，关乎创客教育能否实现可持续发展。整合型科技接受模型（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT）由于对接受行为具有较高的解释力，因而在教育领域应用广泛。该模型提出的绩效期望、努力期望、社群影响和促成条件四个核心变量或维度，为分析教师对新技术接受度的影响因素提供了理论支撑。以UTAUT为参考、针对创客教育教师编制的接受度影响因素调查问卷，经探索性和验证性因子分析表明，问卷具有良好的信度和效度。以106位创客教师作为施测对象，通过单因素方差分析和多元回归分析表明，教师运用创客教育的绩效期望、社交影响、促成条件对接受程度具有显著的正向影响，而且促成条件具有最佳的解释力。研究还发现，当工作年限越短，教师学历越低时，教师的绩效期望、社群影响以及接受度的水平越高；同时，社会创客机构的教师与学校行政人员相比拥有较高的绩效期望。

关键词：创客教育；教师接受度；UTAUT模型；影响因素；实证研究

中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1009-5195（2017）06-0103-09 doi10.3969/j.issn.1009-5195.2017.06.012

一、引言

社会的快速发展对人才的需求与培养更甚以往，我国的教育改革也随着信息技术的快速发展不断发生着改变，提出“信息技术与课堂深度融合，使教育结构完成根本性变革”。随着“互联网+教育”“STEAM教育”等教育理念的不断引入，以及“大众创业、万众创新”的提出，我国对于创新能力和创新思维培养的需求，再次促使教育从思维和理念到教学基本方式方法的根本性变革。创客教育的产生，便是我国本土化教育理念转变的一个开端，其中包含着创客“创造、发现、兴趣、设计、制造、开放、协作”等核心精神（赵晓声等，2016）。在创客教育的有效实施中，教师的作用不可替代。我国的教育模式已从以往重视教师的“教”，再到后来重视学生的“学”为主的单方面教学，发展成了现如今“教师主导-学生主体”的双重点教学模式（何克抗等，2000）。只有教师正确发挥了其“主导作用”，学生才能发挥其最重要的“主体效力”。创客教育发挥其巨大作用的起点便是教师。教师群体对于创客教育理念的理解，以及对创客教育实施内容的学习，都将对创客教育的广泛开展起到至关重要的作用。换言之，教师群体对于创客教育的接受度将会直接影响以上内容的有效展开。教师对于创客教育的接受度受到内在和外在的双重影响（钟柏昌，2016）。本研究通过对相关文献进行梳理，利用整合型科技接受模型（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT）探究影响教师对创客教育接受度的因素，并通过问卷调研，探究教师对创客教育的接受度及其影响因素在工作年限、学历和具体职业三个变量间的差异，以期为创客教育的有效实施提供参照及建议。

二、文献综述

1.UTAUT模型

UTAUT模型整合了技术接受理论、计划行为理论、创新扩散理论、社会认知理论等，最早由文卡塔什等（Venkatesh et al.，2003）提出。该模型共有四个核心变量和四个调节变量，四个核心变量分别为绩效期望、努力期望、社群影响和促成条件。其中，绩效期望指用户认为使用该系统能够对其工作绩效的改进程度；努力期望指该系统的易用程度；社群影响指对用户重要的人认为其应该使用该系统的程度；促成条件指组织在技术和设施等方面对其使用该系统的支持程度。促成条件直接影响使用行为，绩效期望、努力期望和社群影响则是通过影响使用意愿而间接影响使用行为。四个调节变量分别为性别、年龄、使用经验和自愿使用。该模型对于接受行为拥有70%的解释力，高于其他解释模型，因此目前在商业、教育、经济、新闻传播等领域均有广泛应用（Chauhan et al.，2016；徐蕾等，2014；?umak et al.，2016；许玲等，2013；Martins et al.，2014；Khalilzadeh et al.，2017；唐晓波等，2015；刘炜，2015）。

2.教师接受度研究现状

作为课堂的主导者之一，教师对某项技术或某种教学模式的接受程度，对其能否在教育领域得到广泛应用有着极大的影响。

派诺等（Pynoo et al.，2011）设计了一学年的三次教学实验，调查影响中学教师对数字化学习环境接受度的主要因素，实验结果表明，绩效期望和社群影响能够较大程度上预测教师的接受度。陈家琛等（Chen et al.，2012）对台湾地区的小学教师进行了调查，研究发现，数字博物馆的使用能够显著提高教师的教学兴趣。林俊荣等（Lin et al.，2013）通过实验比较了教师和学生对校园广播接受度影响因素的差异，结果发现，对于学生而言，努力期望是更被看重的因素，而对教师而言，促成条件则更为重要。图桑塔斯等（Tosunta? et al.，2015）利用UTAUT模型调查了教师对交互式电子白板接受程度的影响因素，结果发现，绩效期望、努力期望和社群影响对行为意向有正向影响，而行为意向和促成条件则对交互式电子白板的使用时间有正向影响。路兴等（2011）以北京大学教学网为案例，探究了教师对混合式学习的接受度，同时以认知有用性和认知易用性为中间变量，探究了技术特点、教师特点、课程特点、主观规范和服务品质这5个维度对教师接受混合式学习方式的影响。高峰（2012）通过调查北京大学等四所高校教师对网络教学方式的采纳情况，发现绩效期望、努力期望和社群影响对使用意向具有正向影响，且会受到性别、网络教学经验等因素的调节作用。张汉玉等（2015）调查了中小学教师对电子书包的接受度，发现绩效期望、努力期望、社群影响和促成条件均对接受度有正向影响，但是各因素在不同性别、年龄层面并无显著差异。张思等（2016）对中小学教师使用网络学习空间的影响因素进行了调查，结果发现，努力期望对行为意向的影响不显著，且教龄对绩效期望具有反向调节作用。通过对创客教育及教师接受度的相关研究进行梳理，可以发现目前还比较缺少从实证角度去探索创客教育推广机制或验证创客教育实施效果的研究。因此本研究以UTAUT模型为理论基础，通过问卷调研的方式，探究影响创客教师对创客教育接受度的因素。

三、研究假设

本研究以UTAUT模型為理论框架，在文献分析和专家访谈的基础上建立了如下图所示的假设模型。

根据上述理论模型，笔者提出如下假设：

1.绩效期望层面

H1：绩效期望与教师对创客教育的接受度存在显著正向关系。

H1-1：教师运用创客教育的绩效期望在不同工作年限、不同学历、不同职业间存在显著差异。

2.努力期望层面

H2：努力期望与教师对创客教育的接受度存在显著正向关系。

H2-1：教师运用创客教育的努力期望在不同工作年限、不同学历、不同职业间存在显著差异。

3.社群影响层面

H3：社群影响与教师对创客教育的接受度存在显著正向关系。

H3-1：教师运用创客教育的社群影响在不同工作年限、不同学历、不同职业间存在显著差异。

4.促成条件层面

H4：促成条件与教师对创客教育的接受度存在显著正向关系。

H4-1：教师运用创客教育的促成条件在不同工作年限、不同学历、不同职业间存在显著差异。

5.接受程度层面

H5：教师运用创客教育的接受程度在不同工作年限、不同学历、不同职业间存在显著差异。

四、研究方法

1.研究对象

为了确保研究的科学性和有效性，笔者共进行两轮调研。调研对象均来自参加北京市某高校创意电子公益培训的创客教师，首轮调研选取40位创客教师，正式调研选取113位创客教师，且这些教师均有创客教学的实践经验。

2.研究工具

本研究采用问卷调查法。问卷是研究者自编的“创客教育教师接受度影响因素调查问卷”。正式调查问卷分为三部分，共28题。第一部分是教师的基本情况，共8个题项，涉及教师的性别、教龄和工作单位等。第二部分是教师对创客教育的认知情况，共6个题项，涉及教师对教师角色、学生成果和创客教育开展形式等的认知情况。第三部分是教师对创客教育的接受度影响因素调查，共14个题项，其中1～2题为绩效期望（Performance Expectancy，PE），3～4题为努力期望（Effort Expectancy，EE），5～8题为社群影响（Social Influence，SI），9～11题为促成条件（Facilitating Conditions，FC），12～14题为接受程度（Acceptance Degree，AD）。具体题目表述及来源详见表1。这14道题目采用李克特五点量表形式，1～5依次表示非常不符合、不太符合、一般、比较符合、非常符合。正式问卷发放时间是2016年12月，采用网络调查方式，问卷共发放113份，收回113份，回收率100%，其中有效样本106份，无效样本7份，有效率为93.8%。

3.研究流程

本研究分为四个阶段。第一阶段是确定问卷结构：首先，对相关专家进行访谈，并对相关文献进行查阅和分析，拟订了“创客教育教师接受度影响因素调查问卷”初稿；然后进行专家信效度检验，综合6位教育技术专家的意见对问卷初稿进行修订。第二阶段是设计并修改问卷：修订完成后进行预试施测，通过极端组检验、同质性检验和内部一致性检验等方法，对不理想的题项进行删除和修改；之后对施测结果进行探索性因子分析和验证性因子分析，由此确定信效度可靠的正式调查问卷。第三阶段是实施调查：将正式问卷进行正式施测，收集调查数据。第四阶段是数据处理与分析：对收集到的数据进行描述性统计、独立样本t检验、单因素方差分析、相关及回归分析，并对分析结果进行讨论，得出最终的结论和建议。

4.预试施测结果

（1）预试问卷的探索性因子分析

首先对问卷进行项目分析，通过极端组检验、同质性检验、内部一致性检验等方法，删去2个不合格的题项。然后对问卷进行探索性因子分析，KMO=0.705且Bartlett球形检验的显著性p=0.000<0.001，表明问卷适合进行因子分析。通过最大方差法进行旋转，先后删去5个在多个因子载荷上都较高的题项，最终的旋转成分矩阵如表2所示。可见，因子分析抽取出5个维度，与题目编制时绩效期望、努力期望、社群影响、促成条件和接受程度5个因素吻合，且每个题项在对应因子上的载荷均大于0.7，表明该量表具有良好的效度。

绩效期望、努力期望、社群影响、促成条件、接受程度各5个维度的内部一致性系数（Cronbachs α）分别为0.877、0.764、0.890、0.853、0.920，总问卷的Cronbachs α系数为0.895，表明该量表具有良好的信度。

（2）预试问卷的验证性因子分析

以上分析过程从探索性视角表明该测量工具具有较好的信效度。但是该测量工具毕竟是由已有的成型量表改编而来，因此有必要从验证性的视角来证明该测量工具与已有模型的符合程度。验证性因子分析主要从聚敛效度和区分效度两方面对工具进行评价，聚敛效度表示题项能够用来反映潜在变量的程度，区分效度表示不同维度之间能够有效分离的程度。

本研究使用AMOS 21.0进行验证性因子分析，每个题项在因子上的载荷均大于0.7，表明该工具有良好的聚敛效度。同时，通过表3可以看出，各维度的平均变异萃取量均大于相应的相关系数，表明该工具有良好的区分效度。

五、正式施测数据的统计与分析

1.数据描述

在正式调查回收的106份有效问卷中，男教师为62人，占58.5%，女教师为44人，占41.5%。最高学历（高中或中专、本科或大专、硕士、博士）分布比例分别为22.6%、53.8%、19.8%、3.8%。在被调查教师年龄分布上，小于30岁、30～39岁、40～49岁、50岁及以上四个年龄段，占比分别为27.4%、45.3%、24.5%、2.8%。在被调查教师工作年限分布上，有创客教育实践经验的教师工作年限主要分布在3～5年、6～10年、11～15年、16～20年、20年以上5个区段，占比分别为11.3%、11.3%、19.8%、25.5%、18.9%。从被调查教师的所教学科来看，大多数创客教师都是由学校理科教师或其他科目（信息技术、通用技术等）的教师兼任，占样本比例分别为14.2%和43.4%。从教师服务学生所在学段来看，涵盖小学、初中、高中和大学的比例分别为55.7%、53.8%、20.8%、10.4%。

为了解创客教师对创客教育的基本认知和理解，本研究从创客教育的工具、教师角色、学生成果和开展形式四个方面进行调查。在创客教育工具层面，53.8%的教师倾向于使用新型数字化工具开展创客教育，34.9%的教师则表示创客教育可以利用一切有益于锻炼学生创造力的事物。在教师角色层面，85.8%的教师认为创客教师的角色是引导学生自主提出问题并解决问题，11.3%的教师则认为创客教师的职责仅仅是教会学生掌握某种技能。在学生作品层面，78.3%的教师同意学生应完成一个成型作品，54.7%的教师同意学生应掌握工具的使用方法，21.7%的教师同意学生应完成一份报告，另有49.1%的教师倾向于不限制学生的成果形式。关于创客教育的开展形式，65.1%的教师认为创客教育应与信息技术课、综合实践课等相关联；60.4%的教师认为创客教育应以课后创客兴趣小组的形式开展；51.9%的教师认为学校应当开设专门的创客课程；40.6%的教师认为创客教育应与理科类课程相关联；还有28.3%的教师认为创客教育应与文科类课程相关联。

2.差异分析

考虑到教师的背景不同，因此以教师对创客教育的绩效期望、努力期望、社群影响、促成条件和接受程度为因变量，分别检验其在工作年限、最高学历和具体职业等类别变量不同水平上的差异，方差分析的结果如表4所示。可以发现：

（1）在工作年限上，教师在绩效期望（F=3.846，p=0.002）、社群影响（F=4.687，p=0.000）和接受程度（F=2.892，p=0.012）三个层面达到0.05的显著水平。因此，不同工作年限的教师在这三个层面存在显著差异。经事后比较LSD检验发现，在绩效期望层面的平均数中，5年以内工作经验的教师显著高于16年以上工作经验的教师，其他组间没有显著差异；在社群影响层面的平均数中，无工作经验的教师显著高于6年以上工作经验的教师，同时5年以内工作经验的教师显著高于6～20年工作经验的教师，其他组间没有显著差异；在接受程度层面的平均数中，6～10年工作经验的教师显著低于其他工作年限的教师，其他组间没有显著差异。

（2）在最高学历上，教师在绩效期望（F=4.321，p=0.007）、社群影响（F=5.076，p=0.003）和接受程度（F=3.466，p=0.019）三个层面达到0.05的显著水平。因此，不同学历的教师在这三个层面存在显著差异。经事后比较Scheffe检验发现，在绩效期望和社群影响层面的平均数中，最高学历为高中或中专的教师显著高于本科或大专以及具有博士学位的教师，其他组间没有显著差异；在接受程度层面的平均数中，最高学历为高中或中专的教师显著高于具有博士学位的教师，其他组间没有显著差异。

（3）在具体职业上，教师仅在绩效期望（F=3.816，p=0.002）层面达到0.05的显著水平。因此，不同职业的教师在绩效期望层面存在显著差异。经事后比较Scheffe检验发现，在绩效期望层面的平均数中，创客教育机构培训教师显著高于学校行政人员，其他组间没有显著差异。

3.相关分析与回归分析

通过相关分析发现，教师运用创客教育的绩效期望、社群影响、促成条件对接受程度具有显著的正向影响，如表5所示。

为进一步了解各因素对创客教师接受度的解释力，以教师的绩效期望、努力程度、社群影响以及促成条件为预测变量，以教师对创客教育的接受程度为结果变量，以迫入法进行多元回归分析。通过之前的单因素方差分析可知，教师的工作年限和最高学历对接受程度同样具有作用，因此将其中的类别变量进行虚拟化操作之后，同样放入预测变量中。进而通过多元回归分析，判断接受程度在多大程度上可以被预测变量解释。结果发现，预测变量对接受程度的影响具有高度的解释力，整体的R2高达0.483，表明该预测变量可以解释接受程度48.3%的变化量，又因為样本数较少且自变量较多，宜采用调整后的R2，但也达到40.4%的解释比率。同时模型检验的结果也表明，回归效果达显著水平（F=6.075，p=0.000），具有统计上的意义。

进一步对个别自变量进行事后检验，系数统计的结果表明，促成条件具有最佳的解释力，Beta系数达0.532，说明促成条件越充分，接受程度越高。

六、讨论与结论

1.讨论

（1）教师特点分析

关于教师的特点，本研究发现，虽然创客教育在我国各级学校中的发展还处于起步阶段，但是参与创客实践的主力军相当一部分是有10年以上工作经验的教师。中小学阶段是培养学生动手能力和创造力的最佳时期，因此中小学课堂也成为创客教育的“主战场”，不过创客教育在高中乃至大学中也有涉及。绝大多数学校没有条件聘任专职的创客教师，更多是由学科教师兼任。其中信息技术和通用技术等课程的教师兼任现象比较普遍，其次是理科教师，文科教师兼任创客教师的现象几乎没有。这是因为，创客教育的理念是鼓励学生动手创造，同时会借助数字化工具，更符合信息技术或理科课程的教学理念（祝智庭等，2015）。除了在学校中开展创客教育，社会创客机构也是创客教育实践的另一种重要形式，其主要依托定期培训的模式。但创客机构培训教师的数量，仍然相当有限。

通过对教师对创客教育的认知程度进行调查发现，超过半数的教师倾向于在创客教育实践中使用新型的数字化工具，这与创客教育随着3D打印机等数字化工具的兴起背景有关（田友谊，2016）。绝大多数教师对自身在创客教育中的角色有着比较理性的认识，即不能仅仅以教会学生使用工具为目标，更应该引导学生自主提出问题并解决问题。关于创客教育的开展形式，与信息技术、通用技术等课程相结合仍然最为教师认可，其次是课后创客兴趣小组。而将创客教育与文理科课程结合则不是多数教师的第一选择，因为在他们的认知中，创客教育的理念与当前的期末考核、毕业升学等指标并不完全契合。

（2）教师对创客教育的接受度及其影响因素特点分析

从工作年限来看，教师对创客教育的绩效期望、社群影响和接受程度存在显著差异。总体看来，教师工作年限越短，绩效期望水平越高，即教师认为创客教育给其带来更多晋升、加薪等机会的可能性越大，一定程度上反映出年轻教师对创客教育的前景更为看好。同时，教师工作年限越短，社群影响水平也越高，反映出年轻教师周围的同事或领导对创客教育更为看重。而在接受程度层面，工作年限为6～10年的教师显著低于其他组别，这部分教师正处于职业的上升期，相比初入职场的年轻教师和有多年教学经验的教师来说，他们更希望在当前的岗位上保持稳定，创客教育这种创新的教学模式对他们仍然具有一定的挑战。

从学历角度来看，教师对创客教育的绩效期望、社群影响和接受程度存在显著差异。总体看来，高中或中专学历的教师在这三个层面上都显著高于本科及以上学历的教师。可能的原因是，本科及以上学历的教师对自己的职业发展期待值较高，因而职位选择上更为保守；高中或中专学历的教师在传统学科的竞争中处于相对劣势地位，而对创客教育这样一种新形式，他们普遍没有太多实践经验，一定程度上更容易实现突破。

从具体职业来看，教师对创客教育的绩效期望存在显著差异。调查结果显示，社会创客机构培训教师的绩效期望要显著高于学校行政人员。这是因为，创客机构的培训教师其绩效完全由创客教育培训成果决定，因此动机较强；而学校仍然以传统的课程为主，创客教育的推行面临一些阻力，尤其是行政管理人员会更多从学校已有资源等方面考虑创客教育的可行性，顾虑较多。

此外，努力期望和促成条件在三个背景变量（工作年限、最高学历和具体职业）之间未呈现显著差异，因为这两个维度主要受创客教育实际应用效果，以及工作单位对创客教育支持程度的影响，而与教师自身的认知关系较小。这两个维度下每个题项的作答均值低于其他三个维度，反映出当前各级单位对创客教育的支持程度还有待提高。

（3）教师对创客教育的接受度及其影响因素关系分析

本研究发现，教师应用创客教育的绩效期望、社群影响和促成条件对接受度具有显著的正向影响，并且通过多元回归分析发现，促成条件对接受度具有最佳的解释力。这意味着若要推广创客教育，促进教师对创客教育的接受程度，首要任务是配备充足的资源，如搭建创客空间、购置新型数字化工具、提供技术支持或培训等（郑燕林等，2014）。其次，具有较佳解释力的是绩效期望。这说明教师认为创客教育能够改善学习效果及自身绩效的程度，也是其是否接受创客教育的重要因素。努力期望并未达到显著，说明教师更加关注创客教育是否有用，而相对较少关注在课堂上运用创客教育的难易程度。最后，社群影响对创客教育的接受度也有显著影响。这表明若要提高教师对创客教育的接受度，领导需要给予一定的支持，并且要充分发挥领导和同事的示范作用。另外，还可通过集体培训的方式，为教师在课堂中运用创客教育营造良好的群体氛围（黄荣怀等，2016）。

2.结论

（1）创客教育教师的绩效期望、社群影响和促成条件对接受度具有显著正向作用。

（2）绩效期望在教师工作年限、最高学历以及具体职业的不同水平之间均存在显著差异，工作年限越短、学历越低，教师的绩效期望水平越高；同时，社会创客教师的绩效期望水平显著高于学校行政管理人员。

（3）社群影响在教师工作年限和最高学历的不同水平之间存在显著差异，工作年限越短、学历越低，教师的社群影响水平越高。

（4）接受度在教师工作年限和最高学历的不同水平之间存在显著差异，学历越低，教师的接受度越高；同时，工作年限为6～10年的教师，其接受度显著低于其他教师。

3.建议

基于以上结论，本研究从绩效期望、社群影响和促成条件三方面出发，提出在中小学推广创客教育的几点建议。

（1）绩效期望：强化教师对创客教育的认知，完善考核与激励机制

任何新事物在推行之初都會面临一定的阻力，创客教育也不例外。为了鼓励教师在教学中运用并推广创客教育，可以从内部和外部两方面入手。内部是指强化教师自身对创客教育的认知，具体举措如：组织教师学习创客教育理念，分析创客教育案例，使其认识到创客教育的价值及其对学生乃至现行教育教学模式的改变。外部是指完善考核与激励机制（祝智庭等，2015），具体措施如：定期举办创客竞赛，鼓励教师带领学生参赛，将竞赛成绩作为考核教师绩效的重要指标，并与教师薪资福利等挂钩；学校提高对创客教育的重视程度，在校内开展创客公开课比赛，为教师提供校际交流机会等。

（2）社群影响：发挥年轻教师的作用

研究结果表明，相比于资深教师，年轻教师更愿意接受创客教育，且对创客教育为其带来绩效改进的期望值也更高。分析其原因：一方面，年轻教师学习新技术的速度更快，无论是对技术使用，还是对创客教育理念的适应性都更强；另一方面，资深教师在传统学科中积累了丰富经验，年轻教师面对竞争不占优势，在创客教育这种新兴模式下反而更容易取得突破。可见，年轻教师毫无疑问是推广创客教育的主力军。因此，学校要重视年轻教师，为其提供充足的培训和学习机会；敢于并善于起用年轻教师作为相关学科带头人或核心成员。

（3）促成条件：提供充足的资金和技术支持

回归分析结果表明，促成条件是影响创客教育接受度最重要的因素。创客教育倡导造物，注重培养学生的动手能力，如果缺少软硬件的支持，创客教育将沦为空谈。若要顺利实施创客教育，学校需要提供充足的资金和技术支持。资金支持是指购置创客教育所需的软硬件，如乐高积木、Arduino电路板等；还应在学校建设创客空间，可以是固定的创客教室，也可以在普通教室开展创客兴趣小组。技术支持则指要对教师做好培训，祝智庭等（2015）认为，当前我国中小学的现状不是教师不想做创客教育，而是教师不知道如何正确地将创客教育付诸实践，培训的重要性可见一斑。培训内容应包括创客教育的理念、相关软硬件的使用以及在课堂上开展创客教育的方法。培训方式可以是邀请高校专家进行讲座，或观摩一线优秀创客教师开展教学等。

參考文献：

[1]高峰（2012）. 高校教师网络教学方式的采纳和使用——基于技术接受与使用整合理论的研究[J]. 开放教育研究， （1）：106-113.

[2]何克抗，李克东（2000）. “主导-主体”教学模式的理论基础[J]. 电化教育研究， （2）： 3-9.

[3]黄荣怀，刘晓琳（2016）. 创客教育与学生创新能力培养[J]. 现代教育技术， （4）： 12-19.

[4]刘炜（2015）. 基于扩展TTF和UTAUT模型的老年用户社会化网络服务采纳行为研究[J]. 软科学， （3）： 120-124.

[5]路兴，赵国栋，原帅等（2011）. 高校教师的“混合式学习”接受度及其影响因素研究——以北大教学网为例[J]. 远程教育杂志， （2）： 62-69.

[6]唐晓波，文鹏，蔡瑞（2015）. 社会化媒体用户使用行为影响因素实证分析[J]. 同济大学学报（自然科学版）， （3）： 475-482.

[7]田友谊（2016）. 创客教育： 源起、内涵与可能路径[J]. 比较教育研究， （1）： 22-28.

[8]徐蕾，王建琼，查建平（2014）. 基于UTAUT的微型企业电子商务采纳行为研究[J]. 中央财经大学学报， （7）： 107-112.

[9]许玲，郑勤华（2013）. 大学生接受移动学习的影响因素实证分析[J]. 现代远程教育研究， （4）： 61-66.

[10]张汉玉，钱冬明，任友群（2015）. 推进电子书包教学应用： 教师接受度的实证研究[J]. 电化教育研究， （10）： 92-97.

[11]张思，刘清堂，黄景修等（2016）. 中小学教师使用网络学习空间影响因素研究——基于UTAUT模型的调查[J]. 中国电化教育， （3）： 99-106.

[12]赵晓声，司晓宏（2016）. 创客教育： 信息时代催生创新的教育新形态[J]. 电化教育研究， （4）： 11-17.

[13]郑燕林，李卢一（2014）. 技术支持的基于创造的学习——美国中小学创客教育的内涵、特征与实施路径[J]. 开放教育研究， （6）： 42-49.

[14]钟柏昌（2016）. 谈创客教育的背景、本质、形式与支持系统[J]. 现代教育技术， （6）： 13-19.

[15]祝智庭，孙妍妍（2015）. 创客教育： 信息技术使能的创新教育实践场[J]. 中国电化教育， （1）： 14-21.

[16]Chauhan， S.， & Jaiswal， M. （2016）. Determinants of Acceptance of ERP Software Training in Business Schools： Empirical Investigation Using UTAUT Model[J]. International Journal of Management Education， 14（3）： 248-262.

[17]Chen， C. C.， & Huang， T. C. （2012）. Learning in a U-Museum： Developing a Context-Aware Ubiquitous Learning Environment[J]. Computers & Education， 59（3）： 873-883.

[18]Khalilzadeh， J.， Ozturk， A. B.， & Bilgihan， A. （2017）. Security-Related Factors in Extended UTAUT Model for NFC based Mobile Payment in the Restaurant Industry[J]. Computers in Human Behavior， 70： 460-474.

[19]Lin， S.， Zimmer， J. C.， & Lee， V. （2013）. Podcasting Acceptance on Campus： The Differing Perspectives of Teachers and Students[J]. Computers & Education， 68（1）： 416-428.

[20]Martins， C.， Oliveira， T.， & Popovi?， A. （2014）. Viewpoint： Understanding the Internet Banking Adoption： A Unified Theory of Acceptance and Use of Technology and Perceived Risk Application[J]. International Journal of Information Management： The Journal for Information Professionals， 34（1）： 1-13.

[21]Pynoo， B.， Devolder， P.， & Tondeur， J. et al. （2011）. Predicting Secondary School TeachersAcceptance and Use of a Digital Learning Environment： A Cross-Sectional Study[J]. Computers in Human Behavior， 27（1）： 568-575.

[22]?umak， B.， & ?orgo， A. （2016）. The Acceptance and Use of Interactive Whiteboards Among Teachers： Differences in UTAUT Determinants Between Pre- and Post-Adopters[J]. Computers in Human Behavior， 64： 602-620.

[23]Tosunta?， ?. B.， Karada?， E.， & Orhan， S. （2015）. The Factors Affecting Acceptance and Use of Interactive Whiteboard within the Scope of Fatih Project： A Structural Equation Model based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology[J]. Computers & Education， 81： 169-178.

[24]Venkatesh， V.， Morris， M. G.， & Davis， G. B. et al. （2003）. User Acceptance of Information Technology： Toward a Unified View[J]. Mis Quarterly， 27（3）： 425-478.