高职学生移动学习接受度影响因素研究

陈维维

（浙江长征职业技术学院，浙江杭州 310023）

1 研究背景

随着无线通信技术的飞速发展和移动设备使用的深入普及，移动学习在世界各国的教育领域受到广泛关注。移动学习是指利用移动终端随时随地根据自己需要获取知识和技能的学习行为。移动学习因其灵活性、及时性、交互性、个性化等特点方便了高职学生利用零碎时间进行碎片化学习。最早研究移动学习的国家是美国。早在1994年，卡内基梅隆大学开展了一个Wireless Andrew研究项目，这项研究使CMU校园在无线通信技术支持下能自由享受移动学习带来的便利。2000年，国际著名远程教育专家Desmond Keegan博士在上海电视大学四十周年校庆上做了关于移动学习的现场报告，受到广泛关注。而后北京大学、南京大学等国内知名高校和某些移动通信公司开展合作研究。

移动学习能否被学习者采纳和接受是一个技术接受命题。1989年，美国学者Davis在理性行为理论基础上提出了技术接受模型TAM，用于解释和预测人们对新的信息技术的接受程度。2003年，Venkatesh等人吸收了当时该领域具有重要影响的八个理论模型的合理内容，提炼出了 “整合型技术接受与使用理论UTAUT”，分析归纳出影响使用意图和使用行为的四个核心解释变量：绩效期望、努力期望、社会影响和便利条件，并且将性别、年纪、经验与自愿性作为调节变量。

2 理论模型及研究假设

本文采用技术接受和采纳行为评价方面解释度较高的UTAUT模型。UTAUT模型有四个核心变量：绩效期望、努力期望、社会影响和便利条件，还有四个调节变量：性别、年级、自愿性和使用经验。本文以UTAUT模型为理论基础，结合以往研究结论及移动学习和高职学生的特点，适当调节解释变量，从移动应用学习者的角度构建本文的理论模型和假设并进行实证研究。模型如图1所示。

图1 基于UTAUT的高职学生移动学习接受模型

绩效期望、努力期望和社会影响来自UTAUT模型。绩效期望是指高职学生相信移动学习能够提高他们学习的绩效程度。努力期望是指高职学生认为移动学习使用的难易程度。当高职学生能够比较容易地利用移动设备及环境进行学习时，他们就更能够接受移动学习。社会影响是指高职学生意识到对自己重要的人或有影响的人认为其是否应该使用移动学习的程度。本文新增两个变量：财政费用和感知娱乐性。财政费用是指高职学生现有的移动设备与技术所需要的费用。感知娱乐性是指高职学生借助移动设备进行学习时能够感到愉快的程度。考虑到原模型中的自愿性在移动学习的研究中可能与绩效期望和努力期望存在交互影响，不适合进行回归分析，因此本研究确定性别、年级、专业三个因素为调节变量。

基于以上研究模型本文提出如下假设：H1：高职学生感知移动学习有用性对其使用移动学习的行为意愿有正向影响；H2：高职学生感知移动学习易用性对其使用移动学习的行为意愿有正向影响；H3：社会影响对高职学生使用移动学习的行为意愿有正向影响；H4：财政费用对高职学生使用移动学习的行为意愿有正向影响；H5：感知娱乐性对高职学生使用移动学习的行为意愿有正向影响。

3 模型构建与实证分析

3.1 模型构建

基于上述研究假设，建立本文回归方程模型：

其中，Y指移动学习的行为意愿；C为常数项；X1，…，X5表示各个变量；a1，…，a5表示各个变量的回归系数；ε为误差项。

3.2 问卷设计与数据收集

本文采用问卷调查的方法收集数据。问卷分为两个部分，第一部分为被调查高职学生的基本情况，主要包含性别、年级、专业等。第二部分为调查问题项，包含6个变量，20个题项，采用Likert五分量表，取各观测变量的加权平均数作为变量的值，1～5分别代表从“完全不同意”到“完全同意”五种态度。其中行为意愿(2个)、绩效期望(3 个)、努力期望（4 个）、社会影响(3 个)、促进条件(5个)及感知娱乐性(3个)。本调查选取浙江高职学生作为调查对象，共发放300份问卷。回收问卷276份，样本有效率为92%。问卷数据经过整理、录入、分类，最后使用SPSS16.0进行统计分析。样本中女学生占42%，男学生占58%，大一学生121份，大二学生92份，大三学生63份。

3.3 数据分析

数据处理首先采用Cronbach's alpha系数检验调查问卷的内部一致性。问卷总体Cronbach's alpha值为0.952，表明问卷具有较高的信度。然后采用探索性因子分析对问卷结构效度进行检验，根据KMO和Bartlett's Test对所有指标进行评价，各自变量的KMO值在0.703～0.837之间，均大于0.7，适合做因子分析，说明每个变量所包含的指标都能解释变量的含义，问卷具有较好的效度。

本文采用多元逐步回归分析方法对理论模型进行验证。一般思路是逐个引入自变量，保留影响显著的变量，剔除影响不显著的变量，最终得到一个拟合程度趋于完美的回归方程。结果见表1。因篇幅所限，前四个模型就不一一列出。

可得假设检验结果和回归方程如下：

行为意愿=-0.322+0.333×绩效期望+0.412×努力期望+0.389×社会影响-0.316×财政费用+0.245×感知娱乐性

移动学习行为意愿的多元相关系数调整后R方=0.830。说明绩效期望等五个研究变量对高职学生移动学习的使用意愿的解释达到83.0%，拟合度较好。

3.4 研究结果与建议

根据回归分析可知，绩效期望、努力期望、社会影响、财政费用、感知娱乐性是影响高职学生接受移动学习程度的主要因素。绩效期望是高职学生对移动学习成果的期望，反映了高职学生对移动学习实用性和价值性的关注。资源是移动学习的基础，只有丰富优质的教育资源，移动学习才能顺利进行。为提高移动学习的实用性和使用率，移动学习系统开发人员应该提供满足高职学生需求的学习内容和功能。努力期望的影响作用意味着高职学生认为移动学习越容易使用，就越倾向于使用移动设备进行学习。因此移动学习系统开发人员应提供友好的使用界面，并尽量简化操作方式，提高移动学习的易用性，促使高职学生提高努力期望水平。社会影响是影响高职学生接受移动学习的重要因素，也就是高职学生对移动学习的接受和使用行为受到教师和同学的影响。因此高职院校应重视移动学习的建设和发展，大力加强宣传，重视教师、学生间的影响作用，在校园中鼓励、推广和普及移动学习，创造移动学习的良好氛围。高职学生通常无固定收入，担忧手机流量费用较高。移动设备及应用使用费用越低，高职学生越愿意进行移动学习。高职院校应该加强校园无线网的建设，移动应用开发方应提供性价比较高的资源与服务。高职学生常常使用移动设备来进行娱乐，因此进行移动学习时的娱乐性和趣味性是很重要的影响因素。移动学习要给高职学生良好的娱乐性体验，使高职学生在使用过程中能专注于学习，从而取得较好的学习效果。

4 结语

本文从研究高职学生移动学习行为意愿出发，在文献归纳分析的基础上，选取在技术接受模型中具有较高解释力的UTAUT模型，引入财政费用与感知娱乐性，构建扩展模型以探讨高职学生移动学习行为意愿的影响因素，并提出了相关的假设，研究结论一方面验证了高职学生移动学习使用意愿的影响因素，另一方面也给移动教育应用开发提供了积极建议。

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