老年人在线教育参与意愿的影响因素

张立驰 姜彦彦 田剑 (1镇江市高等专科学校，江苏 镇江 1000；江苏科技大学)

预计到2025年，60岁以上人口将达到3亿，人口老龄化程度不断加深〔1〕。为了积极应对老龄化，世界卫生组织在《积极老龄化——政策框架》中提到发展老年教育是积极应对老龄化的重要通道〔2〕。2016年国务院印发《“十三五”国家老龄事业发展和养老体系建设规划的通知》明确指出“发展老年教育，丰富老年人精神文化生活”老年教育也是实现终身教育的重要标志〔3〕。在线教育，一般指的是一种基于网络的学习行为。在线教育最早出现的模式是美国的可汗学院〔4〕，该形式迅速引起学者的广泛关注。在线教育协作学习理论保障在线教育质量〔5〕、远程教育理论揭示在线教育机遇与挑战〔6，7〕。在线教育从模式和相关理论研究均取得飞速发展，然而老年人是否愿意接受在线教育，哪些因素影响到在线教育在老年人中推广应用等问题尚待进一步探讨。本文拟围绕上述问题，借鉴电商平台在线评论有用性、在线医疗医患信任影响因素的研究方法〔8〕，对老年人参与在线教育意愿展开问卷调查，运用统计分析以揭示影响参与意愿的因素。

1 概念模型与研究假设

Sussman等〔9〕最先提出了信息采纳模型，国内研究学者运用该理论模型进行在线评论有用性等方面的研究〔10,11〕。信息采纳模型主要是将人们决策过程看作是信息采纳过程，本文在此基础上根据老年人决定参与在线教育这一行为的特性〔12,13〕，改进了信息采纳模型，将有效信息进行输入后，来观察特定人群产生决策的过程。信息采纳改进模型将决策者信息分为微观内生层面和宏观外生层面，微观内生层面主要涉及决策者本人自带属性信息；宏观外生层面主要涉及决策者所处的外部宏观环境所属信息。图1为本文提出的老年人参与在线教育影响因素识别概念模型。

1.1微观内生层面 微观内生层面涉及决策者属性特征，具体包括性别、教育程度、家庭情况和收入情况等。

(1)性别:性别是指决策者的不同性别对参与在线教育行为所产生的影响，男女由于生理不同构造和长期承担不同的社会、家庭角色，包括从小接受的性别教育等自然属性和社会属性，由此他们的思维习惯不同，决定他们对于较新的事物看法和接受程度都不一样〔14,15〕。第一，女性由于较男性早退休空闲时间多，因此参与老年在线教育意愿较男性强烈；第二，女性相较男性而言寿命较长，以终生教育的观点最后一阶段教育时间更长；第三，女性的从小接受的性别教育中对于社会化活动参与度更为迫切。据此，本文提出如下研究假设：H1：女性较男性更倾向参与老年在线教育。

(2)教育程度:教育程度是决策者退休之前接受的教育情况，该教育情况分为就业前教育和继续教育，由于决策者所属地区、行业、组织、岗位情况差异较大，任职经历也不同，所以本文以学历教育作为统计口径。决策者教育程度的高低对于其的深入理解能力和快速辨识能力等逻辑思维有很大的影响，一般而言学历较高者这方面都比较强〔16,17〕。因此，学历较高者对于在线教育这种新方式进行快速辨识和理解，有助于实现他们参与老年在线教育。由此，本文提出如下研究假设：H2：决策者的教育程度与参与老年在线教育呈正相关。

(3)家庭情况:家庭构成情况也会影响决策者〔18〕，家庭人口较多的家庭由于家庭结构较为完整，退休老年人需要在家庭中承担抚育第三代职责及全家衣食的家务活动，空余时间不多，生活安排紧凑，对于外部事物作为精神寄托需求不强烈〔19〕；独居老人家庭生活较为单调空余时间较多，需要外部事物作为精神寄托。由此，本文提出如下研究假设：H3：决策者的家庭情况与参与老年在线教育呈正相关。

(4)经济状况:经济状况是决策者家庭总经济状况，经济基础决定上层建筑，根据马斯洛需求理论老年教育属于老年人自我实现的层面，只有很好地解决了前四个层面才能转而自我实现层面即参与老年在线教育〔20〕。家庭经济状况是实现马斯洛需求理论前四个层面的重要保障。因此，本文提出如下研究假设：H4：决策者的经济状况与参与老年在线教育呈负相关。

1.2宏观外生层面 宏观外生层面是指决策者参与在线教育所处相关宏观外部环境，主要包括周围人参与情况、政府推动政策、在线教育收费等〔21,22〕。

(1)周围人参与情况:人是先有自然属性再有社会属性。根据决策者是社会群居的社会属性及社会心理学中从众心理、群体压力等理论，周围人参与情况必定会影响决策者参与在线教育的行为。由此，本文提出如下研究假设：H5：决策者周围人参与情况与参与老年在线教育呈正相关。

(2)政府推动政策:政府推动政策是指政府部门通过制定一定管理办法和鼓励便民措施来推动某些项目进程〔23〕。这里政府可以是上级行政主管部门也可以是街道社区这样基层管理机构，老年教育既可以由地方上级民政局、教育局、人力资源与保障局离退处等共同发文推行老年人参与在线教育的管理办法，也可以由街道社区牵头来具体落实，以社区为单元开展老年人参与在线教育的讲座和开设老年人专用电子阅览室。如果决策者所处地区政府的推动政策切实有效，老年人参与在线教育意愿必然会得到提高。由此，本文提出如下研究假设：H6：决策者所处地区的政府推动政策与参与老年在线教育呈正相关。

(3)在线教育收费:不同的收费情况也会影响决策者，在线教育与传统的线下老年大学相比较出现较晚，形式也较新。人们对于新事物大多采用观望态度居多，新事物如果收费不低，大多数会采用回避的态度，降低参与意愿；再加上老年人特定人群因素，这个年龄段的人消费欲望逐步降低〔24〕。由此，本文提出如下研究假设：H7：在线教育收费和参与老年在线教育呈负相关。

1.3调节变量 考虑到老年人大多成长于二十世纪五六十年代计划经济主导的年代，他们对于“公办”这一概念怀有不同的情愫。在原本“互联网+”时代被看淡民办、公办或是外资的主办方背景，故本文将在线教育主办方背景设置为调节变量。

1.4控制变量 考虑到在线教育这种新生事物的特点及老年人由于年龄关系思维趋于保守的心理特点，故而设置感知风险和感知收益作为控制变量。

(1)感知风险:感知风险最早出现在心理学范畴，Bauer〔25〕将这一理论概念延展到了行为学的范畴。感知风险其实质是指行为主体由于在采取特指行为时对该行为直接和间接产生的预期结果不确定性，实际结果和预期结果可能生产的偏差性是感知风险产生的主因。这里的感知风险主要和行为主体内在感受息息相关，与实际风险有别，当行为主体感受到这种风险时，往往会停止特指行为或者降低采取特指行为的可能性。考虑到老年人保守的心理特点及在线教育较新的事物特点，将老年人的感知风险纳入控制变量。H8a：感知风险和参与老年在线教育呈负相关。

H8b：主办方背景在感知风险对参与老年在线教育影响关系中具有调节作用。

(2)感知收益:在特定行为中，风险并不是行为者考量的唯一因素，Steyn等〔26〕认为感知收益和感知风险也会对行为主体是否采取特指行为产生同效影响。感知收益其实质是行为主体采取特指行为时对该行为直接和间接产生的预期结果给行为主体带来的收益，感知收益和感知风险一样都是行为主体一种主观感受。故而，本文也将老年人的感知收益纳入控制变量。H9：感知收益和参与老年在线教育呈正相关。

2 实证研究

2.1变量与数据 老年人对在线教育参与行为是研究模型的应变量，根据之前学者〔27,28〕设置行为作为应变量一般取二元变量作为测度，本文根据应变量本身的特点也选取二元变量作为测度。自变量部分，性别、家庭情况、周围人参与情况、政府推动政策、在线教育收费、在线教育主办方背景、感知风险、感知收益均采用二元变量作为测度；教育程度、经济状况采用程度的不同采用逐级提高的测度。变量定义如表1。本次研究线下部分采用调查问卷形式，为提高问卷调查内容效度，在已有的成熟调查问卷基础上进行修改，在修改前听取相关专家组的意见；修改后再通过小规模前测的方式进行二次修改，小规模前测的人员主要为10位从事信息教育教师和20位在读硕士研究生。经过两次修改最终保证问卷的信度和效度。本次线下部分调查问卷主要集中在社区对老年人进行发放，共发出300份，收回有效问卷285份。样本分布来看，不同教育程度、家庭情况、周围人参与情况、政府推动政策、在线教育主办方背景、感知收益老年人在线教育参与意愿差异有统计学意义(P<0.05,P<0.01)，见表2。

表2 不同因素老年人在线教育参与意愿比较(%)

2.2信度和效度检验 根据各变量定义测度对问卷调查的样本进行描述性统计。根据调查样本数据进行信度和效度检验，首先，样本数据的信度情况通过测算每个变量的Cronbach α系数来进行检验，根据统计学观点当Cronbach α系数>0.7时，就可以认为样本数据一致性较好，本文的10个变量采集数据Cronbach α系数为0.7～0.9，也就是样本数据信度检验结论没有较大偏差可以进行进一步数据处理。其次，利用SPSS19.0软件对样本数据进行主成分分析，KMO的量度为0.822，Bartlett球型检验的近似χ2=1 897.001，df=389，P=0.000，表示样本数据结构性良好，能够对样本数据进行因子分析，经过分析可以得到表3的10项变量的采集数据的因子载荷均在0.776～0.851，各类型变量的解释度都>70%，说明样本数据具有良好的结构效度。见表3。

表3 调查样本信度和效度检验结果

2.3实证模型建立 老年人对在线教育参与行为时只能选择参与或者不参与这二元量，应变量的二元取值特性，符合Tobit回归模型应用的采纳条件。本文采用Tobit数学模型对调查样本数据进行回归分析，根据之前提出的理论框架和研究假设，建立实证模型如下：

CY=β1XB+β2JY+β3JT+β4JJ+β5ZW+β6ZF+β7SF+β8BJ+β9FX+β10SY+ε

式中：XB表示性别变量取值，JY表示教育程度变量取值，JT表示家庭情况变量取值，JJ表示经济状况变量取值，ZW表示周围人参与情况变量取值，ZF表示政府推动政策变量情况，SF表示在线教育收费变量取值，BJ表示在线教育主办方背景变量取值，FX表示感知风险变量取值，SY表示感知收益变量取值。

2.4实证结果分析 表4给出了回归结果分析，统计的样本数据和假设的拟合度R2=0.349，说明该模型的拟合度较好；似然比LR=1 073.01，说明该回归结果阳性可能性很大，即结果分析真实性很大。

表4 Tobit回归结果分析

(1)微观内生层面：性别XB和参与意愿的(t=-0.96)说明两者呈现负相关，但是负相关不显著，因此假设H1不成立。教育程度JY与参与意愿呈现显著的正相关(t=3.67)，教育程度越高，接受新事物越快，接受继续教育的意愿越大，因此H2成立。家庭情况JT与参与意愿也呈现显著的正相关(t=7.21)，家庭情况属于独居的，参与意愿越大，因此H3成立。经济状况JJ与参与意愿呈现显著负相关(t=-6.33)，经济状况良好才能通过参与老年在线教育自我实现可能性越大，因此H4成立。

(2)宏观外生层面：周围人参与情况ZW与参与意愿呈现不显著的正相关(t=0.87)，有趣的是回归结果显示周围人参与的多与少并不能直接影响决策者参与意愿，可能决策者老年人更加关注其他因素，因此H5不成立。政府推动政策ZF与参与意愿呈现显著的正相关(t=6.87)，政府作为国家公信力最强的组织，其推动政策还是能很大程度上影响决策者参与意愿的，因此H6成立。在线教育收费SF与参与意愿呈现显著负相关(t=-4.35)，收费越低才能突出在线教育和线下教育的优势，参与意愿越高，因此H7成立。感知收益SY与参与意愿呈正相关(t=4.66)，感知收益越大才能促使决策者参与在线教育意愿越大，因此H9成立。

为了验证H8，如表4中感知风险FX(t=-8.34)，感知风险越低，决策者参与意愿越高，反之亦然，所以H8a成立。但是，主办方背景BJ作用不明显(t=-0.52)，表5表示老年在线教育主办方背景在感知风险和参与意愿关系上调节作用的体现。表5中显示两个模型拟合度R2都很好(0.422和0.391)，感知风险FX的两个T值分别是-2.13和1.79，表明感知风险FX在不同主办方呈现相反的影响。此外，感知风险FX在不同主办方下其系数也呈现相反的影响(-0.546和0.449)并且显著性P<0.05，由于应变量的下限取值是零(取值为〔0,1〕)，所以系数可以间接视为自变量对应变量的贡献度，由此可以看出感知风险FX对非公办的老年在线教育的影响是正向，对公办老年在线教育是负向的，公办老年在线教育对决策者有一定心理暗示作用，从而影响决策者的感知风险FX。所以H8b成立。

3 讨 论

3.1加强舆论宣传和引导 我国老年在线教育属于新生事物，国内大众尤其是老年人群体，对老年在线教育比较陌生，接受度不高，通过官方媒体舆论宣传的方式，可以很好地推动和引导老年人接受并参与到老年在线教育中来，解决老年人群日益增长的教育服务需求与线下老年大学式教育服务供给不足的矛盾。

3.2建立社区网格化服务 我国城市老年人口大多数居住在社区，社区开设符合本社区特点的社区教育非常有必要，考虑社区软硬件条件的异质性，社区教育开展在线教育可以很好满足居住社区老年人的教育服务需求。社区可以根据本社区老年人群结构特点，开设网格化在线教育服务，满足不同层次不同需求的老年人教育服务。

3.3探索智能化老年教育 人工智能、混合现实、5G、泛在连接等新技术的不断发展，在线教育会有新的形态出现在人们面前，这些新技术带来全方位的新体验可以解决原来的一些“痛点”，比如：个性化定制课程、情感陪护心理课程、多人互动在线群体课程等。