在线教育平台用户使用意愿影响因素研究

缪庆阳，查迎春

（安徽大学，合肥230000）

近年来，随着互联网技术的日益成熟、大量资本进入在线教育领域，我国在线教育进入了稳定发展的阶段。针对不同教育对象、不同年龄、不同教学模式的各类在线教育平台大量涌现。从用户的角度来说，虽然可选择的平台越来越多，但影响用户是否接受在线教育平台的因素并不是十分清晰。基于感知价值模型，探讨哪些因素影响用户使用在线教育平台的意愿，分析表明感知有用性、感知价值和网络口碑对用户的使用意愿有正向显著影响；另外，本研究提出网络口碑不仅影响用户的感知价值，也直接影响用户选择在线教育平台的使用意愿。

在线教育平台；感知价值；网络口碑；使用意愿；结构方程模型

0 引言

利用数字化、移动化的在线教育平台获取知识已成为人们接受教育的新途径。可以预见，随着移动互联网技术的发展、4G的成熟以及未来5G通信的普及，在线教育市场还将持续增长。当前正处于新冠疫情期间，我国从中小学到大学，每天上亿的学生正在通过互联网进行在线学习，各种在线教育平台、新的工具和模式不断推成出新。不仅在国内，甚至一些在线教育的工具已经作为典范被联合国相关组织推荐给全球其他国家和地区使用。疫情正在加速推进在线教育市场的发展，可能会深刻改变未来的教育模式。

据艾瑞咨询统计，2019年全年在校教育市场规模预计超过3100亿元，并预测2020年在线教育市场规模将达4300亿元[1]。一方面，数字化形式的在线教育平台推动着传统教学模式的变革，前景广阔。但另一方面，随着大量资本的涌入，使得当前的在线教育市场竞争激烈，在线教育平台的产品和服务同质化、注册用户使用意愿较低等问题日益显现。因此有必要从用户的角度，去分析用户使用的意愿，帮助在线教育企业提高认识，从用户的角度提高平台的设计水平、强化用户粘性、优化商业模式。

相关学者也关注到了在线教育的发展。当前的相关研究主要集中在平台的技术原理、商业模式和营销方式分析等方面，从用户的角度考虑使用意愿的相关文献研究较少。本文对相关文献进行了研读和梳理，并且以感知价值模型（Value-based Adoption Model，VAM）为基础，包括感知利得和感知利失对用户感知价值的影响；并引入网络环境下的网络口碑因素，分析其对顾客感知价值以及顾客使用意愿的影响，提出了若干假设检验。然后通过收集到的234份有效问卷进行了实证分析，检验了提出的假设，并分析了结果的含义，从而为在线教育平台的企业发展提供了政策性建议。

1 相关研究评述

1.1 在线教育平台

Ally（2004）[2]认为网上学习是指学习者通过网络与学习内容、教师及其他学生进行交互。学习者在学习过程中得到服务，从而获得知识，并使经验得到增长。汪晓斌（2013）[3]指出在线教育是教师通过网络向学生传授知识，学生通过与同学、老师的互动，学习知识的过程。在线教育市场里，由于竞争的激烈和市场细分的不断演变，在线教育平台已有多个分类。管佳、李齐涛（2014）[4]则从分类学的角度研究在线教育：从开发机构主营行业角度，可以分为专业教育机构和一般商业机构；从学习者受教育阶段角度，可以分为K12、职业教育、高等教育、继续教育等阶段的在线教育产品；从所提供的产品或服务角度，可以分为资源类、工具类、平台类等在线教育产品；从是否发放证书角度，可以分为学历教育和非学历教育。可以看到，当前在线教育的定义已经较为丰富，并且从平台的角度已经发展到非常成熟的阶段，有多种按照不同角度的分类结果。本文不直接研究在线教育及其平台本身，在其后的调查问卷中，涉及的在线教育平台主要是选择了一些国内知名的企业。

1.2 感知价值

价值在经济学里的交换、效用、劳动价值理论、会计和金融理论等领域有重要基础，同时也扎根于社会心理学。研究人员提出了不同的术语来描述价值，如消费价值[5]、获取和交易价值[6]、消费者价值[7]和感知价值[8]。Zeithaml[8]对感知价值的定义被广泛接受，根据该定义，消费者对所获得的东西和所付出东西的看法决定了消费者对产品价值的整体评估，也就是消费者对产品的感知价值。白长虹、廖伟（2001）[9]认为感知价值的核心是感知利得（perceived benefits）与感知利失（per⁃ceived sacrifices）之间的权衡（trade-off）。感知利得包括物品因素、服务因素及与产品使用相关的技术支持等质量要素；感知利失则包括顾客在购买时所付出的所有成本，例如购买价格、时间成本、交通、订单处理、维修等风险。因此，提高顾客价值可以通过增加感知利得或减少感知利失来完成。这一认识得到了国内许多学者的认同。国内外学者大多数将感知价值理论应用于传统行业进行相关研究，将感知价值理论结合互联网的特点并应用在互联网领域是一个新趋势。

1.3 网络口碑

传统意义上的口碑（word-of-mouth）传播是一种常见的人际间传播方式，Katzand、Lazarsfeld认为口碑营销是消费者购买决策的重要影响因素[10]。而互联网的快速兴起使得传统营销推广中的口碑意义也随之发生了变化。Gelb、Johnson（1995）将网络口碑传播定义为通过计算机技术和互联网环境所传播的口碑信息[11]。New⁃man（2003）认为网络口碑是若干发生在消费者之间的以网络为媒介来进行的信息交互的过程[12]。Herming-Thurau（2004）[13]等指出网络的出现不仅是消费者具有通过网络来收集其他消费者提供的关于产品信息或使用经验的能力，还赋予消费者对于产品和服务的信息进行共享与表达的能力。黄文彦（2013）[14]将网络口碑定义为不宜商业性为目的的消费者借助于网络平台提供的关于品牌、产品或服务的非正式的传播。互联网环境下，网络口碑的好坏会对用户的意愿和行为产生一定影响。黄孝俊（2004）[15]指出消费者在口碑褒扬效应会有冲动倾向型的购买决策，在负面口碑效应的影响下会对该产品产生放弃购买的念头。网络口碑的好坏影响着用户对品牌和产品的态度，继而影响使用意愿和行为。因此，本文在研究在线教育平台的用户使用意愿时，引入了网络口碑这一因素。

1.4 使用意愿影响因素

用户使用意愿的相关理论发展阶段可以分为四个阶段。从最初的理性行为理论（Theory of Reasoned Ac⁃tion，TRA）[16]和计划行为理论（Theory of Planned Behav⁃ior，TPB）[17]，再发展到技术接受模型（Technology Accep⁃tance Model，TAM）[18]和整合性技术接受和使用模型（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，

UTAUT）[19]。随着时代的发展，消费者的消费目的和态度都发生了巨大的变化，原本的理性行为理论和技术接受理论已经不能很好地解释用户的使用意愿影响因素。学者便将感知价值理论引入到用户意愿和行为的研究里并取得了全新的进步。

Kim、Hee-Woong、Hock Chuan Chan（2007）从移动互联网和网络用户的特点出发，提出了适用于移动互联网的感知价值模型理论（Value-based Adoption Model，VAM）[20]，VAM模型如图1所示。实证结果显示，用户的感知价值决定着用户是否接受使用移动互联网，而其他的因素都是通过感知价值来影响用户的意愿和行为。VAM模型和以往的研究模型相比更能解释用户使用移动互联网的意愿和行为。

图1 感知价值模型理论

此外，在研究使用意愿影响因素时，国外学者逐渐将感知风险作为研究重点。Chang、Tseng（2013）[21]等在实证研究中分析了感知风险和用户使用意愿两者之间的关系，研究结果显示增加用户的使用意愿可以通过降低用户的感知风险来实现；结果还显示，财务风险和安全风险是感知风险的主要构成因素。

2 引入网络口碑的在线教育平台用户感知价值模型与研究假设

从前文的研究评述可以看出，VAM模型更能解释用户使用移动互联网的意愿和行为，并且用户对移动互联网的感知价值比移动互联网的使用价值本身更能影响用户的意愿和行为。所以，本问将以VAM模型为基础，结合移动互联网的特点引入网络口碑这一因素，进行在线教育平台使用影响因素分析。

2.1 感知价值的构成

（1）感知利得

Kim、Hee-Woong、Hock Chuan Chan（2007）[20]认为感知利得包括感知有用性和感知娱乐性，其中感知有用性对感知价值影响最大。Byoungsoo Kim（2010）认为感知利得包含感知易用性、形象价值、感知娱乐价值，研究结果显示感知易用性越大，感知利得越大，用户的使用意愿越强[22]。根据以上研究者的研究结果并结合当前移动互联网和在线教育平台的特点，选取“感知有用性”和“感知易用性”两个影响因素构成感知利得。在线教育模式的出现是教育形式的巨大创新。用户使用在线教育平台学习，不仅可以扩充原有的学习渠道，还便利了用户寻找学习资源的过程。因此，本文做出如下假设：

H1：用户对在线教育平台的感知有用性正向显著影响用户的感知价值。

H2：用户对在线教育平台的感知易用性正向显著影响用户的感知价值。

（2）感知利失

Kim、Hee-Woong、Hock Chuan Chan（2007）[20]在研究中指出感知利失包括感知复杂性和感知费用风险。还有学者在研究感知利失时指出感知利失主要指用户的感知风险[22]。本文的研究对象是在线教育平台，在使用在线教育平台的过程中，用户担心在线教育平台未经授权使用麦克风、摄像头等设备泄露个人隐私，且个人位置信息和设备信息也存在被泄露的风险。此外，使用在线教育平台进行学习需要购买电子设备和移动数据流量，这些都会产生一定的费用成本。本文结合相关学者的研究成果和在线教育平台的特点，提出本文的感知利失主要由“感知隐私风险”和“感知费用风险”组成。因此，本文提出如下假设：

H3：用户对在线教育平台的感知隐私风险负向显著影响用户的感知价值。

H4：用户对在线教育平台的感知费用风险负向显著影响用户的感知价值。

2.2 感知价值对使用意愿的影响

用户的感知价值，是指用户通过比较感知利得和感知利失之后，在有限的资源和追求自身效用最大化的情况下，用户对商品和服务的使用意愿。对于在线教育平台的选择与使用，用户依据做出不同决策时平衡自身利得与利失的需要，这种关系正好为基于感知价值的使用意愿模型逻辑的成立提供很好的依据。感知价值和使用意愿之间的关系也在各大领域被广泛的研究讨论。Flint、Blocker、Boutin（2010）的研究结果表明感知价值对使用意愿的影响很显著[23]。用户在选择或购买商品和服务的时候，感知价值越大，使用意愿越强烈，后续的购买行为的概率也越大。因此，本文做出如下假设：

H5：用户对在线教育平台的感知价值直接正向显著影响用户的使用意愿。

2.3 网络口碑的影响

网站评论是用户之间信息的分享要素，在线评论成为了网络口碑的主要形式。关于网络口碑和用户使用意愿的关系，多数学者都得出了网络口碑显著影响用户的使用意愿的结论。陈惠（2016）[24]的研究结果显示，网络口碑对消费者的购买意愿和购买行为有显著影响。Nelson（2005）[25]认为对于不同产品受网络口碑的作用影响是存在区别的，他将体验型产品与搜索型产品进行比较，得出体验型产品消费者更加注重在线评论。在线教育平台提供的服务应当归属于体验型产品，所以在网络口碑较好的情况下，会对用户的使用意愿产生影响。因此，本文做出如下假设：

H6：用户对在线教育平台的网络口碑会直接正向显著影响用户感知价值。

H7：用户对在线教育平台的网络口碑会直接正向显著影响用户使用价值。

2.4 模型建立

基于VAM感知价值模型，并结合其他学者的研究成果和在线教育平台的特点，构建以在线教育平台的用户感知价值为自变量，网络口碑为调节变量，在线教育平台用户的使用意愿为因变量的模型。具体模型如图2。

图2 引入网络口碑的在线教育平台用户感知价值模型

3 研究设计

3.1 变量的定义与测量

本研究涉及的变量有感知有用性、感知易用性、感知隐私风险、感知费用风险、感知价值、网络口碑和使用意愿。设置多个题项测量一个变量比单个题项更有可靠性，所以本文对量表的设计中，对每一个变量进行描述的题项不少于3个。本文的所有变量的测量将参考于国内外成熟的量表，并结合在线教育平台的特殊性适当调整，形成本研究各变量的测量题项。各题项均使用英文缩写字母表示，如表1所示。

3.2 问卷的设计与发放

本研究的问卷将设计成两部分：第一部分，调查在线教育用户的信息特征，包括年龄、性别和受教育程度等；然后再以“是否使用或接触过在线教育平台”为甄选题项，筛选出有在线教育平台使用经验的用户作为本研究的调查对象。第二部分，在线教育平台的用户使用意愿测量，根据前文设计的量表题项，采用李克特七级量表对各个变量进行测量。为了使问卷测量更加有效，本研究问卷在正式发放之前进行了预调研。根据55份预调研数据，运用SPSS20.0软件，分析得到变量均具有较高的信度和效度，且探索型因子分析结果良好。研究问卷通过问卷星平台做成，并通过微信等渠道分发，总计回收260份问卷，其中有效问卷234份，回收有效率为90%。

表1 各变量的测量题项

4 基于顾客感知价值的在线教育平台用户使用意愿实证分析

4.1 样本描述性统计分析

本研究对使用过或接触过在线教育平台的234位用户的性别、年龄、受教育情况以及使用的在线教育平台类型情况进行了调查，描述性统计结果如表2。

表2 样本描述性统计

从表2可以看出，使用在线教育平台最多的群体是接受教育的学生、年龄介乎18到25岁、有学习刚需的人。这一结果符合目前在线教育领域的情况，而这部分受众群体所反映的数据也更能调查在线教育平台的用户使用意愿。

此外，没使用过在线教育平台的有26份，对他们没有使用过在线教育平台的原因进行统计，结果如图3所示。有19位用户都因为电子设备价格、数据流量价格和学习资源不足都没有使用在线教育平台。为了争取到这部分用户，在线教育平台需要优化学习资源所占空间大小以降低网络传输所需要的数据流量费用，还需要不断丰富平台内的学习资源，以满足更多更细分的用户需求。

图3 不使用在线教育平台的原因

4.2 信度分析

本研究对得到的234份使用过在线教育平台的用户进行Cronbach’s的一致性系数α进行信度检测，α系数用于分析每个变量中度量问题的维度是否相同或相似，当量表的系数值高于0.7时，代表该问卷的量表有很高的信度。信度分析如表3所示。本研究模型的各变量α系数均在0.8以上，因此本研究设计的量表具有很高的信度。

表3 信度分析

4.3 效度分析

本问卷在设计之初参考了大量的相关文献，关于用户使用意愿的量表已经十分成熟，本研究的结构效度检验采用SPSS22.0软件进行了KMO样本检测和Bartlett球体检测，结果如表4所示。

表4 各变量的KMO值和Bartlett球体检测分析

由表4看出，所有变量的KMO值均大于0.7，同时Bartlett球体检测的显著性概率Sig都小于0.01。结果表明这些变量适合做因子分析。接下来对各变量进行探索型因子分析。采用SPSS22.0软件，利用探索性因子分析、主成分分析法、最大方差旋转法得出各变量的探索性因子分析结果。感知利得、感知利失、感知价值、网络口碑和使用意愿的旋转成分矩阵如表5所示。

表5 探索型因子分析

通过上表探索型因子分析可以看出，除了PE3（＜0.5）、PE4（＞0.6），各指标的旋转成分矩阵的因子载荷系数均在0.7以上，故后续分析将PE3删除，本研究量表具有较高的结构效度。

4.4 结构方程模型SEM分析

在对调查问卷的结果进行了信度和效度的分析之后，本研究将使用结构方程模型对234份数据进行进一步分析，这里的验证性因子分析采用的是AMOS24.0软件，模型拟合指标结果如表6所示。

表6 模型拟合指标

表6的结果显示，作为关键指标的卡方与自由度的比值为2.194，拟合优度指数为0.830，模型比较适合度CFI为0.948，近似误差均方根RMSEA为0.071，均符合各指标的判断准则，模型和实际数据有不错的拟合度。下面分析各变量间的回归路径系数，路径系数展示因子或量表间的结构影响关系情况。如果呈现出显著性，则说明有显著影响关系，反之说明变量之间没有影响关系。结果如表7所示。

表7 模型回归系数汇总表

从表7可知，感知有用性对感知价值影响、感知隐私风险对感知价值的影响、感知价值对使用意愿影响、网络口碑对感知价值影响、网络口碑对使用意愿影响，各标准化路径系数值均大于0，显著性均小于0.05。即假设H1、H3、H5、H6、H7成立。这与以往研究的结论类似。而感知易用性对于感知价值影响、感知费用风险对于感知价值影响，显著性都大于0.05，因此假设H2、H4不成立，下面将对假设H2和假设H4反映的现实给出可能的解释。

首先，用户对在线教育平台的感知易用性对用户的使用意愿影响不显著，这与以往的部分研究结论不相符。进一步分析当前典型的在线教育平台可以看出，经过不断的优化发展，这些平台的使用复杂性已大大降低。为了方便用户的使用，在线教育软件的界面设计普遍追求简洁明了，让用户可以很容易地学会使用并很快就可以搜索到所需要的学习资源，而且在线教育软件的界面也有游戏化的趋势以加强和用户之间的互动。

其次，用户对在线教育平台的感知费用风险对用户的使用意愿影响不显著。一方面，随着信息技术的发展，电子设备和网络费用的成本在稳步下降，越来越多的用户可以承受购买电子设备的价格和支付网络费用；另一方面，在线教育类的产品在消费上具有特殊性，无论是当今家长对于孩子教育的重视，还是个人对于知识学习的需求，都认为当前为了教育所付出的成本在未来可以获得更大的收益。即使感知费用成本再高，只要有符合用户需求的学习资源，用户仍可能产生使用意愿。

5 结语

本文在前人研究的基础上，加入了网络口碑因素，构建了在线教育平台的用户使用意愿影响模型，并按照实证分析的标准进行了问卷设计与调查、信度效度分析和结构方程模型分析，以此确保研究的规范性。

研究表明，用户对在线教育平台的感知有用性、感知隐私风险、感知价值和网络口碑对用户使用意愿有着显著正向的影响作用。随着网络技术的成熟、教育平台不断的优化，用户通过在线方式就可以接触到海量的学习资源以及在线教育平台提供的配套服务，使得用户的感知有用性得到了大幅的提高。同时，在使用在线教育平台的过程中，用户要提交个人信息以及学习偏好、需要调用摄像头、录音器，用户会担心个人信息在互联网上泄露的风险。用户通过权衡使用在线教育平台的利得和利失形成对在线教育平台的感知价值。另外，优质的网络口碑评价会强化用户对在线教育平台的感知利得进而提高感知价值，也可以直接正向影响用户对在线教育平台的使用意愿。

本研究也存在一定的局限性和不足之处。一是没有考虑到国内外互联网环境的一些差别因素，如对待用户隐私的态度不同，这个可能会影响在校教育的接受程度；二是模型变量选取有待优化，当前选择的影响用户价值的因素相对还比较简单，需要进一步细化；三是本研究的调查问卷绝大多数来自大中专学校的学生群体，样本的丰富程度可能也会影响本文的研究结论。此外，本研究针对的只是较为宽泛的在线教育平台，后续还可以针对不同类型的在线教育平台研究模型的优化和拓展。

当前，在我国“互联网+教育”政策的战略推动以及新冠疫情的背景下，在线教育产业正在加速发展。随着市场的不断成熟，在线教育平台提供的产品和服务也越来越个性化、多元化。同时，人们的网络化学习能力越来越高，在线教育很可能会成为人们获取知识、终身学习的重要途径。因此，以实证分析的方法去研究在线教育平台的用户使用意愿有着重要的实践意义。