UTAUT2和TTF视角下学生持续使用网络学习空间意愿模型分析

牛盼盼，张 薇，王 飞，王向阳

（辽宁师范大学计算机与信息技术学院，辽宁大连 116081）

0 引言

网络学习空间已逐渐成为集云、网、端一体化，教学资源和学习资源共建共享的新型虚拟学习空间，但空间的持续访问量和活跃用户数却并不理想，总体应用程度不高，未实现常态化应用［1-2］。网络学习空间建设与应用的基本任务，宏观层面是加快推进教育信息化的转型升级，构建“互联网+教育”新生态；微观层面是鼓励教师利用信息技术组织教育活动，实现个性化学习。大学生作为网络学习空间的主要目标对象，对网络学习空间的满意度和持续使用意愿直接影响其未来发展走向［3-5］。

实证类研究近年成为网络学习空间研究热点，本文通过总结相关文献，将实证类研究分为3 类：①基于技术接受模型TAM 的改善及扩展研究，如Venkatesh 等［6］及其他学者［7-8］相继提出拓展的统一技术和使用技术模型（Unified theory of Acceptance and Use of Technology 2，UTAUT2）等经典拓展模型，以提高模型的解释力和适用性；②基于期望确认理论ECT 的改善及扩展研究［9］，如张哲等［10］、蔡爱丽［11］以ECM-IS 为基础，探讨影响学习者使用MOOC 意愿的因素，结果表明，将感知易用性因素加入后的改进ECMIS 模型有更高的解释力，同时ECM-IS 的原有假设关系能很好地解释MOOC 学习者的持续使用意愿；③其他理论研究，如Van 等［12］、张静等［13］、朱珂［14］以使用与满足理论为基础，结合后续访谈和平台使用手册，探究游戏化在线学习平台的使用意愿。实证分析显示，学生开始使用平台的主要原因是学习动机、好奇心、乐趣等，而游戏设计元素本身不会激发学生使用意愿，但能延长学生继续使用的意愿。

以上有关用户体验的研究大多应用于市场经济、艺术设计等领域，较少将其引入到教育信息系统情境中，目前还没有针对用户体验对用户持续使用意愿形成影响的系统研究。本研究基于UTAUT2 和任务技术匹配模型（Task Technology Fit，TTF）视角，对网络学习空间学生持续使用意愿的影响因素进行了分析，构建了网络学习空间学生持续使用意愿模型；通过问卷调研方式收集相关数据，通过数据预处理、测量模型信效度检验与结构方程模型验证，对理论模型与研究假设进行了检验分析。

1 理论模型与研究假设

1.1 理论模型

UTAUT2 是由多种技术组成的集成模型，相对于单个技术模型有更好的解释力。TTF 从任务技术匹配的角度诠释个人绩效的提升。本研究对象主要为高校在校生，他们在使用网络学习空间时不需要考虑价格因素，因此UTAUT2 的成本因素不在研究范围。本研究以UTAUT2 和TTF 等模型为理论基础，构建网络学习空间学生持续使用意愿影响因素的理论模型，并给出模型中各因素间的假设关系，如图1 所示。

Fig.1 Model of students'continuance intention in online learning space图1 网络学习空间学生持续使用意愿理论模型

1.2 变量构念与研究假设

1.2.1 变量构念

任务特性指学习者通过网络学习空间完成教师布置的线上、线下任务或个人学习需求等；技术特征指学生在网络学习空间发生学习行为时，空间所表现出的功能特性。任务技术匹配指网络学习空间对学生完成任务所提供的支持程度，体现在网络学习空间资源内容能够满足学生学习需求，同时个性化模块和功能符合用户需要等。

UTAUT2 中绩效期望指学习者使用网络学习空间进行学习时期望提高的学习绩效；努力期望指学习者使用网络学习空间时需要花费的努力程度，与系统易用程度相关；社会影响指学生在使用网络学习空间时受到周围人的支持情况，如教师、同学，或外界环境影响，如学校政策、相关广告等；便利条件指学生使用网络学习空间时需要具备的辅助设施和基础知识，如无线网络或网络学习的先前经验；享乐动机指学生在使用网络学习空间时感受乐趣的程度，源于个人的内在动机；习惯指学生自发使用网络学习空间的趋势。

1.2.2 研究假设

TTF 理论用于评估任务需求和技术能力的适配性，任务技术适配度受任务特性与技术特性双重影响。Gu 等［15］基于TTF 模型构建网络学习的有效性和满意度理论模型，研究表明任务复杂性和技术特征影响技术匹配，同时任务技术匹配对用户的持续使用呈正向影响；Peng 等［16］基于UTAUT2 模型，计算各因素对用户持续使用意愿的影响系数，按照从大到小排序：绩效期望、习惯、享乐动机、便利条件、努力期望、社会影响。

综上，本文提出以下假设：

H1：任务特性显著正向影响网络学习空间学生的任务技术匹配度

H2：技术特性显著正向影响网络学习空间学生的任务技术匹配度

H3a：任务技术匹配度显著正向影响网络学习空间学生的绩效期望

H3b：任务技术匹配度显著正向影响网络学习空间学生的持续使用意愿

H4：绩效期望显著正向影响网络学习空间学生的持续使用意愿

H5：努力期望显著正向影响网络学习空间学生的持续使用意愿

H6：社会影响显著正向影响网络学习空间学生的持续使用意愿

H7：便利条件显著正向影响网络学习空间学生的持续使用意愿

H8：享乐动机显著正向影响网络学习空间学生的持续使用意愿

H9：习惯显著正向影响网络学习空间学生的持续使用意愿

2 数据分析

本研究数据来源于问卷调查，问卷题均为客观选择题，采用封闭式自主填写问卷方式。根据网络学习空间独特的情境性，UTAUT2模型测量题项根据Venkatesh 等［6］（2012）改编；TTF 模型测量题项根据Wu 等（2017）改编；持续使用意愿测量题项根据朱珂（2017）［14］改编。问卷设计分为3 个部分：①介绍问卷研究目的和部分名词；②调查学生的基本信息包括性别、年级和使用网络学习空间时间；③设置题项用于测量学生对网络学习空间持续使用意愿的实际情况。本研究采取在线网络问卷和传统纸质问卷相结合的调研方式。

2.1 数据预处理

2.1.1 潜在变量描述统计分析

首先利用SPSS 对模型的潜在变量进行整体描述性统计分析，包括平均值、标准差、偏度和峰度。各潜在变量如果平均值达到3.0 以上，标准差大于0.8，则说明被调查者对各因素都比较认同。由于本研究需要使用最大似然估计法进行数据分析，所以样本数据是否遵从正态分布对后续分析有着至关重要的影响。当偏度绝对值小于3，峰度绝对值小于8 时，样本基本遵循正态分布。本研究描述性统计分析结果表明，变量平均值在3.542～3.785 之间，标准差在0.941～1.093 之间，说明题目设置合理有效。潜在变量的偏度值介于-1.146～-0.419 之间，峰度值介于-0.823～1.422之间，说明样本数据满足正态分布条件。

2.1.2 问卷数据信度分析

为检验问卷的信度，本研究使用克朗巴哈系数（Cronbach’s Alpha）来检验问卷数据的内部一致性，评判标准为该值要大于0.7。检验结果中，网络学习空间学生持续使用意愿影响因素模型的整体Cronbach’s Alpha 为0.948，其中10 个潜在变量的测量量表Cronbach’s Alpha 系数为0.840～0.893 之间，均在0.7 以上，达到了信度检验标准。

2.1.3 问卷数据效度分析

本研究采取探索性因子分析方法来验证调查问卷的结构效度，KMO 和Bartlett 球形检验结果中，KMO=0.933（大于0.7），Bartlett 球形检验的近似卡方值为12 387.019，自由度（df）为666，显著性水平（Sig.）=0.000（非常显著），证明了各变量不倾向于独立假设，问卷所测量的数据集中度良好，适合进行因子分析。

利用因子分析功能对所获得的观测变量数据进行探索性因子分析，旋转方法为“最大方差法”。问卷数据的37个测量指标被提取出10 个特征值大于1 的公因子，累计解释方差达到75.86%，说明所提取出的这10 个公因子能反应37 个测量指标75.86%的信息，较好地解释了整体问卷数据所包含的信息。同时，同潜变量的观测变量在所对应的维度上因子载荷值均大于0.7（大于标准值0.5），且在其他潜变量维度上的因子载荷值小于0.5，说明测量问卷具有良好的结构效度。

2.2 测量模型的信效度分析

本文使用AMOS22.0 对测量模型数据进行验证性因子分析，简称CFA。在进行CFA 过程中，整体模型适配度的评判参考标准及测量结果主要采用绝对适配指数、增值适配指数、简约适配指数3 个指标进行验证，如表1 所示［19-20］。

绝对适配指数用于检测测量模型与调研样本之间的匹配程度，主要采取以下指标进行判别，卡方值与自由度的比值CMIN/DF=1.340，介于标准值1-3；标准化残差均方和平方根RMSEA=0.025，小于优秀评价标准值0.5；良适性适配指标GFI=0.928，调整后良适性适配指标AGFI=0.913，均达到优秀标准值0.9 以上。增值适配指数：将模型与虚拟模型进行相互比较用于判别模型契合度，主要采用规则适配指数NFI=0.938，比较适配指数CFI=0.984，非规准适配指数TLI/NNFI=0.981，增值适配指数IFI=0.984 进行判别，这4 个指标都达到了优秀标准值0.9 以上。

Table 1 Overall model fit test value表1 整体模型适配度检验值

简约适配指数用于判断模型精准程度，主要采用简约规范适配指数PNFI=0.823，简约适配度指数PGFI=0.771 进行判别，这两个值均超过了标准值0.5。

在验证性因子分析基础上，本文主要分析网络学习空间学生持续使用意愿影响因素测量模型中潜在变量的标准化因子负荷（STD）、多元相关平方（SMC）、平均方差抽取量（AVE）、组合信度（CR），验证性因子分析结果如表2 所示。37 个观测变量在对应的潜在变量维度上的标准化因子负荷值（STD）在0.732～0.889 之间，均大于理想值0.7；各观测变量相对应的多元相关平方值（SMC）在0.536～0.806之间，均大于理想值0.5；10 个潜在变量的组合信度（CR）最小值为0.840，大于理想值0.7；同时各潜在变量的平均方差抽取量（AVE）的值为0.614～0.713，均大于0.5。统计结果显示网络学习空间学生持续使用意愿测量模型的信度和效度良好。

2.3 结构模型验证分析结果

2.3.1 初始结构模型路径及适配度检验

为进一步分析网络学习空间学生持续使用意愿理论模型中10 个路径假设是否合理，本研究利用AMOS22.0 中最大似然估计法进行路径系数的估计和显著性检验。初始模型的拟合优度指标结果显示：CMIN/DF 为1.514；RMSEA 值0.031；GFI=0.919；AGFI 为0.904；NFI=0.929；IFI=0.975；TLI/NNFI=0.972；CFI=0.974；PGFI=0.781；PNFI=0.834，均符合评价标准，故本研究认为初始网络学习空间学生持续使用意愿结构模型具有良好的适配度。路径分析检验结果表示网络学习空间学生持续使用意愿初始模型中10 个假设路径，除了“努力期望→持续使用意愿”（C.R.=1.596<1.96，P=0.111>0.05）1 条路径系数不显著外，其余9 个路径关系标准化系数均显著，说明理论模型的多数路径关系假设符合实际测量数据结果。

Table 2 Confirmatory factor analysis results表2 验证性因子分析结果

2.3.2 结构模型的修正与检验

潜在变量路径分析评估应该包含整体模型适配度鉴别、适当的标准误差、参数估计值的显著性、参数估计值的合理性几个方面，结构模型修正步骤如下：①删除假设关系不成立的路径；②新增修正指数MI 大于20 的误差变量间共变关系，保证误差变量只能在同一潜在变量间进行。进行模型修正时，一次只修正一个参数，修正完后再重新执行模型估计。

根据初始模型检验结果，剔除初始模型中的努力期望因素，即假设H5。本文重新绘制了网络学习空间用户持续使用意愿影响因素结构模型图，计算结构模型的路径系数，进行显著性检验。

修正后SEM 拟合适配度指标参数结果如下：CMIN/DF为1.560，RMSEA 值0.033，GFI=0.926，AGFI 为0.912，NFI=0.934，IFI=0.975，TLI/NNFI=0.972，CFI=0.975，PGFI=0.777，PNFI=0.833，参考模型适配度检验值评价标准（表1）可知均符合评价标准，表明修正的网络学习空间用户持续使用意愿影响因素模型具有良好的适配度，本文提出的相关路径假设关系与实际测量样本数据较吻合，相关理论模型的建构及假设较合理。

AMOS22.0 输出的路径分析检验结果如表3 所示，修正后的网络学习空间学生持续使用影响因素模型中9 个假设路径均显著：C.R.绝对值>1.96，P<0.05，符合接受路径显著性假设，说明理论模型的多数路径关系假设符合实际测量数据结果。

Table 3 Path analysis test results after model revision表3 模型修正后路径分析检验结果

3 结语

从模型假设检验结果来看，任务特性（β=0.394）和技术特性（β=0.277）对任务技术匹配有直接正向显著作用；任务技术匹配（β=0.601）在对绩效期望存在正向显著影响的同时，还能通过绩效期望对持续使用意愿起到间接影响作用；影响学生持续使用意愿的直接影响因素，按路径系数（标准化直接效果值）的大小进行排序如下：绩效期望（β=0.214）、社会影响（β=0.209）、任务技术匹配（β=0.168）、习惯（β=0.166）、享乐动机（β=0.157）、便利条件（β=0.133）。

任务技术匹配对学生持续使用意愿的直接效果值是0.168，通过绩效期望间接影响学生持续使用意愿的间接效果值是0.129（0.168*0.601=0.129），总效果值为0.297，是影响学生持续使用意愿中总效果值中最大的因素。这表明网络学习空间功能特性能够支持学生完成任务，两者一致性较高时将会增加学生对网络学习空间影响学习绩效的意识，同时对持续使用意愿有非常明显的支持。

首先，绩效期望是直接影响持续使用意愿效果值中最高的影响因素，是决定学生是否继续使用网络学习空间的关键因子，表明学生在使用网络学习空间时带有达成学习计划、提升学习效果的期望。学生对网络学习空间的使用偏向实用性认知，实用性越高对学生的吸引力越强。其次，社会影响因素是直接影响学生持续使用意愿的第二大影响因素，这与之前的调研情况吻合。参与调研的对象是在教师指导下，未来一段时间会继续利用网络学习空间完成课程学习的学生，所以不难理解学生的持续使用意愿会受到教师、同学和外界影响，结果也证明学生在决定是否继续使用该空间时会受到他人的推荐以及宣传报道等外部影响，这也从侧面说明网络学习空间推广工作的重要性。

习惯因素也被验证是学生持续使用意愿的重要前因，每当学生进行网络学习时会倾向于直接使用网络学习空间。享乐动机是重要影响因素，表明学生在考虑是否继续使用网络学习空间时，不仅关心网络学习空间是否具有实用性，还会考虑使用过程中的乐趣性。最后，便利条件因素也对持续使用意愿有显著作用，表明学生会考虑所需硬件设备、网络技术支持以及具备的知识等情况。

本文在理论模型制定过程中虽然借鉴了先前成熟的经验，但在不同情境下会有多样差异性，研究者通常只能根据研究目的选取和设计理论模型，很难将潜在因素考虑周全。目前网络学习空间是新型教育信息系统的研究热点，随着信息技术的发展会不断更新使用功能和系统环境，师生的学习方式和使用目的也会发生变化，尤其在网络学习空间用户体验与用户持续使用关系的研究方面还有诸多问题尚未充分探讨。