学生智能试题推荐系统持续使用意愿影响因素研究

洪明雪?蔡建东

摘 要：智能試题推荐系统作为改变学习方式的一种新技术，在数字化学习领域愈加受重视，它的发展推动着规模个性化学习方式的转变，但在智能试题推荐系统上升发展的阶段，面临着持续使用意愿不高的问题。本研究在信息系统期望确认模型的基础上加以扩展，结合高中生的特征，构建了高中生智能试题推荐系统持续使用意愿影响因素模型。通过实证研究法验证模型发现：满意度、感知有用性、知识焦虑、内容质量、自我效能感对高中生智能试题推荐系统持续使用意愿产生直接影响；期望确认度、内容质量和感知有用性对其产生间接影响；期望确认度、感知有用性和满意度在模型中的中介效应得到验证；成绩在高中生的特征变量（知识焦虑、自我效能感）与持续使用意愿间的关系中起到正向调节作用，经验在自我效能感与高中生的持续使用意愿关系中有正向调节作用。根据实证研究结果，从系统、学生、教师三个维度提出对应策略建议，分别为系统开发人员有针对性地优化完善系统、学生高效利用系统提高学习成绩、教师合理组织运用系统实现精准化教学三个方面提供一定的参考。

关键词：高中生；智能试题推荐系统；持续使用意愿；影响因素

中图分类号：G4文献标志码：A文章编号：2096-0069（2023）03-0015-08

教育技术的宗旨就是借助技术服务于教育。信息技术被运用在各个领域中，且在教育应用中不断深入[1]。新技术如何更好地服务于教育，促进从技术驱动到应用驱动的转变，实现信息技术与教育教学实践的深度融合，成为近年来的研究热点。智能试题推荐系统是基于学习者的学习轨迹信息，进行学习过程动态化数据采集及大数据智能化学情分析，自动生成满足其不同阶段学习需求的试题系统。当前智能试题推荐系统同质产品众多，学习者面临大量的选择，但如果初次使用时未达到心中的预期，学习者也就很难持续使用该系统。学习者的持续使用意愿不足不仅阻碍智能试题推荐系统效果的发挥，也造成了试题建设资源浪费等问题。如何帮助学习者更好地使用智能试题推荐系统来提升学习效果，成为未来数字化学习与实践必须突破的瓶颈性问题。基于此，本研究通过实证分析来探究高中生智能试题推荐系统持续使用意愿的影响因素，并进一步分析其变量间的影响机制，为智能试题推荐系统的优化改进提供依据，从而建设更适合学习者的智能试题推荐系统，更好地促进学生学习发展。

在本研究中，持续使用意愿是指学习者有过智能试题推荐系统学习的经历后，再次产生使用系统学习的意向情况，包括在未来持续使用其学习的主观意愿或心理倾向。大量学者对于信息系统用户的持续使用意愿相关影响因素进行深入探究。李·明錡（Lee Ming Chi）[2]融合了信息系统期望确认模型（Expectation Confirmation Model，简称ECM）等理论构建模型，证明满意度对在线学习使用者的持续使用意愿影响最大，然后是感知有用性等。林·甘敏（Lin Kan Min）[3]从消极的角度来剖析用户持续使用平台的影响因素，检验后发现“经验”对模型中其他变量有调节作用。朱红灿等人[4]构建了在线评论对在线学习平台用户使用意愿的影响研究模型。张静等人[5]归纳了可能会对在线教育平台用户持续学习产生影响的变量，最终确定了19个直接因素建构模型。陈美玲等人[6]在ECM基础上研究证明满意度、期望确认度、感知有用性等变量，均直接或间接影响着移动学习用户的持续使用意愿。杨根福[7]通过扩充ECM构建用户持续使用意愿模型，证明满意度、感知有用性和期望确认度这三个变量分别在不同的关系中产生的中介作用。通过梳理已有研究发现，ECM常被作为研究信息系统持续使用问题的经典理论模型。本研究也将以此模型为基础，并结合高中生使用智能试题推荐系统的情境加以验证。

一、研究假设及模型

（一）直接影响作用假设

1.知识焦虑（KA）

指担心自身知识匮乏，害怕落后于他人和社会，从而产生的恐惧不安的感觉。一定程度的知识焦虑可能会推动高中生通过持续使用智能试题推荐系统来充实自己，缓解焦虑。提出假设：

H1：知识焦虑对智能试题推荐系统持续使用意愿有显著正影响。

2.自我效能感（SE）

高中生在智能试题推荐系统使用过程中，对于自身是否能完成知识掌握的感知，会对持续使用意愿有一定影响。其影响关系在李·明錡[2]研究中证实。提出假设：

H2：自我效能感对智能试题推荐系统持续使用意愿有显著正影响。

3.社会影响（SI）

指个体在自身重要的社会关系中感知到的应该运用某项新技术的程度。高中生接受身边重要的人建议而尝试使用某系统，满意度可能会增加。提出假设：

H3：社会影响对智能试题推荐系统使用满意度有显著正影响；

H4：社会影响对智能试题推荐系统持续使用意愿有显著正影响。

4.内容质量（CQ）

属于本研究的外部变量。高中生对智能试题推荐系统的内容质量感知，能够影响高中生对系统的期望确认度，继而对满意度与持续使用意愿产生一定影响。提出假设：

H5：内容质量对智能试题推荐系统期望确认度有显著正影响；

H6：内容质量对智能试题推荐系统使用满意度有显著正影响；

H7：内容质量对智能试题推荐系统持续使用意愿有显著正影响。

5.期望确认度（CF）

指使用信息系统后的实际感知与使用前的预期对比后，所作出的确认程度评价。高中生在使用智能试题推荐系统的预期学习效果与实际一致或更佳时，能够影响高中生对系统有用性的感知，提升使用满意度。提出假设：

H8：期望确认度对智能试题推荐系统感知有用性有显著正影响；

H9：期望确认度对智能试题推荐系统使用满意度有显著正影响。

6.感知有用性（PU）

若高中生在使用智能试题推荐系统后的学习效果较好，便会对所使用的系统产生正面评价，进而会对使用满意度的整体评价有影响，增强其持续使用的意愿。提出假设：

H10：感知有用性对智能试题推荐系统使用满意度有显著正影响；

H11：感知有用性对智能试题推荐系统持续使用意愿有显著正影响。

7.满意度（SA）

用户在使用某系统后的综合评价，是预测其持续使用意愿的重要衡量指标[8]。提出假设：

H12：满意度对智能试题推荐系统持续使用意愿有显著正影响。

（二）中介作用假设

1.期望确认度的中介作用

杨文正等人[9]研究证实了期望确认度的中介作用。智能试题推荐系统提供的试题资源质量越高，则越靠近或超出高中生使用之前的预期，高中生也就对系统使用满意度越高。提出假设：

H13a：期望确认度在内容质量与智能试题推荐系统使用满意度之间起中介作用。

2.感知有用性的中介作用

张哲等人[10]研究验证感知有用性的中介作用。高中生若使用智能试题推荐系统后没有达到先前预期，就会认为系统对自身無用，从而降低满意度。提出假设：

H14a：感知有用性在期望确认度与智能试题推荐系统满意度之间起中介作用。

3.满意度的中介作用

高中生对所使用的智能试题推荐系统体验的满意程度，影响其持续使用意愿。提出假设：

H15a：满意度在内容质量与智能试题推荐系统持续使用意愿之间起中介作用；

H15b：满意度在感知有用性与智能试题推荐系统持续使用意愿之间起中介作用。

（三）调节作用假设

本研究把调节作用聚焦在高中生的两个特征变量（知识焦虑、自我效能感）上。

1.性别的调节作用

高中男生与女生的个性特征差异，使他们在使用信息系统时表现也不同。提出假设：

H16a：性别调节知识焦虑和智能试题推荐系统持续使用意愿之间的关系；

H16b：性别调节自我效能感和智能试题推荐系统持续使用意愿之间的关系。

2.经验的调节作用

一般情况下，对于新的信息系统和新技术而言，更长时间的密集接触产生的丰富经验会促使高中生更容易产生持续使用的倾向。提出假设：

H17a：经验调节知识焦虑和智能试题推荐系统持续使用意愿之间的关系；

H17b：经验调节自我效能感和智能试题推荐系统持续使用意愿之间的关系。

3.成绩的调节作用

指高中生在普遍情况下的较为稳定的成绩排名。随着知识焦虑程度的增加，成绩较好的高中生对于智能试题推荐系统的持续使用意愿提高速度可能更快。提出假设：

H18a：成绩调节知识焦虑和智能试题推荐系统持续使用意愿之间的关系；

H18b：成绩调节自我效能感和智能试题推荐系统持续使用意愿之间的关系。

基于以上讨论，本研究所构建的模型在ECM基础上，结合学习动机理论引入高中生的特征变量（自我效能感、知识焦虑）及相关外部变量（内容质量），同时考虑性别、经验、成绩的调节作用，最终确定了高中生智能试题推荐系统持续使用意愿影响因素模型。如图1所示。

二、研究方法及过程

（一）样本收集与统计

调查对象为高中生，并且有过智能试题推荐系统学习的经历。通过纸质问卷的方式发放收集，将作答时间小于1分钟和作答题目过度重复的问卷剔除，总回收数量为396份，有效问卷328份，有效率为82.8%。有效问卷中，男性占比49.7%，女性占比50.3%；使用累积时长方面，使用3个月以内的占比7.3%，使用3个月至半年的占比6.7%，使用半年至1年的占比14.9%，使用1年以上的占比71%，大部分学生使用智能试题推荐系统超过1年，样本具有一定代表性。

（二）信度与效度检验

本研究采用SPSS 24.0进行分析，问卷的总体α值达到了0.930，其他潜在变量α的值均为0.790～0.923，说明样本信度可靠。KMO测度值>0.690，Barlett显著值均为0.000，各题项因素负荷>0.45，解释变异量>60%，说明问卷各变量效度较好。用AVE比较法验证区分效度，对角线上AVE平方根都比潜在变量间系数绝对值要大，表明研究模型区分效度较好。

（三）模型检验与分析

本研究采用AMOS 24.0对结构方程模型进行检验与分析。由模型的拟合检验结果可知，CMIN/DF=1.854、RMR=0.086、GFI=0.867、RMSEA=0.051、NFI=0.900、RFI=0.887、IFI=0.951、TLI=0.945、CFI=0.951、PGFI=0.720、PNFI=0.798、PCFI=0.843，模型各项参数基本符合标准或达到可接受的程度，表示本研究模型拟合度良好，建构合理。

1.研究假设检验

用AMOS 24.0对结构模型的路径系数进行计算并检验假设结果，如表1所示，除H3和H4假设不成立之外，其余假设均成立（p<0.05）。

2.中介效应检验

由于本研究模型的中介变量不是唯一的，所以采用多中介模型的验证办法[11]，可以解释多个中介变量之间关系的间接作用并做比较。采用SPSS 24.0，同时利用PROCESS检验中介效应，来分析期望确认度CF、感知有用性PU 及满意度SA是否具有中介效应。针对具体的模型，设置相应自变量，以CF、PU和 SA作为中介变量，智能试题推荐系统的使用满意度SA与持续使用意愿CI分别作为其相应因变量，选择Bootstraping在95%的置信区间内，抽样5000次，如果置信区间不包含0，则拒绝该效应不存在的假设。验证结果如表2（见下页）所示。中介效应假设H13a、H14a、H15a、H15b均成立（95%置信区间不包含零）。期望确认度在内容质量与智能试题推荐系统满意度之间起中介作用；感知有用性在期望确认度与智能试题推荐系统满意度之间起中介作用；满意度在内容质量与智能试题推荐系统持续使用意愿之间起中介作用；满意度在感知有用性与智能试题推荐系统持续使用意愿之间起中介作用。

3.调节作用检验

本研究分别检验性别、经验、成绩这三个调节变量在高中生的特征变量（知识焦虑、自我效能感）与持续使用意愿之间的影响作用。通过验证结构模型的调节作用，验证出假设H16a、H16b、H17a不成立，而假设H17b、H18a、H18b得到验证（p<0.05，95%置信区间不包含零，可决系数R2改变量有显著性变化）。经验和成绩都可以调节自我效能感和智能试题推荐系统持续使用意愿间的关系，而成绩还可以调节知识焦虑和智能试题推荐系统持续使用意愿间的关系。

根据以上检验结果，将所有成立的假设关系路径设为实线，删除不成立路径，得到最终模型路径系数图，如图2所示。其研究模型中路径上的数据表示该路径关系的效应值。

三、研究结论及建议

（一）研究结论

1.直接影响因素

按照影响程度依次为满意度、感知有用性、知识焦虑、内容质量、自我效能感。最重要的影响因素是满意度。这与已有研究结论一致[12]。当高中生感觉到使用智能试题推荐系统资源丰富、难度适宜、针对性强、能够学到更多知识、对自身学习有帮助等益处，那么自然而然愿意持续使用该系统。高中生由于存在一定的升学压力，难免产生害怕落后于同学的焦虑情绪，持续使用智能试题推荐系统一定程度上可能会缓解高中生的知识焦虑。当高中生感知到自身能力越强、对知识的掌握自信心越高的时候，会更有可能成功完成学习活动并获得一定成就感，那么就越倾向于持续使用智能试题推荐系统，来进行试题练习与知识掌握。

然而，社会影响这一因素在高中生使用智能试题推荐系统的持续使用意愿和满意度中并没有显著影响效应。高中生自我意识普遍较强，独立性很高，父母及师长的建议有时会被忽略，同学和朋友的推荐可能会在短时间内有一定作用，但其持续使用的意愿，最终仍取决于高中生的内在学习动机，以及智能试题推荐系统是否能真正给学习带来益处，高中生有其自身的判断能力。故要以社会影响这一因素来提升高中生的持续使用意愿，极可能会收效甚微。

2.间接影响因素

按照影响程度依次为期望确认度、内容质量、感知有用性。内容质量和感知有用性不仅可以对持续使用意愿产生直接影响，还对智能试题推荐系统持续使用意愿有间接影响作用。高中生使用智能试题推荐系统可以真实感受到内容质量的高低及对自己是否有用。若尝试使用效果较差，自然不会继续使用。若丰富的试题资源、针对性的智能化試题推荐有助于高中生提高学习效率，则高中生对智能试题推荐系统的满意度体验升高，进而持续使用意愿增强。此结论与一般的信息技术使用认知是相契合的。另外，如果高中生期望确认度变高，意味着高中生满足于当前智能试题推荐系统的使用效果，因此能够正向影响高中生对智能试题推荐系统有用性的感知。当高中生感知到其所使用的智能试题推荐系统内容质量较高，意味着对系统的内容质量整体比较满意，高中生对智能试题推荐系统的期望确认程度也会随之提高。

3.中介效应

感知有用性和满意度的中介作用与ECM中假设路径关系相符合。这与已有结论一致[13]。期望确认度在内容质量与智能试题推荐系统满意度之间起中介作用，感知有用性在期望确认度与智能试题推荐系统满意度之间起中介作用，满意度在内容质量与智能试题推荐系统持续使用意愿之间起中介作用，满意度在感知有用性与智能试题推荐系统持续使用意愿之间起中介作用。

4.调节效应

经验和成绩都可以调节自我效能感和智能试题推荐系统持续使用意愿间的关系，成绩还可以调节知识焦虑和智能试题推荐系统持续使用意愿间的关系。其他三个调节作用假设均不成立。朱珂[14]在研究中验证了学习者的性别和经验，在网络学习空间的持续使用意愿上没有明显变化。原因可能是在高中生群体中，他们关注的核心都是智能试题推荐系统对自身带来的益处，因此性别在此路径中不具有调节作用；调节高中生知识焦虑与持续使用意愿的关键因素并不是经验的多少，而应是经验的质量。因此，经验在此路径中不具有调节作用。

（二）策略建议

1.系统维度

基于以上结论，系统层面主要从以下三方面提出建议：第一，加强系统资源建设，提升内容质量，注重共建共享。开发者应注重提高使用者的有用性感知和整体满意度。任何智能试题推荐系统若想长远发展，务必要严格把关，全方位提高智能试题推荐系统的内容质量，给学习者推送更高质量、更高水准、更加丰富、更专业化的个性化试题。打造符合各学校特点的“校本化”智能试题推荐系统，校内统一组织管理、共享和使用，校外数字资源共建共享，搭建名校与普通学校之间的桥梁。第二，匹配学生需求，差异化推荐试题。结合人工智能和大数据技术，更精准地匹配学习需求。对学习者来说，只有适合的才是最好的，智能试题推荐系统的优化改进，需要紧密结合学习者的认知规律特点及知识特征，让其感觉到自己利用已经掌握的知识体系足以完成练习，同时具有一定挑战愿望，通过提高自我效能感的方式促使其使用意愿的增加。第三，持续追踪学习者能力水平，构建教育新生态。建立学习者档案，进行学习能力的持续追踪，能够在学习者升学的关键期参考其统计信息，更有侧重点地进行汇总复习，抓住关键点提升能力。此外，可以将学习、教学和管理整个过程连续起来，家校共育，构建教育新生态，科学地帮助学生完成学习活动，提高持续使用系统学习的意愿，真正实现减少负担和提高效率。

2.学生维度

基于以上结论，学生层面主要从以下三方面提出建议：第一，强化学习方式的创新性。尚俊杰[15]在研究中指出，信息化时代，促进教育流程再造的其中一个环节就是学习方式的再造。智能试题推荐系统的使用就是学习方式再造的形式之一。高中生要发扬创新精神，勇于探究，创新学习方式，将新技术与传统学习有机结合起来促进学习发展。第二，提高学习自主性。高中生应进一步培养自身的自主学习能力，从被动式转变为主动式学习。学习成绩较好的高中生可以通过适当的方式增加自身自我效能感和知识焦虑程度，成绩稍差的学生要多结合其他方式才能更好增强自身学习动机，充分利用智能试题推荐系统提升学习效率。第三，注重自身核心素养的提升，根据能力水平的变化及时调整反馈。学习者可以使用智能试题推荐系统形成一个“发现问题—持续追踪—数据采集—问题解决”闭环。纵观长期以来的学习数据轨迹，精准查漏补缺，针对性提高自身能力，尤其要注重核心素养的培养。

3.教师维度

基于以上结论，教师层面主要从以下三方面提出建议：第一，教学干预精准化，教学决策科学化。教师应主动地将技术与教育相融合[16]，根据系统提供的长期的学情追踪数据，灵活调整教学策略和教学过程，因材施教，找准学生问题所在，量体裁衣，实现精准化教学，加快推动教育教学治理方式的转变，实现信息化常态应用。第二，将规模化教学与个性化培养有机结合。教师可以通过系统提供的学生学情分析结果，对学生提出的共性问题展开规模化教学，而对于个体差异性的问题开展个性化培养，匹配学生的个性特征。如个别辅导、异质分组帮学、选课走班等形式。第三，在传授知识的同时给予高中生更多人文关怀。高中生的知识焦虑会影响其对智能试题推荐系统的持续使用意愿，虽然适当的知识焦虑有助于促进其内在学习动机，但也要避免过度焦虑对身体健康产生不良影响。此外，高中生自我效能感的提高会对其使用智能试题推荐系统学习产生促进作用，教师也可以通过培养学生的协作问题解决能力，帮助增强高中生的自我效能感，把促进学生发展这一目标融合在教学过程的每一个环节中。

总之，在人工智能时代，我们要合理地发挥技术优势，创新教育方式，完善教学过程，实现个性化教学，真正做到因材施教，加快信息化时代教育变革。

参考文献

[1]蔡建东，汪基德，马婧.教育理论研究的量化与技术化路径：科学计量学方法与技术在教育理论研究中的应用[J].教育研究，2013，34（6）：17-23.

[2]LEE M C.Explaining and predicting userscontinuance intention toward E-learning：an extension of the expectation-confirmation model[J].Computers & Education，2010，54（2）：506-516.

[3]LIN K M.E-learning continuance intention： moderating effects of user E-Learning experience sciencedirect[J].Computers &Education，2011，56（2）：515-526.

[4]朱红灿，段港平.在线评论对在线学习平台用户使用意愿的影响[J].开放教育研究，2021，27（1）：113-120.

[5]张静，王欢.基于ISM的在线教育平台学习者持续学习行为的影响因素研究[J].中国电化教育，2018，381（10）：123-130.

[6]陈美玲，白兴瑞，林艳.移动学习用户持续使用行为影响因素实证研究[J].中国远程教育，2014（12）：41-47，96.

[7]杨根福.MOOC用户持续使用行为影响因素研究[J].开放教育研究，2016，22（1）：100-111.

[8]ISLAM A. Investigating E-learning system usage outcomes in the university context[J].Computers & Education，2013，69 （11）：387-399.

[9]杨文正，张静，刘敏昆，等.数字教育资源用户持续使用行为实证研究：基于扩展的ECM-ISC模型[J].中国电化教育，2015 （11）：54-61，85.

[10]张哲，王以宁，陈晓慧，等.MOOC持续学习意向影响因素的实证研究：基于改进的期望确认模型[J].电化教育研究，2016，37（5）：30-36.

[11]PREACHER K J， HAYES A F.Asymptotic and resampling strategies for assessing and comparing indirect effects in multiple mediator Models[J].Behavior Research Methods，2008，40（3）：879-891.

[12]许雪琦，张娅雯.移动学习平台用户使用意愿影响因素研究：基于移動情境和心流体验的技术接受模型[J].电化教育研究，2020，41（3）： 69-75，84.

[13]朱鹏，朱星圳，丁晟春.游戏化对MOOC用户持续使用意愿的影响研究[J].中国电化教育，2019（4）：85-91.

[14]朱珂.网络学习空间交互性、沉浸感对学生持续使用意愿的影响研究[J].中国电化教育，2017（2）：89-95.

[15]尚俊杰.未来教育重塑研究[M].上海：华东师范大学出版社，2020.

[16]赵慧臣，李皖豫，李琳，等.教育信息化进程中教师技术恐惧的产生、原因与对策[J].数字教育，2022，8（3）：10-18.

（责任编辑 孙兴丽）

A Study on the Influencing Factors of Students Willingness to Continue Using Intelligent Test Question Recommendation System

Hong Mingxue， Cai Jiandong

（Faculty of Education， Henan University， Kaifeng， Henan， China 475000）

Abstract： As a new technology to change the learning style， intelligent test question recommendation system has been paid more and more attention in the field of digital learning. Its development has promoted the transformation of scale personalized learning style. However， in the rising development stage of intelligent test question recommendation system， it is faced with the problem of low willingness to continue to use. Based on this problem， this study takes high school students as the object to explore. Based on the Expectation confirmation model， a model of influencing factors of the persistent use intention of intelligent test question recommendation system for high school students was constructed. The model was verified by empirical research， and the results showed that satisfaction， perceived usefulness， knowledge anxiety， content quality and self-efficacy had a direct impact on the continuous use intention of intelligent test question recommendation system for high school students. The expected validation， content quality and perceived usefulness have indirect effects on it. The mediating effects of expected validation， perceived usefulness and satisfaction were verified in the model. Results showed a positive moderating effect on the relationship between the characteristic variables （knowledge anxiety， self-efficacy） and the intention to continue to use， and experience showed a positive moderating effect on the relationship between self-efficacy and the intention to continue to use. According to the results of empirical research， corresponding strategies and suggestions are proposed from the three dimensions of the system， students and teachers， respectively， to provide some reference for system developers to optimize and perfect the system， students to efficiently use the system to improve their academic performance， and teachers to organize and apply the system to achieve accurate teaching.

Key words： High school students; Intelligent test question recommendation system; Willingness to continue to use; Influencing factors