大学生的ICT自我效能感在ICT素养和在线学习自我效能感的关系中的中介作用研究

允尚姿

（邯郸学院，河北 邯郸 056005）

新一代的信息技术正在全面融入当今的信息化社会，它不仅在许多工作场所扮演着重要的角色，而且也融入到我们的日常生活并在社会发展中发挥着不可替代的作用[1]。比如教育领域，多媒体信息技术在教育教学中的运用越来越广泛，教育信息化与智能化已经成为教育发展的主要趋势。在线学习是我国高等教育信息化的重要组成部分，也是我国高等教育信息化发展工作得以推进的主要形式。世界各地的高等教育机构正在投入大量资金来创建信息通信技术（Information and Communications Technology，简称ICT）资源，以满足学生和教师的教学需求[2]。因此，在这个信息爆炸、技术日新月异、崇尚终身学习的时代，信息通信技术是大学生实现高效在线学习和个性化学习的最佳通道之一。新冠肺炎疫情的爆发，给教育领域带来了严重的冲击，让人们更加意识到信息通信技术在教育中的重要性，也使得社会及教育工作者更加关注学生的ICT素养的发展及其影响，探究ICT素养和在线学习自我效能感的关系，提高学生在线学习效果具有重要的现实意义。

一、研究目的

近年来，随着互联网技术和移动设备的不断发展以及多媒体信息技术在教育教学中的广泛应用，教育信息化己经成为教育发展的大趋势。在线学习成为大学生的重要学习形态，也是中国高等教育信息化发展工作得以推进的主要形式。在线学习背景下，提高大学生的在线学习效果，确保大学生的线上学习与线下学习“同质等效”，成为当前高校开展在线教学关注的重点问题，而在线学习自我效能感是影响大学生在线学习坚持与成效的关键。

在线学习背景下，人们更加意识到ICT在教育中的重要性。ICT素养在中国当代大学生的学习生活和社会适应过程中发挥着重要作用，是信息化时代人才培养的必备技能。COVID-19的爆发，让规模化在线学习成为教育信息化实践的一次特殊尝试。更是将大学生ICT素养教育的重要性提升到了新高度。

ICT自我效能感是个体对其使用ICT能力的自我感知，对大学生接受和使用ICT有重要的影响，并且ICT自我效能感是大学生在线学习中的一个重要变量。

ICT素养对在线学习有显著促进作用，已成业界共识。但是，对于ICT素养对大学生的在线学习自我效能感的影响还缺少量化研究，尤其对其内在机制还没能建立起具有较强解释力和说服力的模型。

本研究拟构建一个有中介效应的模型，考察当今在线学习背景下，大学生的ICT素养对在线学习自我效能感的影响，以及ICT自我效能感在其中的作用，是十分有必要的。

二、理论基础

（一）ICT素养与在线学习自我效能感

Mohammadyari和Singh验证了数字素养对绩效期望有正向影响[3]。Yu，Lin和Liao以台湾地区为例，分析认为信息素养对ICT采纳有调节作用，可以对数字素养进行操作性定义，形成问卷题项，利用结构方程，作为影响在线学习重要因素进行验证[4]。

虽然现在的年轻大学生很熟悉手机和互联网，但这种熟悉并不一定能保证他们在线学习所必需的能力和技能，也许会损害他们完成在线学习任务的信心[5]。较强的信息意识能够促使大学生产生强烈的学习欲望，发现问题并通过各种途径寻找答案、解决问题；较强的信息检索和整合能力能够帮助大学生利用归类、综合、比较、推理、分析、判断、抽象等方法，对获取到的知识信息进行加工，去伪存真，去粗取精，最终形成自己的见解和结论，从而不断提高包括自我效能感在内的个人综合素质[6]。王雨晴研究指出，大学生具备较高的信息素养能够及时感知自己潜在的信息需求，并将之准确转变为能够表达、易于理解的信息需求，同时以适当的信息获取行为使信息需求快速得到满足[7]。这种成功体验能够使大学生情绪愉快，反复数次可有效增强其自信心，自我效能感也逐步得到强化。

（二）ICT素养与ICT自我效能感

在数字技术的背景下，以往在培训形式方面的成功经验使我们将信息通信技术的使用归类为信息通信技术自我效能的一个重要决定因素[8]。通过经常参与与信息通信技术相关的活动，学生不仅可以获得基本的技能和能力，也有助于发展他们的信息通信技术自我效能感。随着学生利用之前掌握的知识和理解能力，提高他们解决信息通信技术相关任务的能力，可以克服失败，通过掌握的经验，促使他们对自己的能力有更强的信念[9]。

一些研究发现，学生完成信息通信技术相关任务的能力与其信息通信技术自我效能之间存在正相关关系[10][11]。过去的经验数据表明，在影响学生信息和通信技术行为的相关因素中，使用信息和通信技术的动机具有相当关键的作用[12]，而自我效能感是学习动机研究领域中更经常提到的变量[13]。

（三）ICT自我效能感与在线学习自我效能感

对学生ICT能力相关因素的研究表明，个体对自身ICT能力的感知（即ICT自我效能感）与其计算机和网络的使用表现呈正相关[14]。Chih-Hsuan Wang等人探讨了网络学习环境下学生特质、自我调节学习、技术自我效能感与在线学习成效之间的关系，通过对256名学生的调查，用结构方程模型研究了他们之间的关系，得出了最终的模型结果，即具有更多先前在线学习经验的学生在参加在线课程时倾向于拥有更有效的学习策略，因此，在他们的在线课程中有更高水平的动机[15]。当学生在网络课程中有较高的学习动机时，他们的技术自我效能感水平会提高，网络课程的满意度水平也会提高，随着技术自我效能感和课程满意度水平的提升，因此有参加网上课程经验的学生，他们的最终成绩往往会好于没有学习动机的学生。

三、研究模型与假设

（一）研究模型

本研究在先行研究的基础上，提出以ICT素养为自变量，ICT自我效能感为中介变量，在线学习自我效能感为因变量的理论模型。

（二）研究假设

本研究基于前人的研究成果，拟构建一个有中介效应的模型，考察中国大学生ICT素养、ICT自我效能感和在线学习自我效能感的关系。具体来说，本研究拟考察ICT素养预测在线学习自我效能感的中介（ICT自我效能感）机制，以期明晰ICT素养对在线学习自我效能感的影响机制，为提高大学生的在线学习效果提供实证支持和理论指导。

综上所述，提出以下研究假设：

假设1. ICT素养与在线学习自我效能感有影响关系。

假设2. ICT素养与ICT自我效能感有影响关系。

假设3. ICT自我效能感与在线学习自我效能感有影响关系。

假设4. ICT自我效能感在ICT素养对在线学习自我效能感的影响关系中有中介效应。

四、研究对象

本研究选择的是以中国一般大学生作为研究对象，相对来说具有一定的普适性，使用方便抽样。为了收集本研究的资料，利用问卷星系统向各高校教师传送问卷超文本链接至学生，在北京、天津、重庆、河北、河南、山西、山东、陕西、青海等地区的一般高校大学生中进行了抽样。结果有503名大学生参与了本次问卷调查，由于问卷星在初始设置的时候只允许被调查者将所有题目填写完成后才可以提交，所以已收集的答卷均填满了所有题项。因此，调查回收的所有资料全部用于分析。

五、研究结果分析

（一）信效度分析

《信息通信技术素养问卷》采用李克特5点计分法。经测量，该量表题项内部一致性系数为0.932，KMO值为0.936，巴特利检验P值为0.000，表明该量表具备较好的信效度。

《信息通信技术自我效能感》采用李克特5 点计分法。经测量，该量表题项内部一致性系数为0.880，KMO值为0.902，巴特利检验P值为0.000，表明该量表具备较好的信效度。

《在线学习自我效能感》采用李克特5点计分法。经测量，该量表题项内部一致性系数为0.928，KMO值为0.942，巴特利检验P值为0.000，表明该量表具备较好的信效度。

（二）假设模型验证

为了验证本研究设定的假设模型的适用性，使用ML（Maximum Likelihood）估计方法进行结构方程模型验证，结果如表1所示。

表1 假设模型结构方程验证结果

在线学习自我效能感←ICT 素养（B=0.54，p＜.001）、ICT 自我效能感←ICT 素养（B=0.941，p＜.001）、在线学习自我效能感←ICT自我效能感（B=0.238，p＜.01）的路径都显著。假设模型的路径分析结果解释拟合度指数的结果如表2所示：

表2 假设模型结构方程验证结果似合度指数

Little 建议在测量不变性指标选取时，要同时考虑采用多重指标，以更好地代表测量不变性[16]。因此，本研究在选取测量不变性指标时采用多重指标，如CMIN/DF、GFI、RMSEA、CFI、NFI、TLI值来判别模型的拟合度。通过对假设模型的拟合度指数进行分析后发现，CMIN/DF、GFI、AGFI、TLI、CFI、RMSEA SRMR七个指数均符合良好模型的适配标准。

Marsh,Hau和Grayson指出，当RMSEA≤0.08，SRMR≤0.10认为模型拟合[17]。Chan等人认为渐进误差均方根（Root Mean Square Error of Approximation，RMSEA）值为0 时，表示的是一个正确的适配（exact fit），数值小于0.05 时模型为良好适配，数值介于0.05 至0.08 间时模型为普通适配，数值介于0.08 至0.10 间时模型的适配为尚可，如果数值大于0.10表示假设模型的适配情形不佳[18]。MacCallum、Browne与Sugawara认为以RMSEA 指标值大小来反映总体模型适配情形的正确性非常可靠[19]。Hu 和Bentler 认为比较拟合指数（Fit indexes were the Comparative Fit Index，CFI）和塔克勒维斯指数（Tucker Lewis Index，TLI)大于0.95 时，模型拟合良好；大于0.9 时，模型拟合在可接受范围内[20]。Martens 认为卡方自由度比值、GFI值、NFI值三个指标值实际上容易受到样本大小、每个因素构念指标数量的影响，因而Martens认为应多使用CFI及RMSEA值作为模型适配度检验的主要指标[21]。

所以，可以判定模型的拟合度良好，模型无需修正，初始的概念模型即可作为最终接受的模型。

（三）影响效应分析

1.变量间的总效应与直接效应分析

影响中国大学生在线学习自我效能感的ICT素养和ICT自我效能感效果分析指数的结果，如表3所示。

表3 ICT素养和ICT自我交通感的效果分析

第一，对中国大学生在线学习自我效能感产生影响的变量是ICT素养，指数是β=0.540，显示较高，ICT自我效能感指数是β=0.238，显示较低。第二，中国大学生的ICT 素养对ICT 自我效能感产生了影响(β=0.941)。

2.中介变量的效应分析

基于对各变量之间关系的分析，本研究采用Bootstrap方法进行中介检验，考察ICT自我效能感在ICT素养与在线学习自我效能感之间的中介效应。抽取了2000次Bootstrap样本，在95%的置信水平上得到了如下结果（见表4）：

表4 中介效应检验结果

由表4 的研究结果可以看出，在路径“ICT 素养→ICT 自我效能感→在线学习自我效能感”中，Bootstrap95%的置信区间为[0.063,0.482]，未包含0，具有统计学意义（P＜.01）。这表明，ICT自我效能感在ICT素养对在线学习自我效能感的影响中具有显著的中介作用，而且是完全中介。

六、结果讨论

（一）研究结论

通过对以上假设模型的验证、修正模型的开发和验证，验证了影响中国大学生ICT素养、ICT自我效能感和在线学习自我效能感的结构方程模型。本研究的假设验证结果如下：

结果1：中国大学生ICT素养和在线学习自我效能感呈显著正相关。

结果2：中国大学生ICT素养和ICT自我效能感呈显著正相关。

结果3：中国大学生ICT自我效能感和在线学习自我效能感呈显著正相关。

结果4：中国大学生ICT自我效能感在ICT素养对在线学习自我效能感的影响中起着中介作用。

（二）结果讨论

通过以上研究结果，可以发现ICT自我效能感与ICT素养和在线学习自我效能感有关，我们在研究中将它作为一个中介变量，以揭示中国大学生在不同的阶段和背景下的ICT素养水平对在线学习自我效能感产生的影响。基于研究结果，可以得出，ICT自我效能感在ICT素养和在线学习自我效能感之间起着完全中介的作用。因此，在今后对学生的培养中，要重视以ICT自我效能感为中介的在线学习活动设计，让学生在具体的任务中体验利用信息通信技术合理搜集资源、与他人交流协作、解决实际问题的过程。尊重学习者的个性特征，让学习者在优质的学习资源与多元化的学习支持服务中进行学习，设计多层次多类型的学习活动，有意识地为学习者创设成功的机会，使学生能够通过努力达到自己的学习目标，从自身的不断进步中获得一种成就感，尝试成功带来的喜悦。

本研究的独特之处在于将ICT自我效能感作为中介变量，这有助于理解ICT素养影响在线学习自我效能感的内在机制，也为今后的在线教育实践者开展在线教学活动提供参考，更好地开展在线教学。同时，也为大学生更好地适应信息化社会提供借鉴。