高校青年数字化学习主动性及教育效果影响因素研究

韩杨 叶琳 符艺文 杨郭松睿 张学森

摘 要：本研究旨在基于技术接受模型探究感知有用性、感知易用性、外部环境支持对数字化学习主动性和数字化教学效果的影响及路径。采用AMOS23构建结构方程模型对357份高校学生数据进行实证分析。结果发现，感知有用性和感知易用性显著正向影响数字化学习主动性；数字化学习主动性正向影响数字化教学效果；感知有用性、感知易用性和外部环境支持正向影响数字化教学效果。

关键词：高校学生；技术接受模型；数字化学习主动性；数字化教学效果

中图分类号：G4     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.10.074

0 引言

当前，高等教育数字化转型的重要性日益凸显，数字技术是教育数字化转型的支撑，推动着教育体系内部的更新与变革，深刻影响着教育治理方式和育人方式，如MOOC、在线教学、虚拟仿真和智慧教室等数字化教学方式已经改变了教师的教，学生的学以及学校的管。但数字技术在赋能高校教学的同时也面临着亟待解决的现实问题。学习主动性较低的学生无法在数字化环境下实现个性化学习，但学习主动性和自我约束能力较强的学生数字化学习效率和效果则表现较好。与线下课堂教学的研究相比，目前对于高校学生数字化学习主动性和教学效果的研究较为匮乏，开展相关研究显得尤为必要。据此，本研究以技术接受模型为理论基础，分析提升高校学生数字化学习主动性和教学效果的影响因素，如图1。

图1 理论假设模型

技术接受模型包含感知有用性、感知易用性和外部环境支持3个变量。感知有用性是指学生感到数字化教学提高自身学习水平的程度；感知易用性是指学生在使用数字化教学信息技术中感知容易的程度；外部环境支持是指在技术服务、教学保障和政策支持等方面为学生数字化学习提供的支持程度。數字化学习主动性是指高校学生积极参与数字化学习活动，包括自我激励、寻找学习机会、设定学习目标、采取学习策略等。数字化教学效果是利用数字技术和工具，提高教育教学的质量和效果，包括个性化和适应性学习、增强学习参与度、促进合作与互动等方面的效果。本研究采用结构方程模型并以感知有用性、感知易用性和外部环境支持为自变量，数字化学习主动性为中介变量，数字化教学效果为因变量进行实证分析。

1 理论基础和研究假设

当前，大数据、人工智能、移动互联网和云计算等技术在教育领域的加速应用，不仅是为了提供更多学习资源和工具，其初衷更是旨在激发学生的学习主动性。在传统教学模式中，学生处于被动接受的地位，而数字化技术赋予学生更大的自由和控制权。技术接受模型认为影响人们对信息技术使用态度的关键变量为感知易用性和感知有用性。高校学生在数字化学习过程中的感知有用性能够提高学生在学习过程中的获得感，这会形成一个正向反馈和循环，促使学生投入更多的时间和精力进行数字化学习。感知易用性反映了高校学生感知数字化教学中技术使用的便利和容易程度。本研究认为学生感知数字化技术的容易程度决定其数字化学习的主动性。因此，提出如下假设：

H1：感知有用性正向影响高校学生的数字化学习主动性。

H2：感知易用性正向影响高校学生的数字化学习主动性。

所谓外部环境支持是指实施数字化教学所必需的基本外在条件，如技术服务、教学保障和政策支持等。本研究认为高等学校在技术服务、教学保障和政策等方面能够为高校学生提供各种支持和规范，创造流畅的教学体验和积极的学习氛围，有利于提升学生的感知价值，激发学习主动性。此外，数字化学习主动性使得高校学生在数字化学习过程中自觉、积极地参与学习活动，包括自我激励、寻找学习机会、设定学习目标、采取学习策略等，有利于提高数字化教育教学的效果，具体表现在展现个性化和适应性学习、增强学习参与度、促进合作与互动、提供实时反馈等方面。基于上述分析，提出如下假设：

H3：外部环境支持正向影响高校学生的数字化学习主动性。

H4：高校学生的数字化学习主动性正向影响数字化教学效果。

除了数字化学习主动性，本研究关注的另一个问题是：高校学生对数字化教学的感知有用性和感知易用性以及外部环境支持对数字化教学效果的预测关系如何？基于上述分析，本研究认为，首先，当学生利用数字化学习感知到学习方式和学习内容有用时，会有动机充分利用数字化教学平台提供的丰富教学资源，提高其学习效果。其次，感知易用性能够降低学生由传统课堂学习模式向数字化学习模式的切换成本，提高学生对数字化教学内容的吸收效果。最后，相对于传统课堂管理和教学，学校和教师在数字化教育中更倾向于成为服务者与支持者的角色，为学生提供流畅的网络速度和即时互动、清晰的视频音频以及高效的文件传输，可以提高学习的效果和质量。基于上述分析提出研究假设：

H5：感知有用性正向影响高校学生的数字化教学效果。

H6：感知易用性正向影响高校学生的数字化教学效果。

H7：外部环境支持正向影响高校学生的数字化教学效果。

2 研究设计

2.1 研究对象

本研究对来自安徽、湖北和湖南地区多所本科院校的学生进行问卷调研，通过实地发放、委托发放和电子发放的方式收集调查问卷。在问卷调研时，研究者对问卷中涉及的相关概念和填答方式进行了说明。在问卷回收后，通过对数据进行整理和筛选，剔除填答错误和不完整的问卷，最终获得357份有效问卷。在专业分布方面，理工农业类占比57.70%，人文社科占42.30%；在性别分布方面，男性学生占47.34%，女性学生占52.66%。

2.2 研究工具

本研究的测量量表主要借鉴已发表的研究并结合研究主题进行修订开发。感知有用性和感知易用性的测量均参考Davis等提出的信息技术接受量表，分别包含6个和3个题目。外部环境支持的测量参考孙爱晶等和覃红霞等的研究，包含4个题项。数字化学习主动性的测量参考自Erkutlu与Bateman和Crant的研究，包含5个题项。数字化教学效果。该变量的测量参考自陈春平等以及项聪等的研究，包含5个题项。调研对象使用李克特5点量表进行评分，从1（非常不同意）到5（非常同意）。

3 数据分析结果

3.1 信度分析

为检验各个测量量表的信度，其中感知有用性为0.778，感知易用性为0.750，外部环境支持为0.807，数字化学习主动性为0.753，数字化教学效果为0.857。可见，各变量的Cronbach′s α系数均大于临界值0.700。这说明本研究各变量的信度良好。

3.2 效度分析

在效度方面，本研究采用AMOS 23进行验证性因子分析，如表1所示，五因子模型拟合效果良好，并且显著优于其他因子模型的拟合指数。验证性因素分析结果表明，研究变量的区分效度良好且不存在同源误差。

4 研究结果

4.1 描述性统计与相关分析

由表2数据显示可知，3个自变量感知易用性、感知有用性和环境支持与数字化学习主动性和数字化教学效果均存在正相关关系，这为假设检验提供了初步支持。

4.2 结构方程模型分析

本研究采用AMOS 23软件对结构方程模型进行假设检验。模型的拟合指数如表3所示，各指标匹配度良好，说明模型基本拟合。结构方程模型的路径系数结果见表4，感知有用性显著正向影响数字化学习主动性（β=0.428，p<0.01）；感知易用性显著正向影响数字化学习主动性（β=0.354，p<0.01）；外部环境支持未能显著正向预测高校学生的数字化学习主动性；数字化学习主动性显著正向影响数字化教学效果（β=0.405，p<0.01）；感知有用性显著正向影响数字化教学效果（β=0.326，p<0.01）；感知易用性显著正向影响数字化教学效果（β=0.333，p<0.01）；外部环境支持显著正向影响数字化教学效果（β=0.280，p<0.01）。此外，如图2所示，结构方程模型中所有构念题项的载荷系数均呈现正向显著，这说明各研究变量与各题项间关系较强，潜变量对观测变量的解释程度较好。基于上述分析，假设H1、H2、H4、H5、H6和H7均得到了支持，H3并未得到支持。

5 結论与建议

第一，高校学生的高有用性感知会使得其在数字化学习主动性方面表现更好。学生作为数字化学习的主体，其数字化学习的主动性对于数字化教学能否健康可持续发展具有重要意义。随着数字化教学技术的不断发展、数字化教学资源的不断丰富以及教学手段的不断推陈出新，学生能否从中产生收获感是未来数字化教育可持续发展的基础之一。因此，有必要在数字化教学资源、数字化教学过程等方面入手提升学生的有用性感知，进而提升其数字化学习主动性。

第二，感知易用性会使得高校学生在数字化学习主动性方面表现良好。数字化在赋能传统教育的同时，也使得高校教学的复杂性大幅增加，这也在无形中增加了教学过程中耗费的时间和精力成本。因此，如何提高数字化学习过程中相关设备和软件的易用性是数字化教育进一步发展的有力保障。学生所在高校可以通过培训以及人性化和简约化设计等方式提高学生数字化学习的感知易用性，进而提升其数字化学习的主动性。

第三，数字化学习主动性对于数字化教学效果具有显著的正向影响。不同于传统课堂教育，数字化学习改变了教师与学生的时空状态。学生在数字化环境下常处于弱监管状态，因此需要其具有更高水平的数字化学习主动性，由被动接受知识向主动搜索和获取知识转变，提升学生在学习过程中的自律水平，进而提升数字化教学的效果。

第四，高感知有用性，高感知易用性和高外部环境支持促进数字化教学效果。高校应尽可能关注学生学习的个性化需求，提供高附加值的数字化教学资源以及人性化的教学方式，满足学生数字化学习所需的各种政策和技术支持，提高网络流畅度、视频音频清晰度和内容丰富度来帮助学生更有效地使用数字化学习平台，最终提升数字化教学效果。

总之，数字化教学是全球高等教育的宏观发展趋势之一，高校学生是数字化教育的核心主体，相关部门及教师应更多关注数字化教学中学生的感知及环境，有效激发学生的学习主动性，推动数字化教育可持续发展。

参考文献

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