國內MOOC用戶接受影響因素研究

陳 欣，周 晶，羅 力（. 廣東外語外貿大學 思科信息學院，廣東 廣州 50006；2. 廣東外語外貿大學 高等教育研究中心，廣東 廣州50006；.上海社會科學院信息研究所，上海 20025）

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國內MOOC用戶接受影響因素研究

陳 欣1，2，周 晶1，羅 力3
（1. 廣東外語外貿大學 思科信息學院，廣東 廣州 510006；2. 廣東外語外貿大學 高等教育研究中心，廣東 廣州510006；
3.上海社會科學院信息研究所，上海 200235）

摘 要：為探討國內用戶接受MOOC的影響因素，通過對國內外文獻資料分析，綜合考慮理性行為理論和技術接受理論，通過加入服務質量、系統質量、感知參與性和自我效能感4個變量，建立MOOC用戶接受影響因素模型；采用問卷調查方式收集實證數據，在數據分析的階段，根據實證數據統計結果對問卷信度和效度進行分析，并借助SPSS對數據進行回歸分析，檢測假設是否成立；基于建立的模型，從用戶角度對國內MOOC發展提出相關建議，促進學者對國內在線教育的思考。

關鍵詞：MOOC；用戶接受；在線教育

0　引　言

2013年8月，教育部發函號召展開國家級虛擬仿真實驗教學中心建設，強調虛擬仿真實驗平臺建設與實驗教學資源共享兩方面內容。作為對傳統教育模式的創新與突破，MOOC（大規模在線課程）在國內高等教育界剛剛興起，多所知名高等院校已經加入MOOC聯盟，但用戶對MOOC的接受有差異。筆者將技術接受模型運用到對大型開放式網絡課程的研究中，豐富了技術接受模型的應用；同時面對實現教育平等化和資源共享化的迫切需求，MOOC的開發和運營企業有必要深入了解用戶對MOOC的看法、接受程度以及影響用戶接受行為的因素，從而推出更適合學習者需要的課程和服務。

1　研究模型與假設

1.1研究理論與相關假設

基于理性行為理論（TRA）的架構，文獻[1]提出技術接受模型（TAM），主要從使用者內在的認知視角觀察及解釋技術接受行為，將TRA中的信念具體劃分為感知有用性和感知易用性。前者是指用戶認為使用該系統可以提高使用者工作績效的程度，后者是指使用者認為系統易用的程度[2]。同時，TAM舍棄了理性行為理論中的主觀規范、規范信念和遵循動機。在文獻[3—5]中，認為外部變量影響了感知有用性，而外部變量包括系統質量、信息質量。

筆者加入的外部因素包括系統質量與信息質量。就前者而言，信息系統組織充當了信息提供者和服務提供者兩個角色，在技術接受模型中感知有用性受到系統質量的影響；反觀后者，信息質量是對信息實時性、可靠性、完整性和精確性的測量，在技術接受模型中感知有用性同樣受到信息質量的影響。

技術接受模型（TAM）中包括5個主要變量：態度、行為意向、實際行為、感知有用性和感知易用性。我們暫不考慮實際行為，因為要研究行為意向與實際行為之間的關系，需要花費較長時間來觀察，現在的研究條件和資源暫未能支持該方面的開展。

不考慮實際行為變量的前提下，參考其他同樣研究平臺類服務的假設變量[6-7]，本文基于技術接受模型提出如下假設：

H1：系統質量對感知有用性有正向影響；

H2：信息質量對感知有用性有正向影響；

H3：感知易用性對感知有用性有正向影響；

H4：感知易用性對態度有正向影響；

H5：感知有用性對態度有正向影響；

H6：感知有用性對行為意向有正向影響；

H7：態度對行為意向有正向影響。

20世紀70年代，美國著名心理學家班杜拉提出了新的概念：自我效能感。自我效能感是指個體對自己能否完成某行為所進行的判斷與推測，人們對自身能否使用已經掌握的技能去完成某項工作行為的自信程度[7]。筆者參照文獻[8]關于計算機自我效能感（computer self-efficacy）的定義，將大型開放式網絡課程的自我效能感定義為：學習者相信自己有能力使用MOOC的功能和服務完成特定學習任務的程度。信息系統領域的研究已表明，計算機自我效能感對感知易用性有正向影響，MOOC的技術環境主要是由信息技術構成。因此，提出假設H8。

H8：自我效能感對感知易用性有正向影響。

參照文獻[9]和文獻[10]關于感知參與性的定義，筆者將MOOC的感知參與性定義為學習者認為在MOOC環境下的教學活動中參與課程，發表評論以及和同學、老師的交流程度。感知參與性對用戶滿意度具有積極正向的影響，同時也是系統成功實施的關鍵因素之一。文獻[11]認為人與環境的相互作用比環境的內容更重要。據此，本文提出假設H9。

H9：感知參與性對感知有用性有正向影響。

1.2研究模型構建

根據上述研究假設，教師可構建一個整合的概念模型，以此了解影響用戶接受行為的各種因素。具體的模型結構如圖1所示，模型中包括8個變量，變量之間的每條連線對應一項研究假設。

圖1　研究模型

2　調研分析

2.1問卷設計與數據收集

問卷由3部分組成。第1部分是問卷說明，向調查對象闡述調查目的、調查內容、調查用途以及問卷填寫的相關指導；第2部分是問卷的主體，包括對信息質量、系統質量、感知易用性、感知參與性、感知有用性、自我效能感、態度、行為意向等多方面內容的調查；第3部分是個人情況的統計，包括性別、年齡、學歷和職業。問卷填答都是采用李克特5點量表尺度。問卷調查采取網絡調研的形式，面向大眾發放問卷，其中主要調查對象為高中以上學歷人群，獲得有效問卷308份。被調查者IP地址來自全國各個省份，具有普遍性。

2.2描述性統計

參與本次問卷調查的有效人數為308人，男性142人，女性166人；男性比例為46.10%，女性比例為53.90%。參與調查的對象中，16歲以下的人數為4人，占總人數的1.30%；16～20歲為22人，占7.14%；21～25歲為226人，占73.38%；26～30歲為12人，占3.90%；30歲以上為44人，占14.29%。就文化程度來看，高中以下有14人，占4.55%；高中、中專、高職有16人，占5.19%；大專或大學本科有276人，占89.61%；碩士及以上有2人，占0.65%。在工作類型方面，學生共204人，占66.23%；行政管理類人員共12人，占3.90%；技術類人員共18人，占5.84%；銷售服務類人員共40人，占12.99%；其他類共34人，占11.04%。

在是否參加過MOOC的調查中，共74人沒有參加過MOOC學習，占24.03%；參加過MOOC學習的有234人，占75.97%。在涉及對MOOC網站的了解中，不了解的有44人，占14.29%；知道網易云課堂的有154人，占50.00%；其次是知道MOOC學院的有74人，占24.03%。

2.3信度與效度分析

在對MOOC接受影響因素各個變量進行Cronbach’s α系數檢驗，根據如果刪除某一測量項目，該變量Cronbach’s α系數值顯著提高則刪除該測量項目的原理，對各個變量的測量項目進行刪減。分析數據表明，各個變量刪除任何一個項目均不能使Cronbach’s α系數值提高，所以本次分析不刪減任何問項。所有數值均在0.8以上，本次問卷內部的一致性和穩定性非常好，可靠程度高。

此外，各個因素的KMO值均不小于0.5，而且Bartlett球形檢驗顯著概率值均小于0.01，符合通用的研究標準，問卷樣本具有良好的效度。

2.4回歸驗證分析

2.4.1感知易用性的回歸驗證分析

最后，量表強調從英語學習者的聽說讀寫全面協調發展和培養其英語應用能力。目前許多的英語基礎教學考試，關于讀寫的權重相對來說比較大，這也是導致目前工科院校大部分英語學習者的聽說能力較弱的主要原因。因此，這也給了工科院校英語教學很大的指導，即英語教學應當是綜合交際能力的培養。

使用輸入或者移去的變量表，數據顯示引入變量為自我效能感，因變量為感知易用性。對感知易用性的回歸分析，得出方程回歸系數結果，見表1。

表1　感知易用性回歸分析結果

從表1中可見，各個數據的含義依次是自變量回歸系數、回歸系數的標準差、t檢驗值、顯著性水平。從上表可見，自我效能感與感知易用性的回歸系數為0.774，常數項系數為0.853，因此建立感知易用性的回歸方程為Y=0.853+0.774X1。

其中Y為感知易用性，X1為自我效能感。由此可見，自我效能感與感知易用性呈正相關關系。自我效能感的t值為11.621，相伴概率為0.000，因此假設H8成立。

為了檢驗回歸系數是否有效，用多重判定系數檢驗和回歸方程顯著性檢驗，結果表明回歸系數有效。其中回歸方程的解釋變量的復相關系數為0.686，判定系數R2為0.467。

2.4.2感知有用性的回歸驗證分析

使用輸入或者移去的變量表，數據顯示引入變量為感知易用性、系統質量、信息質量和感知參與性，因變量為感知有用性。對感知有用性的回歸分析，得出方程回歸系數結果，見表2。

從表2中可見，感知易用性、系統質量、信息質量和感知參與性與感知有用性的回歸系數分別為0.055、0.138、0.484、0.294，常數項系數為0.154，因此建立感知有用性的回歸方程為Y=0.154+0.055X1+0.138X2+0.484X3+0.294X4。

表2　感知有用性回歸分析結果

其中Y為感知有用性，X1為感知易用性，X2為系統質量，X3為信息質量，X4為感知參與性。由此可見，感知易用性、系統質量、信息質量和感知參與性與感知有用性呈正相關關系，從回歸看，信息質量和感知參與性對感知有用性的影響大于感知易用性和系統質量對感知有用性的影響。感知易用性、系統質量、信息質量和感知參與性的t值分別為1.026、1.757、7.578、4.160，有明顯差異，相伴概率為0.307、0.081、0.000、0.000，因此假設H1、H2、H3和H9成立。

2.4.3態度的回歸驗證分析

使用輸入或者移去的變量表，數據顯示引入變量為感知易用性和感知有用性，因變量為態度。對態度的回歸分析，得出方程回歸系數結果，見表3。

表3　態度回歸分析結果

從表3中可見，感知易用性和感知有用性與態度的回歸系數分別為0.314、0.578，常數項系數為0.537，因此建立態度的回歸方程為Y=0.537+0.314X1+0.578X2。

其中Y為態度，X1為感知易用性，X2為感知有用性。由此可見，感知易用性和感知有用性與態度呈正相關關系，從回歸看，感知有用性對態度的影響大于感知易用性對態度的影響。感知易用性和感知有用性的t值分別為4.423和8.095，有明顯差異，相伴概率分別為0.000、0.000，因此假設H4、H5成立。

為了檢驗回歸系數是否有效，用多重判定系數檢驗和回歸方程顯著性檢驗，結果表明回歸系數有效。其中回歸方程的解釋變量的復相關系數為0.786，判定系數R2為0.618。

2.4.4行為意向的回歸驗證分析

使用輸入或者移去的變量表，數據顯示引入變量為感知有用性和態度，因變量為行為意向。對行為意向的回歸分析，得出方程回歸系數結果，見表4。

表4　態度回歸分析結果

從表4中可見，感知有用性和態度與行為意向的回歸系數分別為0.401、0.310，常數項系數為0.882，因此建立態度的回歸方程為Y=0.882+0.401X1+0.310X2。

其中Y為行為意向，X1為感知有用性，X2為態度。由此可見，感知有用性和態度與行為意向呈正相關關系，從回歸看，感知有用性對行為意向的影響大于態度對行為意向的影響。感知有用性和態度的t值分別為4.808和3.897，有明顯差異，相伴概率分別為0.000、0.000，因此假設H6、H7成立。

為了檢驗回歸系數是否有效，用多重判定系數檢驗和回歸方程顯著性檢驗，結果表明回歸系數有效。其中回歸方程的解釋變量的復相關系數為0.711，判定系數R2為0.499。

3　結　語

對MOOC開發者和運營商來說，了解MOOC用戶接受的影響因素具有實踐意義。本文為提高MOOC用戶接受程度提出以下建議。

（1）增強網站的信息質量。本文結論顯示，信息質量對用戶感知有用性有重要影響，在MOOC建設中應該注重信息的有效性、完整性和準確性。例如，在課程視頻中提供中英文字幕，以便學習者可以更加迅速、準確地獲取信息。此外，有新的課程上線應該及時通知用戶，這樣學習者就能夠在第一時間獲取課程信息，同時應該在課程簡介中提供詳細的介紹，使學習者能夠提前獲得較多信息。

（2）增強網站的參與互動性。本文結論顯示，用戶的感知有用性受到感知參與性的顯著影響。首先，需要加強學習者之間的相互交流，為學習者提供討論平臺。其次，教師與學習者之間的互動亦非常重要，教師需要向學習者提供及時的疑難解答，為學習者提供良好的學習體驗，使得學習者可以在學習的過程中有所收獲。MOOC網站可以為用戶提供課后體驗分享的區域，寫下對該門課程的評價，包括學習者在學習中遇到的一些問題或者是建議，學習者通過這門課程能夠收獲什么，對學習者是否有用，可以將該門課程推薦給學習者在MOOC上的朋友。

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（見習編輯：聶琪星）

第一作者簡介：陳欣，男，講師，研究員，研究方向為電子商務運營、移動增值業務、企業信息戰略、網絡營銷、MOOC，sincere_cx@hotmail.com。

基金項目：廣東省教學質量工程立項建設項目“應用型人才培養示范專業：電子商務”；廣東省教學質量工程立項建設項目“戰略新興產業特色專業：電子商務——移動與跨境電商”

中圖分類號：G642

文章編號：1672-5913(2016)04-0063-05