在校研究生網絡學習意愿的影響因素與教學導向研究

王建華， 鐘文龍， 陳 健

( 1.江南大學 a.商學院；b.法學院，江蘇 無錫 214122；2.山東省安丘市市場監督管理局，山東 安丘 262100)

?

在校研究生網絡學習意愿的影響因素與教學導向研究

王建華1a， 鐘文龍2， 陳 健1b

( 1.江南大學 a.商學院；b.法學院，江蘇 無錫 214122；2.山東省安丘市市場監督管理局，山東 安丘 262100)

文章基于實證調研數據，從計劃行為理論的角度，運用因子分析和結構方程模型系統探究了研究生對網絡學習的行為態度、主觀規范、知覺行為控制和行為意愿。研究表明，TPB理論能夠很好地解釋研究生網絡學習行為意愿, 研究生在網絡學習時起決定作用的因素按影響力大小排序依次為主觀規范、行為態度和知覺行為控制，其標準化路徑系數分別為0.549、0.402和0.370，行為態度、主觀規范和知覺行為控制與行為意愿都呈顯著性正相關。同時，分析結果還顯示，研究生對網絡學習的行為態度、主觀規范和知覺行為控制三者之間相互傳導影響，具有顯著相關性。

研究生； 網絡學習； 行為意愿； 影響因素； 計劃行為理論； 結構方程模型

本文研究的目的在于探討如何建立有效的激勵機制推動研究生有效網絡學習、提高研究生對網絡學習的認知水平，優化引導研究生網絡學習的個體行為態度、主觀規范及知覺行為控制，從多個維度綜合形成研究生網絡學習認知與行為意愿間的傳導機制，進而為推動研究生素質教育改革，探索研究生學習行為規范的優化路徑與政策保障機制提供參考。

1 國內外研究述評

當前對研究生網絡學習認知及行為取向的研究主要集中在研究生網絡學習中存在的問題及策略和研究生網絡學習的影響因素研究等方面。

1.1 從研究生網絡學習中存在的問題及策略研究來看

焦冰清[1]認為網絡學習成功與否，關鍵就在于學習者是否具有與之相適應的網絡信息素養。研究分析指出了目前網絡學習者的信息素養存在的問題和原因，并有針對性地提出了提高網絡學習者信息素養的策略。李念[2]認為網絡學習評價方式和評價結果對學習者的學習態度及學習效果有直接影響，通過對網絡學習者的學習行為進行評價，提出了網絡學習者的三維風格模型，使網絡學習者有目的地調整自己的學習策略，以有效地控制學習進程，形成高質量的學習活動。焦小英[3]基于多學科理論視角，從內部結構、外部結構兩個方面對網絡學習動力的結構及特點進行研究，并提出了激發學生網絡學習動力的主要策略。魏娜[4]認為網絡學習生態環境由物理環境、社會環境和規范環境三個生態因子組成，并對網絡學習環境中三類子環境中生態危機的表現、網絡學習環境生態危機的特點、危害及產生原因進行研究，最后提出了基于生態學原理的解決網絡學習環境生態危機的策略。金志[5]認為網絡學習環境下，網絡學習中人的主體性迷失，并深入分析了造成網絡學習中人的主體性迷失的原因，提出了走出主體性迷失的方法和策略，使人們在充分利用網絡學習優勢的同時，亦能在網絡學習與傳統學習之間找到發展自我的平衡點。孟慶軍[6]指出網絡使學習實現了資源的共享性、對話的平等性、網絡的交互性和虛擬性等，同時也由于現實中人與人面對面交往的缺失而導致學習者全面發展受到極大地限制，提出了網絡學習代價概念。王軻[7]采用“質的研究”和“量的研究”相結合的研究方法，研究和總結了自主性學習和學習策略的研究現狀，并找出網絡環境下自主性學習策略研究中存在的問題，著重從資源管理策略方面來研究學生的自主性學習策略的發展變化。

1.2 從研究生網絡學習的影響因素研究來看

大部分研究者認為主要有學習者個人因素(內部因素)和網絡環境因素(外部因素)兩個大方面，只是對具體影響因素的研究和研究方法有所差異。萬達[8]通過發放調查量表對碩士研究生網絡學習的影響因素進行了研究，通過相關數據分析，確定了影響碩士研究生網絡自主學習的三個內部因素(學習動機，自我效能和目標設置)和兩個外部因素(教師因素和網絡因素)以及這些因素與研究生網絡自主學習效果之間的關系——正向相關關系。李建南[9]認為自我效能感是影響網絡自主學習效果的一個關鍵變量，并提取了網絡課程、支持平臺以及網絡環境等因素，構建了網絡環境下自我效能感的影響因素模型。李靜[10]通過文獻整理和實地調查對高校學生網絡學習投入情況進行了研究分析，數據分析結果表明：高校學生網絡學習中的投入水平整體偏低，且存在性別、年級和專業類別上的差異。另外，學生本人的認知表征方式偏向、場定向、個人信息素養、現實環境(學校和教師的引導、周圍網絡學習氛圍)和網絡環境(網絡資源、技術支持)也都對學生網絡學習投入水平有著顯著的影響作用。李海龍[11]運用社會網絡分析等方法從網絡學習障礙、網絡學習環境、網絡學習者意志力以及網絡教學者的教學素養四個方面對網絡學習的影響因素進行了研究分析，并在結合現有的網絡評價體系的基礎上，初步建立了基于在線平臺的網絡學習評價模式。王麗娜[12]則從內部和外部兩個方面來分析影響網絡學習行為的因素。文章指出，影響學習者網絡學習行為的內部因素有學習者原有的知識經驗、學習者的心理因素、學習者的信息素養；外部因素有網絡學習模式、網絡學習資源的內容和組織、網絡學習支持服務。肖愛平等[13]從網絡環境、課程資源、網上交互、學習者自身四個方面對研究生網絡學習的影響因素進行了研究分析，并提出了相應的對策。翟菁[14]著重分析了在網絡學習環境中學生的交互行為，并討論了學習風格、學習策略、學習環境、學習動機等因素對交互行為的影響，最后對學習者特征、交互行為與學習結果三者間的關系作了一些探討，從而來提高交互應用在網絡學習中的效率，最終幫助網絡學習者提高交互水平，并最終改善學習效果。

根據當前的研究成果，結合計劃行為理論的觀點及自己對網絡學習的認知，本文嘗試性地從行為態度、主觀規范、知覺行為控制和行為意愿四個方面，作為研究生網絡學習的潛在變量來研究探討研究生網絡學習的影響因素，并通過結構方程模型對各個潛變量對研究生網絡學習行為意愿的影響程度及各個潛變量之間的相關程度進行驗證分析，進而得到結論。

2 數據來源與基本特征分析

2.1 數據來源

為了確保調查數據的準確性和科學性，我們在江南大學這所擁有來自全國各地近3萬名在校生的校園里隨機發放問卷，調查數據具有代表性和普適性，在問卷發放過程中，采用了一對一詳細訪談為主，實地調查為輔的方式，確保了數據的科學性和有效性。問卷共設計了4個潛變量，分別是：行為態度、主觀規范、知覺行為控制和行為意愿。這4個潛變量主要包括19個可觀測變量。問卷采用李克特五級量表法，即“1”代表“非常不同意”，“2”代表“不太同意”，“3”代表“一般”，“4”代表“比較同意”，“5”代表“非常同意”。整個過程共發放調查問卷350份，回收問卷342份，剔除無效問卷12分，得到有效問卷330份，有效回收率為94.3%。

2.2 有效調查樣本的基本特征

為了研究的需要，本次調查問卷中除設計了行為態度、主觀規范、知覺行為控制和行為意愿四個方面的問題外，還設置了個人背景情況方面的問題，具體包括：性別、民族、年級、專業、是否有上網習慣、上網年齡、上網地點、上網途徑、上網目的、上網的資本投入(時間和金錢)等。通過對樣本數據的初步分析，獲得結果如下：

(1)樣本構成情況。從性別分布上看，在330個受訪者中，男性人數稍高于女性，所占比例分別為53.6%和46.4%。從民族分布情況上看，漢族人數最多，占到了87.6%，其他少數民族僅占到12.4%。從學科構成上看，理工類占37.9%，文科類占19.7%，經發類占14.8%，管理類占20.9%，藝術類占4.8%，其他學科占1.8%。

(2)研究生上網基本情況。調查發現，大多數受訪者有上網習慣，這一比例高達96.7%；沒有上網習慣的僅占3.3%。受訪者的網齡主要集中在2～10年之間，其中網齡為“2～5年”與“5～10年”的所占比例相近，分別為40.6%和41.2%；“2年以下”為8.5%，“10年以上”的為9.7%。上網地點主要是宿舍和家里，比例分別為74.2%和18.2%；在圖書館、網吧和其他地方的比例分別為2.1%、3.6%、1.8%。主要的上網渠道為通過PC電腦，這一比例高達84.5%；除此之外就是通過手機，所占比例為10.9%；再次為通過平板電腦上網，占3.6%；其他渠道占0.9%。

(3)研究生上網資本投入情況。在時間資本投入方面，受訪者平均每天上網時間為“2～5小時”的受訪者最多，占63%；“2小時以下”和“5～10小時”的比例大體接近，分別為19.4%和14.8%；“10小時以上”的最少，僅為2.7%。在每天上網時間的分配方面，學習時間所占比例在50%以上的僅占3.3%，96.7%的受訪者這一比例在50%及以下。其中，學習時間為“10%～30%”的占47.3%；在“10%以下”和“30%～50%”的分別占37.3%和12.1%。在金錢資本投入方面，平均每月上網花費在150元以上的僅占2.7%，“150元及以下”占97.3%。其中上網花費在“50元以下”的比例最高，占52.7%；；上網花費為“50～100元”、“100～150元”的比例分別為34.2%和10.3%。每月上網消費占月總消費額的比重在15%以上的比例僅為1.8%，而基本集中在15%以下，這一比例為98.2%。其中，“5%以”下和“5%～10%”的比例大致相等，分別為43.9%和44.2%；“10%～15%”的比例為10.0%。

3 計劃行為理論概述

計劃行為理論(Theory of Planned Behavior，TPB)能夠幫助我們理解人是如何改變自己的行為模式的。TPB認為人的行為是經過深思熟慮的理性計劃的結果。TPB是由Icek Ajzen(1988,1991)提出的，是Ajzen和Fishbein(1975,1980)共同提出的理性行為理論(Theory of Reasoned Action，TRA)的繼承者。

Ajzen認為所有可能影響行為的因素都是經由行為意向來間接影響行為的表現。而行為意向受到三項相關因素的影響，其一是源自于個人本身的態度，即對于采行某項特定行為所抱持的“態度”(Attitude)；其二是源自于外在的“主觀規范”，即會影響個人采取某項特定行為的“主觀規范”(Subjective Norm)；最后是源自于“知覺行為控制”(Perceived Behavioral Control)。

一般而言，個人對于某項行為的態度愈正向時，則個人的行為意向愈強；對于某項行為的主觀規范愈正向時，同樣個人的行為意向也會愈強；而當態度與主觀規范愈正向且知覺行為控制愈強的話，則個人的行為意向也會愈強。反觀理性行動理論的基本假設，Ajzen主張將個人對行為的意志控制力視為一個連續體，一端是完全在意志控制之下的行為，另一端則是完全不在意志控制之下的行為。而人類大部分的行為落于此兩個極端之間的某一點。因此，要預測不完全在意志控制之下的行為，有必要增加行為知覺控制這個變項。不過當個人對行為的控制愈接近最強的程度，或是控制問題并非個人所考量的因素時，則計劃行為理論的預測效果是與理性行為理論是相近的。

4 模型假設及結構方程模型構建

4.1 模型假設

根據計劃行為理論(Theory of Planned Behavior,TPB)的觀點，決定行為意愿的主要有3個變量，分別是：行為態度、主觀規范和知覺行為控制。其具體內涵是行為態度越積極,重要他人或團體支持越大、自我的知覺行為控制越強,行為意愿就越強烈,反之就越弱。同時行為意愿又是影響行為最直接的因素。

因此,根據當前的研究成果，結合計劃行為理論的觀點，本研究試提出以下研究假設： H1：研究生網絡學習的行為態度越積極，網絡學習的意愿就越高；H2：研究生網絡學習的主觀規范與網絡學習意愿呈顯著正相關；H3：研究生網絡學習的知覺行為控制與網絡學習意愿呈顯著正相關；H4：研究生網絡學習的行為態度與主觀規范有正相關關系；H5：研究生網絡學習的主觀規范與知覺行為控制有正相關關系；H6：研究生網絡學習的行為態度與知覺行為控制有正相關關系。

4.2 結構方程模型構建

根據計劃行為理論的內涵,結合研究生網絡學習行為的具體實際，并用結構方程模型分析所提出的研究假設,可以構建研究生網絡學習行為意愿影響因素結構方程模型(structural equation modeling,SEM)如圖1所示。

具體數學表達式為：

y4=r41V17+r42V18+r43V19+δ4

y1=β12y2+β13y3+α14y4+r11V1+r12V2+r13V3+r14V4+r15V5+r16V6+δ1

y2=β12y1+β23y3+α24y4+r21V7+r22V8+r23V9+r24V10+δ2

y3=β13y1+β23y2+α34y4+r31V11+r32V12+r33V13+r34V14+r35V15+r36V16+δ3

上述表達式中：y4代表潛變量即研究生網絡學習的行為意愿，y1代表潛變量即研究生網絡學習的行為態度，y2代表潛變量即研究生網絡學習的主觀規范，y3代表潛變量即研究生網絡學習的知覺行為控制；V1→V19分別代表19個不同的可觀測變量；α、β代表潛變量與潛變量之間的路徑系數，r為各個潛變量與各可觀測變量之間的載荷系數，δ代表殘差項。

圖1 研究生網絡學習行為意愿的影響因素結構方程模型

5 模型檢驗及數據分析

5.1 信度、效度檢驗以及探索性因子分析(EFA)

為了進一步確認數據的有效性和可靠性，本研究首先應用統計分析軟件對研究中所涉及的4個潛變量所包括的19個可觀測變量進行信度分析，根據內部一致性的檢驗原則，分析問卷整體的Cronbach’s α值為0.856，因此可判斷，問卷具有較好的內部一致性。各觀測對象的標準因子載荷都在0.6左右，僅有兩個觀測變量的標準因子載荷略小于0.5，可知各潛變量的結構效度良好。在接下來的探索性因子分析中，通過計算相關系數矩陣，可知大部分系數值都在0.3以上，檢驗值均小于0.05；通過KMO和Bartlett’s檢驗，得到樣本總體KMO值為0.815，協方差統計值為2423.687，顯著性概率為0.000，小于0.001，這些統計分析結果說明樣本適宜做因子分析。分析結果見表4。

5.2 驗證性因子分析(CFA)

在上文探索性因子分析的基礎上，為了進一步測算潛變量與可觀測變量之間載荷系數，現采用AMOS7.0對調研數據進行驗證性因子分析，由分析結果可知C．R值都在99%的置信度下顯著，說明潛變量與可觀測變量之間的載荷系數估計值具有很好的顯著性。具體分析結果見表5。

表4 變量的標準載荷分析

5.3 結構方程模型評價

對經過載荷系數檢驗過的模型進行擬合評價，選擇絕對擬合指數、相對擬合指數以及信息指數等指標來評價模型的擬合情況，經分析可得，各指數指標都滿足建議值的要求，由此可知，模型擬合程度非常高，模型構建非常好。分析結果見表6。

5.4 結構方程模型數據分析

首先，從表4中數據，我們可以發現，四個潛變量所表征的各觀測變量，其標準化因子載荷系數值基本都在0.6以上，說明了這些觀測變量對潛變量基本上都具有較強的影響，也初步說明了我們設計的各觀測變量基本上都是影響研究生網絡學習的重要因素。

另外，從表5中數據我們發現，研究生網絡學習的行為態度對行為意愿的路徑系數通過1%的顯著性水平下檢驗，說明兩者呈顯著正相關關系，即研究生的行為態度能增強行為意愿，驗證了先前假設H1，即研究生網絡學習行為態度越積極，網絡學習意愿就越強烈。同樣，數據顯示，研究生網絡學習的主觀規范和知覺行為控制對行為意愿的路徑系數也都通過1%的顯著性水平下檢驗，即研究生網絡學習的主觀規范和知覺行為控制都能增強網絡學習行為意愿，驗證了先前假設H2和H3，即研究生網絡學習的主觀規范和知覺行為控制與網絡學習意愿均呈顯著正相關。

同時，表5中研究數據還顯示，研究生網絡學習的行為態度、主觀規范及知覺行為控制兩兩之間也都通過1%的顯著性水平下檢驗，驗證了先前假設4、5、6，即研究生網絡學習的行為態度與主觀規范呈顯著正相關、主觀規范與知覺行為控制呈顯著正相關、行為態度與知覺行為控制呈顯著正相關，其路徑系數分別為0.330、0.407、0.294，說明研究生網絡學習的行為態度、主觀規范及知覺行為控制兩兩之間都有較大的傳導影響。

6 結論與建議

文章結合計劃行為理論，通過構建結構方程模型對研究生網絡學習行為意愿的影響因素進行研究分析可知：研究生在網絡學習時的影響因素按影響力大小排序依次為主觀規范、行為態度和知覺行為控制，其標準化路徑系數分別為0.549、0.402和0.370，行為態度、主觀規范和知覺行為控制與行為意愿均呈顯著正相關，并直接影響行為意愿。同時，研究生對網絡學習的態度、主觀規范及知覺行為控制之間三者相互傳導影響，兩兩之間也均呈顯著正相關。因此，為了讓研究生更好地進行網絡學習，主要提出以下政策建議：

(1)對研究生進行網絡學習講座和培訓，為研究生提供多樣的網絡學習方式方法。根據研究結果，研究生網絡學習的行為態度與行為意愿有顯著正相關關系，而在研究生網絡學習行為態度的6個觀測變量中，變量“網絡學習更多樣”對行為態度的影響最大，載荷系數為0.770，可見，研究生非常看重網絡學習方式的多樣性。不同的同學因為各種主客觀條件對學習方式有不同的需求，因此，我們要加強對研究生網絡學習的講座和培訓，為研究生提供多樣的學習方式和方法，引導研究生進行網絡學習，提高研究生網絡學習的行為態度，進而使研究生更愿意網絡學習。

表5 路徑/載荷系數估計結果

表6 模型擬合指數

(2)優化研究生網絡學習資源配置，為研究生提供平等且優異的網絡學習平臺。由研究結果知，主觀規范對網絡學習行為意愿的影響最大，而且在主觀規范的4個觀測變量中，變量“網絡學習使我所在組織的學習資源配置更合理”的載荷系數高達0.833，說明研究生非常在意所在組織里學習資源的配置。因此，我們要優化研究生網絡學習的資源配置，為研究生提供平等的、優異的網絡學習平臺，以提高研究生網絡學習的主觀規范，從而促進研究生更愿意網絡學習。

(3)對研究生進行正確的價值觀教育和引導，提高研究生抵制網絡不良信息誘惑的能力。根據研究結果，研究生網絡學習的知覺行為控制對行為意愿也具有顯著影響，在知覺行為控制的6個觀測變量中，變量“我有良好地抵制網絡不良信息誘惑的能力”的載荷系數最大，為0.845，可見，良好的抵制網絡不良信息誘惑的能力在研究生網絡學習時有著非常重要的作用。據此，我們要對研究生進行正確的價值觀教育和引導，提高研究生抵制網絡不良信息誘惑的能力，提高研究生網絡學習的知覺行為控制強度，從而使研究生更愿意網絡學習。

[1] 焦冰清.網絡環境下學習者的信息素養研究[D].成都：四川師范大學,2009.

[2] 李念.基于網絡學習行為分析的評價模型研究[D].武漢：華中師范大學，2007.

[3] 焦小英.網絡學習動力及其教育設計研究[D].重慶：西南大學,2008.

[4] 魏娜.網絡學習環境的生態危機與對策研究[D].保定：河北大學,2010.

[5] 金志.網絡學習中人的主體性的迷失與對策[D].長沙：湖南師范大學,2010.

[6] 孟慶軍.網絡學習代價研究[D].長春：東北師范大學,2007.

[7] 王軻.網絡環境下中學生自主性學習策略研究[D].北京：首都師范大學,2006.

[8] 萬達.碩士研究生網絡自主學習影響因素探究：以南京郵電大學為例[D].南京：南京郵電大學，2013.

[9] 李建南.網絡自主學習中自我效能感的影響因素研究[D].西安：西安理工大學,2010.

[10] 李靜.高校學生網絡學習投入情況研究[D].開封：河南大學,2012.

[11] 李海龍.網絡學習影響因素及其評價模式研究[D].新鄉：河南師范大學，2012.

[12] 王麗娜.網絡學習行為分析及評價[D].西安：陜西師范大學，2009.

[13] 肖愛平，蔣成鳳.網絡學習者網上學習現狀、影響因素及對策研究[J].開放教育研究，2009(1):75-80.

[14] 翟菁.網絡學習交互行為研究[D].武漢：華中師范大學，2009.

責任編輯 俞 林

Teaching orientation and influencing factors analysis of graduate students’ attitudes towards E-learning

WANGJianhua1a，ZHONGWenlong2，CHENJian1b

(1a.School of Business；1b. School of Law ，Jiangnan Unversity, Wuxi 214122, China；2. Market Supervision and Administration of Shandong Province， Anqiu 262100, China)

Based on the empirical survey data, from the perspective of the theory of planned behavior, this paper explores college students’ attitude, subjective norm, perceived behavioral control and behavior intention towards E-learning by using factor analysis and structure equation model. Research shows that, TPB can well explain college students’ behavior intention towards E-learning, they rank subjective norm, attitude and perceived behavioral control in the aspects of factors determining college students’ E-learning, and the standardized path coefficients are 0.549, 0.402 and 0.370, the attitude, subjective norm, perceived behavioral control all have significant positive correlation with behavior intention. Meanwhile, analysis also shows that college students’ attitude, subjective norm, and perceived behavioral control has significant correlation and influences with each other.

college students； E-learning； behavior intention； influence factor； TPB； SEM

2016-08-20

項目來源：江蘇省2015年度研究生教育教學改革研究與實踐課題(JGZZ15_047)；江南大學2015年本科教育教學改革研究項目(JG2015079)

王建華(1979— )，男，河南汝南人，副教授，碩士生導師，研究方向：食品安全管理與農業經濟。

10.13750/j.cnki.issn.1671-7880.2016.06.024

G 641

A

1671-7880(2016)06-0086-07