移動學習APP用戶持續使用意愿影響因素研究*

洪明意 龍海俠 吳麗華 王 強

（海南師范大學 信息科學技術學院，海南 海口571158）

引言

據中國互聯網絡信息中心CNNIC 發布第41 次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》[1]顯示，截至2017年12月，我國手機網民規模達7.53 億，網民中使用手機上網人群的占比由2016年的95.1%提升至97.5%。在教育信息化背景下，智能移動設備為移動學習的普及和發展提供了物質基礎。移動學習作為一種新型的學習方式被廣泛應用。美國新媒體聯盟發布《2017 地平線報告（高等教育版）》，其中明確指出移動學習技術將會是未來1年高等教育主流應用的技術之一。移動學習具有移動性、便攜性、及時性、個性化等特征，它的出現為學習者提供了隨時隨地可以學習的學習資源和學習環境。

但是移動學習作為一種新型的信息系統，用戶的初始接受和持續使用對其發展至關重要。目前國內外已有學者研究移動學習的初始接受，但對持續使用行為的研究少之又少，建立能夠反映移動學習系統特點的模型，深入研究用戶持續使用行為的影響因素是很有必要的。

一、研究述評

雖然在教育信息化背景下，智能移動設備為移動學習的普及和發展提供了物質條件，越來越多的公司致力于移動學習系統的研發，但是要想成功的推廣和普及移動學習系統，不僅要研究用戶的初始接受行為，還要深入分析移動學習用戶持續使用的影響因素。

筆者通過國內外關于移動學習領域相關文獻的檢索發現，國內關于移動學習系統初始接受和持續使用相關的文獻研究相對較少，而且對于持續使用階段的相關研究文獻少之又少。筆者以主題為“移動學習”and“持續使用”，在知網數據庫上檢索出4 篇文獻，陳美玲[2][3]學者根據移動學習的相關特性，增加個人創新性、感知移動性價值、感知易用性、感知娛樂性和習慣5 個變量對ECM-IT 模型進行拓展，以在校大學生為研究對象進行實證研究，結果表明滿意度、習慣、期望確認度、感知移動性價值、感知有用性對持續使用意愿有顯著影響。次年，其又在ECM 模型的基礎上以融合感知易用性和感知移動性價值開展實證研究，得出與以往不同的結論是感知有用性不再是影響用戶持續使用的關鍵因素，除了模型中的變量滿意度和期望確認度以外，外加入的變量移動性價值才是關鍵因素。鄒霓[4]整合了信息系統持續使用模型（ECM-IT）和任務—技術匹配模型（TTF），構建出移動學習APP 用戶的持續使用意愿模型進行實證研究，結果表明整合的模型適用于移動學習持續使用研究，技術特征和任務技術匹配間接正向影響著用戶持續使用意愿。閆曉甜在動機理論和沉浸理論的基礎上研究移動學習APP 用戶粘性的影響因素，發現沉浸體驗、使用動機、期望確認度以及使用成本均能正向顯著影響用戶的黏性。

二、理論依據與模型假設

1.期望確認模型（ECM-IT）

關于信息系統持續使用行為方面的研究，已經有不少學者基于期望確認模型進行研究。Lin et al.[5]將感知趣味性集成到門戶網站的期望確認模型中，對三所大學的本科生進行問卷調查，數據分析后得出，感知趣味性、滿意度以及有用性有顯著地為用戶持續使用網站的意圖做出貢獻。Limayem et al.[6]在ECM-ISC 模型上，將習慣作為一個持續使用意愿和持續使用行為之間的調節變量加入其中。發現習慣在其中起到調節作用，用戶在使用信息系統過程中，持續使用意愿會隨著使用習慣的增強而對持續使用行為的影響減弱。Lee[7]將TAM、TPB、ECM 進行模型整合，來研究用戶對E-learning 的持續使用意愿，結果表明滿意度對用戶持續使用意愿的影響最為顯著，其次是感知有用性、態度、期望確認度、主觀規范、感知行為控制。Hung et al.[8]探究了高校教師對網絡學習系統的持續使用意愿，用歸因理論的信念來拓展信息系統持續使用模型。通過調查有基于Web 學習系統經驗的老師，發現改良后的模型具有更好的解釋教師持續使用網絡學習系統意圖的能力。Bhattacherjee[9][10]的信息系統持續使用模型—期望確認模型（Expectation confirmation model-Information technology，簡稱：ECM-IT）與以往的理論模型不同的是，就是為了研究用戶信息系統持續使用行為而提出的。因此在以往的研究的基礎上，筆者將基于期望確認模型來研究移動學習系統（如圖1所示）。

圖1 Bhattacherjee 的信息系統持續使用模型

2.D&M信息系統成功模型

不過，期望確認模型研究的終點在于關注用戶的主觀感受，沒有考慮到信息系統的自身特性對持續使用行為的影響。因此需要結合關注系統特性的研究納入到模型中。最廣泛被人接受的是Delone&Mclean（1992）[11]提出的信息系統成功模型（Delone&Mclean IS Success Model，簡稱：D&M 模型）。模型中的系統質量、信息質量常代表“系統特性”的兩個重要構念被用于探究用戶的滿意度或績效。系統質量一般通過易用性、可移植性、功能性等指標來評估；信息質量則通過準確性、完整性、時效性等指標來評估[12]。用戶在使用過信息系統之后，對系統質量或信息質量產生的感受，會直接影響到用戶是否還會繼續使用的意圖。因此鑒于移動學習系統自身的特點，筆者將基于D&M 信息系統成功模型來研究移動學習系統（如圖2所示）。

圖2 Delone&Mclean 的信息系統成功模型

3.模型提出與假設

對于持續使用行為方面的研究大都是結合研究對象的自身特點，對國外經典模型進行完善和拓展，通過調查問卷數據分析進行實證調查研究。因此，本研究中筆者結合國內大學生移動學習情況與移動學習的自身特點，在對國內外相關文獻調查分析之后，以期望確認模型（ECM-IT）和D&M 模型為研究模型基礎，構建出大學生移動學習持續使用的理論模型（如圖3所示）。通過借鑒國內外成熟量表，本研究以在校大學生為研究對象進行實證調查研究。本研究模型構建的影響因素包含有系統質量、信息質量、感知有用性、感知易用性、感知移動性、期望確認度、滿意度、持續使用意愿，對所涉及到的因素進行解釋（如表1所示）。

圖3 移動學習用戶持續使用模型

表1 研究變量定義表

根據Bhattachjee 期望確認模型，可以假設用戶是持有一定的期望來使用移動學習，在使用過程中或是體驗之后，發現移動學習可以提高學習或生活效率，甚至有一些意想不到的好處，那用戶對移動學習的期望就得到了滿足，也覺得移動學習系統很有用，就對移動學習感到滿意，繼而就會加強用戶對該信息系統的持續使用意圖。也就是說用戶對移動學習系統的滿意度越強，其持續使用該系統的意愿就越強。同時，感知易用性也是影響用戶持續使用信息系統的一個關鍵因素，尤其是在信息系統更新換代之后。在DM 信息系統成功模型中，系統質量和信息質量對用戶滿意度存在著直接的影響。移動學習系統的功能豐富、信息內容質量良好也是用戶滿意度的基礎。因此，依據移動學習的特點，本研究提出如下假設：

H1：期望確認度對滿意度有正向的影響；

H2：期望確認度會對感知有用性產生積極的影響；

H3：感知移動性對感知易用性有正向的影響；

H4：感知有用性對滿意圖產生積極的影響；

H5：感知易用性會對感知有用性產生積極的影響；

H6：系統質量對滿意度有正向的影響；

H7：信息質量對滿意度有正向的影響；

H8：感知移動性對持續使用行為意愿有正向影響；

H9：感知移動性對感知有用性產生積極的影響；

H10：滿意度對持續使用意圖有正向的影響。

三、問卷設計與數據收集

本研究調查的對象是在校大學生，問卷主要包含對在校大學生移動學習經歷和移動學習持續使用意愿影響因素調查，被調查者如發現自身沒有移動學習經歷則停止問卷作答。本研究的理論模型是在前人的研究基礎上提出的，因此，模型中操作性的題項都借鑒于國內外成熟量表。調查問卷中所有題項都采用LIKERT 五點量表法，數字“1-5”分別代表了“表示非常不同意、表示不同意、表示中立、表示同意、表示非常同意”。調查對象依據以往的學習經歷，對其作出不同程度感受的評價。本研究選擇本校大學生作為問卷調查對象，本次調查共回收有效問卷363 份。

四、數據分析

1.測量信度和效度檢驗

本研究采用SPSS 數據統計分析軟件和AMOS 結構方程模型分析軟件來對本文進行分析。目前，克隆巴赫信度系數（Cronbach’s α）是信度分析最常用的表征方式之一。系數的取值區間為0 到1，系數越高，問卷數據的信度越高，問卷的內部一致性越好。一般情況下，認為α＞0.5 為一般研究信度可接受的范圍，問卷需要修改。α在0.7-0.9 之間認為研究信度較為可行，α大于等于0.9說明研究信度極佳。研究分析結果如表2所示，本研究中各研究變量的系數均在0.9 之上，說明問卷數據信度高，問卷內部一致性程度良好，問卷測試結果較為可靠。

問卷的效度用來研究問卷測量的有效程度，換句話說就是檢驗調查問卷題目設計的是否合理。本研究主要是通過實證調查來驗證調查結果是否與所構建的模型相符，因此要對構建效度進行測量檢驗。研究采用驗證性因子分析法來檢驗建構效度，通過潛變量和測量變量之間是否有顯著的因子載荷來判斷問卷的建構效度。建構效度又分為收斂效度和區別效度兩個方面。各研究變量的收斂效度主要通過根據Fornell 和Larcker（1981）[13]提出的標準化因子負荷（Factor Loading）、組合信度值（Composite Reliability,CR）、平均萃取變異量（Average Variance Extracted,AVE）三個指標來評估。根據標準，各測量題項在其對應的研究變量上的標準化因子負荷值通常要大于0.5，且要達到顯著水平。在本模型中，8 個研究變量相應的標準化負荷值都遠大于0.5，且P 值都達到顯著水平，說明本量表具有很好的收斂性。根據Fornell 和Larcker 提出的組合信度指標，通常認為各個研究變量的組合信度要在0.7 以上，使用的測量問卷才算可靠。而至于平均萃取變異量的值要大于0.5，說明收斂性才能接受。在本研究中，各測量題項在其相對應的潛在變量上的CR 值都接近0.9，而平均萃取變異量值明顯均大于臨界值0.5，說明本模型的收斂效果較好。

表2 信效度分析表

根據Fornell 和Larcker 的建議，要想結構方程模型各潛變量之間具有較好的區別效度，就比較各潛變量平均萃取變異量值的平方根與其它潛變量之間的相關系數，如果大于，則表明該結構方程模型具有良好的區別效度。如表3所示，表格中對角線上數字為各研究變量平均萃取變異量值的平方根，左下三角中數字為各潛變量相關系數，可以看出各潛變量AVE 值的平方根均大于其與其它潛變量之間的相關系數，說明本研究的測量模型具有較強的區別效度。

表3 區別效度檢驗表

2.結構方程模型及假設檢驗

初步對模型信效度指標的檢驗都已達標，本節將通過Amos 結構方程模型分析軟件對本研究模型進行模型擬合度以及研究假設的驗證。模型及路徑系數如圖4所示。根據吳明隆（2003）[14]的研究，模型將通過以下這個7 個擬合度指標的評價來考察模型的適配度：卡方自由度比（CMIN/DF）、近似誤差均方根（RMSEA）、擬合優度（GFI）、調整擬合優度（AGFI）、非 常規范擬合指數（TLI）、比 較 適 合 度 指 標（CFI）、增 量 適 合 度 指 標（IFI）。如表4所示。通過擬合度指標與模型臨界值的對比來判斷模型與數據的適配度。從表4中發現本研究所構建的模型各個擬合度指標均在臨界值之上，構建的模型達到了較好的適配度，可以不用對模型再次修正。

表4 模型擬合度結果

圖4 結構方程模型

本研究的初始模型路徑系數如表5所示，各研究變量之間的標準化路徑系數值在（-1,1）之間，其用來衡量各變量間相關影響程度。通常標準化路徑系數在臨界比率（C.R.）＞1.95 和P＜0.05 時，認為在該路徑系數顯著的情況下，其值越接近于1，表明變量之間作用越大。本研究中臨界比率的值都大于1.95 且P 值都小于0.05，因此模型的標準化路徑系數都屬于路徑系數顯著的情況。說明各研究假設都得到了支持，都存在正向影響，只有感知移動性變量對感知易用性變量的影響程度較高，標準化路徑系數達到0.665。

表5 初始模型路徑系數

五、研究結論

本研究將Bhattacherjee 的信息系統持續使用模型和D&M 信息系統成功模型應用于移動學習系統，構建出大學生移動學習持續使用意愿的研究模型。研究通過構建“大學生移動學習持續使用意愿調查問卷”對在校大學生進行實證調查，將收集到的問卷通過SPSS 數據分析軟件和AMOS 結構方程模型軟件對筆者提出的模型和假設進行實證研究，結果每個假設都是成立的。在筆者所提出的模型中，信息質量、系統質量、感知移動性、期望確認度是自變量，持續使用意愿是因變量，滿意度、感知有用性和感知易用性是中介變量。模型中的各個變量或多或少都會直接影響或者間接影響到移動學習用戶的持續使用意愿。模型中信息質量和系統質量通過影響用戶的滿意度來間接影響用戶的持續使用意愿；移動學習方式與傳統學習方式最大的不同在于可移動性學習，移動設備的普及更是提高了用戶的感知移動性，從而影響到用戶感知有用性和感知易用性，就會繼續進行移動學習；用戶通過移動學習使個人期望得到滿足，通過滿意度來間接影響到個人的持續使用意愿。按照影響程度大小和標準化總體效應，對大學生移動學習持續使用意愿的影響因素依次為：滿意度（0.530）、感知移動性（0.373）、期望確認度（0.242）、信息質量（0.133）、系統質量（0.08）、感知 有用性（0.06）、感知易用性（0.017）。通過研究發現模型中4 個研究變量，滿意度、感知移動性、期望確認度、信息質量是影響大學生移動學習持續使用意愿的關鍵因素。