疫情期間慕課用戶持續使用意愿影響因素研究

曾雨芊 楊琳 王笑涵

摘? 要 2020年新冠肺炎的突然襲來促進了全國各地開展大量的信息化教學活動，實現學習方式向混合學習轉變，但在線學習MOOC平臺顯示出的輟學率卻十分之高。為此，以技術接受模型理論和信息系統持續使用模型理論為基礎，運用調查問卷的方式對MOOC用戶進行調查分析，發掘影響用戶行為的關鍵因素，進而對MOOC制定相應策略，希望有助于推動疫情期間廣東省新師范建設，更有助于實現使用信息技術手段轉變學習方式。

關鍵詞 MOOC平臺;在線課程;技術接受模型;信息系統持續使用模型

中圖分類號：G434? ? 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2021）24-0092-04

Influencing Factors of MOOC Users’ Willingness to Continue

Using During Epidemic Period//ZENG Yuqian， YANG Lin， WANG

Xiaohan

Abstract The sudden arrival of CoviD-19 in 2020 has spurred a

large number of information-based teaching activities across the coun-

try to achieve a shift to blended learning. However， the drop-out rate of online learning MOOC platform is very high. Therefore， based on

TAM theory and the theory of ECM-ISC， this paper conducts an in-

vestigation and analysis of MOOC users by means of questionnaire. The key factors affecting user behavior are explored， and correspon-

ding strategies are formulated for MOOCs， which will help promote the construction of new teachers in Guangdong Province during the epidemic period， and also help realize the transformation of learning methods by means of information technology.

Key words MOOC platform; online courses; TAM; ECM-ISC

1? 研究背景

MOOC作為一種大規模在線開放課程，自2012年以來在世界范圍內逐漸流行。MOOC課程的多元化、開放和在線等性質，以及作為大數據時代的新課程，可以有效解決我國教育資源不均衡問題，促進教育公平。也因其這些特性，MOOC在疫情期間為全世界各個地區的教育提供了巨大幫助，更是為廣大師生提供了學習平臺，在我國大多數學校得到認可。縱然新冠病毒的暴發極大地推動了大數據時代線上教育的發展，全國各地仍然存在或大或小反對的聲音。研究人員從目前的MOOC數據中發現，在線課程的輟學率非常高。其中有研究表明，麻省理工學院和賓夕法尼亞大學的學生使用MOOC完成在線課程的比例下降90%～95%。盡管MOOC的最新價值已被接受，但無法完成選修課程的人數仍在增加。那么，MOOC難以維持的原因是什么？該如何優化這些因素？

2? 相關文獻綜述

國外最早關于MOOC學習者持續使用意愿的研究為Khezri

的碩士論文Understanding user satisfaction and continuance intentions in MOOCs，他在技術接受模型（TAM）中引入感知質量作為變量。因為專業限制性的原因，這篇具有相當大影響力的文獻只考慮了平臺中的外部因素，忽視了平臺用戶使用平臺過程中的心理變化的潛在影響變量。于目前的教育理念來看，這是不符合“以學生為中心”的教育原理的實施的。當然，隨著研究的深入，信息系統持續使用模型（ECM-ISC）被Alraimi應用于2015年發表的文章Under-

standing the MOOCs continuance： The role of openness and reputation。這是首次針對MOOC平臺學習者內驅力來研究MOOC學習者的持續使用意愿的文獻，直到現在，該文獻對于該領域影響力依舊最大。這些年來陸續出現研究者運用各種模型及理論對MOOC平臺存在的現象進行調查分析。

與此同時，國內也陸續有研究者對影響用戶堅持MOOC平臺使用意向的相關調查研究。徐光等[1]于2017年發表文章，選擇基于MOOC平臺學習者內驅動力中自身的成敗歸因和學習動機來對持續使用MOOC平臺學習意向進行調查，他們所提倡的學習動機理論和成敗歸因理論實實在在地為該文獻的信息系統持續使用模型的構建起到理論支撐作用。此前，楊根福[2]、張哲等[3]對于研究影響MOOC平臺用戶持續使用原因的調查中，都建構了信息系統持續使用模型，通過假設、調查、分析來確定影響因子，并提出對應的建議。其中，楊根福[2]引入用戶對平臺的感知自主性和感知能力，以及平臺為用戶提供的社會交互性等變量，研究對用戶使用平臺意向的影響。

回顧以往相關文獻發現，研究者對于MOOC平臺高輟學率的調查和影響MOOC平臺持續使用意愿的研究思路分為兩種：一是調查MOOC平臺上具體現象發生的原因并進行總結思考;二是基于現有的理論或模型建立假設并說明問題的原因。

隨著信息技術從精英化逐漸走向全球化，人們在學習、工作中都在受到這種趨勢的影響。在疫情暴發背景下，在更需要教師、學生等人群積極運用在線學習平臺來輔助自身學習的情況下，MOOC平臺作為具有代表性的在線平臺，理應在疫情猖獗的境況下備受歡迎，但眾多MOOC平臺的數據顯示，其輟學率仍然很高。為對此現象進行研究調查，本文結合以往的文獻綜述，并閱讀相關理論和概念，經過充分分析，選擇技術接受模型和信息系統持續使用模型作為本次研究的模型基礎，以期待研究具有較強的關聯性和說服力[4]。

3? 研究假設與模型建構

本研究基于技術接受模型和信息系統持續使用模型，探討疫情防控背景下MOOC平臺用戶使用平臺進行學習時的感知易用性、感知有用性、期待確認度以及對平臺的整體滿意度等因素，對其是否愿意堅持使用MOOC平臺進行學習的影響[5]。在技術接受模型中，感知易用性是指個體主觀認為應用特定系統時自身感受到的困難程度或努力程度。也就是說，MOOC平臺的學習者覺得使用MOOC有多容易[6]。文獻分析發現，在之前的研究中，感知易用性對MOOC平臺用戶的態度和感知有用性有顯著正向影響[7]。感知有用性是指根據使用者使用特定系統而主觀判斷工作性能提高的程度，這是MOOC用戶在使用平臺時對自己的學習有多大幫助的主觀感受。期待確認度是指MOOC學習者對平臺使用前后的預期作出的確認程度評價。滿意度是用戶在使用特定信息系統后對系統總體的滿意度評估，而對于滿意度的評價是在線學習者持續使用意愿的重要指標[3]。

根據以上理論，提出研究假設如下：

H1a：期待確認度對感知有用性具有影響

H1b：期待確認度對滿意度具有影響

H2a：感知易用性對感知有用性具有影響

H2b：感知易用性對滿意度具有影響

H3a：感知有用性對滿意度具有影響

H3b：感知有用性對持續使用意愿具有影響

H4：滿意度對持續使用意愿具有影響

根據研究理論與假設，本研究構建圖1所示MOOC用戶持續使用意愿影響因素模型。

4? 數據分析

4.1? 樣本數據收集

問卷網站使用問卷星進行數據收集，調查問卷在微信、QQ等社交網絡服務平臺上廣泛傳播。未使用過MOOC平臺的被調查者填寫的問卷不屬于本研究的范圍，被視為無效。除18份無效問卷之外，獲得有效問卷697份，有效率為97.42%。

4.2? 信度檢驗

信度是指用同一方法反復測定同一對象結果的一致性。本文使用SPSS 19.0進行信度檢查，常用的α信度系數法以Cronbach’s Alpha值為基礎，分析問卷信度。一般來說，Alpha值不低于0.6表示問卷的信度可以接受，而理想的問卷則需要Alpha值高于0.7。表1中得出Cronbach’s Alpha值均超過0.7，在本次調查中顯示出良好的信度。

4.3? 效度檢驗

使用探索性因子分析法對問卷數據進行分析[8]，KMO度量值達到0.735，Bartlett球形檢驗近似卡方值為1 795.202

（p<0.001），說明本研究所采集的問卷調查數據適用于作因子分析。通過驗證因子分析分析問卷數據的有效性。從表1來看，組合的置信度大于0.6，說明問卷統計的有效性良好;提取的平均方差均大于0.5，說明本次研究尺度具有較好的辨析合理性。

4.4? 結構方程模型檢驗

1）模型檢驗。本研究采用Amos 25.0對模型進行適配度分析，利用卡方自由比、近似誤差均值方根、擬合優度系數、規范擬合指數等，測量結果如表2所示。各項參數均達到適配標準，說明模型整體達到理想狀態。

2）路徑分析。由表3可以看到模型中的所有路徑均呈現顯著水平。

在假說H1a中，期望確認度影響感知有用性，其路徑系數為0.229。當MOOC用戶使用MOOC來學習時，用戶對平臺的預期達標與否對用戶對這個平臺的實用性判斷具有密切聯系。

在假設H1b中期待確認度對滿意度具有影響，其路徑系數為0.284。數據表明：MOOC用戶在使用MOOC平臺進行學習時，用戶對平臺的預期影響著用戶對平臺的滿意程度，兩者具有一定的聯系。

在假設H2a中感知易用性對感知有用性具有影響，其路徑系數為0.337。由此可以得出：MOOC用戶認為MOOC平臺的操作有多容易，對用戶使用平臺時所感知的MOOC平臺對自身學習提升的有用性程度具有明顯影響。

在假設H2b中感知易用性對滿意度具有影響，其路徑系數為0.303。由此可得：MOOC用戶認為MOOC平臺的操作有多容易，對用戶使用后的滿意程度總體的評價具有密切聯系。

假設感知有用性對滿意度產生影響中H3a的路徑系數為0.298。數據表明：用戶在使用某一特定系統時，主觀上認為其帶來的工作成果提高程度與使用后的滿意程度有明顯聯系。

假設H3b的感知有用性影響持續使用意愿，路徑系數為0.677。可以看出：用戶感覺到自己學習有用性的提高，與用戶是否愿意繼續使用MOOC平臺有很強的相關性。

在假設H4中滿意度對持續使用意愿具有影響，其路徑系數為0.202。數據表明：用戶使用后對平臺的滿意程度對用戶是否愿意繼續使用MOOC平臺具有密切聯系。

5? 結論和建議

5.1? 結論

本次調查基于679個有效樣本數據，分析新冠疫情期間影響MOOC平臺用戶持續使用意愿的影響因素模型，發現眾多變量之間的路徑關系具有不同的顯著性。從本研究的結果得出，此次的研究構建了疫情期間平臺用戶對于MOOC平臺是否愿意持續使用的影響因素模型，其中以信息系統持續使用模型和技術接受模型作為理論基礎以外，還通過收集目前境況下MOOC平臺用戶的數據，對理論和模型的科學性和有效性進行驗證并進行合理分析。其中問卷調查收集的結果，使用SPSS 19.0和Amos 25.0軟件進行分析。最后發現，MOOC平臺用戶的期待確認度對感知有用性和滿意度有顯著影響。用戶對平臺的感知易用性與感知有用性和滿意度有顯著相關，MOOC平臺學習者對感知有用性和滿意度的感知直接影響學習者繼續使用平臺進行學習的欲望。學習者對有用性的感知與學習者滿意度有著較強的關聯。基于以上總結，再結合前人的研究和分析，提出相關建議。

5.2? 建議

5.2.1? 提高平臺實用性和吸引力? 在學校強制的影響因素之外，MOOC用戶的繼續使用意愿主要來源于用戶的主觀感，即強調用戶的學習體驗。因此，MOOC平臺想要提高用戶的持續使用意愿，就十分需要提高用戶的感知易用性和感知趣味性，以此增強用戶黏性。若在MOOC平臺界面建設中很好地完成了統一性、層次性和流暢性，相信在感知易用性這一塊的主觀感受將大大提升。為了更好地提高感知趣味性，應該合理推出具有新鮮感和辨識度的教材內容，平臺也應該不斷地更新知識儲備，挖掘更多理論清晰且與生活息息相關的課程。一是創造理論與實際相結合的新的教育資源，達到激發學習興趣的目的。理論與實際相結合，使學習者在實際生活中喜歡探索，便于學習者建立知識框架，提高學習動機。二是課后要在作業和考試中增加新的因素，使學習者在復習教學知識的同時擴大課外興趣，激發學習者的共鳴和求知欲。

5.2.2? 建立學習討論互動區? 在當今這個信息化社交時代，人們因為自身的期待值會更樂意于對自己認同的人付出心血和精力。同理，MOOC平臺恰好可以利用這一點進行改進。MOOC作為在線教學視頻平臺，需要學習者具有很強的自主意識，但這并不代表MOOC的學習只有這么一種方式。MOOC可以為學習者提供擁有歸屬感和認同感的平臺和機會。當學習者對自己的課程產生思考或疑問時，可以在MOOC討論區發表自己的想法和創意，這不僅激勵學習者主動參與，也更加體現了學習的本質。這樣一來，MOOC平臺不僅為用戶提供了社交體驗，還發揮了社交應用的優勢，提高了作為學習平臺的魅力。■

參考文獻

[1]徐光，劉魯川.慕課學習者的歸因、動機與持續使用意圖研究[J].電化教育研究，2017，38（3）：68-74.

[2]楊根福.MOOC用戶持續使用行為影響因素研究[J].開放教育研究，2016，22（1）：100-111.

[3]張哲，王以寧，陳曉慧，等.MOOC持續學習意向影響因素的實證研究：基于改進的期望確認模型[J].電化教育研究，2016，37（5）：30-36.

[4]曾子明，鄭安安.中國大學MOOC平臺學習者持續使用意愿影響因素研究[J].中國教育信息化，2019（16）：28-33.

[5]易玉何，馬志強，孔麗麗.高校慕課持續使用行為影響因素建模研究：基于持續使用行為理論的視角[J].中國教育信息化，2018（3）：17-21.

[6]魯耀斌，徐紅梅.技術接受模型及其相關理論的比較研究[J].科技進步與對策，2005（10）：178-180.

[7]洪紅，徐迪.移動社交應用的持續使用意愿影響因素研究：探討網絡外部性和羊群行為的共同作用[J].經濟管理，2015，37（5）：40-50.

[8]尹睿，徐歡云.在線學習投入結構模型構建：基于結構方程模型的實證分析[J].開放教育研究，2017，23（4）：101-111.