陳欣+鐘杰

摘要：以TAM作為研究視角，對(duì)我國MOOC用戶的接受因素進(jìn)行探索性研究。通過尋找影響我國MOOC用戶使用的因素，試圖提高M(jìn)OOC在我國的普及程度。對(duì)我國已有的MOOC平臺(tái)，針對(duì)性地對(duì)目標(biāo)用戶和潛在目標(biāo)用戶投放問卷。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和根據(jù)TAM，結(jié)合當(dāng)前我國MOOC市場(chǎng)現(xiàn)狀，得出：用戶接受績(jī)效期望、信息質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、態(tài)度這四個(gè)因素影響用戶接受MOOC的行為意向，以上影響因素都與行為意向存在正相關(guān)關(guān)系。

關(guān)鍵詞：MOOC；TAM；在線教育；用戶接受；在線課堂

中圖分類號(hào)：G642 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2016）15-0266-05

1 引言

2012年以來，大規(guī)模在線開放課程（Massive Open Online Courses，MOOC）在全國范圍內(nèi)迅速興起，給傳統(tǒng)搞高等教育帶來巨大沖擊。其沖擊主要基于社交網(wǎng)絡(luò)的師生間，同學(xué)間的互動(dòng)技術(shù)和基于大數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)效果測(cè)試技術(shù)的應(yīng)用[1]，通過MOOC，世界范圍內(nèi)的用戶都有可能享受到優(yōu)質(zhì)的課程。Downes總結(jié)出MOOC的四個(gè)基本原則，被看作MOOC的發(fā)展特點(diǎn)，這4點(diǎn)分別是：匯聚、混合、轉(zhuǎn)用、推動(dòng)分享[2]。

對(duì)于MOOC網(wǎng)站而言，可以根據(jù)用戶的接受因素對(duì)網(wǎng)站內(nèi)容進(jìn)行調(diào)節(jié)，以提供更貼近目標(biāo)用戶的內(nèi)容[3]。用戶能從自身需求出發(fā)，選擇合適的課程進(jìn)行學(xué)習(xí)。而供應(yīng)商就能通過MOOC的用戶接受因素影響研究調(diào)整自己的課程內(nèi)容，從而更好地迎合目標(biāo)客戶[4]。

在現(xiàn)階段的互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)理論探究中，“消費(fèi)體驗(yàn)”、“消費(fèi)者介入”、“消費(fèi)者感知”等新興理論也為納入原有的領(lǐng)域模型中。為了更好地研究互聯(lián)網(wǎng)接受行為研究的特點(diǎn)，需要一個(gè)更加與之切合的模型。

TAM（Technology Acceptance Model，技術(shù)接受模型）認(rèn)為，感知有用性和想用的態(tài)度共同影響著行為意向。想用的態(tài)度是由感知有用性和感知易用性共同決定的[5]。其中易用性是由外部變量決定的，包括任務(wù)特征、設(shè)計(jì)特征、執(zhí)行過程的本質(zhì)、用戶特征等等。為技術(shù)接受模型中存在的因素建立起關(guān)系[6]。此外，Venkatesh等人對(duì)TAM中的“影響使用者認(rèn)知因素”的問題進(jìn)行改進(jìn)，提出四個(gè)核心：社群影響、績(jī)效期望、付出期望和配合情況[7]。

2 模型研究與假設(shè)

2.1 模型研究

本文建立MOOC用戶接受因素影響模型，如圖1所示。

用戶接受績(jī)效期望：是用戶對(duì)該產(chǎn)品或服務(wù)產(chǎn)生的預(yù)期判斷，預(yù)估能為自己帶來多少的回報(bào)，稱為用戶接受績(jī)效期望。服務(wù)質(zhì)量：是用戶感受到的，產(chǎn)品帶來的服務(wù)質(zhì)量的高低，人們因?yàn)槠浞?wù)的質(zhì)量，而通過利用某種技術(shù)，或者使用該技術(shù)能提供其價(jià)值的，最后人們能對(duì)此技術(shù)產(chǎn)生需求。信息質(zhì)量：人們因?yàn)槟钞a(chǎn)品或技術(shù)所提供的信息的質(zhì)量，而通過利用某種技術(shù)，或者使用該技術(shù)能提供其價(jià)值的，最后人們能對(duì)此技術(shù)產(chǎn)生需求。態(tài)度：態(tài)度是人們對(duì)產(chǎn)品、團(tuán)體、事物或者思想評(píng)價(jià)的認(rèn)知表征，是人們對(duì)單一對(duì)象一貫的固有的心理傾向。行為意向：一般來說，態(tài)度和行為意向會(huì)有一定的一致性，當(dāng)人們對(duì)一件事物的態(tài)度是積極的，那么自然而然的，行為意向也會(huì)比較高。

根據(jù)對(duì)相關(guān)變量的操作、定義和測(cè)量，本文提出如下因變量和自變量。因變量：本文包括一個(gè)因變量，我國用戶對(duì)MOOC的接受程度，接受程度越高，說明用戶更能接受這種因素。自變量：基于TAM分析，結(jié)合其他學(xué)者對(duì)該問題的研究理論更新，可以得出四個(gè)自變量：用戶接受績(jī)效期望、服務(wù)質(zhì)量、信息質(zhì)量、行為意向。

2.2 研究假設(shè)

MOOC領(lǐng)域中，Kizilcec將用戶分成了4類，分別是旁聽者、完成者、非參與者和采樣者。并且發(fā)現(xiàn)用以希望豐富簡(jiǎn)歷內(nèi)容為目的用戶的比例較高，除此之外，傾向于好玩可挑戰(zhàn)的情感需求在完成這里的比重較高[8]。

用戶接受績(jī)效期望及相關(guān)假設(shè)：TAM指出，行為意向受用戶接受績(jī)效期望影響。本文提出假設(shè)如下：

H1：用戶接受績(jī)效期望越強(qiáng)，其接受態(tài)度越好。

服務(wù)質(zhì)量及相關(guān)假設(shè)：服務(wù)質(zhì)量是服務(wù)營(yíng)銷的核心，而服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)品或者服務(wù)滿足了規(guī)定和滿足了潛在的要求的特征的總和。套用到MOOC課程的范疇，服務(wù)質(zhì)量能包括是否讓學(xué)生滿意。本文提出假設(shè)如下：

H2：MOOC平臺(tái)的服務(wù)質(zhì)量越高，其接受態(tài)度越好。

服務(wù)質(zhì)量及相關(guān)假設(shè)信息質(zhì)量及相關(guān)假設(shè)：信息質(zhì)量是指MOOC平臺(tái)上提供的課程是否能提供足夠好的學(xué)習(xí)內(nèi)容以供學(xué)生學(xué)習(xí)，課程的設(shè)置是否合理，課程內(nèi)容是否可靠充實(shí)。學(xué)生是否能在有效時(shí)間內(nèi)充分吸收課程內(nèi)容，這些都包含在信息質(zhì)量屬性里。本文提出假設(shè)如下：

H3：MOOC平臺(tái)的信息質(zhì)量越高，其接受態(tài)度越好。

態(tài)度及相關(guān)假設(shè)：態(tài)度是主觀感受，因?yàn)槿藗兘邮艿纳鐣?huì)環(huán)境和不同的價(jià)值觀，導(dǎo)致一件事物能產(chǎn)生多種截然不同的態(tài)度[9]。人們的行為意向受到人們對(duì)該事物的態(tài)度的好壞影響。本文提出假設(shè)如下：

H4：人們對(duì)MOOC平臺(tái)的態(tài)度越好，其接受的行為意向越高。

3調(diào)研分析

3.1 問卷設(shè)計(jì)

為了確定問卷的有效性，通過其他學(xué)者的研究進(jìn)行對(duì)比[10]-[15]，并結(jié)合本研究需求，最后確定問卷內(nèi)容。具體內(nèi)容如表1所示：

3.2 樣本構(gòu)成與描述性統(tǒng)計(jì)

調(diào)查時(shí)間是2015年3月26日到2015年4月26日，一共收到326份答卷，有效問卷312份，有效率95.7%。

性別分布：男性被調(diào)查者共有142位，占46%；女性被調(diào)查者有170位，占54%。

年齡區(qū)間分布：16歲以下的被調(diào)查者有4名，占2%；16歲至20歲的被調(diào)查者有22名，占11%；21歲至25歲的被調(diào)查者有230名，占74%；26歲至30歲的被調(diào)查者有12名，占4%；30歲以上的被調(diào)查者有44名，占14%。

受教育程度分布：文化程度為高中以下的被調(diào)查者14名，占4%；高中/中專/高職16名，占5%；大專/大學(xué)本科有279名，占90%；碩士及以上3名，占比1%。

工作類型分布：學(xué)生208名，占66%；行政管理12名，占4%；技術(shù)類18名，占9%；銷售服務(wù)類40名，占13%；其他34名，占11%。

對(duì)MOOC網(wǎng)站的知曉情況（可多選）：知道網(wǎng)易云課堂有154名，占30%；知道學(xué)堂在線有28名，占6%；知道MOOC學(xué)院有74名，占14%；知道中國大學(xué)MOOC有42名，占8%；知道Coursera有44名，占9%；知道Udacity為0；知道edX有12名，占2%；知道FutureLearn有12名，占2%；其他有30名，占6%；不了解的有118名，占23%。

是否參與過MOOC的學(xué)習(xí)：參與過MOOC課程學(xué)習(xí)的人數(shù)為74人，沒參加過MOOC課程學(xué)習(xí)的人數(shù)為238人。

用戶喜好課程類型分布（可多選）：希望學(xué)習(xí)哲學(xué)、倫理、歷史有128名，占19%；工程技術(shù)、基礎(chǔ)科學(xué)有80名，占12%；文學(xué)、藝術(shù)、語言有186名，占27%；經(jīng)管法學(xué)有106名，占15%；農(nóng)林醫(yī)藥有26名，占4%；心理學(xué)、生活類有156名，占23%。

3.3 信度和效度分析

3.3.1 信度分析

本文對(duì)問卷調(diào)查采用的信度分析方法為α信度系數(shù)法。如果α系數(shù)大于0.8，認(rèn)為問卷信度高，如果系數(shù)低于0.6，認(rèn)為此問卷為無效。使用SPSS做出的信度分析表如表2所示：

根據(jù)表2所示，調(diào)查問卷的α=0.973>0.8，該問卷調(diào)查的信度較高。除此之外，還需考慮測(cè)量項(xiàng)內(nèi)部的一致性，本文對(duì)內(nèi)部的項(xiàng)進(jìn)行信度分析，得到數(shù)據(jù)如表3所示：

通過表3可知，沒有必要?jiǎng)h除任何一個(gè)測(cè)量項(xiàng)目。從表格來看，問題內(nèi)部的一致性較好，所以，該數(shù)具有較高的信度。

3.3.2 效度分析

本文選用驗(yàn)證性因子分析，來測(cè)量表的擬合程度，得出數(shù)據(jù)如表4所示：

KMO統(tǒng)計(jì)量取值0到1之間，數(shù)值越接近1，證明變量之間的相關(guān)性越強(qiáng)，原有變量適合做因子分析。由表4可知，本數(shù)據(jù)的KMO值為0.952，巴特利特球形檢驗(yàn)顯著性水平小于0.001，此數(shù)據(jù)能做因子分析。

采用KMO和Bartlett的檢驗(yàn)并計(jì)算每個(gè)測(cè)量項(xiàng)的旋轉(zhuǎn)因子載荷量，得到數(shù)據(jù)如下表5所示：

通過表格的數(shù)據(jù)分析可知，量表的各個(gè)測(cè)量項(xiàng)的KMO值都大于0.5，屬于可以接受進(jìn)行因子分析的范圍，而旋轉(zhuǎn)因子載荷量均大于0.6證明所有的測(cè)量題項(xiàng)都是有效的。

從表格可以看出，每個(gè)分項(xiàng)的KMO值都>0.5，達(dá)到了可以接受的因子分析范圍。旋轉(zhuǎn)因子載荷量均>0.6能證明問卷的題目的題項(xiàng)是有效的。

3.4模型擬合和假設(shè)驗(yàn)證

3.4.1 相關(guān)分析

本文用來描述2變量之間的線性關(guān)系程度的是相關(guān)系數(shù)r。若r>0則為正相關(guān)，通常認(rèn)為|r|>0.95存在顯著性相關(guān)；|r|≥0.8高度相關(guān)；0.5≤|r|<0.8中度相關(guān)；0.3≤|r|<0.5低度相關(guān)；|r|<0.3關(guān)系極弱，認(rèn)為不相關(guān)。若r<0，為負(fù)相關(guān)。若r=0，則無線性相關(guān)。

本文基于雙變量分析方法計(jì)Pearson相關(guān)系數(shù)進(jìn)行對(duì)本文的變量因素之間的關(guān)系探討，并對(duì)提出的假設(shè)做出正確性判斷。結(jié)果如下：

表6反映的是用戶接受期望、服務(wù)質(zhì)量、信息質(zhì)量與態(tài)度之間分別對(duì)應(yīng)的相關(guān)分析。

從上面兩個(gè)表能看出，在雙側(cè)顯著性<0.01的水平下，MOOC用戶接受績(jī)效期望與態(tài)度的相關(guān)系數(shù)r為0.717，為正相關(guān)關(guān)系，所以假設(shè)H1成立；MOOC瓶體的服務(wù)質(zhì)量與態(tài)度的相關(guān)系數(shù)r為0.854，為正相關(guān)關(guān)系，所以假設(shè)H2成立；MOOC平臺(tái)的信息質(zhì)量與態(tài)度的相關(guān)系數(shù)r為0.646，為正相關(guān)關(guān)系，所以假設(shè)H3成立；用戶對(duì)MOOC平臺(tái)的態(tài)度與行為意向的相關(guān)關(guān)系r為0.820，為正相關(guān)關(guān)系，所以假設(shè)H4成立。

綜上所述，模型的3個(gè)因素與態(tài)度存在正相關(guān)關(guān)系，態(tài)度與行為意向存在正相關(guān)關(guān)系。前文提出的4個(gè)假設(shè)通過初步的驗(yàn)證。

3.4.2 回歸分析

在進(jìn)行回歸分析之前，為了確保結(jié)果的準(zhǔn)確性，還需要對(duì)模型進(jìn)行序列相關(guān)問題檢測(cè)?；赟PSS中的Durbin-Watson分析結(jié)果的值為2.154，在1.5到2.5的區(qū)間，可以得知該模型不存在序列相關(guān)的問題，可以進(jìn)行回歸分析。

根據(jù)本文的假設(shè)，用戶接受績(jī)效期望、服務(wù)質(zhì)量、信息質(zhì)量和態(tài)度存在正相關(guān)關(guān)系，因此我們對(duì)這幾個(gè)變量進(jìn)行回歸分析，前三個(gè)變量為自變量，態(tài)度為因變量，得到數(shù)據(jù)如下表所示：

根據(jù)表8、表9，可以得出以下回歸方程：

態(tài)度=0.352+0.11×績(jī)效+0.416×服務(wù)質(zhì)量+0.37×信息質(zhì)量

行為意向=0.733+0.787×態(tài)度

從回歸系數(shù)可以看出來，各因素對(duì)用戶行為意向有正向影響，與上面的相關(guān)分析結(jié)果導(dǎo)向較為吻合。其中，對(duì)用戶態(tài)度的影響因素最大的是服務(wù)質(zhì)量，然后重要性依次為信息質(zhì)量和用戶接受績(jī)效期望。

3.4.3 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

用R檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)來檢驗(yàn)上文描述回歸方程。

R檢驗(yàn)如下表所示：

F檢驗(yàn)如下表所示：

t檢驗(yàn)如表8、表9所示。

在R檢驗(yàn)中，R的數(shù)值分別為0.897和0.820，一般大于0.5就可以認(rèn)為回歸方程的擬合優(yōu)度良好，大部分的變量因素都可以被解釋；在F檢驗(yàn)上，消費(fèi)者滿意度的回歸方程F值為208.153和317.245，在顯著性Sig.000<0.01的水平上屬于較大的數(shù)字，即可認(rèn)為自變量與因變量之間的線性關(guān)系是顯著的，這個(gè)回歸方程通過了顯著性檢驗(yàn)；在t檢驗(yàn)上，作為自變量的因素的t值都大于3且在顯著性Sig小于0.05的水平上，可見上文提出的各因素的回歸系數(shù)都通過了顯著性檢驗(yàn)。

綜上所述，回歸方程的有效性檢驗(yàn)通過，所以具備了統(tǒng)計(jì)學(xué)的意義。也證明了上文的假設(shè)的成立。

4 結(jié)論

本文基于TAM對(duì)影響我國MOOC用戶的接受因素進(jìn)行了探索性研究，從4個(gè)變量對(duì)行為意向進(jìn)行了研究，提出4點(diǎn)假設(shè)，最后假設(shè)得到證明。通過本文對(duì)上述假設(shè)的驗(yàn)證可以看出，影響我國MOOC用戶接受程度的因素根據(jù)重要性排列分別是：態(tài)度、服務(wù)質(zhì)量、信息質(zhì)量和用戶接受績(jī)效期望。并且，上述因素對(duì)行為意向都是正相關(guān)關(guān)系。根據(jù)本文對(duì)影響因素的分析和梳理，對(duì)我國MOOC平臺(tái)提出以下兩個(gè)方面的意見：

從平臺(tái)自身出發(fā)，影響用戶對(duì)平臺(tái)的態(tài)度是至關(guān)重要的，因?yàn)閼B(tài)度決定了用戶是否會(huì)加入到平臺(tái)之中。而平臺(tái)要加強(qiáng)的是自身的服務(wù)質(zhì)量，例如提高用戶體驗(yàn)，版面符合中國用戶使用習(xí)慣，能快速準(zhǔn)確地挖掘出用戶的需求，然后與自身課程作匹配，最終達(dá)到為用戶提供其最需要的課程這一目的。除此之外，信息的質(zhì)量也不能忽視，平臺(tái)的豐富度能影響到用戶是否能留在該平臺(tái)里。

從平臺(tái)推廣方面出發(fā)，正是因?yàn)橛脩舻膽B(tài)度決定了用戶的行為意向，所以平臺(tái)需要改變用戶對(duì)MOOC平臺(tái)的態(tài)度，使之向著積極的方面發(fā)展。所以，需要更加關(guān)注推廣工作，普及MOOC平臺(tái)是重中之重。為此，需要維護(hù)用戶的互動(dòng)性，向他們征求平臺(tái)建設(shè)的意見，除此之外，還能通過組織線下交流會(huì)等方法，加大用戶對(duì)MOOC平臺(tái)的粘度，同時(shí)拓寬平臺(tái)的影響力。

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