基于因子分析的慕課平臺的滿意度評價

陳星 劉聰 鄭舒婭 莊彬賢 姜永

摘要：研究慕課平臺在高校中的用戶滿意度評價問題，樣本來自福建農(nóng)林大學(xué)學(xué)生的233份調(diào)查問卷，問卷通過信度與效度分析，說明問卷設(shè)置合理，適合進行因子分析。因子分析結(jié)果對可能存在的影響因素進行篩選和歸類，降維分析出5個公因子，按對用戶滿意度影響力大小依次為：個人能力提升、交互體驗認(rèn)同感、平臺設(shè)計體驗、課程質(zhì)量、持續(xù)學(xué)習(xí)體驗的評價。研究表明：提升能力對于學(xué)生來說是最重要的。慕課平臺應(yīng)采取有針對性的措施提高用戶的交互體驗認(rèn)同感，包括促進師生之間的溝通、完善成績評定規(guī)則、加強學(xué)生學(xué)習(xí)的提醒和監(jiān)督。

關(guān)鍵詞：慕課 信度 效度 因子分析 SPSS

一、引言

互聯(lián)網(wǎng)作為一種新型生產(chǎn)力，帶動各個領(lǐng)域行業(yè)的飛速發(fā)展。教育作為生產(chǎn)關(guān)系的重要組成部分，也會因為互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展而被改變。2012年常青藤聯(lián)盟接連開設(shè)Udacity、Coursera、edX等慕課平臺，標(biāo)志著一種教育趨勢的誕生：名校精英知識的大門免費向大眾敞開了。世界諸多高校積極結(jié)合網(wǎng)絡(luò)大學(xué)推出自身特色學(xué)科的“慕課”課程，有能力大學(xué)還計劃建設(shè)自己的網(wǎng)絡(luò)大學(xué)。在中國，慕課平臺主要有中國大學(xué) MOOC、學(xué)堂在線、好大學(xué)在線、果殼網(wǎng)MOOC學(xué)院等。

二、問卷設(shè)計

有關(guān)慕課的研究多是以主觀分析為主，運用統(tǒng)計方法定性定量分析的研究較少。本文的調(diào)查范圍主要是福建農(nóng)林大學(xué)學(xué)生群體。問卷分為兩部分，“被調(diào)查人基本信息”部分希望獲得學(xué)生性別、年級等基本信息，“被調(diào)查人對課程的滿意情況”部分主要為了了解學(xué)生對慕課平臺的交互體驗、平臺設(shè)計、課程難度設(shè)置、持續(xù)學(xué)習(xí)體驗的滿意度。問卷中的主觀評價采用5級Likert 標(biāo)度法量化，將非常滿意、滿意、一般、不滿意、非常不滿意五個選項分別賦值為5、4、3、2、1分。

三、數(shù)據(jù)分析

1.問卷的效度和信度檢驗

1.1 信度檢驗

1.2 效度檢驗

效度主要針對問卷的準(zhǔn)確度、有效性和正確性，它反映了該問卷是否有效地測定了它所打算測定的內(nèi)容。我們采用SPSS的因子分析方法對問卷的結(jié)構(gòu)效度進行分析。

首先作因子分析的可行性檢驗，KMO測度值0.859，巴特利特檢驗值小于0.0001，這說明該問卷適合作因子分析。

由表1可知，提取五個公因子的方差貢獻率達(dá)到73.65%，可以對原數(shù)據(jù)的大部分信息進行解釋。

為了得到這些公因子的具體含義，用最大方差法對因子載荷矩陣進行旋轉(zhuǎn)，成分矩陣如表2所示。根據(jù)因子的直觀特征，將因子1到5依次命名為“個人能力提升”、“交互體驗認(rèn)同感”、“平臺設(shè)計體驗”、“課程質(zhì)量”、“持續(xù)學(xué)習(xí)體驗的評價”。每個條目都在某個因子上載荷較高，而在其他因子上載荷較低。

問卷中每個條目的公因子方差均大于0.66，變量解釋能力較強。

可見，問卷的效度檢驗效果良好。

2.滿意度評價模型——基于因子分析建立綜合評分模型

問卷調(diào)查的不同問題之間往往存在大部分的交叉重疊信息，將交叉重疊信息提取出來，組成新變量，稱之為公因子，用這些因子來反映不同變量之間的內(nèi)部關(guān)系。因子分析用較少的變量去解釋原始數(shù)據(jù)中的大部分變量，將許多相關(guān)性很高的變量轉(zhuǎn)化成彼此獨立或不相關(guān)的變量。因子分析步驟如下：

（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：問卷調(diào)查數(shù)據(jù)取值均在1-5之間，不同量綱引起的誤差很小，無需將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

（2）公因子表達(dá)式

（3）滿意度綜合得分表達(dá)式

四、偏好成因分析

問卷統(tǒng)計結(jié)果顯示，最受福建農(nóng)林大學(xué)學(xué)生關(guān)注的課程是計算機類課程，有此選修意愿的人數(shù)達(dá)到56.22%，其次是心理學(xué)31.33%，經(jīng)濟管理類29.72%等。計算機行業(yè)是現(xiàn)代發(fā)展最為迅猛的行業(yè)，所有行業(yè)的發(fā)展都離不開互聯(lián)網(wǎng)的支持，無論學(xué)生未來將從事什么工作，計算機技術(shù)都成為了一種必備的技能，更多地掌握計算機知識也就意味著擁有更大的競爭力。

交叉統(tǒng)計用戶所在專業(yè)與感興趣的課程類別之間的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，理工科的學(xué)生選擇計算機的人數(shù)達(dá)到調(diào)查人數(shù)的63.18%，選修其他文科類課程比例均不到20%；而文科學(xué)生選修理工學(xué)的文科生僅僅只有2.78%。由此可見，理工科生對理工科課程有強烈偏好，對文科課程關(guān)注較少，而文科生對文藝類課程比較感興趣，而對理工類課程偏好較低。大多數(shù)學(xué)生們愿意多學(xué)習(xí)專業(yè)外的知識，但更大程度上來說他們還是愿意選擇和專業(yè)同種類型的專業(yè)外知識，學(xué)習(xí)與自己專業(yè)相關(guān)的知識不僅能拓寬自己的知識面，聯(lián)系和鞏固專業(yè)知識，人的精力是有限的，有目標(biāo)有方向的計劃自己的學(xué)習(xí)才能走得更長，走的更遠(yuǎn)。

五、展望

1.學(xué)生的交互體驗是影響慕課平臺用戶滿意度的重要因素

學(xué)生的個人能力提升是第一公因子，即影響慕課平臺用戶滿意度的最大因素，其次便是學(xué)生的交互體驗，這是線上教育代替線下需要突破難點之一。學(xué)生的交互體驗主要在于學(xué)生和老師、同學(xué)的交流溝通體驗，學(xué)生的疑問不能得到及時的解答，對于之外的拓展延伸和課程之外的引導(dǎo)在慕課程平臺上實現(xiàn)起來還需要一定的時間。我們認(rèn)為慕課平臺接下來要解決的重要問題是：不能僅僅局限于“有交互”，更應(yīng)該著重于交互的質(zhì)量是否促進了學(xué)生學(xué)習(xí)，并及時反饋。

2.成績考核制度有待完善

由于慕課教師錄制的教學(xué)視頻、相應(yīng)作業(yè)與測試在幾年內(nèi)不會頻繁更新，考試題型以選擇題、論文等為主，評分也多以機器改卷、同學(xué)互改為主，可在網(wǎng)上查閱到往年答案，同學(xué)互改主觀成分較重，衡量學(xué)生真實學(xué)習(xí)效果情況不佳。針對這個問題我們?nèi)c建議：慕課平臺可以設(shè)置更多作業(yè)題型，不要只局限于單選；完善考試平臺，在學(xué)生考試時不能同時使用其他瀏覽器；每年更新課程題庫，作業(yè)和考試由題庫中隨機抽取題目自動生成試卷。

參考文獻

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