UTAUT2和TTF視角下學(xué)生持續(xù)使用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間意愿模型分析

牛盼盼，張 薇，王 飛，王向陽(yáng)

（遼寧師范大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院，遼寧大連 116081）

0 引言

網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間已逐漸成為集云、網(wǎng)、端一體化，教學(xué)資源和學(xué)習(xí)資源共建共享的新型虛擬學(xué)習(xí)空間，但空間的持續(xù)訪問量和活躍用戶數(shù)卻并不理想，總體應(yīng)用程度不高，未實(shí)現(xiàn)常態(tài)化應(yīng)用［1-2］。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間建設(shè)與應(yīng)用的基本任務(wù)，宏觀層面是加快推進(jìn)教育信息化的轉(zhuǎn)型升級(jí)，構(gòu)建“互聯(lián)網(wǎng)+教育”新生態(tài)；微觀層面是鼓勵(lì)教師利用信息技術(shù)組織教育活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)。大學(xué)生作為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間的主要目標(biāo)對(duì)象，對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間的滿意度和持續(xù)使用意愿直接影響其未來(lái)發(fā)展走向［3-5］。

實(shí)證類研究近年成為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間研究熱點(diǎn)，本文通過(guò)總結(jié)相關(guān)文獻(xiàn)，將實(shí)證類研究分為3 類：①基于技術(shù)接受模型TAM 的改善及擴(kuò)展研究，如Venkatesh 等［6］及其他學(xué)者［7-8］相繼提出拓展的統(tǒng)一技術(shù)和使用技術(shù)模型（Unified theory of Acceptance and Use of Technology 2，UTAUT2）等經(jīng)典拓展模型，以提高模型的解釋力和適用性；②基于期望確認(rèn)理論ECT 的改善及擴(kuò)展研究［9］，如張哲等［10］、蔡愛麗［11］以ECM-IS 為基礎(chǔ)，探討影響學(xué)習(xí)者使用MOOC 意愿的因素，結(jié)果表明，將感知易用性因素加入后的改進(jìn)ECMIS 模型有更高的解釋力，同時(shí)ECM-IS 的原有假設(shè)關(guān)系能很好地解釋MOOC 學(xué)習(xí)者的持續(xù)使用意愿；③其他理論研究，如Van 等［12］、張靜等［13］、朱珂［14］以使用與滿足理論為基礎(chǔ)，結(jié)合后續(xù)訪談和平臺(tái)使用手冊(cè)，探究游戲化在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的使用意愿。實(shí)證分析顯示，學(xué)生開始使用平臺(tái)的主要原因是學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、好奇心、樂趣等，而游戲設(shè)計(jì)元素本身不會(huì)激發(fā)學(xué)生使用意愿，但能延長(zhǎng)學(xué)生繼續(xù)使用的意愿。

以上有關(guān)用戶體驗(yàn)的研究大多應(yīng)用于市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)、藝術(shù)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域，較少將其引入到教育信息系統(tǒng)情境中，目前還沒有針對(duì)用戶體驗(yàn)對(duì)用戶持續(xù)使用意愿形成影響的系統(tǒng)研究。本研究基于UTAUT2 和任務(wù)技術(shù)匹配模型（Task Technology Fit，TTF）視角，對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生持續(xù)使用意愿的影響因素進(jìn)行了分析，構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生持續(xù)使用意愿模型；通過(guò)問卷調(diào)研方式收集相關(guān)數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理、測(cè)量模型信效度檢驗(yàn)與結(jié)構(gòu)方程模型驗(yàn)證，對(duì)理論模型與研究假設(shè)進(jìn)行了檢驗(yàn)分析。

1 理論模型與研究假設(shè)

1.1 理論模型

UTAUT2 是由多種技術(shù)組成的集成模型，相對(duì)于單個(gè)技術(shù)模型有更好的解釋力。TTF 從任務(wù)技術(shù)匹配的角度詮釋個(gè)人績(jī)效的提升。本研究對(duì)象主要為高校在校生，他們?cè)谑褂镁W(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間時(shí)不需要考慮價(jià)格因素，因此UTAUT2 的成本因素不在研究范圍。本研究以UTAUT2 和TTF 等模型為理論基礎(chǔ)，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生持續(xù)使用意愿影響因素的理論模型，并給出模型中各因素間的假設(shè)關(guān)系，如圖1 所示。

Fig.1 Model of students'continuance intention in online learning space圖1 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生持續(xù)使用意愿理論模型

1.2 變量構(gòu)念與研究假設(shè)

1.2.1 變量構(gòu)念

任務(wù)特性指學(xué)習(xí)者通過(guò)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間完成教師布置的線上、線下任務(wù)或個(gè)人學(xué)習(xí)需求等；技術(shù)特征指學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間發(fā)生學(xué)習(xí)行為時(shí)，空間所表現(xiàn)出的功能特性。任務(wù)技術(shù)匹配指網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間對(duì)學(xué)生完成任務(wù)所提供的支持程度，體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間資源內(nèi)容能夠滿足學(xué)生學(xué)習(xí)需求，同時(shí)個(gè)性化模塊和功能符合用戶需要等。

UTAUT2 中績(jī)效期望指學(xué)習(xí)者使用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間進(jìn)行學(xué)習(xí)時(shí)期望提高的學(xué)習(xí)績(jī)效；努力期望指學(xué)習(xí)者使用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間時(shí)需要花費(fèi)的努力程度，與系統(tǒng)易用程度相關(guān)；社會(huì)影響指學(xué)生在使用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間時(shí)受到周圍人的支持情況，如教師、同學(xué)，或外界環(huán)境影響，如學(xué)校政策、相關(guān)廣告等；便利條件指學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間時(shí)需要具備的輔助設(shè)施和基礎(chǔ)知識(shí)，如無(wú)線網(wǎng)絡(luò)或網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的先前經(jīng)驗(yàn)；享樂動(dòng)機(jī)指學(xué)生在使用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間時(shí)感受樂趣的程度，源于個(gè)人的內(nèi)在動(dòng)機(jī)；習(xí)慣指學(xué)生自發(fā)使用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間的趨勢(shì)。

1.2.2 研究假設(shè)

TTF 理論用于評(píng)估任務(wù)需求和技術(shù)能力的適配性，任務(wù)技術(shù)適配度受任務(wù)特性與技術(shù)特性雙重影響。Gu 等［15］基于TTF 模型構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的有效性和滿意度理論模型，研究表明任務(wù)復(fù)雜性和技術(shù)特征影響技術(shù)匹配，同時(shí)任務(wù)技術(shù)匹配對(duì)用戶的持續(xù)使用呈正向影響；Peng 等［16］基于UTAUT2 模型，計(jì)算各因素對(duì)用戶持續(xù)使用意愿的影響系數(shù)，按照從大到小排序：績(jī)效期望、習(xí)慣、享樂動(dòng)機(jī)、便利條件、努力期望、社會(huì)影響。

綜上，本文提出以下假設(shè)：

H1：任務(wù)特性顯著正向影響網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生的任務(wù)技術(shù)匹配度

H2：技術(shù)特性顯著正向影響網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生的任務(wù)技術(shù)匹配度

H3a：任務(wù)技術(shù)匹配度顯著正向影響網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生的績(jī)效期望

H3b：任務(wù)技術(shù)匹配度顯著正向影響網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生的持續(xù)使用意愿

H4：績(jī)效期望顯著正向影響網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生的持續(xù)使用意愿

H5：努力期望顯著正向影響網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生的持續(xù)使用意愿

H6：社會(huì)影響顯著正向影響網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生的持續(xù)使用意愿

H7：便利條件顯著正向影響網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生的持續(xù)使用意愿

H8：享樂動(dòng)機(jī)顯著正向影響網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生的持續(xù)使用意愿

H9：習(xí)慣顯著正向影響網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生的持續(xù)使用意愿

2 數(shù)據(jù)分析

本研究數(shù)據(jù)來(lái)源于問卷調(diào)查，問卷題均為客觀選擇題，采用封閉式自主填寫問卷方式。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間獨(dú)特的情境性，UTAUT2模型測(cè)量題項(xiàng)根據(jù)Venkatesh 等［6］（2012）改編；TTF 模型測(cè)量題項(xiàng)根據(jù)Wu 等（2017）改編；持續(xù)使用意愿測(cè)量題項(xiàng)根據(jù)朱珂（2017）［14］改編。問卷設(shè)計(jì)分為3 個(gè)部分：①介紹問卷研究目的和部分名詞；②調(diào)查學(xué)生的基本信息包括性別、年級(jí)和使用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間時(shí)間；③設(shè)置題項(xiàng)用于測(cè)量學(xué)生對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間持續(xù)使用意愿的實(shí)際情況。本研究采取在線網(wǎng)絡(luò)問卷和傳統(tǒng)紙質(zhì)問卷相結(jié)合的調(diào)研方式。

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1.1 潛在變量描述統(tǒng)計(jì)分析

首先利用SPSS 對(duì)模型的潛在變量進(jìn)行整體描述性統(tǒng)計(jì)分析，包括平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度和峰度。各潛在變量如果平均值達(dá)到3.0 以上，標(biāo)準(zhǔn)差大于0.8，則說(shuō)明被調(diào)查者對(duì)各因素都比較認(rèn)同。由于本研究需要使用最大似然估計(jì)法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，所以樣本數(shù)據(jù)是否遵從正態(tài)分布對(duì)后續(xù)分析有著至關(guān)重要的影響。當(dāng)偏度絕對(duì)值小于3，峰度絕對(duì)值小于8 時(shí)，樣本基本遵循正態(tài)分布。本研究描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果表明，變量平均值在3.542～3.785 之間，標(biāo)準(zhǔn)差在0.941～1.093 之間，說(shuō)明題目設(shè)置合理有效。潛在變量的偏度值介于-1.146～-0.419 之間，峰度值介于-0.823～1.422之間，說(shuō)明樣本數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布條件。

2.1.2 問卷數(shù)據(jù)信度分析

為檢驗(yàn)問卷的信度，本研究使用克朗巴哈系數(shù)（Cronbach’s Alpha）來(lái)檢驗(yàn)問卷數(shù)據(jù)的內(nèi)部一致性，評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)為該值要大于0.7。檢驗(yàn)結(jié)果中，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生持續(xù)使用意愿影響因素模型的整體Cronbach’s Alpha 為0.948，其中10 個(gè)潛在變量的測(cè)量量表Cronbach’s Alpha 系數(shù)為0.840～0.893 之間，均在0.7 以上，達(dá)到了信度檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。

2.1.3 問卷數(shù)據(jù)效度分析

本研究采取探索性因子分析方法來(lái)驗(yàn)證調(diào)查問卷的結(jié)構(gòu)效度，KMO 和Bartlett 球形檢驗(yàn)結(jié)果中，KMO=0.933（大于0.7），Bartlett 球形檢驗(yàn)的近似卡方值為12 387.019，自由度（df）為666，顯著性水平（Sig.）=0.000（非常顯著），證明了各變量不傾向于獨(dú)立假設(shè)，問卷所測(cè)量的數(shù)據(jù)集中度良好，適合進(jìn)行因子分析。

利用因子分析功能對(duì)所獲得的觀測(cè)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性因子分析，旋轉(zhuǎn)方法為“最大方差法”。問卷數(shù)據(jù)的37個(gè)測(cè)量指標(biāo)被提取出10 個(gè)特征值大于1 的公因子，累計(jì)解釋方差達(dá)到75.86%，說(shuō)明所提取出的這10 個(gè)公因子能反應(yīng)37 個(gè)測(cè)量指標(biāo)75.86%的信息，較好地解釋了整體問卷數(shù)據(jù)所包含的信息。同時(shí)，同潛變量的觀測(cè)變量在所對(duì)應(yīng)的維度上因子載荷值均大于0.7（大于標(biāo)準(zhǔn)值0.5），且在其他潛變量維度上的因子載荷值小于0.5，說(shuō)明測(cè)量問卷具有良好的結(jié)構(gòu)效度。

2.2 測(cè)量模型的信效度分析

本文使用AMOS22.0 對(duì)測(cè)量模型數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析，簡(jiǎn)稱CFA。在進(jìn)行CFA 過(guò)程中，整體模型適配度的評(píng)判參考標(biāo)準(zhǔn)及測(cè)量結(jié)果主要采用絕對(duì)適配指數(shù)、增值適配指數(shù)、簡(jiǎn)約適配指數(shù)3 個(gè)指標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)證，如表1 所示［19-20］。

絕對(duì)適配指數(shù)用于檢測(cè)測(cè)量模型與調(diào)研樣本之間的匹配程度，主要采取以下指標(biāo)進(jìn)行判別，卡方值與自由度的比值CMIN/DF=1.340，介于標(biāo)準(zhǔn)值1-3；標(biāo)準(zhǔn)化殘差均方和平方根RMSEA=0.025，小于優(yōu)秀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)值0.5；良適性適配指標(biāo)GFI=0.928，調(diào)整后良適性適配指標(biāo)AGFI=0.913，均達(dá)到優(yōu)秀標(biāo)準(zhǔn)值0.9 以上。增值適配指數(shù)：將模型與虛擬模型進(jìn)行相互比較用于判別模型契合度，主要采用規(guī)則適配指數(shù)NFI=0.938，比較適配指數(shù)CFI=0.984，非規(guī)準(zhǔn)適配指數(shù)TLI/NNFI=0.981，增值適配指數(shù)IFI=0.984 進(jìn)行判別，這4 個(gè)指標(biāo)都達(dá)到了優(yōu)秀標(biāo)準(zhǔn)值0.9 以上。

Table 1 Overall model fit test value表1 整體模型適配度檢驗(yàn)值

簡(jiǎn)約適配指數(shù)用于判斷模型精準(zhǔn)程度，主要采用簡(jiǎn)約規(guī)范適配指數(shù)PNFI=0.823，簡(jiǎn)約適配度指數(shù)PGFI=0.771 進(jìn)行判別，這兩個(gè)值均超過(guò)了標(biāo)準(zhǔn)值0.5。

在驗(yàn)證性因子分析基礎(chǔ)上，本文主要分析網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生持續(xù)使用意愿影響因素測(cè)量模型中潛在變量的標(biāo)準(zhǔn)化因子負(fù)荷（STD）、多元相關(guān)平方（SMC）、平均方差抽取量（AVE）、組合信度（CR），驗(yàn)證性因子分析結(jié)果如表2 所示。37 個(gè)觀測(cè)變量在對(duì)應(yīng)的潛在變量維度上的標(biāo)準(zhǔn)化因子負(fù)荷值（STD）在0.732～0.889 之間，均大于理想值0.7；各觀測(cè)變量相對(duì)應(yīng)的多元相關(guān)平方值（SMC）在0.536～0.806之間，均大于理想值0.5；10 個(gè)潛在變量的組合信度（CR）最小值為0.840，大于理想值0.7；同時(shí)各潛在變量的平均方差抽取量（AVE）的值為0.614～0.713，均大于0.5。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生持續(xù)使用意愿測(cè)量模型的信度和效度良好。

2.3 結(jié)構(gòu)模型驗(yàn)證分析結(jié)果

2.3.1 初始結(jié)構(gòu)模型路徑及適配度檢驗(yàn)

為進(jìn)一步分析網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生持續(xù)使用意愿理論模型中10 個(gè)路徑假設(shè)是否合理，本研究利用AMOS22.0 中最大似然估計(jì)法進(jìn)行路徑系數(shù)的估計(jì)和顯著性檢驗(yàn)。初始模型的擬合優(yōu)度指標(biāo)結(jié)果顯示：CMIN/DF 為1.514；RMSEA 值0.031；GFI=0.919；AGFI 為0.904；NFI=0.929；IFI=0.975；TLI/NNFI=0.972；CFI=0.974；PGFI=0.781；PNFI=0.834，均符合評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，故本研究認(rèn)為初始網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生持續(xù)使用意愿結(jié)構(gòu)模型具有良好的適配度。路徑分析檢驗(yàn)結(jié)果表示網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生持續(xù)使用意愿初始模型中10 個(gè)假設(shè)路徑，除了“努力期望→持續(xù)使用意愿”（C.R.=1.596<1.96，P=0.111>0.05）1 條路徑系數(shù)不顯著外，其余9 個(gè)路徑關(guān)系標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)均顯著，說(shuō)明理論模型的多數(shù)路徑關(guān)系假設(shè)符合實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)結(jié)果。

Table 2 Confirmatory factor analysis results表2 驗(yàn)證性因子分析結(jié)果

2.3.2 結(jié)構(gòu)模型的修正與檢驗(yàn)

潛在變量路徑分析評(píng)估應(yīng)該包含整體模型適配度鑒別、適當(dāng)?shù)臉?biāo)準(zhǔn)誤差、參數(shù)估計(jì)值的顯著性、參數(shù)估計(jì)值的合理性幾個(gè)方面，結(jié)構(gòu)模型修正步驟如下：①刪除假設(shè)關(guān)系不成立的路徑；②新增修正指數(shù)MI 大于20 的誤差變量間共變關(guān)系，保證誤差變量只能在同一潛在變量間進(jìn)行。進(jìn)行模型修正時(shí)，一次只修正一個(gè)參數(shù)，修正完后再重新執(zhí)行模型估計(jì)。

根據(jù)初始模型檢驗(yàn)結(jié)果，剔除初始模型中的努力期望因素，即假設(shè)H5。本文重新繪制了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間用戶持續(xù)使用意愿影響因素結(jié)構(gòu)模型圖，計(jì)算結(jié)構(gòu)模型的路徑系數(shù)，進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

修正后SEM 擬合適配度指標(biāo)參數(shù)結(jié)果如下：CMIN/DF為1.560，RMSEA 值0.033，GFI=0.926，AGFI 為0.912，NFI=0.934，IFI=0.975，TLI/NNFI=0.972，CFI=0.975，PGFI=0.777，PNFI=0.833，參考模型適配度檢驗(yàn)值評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)（表1）可知均符合評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，表明修正的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間用戶持續(xù)使用意愿影響因素模型具有良好的適配度，本文提出的相關(guān)路徑假設(shè)關(guān)系與實(shí)際測(cè)量樣本數(shù)據(jù)較吻合，相關(guān)理論模型的建構(gòu)及假設(shè)較合理。

AMOS22.0 輸出的路徑分析檢驗(yàn)結(jié)果如表3 所示，修正后的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)生持續(xù)使用影響因素模型中9 個(gè)假設(shè)路徑均顯著：C.R.絕對(duì)值>1.96，P<0.05，符合接受路徑顯著性假設(shè)，說(shuō)明理論模型的多數(shù)路徑關(guān)系假設(shè)符合實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)結(jié)果。

Table 3 Path analysis test results after model revision表3 模型修正后路徑分析檢驗(yàn)結(jié)果

3 結(jié)語(yǔ)

從模型假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，任務(wù)特性（β=0.394）和技術(shù)特性（β=0.277）對(duì)任務(wù)技術(shù)匹配有直接正向顯著作用；任務(wù)技術(shù)匹配（β=0.601）在對(duì)績(jī)效期望存在正向顯著影響的同時(shí)，還能通過(guò)績(jī)效期望對(duì)持續(xù)使用意愿起到間接影響作用；影響學(xué)生持續(xù)使用意愿的直接影響因素，按路徑系數(shù)（標(biāo)準(zhǔn)化直接效果值）的大小進(jìn)行排序如下：績(jī)效期望（β=0.214）、社會(huì)影響（β=0.209）、任務(wù)技術(shù)匹配（β=0.168）、習(xí)慣（β=0.166）、享樂動(dòng)機(jī)（β=0.157）、便利條件（β=0.133）。

任務(wù)技術(shù)匹配對(duì)學(xué)生持續(xù)使用意愿的直接效果值是0.168，通過(guò)績(jī)效期望間接影響學(xué)生持續(xù)使用意愿的間接效果值是0.129（0.168*0.601=0.129），總效果值為0.297，是影響學(xué)生持續(xù)使用意愿中總效果值中最大的因素。這表明網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間功能特性能夠支持學(xué)生完成任務(wù)，兩者一致性較高時(shí)將會(huì)增加學(xué)生對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間影響學(xué)習(xí)績(jī)效的意識(shí)，同時(shí)對(duì)持續(xù)使用意愿有非常明顯的支持。

首先，績(jī)效期望是直接影響持續(xù)使用意愿效果值中最高的影響因素，是決定學(xué)生是否繼續(xù)使用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間的關(guān)鍵因子，表明學(xué)生在使用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間時(shí)帶有達(dá)成學(xué)習(xí)計(jì)劃、提升學(xué)習(xí)效果的期望。學(xué)生對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間的使用偏向?qū)嵱眯哉J(rèn)知，實(shí)用性越高對(duì)學(xué)生的吸引力越強(qiáng)。其次，社會(huì)影響因素是直接影響學(xué)生持續(xù)使用意愿的第二大影響因素，這與之前的調(diào)研情況吻合。參與調(diào)研的對(duì)象是在教師指導(dǎo)下，未來(lái)一段時(shí)間會(huì)繼續(xù)利用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間完成課程學(xué)習(xí)的學(xué)生，所以不難理解學(xué)生的持續(xù)使用意愿會(huì)受到教師、同學(xué)和外界影響，結(jié)果也證明學(xué)生在決定是否繼續(xù)使用該空間時(shí)會(huì)受到他人的推薦以及宣傳報(bào)道等外部影響，這也從側(cè)面說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間推廣工作的重要性。

習(xí)慣因素也被驗(yàn)證是學(xué)生持續(xù)使用意愿的重要前因，每當(dāng)學(xué)生進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時(shí)會(huì)傾向于直接使用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間。享樂動(dòng)機(jī)是重要影響因素，表明學(xué)生在考慮是否繼續(xù)使用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間時(shí)，不僅關(guān)心網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間是否具有實(shí)用性，還會(huì)考慮使用過(guò)程中的樂趣性。最后，便利條件因素也對(duì)持續(xù)使用意愿有顯著作用，表明學(xué)生會(huì)考慮所需硬件設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)支持以及具備的知識(shí)等情況。

本文在理論模型制定過(guò)程中雖然借鑒了先前成熟的經(jīng)驗(yàn)，但在不同情境下會(huì)有多樣差異性，研究者通常只能根據(jù)研究目的選取和設(shè)計(jì)理論模型，很難將潛在因素考慮周全。目前網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間是新型教育信息系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)，隨著信息技術(shù)的發(fā)展會(huì)不斷更新使用功能和系統(tǒng)環(huán)境，師生的學(xué)習(xí)方式和使用目的也會(huì)發(fā)生變化，尤其在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間用戶體驗(yàn)與用戶持續(xù)使用關(guān)系的研究方面還有諸多問題尚未充分探討。