瞿成明， 王鳳隨， 陳 陽， 朱世東

(安徽工程大學 電氣工程學院，安徽 蕪湖 241000)

0 引 言

今天，在線學習系統(tǒng)成為世界上許多大學支持教學和學習的一種方法。在線學習的優(yōu)勢在世界范圍內(nèi)得到認可，但其對學習成效和知識轉(zhuǎn)移的影響尚不明確。當前在線學習系統(tǒng)被廣泛開發(fā)和應用，特別是用于遠程學習或支持在職學生學習。雖然在線學習系統(tǒng)可以幫助學生獲得學習素材，使學習和教學過程變得容易，但使用率仍然很低，而真正有效性的在線學習系統(tǒng)在學習成效和知識轉(zhuǎn)移過程中還無法被準確評價。事實上，近年來在遠程教育項目上注冊的學生數(shù)量有所下降。為了提高學生的學習成效，并且能在這類項目中吸引更多的學生，在線學習系統(tǒng)能做哪些改進呢? 學習被認為是通過訓練學生而獲取知識和技能。學習成效被定義為在課程學習和訓練過程中，學生所獲得的知識、技能和學習習慣，是如何有效的應用在他們的工作中。此外，知識轉(zhuǎn)移也被認為是通過培訓過程中工作經(jīng)驗的學習使其習慣得以改變，這對在職學生和遠程學習項目非常重要。以前的研究[1-2]表明，學習成效受學生能力、社會交往和技術(shù)因素的影響，知識轉(zhuǎn)移受學生學習成效的影響。

根據(jù)安徽工程大學網(wǎng)絡管理部門的數(shù)據(jù)，大約50%的教師仍然沒有使用網(wǎng)絡學習系統(tǒng)。這可能會降低在線學習系統(tǒng)的交互作用，從而降低在線學習系統(tǒng)在大學學習和教學過程中的整體優(yōu)勢。

因此，了解影響學生學習成效和知識轉(zhuǎn)移的因素，對于提高網(wǎng)絡學習系統(tǒng)的有效性，提高教學質(zhì)量，吸引更多的學生參與遠程教學是非常重要的。

1 文獻綜述與研究模式

1.1 在線學習

在線學習是一種現(xiàn)代教育技術(shù)，在軟件應用和虛擬學習環(huán)境的幫助下，方便了學習者的學習活動。在線學習有很多類似的概念：比如計算機培訓(CBT)、基于互聯(lián)網(wǎng)的培訓(IBT)和基于網(wǎng)絡的培訓(WBT)。通過各種設(shè)備，如臺式電腦、筆記本電腦和移動設(shè)備等，在線學習有助于知識從在線資源轉(zhuǎn)移到終端用戶。在線學習系統(tǒng)經(jīng)常使用許多類型的媒介來傳遞文本、音頻、圖像和視頻給學習者[3-4]。

1.2 社會認知理論

根據(jù)Bundura & Wood[5]，社會認知理論(SCT)假設(shè)個體人格受到3個主要因素的影響:社會環(huán)境、個人感知和行為。個人感知、認知是個體社會心理方面,如價值、信念,意圖,感受等相關(guān)生物學特性及經(jīng)濟、政治和文化方面有關(guān)的行為。

1.3 社會存在感

社會存在感是人們在互動和交流中對群體中他人存在的一種感知[2]。社會存在感是學習者通過在線學習系統(tǒng)對學習環(huán)境的感知，在這一環(huán)境中，他們可以與他人聯(lián)系，積極分享他們的想法。雖然通過在線學習系統(tǒng)對學習環(huán)境感知可能不太充分，但可以通過結(jié)合傳統(tǒng)學習社區(qū)和技術(shù)支持來構(gòu)建共享的學習環(huán)境。在線學習系統(tǒng)的一個局限是面對面互動缺乏社會存在感。然而，問題可以通過增加點對點連接來解決。有了充分的聯(lián)系，每個學生都可以通過他們的在線體驗來深入學習和了解培訓課程的價值。

1.4 交互性

交互性是利益相關(guān)者(包括學生、教師、教學管理人員、同學) 在培訓過程中信息、知識的交換。交互允許個人分享想法、接收反饋并評估進展[6]。另外，一些學習理論證實了交互在訓練過程中的核心作用[7]。通過使用同步通信工具,例如QQ，IM等,學生可以立即得到反饋和評估他們的想法或問題。因此，它有助于增加利益相關(guān)者之間的互動，使學習者更容易獲得知識，并通過知識共享和體驗來傳遞人們之間的無形價值。

1.5 相關(guān)研究

相關(guān)理論和研究可歸納為表1.

表1 相關(guān)研究總結(jié)Table 1 Relative refsearch summary

1.6 研究模型

基于以上分析， 文獻[13] 的研究模型適用于本研究的目標，因為它不僅是基于TAM-理解在線學習成效，而且增加了社會存在感并注重在線學習系統(tǒng)的學習成效和知識轉(zhuǎn)移。因此，研究選擇的模型通過數(shù)字化網(wǎng)絡學習系統(tǒng)探索學習成效和知識轉(zhuǎn)移的多維影響因素?？傊?，所提的研究模型可以概括如圖1所示。

圖1 傳統(tǒng)研究模型

計算機自我效能感:根據(jù)文獻[13]，自我效能對每個人的行為都有影響。因此，計算機的自我效能感可能會對使用在線學習系統(tǒng)的使用者個人行為產(chǎn)生影響，并且使用者的學習成效體現(xiàn)出這種影響的結(jié)果。Johnson等[14]認為計算機自我效能對于通過在線學習系統(tǒng)提高學習成效具有重要意義。因此，假設(shè)1可以陳述如下：

H1:通過在線學習，計算機自我效能通過在線學習對學生的學習成效有積極的影響。

易用性:根據(jù)戴維斯的TAM模型[15]，如果用戶認為使用在線學習系統(tǒng)很容易，他們將會更多地使用它，他們的學習成效也會提高。因此，假設(shè)2可以陳述如下:

H2:易用性對學生的學習成效有積極的影響。

感知有用性:Davis[15]定義感知有用性作為個人信念，在使用在線學習系統(tǒng)中能提高性能水平。此外，Johnson等[14]表明感知有用性對通過在線學習的學習成效有積極的影響。因此，假設(shè)3可以陳述如下:

H3:感知有用性對學生的學習成效有正向的影響。

交互和社會存在感:在交流過程中，交互是發(fā)送者與接收者之間的雙向信息交換。在在線學習系統(tǒng)中，學生們可以通過電子郵件或面對面進行彼此互動交流。Aragon[16]的研究表明通過在線學習系統(tǒng)增加社會存在感有助于提高交互效率，提高學習質(zhì)量。因此，假設(shè)4、5和6的表述如下:

H4:面對面的互動對學生的學習成效有積極的影響。

H5:電子郵件互動對學生的學習成效有積極的影響。

H6:社會存在感對學生通過在線學習的學習成效有積極的影響。

學習成效和知識轉(zhuǎn)移:Kraiger[17]認為學習結(jié)果的合適的評估應該能夠衡量學習目標和工作習慣的改變。知識轉(zhuǎn)移效果是通過訓練過程來考察學生工作習慣的變化。Alliger等[18]的研究表明學習成效對知識轉(zhuǎn)移有影響。因此，假設(shè)可以陳述如下:

H7:學習成效通過在線學習對知識轉(zhuǎn)移產(chǎn)生積極的影響。

2 研究方法

一般方法:采用定性和定量兩種方法。研究過程分為兩個階段:定性研究和定量研究。

定性研究:這是通過對5名教師和15名學生(遠程項目5人，本科5人以及研究生5人)的直接采訪進行的，他們已經(jīng)在AHPU使用了在線學習系統(tǒng)。本階段的目的是選擇最合適的問卷作為觀察工具，最終確定本課題所提模型中構(gòu)建的衡量尺度。

定量研究:這是為測試研究模型而進行的數(shù)據(jù)收集和分析。為了滿足測試標準，樣本量必須≥250名在各類項目(遠程教育、本科和研究生)的學生。收集的數(shù)據(jù)將使用克朗巴哈系數(shù)、探索性因素分析及SPSS多元回歸分析法進行分析。

3 數(shù)據(jù)分析和結(jié)果

研究收集了263個有效樣本。這個數(shù)字適合于數(shù)據(jù)分析。具體數(shù)據(jù)見表2。

表2樣本的描述性統(tǒng)計

Table2Samples′descriptivestatistics

特 征類 別類別統(tǒng)計百分比/%性 別男12547.5女13852.5年 齡18～2313852.524～3011041.831～40134.9>4020.8學生類型本科生15659.3研究生9235在職學生155.7專 業(yè)工商管理20879.1計算機科學與技術(shù)5520.9遠程學習5520.9學歷項目學士11142.2碩士9736.9年 級2011632420129733.1201311142.2201410.4使用在線學習系統(tǒng)時間1年4015.22年10941.43年9937.6≥4年145.3

3.1 樣本的描述性統(tǒng)計

在這個樣本中，女性占了52.5%。年齡從18歲到23歲，占52.5%。大多數(shù)受訪者為本科生(59.3%)，屬于工商管理專業(yè)(79.1%)。關(guān)于培訓項目:42.2%的學士，36.9%的碩士，20.9%的遠程課程。主要學生群體為2012-2013年(75.3%)。他們中的大多數(shù)至少有兩年的在線學習系統(tǒng)使用經(jīng)驗(84.3%)。

3.2 探索性因素分析和克朗巴哈系數(shù)分析

測量量表的評估分為兩個步驟:測試單個測度的可信度；各個測度的區(qū)分度和效度。對于單個測度，使用特征值≥1的PAF(主軸因素法)方法與斜交轉(zhuǎn)軸法。類似的方法也適用于其他測度。因素分析法用來確定適合所提理論的有意義的因素。

單個因子測度的可信度與Cronbach Alpha的系數(shù)≥0.6是有效的。如果其相關(guān)性≥0.3，則可以保留該項。剔除不合格變量后，可以在表3中總結(jié)Cronbach alpha測試結(jié)果。

表3 克朗巴哈系數(shù)分析結(jié)果Table 3 Cronbach coefficient analysis result

為了檢驗量表的收斂效度和區(qū)分度，用上面所有測度來聯(lián)合使用因素分析法。在EFA分析中，一些變量被刪除和修改。這些變化可以概括如下:

(1) 計算機自我效能必須分為2個因素，其中包括:計算機自我效能(CSE6,7,8,9)和自學能力(CSE3,4)

(2) 易用性和感知有用性必須合并成一個因子，它將被重新命名為易用性和有用性(留8個變量)。

(3) 面對面交互因子必須完全移除(移除3個變量)。

(4) 學習成效和知識轉(zhuǎn)移必須結(jié)合成一個因素，將其改名為學習和傳授知識(13個變量)

分析結(jié)果表明，所有加載值均>0.5，被接受。KMO和Bartlett的測試結(jié)果都符合所有特征值>1和總累計>50%。綜上所述，最終EFA結(jié)果總結(jié)如表4。

表4EFA分析結(jié)果

Table4EFAanlysisresult

原有因子每項量表級數(shù)新因子每項量表級數(shù)計算機自我效能7計算機自我效能自學能力42易用性感知有用性55易用性和有用性8面對面交互3面對面交互0電子郵件交互3電子郵件交互3社會存在感5社會存在感3學習成效知識轉(zhuǎn)移94學習和知識轉(zhuǎn)移13

3.3 修正模型

根據(jù)以往的研究結(jié)果[19]，必須對研究模型進行修訂，并重新提出假設(shè)。

H1:計算機的自我效能感對學習和通過在線學習知識轉(zhuǎn)移有積極的作用。

H2:自學能力對學習和通過在線學習知識轉(zhuǎn)移有積極的影響。

H3:易用性和有用性對通過在線學習系統(tǒng)學習和知識轉(zhuǎn)移有積極的作用。

H4:電子郵件互動對學習和通過在線學習知識轉(zhuǎn)移有積極的影響。

H5:社會存在感對學習和通過在線學習知識轉(zhuǎn)移有積極的影響。

圖2 修正研究模型

3.4 假設(shè)檢驗

表5總結(jié)了多元線性回歸分析。R2為0.640，調(diào)整后的R2為0.633，很好地利用模型解釋了通過在線學習系統(tǒng)對學習和知識轉(zhuǎn)移的影響。

表 5 線性回歸分析結(jié)果Table 5 Linear regression analysis result

根據(jù)分析，所有的假設(shè)H1-H5都得到了支持。通過在線學習系統(tǒng)對學習和知識轉(zhuǎn)移的影響強度可以歸納為以下幾點:易用性(0.544)，社會存在感(0.454)，E-mail交互(0.243)，計算機自我效能感(0.242)，最后是自學能力(0.145)。

4 討論與建議

4.1 討 論

與之前對文獻[13]的研究相比，這一結(jié)果與獨立變量對學習和知識轉(zhuǎn)移的正向影響相似。一些差異可以確定如下。

(1) 計算機自我效能對學習成效沒有直接影響，但在研究中有直接影響。此外，計算機自我效能的一個分支，與自學能力有關(guān)，也對學習和知識轉(zhuǎn)移有積極的影響。

(2) 研究的因變量是學習成果和知識轉(zhuǎn)移的結(jié)合，因此，學習成果對知識轉(zhuǎn)移的影響無法得到證實。這一結(jié)果也顯示了學習成效與知識轉(zhuǎn)移之間的關(guān)系和相似性。

(3) 之前的研究最強烈的影響因素是感知有用性(0.726)，但在這項研究中，最強烈的影響因素是易用性和有用性(一個綜合因素，來源于易用性和感知有用性)。在線學習系統(tǒng)的支持特性在鼓勵學生使用在線學習系統(tǒng)、學習和獲取知識的過程中起著非常重要的作用。

(4) 在之前的研究中，面對面的互動對學習成效有積極的影響(0.081)，但在這項研究中，這個因素已經(jīng)被刪除了，所以這種關(guān)系無法被測試。通過在線學習系統(tǒng)，面對面的互動在實踐中似乎并不重要。

(5) 自學能力是本課題提出的新因素，從計算機的自我效能感中提取出來，在在職學習情況下具有實際意義。在現(xiàn)實中，具有較高自學能力的學生往往從在線學習系統(tǒng)中獲得更高的收益。

4.2 管理的影響

提高AHPU在線學習系統(tǒng)效益的管理啟示如下:

(1) 改善易用性和有用性。網(wǎng)絡管理者和在線學習項目負責人應注意當前在線學習系統(tǒng)的特征和性能，使它容易被學生和老師使用。在線學習系統(tǒng)開發(fā)人員應該添加更多的支持功能,如:在線教程,問答平臺,視頻導引，此外,經(jīng)常組織培訓課程對新上手學生和老師也有幫助。為了增加用戶感知有用性，管理員應該經(jīng)常進行調(diào)查，從用戶那里得到反饋，以解決他們的問題，并添加更多的功能模塊。

(2) 增加社會存在感。在這項研究中，社會存在感對學習和通過在線學習系統(tǒng)知識轉(zhuǎn)移的影響是第二大影響因素。因此,AHPU管理部門應該在在線學習系統(tǒng)中增加一些社會存在感的嘗試,如:組織一些通過在線學習系統(tǒng)需要共享和交互的活動 , 通過在線學習系統(tǒng)為每門課或每個主題項目安排一位管理員,把在線學習系統(tǒng)和其他網(wǎng)站或大學校園內(nèi)信息端口整合在一起，并添加一些Web 2.0特性,如:評論、博客、民意調(diào)查、視頻分享，對于網(wǎng)絡學習系統(tǒng)，這些可能有助于增加社會存在感。

(3) 提高電子郵件交互和計算機自我效能。雖然沒有前幾個因素那么重要，但電子郵件交互和計算機自我效能感對學習和通過在線學習系統(tǒng)知識轉(zhuǎn)移也有積極的影響。因此，為了提高在線學習的效果，管理者應該鼓勵通過在線學習系統(tǒng)進行電子郵件交互。建議包括:為所有學生提供一個永久的電子郵件地址，并鼓勵他們在在線學習系統(tǒng)上使用所有的互動;從大學官方或老師到學生的所有通知都應通過這一電子郵件系統(tǒng)傳送;通過在線學習系統(tǒng)取代基于紙張的活動。為學生提供各種關(guān)于計算機相關(guān)主題的免費培訓課程及研討會,例如:使用在線學習系統(tǒng)支持他們的學習過程,如何尋找學術(shù)信息,如何使用計算機工具來收集、分析數(shù)據(jù),并做出適當?shù)囊谩?/p>

(4) 訓練自學能力。雖然自學能力對學習和知識轉(zhuǎn)移的影響是最低的，但這個新因素顯示了學習者獲取知識以支持工作需求的重要作用。這項技能對于本科生、在職學生和研究生水平的學生來說更為關(guān)鍵。因此，大學應注重培養(yǎng)學生的自學能力和“軟能力”。這些技能在培訓過程中可以通過一些活動傳授,如:培訓說明會、團隊工作、小組項目，它需要在教學和評估中進行適當改變。因此，對教師的培訓和經(jīng)常性的課程更新也是必要的。

5 結(jié) 論

總體而言，探討了AHPU的學習成效和知識轉(zhuǎn)移的影響因素。研究模型由6個獨立變量組成，包括:計算機自我效能感、易用性、感知有用性、面對面互動、電子郵件互動和社會存在。兩個因變量，包括:學習成效和知識轉(zhuǎn)移。

收集了263名有效的調(diào)查對象測試研究模型后，對研究模型進行了修正。修正后的模型包括5個獨立變量(計算機自變量、自學能力、易用和有用性、電子郵件交互和社會存在)和1個因變量(學習和轉(zhuǎn)移知識)。多元回歸分析結(jié)果表明，所有5個獨立變量在在線學習系統(tǒng)中對學習和遷移知識都有積極的影響。影響的強度可歸納為:易用和有用性(0.544)，社會存在感(0.454)，電子郵件交互(0.243)，計算機自我效能(0.242)，最后是自學能力(0.145)。

然而，由于研究模型與實際數(shù)據(jù)不相適應，因此從研究模型中剔除了面對面的交互作用。原因可能是通過在線學習系統(tǒng)直接交互的局限性。另外，學習成果和知識轉(zhuǎn)移結(jié)合在一起，這顯示了兩個概念之間的牢固關(guān)系。學習和知識轉(zhuǎn)移的過程可能同時發(fā)生，因此，學生很難區(qū)分兩個過程。此外，自學能力是提高在線學習系統(tǒng)效益的一個重要因素，因此，為了更好的學習結(jié)果，應該教會學生提高自學能力。

基于分析結(jié)果，提出建議：提高在線學習系統(tǒng)的易用性和有用性，通過增加web特性提高社交能力，通過組織培訓課程提高電子郵件交互和計算機自我效能。

研究的局限性包括:樣本量小，樣本容量有限；缺乏評估中介因素和人口統(tǒng)計學變量對學習和轉(zhuǎn)移知識的影響。對未來研究的影響包括:增加樣本量，或?qū)⒎秶鷶U大到其他大學;確定新因素，如:知識過程、人口統(tǒng)計學變量;在研究模型中使用SEM-PLS來測試變量之間的雙向影響。

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