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        MOOC學(xué)習(xí)者粘性影響研究
        ——以呼倫貝爾學(xué)院《軍事理論》課程為例

        2020-11-18 05:50:36吳麗莉賈浩東
        關(guān)鍵詞:軍事理論易用性粘性

        吳麗莉 賈浩東

        (呼倫貝爾學(xué)院 內(nèi)蒙古 海拉爾 021008)

        目前MOOC在線教育方式已經(jīng)延伸到各科課程,很多國家也將這種信息化教育規(guī)劃到了未來教育領(lǐng)域發(fā)展目標(biāo)中。目前多數(shù)教學(xué)平臺搭建尚未完善、教學(xué)資源體系還需加強(qiáng),在發(fā)展過程中出現(xiàn)了高注冊率但低回頭率與低保持率等問題,使得MOOC發(fā)展遇到難點(diǎn)。目前學(xué)者對教育領(lǐng)域中的學(xué)習(xí)者和學(xué)習(xí)平臺學(xué)習(xí)資源的粘性影響因素分析研究較少。本文基于期望確認(rèn)模型理論、需求層次理論等并結(jié)合學(xué)習(xí)者特性,嘗試從期望確認(rèn)度、感知有用性、滿意度、持續(xù)使用意愿、感知易用性、學(xué)習(xí)風(fēng)格和學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)等七個(gè)維度分析學(xué)習(xí)者粘性影響因素。研究以具體的《軍事理論》課程展開,調(diào)研對象選取了呼倫貝爾學(xué)院2019級的MOOC學(xué)習(xí)者。采用問卷調(diào)查法,收集到有效問卷354份,運(yùn)用SPSSAU統(tǒng)計(jì)工具,利用結(jié)構(gòu)方程模型方法進(jìn)行假設(shè)驗(yàn)證。通過因子分析統(tǒng)計(jì)和回歸分析統(tǒng)計(jì)相結(jié)合,對MOOC學(xué)習(xí)者粘性影響因素的理論模型進(jìn)行評估、驗(yàn)證、分析,總結(jié)了MOOC學(xué)習(xí)者粘性直接影響因素及間接影響因素。

        一、學(xué)習(xí)者粘性

        粘性主要應(yīng)用在經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域用于調(diào)查客戶粘性等相關(guān)問題?;趯W(xué)習(xí)者視角,一般將MOOC學(xué)習(xí)者粘性定義為:學(xué)習(xí)者對MOOC的忠誠、信任與良好體驗(yàn)等結(jié)合起來形成的依賴感和再使用期望值[1]。學(xué)習(xí)者粘性可用于反映MOOC學(xué)習(xí)者和MOOC平臺之間持續(xù)使用的行為和意愿,從而挖掘?qū)W習(xí)者與MOOC平臺之間粘性主要影響因素,利于提高M(jìn)OOC的完成率。

        二、MOOC學(xué)習(xí)者粘性影響因素的維度分析及關(guān)系假設(shè)

        (一)MOOC學(xué)習(xí)者粘性影響因素的維度分析

        從學(xué)習(xí)者角度出發(fā),參考整合期望確認(rèn)模型和需求層次理論,借鑒技術(shù)接受模型影響路徑關(guān)系,遴選適合本研究的期望確認(rèn)度、感知有用性、滿意度、持續(xù)使用意愿、感知易用性這五個(gè)維度變量[2]。除此之外,通過梳理文獻(xiàn),根據(jù)MOOC的開放、自由的學(xué)習(xí)方式,對于學(xué)習(xí)者而言自制能力的要求變高,考慮到學(xué)習(xí)者本質(zhì)上存在差異性,加入學(xué)習(xí)風(fēng)格和學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)兩變量。因此本研究共包括七個(gè)變量,分別是期望確認(rèn)度、感知有用性、滿意度、持續(xù)使用意愿、感知易用性、學(xué)習(xí)風(fēng)格和學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)。

        (二)MOOC學(xué)習(xí)者粘性影響因素的關(guān)系假設(shè)

        1.基于學(xué)習(xí)者角度的假設(shè)

        同一傳播者用相同傳播內(nèi)容和傳播方式進(jìn)行傳播,若學(xué)習(xí)者不同,結(jié)果也會存在差異。學(xué)習(xí)者風(fēng)格主要?jiǎng)澐譃楠?dú)立型和依賴型,對于MOOC線上教學(xué)模式,獨(dú)立型學(xué)習(xí)者往往比依賴型學(xué)習(xí)者更容易接受MOOC平臺的教學(xué)方式。而本研究中的個(gè)人特質(zhì)主要涉及學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)風(fēng)格兩個(gè)因素,二者是否可直接影響學(xué)習(xí)者粘性,如內(nèi)部動(dòng)機(jī)比外部動(dòng)機(jī)更具穩(wěn)定性、學(xué)習(xí)興趣更大、粘性更強(qiáng)等。個(gè)人特性方面提出假設(shè)如下:

        H1:MOOC學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)對MOOC學(xué)習(xí)者粘性有顯著影響;

        H2:MOOC學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格對MOOC學(xué)習(xí)者粘性有顯著影響。

        2.基于期望確認(rèn)模型的假設(shè)

        大量現(xiàn)有研究表明,感知易用性變量對于持續(xù)使用意愿會有所提升,因此在借鑒期望確認(rèn)模型因素的基礎(chǔ)上加入感知易用性變量。假設(shè)如下:

        H3:MOOC學(xué)習(xí)者的期望確認(rèn)度對學(xué)習(xí)者粘性有顯著正向影響;

        H4:MOOC學(xué)習(xí)者的期望確認(rèn)度對滿意度有顯著正向影響;

        H5:MOOC學(xué)習(xí)者的期望確認(rèn)度對感知有用性有顯著正向影響;

        H6:MOOC學(xué)習(xí)者的感知有用性對學(xué)習(xí)者粘性有顯著正向影響;

        H7:MOOC學(xué)習(xí)者的感知有用性對持續(xù)使用意愿有顯著正向影響;

        H8:MOOC學(xué)習(xí)者的感知有用性對滿意度有顯著正向影響;

        H9:MOOC學(xué)習(xí)者的持續(xù)使用意愿對學(xué)習(xí)者粘性有顯著正向影響;

        H10:MOOC學(xué)習(xí)者的感知易用性對學(xué)習(xí)者粘性有顯著正向影響;

        H11:MOOC學(xué)習(xí)者的感知易用性對感知有用性有顯著正向影響;

        H12:MOOC學(xué)習(xí)者的感知易用性對滿意度有顯著正向影響;

        H13:MOOC學(xué)習(xí)者的滿意度對學(xué)習(xí)者粘性有顯著正向影響。

        基于以上假設(shè),本文建構(gòu)了MOOC學(xué)習(xí)者粘性影響因素的假設(shè)模型,研究模型如圖1所示。

        圖1 MOOC學(xué)習(xí)者粘性影響因素假設(shè)模型

        (三)調(diào)研的實(shí)施

        本次調(diào)查問卷包括2部分:第1部分為被調(diào)查者的基本信息,第2部分為各影響因素調(diào)查的八個(gè)量表,共包含29道選擇題。調(diào)研量表使用了Likert五點(diǎn)量表,對每個(gè)測量問題從“很不同意”到“很同意”進(jìn)行衡量[3],利用問卷星進(jìn)行發(fā)放與回收。

        調(diào)研問卷先進(jìn)行前測分析,小范圍的實(shí)驗(yàn)檢測將存在的問題進(jìn)行修改,而后進(jìn)行大規(guī)模線上調(diào)研。預(yù)調(diào)研在呼倫貝爾學(xué)院2019級《軍事理論》MOOC學(xué)習(xí)者中進(jìn)行小范圍短時(shí)有效的隨機(jī)測試,將收集數(shù)據(jù)樣本使用SPSSAU在線分析軟件進(jìn)行信度分析和效度分析。預(yù)調(diào)研共回收有效問卷76份,對前測問卷數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行標(biāo)題處理:學(xué)習(xí)風(fēng)格量表(A)、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)量表(B)、期望確認(rèn)度量表(C)、感知有用性量表(D)、滿意度量表(E)、持續(xù)使用意愿量表(F)、感知易用性量表(G)、學(xué)習(xí)者粘性量表(H)。對數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行信度檢驗(yàn)和效度檢驗(yàn),其中D的Cronbach α系數(shù)值大于0.7,但是D4題項(xiàng)CITC值小于0.4,D4題項(xiàng)被刪除后,信度系數(shù)會由0.722上升至0.73,因此對D4題項(xiàng)做刪除處理。E、F、G、H的Cronbach α系數(shù)值均大于0.6。題項(xiàng)G1刪除后信度會上升0.003,數(shù)值變化不大,繼續(xù)保留,綜上所述學(xué)習(xí)者粘性量表數(shù)據(jù)信度質(zhì)量較高;其次,KMO值均大于0.6,通過Bartlett檢驗(yàn),對應(yīng)p值均小于0.05,且總體KMO值為0.858,由上所述,研究數(shù)據(jù)效度非常好,適合做因子分析。

        通過前測問卷數(shù)據(jù)分析后,將問卷中問題予以修改。在線上對呼倫貝爾學(xué)院2019級學(xué)習(xí)《軍事理論》慕課的學(xué)習(xí)者進(jìn)行了隨機(jī)發(fā)放,共回收有效問卷354份,所有數(shù)據(jù)資源均來自問卷星。對收集的問卷整理并對標(biāo)題進(jìn)行處理,將數(shù)據(jù)錄入SPSSAU在線數(shù)據(jù)分析軟件,對問卷進(jìn)行描述性分析、信度分析和效度分析。

        1.描述性統(tǒng)計(jì)分析

        由下表1可知,由于呼倫貝爾學(xué)院招生需求和專業(yè)特色,導(dǎo)致男女比例中女性占比比男性占比多37.28%,專業(yè)類別比例中理科比文科多20.34%,理科學(xué)習(xí)者偏多。MOOC了解途徑中學(xué)習(xí)者主要通過教師了解居多,占比達(dá)到58.47%,說明教師是首要傳播途徑,數(shù)據(jù)表明MOOC日后可通過網(wǎng)絡(luò)和其他媒體途徑在宣傳力度上加強(qiáng)?!盾娛吕碚摗氛n程由教師直接指定學(xué)堂云平臺進(jìn)行學(xué)習(xí),拓展性的學(xué)習(xí)平臺有中國大學(xué)MOOC平臺、網(wǎng)易云課堂等。

        表1 描述性統(tǒng)計(jì)表

        2.信度檢驗(yàn)

        通過前測的信度分析對題項(xiàng)進(jìn)行修改糾正后,在問卷正式發(fā)放后對問卷再次進(jìn)行信度檢驗(yàn),使得問卷測量的結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)誤差降到最小。數(shù)據(jù)表明 Cronbach α系數(shù)值均大于0.8,“CITC值”均大于0.4,針對“項(xiàng)已刪除的α系數(shù)”,題項(xiàng)H2刪除后,信度系數(shù)會由0.923上升到0.929,上升空間不大,因此對該項(xiàng)題做保留處理,綜合以上數(shù)據(jù),信度質(zhì)量較好可做下一步分析。

        3.效度檢驗(yàn)

        考慮到對于本研究的研究過程,因素提取與維度劃分是基于前人學(xué)者研究的基礎(chǔ)之上,所以對本研究選用因子分析法來進(jìn)行效度核算,在做因子分析時(shí)需要根據(jù)Bartlett 球形度檢驗(yàn)和KMO值兩種方法來判斷是否可以進(jìn)行因子計(jì)算。分析發(fā)現(xiàn)KMO值均大于0.6,通過Bartlett檢驗(yàn),對應(yīng)p值均小于0.05,且總體KMO值為0.971。由上所述,研究數(shù)據(jù)效度非常好,滿足做因子分析的前提,適合做因子分析。同時(shí),根據(jù)因子分析法分析,樣本旋轉(zhuǎn)后因子載荷系數(shù)大于0.4,說明研究項(xiàng)和因子之間有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。

        三、MOOC學(xué)習(xí)者粘性影響因素調(diào)研的實(shí)證分析

        本研究通過結(jié)構(gòu)方程模型的方法進(jìn)行假設(shè)驗(yàn)證,該模型分析方法通過因子分析統(tǒng)計(jì)和回歸分析統(tǒng)計(jì)相結(jié)合,對本研究模型進(jìn)行評估、驗(yàn)證、分析,利用SPSSAU在線分析軟件進(jìn)行因子分析和回歸分析。

        (一)模型擬合度初測分析

        通過卡方自由度比、比較適合度指標(biāo)(CFI)、非常規(guī)擬合度(NNFI)、即漸進(jìn)殘差均方根(RMSEA)進(jìn)行綜合判斷模型擬合度的好壞。模型擬合指標(biāo)如表2所示:

        表2 模型擬合指標(biāo)

        由上表可知,根據(jù)適配標(biāo)準(zhǔn)值判斷本研究的模型擬合程度,卡方自由度比、比較適合度指標(biāo)(CFI)、非常規(guī)擬合度(NNFI)、即漸進(jìn)殘差均方根(RMSEA)均超出適配標(biāo)準(zhǔn)范圍,模型擬合度較差,將根據(jù)下圖路徑分析中模型回歸系數(shù)(表3)和回歸影響關(guān)系MI指標(biāo)(表4)對模型進(jìn)行修正處理。

        表4 回歸影響關(guān)系-MI指標(biāo)表格

        表3 模型回歸系數(shù)匯總表格

        由上表3綜合分析可知,學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)對學(xué)習(xí)者粘性影響的路徑顯著性(p=0.844);期望確認(rèn)度對學(xué)習(xí)者粘性影響的路徑顯著性(p=0.873);感知有用性對學(xué)習(xí)者粘性影響的路徑顯著性(p=0.986);滿意度對學(xué)習(xí)者粘性影響的路徑顯著性(p=0.826)。以上四條路徑的顯著性P值均大于0.05,超出標(biāo)準(zhǔn),說明并不存在路徑影響關(guān)系,對以上四條路徑做刪除處理。

        當(dāng)MI值大于20時(shí),說明變量X對變量Y存在影響關(guān)系,此時(shí)可將該對路徑關(guān)系新增到模型中,對模型重新建模。由表4可知當(dāng)持續(xù)使用意愿對滿意度、持續(xù)使用意愿對感知有用性、滿意度對持續(xù)使用意愿分別生成三條路徑,MI值均大于20,說明變量X→Y存在路徑影響關(guān)系。綜上所述將持續(xù)使用意愿->滿意度、持續(xù)使用意愿->感知有用性、滿意度->持續(xù)使用意愿這三條路徑新增到模型中。

        (二)模型擬合度修正分析

        模型修正即對模型進(jìn)行增列或者刪除某些參數(shù)的調(diào)整,從而達(dá)到對模型的優(yōu)化,使得模型更加簡潔,提高模型的擬合度。根據(jù)修正指數(shù),對學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)->學(xué)習(xí)者粘性、期望確認(rèn)度->學(xué)習(xí)者粘性、感知有用性->學(xué)習(xí)者粘性、滿意度->學(xué)習(xí)者粘性這四條路徑進(jìn)行刪除處理,模型新增持續(xù)使用意愿->滿意度、持續(xù)使用意愿->感知有用性、滿意度->持續(xù)使用意愿這三條路徑。修正后的模型擬合度如表5所示:

        表5 模型擬合指標(biāo)

        由表5可知,根據(jù)適配標(biāo)準(zhǔn)值判斷本研究的模型擬合程度,卡方自由度比、比較適合度指標(biāo)(CFI)、非常規(guī)擬合度(NNFI)、即漸進(jìn)殘差均方根(RMSEA)均達(dá)到優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)范圍,模型擬合度高,可以進(jìn)行下一步分析。

        (三)結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn)

        結(jié)構(gòu)方程模型整合了因素分析與路徑分析,在路徑分析模型過程中,用來測量變量與變量之間的影響關(guān)系就是路徑系數(shù),是一種回歸系數(shù),在進(jìn)行回歸系數(shù)分析前需要對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行生成變量處理,得到標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)。當(dāng)同時(shí)滿足標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)值大于0,p<0.01時(shí),說明變量之間存在正向影響關(guān)系。模型假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示:

        表6 模型回歸系數(shù)匯總表格

        綜合分析上表數(shù)據(jù)得知:期望確認(rèn)度對滿意度影響時(shí),此路徑?jīng)]有呈現(xiàn)出顯著性(p=0.151>0.05),說明期望確認(rèn)度對滿意度不會產(chǎn)生影響關(guān)系;感知有用性對于持續(xù)使用意愿影響時(shí),此路徑?jīng)]有呈現(xiàn)出顯著性(p=0.767>0.05),說明感知有用性對持續(xù)使用意愿不會產(chǎn)生影響關(guān)系;持續(xù)使用意愿對于滿意度影響時(shí),此路徑?jīng)]有呈現(xiàn)出顯著性(p=0.075>0.05),說明持續(xù)使用意愿對滿意度不會產(chǎn)生影響關(guān)系;持續(xù)使用意愿對于感知有用性影響時(shí),此路徑?jīng)]有呈現(xiàn)出顯著性(p=0.489>0.05),說明持續(xù)使用意愿對感知有用性不會產(chǎn)生影響關(guān)系;其余變量路徑之間標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)值均大于0,并且路徑呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性(p=0.000<0.01)。

        續(xù)表7

        按照SPSSAU在線分析軟件分析的數(shù)據(jù)結(jié)果,對建立好的模型進(jìn)行假設(shè)驗(yàn)證如上表7所示,下圖2為根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果修改后的模型圖??梢缘贸鲈贛OOC學(xué)習(xí)者粘性影響因素中主要的影響因素有感知有用性、感知易用性、滿意度、期望確認(rèn)度、學(xué)習(xí)風(fēng)格、持續(xù)使用意愿這六個(gè)因素,學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)因素被剔除。通過檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),滿意度對持續(xù)使用意愿影響程度最大(路徑為0.931),其次分別是期望確認(rèn)度對感知有用性(路徑為0.694)、感知有用性對滿意度(路徑為0.669)、持續(xù)使用意愿對學(xué)習(xí)者粘性(路徑為0.598)、感知易用性對滿意度(路徑為0.556)、感知易用性對感知有用性(路徑為0.360)、感知易用性對學(xué)習(xí)者粘性(路徑為0.233)、學(xué)習(xí)風(fēng)格對學(xué)習(xí)者粘性(路徑為0.141)。

        表7 假設(shè)檢驗(yàn)表

        圖2 驗(yàn)證修正模型

        四、MOOC學(xué)習(xí)者粘性的主要影響因素及改善建議

        (一)直接影響因素

        綜合以上實(shí)證分析得出影響學(xué)習(xí)者粘性的直接影響因素有學(xué)習(xí)風(fēng)格、感知易用性、持續(xù)使用意愿,其中持續(xù)使用意愿對于學(xué)習(xí)者粘性影響最大。

        1.學(xué)習(xí)風(fēng)格

        個(gè)體學(xué)習(xí)風(fēng)格不同,可結(jié)合MOOC平臺特有性質(zhì)。為提升學(xué)習(xí)者粘性,如可增加平臺使用指導(dǎo)教師、專業(yè)輔導(dǎo)教師等,滿足學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)及心理需求以增強(qiáng)學(xué)習(xí)者和平臺之間的融合程度;其次,平臺可以設(shè)立課前問卷調(diào)查,在課程學(xué)習(xí)前可以通過問卷形式調(diào)查學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格進(jìn)行分類、分法的教學(xué),平臺盡可能根據(jù)課程特性提供多方位的學(xué)習(xí)條件滿足學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格的多維性。通過教師、學(xué)習(xí)者、平臺三方合作的形式用來提升學(xué)習(xí)者與MOOC粘性程度。

        2.感知易用性

        感知易用性主要針對MOOC平臺的改進(jìn),深層次優(yōu)化平臺而給予學(xué)習(xí)者良好的使用體驗(yàn)。當(dāng)前MOOC學(xué)習(xí)平臺種類繁多,個(gè)別平臺功能繁瑣、布局雜亂,友好性差。平臺界面設(shè)計(jì)中可適當(dāng)設(shè)計(jì)單欄布局,整合相似功能;顯著突出交互元素,如設(shè)計(jì)路徑導(dǎo)航、知識結(jié)構(gòu)導(dǎo)航,便于學(xué)習(xí)者知識認(rèn)知的條理化、結(jié)構(gòu)化;在提升視覺樣式的過程中要保持風(fēng)格一致性,給予學(xué)習(xí)者操作感和視覺感的雙重體驗(yàn)。另外,應(yīng)提供簡便快捷的下載或收藏方式,易于學(xué)習(xí)者查閱使用。

        3.持續(xù)使用意愿

        分析路徑關(guān)系得出持續(xù)使用意愿是直接影響因素中提升學(xué)習(xí)者粘性的關(guān)鍵點(diǎn)。持續(xù)使用意愿一般是由多個(gè)因素影響導(dǎo)致,在平臺設(shè)計(jì)與開發(fā)方面應(yīng)實(shí)時(shí)滿足學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求,內(nèi)容、資源和功能等不斷推陳出新;平臺要重視學(xué)習(xí)者提供的改進(jìn)意見,設(shè)立意見箱,多調(diào)研多訪談,對合理意見予以采納進(jìn)行改進(jìn);針對不同課程的特性,引進(jìn)新型技術(shù)、學(xué)科工具來輔助教與學(xué),提升課程學(xué)習(xí)的新興性、易用性等。

        (二)間接影響因素

        綜合以上實(shí)證分析得出:間接影響因素有期望確認(rèn)度、感知有用性、滿意度這三個(gè)影響因素,以模型影響路徑關(guān)系作為分析關(guān)鍵點(diǎn),通過模型影響路徑關(guān)系可總結(jié)出一條以間接影響因素為主的單向路徑:期望確認(rèn)度→感知有用性→滿意度→持續(xù)使用意愿→學(xué)習(xí)者粘性。從期望確認(rèn)度為出發(fā)點(diǎn),通過環(huán)節(jié)的不斷滿足從而實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)者粘性的提升。

        期望確認(rèn)度和滿意度是間接影響路徑中的兩個(gè)影響因素,在平臺開發(fā)設(shè)計(jì)的過程中也有所體現(xiàn),提升學(xué)習(xí)者對平臺的期望程度,在開發(fā)過程中要善于利用學(xué)習(xí)者的角度去思考,給學(xué)習(xí)者一個(gè)簡單易用、資源豐富的學(xué)習(xí)平臺,往往學(xué)習(xí)者會通過口碑或一到兩次的體驗(yàn)過程去衡量平臺是否達(dá)到自己預(yù)想的期望值,平臺做好前期宣傳工作,更要有實(shí)質(zhì)性的內(nèi)容和功能呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)者。對于首次使用MOOC平臺的學(xué)習(xí)者要有引導(dǎo)教程的提示,使學(xué)習(xí)者快速掌握該平臺的使用方式、了解平臺特色。與此同時(shí),滿意度也會隨之關(guān)聯(lián),在學(xué)習(xí)者體驗(yàn)良好的學(xué)習(xí)經(jīng)歷時(shí)會得到滿意程度的自我反饋,對平臺給予肯定。

        結(jié)語

        提升學(xué)習(xí)粘性有利于提高M(jìn)OOC完成率。本研究以呼倫貝爾學(xué)院開設(shè)的《軍事理論》課程學(xué)習(xí)者作為對象,借助調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型方法的驗(yàn)證假設(shè),分析得出MOOC學(xué)習(xí)者粘性的直接影響因素和間接影響因素,并為提升MOOC和學(xué)習(xí)者之間粘性給出部分決策建議。今后的研究中,可結(jié)合實(shí)際情況,細(xì)化精準(zhǔn)研究維度,更好促進(jìn)MOOC發(fā)展應(yīng)用。

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