王 靖 鄧雯心 李 會

（江南大學 江蘇“互聯(lián)網(wǎng)+教育”研究基地，江蘇 無錫 214122）

隨著教育信息化的發(fā)展，網(wǎng)絡學習空間會逐漸成為學生學習的“標配”。然而在這種表象背后，對網(wǎng)絡學習空間的研究表明，目前我國在網(wǎng)絡學習空間建設及應用方面，還存在“活躍度不夠，缺少實質(zhì)性的、常態(tài)化的應用”等現(xiàn)象（楊現(xiàn)民，趙鑫碩，劉雅馨，潘青青，陳世超，2016）。如何加強網(wǎng)絡學習空間的應用廣度與深度已經(jīng)成為亟待解決的問題。學生真的像我們看到的那樣，或者希望的那樣，會自主使用網(wǎng)絡學習空間嗎？ 目前，國際上相當重視學習者對網(wǎng)絡學習空間使用意識的研究，并在相關學習機構(gòu)中得以貫徹和實施且取得可觀的成效。在信息系統(tǒng)領域，國外學者Delone和 Mclean（1992）清楚地闡述了用戶自主使用的意愿是評估系統(tǒng)成功最重要的方式之一。簡單來說，學習自主使用意識是學習者以獨立主動的態(tài)度使用網(wǎng)絡學習空間的觀念和需求的總和，它是影響學生利用網(wǎng)絡學習空間積極學習和主動學習的重要因素，是決定他們是否持續(xù)使用網(wǎng)絡學習空間的關鍵原因。基于上述背景，本研究開展網(wǎng)絡學習空間自主使用意識影響因素實證，主要涉及以下研究問題。

第一，網(wǎng)絡學習空間中影響學生自主使用意識的因素有哪些？這些因素是如何影響自主使用意識的？

第二，影響自主使用意識的上述因素之間又存在怎樣的內(nèi)在關系？

一、理論框架

（一）網(wǎng)絡學習空間自主使用意識相關因素

廣義的網(wǎng)絡學習空間包括學習管理系統(tǒng)、在線教育平臺等專門為教育設計的虛擬空間，也包括QQ、微信、博客等各種能夠提供空間服務的社會化軟件與平臺。狹義的網(wǎng)絡學習空間僅指專門為在線教學與學習服務的虛擬空間（梁云真，趙呈領，阮玉嬌，劉麗麗，劉冬梅，2016）。本研究采納狹義網(wǎng)絡學習空間的內(nèi)涵。在網(wǎng)絡學習空間中，學生可以在自己的空間內(nèi)對學習資源進行操作，還可以參加課程，可以在線交流并及時地與學習伙伴或教師進行溝通和信息共享（唐燁偉，樊雅琴，龐敬文，鐘紹春，王偉，2015）。通過對學習工具自主使用意識的影響因素進行文獻歸納，通過對影響因素在文獻中出現(xiàn)的詞頻進行統(tǒng)計，提取出如下排名前5位（有3個并列因素）的因素：網(wǎng)絡自我效能感、網(wǎng)絡學習資源的靈活性、網(wǎng)絡質(zhì)量、感知有用性、感知易用性、感知與他人的互動、計算機使用態(tài)度、計算機焦慮。

1. 網(wǎng)絡自我效能感

自我效能感的概念最早是由美國著名心理學家班杜拉（1977）提出。他將自我效能感定義為，個體對自身能否利用所持技能完成某個項目的預期感知。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，許多學者也對學生的網(wǎng)絡自我效能感展開了研究與討論。美國學者Lee,Y.J.和Lee,D（2015）通過實證研究揭示出，網(wǎng)絡自我效能感是決定學習是否成功的關鍵變量之一。網(wǎng)絡自我效能感會影響學習者能力的發(fā)揮，同時也會影響學習者的學習積極性，且自我效能感高的學習者更喜歡在網(wǎng)絡學習環(huán)境下開展學習。

2. 網(wǎng)絡學習資源的靈活性

有研究指出學習者在網(wǎng)絡學習空間進行學習的主要動力之一是其學習資源的靈活性（Hiltz & Wellman, 1997）。教師通過網(wǎng)絡學習系統(tǒng)或平臺將課程資源發(fā)布到網(wǎng)上，學習者根據(jù)自己的需求，在適當?shù)臅r候獲取文本及視頻等形式的數(shù)字化資源，這樣的形式能很好地滿足學習者擺脫時空限制進行自主學習的需求（章玳，胡梅，2013）。學者張敏、祝安和張芳（2020）通過系統(tǒng)梳理發(fā)現(xiàn)在課程信息方面，課程質(zhì)量是影響學習者持續(xù)使用的關鍵因素，而豐富靈活的數(shù)字化課程資源是考察課程質(zhì)量的重要維度之一。

3. 網(wǎng)絡質(zhì)量

網(wǎng)絡的傳輸速度已被證實顯著影響網(wǎng)絡學習和在線學習的學習效果，當學習者在學習過程中出現(xiàn)加載時間過長、播放不連續(xù)、網(wǎng)絡響應不及時甚至網(wǎng)絡掉線的問題時，會在很大程度上打擊學習者的學習積極性和繼續(xù)參加學習的熱情（胡勇， 趙鳳梅，2015）。

4. 感知有用性、感知易用性

20世紀80年代末，美國學者Davis、Bagozzi和Warshaw（1989）在研究用戶對信息系統(tǒng)接受過程中，根據(jù)理性行為理論提出了著名的技術接受模型，明確闡述了對計算機廣泛使用的兩個關鍵影響因素是感知有用性和感知易用性。感知有用性指的是技術使用者在使用新技術時，對于這種技術可能增加工作效率的主觀認識。感知易用性是指技術使用者對使用一個特定系統(tǒng)所不需要努力程度的感知。有研究已證實學習者的感知有用性正向顯著影響自主使用意識，而學習者對網(wǎng)絡學習平臺易用性的感知是預測學生是否要使用該平臺的重要前提（張海靜，2010）。對于缺乏經(jīng)驗的用戶來說，感知有用性能夠?qū)λ麄兊某掷m(xù)使用產(chǎn)生更大的影響（Zhang, M., Liu, Yan, & Zhang, Y. , 2017）。

5. 感知與他人的互動

已有研究表明學習者感知到與同伴之間的互動越頻繁，那么他們使用工具的頻率就會越高（Arbaugh，2000）。人與人的交互性積極影響了學生在網(wǎng)絡學習空間中的沉浸感，進而正向影響學生的持續(xù)使用（朱柯，2017）。生生之間與師生之間的合作與交流既能增加學習者獲得知識的可能性，也能使學習者在學習進程中產(chǎn)生更高的存在感，從而營造更好的學習氛圍。虞鑫和陸洪磊（2014）針對由清華大學研發(fā)的“學堂在線”平臺用戶進行調(diào)查后發(fā)現(xiàn)，學習者在學習過程中互動得越多，就越感到滿足。

6. 計算機使用態(tài)度

學習者在信息技術學習環(huán)境下，其學習態(tài)度指的是用戶對于使用信息技術的正面或是負面的感受，用戶的使用態(tài)度越是正面和積極，使用意向就會越強烈，而用戶的使用意向?qū)龠M他們對信息技術的使用（任秀華，2009）。研究表明對學習系統(tǒng)的滿意度正向預測了學習者的繼續(xù)使用意向（Cheng & Yuen, 2018）。方針（2005）在研究中揭示，網(wǎng)絡學習環(huán)境下，學習者對網(wǎng)絡教學媒體的態(tài)度與學習績效顯著相關?？冃t是和學習者使用媒體的自主意識密切相關的因素。

7. 計算機焦慮

諸多研究使用廣泛的樣本探索了計算機焦慮與網(wǎng)絡使用之間的關系，結(jié)果顯示計算機焦慮與學習者對計算機的使用意向呈負相關（Saadé & Kira, 2009）。Awofala等（2019）研究發(fā)現(xiàn)，計算機焦慮與計算機自我效能感呈顯著負相關性，進而影響了計算機使用意向。在成人教育中，計算機焦慮會使學習者對學習產(chǎn)生懈怠心理，在一定程度上會影響對計算機的使用意愿。而已有研究證實了當學習者不再擔心或恐懼操作復雜的計算機進行學習時，他們對在線學習系統(tǒng)或平臺更樂意使用（Chua, Chen, & Wong, 1999）。

（二）研究假設與初始模型

已有研究相對明確了在網(wǎng)絡或在線學習環(huán)境下前述各因素和學習空間自主使用意識之間的線性關系，但如果要得出對學習空間建設和使用的策略與建議，還可以進行更細顆粒度的分析，即這些在傳統(tǒng)研究中作為自變量的因素之間的關系有待進一步探討。將所有變量置于全模型中，能夠有效析出外源變量和內(nèi)生變量，避免了多個線性關系組合到一起，各個自變量之間的關系不清晰的問題。因此，本研究基于全模型視角去探討多變量之間的關系。

對于前述各因素和網(wǎng)絡學習空間自主使用意識的直接關系，胡勇等（2015）研究發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡自我效能感會顯著影響自主使用意識；王昭君（2007）證實了網(wǎng)絡學習資源的靈活性對自主使用意識有顯著性影響； Liaw和Hung（2013）的研究證明遠程教育中網(wǎng)絡傳輸速度都會影響學習者對學習空間的使用意識和學習效果；源自技術接受模型的變量感知有用性和感知易用性顯著影響學習者對技術的自主使用意識（Arbaugh & Duray, 2002）； Arbaugh（2000）認為網(wǎng)絡環(huán)境下學習者感知到的互動頻率越高，學習者對該空間的使用意識越強；感知到他人的回應和互助正向影響學習者的在線持續(xù)學習意向（趙呈領，王嫻，馬晨星，2018）；有學者通過研究發(fā)現(xiàn)，當學生不再對使用計算機產(chǎn)生恐懼的心理，那么學習者會更愿意使用在線學習環(huán)境（Hung, Yu, Liou, & Hsu, 2009）；Sun、Tsai、Finger、Chen和Yeh（2008）發(fā)現(xiàn)計算機焦慮與計算機使用意識有負相關關系?；诖耍狙芯刻岢鲈诰W(wǎng)絡學習空間中關于前述各因素和網(wǎng)絡學習空間自主使用意識之間關系的如下假設：

在網(wǎng)絡學習空間中，

H1：網(wǎng)絡自我效能感顯著正向影響學習者對該空間的自主使用意識；

H2：學習資源的靈活性顯著正向影響學習者對該空間的自主使用意識；

H3：網(wǎng)絡質(zhì)量顯著正向影響學習者對該空間的自主使用意識；

H4：感知有用性顯著正向影響學習者對該空間的自主使用意識；

H5：感知易用性顯著正向影響學習者對該空間的自主使用意識；

H6：感知與他人的互動顯著正向影響學習者對該空間的自主使用意識；

H7：計算機使用態(tài)度顯著正向影響學習者對該空間的自主使用意識；

H8：計算機焦慮顯著負向影響學習者對該空間的自主使用意識。

對于前述各因素之間的關系，在計算機科學領域，學者們認為用戶的計算機使用態(tài)度會影響計算機焦慮水平，且計算機使用態(tài)度與計算機焦慮呈負相關（張穎，2008）。因此，本研究提出假設：

在網(wǎng)絡學習空間中，

H9：計算機使用態(tài)度顯著負向影響計算機焦慮。

有研究發(fā)現(xiàn)計算機使用態(tài)度顯著影響學習者感知有用性（Park, Roman, Lee, & Chung, 2009）。除此之外，也有研究者認為，影響學習者感知有用性的因素包括網(wǎng)絡自我效能感、互動學習環(huán)境、感知易用性（Liaw et al., 2013）?；诖?，本研究提出假設：

在網(wǎng)絡學習空間中，

H10：計算機使用態(tài)度顯著正向影響學習者感知有用性；

H11：網(wǎng)絡自我效能感顯著正向影響學習者感知有用性；

H12：感知與他人的互動顯著正向影響學習者感知有用性；

H13：感知易用性顯著正向影響學習者感知有用性。

有研究認為感知易用性的決定因素由錨定因素和調(diào)節(jié)因素組成。其中錨定因素包括了自我效能感（Venkatesh, & Bala, 2008）。因此，本研究提出假設：

在網(wǎng)絡學習空間中，

H14：網(wǎng)絡自我效能感顯著正向影響學習者感知易用性。

基于上述假設，本研究預設的初始變量之間的結(jié)構(gòu)模型如圖1所示，在該模型中，外源潛變量包括：計算機使用態(tài)度、網(wǎng)絡自我效能感、網(wǎng)絡學習資源的靈活性、網(wǎng)絡質(zhì)量、感知與他人的互動，其余則為內(nèi)生潛變量。

圖1 網(wǎng)絡學習空間自主使用意識影響因素初始模型圖

二、研究設計

（一）研究對象

本研究的調(diào)查對象是東北、華東兩地區(qū)四所高校網(wǎng)絡教育學院的學習者，選取這些學習者的兩條重要依據(jù)是：第一，至少有半學期在網(wǎng)絡學習空間進行有組織的正規(guī)學習的經(jīng)歷；第二，所處的網(wǎng)絡學習空間均為其所在學校購置的或者自行開發(fā)的網(wǎng)絡學習平臺，這些網(wǎng)絡學習平臺所具備的功能至少包括：上傳、下載多類型教學資源，提交、批閱作業(yè)（包括師評和同伴互評），課程討論，學生作業(yè)互評。調(diào)查共計回收問卷798份。在問卷篩選過程中，依據(jù)以下三條原則剔除了作答時間少于1分鐘、選擇答案有明顯重復規(guī)律、前后題目回答矛盾的無效問卷266份，最終得到有效調(diào)查問卷532份。

（二）研究工具

本研究依據(jù)胡勇等（2015）和Sun等（2008）設計的在線學習成效問卷，并根據(jù)網(wǎng)絡學習空間的八個影響因素（感知有用性、感知易用性作為兩個因素）的內(nèi)涵，對問卷進行改編，形成了“網(wǎng)絡學習空間自主使用意識及其影響因素調(diào)查問卷”。問卷的初稿包含兩大部分，第一部分學習者的基本信息包括兩道選擇題，第二部分網(wǎng)絡學習空間自主使用意識及其影響因素采用李克特五點量表的形式，共計9個維度，66道題目。以下所有數(shù)據(jù)分析過程及結(jié)果描述均針對問卷的第二部分，即量表部分。在進行探索性因子分析之前，首先將回收的問卷按照總分高低順序選出前27%和后27%分別視為高分組和低分組，并對高分組和低分組在每一個題目上的差異進行檢查，所有題目均達到顯著差異水平，因此并未在該階段做出刪除題目的決策。

（三）研究過程

1. 探索性因子分析

為了提升問卷的結(jié)構(gòu)效度，研究者首先將回收的532份問卷隨機一分為二，其中266份用于做探索性因子分析。利用SPSS20.0對問卷第二部分的66道題目進行KMO和Bartlett球形度檢驗，通過主成分分析法抽取特征值大于1的因子作為潛在變量，采用最大方差旋轉(zhuǎn)法對因子載荷矩陣進行旋轉(zhuǎn)。

2. 驗證性因子分析

為了驗證問卷的結(jié)構(gòu)效度，在探索性因子分析結(jié)束后，依據(jù)探索性因子分析得出的題目及維度結(jié)果，研究者對剩余的266份問卷中相應的數(shù)據(jù)做驗證性因子分析。利用LISREL 8.70進行參數(shù)估計。對外源指標在外源潛變量上的因子負荷矩陣LX、外源潛變量之間的協(xié)方差矩陣PH、外源指標誤差間的協(xié)方差矩陣TD進行分析，根據(jù)因子負荷、誤差方差、擬合指數(shù)等評價測量模型。

3. 信度檢驗

在驗證性因子分析結(jié)束后，依據(jù)驗證性因子分析確定的題目及維度結(jié)果，利用SPSS20.0對532份問卷中相應的數(shù)據(jù)進行信度分析，利用克隆巴赫α系數(shù)來表征問卷題目的內(nèi)部一致性。

4. 路徑分析

為了探析影響網(wǎng)絡學習空間自主使用意識的因素以及這些因素之間的關系，在問卷定稿后，依據(jù)定稿結(jié)果對532份問卷數(shù)據(jù)進行路徑分析，利用LISREL8.70進行參數(shù)估計，根據(jù)完全標準化系數(shù)、標準誤及顯著程度p值對通過理論推出的前述14個研究假設進行逐一判定。

三、研究結(jié)果

（一）問卷的信度與效度：測量模型的確立

1. 探索性因子分析結(jié)果

KMO和Bartlett球形度檢驗結(jié)果顯示，KMO值為0.893, Bartlett的球體度檢驗值在0. 000的水平顯著。通常，KMO的值在0.9以上表示非常適合做因子分析，0.8表示適合，0.7表示一般。因此根據(jù)結(jié)果表明進行因子分析是適合的。最后，提取出特征值大于1的因子共9個，累計方差貢獻率為73.493%，旋轉(zhuǎn)在10次迭代后收斂。

以下6道題目在提取出的9個因子上的因子負荷均小于0.4：“我覺得在網(wǎng)絡學習空間開展課程對于課程學習的質(zhì)量并無影響”“我所在的網(wǎng)絡學習空間中的課程提供了多種多樣的方式評價我的學習，如測驗、寫作任務、口頭表達等”“一旦我們熟悉了網(wǎng)絡學習空間，技術對學習的影響就很小了”“通過網(wǎng)絡學習空間開展學習沒有嚴重的缺點”“我認為使用網(wǎng)絡學習空間進行學習只適合年輕人”和“我覺得上網(wǎng)非常容易”。考慮到這6道題目并無典型代表意義，因此遵循數(shù)據(jù)分析結(jié)果，將這6道題目刪除。

有兩道題目的維度歸屬發(fā)生了變化：數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示“在課程中學生之間的交互比在面對面課程中更加困難”“與其他課程相比，在網(wǎng)絡學習空間中參與課堂討論難度更大”單獨成一維度。經(jīng)過比照認為這兩道題目應該歸到其他維度之下，故做出了相應的調(diào)整。

最終，結(jié)合相關理論和題目內(nèi)容，對經(jīng)過探索性因子分析得出的9個因子，即問卷第二部分的9個維度命名為：網(wǎng)絡自我效能感、課程靈活性、網(wǎng)絡質(zhì)量、感知易用性、感知有用性、感知到的互動、學習空間使用態(tài)度、計算機焦慮、網(wǎng)絡學習空間自主使用意識。60道題目在9個維度上的因子負荷、每道題目的均值、方差及每個維度的累計方差貢獻率均達到了較為理想的水平。

2. 驗證性因子分析結(jié)果

Schreiber、Nora、Stage、Barlow和King（2006）認為，在較為理想的驗證性因子分析結(jié)果中，卡方與自由度之比（χ2/df）應在2到5之間，所有的因子負荷t值應大于2。此外，比較擬合指數(shù)CFI（Comparative Fit Index）一般要求數(shù)值大于0.9，且數(shù)值越接近1越好；非范擬合指數(shù)NNFI也要求大于0.9，且越接近1越好；漸進誤差均方根RMSEA（Root Mean Square Error of Approximation）小于0.08為好。

根據(jù)探索性因子分析結(jié)果重新整理剩余的266份問卷數(shù)據(jù)，并進行驗證性因子分析，結(jié)果顯示：因子負荷矩陣LX中所有t值均大于2，χ2/df值為3.0194（5053.12/1674）、CFI為0.92、NNFI為0.92、RMSEA為0.076，各項擬合指數(shù)均優(yōu)于理想值。由此可見，由探索性因子分析得出的修改版問卷具有較好的結(jié)構(gòu)效度。

3. 信度分析結(jié)果

根據(jù)上述因子分析結(jié)果重新整理532份問卷數(shù)據(jù)，利用軟件SPSS20.0對其進行信度分析的結(jié)果顯示，問卷的整體克隆巴赫系數(shù)α為0.915；所有維度的信度系數(shù)α都大于0.7，問卷具有良好的信度。

（二）網(wǎng)絡學習空間自主使用意識影響因素及其關系：對兩個研究問題的回應

1. 路徑分析結(jié)果

由于各個維度的名稱、題目發(fā)生了變化，因此對圖1的模型中相應維度名稱進行調(diào)整，形成待分析模型。之后利用上述532份問卷的數(shù)據(jù)，運用LISREL 8.70軟件對模型進行路徑分析，得到整個模型的χ2/df值為4.068（6866.267/1688）、CFI為0.952、NNFI為0.92、RMSEA為0.0784，根據(jù)擬合指數(shù)衡量標準可以得出，該模型具有較好的擬合程度。

表1 路徑分析結(jié)果及假設檢驗

影響網(wǎng)絡學習空間自主使用意識的因素及其關系如上頁表1所示，網(wǎng)絡空間自主使用意識顯著受到如下6個因素的影響：網(wǎng)絡自我效能感（0.111，p＜0.01）、課程靈活性（0.104，p＜0.01）、網(wǎng)絡質(zhì)量（0.084，p＜0.01）、感知有用性（0.35，p＜0.01）、感知易用性（0.18，p＜0.01）、感知到的互動（0.138，p＜0.01）。

除了網(wǎng)絡空間自主使用意識之外的8個因素之間存在如下關系：感知有用性受到學習空間使用態(tài)度（0.151，p＜0.01）、網(wǎng)絡自我效能感（0.179，p＜0.01）、感知到的互動（0.034，p＜0.01）、感知易用性（0.164，p＜0.01）4個因素的影響；網(wǎng)絡自我效能感（0.543，p＜0.01）顯著影響感知易用性；學習空間使用態(tài)度顯著影響計算機焦慮（-0.385，p＜0.01）。

此外，在該模型中，還有幾條間接路徑，分別是：學習空間使用態(tài)度通過影響感知有用性來間接影響自主使用意識，兩條路徑的完全標準化系數(shù)相乘計算后，得到間接影響的總效應為0.053（0.151×0.35）；網(wǎng)絡自我效能感通過影響感知有用性和易用性來間接影響自主使用意識，涉及三條路徑，三條路徑各自系數(shù)相乘之后相加，得到間接影響的總效應為0.192（0.179×0.35+0.543×0.18+0.543×0.16 4×0.35）；感知到的互動通過影響感知有用性間接影響自主使用意識，兩條路徑的完全標準化系數(shù)相乘計算后，得到的間接總效應為0.012（0.034×0.35）。

2. 模型的確定

根據(jù)上述分析結(jié)果，本研究對網(wǎng)絡學習空間自主使用意識影響因素及其關系的模型進行了最后的修正，最終確定的模型如圖2所示，除計算機焦慮之外，其余的各因素均直接或者間接影響網(wǎng)絡學習空間自主使用意識。

四、研究結(jié)論與討論

建設網(wǎng)絡學習空間的主要任務是引導學生主動應用，實現(xiàn)學習應用常態(tài)化，當前我國網(wǎng)絡學習空間建設投入高、軟硬件齊全，但對網(wǎng)絡學習空間的應用則大部分是自上而下的推動機制，導致有些應用被動化、形式化。如何從學習者視角出發(fā)開展基礎研究，以其自主使用網(wǎng)絡學習空間的意識作為切入口對網(wǎng)絡空間建設提供建議，是本研究的出發(fā)點。如前所述，本研究圍繞兩個研究問題開展研究設計，在確保測量工具高效度與信度的前提下，最終得到了網(wǎng)絡學習空間自主使用意識的6個影響因素，并得到了這些因素之間的關系。在研究結(jié)論與討論部分，對這些不再贅述，而是對本研究和以往研究所得出結(jié)論的不同之處予以分析，并對根據(jù)本研究結(jié)果所推導出的在網(wǎng)絡學習空間建設和使用方面應注意的問題進行說明。

（一）和以往研究結(jié)論的不同之處說明

本研究顯示，網(wǎng)絡學習空間自主使用意識沒有受到網(wǎng)絡學習空間使用態(tài)度和計算機焦慮的影響。這和以往有些研究的結(jié)論有所不同。對于學習空間使用態(tài)度為何沒有顯著影響自主使用意識，研究者對四位參與研究的對象進行了訪談，得到如下綜合結(jié)論：本研究所涉及到的研究對象都是高校網(wǎng)絡教育學院的學習者，年齡較普通大學生偏大，他們對于網(wǎng)絡學習空間的使用態(tài)度較為中立和理智，最后都會根據(jù)空間是否好用、是否易用來判斷學習是否滿意，而這種“滿意”和他們最初是否樂意使用網(wǎng)絡空間進行學習沒有直接關系。對于計算機焦慮為何沒有顯著影響自主使用意識，研究對象反饋給研究者的原因是：隨著學習的深入，焦慮會慢慢消失，這和學習空間帶給用戶的舒適感有非常大的關系。此外，隨著網(wǎng)絡學習空間用戶的年齡層次越來越年輕，學習者的計算機焦慮也逐漸不再對網(wǎng)絡空間使用意識有顯著影響。

（二）網(wǎng)絡學習空間的建設和使用

在網(wǎng)絡學習空間中感知到的互動被本研究證明是顯著影響自主使用意識的因素之一。網(wǎng)絡的虛擬化容易減弱學習者的臨場感，而增強互動是通過社會化方式增強臨場感的有效措施。例如：大部分研究對象反映在學習過程中很容易也很愿意參與課程的討論。然而值得一提的是，相比“互動是否快樂”，本研究更關注的是“互動是否有效”。但在訪談中，研究對象普遍反映互動形式就是在課程的討論區(qū)進行討論，討論質(zhì)量不高。在以往研究中，我們看到的更多的是對學習者互動頻率的分析，并將其作為交互質(zhì)量的評判標準。本研究認為，教師在網(wǎng)絡學習空間中可以增強對互動內(nèi)容的有效引導，給學習者呈現(xiàn)清晰的交互要求，而不是放任學習者圍繞一個低質(zhì)量的，甚至是和學習內(nèi)容無關的話題反復討論，這對于真正增強網(wǎng)絡學習空間中的互動質(zhì)量非常關鍵。此外，近年來研究者們也愈發(fā)關注群體感知對于網(wǎng)絡學習的影響，通過群體感知工具將互動行為可視化能夠促進學習者之間更公平有效的社會交互并提高績效（Wang, A., Yu, Wang, M., & Chen, 2019）。因此，網(wǎng)絡學習空間的建設應當考慮為學習者提供個人或小組互動行為的可視化的圖表，提高學習者對互動的感知，以增強自主使用意識。

研究顯示，學習者的網(wǎng)絡自我效能感顯著影響自主使用意識。在缺乏網(wǎng)絡學習空間使用經(jīng)驗時，學習者對自身的計算機、互聯(lián)網(wǎng)相關技能和知識的感知、判斷會影響到他們?nèi)绾螌Υ龑W習空間，尤其是對于本研究涉及的在職工作者，對于計算機技術的使用已有了一定的思維定式，當網(wǎng)絡學習空間與他們已習慣的使用方式矛盾時，網(wǎng)絡自我效能感便會降低。因此，分析不同的網(wǎng)絡學習空間使用主體，了解他們慣用的網(wǎng)絡應用布局或使用方式，并參照提供適配不同主體使用的功能與服務，以增強網(wǎng)絡學習空間的友好度，可以幫助學習者快速地熟悉和使用。網(wǎng)絡學習空間不一定要以“復雜”“多功能”為追求目標，增強空間的易用性，配設專門的空間使用說明，對于提升學習者的效能感，都是有作用的。

課程靈活性對網(wǎng)絡學習空間自主使用意識有顯著影響。不同的個體有著不同的學習風格、學習策略，網(wǎng)絡學習空間為學習自主化提供了很大的可能性。此外，本研究涉及的研究對象大都是在職工作者，在實際工作中，他們的學習需求不斷地變化和增長。與全日制學生不同的是，他們不能保證固定的學習時間和學習場所。研究對象普遍認為在網(wǎng)絡空間中的學習能使他們有機會學習通過其他途徑可能會錯過的課程或?qū)W習內(nèi)容。課程靈活性能很好地幫助他們平衡工作、家庭與學習。然而訪談的結(jié)果也反映出，課程靈活性在一定程度上使部分學習者將時間花費在與學習無關的活動上。有時候為了完成一項任務，他們會放著課程視頻做其他事情，課程中的“隔多少分鐘點擊一次”形同虛設。這就要求要對網(wǎng)絡學習空間中的課程設置有效的監(jiān)控機制，或者布置有吸引力的學習任務，吸引學習者優(yōu)先選擇學習而不是其他的活動。

（三）未來的研究

無論是最早的技術接受模型還是信息系統(tǒng)科學領域后來提出的改進版或補充版，都證實了感知易用性正向顯著影響感知有用性，本研究得出的結(jié)論與其一致。且在眾多影響網(wǎng)絡學習空間自主使用意識的因素中，感知易用性和感知有用性都起到了可能的中介作用。但這種中介作用是否顯著，顯著到什么程度，則需要通過中介效應檢驗，來探究感知有用性、感知易用性和其他變量之間在學習自主使用意識上的交互作用，這也是本研究的后續(xù)研究方向。