余靜 魏久峰 魏愷廷

摘要：隨著科技的進(jìn)步，時(shí)代的發(fā)展，線上教學(xué)不僅推進(jìn)了教育行業(yè)的社會(huì)化協(xié)同，而且可以給學(xué)生帶來(lái)更加個(gè)性化的教育體驗(yàn)。疫情的發(fā)生加速了教學(xué)模式的改革，在政府的支持和鼓勵(lì)下，各大高校也開始重視線上教學(xué)的發(fā)展，然而學(xué)生對(duì)這種線上學(xué)習(xí)的模式的接受程度，也是值得我們深思和探究的。因而本研究以學(xué)者的工作特性模式及科技接受模型為理論基礎(chǔ)，研究了學(xué)生的成長(zhǎng)需求強(qiáng)度、感知有用性及感知易用性三者對(duì)線上學(xué)習(xí)態(tài)度的影響，進(jìn)而影響學(xué)生的線上學(xué)習(xí)滿意度。

關(guān)鍵詞：成長(zhǎng)需求強(qiáng)度;感知有用性;感知易用性;線上學(xué)習(xí)態(tài)度;線上學(xué)習(xí)滿意度

一、引言

隨著科技的進(jìn)步，除了傳統(tǒng)的課堂教學(xué)以外，使用線上教學(xué)也成為近年來(lái)新興的教學(xué)方式之一，而恰逢新冠疫情的影響，加速了線上教學(xué)的進(jìn)行。2021年5月，由于我國(guó)新冠疫情的大規(guī)模爆發(fā)，面對(duì)如此嚴(yán)峻的事態(tài)，教育部緊急宣布采取“停課不停學(xué)”的措施，由此開展的線上教學(xué)成為老師在新冠疫情下仍能維持常態(tài)教學(xué)的模式，也成為學(xué)生維持正常學(xué)習(xí)的方式。我國(guó)自發(fā)展遠(yuǎn)程教育以來(lái)，雖然經(jīng)歷了遠(yuǎn)程教育、精品課程建設(shè)及慕課建設(shè)三個(gè)階段，同時(shí)教育部近幾年在積極開展線上線下精品課程的建設(shè)，但傳統(tǒng)教學(xué)模式仍然居于主導(dǎo)模式，疫情的發(fā)生加速了教學(xué)模式的改革，各大高校開始重視線上教學(xué)的發(fā)展，然而學(xué)生對(duì)這種教學(xué)模式是否滿意？學(xué)生對(duì)線上學(xué)習(xí)的態(tài)度如何？也是值得我們深思和探究的。

因此，本文通過(guò)調(diào)查問卷的方式，針對(duì)廣州南方學(xué)院研究了該校學(xué)生對(duì)線上學(xué)習(xí)的滿意度及其態(tài)度，為各高校教師開展線上教學(xué)提供一定的參考。

二、理論研究與假設(shè)

Hackman & Oldham 在1980年研究工作特性模式時(shí)提出了成長(zhǎng)需求強(qiáng)度，其指重視工作或者學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)性，并追求工作學(xué)習(xí)中能促進(jìn)個(gè)人成長(zhǎng)的一項(xiàng)特質(zhì)。Davis，Bagozzi & Warshaw在1989年提出科技接受模型（Technology Acceptance Modle，TAM），從使用者的內(nèi)在認(rèn)知來(lái)解釋或預(yù)測(cè)接受計(jì)算機(jī)的決定因素，并研究個(gè)人采用科技意愿的外部變量。本研究根據(jù)先前學(xué)者的相關(guān)研究與專家訪談結(jié)果，以Davis（1989）提出的理性行為為取向及Hackman（1980）對(duì)工作特性的研究模式，構(gòu)建研究框架，并進(jìn)一步驗(yàn)證成長(zhǎng)需求強(qiáng)度（Growth need strength; GNS）、感知有用性（Perceived usefulness; PU）、感知易用性（Perceived ease of use; PEU）、線上學(xué)習(xí)態(tài)度（Attitude toward online learning; AOL）與線上學(xué)習(xí)滿意度（Online learning satisfaction; OLS）等變量之間的關(guān)聯(lián)性，概念性框架如圖1所示。

科技接受模型（Technology Acceptance Modle，TAM）提出兩種影響個(gè)人對(duì)科技使用態(tài)度的內(nèi)在認(rèn)知信念：感知易用性和感知有用性，應(yīng)用在本研究中即指學(xué)生感知使用線上教學(xué)系統(tǒng)的容易程度，當(dāng)感知易用性高時(shí)，表示學(xué)生學(xué)習(xí)起來(lái)較為輕松，反之，感知易用性低時(shí)，表示學(xué)生使用線上教學(xué)系統(tǒng)需要耗費(fèi)非常大的精力。感知有用性則是指學(xué)生感知使用線上教學(xué)系統(tǒng)后，能獲得相應(yīng)的知識(shí)，當(dāng)感知有用性高時(shí)，表示學(xué)生使用線上教學(xué)能學(xué)到相應(yīng)的知識(shí);反之，感知有用性低時(shí)，則表示學(xué)生不能從線上教學(xué)獲得相應(yīng)的知識(shí)。工作特性的研究模式提出的成長(zhǎng)需求強(qiáng)度表明對(duì)工作或者學(xué)期期望的高低，影響著工作或者學(xué)習(xí)的態(tài)度及行為，應(yīng)用在本研究中指當(dāng)學(xué)生成長(zhǎng)需求強(qiáng)度高者，學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度及行為比較積極向上，更能接受學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)，并運(yùn)用自己我的獨(dú)立思考與創(chuàng)造力，從學(xué)習(xí)中獲得成就感及發(fā)展個(gè)人潛能。成長(zhǎng)需求強(qiáng)度、感知有用性及易用性三者都會(huì)影響學(xué)習(xí)態(tài)度（Venkatesh，2000），進(jìn)一步影響學(xué)習(xí)滿意度。本研究承襲先前研究脈絡(luò)，探討學(xué)生線上學(xué)習(xí)滿意度，進(jìn)而提出以下四項(xiàng)假設(shè)：

H1：成長(zhǎng)需求強(qiáng)度正向影響線上學(xué)習(xí)態(tài)度

H2：感知有用性正向影響線上學(xué)習(xí)態(tài)度

H3：感知易用性正向影響線上學(xué)習(xí)態(tài)度

H4：線上學(xué)習(xí)態(tài)度會(huì)正向影響線上學(xué)習(xí)滿意度

三、研究設(shè)計(jì)與方法

1.變量測(cè)量

本研究變量題項(xiàng)，皆以Likert七點(diǎn)量表衡量（1.完全不同意2.大致上不同意3.有點(diǎn)不同意4.沒意見5.有點(diǎn)同意6.大致上同意7.完全同意）。

成長(zhǎng)需求強(qiáng)度，采用Hackman & Oldham（1980）編制的量表進(jìn)行修改;感知有用性及感知易用性以Davis（1989）編制的量表修改;線上學(xué)習(xí)態(tài)度，采用陳欣汝（2018）編制的量表進(jìn)行修改;線上學(xué)習(xí)滿意度，采用吳玉麗（2020）編制的量表進(jìn)行修改。

2.研究設(shè)計(jì)與研究樣本

本研究針對(duì)廣州南方學(xué)院大一至大三的學(xué)生為調(diào)查對(duì)象，使用便利抽樣進(jìn)行在線問卷調(diào)查。本問卷進(jìn)行兩次前測(cè)，第一次以email邀請(qǐng)5位專家學(xué)者進(jìn)行修改;第二次也以email邀請(qǐng)30位大學(xué)生進(jìn)行填答，確認(rèn)用語(yǔ)、含義和問項(xiàng)是否模糊。正式調(diào)查期間從2020年2月1日至2021年9月1日，共回收840份有效問卷。

性別分布：女61%、男39%。年齡結(jié)構(gòu)：17-23歲，平均年齡20.4歲。年級(jí)：大一32%、大二17%、大三51%。課程：市場(chǎng)調(diào)研與預(yù)測(cè)16%、創(chuàng)業(yè)基礎(chǔ)16%、經(jīng)濟(jì)學(xué)15%、社會(huì)調(diào)查原理與方法13%、人力資源管理9%、廣告學(xué)7%、領(lǐng)導(dǎo)學(xué)7%、旅游概論6%、管理溝通4%、旅游心理學(xué)4%、國(guó)際企業(yè)管理2%、旅游英語(yǔ)2%。教學(xué)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)：超星平臺(tái)32%、QQ課堂26%、騰訊課堂21%、騰訊會(huì)議19%、其它3%。教師：余靜42%、魏久峰22%、曾麗玉11%、吳宏哲6%、周先捷19%。

3.資料分析統(tǒng)計(jì)

本研究資料分析，聚焦于量表驗(yàn)證與假說(shuō)檢定。因?yàn)槠钚《朔ǎ≒artial Least Squares， PLS）可驗(yàn)證量表心理計(jì)量屬性，可估計(jì)結(jié)構(gòu)模型參數(shù)，并且能測(cè)量變量之間關(guān)系的方向與強(qiáng)度（Fornell & Bookstein，1982），同時(shí)不受樣本數(shù)與常態(tài)分配的限制（Chin & Newsted，1999）。因此，本研究采用SmartPLS 2.0統(tǒng)計(jì)工具（Ringle， Wende & Will，2005），以現(xiàn)今被社會(huì)科學(xué)廣泛使用的PLS（Wixom & Waston，2001; Fornell， Lorange，& Roos，1990），來(lái)評(píng)估測(cè)量模型以及結(jié)構(gòu)模型。

四、研究結(jié)果

1.無(wú)反應(yīng)偏差與共同方法偏誤

本研究以便利抽樣與單一自填式問卷進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，必須進(jìn)行無(wú)反應(yīng)偏差（non-response bias）及共同方法偏差（common method bias）檢定。無(wú)反應(yīng)偏差，會(huì)使研究結(jié)果無(wú)法正確推論至樣本結(jié)構(gòu)（Ines et al.，2002）;共同方法偏誤，會(huì)降低或提高研究變量間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)顯著性（Podsakoff et al.，2003）。

首先，為確保分析結(jié)果可以正確推論到樣本結(jié)構(gòu)，本研究將有效問卷依回收時(shí)間分為各420份兩組，以獨(dú)立樣本t檢定比較兩組衡量變量平均數(shù)是否存在顯著差異？檢定結(jié)果，兩組衡量變量不存在顯著差異（p >0.05），代表回收問卷并不存在無(wú)反應(yīng)偏差問題（Armstrong & Overton，1977）。其次，將所有變量問項(xiàng)以主成份法進(jìn)行因素分析，采用Harman單一因素檢定方法（Malhotra， Kim & Patil，2006），檢定調(diào)查資料是否存在共同方法偏差問題。分析結(jié)果，五個(gè)特征值（eigenvalues）大于1的因素解釋變異量共占76.83%，其中第一個(gè)萃取因素的解釋變異量為29.36%，小于50%，因此可判定本研究樣本數(shù)據(jù)未有嚴(yán)重的共同方法偏差問題（Podsakoff & Organ，1986）。

2.測(cè)量模型分析

信度（reliability）、收斂效度（convergent validity）和區(qū)別效度（discriminant validity），用于評(píng)估PLS測(cè)量模型的變量屬性。為了驗(yàn)證變量的信度和效度，本研究使用Cronbach’s Alpha系數(shù)（α;Cronbach & Meehl，1955）是否等于或高于0.70，來(lái)測(cè)試模型變量的內(nèi)部一致性與穩(wěn)定性。同時(shí)，檢驗(yàn)收斂效度必須滿足三個(gè)要求（Hair et al.，2014）。首先，因素負(fù)荷量（λ）應(yīng)該大于0.50且呈現(xiàn)統(tǒng)計(jì)顯著（Kline，2005）;其次，每個(gè)平均變異萃取量（AVE）應(yīng)等于或高于0.50;第三，組合信度（CR）應(yīng)超過(guò)0.70（Nunnally & Bernstein，1994）。

AVE是每個(gè)變量一組內(nèi)部指標(biāo)的平均方差提取總體平均值（Hair et al.，2014），區(qū)別效度是指應(yīng)用不同方法測(cè)量不同變量時(shí)，所觀測(cè)到變量的數(shù)值之間應(yīng)該能夠加以區(qū)分的程度。Fornell & Larcker（1981）的標(biāo)準(zhǔn)是評(píng)估區(qū)別效度常用的方法，他要求每個(gè)變量的AVE值要高于任何其他成對(duì)變量的最高平方相關(guān)系數(shù)（Segars & Grover，1998）。

表1顯示，本研究量表信度具有良好的一致性與穩(wěn)定性，所有變量的α值介于0.87-0.94之間，都大于0.70。而且收斂效度良好，每個(gè)變量的λ值均顯著（p <0.001）且介于0.70-0.95之間，都高于0.5;CR值介于0.92-0.95之間，也都大于0.70;AVE值介于0.71-0.86之間，都大于0.50。同時(shí)，研究量表也具有可接受的區(qū)別效度，每一個(gè)變量AVE平方根都大于各成對(duì)變量的相關(guān)系數(shù)。綜合可知，本研究的信度、收斂效度和區(qū)別效度都合乎學(xué)者所提出的標(biāo)準(zhǔn)。

3.結(jié)構(gòu)模型估計(jì)

結(jié)構(gòu)模型的評(píng)估方式以PLS拔靴法取樣5000次，檢驗(yàn)路徑是否顯著;以路徑系數(shù)（β），解釋變量間的因果關(guān)系強(qiáng)弱程度;以解釋變異量（R2），解釋結(jié)構(gòu)模型的預(yù)測(cè)能力。

圖3顯示，線上學(xué)習(xí)態(tài)度以及線上學(xué)習(xí)滿意度的R2依序是0.63以及0.67，都大于0.25，合乎學(xué)者所提出的標(biāo)準(zhǔn)（Hair et al.，2011）50;換句話說(shuō)，本研究結(jié)構(gòu)模型的預(yù)測(cè)能力還不錯(cuò)。

圖3也顯示，成長(zhǎng)需求強(qiáng)度（β=0.17， p<0.001）、感知有用性（β=0.48， p<0.001）以及感知易用性（β=0.24， p<0.001）都正向影響線上學(xué)習(xí)態(tài)度，假設(shè)H1、H2以及H3獲得支持。線上學(xué)習(xí)態(tài)度正向影響線上學(xué)習(xí)滿意度（β=0.82， p<0.001），假設(shè)H4獲得支持。

五、結(jié)論與建議

隨著科技的進(jìn)步，時(shí)代的發(fā)展，以互聯(lián)網(wǎng)為技術(shù)背景，穿插線上教學(xué)是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下必然的產(chǎn)物，線上教學(xué)不僅推進(jìn)了教育行業(yè)的社會(huì)化協(xié)同，而且可以給學(xué)生帶來(lái)更加個(gè)性化的教育體驗(yàn)。由于疫情的推動(dòng)，線上教學(xué)更是給教育行業(yè)帶來(lái)了教學(xué)、管理與服務(wù)的創(chuàng)新;疫情的發(fā)生加速了教學(xué)模式的改革，在政府的支持和鼓勵(lì)下，各大高校也開始重視線上教學(xué)的發(fā)展，然而學(xué)生對(duì)這種線上學(xué)習(xí)的模式的接受程度，也是值得我們深思和探究的，因而本研究從學(xué)者的工作特性模式及科技接受模型提出了4個(gè)假設(shè)，并總結(jié)出圖3的假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果，結(jié)果現(xiàn)實(shí)，所有假設(shè)均成立，學(xué)生的成長(zhǎng)需求強(qiáng)度、感知有用性及易用性三者都會(huì)正向影響學(xué)習(xí)態(tài)度，進(jìn)一步影響學(xué)習(xí)滿意度。

通過(guò)本文的研究發(fā)現(xiàn)，線上學(xué)習(xí)滿意度受到線上學(xué)習(xí)態(tài)度的影響，因而要提高學(xué)生線上學(xué)習(xí)滿意度，可以通過(guò)提高線上學(xué)習(xí)態(tài)度進(jìn)而影響線上學(xué)習(xí)滿意度;而線上學(xué)習(xí)態(tài)度受到學(xué)生的成長(zhǎng)需求強(qiáng)度、感知有用性及感知易用性的影響，因此在教師線上教學(xué)的過(guò)程中，要注意對(duì)學(xué)生的激勵(lì)作用，端正學(xué)生線上學(xué)習(xí)態(tài)度，可以考慮在線上教學(xué)前期通過(guò)一定的方法、案例等方式，提高學(xué)生的成長(zhǎng)需要強(qiáng)度，讓學(xué)生感知到線上教學(xué)是有用的并且能更加便捷的獲得知識(shí)。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳虹，陰啟峰，張澤.重大突發(fā)事件背景下大學(xué)外語(yǔ)公共課程有效線上教學(xué)研究[J].呼倫貝爾學(xué)院學(xué)報(bào)2021，6（29）：49-53.

[2]Hackman，J.R，& Oldham，G.R（1980）.Work redesign.Reading，MA：Addison-Wesley.

[3]Davis，F(xiàn).D（1989），Perceived usefulness， perceived ease of use，and user acceptance of information technology， MIS Quarterly，Vol.13，No.3，pp，319-340.

作者簡(jiǎn)介：余靜（1980—），女，四川，廣州南方學(xué)院，講師;魏久峰（1956—），男，臺(tái)北，廣州南方學(xué)院，副教授（通訊作者）;魏愷廷（1992—），男，臺(tái)北，輔仁大學(xué)，研究生。