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博士论文:基于心流体验的在线学习持续意愿影响因素研究

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作者:原作原创  来源:网络转载  发布时间:2017-07-31 09:44:00

  

【摘要】 
  近年来,随着互联网的快速渗透在线教育市场得到快速发展,但高辍学率也成为在线学习相关机构不得不重视的问题。本研究基于心流体验理论,探讨在线学习过程中影响心流体验产生的条件因素及其导致的结果因素,从而研究心流体验对在线学习持续意愿的影响。本研究以MOOC平台为例,通过调查问卷的方式获得204份MOOC用户的数据,用Smart PLS2.0软件对回收数据进行分析,最终得出了心流体验对在线学习持续意愿影响的结构方程模型。结果表明:日标的准确性、及时的反馈以及临场感可以正向、显著影响心流体验,而挑战与技能的平衡对心流体验产生的影响则不显著;心流体验对在线学习者持续学习意愿产生正向的显著影响,用户满意度和积极的态度是心流体验影响学习者持续在线学习意愿的中介因素。最后,本研究从课程设计、学习者以及在线学习平台三个方面提出了对策和建议。 
  【关键词】在线学习;心流体验;持续意愿;MOOC;结构方程模型 
  【中图分类号】G420 【文献标识码】A 【文章编号】1009-458 x(2017)05-0017-07 
  一、引言 
  在线学习是通过互联网实现的一种学习方式,学习者不需要到固定的场所,可通过网络借助手机、电脑等工具进行随时随地的学习。据统计,我国2016年网民规模达7亿人,互联网的持续渗透为在线教育的发展提供了良好的保障,2016年在线教育市场规模达1437.2亿元。庞大的在线学习用户以及行业的快速发展使得在线学习备受关注,同时,高辍学率也成为在线课程尤其是免费在线课程面临的最严重问题。研究显示,尽管在线学习平台给予学习者高度自主权,但学习者持续学习的动力仍然低下(Kang,Liew,Kim,&Park,2014)。持续学习意愿的缺失可能有以下三方面原因:①媒介的虚拟性导致学习者感到与现实世界的隔断,从而产生孤独感,降低学习参与度(Rovai,2003;Waugh&Searle,2014);②在线学习缺乏面对面交流,难以获取及时的指导与关注(Guo,Xiao,Toorn,Lai,&Seo,2015);③在线学习要求学习者自行安排上课进程,需要学习者有高度的独立自主能力(钱瑛,2015)。因此,在线学习所面临的最大挑战就是要创建一个鼓励学习者的环境,使学习者可以保持高度的兴趣,持续参与学习活动。 
  从现有研究来看,研究者们从不同理论和视角出发对在线学习持续意愿进行了探索。如钱瑛(2015)基于期望确认理论,从社会化网络环境和学情定位视角对影响用户持续学习意愿的因素进行了分析;杨根福(2016)基于信息系统持续使用理论和自我决定理论,引入内在动机、基本心理需求因素和平台设计因素对MOOC平台使用者持续学习意愿进行了探索;刘锦宏等人(2015)从用户角度出发,基于用戶感知利得、利失和感知价值对在线学习平台的持续学习意愿进行了验证。本研究认为,良好的在线学习体验可以使学习者产生持续学习的意愿。因此,将心理学中研究如何在活动中获得最佳体验的心流体验理论引入研究中,以期探索出能为在线学习者带来最佳学习体验以及影响其持续学习意愿的因素。 
  二、心流体验理论 
  心流体验理论最早由著名心理学家Csikszentmi-halyi于20世纪60年代提出,他认为当一个人专注于某一件事的时候,会产生心流(flow),表现为注意力高度集中、感觉时间飞逝、心情愉悦等。这种体验能有效减少人在虚拟网络环境下出现的被孤立和被隔绝的感觉,从而激励人们重复参与某种活动(代宝,等,2015),而这可能是解决在线学习高辍学率的途径之一。除此之外,Csikszentmihalyi(1965)认为,心流体验发生的前提是参与者感到自己所参与的活动或要完成的任务是有趣且未曾给其带来挫败感。因此,人们会更加主动、重复地投入该活动。研究表明,心流体验更可能激发个人动机并达成积极结果(Zhang&Finneran,2005)。 
  Csikszentmihalyi(2014)将心流体验分为九个维度,分别是:清晰的目标、及时的反馈、挑战与技能间的平衡、注意力高度集中、丧失自我意识、控制感、时间扭曲、行动与知觉的融合以及体验本身的目的性。在这些维度中,前三个维度被认为是心流体验发生的条件因素。 
  心流体验理论曾被普遍应用于网络游戏、在线购物等领域的研究,同样,也有学者将其引入在线教育的研究中。如Davis和Wong(2007)将心流体验和技术接受模型理论应用于在线学习研究中,发现是否掌握了克服课程相关挑战的必要技能是影响学生能否产生心流体验以及继续进行学习的关键所在;Lee(2010)综合考虑了期望确认模型、技术接受模型、计划行为理论和心流体验理论,发现在线学习者对学习的集中程度与他们的持续学习意愿呈正相关;Shin(2006)构建了在线学习的心流体验模型,验证了在线学习者技能与挑战的平衡可以显著影响其心流体验的产生,并发现心流体验显著影响学生对在线学习的满意度。
  综上所述,将心流体验理论应用于在线学习持续意愿的研究有一定的意义。本研究认为,心流体验贯穿于在线学习活动的整个过程,其产生需要一定的前提条件,且会影响学习者的持续学习意愿。本研究基于心流体验理论,从心流体验的条件因素、体验因素以及结果因素三个方面分别设置题项,考察心流体验的产生及其对在线学习者持续学习意愿的影响和作用,以期在理论上补充现有研究的不足,在实践上助力在线学习课程和平台的设计。 
  三、研究模型与假设 
  (一)概念模型 
  结合在线学习的特殊性,本研究认为在线学习过程中,挑战与技能的平衡、目标的准确性、及时的反馈和临场感会给学习者带来心流体验,而这种良好的学习体验会使学习者认可在线学习并感到满意,从而产生继续投入的意愿。因此,本研究提出如图1所示的概念模型。 
  (二)研究假设 
  本研究将心流体验分为三个部分,包括条件因素、体验因素以及结果因素,即心流体验的前因、产生及结果;研究问题主要包括两部分,即探索哪些条件因素显著影响心流体验的产生,心流体验如何对持续在线学习意愿产生影响。具体的论述和假设如下:

  1.心流体验条件因素 
  心流体验的条件因素是指能使在线学习者产生心流体验的因素,包括挑战与技能的平衡、目标的准确性、及时的反馈以及临场感。本研究认为这些因素会显著影响在线学习者学习过程中的心流体验。 
  (1)挑战与技能的平衡 
  挑战与技能的平衡指的是学习者的自身技能与在线学习所要求的能力的匹配程度,如是否会应用平台的各项功能、是否有能力完成在线课程的任务等。Csikszentmihalyi(1975)指出,如果任务带来的挑战在参与者能力范围内,将会增加心流体验产生的可能性;如果个人没有能力完成任务,将产生焦躁的情绪;反之,太容易完成任务,将产生厌倦情绪。这些都将导致参与者丧失继续参加活动的意愿(Quinn,2005)。因此,本研究提出假设: 
  H1 a:挑战与技能的平衡显著影响在线学习者的心流体验。 
  (2)目标的准确性 
  目标的准确性是指学习者清楚地知道自己想要通过在线学习平台得到什么、做什么以及想要达到的程度。Csikszentmihalyi认为,当个人有明确的目标引导其任务的开展时往往能够保持注意力的高度集中,没有明确的方向则更容易为不相关的事情分心(Quinn,2005)。在线学习的学生很少或没有机会与教师进行立即的沟通,因此任务的清晰度变得更加重要,否则很难进入角色(Guo,et al,2015)。因此,本研究提出假设: 
  H1b:目标的准确性显著影响在线学习者的心流体验。 
  (3)及时的反馈 
  及时的反馈不仅指学习者的问题能被及时予以答复,还包括学习者可以从教师、学生等处获知自己的表现是否好、是否被认可。学习者进行在线学习时,由于无法与教师和同学进行及时交流而容易产生被隔绝的孤独感,从而丧失兴趣、停止继续学习。因此,与学生进行频繁、开放的沟通是提高学生学习能力和建立相互尊重和归属感的关键(Guo,et al,2015;Lapointe&Reisetter,2008)。这反过来也会促进学生参与并提高对在线学习的兴趣(Lapointe&Rei-setter,2008)。因此,本研究提出假设: 
  H1c:及时的反馈显著影响在线学习者的心流体验。 
  (4)临场感 
  临场感是指人沉浸在由某种媒介塑造出的环境中并产生一种真实感,通俗地说就是“身临其境”的感觉(Kim,1997)。对于在线学习者来说,临场感会给他们带来一种在物理教室而非虚拟课堂上课的感觉。由于在线学习基于网络虚拟平台,学习者往往对教师和其他学生的存在感知不强,容易形成与在线学习氛围隔断的感觉。研究表明,临场感有可能是造成心流体验的条件因素(Zhang,et al,2005;Nah,Eschen-brenner,&Dewester,2011)。例如,Chen等人(2000)發现临场感可以导致心流体验,使网络用户获得最佳体验;Nah等人(201 1)在3D虚拟世界体验研究中也得出了相似的结论。因此,本研究提出假设: 
  H1 d:临场感显著影响在线学习者的心流体验。 
  2.心流体验结果因素 
  本研究涉及的心流体验结果因素是指学习者在学习过程中产生的心流体验所导致的结果,包括对学习过程及结果的满意度、对以这种方式学习的积极态度以及持续学习的意愿。但心流体验是否能导致结果因素的产生以及心流体验是通过哪些因素对最终的持续学习意愿产生影响的问题还需进一步探索。 
  (1)心流体验对满意度和积极态度的影响 
  满意度是指在线学习者对学习过程和学习结果的认可程度,如觉得上课过程是否有效、课程质量是否满意、自己的付出是否值得等;积极的态度是建立在学习者满意度基础上的一种反应,表现为对学习平台的正面认知,如认为在线学习平台很有效、在该平台学习受益匪浅等。已有研究证明心流体验可以正向显著影响用户满意度(Shin,et al,2006;He&Kuo,2010)。由于积极的态度是基于学习者满意度基础上形成的因素,因此,本研究提出假设: 
  H2a:心流体验显著影响学习者对在线学习过程的满意度。 
  H2b:心流体验显著影响学习者对在线学习结果的满意度。 
  H2c:心流体验通过过程满意度显著影响学习的积极态度。 
  H2d:心流体验通过结果满意度显著影响学习的积极态度。 
  (2)心流体验对持续学习意愿的影响 
  满意度与积极的态度对持续某一活动有显著影响的结论已在很多研究领域被证明。如Chiu等人(2011)证明了在虚拟社区知识共享活动中,趣味性、公平性等影响因素都是通过满意度来对用户持续知识共享产生显著影响;赵大丽等人(2016)从社会资本角度探究微信用户在朋友圈进行知识共享活动意愿的影响因素,得出积极的共享态度是社会资本不同维度对共享意愿产生影响的中介因素。基于此,本研究作以下假设: 
  H2e:心流体验通过过程满意度显著影响在线学习持续意愿。 
  H2f:心流体验通过结果满意度显著影响在线学习持续意愿。 
  H2g:心流体验通过过程满意度和积极的态度显著影响在线学习持续意愿。 
  H2h:心流体验通过结果满意度和积极的态度显著影响在线学习持续意愿。 
  四、问郑调查与数据分析 
  MOOC(Massive Open Online Course)是在线学习代表性平台之一,MOOC为用户提供几乎全免费的高品质学习资源,大多课程由名校优势学科的授课教师讲授,每门课程有固定的开课时间,一节课约5-20分钟。除此之外,平台提供交流讨论区域,学习者按要求上课、交作业、考试后可以获取相应的证书,现今比较成熟的MOOC平台有Coursera、Udacity、edX、中国大学MOOC、学堂在线等。由于大多课程均免费,兴趣便成了MOOC平台用户学习的主要驱动力,以此为例去探索在线学习者持续学习意愿的影响因素具有一定的代表性。因此,本研究以心流体验为理论基础,对MOOC平台用户进行问卷调查,以期通过对回收数据的分析得出有意义的结论。

  (一)问卷设计与描述分析 
  1.问卷设计 
  本研究数据收集采取问卷调查的方法,问卷主要分为两个部分。第一部分是对MOOC平台用户基本情况的调查,共6题,包括年龄、学历、经常使用的MOOC平台、注册MOOC平台的数量、参加课程数量以及完成课程数量,除“经常使用的MOOC平台”一题采用多选和填空外,其余5题均为单项选择;第二部分是基于前文的假设进行设项,对调查者在学习过程中心流体验的条件因素、体验因素以及结果因素进行测度,这一部分为本次研究的重点,共30题,均采用Likert五分量表进行评定。问卷通过MOOC相关平台发放,涉及北京、广东、陕西等23个省市,保证了数据的随机性和代表性,共回收问卷208份。因问卷设置反向问题,因此将选项全一样的问卷予以剔除,剔除后共得204份有效问卷,满足研究的样本要求(样本最少数量要超过问卷题项的5倍)。 
  2.基本描述统计分析 
  回收的204份有效问卷表明,被调查者大多在中国大学MOOC、学堂在线、Coursera等平台进行学习。除此之外,问卷还对学习者的其他基本情况进行了调查,样本的基本描述性统计结果如表1所示。表1基本描述统计 
  为了解使用过MOOC的用户情况,我们在“参加课程数量”一题中要求必须参加过课程,因此,本问卷所调查对象均在MOOC平台上选修过至少一门课程。从回收的数据可看出,被调查者大多选择1-2个MOOC平台进行注册与学习,大学生以及刚毕业工作的年轻群体是MOOC平台的主要用户,19-28岁用户占总体用户的79.61%,较为集中。其中,参加过1-5门课程的MOOC用户占比较大,超过75%;从未完成过任何课程的用户比例高达56.31%,课程完成率并不理想。从本研究的样本来看,尽管未完成课程的原因有很多,但也能部分反映MOOC平台的高辍学率问题确实存在。 
  (二)信度和效度分析 
  由于PLS(偏最小二乘回归方法)对较小样本有着更为出色的因果关系分析能力(Hair,Ringle,&Sarstedt,2011),本研究选择Smart PLS2.0软件对回收数据进行信、效度分析和结构方程模型构建。首先,对回收数据进行信度和效度分析,分析结果如表2所示。 
  1信度检验 
  首先,通过计算Cronbach’s Alpha值对本研究问卷的整体信度进行检验。一般来说,Cronbach’sAlpha的值大于0.9表示非常可信,在0.7与0.9之间表示很可信,在0.5到0.7之间表示可信,在0.4到0.5之间表示稍微可信,在0.3到0.4之间表示勉强可信,而小于等于0.3则表示不可信。本研究问卷整體Cronbach’s Alpha值为0.946,可信度非常高。除此之外,本问卷所涉及的9个构念的复合信度(Com-posite Reliabilitv,CR)均高于0.8,证明本研究各个构念很可信(衡量标准同Cronbach’s Alpha)。 
  2.效度检验 
  问卷效度高低是通过内容效度、聚合效度以及区分效度来评价的。本研究量表来源于国外成熟量表,其中,挑战与技能的平衡、目标的准确性、及时的反馈、丧失自我意识以及时间扭曲的题项来源于Jack-son等人(1996)的量表;临场感的题项来源于Kim等人(1997);注意力高度集中的题项来源于Jawaid等人(1994);结果及过程满意度的题项来源于Green等人(1980);积极的态度题项来源于Guo等人(2015);持续意愿的题项部分来源于Ma-thieson(1991),并根据具体情况进行调整和补充,因此具有良好的内容效度。除此之外,本研究涉及的9个构念的AVE值(平均方差提取量)均大于临界值0.5,各个构念之间的相关系数均小于AVE的平方根。同时,所有构念的因子载荷均大于阈值0.7。因此,可以证明本研究构念的聚合效度和区分效度都是良好的(Barclay,Thompson,&Higgins,1995;Chin,1998)。 
  (三)结构方程模型 
  通过信度、效度检验,可以确定本研究问卷及所回收样本适合进一步分析,即进行结构方程模型的拟合。根据前文构想的概念模型,通过Smart PLS2.0进行模型构建,结果如图2所示。 
  根据图2可以对本研究提出的假设进行检验,检验结果如表3所示。 
  为了对模型进一步优化,对图2结构方程模型中不显著的路径(挑战与技能的平衡→心流体验)予以移除,再进行结构方程模型拟合,结果除T值有小幅变化外,整体模型路径系数和显著程度没有发生变化。 
  (四)结果分析 
  通过构建心流体验对在线学习过程影响的结构方程模型,本研究得出以下结论: 
  (1)在可能导致心流体验的众条件因素中,目标的准确性、及时的反馈以及临场感可以显著影响心流体验。其中,临场感到心流体验的路径值最大,影响最大,这从侧面说明了由于没有教师和学习者面对面、及时的交流,学习者很容易产生无聊、懈怠的情绪,从而放弃继续学习。此外,挑战与技能的平衡对心流体验产生的影响不显著,这或许是因为,通过MOOC平台学习的用户对课程有完全自由的选择权,其学习意愿主要来自于自制和兴趣,课程给学习者带来的负面情绪较少,因此对学习体验并不产生显著的影响。 
  (2)在探索心流体验对持续在线学习意愿产生影响的路径上,本研究发现:心流体验能对在线学习者的持续学习意愿产生影响,且用户满意度和积极的态度均是心流体验影响学习者持续在线学习意愿的中介因素。因此,保持学习者对学习过程和结果的满意程度以及对该平台积极、正向的态度尤为重要。 
  五、对策与建议 
  基于以上分析,本研究从课程设计、学习者以及在线学习平台三方面提出对策与建议,以期使在线学习者获得更好的学习体验,增强其持续学习意愿。 
  1.课程设计方面

 首先,为了帮助学习者明确目标并选择合适的课程,应提供简短、有趣、易懂的课程介绍,使学习者能比较清晰地知道课程的基本信息和要求,在自身能力和需求与课程间进行准确的匹配。其次,为了使学习者产生临场感,可在课程中加入一些引導学习者进入真实课堂状态的语言或行为,如在课程中提问,提问后经过短暂停顿邀请学习者进行互动等行为给屏幕前的学习者带来与教师面对面互动的真实感受,也可以通过预想学习者在学习过程中的表现来提高课程互动的真实性,给予学习者在学习状态和表现方面的反馈。最后,很多在线课程是持续更新的,很多课程会在第二年重新开设,因此很有必要针对学习者对课程的反馈对课程进行修改。 
  2学习者方面 
  学习者应该逐步明确学习目标,适应虚拟学习环境,培养在线学习习惯,提高在虚拟环境中的学习能力。一方面,学习者可以充分利用在线学习平台提供的信息,了解课程内容、安排、要求以及教师讲课风格等,以选择符合自己需求的课程,并做好学前准备;另一方面,在学习过程中和学习完成后,学习者应该充分利用平台提供的功能去获取、共享学习信息和资源,辅助在线学习,以达到更好的学习效果。 
  3.在线学习平台方面 
  现有大多数在线平台都提供了课程讨论区、广场等板块满足学习者之间、学习者与教师和助教之间、学习者与平台之间的互动,但这些互动平台存在时滞,尤其在学习者上课过程中发挥的作用十分有限。因此,可以在课程中提供即时交互区,让学习者在学习过程中知道在某一时段其他人的想法和观点,为学习者带来更为及时的反馈,提供更为真实的课堂体验。另外,在线学习平台应该对积极发言、互动的活跃用户,尤其是分享自己学习体会及学习资源的用户进行奖励,提高用户的互动积极性。最后,在线学习平台应定期、随机调查或挖掘用户的相关数据,维持用户的高满意度以及积极的使用态度,增加用户黏性。 
  六、结束语 
  本研究基于心流体验理论,探讨了在线学习过程中产生心流体验的条件因素以及心流体验导致的结果因素。以MOOC平台为例,根据回收到的204份有效数据,用Smart PLS2.0软件行了信度和效度的分析,得到了心流体验对在线学习持续意愿影响的结构方程模型及假设检验结果,并从课程设计、在线学习者以及在线学习平台三方面提出了相应的建议。本研究最大的特点在于既探究了心流体验如何影响持续在线学习意愿,也探究了影响心流体验产生的条件因素,结论具有一定的理论和实践意义。但由于数据量较少,且没有考虑学习者自身情况,如自我控制能力、真正的学习目标等,文章的结论存在一定的局限性,下一步将继续进行探索和研究。


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