探讨意愿混合学习方式下e—Learning平台使用意愿影响因素研究
更新时间：2024-01-08
点赞:15771
浏览:61700
作者：用户投稿
本站原创
[摘 要] e-Learning平台的普及不仅依赖于技术的先进性，更在于用户的接受和使用程度。从网络外部性和交互性两个视角拓展了技术接受模型，构建了e-Learning平台使用意愿影响因素的理论模型，并提出了一系列研究假设。通过问卷调查的方式收集到316份有效问卷，利用SmartPLS软件进行结构方程模型分析。实证结果表明：提出的理论模型具有良好的信度和效度；相关网络规模、感知补充性、人与系统交互、人与人交互、感知易用性和感知有用性对使用意愿有显著的正向影响，其中感知有用性的影响最强，其次是感知易用性，然后是相关网络规模。通过对该结果进行讨论，指出了e-Learning平台未来发展的重要方向，包括亟待改善因素和重点保持因素。
[关键词] e-Learning； 技术接受模型； 使用意愿； 网络外部性
[] A
[作者简介] 王仙雅（1987—），女，河北唐山人。博士研究生，主要从事高等教育质量评价、学生参与以及网络学习研究。E-mail：wangxianya168@sina.com。
一、引 言
e-Learning（Electronic Learning）中文译作“数字化学习”、“电子化学习”或“网络化学习”，虽然翻译有所不同，但是有相同的观点，都是基于因特网的学习，强调运用信息技术来引导教育。Zhao 和Jiang把高校中使用信息技术的情况分为三种模式：传统模式、混合模式和远程模式。传统模式是指教师通过使用音频或多媒体等信息技术来优化教学方式，目的是辅助课堂讲解。混合模式是传统学习和e-Learning的有机结合，以使学生获得最佳的学习效果。远程模式是指整个教学过程都在课程管理系统中进行，是完全的网络学习。如今，传统模式已成为我国高校课堂教学中必不可少的环节，得到了广泛的应用，而基于e-Learning的混合模式和远程模式尚处于初级阶段。e-Learning平台是e-Learning开展的基础和关键，目前比较知名的平台有Blackboard、Moodle、Sakai等。e-Learning平台旨在为学生提供自主学习环境，既包括丰富的教学资源（教学大纲、教学视频、教学课件、教学资料等）和拓展资源（精品课程、名校公开课等），又包括先进的互动交流工具（在线讨论、在线测试、视频会议等），使学生能随时随地获取课程信息，建立师生互动关系，实现学习效果最优化。国内众多学者已对远程模式下的e-Learning平台进行了深入的剖析，不仅为平台的规划、管理和实施设计了可行方案，而且提出了培养学生自主学习的策略，但是，对于混合模式下e-Learning平台的研究并不多。
混合模式也称“Blending Learning”，何克抗最早引入了Blending Learning这个概念，即把课堂教学的优势和e-Learning的优势结合起来，既要发挥教师的引导、启发和监控作用，又要充分体现学生的主动性、积极性和创造性。[3]混合学习强调教师的引导和学生的主动参与，在这种模式下，e-Learning平台的宗旨是为学生的主动学习提供良好的网络空间以辅助课堂教学，其最大的优势是超越了时间和空间的限制，学生可以在任何时间、任何地点通过e-Learning平台下载教学资源，并且平台为师生课后交流提供了有效的环境，增加了学生参与讨论的机会，是课堂学习的延续和有益补充。然而，即使e-Learning平台具有丰富的资源和强大的功能，其在混合学习模式下的实施效果并没有如预期般理想。学生对e-Learning平台的利用程度和使用意愿普遍不高，仅仅是通过e-Learning平台下载资料和上传作业，未能很好地利用交流工具开展互动学习，缺乏深度参与。因此，在这种混合模式下，探索影响学生e-Learning平台使用意愿的因素尤为重要。
从以下三个角度对影响e-Learning平台使用意愿的外部变量展开研究和讨论。一是个体差异的角度。如Raaij 和Schepers[5]把个人的创新性和电脑焦虑作为影响感知易用性的外部因素，进而间接决定对e-Learning平台的接受程度；Huang、Lin和Huang [6]则认为学习风格对学生在e-Learning环境下的在线参与有正向影响。二是资源的角度。如Lee、Yoon和Lee [7]验证了教学资料和学习内容对学生的平台使用意图有直接或间接的影响。三是系统质量的角度。如Liu、Chen、Sun、Did和Kuo[8]认为在线课程设计和用户接口设计通过感知有用性、感知易用性和感知交互作用影响学生的使用决策；Cheng[9]验证了三种类型的交互因素通过感知有用性和感知易用性对护士e-Learning平台使用决策会产生正向影响。然而，这些研究大部分针对的是西方情境，所选取的外部变量对我国情境不一定具有代表性。 源于：职称论文www.618jyw.com
。虽然只选取一所高校，但是样本数据同样具有代表性，因为国内大多数高校对e-Learning平台的设计、管理和实施都与该校相似，并且除了几所著名的实施e-Learning平台较早的高校以外，多数高校的学生还处于对平台的接受和适应阶段。问卷被随机分发给该校的360个学生，最终收回341份，其中有效问卷为316份，有效回收率是88%。男生所占的比重为55.7%，女生为44.3%，男生的样本数略多于女生。e-Learning平台的体验时间集中在一年到两年，占总样本总数的65.5%，少于一年和两年以上的各为14.9%和19.6%。
效度是指测量变量能真实反映其潜变量的程度，包括聚合效度和区分效度。聚合效度检验测量同一潜变量的指标落在该潜变量的程度，而区分效度检验测量不同潜变量的指标落在不同潜变量的程度。本文采用SmartPLS2.0软件对测量模型进行验证性因子分析，以检验聚合效度和区分效度。聚合效度由各潜变量的平均萃取方差（Average Variance Extracted，E）和相应的测量变量在标准化下的因子载荷来判断。由表2可知，所有的因子载荷和E值都超过了各自可接受的值0.71和0.5，表明测量模型具有良好的聚合效度。Fornell和Larcker提出了测量区分效度的方法[22]：如果每个潜变量E的平方根都大于它与其他潜变量的相关系数，则区分效度良好。表3中对角线上的粗体字代表各潜变量E的平方根，其他数值为相应潜变量之间的相关系数，可见每一列E的平方根均大于相关系数，所以测量模型具有良好的区分效度。
本文通过SmartPLS2.0软件中的Bootstrapping方法检验了结构模型中各路径系数的显著性，图3展示了路径分析结果，包括路径系数和相应的显著性水平，﹡﹡和﹡﹡﹡分别表示p<0.01和p<0.001的显著性水平。由结果可知，八项假设均成立，除了H5（感知补充性→感知有用性）的显著性水平为0.01以外，其他假设都达到了0.001的显著水平。
六、讨 论
表4列出了各潜变量的得分以及潜变量之间的直接、间接和总效应。从潜变量得分上看，相关网络规模、感知补充性和人与人交互低于3分，其他的高于3分，由于本文采用Likert5级量表，高于3分表明实施效果尚佳，低于3分表明实施过程需要改进。总的来讲，使用意愿的得分为3.29，说明学生愿意继续使用e-Learning平台。就使用意愿的总效应而言，感知有用性的影响最强，其次是感知易用性，然后是相关网络规模。以下结合潜变量得分和影响效应，对所得实证结果进行分析和讨论。
（二）感知补充性 表4显示了感知补充性（PC）对感知易用性（PEOU）和感知有用性（PU）都有直接的正向影响，虽然影响程度相比其他因素较低，不过都达到了显著性水平。但其得分很低，仅为2.61分，并且表2中的PC1、PC2和PC3均值都低于3分。造成这一现象的原因可能是e-Learning平台补充性功能（如名校视频课程、先进的交互工具等）的优势尚未体现出来，这也与学生使用e-Learning平台的现状相吻合。目前学生只是查阅或下载与教学内容相关的资源，很少能利用平台上提供的开放性资源进行探索式学习，对e-Learning的认识还不源于：毕业论文致谢词范文www.618jyw.com
充分。因此，学校和教师需要向学生宣传e-Learning平台的资源和功能，提高学生对平台补充性的感知。
研究学生e-Learning平台使用意愿的影响因素需要综合考虑环境、系统质量和个体差异等多种因素，本文仅考虑了网络外部性和交互性，进一步的研究将更多地关注学习风格、学习动机、使用电脑焦虑等个体差异因素对使用意愿的影响。
[参考文献]
余胜泉，程罡，董京峰.e-Learning新解：网络教学范式的转换[J].远程教育杂志，2009，（3）：3～15.
Zhao，G.，Jiang，Z.. From e-Campus to e-Learning： An Overview of ICT Applications in Chinese Higher Education[J].British Journal of Educational Technology，2010，41（4）：574～581.
[3] 何克抗.从Blending Learning看教育技术理论的新发展（上）[J].电化教育研究，2004，（3）：1～6.
[4] Dis，F. D.. Perceived Usefulness， Perceived Ease of Use， and User Acceptance of Information Technology [J]. MIS Quarterly，1989，13（3）：319～340.
[5] Raaij，E.M.，Schepers，J.J.L.. The Acceptance and Use of A Virtual Learning Environment in China[J]. Computers & Education，2008，50（3）：838～852.
[6] Huang，E.Y.，Lin，S.W.，and Huang，T.K.. What Type of Learning Style Leads to Online Participation in the Mixed-Mode e-Learning Environment？A Study of Software Usage Instruction[J]. Computers & Education，2012，58（1）：338～349. [3][7] Lee，B.C.，，Yoon， J.O. and Lee， I.. Learners’ Acceptance of e-Learning in South Korea：Theories and Results [J]. Computers & Education，2009，53（4）：1320～1329.
[8] Liu，I.F.，Chen，M. C.，Sun，Yeali S.，Did，Wible and Kuo，C.H.. Extending the TAM Model to Explore the Factors That Affect Intention to Use an Online Learning Community [J]. Computers & Education，2010，54（2）：600～610.
[9] [19] Cheng， Y.M.. Exploring the Roles of Interaction and Flow in Explaining Nurses’ e-Learning Acceptance [J]. Nurse Education Today，2013，33（1）：73～80.
[10] 周春红.基于Blackboard学习平台的混合学习模式的探索与实践[J].电化教育研究，2011，（2）：87～98.
[11] 刘鲁川，孙凯.M-learning用户接受机理：基于TAM的实证研究[J].电化教育研究，2011，（7）：54～60.
[12] Katz，M. L.，Shapiro，C.. Network Externalities，Competition，and Compatibility [J]. American Economic Review，1985，75（3）：424～440.
[13] Lin，C.P.，Bhattacherjee，A.. Elucidating Individual Intention to Use Interactive Information Tech源于：www.618jyw.com
nologies：The Role of Network Externalities [J].International Journal of Electronic Commerce，2008，13（1）：85～108.
[14] Katz，M. L.，Shapiro，C.. Technology Adoption in the Presence of Network Externalities[J]. Journal of Political Economy，1986，94（4）：822～841.
[15] Wang，C. C.，Hsu， Y.，and Fang，W.. Acceptance of Technology with Network Externalities：An Empirical Study of Internet Instant Messaging Services [J]. Journal of Information Technology Theory and Application，2004，6（4）：15～28. [3][4]
[关键词] e-Learning； 技术接受模型； 使用意愿； 网络外部性
[] A
[作者简介] 王仙雅（1987—），女，河北唐山人。博士研究生，主要从事高等教育质量评价、学生参与以及网络学习研究。E-mail：wangxianya168@sina.com。
一、引 言
e-Learning（Electronic Learning）中文译作“数字化学习”、“电子化学习”或“网络化学习”，虽然翻译有所不同，但是有相同的观点，都是基于因特网的学习，强调运用信息技术来引导教育。Zhao 和Jiang把高校中使用信息技术的情况分为三种模式：传统模式、混合模式和远程模式。传统模式是指教师通过使用音频或多媒体等信息技术来优化教学方式，目的是辅助课堂讲解。混合模式是传统学习和e-Learning的有机结合，以使学生获得最佳的学习效果。远程模式是指整个教学过程都在课程管理系统中进行，是完全的网络学习。如今，传统模式已成为我国高校课堂教学中必不可少的环节，得到了广泛的应用，而基于e-Learning的混合模式和远程模式尚处于初级阶段。e-Learning平台是e-Learning开展的基础和关键，目前比较知名的平台有Blackboard、Moodle、Sakai等。e-Learning平台旨在为学生提供自主学习环境，既包括丰富的教学资源（教学大纲、教学视频、教学课件、教学资料等）和拓展资源（精品课程、名校公开课等），又包括先进的互动交流工具（在线讨论、在线测试、视频会议等），使学生能随时随地获取课程信息，建立师生互动关系，实现学习效果最优化。国内众多学者已对远程模式下的e-Learning平台进行了深入的剖析，不仅为平台的规划、管理和实施设计了可行方案，而且提出了培养学生自主学习的策略，但是，对于混合模式下e-Learning平台的研究并不多。
混合模式也称“Blending Learning”，何克抗最早引入了Blending Learning这个概念，即把课堂教学的优势和e-Learning的优势结合起来，既要发挥教师的引导、启发和监控作用，又要充分体现学生的主动性、积极性和创造性。[3]混合学习强调教师的引导和学生的主动参与，在这种模式下，e-Learning平台的宗旨是为学生的主动学习提供良好的网络空间以辅助课堂教学，其最大的优势是超越了时间和空间的限制，学生可以在任何时间、任何地点通过e-Learning平台下载教学资源，并且平台为师生课后交流提供了有效的环境，增加了学生参与讨论的机会，是课堂学习的延续和有益补充。然而，即使e-Learning平台具有丰富的资源和强大的功能，其在混合学习模式下的实施效果并没有如预期般理想。学生对e-Learning平台的利用程度和使用意愿普遍不高，仅仅是通过e-Learning平台下载资料和上传作业，未能很好地利用交流工具开展互动学习，缺乏深度参与。因此，在这种混合模式下，探索影响学生e-Learning平台使用意愿的因素尤为重要。
二、文献综述
近几年，国外学者对学生e-Learning平台使用意愿的研究逐渐增多，大部分是以1986年Dis提出的技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）为理论基础，探索可能存在的影响持续使用的关键因素。在众多解释用户为什么接受或拒绝信息技术的模型中，TAM得到了广泛的应用和大量的实证支持，如图1所示，TAM把感知有用性（Perceived Usefulness）和感知易用性（Perceived Ease of Use）作为影响用户采用新技术的两个关键因素。感知的有用性是指某人认为使用一个特定的系统能提高其工作绩效的程度，感知的易用性是指某人认为使用一个特定的系统无需耗费很多精力的程度。[4]Dis指出，在应用TAM时要特别关注外部变量的选取，外部变量不仅直接影响感知有用性和感知易用性，也间接影响使用意愿，因此挖掘存在的外部变量能有效揭示使用意愿的影响因素。经文献梳理，国外学者主要是摘自：写毕业论文经典网站www.618jyw.com从以下三个角度对影响e-Learning平台使用意愿的外部变量展开研究和讨论。一是个体差异的角度。如Raaij 和Schepers[5]把个人的创新性和电脑焦虑作为影响感知易用性的外部因素，进而间接决定对e-Learning平台的接受程度；Huang、Lin和Huang [6]则认为学习风格对学生在e-Learning环境下的在线参与有正向影响。二是资源的角度。如Lee、Yoon和Lee [7]验证了教学资料和学习内容对学生的平台使用意图有直接或间接的影响。三是系统质量的角度。如Liu、Chen、Sun、Did和Kuo[8]认为在线课程设计和用户接口设计通过感知有用性、感知易用性和感知交互作用影响学生的使用决策；Cheng[9]验证了三种类型的交互因素通过感知有用性和感知易用性对护士e-Learning平台使用决策会产生正向影响。然而，这些研究大部分针对的是西方情境，所选取的外部变量对我国情境不一定具有代表性。 源于：职称论文www.618jyw.com
(二)样本收集
本文的样本取自国内某所985高校，选取该校的原因有两点。一是该高校为混合学习提供了平台支持，符合本文的研究情境。学生既可以在e-Learning平台上浏览或下载学习资源，又能利用交互工具与教师和同学进行交流。二是该高校在混合模式下推行e-Learning平台的时间还不长，对学生使用意愿的研究具有一定的现实意义源于：论文范例www.618jyw.com。虽然只选取一所高校，但是样本数据同样具有代表性，因为国内大多数高校对e-Learning平台的设计、管理和实施都与该校相似，并且除了几所著名的实施e-Learning平台较早的高校以外，多数高校的学生还处于对平台的接受和适应阶段。问卷被随机分发给该校的360个学生，最终收回341份，其中有效问卷为316份，有效回收率是88%。男生所占的比重为55.7%，女生为44.3%，男生的样本数略多于女生。e-Learning平台的体验时间集中在一年到两年，占总样本总数的65.5%，少于一年和两年以上的各为14.9%和19.6%。
五、数据分析
根据Anderson和Gerbing[21]提出的两阶段研究方法，本文的数据分析包括两步：第一步是评价测量模型的信度和效度；第二步是验证结构模型的因果关系。目前，主要有两大类估计结构方程模型的方法，一个是基于协方差的分析方法，另一个是基于偏最小二乘（PLS）的分析方法。基于协方差的分析是以验证为目的的，理论模型的构建需要有强大的基础，对数据的要求较高；而PLS是将主成分分析和多元回归相结合的因果建模方法，以预测和应用为目的，不要求数据正态，可以处理偏态问题，并且可以最大限度地解释内因潜变量的方差变异。本研究的目的是探索影响e-Learning平台使用意愿的因素，更适合PLS分析方法，因此采用基于PLS的SmartPLS2.0软件对模型进行分析。
(一)信度与效度分析
信度是指量表所测得结果的可靠性、稳定性和一致性。本文选取Cronbach’sα系数和组合信度（Composite Reliability，CR）作为评价测量模型信度的指标。所有潜变量的Cronbach’sα系数和CR值都高于0.7，证明了调查数据具有很好的信度水平，见表2。效度是指测量变量能真实反映其潜变量的程度，包括聚合效度和区分效度。聚合效度检验测量同一潜变量的指标落在该潜变量的程度，而区分效度检验测量不同潜变量的指标落在不同潜变量的程度。本文采用SmartPLS2.0软件对测量模型进行验证性因子分析，以检验聚合效度和区分效度。聚合效度由各潜变量的平均萃取方差（Average Variance Extracted，E）和相应的测量变量在标准化下的因子载荷来判断。由表2可知，所有的因子载荷和E值都超过了各自可接受的值0.71和0.5，表明测量模型具有良好的聚合效度。Fornell和Larcker提出了测量区分效度的方法[22]：如果每个潜变量E的平方根都大于它与其他潜变量的相关系数，则区分效度良好。表3中对角线上的粗体字代表各潜变量E的平方根，其他数值为相应潜变量之间的相关系数，可见每一列E的平方根均大于相关系数，所以测量模型具有良好的区分效度。
(二)假设检验
本文分别采用Gof（Goodness of fit）指标和内因潜变量的R2值检验模型的整体拟合优度和解释力度。Gof指标通过公式Gof=计算，其中communality代表潜变量的共同性，R2代表内因潜变量能被外因潜变量解释的程度。由表2所列数据计算出的Gof值为0.547，大于0.35，说明研究模型具有良好的拟合优度。使用意愿ITU的R2值为0.68，预示着相关网络规模、感知补充性、人与系统交互、人与人交互、感知有用性和感知易用性共同解释了使用意愿68%的方差变异量，因此所构建的理论模型具有良好的解释力。本文通过SmartPLS2.0软件中的Bootstrapping方法检验了结构模型中各路径系数的显著性，图3展示了路径分析结果，包括路径系数和相应的显著性水平，﹡﹡和﹡﹡﹡分别表示p<0.01和p<0.001的显著性水平。由结果可知，八项假设均成立，除了H5（感知补充性→感知有用性）的显著性水平为0.01以外，其他假设都达到了0.001的显著水平。
六、讨 论
表4列出了各潜变量的得分以及潜变量之间的直接、间接和总效应。从潜变量得分上看，相关网络规模、感知补充性和人与人交互低于3分，其他的高于3分，由于本文采用Likert5级量表，高于3分表明实施效果尚佳，低于3分表明实施过程需要改进。总的来讲，使用意愿的得分为3.29，说明学生愿意继续使用e-Learning平台。就使用意愿的总效应而言，感知有用性的影响最强，其次是感知易用性，然后是相关网络规模。以下结合潜变量得分和影响效应，对所得实证结果进行分析和讨论。
(一)相关网络规模
由表4可知，相关网络规模（RNS）对感知有用性（PU）的影响最强，甚至高于感知易用性（PEOU）的影响，说明学生对e-Learning平台有用性的感知会随着周围使用人数的增加而显著增强。在影响使用意愿的因素中，相关网络规模排名第三，有较强的正向影响。因此，如果学生认为e-Learning平台是一种普遍的辅助学习工具，并且周围很多同学和老师都使用e-Learning，他们会很自然地增强使用意愿。然而，从相关网络规模的得分来看，仅为2.8分，结合表2第三列所示的观测变量得分“均值”，RNS2和RNS3的值都低于3分，暗示学生感知到的使用e-Learning平台的教师和同学不多。所以在实施的过程中，亟待改善这种对使用意愿影响较强但得分不高的环节，应积极鼓励学生和教师使用e-Learning平台，增加学生感知的网络规模，以提高使用的普遍性。（二）感知补充性 表4显示了感知补充性（PC）对感知易用性（PEOU）和感知有用性（PU）都有直接的正向影响，虽然影响程度相比其他因素较低，不过都达到了显著性水平。但其得分很低，仅为2.61分，并且表2中的PC1、PC2和PC3均值都低于3分。造成这一现象的原因可能是e-Learning平台补充性功能（如名校视频课程、先进的交互工具等）的优势尚未体现出来，这也与学生使用e-Learning平台的现状相吻合。目前学生只是查阅或下载与教学内容相关的资源，很少能利用平台上提供的开放性资源进行探索式学习，对e-Learning的认识还不源于：毕业论文致谢词范文www.618jyw.com
充分。因此，学校和教师需要向学生宣传e-Learning平台的资源和功能，提高学生对平台补充性的感知。
(三)人与系统交互
从表4可以看出，人与系统交互（PSI）对感知易用性（PEOU）的正向影响最强，而对感知有用性（PU）和使用意愿（ITU）的影响较弱，表明它是学生感知平台是否易用的主要原因。其得分为3.67分并且相应观测变量的均值都在3分以上，充分说明学生普遍认为e-Learning平台拥有良好的用户接口和清晰的功能布局，因此今后的发展应保持这一优势。(四)人与人交互
表4中可以看出，人与人交互（PPI）对感知易用性（PEOU）的影响程度一般，对感知有用性（PU）和使用意愿（ITU）的影响最弱，其得分为2.75分，表2所列的三个测量变量PPI1、PPI2和PPI3均低于3分。究其得分低的原因，可能是学生对e-Learning的认知停留在下载资料和上传作业阶段，未能很好地利用“在线讨论平台”与他人建立互动学习方式，并且e-Learning的实施过程缺乏教师深度参与，学生提出的问题得不到教师及时的反馈，因此感知的人与人交互性低。虽然人与人交互对使用意愿的影响很弱，但是对混合模式下发挥e-Learning的优势起着极其关键的作用，在实施过程中不能被忽略，急需改善此环节。需要加强教师的参与，提高在线讨论平台的使用频率，以改善学生感知的人与人交互。(五)感知有用性和感知易用性
由表4可知，感知有用性（PU）对使用意愿（ITU）的正向影响最强，其次是感知易用性（PEOU），并且感知易用性对感知有用性也存在很强的正向影响，这不仅与TAM原始假设相符合，也与文献[7][8][9]的研究结果一致。这两个潜变量的得分均高于3分，说明学生普遍认为使用e-Learning平台很有用，并且平台很容易使用。所以e-Learning平台应首先确保辅助学习的效果，其次要提高使用过程的便捷性。七、结论与启示
本文基于TAM模型并结合网络外部性和交互性，构建了混合模式下e-Learning平台使用意愿影响因素的研究模型，利用结构方程模型对数据进行了分析。提出的八个研究假设都得到了实证支持，研究结果表明：相关网络规模、感知补充性、人与系统交互、人与人交互、感知易用性和感知有用性对使用意愿均有显著的正向影响，其中感知有用性的影响最强，其次是感知易用性，然后是相关网络规模。关于如何更好地发展e-Learning平台，本文从研究结果中可以得到以下两点启示。第一，亟待改善的因素是相关网络规模、感知补充性和人与人交互。这三个因素的共性是对e-Learning的发展有重要的影响，但潜变量得分都低于3分，所以学校需要鼓励学生和教师积极使用e-Learning平台，充分利用平台的各种功能提高学习效果，最大化e-Learning的优势。第二，重点保持的因素是人与系统交互、感知易用性和感知有用性。这三个因素的得分都在3分以上，因此保持住这三方面的优势即可增加学生的使用意愿。研究学生e-Learning平台使用意愿的影响因素需要综合考虑环境、系统质量和个体差异等多种因素，本文仅考虑了网络外部性和交互性，进一步的研究将更多地关注学习风格、学习动机、使用电脑焦虑等个体差异因素对使用意愿的影响。
[参考文献]
余胜泉，程罡，董京峰.e-Learning新解：网络教学范式的转换[J].远程教育杂志，2009，（3）：3～15.
Zhao，G.，Jiang，Z.. From e-Campus to e-Learning： An Overview of ICT Applications in Chinese Higher Education[J].British Journal of Educational Technology，2010，41（4）：574～581.
[3] 何克抗.从Blending Learning看教育技术理论的新发展（上）[J].电化教育研究，2004，（3）：1～6.
[4] Dis，F. D.. Perceived Usefulness， Perceived Ease of Use， and User Acceptance of Information Technology [J]. MIS Quarterly，1989，13（3）：319～340.
[5] Raaij，E.M.，Schepers，J.J.L.. The Acceptance and Use of A Virtual Learning Environment in China[J]. Computers & Education，2008，50（3）：838～852.
[6] Huang，E.Y.，Lin，S.W.，and Huang，T.K.. What Type of Learning Style Leads to Online Participation in the Mixed-Mode e-Learning Environment？A Study of Software Usage Instruction[J]. Computers & Education，2012，58（1）：338～349. [3][7] Lee，B.C.，，Yoon， J.O. and Lee， I.. Learners’ Acceptance of e-Learning in South Korea：Theories and Results [J]. Computers & Education，2009，53（4）：1320～1329.
[8] Liu，I.F.，Chen，M. C.，Sun，Yeali S.，Did，Wible and Kuo，C.H.. Extending the TAM Model to Explore the Factors That Affect Intention to Use an Online Learning Community [J]. Computers & Education，2010，54（2）：600～610.
[9] [19] Cheng， Y.M.. Exploring the Roles of Interaction and Flow in Explaining Nurses’ e-Learning Acceptance [J]. Nurse Education Today，2013，33（1）：73～80.
[10] 周春红.基于Blackboard学习平台的混合学习模式的探索与实践[J].电化教育研究，2011，（2）：87～98.
[11] 刘鲁川，孙凯.M-learning用户接受机理：基于TAM的实证研究[J].电化教育研究，2011，（7）：54～60.
[12] Katz，M. L.，Shapiro，C.. Network Externalities，Competition，and Compatibility [J]. American Economic Review，1985，75（3）：424～440.
[13] Lin，C.P.，Bhattacherjee，A.. Elucidating Individual Intention to Use Interactive Information Tech源于：www.618jyw.com
nologies：The Role of Network Externalities [J].International Journal of Electronic Commerce，2008，13（1）：85～108.
[14] Katz，M. L.，Shapiro，C.. Technology Adoption in the Presence of Network Externalities[J]. Journal of Political Economy，1986，94（4）：822～841.
[15] Wang，C. C.，Hsu， Y.，and Fang，W.. Acceptance of Technology with Network Externalities：An Empirical Study of Internet Instant Messaging Services [J]. Journal of Information Technology Theory and Application，2004，6（4）：15～28. [3][4]
发表评论
共有3000条评论 快来参与吧~