新冠肺炎疫情期間全國(guó)高校都在實(shí)施在線教學(xué),學(xué)生需從線下群體學(xué)習(xí)環(huán)境轉(zhuǎn)移至社會(huì)隔離的個(gè)體在線學(xué)習(xí)環(huán)境,主動(dòng)學(xué)習(xí)意愿成為在線教學(xué)能否獲得成功的關(guān)鍵。本文基于混合學(xué)習(xí)理論與技術(shù)接受模型,構(gòu)建在線主動(dòng)學(xué)習(xí)意愿的研究框架,揭示影響在線主動(dòng)學(xué)習(xí)意愿的關(guān)鍵路徑及產(chǎn)生機(jī)理。研究通過偏最小二乘結(jié)構(gòu)方程建模軟件SmartPLS 3對(duì)539份有效問卷的分析發(fā)現(xiàn):1)學(xué)生的個(gè)人創(chuàng)新與主動(dòng)學(xué)習(xí)態(tài)度對(duì)在線主動(dòng)學(xué)習(xí)意愿產(chǎn)生積極影響;2)感知有用性、虛擬獎(jiǎng)勵(lì)、系統(tǒng)質(zhì)量對(duì)在線主動(dòng)學(xué)習(xí)態(tài)度產(chǎn)生積極影響;3)感知有用性與系統(tǒng)質(zhì)量對(duì)在線主動(dòng)學(xué)習(xí)意愿的作用受到了主動(dòng)學(xué)習(xí)態(tài)度的完全中介影響,虛擬獎(jiǎng)勵(lì)和個(gè)人創(chuàng)新受到了主動(dòng)學(xué)習(xí)態(tài)度的部分中介影響;4)疫情期間社會(huì)隔離性負(fù)向調(diào)節(jié)主動(dòng)學(xué)習(xí)態(tài)度對(duì)在線主動(dòng)學(xué)習(xí)意愿的關(guān)系并產(chǎn)生顯著影響。因此,降低由疫情帶來的社會(huì)隔離感,踐行"學(xué)生主體"的教學(xué)理念,提升學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)態(tài)度水平,優(yōu)化課程質(zhì)量與教學(xué)設(shè)計(jì),改善學(xué)習(xí)平臺(tái)的穩(wěn)定性與易用性,培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新品質(zhì)等措施有助于顯著提升學(xué)生的在線主動(dòng)學(xué)習(xí)意愿。 

【文章來源】：開放教育研究. 2020年05期 北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：12 頁(yè)

【部分圖文】：

在線主動(dòng)學(xué)習(xí)意愿研究框架

本研究聚焦于學(xué)生在線主動(dòng)學(xué)習(xí)意愿的影響因素,探究學(xué)習(xí)方式(感知有用性)、教學(xué)設(shè)計(jì)(虛擬獎(jiǎng)勵(lì))、軟件平臺(tái)(系統(tǒng)質(zhì)量)和個(gè)體特質(zhì)(個(gè)人創(chuàng)新)對(duì)在線學(xué)習(xí)態(tài)度的作用,進(jìn)而分析主動(dòng)學(xué)習(xí)態(tài)度對(duì)在線主動(dòng)學(xué)習(xí)意愿的影響,并驗(yàn)證主動(dòng)學(xué)習(xí)態(tài)度的中介作用和社會(huì)隔離性的調(diào)節(jié)作用。研究模型如圖2所示。主動(dòng)學(xué)習(xí)態(tài)度(Active Learning Attitude,ALA)指學(xué)生對(duì)主動(dòng)學(xué)習(xí)行為的主觀感知(Chang et al.,2012),而行為態(tài)度對(duì)行為意愿的正向顯著影響已在研究中得到驗(yàn)證(ALKurdi et al.,2020),在線主動(dòng)學(xué)習(xí)意愿反映學(xué)生主動(dòng)開展在線學(xué)習(xí)的主觀概率(Hsu & Chang,2013),行為意愿被認(rèn)為是學(xué)生實(shí)施最終行為的重要預(yù)測(cè)因子(Ajjan & Hartshorne,2008)。吳冰和陳曉輝(Wu & Chen,2017)基于整合技術(shù)接受模型研究發(fā)現(xiàn),學(xué)生對(duì)慕課的態(tài)度和感知有用性對(duì)繼續(xù)使用意愿產(chǎn)生顯著影響�；谝陨戏治�,本研究提出假設(shè)H1為:

本研究采用SmartPLS 3建立偏最小二程結(jié)構(gòu)方程模型分析疫情期間高校學(xué)生在線主動(dòng)學(xué)習(xí)意愿,分析結(jié)果如圖3所示。圖3顯示,在線主動(dòng)學(xué)習(xí)意愿、主動(dòng)學(xué)習(xí)態(tài)度的R2分別為0.486和0.456,說明分析模型的預(yù)測(cè)效果良好(Hair et al.,2019)。除假設(shè)H7未通過驗(yàn)證,其它假設(shè)都得到驗(yàn)證。主動(dòng)學(xué)習(xí)態(tài)度到在線主動(dòng)學(xué)習(xí)意愿的路徑系數(shù)為0.419,顯示為較強(qiáng)的影響。使用Blindfolding算法得到在線主動(dòng)學(xué)習(xí)意愿、主動(dòng)學(xué)習(xí)態(tài)度的Q2值分別為0.346和0.324,表明這一模型具有中等的預(yù)測(cè)精度(Hair et al.,2019)。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：2917977