基于南京地区的移动学习APP接受度影响因素研究

刘纬宇+杨丹丹+李文强

摘要：如今移动学习APP作为中小学生以及大学生学习的一种重要依托工具，因此文章将研究南京地区学生对其使用的行为模式以及影响因素，从而提高移动学习APP在用户群体中的接受度。文章通过文献资料法、访谈调查法和问卷调查法等研究方法，基于技术接受模型，对移动学习APP的使用行为进行深入的分析，建立移动学习APP接受度的结构模型，对学生使用移动学习APP的行为意向与其各影响因素间的直接与间接影响效应关系进行详细分析并且针对性的对南京的移动学习APP提出改善意见。

关键词：南京地区；移动学习APP；技术接受模型；接受度

一、研究背景与问题提出

在互联网以及智能设备日益发展的今天，移动学习的新型方式应运而生，这也使得移动学习APP不断涌入智能市场。据统计发现，如今类似于智能手机、iPad等移动设备的使用人数呈大幅度增长，在公交地铁、马路、图书馆等，我们都能看到手拿移动设备使用学习APP的情景。

作为智能化时代下的产物，移动学习APP所兼具的便利性与多样性的特点很好的满足了大众的学习需求。特别是在信息化的今天，信息借助网络媒介的传播，使得传统的学习方式已经无法满足人们在有限的时间和空间范围内的学习需求，在这样的时代背景下，移动学习APP应运而生。加之身处知识信息时代，人们对于学习的强烈愿望也推动着移动学习APP的进一步发展。

但是，移动学习APP在发展的过程中仍旧存在着一些问题，例如软件互动能力不强，个性化优势不够明显，移动学习理念不够深入等各种问题。在选择调查地点方面，我们选择了江苏省会城市南京市，以期其调研结果具有代表性和指导性。本文基于上述背景，并结合技术接受模型，对用户使用移动学习APP的意向进行分析研究，并且提出具有针对性的改善意见，以推动移动学习APP的高效发展。

二、模型构建与研究假设

（一）深度访谈

由于移动学习软件的主要群体为学生，因此我们从南京仙林地区邀请了一些使用过移动学习APP的中小学生和大学生关于接受度问题进行了深度访谈。每个人访谈时长控制在30分钟内。为保证访谈顺利开展，通过给予一定的物质激励，向学生了解移动学习APP接受和使用情况，总结出以下方面：移动学习软件的使用会受到网络环境的限制、各种软件的质量层次不齐等。

（二）模型构建

本文在技术接受模型理论的基础上，结合移动学习APP的特点，构建了适合本次研究的移动学习APP接受度研究模型。将影响行为意向的外在变量分为两个，用户方面和软件方面。软件的质量是用户接受的首要条件，同时也是影响用户使用意向的最直接因素。因此，本文构建的模型中增加了对移动学习软件质量测量的部分，包括移动学习软件的内容质量、品牌知名度、设计的人性化和功能的稳定性。除此以外，我们还需了解移动学习软件是否对用户具有使用价值，只有满足了用户的学习需求，才能提升用户的使用意向。因此，本文对用户方面的测量包括感知实用性和感知易用性。通过模型的构建我们不难发现，用户使用行为意向的产生是软件和用户是双方相互影响的结果。

（三）研究假设

根据模型构建过程中的相应问题，针对性的提出下列假设。

问题一：用户方面的因素是否会影响移动学习软件的接受行为？

假设H1：感知实用性正向影响用户移动学习软件的使用意向；

假设H2：感知易用性正向影响用户移动学习软件的使用意向。

问题二：软件方面的因素是否会影响移动学习软件的接受行为？

假设H3：软件的内容质量正向影响用户移动学习软件的使用意向；

假设H4：软件的品牌知名度正向影响用户移动学习软件的使用意向；

假设H5：软件的人性化设计正向影响用户移动学习软件的使用意向；

假设H6：软件功能的稳定性正向影响用户移动学习软件的使用意向。

三、问卷发放与数据分析

（一）问卷发放与回收

1. 目标样本与抽样方法

目标样本为南京地区的学生。本次抽样过程中采用了分层抽样和方便抽样的方法。基于时间和经费的考虑，选择学校较多的栖霞区、鼓楼区、江宁区的学校进行抽样，同时为了数据结果的可信度，还利用分层抽样控制各个年级的学生比例和男女比例。

2. 调查精度

调查前，根据样本容量公式，在95%的置信水平下，以6%作为抽样误差，我们计算出理想的样本量应为267份，但综合考虑后，按照1：1.3实发问卷347份，回收有效问卷326份，经筛选除去无效问卷，获得有效问卷290份，有效率为89%。

3. 样本量的分配

根据调查对象中小学及大学生的人数对样本进行分配，即各學历人群控制在25%左右，即每个年级需发放大约87份。但实际上，我们在小学生采集的有效样本数为70，初中生采集的有效样本数为74，高中生采集的有效样本数为 73，大学生采集的有效样本数为73。

（二）数据分析

1.基础数据统计。在290份有效问卷中女性比例占了59%，较男性所占比例大。有63人曾使用过的移动学习软件在3款以内，占到了21.7%，且以小学生居多，还有115人曾使用的移动学习软件在4～6款，占到了39.7%，且比例最大。

2.信效度分析。信度指同一用户在某一变量内所有题项答案的一致性程度。本文采用 Cronbachs Alpha 值来度量，该值在0.7以上表明信度较好。运用SPSS20.0 分析总体α值为 0.854，表明该问卷的信度较好。因子分析结果显示，问卷KMO值为0.780，说明问卷效度较好。

3.研究结果分析。本文在该部分的分析工具选用的是结构方程模型，使用多变量路径分析法对用户接受移动学习软件的使用意向与其各影响因素间的效应关系进行研究。endprint

各移动学习软件接受度研究模型的拟合度指标值：X2/df为2.331、GFI为0.945、AGFI为0.937、NFI为0.912、CFI为0.93、RMSEA为0.037。从上述验证结果可以发现，六个拟合指标数据值都在较合理范围内，而且模型拟合度较高。

通过对移动学习软件接受度研究模型路径系数分析可以发现，除去研究假设H2，其余假设都得到了数据的验证。具体分析有以下方面。

第一，γ1和γ3的路径系数分别为0.49和0.47，且t值显著，说明“感知实用性”和“软件的内容质量”对移动学习软件接受行为的影响最为明显。结果表明用户认为使用移动学习软件进行学习活动能够提升学习效率和效果，从数据上可以发现“软件的内容质量”低于“感知实用性”，表明要真正提高用户的接受度，软件提供商必须注重软件内容的质量提高。

第二，γ4和γ5的路径系数分别为0.34和0.36，且t值显著，说明“软件的品牌知名度”与 “软件的人性化设计”对移动学习软件接受行为的影响也比较明显。由此说明软件的品牌知名度和影响力对用户的接受行为存在一定的作用，且移动学习软件的界面设计也是不可忽视的一大因素。

第三，γ6路径系数只有0.23，且t值显著，因此表明“软件功能的稳定性”也会对移动学习软件的接受行为产生一定的影响。在竞争激烈的市场中，随着技术的不断更新换代，保持软件功能的稳定性也显得格外重要。

第四，研究假设H2没用得到数据验证，表明感知易用性对移动学习软件接受行为的影响并不显著。通过访谈我们发现，南京地区的学生大都具备良好的电子产品操作能力，在进行移动式学习中，几乎不存在技术障碍。

四、结论与建议

（一）研究结论

假设验证结果，感知实用性正向影响用户移动学习软件的使用意向；软件的内容质量正向影响用户移动学习软件的使用意向；软件的品牌知名度正向影响用户移动学习软件的使用意向；软件的人性化设计正向影响用户移动学习软件的使用意向；软件功能的稳定性正向影响用户移动学习软件的使用意向。但感知易用性对用户移动学习软件的使用意向影响不显著。

根据本次调查的结果不难看出，在南京地区，移动学习软件已被学生广泛接受，充分体现了地区的经济和教育优势。且多数用户是使用手机进行移动式学习，例如使用单词软件或是慕课等线上教育软件。且普遍认可这种学习方式是对传统的学习模型一种补充，二者相辅相成，能够起到良好的学习效果。毋庸置疑，移动学习软件相对传统教育模式是一大飞跃式进步，通过普及移动式学习模式，不仅对个人学习有益，对信息化教学，丰富人类精神文明具有重要意义。

（二）发展建议

但本次调查也发现移动学习软件在内容质量和界面设计不合理等问题依旧影响着用户的使用意向。本文针对数据分析结果，对南京市的移动学习软件的发展提出以下建议。

1. 软件开发者应进一步完善移动学习内容。企业可以与一线教育工作者合作，对软件内容和学习过程等进行深入研究。同时还应考虑软件使用与移动设备设备的兼容性，做好界面美工。在利用移动式学习的便利性同时，还应注意结合传统教育模式的交互性，大力开发软件的交互功能。考虑到用户的多样性和不同需求，开发者还可以适当增加一些趣味性内容，如百词斩，充分体现寓教于乐，进一步发挥移动式学习的优势。

2. 企业和学校应加大宣传力度，加强对学生的引导。移动学习软件作为一种新型的学习工具，目前还需借助学校老师等多方面的力量扩大其使用范围。虽然移动学习软件的普及率较高，但实际上移动学习的理念还没有得到广泛地传播。因此培养社会群体的移动学习意识，引导他们正确有效地进行移动学习显得十分重要。

3. 政府应做好协调和监督工作。政府作为市场经济的“看得见的手”，应该进一步加强和学校、企业的交流。教育机构、开发商和政府的深度合作有助于提高教育资源的利用率，以此推动移动式学习的发展。同时还应注意到，构建高效的移动學习软件产业链是离不开政府的监督的，应该受到有关教育部门的高度重视。

参考文献：

[1]Davis F D.Perceived Usefulness， Perceived Ease of Use and User Acceptance of Information Technology[J].MIS Quarterly，1989（03）.

[2]鲁耀斌，徐红梅.技术接受模型及其相关理论的比较研究[J].科技进步与对策，2005（10）.

[3]颜端武，刘国晓.近年来国外技术接受模型综述[J].现代情报，2012（02）.

[4]吕艺萍.关于移动学习软件的综述[J].教育教学论坛，2016（46）.

[5]刘子毅，马志祥.中学生使用移动学习现状的调查与分析[J].科技经济导刊，2016（31）.

[6]赵学铭，舒珺，张振兴.基于用户体验的移动学习APP评价研究[J].黑龙江科技信息，2017（02）.

（作者单位：南京邮电大学管理学院）endprint