在线教育平台用户持续使用行为研究的影响因素*

2020-05-12 07:52敏,祝安,张
图书馆论坛 2020年5期
关键词:学习者因素用户

张 敏,祝 安,张 芳

0 引言

在线教育是指通过互联网等数字化媒介手段进行教学和学习的教育模式,它不仅能突破传统教育中的时间束缚和空间限制,也能充分利用互联网技术创新过程中所提供的各种便利条件,最终形成不同于传统面对面授课的全新教育方式[1]。在线教育平台是在线教育产业的组成部分,具有起步早、受众广、规模大、效果好等特点,其可持续发展依赖于用户的接受、采纳和持续使用。但在实践中,相当数量的在线教育平台陷入用户黏性差、辍学率高、持续使用率低等困境。在此情景下,如何提升用户体验进而达到增加用户粘性、激活用户的持续使用和消费行为,成为了近期颇受学术界和产业界关注的热点问题。

网络技术的创新和产业形态的更新,赋予在线教育平台用户持续使用行为研究领域更广阔的研究视野和更丰富的研究内容。相关领域虽然已形成较为成熟的研究范式,但仍存在细分领域的研究相对零散和欠缺现象。值得关注的是,影响因素作为用户持续使用行为研究中最重要的组成部分,尚缺乏综述性文献对其展开架构性的系统梳理。为弥补这一研究空隙,本文以近年国内外相关研究领域内的代表性文献为研究样本,揭示已有研究的整体状态和存在的问题,并探讨未来可能的发展趋势。

1 数据获取与发展概况分析

在线教育产业日新月异,为保证研究数据的时效性、可靠性、有效性和完整性,本文选取2014-2018 年为时间跨度来获取文献样本,包括3 个步骤:(1)关键词检索。中文文献以CNKI为数据源(期刊、会议、硕博士论文),选取“在线教育”“虚拟学习社区”“MOOC”“慕课”与“持续使用”“学习者保持”等关键词,采用两两组合的方式进行主题检索。英文文献以WOS核心合集为数据源(期刊、会议、硕博士论文),选取“e-learning”“onlinelearning”“online course”“web-based learning”“virtual learning community”“MOOC”“continuance”“continued use/usage”“keeping”等关键词,采用两两组合的方式进行主题检索。(2)追溯检索。研究主题的拓展和交叉学科领域新概念的引入使得单纯的关键词检索难免出现遗漏,追溯检索从已有代表性文献的参考文献入手,对以往与主题相关的所有文献进行详尽的追溯和全面的普查,能在最大程度上获取主题高度相关的文献资料。(3)数据清洗。代表性文献的筛选需要综合考虑期刊影响因子、作者学术水平、主题相关度等,本研究选取相关研究领域内的5位研究人员,采用人工筛选的方式甄别前述2个步骤获取的文献样本,剔除研究选题相关性不高、应用情境不适用、质量水平较低的文献,最终获取代表性文献37篇。

1998 年为在线教育平台发展史上的首个关键时间节点,自此e-Learning 在世界范围内兴起并从北美、欧洲迅速扩展到亚洲地区。慕课(Massive Open Online Course,MOOC)蓬勃兴起的2012年则是另一个关键时间节点,Edx、Coursera 和 Udacity 等 MOOC 巨头先后成立。伴随着MOOC的快速发展,近期在线教育平台研究逐渐向纵深发展。图1对近5年国内外在线教育平台研究情境进行统计分析,发现3类研究最受关注:(1)传统在线教育网站情境。它具有起源早、研究广等特点,国外学者多选择LMS、E-Learning 2.0、WBEL、VLEs 等在线学习系统作为实证研究对象。国内学者多选择沪江网校、新东方在线以及研究机构的在线学习网站等展开研究。(2)MOOC情境。它具有热度高、跨学科性等特点,美国的Edx、Coursera和Udacity,韩国的K-MOOC平台、欧洲的远程学习平台等是国外学者首选的实证研究对象。国家开放大学、中国大学MOOC、腾讯MOOC和各高校自建的公共课程平台等是国内学者首选的实证研究对象。(3)虚拟学习社区(Virtual Learning Community,VLC)情境。它具有产品数量多、类型丰富等特点,国内通用型研究较为普遍,而国外细分领域的专业型研究更受欢迎。

图1 2014-2018年国内外在线教育平台研究情境发展概况

2 影响因素研究的现状分析

2.1 基于研究流程的分析框架

Nardi认为信息生态由个体、技术、实践和价值等组成,个体是信息生态的中心并与技术和周围环境协调发展[2]。信息生态理论自提出之日起即受到学者们的普遍关注,从系统和全局的视角对问题展开分析,从而形成对问题更完整、更全面地描绘是其主要的理论贡献。基于平台的在线教育由平台、课程、教师和用户共同构成,它们在互联网技术的支持下构成一个平衡状态的信息生态系统,缺一不可。此外,影响因素研究的发展、创新是伴随着实证研究的发展、创新而系统性展开的,与研究群体、情境、理论和方法密不可分。基于上述分析,设计出本研究的分析框架如图2所示。

图2 基于实证研究范式的分析框架图

对样本文献进行内容分析后发现,本领域已形成了“确定研究分类—筛选研究群体—选择研究理论—确定研究方法—形成研究模式—确定新的研究分类”如此周而复始的循环研究范式。研究内容包括:(1)研究群体。已有研究所涉的研究群体主要包括学生用户、一般性用户、特定地区用户和特定平台用户。(2)研究情境。已有研究所涉的情境主要有传统在线教育网站、MOOC、虚拟学习社区等类型。(3)研究理论。已有研究所涉的研究理论主要集中于信息科学、教育学、社会学等多个学科领域。基于技术分析视角的研究倾向于选择技术接受模型、信息系统成功模型、期望确认模型和信息系统持续使用模型等IS/IT领域的经典理论和模型。(4)研究方法。已有研究所涉的研究方法以规范性的实证分析方法为主,以问卷调查法、“情境实验+问卷调查”、二手数据法等为主流的数据获取方法,结构方程模型和回归方程等常被用来对数据展开分析,粗放式、定向式和精准式等方法在样本挑选过程中较为常用。在上述研究范式的指导下,国内外在线教育平台用户持续使用行为研究的影响因素研究呈现出丰富的研究内容和独到的研究视角。

2.2 信息人因素研究现状分析

信息人因素是信息生态系统中的信息主体,在线教育平台对于重塑用户的传统学习习惯具有积极作用。样本文献主要涉及人口统计变量、个人特性、学习特征和认知特性,如表1所示。

表1 信息人因素梳理

在人口统计变量中,性别因素受到特别关注。Shao Z[3]探讨社会心理动机对MOOC 持续使用意愿的影响机制,重点关注性别的调节作用,发现男性更有可能受到自我发展和感知有用性的影响。

在个人特性方面,自我效能、技术准备度、感知自主性以及使用经验等因素受到广泛关注。学习者对所需设备资源的支持程度、计算机使用和任务完成的能力、获取外部帮助的容易度等带来的自我效能感、技术准备度[3-6],以及对其学习内容和过程的感知自主性[7,11]均为影响用户持续使用行为的重要因素。De Melo Pereira F A等[7]发现乐观主义和创新性能影响用户的技术准备度。值得注意的是,当用户面对不同类型的教育平台时其行为存在显著的差异性,如相比传统网络学习平台,MOOC 更易受计算机自我效能的影响[4]。而用户使用经验常被作为调节变量,Zhang M 等[10]发现感知有用性对经验欠缺的用户的持续使用意愿的影响更大,信息满意度和交互满意度对经验丰富用户的持续意愿影响更显著。

在学习特征方面,学情定位认识、学术融合和求知/学习兴趣等因素受到广泛关注。学情定位认识旨在实现对学习需求的准确定位,不同学情定位的学习者其内在动机存在差异,如学霸型用户较专注于课外知识的全面获取,而非学霸型用户则通过在线教育弥补自身学习不足[11],准确的学情定位认识与平台持续使用行为密不可分。在学习过程中,学习者的学业表现和智力发展情况进一步驱动着平台的使用满意度的产生,高学术融合度正向影响着用户对系统有用性的感知[12],从而促进用户的持续使用行为。求知/学习兴趣属于用户学习动机范畴[13],它是用户使用在线教育平台的重要前因。Ya-hsun Tsai 等[14]将学习兴趣细分为喜欢、享受和参与3个维度。

在认知特性方面,内在动机、感知愉悦性、心流体验等因素受到广泛关注。用户动机包括外在动机和内在动机[16]。外在动机是指为满足个体其他的欲望(奖励或规避惩罚)而去做某件事;内在动机则是个体发自内心的去追求某件事的结果,驱使因素包括用户的兴趣、心流体验和感知愉悦性等。杨小明等[16]发现内在动机显著影响用户满意度,且与内容质量和感知互动存在紧密关系。心流体验是个体完全沉浸、专注于所参与活动时的整体感受。当在线学习给用户带来心流体验和感知愉悦性时,内在的学习动力便会驱使形成较高的满意度,从而产生持续使用意愿[3,14,20]。此外,鉴于技术接受模型将态度视为影响行为意向的直接因素,学者将态度作为在线教育平台持续使用的重要前提加以研究[9,17,21]。

2.3 信息因素研究现状分析

信息因素是信息生态系统中连接人与人、人与环境、人与技术的关键因素。样本文献涉及系统信息和课程信息,见表2。

表2 信息因素梳理

在系统信息方面,信息质量是最受关注的因素。信息质量是信息系统成功模型中的3大测量维度之一,Wu B等[21]认为信息质量包括信息准确性和信息完整性,而 Zhang M等[10]将其细分为信息完整性、信息相关性和信息及时性,研究发现高信息质量有助于提高感知有用性和满意度,进而影响用户的持续使用行为。

在课程信息方面,鉴于在线教育与现实教学衔接不同步、教学内容鱼龙混杂、教师质量无法保证等问题,课程/内容质量和教师质量成为最受关注的因素。对课程/内容质量的考察包含内容丰富性、结构合理性、准确性、清晰性、及时更新性等维度[8,11,15]。杨根福[8]将其细分为课程授课质量和辅助学习质量,均对感知有用性、期望确认有显著正向影响[13]。教师质量包括教师态度、教学风格和教师的主观知识,Cheng Y M[19]发现教师质量显著影响感知有用性、期望确认和心流体验,进而影响用户的持续使用意愿。Huang L 等[27]、Rodríguez-Ardura I等[9]分别对教师主观知识和教师态度的内在影响机理进行了探索。

2.4 信息技术因素研究现状分析

信息技术因素对用户信息行为具有极为重要的作用,样本文献主要涉及过程型特征因素和绩效型特征因素,如表3所示。

表3 信息技术因素梳理

过程型特征是指用户在使用在线教育平台的过程中,评估质量表现的具体特征,感知有用性、感知易用性、互动性、临场感等是最受关注的因素。其中,感知易用性和感知有用性源自于技术接受模型,是信息系统研究中的常用因素。近年来结合在线教育情境,互动性和临场感受到诸多学者的关注。Zhang M等[10]将感知交互质量细分为响应性和连通性,发现感知交互质量正向影响感知有用性和交互满意度,并刺激虚拟学习社区持续使用行为的产生。此外,教育包括了师生间的情感交流和同学间的友好相处等,有研究将互动细分为教师互动和同伴互动2 个维度来研究其对学习者满意度和持续使用意愿的影响[28]。

绩效型特征是指用户在使用在线教育平台之后,对相关质量表现进行评估的具体特征,信息质量、系统质量、服务质量、满意度、期望确认、感知价值、转换成本、任务技术拟合度和感知实用等是最受关注的因素。上述因素大多数来自于或改编自信息系统成功模型、期望确认模型和任务技术适配模型,能较好地反映在线教育平台的信息质量、系统质量、服务质量和任务技术适配度等技术型因素的影响路径,也能较好地预测用户是否愿意持续使用在线教育平台的系统和服务。此外,学习者平台转移所需花费的时间、精力、经济成本以及技术障碍也会降低用户的转换意愿。郭晓东[22]和郭文倩[23]发现感知转换成本对用户持续使用行为的促进作用。

2.5 信息环境因素研究现状分析

近年来,信息环境因素颇受国内外学者的关注。样本文献主要涉及平台环境和社会环境,如表4所示。

表4 信息环境因素梳理

(1)平台环境。平台声誉和平台开放性等是最受关注的因素。MOOC 具有开放性、大规模、资源优质、学员不限等特点,Wu B等[31]研究发现平台声誉显著影响感知有用性,平台开放性正向影响感知易用性进而影响学习者持续使用意愿。

(2)社会环境。社会影响、主观规范、社会认知等是最受关注的因素。在线教育平台作为以网络学习为核心功能的信息系统,社会影响对学习者的满意度和持续使用意愿具有显著的正向影响[7]。Yassine S等[38]在研究中将主观规范归纳为社会维度,Wu B等[31]认为社会认知使用户能够进行社会交往,并从中获取自信、自尊以及对与他人的关系产生深刻的认识,进而对持续使用行为形成积极影响。

3 影响因素研究的趋势分析

遵循前文的研究思路,本研究基于信息生态理论探讨影响因素的研究趋势,如图3所示。研究范式发展趋势为:(1)研究群体。群体的关注焦点将转移至特定职业用户、特定需求用户、特定习惯用户和多源平台用户。(2)研究情境。情境的关注焦点除了传统在线教育网站、MOOC、虚拟学习社区外,K12、M-learning、直播课程、人工智能课堂等新的产业应用形态将得到特别关注。(3)研究理论。理论选择将进一步凸显“跨学科转移”趋势,但与已有研究通常整合跨学科领域的经典理论和模型不同,未来倾向于融入跨学科领域新涌现出来的前沿理论和模型。(4)研究方法。数据获取尤以“神经学信息系统实验”“模拟平台实验”“网络爬虫软件批量抓取”为主,数据分析将呈现“定性+定量”多研究方法的融合,扎根理论、情感分析、可视化图谱、面板数据和多层线性回归都将应用于此。

3.1 信息人因素的研究趋势

在人口统计学因素方面,对性别因素尤其是其作为调节变量的研究已经相对成熟。未来可重点关注如年龄层次、职业类型、学历水平等因素的调节作用。

在学习特性因素方面,鉴于在线教育本质上是教育教学的一种细分类型,其用户行为研究应基于教育学领域经典和最新理论与模型展开,如求知兴趣、学习习惯、学习风格、学习态度以及自我调节学习能力等均为影响用户持续使用行为的关键因素。其中,学习习惯是教育学领域研究的常识性因素,它是用户的个性化标签和个性化学习系统的核心要素[39]。而针对不同学习风格用户的设计则可以有效提高学习者偏好的学习技巧和策略的有效性,相比其他类型的学习风格如想象型、反思型、分析型等,启动型和决定型学习风格的学生具有更积极的移动学习态度[40]。学生在任务分配、时间管理和目标设定方面的积极参与度是自我调节学习的表现,较高的自我调节学习能力有助于获取优质的学习成效[41]。

在个人特性和认知特性方面,虽然使用经验、技术准备度、内在动机、利他主义和心流体验等仍是未来的关注焦点,但使用习惯、个人创新能力、感知焦虑、感知信任、感知可控性、学习存在感和元认知等已有研究中关注较少的因素,也将纳入特定情境下的研究从而使结论更具说服力。其中,学习存在感是指学习者在问题解决、方案整合和深度学习等方面的内容,其在深度学习中具有积极的意义[40]。元认知包括有知觉的意识和对学习的控制等,它与学习兴趣正相关[14],且女性在元认知方面比男性有更佳表现[42]。

图3 影响因素研究趋势的框架图

3.2 信息因素的研究趋势

系统信息的研究已相对完整,但课程信息提供了更多研究空间。

在课程/内容质量因素方面,学习支持服务是保证在线教育质量和降低辍学率的基础和关键,可将其细分为学术性支持服务和非学术性支持服务[43]。其中,学术性支持服务包括答疑和辅导、作业布置及反馈、互动渠道等;非学术性学习支持服务包括学习技能培训、媒体和技术支持、即时信息服务、资金助学、健全的投诉机制等。非学术性支持服务缺乏,而学术性支持服务冗余是现今在线教育平台普遍存在的问题。随着在线教育平台发展的不断成熟,非学术性学习支持服务类因素的影响将越来越显著,特别值得关注和研究。

教师信息因素中所涉及的教师质量、教师态度和教学风格虽已有相关研究,但研究力度不够。而所涉的教师支持研究就更为少见,未来研究可将其细分为情感支持、社交性支持、工具性支持和知识型支持等维度展开。

3.3 信息技术因素的研究趋势

信息技术因素方面的研究趋势主要聚焦于交互技术和新兴应用技术等方面。

(1)交互技术因素。学习者间的交互、学习者与课程内容间的交互、学习者与平台系统间的交互以及师生间的交互都可作为考察维度。此外,挖掘多元因素间的交互影响也能够赋予持续使用行为研究更广阔的视野,如弹幕对在线视频教学的学习结果影响就非常值得研究[44]。此外,人工智能课堂已崭露头角,交互性能是影响其用户采纳与持续使用的重要因素,更需要得到充分关注。

(2)新兴应用技术因素。民众安全意识的兴起与大量隐私泄露事件的曝光促使隐私安全、支付安全和网络安全等成为学术界和产业界关注的焦点。而随着知识付费产业的兴起,用户知识付费行为及其安全可靠性也成为用户持续使用行为的重要组成部分。因此,感知安全性因素在未来研究中应重点关注。此外,近期移动学习M-learning作为第四代远程教育方式发展迅速,其具有泛在性、便捷性、学习内容的碎片性、学习过程智能化、服务个性化和过程游戏化等显著优势。感知便利[45]、感知移动性[46]、好奇心[45]、感知灵活性优势[47]、感知娱乐性[48]、沉浸体验、幻想[49]等因素也特别值得关注。

3.4 信息环境因素的研究趋势

信息环境因素方面的研究趋势可聚焦于平台环境、社会环境和文化环境等方面。

(1)平台因素。平台开放程度、平台声誉等均为用户持续使用行为的重要因素。尤其是在差异性平台类型和收费模式研究中,平台声誉是用户首次选择和持续使用的重要参考因素。特别的,MOOC 作为近期的研究热点需要在细分领域得到更加充分的研究,如基于行业、组织方式、服务对象的细分等。聚焦差异性MOOC平台展开对比分析也是未来可行的研究方向。

(2)社会环境。学习氛围、社会规范、社会融合和社会存在感等因素均能影响持续使用行为。其中,社会存在感是指学习者借助沟通媒介在社交和情感方面表现“真实自我”的能力,通过正向影响学习者的认知存在感间接促进在线深度学习[40]。随着社交媒体的爆发式发展,以在线学习论坛、QQ、微信、微博为主要平台的虚拟学习社区方兴未艾,它们常借助朋友圈打卡返现等激励方式来增加用户黏性,并获得了大量的用户群体。未来研究可结合教育的基本特点从社会学、心理学角度出发,挖掘更多的因素。

(3)文化环境。不同国家、不同民族和不同文化背景能显著影响个体特性,如个人/集体主义的推崇、教育模式的倾向性等。因此,探究不同环境下教育模式、用户使用习惯、持续使用意愿和行为的差异性,得到更加具体和真实的研究结论将丰富已有研究体系。此外,鉴于不同消费市场中用户在产品知识、教育水平、使用习惯和信息素养等方面存在的差异性,聚焦不同市场的差异性研究将有助于企业在产品开发、运营模式以及国际化进程等方面作出科学、合理的管理决策。

4 结语

在线教育平台作为“互联网+教育”的重要组成部分,推动着教育变革、教育信息化和教育均衡发展的进程。本研究从信息生态理论和实证研究范式的视角出发,构建在线教育平台用户持续使用行为的分析框架,对影响因素展开系统研究。在此研究范式和研究思路下,未来研究将在信息人因素、信息因素、信息技术因素和信息环境因素等影响因素方面进行深入挖掘。此外,融合实证研究特定化研究群体、基于新兴技术和产业前沿的多元研究情境、基于教育学本质的跨学科研究理论以及创新化研究方法,能够帮助后续研究形成新的研究思路。

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