moocs用户持续使用意愿影响因素分析
*景先生毕设|www.jxszl.com +Q: ￥3^5`1^9`1^6^0`7^2$
le use of behavior. In this paper, MOOCs platform will be divided into cMOOC, xMOOC categories based on the features of MOOCs platform. On the basis of ECM-ISC model, which proposed by Bhattacherjee, the author expand the model by gathering to the variables from interviews and reading literatures. After collecting data from questionnaires, the author using SPSS software to do the reliability, validity analysis, correlation analysis and path analysis to form the model of continued use willingness factors of two types of MOOCs platform and do comparison analysis on variables between two platforms. Finally, the author presented to optimization advice for the MOOCs according to the conclusions of this study.自MOOC大规模应用以来，课程注册量与10%以上的低完成率形成鲜明的对比。有统计数据显示[1]，Coursera总体上的课程完成率只有7%-9%。低完成率意味着学习课程的大部分学员会在中途因多种原因放弃学习，这不但成为反MOOC潮流质疑MOOC的关键因素之一[2]，也是对网络时代无距离资源共享的优势和课程提供人员无偿付出的极大浪费，更是成为了阻碍MOOC持续发展的关键问题。如能找出并控制影响MOOCs低完成率的因素，提高学员（已参与课程的）的持续使用意愿，将有助于促进MOOCs用户的持续使用行为、提高MOOCs课程的完成率。MOOCs的可持续发展得到了学者们越来越多的关注，国内外学者对于MOOCs用户持续使用意愿的研究通常从三大角度展开。第一，站在平台或者用户的角度进行归纳总结，如闫强、刘文畅[3]，肖琼玉[4]，左俐俐[5]，傅霖[6]，虞鑫[7]都将影响持续使用意愿的因素为课程或平台这一方面的具体因素。刘锦宏[8]、Wu Bing[9]则以用户感知到的有用性、易用性、趣味性等作为影响因素。第二是结合某一模型扩展和构建影响因素模型，这类分析更全面但是没有考虑MOOCs平台的不同特征。如方旭[10]、孙芳[11]、Xu Fang[13]均采纳了TAM模型，赵英[14]、赵官虎[15]采纳了UTAUT模型，邓李君[12]则采纳了两种模型从内在动机及MOOC设计因素讨论影响因素。还有一类研究者基于统计数据将影响因素简单归结为具体的某点如蔡文芳[16]基于网络调查网站将影响因素总结为“没时间”、“自制力差”、“语言障碍”，另外还有李艳红[17]也做了类似的工作。本文首先依据现有MOOCs平台的特征将其分为两类：cMOOC、xMOOC。在Bhattacherjee提出的ECM-ISC模型基础上，采用文献阅读法及访谈法，扩展因素、构建两类平台的用户持续使用意愿影响因素模型。对由调查问卷收集来的数据进行信效度分析、相关分析、路径分析，验证两类平台的差异并进行影响因素和平台类型的对比分析。以期能为MOOC学习提供商提供有价值的理论参考。一、研究设计与研究过程（一）理论基础信息系统持续使用理论，是研究用户初始接受信息系统后是否会持续使用的理论与方法[18]，这个理论表明IS的最终成功要依靠用户的持续使用。Bhattacherjee认为影响持续使用意愿的因素有感知有用性、期望确认和满意度，并考虑了信息系统使用过程中的认知和心理过程[19] ，创建出了ECM-ISC模型。很多学者基于该模型做了信息系统的持续使用行为影响因素的应用研究，如应用到社交网站[20-21]、图书馆电子资源或APP[22-23]、移动商务[24]等等，这些都证明了该模型的广泛性[25]。而MOOCs这种网络教学平台也是用于支持在线学习的信息系统（IS）[26]，所以该模型对本研究有借鉴意义。Bhattacherjee融合了技术接受模型和期望确认理论，得出了用户持续使用意愿受“感知有用性”、“期望确认度”、“满意度”三个因素影响。理论模型如下图1所示：图1 ECM-ISC模型（二）模型构建与假设上述的ECM-ISC模型中，“感知有用性”表示用户认为使用某一特定的信息系统将对其工作绩效的提高程度[27]。在该研究中，笔者将“感知有用性”定义为用户主观认为使用MOOCs平台能给其带来生活、学习等方面效益的提高。其中xMOOC较cMOOC多了奖励措施、交流模块认识新伙伴带来的感知有用性。“期望确认度”是指用户使用某一特定的信息系统后绩效感知与使用前的期望进行对比，认为绩效感知与期望符合的程度[28]。在这里指在MOOCs平台的学习效果，达到学习效果的预想的程度。相较于xMOOC，cMOOC在期望中也少了对学习伙伴寻求的确认。“满意度”是指用户对所使用的某一特定信息系统满意程度的评价[28]。本研究的满意度包括对资源全面性、内容质量、服务方面的满意程度。“持续使用意愿”作为本次研究的因变量，表示用户愿意在未来较长一段时间内持续使用某一特定的信息系统，在这里指持续完成一门课的持续使用意愿。根据上述定义，本研究提出如下假设：假设1（H1）：期望确认度显著正向影响满意度假设2（H2）：期望确认度显著正向影响感知有用性假设3（H3）：期望确认度显著正向影响持续使用意愿假设4（H4）：感知有用性显著正向影响满意度假设5（H5）：满意度显著正向影响持续使用意愿假设6（H6）：感知有用性显著正向影响持续使用意愿笔者为了提高影响因素的全面性，在设计问卷前，先对10名同学进行了访谈。访谈问题包括学习平台、学习目的、课程名及课程数、是否坚持完成课程、使用MOOCs的时间、学习中遇到的困难和感知到的平台缺点。在访谈问题“学习中遇到的困难”的回答中，同学们除了反映出平台带来的学习困难外，还存在学习时间、辅助学习方面和自身学习动力的问题，笔者将需要的学习时间、辅助学习等方面的内容定义并归类为“学习成本”。将访谈内容提及的自身学习动力问题，结合前人研究定义并归类为“学习动力”[30]。而“感知到的平台缺点”问题的答案中，反映了受访者对平台的功能方面的期待和建议，笔者结合前人研究将其定义并归类为“感知质量”[29]。MOOCs中进行学习花费了学员额外的时间和精力，学员在付出与收获之间做权衡后才会产生相应的行为，所以“学习成本”也是值得讨论的因素。根据访谈结果，学习成本由以下方面组成：在学习中花费的个人时间、网络费用、额外的辅助学习、时间和精神上的压力及平台易用性。“感知质量”是指网络用户在使用某平台时，感知到的还可以提高的地方，存在感知质量不代表一定不满意，它可能会增加学习成本，进而影响用户持续使用意愿。感知质量包括系统功能质量、平台资源设置和服务质量方面等系统质量或外在形式方面。根据上述因素的定义和分析，本研究提出如下假设：假设7（H7）：满意度显著正向影响学习动力假设8（H8）：学习动力显著正向影响持续使用意愿假设9（H9）：期望确认度显著正向影响学习动力假设10（H10）：感知质量显著负向影响其满意度假设11（H11）：感知质量显著负向影响持续使用意愿假设12（H12）：感知质量显著负向影响期望确认假设13（H13）：感知质量显著正向影响学习成本假设14（H14）：学习成本显著负向影响持续使用意愿根据上述假设，本次研究的初始的两类MOOCs平台用户持续使用意愿影响因素研究模型如下图2所示：图2 MOOCs学习持续使用意愿影响因素模型（三）MOOCs平台分类表1 MOOC平台分类cMOOCxMOOC课程结构 注重双向交流与学习，有作业和测试作学习反馈，最后有证书和学分认证学习支持服务 留言答疑、视频、文本材料下载过程反馈发布和查看问题贴 课程中的嵌入式测试、单元性测试、期中期末测试、主题活动比赛激励措施无结课证书、学分认证、夏令营资格、奖学金课程投入举例 网易公开课、新浪公开课、超星公开课等 Coursera、Udacity、edX、MOOC学院、学堂在线、中国大学MOOC、学校网络公选课（如尔雅）等（四）问卷设计及数据采集本次采用实证研究的方法，通过发放回收调查问卷的方式进行数据采集。问卷采用李克特五点量表的方法，其测量量表根据上述因素的定义进行设置。自变量为“感知质量”，设置了5个题项；因变量为“持续使用意愿”，设置了3个题项；既是自变量又是因变量的有5个，其中，“满意度”设置4个题项，“学习成本”设置6个题项，“感知有用性”、“期望确认度”、“学习动力”根据平台类型的差异而不同：xMOOC平台分别设置了5、4、5个题项；cMOOC平台各设置了3个题项。初步量表设计完成后，为去除语义不清或歧义，笔者进行了预调查，并根据反馈结果对题目的措辞和顺序进行了调整。接下来，笔者利用纸质问卷形式，在南京地区的5所院校进行现场发放和回收。本次调查问卷共发放1200份，收回问卷1189份，其中无效问卷125份，最终得到有效问卷1043份。二、实证分析（一）描述性统计本次研究的对象以在校大学生为主，在接受调查的人群中，年龄分布在16岁以上，学历中本科生居多，没有慕课学习经历的人占大多数，具体情况如下表2所示。表2 调查样本基本情况个人特征类别人数百分比（%）年龄16-2273270.18 23-2727726.56 28-32232.21 33及以上111.05 性别女56854.46 男47545.54 学历本科生71268.26 博士生28727.52 研究生444.22 工科36134.61 文科33632.21 理科27926.75 农科424.03 医科252.40 MOOCs学习经历没有66163.37 有38236.63 可以看出，没有MOOCs学习经历的同学占调查样本的60%以上，说明MOOCs的宣传力度不够。如图3所示，在没有MOOCs学习经历的同学中，有60%的同学没听说过，40%的人没有MOOCs学习经历是因为觉得事情太多而没有时间，但如果有时间，会尝试学习。只有11.2%的同学认为没必要学，3.33%的同学不接受这种学习方式。所以，总的来说，MOOCs的受众数量还有很大的提升空间。图3 没有MOOCs学习经历的原因在有MOOCs学习经历的样本中，笔者调查了他们的课程完成率，统计结果如下图4。与其他调查结果相类似，100%完成MOOCs课程的调查者仅占8.96%。53.78%的调查者MOOCs课程完成率都低于50%，30%左右的调查者完成了多于一半的MOOCs课程，但仍没有全部坚持完成。注册但没有学习的人数占到7.08%。在接下来的讨论中，注册但没有学习的调查者数据不在本研究的分析及讨论中。图4 调查者MOOC课程完成率情况（二）信度与效度分析1.信度分析在本次调查回收的1043份有效问卷中，有360份问卷可做为参与课程学习的数据，其中cMOOC平台问卷139份，xMOOC平台问卷221份。首先，运用SPSS分别对两类平台的问卷做信度分析。其中，cMOOC问卷的总体信度为0.833，xMOOC问卷的总体信度为0.820。均大于0.6，表明具有较好的内部一致性，整体信度较高。本次量表设计中，cMOOC的题项共有26个，xMOOC有32个。各个变量信度值和经过调整后的各变量的题项数目展示在下表3中。表3 两类MOOC平台各变量信度变量名称cMOOCxMOOCCronbachs Alpha保留题项数Cronbachs Alpha保留题项数持续使用意愿0.85930.8563学习成本0.77560.7426期望确认度0.76130.734满意度0.74940.734感知质量0.71650.6355感知有用性------0.693学习动力------0.6983题项总计---21---28首先，cMOOC的变量中，“持续使用意愿”、“学习成本”、“期望确认度”、“满意度”和“感知质量”这五个变量的信度较好，均大于0.6。而变量“感知有用性”和“学习动力”则信度过低，考虑删除。删除后，证明cMOOC持续使用意愿的假设2、3、6、7、8、9不再成立。xMOOC的变量中，“持续使用意愿”、“学习成本”、“期望确认度”、“满意度”、“感知质量”五个变量在做第一次信度分析时就达到了0.6以上的标准，“感知有用性”和“学习动力”两变量经删除个别题项后，信度值也达到了要求。2.效度分析本文运用因子分析作为量表的效度分析。下表4数据显示，两种模型做因子分析得到的KMO值分别为0.763和0.762，大于标准系数0.7，故两种模型都适合做因子分析。表4 两类平台的KMO值及巴特莱球形检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量cMOOCxMOOC0.7630.762Bartlett 的球形度检验近似卡方604.5562035.977df91406Sig.0.0000.000通过KMO及Bartlett 的球形度检验后，运用Kaiser标准化的最大方差法进行正交旋转，取消因子载荷系数小于0.5的系数并按照因子载荷系数的大小进行排序，同时列出了两种模型因子分析所得的成分矩阵、特征值、方差贡献率、累计方差贡献率，结果分别为表5、表6。表5 cMOOC模型因子旋转载荷矩阵表成份1成份2成份3成份4qwqr10.843qwqr20.764qwqr30.664myd10.792myd30.765myd20.759xxcb50.82xxcb10.798xxcb20.795xxcb60.612gzzl20.757gzzl30.676gzzl40.637gzzl50.623特征值 3.4633.021.320.968方差贡献率%24.73521.5719.4286.914累计方差贡献率%24.73546.30555.73362.647从表5中可得出，正交旋转后共得到4个特征值大于1的有效因子，分别为：“期望确认”，删除一个题项，剩三个题项；“满意度”，删除一个题项，剩三个题项；“学习成本”，删除2个题项，剩四个题项；“感知质量”，删除1个题项，剩四个题项。4个因子累计解释了整体的62.647%的信息量，达到了60%的最低标准，且每个测量题项在各自维度上的因子载荷都大于0.5，说明这些因子可以接受并解释因变量。表6 xMOOC模型因子旋转载荷矩阵表成份1成份2成份3成份4成份5成份6qwqr10.838qwqr20.776qwqr30.597myd20.728myd40.694myd30.677myd10.605xxcb50.805xxcb60.79xxcb40.717gzyy20.723gzyy40.663gzyy30.615xxdl30.824xxdl20.781xxdl40.686gzzl20.766gzzl10.721gzzl30.679特征值 2.5072.1631.9891.9571.941.698方差贡献率%13.19411.38510.46810.29810.2118.937累计方差贡献率%13.19424.57935.04845.34655.55764.494从表6中可得出，正交旋转后共得到6个特征值大于1的有效因子，包括“期望确认度”，删除一个题项，剩三个题项；“满意度”，包括四个题项；“学习成本”，删除3个题项，剩三个题项；“感知有用性”，删除2个题项，剩三个题项；“学习动力”，删除2个题项，剩三个题项；“感知质量”，删除2个题项，剩三个题项。6个因子累计解释了整体的64.494%的信息量，达到了60%的最低标准，且每个测量问项在各自维度上的因子载荷都大于0.5，说明这些因子可以接受并解释因变量。上述结果表明，两种模型的效度较好。（三）相关分析相关分析描述了各变量之间的相关关系，只有两变量的相关系数达到显著水平，证明了他们之间有显著的相关性，才能进一步讨论因果关系。因此，对两类平台的变量做如下表7、表8的相关分析。表7 cMOOC各变量相关系数表Pearson Correlation满意度学习成本感知质量持续使用意愿期望确认满意度1学习成本-0.0551感知质量0.144.537**1持续使用意愿.566**-0.1290.0901期望确认度.593**-0.125.191*.595**1 注：** 表示在P<= 0.01的情况下达到显著水平由表7可知，在cMOOC的模型假设中，只有“满意度”与“持续使用意愿”、“期望确认度”与“满意度”、“感知质量”与“学习成本”、“期望确认”与“感知质量”、“期望确认度”与“持续使用意愿”之间的相关性达到显著水平。故接下来，只讨论他们之间可能存在的因果关系。此时，假设10、11、14已不成立。表8 xMOOC各变量相关系数表Pearson Correlation感知有用期望确认满意度学习动力学习成本感知质量持续使用意愿感知有用性1期望确认度.533**1满意度.360**.480**1学习动力.207**.277**.360**1学习成本-.149*-0.014-0.0710.0221感知质量0.0600.031-0.0170.041.315**1持续使用意愿.456**.530**.521**.378**-.184**-0.0761 注：** 表示在P<= 0.01的情况下达到显著水平，* 表示在P<= 0.05的情况下达到显著水平xMOOC相关性分析结果如表8所示。只有“学习成本”与“期望确认度”、“满意度”、“学习动力”，“感知质量”与“感知有用性”、“期望确认”、“满意度”、“学习动力”相关性不显著，其他变量之间均具有显著的相关性。此时，假设10、11不成立。（四）路径分析及假设检验利用SPSS采用逐步回归的方式计算路径系数。基于P值小于0.05的显著性对模型中的路径进行分析，得到各路径参数及假设检验结果如下表13所示。表9 两类平台模型路径系数及假设检验结果路径cMOOCxMOOC路径系数P检验结果路径系数P检验结果H1：期望确认度->满意度0.5930.000成立0.4030.000成立H2：期望确认度->感知有用性---------0.5330.000成立H3：期望确认度->持续使用意愿0.4000.000成立0.2680.000成立H4：感知有用性->满意度---------0.1450.038成立H5：满意度->持续使用意愿0.3290.000成立0.2590.000成立H6：感知有用性->持续使用意愿---------0.1610.009成立H7：满意度->学习动力---------0.3600.000成立H8：学习动力->持续使用意愿---------0.1810.001成立H9：期望确认度->学习动力---------0.0620.061不成立H11：感知质量->持续使用意愿0.0900.293不成立---------H10：感知质量->满意度0.0320.648不成立---------H12：感知质量->期望确认0.1910.024成立---------H13：感知质量->学习成本0.5370.000成立0.3150.000成立H14：学习成本->持续使用意愿-0.1470.084不成立-0.1420.006成立如表9中数据显示，在cMOOC中，变量“感知质量”对“满意度”、“持续使用意愿”和“学习成本”显著负向影响“持续使用意愿”的假设不成立，其他假设均成立。依据上述假设及数据分析结果，得出改善后的结构路径模型图5如下：图5 改善后的cMOOC模型图对模型中不成立的假设做如下解释：假设2、4、6、7、8、9不成立是因为变量“感知有用性”、“学习动力”的信度过低而被删除。变量信度低说明该变量的题项不能稳定的测试该变量，虽然整体上信度达到标准，但是变量的信度不高会影响后面的分析，即使存在也增加了对其他因素分析和解释的误差。笔者认为，“感知有用性”、“学习动力”仍是重要的因素，即该研究中所提出的模型可能是“持续使用意愿”影响因素模型中的一部分，而且这部分模型的拟合度是较好的。在相关分析中，假设10、11不成立，即“感知质量”与“持续使用意愿”和“满意度”之间的关系不显著。“感知质量”这一概念内涵包括用户对平台的次要需求或平台中暂时没有的功能和服务，“感知质量”分数高，不意味着“满意度”差，也不意味着“持续使用意愿”低。假设14不成立，即“学习成本”对“持续使用意愿”的负向影响不显著。在cMOOC的学习中，用户的“学习成本”不是很高。因为该类平台中，学习视频一般可下载，可以利用零散时间学习，时间成本、时间压力较低，在有网络的环境下，经济成本也不高，因为平台没有激励性措施和监督手段，辅助学习的成本也不高。对于“持续使用意愿”的影响就显得不那么重要了。表9中数据显示，在xMOOC中，变量“期望确认度”显著正向影响“学习动力”的假设不成立，其他假设均成立。依据上述假设及数据分析结果，得出改善后的结构路径模型图6如下：图6 改善后的xMOOC模型对模型中不成立的假设做如下解释：在xMOOC的相关分析中，变量“感知质量”与“持续使用意愿”、“满意度”、“期望确认”之间的关系不显著。他们的相关关系不显著的原因在上面已经讨论过。即“感知质量”分数高，可能会造成“学习成本”的增大。“期望确认度”是对用户对该学习平台的“感知有用性”的验证，而与用户在使用后的对平台的“感知质量”不相关。假设9不成立，即“期望确认度”对“学习动力”的正向影响不显著。可能因为“期望确认度”在用户开始学习后就完成了确认的过程。而“学习动力”是一个影响使用意愿的持续的变量。因而他们之间没有存在因果关系。假设10、11、12是因素“感知质量”显著负向影响“满意度”、“持续使用意愿”、“期望确认度”。“感知质量”分数高，代表平台现在没有这样的功能和服务，是用户对平台有某些方面的期待或者是用户对某方面的需求不占主要地位。即使“感知质量”分数高，用户对平台的“期望确认度”和“满意度”不会受到影响，因为“期望确认度”和“满意度”是建立在平台已有的功能和服务基础之上并且是他们的主要需求。所以“持续使用意愿”也不会因为平台没有期待的功能或服务而变小。（五）平台对比1.影响因素权重对比影响因素权重差异可以从两平台模型路径图的路径系数中观察得到。“期望确认”、“满意度”影响了cMOOC的持续使用意愿，路径系数分别为0.4、0566。在xMOOC的持续使用意愿的影响因素中，“期望确认”、“满意度”也占了较大的权重，路径系数分别为0.268、0.259。一方面证明了Bhattacherjee的ECM-ISC模型具有广泛的应用性，另一方面也说明了用户对学习平台的持续使用意愿主要还在于对内容质量的满足、个人能力的提升或社会的认可。2.变量值差异对比根据平台类别分组，利用SPSS对两平台调查变量如“满意度”、“持续使用意愿”、“学习动力”、“学习成本”、“感知质量”做独立样本T检验，观察两种类型平台的基于上述变量的差异。获得结果如下表10。表10 两类平台在各变量上的差异情况变量名称均值F值f显著性概率T统计量显著性概率cMOOCxMOOC学习动力2.02163.13728.7990.0000.000学习成本2.31122.6240.6080.4360.001感知质量2.73563.02130.0430.8360.001三、总结（一）研究结论本研究对两类MOOC平台用户持续使用意愿影响因素所提假设的验证结果如表11所示。表11 研究假设检验结果研究假设cMOOC研究成果xMOOC研究成果H1:期望确认度显著正向影响满意度成立成立H2:期望确认度显著正向影响感知有用性不成立成立H3:期望确认度显著正向影响持续使用意愿成立成立H4:感知有用性显著正向影响满意度不成立成立H5:满意度显著正向影响持续使用意愿成立成立H6:感知有用性显著正向影响持续使用意愿不成立成立H7:满意度显著正向影响学习动力不成立成立H8:学习动力显著正向影响持续使用意愿不成立成立H9:期望确认度显著正向影响学习动力不成立不成立H10:感知质量显著负向影响满意度不成立不成立H11:感知质量显著负向影响持续使用意愿不成立不成立H12感知质量显著负向影响期望确认成立不成立H13:感知质量显著正向影响学习成本成立成立H14:学习成本显著负向影响持续使用意愿不成立成立依据上述实证分析及完善后的MOOC学习持续性使用意愿模型，最终可得出的结论如下：对于cMOOC来说，“期望确认”、“满意度”显著正向影响“持续使用意愿”。“感知质量”通过“期望确认”和“满意度”间接影响“持续使用意愿”，“期望确认度”显著正向影响“满意度”的理论依旧适用。此外，“感知质量”显著正向影响“学习成本”。对于xMOOC来说，“感知有用性”、“满意度”、“学习动力”、“期望确认度”、“学习成本”显著正向影响“持续使用意愿”。“感知质量”通过“学习成本”间接影响“持续使用意愿”，“期望确认度”显著正向影响“感知有用性”、“满意度”、“感知有用性”显著正向影响“满意度”的理论依旧适用。此外，“满意度”显著正向影响“学习动力”。在此基础上，不管两平台有多大差异，影响MOOC平台持续使用意愿的主要因素都是“期望确认度”和“满意度”。说明用户最关注的仍然是学习质量，即资源内容的需求是否满足，通过在MOOCs平台上的学习是否能真正有知识、技能上的提高。两平台相比较，xMOOC学员的“学习动力”、“学习成本”也介入了影响持续性使用意愿的因素中，路径系数仅次于“期望确认度”，而且xMOOC用户的学习动力更高，说明xMOOC针对学习动力的促进是有效的。（二）建议MOOCs平台的持续发展对国家教育政策的推动和知识的无国界共享、传播是重要的，而用户持续使用意愿是MOOCs学习平台持续发展的动力。本文结合调查结果和上述分析讨论，对MOOCs学习平台的学习提供商提出以下几点建议：不同平台的共性启示（1）关注学习质量（3）增加监督机制2.不同平台的差异性启示（1）增大xMOOC的社会认可（2）及时获取新需求，不断完善学员对平台的期待或不满意是平台进步和发展的关键，建议两类MOOCs平台提供商不定期的向学员发放网络调查问卷，以了解学员的需求和意见。学习平台的持续性使用意愿影响因素的讨论对于个人知识获取、技能增长效率和国家战略的推进都是重要的。但是学习是一个复杂的过程，学习行为体现在学员们在学习平台上的显性行为规律，更体现在学员们复杂的心理过程。学员的性格特点、做事风格、学习习惯都可能对学习平台持续使用意愿产生影响。从这个角度看，学员的持续使用意愿是复杂而多元的。四、致谢参考文献：[1]黄浩，刘智，何向阳.大学生MOOC学习行为研究[J].中国医学教育技术，2015(12):601-606.[2]Poy 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JOURNAL OF HIGHER EDUCATION, 2016, 87(2) : 206 - 242附录：MOOCs课程完成率影响因素调查问卷您好！我们正在进行一项MOOCs课程完成率影响因素的调查,您的意见和建议对我们的研究非常宝贵，希望您能协助我们完成本次问卷填写。本调查采取匿名方式，请您根据自己的实际情况如实选择或填写。非常感谢您的大力支持！【简介】MOOC即大型开放式网络课程，如Coursera、Udacity、edX、MOOC学院、学堂在线、中国大学MOOC、网易公开课、学校的网络公选课如尔雅等等。第一部分：个人信息1、您属于哪个年龄段：□18-22 □23-27 □28-32 □33及以上2、您的性别是：□男 □女3、您的学历是（包括在读）：□本科生 □研究生 □博士生5、您就读的学校属于：□985高校 □211高校 □普通院校6、您有在MOOCs上学习的经历吗？ □有(如果您选择“有”，请直接回答第七题） □没有： ----您没有在MOOCs平台上进行学习的原因是（多选）：□宣传不够，没有听说过 □不接受，认为没有传统教学方式好 □事情太多，没有时间和精力，不过有时间的话我愿意尝试□日常教学已满足我的求知欲，没有必要 □其他： （说明：如果您选择“没有”，调查问卷到此结束）7、您选择的MOOCs平台有（以下（1）、（2）是两类MOOC平台，如果您学习过这两类MOOC平台，请选择您更偏重的一类，每一类中都是多选）： （1）□Coursera □Udacity □edX □MOOC学院 □学堂在线 □中国大学MOOC □学校网络公选课（如尔雅） □其他（请写出）： （2）□网易公开课 □超星公开课 □新浪公开课 □其他（请写出）： 8、您学习过的课程数量有：□1或2门 □3-5门 □6-10门 □10门及以上9、您大约坚持完成每门课百分之多少的课程： □0% □1%-25% □26%-50% □51%-75% □76%-99% □100%10、您已使用MOOCs平台的时间： □6个月以内 □6个月到1年 □1年到2年 □2年到3年 □3年以上 第二部分：具体问题请根据您在MOOCs平台的学习经历，给以下各种情景的感受程度打分，分值为0到5。0表示在您学习的平台上没有这样的情景或功能，1代表非常不同意，2代表不同意，3代表一般，4代表基本同意，5代表非常同意。No.题目感受程度1我因为来自高校的证书和学分认证而选择MOOC平台上的课程□0 □1 □2 □3 □4 □52我因为好奇而选择在MOOC平台上进行学习 □1 □2 □3 □4 □53我认为在MOOC平台学习经历能丰富我的知识储备量或增加我的技能 □1 □2 □3 □4 □54我认为在MOOC平台上学习能扩大我的视野，让我有机会听到名校名师授课 □1 □2 □3 □4 □55希望借此机会认识到兴趣相同的伙伴□0 □1 □2 □3 □4 □56在MOOC平台学习，确实增加了我的知识储备量、提高了我的技能 □1 □2 □3 □4 □57MOOC平台上的学习经历解决了我遇到的问题，并增加了我解决问题的能力 □1 □2 □3 □4 □58MOOC平台上的学习经历培养了我对某一领域的学习兴趣或为我了解感兴趣的领域知识提供了便利的条件 □1 □2 □3 □4 □59MOOC平台的确让我找到兴趣相投的伙伴来进行近一步的学习交流□0 □1 □2 □3 □4 □510我对MOOC平台上提供的学习资源的全面性感到满意 □1 □2 □3 □4 □511我对MOOC平台提供的学习支持服务（字幕、语速调整、邮件通知、学习进度及作业提醒）感到满意 □1 □2 □3 □4 □512我对MOOC平台上提供的课程质量感到满意，对于我来说难度适宜 □1 □2 □3 □4 □513相对于传统课堂，我认为MOOC平台的学习效率更高 □1 □2 □3 □4 □514我打算以后继续在MOOC平台上进行学习 □1 □2 □3 □4 □515我以后会增加在MOOC平台上学习的机会和时间 □1 □2 □3 □4 □516我愿意向身边的同学推荐使用MOOC平台 □1 □2 □3 □4 □517我自身有较强烈的学习动力和自觉性，决定学习后，能够坚持跟上学习进度 □1 □2 □3 □4 □518MOOC平台发放证书和学分认证的奖励机制增加了我的学习动力 □0 □1 □2 □3 □4 □519MOOC提供的邮件提醒及作业通知服务使我更容易坚持完成该课程□0 □1 □2 □3 □4 □520如果MOOC平台上有更好的督促机制，会增加我学习的动力，更容易坚持完成课程内容 □1 □2 □3 □4 □521如果MOOC平台减少或取消作业时间限制，那么我能够更容易的跟上课程进度并完成课程内容□0 □1 □2 □3 □4 □522在MOOC平台上学习花费了我较多的时间，我觉得浪费或我认为该课程不值得我花费这么多的时间学习 □1 □2 □3 □4 □523MOOC平台上的课程介绍的知识点零散，需要我看额外的书籍进行辅助学习，增加了我的学习负担 □1 □2 □3 □4 □524某些课程需要下载软件进行学习，软件安装和版本的不一致等问题耗费了我较多的时间，降低了我的学习热情 □1 □2 □3 □4 □525在MOOC平台上在线听课，耗费了我较多的网费或部分课程需要付费，这增加了我的经济负担 □1 □2 □3 □4 □526MOOC上的学习占用了我较多的精力，而我本身有很多事情要做，这增加了我时间管理的挑战和精神上的负担 □1 □2 □3 □4 □527对平台的使用从了解到熟悉花费了我较多的时间，增加了我的学习负担 □1 □2 □3 □4 □528我认为MOOC平台的宣传力度不够，身边的人不知道这样好的平台，也导致课程进行到中期我才知道某些我想听的课程 □1 □2 □3 □4 □529MOOC上的交流讨论部分效果不好，缺乏师生互动，不能及时解决我的问题，降低了我的学习热情 □1 □2 □3 □4 □530平台没有根据兴趣标签做推荐，我不知道学什么，所以我不会学 □1 □2 □3 □4 □531课程中有些章节我已掌握，没有必要观看，而课程不提供每一节的内容概要或介绍让我选择听课，会浪费额外的学习时间 □1 □2 □3 □4 □532MOOC平台上的部分课程有知识门槛，而我作为初学者，课程难度不适合我，学起来感到吃力 □1 □2 □3 □4 □5调查问卷到此结束，非常感谢您的积极配合！祝您一切顺利！
目录
摘要 3
Abstract 3
引言 4
一、研究设计与研究过程 4
（一）理论基础 4
（二）模型构建与假设 5
（三）MOOCs平台分类 7
（四）问卷设计及数据采集 7
二、实证分析 7
（一）描述性统计 8
（二）信度与效度分析 9
1.信度分析 9
2.效度分析 10
（三）相关分析 12
（四）路径分析及假设检验 13
（五）平台对比 15
1.影响因素权重对比 15
2.变量值差异对比 15
三、总结 16
（一）研究结论 16
（二）建议 16
1. 不同平台的共性启示 17
2.不同平台的差异性启示 17
四、致谢 18
参考文献 19
附录： 21
目录
图1 ECMISC模型 5
图2 MOOCs学习持续使用意愿影响因素模型 7
图3 没有MOOCs学习经历的原因 9
图4 调查者MOOC课程完成率情况 2
图5 改善后的cMOOC模型图 2
图6 改善后的xMOOC模型 2
目录
表1 MOOC平台分类 7
表2 调查样本基本情况 2
表3 两类MOOC平台各变量信度 2
表4 两类平台的KMO值及巴特莱球形检验 10
表5 cMOOC模型因子旋转载荷矩阵表 2
表6 xMOOC模型因子旋转载荷矩阵表 11
表7 cMOOC各变量相关系数表 2
表8 xMOOC各变量相关系数表 2
表9 两类平台模型路径系数及假设检验结果 2
表10 两类平台在各变量上的差异情况 2
表11 研究假设检验结果 2
MOOCs用户持续使用意愿影响因素分析
引言
引言
原文链接：http://www.jxszl.com/jsj/xxaq/46083.html
