接受黑板学习系统的学生行为研究:一种技术接受模型( TAM )方法外文翻译资料

 2022-02-22 08:02

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2014年IEEE第18届国际计算机支持设计合作工作会议记录

接受黑板学习系统的学生行为研究:一种技术接受模型( TAM )方法

林树强,萨蒂亚·法迪尔·佩尔达,雷尼·纳德利平

工业管理部

国立台湾科技大学台北分校,台湾

摘要:本文试图使用技术接受模型( TAM )作为分析方法,来检验学生对使用黑板学习系统的接受程度。TAM的四个因素,即感知易用性、感知有用性、态度、行为意向和感知交互性作为额外因素,被用作衡量学生技术接受程度的评价模型因素,共提出六个假设。通过在线问卷调查,从国立台湾科技大学( NTUST )的学生中提取信息,共收集了302名受访者。结构方程模型( SEM )用于分析模型。分析结果解释了学生接受使用Blackboard学习系统的36 %的价值可以通过评估的因素来描述。我们的研究结果表明,上述五个因素对解释学生的行为有着相互关联的影响,感知交互性被确定为关键因素。

关键词——网络学习,黑板学习系统,技术接受模型( TAM )

一、引言

Blackboard Learning System是一种电子学习工具,为许多大学的教育过程所熟知和使用。通过查看黑板性能在美国大学中的使用率,证明了黑板性能的受欢迎程度。2006年[大学有超过70 %的黑板性能拥有1200万用户。我们研究中使用的Blackboard学习系统9.1是一种虚拟学习和课程管理系统,由Blackboard公司于2010年4月发布于[ 2 ]。在许多大学教育系统中,黑板学习系统的使用通常与学生信息系统( SIS )集成在一起,从SIS中学习的课程也会显示在黑板菜单中。Blackboard Learning System的主要功能是适应教师和学生之间的学习过程,包括提供材料、讨论、张贴重要公告,甚至提交给定的任务。

考虑到黑板学习系统使用的优势,本研究的目的是检验和进一步分析学生接受黑板学习系统技术的行为。在我们的研究中,将要研究和分析的五个因素包括感知

使用黑板学习系统的交互性( PI )、感知易用性( PEOU )、感知有用性( PU )、态度( A )和行为意向( BI )。我们研究的预期结果是描述学生接受使用TAM方法的Blackboard学习系统的行为,以便找到电子学习实施的关键成功因素。

本文的结构分为六个部分。第一部分简要介绍了黑板学习系统的使用和本研究的目标。第二部分探讨了与先前关于技术接受模型( TAM )实施的研究相关的文献综述。第三部分描述了研究设计,包括模型解释和提出的假设。第四部分介绍了研究方法,第五部分描述了数据分析、结果和研究讨论。第六部分通过得出一些结论和研究意义来结束本研究,这些结论和研究意义可以作为进一步研究这一主题的参考和建议。

二.文献综述

技术接受模型( TAM )最初由Davis [3,4 ]于1989年推出。这项研究探索了被诊断出的影响人类接受信息技术行为的因素。TAM模型是从推理行动理论( TRA )概念[ 5,6中采用的,它提供了在使用信息技术时能够成功捕捉人类信念、态度和行为意图的基本因素。TAM模型由任何潜在的先前因素或已知的外部变量组成,这些因素可以影响感知有用性( PU )和感知易用性( PEOU ),以确定使用IT应用的人类行为意向( BI )的态度( A )。技术接受模型( TAM )的图示模型如图1所示

根据Davis [3,4 ],PU是用户将特定系统视为对工作表现的增强的心理水平,而PEOU可以被定义为用户认为访问特定系统不需要付出很大努力的程度。PU和PEOU都与因素态度( A )有直接关系,并且有关联意图使用IT应用程序。态度( A )可以被看作是人们接受可爱的感觉来执行[ 6,7 ]行为的程度。态度与行为意向( BI )有着显著的关联,其中行为意向反映了人类使用某些IT应用程序的意向。

感知易用性

外部可用因子

行为意向

态度

感知有用性

图1。Davis [的原始技术验收模型( TAM ) 3,4 ]

感知交互性( PI )被用作额外的因素,因为使用Blackboard Learning System作为电子学习工具旨在帮助学生和教师之间的互动变得更加互动和有益。感知的交互性可以被定义为对交流机制的个人感觉,这种交流机制包括反应能力和灵活导航[ 8 ]。Sun amp; Shu [9]已经证明PI的重要作用,它会影响人们使用网络学习系统的态度。这个PI系数稍后将被用作TAM模型中的先行词。

许多研究试图在IT案例中实施TAM,结果TAM有效地描述了人类接受某些IT应用程序存在的行为。这些研究可以参考以前关于IT硬件[ 10、11、IT软件[ 12 - 14、网络使用和在线应用[ 15 - 17的研究。

对于特定的电子学习接受性研究本身,许多研究通过添加一些先行因素成功地利用了TAM。例如,桑切斯和休罗斯·[在他们的研究中通过测试另外两个因素来衡量一个著名的开源电子学习系统,即Moodle,从而调整了TAM。他们提出的一个因素被从他们的模型中删除,他们的研究结果表明,他们提出的模型可以解释41 %的真实情况,并且感知易用性被认为是他们模型的一个关键因素。其他电子学习研究者[ 19 - 21 ]也证实了实施TAM的便利性,因此,在我们的研究中,构建Blackboard学习系统的测量模型也将实施TAM。

三.研究模型和假设

如前一节所述,本研究使用TAM作为分析模型来理解学生对黑板学习系统的接受程度,如图2所示。图示显示TAM包含六个因素,即

感知交互性( PI )、感知易用性( PEOU )、感知有用性( PU )、态度( A )和行为意向( BI )。

感知易用性

感知互动性

行为意向

态度

感知有用性

图2。黑板学习系统模型的TAM扩展

在我们的案例中,感知交互性可以被定义为学生对Blackboard学习系统的反应和灵活导航系统的感受。对于先前的因素,孙舒来说

[ 9 ]研究表明互动特征在影响个人态度方面的重要性。然而,由于A是从PEOU和PU中分解出来的,感知交互性( PI )的存在将通过PEOU和PU间接影响A。因此,提出了这些假设:

H1 :感知交互性( PI )与学生使用黑板学习系统的感知易用性( PEOU )正相关。

H2 :感知交互性( PI )与学生使用黑板学习系统的感知有用性( PU )正相关。

本研究中的易用性( PEOU )可以解释为学生不需要花费太多精力和精力来操作黑板学习系统的情况。感知有用性( PU )是学生认为黑板学习系统可以提高学习成绩的动机感知。态度( A )被定义为学生遵循他或她的积极或消极感觉使用黑板学习系统的程度。桑切斯和休罗斯·[ 18 ]和马斯洛·[ 22 ]的实证研究表明,在他们的电子学习接受模型研究中,PEOU、PU和A之间存在正相关。基于这些先前的实证研究,提出了以下假设:

H3 :感知易用性( PEOU )与学生使用黑板学习系统的感知有用性( PU )正相关。

H4 :感知易用性( PEOU )与学生使用黑板学习系统的态度( A )正相关。

H5 :感知有用性( PU )与学生使用黑板学习系统的态度( A )正相关。

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如前所述,态度( A )是指学生如何跟随自己的感觉使用黑板学习系统,了解态度是学生使用黑板学习系统意图( BI )的强大来源非常重要。因此,需要衡量这些因素之间的关联。Cheungamp;Vogel [23]在他们关于将TAM用于基于网络的学习系统应用的研究中,陈述了A和BI之间的正相关关系。因此,提出了以下假设:

H6 :态度( A )与学生使用黑板学习系统的行为意向( BI )正相关。

基于我们的六个假设,我们进行了一项分析来解释学生的行为,结果将会在分析和结果部分展示。

四.研究方法

我们的研究方法是在线问卷调查,包括两部分。第一部分询问了大约14个观察到的变量来测量提议模型中的5个因素,即感知交互性( PI )、感知易用性( PEOU )、感知有用性( PU )、态度( A )和行为意向( BI )。第二部分询问了个人和学术数据,包括性别和当前的教育水平。这14个观察到的变量用五点Likert量表测量,范围从1 (“强烈不同意”)到5 (“强烈同意”)。我们的研究以台湾科技大学学生为样本,该大学已经使用Blackboard Learning System大约三年了。我们的问卷调查已于2013年7月至12月分发。在此期间,收集了302份调查问卷,并用于我们的分析。

五.结果分析和讨论

人口统计

我们的302名受访者包括189名男性和113名女性。142名受访者来自本科项目,141名来自硕士项目,19名来自博士项目。我们的受访者在学习期间有使用黑板学习系统的经验。

数据分析

基于TAM的模型使用SPSS AMOS 20,用最大似然法进行测量。为了测试信度和收敛效度,我们进行了几项测量,包括因子负荷、Cronbach、综合信度和提取的平均方差。

因子负荷用于显示每个问卷变量(行)的权重和相关值作为观察指标,而当负荷值为大[ 24时,因子维度的表示可以被呈现出来。克朗巴赫的《į》反映了构成因素[的指标之间的内在一致性。复合可靠性( CR )是一个旨在测量可靠性的方程。CR与į在使用[ 26 ]构造公式中的因子载荷提供更精确的估计方面具有相似的功能。平均的

提取方差( AVE )是观察变量的平均方差量,其中潜在结构可以解释为[ 27 ]。如果判别有效性超过一个因素,AVE可以用来评估所提出模型中每个因素的收敛性。我们对问卷信度和收敛效度的实验结果已经超过了对信度和收敛效度的最低要求,如表1所示。

表1显示了我们使用在线问卷中观察到的变量对每个因素的问卷可靠性和收敛性有效性分析结果的总结。感知交互性( PI )是我们的第一个因素,它有两个观察到的参数,由A_Q1和A_Q2表示。以下因素是感知易用性( PEOU ),它有三个观察到的参数,即B_Q1、B_Q2和B_Q3。第三个因素是感知有用性( PU ),它有三个观察到的参数,符号C_Q1、C_Q2和C_Q3。第四个因素是姿态( A ),它有三个观察到的参数,即D_Q1、D_Q2和D_Q3。最后一个因素是行为意向( BI ),它有三个观察到的参数,包括E_Q1、E_Q2和E_Q3。

表1。

问卷信度和收敛效度

测量结果

因素

项目

因子负荷( ge;0.7)lsquo;

[ 28,29 ]

克朗巴赫的į(ge;0.7 ) lsquo;

[ 30,31]

综合信度

( ge;0.6 )lsquo;

[ 32,33]

平均方差 (ge; 0.5 ) lsquo;

[ 32,33 ]

交互性

A-Q1

0.819

0.821

0.821

0.697

A-Q2

0.850

感知易用性

B-Q1

0.806

0.838

0.841

0.639

B-Q2

0.847

B-Q3

0.742

感知有用性

C-Q1

0.815

0.809

0.812

0.590

C-Q2

0.777

C-Q3

0.709

态度

D-Q1

0.859

0.880

0.884

0.718

D-Q2

0.892

D-Q3

0.788

行为意向

E-Q1

0.7

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