基于结构方程模型的信息素质影响因素实证研究

基于结构方程模型的信息素质影响因素实证研究

收修改稿日期：2011-08-241引言目前，学术界对信息素质标准的研究已经比较深入，多个国家颁布了不同版本的信息素质标准，其中研究比较多的是美国ACRL于2000年批准的“高等教育信息素质能力标准”(InformationLiteracyCompetencyStandardsforHigherEducation)[1]。2001年澳大利亚与新西兰高校信息素质联合工作组(ANZIIL)正式发布了“澳大利亚与新西兰信息素质框架：原则、标准及实践”(AustralianandNewZealandInformationLiteracyFramework：Principles，StandardsandPractice)[2]，并于2004年进行了修订。英国高校与国家图书馆协会(SCONUL)在1999年提出“高等教育信息素质七柱核心模型”(TheSCONULSevenPillarsofInformationLiteracy，CoreModelforHigherEducation)[3]，于2011年完成了修订。我国信息素质标准主要有“北京地区高校信息素质能力指标体系”[4]，目前还没有成为国家标准。现有标准的不足是每个信息素质模块对个体信息素质的贡献与影响研究甚少，本文基于结构方程模型探讨该问题，使得研究者在开展信息素质教育以及信息素质的评估时能够有所侧重，分清主次，提高效率。2相关研究娜日等[5]从信息意识等8个角度对上述4个标准进行了比较与分析(见表1)，该研究认为ACRL(2000)没有体现对“信息组织、管理”的评估，通过核对标准原文之后，发现该标准“标准2”的第5个绩效指标[1]“具备信息素质的学生能够获取、记录、管理信息与信息源”即为有关“信息组织与管理”的标准。因此在表l补充了该标准之后，可见ACRL(2000)完整地涵盖了从信息需求、信息获取、信息评价、完成任务、信息组织/管理、信息创新以及信息道德的评估，而ANZIIL(2004)以及SCONUL(2011)分别缺乏对任务完成以及信息道德的评估，所以本研究主要按照ACRL(2000)构建研究框架。由于北京地区高校信息素质标准中的信息意识在ACRL(2000)、ANZIIL(2004)以及SCONUL(2011)中均没有涉及，不具有通用性，而且意识的评估难度非常高，所以没有纳入本研究。此外，SCONUL(2011)与北京地区高校信息素质标准都包括基础计算机应用能力以及信息技术技能(ITSkills)的成分，因此将计算机应用能力作为信息素质的能力之一进行考察。本研究中拟采用学术界使用较多的计算机自我效能(ComputerSelf-Efficacy，CSE)对计算机应用能力进行评估。3研究方法3.1研究模型构建本研究拟根据ACRL(2000)以及计算机自我效能对信息素质进行实证分析，研究信息素质的影响变量并建立如下研究假设：信息用户明确信息需求的能力、信息存取能力、信息评估能力、信息利用能力、信息道德水平以及计算机自我效能感分别正向影响其信息素质。3.2研究设计(1)问卷设计为了便于数据统计与分析，本研究的问卷采用封闭式问卷设计方式完成，如表2所示。本研究量表以ACRL(2000)的5项标准作为测量信息素质构念的题项，以ACRL(2000)的22项绩效指标分别作为信息需求、信息存取、信息评估、信息利用以及信息道德5个构念的测量题项，计算机自我效能的测量题项由经典文献Compeau等[6]的量表演化而成。所有题项均采用李克特5等分量表法，从认同度最低到最高分别给予1-5分作为数据分析标准。(2)问卷前测问卷拟定之后，在南京大学信息管理系三年级本科生以及一年级硕士生中进行了前测，其中本科生54人，研究生48人，进行了项目分析，本研究按照吴明隆的“SPSS统计应用实务”[7]中的步骤进行。对题项得分合计之后，选择前28.4%作为低分组，后25.5%作为高分组，进行独立样本t检验，所有题项的显著性值皆为0.000，因此所有题项均具鉴别度。(3)问卷发放与回收由于ACRL标准面向的是高等教育，所以本问卷的发放对象是高校的学生以及教职员工。本问卷分别在南京大学等10多所高校以及研究单位进行了发放。问卷通过纸本以及电子邮件的方式进行，合计发放问卷1114份，回收问卷1054份，问卷回收率为94.61%。在回收的问卷中，通过反向题辨识以及明显未认真作答的观察，去除问卷125份，得到有效问卷929份，有效问卷占回收问卷的88.14%。4数据分析与结果4.1测量题项的描述性统计分析由于样本中的频数、最小值、最大值、全距都分别为929、1、5以及4，因此不在表格中重复列出，仅报告各观测变量的均值、标准差以及方差(见表2)。均值在4以上表明调查对象在该题项的表现非常好，均值在3以下尤其是2以下说明调查对象在该题项的表现比较差。本研究所有题项的均值在3.19-3.74之间，表明研究对象在各题项的表现良好。4.2信度检验本研究量表的Cronbach'sα系数介于0.734-0.869之间，所有变量的Cronbach'sα系数都大于0.7，因此具有良好的信度，且整体Cronbach'sα系数高达0.956，从而表明本研究问卷不论单个构念还是整体均具有极高的一致性和稳定性，说明问卷的信度令人满意。4.3结构方程分析(1)测量模型的拟合根据侯捷泰等[8]的观点，本研究报告的拟合指标包括：、RMSEA、NFI、NNFI、CFI与IFI(见表3中“测量模型”)，数据表明，各指标值均达到理想的建议值，表明测量模型能够很好地符合拟合的要求，即测量模型结构合理。(2)结构模型的拟合结构模型部分，本研究依然采用测量模型的拟合指标。表3中结构(1)的结果是初始模型的拟合指标，数据表明模型总体拟合很好，结构模型的路径系数与t值如表4所示。(3)模型的衍化从表4的数据可知，6个研究假设中有3个得不到支持，这就意味着信息评估能力、信息道德以及计算机自我效能对信息素质的影响可以忽略不计，该结论与信息素质的研究结论不吻合，值得商榷。重新审视ACRL(2000)有关信息道德标准的绩效指标2的阐述“在存取、使用信息资源时能够遵守法律、法规、信息资源提供者的规定以及约定俗成的一些规则”。该绩效指标提示：信息道德对于信息素质的影响可能通过信息存取以及信息利用的中介间接地影响信息素质。根据该假设，删除原先模型中的假设5，再次对模型进行拟合，结果如表3-结构(2)和表5所示。根据表5，信息道德标准的绩效指标2得到了证实，计算机自我效能对于信息素质的影响依然没有得到证实。通过对信息意识、信息存取、信息评估、信息利用以及信息道德的分析，笔者认为计算机自我效能影响信息存取是可能的，而对其他几个构念的影响不符合常理。基于此删除假设6，增加计算机自我效能对信息存取的影响，其他同表5，再次进行模型拟合，结果显示cse→acce的路径系数为-0.02，t值为-0.41，结果表明计算机自我效能对于信息存取的影响得不到支持，从而表明计算机自我效能不属于信息素质的能力范畴，因此北京地区高校信息素质标准与SCONUL(2011)假设计算机应用能力属于信息素质的观点得不到本研究数据的支持，而ACRL(2000)中没有纳入计算机技能方面的评估是准确的。在表4和表5中，信息评估能力对信息素质的影响没有得到数据的支持，根据信息素质的众多研究以及各个国家的信息素质标准，这让人难以理解。信息评估是否也存在类似于信息道德间接地影响信息素质，需要通过信息检索交互模型寻找答案[9]。在信息检索交互模型中，信息评估如果满意，则后继的行为是信息利用，如果不满意，则通过相关反馈又返回到信息存取阶段，这提示本研究信息评估可能通过信息存取以及信息利用两个构念的中介间接地影响信息素质。根据该设想，在表5的路径中，删除ass→il以及cse→il，增加路径ass→acce与acc→uti之后，进行模型拟合，结果见表3-结构(3)和图1，数据显示模型的各项拟合指标都比较理想。图1信息素质结构模型由图1可见，信息道德以及信息评估通过信息存取以及信息利用的中介对信息素质影响的假设得到了证实，各路径的t值在3.61-16.59之间，具有统计学意义上的显著性，因此，图1的模型是比较好的模型。5研究结论(1)模型证实了ACRL(2000)的各项标准以及子标准作为信息素质评估能力指标的合理性，该结论可以通过表5的拟合指标以及图1的路径系数得以证实。(2)本研究没有证实北京地区高校信息素质标准与SCONUL(2011)中认为计算机技能对于信息素质的影响。在ACRL(2000)中，没有提到计算机技能对于信息素质的影响，本研究的数据证实了ACRL(2000)的准确性，证实计算机技能不属于信息素质范畴的能力，可能属于其他范畴的能力范围。(3)本研究结果表明信息需求、信息存取以及信息利用对于信息素质存在直接的正性影响，影响系数分别为：0.37，0.27和0.30。信息评估与信息道德对于信息素质存在间接的影响，影响系数分别为0.43和0.10。信息评估对信息存取与信息利用的直接影响分别为0.76和0.76，信息道德对于信息存取与信息利用的直接影响分别为0.14和0.19。现在考察信息存取与信息利用剔除其中介角色的影响之后其对信息素质的影响则降为0.027和0.015。该结果表明，在信息素质的5个影响因素中，影响最大的是信息评估，其次是信息需求，再次是信息道德，最后两个分别是信息存取与信息利用。该结论的实践意义表明：信息素质教育的重点应该放在信息评估与信息需求能力的培养，同时贯穿信息道德的熏陶。本研究的结论中作为信息素质核心能力之一的信息存取的影响如此之小出乎意料，但结合到本研究的研究对象来看却又在情理之中，由于本文的研究对象主要为硕士及以上人员，为数不多的本科生也都系统地学习过信息检索