高校线上教学满意度与支持度影响机制研究

【摘""要】如何让学生从接受向乐于接受、持续使用转变，如何识别线上教学的优势、短板，成为当前线上教学满意度和支持度研究亟待科学测定的主要内容。文章在技术接受模型（TechnologyAcceptanceModel，TAM）的基础上扩展主观期望行为这一潜变量，并运用结构方程模型（StructuralEquationModel，SEM），结合741份文理科学生调查问卷数据，分析感知有用性、感知易用性等5个潜变量之间的路径关系及各潜变量内部观测变量的影响机理。结果显示：宏观路径上，感知有用性、感知易用性和主观期望行为对线上教学满意度有显著正向影响，线上教学满意度对线上教学支持度有显著正向影响；微观机理上，线上教学的优势在于在线预习、回放复习，且更多的课堂活动与前沿内容会让学生提高使用意愿，但是硬件设施稳定性差、多人课堂相互影响、考核方式单一及学习自律性缺乏等问题也会降低学生对线上教学的满意度与支持度。根据以上结论，文章提出了强优势、补短板、遂期望的教学优化建议，以期为相关研究提供参考。【关键词】线上教学；技术接受模型；结构方程模型；满意度与支持度一、引言在“互联网+教育”背景下，线上教学以其打破时空局限、实现学生个性化自主学习等优势不断被高校师生所认可和接受，但是缺乏互动讨论、较高的自我管理要求等问题也成为线上教学的掣肘因素。当前，线上线下混合式教学已经成为课程建设的主流趋势，线上教学也成为线下课堂重要的补充与辅助。线上教学满意度的提升不仅有利于促进学生产生积极的情感反馈，形成持续使用意愿，也有助于反映教学成效，改进和完善教学方法，进而形成线上教学满意度与支持度的正向循环。因此，分析线上教学满意度与支持度的影响因素对不断探索和创新教育教学方法与模式有着重要的理论与实践意义。二、理论综述与分析框架技术接受模型（TAM）是由F.D.戴维斯（F.D.Davis）在理性行为模型的基础上结合自我能效和期望理论提出的，主要用于解释和预测人们对信息技术的接受程度。基于感知有用性和感知易用性2个决定因素，TAM模型提供了外部因素对使用者内部的信念、态度及意向产生影响的理论分析框架。国内外学者运用TAM模型分析各类技术使用者的满意度与使用意愿，包括人工智能、人机协同、智慧社区平台等[1-4]。线上教学是以学习为目的的信息技术应用，其本质是学生对线上教学信息系统、线上教学模式的接受行为。近年来，许多学者运用TAM模型探讨了线上教学与信息化教学方式的满意度与支持度影响因素。例如，有学者从学生视角进行分析，认为教学质量、自学质量和环境质量均对线上教学满意度产生正向影响[5]；有学者从教师视角建立分析框架，认为感知有用性和感知易用性对教师信息化教学产生积极影响，同时得出主观规范和行为控制也会影响教师使用意愿的研究结果[6-8]。因此，文章在TAM模型基础上，扩展主观期望行为这一潜变量，综合分析线上教学满意度和支持度的影响机制和制约因素，为针对性提升线上教学效果提供改善思路[9-11]，对框架中的5个潜变量做出如下界定（图1），并作出假设。感知有用性是指技术使用者感知到该项技术能够被合理使用。文章所说的感知有用性主要强调线上教学提高学生课堂效率的程度，主要包括课前是否能够安排线上预习、是否能够按时进入线上课堂、线上直播回放是否能够帮助课程学习、考前能否运用直播回放复习、线上教学是否能够全程跟进5个测量指标。基于此，提出H1假设。H1：感知有用性正向影响线上教学满意度。感知易用性主要用于衡量技术使用的容易程度。文章所说的感知易用性主要包括线上教学比线下课堂更有助于内容理解、线上教学比线下课堂更有助于师生互动反馈。基于此，提出H2假设。H2：感知易用性正向影响线上教学满意度。本研究基于TAM模型中的信念与态度因素，扩展了主观期望行为这一潜变量，用以展现学生在现有线上教学技术使用的基础上，对未来可改进方面的态度与期望，主要包括增加前沿知识讲授、分享更多教学资源、运用更多软件操作技巧、组织更多课堂参与活动、教学平台使用复杂程度5个测量指标。基于此，提出H3假设。H3：主观期望行为正向影响线上教学满意度。满意度与支持度分别体现模型研究的2个方面，即当前使用态度和后续使用意愿，反映出学生持续使用线上教学主观意愿的强烈程度。满意度主要从个人表现、课堂成绩、硬件设施、教学方式、课堂互动、考核方式、线下补充7个方面综合体现；支持度则包括了是否支持多人上课、线上课堂持续关注度、线上考试方式适应、线上测试频率与成绩有效性。基于此，提出H4假设。H4：线上教学满意度正向影响线上教学支持度。三、数据检验（一）问卷信度与效度分析本研究结合2年线上教学实践，借鉴文献成果与前期调研完善调查问卷，并运用李克特五级量表（1＝非常不同意，2＝不同意，3＝不一定，4＝同意，5＝非常同意）衡量学生线上教学接受情况。其中，感知有用性（6题）、感知易用性（2题）、主观期望行为（5题）、线上教学满意度（7题）、线上教学支持度（5题），共计25题。本研究对文理科共计4个专业的大一、大二、大三学生开展调查，调查对象750人，有效问卷741份。调查结果表明，总问卷的Cronbach’sα值为0.933，各维度Cron-bach’sα系数均高于0.8，同时，问卷的KMO值为0.933（gt;0.9），表明量表整体具有较高信度和效度，所有分量表的内部一致性在可接受水平，测量模型各测量指标结构效度良好，适合进一步做因子分析。（二）探索性因子分析由于目前没有成熟的量表对该内容做准确测量，所以本研究结合问卷数据做探索性因子分析，以保证分析结果符合理论设定。运用SPSS软件对因子进行抽取与信息量分析，共抽取5个因子，其特征根均大于1，方差解释率分别为13.334%、7.953%、12.793%、10.035%、17.553%，旋转后累计方差解释率为61.667%（表1）。（三）验证性因子分析1.结构效度通过AMOSS24构建SEM模型，根据模型适配度的各项指标，判断模型拟合程度是否达到可接受标准，结果如表2所示。绝对指标和相对指标与标准值的对比结果显示，绝大多数拟合指标均符合标准值要求，仅NFI值没有达标，但差异不明显，因此，模型整体拟合效果良好。2.收敛效度针对所有因素进行CFA分析，模型5个因子的负荷量均在0.51～0.84之间且显著，组合信度均在0.78～0.90之间，收敛效度AVE均在0.43～0.66之间（表3）。本模型线上教学支持度虽稍低于0.5，但仍属于可接受范围内，其他因子均符合标准，因此，5个因子均具有收敛效度。3.区分效度区分效度主要测量同一因子测量项内部是否存在较强聚合。测量结果如表4所示，感知有用性、感知易用性、主观期望行为、线上教学满意度与支持度均具有显著相关性（Plt;0.01），另外，相关性系数均小于所对应的AVE平方根，即说明各变量之间具有一定相关性，又具有一定区分度，且变量之间区分效度理想。四、结果分析（一）路径结果根据探索性和验证性因子分析，最终获得模型路径分析结果。根据标准化系数0.19（较小）、0.33（中等）、0.67（较大）区分变量影响程度，结果表明，感知有用性对线上教学满意度影响最为重要，系数为0.375，感知易用性次之，系数为0.363，线上教学满意度对线上教学支持度的影响系数为0.204，仍在中等影响范围内，而主观期望行为对线上教学满意度的影响较小，系数为0.177（表5）。但是，各变量对应关系的P值均通过1%显著性，所有假设均成立。（二）各变量之间的影响机理标准系数反映了各观测变量对潜变量的影响程度，非标准系数则更加准确地体现观测变量对潜变量的反馈机制与影响程度。结合各观测变量的非标准系数，具体分析潜变量之间的路径及潜变量内部与观测变量的互动反馈（图2）。供更流畅、更有效的教学体验。Q15和Q16的影响系数接近，分别为1.00和0.94，表明学生对知识的更新和丰富的教学资源有着较高的需求。Q19的影响系数最低（0.541），表明学生并不在意使用过多的教学平台，而是更关注平①感知有用性对线上教学满意度的影响程度最为显著，影响系数为0.748，说明学生对线上教学能否有效提升学习效果最为关注。感知有用性各测量指标的影响系数依次为：Q4gt;Q9gt;Q8gt;Q7gt;Q6gt;Q5。整体来看，学生对线上教学中的具体形式，如线上预习、课后回放等有较高评价，对线上教学方式的使用十分积极。究其原因，一方面，在受疫情影响被动采用线上教学的背景下，学生对线上学习方式有较强适应性，能够快速挖掘线上教学与传统教学不同的优势，如直播回放、线上练习等，弥补了缺少实时反馈的不足；另一方面，学生对线上教学过程中采取的互动技术，如留言板、弹幕、PPT分页讲解等充满新奇和期待，愿意尝试参与，这对教师深度融合实践教学与知识讲授提出了更高的要求。②感知易用性对线上教学满意度的影响程度次之，影响系数为0.312，说明线上教学形式与传统教学相比是否更具优势对在线教学产生重要影响。Q10的影响系数大于Q12的影响系数表明，教师能够通过线上教学方法和技巧显著提高课堂效率，学生也能够准确理解并掌握教学内容，且效果甚至高于线下课堂。但是，在线上教学过程中，教师不能及时与学生形成正向反馈，进而导致特定教学难点强调不足，形成学习漏洞，而结合直播回放功能能够有效解决此问题。因此，感知易用性仍对线上教学满意度有显著正向影响。③主观期望行为对线上教学满意度的影响相对较弱，影响系数为0.196，但其显著性强，说明仍对线上教学满意度产生正向影响。在影响系数的排序上，Q18的影响系数最高（1.012），说明学生更倾向于参与课堂活动，从而提高学习积极性和满意度。Q17的影响系数次之（1.006），说明学生希望教师能够更熟练地运用各种教学软件，以提台的功能和易用性。从模型结果来看，学生对教学平台的数量并不十分在意，更关注的是课堂参与度、软件操作流畅性及前沿知识和丰富的教学资源。因此，为了提高线上教学的满意度，高校和教师需要更多地关注学生的期望和需求，积极组织课堂活动，提高软件操作技巧，不断更新前沿知识并分享丰富的教学资源。④线上教学满意度对线上教学支持度产生正向影响，影响系数为0.133。总体而言，线上教学满意度正向影响线上教学支持度，提高线上教学满意度对学生后续使用意愿产生显著作用。具体来说，满意度方面，硬件设施、课堂成绩、考核方式、个人表现、教学方式、课堂互动、线下补充7个方面共同反映出学生对线上教学满意度的排序，其影响系数分别为1.091、1.088、1.002、1.000、0.956、0.914、0.769（为进行区分，精确到小数点后三位）。其一，硬件设施的稳定性对学生满意度影响程度最高，即如果存在网络稳定性差与速度慢等问题，不仅影响学生的课堂专注力，也会耽误教学进度，因此，保障硬件设施是实现有效教学的重中之重。其二，课堂成绩结果和考核方式也是学生重点关注的问题，从调查结果来看，大多数学生对当前线上教学取得的成绩及采用的线上测试、单元练习、课后小组讨论等考试方式较为满意。其三，教学方式、课堂互动、是否作为线下补充也对学生满意度产生正向影响。支持度方面，多人上课影响课堂效果对学生后续使用意愿影响最大，达到了2.19且显著性强，这表明开展线上教学的最好方式不是集中授课，而是由学生错峰选择，避免相互影响；同时，学习自律性对学生后续使用意愿影响较大，影响系数为2.11，这进一步要求教师应融合课程内容增加互动环节，将学生拉回课堂。线上考核方式适应和线上测试频率也是影响线上教学支持度的主要因素，影响系数分别为1.43和1.44，这表明学生对考核方式的疑虑也会在很大程度上影响其是否继续支持使用线上教学方式。五、研究结论与建议（一）结论①宏观路径：感知有用性、感知易用性与主观期望行为对线上教学满意度有显著正向影响，影响系数分别为0.748、0.312和0.196；线上教学满意度对线上教学支持度有显著正向影响，影响系数为0.133。所有结果均符合模型假设。②微观机理：感知有用性中，学生对在线预习、回放复习呈积极态度；感知易用性中，在线软件的使用技巧能够有效帮助学生加深对课程内容的理解；主观期望行为中，参与更多课堂活动及对更多前沿知识的期望是学生对线上教学的主要需求。满意度方面，保障网络硬件设施影响最大，同时学生也关注考核方式与成绩构成；支持度方面，是否存在多人课堂互相影响的问题最大程度上影响了学生持续使用线上教学方式的意愿，同时，很多学生也担心线上教学会受学习自律性的影响，而降低持续使用意愿。（二）建议①强优势。在线预习、直播回放、软件使用技巧是目前线上教学的优势，也是形成学生积极反馈的因素。因此，教师需要在直播软件使用、录播视频制作方面做出合理设计和规划，让课堂内容更加生动，强化学生持续使用意愿。②补短板。同时多人课堂造成相互影响、课上缺乏反馈、课堂参与度低等问题是目前线上教学的短板。因此，教师需要充分利用学生碎片化时间，打破教学时空限制，同时可将教学内容合理分块，选择适当时间点增加投票、课上习题、学生讲解等互动环节