网络教学平台满意度影响因素研究

【摘 要】

本文以江西九江学院在校大学生为研究对象，学习风格和大五人格特质为调节变量，平台的可靠性、系统的导航性、内容的丰富性、界面的友好性和页面的美观性以及学习者对教育的多方式满意为自变量，建立了网络教学平台满意度模型。运用Amos20.0和Spss17.0对收集到的368份有效问卷进行信度、效度分析和验证性因素分析，检验结构方程模型的假设。采用分组回归和层次回归的方法对学习风格和人格特质的调节作用进行检验。研究结果表明：网络教学平台的可靠性、导航性、丰富性、友好性、美观性与满意度显著正相关，多方式满意与满意度负相关；学习风格对满意度与平台的可靠性、系统的导航性、内容的丰富性、界面的友好性、页面的美观性、多方式满意的关系有部分调节作用；除了尽责性，大五人格特质对平台的可靠性、系统的导航性、内容的丰富性、界面的友好性、页面的美观性、多方式满意与满意度的关系有部分调节作用。

【关键词】网络教学平台；满意度；学习风格；人格特质

【中图分类号】G434【文献标识码】B【文章编号】 1009―458ｘ（2014）04―0050―08

引言

近年来，随着网络技术的发展，网络教学平台在高校中日益普及，很多高校建立了网络教学平台，为学习者提供在线课程。在相关研究方面，苏胜强构建了一个反映五个潜变量关系的结构方程模型，以研究远程学习者的满意度问题[1]。黄复生对远程学习满意度的文献进行了梳理，探讨了今后研究的可能趋势[2]。但已有的满意度研究大多假设学习者是同质的，由于学习者人格特质和学习风格的不同，会使满意度影响因素和满意度之间的关系强度甚至方向发生改变，即人格特质和学习风格具有调节作用。中国最伟大的教育家孔子认为教学应该因人而异、因材施 教[3]。美国心理学家菲德勒于1962年提出领导者的权变模式，把人格测量与外部环境联系起来，指出领导者的风格与环境相匹配的管理模式将提高管理者的效率[4]。因此，本研究的目的是在研究网络教学平台满意度影响因素的同时，考虑人格特质和学习风格的调节作用。

文献回顾和研究假设

1. 网络教学平台满意度的影响因素和研究假设

余燕芳等认为，应该从学习界面、学习社区、系统内容和个性化四个方面对网络教学平台进行评价，其研究结论是，初学者将学习界面看成是影响满意度最重要的因素[5]。Malik的研究表明，影响网络教学平台满意度的因素包括：恰当的技术手段、教师的指导、界面的友好性、学习者对技术的态度和计算机效能[6]。Sun等人研究了网络学习成功的驱动因素，发现网络教学平台的有用性和易用性以及网络课程的质量和灵活性对学习者满意起至关重要的作用[7]。

基于文献回顾，本研究提出以下五个网络教学平台满意度影响因素。① 平台的可靠性。Bharati等人通过实证研究发现，平台能否为学习者提供可靠的教学服务，是影响用户满意度的重要因素[8]。网站技术为学习者使用平台提供支持，平台的可靠性主要指用户能快速准确地打开页面，不会出现无效链接或空白页面等情况。② 系统的导航性。Muylle等人认为，系统导航在网络教学平台中是非常重要的，一个良好的导航系统，能让学习者在获取网站知识的同时，获得愉快的感受，从而提高学习者的满意度[9]。③ 内容的丰富性。内容丰富性是指学习者感到网络教学平台上的知识全面、充足而且更新及时，这意味着高的信息质量和满意度[10]。 ④ 界面的友好性。这是指平台容易上手、易于操作，给人大方、舒适的感觉，Wang指出这会使用户产生积极的态度和高的满意度[11]。⑤ 页面的美观性。Muylle研究了网站满意度，指出网站的版面设计会对满意度产生正面影响，一个让学习者赏心悦目、具有视觉冲击力的平台可以更好地向学习者传递知识，引导学习者更好地使用平台的信息服务功能，进而提高用户的满意度[9]。根据以上论述提出以下假设：

H1：平台的可靠性（假设1a）、系统的导航性（假设1b）、内容的丰富性（假设1c）、界面的友好性（假设1d）和页面的美观性（假设1e）分别与用户的满意度正相关。

在校学生除了采用网络教学平台，还要接受传统的课堂教育，他们不会把这两种特定的教育方式分开看，而是当做一个整体，对这一整体的评价叫多方式满意，而对其中一种教育方式的评价叫特定方式的满意[12]。特定方式之间存在着复杂的互补和替代关系。两种教育方式都能提供知识，这些知识有重合和交叉的部分，这就形成了替代关系。两种教育方式有各自的优点和缺点，这些优缺点往往可以相互弥补，这就形成了互补关系。如传统教育缺乏灵活性，基于网络平台的学习则具有学习不受地点、时间限制的灵活性；网络教育平台对学习者的响应不够及时，传统教育则具有响应的敏感性。多方式满意和特定方式满意的关系取决于互补效应和替代效应的大小，若互补效应大于替代效应则两者正相关，反之，则两者负相关。Balasubramanian研究了银行服务的多方式满意和网上银行特定方式满意之间的关系，发现两者存在显著的负相关[12]。因此，提出以下假设：

H2：学习者对教育的多方式满意与网络教学平台这一特定方式的满意负相关。

2. 学习风格调节作用的文献回顾和研究假设

学习风格反映了学习者在学习过程中的一致和持久的倾向。Kolb将学习过程划分为四个相互联系的环节，分别是：具体经验、反思观察、抽象理解、主动实验，并据此划分出四种类型的学习风格：聚敛型、发散型、同化型和顺应型[13]。本研究中，学习风格的调节作用将建立在具体经验―抽象理解（CE-AC），反思观察―主动实验（RO-AE）两个维度的基础上。

一些学者对学习风格的调节作用进行了探讨。例如，Liegle用Kolb学习风格量表将学习者分为探索型和观察型两类，通过对58个实验对象的观察，发现探索型学习者大多采用学习控制型学习模式，观察型学习者一般采用系统控制型学习模式[14]。Garland研究了168个学习者的学习过程，结果表明，网络学习者和传统课堂学习者的学习风格有很大不同，这是网络教学平台规划者在设计网络教学平台中必须考虑的因素[15]。Wang等探讨了学习风格与学习成绩之间的关系，在对455名初中生进行实证研究后发现，学习成绩由高到低分别是发散型、同化型、顺应型和聚敛型[16]。据此，提出以下假设：

H3：CE-AC型学习风格对学习者满意度与平台的可靠性（假设3a）、系统的导航性（假设3b）、内容的丰富性（假设3c）、界面的友好性（假设3d）、页面的美观性（假设3e）、多方式满意（假设3f）的关系有调节作用。

H4：RO-AE型学习风格对学习者满意度与平台的可靠性（假设4a）、系统的导航性（假设4b）、内容的丰富性（假设4c）、界面的友好性（假设4d）、页面的美观性（假设4e）、多方式满意（假设4f）的关系有调节作用。

3. 人格特质调节作用的文献回顾和研究假设

在众多的人格特质理论中，大五人格特质获得普遍认可。Costa等人提出的大五人格特质包括五个因素：外向性、宜人性、尽责性、神经质、开放性[17]。外向者爱交际，表现得精力充沛、自信、友好、乐观；内向者偏向于自主、含蓄与稳健。宜人性得分低的人喜欢为了自己的信念和利益而争斗，得高分的人注重合作而不是竞争。尽责性得分高的人做事有计划、有条理、持之以恒，得分低的人容易见异思迁、马虎大意。神经质得高分者容易因为日常生活压力而感到心烦意乱，得低分者多表现为自我调适良好，不易出现极端反应。开放性得分高者独立思考、不墨守成规，得分低者喜欢熟悉的事物、比较传统。

有些研究者探讨了大五人格的调节作用。例如，佟丽君等指出人格对冲突与满意具有调节作用[18]。王炳成发现五大人格中的尽责性对薪酬公平和工作满意具有调节作用[19]。Lu的研究表明人格特质对休闲参与度和休闲满意度具有调节作用[20]。李梅锋的研究指出工作特征和工作满意受大五人格特质中四个特质的调节[21]。根据以上论述，提出如下假设：

H5：外向性对学习者满意度与平台的可靠性（假设5a）、系统的导航性（假设5b）、内容的丰富性（假设5c）、界面的友好性（假设5d）、页面的美观性（假设5e）、多方式满意（假设5f）的关系有调节作用。

H6：宜人性对学习者满意度与平台的可靠性（假设6a）、系统的导航性（假设6b）、内容的丰富性（假设6c）、界面的友好性（假设6d）、页面的美观性（假设6e）、多方式满意（假设6f）的关系有调节作用。

H7：尽责性对学习者满意度与平台的可靠性（假设7a）、系统的导航性（假设7b）、内容的丰富性（假设7c）、界面的友好性（假设7d）、页面的美观性（假设7e）、多方式满意（假设7f）的关系有调节作用。

H8：神经质对学习者满意度与平台的可靠性（假设8a）、系统的导航性（假设8b）、内容的丰富性（假设8c）、界面的友好性（假设8d）、页面的美观性（假设8e）、多方式满意（假设8f）的关系有调节作用。

H9：开放性对学习者满意度与平台的可靠性（假设9a）、系统的导航性（假设9b）、内容的丰富性（假设9c）、界面的友好性（假设9d）、页面的美观性（假设9e）、多方式满意（假设9f）的关系有调节作用。

模型的提出和研究设计

1. 模型的提出

根据前面的假设和文献回顾，本研究的模型如图1所示。

图1研究的模型

2. 问卷设计

问卷由学习风格问卷、人格特质问卷和满意度影响因素问卷三个部分构成。学习风格问卷采用Kolb学习风格量表[22]；人格特质问卷采用25题简化版 本[23]；满意度影响因素问卷在借鉴国内外同类问卷的基础上编制[24][25]。问卷共22题，题目采用李克特五分量表形式，1代表非常不同意，5代表非常同意。为提高答卷的真实性，在问卷开头设计了“你是否有使用网络教学平台的经历”的问题，凡回答“从没有”的问卷即为无效问卷。此外，为减少学习者的答题疲劳感和增加答题的准确性，将各维度的题目打乱后重新排列。

3. 样本的收集和处理

样本来自九江学院在校本专科生，问卷通过商学院电子商务教研室有授课任务的6位教师发放给其授课的班级。发放问卷前，要求各位教师向学习者说明此次问卷调查的目的和用途，指导学习者浏览和熟悉江西省几个重要的网络教学平台，如南昌大学网络教学平台、江西科技师范大学网络教学平台、南昌工程学院网络教学平台等，并要求学习者以自己对其中某个网络教学平台的感知和认识来回答问卷。发放和回收问卷的时间为2013年3~4月，共发放问卷545份，回收问卷391份，剔除无效问卷23份，有效问卷为368份，问卷有效回收率为68%。问卷回收后，根据CITC(指标总体相关系数)进行了纯化，剔除了系数小于0.5的一个测量指标，剩余的21个指标总体相关系数均达到0.5以上。用spss17.0计算各构面的相关系数和克隆巴赫系数。信度分析和调节作用的验证也用spss17.0进行。收敛效度、验证性因子分析和结构方程模型的检验则在Amos20.0上开展。

研究结果

1. 信度和效度检验

在进行结构方程分析前，应对问卷的信度进行分析，确保问卷的稳定和可靠。信度用克隆巴赫a系数来判断，0.7为可接受的最低值。效度分为收敛效度和区分效度两种[26]。收敛效度是指一系列指标究竟在多大程度上收敛于同一个因子，一般采用三项指标来评价收敛效度：①所有标准化因子负荷大于0.5且达到显著性水平（P

表1各因子信度和收敛效度的检验结果

[因子\&测量变量\&标准因子载荷\&克隆巴赫

a系数\&信度

（CR）\&平均方差

提取（AVE）\&可靠性

（RE）\&RE1\&0.805***\&0.878\&0.880 \&0.709 \&RE2\&0.878***\&RE3\&0.842***\&导航性

（NA）\&NA1\&0.965***\&0.917\&0.923\&0.801 \&NA2\&0.791***\&NA3\&0.92***\&丰富性

（RI）\&RI1\&0.932***\&0.924\&0.928 \&0.812 \&RI2\&0.946***\&RI3\&0.819***\&友好性

（FR）\&FR1\&0.891***\&0.915\&0.918 \&0.790 \&FR2\&0.936***\&FR3\&0.836***\&美观性

（AE）\&AE1\&0.706***\&0.783\&0.784 \&0.550 \&AE2\&0.824***\&AE3\&0.687***\&多方式

满意

（MS）\&MS1\&0.891***\&0.928\&0.930 \&0.815 \&MS2\&0.883***\&MS3\&0.934***\&满意

（SA）\&SA1\&0.883***\&0.881\&0.890 \&0.731 \&SA2\&0.774***\&SA3\&0.902***\&]

***代表在0.001的水平上显著

区分效度是指理论上不相关的因子究竟在多大程度上不相关[28]。当平均方差提取大于模型中因子与因子之间的相关系数平方时，就说明具有较好的区分效度。结果如表2所示。由表2可知，平均方差提取的平方根都大于因子与因子之间的相关系数，这意味着平均方差提取大于模型中因子与因子之间的相关系数平方，所以问卷具有良好的区分效度。

表2 区分效度的检验

[\&SA\&RE\&NA\&RI\&FR\&AE\&MS\&SA\&0.855\&\&\&\&\&\&\&RE\&0.639\&0.842\&\&\&\&\&\&NA\&0.650\&0.559\&0.894\&\&\&\&\&RI\&0.729\&0.589\&0.633\&0.901\&\&\&\&FR\&0.679\&0.565\&0.570\&0.692\&0.888\&\&\&AE\&0.516\&0.406\&0.451\&0.49\&0.501\&0.742\&\&MS\&-0.409\&-0.280\&-0.311\&-0.312\&-0.376\&-0.268\&0.903\&]

注：① 对角线上的值为该因子AVE的平方根。② 相关系数为单侧pearson相关系数

2. 假设的检验和模型的整体拟合情况

用Amos20.0对结构方程模型假设进行检验，结果如表3所示。由表3可知，所有假设都至少在p=0.05的水平上显著。平台的可靠性、系统的导航性、内容的丰富性、界面的友好性和页面的美观性分别与用户的满意度正相关。学习者对教育的多方式满意与网络教学平台这一特定方式的满意负相关。为考察模型的整体拟合情况，用x2/df、规范拟合指数（NFI）、拟合优度指数（GFI）、比较拟合指数（CFI）、残差均方根（RMR）、近似误差均方根（RMSEA）、增量拟合指数（IFI）、非常规拟合指数（TLI）、标准化残差平方根（SRMR）进行衡量。衡量情况如表4所示。可以看到，实际值与理想值相符，模型整体拟合情况较好。

表3 假设1、2的检验

[假设\&路径系数\&结果\&H1a\&0.247***\&支持\&H1b\&0.131*\&支持\&H1c\&0.304***\&支持\&H1d\&0.22**\&支持\&H1e\&0.202**\&支持\&H2\&-0.115**\&支持\&]

***，**，*分别代表在0.001、0.01、0.05的水平上显著

表4模型的整体拟合情况

[拟合指数\&理想值\&模型\&是否符合标准\&X2/df\&0.9\&0.938\&符合\&GFI\&>0.9\&0.906\&符合\&CFI\&>0.9\&0.962\&符合\&RMR\&0.9\&0.953\&符合\&SRMR\&

3. 学习风格和人格特质的调节作用

（1）学习风格的调节作用

问卷采用Kolb学习风格量表，每个问题有四个选项，在四个选项中分别填入1、2、3、4，最像以1表示，最不像以4表示，共13个问题。回收问卷后，将每个学习者的所有题目的同一个问项加总，即分别将13题的A、B、C、D相加得到一个总分，接着C项的总分减去A项的总分，如果差为正数则说明该学习者为具体经验型，为负数则说明该学习者为抽象理解型，为零则无法确定。然后用D项的总分减去B项的总分，如差为正数则说明该学习者为反思观察型，为负数则说明该学习者为主动实验型，为零则无法确定。对每个学习者的问卷重复上述步骤，得出全部368位学习者的学习风格类型，其中抽象理解型（AC）120人、具体经验型(CE)236人、12人无法确定；反思观察型155(RO)人、主动实验型(AE)203人、10人无法确定。

对AC-CE型进行分组回归，因变量为满意度（SA）（满意度通过取观测变量的平均值得出，其余变量类似），自变量分别为可靠性(RE)、导航性(NA)、丰富性(RI)、友好性(FR)、美观性(AE)和多方式满意(MS)，回归结果和差异显著性如表5所示。其中系数差异率Z=d/SE(d)[29]，d=E1-E2，SE(d)=（SE12 + SE22）0.5，E1、E2分别为回归系数1和回归系数2的估计值，SE1、SE2分别为回归系数1和回归系数2的标准误。可以看出，AC风格与CE风格的学习者在SA-RE、SA-FR、SA-AE、SA-MS上存在显著差异，即AC-CE学习风格对满意度与可靠性、友好性、美观性和多方式满意的关系存在调节作用，这部分验证了H3。检验调节作用还可采用层次回归法，该方法包括以下三步：①将调节变量AC-CE转变为dummy变量，②将调节变量、自变量、因变量标准化，③在spss17.0中用层次回归法：点选R2改变，分两次加入变量，第一次是调节变量和自变量，第二次是调节变量和自变量的交乘项，若交乘项显著，则调节作用存在，否则就不存在。经过计算，所得结论与分组回归法一样，由于篇幅限制，结果不再列示。

表5 AC-CE型学习者学习风格比较

[\&AC型学习者\&CE型学习者\&\&\&回归系数（E1）\&标准误(SE1)\&回归系数（E2）\&标准误

(SE2)\&系数差异率（Z）\&SA-RE\&0.67***\&0.064\&0.45***\&0.068\&2.41*\&SA-NA\&0.84***\&0.095\&0.76***\&0.116\&0.570\&SA-RI\&0.76***\&0.061\&0.62***\&0.060\&1.550\&SA-FR\&0.81***\&0.064\&0.49***\&0.062\&3.58***\&SA-AE\&0.61***\&0.099\&0.35***\&0.063\&2.2*\&SA-MS\&-0.41***\&0.063\&-0.19**\&0.064\&-2.43*\&]

***、**、*分别代表在p=0.001、0.01、0.05的水平上显著

接着对RO-AE型进行分组回归，因变量为满意度(SA)，自变量分别为可靠性(RE)、导航性(NA)、丰富性(RI)、友好性(FR)、美观性(AE)和多方式满意(MS)，回归结果和差异显著性如表6所示。可以看出，RO风格与AE风格的学习者在SA-NA、SA-RI、SA-AE、SA-MS上存在显著差异，即RO-AE学习风格对满意度与导航型、丰富性、美观性和多方式满意的关系存在调节作用，这部分验证了H4。用层次回归法也得到了相同的结论。

（2）人格特质的调节作用

大五人格问卷采用25题简版。回收问卷后，首先计算出每个学习者的外向性、宜人性、尽责性、神经质和开放性的原始得分，然后根据得分转换表，找出与原始得分相对应的标准分，接着将所有学习者的标准分加总平均，最后根据五个人格特质的平均分，将全体学习者分为高分和低分两组。外向性低分和高分组分别为257人和111人、宜人性低分和高分组分别为119和249人、尽责性低分和高分组分别为149和219人、神经质低分和高分组分别为254和114人，开放性低分和高分组分别为123和245人。

对外向性进行分组回归，因变量为满意度(SA)，自变量分别为可靠性(RE)、导航性(NA)、丰富性(RI)、友好性(FR)、美观性(AE)和多方式满意(MS)，回归结果和差异显著性如表7所示。可以看出，内向和外向性只在SA-NA上存在显著差异，即外向性人格特质只对满意度与导航性的关系存在调节作用，这部分验证了H5。用层次回归法也得到了相同的结论。

表7 内向和外向学习者差异比较

[\&外向性学习者\&内向性学习者\&\&\&回归系数

（E1）\&标准误

(SE1)\&回归系数

（E2）\&标准误

(SE2)\&系数差异率

（Z）\&SA-RE\&0.737***\&0.057\&0.662**\&0.219\&0.33\&SA-NA\&0.75***\&0.051\&0.392***\&0.099\&3.2**\&SA-RI\&0.763***\&0.044\&0.596***\&0.088\&1.7\&SA-FR\&0.707***\&0.049\&0.64***\&0.099\&0.61\&SA-AE\&0.567***\&0.062\&0.426***\&0.094\&1.25\&SA-MS\&-0.389***\&0.048\&-0.199\&0.12\&-1.47\&]

***、**分别代表在p=0.001、0.01的水平上显著

对宜人性进行分组回归，因变量为满意度(SA)，自变量分别为可靠性(RE)、导航性(NA)、丰富性(RI)、友好性(FR)、美观性(AE)和多方式满意(MS)，回归结果和差异显著性如表8所示。可以看出，宜人性和非宜人性只在SA-NA、SA-AE上存在显著差异，即宜人性人格特质只对满意度与导航性的关系、满意度与美观性的关系存在调节作用，这部分验证了H6。用层次回归法也得到了相同的结论。

表8 宜人性和非宜人性学习者差异比较

[\&宜人性学习者\&非宜人性学习者\&\&\&回归系数

（E1）\&标准误

(SE1)\&回归系数

（E2）\&标准误

(SE2)\&系数差异率

（Z）\&SA-RE\&0.616***\&0.064 \&0.466***\&0.064 \&1.66\&SA-NA\&0.697***\&0.065 \&0.45***\&0.070 \&2.59**\&SA-RI\&0.694***\&0.065 \&0.651***\&0.061 \&0.482\&SA-FR\&0.775***\&0.095 \&0.934***\&0.122 \&-1.03\&SA-AE\&0.6***\&0.100 \&0.328***\&0.060 \&2.32*\&SA-MS\&-0.346***\&0.057 \&-0.198**\&0.071 \&-1.63\&]

***、**、*分别代表在p=0.001、0.01、0.05的水平上显著

对尽责性进行分组回归，因变量为满意度(SA)，自变量分别为可靠性(RE)、导航性(NA)、丰富性(RI)、友好性(FR)、美观性(AE)和多方式满意(MS)，回归结果和差异显著性如表9所示。可以看出，责任感和无责任感在任一回归上均不存在显著差异，即责任感和无责任感不存在调节作用，这否定了H7。用层次回归法也得到了相同的结论。

表9责任感和无责任感学习者差异比较

[\&责任感学习者\&无责任感学习者\&\&\&回归系数（E1）\&标准误(SE1)\&回归系数（E2）\&标准误

(SE2)\&系数差异率

（Z）\&SA-RE\&0.63*** \&0.07 \&0.56***\&0.06 \&0.8\&SA-NA\&0.68***\&0.06 \&0.58***\&0.07 \&1.05\&SA-RI\&0.73***\&0.05 \&0.68***\&0.06 \&0.59\&SA-FR\&0.66***\&0.06 \&0.70***\&0.07 \&-0.39\&SA-AE\&0.61***\&0.14 \&0.64***\&0.13 \&-0.2\&SA-MS\&-0.39***\&0.06 \&-0.21**\&0.08 \&-1.88\&]

***、**、*分别代表在p=0.001、0.01、0.05的水平上显著

对神经质进行分组回归，因变量为满意度(SA)，自变量分别为可靠性(RE)、导航性(NA)、丰富性(RI)、友好性(FR)、美观性(AE)和多方式满意(MS)，回归结果和差异显著性如表10所示。可以看出，神经性人格特质在SA-RE、SA-NA、SA-RI、SA-AE、SA-MS上存在显著差异，即神经质人格特质对满意度与可靠性、满意度与导航性、满意度与丰富性、满意度与美观性、满意度与多方式满意的关系存在调节作用，这部分验证了H8。用层次回归法也得到了相同的结论。

表10神经质和稳定性学习者差异比较

[\&神经质学习者\&稳定性学习者\&\&\&回归系数（E1）\&标准误(SE1)\&回归系数（E2）\&标准误

(SE2)\&系数差异率（Z）\&SA-RE\&0.61*** \&0.05 \&0.81*** \&0.07 \&2.20* \&SA-NA\&0.66*** \&0.06 \&0.84*** \&0.07 \&-2.05* \&SA-RI\&0.71*** \&0.05 \&0.89*** \&0.06 \&-2.15* \&SA-FR\&0.73*** \&0.06 \&0.78*** \&0.07 \&-0.63 \&SA-AE\&0.46*** \&0.07 \&0.86*** \&0.08 \&-3.95*** \&SA-MS\&-0.25*** \&0.15 \&-0.68*** \&0.05 \&2.70** \&]

***、**、*分别代表在p=0.001、0.01、0.05的水平上显著

对开放性进行分组回归，因变量为满意度(SA)，自变量分别为可靠性(RE)、导航性(NA)、丰富性(RI)、友好性(FR)、美观性(AE)和多方式满意(MS)，回归结果和差异显著性如表11所示。可以看出，开放性人格特质在SA-NA、SA-AE上存在显著差异，即开放性人格特质对满意度与导航性、满意度与美观性的关系存在调节作用，这部分验证了H9。用层次回归法也得到了相同的结论。

表11开放性和封闭性学习者差异比较

[\&开放性学习者\&封闭性学习者\&\&\&回归系数

（E1）\&标准误

(SE1)\&回归系数

（E2）\&标准误

(SE2)\&系数差异率

（Z）\&SA-RE\&0.59*** \&0.06 \&0.48*** \&0.06 \&1.22 \&SA-NA\&0.69*** \&0.07 \&0.43*** \&0.07 \&2.67** \&SA-RI\&0.92*** \&0.09 \&0.87*** \&0.10 \&0.36 \&SA-FR\&0.68*** \&0.07 \&0.54*** \&0.06 \&1.45 \&SA-AE\&0.59*** \&0.10 \&0.3*** \&0.06 \&2.54* \&SA-MS\&-0.37*** \&0.06 \&-0.21** \&0.06 \&1.82 \&]

***、**、*分别代表在p=0.001、0.01、0.05的水平上显著

结论与建议

1. 结论

本研究通过对江西九江学院在校生的问卷调查，运用结构方程模型，证实了网络教学平台的可靠性、导航性、丰富性、友好性、美观性和多方式满意对满意度有显著影响，其中前五个因素的影响是正向的，第六个因素的影响是负向的。运用分组回归和层次回归法，通过计算系数差异率，检验了学习风格和大五人格的调节作用，结果表明AC-CE型和RO-AE型学习风格部分具有调节作用，大五人格中除了尽责性不具有调节作用外，其他人格都具有部分调节作用。

2. 建议

在影响网络教学平台满意度的因素中，丰富性和可靠性的系数较高，因此平台设计者应重点提高平台的丰富性和可靠性，以提高学习者的满意度水平。学习风格和人格特质具有调节作用意味着平台设计者应充分重视学习者存在差异这一事实，针对不同学习风格和人格特质的学习者采取与之相应的策略，以提高学习者的满意度水平。具体分六个方面：

（1）抽象理解型学习者的SA-RE、SA-FR、SA-AE、SA-MS回归系数的绝对值都大于具体经验型学习者，因此，平台设计者应着重为抽象理解型学习者提高平台的可靠性、友好性和美观性，同时教师和管理者应重点降低抽象理解型学习者的多方式满意水平。

（2）主动实验型学习者的SA-NA、SA-RI、SA-AE、SA-MS回归系数的绝对值都大于反思观察型学习者，因此，平台设计者应着重为主动实验型学习者提高导航性、丰富性和美观性，同时教师和管理者应重点降低主动实验型学习者的多方式满意水平。

（3）外向性学习者的SA-NA回归系数大于内向性学习者，因此，平台设计者应着重为外向性学习者提高平台的导航性。

（4）宜人性学习者的SA-NA、SA-AE回归系数大于非宜人性学习者，因此，平台设计者应着重为宜人性学习者提高平台的导航性和美观性。

（5）稳定性学习者的SA-RE、SA-NA、SA-RI、SA-AE、SA-MS回归系数的绝对值都大于神经质学习者，因此，平台设计者应着重为稳定性学习者提高平台的可靠性、导航性、丰富性和美观性，同时教师和管理者应重点降低稳定性学习者的多方式满意水平。

（6）开放性学习者的SA-NA、SA-AE回归系数大于封闭性学习者，因此，平台设计者应着重为开放性学习者提高平台的导航性和美观性。

3. 研究的贡献和局限

网络教学平台作为一种辅助教学工具，使用越来越普遍，也已引起越来越多学者的注意。本研究探讨了网络教学平台满意度的影响因素，以及学习风格和大五人格特质的调节作用。既阐明了满意度受哪些因素的影响，也说明了这种影响受哪些因素的调节，在一定程度上丰富了网络教学平台满意度研究的内容。但本研究也存在一定的局限性和进一步拓展余地，主要体现在以下两个方面：① 样本的收集范围和时间。虽然调查对象既有本科生也有专科生，调查对象的年级也覆盖了大一到大三，但都来自九江学院，以后可将调查对象扩展到江西省其他高校，使实证结果更具一般性。本研究中，只给学习者一个星期的时间去使用和熟悉网络教学平台，以至于虽然收集到了足够的样本量，但有效问卷的回收率不高。② 以教师为对象，研究满意度的影响及调节因素。教师是使用网络教学平台的另一个主体，教师用平台传授知识，学习者用平台学习知识，教师使用网络教学平台的满意度影响和调节因素，与学习者的应该会有所不同，对此有必要进行研究。

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收稿日期：2013－11－30

作者简介：戴卓，博士，副教授；郑孝庭。九江学院商学院（332005）。