虚拟学习社区采纳行为影响因素实证研究

[摘 要] 虚拟学习社区已逐渐成为一种重要的非正式学习环境，学习者对虚拟社区的采纳是开展虚拟社区学习的前提。以理理论和技术接受模型作为个体行为影响因素研究的理论框架，从行为视角识别和分析影响学习者采纳虚拟学习社区的主要因素，建立虚拟学习社区采纳行为前因模型，提出相应研究假设，并采用结构方程模型统计技术进行实证数据分析。实证结果表明，学习者采纳虚拟学习社区的行为受学习者的个体特征、虚拟社区的环境特征和虚拟社区的技术环境多方面因素影响，其影响的显著性与强度存在着差异。

[关键词] 虚拟学习社区； 采纳行为； 影响因素； 结构方程模型

[中图分类号] G434 [文献标志码] A

[作者简介] 杨丽娜（1975--），女，内蒙古乌兰浩特人。讲师，博士，主要从事虚拟社区教育应用、教育信息化、个性化学习服务研究。E- mail：。

一、引 言

随着社区技术的高速发展和社区应用的不断普及，互联网正逐步跨入社区时代。虚拟社区作为网络应用社会化的产物，深刻影响着我们的工作与学习方式。虚拟社区研究先驱Rheingold[1]认为虚拟社区是一种社会聚合体，它源自虚拟空间上有足够多的人、足够多的人类情感以及人际关系在网络上的长期发展，因此他将虚拟社区定义为：“一群通过计算机网络相互沟通的人们，彼此之间基于某种程度的认识，并分享某种程度的知识与信息的过程中所形成的群体”。Hagel & Armstrong[2]认为虚拟社区的真正意义在于把人们聚集在一起，通过网络建立起互动的基础，满足人们在学习、兴趣、幻想、人际交往等方面的需求。按照虚拟社区的成因可以将其分为学习社区、兴趣社区、交易社区等不同类型，这些类型的虚拟社区满足了人们网络上的不同应用需求。

虚拟学习社区是以计算机网络和通信技术为支撑的学习环境，借助网络和通信工具，通过探究、协作与交流等活动形式建立的虚拟学习共同体。[3]作为一种高度共享、无时空限制的个性化学习方式，采纳虚拟社区进行学习作为一种行为现象已经引起了国内外社会学、行为科学、教育学等不同学科研究者的普遍关注。研究内容主要集中在虚拟社区的学习环境设计、学习模式生成与社会化特征分析等方面，研究方法主要集中在思辨性、描述性、社会网络分析或个案研究等方法的运用。虚拟学习社区作为一种技术化的学习环境，要想实现预期的学习目标，其前提条件是个体对虚拟学习社区的采纳意愿与采纳行为，这也是实现虚拟社区有效学习的基础与前提。本文将以理理论和技术接受模型为基本研究框架，仅从行为研究角度识别和分析影响学习者采纳虚拟学习社区的主要因素，从而更好地服务于虚拟学习社区的建设与教育实践。

二、研究理论基础

基于虚拟社区的学习是学习者内部认知与外部学习刺激交互作用的信息行为过程，学习者的社区采纳意愿与采纳行为调节着学习者的行为方向与行为表现。目前，在个体网络信息行为的实证研究中，社会学、社会心理学、组织行为学与管理学等学科经常采用理理论（Theory of Reasoned Action，TRA）和技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）作为个体行为实证研究的基本理论框架，较为完整、系统地从个体内在动机与外在行为刺激角度开展实证研究。本文将从内因（如学习者的自我效能感）和外因（如技术系统的质量）两个方面，借鉴理理论的“前因―意愿―行为”这一基本研究框架来设计虚拟学习社区采纳行为的前因模型，并参考技术接受模型的个体信息行为实证研究结论，对个体采纳虚拟学习社区的行为影响因素进行实证研究。

源自社会心理学的理理论主要是对人有意识行为的决定因素进行研究。[4]理理论建立在个体依据所获信息能做出理性决策的假设之上，用于解释个体行为发生的前因。[5]该理论认为个体行为的发生是由行为意愿决定的，而行为意愿又是由个体对实施某一行为的态度和感知到的主观规范共同决定。该理论模型强调个体内在动机对行为的影响，认为行为动机决定着个体行为的最终表现。

基于理理论的技术接受模型[6]主要用于解释信息技术环境下个体信息系统采纳意愿的影响因素。该模型认为个体接受一种新的技术系统是由该系统的感知有用性和感知易用性来决定。感知有用性是指个体使用该系统对提高自己工作绩效程度的一种感知；感知易用性则是指个体对使用该系统容易程度的一种感知。[7]技术接受模型是一个非常简约和健壮的信息行为解释模型，已经在互联网的各种信息行为研究中得到验证，如电子商务环境中的消费者消费行为研究等。[8]

三、前因模型与研究假设

（一）研究模型与研究假设

虚拟学习社区作为物理学习环境的延伸与拓展，无限扩展了人类的学习时空。与物理学习环境最大的不同之处在于学习个体之间不再是面对面的互动与交流，而是基于网络和通信媒介的互动过程，这就导致影响学习者学习意愿的相关因素存在差异。在采纳虚拟学习社区进行学习的过程中，个体的采纳意愿和采纳行为是受多方面因素影响的，本文重点从个体特征、社区特征和技术环境三个方面来实证分析影响个体采纳虚拟学习社区的主要因素，研究模型如图1所示。本文重点考察和实证个体特征方面的社区熟悉与自我效能因素、社区特征方面的资源质量与社区声望因素，以及技术环境方面的系统质量因素对虚拟学习社区采纳行为的影响。

1. 个体特征

采纳虚拟学习社区进行学习的过程是学习者情感与认知交互作用的过程，不仅受外在环境的影响，同时还会受到学习者个体特征的调节。本文对个体特征的测量主要是从社区熟悉和自我效能两个因素进行考察。具有不同虚拟学习社区使用经历的学习者对采纳社区进行学习的意愿是有很大差异的。对于经验丰富的社区学习者来说，熟悉虚拟社区并具有良好学习体验的学习者就会表现出更加积极的采纳意愿与采纳行为。自我效能（Self-Efficacy）是个体对自己能否在虚拟社区中为他人提供有价值信息的一种能力感知和判断。人们对自己能力的判断往往是通过某一情境中他人对自己行为表现的评价感知的。在虚拟学习社区中，如果学习者对其他社区成员的贡献越多、获取的肯定评价越高，那么这种自我效能感就越强，学习者就会表现出积极的、持续的社区学习采纳意愿。基于以上分析，提出如下研究假设：

H1：学习者对社区的熟悉程度正向影响其对虚拟社区的采纳意愿；

H2：学习者的自我效能感知正向影响其对虚拟社区的采纳意愿。

2. 社区特征

对于虚拟学习社区的初始使用者来说，由于没有与虚拟学习社区进行交互的经历和经验，因此在决定采纳虚拟社区进行学习的过程中，更多时候，虚拟社区的声望是影响学习者采纳意愿的主要影响因素之一。虚拟学习社区的声望越高，学习者的信任度就越强，学习者的采纳意愿就更加强烈。同时，采纳虚拟学习社区进行学习，更多时候是基于资源的学习过程，因此，社区资源作为一种外在的影响因素，其质量的好坏也影响着学习者对社区学习的采纳意愿，本文主要从资源的针对性、主题性和个性化三个方面对资源质量进行测量。基于以上分析，提出如下研究假设：

H3：学习者感知的社区资源质量正向影响其对虚拟社区的采纳意愿；

H4：学习者感知的虚拟社区声望正向影响其对虚拟社区的采纳意愿。

3. 技术环境

在非面对面、以技术系统为媒介的虚拟环境中，学习者首先面对的就是技术环境，更确切地说就是社区网站，学习者对虚拟学习社区的采纳意愿首先是受技术环境影响的。基于技术接受模型对个体信息行为影响因素的解释，直接影响学习者学习态度和采纳意愿的就是技术系统的质量。对于技术系统质量的测量本文主要是从系统有用性、易用性，以及系统的功能性角度进行评价。如果学习者感知到社区技术系统具有较好的有用性、易用性和较强的功能，并能有效支持他的学习过程，那么学习者就会愿意采纳虚拟学习社区，并有采纳虚拟学习社区继续进行学习的行为倾向。基于以上分析，提出如下研究假设：

H5：系统质量正向影响学习者对虚拟社区的采纳意愿。

根据理理论的研究框架可知，无论在哪种环境中，个体的意愿都会影响个体的行为表现。本文是通过测量个体采纳虚拟社区进行学习和使用社区资源的倾向性来表征和测量个体的采纳意愿；通过测量个体的社区学习有效性与社区依赖感来表征和测量个体对虚拟学习社区的采纳行为。根据理理论的研究框架，本文认为个体采用虚拟社区进行学习并使用社区资源的意愿直接影响着个体的社区学习有效性与社区依赖感，因此，提出如下研究假设：

H6：学习者对虚拟学习社区的采纳意愿正向影响其对社区的采纳行为。

（二）理论构件的操作化

行为研究往往是对个体的行为态度、意图和观念等方面的影响因素进行测量，但这些因素往往又是不能直接测量的潜变量（一些文献中也称之为理论构件），因此需要对其进行操作化处理，即需要确定每个潜变量的测量指标，也即测量项目，从而达到对潜变量测量的目的。本文研究模型的潜变量测量项目主要是参考相关文献进行设计，并结合本文的研究目的和研究内容，对个别测量条目进行了措词上的修改。同时以相关理论为指导，对模型中的一些潜变量自行设计了一些测量项目。为了保证自行设计测量项目的效度和信度，笔者采用测量项目分类法，邀请两组裁判人员分别对测量项目进行了初步分类和验证分类，经过几次修正后，最终确定的模型理论构件操作化结果见表1。

四、研究设计与模型测量

（一）研究设计与数据收集

为了对研究模型进行实证检验，研究中采用调查问卷的方式进行数据收集。问卷包含基本人口统计信息与采纳意愿、采纳行为调查两部分，共21个态度测量项目，4个人口统计题项和3个虚拟学习社区使用基本情况题项。调查中，通过问卷题项对样本进行筛选，只保留两类样本数据，即有长期使用虚拟社区学习经历和初步使用虚拟社区学习经历的样本，对于从未使用过虚拟社区的样本不进行调查和数据统计分析。调查中向样本说明对问卷的作答仅以自己使用虚拟学习社区的经历为依据。研究中态度测量项目采用Likert七点量表法进行测量。调查样本为天津外国语大学和天津科技大学两所高校在校本科生、研究生，以及部分一线教师，共发放问卷340份，收回问卷305份，有效问卷285份，有效回收率为83.8%。

为了检验测量问卷的信度，研究中通过利用SPSS软件计算的Cronbach’系数进行判断。Cronbach’系数是对模型中每个理论构件测量项目的内部一致性进行检验，研究者们的一个共识是只要该系数超过0.7就认为测量工具是可信的。测量问卷的信度检验结果见表2。

（二）模型测量与分析

研究中采用结构方程模型（SEM）统计技术来测量虚拟学习社区采纳行为的前因模型，并采用LISREL8.80软件进行数据处理与分析。结构方程模型是通过一组可测量的观测变量间接测量理论构件之间关系的一种统计分析技术，可以同时处理多个因变量，允许自变量与因变量含有测量误差，能评估整个模型的拟合状况，并给出相应的统计数据报告。采用结构方程模型统计技术检验研究假设主要是通过如下几个测量指标进行评估：卡方与自由度的比值（x2/df），采用二者比值的目的在于降低来自测量样本规模与样本属性的影响，在一定程度上可以调节模型的复杂程度；模型拟合优度指数（GFI）、调整后的拟合优度指数（AGFI）、近似均方根残差（RMSEA）、比较拟合度指数（CFI）、均方根残差（RMR），以及标准拟合度指数（NFI）。研究模型拟合指标及其检验结论见表3。

由于篇幅所限，文中将不再给出每个理论构件测量项目的因子载荷和交叉载荷表，也不再给出所有理论构件观测变量的因子载荷路径与残差值，模型路径关系简图如图2所示。

（注：*表示p

从图中的路径系数可以清晰地看到，个体特征的自我效能潜变量显著地影响学习者对虚拟学习社区的采纳意愿，假设H2得到验证。社区特征的社区声望潜变量显著影响学习者对虚拟学习社区的采纳意愿，这个研究假设的显著性水平对那些虚拟学习社区的初始使用者来说更具有解释能力，因为社区声望是那些没有任何社区学习经历学习者评价其好坏，并决定是否参与社区学习的主要线索，研究假设H4得到检验。技术环境的系统质量潜变量显著影响学习者对虚拟学习社区的采纳意愿，研究假设H5得到检验，再一次验证了技术接受模型对信息行为决定因素的解释；学习者对虚拟学习社区和社区资源的采纳意愿显著影响着其社区依赖与学习的有效性，即社区采纳行为的外在表现，研究假设H6得到检验，再次表明了行为意愿对行为表现的影响作用。

但是我们也看到，个体特征方面的社区熟悉潜变量对虚拟学习社区采纳意愿的影响并不显著，即研究假设H1没有得到验证。笔者认为一种原因是对某一事物的熟悉程度往往会从两个方向影响个体的行为决策：或者正向影响并强化某一行为过程，或者反向影响并弱化某一行为过程，这取决于个体的主观体验。虚拟学习社区毕竟还不是主流的学习环境，学习者对虚拟社区的熟悉更多是表现在技术环境的熟悉，而不是将其作为一种学习环境和资源环境的熟悉。再加之研究模型测量所用的样本都是高校具有较长网龄并熟悉网络使用的学习者，即使使用虚拟学习社区的经历很短，甚至没有，他们对网络技术环境还是非常熟悉的，因此，在测量这一因子的时候，样本的采纳意愿也许并没有真正测量出来，而是测量了学习者对整个网络技术环境的采纳意愿上，因而也就没有形成差异趋势。

同时，社区特征的资源质量对社区采纳意愿的影响也并不显著，即研究假设H3也没能得到证实。可能的原因有两方面：一是，信息过载所致的信息筛选困难是学习者不能有效评价资源质量的主要因素。本文对资源质量主要从资源的针对性、主题性和个性化几个方面进行测量，根据人类决策行为有限理性的特点，学习者对学习资源的质量评价往往是模糊和缺乏标准的。二是，由于本文采用在校大学生进行模型测量与假设检验，对于在校大学生而言，虚拟学习社区往往是作为一种可有可无的拓展学习环境，这种非正式的学习环境并没有得到足够的重视，因此在进行采纳意愿测量时，学习者们就会表现出一种随意和宽容的态度。笔者认为，这个研究假设的成立与否是与被测样本属性和特点密切相关的，如果被测样本是非全日制的在职远程教育学员，那么也许结果就会明显不同，这也再次说明了实证研究的复杂性和样本依赖的特点。当然，一些研究假设没能得到证实，也可能是测量量表的效度不好，研究中需要进行多次的探索性因子分析才能不断提高测量问卷的效度，笔者认为这也许是一些研究假设没能证实的主要原因。

五、结 语

人类的行为表现本质至今还是个“黑箱”，个体行为的实证研究也仅仅是从某个方面通过行为现象来探究其行为本质的一个过程。教育技术作为一个关注应用和注重行为绩效的学科，对学习者的网络学习行为进行研究是为了更好地服务网络环境中的学习需求和学习过程，进而提高学习者的网络学习绩效。本文基于理理论和技术接受模型对个体行为决定因素的解释，建立了虚拟学习社区采纳行为前因模型，并通过量化实证的方式对研究假设进行了检验。虽然研究模型的总体拟合情况较好，但是笔者要指出，任何研究模型的实证过程都是受样本容量和样本属性影响的。本文提出的研究模型由于时间和经费的约束，仅仅是对高校的在校生进行检验，笔者也希望教育技术实践者能够从行为研究视角积极开展网络环境中其他学习群体的行为研究，更深入地了解学习者的网络学习行为特点和学习行为的影响因素，这样可以更好地服务于他们学习绩效的改善。

[参考文献]

[1] Rheingold， H. The Virtual Community: Homesteading on the Electronic Frontier[M].Reading，MA：Addison-Wesley，1993.

[2] Hagel JI， Armstrong AG. Net Gain: Expanding Markets through Virtual Communities[M].Harvard Business School Press:1997.

[3] 杨丽娜，刘科成，颜志军．面向虚拟学习社区的学习资源个性化推荐研究[J]．电化教育研究，2010，（4）：67~71．

[4] Fishbein， M and Ajzen I. Belief， Attitude， Intention and Behavior: An Introduction to Theory and Research[M].MA：Addison-Wesley，1975.

[5] [7] 转引自杨丽娜，颜志军.信息技术采纳视角下的网络学习行为实证研究[J].中国远程教育，2011，（4）：36~40.

[6] [10] Davis FD. Perceived Usefulness， Perceived Ease of Use， and end User Acceptance of Information Technology[J].MIS Quarterly 1989，（13）：319~40.

[8] M. Koufaris， Applying the Technology Acceptance Model and Flow Theory to Online Consumer Behavior[J].Information Systems Research， 2002，13（2）：205~223.

[9] Kankanhallia， Tanbcy， Weikk. Contribution Knowledge to Electronic Knowledge Repositories: An Empirical Investigation [J].MIS Quarterly， 2005，29（1）：113~143.

[11] 徐云杰.社会调查研究方法[DB/OL].省略p.nus.edu.sg/~xuy，2009.

基金项目：天津市教育科学“十二五”规划课题“信息技术助力终身教育理念实现：泛在学习环境构建与关键技术研究”（课题编号：CEYP6009）