瞿成明， 王凤随， 陈 阳， 朱世东

(安徽工程大学 电气工程学院，安徽 芜湖 241000)

0 引 言

今天，在线学习系统成为世界上许多大学支持教学和学习的一种方法。在线学习的优势在世界范围内得到认可，但其对学习成效和知识转移的影响尚不明确。当前在线学习系统被广泛开发和应用，特别是用于远程学习或支持在职学生学习。虽然在线学习系统可以帮助学生获得学习素材，使学习和教学过程变得容易，但使用率仍然很低，而真正有效性的在线学习系统在学习成效和知识转移过程中还无法被准确评价。事实上，近年来在远程教育项目上注册的学生数量有所下降。为了提高学生的学习成效，并且能在这类项目中吸引更多的学生，在线学习系统能做哪些改进呢? 学习被认为是通过训练学生而获取知识和技能。学习成效被定义为在课程学习和训练过程中，学生所获得的知识、技能和学习习惯，是如何有效的应用在他们的工作中。此外，知识转移也被认为是通过培训过程中工作经验的学习使其习惯得以改变，这对在职学生和远程学习项目非常重要。以前的研究[1-2]表明，学习成效受学生能力、社会交往和技术因素的影响，知识转移受学生学习成效的影响。

根据安徽工程大学网络管理部门的数据，大约50%的教师仍然没有使用网络学习系统。这可能会降低在线学习系统的交互作用，从而降低在线学习系统在大学学习和教学过程中的整体优势。

因此，了解影响学生学习成效和知识转移的因素，对于提高网络学习系统的有效性，提高教学质量，吸引更多的学生参与远程教学是非常重要的。

1 文献综述与研究模式

1.1 在线学习

在线学习是一种现代教育技术，在软件应用和虚拟学习环境的帮助下，方便了学习者的学习活动。在线学习有很多类似的概念：比如计算机培训(CBT)、基于互联网的培训(IBT)和基于网络的培训(WBT)。通过各种设备，如台式电脑、笔记本电脑和移动设备等，在线学习有助于知识从在线资源转移到终端用户。在线学习系统经常使用许多类型的媒介来传递文本、音频、图像和视频给学习者[3-4]。

1.2 社会认知理论

根据Bundura & Wood[5]，社会认知理论(SCT)假设个体人格受到3个主要因素的影响:社会环境、个人感知和行为。个人感知、认知是个体社会心理方面,如价值、信念,意图,感受等相关生物学特性及经济、政治和文化方面有关的行为。

1.3 社会存在感

社会存在感是人们在互动和交流中对群体中他人存在的一种感知[2]。社会存在感是学习者通过在线学习系统对学习环境的感知，在这一环境中，他们可以与他人联系，积极分享他们的想法。虽然通过在线学习系统对学习环境感知可能不太充分，但可以通过结合传统学习社区和技术支持来构建共享的学习环境。在线学习系统的一个局限是面对面互动缺乏社会存在感。然而，问题可以通过增加点对点连接来解决。有了充分的联系，每个学生都可以通过他们的在线体验来深入学习和了解培训课程的价值。

1.4 交互性

交互性是利益相关者(包括学生、教师、教学管理人员、同学) 在培训过程中信息、知识的交换。交互允许个人分享想法、接收反馈并评估进展[6]。另外，一些学习理论证实了交互在训练过程中的核心作用[7]。通过使用同步通信工具,例如QQ，IM等,学生可以立即得到反馈和评估他们的想法或问题。因此，它有助于增加利益相关者之间的互动，使学习者更容易获得知识，并通过知识共享和体验来传递人们之间的无形价值。

1.5 相关研究

相关理论和研究可归纳为表1.

表1 相关研究总结Table 1 Relative refsearch summary

1.6 研究模型

基于以上分析， 文献[13] 的研究模型适用于本研究的目标，因为它不仅是基于TAM-理解在线学习成效，而且增加了社会存在感并注重在线学习系统的学习成效和知识转移。因此，研究选择的模型通过数字化网络学习系统探索学习成效和知识转移的多维影响因素。总之，所提的研究模型可以概括如图1所示。

图1 传统研究模型

计算机自我效能感:根据文献[13]，自我效能对每个人的行为都有影响。因此，计算机的自我效能感可能会对使用在线学习系统的使用者个人行为产生影响，并且使用者的学习成效体现出这种影响的结果。Johnson等[14]认为计算机自我效能对于通过在线学习系统提高学习成效具有重要意义。因此，假设1可以陈述如下：

H1:通过在线学习，计算机自我效能通过在线学习对学生的学习成效有积极的影响。

易用性:根据戴维斯的TAM模型[15]，如果用户认为使用在线学习系统很容易，他们将会更多地使用它，他们的学习成效也会提高。因此，假设2可以陈述如下:

H2:易用性对学生的学习成效有积极的影响。

感知有用性:Davis[15]定义感知有用性作为个人信念，在使用在线学习系统中能提高性能水平。此外，Johnson等[14]表明感知有用性对通过在线学习的学习成效有积极的影响。因此，假设3可以陈述如下:

H3:感知有用性对学生的学习成效有正向的影响。

交互和社会存在感:在交流过程中，交互是发送者与接收者之间的双向信息交换。在在线学习系统中，学生们可以通过电子邮件或面对面进行彼此互动交流。Aragon[16]的研究表明通过在线学习系统增加社会存在感有助于提高交互效率，提高学习质量。因此，假设4、5和6的表述如下:

H4:面对面的互动对学生的学习成效有积极的影响。

H5:电子邮件互动对学生的学习成效有积极的影响。

H6:社会存在感对学生通过在线学习的学习成效有积极的影响。

学习成效和知识转移:Kraiger[17]认为学习结果的合适的评估应该能够衡量学习目标和工作习惯的改变。知识转移效果是通过训练过程来考察学生工作习惯的变化。Alliger等[18]的研究表明学习成效对知识转移有影响。因此，假设可以陈述如下:

H7:学习成效通过在线学习对知识转移产生积极的影响。

2 研究方法

一般方法:采用定性和定量两种方法。研究过程分为两个阶段:定性研究和定量研究。

定性研究:这是通过对5名教师和15名学生(远程项目5人，本科5人以及研究生5人)的直接采访进行的，他们已经在AHPU使用了在线学习系统。本阶段的目的是选择最合适的问卷作为观察工具，最终确定本课题所提模型中构建的衡量尺度。

定量研究:这是为测试研究模型而进行的数据收集和分析。为了满足测试标准，样本量必须≥250名在各类项目(远程教育、本科和研究生)的学生。收集的数据将使用克朗巴哈系数、探索性因素分析及SPSS多元回归分析法进行分析。

3 数据分析和结果

研究收集了263个有效样本。这个数字适合于数据分析。具体数据见表2。

表2样本的描述性统计

Table2Samples′descriptivestatistics

特 征类 别类别统计百分比/%性 别男12547.5女13852.5年 龄18～2313852.524～3011041.831～40134.9>4020.8学生类型本科生15659.3研究生9235在职学生155.7专 业工商管理20879.1计算机科学与技术5520.9远程学习5520.9学历项目学士11142.2硕士9736.9年 级2011632420129733.1201311142.2201410.4使用在线学习系统时间1年4015.22年10941.43年9937.6≥4年145.3

3.1 样本的描述性统计

在这个样本中，女性占了52.5%。年龄从18岁到23岁，占52.5%。大多数受访者为本科生(59.3%)，属于工商管理专业(79.1%)。关于培训项目:42.2%的学士，36.9%的硕士，20.9%的远程课程。主要学生群体为2012-2013年(75.3%)。他们中的大多数至少有两年的在线学习系统使用经验(84.3%)。

3.2 探索性因素分析和克朗巴哈系数分析

测量量表的评估分为两个步骤:测试单个测度的可信度；各个测度的区分度和效度。对于单个测度，使用特征值≥1的PAF(主轴因素法)方法与斜交转轴法。类似的方法也适用于其他测度。因素分析法用来确定适合所提理论的有意义的因素。

单个因子测度的可信度与Cronbach Alpha的系数≥0.6是有效的。如果其相关性≥0.3，则可以保留该项。剔除不合格变量后，可以在表3中总结Cronbach alpha测试结果。

表3 克朗巴哈系数分析结果Table 3 Cronbach coefficient analysis result

为了检验量表的收敛效度和区分度，用上面所有测度来联合使用因素分析法。在EFA分析中，一些变量被删除和修改。这些变化可以概括如下:

(1) 计算机自我效能必须分为2个因素，其中包括:计算机自我效能(CSE6,7,8,9)和自学能力(CSE3,4)

(2) 易用性和感知有用性必须合并成一个因子，它将被重新命名为易用性和有用性(留8个变量)。

(3) 面对面交互因子必须完全移除(移除3个变量)。

(4) 学习成效和知识转移必须结合成一个因素，将其改名为学习和传授知识(13个变量)

分析结果表明，所有加载值均>0.5，被接受。KMO和Bartlett的测试结果都符合所有特征值>1和总累计>50%。综上所述，最终EFA结果总结如表4。

表4EFA分析结果

Table4EFAanlysisresult

原有因子每项量表级数新因子每项量表级数计算机自我效能7计算机自我效能自学能力42易用性感知有用性55易用性和有用性8面对面交互3面对面交互0电子邮件交互3电子邮件交互3社会存在感5社会存在感3学习成效知识转移94学习和知识转移13

3.3 修正模型

根据以往的研究结果[19]，必须对研究模型进行修订，并重新提出假设。

H1:计算机的自我效能感对学习和通过在线学习知识转移有积极的作用。

H2:自学能力对学习和通过在线学习知识转移有积极的影响。

H3:易用性和有用性对通过在线学习系统学习和知识转移有积极的作用。

H4:电子邮件互动对学习和通过在线学习知识转移有积极的影响。

H5:社会存在感对学习和通过在线学习知识转移有积极的影响。

图2 修正研究模型

3.4 假设检验

表5总结了多元线性回归分析。R2为0.640，调整后的R2为0.633，很好地利用模型解释了通过在线学习系统对学习和知识转移的影响。

表 5 线性回归分析结果Table 5 Linear regression analysis result

根据分析，所有的假设H1-H5都得到了支持。通过在线学习系统对学习和知识转移的影响强度可以归纳为以下几点:易用性(0.544)，社会存在感(0.454)，E-mail交互(0.243)，计算机自我效能感(0.242)，最后是自学能力(0.145)。

4 讨论与建议

4.1 讨 论

与之前对文献[13]的研究相比，这一结果与独立变量对学习和知识转移的正向影响相似。一些差异可以确定如下。

(1) 计算机自我效能对学习成效没有直接影响，但在研究中有直接影响。此外，计算机自我效能的一个分支，与自学能力有关，也对学习和知识转移有积极的影响。

(2) 研究的因变量是学习成果和知识转移的结合，因此，学习成果对知识转移的影响无法得到证实。这一结果也显示了学习成效与知识转移之间的关系和相似性。

(3) 之前的研究最强烈的影响因素是感知有用性(0.726)，但在这项研究中，最强烈的影响因素是易用性和有用性(一个综合因素，来源于易用性和感知有用性)。在线学习系统的支持特性在鼓励学生使用在线学习系统、学习和获取知识的过程中起着非常重要的作用。

(4) 在之前的研究中，面对面的互动对学习成效有积极的影响(0.081)，但在这项研究中，这个因素已经被删除了，所以这种关系无法被测试。通过在线学习系统，面对面的互动在实践中似乎并不重要。

(5) 自学能力是本课题提出的新因素，从计算机的自我效能感中提取出来，在在职学习情况下具有实际意义。在现实中，具有较高自学能力的学生往往从在线学习系统中获得更高的收益。

4.2 管理的影响

提高AHPU在线学习系统效益的管理启示如下:

(1) 改善易用性和有用性。网络管理者和在线学习项目负责人应注意当前在线学习系统的特征和性能，使它容易被学生和老师使用。在线学习系统开发人员应该添加更多的支持功能,如:在线教程,问答平台,视频导引，此外,经常组织培训课程对新上手学生和老师也有帮助。为了增加用户感知有用性，管理员应该经常进行调查，从用户那里得到反馈，以解决他们的问题，并添加更多的功能模块。

(2) 增加社会存在感。在这项研究中，社会存在感对学习和通过在线学习系统知识转移的影响是第二大影响因素。因此,AHPU管理部门应该在在线学习系统中增加一些社会存在感的尝试,如:组织一些通过在线学习系统需要共享和交互的活动 , 通过在线学习系统为每门课或每个主题项目安排一位管理员,把在线学习系统和其他网站或大学校园内信息端口整合在一起，并添加一些Web 2.0特性,如:评论、博客、民意调查、视频分享，对于网络学习系统，这些可能有助于增加社会存在感。

(3) 提高电子邮件交互和计算机自我效能。虽然没有前几个因素那么重要，但电子邮件交互和计算机自我效能感对学习和通过在线学习系统知识转移也有积极的影响。因此，为了提高在线学习的效果，管理者应该鼓励通过在线学习系统进行电子邮件交互。建议包括:为所有学生提供一个永久的电子邮件地址，并鼓励他们在在线学习系统上使用所有的互动;从大学官方或老师到学生的所有通知都应通过这一电子邮件系统传送;通过在线学习系统取代基于纸张的活动。为学生提供各种关于计算机相关主题的免费培训课程及研讨会,例如:使用在线学习系统支持他们的学习过程,如何寻找学术信息,如何使用计算机工具来收集、分析数据,并做出适当的引用。

(4) 训练自学能力。虽然自学能力对学习和知识转移的影响是最低的，但这个新因素显示了学习者获取知识以支持工作需求的重要作用。这项技能对于本科生、在职学生和研究生水平的学生来说更为关键。因此，大学应注重培养学生的自学能力和“软能力”。这些技能在培训过程中可以通过一些活动传授,如:培训说明会、团队工作、小组项目，它需要在教学和评估中进行适当改变。因此，对教师的培训和经常性的课程更新也是必要的。

5 结 论

总体而言，探讨了AHPU的学习成效和知识转移的影响因素。研究模型由6个独立变量组成，包括:计算机自我效能感、易用性、感知有用性、面对面互动、电子邮件互动和社会存在。两个因变量，包括:学习成效和知识转移。

收集了263名有效的调查对象测试研究模型后，对研究模型进行了修正。修正后的模型包括5个独立变量(计算机自变量、自学能力、易用和有用性、电子邮件交互和社会存在)和1个因变量(学习和转移知识)。多元回归分析结果表明，所有5个独立变量在在线学习系统中对学习和迁移知识都有积极的影响。影响的强度可归纳为:易用和有用性(0.544)，社会存在感(0.454)，电子邮件交互(0.243)，计算机自我效能(0.242)，最后是自学能力(0.145)。

然而，由于研究模型与实际数据不相适应，因此从研究模型中剔除了面对面的交互作用。原因可能是通过在线学习系统直接交互的局限性。另外，学习成果和知识转移结合在一起，这显示了两个概念之间的牢固关系。学习和知识转移的过程可能同时发生，因此，学生很难区分两个过程。此外，自学能力是提高在线学习系统效益的一个重要因素，因此，为了更好的学习结果，应该教会学生提高自学能力。

基于分析结果，提出建议：提高在线学习系统的易用性和有用性，通过增加web特性提高社交能力，通过组织培训课程提高电子邮件交互和计算机自我效能。

研究的局限性包括:样本量小，样本容量有限；缺乏评估中介因素和人口统计学变量对学习和转移知识的影响。对未来研究的影响包括:增加样本量，或将范围扩大到其他大学;确定新因素，如:知识过程、人口统计学变量;在研究模型中使用SEM-PLS来测试变量之间的双向影响。

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