APP下载

基于UTAUT模型的大学生英语口语App的使用意向研究*

2021-05-26张紫玉何芸

科学与信息化 2021年13期
关键词:意愿英语口语趣味性

张紫玉 何芸

1 UTAUT理论模型分析

Venkatesh,Morris等(2003) 在对历年TAM相关研究总结的基础上,针对探讨“影响使用者认知因素”的问题,结合技术任适配模型、创新扩散理论、理性行为理论 、规划行为理论、动机模型、复合的TAM与TPB模型、PC利用型、社会认知理论8个理论模型,并将这些模型进行整合,提出所谓“权威模式”的整合型科技接受模式 (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology / UTAUT)[1]。

UTAUT中四个核心维度的绩效期望(Performance Expectancy,PE)是指“人感觉使用系统对工作有所帮助的程度”;努力期望(Effort Expectancy,EE)指“个人使用系统所需付出努力的多少”; 社群影响(Social Influence,SI)指“个人所感受到的受周围群体的影响程度”,主要包括主观规范(Subjective Norm)、社会因素和(对外展示的)公众形象(Image)等三方面;便利条件(Facilitating Conditions,FC)则指“个人所感受到组织在相关技术、设备方面对系统使用的支持程度”,这些因素同时受年龄、性别、经验和自愿性等四个变量的调节。UTAUT原始模型见图1。

图1 Unified Theory of Acceptance and Use of Technology(UTAUT)模型

2 大学生口语及相关App现状分析

2.1 大学生口语现状分析

2.1.1 词汇量不足。传统记背单词对于没有好的技术方法和学习工具的学生是一件枯燥乏味也难以坚持的事情,长此以往,词汇量的积累变得愈发困难,在听说能力方面也难以获得有效成效。单纯地为了应付考试和考级,让学习变得被动和消极,无法真正获得学习能力。

2.1.2 发音不标准。部分学生会针对性地去看英文电影或电视剧,或者盲目跟读,但发音和高水平人员还是有很大的差距,容易丧失信心。无法有效获得语感和语境的环境感知,对于发音的技巧就无法获得有效提升。部分学生会用中文式思维去表达,会走入另一个盲区。

2.1.3 口语表达的输入量不足。我们的输入不仅不够本土化,输入量也是远远不够的,缺乏比较系统的学习。在第二语言能力习得领域中,语言学家克拉申提出过语言学习的必要条件,“大量的、可理解的、重复性输入”。narrow input 讲到,在某一个阶段输入的内容尽量大致方向主题要一致,这样可以保证同样表达一致能够被重复,这样才可以慢慢内化,转换为输出。如果量不够大重复次数不够多,顶多是被动的听力词汇或表达,而不是我们想要的口语词汇和表达[2]。

2.1.4 缺乏英语语言环境。英语学习离不开语言环境,而学校只注重学生的书面成绩,忽视了口语表达的重要性,学生在课堂上不断输入,却很少有机会输出,无法在实际生活中运用,导致口语交际能力停滞不前。

2.1.5 害怕开口。英语毕竟不是母语,没有中文说起来流畅,所以大部分人因为自己发音或者语法或者词汇等各方面存在问题而底气不足,总是害怕说错引人笑话而不敢开口说英语,从而削减了英语口语学习的兴趣。

2.2 口语App的现状

目前国内市场英语口语层出不穷,各有特色。目前较为权威的有tutorabc、英语流利说、开言英语、有道口语大师、可可英语、英孚教育等。这些英语口语App或通过强大的师资团队进行在线辅导答疑;或采用发音面部识别和跟读模式帮助纠音;或引入人机对话模式提供自由度高的学习方式;或使用丰富的图片和单词本帮助学习;或采用高强度的限时答题进行记忆强化;或采用定制化的学习包针对性提供学习辅导;或采用真人实时在线沟通来模拟真实场景;或通过专业或兴趣选择来提供不同内容课程。但依然存在许多问题:

2.2.1 纯粹的人机对话或者纯粹的讲授,碎片化设计无法构建完备的知识体系。某些App只是让学者机械化重复跟读练习,比较死板,很难让初学者产生兴趣,对于基础比较薄弱,还找不到比较好的记忆方法的学生很难坚持下去,另外,练习模块和兴趣领域有一定疏漏,或者侧重某一部分,不能构建完善的知识体系。

2.2.2 模块的设计和难度无法满足用户的个性化需求。由于App的功能不够齐全,只能满足用户部分需求,导致用户在使用过程中来回穿梭于多个App,学习效率较低。比如流利说偏重于配音和人机对话,或者专题教授,tutorabc讲究面对面交流但语法重难点和发音问题仍无法有效提升等。

2.2.3 有一定的收费门槛,过于注重盈利而忽视学生的经济承受能力。例如tutorabc一年学习费用基本都在13000元以上,阿卡索也达到7000元上下,加上学习的频率,时间选择,网络共享要求等,都是相当大的压力。

3 模型构建及影响因素分析

根据英语口语App发展现状以及文献梳理,剔除了便利条件,引入两个新变量,即感知趣味性和社会隔离性,同时对调节因素进行了调整,把年龄、经验、自愿使用换成了学历和流量,更能体现和符合英语App意愿统计调查的实际。扩展模型见图2。

图2 移动英语口语App使用意愿UTAUT扩展模型

3.1 绩效期望

绩效期望是指英语口语App线上服务能够为大学生提供所需的产品或者服务,给其生活、学习及工作带来便利及有用的程度。英语App通过大数据等核心技术记录学生的成绩、跟踪学生的成长,通过移动互联等技术实现不同地区学生的知识分享,帮助学生实现自主学习、自主管理、自主反思和改善学习策略。它既有丰富的学习资源,又集成多种功能,用户能通过它满足自己学习英语的需求。

3.2 努力期望

努力期望是指用户对英语口语App所感知到的使用便易程度,类似于Davis提出的感知易用性概念。在UTAUT理论模型中,个人的行为意愿会受到努力期望的直接影响。App的体验感会直接影响用户的心情,若App能在满足大学生期望的同时,操作便捷,使用流畅,可以大大激发使用者的热情,反之,则会令人反感,从而减少此类App的使用。

3.3 社群影响

社群影响是指个人所感受到的受周围群体的影响程度。大学生在使用App的过程中,会受到周围其他人的影响,从而产生与之相似的行为,他们会根据评分以及身边群体对App的评价去选择一款合适且高质量的App,对评分低的App产生完全相反的态度。

3.4 感知趣味性

感知趣味性是指大学生在使用口语App学习时保持积极的状态以及在学习过程中对某个具体情景所产生的愉悦感和满足感,而这种满足感会激发大学生对英语口语学习的兴趣。相关研究表明,感知趣味性对使用意愿有显著的正影响。

3.5 社会隔离性

社会隔离性是指大学生在使用口语App学习时,因缺乏交流与互动或交流较困难而产生被隔离的感觉。由于大学生在面对手机等电子设备学习口语时无法及时接收与反馈信息,导致学习效果不佳,从而影响使用意愿。

3.6 性别、学历、专业的调节作用

UTAUT模型表明性别对绩效期望(PE)、努力期望(EE)、社会影响(SI)与使用意愿(BI)的关系具有调节作用。本研究中,性别、学历以及专业类型都有可能对大学生口语App使用意愿的潜在变量产生干扰。不同的性别、学历和专业类型在学习方式上有很大差别,这会导致他们在选择口语App时会有不同的侧重点,而这些侧重点对使用意愿也会产生一定的影响[3]。

4 研究结论

4.1 提高口语类App的趣味性,丰富学习板块

语言学家克拉申认为,既有趣又有关是理想的输入应具备的特点之一。要使语言输入对语言习得有力,必须对它的意义进行加工,输入的语言材料越有趣、越关联,学习者就会在不知不觉中习得语言。有研究表明,感知趣味性对大学生使用App线上学习的使用意愿影响最大。因此,提高App的趣味性可以有效提高大学生的使用意愿。首先,App要进行专业化合理化的开发,将口语知识、技能以趣味性的方式呈现,在激发学生口语学习兴趣的同时,引导大家转变学习思维。其次,在内容方面,可以根据大学生的喜好增设不同的学习板块,让口语学习不再枯燥乏味。

4.2 提高口语App的实用性,完善英语学习的资源体系

大学生选择App学习口语的目的是希望能够学到有用的东西,在日后真实生活情景中能够学以致用,流利表达,提高自身技能。因此,口语App开发者应该注重App的实用性,不断完善英语学习的资源体系。一方面,对各个层次使用者的学习资源进行合理划分,建立一套完整的英语学习资源库,让学者能够依据自身情况自主选择。另一方面,从内容上涵盖日常生活的大部分场景,包括校园生活、家庭生活、出国旅行、影音娱乐、商业职场等,注重发音和表达思路,避免机械化操作。

4.3 避免口语学习隔离性,加大App宣传力度

社会隔离性对使用意愿产生负向影响。大学生在学习过程中因被隔离感减少App使用频率的例子不在少数,因此,平台应大力宣传App,吸引更多学习者了解并使用其产品,并为用户提供交流平台,如交流群或者交流圈,增强互动体验,提高学习效率,培养学习兴趣[4]。同时,做好数据分析,用户反馈和定期更新,积极关注使用者评语,分析大学生的习惯和特点,根据数据统计分析以及使用者的反馈,对软件的功能和UI交互进行相应的调整,满足用户的需求,提高用户满意度,为App树立良好的口碑形象。

猜你喜欢

意愿英语口语趣味性
健全机制增强农产品合格证开证意愿
“揪”出音乐教学的趣味性
增强小学数学教学趣味性
汪涛:购房意愿走弱是否会拖累房地产销售大跌
提高化学实验教学趣味性的实践探索
英语口语课中“以学生为中心”教学模式的应用
如何提高小学语文阅读教学的趣味性
小学英语口语教学研究
浅谈加强高中英语口语教学
An Analysis on Deep—structure Language Problems in Chinese