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摘要為提高學生在線持續學習效果，探究“互聯網+”背景下設計云平臺對學生在線持續學習意愿影響因素及其相互關系是十分必要的。本文整合技術接受模型與心流體驗理論，構建“互聯網+”背景下學生在線持續學習意愿影響因素的概念模型，提出研究假設并采用偏最小二乘法分析數據。結果表明，學生在線學習時使用設計云平臺可產生心流體驗，并對感知有用性、感知易用性、學習滿意度形成正向影響，繼而影響學生在線持續學習意愿。
關鍵詞設計云平臺；技術接受模型；心流體驗
1引言
2019年底，隨著疫情的爆發，高校各專業相繼開展線上教學。在這期間，大多數教師依托中國大學Mooc、騰訊會議、QQ課堂等在線形式開展教學工作。國內外很多學者對在線教學技術和形式作出了大量實證研究，以期更好地提高線上教學質量。然而，藝術設計專業由于其實操性，原有的線下實驗實訓教學如何在線開展給每位教師帶來了極大的挑戰與機遇。另外，如何提高在線學習者學習的滿意度和持續學習的意愿成為在線教學需要攻克的又一大難點。隨著互聯網技術的發展，誕生了一批可供藝術類線上實驗實訓教學的設計云平臺，如酷家樂、美間、720云等，已有教師將這些設計云平臺應用于實際教學之中。但目前的研究主要集中于對設計云平臺技術的實踐研究，缺乏從學生視角對設計云平臺的具體教學效果研究。因此，本文聚焦于設計云平臺這一新技術是否能夠提高學生在線學習的滿意度、是否能夠提高學生在線持續學習意愿及其影響因素開展研究。研究主要根據目前虛擬設計云平臺技術可對使用者產生心流體驗的理論，將技術接受模型（TechnologyAcceptanceModel，TAM）和心流體驗理論相結合，探索在線學習者在使用設計云平臺軟件時的持續學習意愿及其影響因素。
2理論背景
2.1技術接受模型
技術接受模型是1989年由學者Davis運用理性行為理論研究用戶對信息系統接受時所提出的，最初的目的是對計算機廣泛接受的決定性因素進行解釋說明。目前該模型已廣泛應用于測試大眾對新技術是否能夠接受或者是新技術是否能夠產生積極有效的作用等研究領域。
2.2心流體驗
心流體驗是指當個體進行某種活動時，期間能夠全身心地投入到活動之中，并產生出最佳的心理體驗。該理論在1975年由心理學家Csikszentmihalyi提出[1]。目前，心流體驗已經應用于虛擬現實技術開發、在線教育、短視頻用戶行為研究等多個領域。當出現心流體驗時，用戶會沉浸其中，感覺愉悅并會覺得時間過的很快。設計云平臺區別于其他平臺的重要特點是其能夠使用戶產生心流體驗。研究表明移動學習平臺可以使學生身臨其境感受到設計效果并隨之感受到設計的樂趣[2]。另外，在線學習時，學生對學習平臺的有用性和易用性的感知將影響持續使用行為[3]，而學習滿意度會影響學生持續學習的意愿[4]。因此，研究以TAM模型為基礎，充分考慮設計云平臺在使用中產生的心流體驗，構建了研究模型?；谝陨峡紤]，本研究提出如下假設：H1：心流體驗(EV)對感知有用性(UF)具有顯著影響。H2：心流體驗(EV)對感知易用性(EOU)具有顯著影響。H3：感知易用性(EOU)對感知有用性(UF)具有顯著影響。H4：感知有用性(UF)對學習滿意度(ATU)具有顯著影響。H5：感知易用性(EOU)對學習滿意度(ATU)具有顯著影響。H6：學習滿意度(ATU)對持續學習意愿(BIU)具有顯著影響。H7：感知有用性(UF)對持續學習意愿(BIU)具有顯著影響。H8：心流體驗(EV)作為外部因素，感知易用性(EOU)和感知有用性(UF)作為中介因素對學習滿意度(ATU)和持續學習意愿(BIU)具有顯著影響。
3研究方法
3.1問卷設計
研究以心流體驗的理論為基礎，對使用這些虛擬在線平臺的學生進行了問卷調查。通過問卷回收的數據分析得出來結論。目前，酷家樂、美間、720云這三大室內設計在線云平臺普及率并不高。另外，這些設計平臺并沒有在線交流區域。在實際的教學中，在線交流時還是使用騰訊會議或者QQ、微信等方式進行在線交流。因此在測試的時候，主要是觀察學生在使用這些在線云設計平臺時的學習感受與學習效果，以此為基礎進行的調研。研究采用數據收集、問卷調查的方法。問卷主要包括兩三大部分。第一部分是篩選設計云平臺的使用者、使用情況的調查，主要是收集學生是否使用過這些設計云在線平臺。第二部分是對心流體驗、感知有用性、感知易用性、學習滿意度以及持續學習意愿的五大維度的問卷調查。最后一部分是用戶的基本情況調查，包括性別、年級、入學方式、戶籍、學習成績等。問卷共25道題，采用李克特七點量表進行評定。
3.2問卷收集及樣本量評估
問卷發放給全國多個高職院校室內藝術設計專業的學生，保證了數據的隨機性。共收集問卷384份，剔除無效問卷共收集問卷350份。有效回收率為91%。其中，使用過這三類設計云平臺的樣本量為100份，占問卷總量的三分之一。學者Westland建議，采用結構方程進行數據分析時，樣本量計算公式為[5]：N>=50r2?450r+1100(1)式中，r是潛變量數量。本研究中，r=5。由該樣本量計算公式，可得出樣本量應為100，符合結構方程樣本量研究要求。學者Barclay建議，采用Smartpls結構方程分析問題時，樣本量可以根據模型中的最大題目數進行換算[6]。換算方法為最大題目數的五倍。在本研究中，測量模型的最大題目數為5，按照Barclay的換算方法，應收集的樣本量為100，符合Smartpls結構方程運算要求。根據調研結果，目前室內藝術設計專業使用在線虛擬平臺的人數較少，設計云平臺并未全面應用。在回收的100份使用過平臺的問卷中，男性占37人，女性占63人；大二學生占43人，大三學生占57人；被調查者大多數使用過美間及酷家樂設計軟件，720云全景平臺的使用量較少。使用美間平臺人數占45人，使用酷家樂平臺人數占36人，720云平臺人數占19人；城市戶籍占20人，鄉鎮戶籍占80人；高考入學64人，對口單招人數占36人；學習成績90-100分之間占21人，80-90分占66人，60-80分占13人。
4統計分析結果
本次研究使用PLS偏最小二乘回歸法進行數據分析。研究表明，偏最小二乘回歸法對小樣本的研究有出色的因果分析能力[7]。研究使用smartpls3.0軟件對數據進行信效度、區分效度、模型擬合度及結構方程模型的檢驗。
4.1信度和效度分析
通過對五個變量中題項的標準化因素負荷量、AVE值、CR值以及Cronbach’salpha的檢驗數據表明，五個構面的Cronbach’salpha值均高于0.80，標準化因素負荷量均大于0.8，AVE值均大于0.7。這些指標的結果表明，五個變量的題目具有良好的聚合效度。采用AVE法和計算交叉負荷量檢驗區分效度。區分效度的評估方法，是通過比較平均方差抽取量平方根與變量間相關系數的大小，計算出對角線AVE平方根均大于其相關系數，因此具有很好的區分效度。
4.2模型擬合度及假設檢驗
采用Smartpls中模型擬合度GOF測量模型的整體指標。研究模型擬合度為0.77，具有較好的模型擬合度。由smartpls分析工具計算的標準化路徑系數及其顯著性，見表1。學生在線使用設計云平臺的H1-H8研究假設全部成立。使用Smartpls中2000次的自助抽樣法計算，得到本研究假設的對應標準化路徑系數和假設檢驗結果，見圖1。從圖1可知，設計云平臺在使用中產生的心流體驗對感知易用性和感知有用性的影響最為顯著，路徑系數高達7.658和12.049。感知易用性和感知有用性對學習滿意度的路徑系數分別為5.296和5.579，影響效果較為顯著。學習滿意度對持續學習意愿的路徑系數為5.893，影響顯著。表2的中介效果檢驗結果，顯示了學生在使用在線云設計平臺時產生的心流體驗，通過感知有用性和感知易用性，對學生學習滿意度有顯著正向影響；心流體驗通過感知有用性、感知易用性和學習滿意度，對學生持續學習的意愿有正向顯著影響。這表明，學生在使用在線設計云平臺進行在線學習時，可以有效地提高學生的學習滿意度和持續學習的意愿。
5結論與討論
本文調研結果顯示，在“互聯網+”的學習時代，設計云平臺使學生感受到心流體驗，進而影響感知有用性和感知易用性，對提高學生學習滿意度有重要作用，并影響學生持續學習的意愿。因此，設計云平臺中所提供的豐富精彩的插件、易操作的學習內容，提高了學生學習的滿意度，但也存在一些需要改進之處。首先，酷家樂、美間、720云這些設計云平臺都是可以使用計算機、ipad直接觀看與制作，屬于桌面沉浸體驗。其模擬的全景效果能夠給學生帶來極大的樂趣。但是，這種桌面沉浸體驗并不能給予學生類似于虛擬現實技術中佩戴頭盔時產生的沉浸體驗。主要原因在于，學生在使用桌面系統時會受到外界的干擾，平臺未設置云交流討論區或者是進階升級之類的獎勵機制。在教學的實際使用中，后期的交流與分享并不是十分完善。因此，應持續優化設計云平臺建設。另外，設計云平臺通過簡單的操作就能夠呈現出三維的效果。尤其是720云、酷家樂與美間將設計的全景視角效果直接的呈現，能夠使學生快速地將自己思考的內容轉化為三維室內效果。相對于3DMAX或者其他教學中主流使用的三維軟件，學生能感知到軟件的易用性和有用性。但目前這些設計云平臺并未納入教學大綱，未作為一門必須掌握的技術在教學中使用。但在調研中發現，目前企業和行業中存在較多的購買該平臺的專業版進行使用。因此，應注重設計云平臺的推廣應用與普及。最后，學生認為這些設計云平臺能夠幫助他們快速地體驗或者實現自己創作的三維空間效果，但是并不能夠有效地提高自己的考試成績。因為教師給學生的評分需要結合學生的平時成績、課堂表現以及設計方案的好壞等多方面的因素。因此設計云平臺雖然是一款設計軟件，但需要教師注重結合它的易用性，重點培養學生的設計審美能力，提高設計效果與設計思維能力。
參考文獻
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[2]許雪琦,張婭雯.移動學習平臺用戶使用意愿影響因素研究——基于移動情境和心流體驗的技術接受模型.電化教育研究,2020,41(03):69-75,84
[3]陳美玲,白興瑞,林艷.移動學習用戶持續使用行為影響因素實證研究.中國遠程教育,2014(12):41-47,96
[4]楊根福.MOOC用戶持續使用行為影響因素研究.開放教育研究,2016,22(01):100-111
[5]WestlandJChristopher.Lowerboundsonsamplesizeinstructuralequationmodeling.ElectronicCommerceResearchandApplications,2010,11(04):476-487
[6]BarclayDW,ThompsonRL,HigginsC.ThePartialLeastSquares(PLS)ApproachtoCausalModeling:PersonalComputerUseasanIllustration.TechnologyStudies,1995,2(02):285-309
[7]HairJF,RingleCM,SarstedtM.TPLS-SEM:IndeedaSilverBullet.JournalofMarketingTheory&Practice,2011,19(02):139-152
作者:楊柳 單位:無錫工藝職業技術學院環境藝術與設計學院
