好文荐读（第三十期）中文数字学习资源使用意愿及其影响因素研究

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1. 北京语言大学汉语国际教育研究院， 北京，100083
2. 香港中文大学教育学院， 香港， 999077

文章简介

文章来源：梁宇、李诺恩.中文数字学习资源使用意愿及其影响因素研究[J].语言文字应用,2023(02):23-35.

摘要：加强数字学习资源应用是教育数字化转型的重要举措。数字学习资源使用意愿对学习者的使用行为发挥着关键作用。本研究以技术接受扩展模型为理论框架，基于616份问卷数据，构建中文数字学习资源使用意愿假设模型，探究学习者对中文数字学习资源的使用意愿及其影响因素。研究发现：（1）学习者对中文数字学习资源的使用意愿总体良好；（2）感知易用性对使用意愿的总影响效应最为突出；（3）资源质量对使用意愿的影响路径较为多元；（4）感知易用性、感知有用性、使用态度具有关键的中介作用。基于上述发现，本研究建议：关注技术可供性，促进数字技术与中文教育有机融合；完善评价机制，助推中文数字学习资源质量提升；引导学习者树立积极使用观念，激发使用意愿。

关键词：国际中文教育；数字学习资源；使用意愿；影响因素；TAM 扩展模型

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国际中文教育数字学习资源（以下简称“中文数字学习资源”）建设是我国教育数字化战略行动的重要组成部分，对促进国际中文教育高质量发展、增强国际传播力影响力具有重要意义。近年来，世界主要国家相继发布了教育数字化战略或改革措施，推进数字学习资源常态化应用、构建智慧教育创新模式、引导学习者开展深度学习、提升学习者核心素养成为全球共同关注的议题。习近平总书记在党的二十大报告中指出要“推进教育数字化”。2023年2月，教育部部长怀进鹏在世界数字教育大会上提出：“深化实施教育数字化战略行动，一体推进资源数字化、管理智能化、成长个性化、学习社会化，让优质资源可复制、可传播、可分享，让大规模个性化教育成为可能。”截至 2022 年底，全球已有 180多个国家和地区开展中文教育，81个国家将中文纳入国民教育体系，正在学习中文的人数超过3000万（中华人民共和国教育部，2022）。可见，这是一个遍布全球、人数众多的中文学习群体。但很多国家存在本土中文师资和教材缺乏等问题。在这种情况下，中文数字学习资源建设及开放共享是缩小数字鸿沟和教育差距的最佳途径。

中文数字学习资源建设成效显著，数字产品形态丰富，数量可观（梁宇等，2023）。但同时也要看到，资源使用规模差强人意，很多数字教学平台的注册学习人数、用户活跃度、评论量等动态数据不容乐观。一项近期调查显示：来自65个国家和地区的1250位中文学习者中，使用中文数字学习资源的学习者仅占 45.6%，使用人数尚未达到预期。调查对象表示，“纸质学习资源更好、更实用，数字学习资源很多，但很庞杂，容易分散我的注意力”“我更愿意选择使用纸质学习资源”“我不习惯使用数字学习资源”（李诺恩、蒋汶芯，2022）。可见，部分学习者对中文数字学习资源持有消极的使用意愿。

在信息系统研究中，使用意愿是指个体愿意在未来采取特定信息系统使用行为的心理倾向（Warshaw & Davis，1985）。学习者对中文数字学习资源的使用意愿是影响其使用行为的重要前置性因素。该领域前期研究中，资源开发研究已涉及多种资源类型及其开发原则、理论、方法、对策等（宋继华等，2004；刘华，2021），而资源使用研究较为匮乏，只有少量研究调查了中文数字学习资源的使用现状（杜迎洁，2019），极少研究涉及学习者的使用意愿（蔡燕、汪泽，2022）。

为此，本研究以技术接受扩展模型为理论框架，尝试构建中文数字学习资源使用意愿假设模型，通过问卷调查数据对假设模型进行分析，深入考察学习者对中文数字学习资源的使用意愿，探究其影响因素及路径，以期从研究结论中获得启示。

“使用意愿”这一概念最早由 Fishbein & Ajzen（1975）在理性行为理论（Theory of Reasoned Action，TRA）中提出，作为理解个体行为决策过程的重要依据。Ajzen（1985、1987）考虑到个体行为决策时的主观性，在 TRA 的基础上引入感知行为控制（perceived behavioral control）变量，提出了计划行为理论（Theory of Planned Behavior，TPB）。Davis（1986、1989）将上述两大社会心理学的经典理论引入信息系统研究，提出了用于解释个体信息系统接受行为的技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）。其后，不断有学者从不同学科视角提出新的信息系统接受模型，如信息系统成功模型（Information System Success Model，ISSM）（DeLone & McLean，1992、2003）。也有学者在整合前期信息接受研究成果的基础上，提出了新的信息系统接受模型，如整合技术接受模型（Unified Theory of Acceptance & Use of Technology，UTAUT）（Venkatesh et al.，2003）。还有部分研究将其他学科的理论模型与 TAM 的主体框架结合，通过引入新变量增强 TAM 在面对不同人群、不同信息系统时的解释能力（边鹏，2012）。可见，个体对信息系统的接受与使用已经成为当代信息系统研究中较为成熟的研究领域之一。

上述理论框架纳入了若干信息系统使用意愿的影响因素，但这些影响因素之间缺乏互补性，存在概念重叠、术语使用不一致的问题（Venkatesh et al.，2003），为理解使用意愿的影响机制带来了困难。为此，Venkatesh 等人在综合考虑这些影响因素之后，在 TAM 原有理论框架的基础上构建了 TAM扩展模型（Venkatesh&Davis，2000；Venkatesh&Bala，2008），将影响信息系统接受的外部因素归为四类：个体差异、系统特征、社群影响、便利条件。TAM 扩展模型既保持了原 TAM 模型简约、易于理解等优点（King & He，2006），又增强了对外部影响因素的解释能力。

TAM扩展模型包含三个影响信息系统使用意愿的关键因素：感知易用性、感知有用性和使用态度。其中，感知易用性是指个体主观认为使用某一信息系统的省力程度，而感知有用性是指个体主观认为使用某一信息系统对工作绩效的提升程度（Davis，1986），且前者对后者有着直接的正向影响。上述两个关键因素直接影响个体对某一信息系统的使用态度，并直接或间接影响着个体对某一信息系统的使用意愿，且使用态度对使用意愿也存在直接影响。当个体认为某一信息系统越易用、有用，则越有可能对使用该信息系统抱有积极的使用态度，并萌生较为强烈的使用意愿。此外，TAM 扩展模型中的四类外部影响因素通过感知易用性和感知有用性，间接影响着个体的使用态度和使用意愿（见图 1）。

基于TAM扩展模型，本研究提出中文数字学习资源使用意愿的假设模型（见图2）。该模型不仅纳入了三个影响使用意愿的关键因素，即感知易用性、感知有用性和使用态度，并且在充分了解中文数字学习资源使用现状的基础上，参考TAM扩展模型对使用意愿影响因素的四维划分，从四类影响因素中分别选取一个在本研究场景中较为重要的影响因素，分别是自我效能、资源质量、主观规范和便利条件，以便较为全面地了解影响数字学习资源使用意愿的外部因素差异。

1.自我效能。自我效能是个体对自身成功完成某项工作或任务的信念，是体现学习者个体差异的重要方面。在数字学习资源使用中，自我效能是影响学习者认知、情感、行为以及学习结果的重要因素（Wang et al.，2008）。基于 TAM 扩展模型的相关研究表明，自我效能是直接影响感知易用性和感知有用性的动机因素，并对个体的使用意愿发挥着间接影响作用（Park，2009）。在本研究情境中，学习者使用中文数字学习资源的自我效能与学科知识学习、技术设备使用密切相关，具体反映在资源内容学习、技术功能使用和技术问题解决三方面。鉴于此，本研究围绕自我效能提出以下相关假设：

H1a：自我效能对感知易用性有显著的正向影响。

H1b：自我效能对感知有用性有显著的正向影响。
     2. 资源质量。资源质量是信息系统的重要表征。在教育教学活动中，资源质量指资源在使用过程中满足个体需求的程度（Wani & Mehraj，2014）。资源质量直接影响着教学效果，其中资源内容的质量尤为重要，是关乎国际中文教学质量的关键要素。鉴于此，本研究将资源质量作为影响数字学习资源使用意愿的前端因素之一，重点调查学习者对资源与自身需求匹配度以及资源内容的认知。围绕资源质量，本研究提出以下相关假设：

H2a：资源质量对感知易用性有显著的正向影响。

H2b：资源质量对感知有用性有显著的正向影响。

H5：感知易用性对感知有用性有显著的正向影响

H6：感知易用性对使用态度有显著的正向影响。

H7：感知有用性对使用态度有显著的正向影响。

H8：感知易用性对使用意愿有显著的正向影响。

H9：感知有用性对使用意愿有显著的正向影响。

H10：使用态度对使用意愿有显著的正向影响。

（一）研究工具

本研究采用问卷调查法，对图 2 假设模型进行验证分析。该问卷共 24 个题项，均采用李克特 5 级量表（1 为不符合 / 不同意，5 为符合 / 同意）。其中，自我效能、主观规范和便利条件的相关题项源自 Taylor & Todd（1995）；资源质量的相关题项源自 Almaiah 等（2016）；感知易用性、感知有用性、使用态度和使用意愿的相关题项源自 Davis（1989）和Taylor & Todd（1995）。上述题项均根据本研究的具体情况进行了改编，并邀请国际中文教育领域的 8 位专家对题项内容进行了修改完善。

问卷发放前，本研究对39位国际中文学习者进行了问卷前测。前测结果表明，总问卷的Cronbach’sα值为0.94，各维度的Cronbach’sα值在0.73~0.88之间，说明题项具有良好的内部一致性和可靠性，可用于大规模的样本调查。问卷于2022年4月至5月通过问卷星、邮件等方式向国际中文学习者正式发放，共收回问卷628份，剔除作答时间过短（少于180秒）的12份答卷，最后得到有效问卷616份，有效回收率为98.09%。

（二）研究对象

本研究以中文非母语的学习者作为调查对象。调查对象的基本信息详见表 1。

信度是指测量工具所测出结果的稳定性和一致性，信度越高，测量工具的可靠性越高。本研究使用 SPSS 28.0 对所收集的有效数据进行信度检验，结果显示，总问卷的Cronbach’s α 值为 0.94，各维度的 Cronbach’s α 值在 0.78~0.93 之间，说明测量工具的信度较高。

效度是指测量工具能够准确测出所需测量事物的程度。效度越高，测量工具的有效性越高。本研究问卷所设题项均来自已有相关研究文献，并依据领域内多位专家意见进行修改完善，在内容上具有较高的可信度。此外，本研究使用 AMOS 26.0 进行验证性因子分析。结果表明，测量模型具有良好的模型拟合优度：卡方与自由度的比值（CMIN/DF）为 2.467（参考标准：<3）；比较拟合指数（CFI）为 0.968，配适度指数（GFI）为 0.929，标准配适度指数（NFI）为0.948（参考标准：>0.9）；近似均方根误差（RMSEA）为 0.049，标准化均方根残差值（SRMR）为 0.026（参考标准：<0.08）。测量模型中所涉项目的标准化因子载荷均大于 0.7、组合信度（CR）和平均提取方差值（AVE）均大于 0.5，说明测量模型的聚合效度较高（见表2）；各变量平均提取方差值的平方根均大于其与其他变量的相关值，说明测量模型的区分效度较高（见表3）。因此，本研究问卷能够有效地测量中文数字学习资源使用意愿及其影响因素。

（二）模型与假设检验

 本研究使用 AMOS 26.0 对图 2 假设模型及前文提出的 14 条研究假设进行检验。结果表明（图3），假设模型的拟合优度良好（CMIN/DF：2.199；CFI：0.973，GFI：0.936，NFI：0.953；RMSEA：0.044，SRMR：0.034）。在 14 条研究假设中，仅有 3 条假设未能成立（H1b、H3a 和 H4b）。在影响使用意愿的四个前端因素对感知易用性和感知有用性的作用路径中，自我效能→感知易用性（H1a）、资源质量→感知易用性（H2a）、资源质量→感知有用性（H2b）、主观规范→感知有用性（H3b）、便利条件→感知易用性（H4a）均在 p<.001 水平下呈现显著性，故上述四个假设成立；而自我效能→感知有用性（H1b）、主观规范→感知易用性（H3a）、便利条件→感知有用性（H4b）在 p<.05 水平下未呈现显著性，故上述三个假设不成立。在影响使用意愿的三个关键因素间的作用路径中，感知易用性→感知有用性（H5）、感知易用性→使用态度（H6）、感知有用性→使用态度（H7）均在 p<.001 水平下呈现显著性，故上述三个假设成立。在影响使用意愿的三个关键因素对使用意愿的作用路径中，感知易用性→使用意愿（H8）、感知有用性→使用意愿（H9）、使用态度→使用意愿（H10）均在 p<.001 水平下呈现显著性，故上述三个假设成立。据此，本研究最终得到中文数字学习资源使用意愿模型如图 3 所示。

（一）研究结论

1. 学习者对中文数字学习资源的使用意愿总体良好

表2显示，本研究所涉变量的均值在 3.57（感知易用性）到 4.04（便利条件）之间，其中使用意愿的均值为 3.86。使用意愿所涉题项的均值依次为：在未来，我会使用最新的中文数字学习资源（3.90）> 在未来，我会使用中文数字学习资源进行中文学习（3.86）> 在未来，我会更多地使用中文数字学习资源（3.81）。总体来看，学习者对中文数字学习资源的使用意愿较好，对新的中文数字学习资源表现出较高的使用积极性。究其原因，一方面，本研究开展调查时，受新冠疫情影响，国际中文教学大部分采用在线教学模式，中文数字学习资源成为学习者学习中文的主要途径，学习者可能会因此表现出较好的资源使用意愿。另一方面，研究结论也表明，学习者对中文数字学习资源更新迭代以及新技术产品充满期待，这对新技术与中文数字学习资源研发的深度融合提出了更高要求。

2. 感知易用性对使用意愿的总影响效应最为突出      

假设检验结果表明，使用意愿受到感知易用性、感知有用性、使用态度的直接影响，直接效应量依次为：感知有用性（β=.36，p<.001）>使用态度（β=.27，p<.001）>感知易用性（β=.22，p<.001）。可见，在当前学习者使用中文数字学习资源的过程中，感知有用性对使用意愿的直接影响尤其强烈，感知易用性的直接影响相对于感知有用性和使用态度则最小。而中介效应检验结果表明，感知易用性和感知有用性均对使用意愿有显著的中介作用，中介效应量分别为0.33和0.09。结合直接效应与中介效应来看，感知易用性对使用意愿的总影响效应尤为明显。在实际教学中，如果学习者感到能够熟练地使用某种数字学习资源，便会产生积极的使用情感，降低焦虑，从而既能提升其对使用效果的感知，也有助于强化其使用意愿。反之，如果学习者使用体验不佳，很可能带来负面的使用情绪，以致影响使用效果和使用意愿。

       3. 资源质量对使用意愿的影响路径较为多元     

对四个使用意愿前端因素的中介效应检验结果显示，使用意愿受到自我效能、资源质量和便利条件的间接影响，间接效应量依次为：资源质量（β=.31，[0.22，0.40]）>自我效能（β=.16，[0.09，0.24]）> 便利条件（β=.12，[0.05，0.21]），资源质量和自我效能的间接影响作用较为突出。此外，资源质量可通过六条分路径对使用意愿发挥间接影响作用，而自我效能和便利条件仅可通过四条分路径对使用意愿发挥间接影响作用（见表4），可见资源质量对使用意愿的影响路径更加多元。从资源内容来看，中文数字学习资源分为语言要素类、语言技能类、专项内容类（如考试、旅游）、专项功能类（如词典、翻译）等不同类型。各类数字学习资源侧重的内容有所差异，可为学习者带来或“好用”或“有用”的感受，从而可以从多个角度促进学习者的使用意愿。另一方面，学习者对中文数字学习资源的需求十分多样，如发展语言能力、提升数字素养、优化学习体验、提高学习效率等。一旦资源满足了某个需求点，学习者便会产生积极的使用意愿，可见根据学习者需求提供特色资源，对提高资源质量、提升学习者使用意愿至关重要。

4. 感知易用性、感知有用性、使用态度具有关键的中介作用

表4显示，自我效能、资源质量和便利条件三个前端因素对使用意愿产生的影响，仅可通过感知易用性、感知有用性和使用态度的中介作用或链式中介作用实现。因此，感知易用性、感知有用性和使用态度在自我效能、资源质量和便利条件对使用意愿的间接影响过程中起到了关键的中介作用。与此同时，感知易用性、感知有用性和使用态度均可直接影响使用意愿。可见，三者作为内在信念的重要元素，是促进使用意愿发展的关键所在，而外部因素仅可通过内在信念对使用意愿产生作用，该结论与对慕课（Al-Adwan，2020）、移动图书馆 APP（Rafique et al.，2020）等数字学习资源使用意愿的调查结果一致。在实际教学中，部分学习者对使用中文数字学习资源缺乏积极的内在信念，这将导致即使为他们构建了良好的外部使用环境，所产生的学习效果也可能不太理想。

（二）研究启示
      1. 关注技术可供性，促进数字技术与中文教育有机融合

研究结果发现，提升学习者对中文数字学习资源的感知易用性是激发使用意愿的主要途径。为此，我们可从技术可供性理论出发，推动数字技术与国际中文教育学科内容的深度融合，让学习者切身感受到中文数字学习资源“易用、好用”，从而“愿用、爱用”。技术可供性是指在不同情境下，技术或技术对象（如数字技术产品）为行为主体提供实现特定目标的可能性（Gaver，1991）。该理论为提升感知易用性提供了三点启示：首先，技术
可供性强调技术的应用场景。这就需要我们在中文数字学习资源开发中，准确描述并表征国际中文教育的学科需求，发挥语音识别反馈、书写识别反馈、智能对话、虚拟场景搭建等技术优势，为学习者的中文学习、汉字书写、交际互动、文化体验等构建具体的应用场景，并在应用过程中不断迭代和完善，促进中文数字学习资源进一步满足学科需求。其次，技术可供性注重行为主体与技术或技术对象的互动关系。学习者与数字学习资源的互动，实质上就是学习者与学科内容的互动。资源开发需要明确技术在这种互动关系中的功能定位，对资源应用的场景（如多媒体课堂、在线课堂、自主学习）、资源应用的环节（如预习、讲授、对话、测试、作业、复习）、资源触发的交互（如静态交互、动态交互、自适应交互）进行预设，精准服务学习者与学科内容的互动，让“学习”在资源使用的过程中真正得到体现。此外，技术可供性突出目标导向。学习者与技术功能、学科内容的互动越顺畅，他们通过使用数字学习资源达到学习目标的可能性越大。因此，中文数字学习资源应在技术功能设计、学科内容编排上充分体现人本主义学习理念，以适配技术赋能高质量的学科内容、科学化的知识结构以及个性化的学习流程，为学习者的中文学习减负增效，这是提升学习者感知易用性并由此提高使用意愿的有效方法。

2.完善评价机制，助推中文数字学习资源质量提升

从研究结论可以看出，提升资源质量并借此调动学习者的使用意愿，已成为中文数字学习资源建设的关键所在，而建立完善的评价机制是提高资源质量的基础保障。当前中文数字学习资源仍缺乏成熟的质量评价体系，亟需针对网络课程、教学平台等常用资源类型开展评价工具研发、评价模型构建等相关工作，确立并完善中文数字学习资源质量评价机制。在评价工具研发中，一方面要借鉴国内外权威机构发布的数字学习资源评价标准，如加拿大的《评价和选择学习资源指南》、美国的《Quality Matters在线课程质量标准（第五版）》、中国的《国家教育资源公共服务平台教育资源评价指标体系》等。另一方面要研制体现国际中文教学规律的评价指标，使中文数字学习资源评价工具兼具国际视野和中文特色。通过理论构建、专家咨询、实证检验等科学流程研制的评价工具，对中文数字学习资源的开发和应用发挥引导作用。在评价模型构建方面，可从自主学习行为（如视频学习、资源下载、收藏、作业提交）、交互学习行为（如分享、评论、论坛发帖、推荐）和情感反馈行为（如评分、点赞）三个维度收集学习者使用数字学习资源的外显行为数据，建立基于使用效果的评价模型，从而对资源质量及效用进行客观评价，实现资源的智能推荐。

3.引导学习者树立积极使用观念，激发使用意愿

学习者对中文数字学习资源的使用观念是积极的还是消极的，将会极大地影响其使用过程和效果。为促进积极使用观念的产生和发展：第一，要提高资源内容的易学性和功能的易用性。开发或升级中文数字学习资源要遵循国际中文学习普遍规律，内容编排要循序渐进、螺旋上升，技术功能要便捷稳定、反应迅速，帮助学习者减少认知负荷，提高学习效率。第二，要增强资源的趣味性和交互性。融入更多动画、游戏等元素，使之呈现方式更加动感立体，营造更加轻松愉悦的学习氛围。提供闯关游戏、人机对话、师生问答、小组比赛等交互性数字学习资源，实现学习者与资源内容、教师、同伴的多维互动，吸引学习者的注意力、提高学习投入度。第三，要加强资源的多模态反馈和激励机制。利用颜色、图片、动画、音效等丰富多样的反馈元素，给予学习者多模态的评价反馈，发挥反馈的激励作用。第四，要建立资源的情感标识系统。在遵守数据伦理规范的前提下，抓取学习者情感画像，分析其在资源使用中的情感偏好，精准推送符合学习者情感需求的中文数字学习资源，从而给学习者带来积极的情感体验。第五，要注重培养学习者的多元综合能力。中文数字学习资源除了教授中文和文化知识与技能以外，还要在学习者的价值观塑造、创造力发展、反思能力提升、自主学习能力提高、批判思维拓展、跨文化意识培养等多个方面发挥作用，以满足学习者自我实现的需求，促进学习者的全面发展。

使用意愿是影响使用行为的前置性条件，了解学习者对中文数字学习资源的使用意愿及其影响因素，对提升使用意愿、优化使用效果具有现实意义。本研究以技术接受扩展模型为理论基础，构建并检验了中文数字学习资源使用意愿模型，揭示了中文数字学习资源接受和使用规律。同时也应看到，本研究仅对中文数字学习资源的使用意愿进行了初步探索，后续还可以围绕具体类型的数字学习资源或面向不同学习者群体进行针对性研究。后疫情时代，国际中文教学模式趋向多元，中文数字学习资源的使用情况将会有所改变，这可能导致学习者的使用意愿及其影响机制发生变化，而这都将成为我们未来的研究方向。

作者简介

    个人简介：北京语言大学汉语国际教育研究院（教育部人文社会科学重点研究基地）专职科研人员，编审（正高级），硕士生导师，语言学及应用语言学博士，世界汉语教学学会会员，中央民族大学国际教育学院、对外经济贸易大学中文学院兼职硕士生导师，山东大学、江西理工大学汉语国际教育专业学位研究生教育指导委员会行业专家委员。研究领域：汉语国际传播理论与实践；国际汉语教育中的教材、教法、教师研究。联系方式：2630150596@qq.com。

李诺恩，香港中文大学教育学院博士生，主要研究国际中文教育。

本文来源：《语言文字应用》

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今日小编：朱 朱 侠

审     核：心得小蔓

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