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摘 要：本研究以某高校展开Blackboard平台在线学习实践的学习者为研究对象，使用问卷调查数据分析的方法，探索了在线学习满意效果的影响因素，得出Blackboard平台学生参与活动较为单一、学习时间与满意度正相关等结论。并基于科技接受度模型理论，从促进Blackboard平台在线学习有用性和易用性的角度提出了相应的策略建议。
关键词：科技接受度模型；Blackboard平台；在线学习
中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2017）21-0018-06
一、研究背景
2012年高等教育版的《地平线报告》指出：未来五年中，人们期望能够按照自己的意愿在任何时间、任何地点从事工作、学习和研究。 2014年报告中再次指出：教育范式正在向包含更多的在线学习、混合式学习和协作学习的方向转移。[1]较之于如火如荼的社会化大趋势，从事教学一线的教师与学生，需要迅速的调整各自的教与学方式，尽快的适应在线学习以及混合式学习的特征。本研究借助于笔者所在高校推行基于Blackboard平台（以下简称BB平台）进行在线学习的浪潮，结合个人教学实践，核心探究这一教改过程中可能存在的影响因素有哪些？从而为进一步提升在线学习、混合式学习提供有效的策略建议。
二、研究设计
1.理论基础
任何新事物在普及和推广的过程中都会受到阻碍和质疑，以BB平台在线学习为例的推广亦是如此。很对学者对人们接受科技的心理变化做了探究，科技接受模型（technology acceptance model，TAM ）就是其中影响最为广泛的理论之一。TAM模型由Davis于1986年在其博士论文中首次提出。以理性行为理论（theory of reasoned action，TRA）为理论基础，同时吸收了期望理论模型、自我效能理论等相关理论中的合理内核。如图1所示，TAM模型指出用户对某个技术的应用现状由他的行为意愿所影响，而行为意愿又由使用态度所决定，使用态度由两个因素构成：感知有用性和感知易用性，这一切，则来自于外部变量的影响。
2.研究方法
目前有关数据挖掘的定义有很多，目前一种比较公认的定义是：数据挖掘（Data Mining，DM）就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识。[3]它是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识，从大量的、不完全的、模糊的、实际应用数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。统计学的方法是数据挖掘的经典方法，具体包括回归分析、判别分析、聚类分析、因子分析等。[4]
本文以西部某高校为例，针对该校学生基于BB平台进行在线学习的情况进行抽样调查，从调查问卷的数据中基于数据挖掘技术，核心采用统计学分析方法，进行系统分析，基于SPSS19.0进行数据分析。目的在于探究影响在线学习的核心障碍因素，并提出操作性的策略建议。
3.研究对象
（1）问卷介绍
关于BB平台在线学习的影响因素分析，在问卷编制过程中需要有理论性的依据进行可能性分类，本研究参考TAM模型所提出的感知有用性和感知易用性要素，结合Lin Y.Muilenburga 和 Zane L. Berge等曾经将学习者在线学习障碍因素归结为行政问题、社会交往、學术能力、技术能力、学习者动机、学习时间、学习支持、花费和接触网络的难易程度、技术问题、在线学习技能、学习兴趣、选修在线学习课程的数量等方面因素[5]，以及赵国栋，原帅将混合式学习影响因素分为学生特点、教师特点、课程特点、系统特点等几个方面进行调研[6]的相关研究，初步将问卷中可能对BB平台在线学习产生影响的因素参考以上纬度分类进行了23道问题编制。
（2）研究信效度介绍
针对BB平台在线学习满意度和影响因素归因问题的题项，采用了里克特五点记分测量的方式进行，并对于问卷可靠性进行了检测，克隆巴特系数（Cronbach’s Alpha）为0.823高于临界值0.6，表明问卷调研具有较好的可信度。问卷调研之外，对于部分学生和任何教师进行了访谈作为补充数据。同时选取了问卷调研中具有特殊性的课程进行了课堂观察。通过三角互证的方法有效保障了研究的效度。
（3）调研对象介绍
本研究选择西部某高校所有参与过BB平台在线学习的学生为调研对象，以随机抽样的方式发放问卷200份，约占学校所有参与过BB平台学习学生总数的30%。其中有效问卷为198份，有效率为99%。其中女生问卷123份，占总问卷的62.12%，男生问卷75，占总问卷的37.88%；包含了教育技术学、英语、口腔医学三个专业，问卷比例分别为39.9%、31.8%、28.3%；调研学生涵盖大学本科二年级到四年级，所占比例分别为15.7%、46.0%、38.4%；由于调研学校属于民族院校，因此学生构成比例民族特性多样化，问卷选择了该校民族人数构成较多的汉族、回族、维吾尔族、蒙古族、藏族作为选择类题项，所占比例分别为42.9%，21.2%，5.1%，4.0%，4.0%，其他民族作为填写类题项，占总问卷的22.7%，调研范围共涵盖了14个以上的民族。
三、研究过程
1.平台满意度现状分析
（1）学生对BB平台满意度现状分析
在根据里克特五点记分法进行一些列满意相关度问卷进行调研后，通过描述性统计分析得出，对于BB平台在线学习效果的满意度均值为3.2503。这表明整体而言学生对于BB平台在线学习情况较为满意。
（2）学生接触BB平台时间段分析
通过调研了解到，在平台上开设课程在2门以内的统计量个体达到了问卷总量的84.8%，开设3门课的有9.1%，开设四门课的有3.5%，开设5门课的学生占问卷总数的2.5%。此外，有80.8%的学生接触BB平台在线学习的时间只有一个学期，超过一年的学生只占总问卷的7.1%。这表明基于BB平台在线学习的学生大多属于初次接触在线学习的阶段。 （3）BB平台满意度在学习者不同群体间的差异性检验
研究通过独立样本T检验的方法对于不同性别的学生于平台的满意度做了差异性分析，差异性系数为0.447>0.05，表明不同性别的学生对于BB平台在线学习满意度差异并不显著；针对不同民族的学生，单因素方差分析结果组间差异性系数为0.676>0.05，表明不同民族的学生对于BB平台在线学习满意度差异并不显著；同样，针对不同年级的学生，单因素方差分析结果组间差异性系数为0.092>0.05，同样表明不同年级的学生对于BB平台在线学习满意度差异并不显著。
（4）学生对BB平台模块满意度分析
BB平台系统的呈现内容区，教师可以根据自己的需求新建内容模块，此外，平台提供了许多自嵌的教学功能模块如讨论区、作业提交、博客、Wiki等供教师选择应用。
本研究对象所在的学校管理部门，为了引导教师对于BB平台的完善适用，设置了教学模块基本内容框架，具体包括：教学大纲、教学内容、教学计划、课程介绍、教学视频等一系列的平台课程建设框架，笔者在前期访谈的基础上，选择了一些教师普遍应用的教学模块进行满意度分析，表明教学视频、讨论区、教学内容（及课件）三个模块成为学生最受欢迎的模块内容。
（5）登陆平台时间与平台满意度相关分析
关于学生每周登陆平台的时间，笔者设置了每周登陆1小时以内、登陆1-3小时、登陆3-7小时、登陆7-14小时四个选项，频数分析结果表明：45.5%的学生每周登陆平台的时间不足一小时，41.9%的学生登陆时间在1-3小时内；只有12.6%的学生登陆平台的时间超过了3小时。
针对登陆平台学习的时间，和对BB平台在线学习满意度之间的关系，笔者做了Pearson相关分析，结果如图2所示，统计检验对的显著性系数为0.000<0.01，相关系数为0.263，表明登陆平台学习的时间，与对平台的满意度成正相关。
进一步通过方差分析表明，不同登陆时间段的学生，对于平台满意度组间差异性系数为0.000<0.05，表明组间差异较大。描述性分析表明，周平均登陆1小时内的学生满意度均值为3.1293，周登陆时间平均1-3小时的，满意度均值为3.3169，周登陆时间平均3-7小时的，满意度均值为3.3736，周登陆时间平均7-14小时的，满意度均值为4.13。
（6）在线学习活动分布描述性分析
基于学生登陆BB平台的主要活动，主要通过开放式调研的方式收集了学生数据。笔者做了词频归类的频数分析，结果表明67.7%的学生登陆平台的主要活动是提交教师布置的作业；16.2%的学生主要活动是参与浏览在线讨论；10.6%的学生主要活动是观看教师上传的教学视频；只有5.6%的学生主要活动是浏览与课程相关的教学资源。
2.BB平台在线学习满意度影响因素归因分析
对于可能影响BB平台在线学习因素的归因分析，笔者采用因子分析进行处理。所谓因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少的几个因子反映原始资料的大部分信息的统计学方法。[7]在本研究中，期望通过因子分析的方法，对于可能影响BB平台在线学习的因素进行归类，从而形成有代表性的影响因素。
因子分析有两个核心问题，一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释，因此因子分析包含四个基本步骤：①确定待分析的若干变量是否适合做因子分析；②构造因子变量；③利用旋转使得因子变量更具有可解释性；④计算因子变量的得分。为了遵从严格的统计学范式，本研究中的因子分析也根据整个四个步骤进行分析。
（1）确定待分析的若干变量是否适合做因子分析
通过KMO和Bartlett球度检验分析得出，KMO值为0.894，大于标准系数0.6，表明适合做因子分析；此外Bartlett球度相伴概率为0.000，小于显著水平0.05，同样认为数据适合做因子分析。
（2）构造因子变量
基于主成分模型的主成分分析法是使用最多的因子分析方法，基于主成分分析法可以提取四个公共因子，如表1所示，它们可以反映原变量信息60.145%的信息。
从公共因子碎石图也可以看出，尤其是前三个公共因子，特征值变化非常明显，到第五个特征值以后，变化趋于平稳，这说明提取四个公共因子可以对原变量的信息描述产生显著作用。
（3）利用旋转使得因子变量更具有可解释性
经过主成分分析得到的是对原变量的综合，对于因子变量的解释，可以进一步说明影响原变量系统构成的主要因素和系统特征。在实际工作中，主要通过极大方差法进行分析。根据极大方差法对因子载荷矩阵旋转后的结果如下：
第一个因子的主要成分为“我觉得利用平台来学习能提高我的学习效率（系数为0.809）”、“较之于传统课堂面对面学习我更喜欢这种平台上的学习和交流（系数为0.793）”、“如果让我个人选择我更倾向于在平台上学习（系数为0.793）”、“我认为利用平台来学习对于个人学习时间的安排等方面有更好的积极性（系数为0.778）”、“整体来说我比较喜欢在平台是上课学习（系数为0.773）”、“我在平台上学习过的大多数课程内容都很丰富（系数为0.765）”、“我认为利用平台进行学习能进一步增加师生的交流与沟通（系数为0.762）”、“今后如果有机会任教我也會选择这种平台来进行教学（系数为0.710）”、“我喜欢在平台上提交作业并且能随时查看成绩（系数为0.707）”、“我觉得平台的功能操作很简单很方便（系数为0.698）”、“我喜欢在平台上进行讨论这样比起课堂回答问题更能够使我深入思考（系数为0.697）”、“我喜欢老师将教学内容相关的材料都放到平台上（系数为0.588）”，其系数均超过0.5；大多是与学习者对于平台功能作用的认知内容，因此可以称之为感知因子； 第二个因子的主要成分为“平台上的内容陈旧更新很慢让我感到无聊（系数为0.792）”、“平台上的模块功能很单一没有新鲜的作用（系数为0.770）”、“我在平台上的讨论和提问没有人回答（系数为0.757）”、“老师只是介绍我们使用并没有花费精力设计平台上的内容和活动（系数为0.698）”、“我只是在老师的要求下为了获得成绩才使用这个平台（系数为0.630）”、“我喜欢在线学习的方式但我并不喜欢这个BB平台系统（系数为0.558）”，其系数均超过0.5，均表示BB平台所展开的教学内容相关问题，因此可以称之为内容因子；
第三个因子的主要成分为“我不太喜欢这个平台觉得没有意义（系数为0.714）”、“我更喜欢老师上课面对面讲授不明白这个平台有什么作用（系数为0.694）” 其系数均超过0.6，表明学习者自身的学习习惯，因此可以称为习惯因子；
第四个因子的主要成分为“宿舍网络不好平时登陆平台学习特别不方便（系数为0.780）”、“我觉得课堂学习已经很忙碌课外时间在平台上学习会加重我的负担（系数为0.505）” 其系数均超过0.5，均表示参与BB平台在线学习的客观环境因素，因此称为环境因子。
（4）计算因子变量的得分
确定因子变量后，笔者通过回归法对于因子得分进行了计算，F1为情感因子，F2为内容因子，F3为认知因子，F4为环境因子，根据公因子解释力的不同，可以得出不同个体赋值计算的加权公式：
E=7.003×F1 3.940×F2 1.231×F3 1.058×F4
四、研究结论
1.对于BB平台的感知有用性和感知易用性因子是影响满意度的主要因素
如前文因子分析得出，提取的公共因子“感知因子”对于信息的解释度占30.276%，因此可以表明感知因子是影响BB平台在线学习满意度的最主要因素。这一结论与科技接受度模型一致。在“感知因子”中，有包括“感知有用性”和“感知易用性”两个因子的区分，从问题题项中可以看出，“我觉得利用平台来学习能提高我的学习效率（系数为0.809）”等对于平台效果的认可性问题，均属于“感知有用性”的内容，在解释度系数排序中位于前方，解释度系数均高于0.7；“我觉得平台的功能操作很简单很方便（系数为0.698）”等题项均属于平台“感知易用性”问题，在解释度系数排序中位于后方；由此可以进一步说明，“感知有用性”因子对于满意度度影响更为显著。
对于“感知有用性”因子及“感知易用性”因子所包含的问卷题项做了描述性分析，结果表明前者的认可度均值普遍偏低，“我觉得利用平台来学习能提高我的学习效率”均值仅为2.924，即只有33.84%的学生认为利用平台学习可以提高他们的学习效率。由此可以看出，较低的有用性感知度，极大的影响了BB平台在线学习的整体效果。
2.BB平台微课程教学活动得到了广泛认可
如前文因子分析得出，提取的公共因子“内容因子” 也是影响BB平台在线学习满意度的重要因素之一。所谓“内容因子”，是指对于BB平台中模块内容，及平台活动的认可程度。该部分题项的选项数据统计均值均高于3.23，具体而言，就BB平台教学内容而言，如前文所述，教学视频、讨论区、教学内容（及课件）三个模块成为学生最受欢迎的模块内容。这其中，教学视频模块在不同年级间的认可显著度系数为0.000<0.01，即极为显著。因此笔者对“教学视频”模块内容做了深入分析。
结果表明，“教学视频”模块认可度较高的为大三学生，均属于问卷调研中的教育技术学专业，通过学生访谈和任课教师教学设计的分析得出，“教学视频”模块主要是呈现了大量的课程知识点内容的微视频，教师将课堂教学中学生较难掌握的知识点，以10分钟左右的微视频形式录制，放置在“教学视频”模块，这样学生可以根据个人学习进度进行自主学习，得到了较高的认可。
3.BB平台学生参与活动类型较为单一
就“内容因子”所涵盖的平台教学活动而言，整体表明参与类型较为单一，如前文所述，67.7%的学生登陆平台的主要活动是提交教师布置的作业。这也与学生访谈的结果一致，BB平台对于学生而言，很大程度上仅仅作为作业提交的平台。单一的活动类型，导致学生对于平台功能失去兴趣，继而对于平台有用性感知度持续降低，从而影响最终的使用效果和满意度。
4.BB平台学习时间与平台满意度正相关
与单一的教学活动相一致，如前文数据所述，45.5%的学生每周登陆平台的时间不足一小时，只有12.6%的学生每周登陆平台的时间超过了3小时。结果同样证明登陆平台的时间与平台满意度之间呈显性正相关，即周平均登陆1小时内的学生满意度均值为3.1293，周登陸时间平均7-14小时的，满意度均值为4.13。
5.学习者环境因素对于BB平台在线学习有一定影响
因子分析同样表明，“环境因子”也会对于BB平台在线学习满意度产生一定的影响，具体包括网络的支持情况，以及登陆BB平台在线学习所占用的额外学习时间等，在本研究中，54.5%的学生认为网络因素会造成对BB平台使用的影响；40.9%的学生认为没有时间参与BB平台在线活动。
五、策略建议
1.有效促进学生对于BB平台在线学习的有用性感知
“感知的有用性”是指用户认为使用某种技术系统，所能带来的好处的综合感知，其中最明显的就是用户对该系统能多大程度地提高他的工作效益和效率的评价。
（1）建构主义理论指导教学，保障在线学习效果
如前所述，学生对于BB平台的有用性感知会影响在线学习的行为。然而要有效的提升学生感知有用性，最本质在于事实的证据，即基于BB平台的在线学习确实可以促进学习效果。在实践过程中，为了有效的保障有效学习，我们需要理论的引导。建构主义理论作为目前教与学领域的主流理论，在于它强调了对于学习的评价不应该以学习者记住知识的多寡来衡量，而是应以学习中主动参与的程度，协作学习的能力与贡献、意义建构的水平等因素来综合衡量。[8]这种关于“学习是知识建构”符合信息时代对于人才的需求。因此在基于BB平台的在线学习过程中，要遵循建构主义理念的指导，有效的保障在线学习效果，才能最终提升学生的有用感知度。 （2）发挥BB平台网络优势，拓展学生学习内容
有研究表明，有意义的学习包含六大特征，即积极的、建构的和特性化的、协作与交流的、富有情境的、引导性的以及有情感投入和激励性质的。[9]这对于基于BB平台的在线学习同样适用，并且基于BB平台的在线学习更有利于实现这些特征。结合丰富的网络资源，以BB平台作为资源整合平台，可以展开探究式教学活动、协作式教学等，有效的保障了以学习者为中心的教学理念和教学效果。
（3）丰富BB平台教学活动，促进学生学习参与
有学者提出，学生的学习是通过被卷入 （Becoming Involved）而實现的，卷入（Involvement）要求心理和身体的投入（Investment）。[10]这与前期的调研相一致，即学生登陆平台的时间与对平台在线学习的满意度成正比。但是调研同样指出，45.5%的学生每周登陆平台的时间不足一小时，且大多数学生参与BB平台活动的形式较为单一，这会极大的降低学生的参与兴趣，无法体现在线学习的优势。较之于单一的平台教学应用，BB平台自身其实拥有十分强大的功能体系，该平台以课程为核心，每一个课程都具备以下4部分独立的功能模块：内容资源管理——教师可以方便的发布、管理、组织教学内容；在线交流功能——异步和同步的交流协作工具；考核管理功能——自测、测验、考试、调查和记分册；系统管理功能——教务处老师的管理、统计功能。因此，如何充分利用这些功能模块，设计具有吸引力的教学活动，是提升BB平台在线学习的根本解决之道。
（4）完善课程考评机制，引导初学者关注平台
从前文调研可知，有80.8%的学生接触BB平台在线学习的时间只有一个学期，这表明对该校而言BB平台仍属于新事物的传播初期，大家对于BB平台的应用和了解较为盲目。目前以传统课堂为主的考评机制，仍然是以课堂出勤问答率、期中期末考核等进行教学评价，更多的是关注了面对面教学的效果，而对于平台应用而言，尤其是对于平台的深度交流，如讨论区的话题参与、教学资源的阅读率等尚未纳入考评机制，这并不利于引导初学者关注平台。
2.有效提升学生对于BB平台在线学习的易用性感知
“感知的易用性”则被定义为“用户认为一个信息系统能使用户减少所付出努力的程度”。因此，对于BB平台的初学者而言，很容易因为畏惧它的操作使用难度而放弃应用，因此需要有效的保障在线学习的易用性。
（1）简化设计平台界面，符合初学者的使用惯性
BB平台的界面由不同的模块搭建而成，教师需要根据个人课程的需要进行自主构建。因此课程界面应该符合基本网站的构建格式，根据导航链接进行简洁有序的排列。同时，模块内容的设计应该全面且有条理，关于课程介绍方面（如教学大纲、教师信息、参考书目等），课程内容方面（如教序课件、教学视频、教学资源等），课程交流方面（如作业习题、讨论区、博客等）都应该有所涉及。
（2）在线与课堂有效整合，降低学生重复作业
从高校应用的角度而言，在线学习往往是与传统课堂教学结合，即混合式学习的应用。因此基于BB平台的教学设计应当与课堂教学有效配合，避免BB平台学习活动和课堂学习活动重复的现象。例如基于翻转课堂理念，在平台提前发布教学视频和课件，并要求学生完成相应的习题作业，课堂中基于学生作业问题的汇总进行个性化辅导；基于BB平台讨论区、博客模块内容的应用，有效的组织学生进行小组合作学习，并通过学生平台贡献度进行考评测量，可以达到形成性评价的效果。
参考文献：
[1]L·约翰逊，S·亚当斯贝克尔，V·埃斯特拉达，A·弗里曼（作者）；张铁道，殷丙山，蒋明蓉， 吴莎莎，李玉（译者）.新媒体联盟地平线报告：2014高等教育版[R].奥斯汀，德克萨斯：新媒体联盟，2013.
[2]Davis FD. Perceived usefulness， perceived ease of use and user acceptance of information technology[J].MIS Quarterly， 1989.13（3）：319-339.
[3]贺清碧，胡久永.数据挖掘技术综述[J].云南民族大学学报（自然科学版），2003，29（3）：328-330.
[4]范洁.基于数据挖掘的在线学习行为评估系统设计与实现[D].国防科学技术大学，2005.
[5]Lin Y，Muilenburga， Zane L，Berge.Student Barriers to Online Learning： A factor analytic study[J].Distance Education， 2005（5）：29- 48.
[6]赵国栋，原帅.混合式学习的学生满意度及影响因素研究——以北京大学教学网为例[J].中国远程教育，2010（6）：32-38.
[7]杨晓明.SPSS在教育统计中的应用[M].北京：高等教育出版社，2012.5：307.
[8]高文，徐斌艳，吴刚.建构主义教育研究[M].北京：教育科学出版社，2007.2：26.
[9]Karppinen， P. . Meaningful learning with digital and online videos： Theoretical perspectives[J].AACE Journal， 2005，13（3）：233-250.
[10]吴筱萌，蒋静，吴杰伟.混合式学习环境下学生网上讨论的成效及影响因素研究[J].现代远程教育研究，2011（5）：59-65.
（编辑：王晓明）
关键词：科技接受度模型；Blackboard平台；在线学习
中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2017）21-0018-06
一、研究背景
2012年高等教育版的《地平线报告》指出：未来五年中，人们期望能够按照自己的意愿在任何时间、任何地点从事工作、学习和研究。 2014年报告中再次指出：教育范式正在向包含更多的在线学习、混合式学习和协作学习的方向转移。[1]较之于如火如荼的社会化大趋势，从事教学一线的教师与学生，需要迅速的调整各自的教与学方式，尽快的适应在线学习以及混合式学习的特征。本研究借助于笔者所在高校推行基于Blackboard平台（以下简称BB平台）进行在线学习的浪潮，结合个人教学实践，核心探究这一教改过程中可能存在的影响因素有哪些？从而为进一步提升在线学习、混合式学习提供有效的策略建议。
二、研究设计
1.理论基础
任何新事物在普及和推广的过程中都会受到阻碍和质疑，以BB平台在线学习为例的推广亦是如此。很对学者对人们接受科技的心理变化做了探究，科技接受模型（technology acceptance model，TAM ）就是其中影响最为广泛的理论之一。TAM模型由Davis于1986年在其博士论文中首次提出。以理性行为理论（theory of reasoned action，TRA）为理论基础，同时吸收了期望理论模型、自我效能理论等相关理论中的合理内核。如图1所示，TAM模型指出用户对某个技术的应用现状由他的行为意愿所影响，而行为意愿又由使用态度所决定，使用态度由两个因素构成：感知有用性和感知易用性，这一切，则来自于外部变量的影响。
2.研究方法
目前有关数据挖掘的定义有很多，目前一种比较公认的定义是：数据挖掘（Data Mining，DM）就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识。[3]它是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识，从大量的、不完全的、模糊的、实际应用数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。统计学的方法是数据挖掘的经典方法，具体包括回归分析、判别分析、聚类分析、因子分析等。[4]
本文以西部某高校为例，针对该校学生基于BB平台进行在线学习的情况进行抽样调查，从调查问卷的数据中基于数据挖掘技术，核心采用统计学分析方法，进行系统分析，基于SPSS19.0进行数据分析。目的在于探究影响在线学习的核心障碍因素，并提出操作性的策略建议。
3.研究对象
（1）问卷介绍
关于BB平台在线学习的影响因素分析，在问卷编制过程中需要有理论性的依据进行可能性分类，本研究参考TAM模型所提出的感知有用性和感知易用性要素，结合Lin Y.Muilenburga 和 Zane L. Berge等曾经将学习者在线学习障碍因素归结为行政问题、社会交往、學术能力、技术能力、学习者动机、学习时间、学习支持、花费和接触网络的难易程度、技术问题、在线学习技能、学习兴趣、选修在线学习课程的数量等方面因素[5]，以及赵国栋，原帅将混合式学习影响因素分为学生特点、教师特点、课程特点、系统特点等几个方面进行调研[6]的相关研究，初步将问卷中可能对BB平台在线学习产生影响的因素参考以上纬度分类进行了23道问题编制。
（2）研究信效度介绍
针对BB平台在线学习满意度和影响因素归因问题的题项，采用了里克特五点记分测量的方式进行，并对于问卷可靠性进行了检测，克隆巴特系数（Cronbach’s Alpha）为0.823高于临界值0.6，表明问卷调研具有较好的可信度。问卷调研之外，对于部分学生和任何教师进行了访谈作为补充数据。同时选取了问卷调研中具有特殊性的课程进行了课堂观察。通过三角互证的方法有效保障了研究的效度。
（3）调研对象介绍
本研究选择西部某高校所有参与过BB平台在线学习的学生为调研对象，以随机抽样的方式发放问卷200份，约占学校所有参与过BB平台学习学生总数的30%。其中有效问卷为198份，有效率为99%。其中女生问卷123份，占总问卷的62.12%，男生问卷75，占总问卷的37.88%；包含了教育技术学、英语、口腔医学三个专业，问卷比例分别为39.9%、31.8%、28.3%；调研学生涵盖大学本科二年级到四年级，所占比例分别为15.7%、46.0%、38.4%；由于调研学校属于民族院校，因此学生构成比例民族特性多样化，问卷选择了该校民族人数构成较多的汉族、回族、维吾尔族、蒙古族、藏族作为选择类题项，所占比例分别为42.9%，21.2%，5.1%，4.0%，4.0%，其他民族作为填写类题项，占总问卷的22.7%，调研范围共涵盖了14个以上的民族。
三、研究过程
1.平台满意度现状分析
（1）学生对BB平台满意度现状分析
在根据里克特五点记分法进行一些列满意相关度问卷进行调研后，通过描述性统计分析得出，对于BB平台在线学习效果的满意度均值为3.2503。这表明整体而言学生对于BB平台在线学习情况较为满意。
（2）学生接触BB平台时间段分析
通过调研了解到，在平台上开设课程在2门以内的统计量个体达到了问卷总量的84.8%，开设3门课的有9.1%，开设四门课的有3.5%，开设5门课的学生占问卷总数的2.5%。此外，有80.8%的学生接触BB平台在线学习的时间只有一个学期，超过一年的学生只占总问卷的7.1%。这表明基于BB平台在线学习的学生大多属于初次接触在线学习的阶段。 （3）BB平台满意度在学习者不同群体间的差异性检验
研究通过独立样本T检验的方法对于不同性别的学生于平台的满意度做了差异性分析，差异性系数为0.447>0.05，表明不同性别的学生对于BB平台在线学习满意度差异并不显著；针对不同民族的学生，单因素方差分析结果组间差异性系数为0.676>0.05，表明不同民族的学生对于BB平台在线学习满意度差异并不显著；同样，针对不同年级的学生，单因素方差分析结果组间差异性系数为0.092>0.05，同样表明不同年级的学生对于BB平台在线学习满意度差异并不显著。
（4）学生对BB平台模块满意度分析
BB平台系统的呈现内容区，教师可以根据自己的需求新建内容模块，此外，平台提供了许多自嵌的教学功能模块如讨论区、作业提交、博客、Wiki等供教师选择应用。
本研究对象所在的学校管理部门，为了引导教师对于BB平台的完善适用，设置了教学模块基本内容框架，具体包括：教学大纲、教学内容、教学计划、课程介绍、教学视频等一系列的平台课程建设框架，笔者在前期访谈的基础上，选择了一些教师普遍应用的教学模块进行满意度分析，表明教学视频、讨论区、教学内容（及课件）三个模块成为学生最受欢迎的模块内容。
（5）登陆平台时间与平台满意度相关分析
关于学生每周登陆平台的时间，笔者设置了每周登陆1小时以内、登陆1-3小时、登陆3-7小时、登陆7-14小时四个选项，频数分析结果表明：45.5%的学生每周登陆平台的时间不足一小时，41.9%的学生登陆时间在1-3小时内；只有12.6%的学生登陆平台的时间超过了3小时。
针对登陆平台学习的时间，和对BB平台在线学习满意度之间的关系，笔者做了Pearson相关分析，结果如图2所示，统计检验对的显著性系数为0.000<0.01，相关系数为0.263，表明登陆平台学习的时间，与对平台的满意度成正相关。
进一步通过方差分析表明，不同登陆时间段的学生，对于平台满意度组间差异性系数为0.000<0.05，表明组间差异较大。描述性分析表明，周平均登陆1小时内的学生满意度均值为3.1293，周登陆时间平均1-3小时的，满意度均值为3.3169，周登陆时间平均3-7小时的，满意度均值为3.3736，周登陆时间平均7-14小时的，满意度均值为4.13。
（6）在线学习活动分布描述性分析
基于学生登陆BB平台的主要活动，主要通过开放式调研的方式收集了学生数据。笔者做了词频归类的频数分析，结果表明67.7%的学生登陆平台的主要活动是提交教师布置的作业；16.2%的学生主要活动是参与浏览在线讨论；10.6%的学生主要活动是观看教师上传的教学视频；只有5.6%的学生主要活动是浏览与课程相关的教学资源。
2.BB平台在线学习满意度影响因素归因分析
对于可能影响BB平台在线学习因素的归因分析，笔者采用因子分析进行处理。所谓因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少的几个因子反映原始资料的大部分信息的统计学方法。[7]在本研究中，期望通过因子分析的方法，对于可能影响BB平台在线学习的因素进行归类，从而形成有代表性的影响因素。
因子分析有两个核心问题，一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释，因此因子分析包含四个基本步骤：①确定待分析的若干变量是否适合做因子分析；②构造因子变量；③利用旋转使得因子变量更具有可解释性；④计算因子变量的得分。为了遵从严格的统计学范式，本研究中的因子分析也根据整个四个步骤进行分析。
（1）确定待分析的若干变量是否适合做因子分析
通过KMO和Bartlett球度检验分析得出，KMO值为0.894，大于标准系数0.6，表明适合做因子分析；此外Bartlett球度相伴概率为0.000，小于显著水平0.05，同样认为数据适合做因子分析。
（2）构造因子变量
基于主成分模型的主成分分析法是使用最多的因子分析方法，基于主成分分析法可以提取四个公共因子，如表1所示，它们可以反映原变量信息60.145%的信息。
从公共因子碎石图也可以看出，尤其是前三个公共因子，特征值变化非常明显，到第五个特征值以后，变化趋于平稳，这说明提取四个公共因子可以对原变量的信息描述产生显著作用。
（3）利用旋转使得因子变量更具有可解释性
经过主成分分析得到的是对原变量的综合，对于因子变量的解释，可以进一步说明影响原变量系统构成的主要因素和系统特征。在实际工作中，主要通过极大方差法进行分析。根据极大方差法对因子载荷矩阵旋转后的结果如下：
第一个因子的主要成分为“我觉得利用平台来学习能提高我的学习效率（系数为0.809）”、“较之于传统课堂面对面学习我更喜欢这种平台上的学习和交流（系数为0.793）”、“如果让我个人选择我更倾向于在平台上学习（系数为0.793）”、“我认为利用平台来学习对于个人学习时间的安排等方面有更好的积极性（系数为0.778）”、“整体来说我比较喜欢在平台是上课学习（系数为0.773）”、“我在平台上学习过的大多数课程内容都很丰富（系数为0.765）”、“我认为利用平台进行学习能进一步增加师生的交流与沟通（系数为0.762）”、“今后如果有机会任教我也會选择这种平台来进行教学（系数为0.710）”、“我喜欢在平台上提交作业并且能随时查看成绩（系数为0.707）”、“我觉得平台的功能操作很简单很方便（系数为0.698）”、“我喜欢在平台上进行讨论这样比起课堂回答问题更能够使我深入思考（系数为0.697）”、“我喜欢老师将教学内容相关的材料都放到平台上（系数为0.588）”，其系数均超过0.5；大多是与学习者对于平台功能作用的认知内容，因此可以称之为感知因子； 第二个因子的主要成分为“平台上的内容陈旧更新很慢让我感到无聊（系数为0.792）”、“平台上的模块功能很单一没有新鲜的作用（系数为0.770）”、“我在平台上的讨论和提问没有人回答（系数为0.757）”、“老师只是介绍我们使用并没有花费精力设计平台上的内容和活动（系数为0.698）”、“我只是在老师的要求下为了获得成绩才使用这个平台（系数为0.630）”、“我喜欢在线学习的方式但我并不喜欢这个BB平台系统（系数为0.558）”，其系数均超过0.5，均表示BB平台所展开的教学内容相关问题，因此可以称之为内容因子；
第三个因子的主要成分为“我不太喜欢这个平台觉得没有意义（系数为0.714）”、“我更喜欢老师上课面对面讲授不明白这个平台有什么作用（系数为0.694）” 其系数均超过0.6，表明学习者自身的学习习惯，因此可以称为习惯因子；
第四个因子的主要成分为“宿舍网络不好平时登陆平台学习特别不方便（系数为0.780）”、“我觉得课堂学习已经很忙碌课外时间在平台上学习会加重我的负担（系数为0.505）” 其系数均超过0.5，均表示参与BB平台在线学习的客观环境因素，因此称为环境因子。
（4）计算因子变量的得分
确定因子变量后，笔者通过回归法对于因子得分进行了计算，F1为情感因子，F2为内容因子，F3为认知因子，F4为环境因子，根据公因子解释力的不同，可以得出不同个体赋值计算的加权公式：
E=7.003×F1 3.940×F2 1.231×F3 1.058×F4
四、研究结论
1.对于BB平台的感知有用性和感知易用性因子是影响满意度的主要因素
如前文因子分析得出，提取的公共因子“感知因子”对于信息的解释度占30.276%，因此可以表明感知因子是影响BB平台在线学习满意度的最主要因素。这一结论与科技接受度模型一致。在“感知因子”中，有包括“感知有用性”和“感知易用性”两个因子的区分，从问题题项中可以看出，“我觉得利用平台来学习能提高我的学习效率（系数为0.809）”等对于平台效果的认可性问题，均属于“感知有用性”的内容，在解释度系数排序中位于前方，解释度系数均高于0.7；“我觉得平台的功能操作很简单很方便（系数为0.698）”等题项均属于平台“感知易用性”问题，在解释度系数排序中位于后方；由此可以进一步说明，“感知有用性”因子对于满意度度影响更为显著。
对于“感知有用性”因子及“感知易用性”因子所包含的问卷题项做了描述性分析，结果表明前者的认可度均值普遍偏低，“我觉得利用平台来学习能提高我的学习效率”均值仅为2.924，即只有33.84%的学生认为利用平台学习可以提高他们的学习效率。由此可以看出，较低的有用性感知度，极大的影响了BB平台在线学习的整体效果。
2.BB平台微课程教学活动得到了广泛认可
如前文因子分析得出，提取的公共因子“内容因子” 也是影响BB平台在线学习满意度的重要因素之一。所谓“内容因子”，是指对于BB平台中模块内容，及平台活动的认可程度。该部分题项的选项数据统计均值均高于3.23，具体而言，就BB平台教学内容而言，如前文所述，教学视频、讨论区、教学内容（及课件）三个模块成为学生最受欢迎的模块内容。这其中，教学视频模块在不同年级间的认可显著度系数为0.000<0.01，即极为显著。因此笔者对“教学视频”模块内容做了深入分析。
结果表明，“教学视频”模块认可度较高的为大三学生，均属于问卷调研中的教育技术学专业，通过学生访谈和任课教师教学设计的分析得出，“教学视频”模块主要是呈现了大量的课程知识点内容的微视频，教师将课堂教学中学生较难掌握的知识点，以10分钟左右的微视频形式录制，放置在“教学视频”模块，这样学生可以根据个人学习进度进行自主学习，得到了较高的认可。
3.BB平台学生参与活动类型较为单一
就“内容因子”所涵盖的平台教学活动而言，整体表明参与类型较为单一，如前文所述，67.7%的学生登陆平台的主要活动是提交教师布置的作业。这也与学生访谈的结果一致，BB平台对于学生而言，很大程度上仅仅作为作业提交的平台。单一的活动类型，导致学生对于平台功能失去兴趣，继而对于平台有用性感知度持续降低，从而影响最终的使用效果和满意度。
4.BB平台学习时间与平台满意度正相关
与单一的教学活动相一致，如前文数据所述，45.5%的学生每周登陆平台的时间不足一小时，只有12.6%的学生每周登陆平台的时间超过了3小时。结果同样证明登陆平台的时间与平台满意度之间呈显性正相关，即周平均登陆1小时内的学生满意度均值为3.1293，周登陸时间平均7-14小时的，满意度均值为4.13。
5.学习者环境因素对于BB平台在线学习有一定影响
因子分析同样表明，“环境因子”也会对于BB平台在线学习满意度产生一定的影响，具体包括网络的支持情况，以及登陆BB平台在线学习所占用的额外学习时间等，在本研究中，54.5%的学生认为网络因素会造成对BB平台使用的影响；40.9%的学生认为没有时间参与BB平台在线活动。
五、策略建议
1.有效促进学生对于BB平台在线学习的有用性感知
“感知的有用性”是指用户认为使用某种技术系统，所能带来的好处的综合感知，其中最明显的就是用户对该系统能多大程度地提高他的工作效益和效率的评价。
（1）建构主义理论指导教学，保障在线学习效果
如前所述，学生对于BB平台的有用性感知会影响在线学习的行为。然而要有效的提升学生感知有用性，最本质在于事实的证据，即基于BB平台的在线学习确实可以促进学习效果。在实践过程中，为了有效的保障有效学习，我们需要理论的引导。建构主义理论作为目前教与学领域的主流理论，在于它强调了对于学习的评价不应该以学习者记住知识的多寡来衡量，而是应以学习中主动参与的程度，协作学习的能力与贡献、意义建构的水平等因素来综合衡量。[8]这种关于“学习是知识建构”符合信息时代对于人才的需求。因此在基于BB平台的在线学习过程中，要遵循建构主义理念的指导，有效的保障在线学习效果，才能最终提升学生的有用感知度。 （2）发挥BB平台网络优势，拓展学生学习内容
有研究表明，有意义的学习包含六大特征，即积极的、建构的和特性化的、协作与交流的、富有情境的、引导性的以及有情感投入和激励性质的。[9]这对于基于BB平台的在线学习同样适用，并且基于BB平台的在线学习更有利于实现这些特征。结合丰富的网络资源，以BB平台作为资源整合平台，可以展开探究式教学活动、协作式教学等，有效的保障了以学习者为中心的教学理念和教学效果。
（3）丰富BB平台教学活动，促进学生学习参与
有学者提出，学生的学习是通过被卷入 （Becoming Involved）而實现的，卷入（Involvement）要求心理和身体的投入（Investment）。[10]这与前期的调研相一致，即学生登陆平台的时间与对平台在线学习的满意度成正比。但是调研同样指出，45.5%的学生每周登陆平台的时间不足一小时，且大多数学生参与BB平台活动的形式较为单一，这会极大的降低学生的参与兴趣，无法体现在线学习的优势。较之于单一的平台教学应用，BB平台自身其实拥有十分强大的功能体系，该平台以课程为核心，每一个课程都具备以下4部分独立的功能模块：内容资源管理——教师可以方便的发布、管理、组织教学内容；在线交流功能——异步和同步的交流协作工具；考核管理功能——自测、测验、考试、调查和记分册；系统管理功能——教务处老师的管理、统计功能。因此，如何充分利用这些功能模块，设计具有吸引力的教学活动，是提升BB平台在线学习的根本解决之道。
（4）完善课程考评机制，引导初学者关注平台
从前文调研可知，有80.8%的学生接触BB平台在线学习的时间只有一个学期，这表明对该校而言BB平台仍属于新事物的传播初期，大家对于BB平台的应用和了解较为盲目。目前以传统课堂为主的考评机制，仍然是以课堂出勤问答率、期中期末考核等进行教学评价，更多的是关注了面对面教学的效果，而对于平台应用而言，尤其是对于平台的深度交流，如讨论区的话题参与、教学资源的阅读率等尚未纳入考评机制，这并不利于引导初学者关注平台。
2.有效提升学生对于BB平台在线学习的易用性感知
“感知的易用性”则被定义为“用户认为一个信息系统能使用户减少所付出努力的程度”。因此，对于BB平台的初学者而言，很容易因为畏惧它的操作使用难度而放弃应用，因此需要有效的保障在线学习的易用性。
（1）简化设计平台界面，符合初学者的使用惯性
BB平台的界面由不同的模块搭建而成，教师需要根据个人课程的需要进行自主构建。因此课程界面应该符合基本网站的构建格式，根据导航链接进行简洁有序的排列。同时，模块内容的设计应该全面且有条理，关于课程介绍方面（如教学大纲、教师信息、参考书目等），课程内容方面（如教序课件、教学视频、教学资源等），课程交流方面（如作业习题、讨论区、博客等）都应该有所涉及。
（2）在线与课堂有效整合，降低学生重复作业
从高校应用的角度而言，在线学习往往是与传统课堂教学结合，即混合式学习的应用。因此基于BB平台的教学设计应当与课堂教学有效配合，避免BB平台学习活动和课堂学习活动重复的现象。例如基于翻转课堂理念，在平台提前发布教学视频和课件，并要求学生完成相应的习题作业，课堂中基于学生作业问题的汇总进行个性化辅导；基于BB平台讨论区、博客模块内容的应用，有效的组织学生进行小组合作学习，并通过学生平台贡献度进行考评测量，可以达到形成性评价的效果。
参考文献：
[1]L·约翰逊，S·亚当斯贝克尔，V·埃斯特拉达，A·弗里曼（作者）；张铁道，殷丙山，蒋明蓉， 吴莎莎，李玉（译者）.新媒体联盟地平线报告：2014高等教育版[R].奥斯汀，德克萨斯：新媒体联盟，2013.
[2]Davis FD. Perceived usefulness， perceived ease of use and user acceptance of information technology[J].MIS Quarterly， 1989.13（3）：319-339.
[3]贺清碧，胡久永.数据挖掘技术综述[J].云南民族大学学报（自然科学版），2003，29（3）：328-330.
[4]范洁.基于数据挖掘的在线学习行为评估系统设计与实现[D].国防科学技术大学，2005.
[5]Lin Y，Muilenburga， Zane L，Berge.Student Barriers to Online Learning： A factor analytic study[J].Distance Education， 2005（5）：29- 48.
[6]赵国栋，原帅.混合式学习的学生满意度及影响因素研究——以北京大学教学网为例[J].中国远程教育，2010（6）：32-38.
[7]杨晓明.SPSS在教育统计中的应用[M].北京：高等教育出版社，2012.5：307.
[8]高文，徐斌艳，吴刚.建构主义教育研究[M].北京：教育科学出版社，2007.2：26.
[9]Karppinen， P. . Meaningful learning with digital and online videos： Theoretical perspectives[J].AACE Journal， 2005，13（3）：233-250.
[10]吴筱萌，蒋静，吴杰伟.混合式学习环境下学生网上讨论的成效及影响因素研究[J].现代远程教育研究，2011（5）：59-65.
（编辑：王晓明）