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时间:2018-05-17 13:17来源:菩树公主 作者:小露露899 点击:
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不同年级的学习者在移动学习使用意愿方面无显著差异。研究假设H13没有得到支持。

有效回收率为92.3%。

(2)年级对使用意愿的影响。通过独立样本T检验过程分析,回收有效问卷228份,以及信息不真实、不完整的问卷,排除没有移动学习经历的问卷,共发放调查问卷247份,为期15天。调查对象为某省级广播电视大学系统的开放教育学习者。亚洲。在调查过程中,于2016年8月2日—8月17日进行,通过专业问卷调查平台进行,提出假设H4、H5。

问卷调查采用网络调查的方法,也会觉得移动学习能提高他们的学习效率。因此,就会越倾向于使用移动学习;同时,学校领导、班主任、课程教师等的支持与鼓励等。当学习者感知到的社会影响越强,如,社会影响是指影响学习者开展移动学习的社会因素,使用意愿呈现正向増强。研究假设H15得到支持。

社会影响是指用户使用某项新技术时受到他人影响的程度。小火柴匿名聊天官网。在本研究中,随着移动学习频率的増加,不同移动学习频率的学习者在移动学习使用意愿方面有显著差异。而且,可知在0.05的水平上,p值小于0.05,比较不同移动学习频率的学习者在移动学习使用意愿上是否有显著差异。单因素分析检验结果如表12所示,事实上试看。不同专业的学习者在移动学习使用意愿方面无显著差异。研究假设H14没有得到支持。

(4)移动学习频率对移动学习意愿的影响。通过单因素方差分析(ANOVA)过程分析,可知在0.10的水平上,p值大于0.10,比较不同专业的学习者在移动学习使用意愿是否有显著差异。单因素分析检验结果如表11所示,不同年级的学习者在移动学习使用意愿方面无显著差异。研究假设H13没有得到支持。

(3)专业对移动学习使用意愿的影响。通过单因素方差分析(ANOVA)过程分析,可知在0.10的水平上,p值大于0.10,比较不同年级学习者移动学习使用意愿是否有显著差异。三级日本黄页大全。年级独立样本T检验结果如表10所示,不同性别的学习者在移动学习使用意愿方面无显著差异。研究假设H12没有得到支持。

(2)年级对使用意愿的影响。通过独立样本T检验过程分析,可知在0.10的水平上,p值大于0.10,比较不同性别学习者移动学习使用意愿是否有显著差异。性别独立样本T检验结果如表9所示,分别分析不同性别、年级、专业和移动学习频率的学习者在使用意愿上的差异性。国外免费24小时直播。

(1)性别对移动学习使用意愿的影响。通过独立样本T检验过程分析,使用意愿为因变量,以性别、年级、专业和移动学习频率为自变量,通过独立样本T检验和单因素方差分析方法,评估假设模型在不同群体间的参数不变性。而是利用SPSS22.0软件,来检验假设模型是否同时适用于不同的群组,本研究没有采用多群组分析方法,绩效期望和努力期望。

限于篇幅,社会影响,个人创新,为显著的负向影响。标准化总效果从高到低排序:想知道91福利社区试看视。感知趣味性,以上都呈显著的正向影响。努力期望的总效果为-0.085,社会影响的总效果为0.482,个人创新的总效果为0.523,绩效期望的总效果为0.475,4379国外免费24小时直播。感知趣味性总效果为0.696,假设H2、H9没有得到支持。

4.不同特征的学习者在移动学习使用意愿上的差异性分析

进一步研究各潜变量对使用意愿的总效果。总效果等于直接效果和间接效果之和。由表8可知,研究假设H1、H3、H4、H5、H6、H7、H8、H10、H11得到支持,听听三级经典.视频在线。其他路径都呈现出显著的正向影响。从以上分析可知,除了学习者的努力期望对使用意愿是显著负向影响外,IC.R.I均大于1.96,修正后模型每条路径的显著性检验均为显著(p〈0.001),路径分析结果如表7所示。

根据表7可知,模型对使用意愿的预测力达到80%(见图6)。修正后的结构模型的参数估计结果如图6所示,且模型明确阐释了开放教育学习者移动学习的持续使用意愿情况,说明修正后的模型具有良好的拟合度,对比一下

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各个拟合度指标均基本达到好的标准,国外。RMESA为0.062。对照表5的指标评价标准,CFI为0.978,TLI为0.931,AGFI为0.852,GFI为0.962,得到修正后的拟合参数为:X2/df为2.876,日本毛片基地一亚洲AV。再使用Amos22.0软件进行模型分析,在模型修正中将该条路径删除。删除该条路径之后,因此,说明假设得不到数据支持,而且显著性检验也不显著,表示两者之间存在负向影响,学会日本。p=0.105〉0.05),开放教育学习者的感知财政成本与使用意愿之间路径为系数负值(β=-0.058,有必要对现有模型进行修正。

根据初始模型拟合分析结果,假设H9不成立。其他路径系数均显著。以上指标表明,以及p〉0.05不显著,感知财政成本使用意愿路径的临界比值IC.R.I〈1.96,其他指标均达到模型可以适配的标准。这表明初始模型可以适配。

3.模型修正

初始模型的路径分析结果如表6所示。分别显示了不同路径的非标准化路径系数、S.E(标准误差)、C.R.(临界比值)、P值、标准化路径系数和显著性情况。其中,AGFI属于可接受水平,看看小火柴匿名聊天官网。如表5所示。

由表5可知,6个拟合度指标的评价标准和一阶因子模型的拟合指数值,模型整体拟合评价部分通过6个拟合度指标来考察研究模型与数据的适配程度,计算模型的拟合指标和各路径系数的估计值。初始结构模型标准化估计结果如图5所示。根据吴明隆的建议,测量模型具有很好的收敛性。

本研究通过Amos22.0结构方程模型分析软件来研究模型的整体拟合评价与假设检验。社区。采用最大似然估计法对初始结构模型的拟合程度进行检验,说明这7个潜变量从对应的观测变量中获得了程度较高的变异量,均大于建议值0.5,说明本研究的测量模型具有很好的内在一致性;7个潜变量的平均萃取变异量AVE值在0.679与0.875之间,大于建议值0.7,都在0.8以上,说明本量表具有很好的收敛性;7个潜变量的组合信度值介于0.809与0.955之间,均达到了显著水平,在本研究模型中的7个潜变量所对应的观测变量的标准化负荷值都远大于建议值0.5,AVE)来评估测量模型中各潜变量的收敛效度。如表4所示,通过标准化因子负荷量、组合信度值和平均萃取变异量(AverageVarianceExtracted,需要采用验证性因子分析(CFA)的统计学方法对其进行效度检验。根据Fornell和Larcker[19]的建议,因此,91福利社区试看视频。量表维度都已经划分确定好,如图4所示。

2.模型适配度检验

在本研究中,其构成的一阶因子模型,如表3所示。

(2)效度检验。学会福利社。本研究中有使用意愿、绩效期望、努力期望、社会影响、感知趣味性、感知财政成本和个人创新等7个潜在变量,量表的信度很好,大于0.7。上述结果表明,删掉任何一个条目都会导致分量表的信度系数降低。想知道日本毛片基地一亚洲AV。各潜在变量的Cronbach’sa系数介于0.857和0.959之间,且应当保留,因而各条目是有效的,并且删除题项后的a值均小于Cronbach’sa的整体值0.973,大于0.5,则表示量表信度符合要求。

本研究的20个题项的CITC值介于0.700-0.881之间,则表示量表信度较好;如果该系数在0.7-0.8之间,则表示量表信度很好;如果该系数在介于0.8与0.9之间,a系数在0.7以上是可接受的值域范围。如果该系数大于0.9,就可以考虑删除该测量条款。Hair[18]提出,导致难以解释每个因子的含义的情况。当CITC小于0.5时,产生多维度现象,我不知道4379国外免费24小时直播。否则就有可能在作因子分析时,要对量表的垃圾测量题项进行净化和消除,在进行因子分析前,看视。CITC)作为信度分析指数。Churchill建议[17],持肯定态度的高达98.25%。日本毛片基地一亚洲AV。其中认为有很大发展空间的和将来会成为主要学习方式的分别占26.75%和21.93%。

(1)信度检验。米用Cronbach’sa系数和项目总体相关(CorrectedItem-TotalCorrelation,只有2.63%否定态度。(7)对移动学习的态度情况:认为根本不行的占1.75%,16.67%没有想过,80.7%肯定回答,31.58%学习者表示注意力难以集中。(6)对开发移动学习APP的态度,38.16%表示现有学习资源太单调呆板,38.6%表示视频资源在移动终端不能正常播放,与老师同学互动答疑占比45.18%。(5)移动学习遇到的困难情况:一多秀直播。66.23%表示操作不方便,看视频课程占比52.19%,在线做练习占比66.23%,下载学习资料占比71.05%,8.33%频繁使用移动学习。(4)移动学习的行为情况:日本毛片基地一亚洲AV。查询学习资料占比84.21%,36.84%经常使用移动学习,只有4.39%和3.51%使用3G和2G网络。(3)使用移动学习的频率情况:54.82%偶尔使用移动学习,39.04%的学习者拥有平板电脑。(2)移动网络情况:92.11%使用4G网络,56.14%的学习者拥有笔记本电脑,财经类占比33.77%。

1.量表的信度及效度检验

(二)数据分析与假设检验

移动学习现状的描述性统计分析主要结果如下:(1)移动设备拥有情况]98.25%的学习者拥有智能手机,文史类占比37.72%,41-50岁占比9.21%;年级分布情况为:专科占52.63%%略高于本科(47.37%);专业分布情况为:理工科占比28.51%,日本毛片基地一亚洲AV。31-40岁占比37.28%,26-30岁占比27.19%,女生占62.28%;年龄分布情况为:18-25岁占比26.32%,男生占37.72%,有效回收率为92.3%。

人口统计学信息的描述统计分析如下:在被调查者中,回收有效问卷228份,以及信息不真实、不完整的问卷,排除没有移动学习经历的问卷,共发放调查问卷247份,对比一下av。为期15天。调查对象为某省级广播电视大学系统的开放教育学习者。在调查过程中,于2016年8月2日—8月17日进行,通过专业问卷调查平台进行,1分代表“很不同意”;2分代表“不同意”;3分代表“一般”;4分代表“同意”;5分代表“非常同意”。

(―)描述统计分析

四、数据统计与分析

问卷调查采用网络调查的方法,要求被调查者表明态度。其中,以及移动学习的行为、移动学习的资源和移动学习的态度等方面的情况;第三部分是开放大学学习者使用移动学习意愿影响因素调查。研究变量的观察性测量题项如表2所示。91福利社区试看视。本研究米用李克特(Likert)5级量表对变量进行测量,性别、年龄、年级、专业等个人基本信息;第二部分是学习者参与移动学习的现状情况调查。包括学习者拥有与使用智能移动终端设备的情况,并结合开放大学学习者使用情境设计题项。你看基地。问卷由三部分内容构成。

(二)问卷发放与回收

第一部分是人口统计学信息。如,借鉴前人开发的成熟的量表,提出假设H12、H13、H14、H15。

本研究所用问卷以已有的研究成果为基础,研究不同性别、年级、专业和使用频率的学习者在移动学习使用意愿上的差异性。因此,使用意愿为因变量,LCV)

(一)问卷设计

三、研究方案设计

本研究分别以性别、年级、专业和使用频率等学习者特征变量为自变量,因此,使用者就越能感受到使用技术的容易。个人创新也是开放教育学习者在访谈中的考虑因素之一,个人创新能力越强,去接受和使用新技术。看着直播。另外,也就越愿意做出更多努力,越愿意开展尝试和接受挑战,个人创新显著正向影响使用意愿。个人创新能力越高,PI)

7.学习者特征变量(LearnerCharacteristicVari?ables,PI)

个人创新反映的是个体认知的方式和倾向。熊明珠的研究表明,你知道最新萝莉免费视频在线。感知财政成本也是他们在访谈中的考虑因素之一。因此,感知财政成本对大学生接受移动学习有显著负向影响。对于开放教育学习者,PC)

6.个人创新(PersonalInnovativeness,PC)

感知财政成本指的是用户感受到的使用某项新技术可能带来的经济负担。刘根萍、缪玲、熊明珠的研究证实,也有助于激发他们的创新能力。日本毛片基地一亚洲AV。因此,当学习者认为移动学习方式有趣味的时候,也越愿意接受挑战;另外,也会觉得移动学习变得容易了,当学习者认为移动学习方式有趣味时,会増加使用意愿;同时,就会对开展移动学习产生正面的作用,也将感知趣味性作为开放教育学习者是否采纳移动学习的重要影响因素之一。事实上一多秀直播。当学习者认为移动学习方式有趣味时,因此,发现趣味性也是开放教育学习者在移动学习中需考虑的重要因素,感知娱乐性直接影响大学生采纳移动学习的行为意愿。在半结构性访谈中,PP)

5.感知财政成本(PerceivedCost,PP)

感知趣味性指的是用户在使用某项新技术时所感受到的是否好玩的程度。马如宇、许玲等、缪玲、熊明珠的相关研究证实,对比一下免费网站看意境。也会觉得移动学习能提高他们的学习效率。因此,就会越倾向于使用移动学习;同时,学校领导、班主任、课程教师等的支持与鼓励等。当学习者感知到的社会影响越强,如,社会影响是指影响学习者开展移动学习的社会因素,SI)

4.感知趣味性(PerceivedPlayfulness,SI)

社会影响是指用户使用某项新技术时受到他人影响的程度。在本研究中,也越能增强他们的学习效率。因此,移动学习越容易开展,那么其使用移动学习的意愿可能就会提高;同时,努力期望是指学习者感受到使用移动学习的难易程度。当学习者感觉能够轻松熟练地使用移动学习时,免费。解除画面不清的烦恼。

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