基于技术接受模型的有关学生对阿里学院在线培训接受程度的分析

发布时间：2017-05-31 15:15

  本文关键词：基于技术接受模型的有关学生对阿里学院在线培训接受程度的分析，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着信息科技和计算机网络的迅猛发展,如今的培训学习方式已不仅局限于传统的教室教学模式,“在线培训”近年来逐步进入了人们的视野。在线培训打破了时间与空间的限制,使学生无论身处何时何地,只要持有相关设备及网络连接,就能方便快捷地参与到在线学习之中。由国内电子商务领导者阿里巴巴集团创建的阿里学院,于2011年3月开通了阿里学院网校,提供了一个开放式的在线教学平台,教学内容涉及外贸培训、网络营销等等,旨在为电子商务从业人士提供完善的电子商务教育。 然而,哪些因素才能真正影响用户对在线培训平台的接收程度呢?为了探究影响用户对阿里学院在线培训平台接收程度的因素,本文在前人研究成果的基础上,通过相关文献阅读,建立了有关用户对在线培训系统使用意愿的模型。根据技术接受模型(TAM),学生对阿里学院在线培训的接收程度可以用“使用意愿(BI)”来衡量。模型中的自变量则取自相关理论模型中的一些变量：技术接受模型(TAM)中的感知有用性(PU)、感知易用性(PFOU),使用态度(A)：扩展技术接受模型(TAM2)中的自愿性(V)及经验(E)；自我效能理论中的自我效能(SE),以及,对于阿里学院的特定情况所加入的自变量媒介丰富性(MR)。根据模型中的变量,本研究设计了相关问卷,模型中每 变量都由相关题项进行衡量。问卷经由电子邮件的形式发放给参加了阿里学院网校课程的用户,共回收87份有效问卷。基于问卷回答情况,计算出每个案例的各变量值,基于各自变量值与应变量值进行多元回归分析。回归结果表明,用户对于阿里学院在线培训的使用意愿受到自我效能感、感知有用性、媒介丰富性与相关工作经验这四个变量的显著正面影响,而感知易用性、使用态度与使用自愿性并未被发现对使用意愿有显著影响。为提高用户对于在线培训系统的使用意愿,管理者应采取措施提高用户的自我效能感、感知有用性,深化在线培训课程的媒介多样化,同时注意吸引行业新人,并维护良好的顾客关系。通过总结本次研究所发现的影响用户对阿里学院在线培训接受程度的重要因素,在线培训系统的设计者与管理者能对用户有更为全面而客观的了解,从而改善已有的在线培训平台,强化重要因素,建立更加有效的、更能吸引用户、激发用户使用意愿的在线培训系统。本研究结果不仅为阿里学院的在线培训建设提供理论依据和管理启示,亦能推广到更大范围的在线培训市场与在线培训行业,为推进在线培训的发展与进步作出小小的贡献。
【关键词】：技术接受模型 在线培训 自我效能感
【学位授予单位】：复旦大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：G434
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-5
• 1. INTRODUCTION5-16
• 1.1 Background5-13
• 1.1.1 E-learning5-8
• 1.1.2 Alibaba Group8-11
• 1.1.3 Ali College11-13
• 1.2 Objective13-16
• 2. LITERATURE REVIEW& THEORETICAL FRAMEWORK16-23
• 2.1 Theory of Reasoned Action16-17
• 2.2 Theory of Planned Behavior17-18
• 2.3 Self-Efficacy18-19
• 2.4 Technology Acceptance Model19-21
• 2.5 TAM 221-23
• 3. RESEARCH MODEL23-26
• 3.1 Factors23-25
• 3.2 Research Model25-26
• 4. RESEARCH HYPOTHESIS26-27
• 5. METHODOLOGY27-36
• 5.1 Survey Design27-32
• 5.1.1 Basic Background Information27-28
• 5.1.2 Scales28-32
• 5.2 Sample32
• 5.3 Statistical Procedures32-36
• 5.3.1 Standardization32-33
• 5.3.2 Scale Validation33-35
• 5.3.3 Hypothesis and Constructs Testing35-36
• 6. RESULTS AND ANALYSIS36-47
• 6.1 Scale Validation36-38
• 6.1.1 Scale Reliabilities36
• 6.1.2 Validity36-38
• 6.2 Basic Information38-40
• 6.2.1 Descriptive Statistics38-39
• 6.2.2 Variables in the Model39-40
• 6.3 Hypothesis and Constructs Testing40-47
• 6.3.1 Correlation Analysis40-42
• 6.3.2 Multiple Linear Regression42-47
• 7. DISCUSSION47-51
• 8. CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS51-54
• REFERENCES54-58
• Acknowledgements58-59

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本文编号：409893