甘振韜，梅 文，郭玉軍

第三軍醫(yī)大學(xué)教育技術(shù)中心，重慶 400038

·理論探索與實(shí)踐·

基于AMOS的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)忠誠度調(diào)查研究

甘振韜，梅 文，郭玉軍

第三軍醫(yī)大學(xué)教育技術(shù)中心，重慶 400038

借助成熟的客戶滿意度ASCI模型，構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)忠誠度模型，并利用AMOS統(tǒng)計分析工具，定量分析了在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中影響學(xué)生學(xué)習(xí)忠誠度的相關(guān)因素。同時，對模型運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行了分析。

結(jié)構(gòu)化模型;AMOS;忠誠度

近年來，院校網(wǎng)絡(luò)教學(xué)迅猛發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)課程的建設(shè)數(shù)量、參與網(wǎng)絡(luò)課程學(xué)習(xí)的學(xué)生人數(shù)都以驚人的速度成長，帶動了教育模式新的變化。在網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)模式中，學(xué)生掌握了參與某項課程學(xué)習(xí)的主控權(quán)，學(xué)習(xí)的靈活度和自由度都大大提高，但同時帶來網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的隨意性，影響到網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的持續(xù)性，從而降低了學(xué)習(xí)效果。為了深入研究影響網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的因素，筆者根據(jù)結(jié)構(gòu)方程模型(structural equation modeling，SEM)［1］原理構(gòu)建了一個多因素的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)忠誠度的概念與結(jié)構(gòu)模型，并借助矩陣結(jié)構(gòu)分析(analysis ofmoment structures，AMOS)［2］統(tǒng)計分析工具通過對學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)忠誠度的影響因素分析，找出了影響學(xué)習(xí)者網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)忠誠度的主要因素，為推進(jìn)學(xué)校網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的建設(shè)和發(fā)展策略提供參考。

1 研究方法與原理

1.1 概述

SEM是一門基于分析技術(shù)的研究方法學(xué)，結(jié)合了“因素分析”與“路徑分析”兩大統(tǒng)計學(xué)主流技術(shù)，用以處理復(fù)雜的多變量研究數(shù)據(jù)的分析。SEM是一般線性模型的擴(kuò)展，主要用于研究潛變量與顯變量之間關(guān)系以及潛變量之間的關(guān)系。結(jié)構(gòu)方程模型中有兩個基本的模型:測量模型(measured model)與結(jié)構(gòu)模型(structural model)，測量模型部分求出觀察指標(biāo)與潛變量之間的關(guān)系;結(jié)構(gòu)模型部分求出潛變量之間的關(guān)系。

AMOS適合進(jìn)行方差結(jié)構(gòu)分析，是一種處理結(jié)構(gòu)方程模型的軟件。它能驗(yàn)證各種測量模型、不同路徑分析模型，也可以進(jìn)行多群組分析、結(jié)構(gòu)平均數(shù)的檢驗(yàn)，單群組或多群組多個競爭模型或選替模型的選優(yōu)。

1.2 測量模型

測量模型由潛變量(latent variable)與觀察變量(observed variable)組成。潛變量是研究中不可直接測量或無法直接觀察而得到的變量;而觀察變量是指對于潛變量而言，可以用一些能夠直接進(jìn)行觀察或測量的具體指標(biāo)從不同側(cè)面反映這些潛變量的變量。就數(shù)學(xué)定義而言，測量模型實(shí)際上是一組觀察變量的線性函數(shù)。

測量模型的回歸方程式［3］表示如下:

上式中，X表示維度為q×1的觀察變量，Y表示維度為p×1的觀察變量;表示維度為n×1的外因潛變量(因變量)，表示維度為m×1內(nèi)因潛變量(果變量);x表示維度為q×n的矩陣，是指標(biāo)變量X的因素負(fù)荷量，Y表示維度為p×m的矩陣，是指標(biāo)變量Y的因素負(fù)荷量;表示維度為q×1的測量誤差，表示維度為p×1的測量誤差。

1.3 結(jié)構(gòu)模型

結(jié)構(gòu)模型即是潛在變量間因果關(guān)系模型的說明［4］，其矩陣方程公式如下:

2 案例分析

2.1 模型構(gòu)建的思路

迄今為止，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)忠誠度并沒有一個明確的解釋或說明。為了研究說明這個問題，這里對它給出一個定義:學(xué)習(xí)忠誠度是指學(xué)習(xí)者對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺及網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方式的依賴或喜好的感情，它主要通過學(xué)習(xí)者的情感忠誠、行為忠誠和意識忠誠表現(xiàn)出來。其中，情感忠誠表現(xiàn)為學(xué)習(xí)者對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)理念、學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)環(huán)境的高度認(rèn)同和滿意;行為忠誠表現(xiàn)為學(xué)習(xí)者再次學(xué)習(xí)時對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下提供學(xué)習(xí)服務(wù)的繼續(xù)學(xué)習(xí)行為;意識忠誠則表現(xiàn)為學(xué)習(xí)者做出的對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)所提供的知識服務(wù)的未來學(xué)習(xí)意向。

學(xué)習(xí)忠誠度是一個動態(tài)變化的目標(biāo)，能夠使一個學(xué)習(xí)者滿意并產(chǎn)生忠誠的因素，未必能使另外一個學(xué)習(xí)者滿意并產(chǎn)生忠誠;能使學(xué)習(xí)者在一種情況下滿意并忠誠的因素，未必能在另一種情況下使其滿意并忠誠。只有對學(xué)習(xí)群體的忠誠度的相關(guān)影響因素非常了解，才有可能使學(xué)習(xí)者滿意并最終產(chǎn)生忠誠度。

現(xiàn)在普遍認(rèn)為從商業(yè)營銷學(xué)的角度，可以把學(xué)習(xí)服務(wù)看成一種服務(wù)產(chǎn)品，一種稱之為知識服務(wù)的產(chǎn)品。因此，筆者認(rèn)為也能夠?qū)⑦@種測評系統(tǒng)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。因此，該案例在借鑒成熟的美國客戶滿意度指數(shù)模型(american satisfaction of customer index，ASCI)的基礎(chǔ)上，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特點(diǎn)，提出了一個新的模型，并以此構(gòu)建潛變量并建立模型結(jié)構(gòu)(如圖1所示)。

圖1 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)忠誠度模型

根據(jù)學(xué)習(xí)者對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的質(zhì)量期望、質(zhì)量感知、感知價值，將模型分為五個因素(潛變量):學(xué)習(xí)條件、學(xué)習(xí)效果、學(xué)生主體、學(xué)習(xí)滿意度、學(xué)習(xí)忠誠度。其中，前三個要素是前提變量，后二個因素是結(jié)果變量，前提變量綜合決定并影響著結(jié)果變量。在模型中，將網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)滿意度與忠誠度的影響因素及其因果關(guān)系聯(lián)系起來，學(xué)習(xí)忠誠度的直接或間接影響因素包括網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)滿意度及學(xué)習(xí)條件、學(xué)習(xí)效果、學(xué)生主體。通過模型定量測定網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中的不同因素對學(xué)習(xí)的滿意度與忠誠度以及相互之間有怎樣的影響關(guān)系，建立起網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)忠誠度模型的理論基礎(chǔ)。

基于設(shè)計的結(jié)構(gòu)模型，對結(jié)構(gòu)變量提出下列H1至H7的基本路徑假設(shè)(hypothesis)［5］:

H1:學(xué)習(xí)條件對學(xué)習(xí)滿意度有直接路徑影響;

H2:學(xué)習(xí)效果對學(xué)習(xí)滿意度有直接路徑影響;

H3:學(xué)生主體對學(xué)習(xí)滿意度有直接路徑影響;

H4:學(xué)習(xí)滿意度對學(xué)習(xí)忠誠度有直接路徑影響;

H5:學(xué)習(xí)條件對學(xué)習(xí)忠誠度有直接及間接路徑影響;

H6:學(xué)習(xí)效果對學(xué)習(xí)忠誠度有直接及間接路徑影響;

H7:學(xué)習(xí)主體對學(xué)習(xí)忠誠度有直接及間接路徑影響。

其中，兩變量之間直接有路徑關(guān)系的稱之為直接影響，而兩變量之間通過其他變量有路徑關(guān)系的稱之為間接影響。

2.2 觀察變量的確定

參考前面模型的總體構(gòu)建情況、相關(guān)理論文獻(xiàn)研究及學(xué)生訪談的結(jié)果，設(shè)計了模型中各要素需要觀測的具體范疇，即根據(jù)模型潛變量確定相應(yīng)的觀測變量(如表1所示)。并將觀察變量展開為問卷調(diào)查的問題，按李克特態(tài)度量表法(likert scale)將各指標(biāo)量化為5級，即按“非常滿意”、“滿意”、“不一定”、“不滿意”、“非常不滿意”，并分別給予“5、4、3、2、1”的評分，讓受調(diào)查的學(xué)生選擇打分。

表1 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)忠誠度潛變量及觀察變量表

2.3 數(shù)據(jù)收集與處理

根據(jù)構(gòu)建的理論模型，通過設(shè)計問卷對我校2009級學(xué)員4隊學(xué)生進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)調(diào)查得到實(shí)際數(shù)據(jù)。共發(fā)放調(diào)查問卷210份，回收有效問卷190份(有效率為90.4%)，對問卷中缺失值利用SPSS統(tǒng)計分析軟件進(jìn)行處理，以均值予以填補(bǔ)，然后對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并對文中提出的模型進(jìn)行擬合、修正和解釋［6］。

3 結(jié)果與分析

3.1 運(yùn)算結(jié)果

將SPSS預(yù)分析處理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入AMOS軟件進(jìn)行運(yùn)算后經(jīng)輸出結(jié)果指標(biāo)反饋，我們對AMOS提供的模型修正指標(biāo)對模型進(jìn)行調(diào)整，即通過刪除或限制部分路徑(刪除了直接相關(guān)性不高且影響模型效果的“學(xué)習(xí)條件”、“學(xué)習(xí)效果”、“學(xué)生主體”對“學(xué)習(xí)忠誠度”的直接路徑)，使模型結(jié)構(gòu)更加簡潔，提高了模型的可識別性，經(jīng)修改過后的模型運(yùn)算出的標(biāo)準(zhǔn)化路徑如圖2所示。

圖2 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)忠誠度模型路徑圖

其中，潛變量之間的數(shù)字代表兩變量的路徑相關(guān)系數(shù)，潛變量右上方的數(shù)字代表其方差，而圈中的e表示干擾變量，它與觀測變量之間的數(shù)字代表測量誤差。由于我們研究的是各影響因素與學(xué)習(xí)滿意度及忠誠度之間的關(guān)系，在此主要使用潛變量間的路徑相關(guān)系數(shù)來分析說明。

3.2 模型評價

AMOS提供了表格形式的模型運(yùn)算詳細(xì)結(jié)果信息，詳細(xì)信息包括分析基本情況(analysis summary)、變量基本情況(variable summary)、模型信息(notes for model)、估計結(jié)果(estimates)、修正指數(shù)(modification indices)和模型擬合(model fit)六部分。其中，前三項用于了解模型;修正指數(shù)(modification indices)用于模型的調(diào)整修正;而模型評價時則使用估計結(jié)果(estimates)和模型擬合(model fit)［7］部分。

模型擬合指數(shù)是考察理論結(jié)構(gòu)模型對數(shù)據(jù)擬合程度的統(tǒng)計指標(biāo)。不同類別的模型擬合指數(shù)可以從模型復(fù)雜性、樣本大小、相對性與絕對性等方面對理論模型進(jìn)行度量。擬合指數(shù)的作用是考察理論模型與數(shù)據(jù)的適配程度，并不能作為判斷模型是否成立的惟一依據(jù)。擬合優(yōu)度高的模型只能作為參考，還需要根據(jù)所研究問題的背景知識進(jìn)行模型合理性討論，即便擬合指數(shù)沒有達(dá)到最優(yōu)，但一個能夠使用相關(guān)領(lǐng)域理論解釋的模型更具有研究意義。

由表2可以看出，雖然運(yùn)算結(jié)果中部分指標(biāo)離擬合指數(shù)的最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)還有一定差異，但總體研究結(jié)果還是比較好的。

3.3 模型解釋

圖2輸出的結(jié)構(gòu)變量路徑系數(shù)［8］表明:

3.3.1 學(xué)習(xí)滿意度的直接效應(yīng) 學(xué)習(xí)滿意度受學(xué)習(xí)條件、學(xué)習(xí)效果及學(xué)生主體這三方面直接影響，其直接效應(yīng)值分別為0.21、0.17、0.48?？梢钥闯?，在這三個環(huán)節(jié)中，學(xué)習(xí)滿意度受學(xué)生主體影響最大，其次是學(xué)習(xí)條件，最后是學(xué)習(xí)效果。這說明:首先，從學(xué)習(xí)驅(qū)動力來講，由于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)作為一種自由度、靈活度很高的新興學(xué)習(xí)模式，學(xué)習(xí)者受到教師的壓力和影響不如傳統(tǒng)課堂教學(xué)那樣顯著，對于學(xué)習(xí)者來講更注重的是一種自我的學(xué)習(xí)體驗(yàn)或過程，學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的主觀意識強(qiáng)烈程度、學(xué)習(xí)過程中的自我控制能力以及網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力、技巧是學(xué)習(xí)滿意度的最主要影響因素;其次，學(xué)習(xí)條件(即網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境所提供的知識服務(wù)水平)也是比較重要的因素，它包括網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源的豐富程度、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺的可用性、學(xué)習(xí)硬件條件以及學(xué)習(xí)時間的自由程度等;最后，學(xué)習(xí)效果在這三個環(huán)節(jié)中對滿意度直接效應(yīng)是最低的，這其中有可能是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與課堂學(xué)習(xí)的方式或要求等因素的差異所導(dǎo)致，也有可能是由于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的反饋功能體系尚不能很好地全面反映出學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的效果，從而影響了學(xué)習(xí)者對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效果的關(guān)注程度等。

表2 常用模型擬合度評價標(biāo)準(zhǔn)

3.3.2 學(xué)習(xí)忠誠度的直接效應(yīng) 學(xué)習(xí)的忠誠度受學(xué)習(xí)滿意度影響顯著，其直接效應(yīng)值為0.80。那么意味著學(xué)習(xí)滿意度提高1個點(diǎn)，學(xué)習(xí)忠誠度指數(shù)會上升0.80，說明學(xué)習(xí)滿意度是影響學(xué)習(xí)忠誠度的重要因素。學(xué)習(xí)忠誠度的形成主要來自于學(xué)習(xí)滿意度，只有學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)后能產(chǎn)生滿足感，得到一種快樂的學(xué)習(xí)心理體驗(yàn)，在對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中得到的知識服務(wù)性能、水平以及服務(wù)本身有一個正向的評價，才能有效地形成網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的忠誠度。

3.3.3 學(xué)習(xí)忠誠度的間接效應(yīng) 學(xué)習(xí)忠誠度受學(xué)習(xí)條件、學(xué)習(xí)效果及學(xué)生主體這三方面的間接影響，其效應(yīng)值分別為0.168(0.21×0.80)、0.136(0.17 ×0.80)、0.384(0.48×0.80)?？梢钥闯觯瑢W(xué)生學(xué)習(xí)的忠誠度雖然受學(xué)習(xí)條件、學(xué)習(xí)效果及學(xué)生主體這三方面的影響呈正向相關(guān)，但遠(yuǎn)不及學(xué)習(xí)的滿意度那樣直接顯著。這表明學(xué)習(xí)忠誠度的形成是一個較為長期的過程，需要我們在學(xué)習(xí)條件、學(xué)習(xí)效果及學(xué)生主體這三個方面持久、深入地施加影響。另外，從這三方面對學(xué)習(xí)忠誠度間接效應(yīng)的大小來說，在提高學(xué)生學(xué)習(xí)忠誠度的影響因素之中，加強(qiáng)對學(xué)生的宣傳和引導(dǎo)、滿足學(xué)生學(xué)習(xí)需求、提高學(xué)生的學(xué)習(xí)主動性是效果最好的;改善網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)條件，包括改善硬件設(shè)備條件、豐富網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源、提高網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行性能等效果其次;此外，雖然學(xué)習(xí)效果對學(xué)習(xí)忠誠度的影響最低，但從另一面也說明了我們在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與課堂學(xué)習(xí)之間的互補(bǔ)和建立起完善科學(xué)的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價反饋體系過程中，還需要下很大功夫。

3.3.4 影響模型效果的分析 對模型運(yùn)算結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)，“學(xué)習(xí)條件”、“學(xué)習(xí)效果”、“學(xué)生主體”對“學(xué)習(xí)忠誠度”之間的直接相關(guān)性與預(yù)期不太符合，這有可能是受調(diào)查人群所屬專業(yè)范圍(比如調(diào)查學(xué)習(xí)人群的專業(yè)類別、專業(yè)年級及專業(yè)層次等)或樣本數(shù)據(jù)隨機(jī)性等因素的影響。另外，我們得到的部分指標(biāo)值也并不是最優(yōu)的，那么有可能是在模型建立的過程中忽略了其他相關(guān)因素，比如“教師督促”等其他影響因素的潛變量的建立，或者是潛變量之間的相關(guān)路徑釋放不夠充分［9］等原因，這都是需要我們今后作進(jìn)一步探索和研究。

該文將營銷行業(yè)的概念引入教育教學(xué)領(lǐng)域，借助成熟的ASCI客戶忠誠度［10］結(jié)構(gòu)化方程模型，對影響學(xué)生學(xué)習(xí)忠誠度的各因素之間的相關(guān)聯(lián)系作了的定量分析，這為研究網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)這一新興的教育模式作了一定的有益嘗試，也為探索網(wǎng)絡(luò)教學(xué)模式的相關(guān)因素提供了借鑒和參考。

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A survey on AMOS-based network learning loyalty

Gan Zhentao，MeiWen，Guo Yujun
Center of Educational Technology，Third Military Medical University，Chongqing 400038，China

We constructed a network learning loyalty model with the help of mature customer satisfaction ASCImodel.The paper makes a quantitative analysis of the factors which affect students＇network learning loyalty by the AMOS statistical analysis tool and discusses the results of the model operation.

structuremodel;AMOS;loyalty

G40-057

:A

:1004-5287(2012)05-0483-04

全軍醫(yī)學(xué)科研計劃課題之子課題“基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)應(yīng)用分析研究”(10MA025-ZY002)

2012-04-11

甘振韜(1973-)，男，重慶璧山人，碩士，高級工程師，主要研究方向:信息化教學(xué)及網(wǎng)絡(luò)安全。