王衛(wèi)+史銳涵+李曉娜

【摘要】

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速滲透在線教育市場得到快速發(fā)展，但高輟學率也成為在線學習相關(guān)機構(gòu)不得不重視的問題。本研究基于心流體驗理論，探討在線學習過程中影響心流體驗產(chǎn)生的條件因素及其導致的結(jié)果因素，從而研究心流體驗對在線學習持續(xù)意愿的影響。本研究以MOOC平臺為例，通過調(diào)查問卷的方式獲得204份MOOC用戶的數(shù)據(jù)，用Smart PLS2.0軟件對回收數(shù)據(jù)進行分析，最終得出了心流體驗對在線學習持續(xù)意愿影響的結(jié)構(gòu)方程模型。結(jié)果表明：日標的準確性、及時的反饋以及臨場感可以正向、顯著影響心流體驗，而挑戰(zhàn)與技能的平衡對心流體驗產(chǎn)生的影響則不顯著；心流體驗對在線學習者持續(xù)學習意愿產(chǎn)生正向的顯著影響，用戶滿意度和積極的態(tài)度是心流體驗影響學習者持續(xù)在線學習意愿的中介因素。最后，本研究從課程設(shè)計、學習者以及在線學習平臺三個方面提出了對策和建議。

【關(guān)鍵詞】在線學習；心流體驗；持續(xù)意愿；MOOC；結(jié)構(gòu)方程模型

【中圖分類號】G420 【文獻標識碼】A 【文章編號】1009-458 x（2017）05-0017-07

一、引言

在線學習是通過互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)的一種學習方式，學習者不需要到固定的場所，可通過網(wǎng)絡借助手機、電腦等工具進行隨時隨地的學習。據(jù)統(tǒng)計，我國2016年網(wǎng)民規(guī)模達7億人，互聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)滲透為在線教育的發(fā)展提供了良好的保障，2016年在線教育市場規(guī)模達1437.2億元。龐大的在線學習用戶以及行業(yè)的快速發(fā)展使得在線學習備受關(guān)注，同時，高輟學率也成為在線課程尤其是免費在線課程面臨的最嚴重問題。研究顯示，盡管在線學習平臺給予學習者高度自主權(quán)，但學習者持續(xù)學習的動力仍然低下（Kang，Liew，Kim，&Park，2014）。持續(xù)學習意愿的缺失可能有以下三方面原因：①媒介的虛擬性導致學習者感到與現(xiàn)實世界的隔斷，從而產(chǎn)生孤獨感，降低學習參與度（Rovai，2003；Waugh&Searle，2014）；②在線學習缺乏面對面交流，難以獲取及時的指導與關(guān)注（Guo，Xiao，Toorn，Lai，&Seo，2015）；③在線學習要求學習者自行安排上課進程，需要學習者有高度的獨立自主能力（錢瑛，2015）。因此，在線學習所面臨的最大挑戰(zhàn)就是要創(chuàng)建一個鼓勵學習者的環(huán)境，使學習者可以保持高度的興趣，持續(xù)參與學習活動。

從現(xiàn)有研究來看，研究者們從不同理論和視角出發(fā)對在線學習持續(xù)意愿進行了探索。如錢瑛（2015）基于期望確認理論，從社會化網(wǎng)絡環(huán)境和學情定位視角對影響用戶持續(xù)學習意愿的因素進行了分析；楊根福（2016）基于信息系統(tǒng)持續(xù)使用理論和自我決定理論，引入內(nèi)在動機、基本心理需求因素和平臺設(shè)計因素對MOOC平臺使用者持續(xù)學習意愿進行了探索；劉錦宏等人（2015）從用戶角度出發(fā)，基于用戶感知利得、利失和感知價值對在線學習平臺的持續(xù)學習意愿進行了驗證。本研究認為，良好的在線學習體驗可以使學習者產(chǎn)生持續(xù)學習的意愿。因此，將心理學中研究如何在活動中獲得最佳體驗的心流體驗理論引入研究中，以期探索出能為在線學習者帶來最佳學習體驗以及影響其持續(xù)學習意愿的因素。

二、心流體驗理論

心流體驗理論最早由著名心理學家Csikszentmi-halyi于20世紀60年代提出，他認為當一個人專注于某一件事的時候，會產(chǎn)生心流（flow），表現(xiàn)為注意力高度集中、感覺時間飛逝、心情愉悅等。這種體驗能有效減少人在虛擬網(wǎng)絡環(huán)境下出現(xiàn)的被孤立和被隔絕的感覺，從而激勵人們重復參與某種活動（代寶，等，2015），而這可能是解決在線學習高輟學率的途徑之一。除此之外，Csikszentmihalyi（1965）認為，心流體驗發(fā)生的前提是參與者感到自己所參與的活動或要完成的任務是有趣且未曾給其帶來挫敗感。因此，人們會更加主動、重復地投入該活動。研究表明，心流體驗更可能激發(fā)個人動機并達成積極結(jié)果（Zhang&Finneran，2005）。

Csikszentmihalyi（2014）將心流體驗分為九個維度，分別是：清晰的目標、及時的反饋、挑戰(zhàn)與技能間的平衡、注意力高度集中、喪失自我意識、控制感、時間扭曲、行動與知覺的融合以及體驗本身的目的性。在這些維度中，前三個維度被認為是心流體驗發(fā)生的條件因素。

心流體驗理論曾被普遍應用于網(wǎng)絡游戲、在線購物等領(lǐng)域的研究，同樣，也有學者將其引入在線教育的研究中。如Davis和Wong（2007）將心流體驗和技術(shù)接受模型理論應用于在線學習研究中，發(fā)現(xiàn)是否掌握了克服課程相關(guān)挑戰(zhàn)的必要技能是影響學生能否產(chǎn)生心流體驗以及繼續(xù)進行學習的關(guān)鍵所在；Lee（2010）綜合考慮了期望確認模型、技術(shù)接受模型、計劃行為理論和心流體驗理論，發(fā)現(xiàn)在線學習者對學習的集中程度與他們的持續(xù)學習意愿呈正相關(guān)；Shin（2006）構(gòu)建了在線學習的心流體驗模型，驗證了在線學習者技能與挑戰(zhàn)的平衡可以顯著影響其心流體驗的產(chǎn)生，并發(fā)現(xiàn)心流體驗顯著影響學生對在線學習的滿意度。

綜上所述，將心流體驗理論應用于在線學習持續(xù)意愿的研究有一定的意義。本研究認為，心流體驗貫穿于在線學習活動的整個過程，其產(chǎn)生需要一定的前提條件，且會影響學習者的持續(xù)學習意愿。本研究基于心流體驗理論，從心流體驗的條件因素、體驗因素以及結(jié)果因素三個方面分別設(shè)置題項，考察心流體驗的產(chǎn)生及其對在線學習者持續(xù)學習意愿的影響和作用，以期在理論上補充現(xiàn)有研究的不足，在實踐上助力在線學習課程和平臺的設(shè)計。

三、研究模型與假設(shè)

（一）概念模型

結(jié)合在線學習的特殊性，本研究認為在線學習過程中，挑戰(zhàn)與技能的平衡、目標的準確性、及時的反饋和臨場感會給學習者帶來心流體驗，而這種良好的學習體驗會使學習者認可在線學習并感到滿意，從而產(chǎn)生繼續(xù)投入的意愿。因此，本研究提出如圖1所示的概念模型。

（二）研究假設(shè)

本研究將心流體驗分為三個部分，包括條件因素、體驗因素以及結(jié)果因素，即心流體驗的前因、產(chǎn)生及結(jié)果；研究問題主要包括兩部分，即探索哪些條件因素顯著影響心流體驗的產(chǎn)生，心流體驗如何對持續(xù)在線學習意愿產(chǎn)生影響。具體的論述和假設(shè)如下：

1.心流體驗條件因素

心流體驗的條件因素是指能使在線學習者產(chǎn)生心流體驗的因素，包括挑戰(zhàn)與技能的平衡、目標的準確性、及時的反饋以及臨場感。本研究認為這些因素會顯著影響在線學習者學習過程中的心流體驗。

（1）挑戰(zhàn)與技能的平衡

挑戰(zhàn)與技能的平衡指的是學習者的自身技能與在線學習所要求的能力的匹配程度，如是否會應用平臺的各項功能、是否有能力完成在線課程的任務等。Csikszentmihalyi（1975）指出，如果任務帶來的挑戰(zhàn)在參與者能力范圍內(nèi)，將會增加心流體驗產(chǎn)生的可能性；如果個人沒有能力完成任務，將產(chǎn)生焦躁的情緒；反之，太容易完成任務，將產(chǎn)生厭倦情緒。這些都將導致參與者喪失繼續(xù)參加活動的意愿（Quinn，2005）。因此，本研究提出假設(shè)：

H1 a：挑戰(zhàn)與技能的平衡顯著影響在線學習者的心流體驗。

（2）目標的準確性

目標的準確性是指學習者清楚地知道自己想要通過在線學習平臺得到什么、做什么以及想要達到的程度。Csikszentmihalyi認為，當個人有明確的目標引導其任務的開展時往往能夠保持注意力的高度集中，沒有明確的方向則更容易為不相關(guān)的事情分心（Quinn，2005）。在線學習的學生很少或沒有機會與教師進行立即的溝通，因此任務的清晰度變得更加重要，否則很難進入角色（Guo，et al，2015）。因此，本研究提出假設(shè)：

H1b：目標的準確性顯著影響在線學習者的心流體驗。

（3）及時的反饋

及時的反饋不僅指學習者的問題能被及時予以答復，還包括學習者可以從教師、學生等處獲知自己的表現(xiàn)是否好、是否被認可。學習者進行在線學習時，由于無法與教師和同學進行及時交流而容易產(chǎn)生被隔絕的孤獨感，從而喪失興趣、停止繼續(xù)學習。因此，與學生進行頻繁、開放的溝通是提高學生學習能力和建立相互尊重和歸屬感的關(guān)鍵（Guo，et al，2015；Lapointe&Reisetter，2008）。這反過來也會促進學生參與并提高對在線學習的興趣（Lapointe&Rei-setter，2008）。因此，本研究提出假設(shè)：

H1c：及時的反饋顯著影響在線學習者的心流體驗。

（4）臨場感

臨場感是指人沉浸在由某種媒介塑造出的環(huán)境中并產(chǎn)生一種真實感，通俗地說就是“身臨其境”的感覺（Kim，1997）。對于在線學習者來說，臨場感會給他們帶來一種在物理教室而非虛擬課堂上課的感覺。由于在線學習基于網(wǎng)絡虛擬平臺，學習者往往對教師和其他學生的存在感知不強，容易形成與在線學習氛圍隔斷的感覺。研究表明，臨場感有可能是造成心流體驗的條件因素（Zhang，et al，2005；Nah，Eschen-brenner，&Dewester，2011）。例如，Chen等人（2000）發(fā)現(xiàn)臨場感可以導致心流體驗，使網(wǎng)絡用戶獲得最佳體驗；Nah等人（201 1）在3D虛擬世界體驗研究中也得出了相似的結(jié)論。因此，本研究提出假設(shè)：

H1 d：臨場感顯著影響在線學習者的心流體驗。

2.心流體驗結(jié)果因素

本研究涉及的心流體驗結(jié)果因素是指學習者在學習過程中產(chǎn)生的心流體驗所導致的結(jié)果，包括對學習過程及結(jié)果的滿意度、對以這種方式學習的積極態(tài)度以及持續(xù)學習的意愿。但心流體驗是否能導致結(jié)果因素的產(chǎn)生以及心流體驗是通過哪些因素對最終的持續(xù)學習意愿產(chǎn)生影響的問題還需進一步探索。

（1）心流體驗對滿意度和積極態(tài)度的影響

滿意度是指在線學習者對學習過程和學習結(jié)果的認可程度，如覺得上課過程是否有效、課程質(zhì)量是否滿意、自己的付出是否值得等；積極的態(tài)度是建立在學習者滿意度基礎(chǔ)上的一種反應，表現(xiàn)為對學習平臺的正面認知，如認為在線學習平臺很有效、在該平臺學習受益匪淺等。已有研究證明心流體驗可以正向顯著影響用戶滿意度（Shin，et al，2006；He&Kuo，2010）。由于積極的態(tài)度是基于學習者滿意度基礎(chǔ)上形成的因素，因此，本研究提出假設(shè)：

H2a：心流體驗顯著影響學習者對在線學習過程的滿意度。

H2b：心流體驗顯著影響學習者對在線學習結(jié)果的滿意度。

H2c：心流體驗通過過程滿意度顯著影響學習的積極態(tài)度。

H2d：心流體驗通過結(jié)果滿意度顯著影響學習的積極態(tài)度。

（2）心流體驗對持續(xù)學習意愿的影響

滿意度與積極的態(tài)度對持續(xù)某一活動有顯著影響的結(jié)論已在很多研究領(lǐng)域被證明。如Chiu等人（2011）證明了在虛擬社區(qū)知識共享活動中，趣味性、公平性等影響因素都是通過滿意度來對用戶持續(xù)知識共享產(chǎn)生顯著影響；趙大麗等人（2016）從社會資本角度探究微信用戶在朋友圈進行知識共享活動意愿的影響因素，得出積極的共享態(tài)度是社會資本不同維度對共享意愿產(chǎn)生影響的中介因素。基于此，本研究作以下假設(shè)：

H2e：心流體驗通過過程滿意度顯著影響在線學習持續(xù)意愿。

H2f：心流體驗通過結(jié)果滿意度顯著影響在線學習持續(xù)意愿。

H2g：心流體驗通過過程滿意度和積極的態(tài)度顯著影響在線學習持續(xù)意愿。

H2h：心流體驗通過結(jié)果滿意度和積極的態(tài)度顯著影響在線學習持續(xù)意愿。

四、問鄭調(diào)查與數(shù)據(jù)分析

MOOC（Massive Open Online Course）是在線學習代表性平臺之一，MOOC為用戶提供幾乎全免費的高品質(zhì)學習資源，大多課程由名校優(yōu)勢學科的授課教師講授，每門課程有固定的開課時間，一節(jié)課約5-20分鐘。除此之外，平臺提供交流討論區(qū)域，學習者按要求上課、交作業(yè)、考試后可以獲取相應的證書，現(xiàn)今比較成熟的MOOC平臺有Coursera、Udacity、edX、中國大學MOOC、學堂在線等。由于大多課程均免費，興趣便成了MOOC平臺用戶學習的主要驅(qū)動力，以此為例去探索在線學習者持續(xù)學習意愿的影響因素具有一定的代表性。因此，本研究以心流體驗為理論基礎(chǔ)，對MOOC平臺用戶進行問卷調(diào)查，以期通過對回收數(shù)據(jù)的分析得出有意義的結(jié)論。

（一）問卷設(shè)計與描述分析

1.問卷設(shè)計

本研究數(shù)據(jù)收集采取問卷調(diào)查的方法，問卷主要分為兩個部分。第一部分是對MOOC平臺用戶基本情況的調(diào)查，共6題，包括年齡、學歷、經(jīng)常使用的MOOC平臺、注冊MOOC平臺的數(shù)量、參加課程數(shù)量以及完成課程數(shù)量，除“經(jīng)常使用的MOOC平臺”一題采用多選和填空外，其余5題均為單項選擇；第二部分是基于前文的假設(shè)進行設(shè)項，對調(diào)查者在學習過程中心流體驗的條件因素、體驗因素以及結(jié)果因素進行測度，這一部分為本次研究的重點，共30題，均采用Likert五分量表進行評定。問卷通過MOOC相關(guān)平臺發(fā)放，涉及北京、廣東、陜西等23個省市，保證了數(shù)據(jù)的隨機性和代表性，共回收問卷208份。因問卷設(shè)置反向問題，因此將選項全一樣的問卷予以剔除，剔除后共得204份有效問卷，滿足研究的樣本要求（樣本最少數(shù)量要超過問卷題項的5倍）。

2.基本描述統(tǒng)計分析

回收的204份有效問卷表明，被調(diào)查者大多在中國大學MOOC、學堂在線、Coursera等平臺進行學習。除此之外，問卷還對學習者的其他基本情況進行了調(diào)查，樣本的基本描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。表1基本描述統(tǒng)計

為了解使用過MOOC的用戶情況，我們在“參加課程數(shù)量”一題中要求必須參加過課程，因此，本問卷所調(diào)查對象均在MOOC平臺上選修過至少一門課程。從回收的數(shù)據(jù)可看出，被調(diào)查者大多選擇1-2個MOOC平臺進行注冊與學習，大學生以及剛畢業(yè)工作的年輕群體是MOOC平臺的主要用戶，19-28歲用戶占總體用戶的79.61%，較為集中。其中，參加過1-5門課程的MOOC用戶占比較大，超過75%；從未完成過任何課程的用戶比例高達56.31%，課程完成率并不理想。從本研究的樣本來看，盡管未完成課程的原因有很多，但也能部分反映MOOC平臺的高輟學率問題確實存在。

（二）信度和效度分析

由于PLS（偏最小二乘回歸方法）對較小樣本有著更為出色的因果關(guān)系分析能力（Hair，Ringle，&Sarstedt，2011），本研究選擇Smart PLS2.0軟件對回收數(shù)據(jù)進行信、效度分析和結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建。首先，對回收數(shù)據(jù)進行信度和效度分析，分析結(jié)果如表2所示。

1信度檢驗

首先，通過計算Cronbachs Alpha值對本研究問卷的整體信度進行檢驗。一般來說，CronbachsAlpha的值大于0.9表示非?？尚?，在0.7與0.9之間表示很可信，在0.5到0.7之間表示可信，在0.4到0.5之間表示稍微可信，在0.3到0.4之間表示勉強可信，而小于等于0.3則表示不可信。本研究問卷整體Cronbachs Alpha值為0.946，可信度非常高。除此之外，本問卷所涉及的9個構(gòu)念的復合信度（Com-posite Reliabilitv，CR）均高于0.8，證明本研究各個構(gòu)念很可信（衡量標準同Cronbachs Alpha）。

2.效度檢驗

問卷效度高低是通過內(nèi)容效度、聚合效度以及區(qū)分效度來評價的。本研究量表來源于國外成熟量表，其中，挑戰(zhàn)與技能的平衡、目標的準確性、及時的反饋、喪失自我意識以及時間扭曲的題項來源于Jack-son等人（1996）的量表；臨場感的題項來源于Kim等人（1997）；注意力高度集中的題項來源于Jawaid等人（1994）；結(jié)果及過程滿意度的題項來源于Green等人（1980）；積極的態(tài)度題項來源于Guo等人（2015）；持續(xù)意愿的題項部分來源于Ma-thieson（1991），并根據(jù)具體情況進行調(diào)整和補充，因此具有良好的內(nèi)容效度。除此之外，本研究涉及的9個構(gòu)念的AVE值（平均方差提取量）均大于臨界值0.5，各個構(gòu)念之間的相關(guān)系數(shù)均小于AVE的平方根。同時，所有構(gòu)念的因子載荷均大于閾值0.7。因此，可以證明本研究構(gòu)念的聚合效度和區(qū)分效度都是良好的（Barclay，Thompson，&Higgins，1995；Chin，1998）。

（三）結(jié)構(gòu)方程模型

通過信度、效度檢驗，可以確定本研究問卷及所回收樣本適合進一步分析，即進行結(jié)構(gòu)方程模型的擬合。根據(jù)前文構(gòu)想的概念模型，通過Smart PLS2.0進行模型構(gòu)建，結(jié)果如圖2所示。

根據(jù)圖2可以對本研究提出的假設(shè)進行檢驗，檢驗結(jié)果如表3所示。

為了對模型進一步優(yōu)化，對圖2結(jié)構(gòu)方程模型中不顯著的路徑（挑戰(zhàn)與技能的平衡→心流體驗）予以移除，再進行結(jié)構(gòu)方程模型擬合，結(jié)果除T值有小幅變化外，整體模型路徑系數(shù)和顯著程度沒有發(fā)生變化。

（四）結(jié)果分析

通過構(gòu)建心流體驗對在線學習過程影響的結(jié)構(gòu)方程模型，本研究得出以下結(jié)論：

（1）在可能導致心流體驗的眾條件因素中，目標的準確性、及時的反饋以及臨場感可以顯著影響心流體驗。其中，臨場感到心流體驗的路徑值最大，影響最大，這從側(cè)面說明了由于沒有教師和學習者面對面、及時的交流，學習者很容易產(chǎn)生無聊、懈怠的情緒，從而放棄繼續(xù)學習。此外，挑戰(zhàn)與技能的平衡對心流體驗產(chǎn)生的影響不顯著，這或許是因為，通過MOOC平臺學習的用戶對課程有完全自由的選擇權(quán)，其學習意愿主要來自于自制和興趣，課程給學習者帶來的負面情緒較少，因此對學習體驗并不產(chǎn)生顯著的影響。

（2）在探索心流體驗對持續(xù)在線學習意愿產(chǎn)生影響的路徑上，本研究發(fā)現(xiàn)：心流體驗能對在線學習者的持續(xù)學習意愿產(chǎn)生影響，且用戶滿意度和積極的態(tài)度均是心流體驗影響學習者持續(xù)在線學習意愿的中介因素。因此，保持學習者對學習過程和結(jié)果的滿意程度以及對該平臺積極、正向的態(tài)度尤為重要。

五、對策與建議

基于以上分析，本研究從課程設(shè)計、學習者以及在線學習平臺三方面提出對策與建議，以期使在線學習者獲得更好的學習體驗，增強其持續(xù)學習意愿。

1.課程設(shè)計方面

首先，為了幫助學習者明確目標并選擇合適的課程，應提供簡短、有趣、易懂的課程介紹，使學習者能比較清晰地知道課程的基本信息和要求，在自身能力和需求與課程間進行準確的匹配。其次，為了使學習者產(chǎn)生臨場感，可在課程中加入一些引導學習者進入真實課堂狀態(tài)的語言或行為，如在課程中提問，提問后經(jīng)過短暫停頓邀請學習者進行互動等行為給屏幕前的學習者帶來與教師面對面互動的真實感受，也可以通過預想學習者在學習過程中的表現(xiàn)來提高課程互動的真實性，給予學習者在學習狀態(tài)和表現(xiàn)方面的反饋。最后，很多在線課程是持續(xù)更新的，很多課程會在第二年重新開設(shè)，因此很有必要針對學習者對課程的反饋對課程進行修改。

2學習者方面

學習者應該逐步明確學習目標，適應虛擬學習環(huán)境，培養(yǎng)在線學習習慣，提高在虛擬環(huán)境中的學習能力。一方面，學習者可以充分利用在線學習平臺提供的信息，了解課程內(nèi)容、安排、要求以及教師講課風格等，以選擇符合自己需求的課程，并做好學前準備；另一方面，在學習過程中和學習完成后，學習者應該充分利用平臺提供的功能去獲取、共享學習信息和資源，輔助在線學習，以達到更好的學習效果。

3.在線學習平臺方面

現(xiàn)有大多數(shù)在線平臺都提供了課程討論區(qū)、廣場等板塊滿足學習者之間、學習者與教師和助教之間、學習者與平臺之間的互動，但這些互動平臺存在時滯，尤其在學習者上課過程中發(fā)揮的作用十分有限。因此，可以在課程中提供即時交互區(qū)，讓學習者在學習過程中知道在某一時段其他人的想法和觀點，為學習者帶來更為及時的反饋，提供更為真實的課堂體驗。另外，在線學習平臺應該對積極發(fā)言、互動的活躍用戶，尤其是分享自己學習體會及學習資源的用戶進行獎勵，提高用戶的互動積極性。最后，在線學習平臺應定期、隨機調(diào)查或挖掘用戶的相關(guān)數(shù)據(jù)，維持用戶的高滿意度以及積極的使用態(tài)度，增加用戶黏性。

六、結(jié)束語

本研究基于心流體驗理論，探討了在線學習過程中產(chǎn)生心流體驗的條件因素以及心流體驗導致的結(jié)果因素。以MOOC平臺為例，根據(jù)回收到的204份有效數(shù)據(jù)，用Smart PLS2.0軟件行了信度和效度的分析，得到了心流體驗對在線學習持續(xù)意愿影響的結(jié)構(gòu)方程模型及假設(shè)檢驗結(jié)果，并從課程設(shè)計、在線學習者以及在線學習平臺三方面提出了相應的建議。本研究最大的特點在于既探究了心流體驗如何影響持續(xù)在線學習意愿，也探究了影響心流體驗產(chǎn)生的條件因素，結(jié)論具有一定的理論和實踐意義。但由于數(shù)據(jù)量較少，且沒有考慮學習者自身情況，如自我控制能力、真正的學習目標等，文章的結(jié)論存在一定的局限性，下一步將繼續(xù)進行探索和研究。