向朝楚

(成都大學(xué)中國(guó)-東盟藝術(shù)學(xué)院 四川 成都 610106)

高等教育是我國(guó)教育人才培養(yǎng)體系中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，其教學(xué)工作也極為特殊與重要，特別是在當(dāng)前“百年不遇之大變局”下，對(duì)高等教育高素質(zhì)人才的培養(yǎng)，對(duì)國(guó)家核心競(jìng)爭(zhēng)力的有效提高和中華民族偉大復(fù)興的逐步實(shí)現(xiàn)具有顯著積極的意義。

一、綜述

多林(Doering)認(rèn)為，混合教學(xué)是一種將傳統(tǒng)課堂與在線資源進(jìn)行有機(jī)整合的教學(xué)模式[1]。Popma認(rèn)為，通過(guò)對(duì)線上線下教學(xué)的整合，混合教學(xué)的效果明顯優(yōu)于單純課堂面授與在線教學(xué)[2]。近年來(lái)，我國(guó)一直在持續(xù)推進(jìn)混合教學(xué)改革工作，然而在高校層面其效果并不理想。雖然大多數(shù)院校在混合教學(xué)硬件建設(shè)以及在線學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)上進(jìn)行了大量投入，也取得了一定效果，但是并沒(méi)有針對(duì)課程結(jié)構(gòu)進(jìn)行深入調(diào)整。不少高校教師僅簡(jiǎn)單地將課件內(nèi)容復(fù)制到在線學(xué)習(xí)平臺(tái)中，未進(jìn)行有針對(duì)性的區(qū)分。特別是藝術(shù)類專業(yè)學(xué)科，多數(shù)教師在混合教學(xué)中依然沿用傳統(tǒng)教派思維，將學(xué)生的“自行領(lǐng)悟”放在首要位置，并未針對(duì)傳統(tǒng)面授與在線教學(xué)兩大維度對(duì)教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行區(qū)分[3]。同時(shí)，高校也未能針對(duì)在線教學(xué)部分給出具體的教學(xué)質(zhì)量評(píng)估措施，從而導(dǎo)致在線教學(xué)部分在整體教學(xué)構(gòu)架中權(quán)重過(guò)低，自然無(wú)法形成讓學(xué)生滿意的教學(xué)效果。

隨著2020年新冠肺炎疫情的暴發(fā)，全國(guó)范圍內(nèi)的高校開(kāi)展了特定的大規(guī)模在線教學(xué)。該特殊現(xiàn)象促使部分忽略網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的一線教師，逐漸意識(shí)到了在線教學(xué)的巨大優(yōu)勢(shì)，因此混合教學(xué)研究的重要意義開(kāi)始凸顯。然而目前我國(guó)針對(duì)混合教學(xué)的學(xué)術(shù)研究成果可謂極為匱乏。截至2021年11月，在中國(guó)知網(wǎng)中檢索“高等教育”共有452 912篇文獻(xiàn)，但“混合教育”僅有1 259篇文獻(xiàn)，且其中大量為定性研究，定量研究為數(shù)較少。在為數(shù)本已稀缺的定量研究成果中，針對(duì)接受理論模型，用驗(yàn)證性因子分析與結(jié)構(gòu)方程模型作為研究方法，以此對(duì)多重建構(gòu)變量進(jìn)行嚴(yán)格模型測(cè)量的學(xué)術(shù)成果更為稀缺。筆者在《中國(guó)教育學(xué)刊》等37類CSSCI來(lái)源期刊中進(jìn)行了詳細(xì)檢索，符合以上標(biāo)準(zhǔn)的學(xué)術(shù)成果僅19篇，普遍具有較高引用量，最高達(dá)到131次之多，足見(jiàn)其高度的學(xué)術(shù)價(jià)值。

二、研究意義、目標(biāo)及問(wèn)題

在教育學(xué)理論中，滿意度(SAT)是在心理學(xué)層面評(píng)判學(xué)生是否有效接納與認(rèn)可特定教學(xué)模式與教學(xué)質(zhì)量的一個(gè)極為重要的指標(biāo)[4]。學(xué)習(xí)滿意度是學(xué)生對(duì)教師實(shí)施相應(yīng)教學(xué)行為體驗(yàn)的一種整體性評(píng)價(jià)[5]。因此，選擇具有代表性的院校專業(yè)與學(xué)生樣本，對(duì)其所接受混合教學(xué)課程的滿意度進(jìn)行研究，就顯得十分必要。

(一) 研究意義

按照教育部頒發(fā)的《普通高等學(xué)校本科專業(yè)類教學(xué)質(zhì)量國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)》規(guī)定，“數(shù)字圖像基礎(chǔ)”課程是本科動(dòng)畫專業(yè)必修的一門專業(yè)核心課程。成都大學(xué)動(dòng)畫專業(yè)為國(guó)家級(jí)特色專業(yè)、教育部“雙萬(wàn)計(jì)劃”之“雙一流”專業(yè)。根據(jù)筆者在成都大學(xué)“課程思政1212工程”立項(xiàng)示范專業(yè)核心課程“數(shù)字圖像基礎(chǔ)”近年來(lái)的教學(xué)實(shí)踐，面對(duì)后疫情時(shí)期常態(tài)化的混合教學(xué)，本次研究旨在分析影響成都大學(xué)本科生面對(duì)“數(shù)字圖像基礎(chǔ)”課程混合教學(xué)滿意度的核心潛在變量間的因果關(guān)系與作用機(jī)制，以此為教師后續(xù)的一線教學(xué)提供具有參考價(jià)值的建議，從而力求推動(dòng)動(dòng)畫專業(yè)未來(lái)的混合教學(xué)模式的優(yōu)化、發(fā)展與改革。

(二) 研究目標(biāo)

基于前述研究意義，本研究將提出以下三項(xiàng)研究目標(biāo)：首先，驗(yàn)證影響成都大學(xué)動(dòng)畫專業(yè)本科生針對(duì) “數(shù)字圖像基礎(chǔ)” 課程的混合教學(xué)滿意度的相應(yīng)因素。其次，調(diào)查影響學(xué)生滿意度的潛在變量彼此之間的作用機(jī)制。最后，提出對(duì)于進(jìn)一步使用混合教學(xué)以提高學(xué)生學(xué)習(xí)質(zhì)量的建議。

(三) 研究問(wèn)題

基于研究目標(biāo)，本研究提出兩項(xiàng)研究問(wèn)題：首先，影響動(dòng)畫專業(yè)學(xué)生對(duì)于混合教學(xué)滿意度的作用機(jī)制到底是什么？其次，教師如何通過(guò)混合教學(xué)提升學(xué)生的學(xué)習(xí)能動(dòng)性，進(jìn)而提升相應(yīng)的教學(xué)質(zhì)量？

三、相關(guān)概念與假設(shè)

(一)概念矩陣

基于大量前期文獻(xiàn)分析，本研究的概念矩陣的建構(gòu)是從技術(shù)接受模型(Technology Acceptance Model)發(fā)展而來(lái)。首先，基于納吉(Nagy)的學(xué)術(shù)成果，研究者確定了感知易用性(Perceived Ease of Use,PEOU)、感知有用性(Perceived Usefulness,PU)、態(tài)度(Attitude,ATT)以及滿意度(Satisfaction,SAT)四個(gè)潛在變量的協(xié)作機(jī)制[4]。其次，依據(jù)Harsasi與Sutawijaya的前期研究，研究者確定了課程結(jié)構(gòu)(Course Structure,CS)、在線教學(xué)靈活度(Online Tutorials Flexibility,OTF)、在線教學(xué)質(zhì)量(Online Tutorials Quality,OTQ)與滿意度(SAT)的因果聯(lián)系，以此構(gòu)成了本次研究的概念框架模型[6]。在該矩陣中,擁有4個(gè)自變量(PEOU、CS、OTF、OTQ)，兩個(gè)中介變量(PU、ATT)，以及唯一一個(gè)因變量(SAT)。具體概念框架模型如圖1所示。

圖1 概念框架模型

(二)感知易用性

戴維斯(Davis)于1989年將感知易用性定義為，受眾對(duì)于接受與使用特定系統(tǒng)容易性質(zhì)的判斷程度[7]。尼奧(Neo)等數(shù)位研究者認(rèn)為，這一潛在變量反映了學(xué)生對(duì)于特定的教學(xué)模式與教育系統(tǒng)的難易性判斷[8]。Venkatesh認(rèn)為，感知易用性是在心理學(xué)層面，對(duì)于個(gè)體樣本面對(duì)特定學(xué)習(xí)模式判斷其是否有用，以及面對(duì)該學(xué)習(xí)模式的行為傾向與使用態(tài)度存在較為積極的影響[9]?；谝陨衔墨I(xiàn)，可以確定以下假設(shè)：

H1：感知易用性對(duì)感知有用性存在顯著的直接正向因果關(guān)系。

H3：感知易用性對(duì)態(tài)度存在顯著的直接正向因果關(guān)系。

H9：感知易用性對(duì)滿意度存在顯著的間接正向因果關(guān)系。

(三)感知有用性

戴維斯(Davis)認(rèn)為，感知有用性是個(gè)體針對(duì)特定系統(tǒng)的使用，判斷該系統(tǒng)是否有用的心理學(xué)評(píng)判指標(biāo)[7]。Vululleh認(rèn)為，感知有用性反映了學(xué)生使用特定的學(xué)習(xí)模式是否能獲得有效學(xué)習(xí)并獲得相應(yīng)學(xué)習(xí)成就[10]。在混合教學(xué)的語(yǔ)境下，大量前期文獻(xiàn)證明較高程度的感知有用性通常有助于學(xué)生獲得較高程度的有效學(xué)習(xí)心理，并對(duì)其使用態(tài)度產(chǎn)生有效且明確的正向影響[11]。基于以上文獻(xiàn)，可以確定以下假設(shè)：

H2：感知有用性對(duì)態(tài)度存在顯著的直接正向因果關(guān)系。

H8：感知有用性對(duì)滿意度存在顯著的間接正向因果關(guān)系。

(四)態(tài)度

納吉(Nagy)認(rèn)為，在心理學(xué)與感官學(xué)上，態(tài)度反映了大學(xué)生針對(duì)特定教學(xué)模式所帶來(lái)的積極或消極的相關(guān)心理反應(yīng)[4]。Ajzen認(rèn)為，態(tài)度是個(gè)體對(duì)特定對(duì)象或技術(shù)系統(tǒng)的一種確定的心理意向[12]。金(King)與He認(rèn)為，態(tài)度是學(xué)生是否接受特定教育模式與技術(shù)的重要心理學(xué)指標(biāo)[13]。Bahjat認(rèn)為，態(tài)度是在教育過(guò)程中產(chǎn)生學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，樹(shù)立正確價(jià)值觀的重要因素，并且對(duì)學(xué)生的滿意度存在較強(qiáng)的正向相關(guān)性[14]?；谝陨衔墨I(xiàn)，可以確定以下假設(shè)：

H4：態(tài)度對(duì)滿意度存在顯著的直接正向因果關(guān)系。

(五)課程結(jié)構(gòu)

Harsasi與Sutawijyay認(rèn)為，課程結(jié)構(gòu)是影響學(xué)生滿意度的重要自變量[6]。Paechter、梅爾(Maierl)與Macher認(rèn)為，在混合教學(xué)語(yǔ)境下，教師應(yīng)當(dāng)將在線教學(xué)與傳統(tǒng)面授各自的課程結(jié)構(gòu)，恰當(dāng)聯(lián)動(dòng)起來(lái)[15]。塞利姆(Selim)的研究成果證明：在混合教學(xué)定量研究問(wèn)卷的因子分析中，在實(shí)施混合教學(xué)時(shí)建立合理的課程結(jié)構(gòu)，將對(duì)學(xué)生的滿意度形成具有顯著性的積極正面影響[16]?；谝陨衔墨I(xiàn)，可以確定以下假設(shè)：

H5：課程結(jié)構(gòu)對(duì)滿意度存在顯著的直接正向因果關(guān)系。

(六)在線教學(xué)靈活度

基于“數(shù)字圖像基礎(chǔ)”為混合教學(xué)，因此在線教學(xué)部分為本次研究的一個(gè)重要分析組件。德里斯科爾(Driscoll)認(rèn)為，在混合教學(xué)中，基于互聯(lián)網(wǎng)與圖像技術(shù)，在線教學(xué)能為不同地域、環(huán)境的師生提供高度靈活的學(xué)習(xí)體驗(yàn)[17]。貝茨(Betas)認(rèn)為，借助互聯(lián)網(wǎng)與其他數(shù)碼終端的優(yōu)勢(shì)，在線教學(xué)能夠打破傳統(tǒng)教育的時(shí)空限制[18]。哈格爾(Hagel)與肖(Shaw)認(rèn)為，基于技術(shù)接受理論，在線教學(xué)因其高度的便捷性，可以讓學(xué)習(xí)者在各種時(shí)空環(huán)境高度靈活地展開(kāi)學(xué)習(xí)，因此對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)滿意度存在積極的正面影響效能[19]。基于以上文獻(xiàn)，可以確定以下假設(shè)：

H6：在線教學(xué)靈活度對(duì)滿意度存在顯著的直接正向因果關(guān)系。

(七)在線教學(xué)質(zhì)量

Ardito等研究者認(rèn)為，雖然在線教學(xué)提供了高度靈活便捷的思考、互動(dòng)、協(xié)作的學(xué)習(xí)環(huán)境，但是合理的教學(xué)內(nèi)容設(shè)置與安排才是保證教學(xué)質(zhì)量的重要因素[20]。Mclsaac與Gunawardena認(rèn)為，在混合教學(xué)中，高質(zhì)量的在線教學(xué)將積極促成學(xué)生的正向?qū)W習(xí)動(dòng)機(jī)[21]。Bhattacharya與夏爾馬(Sharma)認(rèn)為，高質(zhì)量的在線教學(xué)能培養(yǎng)學(xué)生更高層次的專業(yè)技能，甚至涉及跨時(shí)間、跨地點(diǎn)協(xié)作解決復(fù)雜問(wèn)題的綜合技能。因此，在線教學(xué)的質(zhì)量高度，將直接影響學(xué)生對(duì)于學(xué)習(xí)滿意度的高度[22]?；谝陨衔墨I(xiàn)，可以確定以下假設(shè)：

H7：在線教學(xué)質(zhì)量對(duì)滿意度存在顯著的正向因果關(guān)系。

(八)滿意度

Annamdevula與Bellamkonda認(rèn)為，學(xué)生的滿意度，是當(dāng)面對(duì)特定的學(xué)習(xí)模式或者使用特定的學(xué)習(xí)系統(tǒng)時(shí)，對(duì)于深度運(yùn)用積極認(rèn)知學(xué)習(xí)方法的一種反映指標(biāo)[23]。納吉(Nagy)同樣認(rèn)為，滿意度代表了學(xué)生對(duì)于特定教學(xué)模式的積極認(rèn)知心理[4]。洛克(Locke)認(rèn)為，滿意度是一種特定的心理行為傾向，它代表了個(gè)體對(duì)特定技術(shù)模式的質(zhì)量或效能的主觀評(píng)價(jià)[24]。Cigdem與Ozturk認(rèn)為，滿意度是評(píng)價(jià)混合教學(xué)模式有效學(xué)習(xí)效果的重要指標(biāo)，特別體現(xiàn)在學(xué)生對(duì)傳統(tǒng)學(xué)習(xí)與在線學(xué)習(xí)協(xié)作的感知，以及互動(dòng)實(shí)踐的積極程度[25]。

四、研究方法

本研究采用了定量研究法，旨在分析成都大學(xué)動(dòng)畫專業(yè)本科生對(duì)“數(shù)字圖像基礎(chǔ)”課程混合教學(xué)的滿意度。研究者基于概念框架模型完成了相應(yīng)調(diào)查問(wèn)卷建構(gòu)，具體問(wèn)卷見(jiàn)表1。且該問(wèn)卷通過(guò)五級(jí)李克特量表進(jìn)行相應(yīng)評(píng)測(cè)。在完成問(wèn)卷建構(gòu)之后，研究者邀請(qǐng)了3位專家對(duì)研究量表進(jìn)行內(nèi)容效度測(cè)評(píng)，并抽樣了40名學(xué)生，通過(guò)克朗巴赫系數(shù)對(duì)研究量表進(jìn)行內(nèi)部一致性信度評(píng)估。

表1 對(duì)于“數(shù)字圖像基礎(chǔ)”混合教學(xué)滿意度的影響因素的研究量表

當(dāng)研究者確定研究量表具有較理想的有效性與可信度之后，通過(guò)判斷抽樣法抽取了290名成都大學(xué)動(dòng)畫專業(yè)本科生進(jìn)行態(tài)度測(cè)試，其態(tài)度測(cè)試數(shù)據(jù)通過(guò)了KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)，以及第二輪內(nèi)部一致性信度評(píng)測(cè)，進(jìn)一步對(duì)其效度與信度進(jìn)行評(píng)判。同時(shí)，研究者完成了相應(yīng)的描述性統(tǒng)計(jì)分析。繼而，研究者通過(guò)驗(yàn)證性因素分析(CFA)，進(jìn)一步對(duì)相應(yīng)變量的因子載荷、復(fù)合信度、平均方差提取值、區(qū)分效度進(jìn)行了具體分析。當(dāng)以上各指標(biāo)均符合標(biāo)準(zhǔn)之后，研究者最終運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行了假設(shè)檢驗(yàn)與路徑模型分析。

(一)內(nèi)容效度判定

在實(shí)際測(cè)試前，研究者進(jìn)行了效度與信度檢驗(yàn)。Rovinelli與漢布爾頓(Hambleton)的研究認(rèn)為,對(duì)于內(nèi)容效度的確定，項(xiàng)目目標(biāo)一致性測(cè)試是一項(xiàng)重要的評(píng)估準(zhǔn)則，應(yīng)當(dāng)由3名及以上具有博士學(xué)位的專家，對(duì)研究量表進(jìn)行測(cè)評(píng)，且每項(xiàng)分值不能低于0.5[26]。為確保本研究的有效性，研究者邀請(qǐng)了3名專家對(duì)研究量表進(jìn)行了項(xiàng)目目標(biāo)一致性測(cè)試。這3名專家具備博士學(xué)位與高級(jí)職稱，其研究方向都屬于影視藝術(shù)領(lǐng)域，且具備8年以上的混合教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。經(jīng)過(guò)3位專家的測(cè)試，所有觀測(cè)變量的分值都不低于0.67，足以證明本次研究的測(cè)量工具擁有良好的有效性，才能以此為基礎(chǔ)進(jìn)行樣本抽取與內(nèi)部一致性測(cè)試。

(二)總?cè)?、樣本量、抽樣方?/h3>

本次研究的總?cè)簽槌啥即髮W(xué)動(dòng)畫專業(yè)2018級(jí)—2020級(jí)所有接受過(guò)專業(yè)核心課程“數(shù)字圖像基礎(chǔ)”學(xué)習(xí)的全體學(xué)生(含重修)共290人。依據(jù)Halabí與More-Esquivel的前期成果，想在驗(yàn)證性因素分析(CFA)與結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)中獲得有效統(tǒng)計(jì)結(jié)果，樣本規(guī)模不能低于200人[27]。因此，本次將采取判斷抽樣，選擇全部目標(biāo)總?cè)?，并剔除其中?duì)于混合教學(xué)表現(xiàn)不理想的學(xué)生。

(三)小規(guī)模測(cè)試與內(nèi)部一致性信度判定

針對(duì)信度測(cè)試環(huán)節(jié)，基于艾薩克(Isaac)與邁克爾(Michael)的理論成果，樣本量至少為30人的小規(guī)模測(cè)試可獲得相對(duì)準(zhǔn)確的可靠性指數(shù)[28]。因此，本研究邀請(qǐng)了40名學(xué)生進(jìn)行了小規(guī)模測(cè)試，在收集數(shù)據(jù)并經(jīng)SPSS分析后，所有潛在變量的克朗巴哈系數(shù)(Cronbach’s α)均大于0.8，見(jiàn)表2，表明研究工具具有令人滿意的內(nèi)部一致性信度?；诜蠘?biāo)準(zhǔn)的項(xiàng)目目標(biāo)一致性以及內(nèi)部一致性信度測(cè)試結(jié)果，研究者才能進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)收集與測(cè)試的研究進(jìn)程。

表2 內(nèi)部一致性信度檢驗(yàn)(n=40)

(四)全部收集數(shù)據(jù)和第二次信度與效度判定

確定了第一階段信度與效度之后，研究者在成都大學(xué)動(dòng)畫專業(yè)本科生中進(jìn)行了具體數(shù)據(jù)收集。在目標(biāo)總?cè)旱?90名學(xué)生中，先通過(guò)篩選問(wèn)題剔除了19名在學(xué)習(xí)效果上不符要求的學(xué)生，在回收的271份問(wèn)卷中又去掉了22份無(wú)效問(wèn)卷，最終共獲取249份有效問(wèn)卷。當(dāng)全部有效問(wèn)卷回收之后，再次進(jìn)行了第二階段信度與效度檢驗(yàn)。再次使用SPSS進(jìn)行內(nèi)部一致性效度分析，其結(jié)果是針對(duì)249份數(shù)據(jù)，所有潛在變量的克朗巴赫系數(shù)仍然全部大于0.8，見(jiàn)表3。在KMO與Bartlett球形檢驗(yàn)中，KMO檢驗(yàn)系數(shù)為0.896，概率顯著性(Sig)為0.000，見(jiàn)表4。以上驗(yàn)證表明了相應(yīng)數(shù)據(jù)具有令人滿意的效度與信度，適宜進(jìn)行下一步的因子分析檢驗(yàn)。

表3 KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)(n=249)

表4 內(nèi)部一致性信度檢驗(yàn)(n=249)

(五)描述性統(tǒng)計(jì)分析

對(duì)于249名測(cè)試樣本的詳細(xì)描述性統(tǒng)計(jì)被整理在表5當(dāng)中，其中涵蓋了性別、年級(jí)、專業(yè)方向等三大組信息統(tǒng)計(jì)。在最終樣本中：28.51%為男性，71.49%為女性；31.32%為2018級(jí)學(xué)生，32.93%為2019級(jí)學(xué)生，35.75%為2020級(jí)學(xué)生；在專業(yè)方向方面，二維動(dòng)畫學(xué)生占11.25%，三維動(dòng)畫學(xué)生占21.69%，實(shí)驗(yàn)動(dòng)畫學(xué)生占5.62%，漫畫繪本學(xué)生占25.70%，余下35.74%的學(xué)生尚未進(jìn)入專業(yè)方向劃分階段。

表5 樣本描述性統(tǒng)計(jì)信息

(六)驗(yàn)證性因素分析

本研究采用了驗(yàn)證性因素分析來(lái)評(píng)估學(xué)生的態(tài)度測(cè)試結(jié)果，其中各觀測(cè)變量的因子載荷的顯著性，以及符合標(biāo)準(zhǔn)的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，是確保本次研究準(zhǔn)確性的重要指標(biāo)。各指標(biāo)點(diǎn)的擬合優(yōu)度值見(jiàn)表6。

表6 驗(yàn)證性因素分析的擬合優(yōu)度數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

海爾(Hair)等研究者認(rèn)為,CMIN/DF的可接受閾值應(yīng)當(dāng)小于3.000，CFI與NFI的可接受閾值應(yīng)當(dāng)不低于0.900[29]。Bagozzi與Yi認(rèn)為,GFI的可接受閾值應(yīng)當(dāng)大于等于0.900[30]。Filippini等研究者認(rèn)為,AGFI的臨界值應(yīng)當(dāng)大于0.800[31]。布朗(Browne)與Cudeck認(rèn)為,RMSEA的可接受范圍應(yīng)當(dāng)?shù)陀?.050[32]。比照表2，整理本次測(cè)試結(jié)果，本研究所有的擬合數(shù)據(jù)全部符合相應(yīng)要求，因此足以確定本次數(shù)據(jù)分析中相應(yīng)回歸直線對(duì)觀測(cè)值擁有良好的適配度。

表7所示,在本次驗(yàn)證性因素分析數(shù)據(jù)分析中,所有因子載荷值都超過(guò)了0.500,所有T值高于1.980,所有P值低于0.001,所有CR值大于0.700，所有AVE值大于0.500。因此,目前本研究所有重要的驗(yàn)證性因素分析結(jié)果、復(fù)合信度、平均方差提取值都處于相對(duì)理想范圍，說(shuō)明本次研究的調(diào)查量表具有理想的收斂效度。

表7 驗(yàn)證性因素分析結(jié)果、復(fù)合信度(CR)、平均方差提取值(AVE)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

(續(xù)表)

本研究的區(qū)分效度數(shù)據(jù)被整理在表8當(dāng)中，可以看到量表中任何兩個(gè)潛在變量的相關(guān)系數(shù)全部小于0.800；量表的對(duì)角線是AVE值的所有平方根，也全部大于任何潛在變量相關(guān)系數(shù)的平方。全部數(shù)據(jù)符合檢驗(yàn)要求，充分說(shuō)明本次研究的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果具有良好的區(qū)分效度。本研究驗(yàn)證性因素分析的所有測(cè)試數(shù)據(jù)都達(dá)到了相對(duì)理想的狀態(tài)。本研究的結(jié)構(gòu)方程模型中的各擬合優(yōu)度指標(biāo)均處于理想的標(biāo)準(zhǔn)。因此，才能確保各潛在變量、觀測(cè)變量與所獲數(shù)據(jù)之間形成良好匹配，從而保證基于結(jié)構(gòu)方程模型所進(jìn)行的假設(shè)檢驗(yàn)與路徑分析結(jié)論真實(shí)可信。

表8 區(qū)分效度數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

(七)結(jié)構(gòu)方程模型

結(jié)構(gòu)方程模型測(cè)試主要是通過(guò)特定的線性方程，來(lái)驗(yàn)證本次研究因果矩陣中的假設(shè)是否成立。在結(jié)構(gòu)方程模型的6個(gè)擬合優(yōu)度指標(biāo)點(diǎn)中，CMIN/DF、GFI、AGFI、CFI以及RMSEA五大參數(shù)的可接受標(biāo)準(zhǔn)都與驗(yàn)證性因素分析相同。而基于Hair等和研究者的成果，TLI系數(shù)的理想閾值同樣不應(yīng)當(dāng)?shù)陀?.900[32]。所有經(jīng)過(guò)AMOS調(diào)整后的擬合指標(biāo)都被記錄在表9當(dāng)中，可以看到結(jié)構(gòu)方程模型的六大擬合優(yōu)化指標(biāo)都處于相對(duì)理想的閾值范圍。

表9 結(jié)構(gòu)方程模型的擬合優(yōu)度數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

五、假設(shè)驗(yàn)證

本次研究的矩陣模型基于回歸加權(quán)與R2方差分析，計(jì)算了所有潛在變量的顯著性，本次研究所有假設(shè)的P值都低于0.001，因此本次研究的所有假設(shè)經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)后被認(rèn)為全部成立。

針對(duì)產(chǎn)生直接影響的假設(shè)H1至H7，在對(duì)滿意度(SAT)產(chǎn)生直接影響的四個(gè)潛在變量中，具有最大影響效能的是在線教學(xué)質(zhì)量(OTQ)，其標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)(β)為0.496、T值為8.951，同時(shí)也是本次研究中潛在變量間最強(qiáng)的影響作用。其次則是課程結(jié)構(gòu)(CS)，其標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)(β)為0.275、T值為5.160。在線教學(xué)靈活度(OTF)排位第三，其標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)(β)為0.254、T值為4.828。影響最低的是態(tài)度(ATT)，其標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)(β)為0.218、T值為3.904。

此外，在基于技術(shù)接受模型框架下，感知易用性(PEOU)、感知有用性(PU)以及態(tài)度(ATT)這三個(gè)潛在變量的相互作用機(jī)制中，感知易用性(PEOU)對(duì)感知有用性(PU)產(chǎn)生了最大的影響作用，其標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)(β)為0.451、T值為6.928。其次是感知有用性(PU)對(duì)態(tài)度(ATT)的影響，其標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)(β)為0.391、T值為4.586。最弱的是感知易用性(PEOU)對(duì)態(tài)度(ATT)的影響，其標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)(β)為0.331、T值為3.520，見(jiàn)表10。

表10 潛在變量間產(chǎn)生直接影響的假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

同時(shí)感知易用性(PEOU)、感知有用性(PU)通過(guò)中介變量態(tài)度(ATT)，分別對(duì)滿意度(SAT)產(chǎn)生了間接顯著影響，這一部分路徑分析如圖2所示。

針對(duì)路徑分析，基于圖2與表11中的統(tǒng)計(jì)信息，本次研究在概念矩陣中有兩個(gè)中介變量感知有用性(PEOU)、態(tài)度(ATT)，以及唯一因變量滿意度(SAT)。

圖2 路徑分析矩陣

表11 直接、間接與總體影響統(tǒng)計(jì)

首先，關(guān)于感知有用性(PEOU)，其R2值為0.203，代表20.3%的方差受到了感知易用性(PEOU)與感知有用性(PU)的共同影響。其中感知易用性(PEOU)對(duì)感知有用性(PU)產(chǎn)生了直接顯著影響，其影響值為0.451。

其次，關(guān)于態(tài)度(ATT)其R2值為0.240，代表24%的方差受到了感知易用性(PEOU)、感知有用性(PU)、態(tài)度(ATT)的共同影響。其中，感知易用性(PEOU)對(duì)態(tài)度(ATT)產(chǎn)生了直接顯著影響，其影響值為0.242；感知易用性(PEOU)通過(guò)感知有用性(PU)對(duì)態(tài)度產(chǎn)生了間接顯著影響，其影響值為0.149。因此，感知易用性對(duì)態(tài)度的總效應(yīng)為0.391，并且感知有用性對(duì)態(tài)度產(chǎn)生了直接顯著影響，其影響值為0.331。

最后，關(guān)于滿意度(SAT)其R2值為0.455，代表45.5%的方差受到了其他六個(gè)潛在變量的共同影響。其中，態(tài)度、在線教學(xué)靈活度、在線教學(xué)質(zhì)量、課程結(jié)構(gòu)對(duì)滿意度產(chǎn)生了直接顯著影響，其影響值分別為0.218、0.254、0.496、0.275；感知易用性、感知有用性對(duì)滿意度產(chǎn)生了間接顯著影響，其影響值分為0.085、0.072。

六、結(jié)論與建議

(一)結(jié)果討論

本文旨在研究與驗(yàn)證成都大學(xué)動(dòng)畫專業(yè)本科生對(duì)于動(dòng)畫學(xué)科專業(yè)核心課程“數(shù)字圖像基礎(chǔ)”混合教學(xué)滿意度的顯著性影響因素。依據(jù)概念框架模型的建立與假設(shè)檢驗(yàn)，感知易用性、感知有用性、態(tài)度、在線教學(xué)靈活度、在線教學(xué)質(zhì)量都對(duì)滿意度產(chǎn)生了顯著性的正面影響。

在目標(biāo)課程的混合教學(xué)中，對(duì)成都大學(xué)動(dòng)畫專業(yè)本科生滿意度產(chǎn)生較大影響的三大維度分別是在線教學(xué)質(zhì)量、課程結(jié)構(gòu)以及在線教學(xué)靈活性。這一現(xiàn)象說(shuō)明：首先，對(duì)于目前常態(tài)化的混合教學(xué)，學(xué)生對(duì)于逐漸提升的在線教學(xué)質(zhì)量最為看重?；谀壳八囆g(shù)類專業(yè)課程的混合教學(xué)設(shè)計(jì)尚處于發(fā)展階段的現(xiàn)狀，“數(shù)字圖像基礎(chǔ)”課程建立了較為完善的在線課程內(nèi)容，涵蓋了大量的教程視頻與素材文件，其涵蓋的知識(shí)大大超過(guò)了課堂教學(xué)64課時(shí)的容量，本研究的絕大多數(shù)樣本對(duì)這一維度的認(rèn)可度也是最高的。其次，課程結(jié)構(gòu)，區(qū)別于部分教師將課件講義直接復(fù)制到在線平臺(tái)的處理方式，“數(shù)字圖像基礎(chǔ)”將課程先導(dǎo)、理論教學(xué)、實(shí)踐操作、課后強(qiáng)化四大環(huán)節(jié)的內(nèi)容，依據(jù)傳統(tǒng)課堂與在線平臺(tái)的各自屬性特征進(jìn)行有效劃分，最大程度通過(guò)合理的課程結(jié)構(gòu)，將立德樹(shù)人、專業(yè)倫理與專業(yè)技能等教學(xué)目標(biāo)進(jìn)行有效傳達(dá)，因此本次研究的樣本對(duì)課程結(jié)構(gòu)也給了很高認(rèn)可。最后，在線教學(xué)靈活度，得益于超星平臺(tái)的完善功能，特別是移動(dòng)終端APP的優(yōu)化設(shè)計(jì)，無(wú)論是技能學(xué)習(xí)還是日?；虒W(xué)管理，在“數(shù)字圖像基礎(chǔ)”課程學(xué)習(xí)中都發(fā)揮了顯著的正向推進(jìn)作用。

本研究中的另一層面，是技術(shù)接受模型中的感知易用性、感知有用性、態(tài)度三大變量對(duì)于滿意度的影響分析。根據(jù)研究結(jié)果，絕大多數(shù)學(xué)生認(rèn)為感知易用性對(duì)感知有用性存在較強(qiáng)的正面影響效能，因此對(duì)于在線教學(xué)平臺(tái)的操作技術(shù)解析以及基于此的混合教學(xué)的難度設(shè)置，在較大程度上增強(qiáng)了學(xué)生對(duì)于相應(yīng)專業(yè)課程的積極主動(dòng)心態(tài)，繼而對(duì)感知有用性與態(tài)度產(chǎn)生正向心理效應(yīng)。感知有用性是判斷學(xué)生對(duì)“數(shù)字圖像基礎(chǔ)”能夠有效獲得學(xué)習(xí)成就提升的一個(gè)很重要的心理指標(biāo)。依據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，證明本次實(shí)驗(yàn)樣本對(duì)目標(biāo)課程的有用性存在顯著正向的判斷，并產(chǎn)生對(duì)于學(xué)習(xí)的積極態(tài)度。而這一學(xué)習(xí)態(tài)度，作為衡量學(xué)生學(xué)習(xí)滿意度的重要心理指標(biāo)，在本次研究中同樣也被證明了對(duì)最終因變量產(chǎn)生了顯著的正向影響。

(二)研究結(jié)論

本研究分析了成都大學(xué)動(dòng)畫專業(yè)本科生對(duì)目標(biāo)課程在線教學(xué)滿意度的主要影響因素，經(jīng)定量分析后，感知易用性、感知有用性、態(tài)度、課程結(jié)構(gòu)、在線教學(xué)靈活度、在線教學(xué)質(zhì)量，全部對(duì)滿意度產(chǎn)生了重大顯著性影響。

在對(duì)滿意度直接產(chǎn)生影響的4個(gè)潛在變量中，在線教學(xué)質(zhì)量的影響最為巨大，其次是課程結(jié)構(gòu)，再者是在線教學(xué)靈活性。針對(duì)技術(shù)接受模型結(jié)構(gòu)，感知易用性對(duì)感知有用性存在本次研究中位居第二的正向顯著影響效應(yīng)，感知有用性針對(duì)態(tài)度的影響作用稍微強(qiáng)于感知易用性。

(三)建議

Annamdevula和Bellamkonda確信滿意度是有效學(xué)習(xí)中最重要的影響因素之一[23]，因此，提出以下建議：首先，教師應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)關(guān)注在線課程的教育質(zhì)量，并且著重關(guān)注課程結(jié)構(gòu)、難度和輔助設(shè)計(jì)，以準(zhǔn)確地利用混合教育平臺(tái)。其次，教師要減少學(xué)生對(duì)混合式教學(xué)在線教學(xué)平臺(tái)的陌生感和抵觸情緒。教師要注重培養(yǎng)學(xué)習(xí)者必要的信息技術(shù)應(yīng)用能力，幫助學(xué)習(xí)者建立對(duì)于信息技術(shù)應(yīng)用的正確認(rèn)識(shí)[33]。針對(duì)動(dòng)畫專業(yè)特點(diǎn)的教學(xué)課件和多媒體教材，教師在教學(xué)中應(yīng)有效融入網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)，作為課程引導(dǎo)內(nèi)容和課外輔助的有效重要學(xué)習(xí)資源。教師應(yīng)當(dāng)充分運(yùn)用在線教學(xué)平臺(tái)的靈活性，嚴(yán)格考量學(xué)生對(duì)于目標(biāo)課程學(xué)習(xí)的感知易用性、感知有用性、態(tài)度的前提下，進(jìn)行高質(zhì)量的在線教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)與課程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，這是在未來(lái)進(jìn)一步推進(jìn)動(dòng)畫專業(yè)混合教學(xué)，所需要進(jìn)行思考與革新的部分。

(四)局限性與拓展方向

由于本研究的客觀局限，本次調(diào)研的目標(biāo)課程也僅僅選擇了“數(shù)字圖像基礎(chǔ)”?？?cè)号c樣本僅選擇了成都大學(xué)動(dòng)畫專業(yè)的部分學(xué)生，樣本量的規(guī)模無(wú)法采用分層隨機(jī)抽樣等更為嚴(yán)格的采樣方法。

未來(lái)的學(xué)術(shù)探索可以分為兩個(gè)方向：一是將研究范圍擴(kuò)大到藝術(shù)設(shè)計(jì)領(lǐng)域更多的專業(yè)核心課程上，甚至將研究視野拓展到我國(guó)其他地區(qū)的高校。二是在概念矩陣中繼續(xù)增加諸如行為傾向、社會(huì)影響、努力預(yù)期、績(jī)效預(yù)期等潛在變量，以此進(jìn)一步拓展研究框架，從而進(jìn)一步探索對(duì)于學(xué)生學(xué)習(xí)滿意度的研究范疇。