Online learning has emerged as a fresh method to successfully prevent teacher and student gatherings as well as the propagation of viruses in the context of the ongoing influence of the COVID-19. A problem deserving of consideration is how to increase users’ desire to participate in online learning through online class APPs, identify the variables that affect users’ use of them, and create a useful assessment scale. In this study, user ratings from 68 students who had used an online class APP were collected using the combination of qualitative and quantitative research, and 200 online questionnaires were sent out to complement the interview findings, based on which 328 assessment questionnaires were gathered and 23 valid items were obtained. The influencing elements that had an impact on users’ online learning experiences were identified using factor analysis, and the relationships among the components were investigated using structural equation modeling. Perceived benefits are the main influencing factors, subjective norms and functional quality are the direct factors influencing users’ perceived benefits, and self-efficacy is influenced by subjective norms while promoting the perception of functional quality. The factors influencing users’ use of online class APPs are ultimately identified as perceived benefits, functional quality and self-efficacy. In order to facilitate users’ online learning, user psychological traits, social ties and software functions should be integrated into a cohesive system while designing online class APPs.
一、简介
由于 COVID-19 疫情导致全球 90% 学龄儿童的教育中断，由教室组成的 26 个国家的传统学校系统完全关闭 [
1 ]；然而，在中国，很大一部分教育资源已经转移到在线授课，这在一定程度上促进了在线教育的发展。随着移动互联网技术的进步，在线教育被视为一种自主技术，使用户能够利用小型便携式无线设备完成学习[
2 ]。随着全球移动用户的迅猛发展，在线教育前景广阔[
3]。因此，识别影响用户使用在线课堂 APP 的因素至关重要。尽管自 COVID-19 爆发以来已经有大量关于在线教育和在线课堂 APP 的研究，但大多数相关研究都集中在特定的专业学科，例如医疗保健 [
4 ,
5 ] 和教师教育 [
6 ,
7 ,
8 ,
9 ]，而对在线课堂 APP 的研究主要集中在软件本身的特性上，例如可用性 [
10 ,
11 ,
12 ] 和界面设计 [
13 ]]，对影响用户使用在线课堂APP的因素缺乏系统全面的探讨。
同时，以往论文对网课APP的研究
主要是通过
定量分析[
14,15,16,17]，虽然通过这种方法可以解释某个因素或理论如何影响用户的使用意愿，但不能证明用户在使用软件时会注意这个因素。原有理论模型的问卷量表可能并不完全适合在线课堂APP的评估，典型的单一研究方法存在几个缺点。因此，本研究将采用定量和定性相结合的方法。通过基于现有理论的用户研究、在线开放式问卷收集、总结和讨论等定性研究方法，确定用户在评估在线课堂APP时真正关心的因素，制定适当的评估量表。
二、在线教育发展现状
互联网对教育的发展产生了重大影响[
18 ,
19 ]，其中在线教育最为普遍。在线学习可以发生在教师和学生面对面的教室里，利用数字媒体完成学习任务、交流和互动[
20 ]，也可以在没有面对面交流或师生互动的情况下进行远程教育。通过各种通信工具 [
21 ]。远程在线教育是这个问题的重点，而大规模开放在线课程（MOOCs）是教授通过互联网进行教学课程的最常用的教学工具[
22 ,
23]，具有视频讲座录制、建立讨论区和实时聊天等功能[
24 ]。这项技术有可能使教育资源有限的地区的学生受益[
25 ]，同时增强教育机构的影响力。这是一种从面对面教育转向在线学习的尝试[
26 ]。尽管在线教育的有效性和出勤率最初受到质疑 [
27 ]，但随着该领域的发展，越来越多的大学将部分课程学分分配给在线教育，同时颁发相应的结业证书 [
28 ,
29]，或利用顶尖大学的品牌影响力提高用户参与在线教育的积极性[
30 ]。同时，开放的教学资源帮助用户随时进行在线学习[
31 ]。
自 2019 年 12 月首次报告 COVID-19 以来，感染人数持续上升 [
32 ]，促进了在线教育的快速发展，这已被证明是避免学生聚集和病毒传播的有效手段一些研究表明，在疫情期间通过在线教育可以提高学习体验[ 33,34,35
] ，提高
用户学习意愿[
36 ]。根据 Bojovi 等人的说法。[
37]，在线教育必须建立在独特的技术、社会和经济背景之上，这可能没有给教师足够的时间来改变原有的教学计划，从而降低了在线教育的
效率[
38,39,40 ]。在 COVID-19 期间，提出了大量关于在线教育的研究；然而，大多数人专注于某些专业领域，例如医疗保健 [
4 ,
5 ] 和教师教育 [
6 ,
7 ,
8 ,
9]。而作为在线教育必不可少的技术工具，在线课件对用户参与在线课堂意愿的影响却鲜为人知。根据研究，应用技术在在线学习中发挥着重要作用 [
41 ] 和 Phillips 等人。[
42 ] 表明，技术现在已成为高等教育不可或缺的重要方面。然而，此时，大部分在线课程APP的相关研究仍以用户体验为中心。例如，刘[
43] 指出学校分类、课程学科划分、文字、图标密度、界面颜色饱和度等设计组件在中国大学为Moke和Coursera的用户界面设计中应优先考虑。王[
14 ]认为直播课程软件用户体验的关键要素是操作的方便性、功能的完整性、界面的合理性和技术的可靠性；Zaharias [
44 ] 评估交互式内容教学反馈、评估导航、视觉设计、学习者指导、支持学习策略的设计可访问性和可学习性。有几项研究专注于在线课堂系统的可用性和使用 [
10 ,
11 ,
12 ]]。对影响用户使用网课应用的变量及相应的使用意愿评估量表缺乏系统深入的探讨，同时对软件的研究仍局限于程序本身。因此，本研究将通过因子分析和结构方程建模，确定影响用户使用在线课堂APP的具体因素以及各因素之间的关系，为设计和运营提供一定的指导。的在线课堂应用程序。
三、相关理论在网课中的运用
在线课堂应用程序随着互联网的快速发展和 COVID-19 的持续影响而迅速发展。影响用户使用网课APP的影响因素已经开始在众多研究中进行调查，并应用了大量的行为理论模型。卢等人。[
14 ]构建了用户持续使用模型，并结合感知行为控制的计划行为理论（TPB）[ 45 ]、感知有用性和感知易用性，研究了其与用户使用意图的相关性。技术接受模型 (TAM) [
46 ]、社会认知理论中的自我效能 (SCT) [
47 ] 和动机理论中的享受 [
48 ]]。在一项关于用户在线学习意愿的研究中，Chaker 等人。[
15 ]基于心流理论[
49 ]和社会意图，发现心流维度是一个关键的中介；为了调查用户对在线教育使用的看法，Xu 等人。[
16 ] 从教师的角度将感知价值与 TAM 相结合。为了调查影响用户利用桌面网络研讨会进行在线学习的愿望的特征，Lakhal & Khechine [
50 ] 扩展了 Venkatesh 等人创建的技术接受和使用统一理论 (UTAUT)。[
51 ]。为了创建学生对在线学习的满意度模型，Kang 和 Park [
52 ] 将 ISS [
53 ]、PELS [
54 ] 和 EESS 模型 [
55 ] 通过广义结构方程建模 (GSEM) 分析，他们发现教师反馈的价值对于学生在线学习的偏好至关重要。为了分析影响在线学习社区的各个方面之间的联系，Liu 等人。[
56 ] 在 TAM 模型中添加了用户界面设计、体验和感知交互功能；为了创建 TAM 的增强模型来解释用户在使用在线服务时的目的和行为，Agudo-Peregrina 等人。[
57 ] 纳入了信息技术领域的个人创新和感知互动等方面。结合信息系统期望确认模型 [
58 ]、认知模型 [
59 ]、技术持久性理论 [
60 ] 和信息系统成功模型 [
61 ]，Dahan & Akkoyunlu [
62 ] 调查了学生继续使用在线学习环境的愿望。为了调查中国大学生继续在线学习的意愿，Dai 等人。[
63 ]还从期望确认模型的角度引入了好奇心因素。Nikolopoulou 等人扩展了 UTAUT 模型。[
17] 调查影响教师使用移动互联网教育的意图，他们发现习惯、享乐动机、表现期望和技术教育学知识可用于显着预测教师使用移动互联网的意图；胡等人。[
64 ] 使用 TAM 模型对比焦虑和非焦虑大学生的电子学习意图。
基于意图的在线课堂APP的研究调查可以采用多种理论模型，并且根据对先前工作的回顾，该研究主要基于TAM。定量研究方法主要用于以往的相关研究，即根据社会现象或文献汇编提出假设，然后通过对定量数据的分析来验证这些假设。但是，这种方法不能直接应用于目前的研究，希望为在线课堂APP构建一套用户评价量表，确定真正影响用户使用意愿的影响因素。通过传统的定量研究方法，它只能通过假设验证的方式证明相关的影响因素或模型可以用来解释用户的使用行为，即某个因素可以影响用户的行为。但是，这些元素是否是影响用户使用意愿的关键因素尚不明确，即用户在评价网课类APP时一定会关注这些元素。为此，本研究将采用定性和定量相结合的方法，在定性研究中通过用户访谈、用户研究和基于文献的讨论，以确定用户在评估在线课堂APP时真正关注的要素。 ，并开发与在线课堂APP更兼容的评估量表。然后，通过定量研究中的数据分析和假设验证，可以提供一个相对客观公正的理论基础和数据来支持本研究的结果，同时分析各因素之间的影响关系，弥补前人的不足。一定程度上的研究。通过这种研究方法，本研究不需要使用现有的影响因素问卷量表。
This entry is adapted from the peer-reviewed paper 10.3390/systems10040100
