在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿影響因素實(shí)證分析目錄TOC\o"1-3"\h\u15173在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿影響因素實(shí)證分析 175871.1預(yù)測(cè)問(wèn)卷發(fā)放與實(shí)證分析 1120421.1.1預(yù)測(cè)問(wèn)卷及發(fā)放 1241931.1.2預(yù)測(cè)問(wèn)卷信效度檢驗(yàn) 2157541.1.3預(yù)測(cè)問(wèn)卷修改 3201801.2正式問(wèn)卷與實(shí)證分析 5275721.2.1正式問(wèn)卷的發(fā)放 5202351.2.2正式問(wèn)卷描述性統(tǒng)計(jì)分析 5129431.2.3正式問(wèn)卷信效度分析 6279321.3基于結(jié)構(gòu)方程的假設(shè)驗(yàn)證 894991.3.1結(jié)構(gòu)方程模型的構(gòu)建 8167341.3.2模型的參數(shù)估計(jì)與評(píng)價(jià) 12282241.3.3模型修正 13141461.4假設(shè)檢驗(yàn)與討論 17120851.1.1模型假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果 17185941.1.2假設(shè)模型變量關(guān)系討論 171.1預(yù)測(cè)問(wèn)卷發(fā)放與實(shí)證分析1.1.1預(yù)測(cè)問(wèn)卷及發(fā)放為了保證研究的信效度，在正式問(wèn)卷發(fā)放前，應(yīng)該對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行試測(cè)，檢驗(yàn)是否存在有問(wèn)題的題項(xiàng)。本研究預(yù)測(cè)問(wèn)卷包括兩個(gè)部分：一是被調(diào)查者的基本信息，包括性別、學(xué)歷和在線學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，共3道題目；二是問(wèn)卷的主體部分，包括學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿，目標(biāo)明確程度、反饋及時(shí)程度、挑戰(zhàn)與技能匹配度、績(jī)效期望、努力期望、社會(huì)影響、便利條件，信息質(zhì)量，系統(tǒng)質(zhì)量10個(gè)變量，共32道題目。問(wèn)題采用李克特五等量表計(jì)分，依次為非常符合、符合、不確定、不符合和符合5個(gè)選項(xiàng)。本研究選取J高校學(xué)生作為本次預(yù)測(cè)問(wèn)卷的發(fā)放對(duì)象，采用問(wèn)卷星的形式發(fā)放問(wèn)卷，共回收問(wèn)卷117份，刪除在線學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)題項(xiàng)選擇“無(wú)經(jīng)驗(yàn)”以及問(wèn)卷作答時(shí)長(zhǎng)低于1分鐘的無(wú)效問(wèn)卷，最終獲得有效問(wèn)卷103份。問(wèn)卷有效率約88%，本次收集的數(shù)據(jù)可以用于問(wèn)卷的信效度檢驗(yàn)。1.1.2預(yù)測(cè)問(wèn)卷信效度檢驗(yàn)（1）信度分析信度是指問(wèn)卷內(nèi)容的可靠性，是測(cè)試問(wèn)卷質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)。信度檢驗(yàn)主要用于驗(yàn)證調(diào)查問(wèn)卷測(cè)量變量的穩(wěn)定性和可靠性。本研究通過(guò)克隆巴赫系數(shù)衡量信度，總信度克隆巴赫系數(shù)值高于0.9表示量表信度非常理想，數(shù)值高于0.8低于0.9表示問(wèn)卷信度很理想，數(shù)值高于0.7低于0.8表示量表信度為理想標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)值高于0.6低于0.7表示量表信度可以接受，數(shù)值高于0.5低于0.6表示量表信度達(dá)到合格的標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)值低于0.5表示量表信度非常差需要放棄此量表。而本次預(yù)測(cè)問(wèn)卷通過(guò)SPSS軟件對(duì)變量題項(xiàng)進(jìn)行可靠性分析，克隆巴赫系數(shù)為0.937，數(shù)值在0.9以上說(shuō)明信度非常理想，如表1.1所示。表1.1預(yù)測(cè)問(wèn)卷克隆巴赫系數(shù)值可靠性統(tǒng)計(jì)資料Cronbach的Alpha項(xiàng)目個(gè)數(shù)93732預(yù)測(cè)問(wèn)卷各個(gè)維度的克隆巴赫系數(shù)，如表1.2所示。在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿維度的克隆巴赫系數(shù)為0.578，其余維度的克隆巴赫系數(shù)均在0.8以上。除去持續(xù)學(xué)習(xí)意愿維度，其他維度的信度很理想。為了各個(gè)維度都達(dá)到較高的信度，將對(duì)信度一般的在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿維度的測(cè)量題項(xiàng)進(jìn)行修改。表1.2預(yù)測(cè)問(wèn)卷各個(gè)維度的克隆巴赫α系數(shù)可靠性統(tǒng)計(jì)因子可靠性統(tǒng)計(jì)量克隆巴赫α系數(shù)項(xiàng)數(shù)績(jī)效期望0.9423努力期望0.9063社會(huì)影響0.8973便利條件0.9483信息質(zhì)量0.8913系統(tǒng)質(zhì)量0.8393目標(biāo)明確程度0.9133互動(dòng)反饋及時(shí)性0.9023挑戰(zhàn)與技能匹配度0.8493持續(xù)學(xué)習(xí)意愿0.5785（2）效度分析效度用來(lái)檢驗(yàn)問(wèn)卷的有效性，檢驗(yàn)問(wèn)卷中的題項(xiàng)能否準(zhǔn)確反映出研究所要測(cè)量的變量。效度分為三種類(lèi)型：內(nèi)容效度、準(zhǔn)則效度和結(jié)構(gòu)效度。本研究是基于成熟量表結(jié)合專(zhuān)家學(xué)者的建議進(jìn)行問(wèn)卷編制，因而可以保證問(wèn)卷的內(nèi)容效度。準(zhǔn)則效度則需要圍繞一個(gè)指標(biāo)作為準(zhǔn)則分析問(wèn)卷中的題項(xiàng)，對(duì)研究?jī)?nèi)容有較高限制。因此，本研究采用因子分析法只對(duì)問(wèn)卷的結(jié)構(gòu)效度進(jìn)行檢驗(yàn)。研究者常用兩個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)效度，一是KMO系數(shù)，這一項(xiàng)數(shù)值越大，表明問(wèn)卷結(jié)構(gòu)效度越好，但KMO數(shù)值最大不會(huì)超過(guò)1最小不會(huì)低于0；二是巴特利球形檢驗(yàn)的顯著性，數(shù)值要求小于0.05。同時(shí)滿(mǎn)足這兩點(diǎn)則表明問(wèn)卷具有良好的結(jié)構(gòu)效度。預(yù)測(cè)問(wèn)卷效度數(shù)據(jù)KMO值為0.849，顯著性小于0.001，如表1.3所示，表明該問(wèn)卷具有良好的結(jié)構(gòu)效度。表1.3預(yù)測(cè)問(wèn)卷KMO值KMO與Bartlett檢定Kaiser-Meyer-Olkin測(cè)量取樣適當(dāng)性。849Bartlett的球形檢定大約卡方3107.219df496顯著性0001.1.3預(yù)測(cè)問(wèn)卷修改根據(jù)預(yù)測(cè)問(wèn)卷的信度檢驗(yàn)結(jié)果，問(wèn)卷總信度較高，但持續(xù)學(xué)習(xí)意愿維度信度較低，其克隆巴赫系數(shù)值小于0.6。雖然問(wèn)卷各個(gè)維度的克隆巴赫系數(shù)均高于0.5最低標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值，但克隆巴赫系數(shù)需要達(dá)到0.7以上才能達(dá)到理想比較準(zhǔn)。為了使問(wèn)卷達(dá)到較高的信度，將對(duì)信度一般的持續(xù)學(xué)習(xí)意愿維度的測(cè)量題項(xiàng)進(jìn)行修改。通過(guò)項(xiàng)目統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，如果刪除J1這一項(xiàng)則克隆巴赫系數(shù)會(huì)升至0.714，如果刪除J5這一項(xiàng)則克隆巴赫系數(shù)會(huì)升至0.656。而其他題項(xiàng)刪除后克隆巴赫系數(shù)反而會(huì)降低，如表1.5所示，因此決定將J1、J5這兩項(xiàng)刪除以提高持續(xù)學(xué)習(xí)意愿維度的信度。表1.4持續(xù)學(xué)習(xí)意愿維度項(xiàng)目統(tǒng)計(jì)表項(xiàng)目總統(tǒng)計(jì)資料尺度平均數(shù)（如果項(xiàng)目已刪除）尺度變異數(shù)（如果項(xiàng)目已刪除）更正后項(xiàng)目總數(shù)相關(guān)平方復(fù)相關(guān)Cronbach的Alpha（如果項(xiàng)目已刪除）J111.615.201049008714J211.001.000575616384J311.201.085634709368J411.201.242588638397J512.115.528075021656刪除掉J1、J5兩題兩題后問(wèn)卷主體部分共30道題。修改后各分量表的條目數(shù)和克隆巴赫系數(shù)，如表1.6所示。表1.5修改后各個(gè)維度的克隆巴赫α系數(shù)值可靠性統(tǒng)計(jì)因子可靠性統(tǒng)計(jì)量克隆巴赫α系數(shù)項(xiàng)數(shù)績(jī)效期望0.9423努力期望0.9063社會(huì)影響0.8973便利條件0.9483信息質(zhì)量0.8913系統(tǒng)質(zhì)量0.8393目標(biāo)明確程度0.9133互動(dòng)反饋及時(shí)性0.9023挑戰(zhàn)與技能匹配度0.8493持續(xù)學(xué)習(xí)意愿0.8983信效度檢驗(yàn)的結(jié)果表明，各個(gè)維度的克隆巴赫α系數(shù)均大于0.8，說(shuō)明問(wèn)卷具有較高的信度水平。在刪除掉兩道題目后對(duì)問(wèn)卷信度及效度重新測(cè)量?？寺“秃障禂?shù)為0.944，KMO值為0.857，顯著性小于0.001，如表1.7所示，均達(dá)到作為最終問(wèn)卷的標(biāo)準(zhǔn)。表1.6修改后信效度檢驗(yàn)數(shù)據(jù)可靠性統(tǒng)計(jì)資料Cronbach的Alpha基於標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)目的Cronbach的Alpha項(xiàng)目個(gè)數(shù).944.95430KMO與Bartlett檢定Kaiser-Meyer-Olkin測(cè)量取樣適當(dāng)性。.857Bartlett的球形檢定大約卡方3072.162df435顯著性.0001.2正式問(wèn)卷與實(shí)證分析1.2.1正式問(wèn)卷的發(fā)放根據(jù)預(yù)測(cè)問(wèn)卷的信效度檢驗(yàn)結(jié)果，對(duì)預(yù)測(cè)問(wèn)卷進(jìn)行了修改形成了本研究的正式問(wèn)卷。正式問(wèn)卷共33道題目，包含了在線學(xué)習(xí)持續(xù)學(xué)習(xí)意愿影響因素的全部變量，共33道題目，有關(guān)研究變量的題目30道，同樣采用李克特五級(jí)量表的形式呈現(xiàn)問(wèn)題選項(xiàng)。為了保證研究的效率，本研究采用網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷的形式發(fā)放正式問(wèn)卷，問(wèn)卷回收后，利用WPS軟件篩選剔除答題時(shí)間低于1分鐘與不具有在線學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的問(wèn)卷。正式問(wèn)卷總共回收338份，判定為無(wú)效的問(wèn)卷共35份，有效問(wèn)卷共303份，問(wèn)卷回收有效率達(dá)到89.6%。1.2.2正式問(wèn)卷描述性統(tǒng)計(jì)分析（1）性別正式調(diào)查回收有效問(wèn)卷303份，被調(diào)查者中90位為男生，占總數(shù)的29.7％，213位為女生，占總數(shù)的70.3％，男女比例超過(guò)1:2。（2）學(xué)歷調(diào)查樣本本科生人數(shù)最多，占55.4％，碩士、專(zhuān)科、博士和其他比例依次次之，分別為35.9％、1.2％、2.3％和1.9％。可知本次調(diào)查樣本，本科生和碩士生較多，而博士生和專(zhuān)科生的調(diào)查數(shù)量較少。（3）在線學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)在線學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)為一年以?xún)?nèi)的學(xué)生有164名，占被調(diào)查者總數(shù)的51.1%；在線學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)為一年以上的學(xué)生有138名，占被調(diào)查者總數(shù)的45.9%。也就是說(shuō)在303位被調(diào)查者中，超半數(shù)的被調(diào)查者在線學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)不足一年，這從側(cè)面反映出在近一年內(nèi)在線教育的迅猛發(fā)展以及在線學(xué)習(xí)正在更大范圍地被接受與使用。1.2.3正式問(wèn)卷信效度分析（1）信度分析正式問(wèn)卷回收后，需再次對(duì)問(wèn)卷的信度進(jìn)行分析，本研究通過(guò)克隆巴赫系數(shù)衡量問(wèn)卷的信度。利用SPSS軟件對(duì)變量題項(xiàng)進(jìn)行可靠性分析，問(wèn)卷總體克隆巴赫α系數(shù)值為0.919，如表1.7所示。表1.7正式問(wèn)卷克隆巴赫α系數(shù)值可靠性統(tǒng)計(jì)資料Cronbach的Alpha項(xiàng)目個(gè)數(shù)91930各維度信度檢驗(yàn)結(jié)果如表1.8所示，各因子變量的科隆巴赫系數(shù)都在0.8以上，說(shuō)明問(wèn)卷的信度良好、具有較高的可靠性和內(nèi)部一致性。表1.8正式問(wèn)卷各個(gè)維度克隆巴赫α系數(shù)值可靠性統(tǒng)計(jì)因子可靠性統(tǒng)計(jì)量克隆巴赫α系數(shù)項(xiàng)數(shù)績(jī)效期望0.9243努力期望0.8863社會(huì)影響0.8793便利條件0.9243信息質(zhì)量0.8913系統(tǒng)質(zhì)量0.8803目標(biāo)明確程度0.9253互動(dòng)反饋及時(shí)性0.9243挑戰(zhàn)與技能匹配度0.9043持續(xù)學(xué)習(xí)意愿0.9153（2）效度分析效度分析，能夠測(cè)量問(wèn)卷中的問(wèn)題是否精確表述假設(shè)模型中變量的含義。同樣采用因子分析法檢驗(yàn)問(wèn)卷結(jié)構(gòu)效度。KMO的值在0和1中間，值越大越合適開(kāi)展因素分析，一般這個(gè)數(shù)據(jù)值在0.7之上時(shí)，達(dá)到基本要求。巴特利球形檢驗(yàn)的顯著性數(shù)值小于0.05，達(dá)到基本要求。如表1.9所示，本問(wèn)卷KMO數(shù)據(jù)值為0.889，并且Bartlett球形顯著性檢驗(yàn)為0.000，數(shù)據(jù)表明本問(wèn)卷很適合做因素分析且具有良好的結(jié)構(gòu)效度。表1.9正式問(wèn)卷KMO值KMO與Bartlett檢定Kaiser-Meyer-Olkin測(cè)量取樣適當(dāng)性。889Bartlett的球形檢定大約卡方7316.934df435顯著性000使用主成分分析的方法對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行探索性因素分析，結(jié)果如表1.10所示。表1.10探索性因素分析表Communalities起始擷取A11.000807A21.000749A31.000784B11.000792B21.000759B31.000740C11.000798C21.000822C31.000824D11.000784D21.000728D31.000776E11.000796E21.000816E31.000732F11.000788F21.000866F31.000789G11.000867G21.000876G31.000861J11.000782J21.000864J31.000808H11.000837H21.000821H31.000793I11.000737I21.000718I31.000704由表1.10探索性因素分析表可知，各變量的起始值都是1.00，并且所有測(cè)題因子負(fù)荷都在0.7以上，說(shuō)明目前問(wèn)卷中選取的題項(xiàng)對(duì)所測(cè)量變量的解釋能力很強(qiáng)。1.3基于結(jié)構(gòu)方程的假設(shè)驗(yàn)證1.3.1結(jié)構(gòu)方程模型的構(gòu)建在對(duì)正式問(wèn)卷進(jìn)行了探索性因子分析的基礎(chǔ)上，為了進(jìn)一步確認(rèn)問(wèn)卷的合理性，本研究將繼續(xù)利用AMOS.23.0軟件進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析，構(gòu)建一階變量的測(cè)量模型。在軟件建模區(qū)域中，繪制概念模型，然后輸入數(shù)據(jù)設(shè)定誤差項(xiàng)。執(zhí)行操作后顯示OK，表明模型初步成立，能夠讀出預(yù)估結(jié)果，如圖1.1。圖1.1驗(yàn)證性因素分析模型圖因子分析主要是通過(guò)聚合效度與區(qū)分效度來(lái)判斷問(wèn)卷結(jié)構(gòu)的合理性。聚合效度的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)主要是因素負(fù)荷量處于0.5~0.95之間、平均方差抽取量（AVE）大于0.5、組合信度CR值大于0.7。其中因素負(fù)荷量是指各個(gè)題項(xiàng)對(duì)自身維度信息量的貢獻(xiàn)程度。本研究對(duì)測(cè)量模型進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析，可以看出因素負(fù)荷量的值均分布于0.78~094之間，如表1.11，滿(mǎn)足因素負(fù)荷量需大于0.5小于0.95的標(biāo)準(zhǔn)；平均方差抽取量（AVE值）均大于0.71，滿(mǎn)足平均方程抽取量（AVE值）大于0.5的標(biāo)準(zhǔn)；同時(shí)這些潛變量的組合信度CR值分別為：0.92、0.89、0.88、0.92、0.89、0.88、0.93、0.9、0.91，皆大于0.7。這意味著各因子能夠很好地解釋潛在變量，聚合效度良好。表1.11信度和收斂效度分析因素負(fù)荷量信度系數(shù)測(cè)量誤差組合信度平均方差抽取量A1<績(jī)效期望0.900.810.190.920.80A2<績(jī)效期望0.880.780.22A3<績(jī)效期望0.910.820.18B1<努力期望0.930.860.140.890.72B2<努力期望0.780.600.40B3<努力期望0.840.710.29C1<社會(huì)影響0.820.670.330.880.71C2<社會(huì)影響0.860.740.26C3<社會(huì)影響0.850.720.28D1<便利條件0.940.880.120.920.80D2<便利條件0.890.780.22D3<便利條件0.860.740.26E1<信息質(zhì)量0.840.700.300.890.73E2<信息質(zhì)量0.910.830.17E3<信息質(zhì)量0.820.670.33F1<系統(tǒng)質(zhì)量0.780.610.390.880.72F2<系統(tǒng)質(zhì)量0.940.880.12F3<系統(tǒng)質(zhì)量0.820.670.33G1<目標(biāo)明確程度0.910.820.180.930.81G2<目標(biāo)明確程度0.900.810.19G3<目標(biāo)明確程度0.890.790.21H1<互動(dòng)反饋及時(shí)性0.920.850.150.930.80H2<互動(dòng)反饋及時(shí)性0.910.820.18H3<互動(dòng)反饋及時(shí)性0.860.740.26I1<挑戰(zhàn)與技能匹配度0.900.810.190.910.76I2<挑戰(zhàn)與技能匹配度0.890.800.20I3<挑戰(zhàn)與技能匹配度0.820.680.32區(qū)分效度是通過(guò)觀察平均方差抽取量是否大于各潛變量的相關(guān)系數(shù)的平方來(lái)檢驗(yàn)的，當(dāng)平均方差抽取量大于各潛變量相關(guān)系數(shù)的平方時(shí)，則可以判斷這一潛變量與其他潛變量具有區(qū)分效度，各個(gè)潛變量的區(qū)分效度如表1.12所示。表中陰影部分的數(shù)值，即相同潛變量相交部分的數(shù)值，代表著相應(yīng)潛變量的平均方差抽取量。同一豎排的其他數(shù)值表示這一維度與其他維度的相關(guān)系數(shù)的平方。比較可知各個(gè)維度平均方差抽取量均大于各潛變量相關(guān)系數(shù)的平方，這證明本模型各潛變量具有較高的區(qū)分效度。表1.12區(qū)分效度分析績(jī)效期望努力期望便利條件社會(huì)影響信息質(zhì)量系統(tǒng)質(zhì)量挑戰(zhàn)與技能匹配度互動(dòng)反饋及時(shí)性目標(biāo)明確程度績(jī)效期望0.800.050.270.000.040.090.620.280.16努力期望0.050.720.080.060.380.010.060.030.01便利條件0.270.080.710.010.060.130.340.400.29社會(huì)影響0.00.0.060.010.800.070.000.010.000.00信息質(zhì)量0.040.380.060.070.730.020.030.030.02系統(tǒng)質(zhì)量0.090.010.130.000.020.720.070.090.16挑戰(zhàn)與技能匹配度0.620.060.340.010.030.070.810.350.23互動(dòng)反饋及時(shí)性0.280.030.400.00.0.030.090.350.800.27目標(biāo)明確程度0.160.010.290.00.0.020.160.230.270.76在相關(guān)理論的指導(dǎo)下，本文構(gòu)建了在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿影響因素模型。首先在AMOSS界面視窗中繪制了假設(shè)模型的路徑圖，如圖1.2所示。然后將正式問(wèn)卷篩選好的數(shù)據(jù)輸入進(jìn)系統(tǒng)，同時(shí)設(shè)定誤差項(xiàng)。執(zhí)行計(jì)算操作后，系統(tǒng)顯示模型可以得到識(shí)別，說(shuō)明目前的數(shù)據(jù)能夠支持構(gòu)建在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿影響因素假設(shè)模型。圖1.2概念模型路徑圖1.3.2模型的參數(shù)估計(jì)與評(píng)價(jià)模型擬合度的數(shù)值能夠體現(xiàn)所構(gòu)建的模型與正式量表收集的數(shù)據(jù)之間的適配情況，換句話(huà)說(shuō)就是，模型中涉及的變量間的關(guān)系是否在正式樣本數(shù)據(jù)中得以體現(xiàn)。擬合度越好，說(shuō)明模型越具有適用性，解釋力更強(qiáng)。目前有很多指標(biāo)可以評(píng)價(jià)模型擬合度，本研究為了使擬合效果最優(yōu)化，選擇了絕對(duì)配適度指數(shù)、增值配適度指數(shù)和簡(jiǎn)約適配度指數(shù)這三個(gè)指標(biāo)對(duì)整體模型的適配度進(jìn)行檢驗(yàn)，擬合度指標(biāo)與檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1.13。

表1.13模型適配度檢驗(yàn)結(jié)果檢測(cè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)結(jié)果適配判斷絕對(duì)配適度指數(shù)CMIN/DF<3.003.319未達(dá)標(biāo)RMSEA值<0.080.088未達(dá)標(biāo)GFI值0.900.738未達(dá)標(biāo)增值配適度指數(shù)IFI值0.900.872未達(dá)標(biāo)TFI值（NNFI值）0.900.859未達(dá)標(biāo)CFI值0.900.872未達(dá)標(biāo)簡(jiǎn)約適配度指數(shù)PGFI值0.50.628是PNFI值0.50.753是PCFI值0.50.793是由表1.13可以看出，本研究模型的三個(gè)方面的指標(biāo)，只有簡(jiǎn)約適配度指數(shù)這一指標(biāo)符合評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，而絕對(duì)配適度指數(shù)與增值配適度指數(shù)均未達(dá)標(biāo)，這說(shuō)明問(wèn)卷數(shù)據(jù)與模型契合度不理想，但是各指標(biāo)距離標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值較小，可以通過(guò)模型修正來(lái)完善。1.3.3模型修正由于初始模型的擬合度數(shù)值不理想，所以希望能夠在不違背理論法則與個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上對(duì)初始模型進(jìn)一步修正，來(lái)達(dá)到更好的擬合結(jié)果。侯杰泰等在研究中指出，模型修正有兩種方式：一是利用AMOS提供的修正指數(shù)（MI）刪除不顯著的路徑[[]侯杰泰，溫忠麟，成子娟.結(jié)構(gòu)方程模型及其應(yīng)用[M].教育科學(xué)出版社[]侯杰泰，溫忠麟，成子娟.結(jié)構(gòu)方程模型及其應(yīng)用[M].教育科學(xué)出版社，2004:14-18.[]鄒霓.移動(dòng)學(xué)習(xí)APP持續(xù)使用意愿影響因素研究[D].重慶大學(xué),2016.根據(jù)上述模型修正方法，參考初始模型擬合時(shí)的修正指數(shù)（MI）以及建模時(shí)的理論依據(jù)做出以下嘗試：在同一層次變量間用雙向箭頭添加路徑。將來(lái)自于UTAUT模型的績(jī)效期望、努力期望、社會(huì)影響、便利條件這四個(gè)變量用雙箭頭添加路徑。將來(lái)自于信息系統(tǒng)成功模型的信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量這兩個(gè)變量用雙箭頭添加路徑。將心流理論中的目標(biāo)明確程度、反饋及時(shí)程度、挑戰(zhàn)與技能匹配度這三個(gè)變量用雙箭頭添加路徑，形成修正后的模型如下圖1.3所示。圖1.3修正模型圖再次對(duì)模型的適配度進(jìn)行檢驗(yàn)，修正后模型檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1.14。

表1.14修正模型適配度檢驗(yàn)結(jié)果檢測(cè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)結(jié)果適配判斷絕對(duì)配適度指數(shù)CMIN/DF<3.002.551是RMSEA值<0.080.072是GFI值>0.900.844未達(dá)標(biāo)增值配適度指數(shù)IFI值>0.900.917是TFI值（NNFI值）>0.900.906是CFI值>0.900.916是簡(jiǎn)約適配度指數(shù)PGFI值>0.50.701是PNFI值>0.50.772是PCFI值>0.50.813是從表1.14得到的擬合結(jié)果中能夠看出，修正后的模型擬合度指標(biāo)得到了提升，大部分?jǐn)M合度指標(biāo)達(dá)到了非常理想的水平。雖然GFI值小于0.9，但仍在能夠接受的范圍內(nèi)。這表明修正后的模型適配度良好，符合基本要求，不需要再繼續(xù)修正，假設(shè)模型可以進(jìn)行進(jìn)一步數(shù)據(jù)分析。接下來(lái)將對(duì)假設(shè)模型的路徑系數(shù)進(jìn)行分析，路徑系數(shù)圖如1.4所示。圖1.4路徑系數(shù)圖本研究根據(jù)臨界比率（C.R.）與P值來(lái)測(cè)量在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿與另外九個(gè)變量之間關(guān)系的顯著性。當(dāng)臨界比率的值（C.R.）大于1.95，同時(shí)P值小于0.05時(shí)，能夠判定這一條路徑的路徑系數(shù)顯著，相反則變量之間的關(guān)系不顯著。如表1.15中所示“努力期望→在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿”的路徑系數(shù)為－0.023，臨界比率（C.R.）<1.95，P>0.05，依據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)能夠判斷，這一路徑系數(shù)不顯著，“互動(dòng)反饋及時(shí)性→在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿”的路徑系數(shù)為0.126，臨界比率（C.R.）<1.95，P>0.05，依據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)能夠判斷，這一路徑系數(shù)不顯著，“社會(huì)影響→在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿”路徑的路徑系數(shù)為0.108，臨界比率（C.R.）<1.95，P>0.05，處于臨界比例附近，但依據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)判斷這一路徑系數(shù)不顯著。此外，模型中其他6條路徑的路徑系數(shù)均顯著。表1.15路徑系數(shù)摘要表EstimateC.R.P在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿<社會(huì)影響0.1081.9020.057在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿<努力期望-0.023-0.3950.693在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿<績(jī)效期望0.1592.4990.012在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿<便利條件0.2691.081***在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿<系統(tǒng)質(zhì)量0.1071.9930.046在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿<信息質(zhì)量0.2113.893***在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿<目標(biāo)明確程度0.1872.8370.005在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿<互動(dòng)反饋及時(shí)性0.1261.7370.082在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿<挑戰(zhàn)與技能匹配度0.1462.0690.0391.4假設(shè)檢驗(yàn)與討論1.1.1模型假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果根據(jù)上文對(duì)各潛變量之間關(guān)系的顯著性及路徑系數(shù)的分析結(jié)果，除了社會(huì)影響、努力期望、互動(dòng)反饋及時(shí)性對(duì)在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿的正向顯著影響未被證實(shí)外，其余六個(gè)假設(shè)均被證實(shí)成立，假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1.16。表1.16模型假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果假設(shè)結(jié)果績(jī)效期望對(duì)在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿有直接正向影響成立努力期望對(duì)在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿有直接正向影響不成立社會(huì)影響對(duì)在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿有直接正向影響不成立便利條件對(duì)在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿有直接正向影響成立信息質(zhì)量對(duì)在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿有直接正向影響成立系統(tǒng)質(zhì)量對(duì)在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿有直接正向影響成立目標(biāo)明確程度對(duì)在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿有直接正向影響成立互動(dòng)反饋及時(shí)性對(duì)在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿有直接正向影響不成立挑戰(zhàn)與技能匹配度對(duì)在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿有直接正向影響成立1.1.2假設(shè)模型變量關(guān)系討論（1）績(jī)效期望與在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿的關(guān)系根據(jù)表1.15可知，績(jī)效期望在P<0.05的顯著水平上正向影響學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿。這說(shuō)明了學(xué)習(xí)者的績(jī)效期望越高，在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿也越高。因此，要想提高學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿，可以從提高學(xué)習(xí)者的績(jī)效期望這個(gè)角度出發(fā)。通過(guò)采取相應(yīng)的措施來(lái)增加學(xué)習(xí)者的績(jī)效期望，進(jìn)而提高學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿。（2）努力期望與在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿的關(guān)系根據(jù)表1.15可知，學(xué)習(xí)者努力期望的P值為0.693（大于0.05）。這說(shuō)明努力期望對(duì)在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿沒(méi)有顯著的正向作用，即學(xué)習(xí)者努力期望程度的大小與學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿沒(méi)有較大的關(guān)聯(lián)程度。這可能是因?yàn)橛?jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)的普及，使在線學(xué)習(xí)者對(duì)在線學(xué)習(xí)方式十分熟悉，能夠很容易的進(jìn)行在線學(xué)習(xí)。在線學(xué)習(xí)者普遍認(rèn)為不需要付出太多努力便能順利進(jìn)行在線學(xué)習(xí)，因此這一變量對(duì)學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿的影響便不那么明顯。（3）社會(huì)影響與在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿的關(guān)系根據(jù)表1.15可知，社會(huì)影響這一變量的P值為0.057（大于0.05）。這說(shuō)明社會(huì)影響對(duì)在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿的正向影響并不顯著，周?chē)睦蠋?、同學(xué)、家人、朋友或者權(quán)威機(jī)構(gòu)、大眾媒體對(duì)學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)持續(xù)意愿影響程度較小。（4）便利條件與在線學(xué)習(xí)持續(xù)